JP7522602B2 - Vehicle Driving Assistance Systems - Google Patents
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Description
本発明は、車両の運転支援システムに関する。 The present invention relates to a vehicle driving assistance system.
自動車では、ドライバなどの乗員による運転によらない自動運転や、乗員による運転を支援することについて、研究が進められている。自動運転は、高度な運転支援である。
その一方で、自動車などの車両に乗車した乗員についての乗員監視装置についての研究も進められている。特許文献1は、乗員を監視して警報出力などを実行する技術を開示する。
これらの技術が有機的に連携できるようにすることにより、自動車といった車両の利便性および安全性が高まることが期待される。
Research is currently being conducted into autonomous driving, which does not depend on a driver or other passenger to drive, and into assisting passengers in driving. Autonomous driving is an advanced form of driving assistance.
Meanwhile, research is also being conducted on passenger monitoring devices for passengers in vehicles such as automobiles.
It is expected that enabling these technologies to work organically together will increase the convenience and safety of vehicles such as automobiles.
ところで、自動車に乗車したドライバなどの乗員を監視する装置では、乗員の監視のために、乗員を撮像する撮像デバイスを好適に用いることができる。撮像デバイスの撮像画像に基づいて、乗員の状態を判断することができる。
しかしながら、乗員を撮像デバイスにより撮像することに基づいて乗員の状態を監視する場合、撮像デバイスの撮像画像に基づく判断となるため、たとえば以下のような課題がある。
たとえば車両では、その走行環境に応じて、たとえば乗員の顔に強い光が当たったり、車内が真っ暗となったりすることがある。この場合、乗員監視装置は、撮像画像に基づいて乗員の顔の状態を正しく判断できなくなる可能性がある。そして、乗員監視装置の判断結果に基づいて制御を実行する車両の運転支援システムも、正しい判断に基づく制御が実行できなくなる可能性がある。
In a device for monitoring a passenger, such as a driver, in a vehicle, an imaging device for capturing an image of the passenger can be suitably used for monitoring the passenger. The state of the passenger can be determined based on the image captured by the imaging device.
However, when monitoring the state of an occupant by capturing an image of the occupant with an imaging device, the determination is based on the image captured by the imaging device, which may result in problems such as the following.
For example, in a vehicle, depending on the driving environment, for example, strong light may shine on the face of the occupant or the interior of the vehicle may become completely dark. In this case, the occupant monitoring device may not be able to correctly judge the state of the occupant's face based on the captured image. And the driving assistance system of the vehicle that executes control based on the judgment result of the occupant monitoring device may also not be able to execute control based on the correct judgment.
このため、車両の乗員監視装置には、上述した撮像画像においても、可能な限り乗員の顔の状態を判断できるようにすることが求められる。このような画像判断を可能とするためには、たとえば撮像画像においてはっきりと映っていない乗員の顔を乗員の顔として判断できるように、乗員の顔の状態の判断基準を調整することになる。しかしながら、このような調整をした場合での乗員の顔の状態の判断基準は、本来の判断基準と比べて甘くなると予想される。その結果、たとえば、乗員がたとえば自動車を運転可能な正しい運転状態であるにもかかわらず、撮像画像の質および甘い判断基準により、誤って不適切な運転状態であると判断してしまう可能性についての危惧が高まる。この他にもたとえば、乗員がたとえば自動車を運転可能な正しい運転状態ではないにもかかわらず、撮像画像の質および甘い判断基準により、誤って適切な運転状態であると判断してしまう可能性についての危惧が高まる。 For this reason, it is required that the vehicle occupant monitoring device is able to judge the facial state of the occupant as much as possible even in the above-mentioned captured image. In order to make such an image judgment possible, for example, the criteria for judging the facial state of the occupant are adjusted so that the face of the occupant that is not clearly visible in the captured image can be judged as the face of the occupant. However, it is expected that the criteria for judging the facial state of the occupant when such an adjustment is made will be looser than the original judgment criteria. As a result, for example, even if the occupant is in a correct driving state where he or she can drive a car, there is a growing concern that the quality of the captured image and the loose judgment criteria may erroneously judge that the driving state is inappropriate. In addition, for example, even if the occupant is not in a correct driving state where he or she can drive a car, there is a growing concern that the quality of the captured image and the loose judgment criteria may erroneously judge that the driving state is appropriate.
このように車両は、改善することが求められている。 As such, there is a demand for vehicles to be improved.
本発明の一実施形態に係る車両の運転支援システムは、車両の乗員を撮像している第一撮像画像を出力可能な撮像デバイスと、乗員に対して警報を出力する警報部と、前記撮像デバイスおよび前記警報部を用いた制御を実行可能な制御部と、を有し、前記制御部は、前記撮像デバイスから取得する前記第一撮像画像について、乗員の顔の少なくとも一部の認識処理を実行する顔認識部、前記撮像デバイスが出力可能な前記第一撮像画像の中の、前記顔認識部により顔の少なくとも一部が認識できる第二撮像画像に基づいて乗員の運転状態を判断して、乗員が運転可能な状態ではない場合には第一警報要求を生成する乗員判断部、および、前記撮像デバイスが出力可能な前記第一撮像画像の中の、前記顔認識部により顔の少なくとも一部が認識できない第三撮像画像が、予め設定される連続ロス判断期間に相当する一定数以上で連続的に発生している場合には、又は、予め設定される直近の頻発ロス判断期間において一定頻度以上で断続的に発生している場合には、第二警報要求を生成するロス判断部、として機能し、前記警報部は、前記乗員判断部の前記第一警報要求と、前記ロス判断部の前記第二警報要求とに基づいて、乗員に対して警報を出力する。
A driving assistance system for a vehicle according to an embodiment of the present invention includes an imaging device capable of outputting a first captured image of an occupant of the vehicle, a warning unit that outputs a warning to the occupant, and a control unit that can execute control using the imaging device and the warning unit, wherein the control unit determines the driving state of the occupant based on a face recognition unit that executes recognition processing of at least a part of the face of the occupant for the first captured image obtained from the imaging device, and a second captured image in which at least a part of the face can be recognized by the face recognition unit, among the first captured images that can be output by the imaging device, and when the occupant is in a state where he or she is able to drive, and a loss judgment unit that generates a second warning request if a third captured image in which at least a part of the face cannot be recognized by the face recognition unit occurs consecutively at a frequency equal to or greater than a predetermined continuous loss judgment period, among the first captured images that the imaging device can output, and the warning unit outputs a warning to the occupant based on the first warning request of the occupant judgment unit and the second warning request of the loss judgment unit.
好適には、前記乗員判断部は、前記第二撮像画像における乗員の顔の目の状態に基づいてわき見または居眠りを判断する、とよい。
Preferably, the occupant determination unit determines whether the occupant is looking away or falling asleep based on the state of the eyes of the occupant's face in the second captured image.
好適には、前記ロス判断部は、少なくとも、前記乗員判断部が乗員の運転状態を判断することができない前記第一撮像画像については、顔が認識できない前記第三撮像画像として、顔が認識できない前記第三撮像画像が複数で発生しているか否かを判断する、とよい。 Preferably, the loss determination unit determines whether or not a plurality of third captured images in which the face cannot be recognized occur as the third captured image in which the face cannot be recognized, at least for the first captured image in which the occupant determination unit cannot determine the driving state of the occupant.
好適には、前記ロス判断部は、前記撮像デバイスから前記第一撮像画像を取得できない場合には、前記顔認識部により顔が認識できない前記第三撮像画像が発生しているものとして、顔が認識できない前記第三撮像画像が複数で発生しているか否かを判断する、とよい。 Preferably, when the loss determination unit is unable to obtain the first captured image from the imaging device, it determines that a third captured image in which a face cannot be recognized by the face recognition unit has occurred, and determines whether multiple third captured images in which a face cannot be recognized have occurred.
好適には、前記ロス判断部は、前記撮像デバイスが出力可能な前記第一撮像画像について前記顔認識部により顔が認識できないことが継続的に発生する場合、前記第二警報要求を生成する、とよい。 Preferably, the loss determination unit generates the second alarm request when the face recognition unit continues to be unable to recognize a face in the first captured image that the imaging device can output.
