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JP2018081357A - Driving support device - Google Patents

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JP2018081357A
JP2018081357A JP2016221482A JP2016221482A JP2018081357A JP 2018081357 A JP2018081357 A JP 2018081357A JP 2016221482 A JP2016221482 A JP 2016221482A JP 2016221482 A JP2016221482 A JP 2016221482A JP 2018081357 A JP2018081357 A JP 2018081357A
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Japan
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vehicle
driver
learning
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data
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Application number
JP2016221482A
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Japanese (ja)
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理恵 村井
Rie Murai
理恵 村井
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Toyota Motor Corp
Original Assignee
Toyota Motor Corp
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Publication date
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a driving support device that can support a driver's operation of a vehicle when the driver's vehicle is different from a vehicle that the driver learned about.SOLUTION: A determination unit 33d determines whether or not an operation linked to the behavior shown in the behavior data obtained by the determination unit 33d in study data is carried out in a driving vehicle when an operation system of the driving vehicle in the system data obtained by the determination unit 33d is different from an operation system of a leaning vehicle and when the determination unit 33d obtains the behavior data showing the same behavior as the behavior included in the study data. When the determination unit 33d determines that the operation linked to the behavior shown in the behavior data that the determination unit 33d obtains in the study data is not carried out in the driving vehicle, a command unit 33e causes the driving vehicle to make a change in the state of an on-board device to be executed in the learning vehicle according to the operation linked to the behavior shown in the behavior data that the determination unit 33d obtains in the study data.SELECTED DRAWING: Figure 5

Description

本発明は、運転者による車両の操作を支援する運転支援装置に関する。   The present invention relates to a driving support device that supports a driver's operation of a vehicle.

運転者による車両の操作を支援するシステムとして、車両が備える車載装置と、車両の外部に位置する管理センターとを備える運転支援システムが知られている。運転支援システムでは、運転者が車両の運転中に危険を察知したことを運転者の行動から車載装置が検出したとき、車載装置が、運転者が危険を察知した位置に関する情報を含む報告情報を管理センターに送信する。管理センターは、車載装置が送信した報告情報を取得し、注意情報として危険度マップに登録する。管理センターは、車載装置の送信した車両の位置を報告する情報を取得したとき、危険度マップを検索し、車両の位置に対応する注意情報が登録されているときには、その注意情報を車載装置に送信する。車載装置は、管理センターから送信された注意情報に基づき、運転者に注意を喚起する目的で、所定の操作を車両に実行させる(例えば、特許文献1参照)。   2. Description of the Related Art A driving support system including an in-vehicle device provided in a vehicle and a management center located outside the vehicle is known as a system that supports a driver's operation of the vehicle. In the driving support system, when the in-vehicle device detects from the driver's behavior that the driver has detected the danger while driving the vehicle, the in-vehicle device provides report information including information on the position where the driver has detected the danger. Send to the management center. The management center acquires report information transmitted by the in-vehicle device and registers it in the risk map as caution information. The management center searches the risk map when acquiring information reporting the position of the vehicle transmitted by the in-vehicle device, and when the caution information corresponding to the position of the vehicle is registered, the caution information is stored in the in-vehicle device. Send. The in-vehicle device causes the vehicle to execute a predetermined operation for the purpose of alerting the driver based on the attention information transmitted from the management center (see, for example, Patent Document 1).

特開2012−48310号公報JP 2012-48310 A

こうした運転支援システムでは、運転者が運転中の車両の位置を考慮して、車両の位置に応じた支援を運転者に対して行っている。一方で、上述した運転支援システムでは、注意情報の登録が行われるとき、言い換えれば、運転者の行動が車載装置において学習されるときに、運転者が運転している車両の操作方式については何ら考慮されていない。車両の操作方式が互いに異なる複数の車両間においては、車両の操作に付随する行動の傾向も互いに異なる場合があるため、学習時の車両における操作方式と、運転中の車両における操作方式とが互いに異なる場合には、学習の結果を運転の支援に反映させることが困難となっている。   In such a driving support system, in consideration of the position of the vehicle that the driver is driving, the driver is assisted according to the position of the vehicle. On the other hand, in the driving support system described above, when the attention information is registered, in other words, when the driver's action is learned in the in-vehicle device, there is no operation method of the vehicle that the driver is driving. Not considered. Since a plurality of vehicles having different vehicle operation methods may have different behavioral tendencies accompanying the operation of the vehicle, the operation method in the vehicle during learning and the operation method in the driving vehicle are mutually different. If they are different, it is difficult to reflect the learning results in driving support.

本発明は、運転者が運転している車両が学習対象の車両と異なるときに、運転者による車両の操作を支援することを可能とした運転支援装置を提供することを目的とする。   An object of the present invention is to provide a driving support device that can support a driver's operation of a vehicle when the vehicle being driven by the driver is different from a vehicle to be learned.

上記課題を解決するための運転支援装置は、学習用の学習車両における操作部の操作に付随した運転者の行動と、前記運転者の行動によって行われた前記操作部の操作とを紐付けた学習データを取得する第1取得部と、前記運転者が運転している運転車両の操作方式に関する方式データを取得する第2取得部と、前記運転車両における前記運転者の行動に関する行動データを取得する第3取得部と、前記第2取得部が取得した前記方式データにおける前記運転車両の操作方式が、前記学習車両の操作方式と異なるとともに、前記第3取得部が前記学習データに含まれる行動と同じ行動を示す行動データを取得したとき、前記第1取得部が取得した前記学習データにおいて前記第3取得部が取得した前記行動データが示す行動に紐付けられた操作が前記運転車両において行われたか否かを判断する判断部と、前記判断部が、前記第1取得部が取得した前記学習データにおいて前記第3取得部が取得した前記行動データが示す行動に紐付けられた操作が前記運転車両において行われていないと判断したときに、前記学習データにおいて前記第3取得部が取得した前記行動データが示す行動に紐付けられた操作に伴って前記学習車両において実行される車載機器の状態における変更を前記運転車両に実行させる指令部と、を備える。   A driving support device for solving the above-described problem relates a driver's action associated with an operation of an operating part in a learning vehicle for learning and an operation of the operating part performed by the action of the driver. A first acquisition unit that acquires learning data, a second acquisition unit that acquires method data related to an operation method of a driving vehicle that the driver is driving, and behavior data related to the behavior of the driver in the driving vehicle The operation method of the driving vehicle in the method data acquired by the third acquisition unit and the second acquisition unit is different from the operation method of the learning vehicle, and the behavior in which the third acquisition unit is included in the learning data When the behavior data indicating the same behavior is acquired, the operation associated with the behavior indicated by the behavior data acquired by the third acquisition unit in the learning data acquired by the first acquisition unit is acquired. A determination unit that determines whether or not the determination is performed in the driving vehicle, and the determination unit is associated with the behavior indicated by the behavior data acquired by the third acquisition unit in the learning data acquired by the first acquisition unit. When it is determined that the attached operation is not performed on the driving vehicle, the learning vehicle is accompanied by an operation associated with the behavior indicated by the behavior data acquired by the third acquisition unit in the learning data. A command unit that causes the driving vehicle to execute a change in the state of the in-vehicle device to be executed.

上記構成によれば、学習車両とは操作方式が異なる運転車両を運転者が運転しているときに、学習車両にて運転者が行う行動と同じ行動が行われたにも関わらず、学習車両にて行われた操作が運転車両において行われていない場合に、学習車両において行う操作に伴う車載機器の状態における変更を運転車両に行わせる。これにより、車両の操作方式が異なるために、運転者が行おうとしていた操作を行えなかったと推定される状況において、運転者が行おうとしていた操作による車載機器の状態における変更を車両に実行させることができる。それゆえに、運転者が運転している車両が学習対象の車両と異なるときに、運転者による車両の操作を支援することができる。   According to the above configuration, when the driver is driving a driving vehicle having a different operation method from that of the learning vehicle, the learning vehicle has the same behavior as the behavior performed by the driver. When the operation performed in is not performed in the driving vehicle, the driving vehicle is caused to change the state of the in-vehicle device accompanying the operation performed in the learning vehicle. This causes the vehicle to execute a change in the state of the in-vehicle device due to the operation that the driver was trying to perform in a situation where it is estimated that the operation that the driver was trying to perform because the operation method of the vehicle was different. be able to. Therefore, when the vehicle that the driver is driving is different from the vehicle to be learned, the operation of the vehicle by the driver can be supported.

運転支援装置を具体化した一実施形態において運転支援装置を含む運転支援システムの概略構成を示すブロック図。The block diagram which shows schematic structure of the driving assistance system containing a driving assistance device in one Embodiment which actualized the driving assistance device. 学習車両が備える第1車載装置の概略構成を示すブロック図。The block diagram which shows schematic structure of the 1st vehicle-mounted apparatus with which a learning vehicle is provided. 学習データの一例を示す図。The figure which shows an example of learning data. 携帯端末の概略構成を示すブロック図。The block diagram which shows schematic structure of a portable terminal. 運転車両が備える第2車載装置の概略構成を示すブロック図。The block diagram which shows schematic structure of the 2nd vehicle-mounted apparatus with which a driving vehicle is provided. 学習車両、携帯端末、および、運転車両の間で行われる処理の手順を示すシーケンスチャート。The sequence chart which shows the procedure of the process performed between a learning vehicle, a portable terminal, and a driving vehicle. 運転車両が行う支援処理の手順を示すフローチャート。The flowchart which shows the procedure of the assistance process which a driving vehicle performs. 操作不可を判断する処理の手順を示すフローチャート。The flowchart which shows the procedure of the process which judges an operation impossibility.

図1から図8を参照して、運転支援装置を具体化した一実施形態を説明する。以下では、運転支援装置を含む運転支援システムの構成、運転支援装置が行う処理、および、誤操作の判断に付加することが可能な条件を順番に説明する。   With reference to FIGS. 1 to 8, an embodiment in which a driving support device is embodied will be described. Hereinafter, the configuration of the driving support system including the driving support device, the processing performed by the driving support device, and the conditions that can be added to the determination of an erroneous operation will be described in order.

[運転支援システムの構成]
図1から図5を参照して、運転支援システムの構成を説明する。
図1が示すように、運転支援システム10は、第1車載装置20Aを備える学習車両20、第2車載装置30Aを備える運転車両30、および、携帯端末40を備えている。
[Configuration of driving support system]
The configuration of the driving support system will be described with reference to FIGS.
As shown in FIG. 1, the driving support system 10 includes a learning vehicle 20 including a first in-vehicle device 20A, a driving vehicle 30 including a second in-vehicle device 30A, and a mobile terminal 40.

学習車両20は、学習車両20における操作部の操作に付随した運転者の行動と、運転者の行動によって行われた操作部の操作とを紐付けて学習するための車両である。学習車両20は、運転者の乗り慣れた車両であって、例えば、運転者の保有する車両、運転車両30の乗車前に運転者がカーシェアリングサービスによって利用した車両、または、運転車両30の乗車前にレンタカー会社から借りた車両などである。学習車両20は、例えば、運転者が現在までの所定の期間において、所定の時間以上の積算時間にわたって運転した車両、または、運転者が所定の回数以上にわたって操作を行った車両である。   The learning vehicle 20 is a vehicle for learning by associating the behavior of the driver accompanying the operation of the operation unit in the learning vehicle 20 with the operation of the operation unit performed by the behavior of the driver. The learning vehicle 20 is a vehicle familiar to the driver. For example, the learning vehicle 20 is a vehicle owned by the driver, a vehicle used by the driver by the car sharing service before the driving vehicle 30 is boarded, or the driving vehicle 30 is boarded. A vehicle that was previously borrowed from a rental car company. The learning vehicle 20 is, for example, a vehicle that the driver has driven for an accumulated time of a predetermined time or more in a predetermined period until now, or a vehicle that has been operated by the driver for a predetermined number of times or more.

運転車両30は、運転者が運転している車両であり、学習車両20の学習データおよび方式データが携帯端末40に保存された後に運転者が乗車する車両である。運転車両30は、例えば、学習車両20の乗車後に運転者がカーシェアリングサービスによって利用した車両、または、学習車両20の乗車後にレンタカー会社から借りた車両などである。   The driving vehicle 30 is a vehicle that the driver is driving, and is a vehicle on which the driver gets on after the learning data and the method data of the learning vehicle 20 are stored in the portable terminal 40. The driving vehicle 30 is, for example, a vehicle used by the driver through the car sharing service after boarding the learning vehicle 20, or a vehicle borrowed from a rental car company after boarding the learning vehicle 20.

携帯端末40は、例えば、運転者が所有するスマートホン、タブレット、および、ウェアラブル端末などであり、運転者とともに移動する端末である。運転支援システム10では、1つの携帯端末40には特定の運転者のみが属すると見なしている。言い換えれば、運転支援システム10では、携帯端末40の所持によって運転者が認証される。   The portable terminal 40 is, for example, a smart phone, a tablet, and a wearable terminal owned by the driver, and is a terminal that moves with the driver. In the driving support system 10, it is considered that only one specific driver belongs to one mobile terminal 40. In other words, in the driving support system 10, the driver is authenticated by possessing the mobile terminal 40.

