車輛駕駛輔助系統和配備有駕駛輔助系統的車輛的制作方法
                            
            
                            
            文檔序號：6732290閱讀：829來源：國知局
            
                            
                        
            
                        
            
                        
            
                            專利名稱：車輛駕駛輔助系統和配備有駕駛輔助系統的車輛的制作方法
            
技術領域：
            本發明涉及輔助駕駛者對行駛中的車輛進行操作的車輛駕駛輔助系統。
            
背景技術：
            傳統的車輛駕駛輔助系統學習當車輛接近前車時在減速開始時刻的接觸時間，并 且基于學習到的時間值發出警報(例如參見專利文獻1)。該系統根據減速操作開始時刻的 接觸時間估計駕駛者的預計時間，并且當該預計時間之后的車間距離的預計值小于警報距 離時發出警報。 專利文獻1 :日本公開專利出版物No. H7-159525 
            
 專利文獻2 :日本公開專利出版物No. 2005-7118
            發明內容
            
 本發明要解決的技術問題 上述傳統系統基于減速操作開始時刻的接觸時間檢測駕駛者的駕駛特性，并且當
            
檢測到非安全狀態時發出警報。然而，存在如下問題如果因為駕駛者之間的差異(個人間
            
差異)或每個駕駛者自身的差異(個人內差異)而產生的噪聲導致不能確保檢測可靠，則
            
駕駛者對警報的信任度會降低。 解決技術問題所采用的技術方案 根據本發明的車輛駕駛輔助系統包括行駛狀態檢測裝置，其檢測車輛的行駛狀
            
態；駕駛操作檢測裝置，其檢測駕駛者進行的駕駛操作；駕駛診斷裝置，其基于所述行駛狀
            
態檢測裝置所檢測到的行駛狀態和所述駕駛操作檢測裝置所檢測到的駕駛操作來計算用
            
于駕駛診斷的指標，并且根據計算出的指標診斷駕駛者的駕駛操作；信息設定裝置，其根據
            
評價準則評價所述駕駛診斷裝置的駕駛診斷結果，從而設定向駕駛者提供的信息內容；以
            
及信息提供裝置，其利用所述信息設定裝置設定的內容向駕駛者提供信息。
            
根據本發明的車輛駕駛輔助方法包括檢測車輛的行駛狀態；檢測駕駛者進行的
            
駕駛操作；基于已經檢測到的行駛狀態和駕駛操作來計算用于駕駛診斷的指標，并且根據
            
計算出的指標診斷駕駛者的駕駛操作；根據評價準則評價駕駛診斷結果，從而設定向駕駛
            
者提供的信息內容；以及利用設定的內容向駕駛者提供信息。 本發明的有益效果 根據本發明，因為根據評價準則評價駕駛診斷結果從而設定信息提供內容，因此 可以準確地向駕駛者提供信任度高的信息。
            

            

            
  圖1是示出根據本發明第一實施例的車輛駕駛輔助系統的控制圖。 
            
 圖2是示出圖1所示車輛駕駛輔助系統如何布置在汽車上的示意圖。 
            
 圖3是示出第一實施例中的駕駛輔助控制程序的處理流程的流程圖。
            
 圖4是數據結構的示意圖。 圖5是示出駕駛者操作診斷處理的流程的流程圖。 圖6(a)-(d)是偏離度的計算方法的示意圖。 圖7(a)和(b)是使用接觸時間TTC的偏離度計算方法的示意圖。 圖8是視覺信息表達的一個實例的示意圖。 圖9是視覺信息表達的另一個實例的示意圖。 圖10是示出根據本發明第二實施例的車輛駕駛輔助系統的控制圖。 圖11是示出第二實施例中的駕駛輔助控制程序的處理流程的流程圖。 圖12是示出車道偏離時間的變化曲線的一個實例的示意圖。 圖13是示出車道偏離時間的頻率分布的一個實例的示意圖。 圖14是示出車道偏離時間的一個變型實例的示意圖。 圖15是示出駕駛者操作診斷處理的流程的流程圖。 圖16是示出第三實施例中的駕駛輔助控制程序的處理流程的流程圖。 圖17是示出駕駛者操作診斷處理的流程的流程圖。 圖18是視覺信息表達的一個實例的示意圖。 圖19是視覺信息表達的另一個實例的示意圖。 圖20(a)和(b)是使用限速的偏離度計算方法的示意圖。 圖21是示出根據本發明第四實施例的車輛駕駛輔助系統的控制圖。 圖22是示出圖21所示車輛駕駛輔助系統如何布置在汽車上的示意圖。 圖23是示出第四實施例中的駕駛輔助控制程序的處理流程的流程圖。 圖24是交通道路數據庫的示意圖。 圖25是數據結構的示意圖。 圖26是示出駕駛者操作診斷處理的流程的流程圖。 圖27 (a)和(b)是車間時距THW的分布和正態分布的示意圖。 圖28(a)-(d)是偏離度的計算方法的示意圖。 圖29(a)和(b)是"此刻"相對于"今天"的偏離度的計算方法的示意圖。 圖30是視覺信息表達的一個實例的示意圖。 圖31是視覺信息表達的另一個實例的示意圖。 圖32是示出第五實施例中的駕駛輔助控制程序的處理流程的流程圖。 圖33是第五實施例的數據結構的示意圖。 圖34是示出駕駛者操作診斷處理的流程的流程圖。 圖35是視覺信息表達的一個實例的示意圖。 圖36是示出第六實施例中的駕駛輔助控制程序的處理流程的流程圖。 圖37是示出駕駛者操作診斷處理的流程的流程圖。 圖38是數據倉的設定方法的示意圖。 圖39(a)和(b)是待放入數據倉的初始值的設定方法的示意圖。 圖40是使用最頻值的偏離度計算方法的示意圖。 圖41是示出根據本發明第七實施例的車輛駕駛輔助系統的控制圖。 圖42是示出第七實施例中的駕駛輔助控制程序的處理流程的流程圖。
            
圖43是示出駕駛者操作診斷處理的流程的流程圖。圖44是視覺信息表達的一個實例的示意圖。圖45是視覺信息表達的另一個實例的示意圖。圖46是示出第八實施例中的駕駛輔助控制程序的處理流程的流程圖。圖47是示出駕駛者操作診斷處理的流程的流程圖。圖48是示出第九實施例中的駕駛輔助控制程序的處理流程的流程圖。圖49是示出駕駛者操作診斷處理的流程的流程圖。圖50是示出根據本發明第十實施例的車輛駕駛輔助系統的控制圖。圖51是示出第十實施例中的駕駛輔助控制程序的處理流程的流程圖。圖52是示出計算轉向角熵所用的符號的示意圖。圖53是示出轉向角熵的計算處理的流程的流程圖。圖54是示出轉向角數據倉的示意圖。圖55示出長時間段轉向角熵計算結果的分類的一個實例。圖56示出長時間段轉向角熵分類與待通知的內容之間的關系的一個實例。圖57是示出第十實施例的變型1中的駕駛輔助控制程序的處理流程的流程圖。圖58是示出第十實施例的變型1中的駕駛輔助控制程序的處理流程的流程圖。圖59是示出基準狀態的a值的計算處理程序的流程圖。圖60示出轉向誤差的分類的示意圖。圖61示出轉向誤差的頻率分布示意圖。圖62示出中等時間段轉向角熵計算結果的分類的一個實例。圖63示出中等時間段轉向角熵分類與待通知的內容之間的關系的一個實例。圖64示出以前的中等時間段轉向角熵與測量的中等時間段轉向角熵的比較結果
            
的分類的一個實例。 圖65示出以前的中等時間段轉向角熵和測量的中等時間段轉向角熵的比較結果 的分類與待通知的內容之間的關系的一個實例。圖66示出轉向角熵誤差分布a值的計算結果的分類的一個實例。圖67示出轉向角誤差分布a值的分類與待通知的內容之間的關系的一個實例。圖68是示出第十實施例的變型2中的駕駛輔助控制程序的處理流程的流程圖。圖69示出短時間段轉向角熵計算結果的分類的一個實例。圖70示出短時間段轉向角熵分類與待通知的內容之間的關系的一個實例。圖71是示出第十一實施例中的轉向角熵的計算處理的流程的流程圖。圖72是示出利用轉向角估計誤差數據遞歸地計算分類概率的方法的流程圖。圖73是示出基準狀態的a值的計算處理程序的流程圖。圖74是示出利用轉向角估計誤差數據遞歸地計算分類概率的方法的流程圖。圖75是示出根據本發明第十二實施例的車輛駕駛輔助系統的控制圖。圖76是示出第十二實施例中的駕駛輔助控制程序的處理流程的流程圖。圖77是示出加速踏板位置熵的計算處理程序的流程圖。圖78示出長時間段加速踏板位置熵計算結果的分類的一個實例。圖79示出長時間段加速踏板位置熵分類與待通知的內容之間的關系的一個實例。 圖80是示出第十二實施例的變型1中的駕駛輔助控制程序的處理流程的流程圖。 圖81是示出第十二實施例的變型1中的駕駛輔助控制程序的處理流程的流程圖。 圖82是示出基準狀態的a即值的計算方法的流程圖。 圖83示出中等時間段加速踏板位置熵計算結果的分類的一個實例。 圖84示出中等時間段加速踏板位置熵分類與待通知的內容之間的關系的一個實例。 圖85示出以前的中等時間段加速踏板位置熵與測量的中等時間段加速踏板位置熵的比較結果的分類的一個實例。 圖86示出以前的中等時間段加速踏板位置熵和測量的中等時間段加速踏板位置
            
熵的比較結果的分類與待通知的內容之間的關系的一個實例。 圖87示出加速踏板位置誤差分布a值的計算結果的分類的一個實例。 圖88示出加速踏板位置誤差分布a值的分類與待通知的內容之間的關系的一個實例。 圖89是示出第十二實施例的變型2中的駕駛輔助控制程序的處理流程的流程圖。 圖90示出短時間段加速踏板位置熵計算結果的分類的一個實例。 圖91示出短時間段加速踏板位置熵分類與待通知的內容之間的關系的一個實例。 圖92是示出根據本發明第十三實施例的車輛駕駛輔助系統的控制圖。 圖93是示出各個指標與駕駛診斷的檢測對象之間的關系的示意 圖。 圖94是示出第十三實施例中的駕駛輔助控制程序的處理流程的流程圖。 附圖標記的說明 5:轉向角傳感器 10 :激光雷達 15:前方照相機 30:車速傳感器 35:加速度傳感器 50:導航系統 55:加速踏板行程傳感器 60 :制動踏板行程傳感器 65:轉向信號開關 100， 200， 250， 300， 350， 400， 500 :控制器 130:揚聲器 180 :顯示單元
            
具體實施例方式
            
第一實施例 現在將說明根據本發明第一實施例的車輛駕駛輔助系統。圖1是示出根據第一實
            
8施例的車輛駕駛輔助系統4的控制圖。圖2是示出車輛駕駛輔助系統4如何布置在汽車上的示意圖。 首先，現在說明車輛駕駛輔助系統4的結構。 安裝在車輛的前格柵、保險杠等部件上的激光雷達10水平地照射紅外光脈沖，從而掃描車輛前方區域。激光雷達10測量被前方的多個障礙物(通常為前車的后部)反射回來的紅外光脈沖的反射輻射，并且根據反射輻射的到達時間檢測與該多個障礙物之間的車間距離或間距以及相對速度。將檢測到的車間距離和相對速度輸出到控制器300。激光雷達10所掃描的車輛前方區域是與車輛縱向中心線平行的軸線兩側大約士6度的范圍，并且檢測到該范圍內存在的物體。 車速傳感器30測量車輪轉數或變速器輸出側的轉數從而檢測車速，并且將檢測到的車速輸出到控制器300。 導航系統50是執行路線搜索、輔助路線選擇等功能的系統，包括GPS (全球定位系統)接收器、地圖數據庫、顯示監視器等。根據經由GPS接收器獲得的車輛當前位置和存儲在地圖數據庫中的道路信息，導航系統50獲得與車輛所行駛的道路的等級、寬度等有關的信息。 加速踏板行程傳感器55檢測例如已經通過連桿機構轉變為伺服電機的旋轉角度的加速踏板的行程量(加速踏板操作量)，并且將加速踏板操作量輸出到控制器300。制動踏板行程傳感器60檢測駕駛者對制動踏板的踩下量(制動踏板操作量)。制動踏板行程傳感器60將檢測到的制動踏板操作量輸出到控制器300。轉向信號開關65檢測駕駛者是否已經操作了轉向信號桿，并且將檢測信號輸出到控制器300。 控制器300是由CPU以及諸如ROM和RAM等CPU外圍部件構成的電子控制單元，控制整個車輛駕駛輔助系統4。根據從激光雷達10、車速傳感器30、導航系統50、加速踏板行程傳感器55、制動踏板行程傳感器60、轉向信號開關65等接收到的信號，控制器300分析駕駛者的駕駛特性并且執行駕駛診斷。然后，控制器300根據駕駛診斷結果向駕駛者提供信息。提供給駕駛者的信息包括向駕駛者發出的警報、對駕駛操作的改進建議等。后面將詳細描述控制器300的控制內容。 揚聲器130用于響應來自控制器300的信號而以蜂鳴音或語音向駕駛者提供信息。顯示單元180用于響應來自控制器300的信號而顯示警報或對駕駛操作的改進建議。例如，導航系統50的顯示監視器、組合儀表等可以用作顯示單元180。 接下來將說明根據第一實施例的車輛駕駛輔助系統4的操作，首先描述該系統的概況。 控制器300根據車輛的行駛狀態和駕駛者的駕駛操作執行駕駛者的駕駛診斷，并且響應駕駛診斷結果向駕駛者發出警報并且建議駕駛者改進駕駛操作。更具體地說，控制器300檢測在車輛正跟隨前車的狀態下當駕駛者將其腳抬離加速踏板時的駕駛特性，并且利用檢測到的駕駛特性作為指標執行駕駛診斷。然后，如果駕駛診斷結果表明駕駛者正處于比其通常的駕駛更危險的駕駛狀態，即，如果駕駛者的駕駛操作偏向更危險狀態，則控制器300向駕駛者發出警報，從而在駕駛者的駕駛操作進入高度危險狀態之前通知駕駛者。另一方面，如果駕駛診斷結果表明駕駛者的駕駛操作比公眾標準好，則控制器300向駕駛者提供信息從而鼓勵更安全的駕駛或者建議進行改進。
            
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 這樣，第一實施例中的車輛駕駛輔助系統4包括三個功能即，通過駕駛診斷檢測駕駛者的駕駛操作的功能、響應檢測結果向駕駛者發出警報的功能、以及響應檢測結果向駕駛者提供改進建議的功能。因此，車輛駕駛輔助系統4允許和鼓勵駕駛者客觀地了解自己的駕駛特性，并且根據駕駛特性向駕駛者提供建議，從而使駕駛者可以學習到降低危險的駕駛方法。在第一實施例中，特別是執行與駕駛者的縱向駕駛操作有關的駕駛診斷。
            
 下面參考圖3詳細說明根據第一實施例的車輛駕駛輔助系統4的操作。圖3是示出第一實施例中的控制器300執行的駕駛輔助控制程序的處理流程的流程圖。該處理以恒定間隔連續執行，例如每50毫秒執行一次。 首先，在步驟S100中檢測車輛行駛狀態。這里，控制器300獲得由車速傳感器30檢測到的車速V、由激光雷達10檢測到的本車與前車之間的車間距離D和相對車速Vr，作為車輛行駛狀態。在步驟S102中檢測駕駛者的操作狀態。這里，控制器300獲得由加速踏板行程傳感器55檢測到的加速踏板操作量、由制動踏板行程傳感器60檢測到的制動踏板操作量、以及轉向信號開關65檢測到的轉向信號桿被操作與否，作為駕駛者的操作狀態。
            
 在步驟S104中，為了確定后面描述的車輛交通場景，控制器300計算本車與前車之間的接觸時間TTC和車間時距THW。接觸時間TTC是表示本車與前車之間的當前接近度的物理量。接觸時間TTC表示如果保持當前行駛狀態，即如果本車的車速V和相對車速Vr恒定的話，在車間距離D變為零并且本車與前車彼此接觸之前的秒數。接觸時間TTC由下式(1)表達。 TTC = D/Vr(式1) 車間時距THW是表示當本車跟隨前車時前車的預計進一步車速變化對接觸時間TTC的影響程度，即在假定相對速度Vr變化的情況下的影響程度的物理量。車間時距THW是車間距離D除以本車的車速V得到的商，表示在本車到達前車的當前位置所需的時間。車間時距THW由下式(2)表達。
            
 麗二D/V(式2) 在步驟S106中，判斷是否已經執行了加速踏板釋放操作。例如，如果控制器300檢測到在步驟S 102中檢測的當前加速踏板操作量基本上為零并且加速踏板從被踩下狀態釋放，則控制流程轉入步驟SllO。如果加速踏板被踩下，則控制器300終止處理。要注意的是，在下面的描述中，將已經被踩下的加速踏板釋放的操作將稱為加速踏板釋放操作，并且釋放加速踏板的時刻將稱為加速踏板釋放時刻。 在步驟SllO中，確定車輛交通場景。通過對車輛行駛狀態和駕駛者操作狀態施加限制條件，可以提高駕駛診斷的準確性，并且在響應駕駛診斷結果向駕駛者提供信息時，為了減小駕駛者的不適感，確定車輛交通場景，從而僅僅在特定的交通場景中執行駕駛診斷。更具體地說，僅僅在如下交通場景中執行駕駛診斷即，在本車穩定地跟隨同一前車的狀態下釋放加速踏板。
            
穩定跟隨的交通場景的條件的實例如下 (a)本車跟隨同一前車(例如，當前車間距離與前次測量的車間距離之間的差值小于4米)； (b)本車沒有快速接近(例如，接觸時間TTC大于10秒)； (c)車間時距THW等于或小于預定值(例如，車間時距THW小于4秒)；
            
   (d)駕駛者沒有進行制動操作(例如，制動踏板操作量基本上為零)； (e)駕駛者沒有操作轉向信號桿(例如，沒有從轉向信號開關65接收到0N信號)； (f)上述狀態(a)至(e)保持(例如，保持5秒或更長時間)。
            
 當條件(a)至(f)都滿足時，控制器300確定車輛交通場景為跟隨交通場景，并且控制器300的控制流程轉入步驟S112，以執行駕駛診斷。另一方面，在條件(a)至(f)中的任一條沒有滿足的情況下，控制器300確定車輛交通場景不對應于特定交通場景，不執行駕駛診斷，并且終止處理。要注意的是，控制器300確定車輛交通場景是否為跟隨交通場景的條件不限于上述條件(a)至(f)。另外，可以用其它檢測手段檢測是否進行了制動操作、以及是否進行了轉向信號桿操作。 在步驟S112中，控制器300確定行駛位置。更具體地說，控制器300基于數據庫將指標數目標記到導航系統50的地圖信息中所描述的鏈段ID。鏈段ID是分配給將節點連接在一起的鏈段的ID，節點是車道屬性發生變化的屬性變化點。每個鏈段具有道路種類、鏈段長度(節點之間的距離)等數據。在步驟S114中，控制器300記錄當前時間。
            
 在步驟SI 16中，控制器300基于步驟SI 12和SI 14中的標記結果存儲用于執行駕駛者駕駛診斷的數據。這里，例如當前時間，即車輛在該鏈段中行駛的時間、行駛距離、該鏈段中的駕駛特性指標、在該鏈段中行駛的次數等寫入到每個鏈段ID的結構中，從而生成交通道路數據庫。在第一實施例中，使用釋放加速踏板時的接觸時間TTC作為表示駕駛者駕駛特性的物理量。在駕駛診斷處理中將詳細說明駕駛特性和駕駛特性指標的計算方法。
            
 在接下來的步驟S120中，使用在步驟S116中存儲的數據執行駕駛者駕駛診斷。駕駛診斷是基于在本車穩定跟隨前車的狀態下釋放加速踏板時的駕駛者駕駛特性來執行的。本車穩定跟隨前車時的駕駛特性例如包括本車和前車的車間時距THW、車間時距THW的倒數、本車和前車的接觸時間TTC、車間距離、車間距離的倒數等。在第一實施例中，以釋放加速踏板時的接觸時間TTC為例進行說明。 要注意的是，可以從執行加速踏板釋放操作的時刻前后的車間距離D和相對車速Vr的數據中利用縱向濾波器來穩定地計算釋放加速踏板時的接觸時間TTC。
            
 圖4示出車輛駕駛輔助系統4的數據結構。層A表示相對較短時間段"此刻"的數據量，"此亥IJ"表示駕駛者當前的操作狀態。層B表示"今日"的數據量，"今日"表示駕駛者今日的操作狀態并且比"此刻"更長。層C表示"通常"的數據量，"通常"表示駕駛者通常的操作狀態并且比"今日"更長，即表示個人特性。層D表示"公眾"的駕駛特性的數據量，"公眾"的駕駛特性用于將每個駕駛者的操作與一般駕駛者的操作進行比較并且用于診斷每個駕駛者的操作。 層越靠下則數據量越大。各個層中所包含的數據的數目對應于在計算"此刻"、"今日"和"通常"的車間時距THW的平均值時所用的樣本的數目。圖4所示的數據結構是通過改變樣本數目來實現的。通過下面描述的實時計算來不斷地更新各個層中所包含的數據的值。 在駕駛診斷處理中，控制器300使用層A至層D中各層的數據來檢測不同時間跨度上的駕駛者操作，即"此刻"、"今日"和"通常"的駕駛者操作。下面將參考圖5詳細說明在步驟S120中執行的駕駛診斷處理。
            
 在步驟S122中，計算"此刻"的駕駛者的駕駛特性值，從而執行駕駛者"此刻"的 駕駛診斷。控制器300計算在定義"此刻"的預定時間段內加速踏板釋放時刻的接觸時間 TTC的平均值Mean_X (n)和標準差Stdev_X (n)，作為駕駛者的駕駛特性值。這里，定義"此 刻"的預定時間段為例如60秒，并且利用在步驟S_110中確定的穩定跟隨行駛場景中在加 速踏板釋放時刻檢測到的從過去到現在的60秒的數據來計算接觸時間TTC的平均值Mean— x(n)和標準差Stdev_x (n)。平均值Mean—x(n)和標準差Stdev_x (n)利用下面的參數來計 算。 x(n):本次獲得的數據，即在步驟S106中計算出的加速踏板釋放時刻的接觸時間 TTC K :在預定時間段內計算出的TTC的數據數目 
            
 Mjn):本次計算的預定時間段內的TTC的總和 
            
 M2(n):本次計算的預定時間段內的TTC的平方和 
            
 Mjn-l):前次計算的預定時間段內的TTC的總和 
            
 M2(n_l):前次計算的預定時間段內的TTC的平方和 
            
 Mean_X (n):本次數據的平均值，即TTC的平均值 
            
 Var_x(n):本次數據的方差，即TTC的方差 
            
 Stdev_x (n):本次數據的標準差，即TTC的標準差 這里，通過預定時間段乘以每秒的采樣數目得到的乘積來確定數據數目K。例如，
            
當"此刻"的預定時間為60秒并且采樣數目為5Hz時，數據數目K = 300。 利用這些參數分別通過下式(3)和(4)來計算總和M工(n)和平方和M2 (n)。Mjn) = Mi(n-l)+x(n),(n-l)/K   (式3)M2 (n) = M2 (n-1) + (x (n)) 2_M2 (n_l) /K (式4) 分別利用下式(5) 、 (6)和(7)來計算"此刻"的加速踏板釋放時刻的接觸時間TTC
            
的平均值Mean_x (n)、方差Var_x (n)和標準差Stdev_x (n)。 Mean_x (n) = M丄(n) /K (式5)Var_x (n) = M2 (n) /K_ (M丄(n)) 2/K2 (式6) Stdev_x (n) = V (Var_x (n))(式7) 在步驟S124中，為了執行駕駛者"今日"的駕駛診斷，控制器300計算"今日"的 駕駛者的跟隨特性值，即，在定義"今日"的預定時間段內加速踏板釋放時刻的接觸時間TTC 的平均值Mean—x (n)和標準差Stdev_X (n)。這里，定義"今日"的預定時間段為例如360秒， 并且利用在步驟S110中確定的穩定跟隨行駛場景中在加速踏板釋放時刻檢測到的從過去 到現在的360秒的數據來計算加速踏板釋放時刻的接觸時間TTC的平均值Mean—x(n)和標 準差Stdev_x (n)。 更具體地說，與"此刻"的情況一樣，利用式(5)和(7)來計算平均值Mean_x (n)和 標準差Stdev—x(n)。這里，數據數目K = 1800，其中"今日"的預定時間為360秒并且采樣 數目為5Hz。 在步驟S 126中，為了執行駕駛者"通常"的駕駛診斷，控制器300計算"通常"的 駕駛者的跟隨特性值，即，在定義"通常"的預定時間段內加速踏板釋放時刻的接觸時間TTC 的平均值Mean_x (n)和標準差Stdev_x (n)。這里，定義"通常"的預定時間段為例如2160秒，并且利用在步驟S110中確定的穩定跟隨行駛場景中在加速踏板釋放時刻檢測到的從 過去到現在的2160秒的數據來計算加速踏板釋放時刻的接觸時間TTC的平均值Mean—x (n) 和標準差Stdev_x (n)。 更具體地說，與"此刻"的情況一樣，利用式(5)和(7)來計算平均值Mean_x (n)和 標準差Stdev—x(n)。這里，數據數目K = 10800，其中"通常"的預定時間為2160秒并且采 樣數目為5Hz。 在接下來的步驟S128的處理中，利用在步驟S122、 S124和S126中計算出的駕駛 特性值執行駕駛者駕駛診斷。這里，將基于不同時間跨度上獲得的數據的駕駛者駕駛特性 分別進行比較，從而基于兩個駕駛特性的偏離程度來診斷駕駛者的駕駛操作。換句話說，在 如圖4所示的數據結構中，將上層(例如層A)與下層(例如層B)進行比較以執行駕駛診 斷。 首先，在步驟S128中，控制器300計算表示"此刻"的駕駛者的跟隨特性相對于"今 日"的駕駛者的跟隨特性的偏離程度的偏離度。這里，"此刻"相對于"今日"的偏離度表示 "今日"的加速踏板釋放時刻的接觸時間TTC的分布與"此刻"的加速踏板釋放時刻的接觸 時間TTC的分布之間的差異。為了計算"此刻"相對于"今日"的偏離度，使用"今日"的加 速踏板釋放時刻的接觸時間TTC的分布作為表示長時間段行為分布的基準分布，并且使用 "此刻"的加速踏板釋放時刻的接觸時間TTC的分布作為表示短時間段行為分布的比較對象 分布。 可以采用如下方法作為偏離度的計算方法在長時間段(例如"今日")行為分布 的"平均值-標準差"的位置(稱為比較值x^)來比較短時間段(例如"此刻")和長時間 段(例如"今日")的分布函數。 為了計算偏離度，在假定加速踏板釋放時刻的接觸時間TTC為正態分布的情況下 使用在步驟S122和S124中計算出的加速踏板釋放時刻的接觸時間TTC的平均值Mean— x(n)和標準差Stdev_X(n)來計算概率密度函數。 如圖6(a)和(b)所示，控制器300計算偏離度Distdiff，該偏離度Distdiff表示在 基于預定值(比較值Xstd)設定的比較對象的區域中，比較對象的短時間段正態分布相對于 基準長時間段正態分布的偏離程度。更具體地說，在接觸時間TTC短于比較值xstd的區域 中比較分布與基準分布之間的差異(圖6(a)中畫陰影線區域的面積和圖6(b)中箭頭的長 度)對應于偏離度Distdiff。圖6(c)和(d)所示的計算方法將在后面描述。 
            
 圖7(a)和(b)示出基于通過公共道路上的實際實驗獲得的結果計算出的概率密 度分布和累積分布。在圖7(a)中，以正態分布近似的加速踏板釋放時刻的接觸時間TTC的 概率密度分布利用"此刻"的平均值Mean—x(n)和標準差Stdev_X (n)以點劃線示出，以正態 分布近似的加速踏板釋放時刻的接觸時間TTC的概率密度分布利用"今日"的平均值Mean— x(n)和標準差Stdev—x(n)以實線示出。在圖7(b)中，"此刻"的累積分布以點劃線示出， "今日"的累積分布以實線示出。在圖7(a)和(b)中，"此刻"的加速踏板釋放時刻的接觸 時間TTC的平均值Mean_x (n) = 1. 22，標準差Stdev_x (n) = 0. 80 ;"今日"的加速踏板釋 放時刻的接觸時間TTC的平均值Mean—x(n) = 1. 63，標準差Stdev_x (n) = 1.00。 
            
 首先，利用基準分布的平均值Mean—std和標準差Stdev—std通過下式(8)來計算 比較值xstd。
            
 xstd = Mean_std_Stdev_std(式8) 比較值x^是表示將基準分布和比較分布進行比較的點處接觸時間TTC的值，所 述點對應于圖7(a)和(b)中虛線所示的位置。 接下來，計算基準分布的比較值x^處的累積分布的值。利用下式(9)計算正態 分布的概率密度函數f(x)，其中平均值由P表示，標準差由o表示(參考圖7(a))。
            
<formula>formula see original document page 14</formula>
            
 對利用式(9)計算出的概率密度函數f (x)積分以得到如下式(10)表示的累積分 布函數F(x)(參考圖7(b))。
            
<formula>formula see original document page 14</formula>
            
<formula>formula see original document page 14</formula>
            
利用下式(11)計算比較值x, 表示，基準分布的標準差由os<formula>formula see original document page 14</formula>
            
中累積分布的概率Fs 表示。
            
<formula>formula see original document page 14</formula>
            
Jx)，其中基準分布的平均值
            
<formula>formula see original document page 14</formula>
            
 接下來，計算比較分布的比較值x^中累積分布的值。利用下式(12)計算比較值 xstd中累積分布的概率F。。 (x)，其中比較分布的平均值由P 。。 表示，比較分布的標準差由表示。
            