好適には、前記ロス判断部として、前記顔認識部により顔が認識できない状態が連続的に継続して発生すると、前記第二警報要求としての、第三警報要求を生成する第一ロス判断部と、前記顔認識部により顔が認識できない状態が断続的に繰り返すように継続して発生すると、前記第二警報要求としての、第四警報要求を生成する第二ロス判断部と、を有し、前記警報部は、前記第二警報要求としての、前記第一ロス判断部の前記第三警報要求と、前記第二ロス判断部の前記第四警報要求とに基づいて、乗員に対して警報を出力する、とよい。 Preferably, the loss determination unit includes a first loss determination unit that generates a third alarm request as the second alarm request when a state where the face cannot be recognized by the face recognition unit occurs continuously and continuously, and a second loss determination unit that generates a fourth alarm request as the second alarm request when a state where the face cannot be recognized by the face recognition unit occurs continuously and intermittently, and the alarm unit outputs an alarm to the occupant based on the third alarm request of the first loss determination unit and the fourth alarm request of the second loss determination unit as the second alarm request.
好適には、前記第二ロス判断部は、断続的に繰り返し生じていることを、前記第一ロス判断部が連続性を判断する期間より長い期間において判断する、とよい。 Preferably, the second loss determination unit determines that the loss is occurring intermittently and repeatedly for a period longer than the period for which the first loss determination unit determines continuity.
好適には、前記車両を運転する際に乗員が操作する操作部材について乗員が操作可能な状態にあるか否かを検出する検出部、を有し、前記警報部は、前記乗員判断部の前記第一警報要求または前記ロス判断部の前記第二警報要求が生成された場合、前記検出部の検出結果に基づいて乗員が前記操作部材を操作可能な状態にあるか否かを判断し、前記操作部材に対する操作が可能な状態にあるとは判断できない場合、乗員に対して前記操作部材に対する操作を要求する警報を出力する、とよい。 Preferably, the vehicle has a detection unit that detects whether or not the occupant is in a state where he or she can operate an operating member operated by the occupant when driving the vehicle, and when the first alarm request of the occupant determination unit or the second alarm request of the loss determination unit is generated, the warning unit determines whether or not the occupant is in a state where he or she can operate the operating member based on the detection result of the detection unit, and when it cannot be determined that the occupant is in a state where he or she can operate the operating member, outputs a warning requesting the occupant to operate the operating member.
好適には、前記車両の走行を制御する走行制御装置、を有し、前記走行制御装置は、前記警報部が警報を出力した後に、乗員が前記操作部材に対して操作可能な状態にあると前記検出部の検出結果が変化しない場合、前記車両を減速または停止する、とよい。 Preferably, the vehicle has a driving control device that controls the driving of the vehicle, and the driving control device decelerates or stops the vehicle if the detection result of the detection unit does not change when the occupant is in a state in which the operation member can be operated by the alarm unit after the alarm unit outputs an alarm.
本発明では、車両の乗員を撮像している撮像デバイスの第一撮像画像に基づいて、まず、顔認識部により乗員の顔の少なくとも一部の認識処理を実行する。そして、乗員判断部は、撮像デバイスが出力可能な第一撮像画像の中の、顔認識部により顔の少なくとも一部が認識できるとされた第二撮像画像について、乗員の運転状態を判断する。これにより、乗員判断部は、たとえば顔が認識できない質が良くない第一撮像画像について、乗員の運転状態を判断しなくてよくなる。乗員判断部は、撮像デバイスが出力可能な第一撮像画像の中の、乗員の顔が正しく認識できるように撮像されている第二撮像画像を前提として、その質がよい第二撮像画像に基づいて乗員の運転状態を判断すればよくなる。乗員判断部による乗員の運転状態の判断は、その判断のために最適化することができる。乗員判断部による判断精度は、最適化された判断により高まると期待できる。特に、撮像画像における乗員の顔の一部であるたとえば目の状態に基づいて乗員のわき見や居眠りを判断する場合、画像中の目の像の大きさや解像度が十分に高くないことが多く、乗員判断部には、少ない目の情報に基づいてその目の状態を高精度に判断することが求められる。たとえば目の状態としてその開き具合、瞳孔の大きさといった状態を判断する場合、単にたとえば撮像画像中に目が撮像されているか否かを判断する場合と比べて格段に高い精度の判断が求められる。本発明では、顔認識部による撮像画像についての事前認識をすることにより、乗員判断部を、たとえばそのような高精度の判断をするものにすることが可能になる。そして、前記警報部は、乗員判断部の第一警報要求に基づいて、乗員に対して警報を出力できる。 In the present invention, first, a face recognition unit performs a recognition process of at least a part of the face of the occupant based on a first captured image of an imaging device capturing an image of the vehicle occupant. Then, the occupant determination unit determines the driving state of the occupant for a second captured image in which at least a part of the face is recognized by the face recognition unit, among the first captured images that can be output by the imaging device. This makes it unnecessary for the occupant determination unit to determine the driving state of the occupant for a first captured image of poor quality in which the face cannot be recognized, for example. The occupant determination unit can determine the driving state of the occupant based on the second captured image of good quality, assuming that the second captured image is captured so that the occupant's face can be correctly recognized among the first captured images that can be output by the imaging device. The determination of the driving state of the occupant by the occupant determination unit can be optimized for that determination. It is expected that the accuracy of the determination by the occupant determination unit will be improved by the optimized determination. In particular, when determining whether an occupant is looking away or falling asleep based on the state of the eyes, which are part of the occupant's face in the captured image, the size and resolution of the image of the eyes in the image are often not high enough, and the occupant determination unit is required to determine the state of the eyes with high accuracy based on limited information about the eyes. For example, when determining the state of the eyes, such as the degree of opening or the size of the pupils, a judgment with significantly higher accuracy is required compared to simply determining whether the eyes are captured in the captured image. In the present invention, by performing advance recognition of the captured image by the face recognition unit, it is possible to enable the occupant determination unit to make such a judgment with high accuracy. Then, the warning unit can output a warning to the occupant based on the first warning request from the occupant determination unit.
しかも、本発明では、このような乗員判断部に対して、ロス判断部を、並列的に設ける。そして、このロス判断部は、撮像デバイスから出力される第一撮像画像の中の、顔認識部により顔の少なくとも一部が認識できない第三撮像画像が複数で発生する場合には、乗員判断部と同様に第二警報要求を生成する。これにより、撮像デバイスから出力される第一撮像画像の中の、乗員判断部の判断に係らない第三撮像画像について、ロス判断部により第二警報要求を生成することができる。ロス判断部は、たとえば乗員判断部の判断に係らない第三撮像画像において乗員がたとえばわき見または居眠りといった不適切な運転状態である可能性が内在している場合には、乗員の状態を撮像画像に基づいて直接的に判断することなく、その可能性が内在していることに基づいて第二警報要求を生成することができる。このような乗員判断部とロス判断部との並列的な協働処理により、乗員がたとえばわき見または居眠りといった不適切な運転状態にある可能性がある場合には、それについての警報を略確実に出力することができる。本発明では、撮像デバイスの撮像環境や状態によらずに、乗員がたとえばわき見または居眠りといった不適切な運転状態にある可能性がある場合には、それについての警報を略確実に出力することができる。 Moreover, in the present invention, a loss determination unit is provided in parallel with the occupant determination unit. When a plurality of third captured images in which at least a part of the face cannot be recognized by the face recognition unit occur among the first captured images output from the imaging device, the loss determination unit generates a second warning request in the same manner as the occupant determination unit. This allows the loss determination unit to generate a second warning request for the third captured image not related to the judgment of the occupant determination unit among the first captured images output from the imaging device. For example, when the third captured image not related to the judgment of the occupant determination unit indicates a possibility that the occupant is in an inappropriate driving state, such as looking away or falling asleep, the loss determination unit can generate a second warning request based on the existence of such a possibility without directly judging the state of the occupant based on the captured image. By such parallel cooperative processing between the occupant determination unit and the loss determination unit, when there is a possibility that the occupant is in an inappropriate driving state, such as looking away or falling asleep, an alarm regarding that can be output almost reliably. In the present invention, regardless of the imaging environment or state of the imaging device, if there is a possibility that the occupant is in an inappropriate driving state, such as looking away or falling asleep, a warning about this can be output almost reliably.