図2が示すように、第1車載装置20Aは、行動検出部21、操作部群22、制御装置23、通信部24、および、車載機器群25を備え、制御装置23は、学習データ生成部23a、状態把握部23b、および、方式データ保持部23cを備えている。   As shown in FIG. 2, the first in-vehicle device 20A includes a behavior detection unit 21, an operation unit group 22, a control device 23, a communication unit 24, and an in-vehicle device group 25. The control device 23 includes a learning data generation unit. 23a, a state grasping unit 23b, and a method data holding unit 23c.

操作部群22は、運転者による操作の対象である複数の操作部から構成されている。操作部群22は、例えば、ステアリングホイールに位置する各種スイッチ、シフトレバー、アクセルペダル、ブレーキペダル、ターンシグナルスイッチ、ワイパースイッチ、インストルメントパネルに位置する各種スイッチ、パーキングブレーキスイッチ、および、イグニッションスイッチなどを含んでいる。運転者による操作部の操作とは、これら操作部の状態を変えることであり、操作部は、運転者の操作の結果として車両の状態を示している。   The operation unit group 22 includes a plurality of operation units that are targets of operation by the driver. The operation unit group 22 includes, for example, various switches located on the steering wheel, shift lever, accelerator pedal, brake pedal, turn signal switch, wiper switch, various switches located on the instrument panel, parking brake switch, ignition switch, and the like. Is included. The operation of the operation unit by the driver is to change the state of these operation units, and the operation unit indicates the state of the vehicle as a result of the driver's operation.

車載機器群25は複数の車載機器から構成され、各操作部が操作されることに伴って所定の車載機器の状態が変更される。例えば、各操作部が操作されることによって、所定の車載機器が駆動されたり停止されたりする。車載機器は、例えば、オーディオ、右折用の方向指示灯、左折用の方向指示灯、ワイパー、エアコンディショナー、および、パーキングブレーキなどである。   The in-vehicle device group 25 includes a plurality of in-vehicle devices, and the state of a predetermined in-vehicle device is changed as each operation unit is operated. For example, a predetermined in-vehicle device is driven or stopped by operating each operation unit. The in-vehicle devices are, for example, an audio, a right turn direction indicator light, a left turn direction indicator light, a wiper, an air conditioner, and a parking brake.

行動検出部21は、学習車両20の内部において、運転者が学習車両20の操作部を操作することに付随して行う行動を検出する。行動検出部21は、操作部に対する所定の操作前の行動、操作部に対する操作時の行動、および、操作部に対する所定の操作後の行動の少なくとも1つを検出すればよい。   The behavior detection unit 21 detects a behavior performed in association with the driver operating the operation unit of the learning vehicle 20 inside the learning vehicle 20. The behavior detection unit 21 may detect at least one of a behavior before a predetermined operation with respect to the operation unit, a behavior when the operation unit is operated, and a behavior after a predetermined operation with respect to the operation unit.

行動検出部21は、運転者の行動に関する行動データを生成する。行動検出部21は、例えば、三次元の情報を含む画像データを生成することのできる撮像部であってもよいし、二次元の情報を含む画像データを生成することのできる撮像部であってもよい。行動検出部21の生成した画像データには、運転者の行動に関する行動データ、すなわち、運転者の手、指、腕、および、足など運転者の身体の一部における動きの軌道に関するデータが含まれていればよい。なお、行動検出部21の生成した画像データには、運転者の顔の向きに関するデータ、運転者の視線に関するデータ、または、運転者の表情に関するデータなどが含まれてもよい。また、行動検出部21は、撮像部に加えて、運転者の声に関する音声データを生成することのできる集音部を含んでもよい。   The behavior detection unit 21 generates behavior data regarding the driver's behavior. The behavior detection unit 21 may be, for example, an imaging unit that can generate image data including three-dimensional information, or an imaging unit that can generate image data including two-dimensional information. Also good. The image data generated by the behavior detection unit 21 includes behavior data related to the driver's behavior, that is, data related to a motion trajectory in a part of the driver's body such as the driver's hand, fingers, arms, and feet. It only has to be done. The image data generated by the behavior detection unit 21 may include data related to the driver's face direction, data related to the driver's line of sight, data related to the driver's facial expression, and the like. In addition to the imaging unit, the behavior detection unit 21 may include a sound collection unit that can generate audio data related to the driver's voice.

状態把握部23bは、学習車両20が備える各操作部の状態を把握している。状態把握部23bは、例えば、各操作部の状態が、第1の状態に保たれていること、第1の状態とは異なる第2の状態に保たれていること、および、第1の状態と第2の状態との間で変わったこと、すなわち操作部の操作が行われたことを把握する。状態把握部23bは、例えば、操作部が所定のスイッチであるとき、操作部がオンの状態であること、オフの状態であること、オンからオフに変わったこと、および、オフからオンに変わったことを把握している。   The state grasping unit 23b grasps the state of each operation unit included in the learning vehicle 20. For example, the state grasping unit 23b is configured such that the state of each operation unit is maintained in the first state, the second state different from the first state, and the first state. And the second state, that is, the operation unit is operated. For example, when the operation unit is a predetermined switch, the state grasping unit 23b indicates that the operation unit is in an on state, in an off state, changed from on to off, and changed from off to on. I know that.

学習データ生成部23aは、操作部の操作に付随した運転者の行動と、運転者の行動によって行われた操作部の操作とを紐付けた学習データを生成する。学習データ生成部23aは、これら行動と操作とに対して、運転者が運転している車両を紐付けてもよい。学習データ生成部23aは、例えば、行動検出部21から行動データを入力すると、状態把握部23bが状態を把握している操作部群22のなかにおいて、状態の変わった操作部に対する操作に関するデータと、行動データとを紐付けた学習データを生成する。   The learning data generation unit 23a generates learning data in which the driver's behavior associated with the operation of the operation unit is associated with the operation of the operation unit performed by the driver's behavior. The learning data generation unit 23a may associate a vehicle that the driver is driving with these actions and operations. For example, when the behavior data is input from the behavior detection unit 21, the learning data generation unit 23a includes data related to an operation on the operation unit whose state has changed in the operation unit group 22 in which the state grasping unit 23b grasps the state. The learning data linked with the action data is generated.

なお、学習データ生成部23aは、状態把握部23bを通じて状態の変わった操作部を把握すると、行動検出部21の生成した行動データと操作部に対する操作とを紐付けて学習データを生成してもよい。   If the learning data generation unit 23a grasps the operation unit whose state has changed through the state grasping unit 23b, the learning data generation unit 23a may generate learning data by associating the action data generated by the behavior detection unit 21 with the operation on the operation unit. Good.

図3が示すように、学習データでは、例えば、第1の行動に対して右折を示す方向指示灯を点灯させるためのターンシグナルスイッチの操作が紐付けられ、第2の行動に対して左折を示す方向指示灯を点灯させるためのターンシグナルスイッチの操作が紐付けられている。学習データでは、例えば、第3の行動に対してエアコンディショナーを作動させるためのスイッチの操作が紐付けられている。   As shown in FIG. 3, in the learning data, for example, an operation of a turn signal switch for lighting a turn signal indicating a right turn with respect to the first action is linked, and a left turn with respect to the second action is made. The operation of the turn signal switch for lighting the direction indicator lamp shown is linked. In the learning data, for example, an operation of a switch for operating the air conditioner is associated with the third action.

図2が示す方式データ保持部23cは、学習車両20の操作方式に関する情報である方式データを保持している。方式データは、上述した各操作部の操作の方式に関する情報であり、例えば、車両の内部における各操作部の絶対位置に関する情報、各操作部と運転者との相対位置に関する情報、および、各操作部の操作方法に関する情報などである。なお、方式データは、例えば、学習車両20の型式に関する情報でもよいし、学習車両20が有する操作部の操作方式を示す型番でもよい。   The method data holding unit 23c illustrated in FIG. 2 holds method data that is information related to the operation method of the learning vehicle 20. The method data is information on the operation method of each operation unit described above, for example, information on the absolute position of each operation unit in the vehicle, information on the relative position between each operation unit and the driver, and each operation. Information on the operation method of the department. Note that the method data may be, for example, information related to the model of the learning vehicle 20 or a model number indicating the operation method of the operation unit included in the learning vehicle 20.

通信部24は、携帯端末40との通信が可能であり、所定の通信方式を用いて携帯端末40との通信を行う。通信部24は、学習データ生成部23aが生成した学習データ、および、方式データ保持部23cが保持する方式データを携帯端末40に送信する。   The communication unit 24 can communicate with the mobile terminal 40 and communicate with the mobile terminal 40 using a predetermined communication method. The communication unit 24 transmits the learning data generated by the learning data generation unit 23a and the method data held by the method data holding unit 23c to the portable terminal 40.

図4が示すように、携帯端末40は、方式データ保持部41、学習データ蓄積部42、車両情報保持部43、学習データ監視部44、および、通信部45を備えている。通信部45は、学習車両20および運転車両30の各々との通信が可能であり、所定の通信方式を用いて各車両20,30との通信を行う。通信部45は、学習車両20が送信した学習データおよび方式データを受信し、学習データ蓄積部42に蓄積された学習データ、方式データ保持部41に保持された方式データ、および、車両情報保持部43に保持された車両に関するデータを運転車両30に送信する。   As illustrated in FIG. 4, the mobile terminal 40 includes a method data holding unit 41, a learning data storage unit 42, a vehicle information holding unit 43, a learning data monitoring unit 44, and a communication unit 45. The communication unit 45 can communicate with each of the learning vehicle 20 and the driving vehicle 30 and communicates with each of the vehicles 20 and 30 using a predetermined communication method. The communication unit 45 receives learning data and method data transmitted from the learning vehicle 20, learns data stored in the learning data storage unit 42, method data held in the method data holding unit 41, and vehicle information holding unit Data relating to the vehicle held in 43 is transmitted to the driving vehicle 30.

方式データ保持部41は、通信部45が受信した学習車両20の方式データ、および、運転車両30の方式データを保持する。学習データ蓄積部42は、通信部45が受信した学習車両20の学習データ、および、運転車両30の学習データを蓄積する。   The method data holding unit 41 holds the method data of the learning vehicle 20 and the method data of the driving vehicle 30 received by the communication unit 45. The learning data storage unit 42 stores the learning data of the learning vehicle 20 and the learning data of the driving vehicle 30 received by the communication unit 45.

学習データ監視部44は、例えば、携帯端末40が受信した学習データの数、言い換えれば各車両にて運転者が行った操作の回数、または、携帯端末40が学習データを受信している総時間、言い換えれば、運転者が各車両を運転している総時間を監視する。学習データ監視部44は、1つの車両における学習データの数が所定の数以上であると判断したとき、あるいは、1つの車両における学習データを受信している総時間が所定の時間以上であると判断したとき、その車両に関するデータを生成する。   The learning data monitoring unit 44, for example, the number of learning data received by the mobile terminal 40, in other words, the number of operations performed by the driver in each vehicle, or the total time during which the mobile terminal 40 receives the learning data. In other words, the total time that the driver is driving each vehicle is monitored. When the learning data monitoring unit 44 determines that the number of learning data in one vehicle is equal to or greater than a predetermined number, or the total time during which learning data is received in one vehicle is equal to or greater than a predetermined time. When determined, data relating to the vehicle is generated.

車両情報保持部43は、学習データ監視部44が生成した車両に関するデータを保持する。これにより、特定の車両が学習車両20、すなわち運転者の乗り慣れた車両に設定される。なお、車両情報保持部43が保持する車両に関するデータは、学習車両20以外の車両において、学習データの数、または、学習データを受信している総時間が上述した条件を満たしたときに、新たなデータに更新される。   The vehicle information holding unit 43 holds data relating to the vehicle generated by the learning data monitoring unit 44. As a result, the specific vehicle is set as the learning vehicle 20, that is, the vehicle that the driver is familiar with. The vehicle-related data held by the vehicle information holding unit 43 is new when the number of learning data or the total time during which the learning data is received satisfies the above-described conditions in vehicles other than the learning vehicle 20. Updated to new data.

図5が示すように、第2車載装置30Aは、行動検出部31、操作部群32、制御装置33、通信部34、および、車載機器群35を備え、制御装置33は、学習データ生成部33a、状態把握部33b、方式データ保持部33c、判断部33d、および、指令部33eを備えている。   As shown in FIG. 5, the second in-vehicle device 30 </ b> A includes a behavior detection unit 31, an operation unit group 32, a control device 33, a communication unit 34, and an in-vehicle device group 35, and the control device 33 includes a learning data generation unit. 33a, a state grasping unit 33b, a method data holding unit 33c, a determination unit 33d, and a command unit 33e.

行動検出部31は、学習車両20が備える行動検出部21と同等の構成であり、運転車両30の内部における運転者の行動を検出する。操作部群32の操作方式は、学習車両20における操作部群22の操作方式と互いに異なり、車載機器群35の種類は、学習車両20における車載機器群25の種類と同等である。   The behavior detection unit 31 has the same configuration as the behavior detection unit 21 included in the learning vehicle 20, and detects the behavior of the driver inside the driving vehicle 30. The operation method of the operation unit group 32 is different from the operation method of the operation unit group 22 in the learning vehicle 20, and the type of the in-vehicle device group 35 is equivalent to the type of the in-vehicle device group 25 in the learning vehicle 20.