<formula>formula see original document page 14</formula>
            
 利用下式(14)計算基準的累積分布的概率F^(x)與比較對象的累積分布的概率 F。。mD (x)之間的差異，作為"此刻"相對于"今日"的偏離度Distdiff 。
            
FcomD(x)-Fstd(x)(式13) 這表明，隨著偏離度Distdiff朝正方向增大，"此刻"的駕駛者的操作偏向接觸時間 TTC比"今日"的接觸時間TTC短的方向，S卩，偏向危險方向。這表明，隨著偏離度Distdiff朝 負方向增大，"此刻"的駕駛者的操作偏向接觸時間TTC比"今日"的接觸時間TTC長的方 向，即，偏向危險程度低的方向。當駕駛者始終處于具有相同跟隨特性的操作狀態時，偏離 度Dist做f變為零。 在步驟S128中，控制器300還計算"此刻"相對于"通常"的偏離度Distdiff。在該 情況下，使用"通常"的加速踏板釋放時刻的接觸時間TTC的分布作為表示長時間段行為分 布的基準分布，并且使用"此刻"的加速踏板釋放時刻的接觸時間TTC的分布作為表示短時 間段行為分布的比較對象分布。于是，使用"通常"的累積分布的概率F^(x)和"此亥lj"的
            
累積分布的概率F。，(x)通過上述式(13)來計算"此刻"相對于"通常"的偏離度Distdiff。
            
 這樣，在步驟S 128中，控制器300計算"此刻"相對于"今日"的偏離度Distdiff 以及"此刻"相對于"通常"的偏離度Distdiff，然后控制流程轉入步驟S130。在步驟S130 中，與在步驟S128中執行的處理情況相同，控制器300計算"今日"相對于"通常"的偏離度 Distdiff。要注意的是，在這里使用"通常"的加速踏板釋放時刻的接觸時間TTC的分布作為 表示長時間段行為分布的基準分布，并且使用"今日"的加速踏板釋放時刻的接觸時間TTC 的分布作為表示短時間段行為分布的比較對象分布。 在步驟S 132中，與在步驟S 128中執行的處理情況相同，控制器300計算"通常" 相對于"公眾"的偏離度Distdiff。要注意的是，在這里使用"公眾"的加速踏板釋放時刻的 接觸時間TTC的分布作為表示長時間段行為分布的基準分布，并且使用"通常"的加速踏板 釋放時刻的接觸時間TTC的分布作為表示短時間段行為分布的比較對象分布。預先設定合 適的值作為"公眾"的駕駛特性值的固定值，即作為加速踏板釋放時刻的接觸時間TTC的平 均值和標準差的固定值。 這樣，在利用多個不同時間跨度上獲得的數據在步驟S120中執行駕駛者駕駛診 斷之后，控制流程轉入步驟S140。要注意的是，為了簡單起見，"此刻"相對于"通常"的偏離 度Distdiff將表示為Dist_la，"此刻"相對于"今日"的偏離度Distdiff將表示為Dist_lb， "今日"相對于"通常"的偏離度Distdiff將表示為Dist_2，"通常"相對于"公眾"的偏離度 Distdiff將表示為Dist_3。 在步驟S140中，控制器300基于步驟S120中的駕駛診斷結果確定是否執行警報 表達處理。這里，控制器300判斷在步驟S128中計算出的"此刻"相對于"通常"的偏離度 Dist la、"此刻"相對于"今日"的偏離度Distjb以及在步驟S 130中計算出的"今日"相 對于"通常"的偏離度Dist 2是否大于表達警報的閾值(例如0.30)。當偏離度DistJa、 或Distjb、或Dist_2大于閾值時，控制流程轉入步驟S150，從而控制器300向駕駛者表達 警報。在表達警報之后，控制器300終止處理。 例如，在"今日"相對于"通常"的偏離度Dist—2大于閾值的情況下，與蜂鳴音一起 從揚聲器130發出語音"您有靠前車太近的傾向"。語音信息內容設定為通知駕駛者其當前 的車間距離小于通常車間距離，或者鼓勵駕駛者保持車間距離大于通常車間距離。要注意 的是，實際的語音信息不限于此。當"此刻"相對于"通常"的偏離度Dist_la或"此刻"相 對于"今日"的偏離度Distjb大于閾值時，也可以發出預先設定的合適的語音信息。 
            
 如果在步驟S140中作出否定判斷并且沒有表達警報，則控制流程轉入步驟S160， 并且控制器300基于步驟S120中的駕駛診斷結果判斷是否執行指示表達處理。這里，控制 器300判斷在步驟S132中計算出的"通常"相對于"公眾"的偏離度Dist_3是否小于用于 判斷是否表達指示(改進建議)的閾值(例如O. 07)。用于判斷是否表達指示的閾值是預先 適當地設定的值，該值位于同一駕駛者的偏離度基本上始終落入的范圍內。上述值"O. 07" 是基于利用真實車輛和15個測試對象進行實驗的結果來設定的。根據實驗結果，針對每個 測試對象計算出的偏離度始終等于或小于0. 07。 如果Dist_3小于閾值，則控制流程轉入步驟S170，并且控制器300向駕駛者表達 指示(改進建議)。在表達指示之后，控制器300終止處理。 例如，控制器300輸出贊揚駕駛者的駕駛操作的顯示和語音，作為指示表達內容。 例如，將"通常"的偏離度Dist_3轉換為分數并顯示出來。更具體地說，在顯示單元180上顯示通過將偏離度Dist_3的符號顛倒并加50得到的值作為駕駛者的通常駕駛操作的分 數。換句話說，傾向于高危險駕駛的駕駛者得到50分或更低，而安全駕駛的駕駛者得到50 分或更高。要注意的是，該分數是在1至100的范圍內表達的，如果通過轉換偏離度Dist—3 而得到的分數大于100，則顯示駕駛者的分數為100分；如果通過轉換偏離度Dist_3而得 到的分數小于O，則顯示駕駛者的分數為0分。 如圖8所示，在顯示單元180上示意性地顯示公眾的車間距離的分布，從而使駕駛 者知道駕駛者"通常"的車間距離與公眾的車間距離之間的比較。圖8示出駕駛者的車間 距離比公眾的車間距離的平均值大兩級，從而向駕駛者提供駕駛者具有比公眾更傾向于安 全的駕駛特性的視覺信息。 另外，通過從揚聲器130發出的語音，控制器300使駕駛者知道駕駛者通常的車間 距離比公眾的車間距離大，因此駕駛者是安全地進行跟隨行駛的優秀駕駛者。例如，可以發 出語音"您正在小心駕駛，繼續保持"。于是，控制器300輸出顯示和語音以便使駕駛者知道 駕駛者的跟隨駕駛特性優于公眾駕駛者的跟隨駕駛特性，并且鼓勵駕駛者保持良好的駕駛 操作，或者改進其操作。 要注意的是，盡管顯示和語音的上述實例包括駕駛者所熟悉的"車間距離"的表 述，但是顯示和語音可以包括"車間時距"的表述。只要顯示和語音將駕駛者的操作特性有 效地傳達給駕駛者，從而向駕駛者發出警報以防止駕駛操作處于危險狀態和建議進一步改 進操作，顯示和語音的內容不限于上述實例。 在圖9中示出基于駕駛診斷結果進行顯示的另一個實例。在圖9中，縱軸表示相 對于公眾駕駛特性的駕駛者的個人特性，橫軸表示相對于駕駛者通常駕駛特性的駕駛者的 當前狀態。這里，如前所述，從跟隨行駛起的加速踏板釋放時刻的接觸時間TTC可以作為駕 駛特性。當在步驟S130中計算出的"今日"相對于"通常"的偏離度大時，標記點M向右移 動，即朝向高危險方向移動。當在步驟S132中計算出的"通常"相對于"公眾"的偏離度大 時，標記點M向上移動，即朝向高危險方向移動。 這樣，在圖9所示的顯示實例中，基于"公眾"的駕駛診斷結果、以及"通常"的診斷 結果，即基于駕駛者個人特性的駕駛診斷結果在由兩條軸線構成的二維圖上繪制出來。要 注意的是，橫軸可以表示"此刻"相對于"今日"或"此刻"相對于"通常"的偏離度。另外， 縱軸和橫軸可以彼此交換地顯示。 此外，如圖9所示，二維圖可以分割成各自具有不同顏色的多個區塊，從而駕駛者 可以容易地得知駕駛者的駕駛特性繪制在哪里。例如，圖9中的右上區塊可以顯示為暗色， 例如暗紅色，左下區塊可以顯示為淺色，例如淺藍色，其間使用色彩層次。 
            
 在上述第一實施例中可以實現如下操作和有益效果。 (1)車輛駕駛輔助系統4基于車輛的行駛狀態和駕駛者的駕駛操作計算用于駕駛 診斷的指標，并且根據計算出的指標診斷駕駛者的駕駛操作。另外，車輛駕駛輔助系統4根 據評價準則評價駕駛診斷結果，從而設定信息提供內容并利用設定的內容向駕駛者提供信 息。這使得能夠向駕駛者提供提高駕駛者信任度的駕駛診斷結果。 (2)通過根據至少兩個評價準則評價駕駛診斷結果并設定信息提供內容，可以設 定令駕駛者高度信任的信息提供內容。
            
(3)車輛駕駛輔助系統4使用單個指標來執行駕駛診斷，并且將使用單個指標的
            
16駕駛診斷與至少兩個評價準則值進行比較，從而設定信息提供內容。這使得可以設定令駕 駛者高度信任的信息提供內容。 (4)從基于一般駕駛者的評價準則值、基于駕駛者通常的操作狀態的評價準則值、 以及基于駕駛者今日的操作狀態的評價準則值中設定至少兩個評價準則值。這樣，因為基 于公眾駕駛者或駕駛者自身評價駕駛診斷結果，車輛駕駛輔助系統4可以設定令駕駛者高
            
度信任的信息提供內容。 (5)因為當駕駛診斷結果低于預定評價準則值時設定警報作為信息提供內容，車 輛駕駛輔助系統4可以向駕駛者發出警報以防止操作處于危險狀態。
            
(6)因為當駕駛診斷結果超出預定評價準則值時設定操作改進建議作為信息提供
            
內容，車輛駕駛輔助系統4可以鼓勵駕駛者保持良好的駕駛操作，或者改進其操作。
            
(7)根據兩個評價準則評價駕駛診斷結果，并且響應評價結果設定警報或操作改
            
進建議作為信息提供內容。因此，車輛駕駛輔助系統4可以向駕駛者發出警報以防止操作
            
處于危險狀態，或者鼓勵駕駛者保持良好的駕駛操作或適當改進其操作。在該情況下，當駕
            
駛診斷結果低于第一評價準則值時設定警報，當駕駛診斷結果超出第二評價準則值時設定
            
操作改進建議。 (8)檢測駕駛者的危險認識特性作為用于駕駛診斷的指標。更具體地說，車輛駕駛 輔助系統4計算當加速踏板被釋放時本車與前車的接觸時間TTC。因為接觸時間TTC表示 當本車的車速V和相對車速Vr恒定時本車與前車彼此接觸之前的時間長度，因此利用接觸 時間TTC作為表示當本車跟隨前車時的駕駛者特性的指標，在跟隨行駛場景中執行準確的 駕駛診斷。 第一實施例的變型 現在說明偏離度Distdiff的另一種計算方法。這里，以正態分布來近似長時間段 (例如"今日")的行為分布和短時間段(例如"此刻")的行為分布，從而計算兩個正態分 布不重疊的區域的面積大小作為偏離度Distdiff 。 更具體地說，如圖6(c)和(d)所示，計算在接觸時間TTC短于基準分布和比較分 布的交點a的區域中比較分布與基準分布之間的差異，S卩比較分布偏離基準分布的區域 面積，作為偏離度Distdiff。 將基準分布的平均值P std和標準差o std以及比較分布的平均值P 。。mp和標準差 o ，p代入式(10)，基準分布的概率密度函數f^(x)和比較分布的概率密度函數f。。mp(x)分 別由下式(14)和(15)表示。
            
<formula>formula see original document page 17</formula> 計算式(14)和(15)的聯立方程，分布的頻率在兩個點a和|3 (a < |3 )處一致。 為了得到在接觸時間TTC短于交點a的區域中兩個正態分布不重疊的區域的面積大小，將交點a代入計算基準分布的累積分布函數所用的上式(11)和計算比較分布的累積分布函
            
數所用的上式(12)中。然后，從交點a處比較分布的累積分布的概率F，p(a)中減去基
            
準分布的累積分布的概率Fstd( a )。 利用下式(16)計算偏離度Distdiff。 _Distdiff = Fc卿(a )-Fstd(a )(式16) 要注意的是，利用下式(17)計算兩個正態分布不重疊的面積DiSt。OT。 
            
 _Distc。rr = 1—Distdiff (式17) 
            
 第二實施例 現在將說明根據本發明第二實施例的車輛駕駛輔助系統。圖IO是示出根據第二 實施例的車輛駕駛輔助系統5的結構的控制圖。在第二實施例中，與上述第一實施例中的 單元具有相同功能的單元將被分配相同的附圖標記，并且省略其說明。因此，下面將主要說 明與第一實施例的不同點。 如圖10所示，車輛駕駛輔助系統5包括轉向角傳感器5、激光雷達10、前方照相機 15、車速傳感器30、導航系統50、制動踏板行程傳感器60、轉向信號開關65、控制器350、揚 聲器130以及顯示單元180。 轉向角傳感器5是安裝在例如轉向柱或方向盤(未示出)附近的角度傳感器，利 用轉向軸的旋轉檢測駕駛者進行轉向的轉向角。檢測到的轉向角被輸出到控制器350。 
            
 前方照相機15是安裝在前車窗頂部的小型CCD照相機、CMOS照相機等，檢測前方 的交通狀況作為圖像。控制器350對從前方照相機15接收到的圖像信號進行圖像處理，并 且檢測車輛前方區域中的車道標線等。要注意的是，前方照相機15檢測的區域為相對于車 輛縱向中心線水平地大約士30度的范圍，該區域中所包含的前方道路風景被拍攝為圖像。 
            
 控制器350是由CPU以及諸如ROM和RAM等CPU外圍部件構成的電子控制單元， 控制整個車輛駕駛輔助系統5。根據從轉向角傳感器5、激光雷達10、前方照相機15、車速 傳感器30、導航系統50、制動踏板行程傳感器60、轉向信號開關65等接收到的信號，控制 器350分析駕駛者的駕駛特性并且執行駕駛診斷。然后，控制器350根據駕駛診斷結果向 駕駛者提供信息。提供給駕駛者的信息包括向駕駛者發出的警報、對駕駛操作的改進建議 等。后面將詳細描述控制器350的控制內容。 控制器350根據車輛的行駛狀態和駕駛者的駕駛操作執行駕駛者的駕駛診斷，并 且響應駕駛診斷結果向駕駛者發出警報并且建議駕駛者改進駕駛操作。更具體地說，控制 器350檢測車輛偏離其所行駛的行車車道之前的時間(車道偏離時間)作為駕駛者的駕駛 特性，并且利用檢測到的駕駛特性作為指標執行駕駛診斷。換句話說，執行與駕駛者的側向 駕駛操作有關的駕駛診斷。 現在將參考圖11詳細說明根據第二實施例的車輛駕駛輔助系統4的操作。圖11 是示出第二實施例中的控制器350執行的駕駛輔助控制程序的處理流程的流程圖。該處理 以恒定間隔連續執行，例如每50毫秒執行一次。 首先，在步驟S200中檢測車輛行駛狀態。這里，控制器350獲得由車速傳感器30 檢測到的車速V、由激光雷達10檢測到的本車與前車之間的車間距離D和相對車速Vr，作 為車輛行駛狀態。另外，控制器350對前方照相機15拍攝的車輛前方區域的圖像進行圖像 處理，并且檢測車輛的行駛車道。
            
 在步驟S202中，控制器350檢測駕駛者的操作狀態。這里，控制器350獲得由制 動踏板行程傳感器60檢測到的制動踏板操作量、以及轉向信號開關65檢測到的轉向信號 桿被操作與否，作為駕駛者的操作狀態。另外，控制器350獲得由轉向角傳感器5檢測到的 轉向角9 。 在步驟S204中，控制器350計算車道偏離時間TLC，該車道偏離時間TLC在后面 描述的駕駛診斷中用作駕駛者的車輛側向駕駛特性。車道偏離時間TLC是表示輛偏離其所 行駛的行車車道之前的時間的物理量，并且利用從車輛當前位置到車道標線的側向距離DL 和本車的車速V通過下式(18)計算。 
            
 TLC = DL/V(式18) 在步驟S206中，判斷是否已經執行了轉向調節操作。更具體地說，如果從已經以 基本上恒定的轉向角保持的轉向操作狀態以大于或等于預定值的轉向角進行了轉向操作，
            
則控制器350判定已經進行了轉向調節。這里，根據道路寬度、車道數目等預先設定用于判 斷是否已經進行了轉向調節的閾值。當判斷是否已經進行轉向調節時，控制器350根據由 導航系統50和前方照相機15獲得的行駛車道的寬度和數目來選擇閾值。如果控制器350 判定已經進行了轉向調節，則控制流程轉入步驟S210 ;如果沒有進行任何轉向調節，則控 制器350終止處理。 在步驟S210中，確定車輛交通場景。通過對車輛行駛狀態和駕駛者操作狀態施加 限制條件，可以提高駕駛診斷的準確性，并且在響應駕駛診斷結果向駕駛者提供信息時，為 了減小駕駛者的不適感，確定車輛交通場景，從而僅僅在特定的交通場景中執行駕駛診斷。 更具體地說，僅僅在如下交通場景中執行駕駛診斷即，在本車穩定行駛的狀態下進行了轉 向調節。 穩定行駛狀態的條件的實例如下  (a)駕駛者沒有進行制動操作(例如，制動踏板操作量基本上為零)； (b)駕駛者沒有操作轉向信號桿(例如，沒有從轉向信號開關65接收到0N信
            
號)； (c)車速幾乎沒有波動(例如，車速V的變化量等于或小于± 10km/h); 
            
 (d)上述狀態(a)至(c)保持(例如，保持5秒或更長時間)。 
            
 當條件(a)至(d)都滿足時，控制器350確定車輛處于穩定行駛狀態，并且控制流 程轉入步驟S212，以便控制器350執行駕駛診斷。另一方面，在條件(a)至(d)中的任一條 沒有滿足的情況下，控制器350確定車輛交通場景不對應于特定交通場景，不執行駕駛診 斷，并且終止處理。要注意的是，控制器350確定車輛是否處于穩定行駛狀態的條件不限于 上述條件(a)至(d)。另外，可以用其它檢測手段檢測是否進行了制動操作、以及是否進行 了轉向信號桿操作。 在步驟S212中，確定行駛位置。在步驟S214中，記錄當前時間。在步驟S216中，
            
控制器350基于步驟S212和S214中的標記結果存儲用于執行駕駛者駕駛診斷的數據。這
            
里，例如當前時間，即車輛在鏈段中行駛的時間、行駛距離、鏈段中的駕駛特性指標、在鏈段
            
中行駛的次數等寫入到每個鏈段ID的結構中，從而生成交通道路數據庫。 在第二實施例中，使用執行轉向調節時的車道偏離時間TLC作為表示駕駛者駕駛
            
特性的物理量。更具體地說，使用在車輛偏離轉向方向上存在的車道標線之前的時間。在駕駛診斷處理中將詳細說明駕駛特性和駕駛特性指標的計算方法。 在接下來的步驟S220中，使用在步驟S216中存儲的數據執行駕駛者駕駛診斷。駕 駛診斷是基于在穩定行駛狀態下執行轉向調節時的駕駛者駕駛特性來執行的。在這里，以 使用駕駛者執行轉向調節時的車道偏離時間TLC作為轉向調節時的駕駛特性的情況為例 進行說明。 圖12示出車道偏離時間TLC的時間變化的一個實例。圖13示出車道偏離時間 TLC的頻率分布的一個實例。如圖13所示，當車輛處于穩定行駛狀態時，車道偏離時間TLC 的分布通常在2. 0秒時到達頂峰。圖14示出轉向調節時的車道偏離時間TLC的一個變型 實例。如圖14所示，當駕駛者處于放松駕駛操作狀態時，因為轉向調節會延遲，因此車道 偏離時間TLC傾向于變短，另一方面，當駕駛者處于謹慎駕駛操作狀態時，因為轉向調節迅 速，因此車道偏離時間TLC傾向于變長。 在駕駛診斷處理中，控制器350使用層A至層D中各層的數據來確定不同時間跨 度上的駕駛者操作，即"此刻"、"今日"和"通常"的駕駛者操作。下面將參考圖15詳細說 明在步驟S220中執行的駕駛診斷處理。 在步驟S222中，計算"此刻"的駕駛者的駕駛特性值，從而執行駕駛者"此刻"的駕 駛診斷。控制器350計算在定義"此刻"的預定時間段內轉向調節時的車道偏離時間TLC的 平均值Mean_X (n)和標準差Stdev_X (n)，作為駕駛者的駕駛特性值。這里，定義"此刻"的 預定時間段為例如60秒，并且利用在步驟S210中確定的穩定交通場景中在轉向調節時檢 測到的從過去到現在的60秒的數據來計算車道偏離時間TLC的平均值Mean—x(n)和標準 差Stdev—x(n)。與第一實施例中的情況一樣，分別利用式(5)和式(7)來計算平均值Mean— x (n)和標準差Stdev_x (n)。 在步驟S224中，為了執行駕駛者"今日"的駕駛診斷，控制器350計算"今日"的駕 駛者的跟隨特性值，即，在定義"今日"的預定時間段內轉向調節時的車道偏離時間TLC的 平均值Mean_X (n)和標準差Stdev_X (n)。這里，定義"今日"的預定時間段為例如360秒，并 且利用在步驟S210中確定的穩定行駛狀態中在轉向調節時檢測到的從過去到現在的360 秒的數據來計算車道偏離時間TLC的平均值Mean—x(n)和標準差Stdev_X(n)。 
            
 更具體地說，與"此刻"的情況一樣，利用式(5)和(7)來計算平均值Mean_x (n)和 標準差Stdev—x(n)。這里，數據數目K = 1800，其中"今日"的預定時間為360秒并且采樣 數目為5Hz。 在步驟S226中，為了執行駕駛者"通常"的駕駛診斷，控制器350計算"通常"的 駕駛者的跟隨特性值，即，在定義"通常"的預定時間段內轉向調節時的車道偏離時間TLC 的平均值Mean_x (n)和標準差Stdev_x (n)。這里，定義"通常"的預定時間段為例如2160 秒，并且利用在步驟S210中確定的穩定交通場景中在轉向調節時檢測到的從過去到現在 的2160秒的數據來計算車道偏離時間TLC的平均值Mean_X(n)和標準差Stdev_X(n)。 
            
 更具體地說，與"此刻"的情況一樣，利用式(5)和(7)來計算平均值Mean—x(n)和 標準差Stdev—x(n)。這里，數據數目K = 10800，其中"通常"的預定時間為2160秒并且采 樣數目為5Hz。 在接下來的步驟S228的處理中，利用在步驟S222、 S224和S226中計算出的駕駛 特性值執行駕駛者駕駛診斷。這里，將基于不同時間跨度上獲得的數據的駕駛者駕駛特性分別進行比較，從而基于兩個駕駛特性的偏離程度來診斷駕駛者的駕駛操作。換句話說，在 如圖4所示的數據結構中，將上層(例如層A)與下層(例如層B)進行比較以執行駕駛診 斷。 首先，在步驟S228中，控制器350計算表示"此刻"的駕駛者的駕駛特性相對于"今 日"的駕駛者的駕駛特性的偏離程度的偏離度。這里，"此刻"相對于"今日"的偏離度表示 "今日"的轉向調節時的車道偏離時間TLC的分布與"此亥lj"的轉向調節時的車道偏離時間 TLC的分布之間的差異。為了計算"此刻"相對于"今日"的偏離度，使用"今日"的轉向調 節時的車道偏離時間TLC的分布作為表示長時間段行為分布的基準分布，并且使用"此刻" 的轉向調節時的車道偏離時間TLC的分布作為表示短時間段行為分布的比較對象分布。 
            
 這里，與第一實施例的情況一樣，使用上述式(13)或式(16)來計算偏離度 Distdiff。另外，計算"此刻"相對于"通常"的偏離度Distdiff。在該情況下，使用"通常"的 轉向調節時的車道偏離時間TLC的分布作為表示長時間段行為分布的基準分布，并且使用 "此刻"的轉向調節時的車道偏離時間TLC的分布作為表示短時間段行為分布的比較對象分 布。于是，使用"通常"的累積分布的概率F^(x)和"此亥lj"的累積分布的概率F。。mp(x)通 過上述式(13)或式(16)來計算"此刻"相對于"通常"的偏離度Distdiff。 
            
 這樣，在步驟S228中，計算出"此刻"相對于"今日"的偏離度Distdiff以及"此刻" 相對于"通常"的偏離度Distdiff，然后控制流程轉入步驟S230。在步驟S230中，與在步驟 S228中執行的處理情況相同，計算"今日"相對于"通常"的偏離度Distdiff。要注意的是， 在這里使用"通常"的轉向調節時的車道偏離時間TLC的分布作為表示長時間段行為分布 的基準分布，并且使用"今日"的轉向調節時的車道偏離時間TLC的分布作為表示短時間段 行為分布的比較對象分布。 在步驟S232中，與在步驟S228中執行的處理情況相同，計算"通常"相對于"公 眾"的偏離度Distdiff。要注意的是，在這里使用"公眾"的轉向調節時的車道偏離時間TLC 的分布作為表示長時間段行為分布的基準分布，并且使用"通常"的轉向調節時的車道偏離 時間TLC的分布作為表示短時間段行為分布的比較對象分布。預先設定合適的值作為"公 眾"的駕駛特性值的固定值，即作為轉向調節時的車道偏離時間TLC的平均值和標準差的固 定值。 這樣，在利用多個不同時間跨度上獲得的數據在步驟S220中執行駕駛者駕駛診 斷之后，控制流程轉入步驟S240。要注意的是，為了簡單起見，"此刻"相對于"通常"的偏離 度Distdiff將表示為Dist_la，"此刻"相對于"今日"的偏離度Distdiff將表示為Dist_lb， "今日"相對于"通常"的偏離度Distdiff將表示為Dist_2，"通常"相對于"公眾"的偏離度 Distdiff將表示為Dist_3。 在步驟S240中，控制器350基于步驟S220中的駕駛診斷結果確定是否執行警報 表達處理。這里，控制器350判斷在步驟S228中計算出的"此刻"相對于"通常"的偏離度 Distja、"此刻"相對于"今日"的偏離度Dist_lb以及在步驟S230中計算出的"今日"相 對于"通常"的偏離度Dist—2是否大于用于判斷是否表達警報的閾值(例如0.30)。當偏 離度Distja、或Distjb、或Dist_2大于閾值時，控制流程轉入步驟S250，并且控制器350 向駕駛者表達警報。在表達警報之后，控制器350終止處理。 例如，在"今日"相對于"通常"的偏離度Dist—2大于閾值的情況下，與蜂鳴音一
            
21起從揚聲器130發出語音"注意偏離車道"。語音信息內容設定為通知駕駛者其當前在開始 轉向調節方面存在延遲，或者鼓勵駕駛者保持穩定轉向操作。要注意的是，實際的語音信息 不限于此。當"此刻"相對于"通常"的偏離度Dist la或"此刻"相對于"今日"的偏離度 Distjb大于閾值時，也可以發出預先設定的合適的語音信息。 如果在步驟S240中作出否定判斷并且沒有表達警報，則控制流程轉入步驟S260， 并且控制器350基于步驟S220中的駕駛診斷結果判斷是否執行指示表達處理。這里，判 斷在步驟S232中計算出的"通常"相對于"公眾"的偏離度Dist 3是否小于用于判斷是否 表達指示(改進建議)的閾值(例如0.07)。用于判斷是否表達指示(改進建議)的閾值 是預先適當地設定的值，該值位于同一駕駛者的偏離度基本上始終落入的范圍內。上述值 "0. 07"是基于利用真實車輛和15個測試對象進行實驗的結果來設定的。根據實驗結果，針 對每個測試對象計算出的偏離度始終等于或小于0. 07。 如果Dist—3小于閾值，則控制流程轉入步驟S270，并且控制器350向駕駛者表達 指示(改進建議)。在表達指示之后，控制器350終止處理。 例如，控制器350輸出贊揚駕駛者的駕駛操作的顯示和語音，作為指示表達內容。 例如，將"通常"的偏離度Dist_3轉換為分數并顯示出來。更具體地說，在顯示單元180上 顯示通過將偏離度Dist_3的符號顛倒并加50得到的值作為駕駛者的通常駕駛操作的分 數。換句話說，在轉向操作方面存在一定延遲的駕駛者得到50分或更低，而進行快速穩定 的轉向操作的優秀駕駛者得到50分或更高。要注意的是，該分數是在1至100的范圍內表 達的，如果通過轉換偏離度Dist—3而得到的分數大于IOO，則顯示的分數為100分；如果通 過轉換偏離度Dist_3而得到的分數小于O，則顯示的分數為0分。 要注意的是，可以以語音建議改進。這樣，輸出顯示和語音以便使駕駛者知道駕
            