このように本発明では、処理としては互いに相反的な要求となる、乗員が不適切な運転状態であることについての正しく判断することと、乗員が不適切な運転状態にある可能性がある場合にはそれについての警報を広く出力することと、を両立することができる。本発明は、車両の乗員監視として、乗員の運転状態を正しく判断できるようにしつつ、不適切な運転状態についてはその可能性がある場合を含めて広く警報を出力して安全性を優先することができ、車両において好適に用いることができる。 In this way, the present invention can achieve two mutually contradictory processing requirements: correctly determining whether an occupant is in an inappropriate driving state, and broadly outputting an alarm regarding the possibility that an occupant is in an inappropriate driving state. As a vehicle occupant monitor, the present invention can correctly determine the driving state of an occupant, while prioritizing safety by broadly outputting an alarm regarding an inappropriate driving state, including cases where such a state is possible, and is therefore suitable for use in vehicles.
以下、本発明の実施形態を、図面に基づいて説明する。 The following describes an embodiment of the present invention with reference to the drawings.
図1は、本発明の実施形態に係る自動車1の模式的な説明図である。
図1の自動車1は、車両の一例である。自動車1は、車体2の中央に、乗員が着座するシート4が配置されている車室3が設けられる。自動車1に乗ったドライバなどの乗員は、シート4に着座して自動車1の走行を操作する。これにより、自動車1は、自動運転または手動運転により走行することができる。自動車1は、乗員による走行についての操作に基づいて走行する場合、運転支援を実行してよい。このような自動車1は、自動運転についての走行と、手動運転による走行との双方を支援する。
FIG. 1 is a schematic explanatory diagram of an
The
図2は、図1の自動車1の制御系10の模式的な説明図である。図2には、自動車1の制御系10とともに、その制御系10と通信する交通情報システム100が示されている。
自動車1では、走行制御装置により、ドライバなどの乗員による運転によらない自動運転や、乗員による運転を支援することが求められる。また、自動車1では、乗員監視装置81により、乗車した乗員を識別して監視することが求められている。これらの技術が有機的に連携することにより、たとえばドライバを特定して、そのドライバに応じた高度な運転支援が実現可能になると考えられる。自動車1の利便性および安全性が高まると期待される。
図2には、自動車1の制御系10を構成する複数の制御装置が、それぞれに組み込まれる制御ECU(Electronic Control Unit)により代表して示されている。
Fig. 2 is a schematic explanatory diagram of the
In the
In FIG. 2, a plurality of control devices constituting the
図2の自動車1の制御系10には、具体的には、駆動ECU11、操舵ECU12、制動ECU13、自動車1の自動運転または手動運転時の運転支援により走行を制御する装置としてのドライブECU(自動運転/運転支援ECU)14、運転操作ECU15、検出ECU16、乗員監視装置の乗員監視ECU17、警報装置の警報ECU18、外通信ECU19、UIECU20、が示されている。これら複数の制御ECUは、直接的にはケーブル26に接続され、自動車1で採用されるたとえばCAN(Controller Area Network)やLIN(Local Interconnect Network)といった車ネットワーク25により、中継装置としてのセントラルゲートウェイ(CGW)27に接続される。各制御ECUは、送信元である自身のIDと送信先の装置のIDとを付加した暗号化データにより、相互に通信することができる。各制御ECUは、送信先を指定しない暗号化データにより、ブロードキャストのように複数の他の制御ECUへ同時に送信してよい。また、各制御ECUは、自身のIDが送信先である暗号化データを受信し、自身の制御に使用する。なお、制御ECUは、自身以外の特定のIDが送信先である暗号化データについても受信し、自身の制御に使用してよい。セントラルゲートウェイ27は、複数のケーブル26のそれぞれから受信した暗号化データが他のケーブル26に接続される制御ECUへのものである場合、受信した暗号化データを他のケーブル26へ出力する。これにより、図2に示す複数の制御ECUは、相互に暗号化データを送受できる。
The
駆動ECU11は、車ネットワーク25を通じて暗号化データを受信し、自動車1に設けられる不図示のエンジンまたはモータといった駆動源、トランスミッションを制御する。これにより、自動車1は、加速して走行することができる。
操舵ECU12は、車ネットワーク25を通じて暗号化データを受信し、自動車1に設けられる不図示のステアリング装置を制御する。これにより、自動車1は、進行方向を変えることができる。
制動ECU13は、車ネットワーク25を通じて暗号化データを受信し、自動車1に設けられる不図示のブレーキ装置を制御する。これにより、走行する自動車1は、減速し、停車できる。また、制動ECU13は、車ネットワーク25を通じて駆動ECU11と通信して、駆動源の回転を抑制したり、トランスミッションのギア比を変更したりして、走行する自動車1を減速させてもよい。
The
The steering
The
運転操作ECU15は、自動車1の走行を操作するためのハンドル31、ブレーキペダル32、アクセルペダル33、シフトレバ34といった操作部材に接続される。運転操作ECU15は、操作された操作部材についての操作情報などを含む暗号データを、車ネットワーク25を通じてドライブECU14などへ出力する。
The driving
検出ECU16は、たとえば速度センサ41、加速度センサ42、外カメラ43、ハンズオンセンサ44、に接続される。速度センサ41は、自動車1の速度を検出する。加速度センサ42は、自動車1の加速度を検出する。外カメラ43は、自動車1の外側の周囲を撮像する。外カメラ43は、たとえば自動車1の前方、側方、後方などを撮像してよい。ハンズオンセンサ44は、たとえばハンドル31に設けられ、ハンドル31を操作する乗員の手による静電容量や圧力の変化を検出する。検出ECU16は、接続されているセンサの物理量などを、自動車1の走行について自動車1において検出される物理量として取得し、車ネットワーク25を通じてドライブECU14などへ出力する。また、検出ECU16は、外カメラ43による外の画像を解析して、自動車1の周囲にいる他の移動体を検出し、検出した他の移動体についての情報を、車ネットワーク25を通じてドライブECU14などへ出力してよい。
The
外通信ECU19は、自動車1の外と通信する。外通信ECU19は、たとえば交通情報システム100の通信中継局101と通信してサーバ装置102との間で、通信データを送受する。外通信ECU19は、この他にもたとえば、自動車1の近くを走行している他の自動車110や歩行者の不図示の携帯端末との間で、たとえばV2X通信により通信データを送受する。外通信ECU19は、これらの通信により、自動車1の目的地までのナビゲーションデータ、交通情報、自動車1の周囲の状況の情報、などを受信すると、車ネットワーク25を通じてドライブECU14などへ出力してよい。
The
UIECU20には、たとえば表示デバイス51、操作デバイス52、に接続される。
操作デバイス52は、表示デバイス51の表示画面に重ねられるタッチパネル、複数のキーを有してよい。UIECU20は、表示に関する暗号化データを受信すると、表示デバイス51に画像を表示させる。UIECU20は、表示デバイス51の表示に応じた操作デバイス52の操作に基づいて、たとえばナビゲーションデータなどを生成し、車ネットワーク25を通じてドライブECU14などへ出力してよい。
The
The
ドライブECU14は、自動車1の走行を、自動運転と運転支援との間で切り替えて制御する。ドライブECU14は、車ネットワーク25を通じて取得する各種の情報に基づいて、自動車1の走行を制御する。たとえば自動運転の場合、ドライブECU14は、ナビゲーションデータにしたがって周囲の安全を確認しながら目的地まで走行するように、駆動ECU11、操舵ECU12、制動ECU13へ制御情報を出力する。運転支援の場合、ドライブECU14は、操作情報に基づいて、その操作量を周囲の安全などに応じて調整した制御情報を、駆動ECU11、操舵ECU12、制動ECU13へ出力する。