通信部34は、携帯端末40との通信が可能であり、所定の通信方式を用いて携帯端末40との通信を行う。通信部34は、携帯端末40が送信した学習車両20の学習データと、学習車両20の方式データとを受信する。すなわち、通信部34は学習データを取得する第1取得部の一例である。   The communication unit 34 can communicate with the portable terminal 40 and communicate with the portable terminal 40 using a predetermined communication method. The communication unit 34 receives the learning data of the learning vehicle 20 and the method data of the learning vehicle 20 transmitted by the mobile terminal 40. That is, the communication unit 34 is an example of a first acquisition unit that acquires learning data.

状態把握部33bは、学習車両20が備える状態把握部23bと同等の構成であり、運転車両30における各操作部の状態を把握する。学習データ生成部33aは、学習車両20が備える学習データ生成部23aと同等の構成であり、運転者の行動データと、運転者の行動によって運転車両30において行われた操作部の操作に関するデータとを紐付けた学習データを生成する。方式データ保持部33cは、学習車両20が備える方式データ保持部23cと同等の構成であり、運転車両30の方式データを保持している。   The state grasping unit 33b has the same configuration as the state grasping unit 23b included in the learning vehicle 20, and grasps the state of each operation unit in the driving vehicle 30. The learning data generation unit 33a has the same configuration as the learning data generation unit 23a included in the learning vehicle 20, and includes data related to the operation of the operation unit performed on the driving vehicle 30 by the driver's behavior and the driver's behavior. The learning data linked with is generated. The method data holding unit 33c has the same configuration as the method data holding unit 23c included in the learning vehicle 20, and holds the method data of the driving vehicle 30.

判断部33dは、運転車両30の方式データ、および、運転車両30における運転者の行動データを入力し、また、状態把握部33bを通じて運転車両30における操作部の状態を把握する。すなわち、判断部33dは、運転車両30の方式データを取得する第2取得部、および、運転車両30における運転者の行動に関する行動データを取得する第3取得部の一例である。   The determination unit 33d inputs the method data of the driving vehicle 30 and the action data of the driver in the driving vehicle 30, and grasps the state of the operation unit in the driving vehicle 30 through the state grasping unit 33b. That is, the determination unit 33d is an example of a second acquisition unit that acquires method data of the driving vehicle 30 and a third acquisition unit that acquires behavior data regarding the behavior of the driver in the driving vehicle 30.

判断部33dは、学習車両20の方式データと運転車両30の方式データとに基づき、2つの車両における操作方式が同じであるか否かを判断する。例えば、方式データが車両の型式に関する情報であるとき、学習車両20の型式と運転車両30の型式とが同じであれば、判断部33dは、2つの車両において操作方式が互いに同じであると判断する。一方で、学習車両20の型式と運転車両30の型式とが異なれば、判断部33dは、2つの車両において操作方式が互いに異なると判断する。   Based on the method data of the learning vehicle 20 and the method data of the driving vehicle 30, the determination unit 33d determines whether or not the operation methods in the two vehicles are the same. For example, when the method data is information relating to the vehicle type, if the type of the learning vehicle 20 and the type of the driving vehicle 30 are the same, the determination unit 33d determines that the operation methods are the same for the two vehicles. To do. On the other hand, if the type of the learning vehicle 20 and the type of the driving vehicle 30 are different, the determination unit 33d determines that the operation methods are different between the two vehicles.

また例えば、方式データが操作方法を示す型番であるとき、学習車両20の型番と運転車両30の型番とが同じであれば、判断部33dは、2つの車両において操作方式が互いに同じであると判断する。一方で、学習車両20の型番と運転車両30の型番とが異なれば、判断部33dは、2つの車両において操作方式が互いに異なると判断する。   For example, when the method data is a model number indicating an operation method, if the model number of the learning vehicle 20 and the model number of the driving vehicle 30 are the same, the determination unit 33d determines that the operation methods are the same in the two vehicles. to decide. On the other hand, if the model number of the learning vehicle 20 and the model number of the driving vehicle 30 are different, the determination unit 33d determines that the operation methods are different between the two vehicles.

また例えば、方式データが各操作部の絶対位置であるとき、学習車両20における各操作部の絶対位置と、運転車両30における各操作部の絶対位置とが全ての操作部について同じであれば、判断部33dは、2つの車両において操作方式が互いに同じであると判断する。一方で、学習車両20と運転車両30との間において、少なくとも1つの操作部における絶対位置が互いに異なれば、判断部33dは、2つの車両において操作方式が互いに異なると判断する。   Further, for example, when the method data is the absolute position of each operation unit, if the absolute position of each operation unit in the learning vehicle 20 and the absolute position of each operation unit in the driving vehicle 30 are the same for all operation units, The determination unit 33d determines that the operation methods are the same for the two vehicles. On the other hand, if the absolute position in at least one operation unit differs between the learning vehicle 20 and the driving vehicle 30, the determination unit 33d determines that the operation methods are different between the two vehicles.

学習車両20の操作方法と運転車両30の操作方法とが互いに異なるとき、判断部33dは、以下の2つを判断する。すなわち、判断部33dは、通信部34が取得した学習データに含まれる行動と同じ行動を示す行動データを取得しているか否か、および、学習データにおいて判断部33dが取得した行動データが示す行動に紐付けられた操作が運転車両30において行われたか否かを判断する。   When the operation method of the learning vehicle 20 and the operation method of the driving vehicle 30 are different from each other, the determination unit 33d determines the following two. That is, the determination unit 33d acquires whether or not behavior data indicating the same behavior as the behavior included in the learning data acquired by the communication unit 34, and the behavior indicated by the behavior data acquired by the determination unit 33d in the learning data. It is determined whether or not the operation associated with is performed on the driving vehicle 30.

例えば、判断部33dは、まず、運転車両30にて運転者が行った行動が、学習データに含まれる複数の行動のうちのいずれかと同じであるか否かを判断する。判断部33dは、例えば、2つの行動データ間でのずれ量が閾値未満であるとき、判断部33dは、運転車両30での行動データが示す行動が、学習データに含まれる行動と同じであると判断する。一方で、運転車両30での行動データと、学習データに含まれる行動データとのずれ量が、所定の閾値以上であるとき、運転車両30での行動データが示す行動が、学習データに含まれる行動とは異なると判断する。   For example, the determination unit 33d first determines whether the action performed by the driver in the driving vehicle 30 is the same as any one of the plurality of actions included in the learning data. For example, when the amount of deviation between the two behavior data is less than the threshold value, the determination unit 33d has the same behavior as the behavior included in the learning data. Judge. On the other hand, when the deviation amount between the behavior data in the driving vehicle 30 and the behavior data included in the learning data is equal to or greater than a predetermined threshold, the behavior indicated by the behavior data in the driving vehicle 30 is included in the learning data. Judged to be different from behavior.

判断部33dは、次いで、運転車両30での行動による運転車両30における操作が、学習データにおいてその行動と同じであると判断した行動に紐付けられた操作であるか否かを判断する。このとき、判断部33dは、状態把握部33bを通じて状態が変わった操作部を把握し、学習データに含まれる操作に関するデータと、判断部33dが把握した操作部の操作とが互いに同じであるとき、運転車両30での行動による操作が、学習データにおいてその行動に紐付けられた操作であると判断する。一方で、判断部33dは、これら2つの操作が一致しないとき、運転車両30での行動による操作が、学習データにおいてその行動に紐付けられた操作とは異なると判断する。   Next, the determination unit 33d determines whether the operation on the driving vehicle 30 due to the action on the driving vehicle 30 is an operation associated with the action determined to be the same as the action in the learning data. At this time, the determination unit 33d grasps the operation unit whose state has changed through the state grasping unit 33b, and the data related to the operation included in the learning data and the operation of the operation unit grasped by the determination unit 33d are the same. Then, it is determined that the operation by the action on the driving vehicle 30 is the operation associated with the action in the learning data. On the other hand, when these two operations do not match, the determination unit 33d determines that the operation by the action on the driving vehicle 30 is different from the operation associated with the action in the learning data.

判断部33dは、運転車両30での操作が学習車両20での操作と異なると判断したとき、例えば、運転車両30での誤操作を示すデータと、学習データにおいて運転車両30での運転者の行動と同じ行動に紐付けられた操作を示すデータとを生成する。   When the determination unit 33d determines that the operation on the driving vehicle 30 is different from the operation on the learning vehicle 20, for example, data indicating an erroneous operation on the driving vehicle 30 and the behavior of the driver on the driving vehicle 30 in the learning data. And data indicating an operation associated with the same action.

指令部33eは、判断部33dが学習車両20における操作とは異なる操作が運転車両30において行われたと判断したときに、学習データにおいて判断部33dが取得した行動データが示す行動に紐付けられた操作に伴って学習車両20において実行される車載機器の状態における変更を運転車両30に実行させる。   When the determination unit 33d determines that an operation different from the operation on the learning vehicle 20 has been performed on the driving vehicle 30, the command unit 33e is associated with the behavior indicated by the behavior data acquired by the determination unit 33d in the learning data. In response to the operation, the driving vehicle 30 is caused to execute a change in the state of the in-vehicle device executed in the learning vehicle 20.

すなわち、指令部33eは、誤操作を示すデータと、学習データにおいて運転車両30での運転者の行動と同じ行動に紐付けられた操作を示すデータとを入力したとき、運転者が運転車両30に対して実際に行った操作とは異なる操作に伴う車載機器の状態における変更を運転車両30に実行させる。なお、車載機器の状態における変更は、例えば、車載機器が方向指示灯であれば、方向指示灯を点灯していない状態から点灯している状態に変更することや、車載機器がワイパーで有れば、ワイパーを作動していない状態から作動している状態に変更することなどである。   That is, when the command unit 33e inputs data indicating an erroneous operation and data indicating an operation associated with the same behavior as the behavior of the driver in the driving vehicle 30 in the learning data, the driver inputs to the driving vehicle 30. On the other hand, the driving vehicle 30 is caused to perform a change in the state of the in-vehicle device accompanying an operation different from the operation actually performed. For example, if the in-vehicle device is a direction indicator light, the in-vehicle device state may be changed from a state in which the direction indicator light is not lit to a lit state, or the in-vehicle device may be a wiper. For example, changing the wiper from a non-operating state to an operating state.

このとき、指令部33eは、学習データにおいて運転車両30での行動に紐付けられた操作に伴う車載機器の状態における変更を運転車両30に実行させるための信号を生成し、車載機器群35に含まれるいずれかの車載機器に出力する。また、指令部33eは、誤操作に伴う車載機器の状態における変更を操作前の状態に戻すための信号を生成し、誤操作によって状態の変化した車載機器に出力する。   At this time, the command unit 33e generates a signal for causing the driving vehicle 30 to execute a change in the state of the in-vehicle device associated with the operation associated with the action in the driving vehicle 30 in the learning data, and the in-vehicle device group 35 Output to any included in-vehicle device. In addition, the command unit 33e generates a signal for returning the change in the state of the in-vehicle device due to the erroneous operation to the state before the operation, and outputs the signal to the in-vehicle device whose state has changed due to the erroneous operation.

上述した運転支援システム10では、運転車両30が備える判断部33d、指令部33e、および、通信部34によって、運転支援装置の一例が構成されている。   In the driving support system 10 described above, an example of a driving support device is configured by the determination unit 33d, the command unit 33e, and the communication unit 34 included in the driving vehicle 30.

[運転支援装置が行う処理]
図6から図8を参照して、運転支援装置が行う処理を説明する。以下では、運転支援装置を含む運転支援システム10が行う処理の概略を説明した後に、運転支援装置が行う支援処理の詳細を説明する。
[Processing performed by the driving support device]
Processing performed by the driving support device will be described with reference to FIGS. Below, after explaining the outline of the process which the driving assistance system 10 containing a driving assistance apparatus performs, the detail of the assistance process which a driving assistance apparatus performs is demonstrated.

図6が示すように、携帯端末40を有した運転者が学習車両20に乗車すると、学習車両20が、運転者の行動と、その行動によって学習車両20において行われた操作とを紐付けた学習データの生成を行う(ステップS11)。なお、学習車両20は、例えば、運転者が学習車両20を運転している間にわたって、言い換えれば、運転者が学習車両20に乗車し、かつ、学習車両20のイグニッションスイッチがオンである間にわたって、学習データを生成し続ける。学習車両20は、生成した学習データと、学習車両20が保持する方式データとを携帯端末40に送信する(ステップS12)。   As shown in FIG. 6, when the driver having the portable terminal 40 gets on the learning vehicle 20, the learning vehicle 20 associates the driver's action with the operation performed on the learning vehicle 20 by the action. Learning data is generated (step S11). Note that the learning vehicle 20 is, for example, while the driver is driving the learning vehicle 20, in other words, while the driver is in the learning vehicle 20, and the ignition switch of the learning vehicle 20 is on. Continue to generate learning data. The learning vehicle 20 transmits the generated learning data and the method data held by the learning vehicle 20 to the mobile terminal 40 (step S12).