駛者的跟隨駕駛特性優于公眾駕駛者的跟隨駕駛特性，并且鼓勵駕駛者保持良好的駕駛操
            
作，或者改進其操作。另外，可以使用如圖9所示的二維圖顯示駕駛診斷結果。 這樣，在上述第二實施例中，除了根據第一實施例的有益效果之外，還可以獲得如
            
下操作和有益效果。 檢測駕駛者的危險認識特性作為用于駕駛診斷的指標。更具體地說，車輛駕駛輔 助系統5計算當執行轉向調節時車輛偏離行駛車道之前的車道偏離時間TLC。因為車道偏 離時間TLC表示從車輛到達車道邊界并且偏離自己的車道起的時間長度，因此利用車道偏 離時間TLC作為表示駕駛者特性的指標，從而根據駕駛者是處于放松駕駛操作狀態還是處 于謹慎駕駛操作狀態來準確地執行駕駛診斷。 
            
 第三實施例 現在將說明根據本發明第三實施例的車輛駕駛輔助系統。根據第三實施例的車輛 駕駛輔助系統的基本結構與圖l所示第一實施例的車輛駕駛輔助系統的基本結構相同。因 此，下面將主要說明與第一實施例的不同點。 在第三實施例中，在車輛進行穩定單獨行駛的狀態下檢測駕駛特性，并且利用檢 測到的駕駛特性作為指標執行駕駛診斷。 現在將參考圖16詳細說明根據第三實施例的車輛駕駛輔助系統4的操作。圖16 是示出第三實施例中的控制器300執行的駕駛輔助控制程序的處理流程的流程圖。該處理 以恒定間隔連續執行，例如每50毫秒執行一次。
            
22
            
 首先，在步驟S300中檢測車輛行駛狀態。這里，控制器300獲得由車速傳感器30 檢測到的車速V以及由激光雷達10檢測到的前車存在與否作為車輛行駛狀態。在步驟S305 中，檢測駕駛者的操作狀態。這里，控制器300獲得由加速踏板行程傳感器55檢測到的加 速踏板操作量、由制動踏板行程傳感器60檢測到的制動踏板操作量、以及轉向信號開關65 檢測到的轉向信號桿被操作與否，作為駕駛者的操作狀態。 在步驟S306中，控制器300獲得車輛所行駛的道路的狀態。更具體地說，控制器 300從導航系統50獲得諸如車輛所行駛的道路的道路類型(高標準高速路或公路)以及車 輛當前所行駛的道路的限速等信息，作為表示交通道路狀態的參數。 在步驟S310中，確定車輛交通場景。通過對車輛行駛狀態和駕駛者操作狀態施加
            
限制條件，可以提高駕駛診斷的準確性，并且在響應駕駛診斷結果向駕駛者提供信息時，為
            
了減小駕駛者的不適感，確定車輛交通場景，從而僅僅在特定的交通場景中執行駕駛診斷。
            
更具體地說，僅僅在本車穩定地處于單獨行駛狀態的交通場景中執行駕駛診斷。 穩定單獨行駛狀態的條件的實例如下  (a)在激光雷達10的檢測區域中不存在前車；  (b)車輛正沿著相同類型的道路行駛；  (c)車輛在相同的限速下行駛； (d)駕駛者沒有進行大的加速踏板操作和制動踏板操作(例如操作量小于全操作 量的30% ); (e)駕駛者沒有操作轉向信號桿(例如，沒有從轉向信號開關65接收到0N信 號)； (f)上述狀態(a)至(e)保持(例如，保持5秒或更長時間)。 當條件(a)至(f)都滿足時，控制器300確定車輛處于穩定單獨行駛狀態，并且控
            
制流程轉入步驟S312，以便控制器300執行駕駛診斷。另一方面，在條件(a)至(f)中的任
            
一條沒有滿足的情況下，控制器300確定車輛交通場景不對應于特定交通場景，不執行駕
            
駛診斷，并且終止處理。要注意的是，控制器300確定車輛是否處于穩定單獨行駛狀態的條
            
件不限于上述條件(a)至(f)。另外，可以用其它檢測手段檢測是否進行了制動操作、以及
            
是否進行了轉向信號桿操作。 在步驟S312中，確定行駛位置。在步驟S314中，記錄當前時間。在步驟S316中，
            
控制器300基于步驟S312和S314中的標記結果存儲用于執行駕駛者駕駛診斷的數據。這
            
里，例如當前時間，即車輛在鏈段中行駛的時間、行駛距離、鏈段中的駕駛特性指標、在鏈段
            
中行駛的次數等寫入到每個鏈段ID的結構中，從而生成交通道路數據庫。在第三實施例
            
中，使用單獨行駛時檢測到的車速V作為表示駕駛者駕駛特性的物理量。 在接下來的步驟S320中，使用在步驟S316中存儲的數據執行駕駛者駕駛診斷。駕
            
駛診斷是基于穩定單獨行駛狀態下的車速特性來執行的。在駕駛診斷處理中，使用圖4中
            
所示數據結構的層A至層D中各層的數據來確定不同時間跨度上的駕駛者操作，S卩"此刻"、
            
"今日"和"通常"的駕駛者操作。下面將參考圖17的流程圖詳細說明在步驟S320中執行
            
的駕駛診斷處理。 在步驟S322中，計算"此刻"的駕駛者的單獨行駛車速特性值，從而執行駕駛者 "此刻"的駕駛診斷。控制器300計算在定義"此刻"的預定時間段內車速V的平均值Mean—x(n)和標準差Stdev—x(n)，作為駕駛者的車速特性值。這里，定義"此刻"的預定時間段為例如60秒，并且利用在步驟S310中確定的穩定單獨行駛狀態中檢測到的從過去到現在的60秒的數據來計算車速V的平均值Mean_X (n)和標準差Stdev_X (n)。與第七實施例中的情況一樣，分別利用式(5)和式(7)來計算平均值Mean—x(n)和標準差StdeV_X(n)。
            
 在步驟S324中，為了執行駕駛者"今日"的駕駛診斷，控制器300計算"今日"的駕駛者的單獨行駛車速特性值，即，在定義"今日"的預定時間段內車速V的平均值Mean—x (n)和標準差Stdev_X (n)。這里，定義"今日"的預定時間段為例如360秒，并且利用在步驟S310中確定的穩定單獨行駛狀態中檢測到的從過去到現在的360秒的數據來計算車速V的平均值Mean_x (n)和標準差Stdev_x (n)。 更具體地說，與"此刻"的情況一樣，利用式(5)和(7)來計算平均值Mean_x (n)和標準差Stdev—x(n)。這里，數據數目K = 1800，其中"今日"的預定時間為360秒并且采樣數目為5Hz。 在步驟S326中，為了執行駕駛者"通常"的駕駛診斷，控制器300計算"通常"的駕駛者的單獨行駛車速特性值，即，在定義"通常"的預定時間段內車速V的平均值Mearux(n)和標準差Stdev_X(n)。這里，定義"通常"的預定時間段為例如2160秒，并且利用在步驟S310中確定的穩定單獨行駛狀態中檢測到的從過去到現在的2160秒的數據來計算車速V的平均值Mean_x (n)和標準差Stdev_x (n)。 更具體地說，與"此刻"的情況一樣，利用式(5)和(7)來計算平均值Mean_x (n)和標準差Stdev—x(n)。這里，數據數目K = 10800，其中"通常"的預定時間為2160秒并且采樣數目為5Hz。 在接下來的步驟S328的處理中，利用在步驟S322、 S324和S326中計算出的駕駛特性值執行駕駛者駕駛診斷。這里，將基于不同時間跨度上獲得的數據的駕駛者駕駛特性分別進行比較，從而基于兩個駕駛特性的偏離程度來診斷駕駛者的駕駛操作。換句話說，在如圖4所示的數據結構中，將上層(例如層A)與下層(例如層B)進行比較以執行駕駛診斷。 首先，在步驟S328中，控制器300計算表示"此刻"的駕駛者的駕駛特性相對于"今日"的駕駛者的駕駛特性的偏離程度的偏離度。這里，"此刻"相對于"今日"的偏離度表示"今日"的車速V的分布與"此刻"的車速V的分布之間的差異。為了計算"此刻"相對于"今日"的偏離度，使用"今日"的車速V的分布作為表示長時間段行為分布的基準分布，并且使用"此刻"的車速V的分布作為表示短時間段行為分布的比較對象分布。這里，與第一實施例的情況一樣，使用上述式(13)或式(16)來計算偏離度Distdiff。
            
 這樣，在步驟S328中計算出"此刻"相對于"今日"的偏離度Distdiff以及"此刻"相對于"通常"的偏離度Distdiff之后，控制流程轉入步驟S330。在步驟S330中，與在步驟S328中執行的處理情況相同，計算"今日"相對于"通常"的偏離度Distdiff。要注意的是，在這里使用"通常"的車速V的分布作為表示長時間段行為分布的基準分布，并且使用"今日"的車速V的分布作為表示短時間段行為分布的比較對象分布。 在接下來的步驟S332中，與在步驟S328中執行的處理情況相同，計算"通常"相對于"公眾"的偏離度Distdiff。要注意的是，在這里使用"公眾"的車速V的分布作為表示長時間段行為分布的基準分布，并且使用"通常"的車速V的分布作為表示短時間段行為分布的比較對象分布。預先設定合適的值作為"公眾"的單獨行駛車速特性值的固定值，即作為單獨行駛時的車速V的平均值和標準差的固定值。 在步驟S333中，將過去檢測到的"今日"的單獨行駛車速特性與本次(此次)檢測到的單獨行駛車速特性進行比較，從而計算"本次"相對于"過去"的偏離度Distdiff。更具體地說，使用在最近時間段(例如昨天)檢測到的車速V的分布作為表示長時間段行為分布的基準分布，并且使用本次檢測到的"今日"的車速V的分布作為表示短時間段行為分布的比較對象分布，并且使用上述式(13)或式(16)來計算偏離度Distdiff。
            
 這樣，在利用多個不同時間跨度上獲得的數據在步驟S320中執行駕駛者駕駛診斷之后，控制流程轉入步驟S340。要注意的是，為了簡單起見，"此刻"相對于"今日"的偏離度Distdiff將表示為Dist_l，"今日"相對于"通常"的偏離度Distdiff將表示為Dist_2，"通常"相對于"公眾"的偏離度Distdiff將表示為Dist_3，"本次今日"相對于"過去今日"的偏離度Distdiff將表示為Dist_4。 在步驟S340中，控制器300基于步驟S320中的駕駛診斷結果確定是否執行警報表達處理。這里，控制器300判斷在步驟S328中計算出的"此刻"相對于"今日"的偏離度DistJ、在步驟S330中計算出的"今日"相對于"通常"的偏離度Dist_2、以及在步驟S333中計算出的"本次今日"相對于"過去今日"的偏離度Dist—4是否大于用于判斷是否執行警報表達的閾值(例如O. 30)。當偏離度Distj、或Dist—2、或Dist—4大于閾值時，控制流程轉入步驟S350，并且控制器300向駕駛者執行警報表達。在執行警報表達之后，控制器300終止處理。 圖18示出以視覺信息表達警報的顯示的一個實例。該顯示使得能夠將今日的單獨行駛車速的趨勢(獲得的中等時間段的數據結果)與通常的單獨行駛車速的趨勢(獲得的長時間段的數據結果)進行比較。圖18示出今日的車速趨向于高于通常的車速。
            
 在以聲音信息執行警報表達的情況下，根據偏離度從揚聲器130輸出聲音信息。例如，在"今日"相對于"通常"的偏離度Dist_2大于閾值的情況下，輸出語音"行駛車速高于通常"。在"此刻"相對于"今日"的偏離度Dist_l大于閾值的情況下，輸出語音"行駛車速高"。在"本次今日"相對于"過去今日"的偏離度Dist—4大于閾值的情況下，輸出語音"行駛車速高于過去"。 如果在步驟S340中作出否定判斷并且沒有表達警報，則控制流程轉入步驟S360，并且控制器300基于步驟S320中的駕駛診斷結果判斷是否執行指示表達處理。這里，判斷在步驟S332中計算出的"通常"相對于"公眾"的偏離度Dist_3是否小于用于判斷是否表達指示(改進建議)的閾值(例如0. 07)。 如果Dist_3小于閾值，則控制流程轉入步驟S370，并且控制器300向駕駛者表達指示(改進建議)。在表達指示之后，控制器300終止處理。圖19示出以視覺信息表達指示的顯示的一個實例。該顯示使得能夠將駕駛者通常的單獨行駛車速特性與公眾的單獨行駛車速特性進行比較。圖19示出駕駛者的車速特性低于公眾的車速特性。另外，可以將"通常"的偏離度Dist_3轉換為分數并顯示出來。更具體地說，在顯示單元180上顯示通過將偏離度Dist_3的符號顛倒并加50得到的值作為駕駛者的通常駕駛操作的分數。
            
 在以聲音信息執行指示表達的情況下，例如可以輸出語音"分析結果表明您的車速低于公眾的車速"，從而通知駕駛者其傾向于習慣地以低的車速行駛并且贊揚駕駛者的駕駛操作。另外，可以使用如圖9所示的二維圖顯示駕駛診斷結果。 這樣，在上述第三實施例中，除了根據第一實施例和第二實施例的有益效果之外， 還可以獲得如下操作和有益效果。 檢測駕駛者的安全意識和操作偏好特性作為用于駕駛診斷的指標。更具體地說， 因為控制器300使用單獨行駛時的車速V，因此可以在如下交通場景中執行準確的駕駛診 斷即，當不存在前車時可以根據駕駛者自己的意志設定車速。 
            
 第三實施例的變型 現在說明偏離度Distdiff的另一種計算方法。這里，計算基準分布與比較對象分布 之間在"限速"位置處的差異作為偏離度Distdiff。更具體地說，如圖20(a)和(b)所示，計 算在車速V低于限速Vlmt的區域中比較分布與基準分布之間的差異作為偏離度Distdiff 。 
            
 利用下式(19)計算限速Vlmt中的累積分布的概率F^(x)，其中基準分布的平均
            
值由i^td表示，基準分布的標準差由c^td表示。
            
<formula>formula see original document page 26</formula>
            
 接下來，控制器300計算比較分布的限速Vlmt中的累積分布的值。利用下式(20) 計算限速Vlmt中的累積分布的概率F，p(x)，其中比較分布的平均值由P 。。mp表示，比較分 布的標準差由0。，表示。
            
<formula>formula see original document page 26</formula>(iv(式20) 利用下式(21)計算基準累積分布的概率F^(v^)與比較對象的累積分布的概率 F。，(vlmt)之間的差異作為偏離度Distdiff。
            
<formula>formula see original document page 26</formula>式21) 
            
 第四實施例 現在將說明根據本發明第四實施例的車輛駕駛輔助系統。圖21是示出根據本發 明第四實施例的車輛駕駛輔助系統1的結構的控制圖。圖22是示出車輛駕駛輔助系統1 如何布置在汽車上的示意圖。 首先，現在說明車輛駕駛輔助系統1的結構。 安裝在車輛的前格柵、保險杠等部件上的激光雷達10水平地照射紅外光脈沖，從 而掃描車輛前方區域。激光雷達10測量被前方的多個障礙物(通常為前車的后部)反射 回來的紅外光脈沖的反射輻射，并且根據反射輻射的到達時間檢測與該多個障礙物之間的
            
車間距離或間距以及相對速度。將檢測到的車間距離和相對速度輸出到控制器ioo。激光
            
雷達10所掃描的車輛前方區域是與車輛縱向中心線平行的軸線兩側大約士6度的范圍，并 且檢測到該范圍內存在的物體。 車速傳感器30測量車輪轉數或變速器輸出側的轉數從而檢測車速，并且將檢測 到的車速輸出到控制器100。
            
 導航系統50是執行路線搜索、輔助路線選擇等功能的系統，包括GPS (全球定位系 統)接收器、地圖數據庫、顯示監視器等。根據經由GPS接收器獲得的車輛當前位置和存儲 在地圖數據庫中的道路信息，導航系統50獲得與車輛所行駛的道路的等級、寬度等有關的 信息。 制動踏板行程傳感器60檢測駕駛者對制動踏板的踩下量(制動踏板操作量)。制 動踏板行程傳感器60將檢測到的制動踏板操作量輸出到控制器100。轉向信號開關65檢 測駕駛者是否已經操作了轉向信號桿，并且將檢測信號輸出到控制器100。 
            
 控制器100是由CPU以及諸如R0M和RAM等CPU外圍部件構成的電子控制單元， 并且控制整個車輛駕駛輔助系統1。根據從激光雷達10、車速傳感器30、制動踏板行程傳感 器60、轉向信號開關65等接收到的信號，控制器100分析駕駛者的駕駛特性并且執行駕駛 診斷。然后，控制器100根據駕駛診斷結果向駕駛者提供信息。提供給駕駛者的信息包括 向駕駛者發出的警報、對駕駛操作的改進建議等。后面將詳細描述控制器100的控制內容。 
            
 揚聲器130用于響應來自控制器100的信號而以蜂鳴音或語音向駕駛者提供信 息。顯示單元180用于響應來自控制器100的信號而顯示警報或對駕駛操作的改進建議。 例如，導航系統50的顯示監視器、組合儀表等可以用作顯示單元180。 接下來將說明根據第四實施例的車輛駕駛輔助系統1的操作，首先描述該系統的 概況。 控制器100根據車輛的行駛狀態和駕駛者的駕駛操作執行駕駛者的駕駛診斷，并 且響應駕駛診斷結果向駕駛者發出警報并且建議駕駛者改進駕駛操作。更具體地說，控制 器100檢測在車輛正跟隨前車的狀態下的駕駛特性，并且利用檢測到的駕駛特性作為指標 執行駕駛診斷。然后，如果駕駛診斷結果表明駕駛者正處于比其通常的駕駛更危險的駕駛 狀態，即，如果駕駛者的駕駛操作偏向更危險狀態，則控制器100向駕駛者發出警報，從而 在駕駛者的駕駛操作進入高度危險狀態之前通知駕駛者。另一方面，如果駕駛診斷結果表 明駕駛者的駕駛操作比公眾駕駛操作的標準好，則控制器100向駕駛者提供信息從而鼓勵 更安全的駕駛或者建議進行改進。 這樣，第四實施例中的車輛駕駛輔助系統1包括三個功能即，通過駕駛診斷檢測 駕駛者的駕駛操作的功能、響應檢測結果向駕駛者發出警報的功能、以及響應檢測結果向 駕駛者提供改進建議的功能。因此，車輛駕駛輔助系統1允許和鼓勵駕駛者客觀地了解自 己的駕駛特性，并且根據駕駛特性向駕駛者提供建議，從而使駕駛者可以學習到降低危險 的駕駛方法。 下面參考圖23詳細說明根據第四實施例的車輛駕駛輔助系統1的操作。圖23是 示出第四實施例中的控制器100執行的駕駛輔助控制程序的處理流程的流程圖。該處理以 恒定間隔連續執行，例如每5毫秒執行一次。 首先，在步驟S400中檢測車輛行駛狀態。這里，控制器100獲得由車速傳感器30 檢測到的車速V、由激光雷達10檢測到的本車與前車之間的車間距離D和相對車速Vr，作 為車輛行駛狀態。在步驟S405中檢測駕駛者的操作狀態。這里，控制器100獲得由制動踏 板行程傳感器60檢測到的制動踏板操作量、以及轉向信號開關65檢測到的轉向信號桿被 操作與否，作為駕駛者的操作狀態。 在步驟S407中，為了確定后面描述的車輛交通場景，控制器IOO計算本車與前車之間的接觸時間TTC和車間時距THW。接觸時間TTC是表示本車與前車之間的當前接近度 的物理量。接觸時間TTC表示如果保持當前行駛狀態，即如果本車的車速V和相對車速Vr 恒定的話，在車間距離D變為零并且本車與前車彼此接觸之前的秒數。接觸時間TTC由下 式(22)表達。 TTC = D/Vr   (式22) 車間時距THW是表示當本車跟隨前車時前車的預計進一步車速變化對接觸時間 TTC的影響程度，即在假定相對速度Vr變化的情況下的影響程度的物理量。車間時距THW 是車間距離D除以本車的車速V得到的商，表示在本車到達前車的當前位置所需的時間。車 間時距THW由下式(23)表達。 
            
 THW = D/V   (式23) 在步驟S410中，確定車輛交通場景。通過對車輛行駛狀態和駕駛者操作狀態施加 限制條件，可以提高駕駛診斷的準確性，并且在響應駕駛診斷結果向駕駛者提高信息時，為 了減小駕駛者的不適感，確定車輛交通場景，從而僅僅在特定的交通場景中執行駕駛診斷。 更具體地說，僅僅在本車穩定地跟隨同一前車的交通場景中執行駕駛診斷。 
            
 穩定跟隨的交通場景的條件的實例如下 (a)本車跟隨同一前車(例如，當前車間距離與前次測量的車間距離之間的差值 小于4米)； (b)本車沒有快速接近(例如，接觸時間TTC大于10秒)； (c)車間時距THW等于或小于預定值(例如，車間時距THW小于4秒)；  (d)駕駛者沒有進行制動操作(例如，制動踏板操作量基本上為零)； (e)駕駛者沒有操作轉向信號桿(例如，沒有從轉向信號開關65接收到0N信
            
號)； (f)上述狀態(a)至(e)保持(例如，保持5秒或更長時間)。 
            
 當條件(a)至(f)都滿足時，控制器100確定車輛交通場景為穩定跟隨行駛場景， 并且控制器100的控制流程轉入步驟S412，以執行駕駛診斷。另一方面，在條件(a)至(f) 中的任一條沒有滿足的情況下，控制器100確定車輛交通場景不對應于特定交通場景，不 執行駕駛診斷，并且終止處理。要注意的是，控制器ioo確定車輛交通場景是否為穩定跟隨 交通場景的條件不限于上述條件(a)至(f)。另外，可以用其它檢測手段檢測是否進行了制 動操作、以及是否操作了轉向信號桿。 在步驟S412中，控制器100確定行駛位置。更具體地說，控制器100基于數據庫
            
將指標數目標記到導航系統50的地圖信息中所描述的鏈段ID。鏈段ID是分配給將節點連
            
接在一起的鏈段的ID，節點是車道屬性發生變化的屬性變化點。每個鏈段具有道路種類、鏈
            
段長度(節點之間的距離)等數據。在步驟S414中，控制器100記錄當前時間。 在步驟S416中，控制器100基于步驟S412和S414中的標記結果存儲用于執行駕
            
駛者駕駛診斷的數據。這里，例如，如圖24所示，當前時間，即車輛在該鏈段中行駛的時間、
            
行駛距離、該鏈段中的跟隨特性指標、在該鏈段中行駛的次數等寫入到每個鏈段ID的結構
            
中，從而生成交通道路數據庫。在第四實施例中，使用車間時距THW作為表示駕駛者跟隨特
            
性的物理量。在駕駛診斷處理中將詳細說明跟隨特性和跟隨特性指標的計算方法。 在接下來的步驟S420中，使用在步驟S416中存儲的數據執行駕駛者駕駛診斷。駕駛診斷是基于在本車穩定跟隨前車的交通場景下的駕駛者駕駛特性來執行的。本車穩定 跟隨前車時的駕駛特性例如包括本車和前車的車間時距THW、車間時距THW的倒數、車間距 離、車間距離的倒數等。在第四實施例中，以使用車間時距THW的情況為例進行說明。 
            
 圖25示出車輛駕駛輔助系統1的數據結構。層A表示相對較短時間段"此亥lj"的 數據量，"此亥IJ"表示駕駛者當前的操作狀態。層B表示"今日"的數據量，"今日"表示駕駛 者今日的操作狀態并且比"此刻"更長。層C表示"通常"的數據量，"通常"表示駕駛者通 常的操作狀態并且比"今日"更長，即表示個人特性。層D表示"公眾"的駕駛特性的數據 量，"公眾"的駕駛特性用于將每個駕駛者的操作與一般駕駛者的操作進行比較并且用于診 斷每個駕駛者的操作。 層越靠下則數據量越大。各個層中所包含的數據的數目對應于在計算"此刻"、"今 日"和"通常"的車間時距THW的平均值時所用的樣本的數目。圖25所示的數據結構是通 過改變樣本數目來實現的。通過下面描述的實時計算來不斷地更新各個層中所包含的數據 的值。 在駕駛診斷處理中，控制器100使用層A至層D中各層的數據來檢測不同時間跨 度上的駕駛者操作，即"此刻"、"今日"和"通常"的駕駛者操作。下面將參考圖26詳細說 明在步驟S420中執行的駕駛診斷處理。 在步驟S422中，計算"此亥lj"的駕駛者的跟隨特性值，從而執行駕駛者"此亥lj"的駕 駛診斷。控制器100計算在定義"此刻"的預定時間段內車間時距THW的平均值Mean—x(n) 和標準差StdeV_X(n)，作為駕駛者的跟隨特性值。這里，定義"此刻"的預定時間段為例如 60秒，并且利用在步驟S410中確定的穩定跟隨行駛場景中檢測到的從過去到現在的60秒 的數據來計算車間時距THW的平均值Mean_x (n)和標準差Stdev_x (n)。平均值Mean_x (n) 和標準差StdeV_X(n)利用下面的參數來計算。 x(n):本次獲得的數據，即在步驟S407中計算出的車間時距THW K :在預定時間段內計算出的THW的數據數目 Mjn):本次計算的預定時間段內的THW的總和 M2(n):本次計算的預定時間段內的THW的平方和 1^ (n-1):前次計算的預定時間段內的THW的總和 M2(n-1):前次計算的預定時間段內的THW的平方和 Mean_x (n):本次數據的平均值，即THW的平均值 Var_x(n):本次數據的方差，即THW的方差 Stdev_x (n):本次數據的標準差，即THW的標準差 這里，通過預定時間段乘以每秒的采樣數目得到的乘積來確定數據數目K。例如，
            
當"此刻"的預定時間為60秒并且采樣數目為5Hz時，數據數目K = 300。 利用這些參數分別通過下式(24)和(25)來計算總和M: (n)和平方和M2 (n)。 M丄(n) = M丄(n_ 1) +x (n), (n_ 1) /K(式24) M2 (n) = M2 (n_l) + (x (n)) 2_M2 (n_l) /K (式25) 分別利用下式(26) 、 (27)和(28)來計算"此亥lj"的車間時距THW的平均值Mean_ x (n)、方差Var_x (n)和標準差Stdev_x (n)。 
            
 Mean_x (n) =(n) /K(式26)
            
 Var_x (n) = M2 (n) /K_ (]^ (n)) 2/K2 (式27) 
            
 Stdev_x (n) = V (Var_x (n))(式28) 在步驟S424中，為了執行駕駛者"今日"的駕駛診斷，控制器IOO計算"今日"的駕 駛者的跟隨特性值，即，在定義"今日"的預定時間段內車間時距THW的平均值Mean—x (n)和 標準差Stdev_X (n)。這里，定義"今日"的預定時間段為例如360秒，并且利用在步驟S410 中確定的穩定跟隨行駛場景中檢測到的從過去到現在的360秒的數據來計算車間時距THW 的平均值Mean_x (n)和標準差Stdev_x (n)。 更具體地說，與"此刻"的情況一樣，利用式(26)和(28)來計算平均值Mean_x (n) 和標準差Stdev—x(n)。這里，數據數目K = 1800，其中"今日"的預定時間為360秒并且采 樣數目為5Hz。 在步驟S426中，為了執行駕駛者"通常"的駕駛診斷，控制器100計算"通常"的 駕駛者的跟隨特性值，即，在定義"通常"的預定時間段內車間時距THW的平均值Mearux(n) 和標準差Stdev—x(n)。這里，定義"通常"的預定時間段為例如2160秒，并且利用在步驟 S410中確定的穩定跟隨行駛場景中檢測到的從過去到現在的2160秒的數據來計算車間時 距THW的平均值Mean_x (n)和標準差Stdev_x (n)。 更具體地說，與"此刻"的情況一樣，利用式(26)和(28)來計算平均值Mean_x (n) 和標準差Stdev_x (n)。這里，數據數目K = 10800，其中"通常"的預定時間為2160秒并且 采樣數目為5Hz 。 在接下來的步驟S428的處理中，利用在步驟S422、 S424和S426中計算出的跟隨 特性值執行駕駛者駕駛診斷。這里，將基于不同時間跨度上獲得的數據的駕駛者跟隨特性 分別進行比較，從而基于兩個跟隨特性的偏離程度來診斷駕駛者的駕駛操作。換句話說，在 如圖25所示的數據結構中，將上層(例如層A)與下層(例如層B)進行比較以執行駕駛診 斷。 首先，在步驟S428中，控制器100計算表示"此刻"的駕駛者的跟隨特性相對于"今 日"的駕駛者的跟隨特性的偏離程度的偏離度。這里，"此刻"相對于"今日"的偏離度表示 "今日"的車間時距THW的分布與"此刻"的車間時距THW的分布之間的差異。為了計算"此 亥lj"相對于"今日"的偏離度，使用"今日"的車間時距THW的分布作為表示長時間段行為分 布的基準分布，并且使用"此刻"的車間時距THW的分布作為表示短時間段行為分布的比較 對象分布。 可以采用如下方法作為偏離度的計算方法在長時間段(例如"今日")行為分布 的"平均值-標準差"的位置(稱為比較值x^)來比較短時間段(例如"此刻")和長時間 段(例如"今日")的分布函數。 為了計算偏離度，在假定車間時距THW為正態分布的情況下使用在步驟S422和 S424中計算出的車間時距THW的平均值Mean—x(n)和標準差Stdev_X(n)來計算概率密度 函數。圖27(a)示出實際計算的車間時距THW的頻率分布和以正態分布近似的車間時距 THW的概率密度分布(以實線表示)。圖27(b)示出它們的累積分布。如圖27(a)和(b) 所示，在假定車間時距THW為正態分布的情況下的分布與實際分布非常一致。 
            
 如圖28(a)和(b)所示，控制器100計算偏離度Distdiff ，該偏離度Distdiff表示在 基于預定值(比較值Xstd)設定的比較對象的區域中，比較對象的短時間段正態分布相對于基準長時間段正態分布的偏離程度。更具體地說，在車間時距THW短于比較值xstd的區域 中比較分布與基準分布之間的差異(圖28(a)中畫陰影線區域的面積和圖28(b)中箭頭的 長度)對應于偏離度Distdiff。圖28(c)和(d)所示的計算方法將在后面描述。 
            