The
乗員監視ECU17は、内カメラ61、マイクロホン62、タイマ63、メモリ64、に接続される。
The
内カメラ61は、自動車1の車内を撮像するために車室3に設けられる。内カメラ61は、車室3の内面、たとえば図1に示すように乗員の前にあるダッシュボードの上に設けられる。これにより、内カメラ61による撮像画像には、自動車1に乗っているドライバなどの乗員が映る。自動車1の車内全体を撮像する場合、内カメラ61は、広角カメラ、または360度カメラとするとよい。内カメラ61は、所定の周期ごとに、車室3の乗員を繰り返し撮像する。
マイクロホン62は、自動車1の車内の音を記録する。
タイマ63は、時刻、時間を計測する。
メモリ64は、乗員監視のためのプログラム、設定データ、などを記録する。
The
The
The
The
乗員監視ECU17は、メモリ64からプログラムを読み込んで実行する。これにより、乗員監視ECU17は、乗員監視装置81の制御部として機能する。
乗員監視装置81の制御部としての乗員監視ECU17は、内カメラ61の撮像画像、マイクロホン62の記録音声に基づいて、自動車1に乗車しているドライバを含む乗員を監視する。
乗員監視ECU17は、たとえば内カメラ61の撮像画像に基づいて、自動車1に乗車している乗員を識別する。
乗員監視ECU17は、識別した乗員についての自動車1の設定情報を、車ネットワーク25を通じてドライブECU14などへ出力してよい。
乗員監視ECU17は、識別した乗員または乗車しているドライバなどの運行責任者についての状態を監視し、必要に応じて警報要求を生成して車ネットワーク25を通じて出力する。乗員監視ECU17は、たとえば乗員の目の開き程度などに基づいて居眠りを判断したり、たとえば乗員の顔や目の向きに基づいてわき見を判断したりして、居眠りまたはわき見の状態にあると判断した場合に警報要求を生成して出力してよい。
The
The
The
The
The
警報ECU18は、メータパネル71、スピーカ72、に接続される。
メータパネル71は、車室3の内面、たとえば乗員の前にあるダッシュボードに設けられる。メータパネル71は、警告を表示する液晶パネル、発光素子、を有する。
スピーカ72は、車室3の内面に、たとえばドア、ダッシュボード、ピラー、ルーフ、などに設けられる。
警報ECU18は、たとえば車ネットワーク25へ警告要求が出力されると、それを取得し、警告要求に対応する警告音、警告表示、警告メッセージを、メータパネル71およびスピーカ72から出力する。これにより、車室3にいる乗員は、自動車1が発する警告を認識し、その警告に対応することができる。
The
The
The
For example, when a warning request is output to the
ところで、自動車1に乗車したドライバなどの乗員を監視する乗員監視装置81では、乗員の乗車状態を監視のために、乗員を撮像する内カメラ61を用いることが多い。この場合、乗員監視装置81の乗員監視ECU17は、内カメラ61の撮像画像に基づいて、乗員の状態を判断することになる。
しかしながら、乗員を内カメラ61により撮像することに基づいて乗員の状態を判断する場合、内カメラ61の撮像画像に基づく判断となるため、たとえば以下のような課題がある。
たとえば自動車1では、その走行環境に応じて、たとえば乗員の顔に強い光が当たったり、車内が真っ暗となったりすることがある。この場合、乗員監視ECU17は、撮像画像に基づいて乗員の状態を正しく判断できなくなる可能性がある。特に、撮像画像において面積が小さい目などについて、その向きや開き具合などを判断する場合、乗員の顔に強い光が当たったり、車内が真っ暗となったりすると、撮像画像においてそれらを判断することが困難となる可能性が高い。そして、乗員監視ECU17の判断結果に基づいて警告や制御を実行する自動車1も、正しい判断に基づく適切な警告や制御を実行できなくなる可能性がある。
このため、乗員監視ECU17には、上述したような不適切な撮像画像についても、可能な限り乗員の状態を判断することが求められる。このような画像判断を可能とするためには、撮像画像においてはっきりと映っていない乗員のたとえば顔や目を、乗員の顔や目として判断して、乗員の状態を判断することが考えられる。乗員監視ECU17による乗員の状態の判断基準は、撮像画像においてはっきりと映っている乗員の顔や目について判断をする場合と比べて、甘く調整することになる。このため、このような調整をした判断では、その調整の結果として、たとえば、乗員がたとえば自動車1を運転可能な正しい運転状態にあるにもかかわらず、誤って不適切な運転状態であると判断してしまう可能性についての危惧が高まる。この他にもたとえば、乗員がたとえば自動車1を運転可能な正しい運転状態にないにもかかわらず、誤って適切な運転状態にあると判断してしまう可能性についての危惧が高まる。
このように乗員監視装置81の乗員監視ECU17には、内カメラ61の撮像画像に基づいて、その撮像画像の質が良くない場合であっても、乗員の乗車状態を適切に判断して、自動車1が警告や制御を適切に実行できるようにすることが求められる。
また、自動車1の運転支援システム80では、たとえば自動運転中の誤った判断や過敏な判断により乗員に対してハンズオンなどの所定の動きや操作を頻繁にまたは過度に要求することがないように、警告を出力し過ぎないようにすることが求められる。
このように自動車1の運転支援システム80では、さらに改善することが求められる。
Incidentally, the
However, when the state of the occupant is determined based on capturing an image of the occupant by the
For example, in the
For this reason, the
In this way, the
In addition, the driving
Thus, further improvements are required in the driving
図3は、図2の制御系10に実現される自動車1の運転支援システム80の説明図である。
図3の運転支援システム80は、乗員監視装置81、警報装置87、走行制御装置89、ハンズオンセンサ44、を有する。乗員監視装置81、警報装置87、および走行制御装置89は、車ネットワーク25により接続されている。
ハンズオンセンサ44は、ハンドル31を操作する乗員の手による静電容量や圧力の変化を検出するものであり、これにより自動車1を手動運転するために乗員が操作するハンドル31について乗員が手をのせて操作可能な状態にあるか否かを検出することができる。
FIG. 3 is an explanatory diagram of a driving
3 includes an
The hands-on
乗員監視装置81は、プログラムを実行する乗員監視ECU17の機能として、顔認識部82、わき見判断部83、居眠り判断部84、連続ロス判断部85、頻発ロス判断部86、を有する。また、図3には、この他にも、内カメラ61、タイマ63が示されている。
The
内カメラ61は、車室3の乗員を、所定の周期ごとに繰り返して撮像して撮像画像を出力する。
The
顔認識部82は、内カメラ61の撮像画像について、乗員の顔、またはその一部である目、鼻、口などの認識処理を実行する。顔認識部82は、後段のわき見判断部83や居眠り判断部84の判断に撮像画像が使用し得るかを簡便な処理により確認してもよいが、好ましくは、後段のわき見判断部83や居眠り判断部84より厳しい判断基準により撮像画像中の乗員の顔、目、鼻、口を認識するとよい。これにより、顔認識部82は、少なくとも、後段のわき見判断部83や居眠り判断部84の判断に係る目の画像部分に白目と黒目とが撮像されていないなどの場合には、その撮像画像を乗員の運転状態を判断することができない撮像画像とすることができる。または、後段のわき見判断部83や居眠り判断部84がその判断に迷う可能性がある撮像画像とすることができる。そして、顔認識部82は、撮像画像中に乗員の顔、目、鼻、口が適切に認識できる場合、乗員が認識できたことを示す許可信号を出力する。認識できない場合には、不許可信号を出力してもよい。
The
わき見判断部83は、許可信号が入力される場合、内カメラ61の撮像画像について、乗員のわき見を判断する。わき見判断部83は、たとえば、撮像画像中の乗員の顔や目を撮像している部分を抽出し、抽出した部分画像に基づいて乗員の顔や目の向きを判断する。この際、わき見判断部83は、前段の顔認識部82の認識結果を使用して抽出または判断をしても、独自の処理により一から抽出および判断をしてもよい。そして、乗員の顔や目の向きが自動車1の進行方向であるたとえば前方を向いていない場合、わき見についての警告要求を出力する。このように、わき見判断部83は、撮像画像における顔の状態または目の状態に基づいて、わき見を判断する。
When an authorization signal is input, the
居眠り判断部84は、許可信号が入力される場合、内カメラ61の撮像画像について、乗員の居眠りを判断する。居眠り判断部84は、たとえば、撮像画像中の乗員の目を撮像している部分を抽出し、抽出した部分画像に基づいて乗員の目の開き具合を判断する。この際、居眠り判断部84は、前段の顔認識部82の認識結果を使用して抽出または判断をしても、独自の処理により一から抽出および判断をしてもよい。そして、乗員の目の開き具合が所定の閾値以下である場合、居眠りについての警告要求を出力する。このように、居眠り判断部84は、撮像画像における目の状態に基づいて、居眠りを判断する。