なお、学習車両20と携帯端末40との間の通信は、例えば、学習車両20が所定の距離であって、学習車両20の車室内に含まれる距離内に向けて通信開始の要求を送信し、携帯端末40が通信開始の要求を受信することによって開始してもよい。あるいは、学習車両20と携帯端末40との間の通信は、携帯端末40が所定の距離であって、学習車両20の車室内に含まれる距離内に向けて通信開始の要求を送信し、学習車両20が通信開始の要求を受信することによって開始してもよい。   In communication between the learning vehicle 20 and the mobile terminal 40, for example, the learning vehicle 20 is a predetermined distance, and a request to start communication is transmitted within a distance included in the cabin of the learning vehicle 20. The portable terminal 40 may start when it receives a request to start communication. Alternatively, communication between the learning vehicle 20 and the mobile terminal 40 is performed by transmitting a request to start communication toward the distance included in the vehicle compartment of the learning vehicle 20 when the mobile terminal 40 is a predetermined distance. You may start when the vehicle 20 receives the request | requirement of a communication start.

携帯端末40は、学習車両20が送信した学習データおよび方式データを受信し、学習データおよび方式データを保存する(ステップS21およびステップS22)。   The portable terminal 40 receives the learning data and the method data transmitted from the learning vehicle 20, and stores the learning data and the method data (Step S21 and Step S22).

学習車両20に関する学習を行った携帯端末40を有する運転者が運転車両30に乗車すると、携帯端末40が、学習データ蓄積部42に蓄積された学習データと、方式データ保持部41に保持された方式データとを運転車両30に送信する(ステップS23)。このとき、携帯端末40は、車両情報保持部43に保持された車両に関するデータに対応する車両の学習データ、および、方式データを運転車両30に送信する。   When the driver having the mobile terminal 40 that has learned the learning vehicle 20 gets on the driving vehicle 30, the mobile terminal 40 is stored in the learning data stored in the learning data storage unit 42 and the method data storage unit 41. The method data is transmitted to the driving vehicle 30 (step S23). At this time, the portable terminal 40 transmits vehicle learning data and method data corresponding to the data related to the vehicle held in the vehicle information holding unit 43 to the driving vehicle 30.

なお、携帯端末40と運転車両30との間の通信は、例えば、携帯端末40が所定の距離であって、運転車両30の車室内に含まれる距離内に向けて通信開始の要求を送信し、運転車両30が通信開始の要求を受信することによって開始してもよい。あるいは、携帯端末40と運転車両30との間の通信は、運転車両30が所定の距離であって、運転車両30の車室内に含まれる距離内に向けて通信開始の要求を送信し、携帯端末40が通信開始の要求を受信することによって開始してもよい。   Note that the communication between the mobile terminal 40 and the driving vehicle 30 is, for example, a request for starting communication toward a distance within which the mobile terminal 40 is within a predetermined distance and included in the passenger compartment of the driving vehicle 30. The operation may be started when the driving vehicle 30 receives a request to start communication. Alternatively, the communication between the portable terminal 40 and the driving vehicle 30 is performed by transmitting a request for starting communication toward the distance within which the driving vehicle 30 is within a predetermined distance and included in the cabin of the driving vehicle 30. It may be started when the terminal 40 receives a request to start communication.

運転車両30は、携帯端末40が送信した学習データおよび方式データを受信する(ステップS31)。次いで、運転車両30は、支援処理を行うことによって、運転者による運転車両30の運転を支援する(ステップS32)。   The driving vehicle 30 receives the learning data and the method data transmitted by the mobile terminal 40 (step S31). Next, the driving vehicle 30 supports driving of the driving vehicle 30 by the driver by performing support processing (step S32).

図7は、運転支援装置が行う支援処理の手順を示している。なお、図7が示す支援処理は、運転車両30と携帯端末40との間での通信が開始されると行われる処理である。   FIG. 7 shows a procedure of assistance processing performed by the driving assistance device. 7 is a process performed when communication between the driving vehicle 30 and the portable terminal 40 is started.

図7が示すように、判断部33dは、学習車両20の操作方式と運転車両30の操作方式とが同じであるか否かを判断する(ステップS41)。2つの車両の間において操作方式が同じであると判断されたときには、判断部33dは支援処理を終了する(ステップS41:YES)。なお、携帯端末40の車両情報保持部43が車両に関するデータを保持していないときには、言い換えれば、運転者が乗り慣れた車両を特定できないときには、2つの方式データが同じであるか否かを判断することができないため、判断部33dは支援処理を終了する。   As shown in FIG. 7, the determination unit 33d determines whether or not the operation method of the learning vehicle 20 and the operation method of the driving vehicle 30 are the same (step S41). When it is determined that the operation method is the same between the two vehicles, the determination unit 33d ends the support process (step S41: YES). In addition, when the vehicle information holding unit 43 of the mobile terminal 40 does not hold the data related to the vehicle, in other words, when the driver cannot identify the vehicle that the driver is used to, it is determined whether the two method data are the same. Therefore, the determination unit 33d ends the support process.

一方で、2つの車両における操作方式が互いに異なると判断されたときには(ステップS41:NO)、判断部33dは、運転車両30にて運転者が行動したか否かを判断する(ステップS42)。言い換えれば、判断部33dは、行動検出部31の出力した行動データを入力したか否かを判断する。   On the other hand, when it is determined that the operation methods of the two vehicles are different from each other (step S41: NO), the determination unit 33d determines whether or not the driver has acted on the driving vehicle 30 (step S42). In other words, the determination unit 33d determines whether or not the behavior data output from the behavior detection unit 31 is input.

運転者が行動したと判断されたときには(ステップS42:YES)、判断部33dは、運転者が所定の行動を行うことによって、操作部の操作が行われていないか否かを判断する(ステップS43)。このとき、判断部33dは、例えば、ステップS42において判断の対象とされた行動データを入力したときに、状態把握部33bが把握する状態が第1の状態から第2の状態に変わった操作部があるか否かを判断する。   When it is determined that the driver has acted (step S42: YES), the determination unit 33d determines whether the operation unit is not operated by the driver performing a predetermined action (step S42). S43). At this time, for example, the determination unit 33d has an operation unit in which the state grasped by the state grasping unit 33b is changed from the first state to the second state when the action data that is the object of the determination in step S42 is input. Judge whether there is.

判断部33dは、例えば、学習データに含まれる全ての行動データと、行動検出部31が出力した行動データとを比べる。そして、2つのデータが同じである一方で、学習データにおいてその行動に紐付けられた操作が所定の時間にわたって行われていないときに、判断部33dは、運転者による操作が行われていないと判断してもよい。こうした状況は第1の状況であり、学習データに含まれる行動と同じ行動を行った一方で、行動が目的とする地点に操作部が位置していない状況を反映している可能性が高い。   For example, the determination unit 33d compares all the behavior data included in the learning data with the behavior data output by the behavior detection unit 31. And while two data are the same, when the operation linked | related with the action is not performed over predetermined time in learning data, the determination part 33d is not operated by a driver | operator. You may judge. Such a situation is the first situation, and while performing the same action as the action included in the learning data, it is highly likely that the situation where the operation unit is not located at the point where the action is intended.

また例えば、行動データが、運転者の手が所定の操作部に到達していることを示すデータであって、かつ、その操作部に到達してから所定の時間以内にスイッチの操作が行われないときに、判断部33dは、運転者による操作が行われていないと判断してもよい。こうした状況は第2の状況であり、運転者が操作部の位置を認識しているが、操作部の操作方式を認識していない状況を反映している可能性が高い。   In addition, for example, the behavior data is data indicating that the driver's hand has reached a predetermined operation unit, and the switch is operated within a predetermined time after reaching the operation unit. If not, the determination unit 33d may determine that the operation by the driver is not performed. This situation is the second situation, and it is highly likely that the driver recognizes the position of the operation unit, but does not recognize the operation method of the operation unit.

なお、例えば、行動データが、運転者が所定の時間以上にわたって腕や手などを動かしていることを示すデータ、あるいは、運転者が腕や手などを動かしている空間が所定の大きさ以上であることを示すデータであるとき、判断部33dは、運転者による操作が行われていないと判断してもよい。こうした状況は第3の状況であり、運転者が操作の対象とする操作部を探している状況を反映している可能性が高い。   For example, the behavior data includes data indicating that the driver has moved his arm or hand over a predetermined time, or the space where the driver is moving his arm or hand is greater than a predetermined size. When the data indicates that there is data, the determination unit 33d may determine that the operation by the driver is not performed. Such a situation is the third situation, which is highly likely to reflect the situation where the driver is looking for an operation unit to be operated.

運転者による操作が行われていないと判断されたときには(ステップS43:YES)、判断部33dは、後述する操作不可時の処理を行う(ステップS44)。操作不可時の処理が行われると、判断部33dは、イグニッションスイッチがオフされたか否かを判断する(ステップS45)。判断部33dは、状態把握部33bを通じて、イグニッションスイッチの状態を把握する。イグニッションスイッチがオンの状態であると判断されたときには(ステップS45:NO)、ステップS42以降の処理が繰り返される一方で、イグニッションスイッチがオフの状態であると判断されたときには(ステップS45:YES)、運転車両30は、支援処理を終了する。   When it is determined that an operation by the driver is not performed (step S43: YES), the determination unit 33d performs a process when an operation is impossible, which will be described later (step S44). When the processing when the operation is impossible is performed, the determination unit 33d determines whether or not the ignition switch is turned off (step S45). The determination unit 33d grasps the state of the ignition switch through the state grasping unit 33b. When it is determined that the ignition switch is on (step S45: NO), the processing from step S42 onward is repeated, while when it is determined that the ignition switch is off (step S45: YES). The driving vehicle 30 ends the support process.

なお、行動データの入力がないと判断されたときにも(ステップS42:NO)、判断部33dは、上述したステップS45の処理を実行する。   Even when it is determined that no action data is input (step S42: NO), the determination unit 33d performs the process of step S45 described above.

これに対して、運転者による操作部の操作が行われたと判断されたときには(ステップS43:NO)、判断部33dは、運転者の行った操作が誤操作であるか否かを判断する(ステップS46)。判断部33dは、上述したように、運転者の行動が学習データに含まれる行動である一方で、その行動に学習データにおいて紐付けられた操作と異なる操作が行われたか否かを判断し、これにより、運転者の行った操作が誤操作であるか否かを判断する。判断部33dは、例えば、運転者が行った行動が上述した学習データにおける第1の行動と同じである一方で、運転者によって行われた操作がワイパースイッチの操作であるとき、判断部33dは、運転者の行った操作が誤操作であると判断する(ステップS46:YES)。   On the other hand, when it is determined that the operation of the operation unit by the driver is performed (step S43: NO), the determination unit 33d determines whether the operation performed by the driver is an erroneous operation (step). S46). As described above, the determination unit 33d determines whether an operation different from the operation associated with the behavior in the learning data is performed while the behavior of the driver is included in the learning data. Thereby, it is determined whether or not the operation performed by the driver is an erroneous operation. For example, when the action performed by the driver is the same as the first action in the learning data described above, the determination unit 33d determines that the operation performed by the driver is a wiper switch operation. Then, it is determined that the operation performed by the driver is an erroneous operation (step S46: YES).

そして、指令部33eが、操作部にステップS45において判断の対象とされた行動に紐付けられた操作に伴う車載機器の状態における変更を運転車両30に行わせることによって、運転者による運転車両30の操作を支援する(ステップS47)。指令部33eは、例えば、運転者が行った行動が第1の行動であり、かつ、運転者によって行われた操作がワイパースイッチの操作であるとき、右折を示す方向指示灯を点灯させ、また、ワイパーの作動を停止させる。   And the instruction | command part 33e makes the operating vehicle change in the state of the vehicle equipment accompanying the operation linked | related to the action made into judgment object in step S45 by the operating part 30, and the driving vehicle 30 by a driver | operator is carried out. Is supported (step S47). For example, when the action performed by the driver is the first action and the operation performed by the driver is an operation of the wiper switch, the command unit 33e lights a direction indicator lamp indicating a right turn. , Stop the wiper operation.

そして、学習データ生成部33aが、行動データと、操作に関するデータ、すなわち誤った操作に関するデータとを互いに紐付けた学習データを生成する。そして、通信部34が携帯端末40に学習データを送信し、携帯端末40が運転車両30に属する学習データとして学習データ蓄積部42に蓄積する(ステップS48)。   Then, the learning data generation unit 33a generates learning data in which the action data and the data related to the operation, that is, the data related to the erroneous operation are associated with each other. And the communication part 34 transmits learning data to the portable terminal 40, and the portable terminal 40 accumulate | stores in the learning data storage part 42 as learning data which belongs to the driving vehicle 30 (step S48).