 圖29(a)和(b)示出基于通過公共道路上的實際實驗獲得的結果計算出的概率密 度分布和累積分布。在圖29(a)中，以正態分布近似的車間時距THW的概率密度分布利用 "此刻"的平均值Mean—x(n)和標準差Stdev_X(n)以點劃線示出，以正態分布近似的車間 時距THW的概率密度分布利用"今日"的平均值Mean_X (n)和標準差Stdev_X (n)以實線示 出。在圖29(b)中，"此刻"的累積分布以點劃線示出，"今日"的累積分布以實線示出。在圖 29(a)禾P (b)中，"此刻"的車間時距THW的平均值Mean—x(n) = 1. 22，標準差Stdev_x (n) =0. 80 ;"今日"的車間時距THW的平均值Mean_x (n) = 1. 63，標準差Stdev—x(n) = 1. 00。 
            
 首先，利用基準分布的平均值Mean_X (n)和標準差Stdev_X (n)通過下式(29)來 計算比較值xstd。 xstd = Mean_std_Stdev_std   (式29) 比較值xstd是表示將基準分布和比較分布進行比較的點處車間時距THW的值，所 述點對應于圖28(a)和(b)中虛線所示的位置。 接下來，計算基準分布的比較值x^處的累積分布的值。利用下式(30)計算正態 分布的概率密度函數f(x)，其中平均值由P表示，標準差由o表示(參考圖28(a))。
            
-(式3Q)
            
1
            
'c、 對利用式(30)計算出的概率密度函數f (x)積分以得到如下式(31)表示的累積 分布函數F(x)(參照圖28(a))。
            
(>叫
            
1
            
由yst
            
利用下式(32)計算比較值Xstd中累積分布的概率Fs 表示，基準分布的標準差由c^td表示。
            
Jx)，其中基準分布的平均值 尸
            
,、W
            
1
            
e、 
            
(式32)
            
接下來，計算比較分布的比較值xs
            
血
            
中累積分布的值:
            
xstd中累積分布的概率F。。 (x)，其中比較分布的平均值由y
            
利用下式(33)計算比較值 表示，比較分布的標準差由表示。
            
e、
            
2《
            
CO,H/T
            
(式33) 利用下式(34)計算基準的累積分布的概率F^(x)與比較對象的累積分布的概率
            
31F。。mp (x)之間的差異，作為"此刻"相對于"今日"的偏離度Distdiff 。 
            
 Distdiff = Fcomp(X)-Fstd(x)(式34) 這表明，隨著偏離度Distdiff朝正方向增大，"此亥lJ"的駕駛者的操作偏向車間時距 THW比"今日"的車間時距THW短的方向，S卩，偏向危險方向。這表明，隨著偏離度Distdiff朝 負方向增大，"此刻"的駕駛者的操作偏向車間時距THW比"今日"的車間時距THW長的方 向，即，偏向危險程度低的方向。當駕駛者始終處于具有相同跟隨特性的操作狀態時，偏離 度Dist做f變為零。 在步驟S428中，控制器100還計算"此刻"相對于"通常"的偏離度Distdiff。在該 情況下，使用"通常"的車間時距THW的分布作為表示長時間段行為分布的基準分布，并且 使用"此刻"的車間時距THW的分布作為表示短時間段行為分布的比較對象分布。于是，使 用"通常"的累積分布的概率F^(x)和"此亥lj"的累積分布的概率F，p(x)通過上述式(34) 來計算"此刻"相對于"通常"的偏離度Distdiff 。 這樣，在步驟S428中，控制器100計算"此刻"相對于"今日"的偏離度Distdiff以 及"此刻"相對于"通常"的偏離度Distdiff，然后控制流程轉入步驟S430。在步驟S430中， 與在步驟S428中執行的處理情況相同，控制器100計算"今日"相對于"通常"的偏離度 Distdiff。要注意的是，在這里使用"通常"的車間時距THW的分布作為表示長時間段行為分 布的基準分布，并且使用"今日"的車間時距THW的分布作為表示短時間段行為分布的比較 對象分布。 在步驟S432中，與在步驟S428中執行的處理情況相同，控制器100計算"通常"相 對于"公眾"的偏離度Distdiff。要注意的是，在這里使用"公眾"的車間時距THW的分布作 為表示長時間段行為分布的基準分布，并且使用"通常"的車間時距THW的分布作為表示短 時間段行為分布的比較對象分布。預先設定合適的值作為"公眾"的跟隨特性值的固定值， 即作為車間時距THW的平均值和標準差的固定值。 這樣，在利用多個不同時間跨度上獲得的數據在步驟S420中執行駕駛者駕駛診 斷之后，控制流程轉入步驟S440。要注意的是，為了簡單起見，"此刻"相對于"通常"的偏離 度Distdiff將表示為Dist_la，"此刻"相對于"今日"的偏離度Distdiff將表示為Dist_lb， "今日"相對于"通常"的偏離度Distdiff將表示為Dist_2，"通常"相對于"公眾"的偏離度 Distdiff將表示為Dist_3。 在步驟S440中，控制器100基于步驟S420中的駕駛診斷結果確定是否執行警報 表達處理。這里，控制器100判斷在步驟S428中計算出的"此刻"相對于"通常"的偏離度 Distja、"此刻"相對于"今日"的偏離度Dist_lb以及在步驟S430中計算出的"今日"相 對于"通常"的偏離度Dist_2是否大于用于判斷是否表達警報的閾值(例如0. 30)。當偏 離度Distja、或Distjb、或Dist_2大于閾值時，控制流程轉入步驟S450，從而控制器100 向駕駛者表達警報。在表達警報之后，控制器IOO終止處理。 例如，在"今日"相對于"通常"的偏離度Dist—2大于閾值的情況下，與蜂鳴音一起 從揚聲器130發出語音"您今天的車間距離比您通常情況的車間距離小，請安全駕駛"。語 音信息內容設定為通知駕駛者其當前的車間距離小于通常車間距離，或者鼓勵駕駛者保持 車間距離大于當前車間距離。例如，當"此刻"相對于"通常"的偏離度Dist_la大于閾值 時，與蜂鳴音一起從揚聲器130發出語音"您很著急嗎？請安全駕駛"。要注意的是，實際的
            
32語音信息不限于此。當"此刻"相對于"今日"的偏離度Distjb大于閾值時，也可以發出 預先設定的合適的語音信息。 如果在步驟S440中作出否定判斷并且沒有表達警報，則控制流程轉入步驟S460， 并且控制器100基于步驟S420中的駕駛診斷結果判斷是否執行指示表達處理。這里，控制 器100判斷在步驟S432中計算出的"通常"相對于"公眾"的偏離度Dist_3是否小于用于 判斷是否表達指示(改進建議)的閾值(例如O. 07)。用于判斷是否表達指示的閾值是預先 適當地設定的值，該值位于同一駕駛者的偏離度基本上始終落入的范圍內。上述值"O. 07" 是基于利用真實車輛和15個測試對象進行實驗的結果來設定的。根據實驗結果，針對每個 測試對象計算出的偏離度始終等于或小于0. 07。 如果Dist_3小于閾值，則控制流程轉入步驟S470，并且控制器100向駕駛者表達 指示。在表達指示之后，控制器100終止處理。 例如，控制器100輸出贊揚駕駛者的駕駛操作的顯示和語音，作為指示表達內容。 例如，將"通常"的偏離度Dist_3轉換為分數并顯示出來。更具體地說，在顯示單元180上 顯示通過將偏離度Dist_3的符號顛倒并加50得到的值作為駕駛者的通常駕駛操作的分 數。換句話說，傾向于高危險駕駛的駕駛者得到50分或更低，而安全駕駛的駕駛者得到50 分或更高。要注意的是，該分數是在1至100的范圍內表達的，如果通過轉換偏離度Dist—3 而得到的分數大于IOO，則顯示駕駛者的分數為100分；如果通過轉換偏離度Dist—3而得 到的分數小于O，則顯示駕駛者的分數為0分。 如圖30所示，在顯示單元180上示意性地顯示公眾的車間距離的分布，從而使駕 駛者知道駕駛者"通常"的車間距離與公眾的車間距離之間的比較。圖30示出駕駛者的車 間距離比公眾的車間距離的平均值大兩級，從而向駕駛者提供駕駛者具有比公眾更傾向于 安全的跟隨特性的視覺信息。 另外，通過從揚聲器130發出的語音，控制器100使駕駛者知道駕駛者通常的車間 距離比公眾的車間距離大，因此駕駛者是安全地進行跟隨行駛的優秀駕駛者。例如，可以發 出語音"您正在小心駕駛，繼續保持"。于是，控制器ioo輸出顯示和語音以便使駕駛者知道 駕駛者的跟隨駕駛特性優于公眾駕駛者的跟隨駕駛特性，并且鼓勵駕駛者保持良好的駕駛 操作，或者改進其操作。 要注意的是，盡管顯示和語音的上述實例包括駕駛者所熟悉的"車間距離"的表 述，但是顯示和語音可以包括"車間時距"的表述。只要顯示和語音將駕駛者的操作特性有 效地傳達給駕駛者，從而向駕駛者發出警報以防止駕駛操作處于危險狀態和建議進一步改 進操作，顯示和語音的內容不限于上述實例。 在圖31中示出基于駕駛診斷結果進行顯示的另一個實例。在圖31中，縱軸表示 相對于公眾跟隨特性的駕駛者的個人特性，橫軸表示相對于駕駛者通常跟隨特性的駕駛者 的當前狀態。這里，如前所述，可以使用車間時距THW和車間距離作為跟隨特性。當在步驟 S430中計算出的"今日"相對于"通常"的偏離度大時，標記點M向右移動，即朝向高危險方 向移動。當在步驟S432中計算出的"通常"相對于"公眾"的偏離度大時，標記點M向上移 動，即朝向高危險方向移動。 這樣，在圖31所示的顯示實例中，基于"公眾"的駕駛診斷結果、以及"通常"的診 斷結果，即基于駕駛者個人特性的駕駛診斷結果在由兩條軸線構成的二維圖上繪制出來。
            
33要注意的是，橫軸可以表示"此刻"相對于"今日"或"此刻"相對于"通常"的偏離度。另 外，縱軸和橫軸可以彼此交換地顯示。 此外，如圖31所示，二維圖可以分割成各自具有不同顏色的多個區塊，從而駕駛 者可以容易地得知駕駛者的跟隨特性繪制在哪里。例如，圖31中的右上區塊可以顯示為暗 色，例如暗紅色，左下區塊可以顯示為淺色，例如淺藍色，其間使用色彩層次。 
            
 這樣，在上述第四實施例中，除了根據第一實施例至第三實施例的有益效果之外， 還可以獲得如下操作和有益效果。 檢測駕駛者的安全意識和操作偏好特性作為用于駕駛診斷的指標。更具體地說， 計算本車跟隨前車時的車間時距THW和車間距離。因為車間時距THW表示在本車到達前車 的當前位置之前的時間，因此利用車間時距THW作為表示本車跟隨前車時駕駛者的特性的 指標，可以在跟隨行駛場景中確保準確的駕駛診斷。 
            
 第四實施例的變型 現在說明偏離度Distdiff的另一種計算方法。這里，分別以正態分布來近似長時間 段(例如"今日")的行為分布和短時間段(例如"此刻")的行為分布，從而計算兩個正態 分布不重疊的區域的面積大小作為偏離度Distdiff 。 更具體地說，如圖28(c)和(d)所示，計算在車間時距THW短于基準分布和比較分 布的交點a的區域中比較分布與基準分布之間的差異，S卩比較分布偏離基準分布的區域 面積，作為偏離度Distdiff。 將基準分布的平均值P std和標準差o std以及比較分布的平均值P 。。mp和標準差 o ，p代入式(30)，基準分布的概率密度函數f^(x)和比較分布的概率密度函數f。。mp(x)分 別由下式(35)和(36)表示。
            
、2 、 LW =
            
(式35)
            
〔2o"咖,/ )(式36) 計算式(35)和(36)的聯立方程，分布的頻率在兩個點a和|3 (a < |3 )處一致。
            
為了得到在車間時距THW短于交點a的區域中兩個正態分布不重疊的區域的面積大小，將
            
交點a代入計算基準分布的累積分布函數所用的上式(32)和計算比較分布的累積分布函
            
數所用的上式(33)中。然后，從交點a處比較分布的累積分布的F。。mp(a)中減去基準分
            
布的累積分布的Fstd(a)。 利用下式(37)計算偏離度Distdiff。 _Distdiff = Fc卿(a )-Fstd(a )(式37) 要注意的是，利用下式(38)計算兩個正態分布不重疊的面積Dist，r。 
            
 -Distc。rr = 1—Distdiff (式38) 這樣，可以通過比較具有不同時間范圍的多個數據的分布并且計算偏離度，即這 些分布重疊的面積來執行駕駛診斷。
            
34
            
 第五實施例 現在將說明根據本發明第五實施例的車輛駕駛輔助系統。根據本發明第五實施例 的車輛駕駛輔助系統的基本結構與圖21所示第四實施例的車輛駕駛輔助系統的基本結構 相同。因此，下面將主要說明與上述第四實施例的不同點。 根據第五實施例的車輛駕駛輔助系統1通過如下方式來執行駕駛者駕駛診斷 即，在諸如一 日的時間和場所等行駛狀態一致的情況下將過去行駛數據與現在行駛數據進 行比較。 現在將參考圖32詳細說明根據第五實施例的車輛駕駛輔助系統1的操作。圖32 是示出第五實施例中的控制器100執行的駕駛輔助控制程序的處理流程的流程圖。該處理 以恒定間隔連續執行，例如每50毫秒執行一次。 首先，在步驟S500中，控制器100獲得由車速傳感器30檢測到的車速V、由激光雷 達10檢測到的本車與前車之間的車間距離D和相對車速Vr，作為車輛行駛狀態。在步驟 S502中，控制器100獲得由制動踏板行程傳感器60檢測到的制動踏板操作量、以及轉向信 號開關65檢測到的轉向信號桿被操作與否，作為駕駛者的操作狀態。在步驟S503中，為了 確定后面描述的車輛交通場景，控制器100計算本車與前車之間的接觸時間TTC和車間時 距麗。 在步驟S504中，控制器100確定行駛位置。在步驟S506中，控制器100記錄當前 時間。然后，在步驟S508中，控制器100基于步驟S504和S506中的標記結果存儲用于執 行駕駛者駕駛診斷的數據。在數據儲存之前的處理與第四實施例基本相同。然而，控制器 100在判斷行駛歷史之后確定交通場景。 在接下來的步驟S510中，控制器100判斷在步驟S508中所生成的交通道路數據 庫中是否存在車輛現在正在行駛的道路的數據庫。換句話說，控制器100判斷車輛是否已 經行駛過車輛現在正在行駛的道路，因此是否已經存儲有與對應于車輛當前位置的空間位 置和范圍一致的過去數據。如果存在這樣的數據庫，則控制流程轉入步驟S515，如果不存在 這樣的數據庫，則控制器100終止處理。 在步驟S515中，確定車輛交通場景。當上述條件(a)至(f)都滿足時，控制器100 確定車輛交通場景為穩定跟隨行駛場景，并且控制器100的控制流程轉入步驟S520，以執 行駕駛診斷。另一方面，在條件(a)至(f)中的任一條沒有滿足的情況下，控制器100確定 車輛交通場景不對應于特定交通場景，不執行駕駛診斷，并且終止處理。 
            
 在接下來的步驟S520中，使用在步驟S508中存儲的數據執行駕駛者駕駛診斷。駕 駛診斷是基于在相同行駛狀態，即相同空間位置和范圍中本車穩定跟隨前車的交通場景下 的駕駛者駕駛特性來執行的。本車穩定跟隨前車時的駕駛特性例如包括本車和前車的車間 時距THW、車間時距THW的倒數、車間距離、車間距離的倒數等。在第五實施例中，以使用車 間時距THW的情況為例進行說明。 圖33示出第五實施例中的車輛駕駛輔助系統1的數據結構。層A表示相對較短 時間段"此亥lj"的數據量，"此刻"表示駕駛者當前的操作狀態。層B表示"今日"的數據量， "今日"表示駕駛者今日的操作狀態并且比"此刻"更長。層C表示"通常"的數據量，"通 常"表示駕駛者通常的操作狀態并且比"今日"更長，即表示個人特性。層D表示"公眾"的 駕駛特性的數據量，"公眾"的駕駛特性用于將每個駕駛者的操作與一般駕駛者的操作進行
            
35比較并且用于診斷每個駕駛者的操作。 層越靠下則數據量越大。各個層中所包含的數據的數目對應于在計算"此刻"、"今 日"和"通常"的車間時距THW的平均值時所用的樣本的數目。圖33所示的數據結構是通
            
過改變樣本數目來實現的。通過在第四實施例中描述的實時計算來不斷地更新各個層中所
            
包含的數據的值。 在第五實施例中，存儲沿著相同道路的過去行駛跟隨特性的數據，并且控制器100 將前次行駛數據、或過去行駛的全部數據與本次數據進行比較，從而確定"此刻"和"今日" 的駕駛者駕駛操作。下面參考圖34詳細說明在步驟S520中執行的駕駛診斷處理。 
            
 在步驟S522中，為了執行駕駛者"此刻"的駕駛診斷，控制器100利用上述式(26) 和(28)計算"此刻"的駕駛者的跟隨特性值，即，在定義"此刻"的預定時間段內車間時距 THW的平均值Mean_X (n)和標準差Stdev_X (n)。在步驟S 524中，為了執行駕駛者"今日" 的駕駛診斷，控制器100利用上述式(26)和(28)計算"今日"的駕駛者的跟隨特性值，即， 在定義"今日"的預定時間段內車間時距THW的平均值Mean_X (n)和標準差Stdev_X (n)。 
            
 在步驟S526中，控制器100讀取作為用于將現在的跟隨特性與過去的跟隨特性進 行比較的基準的過去數據。這里，從數據庫中讀取在沿著相同道路的前次行駛中的跟隨特 性值的數據，更具體地說，即車間時距THW的平均值Mean_X (n)和標準差Stdev_X (n)。 
            
 在接下來的步驟S528和S530的處理中，利用在步驟S522和S524中計算出的跟 隨特性值執行駕駛者駕駛診斷。這里，將現在的駕駛者跟隨特性值與基于沿著相同道路的 前次行駛中獲得的數據的駕駛者跟隨特性值進行比較，從而控制器100基于上述跟隨特性 的偏離程度來診斷駕駛者的駕駛操作。換句話說，在如圖33所示的數據結構中，例如將本 次的層A與前次的層A進行比較以執行駕駛診斷。 首先，在步驟S528中，控制器100計算表示本次的"此刻"的駕駛者的跟隨特性相 對于前次行駛的"此刻"的駕駛者的跟隨特性的偏離程度的偏離度。這里，本次的"此刻"相 對于前次行駛的"此刻"的偏離度表示前次行駛的"此刻"的車間時距THW的分布與本次的 "此刻"的車間時距THW的分布之間的差異。使用前次行駛的"此刻"的車間時距THW的分 布作為基準分布，并且使用本次的"此刻"的車間時距THW的分布作為比較對象分布。 
            
 更具體地說，控制器100利用在第四實施例中說明的如圖28(a)和(b)中所示的 計算方法或如圖28(c)和(d)中所示的計算方法通過上述式(34)或(37)來計算本次的 "此刻"相對于前次行駛的"此亥lj"的偏離度Distdiff 。 在步驟S530中，控制器100計算表示本次的"今日"相對于前次行駛的"今日"的 偏離度Distdiff 。要注意的是，這里，使用沿著相同道路的前次行駛的"今日"的車間時距THW 的分布作為基準分布，并且使用本次的"今日"的車間時距THW的分布作為比較對象分布。 
            
 這樣，在控制器100利用沿著相同道路的過去的行駛數據與本次的行駛數據執行 駕駛者駕駛診斷之后，控制流程轉入步驟S540。要注意的是，為了簡單起見，本次的"此刻" 相對于前次行駛的"此刻"的偏離度Distdiff將表示為Dist_10，本次的"今日"相對于前次 行駛的"今日"的偏離度Dist附f將表示為Dist_20。 在步驟S540中，控制器100基于步驟S520中的駕駛診斷結果確定是否執行警報 表達處理。這里，控制器100判斷在步驟S528中計算出的本次的"此刻"相對于前次行駛 的"此刻"的偏離度DistJO、或在步驟S530中計算出的本次的"今日"相對于前次行駛的
            
36"今日"的偏離度Dist—20是否大于表達警報的閾值(例如0.30)。當偏離度DistJO、或 Dist—20大于閾值時，控制流程轉入步驟S550，從而控制器100向駕駛者表達警報。在表達 警報之后，控制器100終止處理。 例如，在本次的"今日"相對于前次行駛的"今日"的偏離度Dist 20大于閾值的情 況下，與蜂鳴音一起從揚聲器130發出語音"您今天的車間距離比您通常情況的車間距離 小，請安全駕駛"。語音信息內容設定為通知駕駛者其當前的車間距離小于前次車間距離， 或者鼓勵駕駛者保持車間距離大于當前車間距離。要注意的是，語音信息內容可以隨情況 而變化，即，本次的"今日"相對于前次的"今日"的偏離度Dist—20大于閾值的情況、本次 的"此刻"相對于前次的"此刻"的偏離度Dist_10大于閾值的情況、以及偏離度Dist_10和 Dist_20均大于閾值的情況。 另外，如圖35所示，可以在顯示單元180上向駕駛者顯示當前車間距離的趨勢作 為視覺信息。在圖35所示的實例中，示意性顯示基準分布(例如前次行駛的車間距離的分 布、公眾的車間距離的分布等)，從而使駕駛者知道駕駛者本次的車間距離與公眾的車間距 離之間的比較。圖35示出駕駛者的車間距離比基準分布的平均值小兩級，從而向駕駛者提 供駕駛者現在的車間距離小的視覺信息。 如果在步驟S540中作出否定判斷并且沒有表達警報，則控制流程轉入步驟S560， 并且控制器100基于步驟S520中的駕駛診斷結果判斷是否執行指示表達處理。這里，控制 器100判斷在步驟S528中計算出的本次的"此刻"相對于前次的"此刻"的偏離度Dist_10、 或在步驟S530中計算出的本次的"今日"相對于前次的"今日"的偏離度Dist_20是否為 負值。 如果DistJO或Dist—20為負值并且本次的駕駛者駕駛操作相對于前次而言已經 有所改進，則控制流程轉入步驟S570，并且控制器100向駕駛者表達指示。在表達指示之 后，控制器100終止處理。例如，控制器100輸出贊揚駕駛者的駕駛操作的顯示和語音，作 為指示表達內容。例如，發出語音"您正在小心駕駛，繼續保持"。 要注意的是，盡管顯示和語音的上述實例包括駕駛者所熟悉的"車間距離"的表 述，但是顯示和語音可以包括"車間時距"的表述。此外，可以構造成輸出與第四實施例中 相同的顯示和語音。 在第五實施例中，控制器100在車輛沿著相同道路行駛的情況下執行駕駛者駕駛
            
診斷。換句話說，控制器ioo對行駛狀態判斷在駕駛者的駕駛操作方面空間范圍是否一致。
            
控制器100可以對行駛狀態判斷在駕駛者的駕駛操作方面時間范圍，例如行駛的時間段等 是否一致。此外，控制器IOO可以對行駛狀態判斷駕駛操作的空間范圍和時間范圍是否一 致，例如該車輛是否正在相同時間段沿著相同道路行駛。 這樣，在第五實施例中，檢測駕駛者的安全意識和操作偏好特性作為用于駕駛診 斷的指標。更具體地說，計算本車跟隨前車時的車間時距THW和車間距離。因為車間時距 THW表示在本車到達前車的當前位置之前的時間，因此利用車間時距THW作為表示本車跟 隨前車時駕駛者的特性的指標，可以在跟隨行駛場景中確保準確的駕駛診斷。 
            
 第五實施例的變型 可以使用當車輛在過去沿著相同道路行駛時計算/存儲的多項數據作為過去跟 隨特性，過去的跟隨特性用作與現在的跟隨特性進行比較的基準。更具體地說，讀取并使用存儲在數據庫中的沿著相同道路行駛的所有過去的跟隨特性值的數據。 當處理多項跟隨特性值的數據時，用它們的代表值代替這些數據。例如，如果使用 車間時距THW的平均值Mean_X (n)和標準差Stdev_X (n)作為跟隨特性值，使用加法原理計 算其代表值。例如，在使用在過去獲得的兩對數據的情況下，Nji^， 0l2)和N2(i^， 。22)的 代表值是Nji^+i^， c^2+o/)，其中分布由N表示，平均值由表示，標準差由o表示。 
            
 第六實施例 現在將說明根據本發明第六實施例的車輛駕駛輔助系統。根據本發明第六實施例 的車輛駕駛輔助系統的基本結構與圖21所示第四實施例的車輛駕駛輔助系統的基本結構 相同。因此，下面將主要說明與上述第四實施例的不同點。 與根據第四實施例的車輛駕駛輔助系統的情況一樣，根據第六實施例的車輛駕駛 輔助系統1計算本車跟隨前車時的駕駛者的跟隨特性作為概率密度函數。控制器100通過 計算表示在不同時間跨度上獲得的多個概率密度分布中的差異的偏離度Distdiff來執行駕
            
駛診斷。這里，在第六實施例中，控制器ioo使用在本車跟隨前車時的車輛行駛狀態的數據
            
和駕駛者操作狀態的數據來遞歸地計算表示跟隨特性的概率密度函數。 現在將參考圖36詳細說明根據第六實施例的車輛駕駛輔助系統1的操作。圖36
            
是示出第六實施例中的控制器100執行的駕駛輔助控制處理的流程的流程圖。該處理以恒
            
定間隔連續執行，例如每50毫秒執行一次。因為在步驟S600至S616中執行的處理與在圖
            
3所示流程圖的步驟S400和S416中執行的處理相同，因此省略其說明。 在步驟S620中，使用在步驟S616中存儲的數據執行駕駛者駕駛診斷。駕駛診斷
            
是基于在本車穩定跟隨前車的交通場景下的駕駛者駕駛特性來執行的。本車穩定跟隨前車
            
時的駕駛特性例如包括本車和前車的車間時距THW、車間時距THW的倒數、車間距離、車間
            
距離的倒數等。在第六實施例中，以使用車間時距THW的情況為例進行說明。 車輛駕駛輔助系統1的數據結構與圖25所示的第四實施例的車輛駕駛輔助系統
            
的數據結構相同。層A表示相對較短時間段"此刻"的數據量，"此刻"表示駕駛者當前的操
            
作狀態。層B表示"今日"的數據量，"今日"表示駕駛者今日的操作狀態并且比"此刻"更
            
長。層C表示"通常"的數據量，"通常"表示駕駛者通常的操作狀態并且比"今日"更長，即
            
表示個人特性。層D表示"公眾"的駕駛特性的數據量，"公眾"的駕駛特性用于將每個駕駛
            
者的操作與一般駕駛者的操作進行比較并且用于診斷每個駕駛者的操作。 層越靠下則數據量越大。各個層中所包含的數據的數目對應于在計算"此刻"、"今
            
日"和"通常"的車間時距THW的平均值時所用的樣本的數目。圖25所示的數據結構是通
            
過改變樣本數目來實現的。通過下面描述的實時計算來不斷地更新各個層中所包含的數據的值。 在駕駛診斷處理中，控制器100使用層A至層D中各層的數據來檢測不同時間跨 度上的駕駛者操作，即"此刻"、"今日"和"通常"的駕駛者操作。下面將參考圖37詳細說 明在步驟S620中執行的駕駛診斷處理。 在步驟S622中，控制器100計算"此刻"的駕駛者的跟隨特性值，從而執行駕駛者 "此刻"的駕駛診斷。控制器100計算在定義"此刻"的預定時間段內車間時距THW的分布 作為駕駛者的跟隨特性值。這里，定義"此刻"的預定時間段(時間窗)為例如60秒，并且 利用在步驟S610中確定的穩定跟隨行駛場景中檢測到的從過去到現在的60秒的數據來計算車間時距THW的分布。 更具體地說，為了計算車間時距THW的分布，控制器100遞歸地計算在定義"此刻"
            
的預定時間段內車間時距THW的概率密度。為此，首先，如圖38所示，準備多個數據倉來放
            
置車間時距THW的數據。共總準備21個數據倉(陣列)，從THW = 0. 2到THW = 4以0. 2的
            
間隔設定每個數據倉。在圖38所示的實例中，設定將從O. 0到0. 1的THW數據放入最左邊的
            
數據倉THWO. 0 (Bin_l)，將從0. 1到0. 3的THW數據放入左邊第二個數據倉THWO. 2 (Bin_2)。 接下來，將預定值放入從Bin_l至Bin_21的每個數據倉中作為初始值。 預定值設定為使放入所有數據倉的預定值的總和等于1。例如，如圖39(a)所示，
            