When an authorization signal is input, the dozing
このようにわき見判断部83と、居眠り判断部84とは、乗員の顔などが認識できる撮像画像に基づいて乗員のわき見または居眠りといった不適切な運転状態にあるか否かを判断して、不適切な運転状態である場合には警報要求を生成して出力する。ここで、不適切な運転状態とは、たとえば乗員が自動車1の走行を操作する場合にとる運転姿勢の状態ではないこと、または、直ぐに操作し得ると定義されている状態ではないこと、をいう。
In this way, the
連続ロス判断部85は、たとえば許可信号が入力されていない状態での内カメラ61の撮像画像の数をカウントする。カウント値は、メモリ64に記録されてよい。連続ロス判断部85は、許可信号が入力されている状態での内カメラ61の撮像画像が発生すると、カウント値をリセットしてよい。これにより、連続ロス判断部85は、許可信号が入力されていない状態において連続する複数の撮像画像の数をカウントすることができる。なお、許可信号が入力されていない状態には、内カメラ61が撮像画像を出力するタイミングにおいて撮像画像が出力されていない場合が含まれる。この場合にも、顔認識部82は、許可信号を出力することができないからである。そして、連続数を示すカウント値が、所定の連続ロス判断期間に相当する閾値回数以上になると、連続ロス判断部85は、撮像画像が連続的に不適切となるためにわき見や居眠りを正しく判定することができないことについての警告要求を出力する。連続ロス判断期間は、タイマ63により継続されてよい。
このように、連続ロス判断部85は、内カメラ61から出力されるはずの複数の撮像画像について顔認識部82により顔が継続的に認識できない状態が一定数以上または一定期間以上において継続的に繰り返し発生すると、警報要求を生成して出力する。
The continuous
In this way, the continuous
頻発ロス判断部86は、たとえば許可信号が入力されていない状態での内カメラ61の撮像画像の数をカウントする。カウント値は、メモリ64に記録されてよい。頻発ロス判断部86は、許可信号が入力されている状態での内カメラ61の撮像画像が発生しても、カウント値をリセットしないで、そのままの値からカウントを継続する。これにより、連続ロス判断部85は、許可信号が入力されていない状態が断続的に発生した場合でも、その期間全体を通じて、許可信号が入力されていない状態での複数の撮像画像の数をカウントすることができる。なお、許可信号が入力されていない状態には、内カメラ61が撮像画像を出力するタイミングにおいて撮像画像が出力されていない場合が含まれる。そして、直近の頻発ロス判断期間におけるカウント値が閾値回数以上になると、断続ロス判断部は、撮像画像が断続的に不適切となるためにわき見や居眠りを正しく判定することができないことについての警告要求を出力する。直近の頻発ロス判断期間は、タイマ63により継続されてよい。このように、頻発ロス判断部86は、内カメラ61から出力されるはずの複数の撮像画像について顔認識部82により顔が継続的に認識できない状態が直近の一定数以上または直近の一定の累積期間以上において断続的に繰り返し発生すると、警報要求を生成して出力する。
The frequent
このように連続ロス判断部85と頻発ロス判断部86とは、内カメラ61から連続して出力される複数の撮像画像について顔認識部82により顔が繰り返し認識できない場合、警報要求を生成して出力する。
In this way, the continuous
警報装置87は、プログラムを実行する警報ECU18の機能として、警報部88、を有する。
The
警報部88は、乗員監視装置81から警報要求があると、ハンズオンセンサ44の検出に基づいて、乗員が操作部材を操作可能な状態にあるか否かを判断する。そして、乗員が操作部材を操作可能な状態にあるとは判断できない場合、警報部88は、警報要求に応じた警報を選択し、警報を出力する。たとえば、警報部88は、警報要求に基づいて、乗員に対してわき見または居眠りといった不適切な運転状態を正すための警報を出力する。警報は、スピーカ72、メータパネル71から、乗員に対して出力される。ここでの警報は、たとえばわき見または居眠りといった不適切な運転状態を正すためのハンズオンの警報でよい。また、乗員が操作部材を操作可能な状態にあると判断できる場合、警報部88は、警報を出力しない。これにより、不要な警報出力を減らすことができる。
When an alarm request is received from the
走行制御装置89は、プログラムを実行するドライブECU14の機能として、走行制御部90、を有する。
The driving
走行制御部90は、自動車1の自動運転中および手動運転中に、自動車1の走行を制御する。走行制御部90は、たとえば自動車1の自動運転中に、乗員の操作によらずに自動車1の走行を制御する。
走行制御部90は、警報装置87の警報出力の後、または乗員監視装置81の警報要求の出力の後に、ハンズオンセンサ44の検出に基づいて、乗員が操作部材を操作可能な状態にあるか否かを判断する。そして、乗員が操作部材を操作可能な状態にあるとは判断できない場合、走行制御部90は、警報の内容に応じて予め定められた自動車1の走行制御を実行する。走行制御部90は、たとえば走行中の自動車1を減速させ、安全性のある路肩などに自動車1を停車する。
The driving
After the
図4は、図3の乗員監視装置81の制御の流れのフローチャートである。
乗員監視ECU17は、図4の処理を繰り返し実行する。
FIG. 4 is a flow chart of the control flow of the
The
ステップST1において、乗員監視ECU17は、内カメラ61が撮像画像を出力する撮像画像取得タイミングであるか否かを判断する。乗員監視ECU17は、タイマ63により計測される時刻や前回の取得タイミングからの経過時間に基づいて、撮像画像取得タイミングであるか否かを判断してよい。撮像画像取得タイミングでない場合、乗員監視ECU17は、本処理を繰り返す。撮像画像取得タイミングになると場合、乗員監視ECU17は、処理をステップST2へ進める。
In step ST1, the
ステップST2において、乗員監視ECU17は、内カメラ61が撮像画像を出力する新たな撮像画像を取得する。
In step ST2, the
ステップST3において、乗員監視ECU17は、顔認識部82として、取得した新たな撮像画像について、乗員の顔、または顔の一部である目、鼻、口についての認識処理を実行する。乗員監視ECU17は、特に目については、その白目と黒目との認識処理を実行する。撮像画像には、たとえば撮像環境に起因して乗員の顔、または顔の一部である目、鼻、口が良好に判別可能に撮像されていないことがある。また、乗員監視ECU17は、たとえば内カメラ61の不具合などにより、撮像画像取得タイミングの撮像画像を取得できないことがある。乗員監視ECU17は、これらの状況を含めて、乗員の認識処理を実行する。乗員監視ECU17は、撮像画像について乗員の顔、または顔の一部である目、鼻、口を認識できる場合、乗員が認識できたことを示す許可信号を、以下の後段の処理に係るわき見判断部83、居眠り判断部84、連続ロス判断部85、頻発ロス判断部86へ出力する。それ以外の場合、乗員監視ECU17は、許可信号を出力しない。または、乗員監視ECU17は、不許可信号を出力してもよい。これらの許可信号は、たとえばメモリ64に記録されることにより、またはプログラム間通信により直接的に送信されることにより出力されてよい。
In step ST3, the
ステップST4において、乗員監視ECU17は、顔認識部82として、撮像画像について乗員の顔、または顔の一部である目、鼻、口を認識できたか否かを判断する。撮像画像について乗員の顔、または顔の一部である目、鼻、口を認識できた場合、乗員監視ECU17は、処理をステップST5へ進める。
乗員の顔などを認識できない場合、乗員監視ECU17は、処理をステップST8へ進める。
In step ST4, the
If the occupant's face or the like cannot be recognized, the
ステップST5において、乗員監視ECU17は、許可信号が入力されているわき見判断部83として、内カメラ61の撮像画像について、乗員のわき見を判断する。乗員がわき見をしていると判断する場合、乗員監視ECU17は、処理をステップST10へ進める。乗員がわき見をしていると判断しない場合、乗員監視ECU17は、処理をステップST6へ進める。
In step ST5, the
ステップST6において、乗員監視ECU17は、許可信号が入力されている居眠り判断部84として、内カメラ61の撮像画像について、乗員の居眠りを判断する。乗員が居眠りをしていると判断する場合、乗員監視ECU17は、処理をステップST10へ進める。乗員が居眠りをしていると判断しない場合、乗員監視ECU17は、図4の処理を終了する。
なお、乗員監視ECU17は、ステップST6の居眠り判断を、ステップST5のわき見判断の前に実行してもよい。
In step ST6, the
The