一方で、判断部33dは、例えば、運転者が行った行動が上述した学習データに含まれる行動とは一致せず、かつ、操作部の操作が行われたとき、運転者の行った操作が誤操作でないと判断する(ステップS46:NO)。このとき、学習データ生成部33aが、行動データと、操作に関するデータ、すなわち正しい操作に関するデータとを互いに紐付けた学習データ学習データを生成する。そして、通信部34が携帯端末40に学習データを送信し、携帯端末40が運転車両30に属する学習データとして学習データ蓄積部42に蓄積する(ステップS49)。   On the other hand, the determination unit 33d, for example, does not coincide with the behavior included in the learning data described above and the operation performed by the driver is performed when the operation unit is operated. It is determined that there is no erroneous operation (step S46: NO). At this time, the learning data generation unit 33a generates learning data learning data in which the action data and the data regarding the operation, that is, the data regarding the correct operation are associated with each other. And the communication part 34 transmits learning data to the portable terminal 40, and the portable terminal 40 accumulate | stores in the learning data storage part 42 as learning data which belongs to the driving vehicle 30 (step S49).

上述したステップS48の処理、および、ステップS49の処理の各々を実行したときにも、判断部33dは、ステップS45の処理を実行する。   The determination unit 33d also executes the process of step S45 when each of the process of step S48 and the process of step S49 described above is executed.

図8を参照して、ステップS44における操作不可時の処理をより詳しく説明する。
図8が示すように、操作不可時の処理では、まず、運転者が操作を行うことができなかったときの状況が第1の状況または第2の状況であるか否かを判断部33dが判断する(ステップS51)。
With reference to FIG. 8, the process when the operation is disabled in step S44 will be described in more detail.
As shown in FIG. 8, in the process when the operation is impossible, first, the determination unit 33 d determines whether the situation when the driver cannot perform the operation is the first situation or the second situation. Judgment is made (step S51).

ここで、上述した第1の状況では、ステップS43にて判断の対象とされた行動データが、学習データに含まれる複数の行動データのいずれかと同じである。そのため、運転者は、学習データに含まれる行動に紐付けられた操作を行いたい可能性が高い。また、第2の状況では、運転者が操作を行いたい可能性が高い操作部を特定することが可能である。そこで、操作不可時の状況が第1の状況または第2の状況であると判断されたとき(ステップS51:YES)、判断部33dは、指令部33eを通じて、行動に基づく操作による運転車両30の状態の変化を運転車両30に実行させる(ステップS52)。   Here, in the first situation described above, the behavior data that is determined in step S43 is the same as any one of the plurality of behavior data included in the learning data. Therefore, there is a high possibility that the driver wants to perform an operation associated with the behavior included in the learning data. Further, in the second situation, it is possible to identify an operation unit that is likely to be operated by the driver. Therefore, when it is determined that the situation when the operation is impossible is the first situation or the second situation (step S51: YES), the determination unit 33d allows the driving vehicle 30 to perform the operation based on the action through the command unit 33e. The driving vehicle 30 is caused to change the state (step S52).

この場合には、運転者が運転車両30にて行った行動と、その行動に対して学習データにおいて紐付けられた操作、または、運転者が到達した操作部に対する操作とから操作不可時の学習データを生成する。そして、操作不可時の学習データが運転車両30から携帯端末40に送信され、学習データ蓄積部42に蓄積される(ステップS53)。   In this case, learning when the operation is impossible from the action performed by the driver on the driving vehicle 30 and the operation associated with the action in the learning data or the operation on the operation unit reached by the driver. Generate data. Then, learning data when the operation is impossible is transmitted from the driving vehicle 30 to the portable terminal 40 and stored in the learning data storage unit 42 (step S53).

一方で、操作不可時の状況が第1の状況または第2の状況でない、すなわち第3の状況であると判断されたとき(ステップS51:NO)、判断部33dは、指令部33eを通じて学習車両20において運転者が最も高い頻度で行った操作による運転車両30の状態の変化を運転車両30に行わせる(ステップS54)。   On the other hand, when it is determined that the situation when the operation is impossible is not the first situation or the second situation, that is, the third situation (step S51: NO), the judging unit 33d uses the command unit 33e to learn the vehicle. The driving vehicle 30 is caused to change the state of the driving vehicle 30 due to the operation performed by the driver with the highest frequency at 20 (step S54).

ここで、第3の状況では、第1の状況および第2の状況とは異なり、運転者の行動から運転者が行おうとした操作を推定することが難しい。そのため、学習車両20にて運転者が最も高い頻度で行った操作を運転車両30に行わせれば、他の操作を運転車両30に行わせるよりも、運転者による車両の運転を支援することができる可能性が高まる。   Here, in the third situation, unlike the first situation and the second situation, it is difficult to estimate the operation that the driver tried to perform from the behavior of the driver. Therefore, if the driving vehicle 30 performs the operation performed most frequently by the driver in the learning vehicle 20, the driving of the vehicle by the driver can be supported rather than causing the driving vehicle 30 to perform other operations. The possibility of being able to be increased.

運転車両30における支援処理では、ステップS53の処理またはステップS54の処理が行われた後、上述したステップS45の処理が行われる。   In the assistance process in the driving vehicle 30, after the process of step S53 or the process of step S54 is performed, the process of step S45 described above is performed.

こうした運転支援装置によれば、学習車両20にて運転者が行う行動と同じ行動が行われたにも関わらず、学習車両20にて行われた操作が運転車両30にて行われていない場合に、学習車両20において行う操作による車載機器の状態における変更を運転車両30に行わせる。これにより、車両の操作方式が異なるために、運転者が行おうとしていた操作が行えなかったと推定される状況において、運転者が行おうとしていた操作による車載機器の状態における変更を車両に実行させることができる。それゆえに、運転者が運転している車両が学習対象の車両と異なるときに、運転者による車両の操作を支援することができる。   According to such a driving support device, the operation performed on the learning vehicle 20 is not performed on the driving vehicle 30 even though the behavior that the driver performs on the learning vehicle 20 is performed. In addition, the driving vehicle 30 is caused to change the state of the in-vehicle device by the operation performed in the learning vehicle 20. This causes the vehicle to execute a change in the state of the in-vehicle device due to the operation that the driver was trying to perform in a situation where it is estimated that the operation that the driver was trying to perform because the operation method of the vehicle was different. be able to. Therefore, when the vehicle that the driver is driving is different from the vehicle to be learned, the operation of the vehicle by the driver can be supported.

[誤操作の判断に付加することが可能な条件]
以下では、運転者の操作が誤操作であるか否かを判断する処理(ステップS46)において付加することが可能な10の条件を説明する。なお、ステップS46の処理には、10の条件のうちの1つの条件が付加されてもよいし、2つ以上の条件が付加されてもよい。これらの条件を付加することによって、誤操作の判断における精度を高めることができ、また、誤操作の判断に付加する条件の数が多いほど、誤操作の判断における精度を高めることができる。
[Conditions that can be added to erroneous operation determination]
Below, 10 conditions which can be added in the process (step S46) which judges whether a driver | operator's operation is an erroneous operation are demonstrated. Note that one of the ten conditions may be added to the process of step S46, or two or more conditions may be added. By adding these conditions, it is possible to increase the accuracy in determining an erroneous operation, and it is possible to increase the accuracy in determining an erroneous operation as the number of conditions added to determining an erroneous operation increases.

第1の条件では、学習車両20と運転車両30とにおいて、互いに同じ絶対位置に操作部が位置し、かつ、学習車両20の操作部の機能と、運転車両30の操作部の機能とが互いに異なる。そして、学習車両20の操作部を操作するときの行動と同じ行動によって運転車両30の操作部が操作されたとき、判断部33dが、運転者の操作が誤操作であると判断する。   Under the first condition, in the learning vehicle 20 and the driving vehicle 30, the operation unit is located at the same absolute position, and the function of the operation unit of the learning vehicle 20 and the function of the operation unit of the driving vehicle 30 are mutually Different. And when the operation part of the driving vehicle 30 is operated by the same action as the action when operating the operation part of the learning vehicle 20, the determination part 33d determines that the operation of the driver is an erroneous operation.

この場合には、学習車両20の方式データと運転車両30の方式データとに基づき、運転車両30にて運転者が所定の行動によって操作した操作部の絶対位置と、学習車両20にてその行動によって操作された操作部の絶対位置とが等しいか否かを判断部33dが判断すればよい。   In this case, based on the method data of the learning vehicle 20 and the method data of the driving vehicle 30, the absolute position of the operation unit operated by the driver in the driving vehicle 30 by a predetermined action and the action in the learning vehicle 20 The determination unit 33d may determine whether or not the absolute position of the operation unit operated by is equal.

第2の条件では、学習車両20と運転車両30とにおいて、互いに同じ絶対位置に操作部が位置し、かつ、学習車両20の操作部の機能と、運転車両30の操作部の機能とが互いに等しい。学習車両20の操作部および運転車両30の操作部の各々は、第1の機能および第2の機能を有し、各機能を発現させるために操作部を操作する方向が互いに異なる。加えて、学習車両20の操作部によって第1の機能を発現させるための方向と、運転車両30の操作部によって第2の機能を発現させるための方向とが等しく、学習車両20の操作部によって第2の機能を発現させるための方向と、運転車両30の操作部によって第1の機能を発現させるための方向とが等しい。   Under the second condition, in the learning vehicle 20 and the driving vehicle 30, the operation unit is located at the same absolute position, and the function of the operation unit of the learning vehicle 20 and the function of the operation unit of the driving vehicle 30 are mutually equal. Each of the operation unit of the learning vehicle 20 and the operation unit of the driving vehicle 30 has a first function and a second function, and directions for operating the operation unit are different from each other in order to express each function. In addition, the direction for developing the first function by the operation unit of the learning vehicle 20 is equal to the direction for developing the second function by the operation unit of the driving vehicle 30, and the operation unit of the learning vehicle 20 The direction for developing the second function is equal to the direction for developing the first function by the operation unit of the driving vehicle 30.

そして、運転車両30において、運転者が、学習車両20において第1機能を発現させるための方向によって操作部を操作したときに、判断部33dが、運転者の操作が誤操作であると判断する。   Then, in the driving vehicle 30, when the driver operates the operation unit in the direction for causing the first function to be developed in the learning vehicle 20, the determination unit 33d determines that the operation of the driver is an erroneous operation.

この場合には、学習車両20の方式データと運転車両30の方式データとに基づき、運転車両30にて運転者が所定の行動によって操作した操作部の絶対位置および操作方法が、学習車両20にてその行動によって操作された操作部の絶対位置および操作方法と上述の関係を有するか否かを判断部33dが判断すればよい。   In this case, based on the method data of the learning vehicle 20 and the method data of the driving vehicle 30, the absolute position and operation method of the operation unit operated by the driver by the predetermined action on the driving vehicle 30 are stored in the learning vehicle 20. The determination unit 33d may determine whether the absolute position of the operation unit operated by the action and the operation method have the above-described relationship.

第3の条件では、学習車両20において、所定の時間当たりにまたは所定の走行距離当たりにおける操作回数の多い操作部の操作に付随する行動が行われたときに、誤操作であると判断されやすくする。   Under the third condition, in the learning vehicle 20, when an action associated with the operation of the operation unit having a large number of operations per predetermined time or per predetermined travel distance is performed, it is easily determined that the operation is erroneous. .

この場合には、ステップS46において判断の対象とされた行動に学習データにおいて紐付けられた操作が、学習車両20において、所定の時間当たりにまたは所定の走行距離当たりにおいて所定の回数以上行われたか否かを判断部33dが判断すればよい。そして、その操作の行われた回数が所定の回数以上であると判断されたときに、誤操作であるか否かを判断するときのずれ量の閾値を小さくすればよい。   In this case, has the operation associated with the action determined in step S46 in the learning data been performed more than a predetermined number of times per predetermined time or per predetermined travel distance in the learning vehicle 20? The determination unit 33d may determine whether or not. Then, when it is determined that the number of times that the operation has been performed is equal to or greater than the predetermined number, the threshold of the deviation amount when determining whether or not the operation is incorrect may be reduced.

または、学習データにおいて所定の回数以上行われた操作に紐付けられた行動に対して重み係数を掛けることによって、誤操作であるか否かを判断するときのずれ量の閾値を変えずとも、この行動を行ったときには、他の行動を行ったときよりも誤操作と判定されやすくすることができる。   Alternatively, by multiplying an action associated with an operation performed a predetermined number of times or more in the learning data by multiplying a weighting factor, the threshold value of the deviation amount when determining whether or not the operation is erroneous can be changed. When an action is performed, it can be easily determined that the operation is erroneous than when another action is performed.

なお、学習車両20において、所定の時間当たりにまたは所定の走行距離当たりにおける操作の回数は、例えば、学習車両20の学習データ生成部23aが、所定の時間当たりまたは所定の走行距離当たりの操作の回数に関する情報を生成し、学習車両20の通信部24が携帯端末40に送信すればよい。   Note that, in the learning vehicle 20, the number of operations per predetermined time or per predetermined travel distance is, for example, that the learning data generation unit 23a of the learning vehicle 20 performs an operation per predetermined time or per predetermined travel distance. Information regarding the number of times may be generated, and the communication unit 24 of the learning vehicle 20 may transmit the information to the mobile terminal 40.