預定值可以設定為將相同的值(1/21)放入從BinJ至Bin—21的每個數據倉中(=1/數
            
據倉的總數目)。但是，在車間時距THW表現出在中間具有某一值的鐘形分布的情況下，如
            
圖39(b)所示，優選地指定前次計算的分布作為預定值。換句話說，將前次計算的分布的概
            
率密度指定為從BinJ至Bin—21的每個數據倉的初始值。這使得能夠更準確地計算分布。
            
要注意的是，在39(a)和(b)中，橫軸表示車間時距THW，縱軸表示概率密度。 如上所述，定義"此刻"的預定時間段(時間窗)為例如60秒。在設定的時間窗
            
中的數據的數目由N表示。 接下來，實時計算概率密度。 每次獲得車間時距THW的新數據時，控制器100判斷新車間時距THW對應于哪個
            
數據倉。在放入新數據的數據倉與未放入新數據的數據倉之間的概率密度的計算方法存在
            
差異。使用下式(39)計算放入新數據的數據倉的概率密度Bin—x(n)。 Bin_x (n) = {Bin_x (n_l) +綱+ (1+1/N)(式39) 使用下式(40)計算未放入新數據的數據倉的概率密度Bin_X(n)。 Bin_x (n) = {Bin_x (n_l)} + (1+1/N)(式40) 這樣，實時計算"此刻"的車間時距THW的概率密度，從而得到與實際分布非常一 致的車間時距THW的分布。圖40示出車間時距THW的分布的一個實例。圖40中示出的分 布的最頻值出現在Bin_5處。要注意的是，為了簡單起見，圖中只示出從Bin_l至Bin_10 共10個數據倉。 在步驟S624中，為了執行駕駛者"今日"的駕駛診斷，控制器100計算"今日"的 駕駛者的跟隨特性值，即，在定義"今日"的預定時間段(時間窗)內車間時距THW的分布。 這里，定義"今日"的預定時間段(時間窗)為例如360秒，并且與上述"此刻"的情況一樣， 利用在步驟S610中確定的穩定跟隨行駛場景中檢測到的從過去到現在的360秒的數據來 計算車間時距THW的分布。 在步驟S626中，為了執行駕駛者"通常"的駕駛診斷，控制器100計算"通常"的駕 駛者的跟隨特性值，即，在定義"通常"的預定時間段(時間窗)內車間時距THW的分布。這 里，定義"通常"的預定時間段(時間窗)為例如2160秒，并且與上述"此亥lj"的情況一樣， 控制器100利用在步驟S610中確定的穩定跟隨行駛場景中檢測到的從過去到現在的2160 秒的數據來計算車間時距THW的分布。 在接下來的步驟S628的處理中，將在步驟S622、 S624和S626中計算出的基于在 不同時間跨度上獲得的數據的駕駛者跟隨特性分布進行比較，從而控制器100基于兩個跟 隨特性的偏離程度來診斷駕駛者的駕駛操作。換句話說，在如圖25所示的數據結構中，將上層(例如層A)與下層(例如層B)進行比較以執行駕駛診斷。 首先，在步驟S628中，控制器100計算表示"此刻"的駕駛者的跟隨特性相對于"今 日"的駕駛者的跟隨特性的偏離程度的偏離度。這里，"此刻"相對于"今日"的偏離度表示 "今日"的車間時距THW的分布與"此亥lj"的車間時距THW的分布之間的差異。 
            
 分別計算作為基準分布的"今日"的車間時距THW的分布的最頻值和作為比較對 象分布的"此刻"的車間時距THW的分布的最頻值。然后，控制器100計算在車間時距THW 比車間時距THW的每個最頻值短的一側，即在更危險方向上分布的車間時距THW的概率。分 布利用下式(41)和(42)計算更危險側的基準分布的概率F^與比較分布的概率F。。mp。
            
闊& =(式41) F 二^ 〖X)(式42) 利用下式(43)計算"此刻"相對于"今日"的偏離度Distdiff 。 
            
 Distdiff = F,-Fstd   (式43) 這表明，隨著偏離度Distdiff朝正方向增大，"此亥lJ"的駕駛者的操作偏向車間時距 THW比"今日"的車間時距THW短的方向，S卩，偏向危險方向。這表明，隨著偏離度Distdiff朝 負方向增大，"此刻"的駕駛者的操作偏向車間時距THW比"今日"的車間時距THW長的方 向，即，偏向危險程度低的方向。當駕駛者始終處于具有相同跟隨特性的操作狀態時，偏離 度Dist做f變為零。 在步驟S628中，控制器100還計算"此刻"相對于"通常"的偏離度Distdiff。在該 情況下，使用"通常"的車間時距THW的分布作為表示長時間段行為分布的基準分布，并且 使用"此刻"的車間時距THW的分布作為表示短時間段行為分布的比較對象分布。于是，控 制器100使用更危險側的"通常"的概率Fstd和"此刻"的概率F。。mp通過上述式(43)來計 算"此刻"相對于"通常"的偏離度Distdiff 。 這樣，在步驟S628中，控制器100計算"此刻"相對于"今日"的偏離度Dist做f，然 后控制流程轉入步驟S630。在步驟S630中，與在步驟S628中執行的處理情況相同，控制 器100計算"今日"相對于"通常"的偏離度Distdiff。要注意的是，在這里使用"通常"的車 間時距THW的分布作為基準分布，并且使用"今日"的車間時距THW的分布作為比較對象分 布。 在步驟S632中，與在步驟S628中執行的處理情況相同，控制器100計算"通常"相 對于"公眾"的偏離度Distdiff。要注意的是，在這里使用"公眾"的車間時距THW的分布作 為基準分布，并且使用"通常"的車間時距THW的分布作為比較對象分布。預先設定合適的 值作為"公眾"的跟隨特性值的固定值，即比最頻值更危險的一側的概率Fstd的固定值。 
            
 這樣，在利用多個不同時間跨度上獲得的數據在步驟S620中執行駕駛者駕駛診
            
40斷之后，控制流程轉入步驟S640。要注意的是，為了簡單起見，"此刻"相對于"通常"的偏離 度Distdiff將表示為Dist_la，"此刻"相對于"今日"的偏離度Distdiff將表示為Dist_lb， "今日"相對于"通常"的偏離度Distdiff將表示為Dist_2，"通常"相對于"公眾"的偏離度 Distdiff將表示為Dist_3。 在步驟S640中，控制器100基于步驟S620中的駕駛診斷結果確定是否執行警報 表達處理。這里，控制器100判斷在步驟S628中計算出的"此刻"相對于"通常"的偏離度 Distja、"此刻"相對于"今日"的偏離度Dist_lb以及在步驟S630中計算出的"今日"相 對于"通常"的偏離度Dist—2是否大于用于判斷是否表達警報的閾值(例如0.30)。當偏 離度Distja、或Distjb、或Dist_2大于閾值時，控制流程轉入步驟S650，從而控制器100 向駕駛者表達警報。向駕駛者表達的警報內容與上述第四實施例中的相同。在表達警報之 后，控制器IOO終止處理。 如果在步驟S640中作出否定判斷并且沒有表達警報，則控制流程轉入步驟S660， 并且控制器100基于步驟S620中的駕駛診斷結果判斷是否執行指示表達處理。這里，控制 器100判斷在步驟S632中計算出的"通常"相對于"公眾"的偏離度Dist 3是否小于表達 指示(改進建議)的閾值(例如0. 07)。表達指示(改進建議)的閾值是預先適當地設定 的值，該值位于同一駕駛者的偏離度基本上始終落入的范圍內。 如果Dist_3小于閾值，則控制流程轉入步驟S670，并且控制器100向駕駛者表達 指示。向駕駛者表達的指示內容與上述第一實施例中的相同。在表達指示之后，控制器ioo 終止處理。 這樣，在上述第六實施例中，檢測駕駛者的安全意識和操作偏好特性作為用于駕 駛診斷的指標。更具體地說，計算本車跟隨前車時本車與前車的車間時距THW。因為車間時 距THW表示在本車到達前車的當前位置之前的時間，因此利用車間時距THW作為表示本車 跟隨前車時駕駛者的特性的指標，可以在跟隨行駛場景中確保準確的駕駛診斷。 
            
 第七實施例 現在將說明根據本發明第七實施例的車輛駕駛輔助系統。圖41是示出根據本發 明第七實施例的車輛駕駛輔助系統6的結構的控制圖。在圖41中，與圖1所示第一實施例 中的單元具有相同功能的單元將被分配相同的附圖標記，并且省略其說明。因此，下面將主
            
要說明與第一實施例的不同點。 根據第七實施例的車輛駕駛輔助系統6包括激光雷達10、前方照相機15、車速傳 感器30、加速度傳感器35、導航系統50、加速踏板行程傳感器55、控制器400、揚聲器130以 及顯示單元180等。 前方照相機15是安裝在前車窗頂部的小型CCD照相機、CMOS照相機等，檢測前方 的交通狀況作為圖像。控制器400對從前方照相機15接收到的圖像信號進行圖像處理，并 且檢測車輛前方區域中的車道標線等。要注意的是，前方照相機15檢測的區域為相對于車 輛縱向中心線水平地大約士30度的范圍，該區域中所包含的前方道路風景被拍攝為圖像。 加速度傳感器35為檢測車輛縱向加速度并且將檢測到的縱向加速度輸出到控制器400的 傳感器。 在第七實施例中，控制器400檢測車輛起動時的駕駛特性并且利用檢測到的駕駛 特性作為指標執行駕駛診斷。
            
 現在將參考圖42詳細說明根據第七實施例的車輛駕駛輔助系統6的操作。圖42 是示出第七實施例中的控制器400執行的駕駛輔助控制處理的流程的流程圖。該處理以恒 定間隔連續執行，例如每5毫秒執行一次。 首先，在步驟S700中檢測車輛行駛狀態。這里，控制器400獲得由車速傳感器30 檢測到的車速V、由激光雷達10檢測到的前車存在與否、以及由加速度傳感器35檢測到的 縱向加速度xg，作為車輛行駛狀態。將縱向加速度xg除以9.8m/s2來計算G值。另外，對 縱向加速度xg進行時間微分來計算加加速度值。縱向加速度xg和加加速度值是表示在車 輛起動時的乘坐質量和不適感的主要指標。 在步驟S705中，檢測駕駛者的操作狀態。這里，控制器400獲得由加速踏板行程 傳感器55檢測到的加速踏板操作量作為駕駛者的操作狀態。另外，對加速踏板操作量進行 時間微分來計算加速踏板操作速度。 在步驟S706中，獲得車輛現在所處的道路狀態。更具體地說，控制器400利用由
            
導航系統50和前方照相機15得到的圖像獲得車輛現在所處的道路形狀。 在步驟S710中，確定車輛交通場景。通過對車輛行駛狀態和駕駛者操作狀態施加
            
限制條件，可以提高駕駛診斷的準確性，并且在響應駕駛診斷結果向駕駛者提高信息時，為
            
了減小駕駛者的不適感，確定車輛交通場景，從而僅僅在特定的交通場景中執行駕駛診斷。
            
更具體地說，僅僅在本車從停止狀態起動進入前方無障礙物狀態的交通場景中執行駕駛診斷。 單獨起動的交通場景的條件的實例如下 
            
  (a)在激光雷達10的檢測區域中不存在前車； 
            
 (b)車輛現在所處的道路基本上是直道(R > 800m); (c)車輛剛剛從停止狀態起動(車速為Okm/h)(例如起動后10秒以內)。 
            
 當條件(a)至(c)都滿足時，控制器400確定車輛交通場景為車輛單獨起動的單 獨起動交通場景，并且控制器400的控制流程轉入步驟S712，以便控制器400執行駕駛診 斷。另一方面，在條件(a)至(c)中的任一條沒有滿足的情況下，控制器400確定車輛交通 場景不對應于特定交通場景，不執行駕駛診斷，并且終止處理。 在步驟S712中，確定行駛位置。在步驟S714中，記錄當前時間。在步驟S715中， 控制器400計算車輛從停止狀態起動之后10秒以內的起動加速特性指標。起動加速特性 指標例如包括縱向加速度xg、G值、加加速度值、加速踏板操作量、加速踏板操作速度等。這 里，以使用縱向加速度xg的情況為例進行說明。 在步驟S716中，控制器400基于步驟S712和S714中的標記結果存儲用于執行駕 駛者駕駛診斷的數據。這里，例如，當前時間，即車輛在該鏈段中行駛的時間、行駛距離、該 鏈段中的起動加速特性指標、在該鏈段中行駛的次數等寫入到每個鏈段ID的結構中，從而 生成交通道路數據庫。 在接下來的步驟S720中，使用在步驟S716中存儲的數據執行駕駛者駕駛診斷。駕 駛診斷是基于在單獨起動交通場景下的加速特性來執行的。在駕駛診斷處理中，使用圖4 所示數據結構的層A至層D中各層的數據來確定不同時間跨度上的駕駛者操作，S卩"此刻"、 "今日"和"通常"的駕駛者操作。下面將參考圖43詳細說明在步驟S720中執行的駕駛診 斷處理。
            
 在步驟S722中，計算"此刻"的駕駛者的加速特性值，從而執行駕駛者"此刻"的 駕駛診斷。控制器400計算在定義"此刻"的預定時間段內縱向加速度xg的平均值Mean— x(n)和標準差Stdev—x(n)，作為駕駛者的加速特性值。這里，定義"此刻"的預定時間段為 例如最近的3次起動，并且利用在最近的3次起動中檢測到的數據(數據數目1( = 3)來計 算縱向加速度xg的平均值Mean_x (n)和標準差Stdev_X (n)。與第一實施例中的情況一樣， 分別利用式(5)和式(7)來計算平均值Mean—x(n)和標準差Stdev_X(n)。 
            
 在步驟S724中，為了執行駕駛者"今日"的駕駛診斷，控制器400計算"今日"的駕 駛者的加速特性值，即，在定義"今日"的預定時間段內縱向加速度xg的平均值Mean—x(n) 和標準差StdeV_X(n)。這里，定義"今日"的預定時間段為例如最近的18次起動，并且利 用在最近的18次起動中檢測到的數據(數據數目1(= 18)來計算縱向加速度xg的平均值 Mean_x (n)和標準差Stdev_x (n)。 在步驟S726中，為了執行駕駛者"通常"的駕駛診斷，控制器400計算"通常"的駕 駛者的加速特性值，即，在定義"通常"的預定時間段內縱向加速度xg的平均值Mean—x(n) 和標準差Stdev_X (n)。這里，定義"通常"的預定時間段為例如最近的108次起動，并且利 用在最近的108次起動中檢測到的數據(數據數目1(= 108)來計算縱向加速度xg的平均 值Mean_x (n)和標準差Stdev_x (n)。 更具體地說，與"此刻"的情況一樣，利用式(5)和(7)來計算平均值Mean_x (n)和 標準差Stdev_x (n)。 在接下來的步驟S728的處理中，利用在步驟S722、 S724和S726中計算出的加速 特性值執行駕駛者駕駛診斷。這里，將基于不同時間跨度上獲得的數據的駕駛者駕駛特性 分別進行比較，從而基于兩個駕駛特性的偏離程度來診斷駕駛者的駕駛操作。換句話說，在 如圖4所示的數據結構中，將上層(例如層A)與下層(例如層B)進行比較以執行駕駛診 斷。 首先，在步驟S728中，控制器400計算表示"此亥『的駕駛者的駕駛特性相對于"今 日"的駕駛者的駕駛特性的偏離程度的偏離度。這里，"此刻"相對于"今日"的偏離度表示 "今日"的縱向加速度xg的分布與"此亥IJ"的縱向加速度xg的分布之間的差異。為了計算 "此刻"相對于"今日"的偏離度，使用"今日"的縱向加速度xg的分布作為表示長時間段行 為分布的基準分布，并且使用"此刻"的縱向加速度xg的分布作為表示短時間段行為分布 的比較對象分布。這里，與第一實施例的情況一樣，使用上述式(13)或式(16)來計算偏離 度Dist做f。 這樣，在步驟S728中，控制器400計算"此刻"相對于"今日"的偏離度Distdiff以 及"此刻"相對于"通常"的偏離度Distdiff，然后控制流程轉入步驟S730。在步驟S730中， 與在步驟S728中執行的處理情況相同，控制器400計算"今日"相對于"通常"的偏離度 Distdiff。要注意的是，在這里使用"通常"的縱向加速度xg的分布作為表示長時間段行為 分布的基準分布，并且使用"今日"的縱向加速度xg的分布作為表示短時間段行為分布的 比較對象分布。 在步驟S732中，與在步驟S728中執行的處理情況相同，計算"通常"相對于"公眾" 的偏離度Distdiff。要注意的是，在這里使用"公眾"的縱向加速度xg的分布作為表示長時 間段行為分布的基準分布，并且使用"通常"的縱向加速度xg的分布作為表示短時間段行為分布的比較對象分布。預先設定合適的值作為"公眾"的加速特性值的固定值，即作為單 獨起動時的縱向加速度xg的平均值和標準差的固定值。 在步驟S733中，將過去檢測到的"今日"的起動加速特性與本次檢測到的"今日" 的起動加速特性進行比較來計算"此刻"相對于"過去"的偏離度Distdiff。更具體地說，使 用在最近時間段(例如昨天)檢測到的"今日"的加速度xg的分布作為表示長時間段行為 分布的基準分布，使用本次檢測到的"今日"的加速度xg的分布作為表示短時間段行為分 布的比較對象分布，并且使用上述式(13)或式(16)來計算偏離度Distdiff。 
            
 這樣，在利用多個不同時間跨度上獲得的數據在步驟S720中執行駕駛者駕駛診 斷之后，控制流程轉入步驟S740。要注意的是，為了簡單起見，"此刻"相對于"今日"的偏 離度Distdiff將表示為Dist_l，"今日"相對于"通常"的偏離度Distdiff將表示為Dist_2， "通常"相對于"公眾"的偏離度Distdiff將表示為Dist_3，"本次今日"相對于"過去今日" 的偏離度Distdiff將表示為Dist_4。 在步驟S740中，控制器400基于步驟S720中的駕駛診斷結果確定是否執行警報 表達處理。這里，控制器400判斷在步驟S728中計算出的"此刻"相對于"今日"的偏離度 Dist_l，在步驟S730中計算出的"今日"相對于"通常"的偏離度Dist_2，或者在步驟S733 中計算出的"本次今日"相對于"過去今日"的偏離度Dist_4是否大于用于判斷是否表達 警報的閾值(例如O. 30)。當偏離度DistJ、或Dist—2、或Dist—4大于閾值時，控制流程轉 入步驟S750，從而控制器400向駕駛者表達警報。在表達警報之后，控制器400終止處理。 
            
 圖44示出以視覺信息表達警報的顯示的一個實例。該顯示使得能夠將今日的起 動加速度的趨勢(獲得的中等時間段的數據結果)與通常的起動加速度的趨勢(獲得的長 時間段的數據結果)進行比較。圖44示出今日的加速度趨向于高于通常的加速度。 
            
 在以聲音信息執行警報表達的情況下，根據偏離度從揚聲器130輸出聲音信息。 例如，在"今日"相對于"通常"的偏離度Dist_2大于閾值的情況下，輸出語音"起動加速度 高于通常"。在"此刻"相對于"今日"的偏離度Dist_l大于閾值的情況下，輸出語音"起動 加速度高"。在"本次今日"相對于"過去今日"的偏離度Dist—4大于閾值的情況下，輸出語 音"起動加速度高于過去"。 如果在步驟S740中作出否定判斷并且沒有表達警報，則控制流程轉入步驟S760， 并且控制器400基于步驟S720中的駕駛診斷結果判斷是否執行指示表達處理。這里，判斷 在步驟S732中計算出的"通常"相對于"公眾"的偏離度Dist_3是否小于用于判斷是否表 達指示(改進建議)的閾值(例如0. 07)。 如果Dist_3小于閾值，則控制流程轉入步驟S770，并且控制器400向駕駛者表達 指示(改進建議)。在表達指示之后，控制器400終止處理。圖45示出以視覺信息表達指 示的顯示的一個實例。該顯示使得能夠將駕駛者通常的起動加速度與公眾的起動加速度進 行比較。圖45示出駕駛者的起動加速度低于公眾的起動加速度。另外，可以將"通常"的 偏離度Dist_3轉換為分數并顯示出來。更具體地說，在顯示單元180上顯示通過將偏離度 Dist_3的符號顛倒并加50得到的值作為駕駛者的通常駕駛操作的分數。 
            
 在以聲音信息執行指示表達的情況下，例如可以輸出語音"分析結果表明您的起 動加速度低于公眾的起動加速度"，從而通知駕駛者其傾向于習慣地以低的車速起動并且 贊揚駕駛者的駕駛操作。另外，可以使用如圖9所示的二維圖顯示駕駛診斷結果。
            
 這樣，在上述第七實施例中，除了根據第一實施例至第六實施例的有益效果之外， 還可以獲得如下操作和有益效果。 檢測駕駛者的安全意識和操作偏好特性作為用于駕駛診斷的指標。更具體地說， 因為控制器400使用車輛起動時的縱向加速度xg的最大值，因此可以在不存在前車的情況 下在車輛起動時執行準確的駕駛診斷。 
            
 第八實施例 現在將說明根據本發明第八實施例的車輛駕駛輔助系統。根據第八實施例的車輛 駕駛輔助系統的基本結構與圖l所示第一實施例的車輛駕駛輔助系統的基本結構相同。因 此，下面將主要說明與第一實施例的不同點。要注意的是，在第八實施例的車輛駕駛輔助系 統中可以不使用加速踏板行程傳感器55。 在第八實施例中，在車輛正跟隨前車的狀態下當駕駛者踩下制動踏板時檢測駕駛 特性，并且利用檢測到的駕駛特性作為指標執行駕駛診斷。 現在將參考圖46詳細說明根據第八實施例的車輛駕駛輔助系統4的操作。圖46 是示出第八實施例中的控制器300執行的駕駛輔助控制處理的流程的流程圖。該處理以恒 定間隔連續執行，例如每50毫秒執行一次。 首先，在步驟S800中檢測車輛行駛狀態。這里，控制器300獲得由車速傳感器30 檢測到的車速V、由激光雷達10檢測到的本車與前車之間的車間距離D和相對車速Vr，作 為車輛行駛狀態。在步驟S802中，檢測駕駛者的操作狀態。這里，控制器300獲得由制動 踏板行程傳感器60檢測到的制動踏板操作量、以及由轉向信號開關65檢測到的轉向信號 桿被操作與否，作為駕駛者的操作狀態。在步驟S804中，為了確定后面描述的車輛交通場 景，使用上述式(1)和(2)來計算本車與前車之間的接觸時間TTC和車間時距THW。 
            
 在步驟S806中，判斷是否踩下了制動踏板。例如，在制動踏板操作量大于零的情 況下，控制器300判斷踩下了制動踏板。如果制動踏板被踩下，則控制流程轉入步驟S810， 如果制動踏板未被踩下，則控制器300終止處理。要注意的是，在下面的描述中，對于制動 踏板被踩下的狀態將稱為制動操作時刻。 在步驟S810中，確定車輛交通場景。通過對車輛行駛狀態和駕駛者操作狀態施加 限制條件，可以提高駕駛診斷的準確性，并且在響應駕駛診斷結果向駕駛者提供信息時，為 了減小駕駛者的不適感，確定車輛交通場景，從而僅僅在特定的交通場景中執行駕駛診斷。 更具體地說，僅僅在如下交通場景中執行駕駛診斷即，在本車穩定地跟隨同一前車的狀態 下駕駛者正在操作制動踏板。 穩定跟隨的行駛場景的條件的實例如下 (a)本車跟隨同一前車(例如，當前車間距離與前次測量的車間距離之間的差值 小于4米)； (b)本車沒有快速接近(例如，接觸時間TTC大于10秒)； (c)車間時距THW小于預定值(例如，車間時距THW小于4秒);  (d)駕駛者沒有進行操作轉向信號桿操作(例如，沒有從轉向信號開關65接收到
            
ON信號)； (e)上述狀態(a)至(d)保持(例如，保持5秒或更長時間)。 當條件(a)至(e)都滿足時，控制器300確定車輛的交通場景為穩定跟隨行駛場景，并且控制流程轉入步驟S812，以便控制器300執行駕駛診斷。另一方面，在條件(a)至 (e)中的任一條沒有滿足的情況下，控制器300確定車輛交通場景不對應于特定交通場景， 不執行駕駛診斷，并且終止處理。要注意的是，控制器300確定車輛是否處于穩定跟隨行駛 場景的條件不限于上述條件(a)至(e)。另外，可以用其它檢測手段檢測是否進行了制動操 作、以及是否進行了轉向信號桿操作。 在步驟S812中，確定行駛位置。在步驟S814中，記錄當前時間。在步驟S816中， 控制器300基于步驟S812和S814中的標記結果存儲用于執行駕駛者駕駛診斷的數據。這 里，例如當前時間，即車輛在鏈段中行駛的時間、行駛距離、鏈段中的駕駛特性指標、在鏈段 中行駛的次數等寫入到每個鏈段ID的結構中，從而生成交通道路數據庫。在第八實施例 中，使用制動操作時計算的接觸時間TTC的最小值(最小接觸時間)作為表示駕駛者駕駛 特性的物理量。 在接下來的步驟S820中，使用在步驟S816中存儲的數據執行駕駛者駕駛診斷。駕 駛診斷是基于在穩定跟隨行駛狀態下駕駛者踩下制動踏板時的駕駛者駕駛特性來執行的。 制動操作時的駕駛特性例如包括本車和前車的車間時距THW、車間時距THW的倒數1/THW、 車間距離D、車間距離的倒數等。在第八實施例中，以使用駕駛者踩下制動踏板時的最小接 觸時間TTC的情況為例進行說明。 在駕駛診斷處理中，使用圖4中所示數據結構的層A至層D中各層的數據來確定 不同時間跨度上的駕駛者操作，即"此刻"、"今日"和"通常"的駕駛者操作。下面將參考圖 47的流程圖詳細說明在步驟S820中執行的駕駛診斷處理。 在步驟S822中，計算"此刻"的駕駛者的駕駛特性值，從而執行駕駛者"此刻"的駕 駛診斷。控制器300計算在定義"此刻"的預定時間段內的制動操作時的最小接觸時間TTC 的平均值Mean_X (n)和標準差Stdev_X (n)，作為駕駛者的駕駛特性值。這里，定義"此刻" 的預定時間段為例如60秒，并且利用在步驟S810中確定的穩定跟隨行駛狀態中制動操作 時檢測到的從過去到現在的60秒的數據來計算最小接觸時間TTC的平均值Mean—x(n)和 標準差Stdev—x(n)。與第七實施例中的情況一樣，分別利用式(5)和式(7)來計算平均值 Mean_x (n)和標準差Stdev_x (n)。 在步驟S824中，為了執行駕駛者"今日"的駕駛診斷，控制器300計算"今日"的 駕駛者的駕駛特性值，即，在定義"今日"的預定時間段內的制動操作時的最小接觸時間TTC 的平均值Mean—x (n)和標準差Stdev_X (n)。這里，定義"今日"的預定時間段為例如360秒， 并且利用在步驟S810中確定的穩定跟隨行駛狀態中制動操作時檢測到的從過去到現在的 360秒的數據來計算最小接觸時間TTC的平均值Mean—x(n)和標準差Stdev_X(n)。 
            
 更具體地說，與"此刻"的情況一樣，利用式(5)和(7)來計算平均值Mean_x (n)和 標準差Stdev—x(n)。這里，數據數目K = 1800，其中"今日"的預定時間為360秒并且采樣 數目為5Hz。 在步驟S826中，為了執行駕駛者"通常"的駕駛診斷，控制器300計算"通常"的 駕駛者的駕駛特性值，即，在定義"通常"的預定時間段內的制動操作時的最小接觸時間TTC 的平均值Mean_x (n)和標準差Stdev_x(n)。這里，定義"通常"的預定時間段為例如2160 秒，并且利用在步驟S810中確定的穩定跟隨行駛場景中制動操作時檢測到的從過去到現 在的2160秒的數據來計算最小接觸時間TTC的平均值Mean—x(n)和標準差Stdev_X(n)。
            
 更具體地說，與"此刻"的情況一樣，利用式(5)和(7)來計算平均值Mean_x (n)和 標準差Stdev—x(n)。這里，數據數目K = 10800，其中"通常"的預定時間為2160秒并且采 樣數目為5Hz。 在接下來的步驟S828的處理中，利用在步驟S822、 S824和S826中計算出的駕駛 特性值執行駕駛者駕駛診斷。這里，將基于不同時間跨度上獲得的數據的駕駛者駕駛特性 分別進行比較，從而基于兩個駕駛特性的偏離程度來診斷駕駛者的駕駛操作。換句話說，在 如圖4所示的數據結構中，將上層(例如層A)與下層(例如層B)進行比較以執行駕駛診 斷。 首先，在步驟S828中，控制器300計算表示"此刻"的駕駛者的駕駛特性相對于"今 日"的駕駛者的駕駛特性的偏離程度的偏離度。這里，"此刻"相對于"今日"的偏離度表示 "今日"的制動操作時的最小接觸時間TTC的分布與"此亥lj"的制動操作時的最小接觸時間 TTC的分布之間的差異。為了計算"此刻"相對于"今日"的偏離度，使用"今日"的制動操 作時的最小接觸時間TTC的分布作為表示長時間段行為分布的基準分布，并且使用"此刻" 的制動操作時的最小接觸時間TTC的分布作為表示短時間段行為分布的比較對象分布。 
            
 這里，與第一實施例的情況一樣，使用上述式(13)或式(16)來計算偏離度 Distdiff。此外，還計算"此刻"相對于"通常"的偏離度Distdiff。在該情況下，使用"通常" 的制動操作時的最小接觸時間TTC的分布作為表示長時間段行為分布的基準分布，并且使 用"此亥lj"的制動操作時的最小接觸時間TTC的分布作為表示短時間段行為分布的比較對 象分布。于是，使用"通常"的累積分布的概率Fstd(x)禾P"此刻"的累積分布的概率F。。mp(x) 通過上述式(13)或式(16)來計算"此刻"相對于"通常"的偏離度Distdiff。 
            