ステップST7において、乗員監視ECU17は、顔認識部82により顔認識ができなかった画像ロスをメモリ64に記録する。乗員監視ECU17は、たとえば顔認識ができなかったロス画像としての撮像画像の連続数をカウントし、そのカウント値をメモリ64に記録してよい。この他にもたとえば、乗員監視ECU17は、顔認識部82により顔認識ができなかったロス画像としての撮像画像の取得実行時刻を、メモリ64に蓄積記録してよい。
In step ST7, the
ステップST8において、乗員監視ECU17は、許可信号が入力されていない連続ロス判断部85として、顔認識部82により顔認識ができなかったロス画像が、予め設定される連続ロス判断期間に相当する一定数以上で連続的に発生しているか否かを判断する。
乗員監視ECU17は、直近で連続して発生しているロス画像の画像数と、連続ロス判断期間に相当する判断閾値とを比較する。そして、直近で連続して発生しているロス画像の画像数が判断閾値以上である場合、乗員監視ECU17は、処理をステップST10へ進める。それ以外の場合、乗員監視ECU17は、処理をステップST9へ進める。
In step ST8, the
The
ステップST9において、乗員監視ECU17は、許可信号が入力されていない頻発ロス判断部86として、顔認識部82により顔認識ができなかったロス画像が、予め設定される直近の頻発ロス判断期間において一定頻度以上で断続的に発生しているか否かを判断する。乗員監視ECU17は、直近の頻発ロス判断期間でのロス画像のカウント値と、頻発ロス判断期間について予め設定されるロス画像の発生数の閾値とを比較する。直近の頻発ロス判断期間でのロス画像のカウント値が発生数の閾値以上である場合、乗員監視ECU17は、処理をステップST10へ進める。それ以外の場合、乗員監視ECU17は、図4の処理を終了する。
In step ST9, the
ステップST10において、乗員監視ECU17は、ハンズオンの警報要求を、車ネットワーク25を通じて警報ECU18やドライブECU14へ出力する。乗員監視ECU17は、警報要求の発生要因を区別することができるように、警報要求を出力してよい。
In step ST10, the
図5は、図3の警報装置87の制御の流れのフローチャートである。
警報ECU18は、警報装置87の警報部88として、図5の処理を繰り返し実行する。
FIG. 5 is a flow chart of the control flow of the
The warning
ステップST21において、警報ECU18は、乗員監視装置81からハンズオンの警報要求を取得したか否かを判断する。警報要求を取得していない場合、警報ECU18は、本処理を繰り返す。警報要求を取得すると、警報ECU18は、処理をステップST22へ進める。
In step ST21, the warning
ステップST22において、警報ECU18は、ハンズオンセンサ44の検出値を取得する。検出ECU16は、ハンドル31が乗員の手により握られている場合、ハンズオンセンサ44の検出値として、ハンズオンを出力する。検出ECU16は、ハンドル31が乗員の手により握られていない場合、ハンズオンセンサ44の検出値として、ハンズオフを出力する。警報ECU18は、これらいずれかのセンサの検出値を取得する。
In step ST22, the warning
ステップST23において、警報ECU18は、ステップST22で取得したセンサ検出値に基づいて、乗員が手動操作を即時的に開始可能なハンズオン状態であるか否かを判断する。乗員がハンズオン状態である場合、警報ECU18は、図5の処理を終了する。
警報ECU18は、警報要求に基づいてハンズオンの警報を出力することなく、図5の処理を終了する。乗員がハンズオン状態でない場合、警報ECU18は、処理をステップST24へ進める。
In step ST23, the warning
The warning
ステップST24において、警報ECU18は、ハンズオンの警報を出力する。警報ECU18は、ハンズオンの警報を出力したことを、車ネットワーク25を通じてドライブECU14へ出力してよい。
In step ST24, the
図6は、図3の走行制御装置89の制御の流れのフローチャートである。
ドライブECU14は、走行制御装置89の走行制御部90として、図6の処理を繰り返し実行する。
FIG. 6 is a flow chart of the control flow of the
The
ステップST31において、ドライブECU14は、自動車1が走行を開始しているか否かを判断する。自動車1が走行を開始していない場合、ドライブECU14は、本処理を繰り返す。自動車1が走行を開始している場合、ドライブECU14は、処理をステップST32へ進める。
In step ST31, the
ステップST32において、ドライブECU14は、走行情報を取得する。
走行情報には、たとえば、乗員監視装置81のハンズオンの警報要求、警報装置87のハンズオン警報の出力の有無、ハンズオンセンサ44の検出値、自動走行の可否を判断するための情報、が含まれてよい。自動走行の可否を判断するための情報には、たとえば乗員の状態の情報、外カメラ43の撮像画像、周辺の他の移動体の情報、ナビゲーションデータやそれに基づく進路の情報、が含まれてよい。
In step ST32, the
The driving information may include, for example, a hands-on warning request from the
ステップST33において、ドライブECU14は、ハンズオン警報をしたか否かを判断する。ドライブECU14は、警報装置87がハンズオン警報を出力している場合、または乗員監視装置81がハンズオンの警報要求を出力している場合、ハンズオン警報をしたと判断し、処理をステップST34へ進める。それ以外の場合、ドライブECU14は、処理をステップST36へ進める。
In step ST33, the
ステップST34において、ドライブECU14は、ハンズオンセンサ44の検出値に基づいて、乗員が手動操作を即時的に開始可能なハンズオン状態であるか否かを判断する。乗員がハンズオン状態である場合、ドライブECU14は、処理をステップST36へ進める。乗員が警報後においてもハンズオン状態でない場合、ドライブECU14は、処理をステップST35へ進める。
In step ST34, the
ステップST35において、ドライブECU14は、自動車1を安全に停車させるための自動減速停止制御を実行する。ドライブECU14は、周囲の安全を確認しながら走行中の自動車1を減速させ、安全性のある路肩などに自動車1を停車する。これにより、乗員が警報後においてもハンズオン状態でない場合には、自動車1は、減速して停車できる。
In step ST35, the
ステップST36において、ドライブECU14は、自動運転による自動走行が可能か否かを判断する。ドライブECU14は、たとえばナビゲーションデータやそれに基づく進路の情報と、周辺の他の移動体の情報とがあって、乗員のバックアップを含めて信頼できる安全性が確保し得る状態で自律した自動走行が可能である場合、自動運転による自動走行が可能と判断し、処理をステップST37へ進める。
In step ST36, the
ステップST37において、ドライブECU14は、自律した自動走行制御を実行する。
In step ST37, the
ステップST38において、ドライブECU14は、自動車1が自動運転による自動走行状態にあるため、ハンズオフ要求を車ネットワーク25へ出力する。警報部88は、車ネットワーク25を通じてハンズオフ要求を取得して出力する。これにより、乗員は、たとえばハンドル31から手をはなすことができる。
In step ST38, the
ステップST39において、ドライブECU14は、自動車1が自動運転による自動走行が可能でなくなるため、ハンズオン要求を車ネットワーク25へ出力する。
警報部88は、車ネットワーク25を通じてハンズオン要求を取得して出力する。これにより、乗員は、手でハンドル31を握ることができる。
In step ST39, the
The
ステップST40において、ドライブECU14は、乗員の運転操作に基づいて、その運転操作を支援するように自動車1の走行を制御する。
In step ST40, the
図7は、顔が認識できない撮像画像が繰り返し発生している場合での、警報要求の生成出力処理の一例の説明図である。
顔が認識できない撮像画像については、顔認識部82が許可信号を出力しないため、わき見判断部83と居眠り判断部84とは、それぞれの処理を実行しない。これ対して、連続ロス判断部85と頻発ロス判断部86とは、ロス画像が継続的に発生することに基づいて、それぞれの処理を実行する。
図7において、時間は左から右へ流れる。
FIG. 7 is an explanatory diagram of an example of a process for generating and outputting a warning request in a case where captured images in which a face cannot be recognized are repeatedly generated.
For captured images in which a face cannot be recognized, the
In FIG. 7, time flows from left to right.