第4の条件では、運転車両30が走行している位置に関する情報と、運転車両30が走行する予定の経路に関する情報とから、運転車両30において運転者が行う操作を推定する。運転車両30が走行する予定の経路に関する情報は、例えば、運転車両30において設定された経路に関する情報でもよいし、運転車両30が走行している位置の周辺の環境に関する情報でもよい。そして、推定された操作が、運転者によって実際に行われた操作と異なるときに、判断部33dが、運転者の操作が誤操作であると判断する。   In the fourth condition, an operation performed by the driver in the driving vehicle 30 is estimated from information related to the position where the driving vehicle 30 is traveling and information related to a route on which the driving vehicle 30 is to travel. The information related to the route on which the driving vehicle 30 is scheduled to travel may be, for example, information related to the route set in the driving vehicle 30 or information related to the environment around the position where the driving vehicle 30 is traveling. When the estimated operation is different from the operation actually performed by the driver, the determination unit 33d determines that the driver's operation is an erroneous operation.

この場合には、運転車両30は、例えば、GPS、地図情報記録部、経路情報生成部、および、操作推定部を備えている。GPSは、そのGPSが搭載された車両の絶対位置を検出するためのGPS衛星信号を受信する。GPSは、受信したGPS衛星信号に基づき車両の位置、すなわち、車両の経度および緯度を特定する。   In this case, the driving vehicle 30 includes, for example, a GPS, a map information recording unit, a route information generation unit, and an operation estimation unit. The GPS receives a GPS satellite signal for detecting the absolute position of the vehicle on which the GPS is mounted. The GPS specifies the position of the vehicle, that is, the longitude and latitude of the vehicle based on the received GPS satellite signal.

地図情報記録部には、地図情報が記録されている。地図情報には、カーブ、交差点、T字路、および、複数の車線を有する道路などの経度および緯度を示す情報が含まれている。経路情報生成部は、GPSが特定した車両の位置、地図情報、および、目的地に関する情報に基づき、車両の現在の位置と目的地までの経路情報を生成する。操作推定部は、車両の現在の位置と経路情報とに基づき、運転車両30において運転者が行う操作を推定する。   Map information is recorded in the map information recording unit. The map information includes information indicating the longitude and latitude of curves, intersections, T-junctions, and roads having a plurality of lanes. The route information generation unit generates the current position of the vehicle and the route information to the destination based on the position of the vehicle specified by the GPS, the map information, and the information on the destination. The operation estimation unit estimates an operation performed by the driver in the driving vehicle 30 based on the current position of the vehicle and the route information.

例えば、経路情報において、車両の現在の位置よりも前方に交差点が位置し、かつ、交差点において車両が右折するときには、運転者が右折を示す方向指示灯を操作することが推定される。   For example, in the route information, when an intersection is located ahead of the current position of the vehicle and the vehicle turns right at the intersection, it is estimated that the driver operates a turn signal indicating a right turn.

なお、運転車両30において経路情報が生成されなくともよく、この場合には、車両の現在の位置と地図情報とから運転者が行う操作が推定されてもよい。   Note that the route information need not be generated in the driving vehicle 30, and in this case, an operation performed by the driver may be estimated from the current position of the vehicle and the map information.

第5の条件では、学習車両20が生成する学習データにおいて、運転者の行動に加えて、運転者の複数の挙動が、運転者によって行われた操作に対して紐付けられる。運転者の挙動は、例えば、運転者の顔の向き、視線、表情、および、声などを含む。言い換えれば、運転者の顔の向き、視線、表情、および、声などが誤操作の判定においてパラメータとして用いられてもよい。   In the fifth condition, in the learning data generated by the learning vehicle 20, in addition to the driver's behavior, a plurality of behaviors of the driver are linked to operations performed by the driver. The driver's behavior includes, for example, the driver's face direction, line of sight, facial expression, voice, and the like. In other words, the driver's face direction, line of sight, facial expression, voice, and the like may be used as parameters in determining an erroneous operation.

運転者の挙動のうち、所定の数以上、すなわち閾値以上の状態が、学習データにおいて所定の操作に紐付けられた状態と異なるとき、運転者の操作が誤操作であると判断部33dによって判断されやすくする。例えば、上述した誤操作であるか否かを判断するときのずれ量の閾値を小さくすればよい。   Of the behaviors of the driver, when a state equal to or greater than a predetermined number, that is, a threshold value is different from a state associated with a predetermined operation in the learning data, the determination unit 33d determines that the operation of the driver is an erroneous operation. Make it easier. For example, the threshold value of the deviation amount when determining whether or not the above-described erroneous operation may be reduced.

ここで、複数の運転者の挙動のうち、学習データにおいて所定の操作に紐付けられた状態とは異なる挙動が多いほど、運転者は誤った操作を行う可能性が高い。また、運転者の挙動のうち、特に、顔の向きと視線とが学習データにおいて所定の操作に紐付けられた顔の向きおよび視線と異なるとき、運転者は誤った操作を行う可能性が高い。   Here, among the behaviors of a plurality of drivers, the more the behavior different from the state associated with the predetermined operation in the learning data, the higher the possibility that the driver will perform an erroneous operation. Of the driver's behavior, in particular, when the face direction and line of sight differ from the face direction and line of sight associated with a predetermined operation in the learning data, the driver is likely to perform an incorrect operation. .

そこで、誤操作の判定に用いるパラメータのうち、顔の向きと視線とに重み係数を掛けることによって、他のパラメータが学習データにおいて所定の操作に紐付けられた状態とは異なるときと比べて、上述した閾値を超えやすくしてもよい。   Therefore, among the parameters used for determination of erroneous operation, by multiplying the face direction and the line of sight by a weighting factor, the other parameters are different from the state associated with the predetermined operation in the learning data, as described above. The threshold value may be easily exceeded.

第6の条件では、運転者の表情および声から運転者の精神状態を推定し、精神状態が緊張している、焦っている、および、高揚しているなどの状態であって、平常状態とは異なるときに、運転者の操作が誤操作であると判断されやすくする。   In the sixth condition, the mental state of the driver is estimated from the driver's facial expression and voice, and the mental state is tense, impatient, and uplifted, and the normal state and Are different, the driver's operation is easily determined to be an erroneous operation.

この場合には、運転車両30が、例えば、精神情報保持部と精神状態推定部とを備えている。精神情報保持部は、例えば、表情に関するデータとその表情に伴う感情に関するデータとが紐付けられた表情データ、および、声に関するデータとその声に伴う感情に関するデータとが紐付けられた声データを保持している。精神状態推定部は、行動検出部31が生成した表情に関するデータと、精神情報保持部が保持する表情データとに基づいて、または、行動検出部31が生成した声に関するデータと、精神情報保持部が保持する声データとに基づいて、運転者の精神状態を推定する。   In this case, the driving vehicle 30 includes, for example, a mental information holding unit and a mental state estimating unit. For example, the mental information holding unit stores facial expression data in which data on facial expressions and data on emotions associated with the facial expressions are associated, and voice data in which data on voices and data on emotions associated with the voice are associated. keeping. The mental state estimation unit is based on the data related to the facial expression generated by the behavior detection unit 31 and the facial expression data stored in the mental information storage unit, or the data related to the voice generated by the behavior detection unit 31 and the mental information storage unit The driver's mental state is estimated based on the voice data held by the driver.

そして、運転者の精神状態が平常状態とは異なる状態であると推定されたときには、誤操作であるか否かを判断するときのずれ量の閾値を小さくすればよい。   Then, when it is estimated that the driver's mental state is different from the normal state, the threshold of the deviation amount when determining whether or not the operation is erroneous may be reduced.

第7の条件では、運転者が操作部を操作するための行動と並行して他の行動を行っているとき、運転者の操作が誤操作であると判断されやすくする。例えば、運転者がステアリングホイールの操作と、方向指示灯を点灯させるためのターンシグナルスイッチの操作、または、ハザードスイッチの操作などとを並行して行うとき、運転者の操作が誤操作であると判断されやすくしてもよい。   In the seventh condition, when the driver is performing another action in parallel with the action for operating the operation unit, the driver's operation is easily determined to be an erroneous operation. For example, when the driver performs the operation of the steering wheel and the operation of the turn signal switch for turning on the direction indicator lamp or the operation of the hazard switch in parallel, it is determined that the operation of the driver is an erroneous operation. May be easier.

この場合には、行動検出部31が、学習データに含まれる複数の行動のいずれかと同じ行動と、学習データに含まれる複数の行動のいずれかと同じ行動、または、学習データに含まれる全ての行動とは異なる行動とを同時に検出する。そして、判断部33dが、これら2つの行動であって、同時に行われている行動データを入力したときには、判断部33dにおいて、運転者の操作が誤操作であると判断されやすくしてもよい。すなわち、誤操作であるか否かを判断するときのずれ量の閾値を小さくしてもよい。   In this case, the behavior detection unit 31 has the same behavior as any of the plurality of behaviors included in the learning data, the same behavior as any of the plurality of behaviors included in the learning data, or all the behaviors included in the learning data. Simultaneously detect different actions. And when the judgment part 33d inputs the action data which are these two actions and are performed simultaneously, you may make it easy to judge that a driver | operator's operation is erroneous operation in the judgment part 33d. That is, the threshold value of the deviation amount when determining whether or not the operation is erroneous may be reduced.

第8の条件では、運転者による車両の運転期間が短いときに、運転者の操作が誤操作であると判断されやすくする。例えば、所定の操作に付随する運転者の行動が、運転車両30のイグニッションスイッチがオンの状態とされてから1回目の行動であるとき、2回目以降の行動であるときと比べて、運転者の操作が誤操作であると判断されやすくしてもよい。この場合には、判断部33dの入力した行動データが、イグニッションスイッチがオンの状態とされてから1つ目のデータであるか否かを、判断部33dが判断すればよい。   In the eighth condition, when the driving period of the vehicle by the driver is short, the driver's operation is easily determined to be an erroneous operation. For example, when the driver's action accompanying the predetermined operation is the first action after the ignition switch of the driving vehicle 30 is turned on, the driver's action is compared with the second action or later. It may be easy to determine that the operation is an erroneous operation. In this case, the determination unit 33d may determine whether or not the action data input by the determination unit 33d is the first data after the ignition switch is turned on.

また例えば、運転者が車両を運転している総期間、言い換えれば、運転者における運転の経験年数が所定の年数未満であるときには、経験年数が所定の年数以上であるときと比べて、運転者の操作が誤操作であると判断されやすくしてもよい。   Also, for example, when the driver is driving the vehicle, in other words, when the driver's experience years of driving are less than a predetermined number of years, the driver's years of experience are greater than a predetermined number of years, compared to when the driver's experience years are more than a predetermined number of years. It may be easy to determine that the operation is an erroneous operation.

この場合には、例えば、携帯端末40がカーシェアリングサービス用のアプリケーションを有し、携帯端末40が、運転者がアプリケーションにおいて入力した経験年数に関するデータを運転車両30に送信すればよい。判断部33dは、経験年数に関するデータに基づき、運転者における運転の経験年数が所定の年数未満であるか否かを判断すればよい。   In this case, for example, the portable terminal 40 has an application for car sharing service, and the portable terminal 40 may transmit data related to the years of experience input by the driver in the application to the driving vehicle 30. The determination unit 33d may determine whether or not the driver's experience years of driving are less than a predetermined number of years based on the data related to the years of experience.

そして、上述した2つの条件のいずれかを満たす場合には、誤操作であるか否かを判断するときのずれ量の閾値を小さくすればよい。   When either of the two conditions described above is satisfied, the threshold value of the deviation amount when determining whether or not the operation is erroneous may be reduced.

第9の条件では、運転車両30が走行している経路が、運転者が運転し慣れていない経路であるときに、運転者の操作が誤操作であると判断されやすくする。この場合には、例えば、携帯端末40が走行履歴保持部を備え、走行履歴保持部は、運転者が車両によって走行した経路の履歴に関するデータを保持している。携帯端末40は、通信部45を通じて運転車両30に走行履歴に関するデータを送信する。運転車両30では、走行履歴に関するデータにおいて、運転車両30が走行している経路を走行した履歴が所定の回数未満であるとき、判断部33dが、運転車両30が走行している経路は、運転者が運転し慣れていない経路であると判断する。   In the ninth condition, when the route on which the driving vehicle 30 is traveling is a route that the driver is not familiar with driving, it is easy to determine that the operation of the driver is an erroneous operation. In this case, for example, the mobile terminal 40 includes a travel history holding unit, and the travel history holding unit holds data relating to a history of a route traveled by the driver by the vehicle. The portable terminal 40 transmits data related to the travel history to the driving vehicle 30 through the communication unit 45. In the driving vehicle 30, in the data relating to the travel history, when the history of traveling the route on which the driving vehicle 30 is traveling is less than a predetermined number of times, the determination unit 33d determines that the route on which the driving vehicle 30 is traveling is It is determined that the route is unfamiliar with driving.

そして、運転者が運転しなれていない経路であると判断したときには、誤操作であるか否かを判断するときのずれ量の閾値を小さくすればよい。   When it is determined that the route is not driven by the driver, the threshold value of the deviation amount when determining whether or not the operation is erroneous may be reduced.

第10の条件では、運転車両30に対して運転者が行った操作が、誤操作された回数の多い操作であるときに、運転者の操作が誤操作であると判断されやすくする。例えば、運転車両30に対して運転者が行った操作に関するデータが、ステップS48において学習された学習データに所定の数以上含まれているとき、運転者の操作が誤操作であると判断されやすくすればよい。   In the tenth condition, when the operation performed by the driver on the driving vehicle 30 is an operation with a large number of erroneous operations, the driver's operation is easily determined to be an erroneous operation. For example, when data regarding the operation performed by the driver on the driving vehicle 30 is included in the learning data learned in step S48 in a predetermined number or more, it is easy to determine that the driver's operation is an erroneous operation. That's fine.