 這樣，在步驟S828中計算出"此刻"相對于"今日"的偏離度Distdiff以及"此刻" 相對于"通常"的偏離度Distdiff之后，控制流程轉入步驟S830。在步驟S830中，與在步驟 S828中執行的處理情況相同，計算"今日"相對于"通常"的偏離度Distdiff。要注意的是， 在這里使用"通常"的制動操作時的最小接觸時間TTC的分布作為表示長時間段行為分布 的基準分布，并且使用"今日"的制動操作時的最小接觸時間TTC的分布作為表示短時間段 行為分布的比較對象分布。 在接下來的步驟S832中，與在步驟S828中執行的處理情況相同，計算"通常"相 對于"公眾"的偏離度Distdiff。要注意的是，在這里使用"公眾"的制動操作時的最小接觸 時間TTC的分布作為表示長時間段行為分布的基準分布，并且使用"通常"的制動操作時的 最小接觸時間TTC的分布作為表示短時間段行為分布的比較對象分布。預先設定合適的值 作為"公眾"的駕駛特性值的固定值，即作為制動操作時的最小接觸時間TTC的平均值和標 準差的固定值。 這樣，在利用多個不同時間跨度上獲得的數據在步驟S820中執行駕駛者駕駛診 斷之后，控制流程轉入步驟S840。要注意的是，為了簡單起見，"此刻"相對于"通常"的偏離 度Distdiff將表示為Dist_la，"此刻"相對于"今日"的偏離度Distdiff將表示為Dist_lb， "今日"相對于"通常"的偏離度Distdiff將表示為Dist_2，"通常"相對于"公眾"的偏離度 Distdiff將表示為Dist_3。 在步驟S840中，控制器300基于步驟S820中的駕駛診斷結果確定是否執行警報 表達處理。這里，控制器300判斷在步驟S828中計算出的"此刻"相對于"通常"的偏離度Distja、或"此刻"相對于"今日"的偏離度Distjb、或在步驟S830中計算出的"今日"相 對于"通常"的偏離度Dist_2是否大于用于判斷是否執行警報表達的閾值(例如0. 30)。 當偏離度DistJa、或DistJb、或Dist—2大于閾值時，控制流程轉入步驟S850，并且控制器 300向駕駛者執行警報表達。在執行警報表達之后，控制器300終止處理。 
            
 例如，在"今日"相對于"通常"的偏離度Dist—2大于閾值的情況下，與蜂鳴音一起 從揚聲器130發出語音"您的制動操作存在一定的延遲"。語音信息內容設定為通知駕駛者 其當前在制動踏板操作方面存在延遲，或者鼓勵駕駛者加快制動操作。要注意的是，實際的 語音信息不限于此。當"此刻"相對于"通常"的偏離度Dist_la或"此刻"相對于"今日" 的偏離度Dist_lb大于閾值時，也可以發出預先設定的合適的語音信息。 
            
 如果在步驟S840中作出否定判斷并且沒有表達警報，則控制流程轉入步驟S860， 并且控制器300基于步驟S820中的駕駛診斷結果判斷是否執行指示表達處理。這里，判斷 在步驟S832中計算出的"通常"相對于"公眾"的偏離度Dist_3是否小于用于判斷是否表 達指示(改進建議)的閾值(例如0. 07)。 如果Dist_3小于閾值，則控制流程轉入步驟S870，并且控制器300向駕駛者表達 指示。在表達指示之后，控制器300終止處理。例如，控制器350輸出贊揚駕駛者的駕駛操 作的顯示和語音，作為指示表達內容。例如，將"通常"的偏離度Dist_3轉換為分數并顯示 出來。更具體地說，在顯示單元180上顯示通過將偏離度Dist_3的符號顛倒并加50得到 的值作為駕駛者的通常駕駛操作的分數。換句話說，在制動操作方面存在一定延遲的駕駛 者得到50分或更低，而進行快速穩定的制動操作的優秀駕駛者得到50分或更高。要注意 的是，該分數是在1至100的范圍內表達的，如果通過轉換偏離度Dist—3而得到的分數大 于IOO，則顯示的分數為100分；如果通過轉換偏離度Dist—3而得到的分數小于O，則向駕 駛者顯示的分數為O分。 要注意的是，可以以語音建議改進。這樣，控制器300輸出顯示和語音以便使駕駛 者知道駕駛者的跟隨駕駛特性優于公眾駕駛者的跟隨駕駛特性，并且鼓勵駕駛者保持良好 的駕駛操作，或者改進其操作。另外，可以使用如圖9所示的二維圖顯示駕駛診斷結果。 
            
 這樣，在上述第八實施例中，除了根據第一實施例至第七實施例的有益效果之外， 還可以獲得如下操作和有益效果。 檢測駕駛者的危險容許度作為用于駕駛診斷的指標。更具體地說，控制器300使 用制動操作時本車與前車之間的接觸時間TTC的最小值。接觸時間TTC表示當本車的車速 V和相對車速Vr恒定時本車與前車彼此接觸之前的時間長度。通過計算出在本車跟隨前車 的狀態下駕駛者執行制動操作的情況下接觸時間TTC減小的程度，并且使用其作為駕駛者 特性的指標，可以對在跟隨行駛場景中執行制動操作的情況執行準確的駕駛診斷。 
            
 第九實施例 現在將說明根據本發明第九實施例的車輛駕駛輔助系統。根據第九實施例的車輛 駕駛輔助系統的基本結構與圖l所示第一實施例的車輛駕駛輔助系統的基本結構相同。因 此，下面將主要說明與第一實施例的不同點。要注意的是，在第九實施例的車輛駕駛輔助系 統中可以不使用加速踏板行程傳感器55。 在第九實施例中，檢測車輛超越前車時的駕駛特性，并且利用檢測到的駕駛特性 作為指標執行駕駛診斷。
            
48
            
 現在將參考圖48詳細說明根據第九實施例的車輛駕駛輔助系統4的操作。圖48 是示出第九實施例中的控制器300執行的駕駛輔助控制處理的流程的流程圖。該處理以恒 定間隔連續執行，例如每50毫秒執行一次。 首先，在步驟S900中檢測車輛行駛狀態。這里，控制器300獲得由車速傳感器30 檢測到的車速V、由激光雷達10檢測到的本車與前車之間的車間距離D和相對車速Vr，作 為車輛行駛狀態。另外，從導航系統50獲得車輛行駛的道路的信息。在步驟S902中，檢測 駕駛者的操作狀態。這里，控制器300獲得由制動踏板行程傳感器60檢測到的制動踏板操 作量、以及由轉向信號開關65檢測到的轉向信號桿被操作與否，作為駕駛者的操作狀態。 在步驟S904中，為了確定后面描述的車輛交通場景，使用上述式(1)和(2)來計算本車與 前車之間的接觸時間TTC和車間時距THW。 在步驟S906中，判斷車輛是否正在執行超車操作。更具體地說，當車輛正沿著每 個方向具有兩個或更多個車道的道路行駛時，判斷車輛是否處于如下狀態轉向信號桿被 操作，并且車輛正在加速并超越前方障礙物。例如，基于從導航系統50獲得的道路信息檢 測到車輛正沿著每個方向具有兩個或更多個車道的道路行駛，并且在轉向信號桿被操作的 情況下，控制器300判定車輛正在執行超車操作。如果車輛正在執行超車操作，則控制流程 轉入步驟S910，如果車輛沒有進行超車，則控制器300終止處理。 在步驟S910中，確定車輛交通場景。通過對車輛行駛狀態和駕駛者操作狀態施加 限制條件，可以提高駕駛診斷的準確性，并且在響應駕駛診斷結果向駕駛者提供信息時，為 了減小駕駛者的不適感，確定車輛交通場景，從而僅僅在特定的交通場景中執行駕駛診斷。 更具體地說，僅僅在如下交通場景中執行駕駛診斷即，在本車穩定地跟隨同一前車的狀態 下執行超車操作。 穩定跟隨的行駛場景的條件的實例如下 (a)本車跟隨同一前車(例如，當前車間距離與前次測量的車間距離之間的差值 小于4米)； (b)本車沒有快速接近(例如，接觸時間TTC大于10秒)； (c)車間時距THW小于預定值(例如，車間時距THW小于4秒);  (d)駕駛者沒有執行制動操作(例如，制動踏板操作量基本上為零)； (e)上述狀態(a)至(d)保持(例如，保持5秒或更長時間)。 當條件(a)至(e)都滿足時，控制器300確定車輛的交通場景為穩定跟隨行駛場
            
景，并且控制流程轉入步驟S912，以便控制器300執行駕駛診斷。另一方面，在條件(a)至
            
(e)中的任一條沒有滿足的情況下，控制器300確定車輛交通場景不對應于特定交通場景，
            
不執行駕駛診斷，并且終止處理。要注意的是，控制器300確定車輛是否處于穩定跟隨行駛
            
場景的條件不限于上述條件(a)至(e)。另外，可以用其它檢測手段檢測是否進行了制動操
            
作、以及是否進行了轉向信號桿操作。 在步驟S912中，確定行駛位置。在步驟S914中，記錄當前時間。在步驟S916中， 控制器300基于步驟S912和S914中的標記結果存儲用于執行駕駛者駕駛診斷的數據。這 里，例如當前時間，即車輛在鏈段中行駛的時間、行駛距離、鏈段中的駕駛特性指標、在鏈段 中行駛的次數等寫入到每個鏈段ID的結構中，從而生成交通道路數據庫。在第九實施例 中，使用執行超車操作時檢測到的車間距離D的最小值(最小車間距離)作為表示駕駛者
            
49駕駛特性的物理量。 在接下來的步驟S920中，使用在步驟S916中存儲的數據執行駕駛者駕駛診斷。駕 駛診斷是基于在穩定跟隨行駛狀態下駕駛者超越前車時的駕駛者駕駛特性來執行的。超車 時的駕駛特性例如包括本車和前車的車間時距THW、車間時距THW的倒數1/THW、車間距離 D、車間距離的倒數等。這里，以使用駕駛者超越前車時的最小車間距離D的情況為例進行 說明。更具體地說，控制器300使用本車與本車在變換車道之前所行駛的車道中存在的前 車之間的車間距離。要注意的是，控制器300可以使用本車與本車在變換車道之后所行駛 的車道中存在的前車之間的車間距離。 在駕駛診斷處理中，使用圖4中所示數據結構的層A至層D中各層的數據來確定 不同時間跨度上的駕駛者操作，即"此刻"、"今日"和"通常"的駕駛者操作。下面將參考圖 49的流程圖詳細說明在步驟S920中執行的駕駛診斷處理。 在步驟S922中，計算"此刻"的駕駛者的駕駛特性值，從而執行駕駛者"此刻"的駕 駛診斷。控制器300計算在定義"此刻"的預定時間段內的超車時的最小車間距離D的平均 值Mean_x (n)和標準差Stdev_X (n)，作為駕駛者的駕駛特性值。這里，定義"此刻"的預定 時間段為例如60秒，并且利用在步驟S910中確定的穩定跟隨行駛狀態中超車時檢測到的 從過去到現在的60秒的數據來計算最小車間距離D的平均值Mean—x(n)和標準差Stdev_ x(n)。與第一實施例中的情況一樣，分別利用式(5)和式(7)來計算平均值Mean—x(n)和 標準差Stdev_x (n)。 在步驟S924中，為了執行駕駛者"今日"的駕駛診斷，控制器300計算"今日"的 駕駛者的駕駛特性值，即，在定義"今日"的預定時間段內的超車時的最小車間距離D的平 均值Mean_X (n)和標準差Stdev_X (n)。這里，定義"今日"的預定時間段為例如360秒，并 且利用在步驟S910中確定的穩定跟隨行駛狀態中超車時檢測到的從過去到現在的360秒 的數據來計算最小車間距離D的平均值Mean—x(n)和標準差Stdev_X(n)。 
            
 更具體地說，與"此刻"的情況一樣，利用式(5)和(7)來計算平均值Mean_x (n)和 標準差Stdev—x(n)。這里，數據數目K = 1800，其中"今日"的預定時間為360秒并且采樣 數目為5Hz。 在步驟S926中，為了執行駕駛者"通常"的駕駛診斷，控制器300計算"通常"的 駕駛者的駕駛特性值，即，在定義"通常"的預定時間段內的超車時的最小車間距離D的平 均值Mean_x (n)和標準差Stdev_x (n)。這里，定義"通常"的預定時間段為例如2160秒，并 且利用在步驟S910中確定的穩定跟隨行駛場景中超車時檢測到的從過去到現在的2160秒 的數據來計算最小車間距離D的平均值Mean—x(n)和標準差Stdev_X(n)。 
            
 更具體地說，與"此刻"的情況一樣，利用式(5)和(7)來計算平均值Mean_x (n)和 標準差Stdev—x(n)。這里，數據數目K = 10800，其中"通常"的預定時間為2160秒并且采 樣數目為5Hz。 在接下來的步驟S928的處理中，利用在步驟S922、 S924和S926中計算出的駕駛 特性值執行駕駛者駕駛診斷。這里，將基于不同時間跨度上獲得的數據的駕駛者駕駛特性 分別進行比較，從而基于兩個駕駛特性的偏離程度來診斷駕駛者的駕駛操作。換句話說，在 如圖4所示的數據結構中，將上層(例如層A)與下層(例如層B)進行比較以執行駕駛診 斷。
            
 首先，在步驟S928中，控制器300計算表示"此刻"的駕駛者的駕駛特性相對于"今 日"的駕駛者的駕駛特性的偏離程度的偏離度。這里，"此刻"相對于"今日"的偏離度表示 "今日"的超車時的最小車間距離D的分布與"此亥lj"的超車時的最小車間距離D的分布之 間的差異。為了計算"此刻"相對于"今日"的偏離度，使用"今日"的超車時的最小車間距 離D的分布作為表示長時間段行為分布的基準分布，并且使用"此刻"的超車時的最小車間 距離D的分布作為表示短時間段行為分布的比較對象分布。 這里，與第一實施例的情況一樣，使用上述式(13)或式(16)來計算偏離度 Distdiff。此外，還計算"此刻"相對于"通常"的偏離度Distdiff。在該情況下，使用"通常"的 超車時的最小車間距離D的分布作為表示長時間段行為分布的基準分布，并且使用"此刻" 的超車時的最小車間距離D的分布作為表示短時間段行為分布的比較對象分布。于是，使 用"通常"的累積分布的概率F^(x)和"此亥lj"的累積分布的概率F，p(x)通過上述式(13) 或式(16)來計算"此刻"相對于"通常"的偏離度Distdiff。 這樣，在步驟S928中計算出"此刻"相對于"今日"的偏離度Distdiff以及"此刻" 相對于"通常"的偏離度Distdiff之后，控制流程轉入步驟S930。在步驟S930中，與在步驟 S928中執行的處理情況相同，計算"今日"相對于"通常"的偏離度Distdiff。要注意的是， 在這里使用"通常"的超車時的最小車間距離D的分布作為表示長時間段行為分布的基準 分布，并且使用"今日"的超車時的最小車間距離D的分布作為表示短時間段行為分布的比 較對象分布。 在接下來的步驟S932中，與在步驟S928中執行的處理情況相同，計算"通常"相 對于"公眾"的偏離度Distdiff。要注意的是，在這里使用"公眾"的超車時的最小車間距離 D的分布作為表示長時間段行為分布的基準分布，并且使用"通常"的超車時的最小車間距 離D的分布作為表示短時間段行為分布的比較對象分布。預先設定合適的值作為"公眾"的 駕駛特性值的固定值，即作為超車時的最小車間距離D的平均值和標準差的固定值。 
            
 這樣，在利用多個不同時間跨度上獲得的數據在步驟S920中執行駕駛者駕駛診 斷之后，控制流程轉入步驟S940。要注意的是，為了簡單起見，"此刻"相對于"通常"的偏離 度Distdiff將表示為Dist—la，"此刻"相對于"今日"的偏離度Distdiff將表示為Dist—lb， "今日"相對于"通常"的偏離度Distdiff將表示為Dist_2，"通常"相對于"公眾"的偏離度 Distdiff將表示為Dist_3。 在步驟S940中，控制器300基于步驟S920中的駕駛診斷結果確定是否執行警報 表達處理。這里，判斷在步驟S928中計算出的"此刻"相對于"通常"的偏離度DistJa、 或"此刻"相對于"今日"的偏離度Distjb、或在步驟S930中計算出的"今日"相對于"通 常"的偏離度Dist_2是否大于用于判斷是否執行警報表達的閾值(例如0. 30)。當偏離度 Distja、或Distjb、或Dist—2大于閾值時，控制流程轉入步驟S950，并且控制器300向駕 駛者執行警報表達。在執行警報表達之后，控制器300終止處理。 例如，在"今日"相對于"通常"的偏離度Dist—2大于閾值的情況下，與蜂鳴音一 起從揚聲器130發出語音"您傾向于在超車時太靠近前車"。語音信息內容設定為通知駕 駛者其傾向于在超車時太靠近前車，并且鼓勵駕駛者使車輛的車間距大于超車時的車間距 離。要注意的是，實際的語音信息不限于此。當"此刻"相對于"通常"的偏離度Distja或 "此亥『相對于"今日"的偏離度Distjb大于閾值時，也可以發出預先設定的合適的語音信息。 如果在步驟S940中作出否定判斷并且沒有表達警報，則控制流程轉入步驟S960， 并且控制器300基于步驟S920中的駕駛診斷結果判斷是否執行指示表達處理。這里，判斷 在步驟S932中計算出的"通常"相對于"公眾"的偏離度Dist_3是否小于用于判斷是否表 達指示(改進建議)的閾值(例如0. 07)。 如果Dist_3小于閾值，則控制流程轉入步驟S970，并且控制器300向駕駛者表達 指示。在表達指示之后，控制器300終止處理。例如，控制器300輸出贊揚駕駛者的駕駛操 作的顯示和語音，作為指示表達內容。例如，將"通常"的偏離度Dist_3轉換為分數并顯示 出來。更具體地說，在顯示單元180上顯示通過將偏離度Dist_3的符號顛倒并加50得到 的值作為駕駛者的通常駕駛操作的分數。換句話說，傾向于在超車時太靠近前車的駕駛者 得到50分或更低，而執行安全超車操作的優秀駕駛者得到50分或更高。要注意的是，該分 數是在1至100的范圍內表達的，如果通過轉換偏離度Dist—3而得到的分數大于100，則 顯示的分數為100分；如果通過轉換偏離度Dist—3而得到的分數小于O，則顯示的分數為O 分。 要注意的是，可以以語音建議改進。這樣，控制器300輸出顯示和語音以便使駕駛 者知道駕駛者的跟隨駕駛特性優于公眾駕駛者的跟隨駕駛特性，并且鼓勵駕駛者保持良好 的駕駛操作，或者改進其操作。另外，可以使用如圖9所示的二維圖顯示駕駛診斷結果。 
            
 這樣，在上述第九實施例中，除了根據第一實施例至第八實施例的有益效果之外， 還可以獲得如下操作和有益效果。 檢測駕駛者的危險容許度作為用于駕駛診斷的指標。更具體地說，控制器300使 用超車時本車與前車之間的車間距離D的最小值。控制器300使用當駕駛者操作轉向信號 桿并且企圖超越前車時本車與前車的接近程度作為表示駕駛者特性的指標。這允許在超車 場景中準確地執行駕駛診斷。 
            
 第十實施例 現在將說明根據本發明第十實施例的車輛駕駛輔助系統。圖50是示出根據第十
            
實施例的車輛駕駛輔助系統2的控制圖。 首先，現在說明車輛駕駛輔助系統2的結構。 轉向角傳感器5是安裝在例如轉向柱或方向盤(未示出)附近的角度傳感器，利 用轉向軸的旋轉檢測駕駛者進行轉向的轉向角。檢測到的轉向角被輸出到控制器200。 
            
 前方照相機15是安裝在前車窗頂部的小型CCD照相機、CMOS照相機等，檢測前方 的交通狀況作為圖像。控制器200對從前方照相機15接收到的圖像信號進行圖像處理，并 且檢測車輛前方區域中的車道標線等。要注意的是，前方照相機15檢測的區域為相對于車 輛縱向中心線水平地大約士30度的范圍，該區域中所包含的前方道路風景被拍攝為圖像。 
            
 車速傳感器30測量車輪轉數或變速器輸出側的轉數從而檢測車速，并且將檢測 到的車速輸出到控制器200。 導航系統50是執行路線搜索、輔助路線選擇等功能的系統，包括GPS接收器、地圖 數據庫、顯示監視器等。根據經由GPS接收器獲得的車輛當前位置和存儲在地圖數據庫中 的道路信息，導航系統50獲得與車輛所行駛的道路的等級、寬度等有關的信息。 
            
 控制器200是由CPU以及諸如ROM和RAM等CPU外圍部件構成的電子控制單元，控制整個車輛駕駛輔助系統2。根據從轉向角傳感器5、前方照相機15、車速傳感器30、導 航系統50等接收到的信號，控制器200分析駕駛者的駕駛特性并且執行駕駛診斷。然后， 控制器200根據駕駛診斷結果向駕駛者提供信息。提供給駕駛者的信息包括向駕駛者發出 的警報、對駕駛操作的改進建議等。后面將詳細描述控制器200的控制內容。 
            
 揚聲器130用于響應來自控制器200的信號而以蜂鳴音或語音向駕駛者提供信 息。顯示單元180用于響應來自控制器200的信號而顯示警報或對駕駛操作的改進建議。 例如，導航系統50的顯示監視器、組合儀表等可以用作顯示單元180。 接下來將說明根據第十實施例的車輛駕駛輔助系統2的操作，首先描述該系統的 概況。 車輛駕駛輔助系統2的控制器200根據車輛的行駛狀態和駕駛者的駕駛操作執行
            
駕駛者的駕駛診斷，并且響應駕駛診斷結果向駕駛者發出警報并且建議駕駛者改進駕駛操
            
作。更具體地說，控制器200使用轉向角信號來檢測駕駛操作的不穩定狀態并且執行駕駛
            
者的駕駛診斷。在第十實施例中，利用轉向熵法檢測駕駛操作的不穩定狀態，該方法是利用
            
轉向操作(轉向角)的平滑度來計算駕駛者的駕駛操作的不穩定度的方法。 然后，如果駕駛診斷結果表明駕駛者正處于比其通常的駕駛更危險的駕駛狀態，
            
即，如果駕駛者的駕駛操作偏向更危險狀態，則控制器200向駕駛者發出警報，從而在駕駛
            
者的駕駛操作進入高度危險狀態之前通知駕駛者。另一方面，如果駕駛診斷結果表明駕駛
            
者的駕駛操作比公眾標準好，則控制器200向駕駛者提供信息從而鼓勵更安全的駕駛或者
            
建議進行改進。 這樣，第十實施例中的車輛駕駛輔助系統2包括三個功能即，通過駕駛診斷檢測 駕駛者的駕駛操作的功能、響應檢測結果向駕駛者發出警報的功能、以及響應檢測結果向 駕駛者提供改進建議的功能。因此，車輛駕駛輔助系統2允許和鼓勵駕駛者客觀地了解自 己的駕駛特性，并且根據駕駛特性向駕駛者提供建議，從而使駕駛者可以學習到降低危險 的駕駛方法。 下面將說明轉向熵法。 —般來說，當駕駛者沒有集中注意力進行操作時，駕駛者沒有進行轉向的時間段 會比駕駛者集中注意力進行操作的正常操作過程中沒有進行轉向的時間段長，并且會累積 大的轉向角誤差。因此，當駕駛者再次將注意力集中在操作上時，轉向調節量變大。轉向熵 法關注于該特性并且使用a值作為特性值、以及參考a值計算的轉向角熵Hp。通過將作 為基準的轉向角熵與基于測量的轉向角計算的轉向角熵進行比較，檢測相對于基準的駕駛 操作的不穩定狀態。 要注意的是，a值是通過如下方式計算的結果的90% (包含轉向誤差的90%的 分布的范圍)B卩，獲得基于轉向角的時間序列數據的給定時間段內的轉向誤差，即在假定 平滑地執行轉向的情況下的轉向角的估計值與實際轉向角之間的差異，并且測量轉向誤差 的分布(變化)。 轉向熵值，即Hp值表示轉向誤差分布的模糊度(不確定度)。與a值類似，當穩 定且平滑地執行轉向時，Hp值變小，當生澀且不穩定地執行轉向時，通過a值來修正Hp值， 并且可以使用Hp值作為不受駕駛者的技術或習慣影響的駕駛不穩定度。 
            
 在第十實施例中，將利用一般駕駛者群體的轉向誤差分布計算出的轉向熵用作基利用測量的駕駛者的轉向誤差分布來計算轉向角熵，并且通過檢測駕駛者基 本具有的駕駛操作的不穩定狀態來執行駕駛診斷。 要注意的是，因為轉向誤差受道路筆直度和駕駛者的負荷狀態的影響，需要在駕 駛者處于無負荷狀態時測量基準轉向誤差分布。因此，在第十實施例中，為了實現受這些 因素的影響的可能性更低，利用在沿著實質上為直道的筆直道路上行駛時獲得的轉向角數 據，并且基于在長時間段內測量的轉向角數據來獲得轉向誤差分布。 下面參考圖51詳細說明根據第十實施例的車輛駕駛輔助系統2的操作。圖51是 示出第十實施例中的控制器200執行的駕駛輔助控制處理的流程的流程圖。該處理以恒定 間隔連續執行，例如每50毫秒執行一次。 首先，在步驟S1011中，控制器200讀取由轉向角傳感器5檢測到的轉向角信號 9 。在步驟S1013中，控制器200讀取車輛行駛的道路的道路曲率信號P 。這里，可以利用 例如在導航系統50的道路地圖數據庫中所包含的道路曲率數據或道路筆直度信息來得到 車輛行駛的道路的道路曲率信號P。作為選擇，可以根據通過對前方照相機15拍攝的車 輛前方圖像進行圖像處理而檢測到的車道標線來計算道路曲率。在步驟S 1015中，控制器 200讀取由車速傳感器30檢測到的車輛的車速信號V。 在接下來的步驟S 1017和S1019中，判斷是否計算轉向角熵。更具體地說，在步 驟S1017中，判斷在步驟S1013中讀取的道路曲率信號P是否小于用于判斷車輛是否沿 著直道行駛的道路曲率預定值Po。當道路曲率信號P小于或等于預定值Po時，控制器 200判定車輛正沿著直道行駛，并且控制流程轉入步驟S1019。當P > Po時，控制器200 終止處理。 在步驟S 1019中，判斷在步驟S1015中讀取的車速信號V是否大于預定值Vo。預 定值Vo是用于判斷車輛是否正沿著除了具有很多障礙物的城市道路等之外的道路以穩定 車速行駛的閾值，例如Vo = 60km/h。當車速信號V大于預定值Vo時，控制流程轉入步驟S 1021。當車速信號V小于或等于預定值Vo時，控制器200終止處理。 在步驟S 1021中，判斷在道路曲率信號P小于或等于預定值Po并且車速信號V 大于預定值Vo的情況下測量的轉向角信號e的樣本數目n是否大于預定值Nl。這里，預定 值N1是用于判斷是否已經得到受駕駛者的負荷狀態影響的可能性低的數目足夠的長時間 段數據的閾值，例如Nl = 100， 000。要注意的是，預測在大約3周的行駛期間獲得100， 000 個數據。當樣本數目n大于預定值Nl時，控制流程轉入步驟S1023。當樣本數目n小于或 等于預定值N1時，控制器200終止處理。 在步驟S 1023中，利用在長時間段內測量的轉向角信號e計算轉向角熵Hpl(下 文中稱為長時間段轉向角熵)。長時間段轉向角熵Hpl是表示駕駛者基本具有的駕駛操作 的不穩定狀態的值，并且是駕駛者的通常的不穩定度。 圖52示出用于計算轉向角熵的專用符號及其名稱。轉向角平滑值9n-tilde是 受量子化噪聲影響小的轉向角。轉向角估計值9n-hat是通過在假定已經平滑執行轉向的 情況下估計采樣時的轉向角而得到的值。如下式(44)所示，轉向角估計值9n-hat是通過 關于轉向角平滑值9 n-tilde進行二階泰勒展開而得到的。
            
54<formula>formula see original document page 55</formula>(式44) 在式(44)中，tn表示轉向角9 n的采樣時間。 為了減小量子化噪聲的影響，利用下式(45)計算轉向角平滑值9n-tilde為三個 相鄰轉向角9n的平均值。 T<formula>formula see original document page 55</formula> 在式(45)中，在假定以150毫秒(即，人可以間斷地手動操作的最小時間間隔) 的時間間隔計算轉向角平滑值9 n-tilde的情況下，1表示在150毫秒中所包含的轉向角 9n的樣本數目。 當轉向角9n的采樣間隔由Ts表示時，由下式(46)表示樣本數目1。 
            
 1 = round (0. 15/Ts)(式46) 在式(45)中，基于總共三個轉向角9n，即以150毫秒為間隔的相鄰三個轉向角在 假定值k二 1，2，3的情況下通過(k*l)來計算轉向角平滑值9n-tilde。因此，根據這樣的 平滑值9n-tilde，計算出的估計值9n-hat是利用以實質上150毫秒間隔獲得的轉向角 9n計算的。 利用下式(47)計算采樣時的轉向誤差作為在假定已經平滑執行轉向的情況下的 轉向角估計值9 n-hat與實際轉向角e n之間的差異。
            
A 要注意的是，轉向誤差en是僅僅對每150毫秒(即，人可以間斷地操作的最小時 間間隔)的轉向角9n來計算的。 參考這些術語，下面將利用圖53的流程圖說明長時間段轉向角熵Hpl的計算處理。 在步驟S1031中，控制器200收集在上述道路曲率和車速的條件下以采樣間隔Ts 測量的n個轉向角信號9n的時間序列數據。采樣間隔Ts為例如50毫秒。 
            
 在步驟S 1032中，利用以150毫秒為間隔的相鄰三個轉向角9 n通過上述式(45) 計算三個轉向角平滑值9n-tilde。這三個轉向角平滑值9n-tilde由下式(48)表示。
            
<formula>formula see original document page 55</formula> 
            
<formula>formula see original document page 55</formula>
            
在步驟S1033中，利用在步驟S1032中計算出的三個轉向角平滑值9n-tilde通過上述式(44)計算轉向角估計值9n-hat。估計值e n_hat由下式(49)表示< 1+7>
            