図7(A)から図7(C)は、顔認識部82による顔認識ができない画像ロスが連続的な発生している状況の一例のタイミングチャートである。
図7(A)は、撮像画像の取得周期を示している。各矢印が、内カメラ61が撮像画像を出力する1周期に対応している。乗員監視ECU17は、矢印で示される撮像周期ごとに、内カメラ61から撮像画像を取得する処理を実行する。
図7(B)は、取得した撮像画像についての顔認識部82による認識結果の出力信号である。この例では、顔認識部82は、最初の2つの撮像画像については、出力信号として、認識OKの許可信号を出力する。その後の3つの撮像画像については、顔認識部82は、出力信号として、認識NGの不許可信号を出力する。さらにその後の3つの撮像画像については、出力信号として、認識OKの許可信号を出力する。
図7(C)は、連続的な画像ロスに基づいて連続ロス判断部85が出力する警報要求の出力信号である。
この例では、連続ロス判断部85は、3以上の画像ロスが連続的に生じる場合、警報要求を出力する。3以上の撮像画像が連続的に出力される期間が、連続ロスの判断期間となる。カウント値の判断閾値は、3である。
7A to 7C are timing charts showing an example of a situation in which image loss, which makes it impossible for the
7A shows the acquisition cycle of the captured image. Each arrow corresponds to one cycle in which the
7B shows an output signal of the recognition result by the
FIG. 7C shows an output signal for requesting a warning outputted by the continuous
In this example, the continuous
図7(D)から図7(F)は、顔認識部82による顔認識ができない画像ロスが断続的に発生している状況の一例のタイミングチャートである。
図7(D)は、図7(A)と同様に、撮像画像の取得周期を示している。
図7(E)は、取得した撮像画像についての顔認識部82による認識結果の出力信号である。この例では、顔認識部82は、最初の1つの撮像画像については、出力信号として、認識OKの許可信号を出力する。次の1つの撮像画像については、出力信号として、認識NGの不許可信号を出力する。その後は、撮像画像ごとの出力信号として、認識OKの許可信号と、認識NGの不許可信号とを交互に出力している。
図7(F)は、断続的な画像ロスに基づいて頻発ロス判断部86が出力する警報要求の出力信号である。
この例では、頻発ロス判断部86は、直近の7以上の頻発ロスの判断期間において、4以上の画像ロスが断続的に生じる場合、警報要求を出力する。カウント値の判断閾値は、4である。
また、頻発ロスの判断期間は、連続ロスの判断期間より長い。頻発ロスの判断期間でのカウント値の判断閾値は、連続ロスの判断期間でのカウント値の判断閾値より大きい。これにより、連続的な画像ロスがたとえば4以上で発生している場合に、連続ロス判断部85より先に頻発ロス判断部86が警報要求を出力しないようにできる。連続ロス判断部85は、頻発ロス判断部86による警報要求の出力に影響されることなく独自の判断により有意な警報要求を出力できる。
7D to 7F are timing charts showing an example of a situation in which image loss, which prevents face recognition by the
FIG. 7D shows the acquisition period of captured images, similar to FIG.
7E shows an output signal of the recognition result by the
FIG. 7F shows an output signal for requesting a warning outputted by the frequent
In this example, the frequent
In addition, the frequent loss determination period is longer than the consecutive loss determination period. The determination threshold of the count value during the frequent loss determination period is greater than the determination threshold of the count value during the consecutive loss determination period. This prevents the frequent
以上のように、本実施形態は、自動車1の乗員を周期的に繰り返して撮像可能な内カメラ61の撮像画像に基づいて、まず事前処理として、顔認識部82により乗員の顔、または顔の一部である目、鼻、口についての認識処理を実行する。そして、わき見判断部83や居眠り判断部84といった乗員判断部は、内カメラ61の撮像画像の中の、顔認識部82により顔などが認識できるとされた撮像画像について、乗員がわき見または居眠りといった不適切な運転状態にないことを判断する。これにより、乗員判断部は、質が良くない内カメラ61の撮像画像について、乗員のわき見または居眠りといった不適切な運転状態にないことを判断しなくてよくなる。乗員判断部は、内カメラ61の撮像画像において乗員の顔などが正しく認識できるように撮像されていることを前提として、その質がよい一部の撮像画像に基づいて乗員のわき見または居眠りといった不適切な運転状態にないことを判断すればよくなる。乗員判断部によるわき見、居眠りといった不適切な運転状態であるか否かの判断は、その判断のために適当とされる内容に合わせることができる。乗員判断部による判断精度は、その判断について適切となるように高まる。特に、撮像画像における目に基づいてわき見、居眠りを判断する場合、画像中の目の像の大きさや解像度が十分に高くなりえないことが多く、乗員判断部には、画像中での情報が少ない目の情報に基づいてその目の状態を高精度に判断することが求められる。たとえば目についての開き具合、瞳孔の大きさといった状態に基づいて、単に目の検出の有無などを判断する場合と比べて格段に高精度な判断をすることが求められる。本発明では、乗員判断部を、このような高精度の判断が可能なものにすることができる。
As described above, in this embodiment, based on the captured images of the
しかも、本実施形態では、このような高精度の判断が可能な乗員判断部に対して、乗員判断部と同様に警報要求を生成する連続ロス判断部85や頻発ロス判断部86といったロス判断部を、並列的に設ける。そして、これらのロス判断部は、内カメラ61から出力可能な複数の撮像画像について、顔認識部82により顔または顔の一部である目、鼻、口が認識できない撮像画像が継続的に繰り返し発生する場合には、警報要求を生成する。これにより、ロス判断部は、内カメラ61の撮像画像の中の、乗員判断部の判断に係らない撮像画像について、ロス判断部により警報要求を生成することができる。ロス判断部は、内カメラ61の撮像画像の中の、たとえば乗員判断部の判断に係らない撮像画像において乗員がわき見または居眠りといった不適切な運転状態にある可能性がある場合に、その乗員の状態を直接的に判断しないで、その可能性が内在していることに基づいて警報要求を生成することができる。
たとえば乗員判断部において高精度の判断ができない状態の目の撮像画像については、顔認識部82により乗員の顔の一部である目が認識できないと判断するようにすることで、画像から直接的に目の状態を判断できないような画像や状況である場合にはロス判断部の判断により警報要求を生成して出力できる。内カメラ61の撮像画像の中の、乗員判断部では判断に困るような低品質の撮像画像についてはロス判断部の判断により警報要求を生成できるようになる。乗員は、ロス判断部の判断に基づく警報により、乗員判断部の判断に基づく警報の場合と同様に対処することができる。乗員判断部とロス判断部とにより多層化されている直接的および間接的な乗員の運転状態の判断により、本来的に警報要求を生成すべき状況においては、警報を出力することができる。本来的に警報要求を生成すべき状況において、警報要求が生成されなくなってしまう事態の発生を、効果的に抑制できる。
この他にもたとえば、内カメラ61が故障などすると、内カメラ61から撮像画像を取得できなくなる。このような場合、顔認識部82は、撮像画像において顔が認識できない場合と同様に、許可信号を出力しない。その結果、連続ロス判断部85や頻発ロス判断部86といったロス判断部は、内カメラ61から撮像画像を取得できない状況の継続に基づいて、警報要求を生成できる。本実施形態では、乗員の状態だけでなく、内カメラ61の画像に基づく乗員支援機能が正しく機能できていないことについても、警報によりそれを乗員に知らせることができる。
Moreover, in this embodiment, loss determination units such as a continuous
For example, for an image of the eyes in a state where the occupant determination unit cannot make a highly accurate determination, the
In addition, for example, if the
このような乗員判断部とロス判断部との並列的な協働処理により、本実施形態では、内カメラ61の環境や状態によらずに、乗員がわき見または居眠りといった不適切な運転状態にある可能性がある場合には、それを警報により乗員に知らせることができる。本実施形態では、互いに相反的な要求である、乗員がわき見または居眠りといった不適切な運転状態にないことについての正確な判断と、乗員がわき見または居眠りといった不適切な運転状態にある可能性がある場合にはそれについての警報を確実に出力することができることと、を高いレベルで両立することができる。本実施形態の運転支援システム80は、自動車1での乗員監視についての正確な認識判断と高い安全性の確保とを高度に両立できるため、自動車1において好適に用いることができる。
なお、乗員監視装置81、および警報装置87により構成される自動車1の乗員警報装置についても、上述したものと同様の効果を期待できる。
By such parallel cooperative processing between the occupant determination unit and the loss determination unit, in this embodiment, when there is a possibility that the occupant is in an inappropriate driving state such as looking away from the vehicle or falling asleep, it is possible to notify the occupant of this by issuing an alarm, regardless of the environment or state of the
The passenger alarm system for the
以上の実施形態は、本発明の好適な実施形態の例であるが、本発明は、これに限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変形または変更が可能である。 The above embodiment is an example of a preferred embodiment of the present invention, but the present invention is not limited to this, and various modifications and changes are possible without departing from the gist of the invention.