そして、誤操作された回数の多い操作であると判断されたときには、誤操作であるか否かを判断するときのずれ量の閾値を小さくすればよい。   Then, when it is determined that the operation is frequently performed, the threshold value of the deviation amount when determining whether the operation is erroneous may be reduced.

なお、ステップS46における誤操作の判断に上述した条件の少なくとも1つを付加するときには、ステップS48において生成される学習データには、各条件において加味された事項に関する情報が含まれてもよい。   Note that when at least one of the above-described conditions is added to the determination of an erroneous operation in step S46, the learning data generated in step S48 may include information on matters taken into account in each condition.

以上説明したように、運転支援装置の一実施形態によれば、以下に記載の効果を得ることができる。
(1)学習車両20とは操作方式が異なる運転車両30を運転者が運転しているときに、学習車両20にて運転者が行う行動が行われたにも関わらず、学習車両20にて行われた操作が運転車両30に対して行われていない場合に、学習車両20において行う操作に伴う車載装置の状態における変更を運転車両30に行わせる。そのため、車両の操作方式が異なるために、運転者が行おうとしていた操作を行えなかったと推定される状況において、運転者が行おうとしていた操作に伴う車載装置の状態における変更を車両に実行させることができる。それゆえに、運転者が運転している車両が学習対象の車両と異なるときに、運転者による車両の操作を支援することができる。
As described above, according to one embodiment of the driving support device, the following effects can be obtained.
(1) When the driver is driving a driving vehicle 30 having a different operation method from the learning vehicle 20, the learning vehicle 20 performs an action that the driver performs, but the learning vehicle 20 performs When the performed operation is not performed on the driving vehicle 30, the driving vehicle 30 is caused to change in the state of the in-vehicle device accompanying the operation performed on the learning vehicle 20. Therefore, in a situation where it is estimated that the operation that the driver was trying to perform because the operation method of the vehicle is different, the vehicle is caused to execute a change in the state of the in-vehicle device accompanying the operation that the driver was trying to perform. be able to. Therefore, when the vehicle that the driver is driving is different from the vehicle to be learned, the operation of the vehicle by the driver can be supported.

なお、上述した一実施形態は、以下のように適宜変更して実施することができる。
・運転支援装置は、運転車両30の操作方式に関する情報である方式データとして、運転車両30の操作方式が学習車両20の操作方式とは異なることを示す情報、あるいは、運転車両30の操作方法が学習車両20の操作方式と同じであることを示す情報を取得する構成でもよい。この場合には、例えば、携帯端末40が学習車両20の操作方式に対応する情報と運転車両30の操作方式に対応する情報とを受信し、2つの操作方式が同じであるか否かを判断すればよい。そして、携帯端末40が、判断の結果を運転車両30に送信すればよい。こうした構成では、運転車両30において2つの車両の間において、方式データが同じであるか否かを判断しない分、運転車両30における処理の負荷を減らすことができる。なお、この構成では、運転車両30の通信部34が第2取得部の一例である。
The above-described embodiment can be implemented with appropriate modifications as follows.
The driving support device includes information indicating that the operation method of the driving vehicle 30 is different from the operation method of the learning vehicle 20 or the operation method of the driving vehicle 30 as method data that is information related to the operation method of the driving vehicle 30. The structure which acquires the information which shows that it is the same as the operation method of the learning vehicle 20 may be sufficient. In this case, for example, the mobile terminal 40 receives information corresponding to the operation method of the learning vehicle 20 and information corresponding to the operation method of the driving vehicle 30, and determines whether the two operation methods are the same. do it. And the portable terminal 40 should just transmit the result of determination to the driving vehicle 30. FIG. In such a configuration, the processing load on the driving vehicle 30 can be reduced by not determining whether or not the method data is the same between the two vehicles in the driving vehicle 30. In this configuration, the communication unit 34 of the driving vehicle 30 is an example of a second acquisition unit.

・携帯端末40が判断部および指令部の少なくとも一方を備えてもよい。携帯端末40が判断部を備えるときには、携帯端末40が運転車両30における運転者の行動と、行動によって行われた操作とを取得し、学習データにおいて、運転車両30から送信された行動に紐付けられた操作が、運転車両30にて行われた操作と異なるか否かを判断すればよい。   The mobile terminal 40 may include at least one of a determination unit and a command unit. When the mobile terminal 40 includes a determination unit, the mobile terminal 40 acquires the behavior of the driver in the driving vehicle 30 and the operation performed by the behavior, and associates the behavior transmitted from the driving vehicle 30 with the learning data. It may be determined whether or not the performed operation is different from the operation performed on the driving vehicle 30.

携帯端末40が指令部を備えるときには、判断部が学習車両20に対する操作とは異なる操作が運転車両30において行われたと判断した結果を携帯端末40が受信したときに、携帯端末40が、学習データにおいて運転車両30での行動に紐付けられた学習車両20における操作と同じ操作を運転車両30に実行させればよい。こうした構成によれば、運転車両30の構成を簡素化すること、および、運転車両30における処理の負荷を減らすことができる。   When the portable terminal 40 includes a command unit, when the portable terminal 40 receives a result that the determination unit determines that an operation different from the operation on the learning vehicle 20 is performed on the driving vehicle 30, the portable terminal 40 The driving vehicle 30 may be made to perform the same operation as the operation in the learning vehicle 20 associated with the action in the driving vehicle 30. According to such a configuration, the configuration of the driving vehicle 30 can be simplified, and the processing load on the driving vehicle 30 can be reduced.

・状態把握部23b,33bは、各操作部の状態が第1の状態と第2の状態との間で変わることを把握する構成でなくてもよく、各操作部の状態が第1の状態と第2の状態とのいずれであるかのみを把握する構成であってもよい。この場合には、学習データ生成部23a,33aは、行動検出部21が運転者の行動を検出したときに、全ての操作部の状態を行動データに対して紐付けた学習データを生成する。そして、学習データ生成部23a,33aは、特定の行動に対応する複数の学習データの全てにおいて同じ状態である操作部の状態を、その行動に対して紐付けた学習データを生成する。これにより、学習データ生成部23a,33aは、1つの行動に対して1つの操作が紐付けられた学習データを生成することができる。   The state grasping units 23b and 33b do not have to be configured to grasp that the state of each operation unit changes between the first state and the second state, and the state of each operation unit is the first state. And the second state may be recognized. In this case, the learning data generation units 23a and 33a generate learning data in which the states of all the operation units are associated with the behavior data when the behavior detection unit 21 detects the driver's behavior. Then, the learning data generation units 23a and 33a generate learning data in which the state of the operation unit that is the same in all of the plurality of learning data corresponding to the specific behavior is associated with the behavior. Thereby, the learning data generation units 23a and 33a can generate learning data in which one operation is associated with one action.

また、判断部33dは、所定の行動が検出されたとき、状態把握部33bを通じて学習データにおいてその行動に紐付けられた操作部の状態を把握することにより、学習データにおいてその行動に紐付けられた操作が行われたか否かを判断することができる。   In addition, when a predetermined action is detected, the determination unit 33d grasps the state of the operation unit associated with the action in the learning data through the state grasping unit 33b, and is associated with the action in the learning data. It can be determined whether or not an operation has been performed.

なお、こうした構成では、判断部33dは以下の処理を行うことが好ましい。すなわち、運転者が誤操作を行った場合であって、かつ、誤操作による車載機器の状態における変更のために正しい操作による車載装置の状態における変更を運転車両30に実行させることができない場合には、判断部33dは、誤操作により変化した車載機器の状態を誤操作前の状態に戻す処理を行うことが好ましい。   In such a configuration, the determination unit 33d preferably performs the following processing. That is, when the driver has made an erroneous operation, and the change in the state of the in-vehicle device by the correct operation cannot be caused to be executed by the driving vehicle 30 due to the change in the state of the in-vehicle device due to the erroneous operation, It is preferable that the determination part 33d performs the process which returns the state of the vehicle-mounted apparatus changed by erroneous operation to the state before erroneous operation.

・同じ行動による操作によって状態が切り替わる操作部については、学習データ生成部23a,33aは、その行動に紐付ける操作を操作部の状態を切り替えるための切り替え操作とすることが好ましい。そして、運転車両30においてこうした行動が行われたにも関わらず操作部の操作が行われなかったときには、操作部の操作により状態が変わる車載機器の状態を運転車両30に切り替えさせればよい。こうした構成では、学習データにおける行動データに、1回の行動に要する時間が含まれることが好ましい。これにより、運転者が誤操作を認識して短期間に操作部を複数回操作したときには、操作の度に支援処理が行われることが抑えられる。   -About the operation part from which a state switches by operation by the same action, it is preferable that learning data generation part 23a, 33a makes operation linked with the action the switching operation for switching the state of an operation part. Then, when the operation unit is not operated in spite of such action in the driving vehicle 30, the state of the in-vehicle device whose state is changed by the operation of the operation unit may be switched to the driving vehicle 30. In such a configuration, it is preferable that the action data in the learning data includes a time required for one action. Accordingly, when the driver recognizes an erroneous operation and operates the operation unit a plurality of times in a short period of time, it is possible to suppress the assistance process from being performed each time the operation is performed.

・ステップS51にて第1の状況または第2の状況でないと判断された場合、言い換えれば第3の状況であると判断された場合には、運転車両30が走行している経路の状況に応じて、運転者が行うと推定される操作に伴う車載機器の状態における変更を運転車両30に行わせてもよい。または、ステップS44の操作不可時の処理では、運転者が操作を行わなかったときの状況に関わらず、運転車両30が走行している経路の状況に応じて、運転者が行うと推定される操作に伴う車載機器の状態における変更を運転車両30に行わせてもよい。この場合には、運転車両30は、例えば、上述した第4の条件に記載した運転車両30と同等の構成であって、GPS、地図情報記録部、経路情報生成部、および、操作推定部を備える構成であればよい。そして、操作推定部が推定した運転者の操作に伴う車載機器の状態における変更を運転支援装置が運転車両30に実行させればよい。   -If it is determined in step S51 that the situation is not the first situation or the second situation, in other words, if it is judged that the situation is the third situation, it depends on the situation of the route on which the driving vehicle 30 is traveling. Thus, the driving vehicle 30 may be changed in the state of the in-vehicle device accompanying the operation estimated to be performed by the driver. Alternatively, in the process when the operation is impossible in step S44, it is estimated that the driver performs the operation according to the situation of the route on which the driving vehicle 30 is traveling, regardless of the situation when the driver does not perform the operation. The driving vehicle 30 may be changed in the state of the in-vehicle device accompanying the operation. In this case, for example, the driving vehicle 30 has the same configuration as the driving vehicle 30 described in the fourth condition described above, and includes a GPS, a map information recording unit, a route information generation unit, and an operation estimation unit. Any configuration may be used. And the driving assistance apparatus should just make the driving vehicle 30 perform the change in the state of the vehicle equipment accompanying the driver | operator's operation which the operation estimation part estimated.

こうした構成では、学習データ生成部33aが、操作推定部が推定した操作と、運転車両30とを紐付けた学習データを生成し、通信部34が携帯端末40に学習データを送信することで、運転者が行うことができなかった操作が学習されてもよい。   In such a configuration, the learning data generation unit 33a generates learning data in which the operation estimated by the operation estimation unit and the driving vehicle 30 are linked, and the communication unit 34 transmits the learning data to the mobile terminal 40. Operations that could not be performed by the driver may be learned.

・ステップS51では、第1の状況または第2の状況であると判断されたときには運転車両30に所定の操作を実行させる一方で、第1の状況および第2の状況でないと判断されたときには運転車両30に所定の操作を行わせなくてもよい。こうした構成によれば、運転車両30に所定の操作を行わせる機会が減る分、運転車両30における処理の負荷を減らすことができる。   In step S51, when it is determined that the situation is the first situation or the second situation, the driving vehicle 30 is caused to execute a predetermined operation, while when it is judged that the situation is not the first situation or the second situation, the driving is performed. The vehicle 30 may not be subjected to a predetermined operation. According to such a configuration, the processing load on the driving vehicle 30 can be reduced as much as the opportunity for the driving vehicle 30 to perform a predetermined operation is reduced.

・操作不可を判断する処理では、すなわちステップS43の処理では、運転車両30において運転者が操作できなかった回数の多い操作であるときに、運転者による操作が行われていないと判断されやすくしてもよい。例えば、運転車両30において運転者が行った行動から推定される操作に関するデータが、ステップS53において学習された学習データに所定の数以上含まれているとき、運転者が操作を行うことができないと判断されやすくしてもよい。   In the process of determining that the operation is impossible, that is, in the process of step S43, it is easy to determine that the operation by the driver is not performed when the operation is a large number of operations that the driver cannot operate in the driving vehicle 30. May be. For example, when the driver cannot perform an operation when the data related to the operation estimated from the action performed by the driver in the driving vehicle 30 is included in a predetermined number or more in the learning data learned in step S53. It may be easy to judge.