71 +丄 2
            
H — _2 e"—2—^J一3 =+
            
~  ~ 、1
            
(式49) 在步驟S1034中，利用在步驟S 1033中計算出的轉向角估計值9n-hat和實際轉 向角信號9n通過上述式(47)計算轉向誤差en。 在步驟S 1035中，如圖54所示，將在步驟S 1034中計算出的轉向誤差en關于基 準狀態下的a值(=ao)劃分為9類，bl至b9，并且計算每一類bi中包含的轉向誤差en 的頻率相對于全部頻率的概率Pi。這里，基準狀態的a值(=ao)是基于一般駕駛者群 體(公眾駕駛者)的轉向角信號來預先設定的，并且存儲在控制器200的存儲器中。然后， 當控制器200執行圖51所示的程序時設定類bi。 在接下來的步驟S 1036中，利用在步驟S 1035中計算出的概率Pi通過下式(50) 計算長時間段轉向角熵Hp 1。 i/尸-t(—《l0g9《)(式50) 要注意的是，長時間段轉向角熵Hpl中的"p"表示轉向角熵遵循概率分布P = {Pi}。 長時間段轉向角熵Hpl值是通過以9為底的對數來計算的，因此當轉向誤差en均
            
等地包含在每一類bi中時，Hpl值為l，并且長時間段轉向角熵Hpl值表示轉向誤差en的
            
分布的陡度。要注意的是，因為這些類設定為使得全部頻率的90X都落入轉向誤差en的分
            
布的中間三個類(即b4至b6)上，因此在基準狀態下的Hpl值將不是1。 當長時間段轉向角熵Hpl值小時，轉向誤差en的分布的陡度大，并且轉向誤差en
            
的分布位于在某一范圍內。也就是說，這表明，平滑地執行轉向并且操作處于穩定狀態。另
            
一方面，當長時間段轉向角熵Hpl值大時，轉向誤差en的分布的陡度小，并且轉向誤差en
            
的分布是變化的。也就是說，這表明，生澀地執行轉向并且操作處于不穩定狀態。 這樣，在步驟S 1023中計算出長時間段轉向角熵Hpl之后，控制流程轉入步驟S
            
1025。在步驟S 1025中，控制器200根據長時間段轉向角熵Hpl向駕駛者表達警報或指示
            
(改進建議)。當長時間段轉向角熵Hpl變大時，與一般駕駛者群體(公眾)的平均轉向角
            
熵相比，駕駛操作的不穩定度變大。 因此，例如如圖55所示，將長時間段轉向角熵Hpl的大小劃分為5級(SSS、SS、SM、 SL和SLL)，并且控制器200使駕駛者知道計算出的長時間段轉向角熵Hpl的大小的級別。
            
56要注意的是，適當地設定5級，從而使一般駕駛者群體(公眾)的平均轉向角熵落入圖55 所示分類的中間級SM。 圖56示出根據長時間段轉向角熵Hpl的分類結果進行通知的內容的一個實例。在 長時間段轉向角熵Hpl被分類到SLL級的情況下，控制器200在顯示單元180的顯示監視 器上顯示傳達消息"操作不穩定度大"的文字。在長時間段轉向角熵Hpl被分類到SL級的 情況下，控制器200顯示傳達消息"操作不穩定度稍大"的文字。在長時間段轉向角熵Hpl 被分類到SM級的情況下，這對應于一般駕駛者群體的平均轉向角熵，控制器200在顯示單 元180的顯示監視器上顯示傳達消息"操作不穩定度中等"的文字。在長時間段轉向角熵 Hpl被分類到SS級的情況下，控制器200在顯示單元180的顯示監視器上顯示傳達消息"操 作不穩定度稍小"的文字。在長時間段轉向角熵Hpl被分類到SSS級的情況下，控制器200 在顯示單元180的顯示監視器上顯示傳達消息"操作不穩定度小"的文字。要注意的是，可 以通過揚聲器130發出的語音將圖56所示的通知內容提供給駕駛者。 
            
 這樣，在上述第十實施例中，除了根據第一實施例至第九實施例的有益效果之外， 還可以獲得如下操作和有益效果。 檢測駕駛者對駕駛操作的控制表現作為用于駕駛診斷的指標。更具體地說，利用 轉向角計算表示駕駛者的轉向操作的不穩定度的轉向角熵Hp。這使得能夠關于車輛的水平 駕駛操作準確地執行駕駛診斷。 
            
 第十實施例的變型1 這里，將利用在長時間段內測量的駕駛者的轉向角誤差分布計算出的長時間段轉 向角熵Hpl指定為基準狀態。然后，通過利用在中等時間段內測量的駕駛者的轉向誤差分 布計算轉向角熵Hpl，并且通過檢測與駕駛者基本具有的駕駛操作的不穩定狀態的偏離來 執行駕駛診斷。 現在將參考圖57和58詳細說明根據第十實施例的變型1的車輛駕駛輔助系統2 的操作。圖57和58是示出第十實施例的變型1中的控制器200執行的駕駛輔助控制處理 的流程的流程圖。該處理以恒定間隔連續執行，例如每50毫秒執行一次。由于在步驟S1041 至S1053中執行的處理與在圖51所示的步驟SlOll至S1023中執行的處理相同，因此將省 略其說明。然而，在步驟S1051中判定采樣數目n小于或等于預定值Nl的情況下，控制器 200不終止處理，而是控制流程轉入圖58所示的步驟S1057。 在步驟S1053中控制器200計算出表示基準狀態的長時間段轉向角熵Hpl之后， 控制器200在步驟S1055中計算用于計算中等時間段轉向角熵的a值。這里，利用在長時 間段內測量的駕駛者的轉向角信號9計算駕駛者個人的a值(下文中稱為al值)。下 面將參考圖59所示的流程圖說明該處理。 在步驟S1081中，控制器200收集在上述道路曲率和車速的條件下以采樣間隔Ts 測量的n個轉向角信號9n的時間序列數據。采樣間隔Ts為例如50毫秒。在步驟S 1082 中，利用上述式(45)，利用以150毫秒為間隔的相鄰三個轉向角9n計算三個轉向角平滑值 9 n-tilde。 在步驟S 1083中，利用在步驟S 1082中計算出的三個轉向角平滑值9 n-tilde 通過上述式(44)計算轉向角估計值9n-hat。在步驟S1084中，利用在步驟S 1083中計算 出的轉向角估計值9n-hat和實際轉向角信號9n通過上述式(47)計算轉向誤差en。
            
 在接下來的步驟S1085中，計數每預定轉向誤差的轉向誤差en的頻率。考慮轉向角傳感器5的分辨率來確定預定轉向誤差。這里，例如如圖60所示，將轉向誤差en以每O.OOlrad為間隔進行分類。圖61示出轉向誤差en的頻率分布的一個實例。在步驟S 1086中，將表示轉向誤差的類的i指定為0。 在步驟S1087中，判斷當轉向誤差en = 0. OOOrad時的頻率TO. 000的概率P相對于全部轉向誤差的全部頻率是否大于或等于90%。如果頻率TO.OOO的概率P大于或等于90%，則控制流程轉入步驟S 1090。在該情況下，由于i = 0，因此a 1 = 0. OOOrad。如果在步驟S 1087中作出否定判斷，則控制流程轉入步驟S 1088。在步驟S 1088中，i增加l，從而設定為(i+l)。 在步驟S 1089中，判斷作為轉向誤差的擴展類的從-O. 001rad到+0. OOlrad的轉向誤差的頻率(TO. 000+TO. 001+T-0. 001)的概率P相對于全部轉向誤差的全部頻率是否大于或等于90%。如果概率P大于或等于90X，則控制流程轉入步驟S1090。在該情況下，由于i = 1，因此a 1 = 0. 001。如果在步驟S 1089中作出否定判斷，則控制流程返回到步驟S 1088。將i再次增加1并重復在步驟S 1089中進行判斷的過程。 這樣，在步驟S 1055中計算出a 1值之后，控制流程轉入圖58所示的步驟S1057。在步驟S 1057中，判斷在道路曲率信號P小于或等于預定值Po并且車速V大于預定值Vo的情況下測量的轉向角信號e的樣本數目n是否大于預定值N2。這里，預定值N2是用于判斷是否已經得到數目足夠的中等時間段(例如大約l天的行駛)數據的閾值，該中等時間段數據用于判斷是否偏離駕駛者的通常駕駛操作，例如N2 = 7200。當樣本數目n大于預定值N2時，控制流程轉入步驟S 1059。當樣本數目n小于或等于預定值N2時，控制器200終止處理。 在步驟S 1059中，利用在中等時間段內測量的轉向角信號e計算中等時間段轉向角熵Hp2。中等時間段轉向角熵Hp2是以長時間段內測量的轉向角信號e作為基準狀態利用在中等時間段內測量的轉向角信號9計算出來的值。中等時間段轉向角熵Hp2是表示與駕駛者基本具有的駕駛操作的不穩定狀態的偏離(差異)的值。中等時間段轉向角熵Hp2的計算方法與參考圖53說明的長時間段轉向角熵Hpl的計算方法相同。然而，使用在步驟S 1055中計算的駕駛者個人的al值作為a值。 在步驟S 1061中，控制器200計算在步驟S1053中計算出的長時間段轉向角熵Hpl與在步驟S 1059中計算出的中等時間段轉向角熵Hp2之間的差值AHp2( = Hp2-Hp1)。然后，使用計算出的差值AHp2判斷駕駛操作不穩定狀態。可以認為，當中等時間段轉向角熵Hp2大于長時間段轉向角熵Hpl時，駕駛操作的不穩定度已經大于駕駛者基本具有的操作不穩定度。因此，例如，如果轉向角熵的差值AHp2大于預定值TH2，則控制器200判定駕駛操作處于不穩定狀態，控制流程轉入步驟S1063。 在步驟S1063中，通知駕駛者其駕駛操作處于不穩定狀態。這里，例如如圖62所示，在轉向角熵的差值AHp2大于或等于預定值TH2的區域中，根據轉向角熵的差值AHp2的大小將轉向角熵的差值AHp2劃分為2級(D2P和D2PP)。然后，控制器200使駕駛者知道與在步驟S 1061中計算出的轉向角熵的差值AHp2對應的級別。 圖63示出根據轉向角熵的差值AHp2的分類結果進行通知的內容的一個實例。在轉向角熵的差值AHp2被分類到比預定值TH2L( > TH2)大的D2PP級的情況下，控制器200在顯示單元180的顯示監視器上顯示傳達消息"操作不穩定度大于通常情況"的文字。在轉向角熵的差值AHp2被分類到比預定值TH2大的D2P級的情況下，控制器200顯示傳達消息"操作不穩定度稍大于通常情況"的文字。要注意的是，可以通過揚聲器130發出的語音將圖63所示的通知內容提供給駕駛者。 如果在步驟S1061中作出否定判斷，則控制器200跳過步驟S1063中的不穩定狀態的通知處理。這樣，在檢測到偏離通常駕駛操作的不穩定狀態并且將該偏離通知駕駛者之后，在接下來的步驟S1065中，控制器200基于過去和現在的中等時間段轉向角熵的比較結果使駕駛者知道中等時間段中的駕駛操作不穩定度的變化。更具體地說，控制器200將過去計算的中等時間段轉向角熵(下文中稱為Hp2p)與最近的中等時間段轉向角熵Hp2進行比較，從而檢測中等時間段中的駕駛操作不穩定度的變化，并且將該變化通知駕駛者。
            
 首先，在步驟S1065中，控制器200計算已存儲的關于同一駕駛者的過去計算的中等時間段轉向角熵Hp2p與在步驟S1059中計算出的最近的中等時間段轉向角熵Hp2之間的差值AHp2p。然后，使用計算出的差值AHp2判斷駕駛操作不穩定的變化。可以認為，當最近的中等時間段轉向角熵Hp2小于過去的中等時間段轉向角熵Hp2p時，S卩，當差值AHp2
            
的符號為負并且值較大時，駕駛操作的不穩定度與過去相比已經朝減小方向變化。因此，例如，如果轉向角熵的差值AHp2p小于預定值TH2P，則控制器200判定駕駛操作不穩定度已經減小，控制流程轉入步驟S1067。 在步驟S1067中，控制器200通知駕駛者其駕駛操作的不穩定度已經變小并且轉向操作已經變得更平滑(操作改進建議)。這里，例如如圖64所示，在轉向角熵的差值AHp2p小于預定值TH2P的區域中，根據轉向角熵的差值AHp2p的大小將轉向角熵的差值A Hp2p劃分為2級(D2PM和D2P匪)。然后，控制器200使駕駛者知道與在步驟S 1065中計算出的轉向角熵的差值AHp2p對應的級別。 圖65示出根據轉向角熵的差值AHp2p的分類結果進行通知的內容的一個實例。在轉向角熵的差值A Hp2p被分類到比預定值TH2P小的D2PM級的情況下，控制器200在顯示單元180的顯示監視器上顯示傳達消息"操作不穩定度稍小于從前"的文字。在轉向角熵的差值AHp2p被分類到比預定值TH2PL( < TH2P)小的D2P匪級的情況下，控制器200顯示傳達消息"操作不穩定度小于從前"的文字。要注意的是，可以通過揚聲器130發出的語音將圖65所示的通知內容提供給駕駛者。 如果在步驟S1065中作出否定判斷，則控制器200跳過步驟S1067中的操作改進建議處理，并且控制流程轉入步驟S1069。在步驟S1069中，將在步驟S1059中計算出的中等時間段轉向角熵Hp2設定給過去的中等時間段轉向角熵Hp2p，準備接下來的處理。
            
 在接下來的步驟S1071中，控制器200使用基于駕駛者的長時間段轉向角信號e計算出的駕駛者個人的al值來向駕駛者提供操作改進建議。如上所述，al值是基于駕駛者的長時間段轉向角信號數據計算出的轉向誤差分布中的計算結果的90%。因此，al值是表示駕駛者的長時間段的轉向誤差的分布的指數。 在步驟S1071中，將在步驟S1055中計算出的a 1值與預定值TH a 1進行比較。如果駕駛者的長時間段a 1值小于預定值THa 1，則駕駛者的駕駛操作的不穩定度是小的。然后，如果a 1值小于預定值THa l，則控制流程轉入步驟S1073。 在步驟S 1073中，控制器200使駕駛者知道駕駛者的駕駛操作的不穩定度是小的
            
59并且轉向操作平滑(操作改進建議)。這里，例如如圖66所示，在a 1值小于預定值THa 1的區域中，根據al值的大小將al值劃分為2級(alS和a 1SS)。然后，控制器200使駕駛者知道與在步驟S 1055中計算出的al值對應的級別。 圖67示出根據a 1值的分類結果進行通知的內容的一個實例。在a 1值被分類到比預定值THa 1小的a IS級的情況下，控制器200在顯示單元180的顯示監視器上顯示傳達消息"操作不穩定度稍小"的文字。在a 1值被分類到比預定值THa IS( < THa 1)小的alSS級的情況下，控制器200顯示傳達消息"操作不穩定度小"的文字。要注意的是，可以通過揚聲器130發出的語音將圖67所示的通知內容提供給駕駛者。
            
 這樣，控制器200終止處理，要注意的是，如果在步驟S1071中作出否定判斷，則控制器200跳過步驟S1073中的操作改進建議處理并終止處理。
            
 第十實施例的變型2 這里，將利用在長時間段內測量的駕駛者的轉向角誤差分布計算出的長時間段轉向角熵Hpl指定為基準狀態。然后，通過利用在短時間段內測量的駕駛者的轉向誤差分布計算轉向角熵，并且通過檢測與駕駛者基本具有的駕駛操作的不穩定狀態的短期偏離來執行駕駛診斷。 現在將參考圖68詳細說明根據第十實施例的變型2的車輛駕駛輔助系統2的操作。圖68是示出第十實施例的變型2中的控制器200執行的駕駛輔助控制處理的流程的流程圖。該處理以恒定間隔連續執行，例如每50毫秒執行一次。由于在步驟S1111至S1125中執行的處理與在圖57所示的步驟S 1041至S 1055中執行的處理相同，因此將省略其說明。 在步驟S1125中計算出a 1值之后，控制流程轉入步驟S1127。在步驟S1127中，判斷在道路曲率信號P小于或等于預定值Po并且車速V大于預定值Vo的情況下測量的轉向角信號9的樣本數目n是否大于預定值N3。這里，預定值N3是用于判斷是否已經得到數目足夠的短時間段(例如大約5分鐘的行駛)數據的閾值，該短時間段數據用于判斷是否偏離駕駛者的通常駕駛操作，例如N3二 1200。當樣本數目n大于預定值N3時，控制流程轉入步驟S1129。當樣本數目n小于或等于預定值N3時，控制器200終止處理。
            
 在步驟S1129中，利用在短時間段內測量的轉向角信號e計算短時間段轉向角熵Hp3。短時間段轉向角熵Hp3是以長時間段內測量的轉向角信號e作為基準狀態利用在短時間段內測量的轉向角信號9計算出來的值。短時間段轉向角熵Hp3是表示與駕駛者基本具有的駕駛操作的不穩定狀態的短期偏離(差異)的值。短時間段轉向角熵Hp3的計算方法與參考圖53的流程圖說明的長時間段轉向角熵Hpl的計算方法相同。然而，使用在步驟S1125中計算的駕駛者個人的a 1值作為a值。 在步驟S1131中，控制器200計算在步驟S1123中計算出的長時間段轉向角熵Hpl與在步驟S1129中計算出的短時間段轉向角熵Hp3之間的差值AHp3( = Hp3-Hpl)。然后，使用計算出的差值AHp3判斷駕駛操作不穩定狀態。可以認為，當短時間段轉向角熵Hp3大于長時間段轉向角熵Hpl時，現在的駕駛操作的不穩定度已經大于駕駛者基本具有的操作不穩定度。因此，例如，如果轉向角熵的差值AHp3大于預定值TH3，則控制器200判定駕駛操作處于不穩定狀態，控制流程轉入步驟S1133。 在步驟S1133中，通知駕駛者其駕駛操作處于不穩定狀態。這里，例如如圖69所示，在轉向角熵的差值AHp3大于或等于預定值TH3的區域中，根據轉向角熵的差值AHp3的大小將轉向角熵的差值AHp3劃分為2級(D3P和D3PP)。然后，控制器200使駕駛者知道與在步驟S1131中計算出的轉向角熵的差值AHp3對應的級別。 圖70示出根據轉向角熵的差值AHp3的分類結果進行通知的內容的一個實例。在轉向角熵的差值AHp3被分類到比預定值TH3LOTH3)大的D3PP級的情況下，控制器200在顯示單元180的顯示監視器上顯示傳達消息"操作不穩定度大"的文字。在轉向角熵的差值A Hp3被分類到比預定值TH3大的D3P級的情況下，控制器200顯示傳達消息"操作不穩定度稍大"的文字。要注意的是，可以通過揚聲器130發出的語音將圖70所示的通知內容提供給駕駛者。 這樣，控制器200終止處理，要注意的是，如果在步驟S1131中作出否定判斷，則控制器200跳過步驟S 1133中的不穩定狀態通知處理并終止處理。
            
 第^^一實施例 現在將說明根據本發明第十一實施例的車輛駕駛輔助系統。根據第十一實施例的車輛駕駛輔助系統的基本結構與圖50所示第十實施例的車輛駕駛輔助系統的基本結構相同。因此，下面將主要說明與第十實施例的不同點。 在根據本發明第十一實施例的車輛駕駛輔助系統2中，與上面第十實施例一樣，利用轉向角信號計算轉向角熵，從而檢測駕駛操作的不穩定狀態并且執行駕駛者駕駛診斷。然后，如果駕駛診斷結果表明駕駛者正處于比其通常的駕駛更危險的駕駛狀態，即，如果駕駛者的駕駛操作偏向更危險狀態，則控制器200向駕駛者發出警報，從而在駕駛者的駕駛操作進入高度危險狀態之前通知駕駛者。另一方面，如果駕駛診斷結果表明駕駛者的駕駛操作比公眾標準好，則控制器200向駕駛者提供信息從而鼓勵更安全的駕駛或者建議進行改進。 這里，為了計算轉向角熵，需要判斷轉向角估計誤差屬于劃分為9類的基準分布中的哪一類并且計算每一類的概率。另外，為了計算a值(上述al)，需要計算轉向誤差的頻率分布。由于對樣本數目的全部數據進行這些處理，因此需要預先準備與數據數目一樣多的緩沖存儲器。 因此，在第十一實施例中，遞歸地計算每一類的概率，從而即使需要臨時存儲最近
            
的長時間段轉向角數據，也可以利用少量的存儲器來計算每一類的概率。 現在將參考圖71的流程圖說明在第i^一實施例的車輛駕駛輔助系統2中長時間
            
段轉向角熵Hp  l的計算處理的流程。在第十實施例中說明的圖51所示的流程圖的步驟
            
S 1023中執行該處理。由于在步驟S1231至S 1234中執行的處理與在圖53所示的步驟
            
S1031至S1034中執行的處理相同，因此將省略其說明。 在步驟S 1235中，如圖54所示，將在步驟S 1234中計算出的轉向誤差en相對于基準狀態下的a值(=a o)劃分為9類，b 1至b9，并且遞歸地計算每一類bi中包含的轉向誤差en的頻率相對于全部頻率的概率Pi。這里，基準狀態的a值(=ao)是基于一般駕駛者群體(公眾駕駛者)的轉向角信號來預先設定的，并且存儲在控制器200的存儲器中。下面參考圖72的流程圖說明如何判斷轉向誤差en所歸入的類以及遞歸地計算每一類bi的概率Pi的方法。 首先，在步驟S1241中，將l分配給表示轉向誤差的類的i。在步驟S1242中，控制器200判斷i是否大于9。如果i > 9，則控制器200判定9類中的每一類的概率Pi的計 算已經完成，并且終止處理。如果i《9，則控制流程轉入步驟S1243從而計算每一類的概 率Pi。 在步驟S 1243中，控制器200判斷在步驟S 1234中計算出的轉向誤差en是否落 入目標類bi 。如果轉向誤差en落入目標類bi，則控制流程轉入步驟S 1244，利用下式(51) 計算包含在類bi中的轉向誤差en的概率Pi (n)，其中數據數目由N表示。 
            
 Pi (n) = {Pi (n-1) +1/N} + (1+1/N)(式51) 另一方面，如果轉向誤差en沒有落入目標類bi，則控制流程轉入步驟S 1245，利 用下式(52)計算包含在類bi中的轉向誤差en的概率Pi(n)。 
            
 Pi (n) = {Pi (n-1)} + (1+1/N)(式52) 在步驟S 1246中，設定(i+1)作為i。然后，控制流程返回到步驟S 1242，并且重 復步驟S 1243至S 1246的處理直到計算出全部9類的概率Pi。 然后，如果在步驟S1235中遞歸地計算出每一類bi中包含的轉向誤差en的概率 Pi，則控制流程轉入步驟S1236。在步驟S1236中，利用在步驟S 1235中計算出的概率Pi 計算長時間段轉向角熵Hpl。這終止長時間段轉向角熵Hpl的計算處理。 
            
 接下來，下面將說明遞歸地執行頻率計算以計算在第十實施例的變型1中說明的 a 1值的方法。現在將參考圖73的流程圖說明在第十一實施例的車輛駕駛輔助系統2中 a 1值的計算處理的流程。在第十實施例的變型1中說明的圖57所示的流程圖的步驟S 1055中執行該處理。由于在步驟S 1251至S 1254中執行的處理與在圖59所示的步驟 S1081至S1084中執行的處理相同，因此將省略其說明。 在步驟S 1255中，遞歸地計算每預定轉向誤差的轉向誤差en的頻率。下面參考 圖74的流程圖來說明該處理。 首先，在步驟S1271中，將1分配給表示轉向誤差的頻率分布的類的i。在步驟 S1272中，控制器200判斷T是否大于全部類的數目Tn。全部類的數目Tn為例如40，每一 類以0. 001為間隔來設定。如T > Tn，則控制器200判定全部類中的頻率計算已經完成，并 且終止處理。如果T《Tn，則控制流程轉入步驟S1273從而計算每一類的頻率Ti (n)。 
            
 在步驟S 1273中，控制器200判斷在步驟S 1254中計算出的轉向誤差en是否 落入目標類Ti。如果轉向誤差en落入目標類Ti，則控制流程轉入步驟S 1274。在步驟S 1274中，利用下式(53)計算包含在類Ti中的轉向誤差en的頻率Ti (n)，其中數據數目由 N表示。Ti (n) = {Ti (n_l) +綱+ (l+l/N)(式53) 另一方面，如果轉向誤差en沒有落入目標類Ti，則控制流程轉入步驟S1275，利用 下式(54)計算包含在類Ti中的轉向誤差en的頻率Ti (n)。 
            
 Ti (n) = {Ti (n_l)} + (1+1/N)(式54) 在步驟S 1276中，設定(i+l)作為i。然后，控制流程返回到步驟S1272，并且重 復步驟S1273至S1276的處理直到計算出全部類Tn的頻率Ti。 然后，在步驟S1255中遞歸地計算出頻率分布之后，控制流程轉入步驟S1256。在 步驟S 1256中，與上述在第十實施例的變型1類似，利用在步驟S 1255中計算出的頻率分 布計算a 1值。
            
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 如上所述，通過遞歸地計算轉向角熵Hp，可以減少存儲數據所需的存儲器量，并且 因為減少了計算步驟的數目，可以簡化計算處理。另外，允許實時地計算轉向角熵Hp。 
            
 第十二實施例 現在將說明根據本發明第十二實施例的車輛駕駛輔助系統。圖75是示出根據第 十二實施例的車輛駕駛輔助系統3的結構的控制圖。在第十二實施例中，與上述第十實施 例中的單元具有相同功能的單元將被分配相同的附圖標記，并且省略其說明。因此，下面將 主要說明與上述第四實施例的不同點。 如圖10所示，車輛駕駛輔助系統3包括激光雷達10、前方照相機15、車速傳感器 30、加速度傳感器35、導航系統50、加速踏板位置傳感器55、控制器250、揚聲器130以及顯 示單元180。 安裝在車輛的前格柵、保險杠等部件上的激光雷達10水平地照射紅外光脈沖，從 而掃描車輛前方區域。激光雷達10測量被前方的多個障礙物(通常為前車的后部)反射 回來的紅外光脈沖的反射輻射，并且根據反射輻射的到達時間檢測與該多個障礙物之間的 車間距離或間距以及相對速度。將檢測到的車間距離和相對速度輸出到控制器250。激光 雷達10所掃描的車輛前方區域是與車輛縱向中心線平行的軸線兩側大約士6度的范圍，并 且檢測到該范圍內存在的物體。 加速度傳感器35為檢測車輛縱向加速度并且將檢測到的縱向加速度輸出到控制 器250的傳感器。加速踏板位置傳感器55是檢測加速踏板(未示出)的踩下量(加速踏 板位置)的傳感器。加速踏板位置傳感器55檢測例如已經通過連桿機構轉變為伺服電機 的旋轉角度的加速踏板的位置，并且將加速踏板位置輸出到控制器250。 
            
 控制器250是由CPU以及諸如ROM和RAM等CPU外圍部件構成的電子控制單元，控 制整個車輛駕駛輔助系統3。根據從激光雷達10、前方照相機15、車速傳感器30、加速度傳 感器35、導航系統50、加速踏板位置傳感器55等接收到的信號，控制器250分析駕駛者的 駕駛特性并且執行駕駛診斷。然后，控制器250根據駕駛診斷結果向駕駛者提供信息。提 供給駕駛者的信息包括向駕駛者發出的警報、對駕駛操作的改進建議等。后面將詳細描述 控制器250的控制內容。 接下來將說明根據第十二實施例的車輛駕駛輔助系統3的操作，首先描述該系統 的概況。 車輛駕駛輔助系統3的控制器250根據車輛的行駛狀態和駕駛者的駕駛操作執行 駕駛者的駕駛診斷，并且響應駕駛診斷結果向駕駛者發出警報并且建議駕駛者改進駕駛操 作。更具體地說，控制器250使用加速踏板位置信號來檢測駕駛操作的不穩定狀態并且執 行駕駛者的駕駛診斷。在第十二實施例中，將在上述第十實施例和第十一實施例中使用的 轉向熵法應用于加速踏板位置，從而檢測駕駛操作的不穩定狀態。盡管轉向熵法是關于車 輛的側向控制使用轉向角的方法，但是在第十二實施例中，利用關于車輛的縱向控制的加 速踏板位置信號檢測車輛的駕駛操作的不穩定狀態。 然后，如果駕駛診斷結果表明駕駛者正處于比其通常的駕駛更危險的駕駛狀態， 即，如果駕駛者的駕駛操作偏向更危險狀態，則控制器250向駕駛者發出警報，從而在駕駛 者的駕駛操作進入高度危險狀態之前通知駕駛者。另一方面，如果駕駛診斷結果表明駕駛 者的駕駛操作比公眾標準好，則控制器250向駕駛者提供信息從而鼓勵更安全的駕駛或者
            
63建議進行改進。 在第十二實施例中使用的a值(下文中稱為a即值)是通過如下方式計算的結 果的90% (包含加速踏板位置誤差的90%的分布的范圍)S卩，獲得基于加速踏板位置的 時間序列數據的給定時間段內的加速踏板位置誤差，即在假定加速踏板被平滑地操作的情 況下的加速踏板位置的估計值與實際加速踏板位置之間的差異，并且測量加速踏板位置誤 差的分布(變化)。 加速踏板位置熵值(下文中稱為Hp_ap值)表示加速踏板位置誤差分布的模糊度 (不確定度)。與a ap值類似，當穩定且平滑地操作加速踏板時，Hp_ap值變小，當生澀且 不穩定地操作加速踏板時，通過a ap值來修正Hp_ap值，并且可以使用Hp_ap值作為不受 駕駛者的技術或習慣影響的駕駛不穩定度。 在第十二實施例中，將利用一般駕駛者群體的加速踏板位置誤差分布計算出的加 速踏板位置熵用作基準狀態。然后，利用測量的駕駛者的加速踏板位置誤差分布來計算加 速踏板位置熵，并且通過檢測駕駛者基本具有的駕駛操作的不穩定狀態來執行駕駛診斷。 
            