たとえば上述した実施形態では、乗員監視装置81と警報装置87とは、別体に形成されて、車ネットワーク25により互いに接続されている。
この他にもたとえば、乗員監視装置81と警報装置87とは、1つの自動車1の乗員警報装置として一体的に自動車1に設けられ、その全体が車ネットワーク25に接続されてよい。この場合の乗員監視装置81は、警報部88などを有することになる。
For example, in the above-described embodiment, the
Alternatively, for example, the
1…自動車(車両)、14…ドライブECU(自動運転/運転支援ECU)、17…乗員監視ECU、18…警報ECU、31…ハンドル、44…ハンズオンセンサ、61…内カメラ、63…タイマ、64…メモリ、80…運転支援システム、81…乗員監視装置、82…顔認識部、83…わき見判断部(乗員判断部)、84…居眠り判断部(乗員判断部)、85…連続ロス判断部(第一ロス判断部)、86…頻発ロス判断部(第二ロス判断部)、87…警報装置、88…警報部、89…走行制御装置、90…走行制御部
1...Automobile (vehicle), 14...Drive ECU (automatic driving/driving assistance ECU), 17...Occupant monitoring ECU, 18...Alarm ECU, 31...Steering wheel, 44...Hands-on sensor, 61...Interior camera, 63...Timer, 64...Memory, 80...Driving assistance system, 81...Occupant monitoring device, 82...Facial recognition unit, 83...Inattentive judgment unit (occupant judgment unit), 84...Drowsiness judgment unit (occupant judgment unit), 85...Continuous loss judgment unit (first loss judgment unit), 86...Frequent loss judgment unit (second loss judgment unit), 87...Alarm device, 88...Alarm unit, 89...Driving control device, 90...Driving control unit
Claims (9)
乗員に対して警報を出力する警報部と、
前記撮像デバイスおよび前記警報部を用いた制御を実行可能な制御部と、を有し、
前記制御部は、
前記撮像デバイスから取得する前記第一撮像画像について、乗員の顔の少なくとも一部の認識処理を実行する顔認識部、
前記撮像デバイスが出力可能な前記第一撮像画像の中の、前記顔認識部により顔の少なくとも一部が認識できる第二撮像画像に基づいて乗員の運転状態を判断して、乗員が運転可能な状態ではない場合には第一警報要求を生成する乗員判断部、および、
前記撮像デバイスが出力可能な前記第一撮像画像の中の、前記顔認識部により顔の少なくとも一部が認識できない第三撮像画像が、予め設定される連続ロス判断期間に相当する一定数以上で連続的に発生している場合には、又は、予め設定される直近の頻発ロス判断期間において一定頻度以上で断続的に発生している場合には、第二警報要求を生成するロス判断部、
として機能し、
前記警報部は、
前記乗員判断部の前記第一警報要求と、前記ロス判断部の前記第二警報要求とに基づいて、乗員に対して警報を出力する、
車両の運転支援システム。
an imaging device capable of outputting a first captured image capturing an occupant of a vehicle;
an alarm unit that outputs an alarm to an occupant;
a control unit capable of executing control using the imaging device and the alarm unit,
The control unit is
a face recognition unit that executes a recognition process for at least a part of a face of an occupant on the first captured image acquired from the imaging device;
an occupant determination unit that determines a driving state of an occupant based on a second captured image in which at least a part of a face can be recognized by the face recognition unit, among the first captured images that can be output by the imaging device, and generates a first warning request when the occupant is not in a state in which he or she is capable of driving; and
a loss determination unit that generates a second alarm request when a third captured image in which at least a part of a face cannot be recognized by the face recognition unit occurs consecutively a certain number of times corresponding to a predetermined continuous loss determination period, or when the third captured image occurs intermittently with a certain frequency or more during a predetermined most recent frequent loss determination period;
It functions as
The alarm unit is
outputting an alarm to an occupant based on the first alarm request of the occupant determination unit and the second alarm request of the loss determination unit;
Vehicle driver assistance system.
請求項1記載の、車両の運転支援システム。
the occupant determination unit determines whether the occupant is looking away or falling asleep based on a state of the eyes of the occupant's face in the second captured image.
A vehicle driving assistance system according to claim 1.
請求項1または2記載の、車両の運転支援システム。
The loss determination unit determines whether or not a plurality of the third captured images in which a face cannot be recognized are generated as the third captured image in which a face cannot be recognized, at least for the first captured image in which the occupant determination unit cannot determine the driving state of the occupant.
3. A vehicle driving assistance system according to claim 1 or 2.
請求項1から3のいずれか一項記載の、車両の運転支援システム。
When the first captured image cannot be acquired from the imaging device, the loss determination unit determines whether a plurality of the third captured images in which a face cannot be recognized by the face recognition unit have occurred, assuming that the third captured image in which a face cannot be recognized by the face recognition unit has occurred.
A vehicle driving assistance system according to any one of claims 1 to 3.
前記撮像デバイスが出力可能な前記第一撮像画像について前記顔認識部により顔が認識できないことが継続的に発生する場合、前記第二警報要求を生成する、
請求項1から4のいずれか一項記載の、車両の運転支援システム。
The loss determination unit is
generating the second alarm request when a situation occurs continuously where the face cannot be recognized by the face recognition unit in the first captured image that can be output by the imaging device;
A vehicle driving assistance system according to any one of claims 1 to 4.
前記顔認識部により顔が認識できない状態が連続的に継続して発生すると、前記第二警報要求としての、第三警報要求を生成する第一ロス判断部と、
前記顔認識部により顔が認識できない状態が断続的に繰り返すように継続して発生すると、前記第二警報要求としての、第四警報要求を生成する第二ロス判断部と、を有し、
前記警報部は、
前記第二警報要求としての、前記第一ロス判断部の前記第三警報要求と、前記第二ロス判断部の前記第四警報要求とに基づいて、乗員に対して警報を出力する、
請求項1から5のいずれか一項記載の、車両の運転支援システム。
As the loss determination unit,
a first loss determination unit that generates a third alarm request as the second alarm request when a state in which the face cannot be recognized by the face recognition unit occurs continuously and continuously;
a second loss determination unit that generates a fourth alarm request as the second alarm request when a state in which the face cannot be recognized by the face recognition unit occurs continuously in an intermittent and repeated manner,
The alarm unit is
outputting an alarm to an occupant based on the third alarm request of the first loss determination unit and the fourth alarm request of the second loss determination unit as the second alarm request;
A vehicle driving assistance system according to any one of claims 1 to 5.
請求項6記載の、車両の運転支援システム。
The second loss determination unit determines that the loss occurs intermittently and repeatedly for a period longer than a period for which the first loss determination unit determines continuity.
A vehicle driving assistance system according to claim 6.
前記警報部は、
前記乗員判断部の前記第一警報要求または前記ロス判断部の前記第二警報要求が生成された場合、前記検出部の検出結果に基づいて乗員が前記操作部材を操作可能な状態にあるか否かを判断し、
前記操作部材に対する操作が可能な状態にあるとは判断できない場合、乗員に対して前記操作部材に対する操作を要求する警報を出力する、
請求項1から7のいずれか一項記載の、車両の運転支援システム。
a detection unit that detects whether an operating member operated by a passenger when driving the vehicle is in a state where the passenger can operate the operating member;
The alarm unit is
when the first warning request from the occupant determination unit or the second warning request from the loss determination unit is generated, determining whether or not an occupant is in a state in which the occupant can operate the operating member based on a detection result from the detection unit;
When it is not possible to determine that the operation member is in an operable state, a warning is output to the occupant requesting the occupant to operate the operation member.
A vehicle driving assistance system according to any one of claims 1 to 7.
前記走行制御装置は、前記警報部が警報を出力した後に、乗員が前記操作部材に対して操作可能な状態にあると前記検出部の検出結果が変化しない場合、前記車両を減速または停止する、
請求項8記載の、車両の運転支援システム。
A driving control device for controlling driving of the vehicle,
The driving control device decelerates or stops the vehicle when the detection result of the detection unit does not change if the occupant is in a state capable of operating the operation member after the alarm unit outputs the alarm.
A vehicle driving assistance system according to claim 8 .
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