そして、行動により行われなかった回数の多い操作であると判断されたときには、例えば、運転者がその操作に紐付けられた行動を行ってから経過した時間がより短いときに、判断部33dが、運転者が操作を行えていないと判断すればよい。   When it is determined that the operation has not been performed frequently due to the action, for example, when the time elapsed since the driver performed the action associated with the operation is shorter, the determination unit 33d What is necessary is just to judge that the driver is not operating.

・支援処理では、操作不可を判断する処理を行わなくてもよい。すなわち、支援処理では、上述したステップS43の処理およびステップS44の処理が割愛され、かつ、ステップS42の処理の後にステップS46の処理が行われてもよい。この場合には、例えば、ステップS46における誤操作の判断において、上述した第1の状況から第3の状況のために誤操作か否かの判断ができない状況では、ステップS47の処理およびステップS48の処理を行わず、ステップS45の処理を行えばよい。   -In the support process, it is not necessary to perform a process for determining that the operation is impossible. That is, in the support process, the process of step S43 and the process of step S44 described above may be omitted, and the process of step S46 may be performed after the process of step S42. In this case, for example, in the situation where it is not possible to determine whether or not there is an erroneous operation due to the first situation to the third situation in the determination of the erroneous operation in step S46, the process of step S47 and the process of step S48 are performed. The process of step S45 may be performed without performing it.

こうした構成であっても、運転支援装置が、運転者の操作が誤操作であるか否かを判断し、誤操作であるときに正しい操作による運転車両30での状態の変更を運転車両30に行わせれば、上述した(1)と同等の効果を得ることはできる。また、操作不可に関わる処理を行わない分、運転車両30における処理の負荷を減らすことが可能にもなる。   Even in such a configuration, the driving support device determines whether or not the driver's operation is an erroneous operation, and when the operation is an erroneous operation, the driving vehicle 30 can change the state of the driving vehicle 30 by the correct operation. Thus, the same effect as (1) described above can be obtained. In addition, the processing load on the driving vehicle 30 can be reduced by the amount of processing that cannot be performed.

・運転支援システム10は、操作不可時における学習および誤操作時の学習、すなわち、ステップS53の処理およびステップS48の処理を行わなくてもよい。こうした構成であっても、正しい操作が行われたときの学習が行われていれば、運転車両30が運転者の乗り慣れた車両に設定され、かつ、運転車両30以外の車両に運転者が乗車したときに、運転者の行った操作が誤操作であるか否かの判断を行うことは可能である。また、操作不可時の学習および誤操作時の学習を行わないことによって、携帯端末40において学習データが蓄積される容量を小さくすること、および、学習に関する処理の負荷を減らすことができる。   The driving support system 10 does not have to perform learning when the operation is impossible and learning when an erroneous operation is performed, that is, the process of step S53 and the process of step S48. Even in such a configuration, if learning is performed when correct operation is performed, the driving vehicle 30 is set to a vehicle familiar to the driver, and the driver is set to a vehicle other than the driving vehicle 30. It is possible to determine whether or not the operation performed by the driver is an erroneous operation when boarding. Further, by not performing learning when the operation is impossible and learning when an erroneous operation is performed, it is possible to reduce the capacity for storing learning data in the mobile terminal 40 and to reduce the processing load related to learning.

・ステップS47において、誤操作に伴って実行される車載機器の状態における変更の内容と運転車両30に実行させる車載機器の状態における変更の内容とが同時に実行されても運転車両30による車載機器の状態における変更の実行に支障がなければ、誤操作に伴い変更された車載機器の状態を変更前の状態に戻さなくてもよい。   -In step S47, even if the content of the change in the state of the in-vehicle device executed in accordance with the erroneous operation and the content of the change in the state of the in-vehicle device to be executed by the driving vehicle 30 are executed simultaneously, the state of the in-vehicle device by the driving vehicle 30 If there is no problem in the execution of the change, the state of the in-vehicle device that has been changed due to an erroneous operation may not be returned to the state before the change.

・運転支援装置は、運転車両30に限らず、運転者が学習車両20を運転しているときにも運転者の支援をしてもよい。言い換えれば、携帯端末40の車両情報保持部43が保持している車両に関するデータに対応する車両と同じ操作方式の車両を運転者が運転しているときにも、運転支援装置が運転者の支援を行ってもよい。   The driving support device is not limited to the driving vehicle 30 and may support the driver even when the driver is driving the learning vehicle 20. In other words, even when the driver is driving a vehicle having the same operation method as that of the vehicle corresponding to the data related to the vehicle held by the vehicle information holding unit 43 of the mobile terminal 40, the driving support device supports the driver. May be performed.

この場合には、ステップS41において学習された車両の操作方式と、運転者が乗車している車両の操作方式とが同じであると判断されたときに、ステップS42からステップS49と同等の処理を行えばよい。運転者が学習車両20に乗車しているときには、ステップS43に相当する処理において、運転者の行動が上述した第1の状況に当てはまるか否かを判断すればよい。また、ステップS46に相当する処理では、誤操作の判断に対して、上述した第4の条件から第7の条件、第9の条件、および、第10の条件を付加してもよい。   In this case, when it is determined that the operation method of the vehicle learned in step S41 is the same as the operation method of the vehicle on which the driver is riding, the same processing as that in steps S42 to S49 is performed. Just do it. When the driver is in the learning vehicle 20, it is only necessary to determine whether or not the driver's action is applicable to the first situation described above in the process corresponding to step S <b> 43. In the process corresponding to step S46, the fourth condition, the seventh condition, the ninth condition, and the tenth condition may be added to the determination of an erroneous operation.

こうした構成によれば、運転者が学習された車両とは操作方式の異なる車両を運転しているときに加えて、学習された車両と操作方式が同じ車両を運転しているときにも、運転者による車両の運転を支援することができる。   According to such a configuration, in addition to the case where the driver is driving a vehicle having a different operation method from the learned vehicle, the driving is also performed when the driver is driving the same operation method as the learned vehicle. It is possible to support driving of a vehicle by a person.

・運転者の乗り慣れている車両は、例えば以下の方法によって設定されてもよい。すなわち、携帯端末40が、運転者が乗車した車両に関するデータを生成し、運転者が乗車した車両に関する情報を管理しているサーバに生成したデータを送信する。サーバは、運転者が乗車した車両に関するデータを蓄積するとともに、蓄積したデータに基づき、運転者による乗車の頻度が最も高い車両、または、運転者が乗車した期間が最も長い車両を特定し、特定された車両を運転者が乗り慣れている車両に設定する。こうした構成では、携帯端末40の車両情報保持部43および学習データ監視部44が割愛されてもよく、これにより、携帯端末40の構成を簡素化することができる。   The vehicle that the driver is used to riding may be set by the following method, for example. That is, the portable terminal 40 generates data related to the vehicle on which the driver has boarded, and transmits the generated data to a server that manages information about the vehicle on which the driver has boarded. The server accumulates data related to the vehicle on which the driver has boarded, and based on the accumulated data, identifies the vehicle with the highest frequency of boarding by the driver or the vehicle with the longest period the driver has boarded. The selected vehicle is set as a vehicle that the driver is used to riding. In such a configuration, the vehicle information holding unit 43 and the learning data monitoring unit 44 of the mobile terminal 40 may be omitted, whereby the configuration of the mobile terminal 40 can be simplified.

・運転支援システムは、運転者が備える携帯端末、サーバ、および、運転車両30から構成されてもよい。この場合には、携帯端末が、上述した実施形態における学習車両20の学習データおよび方式データを保持し、かつ、これらの情報をサーバに送信すればよい。そして、サーバが、受信した学習データおよび方式データを蓄積し、かつ、これらの情報を運転車両30に送信すればよい。   -A driving assistance system may be comprised from the portable terminal with which a driver | operator is provided, a server, and the driving vehicle 30. FIG. In this case, the mobile terminal may hold the learning data and method data of the learning vehicle 20 in the above-described embodiment, and transmit these pieces of information to the server. And a server should just accumulate | store the received learning data and system data, and should transmit these information to the driving vehicle 30. FIG.

・運転支援システムは、学習車両20、運転車両30、および、サーバから構成されてもよい。この場合には、サーバが、上述した実施形態における携帯端末40と同等の機能を有していればよい。なお、こうした構成では、学習車両20および運転車両30の各々が、例えば、各車両を運転している運転者を認証する認証部を有していればよい。これにより、同一の運転者が学習用の学習車両20とは異なる運転車両30を運転しているときに、その運転者による車両の運転を支援することができる。   -A driving assistance system may be comprised from the learning vehicle 20, the driving vehicle 30, and a server. In this case, the server should just have a function equivalent to the portable terminal 40 in embodiment mentioned above. In such a configuration, each of the learning vehicle 20 and the driving vehicle 30 only needs to have an authentication unit that authenticates a driver driving each vehicle, for example. Thereby, when the same driver is driving the driving vehicle 30 different from the learning vehicle 20 for learning, driving of the vehicle by the driver can be supported.

10…運転支援システム、20…学習車両、20A…第1車載装置、21,31…行動検出部、22,32…操作部群、23,33…制御装置、23a,33a…学習データ生成部、23b,33b…状態把握部、23c,33c,41…方式データ保持部、24,34,45…通信部、25,35…車載機器群、30…運転車両、30A…第2車載装置、33d…判断部、33e…指令部、40…携帯端末、42…学習データ蓄積部、43…車両情報保持部、44…学習データ監視部。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Driving assistance system, 20 ... Learning vehicle, 20A ... 1st vehicle-mounted apparatus, 21, 31 ... Action detection part, 22, 32 ... Operation part group, 23, 33 ... Control apparatus, 23a, 33a ... Learning data generation part, 23b, 33b ... status grasping unit, 23c, 33c, 41 ... method data holding unit, 24, 34, 45 ... communication unit, 25, 35 ... in-vehicle device group, 30 ... driving vehicle, 30A ... second in-vehicle device, 33d ... Determination unit, 33e ... command unit, 40 ... portable terminal, 42 ... learning data storage unit, 43 ... vehicle information holding unit, 44 ... learning data monitoring unit.

Claims (1)

学習用の学習車両における操作部の操作に付随した運転者の行動と、前記運転者の行動によって行われた前記操作部の操作とを紐付けた学習データを取得する第1取得部と、
前記運転者が運転している運転車両の操作方式に関する方式データを取得する第2取得部と、
前記運転車両における前記運転者の行動に関する行動データを取得する第3取得部と、
前記第2取得部が取得した前記方式データにおける前記運転車両の操作方式が、前記学習車両の操作方式と異なるとともに、前記第3取得部が前記学習データに含まれる行動と同じ行動を示す行動データを取得したとき、前記第1取得部が取得した前記学習データにおいて前記第3取得部が取得した前記行動データが示す行動に紐付けられた操作が前記運転車両において行われたか否かを判断する判断部と、
前記判断部が、前記第1取得部が取得した前記学習データにおいて前記第3取得部が取得した前記行動データが示す行動に紐付けられた操作が前記運転車両において行われていないと判断したときに、前記学習データにおいて前記第3取得部が取得した前記行動データが示す行動に紐付けられた操作に伴って前記学習車両において実行される車載機器の状態における変更を前記運転車両に実行させる指令部と、を備える
運転支援装置。
A first acquisition unit that acquires learning data in which a driver's behavior associated with the operation of the operation unit in the learning vehicle for learning and an operation of the operation unit performed by the driver's behavior are linked;
A second acquisition unit for acquiring method data relating to an operation method of a driving vehicle being driven by the driver;
A third acquisition unit for acquiring behavior data relating to the behavior of the driver in the driving vehicle;
Action data indicating that the operation method of the driving vehicle in the method data acquired by the second acquisition unit is different from the operation method of the learning vehicle, and the third acquisition unit exhibits the same action as the action included in the learning data. In the learning data acquired by the first acquisition unit, it is determined whether an operation associated with the behavior indicated by the behavior data acquired by the third acquisition unit has been performed on the driving vehicle. A determination unit;
When the determination unit determines that the operation associated with the behavior indicated by the behavior data acquired by the third acquisition unit in the learning data acquired by the first acquisition unit is not performed on the driving vehicle. In addition, a command for causing the driving vehicle to execute a change in the state of the in-vehicle device executed in the learning vehicle in accordance with an operation associated with the behavior indicated by the behavior data acquired by the third acquisition unit in the learning data. And a driving support device.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2020061139A (en) * 2018-10-08 2020-04-16 株式会社ストラドビジョン Learning method of cnn for monitoring blind spots, testing method, learning device, and testing device
WO2023148998A1 (en) * 2022-02-07 2023-08-10 日立Astemo株式会社 Electronic control device and vehicle control method

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019203281A1 (en) 2018-04-20 2019-10-24 曙ブレーキ工業株式会社 Abrasive powder collection device, analysis system, abrasive powder collection method, and analysis method
JP2020061139A (en) * 2018-10-08 2020-04-16 株式会社ストラドビジョン Learning method of cnn for monitoring blind spots, testing method, learning device, and testing device
WO2023148998A1 (en) * 2022-02-07 2023-08-10 日立Astemo株式会社 Electronic control device and vehicle control method

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