 要注意的是，因為加速踏板位置受道路筆直度、本車與前車之間的關系、以及駕駛 者的負荷狀態等因素的影響，需要在駕駛者處于無負荷狀態時測量基準加速踏板位置分 布。因此，在第十二實施例中，為了實現受這些因素的影響的可能性更低，利用在沿著實質 上為直道的筆直道路上以恒定速度行駛的場景中獲得的加速踏板位置數據，并且基于在長 時間段內測量的加速踏板位置數據來獲得加速踏板位置分布。 下面參考圖76詳細說明根據第十二實施例的車輛駕駛輔助系統3的操作。圖76 是示出第十二實施例中的控制器250執行的駕駛輔助控制處理的流程的流程圖。該處理以 恒定間隔連續執行，例如每50毫秒執行一次。 首先，在步驟S1331中，控制器250讀取由加速踏板位置傳感器55檢測到的加速 踏板位置信號d即。在步驟S1333中，控制器250讀取車輛行駛的道路的道路曲率信號P。 在步驟S 1335中，控制器250讀取由車速傳感器30檢測到的車輛的車速信號V即。在步驟 S1337中，控制器250讀取由激光雷達10檢測到的本車與前方障礙物(更具體地說，前車) 之間的車間距離dd和相對車速vr。在步驟S1337中，控制器250讀取由加速度傳感器35 檢測到的車輛的縱向加速度xg。 在接下來的步驟S1341至S1349中，判斷是否計算加速踏板位置熵。更具體地說， 在步驟S 1341中，判斷在步驟S 1333中讀取的道路曲率信號P是否小于用于判斷車輛是 否沿著直道行駛的道路曲率預定值Papo。當道路曲率信號P小于或等于預定值P即o時， 控制器250判定車輛正沿著直道行駛，并且控制流程轉入步驟S1343。當P > P即o時，控 制器250終止處理。 在步驟S 1343中，判斷在步驟S 1335中讀取的車速信號V即是否大于預定值 V即o。預定值V即o是用于判斷車輛是否正沿著諸如高速路等車輛可以以恒定速度行駛的 道路行駛的閾值，例如V即o = 60km/h。當車速信號V即大于預定值V即o時，控制流程轉入 步驟S1345。當車速信號V即小于或等于預定值V即o時，控制器250終止處理。 
            
 在步驟S 1345中，首先，利用在步驟S1337中讀取的車間距離dd和相對車速vr 計算本車與前車之間的接觸時間ttc。接觸時間ttc表示當本車的車速V即和相對車速vr 恒定時在本車與前車彼此接觸之前的時間長度。利用下式(55)計算接觸時間ttc。
            
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 ttc = dd/vr (式55) 然后，將利用式(55)計算的接觸時間ttc與預定值ttc即o進行比較。預定值 ttc即o是用于判斷車輛是否在保持接觸時間ttc充足的情況下跟隨前車的閾值。如果車速 信號接觸時間ttc大于預定值ttc即o并且本車正跟隨前車，則控制流程轉入步驟S1347。 如果ttc《ttc即o，則控制器250終止處理。 在步驟S1347中，將在步驟S1339中檢測到的縱向加速度xg與預定值xg—apo進行 比較。預定值xg—即o是用于判斷車輛是否正以大致恒定的速度行駛的閾值。如果xg〈xg— 即o并且控制器250判定車輛正以大致恒定的速度行駛，則控制流程轉入步驟S1349。如果 xg > xg_apo時，則控制器250終止處理。 在步驟S1349中，將在步驟S1331中檢測到的加速踏板位置dap與預定值d即o進 行比較。預定值d即o是用于判斷駕駛者是否正在踩下加速踏板的閾值。如果dap > d即o并 且控制器250判定駕駛者正在操作加速踏板，則控制流程轉入步驟S1351。如果d即《d即o 時，則控制器250終止處理。 在步驟S1351中，判斷在上述條件下測量的加速踏板位置信號d即的樣本數目n 是否大于預定值N即1。這里，預定值N即1是用于判斷是否已經得到受駕駛者的負荷狀態影 響的可能性低的數目足夠的長時間段數據的閾值，例如N即1 = 100， 000。要注意的是，預測 在大約3周的行駛期間獲得100， 000個數據。當樣本數目n大于預定值N即l時，控制流程 轉入步驟S1353。當樣本數目n小于或等于預定值N即l時，控制器200終止處理。 
            
 在步驟S 1353中，利用在長時間段內測量的加速踏板位置信號dap計算加速踏板 位置熵地_即1 (下文中稱為長時間段加速踏板位置熵)。長時間段加速踏板位置熵地_即1 是表示駕駛者基本具有的駕駛操作的不穩定狀態的值，并且是駕駛者的通常的不穩定度。 要注意的是，長時間段加速踏板位置熵地_即1的計算方法與上述轉向角熵Hp的計算方法 基本相同。然而，在下面的說明中，加速踏板位置平滑值由d即n-tilde表示，加速踏板位置 估計值由d即n-hat表示，并且加速踏板位置誤差由e—即n表示。 下面將參考圖77的流程圖說明長時間段加速踏板位置熵地_即1的計算處理。在 步驟S1361中，控制器250收集在上述條件下以采樣間隔Ts測量的n個加速踏板位置信號 dapn的時間序列數據。采樣間隔Ts為例如50毫秒。 在步驟S1362中，利用以150毫秒為間隔的相鄰三個加速踏板位置d即n通過上述 式(45)計算三個加速踏板位置平滑值d即n-tilde。在步驟S1363中，利用在步驟S1362中 計算出的三個加速踏板位置平滑值d即n-tilde通過上述式(44)計算加速踏板位置估計值 d即n-hat。在步驟S1364中，利用在步驟S 1363中計算出的加速踏板位置估計值d即n-hat 和實際加速踏板位置信號d即n通過上述式(47)計算加速踏板位置誤差e_apn。 
            
 在步驟S1365中，如圖54所示，將在步驟S1364中計算出的加速踏板位置誤差e_ 即n關于基準狀態下的a值(=a 0_即)劃分為9類，bl至b9，并且計算每一類bi中包 含的加速踏板位置誤差e—即n的頻率相對于全部頻率的概率Pi。這里，基準狀態的a值 (=ao_ap)是基于一般駕駛者群體(公眾駕駛者)的加速踏板位置信號來預先設定的，并 且存儲在控制器250的存儲器中。然后，當控制器250執行圖76所示的程序時設定類bi。 
            
 在接下來的步驟S1366中，利用在步驟S 1365中計算出的概率Pi通過上式(50) 計算長時間段加速踏板位置熵地_即1。
            
 當長時間段加速踏板位置熵Hp—即1值小時，加速踏板位置誤差e—即n的分布的陡 度大，并且加速踏板位置誤差e_apn的分布位于在某一范圍內。也就是說，這表明，加速踏 板被平滑地操作并且操作處于穩定狀態。另一方面，當長時間段加速踏板位置熵Hp_apl值 大時，加速踏板位置誤差e—即n的分布的陡度小，并且加速踏板位置誤差e—即n的分布是變 化的。也就是說，這表明，生澀地執行加速踏板操作并且操作處于不穩定狀態。 
            
 這樣，在步驟S1353中計算出長時間段加速踏板位置熵地_即1之后，控制流程轉 入步驟S1355。在步驟S1355中，控制器250根據長時間段加速踏板位置熵Hp_apl向駕駛 者表達警報或指示(改進建議)。當長時間段加速踏板位置熵地_即1變大時，與一般駕駛 者群體(公眾)的平均加速踏板位置熵相比，駕駛操作的不穩定度變大。 
            
 因此，例如如圖78所示，將長時間段加速踏板位置熵Hp_apl的大小劃分為5級 (SSS、 SS、 SM、 SL和SLL)，并且控制器250使駕駛者知道計算出的長時間段加速踏板位置熵 地_即1的大小的級別。要注意的是，適當地設定5級，從而使一般駕駛者群體(公眾)的平 均加速踏板位置熵落入圖78所示分類的中間級SM。 圖79示出根據長時間段加速踏板位置熵Hp—即l的分類結果進行通知的內容的一 個實例。在長時間段加速踏板位置熵Hp—即1被分類到SLL級的情況下，控制器250在顯示 單元180的顯示監視器上顯示傳達消息"操作不穩定度大"的文字。在長時間段加速踏板 位置熵Hp_apl被分類到SL級的情況下，控制器250顯示傳達消息"操作不穩定度稍大"的 文字。在長時間段加速踏板位置熵Hp_apl被分類到SM級的情況下，這對應于一般駕駛者 群體的平均加速踏板位置熵，控制器250在顯示單元180的顯示監視器上顯示傳達消息"操 作不穩定度中等"的文字。在長時間段加速踏板位置熵Hp—即l被分類到SS級的情況下，控 制器250在顯示單元180的顯示監視器上顯示傳達消息"操作不穩定度稍小"的文字。在 長時間段加速踏板位置熵Hp_apl被分類到SSS級的情況下，控制器250在顯示單元180的 顯示監視器上顯示傳達消息"操作不穩定度小"的文字。要注意的是，可以通過揚聲器130 發出的語音將圖79所示的通知內容提供給駕駛者。 這樣，在上述第十二實施例中，除了根據上述第一實施例至第十一實施例的有益 效果之外，還可以獲得如下操作和有益效果。 檢測駕駛者對駕駛操作的控制表現作為用于駕駛診斷的指標。更具體地說，利用 加速踏板操作量計算表示駕駛者對加速踏板操作的不穩定度的加速踏板位置熵Hp_ap。這 使得能夠關于車輛的縱向駕駛操作準確地執行駕駛診斷。 
            
 第十二實施例的變型l 這里，將利用在長時間段內測量的駕駛者的加速踏板位置誤差分布計算出的長時 間段加速踏板位置熵Hp—即l指定為基準狀態。然后，通過利用在中等時間段內測量的駕駛 者的加速踏板位置誤差分布計算加速踏板位置熵，并且通過檢測與駕駛者基本具有的駕駛 操作的不穩定狀態的偏離來執行駕駛診斷。 現在將參考圖80和81詳細說明根據第十二實施例的變型1的車輛駕駛輔助系統 3的操作。圖80和81是示出第十二實施例的變型1中的控制器250執行的駕駛輔助控制 處理的流程的流程圖。該處理以恒定間隔連續執行，例如每50毫秒執行一次。由于在步驟 S1371至S1393中執行的處理與在圖76所示的步驟S1331至S1353中執行的處理相同，因 此將省略其說明。然而，在步驟S1391中判定采樣數目n小于或等于預定值N即l的情況下，控制器250不終止處理，而是控制流程轉入圖81所示的步驟S1397。 
            
 在步驟S 1393中控制器250計算出表示基準狀態的長時間段加速踏板位置熵地_ 即1之后，控制器250在步驟S1395中計算用于計算中等時間段加速踏板位置熵的a值。 這里，利用在長時間段內測量的駕駛者的加速踏板位置d即計算駕駛者個人的a值(下文 中稱為a即l值)。下面將參考圖82所示的流程圖說明該處理。 在步驟S 1421中，控制器250收集在上述道路曲率和車速的條件下以采樣間隔 Ts測量的n個加速踏板位置d即n的時間序列數據。采樣間隔Ts為例如50毫秒。在步驟 S1422中，利用以150毫秒為間隔的相鄰三個加速踏板位置d即n通過上述式(45)計算三個 加速踏板位置平滑值d即n-tilde。 在步驟S1423中，利用在步驟S1422中計算出的三個加速踏板位置平滑值 d即n-tilde通過上述式(44)計算加速踏板位置估計值d即n-hat。在步驟S1424中，利用 在步驟S1423中計算出的加速踏板位置估計值d即n-hat和實際加速踏板位置d即n通過上 述式(47)計算加速踏板位置誤差e_apn。 在接下來的步驟S1425中，計數每預定加速踏板位置誤差的加速踏板位置誤差e_ apn的頻率。考慮加速踏板位置傳感器55的分辨率來確定預定加速踏板位置誤差。這里， 例如如用于計算轉向誤差分布的圖60的表所示，將加速踏板位置誤差e_apn以每O. 001為 間隔進行分類。在步驟S1426中，將表示加速踏板位置誤差的類的i_ap指定為0。 
            
 在步驟S1427中，判斷當加速踏板位置誤差e—即n = 0. 000時的頻率T即O. 000 的概率P即相對于全部加速踏板位置誤差的全部頻率是否大于或等于90X。如果頻率 T即O. 000的概率P大于或等于90% ，則控制流程轉入步驟S1430。在該情況下，由于i_ap = 0，因此a即l = 0. 000。如果在步驟S 1427中作出否定判斷，則控制流程轉入步驟S1428。 在步驟S1428中，i—即增加l，從而設定為(i—即+l)。 在步驟S1429中，判斷作為加速踏板位置誤差的擴展類S1429的從-0. 001到 +0.001的加速踏板位置誤差的頻率(T即O. 000+TapO. 001+T即-0. 001)的概率P相對于全 部加速踏板位置誤差的全部頻率是否大于或等于90 % 。如果概率P大于或等于90 % ，則控 制流程轉入步驟S 1430。在該情況下，由于1_即=1，因此a即l = 0. 001。如果在步驟 S 1429中作出否定判斷，則控制流程返回到步驟S142S。將i_ap再次增加1并重復在步驟 S1429中進行判斷的過程。 這樣，在步驟S1395中計算出a即J值之后，控制流程轉入圖81所示的步驟 S1397。在步驟S1397中，判斷在上述條件下測量的加速踏板位置d即的樣本數目n是否大 于預定值N即2。這里，預定值N即2是用于判斷是否已經得到數目足夠的中等時間段(例如 大約l天的行駛)數據的閾值，該中等時間段數據用于判斷是否偏離駕駛者的通常駕駛操 作，例如N即2 = 7200。當樣本數目n大于預定值N即2時，控制流程轉入步驟S1399。當樣 本數目n小于或等于預定值N即2時，控制器250終止處理。 在步驟S 1399中，利用在中等時間段內測量的加速踏板位置信號d即計算中等時 間段加速踏板位置熵地_即2。中等時間段加速踏板位置熵地_即2是以長時間段內測量的 加速踏板位置信號d即的中等時間段加速踏板位置熵地_即1作為基準狀態利用在中等時 間段內測量的加速踏板位置信號d即計算出來的值。中等時間段加速踏板位置熵地_即2 是表示與駕駛者基本具有的駕駛操作的不穩定狀態的偏離(差異)的值。中等時間段加速踏板位置熵地_即2的計算方法與參考圖77說明的長時間段加速踏板位置熵地_即1的計 算方法相同。然而，使用在步驟S1395中計算的駕駛者個人的a即l值作為a值。 
            
 在步驟S1401中，控制器250計算在步驟S1393中計算出的長時間段加速踏板位 置熵Hp—即1與在步驟S 1399中計算出的中等時間段加速踏板位置熵Hp—即2之間的差值 A地_即2 (=地_即2_地_即1)。然后，使用計算出的差值A地_即2判斷駕駛操作不穩定狀 態。可以認為，當中等時間段加速踏板位置熵地_即2大于長時間段加速踏板位置熵地_即1 時，駕駛操作的不穩定度已經大于駕駛者基本具有的操作不穩定度。因此，例如，如果加速 踏板位置熵的差值A地_即2大于預定值TH即2，則控制器250判定駕駛操作處于不穩定狀 態，控制流程轉入步驟S1403。 在步驟S1403中，通知駕駛者其駕駛操作處于不穩定狀態。這里，例如如圖83所 示，在加速踏板位置熵的差值AHp—即2大于或等于預定值TH即2的區域中，根據加速踏板 位置熵的差值AHp—即2的大小將加速踏板位置熵的差值AHp—即2劃分為2級(D2P即和 D2PP即)。然后，控制器250使駕駛者知道與在步驟S1401中計算出的加速踏板位置熵的差 值AHp—ap2對應的級別。 圖84示出根據加速踏板位置熵的差值AHp—即2的分類結果進行通知的內容的一 個實例。在加速踏板位置熵的差值AHp—即2被分類到比預定值TH即2L( > TH即2)大的 D2PP即級的情況下，控制器250在顯示單元180的顯示監視器上顯示傳達消息"操作不穩 定度大于通常情況"的文字。在加速踏板位置熵的差值AHp—即2被分類到比預定值TH即2 大的D2P即級的情況下，控制器250顯示傳達消息"操作不穩定度稍大于通常情況"的文字。 要注意的是，可以通過揚聲器130發出的語音將圖84所示的通知內容提供給駕駛者。 
            
 如果在步驟S1401中作出否定判斷，則控制器250跳過步驟S1403中的不穩定狀 態的通知處理。這樣，在檢測到偏離通常駕駛操作的不穩定狀態并且將該偏離通知駕駛者 之后，在接下來的步驟S1405中，控制器250基于過去和現在的中等時間段加速踏板位置熵 的比較結果使駕駛者知道中等時間段中的駕駛操作不穩定度的變化。更具體地說，控制器 250將過去計算的中等時間段加速踏板位置熵(下文中稱為Hp—即2p)與最近的中等時間段 加速踏板位置熵地_即2進行比較，從而檢測中等時間段中的駕駛操作不穩定度的變化，并 且將該變化通知駕駛者。 首先，在步驟S1405中，控制器250計算已存儲的關于同一駕駛者的過去計算的中 等時間段加速踏板位置熵Hp—即2p與在步驟S1399中計算出的最近的中等時間段加速踏板 位置熵Hp—即2之間的差值AHp—即2p。然后，使用計算出的差值AHp—即2p判斷駕駛操作 不穩定的變化。可以認為，當最近的中等時間段加速踏板位置熵地_即2小于過去的中等時 間段加速踏板位置熵Hp—即2p時，S卩，當差值AHp—即2p的符號為負并且值較大時，駕駛操 作的不穩定度與過去相比已經朝減小方向變化。因此，例如，如果加速踏板位置熵的差值 A Hp_ap2p小于預定值TH即2P，則控制器250判定駕駛操作不穩定度已經減小，控制流程轉 入步驟S1407。 在步驟S1407中，控制器250通知駕駛者其駕駛操作的不穩定度已經變小并且加 速踏板位置操作已經變得更平滑(操作改進建議)。這里，例如如圖85所示，在加速踏板 位置熵的差值AHp—即2p小于預定值TH即2P的區域中，根據加速踏板位置熵的差值AHp_ ap2p的大小將加速踏板位置熵的差值AHp—即2p劃分為2級(D2PM即和D2P匪即)。然后，
            
68控制器250使駕駛者知道與在步驟S1405中計算出的加速踏板位置熵的差值A Hp_ap2p對 應的級別。 圖86示出根據加速踏板位置熵的差值AHp—即2p的分類結果進行通知的內容的 一個實例。在加速踏板位置熵的差值AHp—即2p被分類到比預定值TH即2P小的D2PM即級 的情況下，控制器250在顯示單元180的顯示監視器上顯示傳達消息"操作不穩定度稍小于 從前"的文字。在加速踏板位置熵的差值AHp—即2p被分類到比預定值TH即2PL( < TH即2P) 小的D2P匪即級的情況下，控制器250顯示傳達消息"操作不穩定度小于從前"的文字。要 注意的是，可以通過揚聲器130發出的語音將圖86所示的通知內容提供給駕駛者。 
            
 如果在步驟S1405中作出否定判斷，則控制器250跳過步驟S1407中的操作改進 建議處理，并且控制流程轉入步驟S1409。在步驟S1409中，將在步驟S1399中計算出的中 等時間段加速踏板位置熵地_即2設定給過去的中等時間段加速踏板位置熵Hp—即2p，準備 接下來的處理。 在接下來的步驟S1411中，控制器250使用基于駕駛者的長時間段加速踏板位置 信號d即計算出的駕駛者個人的a即l值來向駕駛者提供操作改進建議。如上所述，a即l 值是基于駕駛者的長時間段加速踏板位置信號數據計算出的加速踏板位置誤差分布中的 計算結果的90%。因此，a即l值是表示駕駛者的長時間段的加速踏板位置誤差的分布的 指數。 在步驟S1411中，將在步驟S1430中計算出的a即l值與預定值THa即l進行比 較。如果駕駛者的長時間段aapl值小于預定值THa即l，則駕駛者的駕駛操作的不穩定度 是小的。然后，如果aapl值小于預定值THa即l，則控制流程轉入步驟S1413。 
            
 在步驟S1413中，控制器250使駕駛者知道駕駛者的駕駛操作的不穩定度是小的 并且加速踏板位置操作平滑(操作改進建議)。這里，例如如圖87所示，在a即l值小于預 定值THa即l的區域中，根據a即l值的大小將a即l值劃分為2級(a 1即S禾口 a 1即SS)。 然后，控制器250使駕駛者知道與在步驟S1430中計算出的a即l值對應的級別。 
            
 圖88示出根據a即l值的分類結果進行通知的內容的一個實例。在a即l值 被分類到比預定值THa即l小的a 1即S級的情況下，控制器250在顯示單元180的顯 示監視器上顯示傳達消息"操作不穩定度稍小"的文字。在a即l值被分類到比預定值 THa即1S( < THa即l)小的a 1即SS級的情況下，控制器250顯示傳達消息"操作不穩定 度小"的文字。要注意的是，可以通過揚聲器130發出的語音將圖88所示的通知內容提供 給駕駛者。 這樣，控制器250終止處理，要注意的是，如果在步驟S1411中作出否定判斷，則控 制器250跳過步驟S1413中的操作改進建議處理并終止處理。 
            
 第十二實施例的變型2 這里，將利用在長時間段內測量的駕駛者的加速踏板位置誤差分布計算出的長時 間段加速踏板位置熵Hp—即l指定為基準狀態。然后，通過利用在短時間段內測量的駕駛者 的加速踏板位置誤差分布計算加速踏板位置熵，并且通過檢測與駕駛者基本具有的駕駛操 作的不穩定狀態的短期偏離來執行駕駛診斷。 現在將參考圖89詳細說明根據第十二實施例的變型2的車輛駕駛輔助系統3的 操作。圖89是示出第十二實施例的變型2中的控制器250執行的駕駛輔助控制處理的流
            
69程的流程圖。該處理以恒定間隔連續執行，例如每50毫秒執行一次。由于在步驟S1441至 S1465中執行的處理與在圖80所示的步驟S1371至S1395中執行的處理相同，因此將省略 其說明。 在步驟S 1465中計算出a apl值之后，控制流程轉入步驟S 1467。在步驟S 1467 中，判斷在上述條件下測量的加速踏板位置信號d即的樣本數目n是否大于預定值N即3。 這里，預定值N即3是用于判斷是否已經得到數目足夠的短時間段(例如大約5分鐘的行 駛)數據的閾值，該短時間段數據用于判斷是否偏離駕駛者的通常駕駛操作，例如N即3 = 1200。當樣本數目n大于預定值N即3時，控制流程轉入步驟S1469。當樣本數目n小于或 等于預定值N即3時，控制器250終止處理。 在步驟S1469中，利用在短時間段內測量的加速踏板位置信號d即計算短時間段 加速踏板位置熵地_即3。短時間段加速踏板位置熵地_即3是以使用長時間段內測量的加 速踏板位置信號d即的加速踏板位置誤差分布作為基準狀態，利用在短時間段內測量的加 速踏板位置信號d即計算出來的值。短時間段加速踏板位置熵地_即3是表示與駕駛者基 本具有的駕駛操作的不穩定狀態的短期偏離(差異)的值。短時間段加速踏板位置熵地_ ap3的計算方法與參考圖77說明的長時間段加速踏板位置熵地_即1的計算方法相同。然 而，使用在步驟S1465中計算的駕駛者個人的a即l值作為a值。 在步驟S1471中，控制器250計算在步驟S1463中計算出的長時間段加速踏板 位置熵Hp_apl與在步驟S1469中計算出的短時間段加速踏板位置熵地_即3之間的差值 A地_即3 (=地_即3_地_即1)。然后，使用計算出的差值A地_即3判斷駕駛操作不穩定狀 態。可以認為，當短時間段加速踏板位置熵地_即3大于長時間段加速踏板位置熵地_即1 時，現在的駕駛操作的不穩定度已經大于駕駛者基本具有的操作不穩定度。因此，例如，如 果加速踏板位置熵的差值A地_鄰3大于預定值TH即3，則控制器250判定駕駛操作處于不 穩定狀態，控制流程轉入步驟S1473。 在步驟S1473中，通知駕駛者其駕駛操作處于不穩定狀態。這里，例如如圖90所 示，在加速踏板位置熵的差值AHp—即3大于或等于預定值TH即3的區域中，根據加速踏板 位置熵的差值AHp—即3的大小將加速踏板位置熵的差值AHp—即3劃分為2級(D3P即和 D3PP即)。然后，控制器250使駕駛者知道與在步驟S1471中計算出的加速踏板位置熵的差 值AHp—ap3對應的級別。 圖91示出根據加速踏板位置熵的差值AHp—即3的分類結果進行通知的內容的一 個實例。在加速踏板位置熵的差值AHp—即3被分類到比預定值TH即3L( > TH即3)大的 D3PP即級的情況下，控制器250在顯示單元180的顯示監視器上顯示傳達消息"操作不穩 定度大"的文字。在加速踏板位置熵的差值AHp—即3被分類到比預定值TH即3大的D3P即 級的情況下，控制器250顯示傳達消息"操作不穩定度稍大"的文字。要注意的是，可以通 過揚聲器130發出的語音將圖91所示的通知內容提供給駕駛者。 這樣，控制器250終止處理，要注意的是，如果在步驟S1471中作出否定判斷，則控 制器250跳過步驟S1473中的不穩定狀態通知處理并終止處理。 
            
 第十三實施例 現在將說明根據本發明第十三實施例的車輛駕駛輔助系統。圖92是示出根據本 發明第十三實施例的車輛駕駛輔助系統7的結構的控制圖。在圖92中，與上述第一實施例至第十二實施例中的單元具有相同功能的單元將被分配相同的附圖標記，并且省略其說 明。因此，下面將主要說明與第一實施例至第十二實施例的不同點。 如圖92所示，車輛駕駛輔助系統7包括轉向角傳感器5、激光雷達10、前方照相機
            
15、車速傳感器30、加速度傳感器35、導航系統50、加速踏板行程傳感器55、制動踏板行程
            
傳感器60、轉向信號開關65、控制器500、揚聲器130以及顯示單元180。 根據從轉向角傳感器5、激光雷達10、前方照相機15、車速傳感器30、加速度傳感
            
器35、導航系統50、加速踏板行程傳感器55、制動踏板行程傳感器60、轉向信號開關65等
            
接收到的信號，車輛駕駛輔助系統7分析駕駛者的駕駛特性并且綜合地檢測駕駛者的認
            
識、判斷和操作從而執行駕駛診斷。 更具體地說，如圖93所示，檢測駕駛者的危險認識特性、駕駛者的安全意識和操 作偏好特性、駕駛者的危險容許度、以及駕駛者對駕駛操作的控制表現，作為用于駕駛診斷 的指標，并且通過這些指標對檢測結果進行綜合的判斷，從而執行駕駛診斷。然后，根據駕 駛診斷結果，向駕駛者提供信息，例如向駕駛者發出的警報、對駕駛操作的改進建議等。 
            
 下面參考圖94詳細說明根據第十三實施例的車輛駕駛輔助系統7的操作。圖94 是示出第十三實施例中的控制器500執行的駕駛輔助控制處理的流程的流程圖。該處理以 恒定間隔連續執行，例如每50毫秒執行一次。 首先，在步驟S1510中檢測車輛行駛狀態。這里，控制器500獲得由車速傳感器 30檢測到的車速V、由激光雷達10檢測到的本車與前車之間的車間距離D和相對車速Vr、 以及從前方照相機15拍攝的圖像獲得的與車道標線的距離等，作為車輛行駛狀態。在步驟 S1520中檢測駕駛者的操作狀態。這里，控制器500獲得由加速踏板行程傳感器55檢測到 的加速踏板操作量、由制動踏板行程傳感器60檢測到的制動踏板操作量、轉向信號開關65 檢測到的轉向信號桿被操作與否、以及由轉向角傳感器5檢測到的轉向角，作為駕駛者的 操作狀態。 在步驟S1530中，基于在步驟S1510中獲得的車輛行駛狀態和在步驟S1520中獲 得的駕駛者的操作狀態，計算用于執行駕駛診斷的各個指標。如圖93所示，控制器500計 算加速踏板釋放時刻的接觸時間TTC的分布、執行轉向調節時的車道偏離時間TLC的分布、 單獨行駛時的車速分布、跟隨行駛場景中的車間時距THW的分布、起動時的最大加速度、制 動時的最小接觸時間TTC的分布、超車時的最小車間距離、轉向平滑度(轉向角熵)、以及加 速踏板操作的穩定度(加速踏板位置熵)，作為各個指標。這些指標分別表示駕駛者的駕駛 過程中的認識、判斷和操作。 加速踏板釋放時刻的接觸時間TTC的分布是表示駕駛者的危險認識特性的數據， 并且如第一實施例中所述，可以基于本車與前車之間的車間距離D來計算。執行轉向調節 時的車道偏離時間TLC的分布也是表示駕駛者的危險認識特性的數據，并且如第二實施例 中所述，可以基于車輛的車道側向位置來計算。 單獨行駛時的車速分布是表示駕駛者的安全意識和操作偏好特性的數據，并且如 第三實施例中所述，可以基于車速V來計算。跟隨行駛場景中的車間時距THW的分布也是 表示駕駛者的安全意識和操作偏好特性的數據，并且如第四實施例至第六實施例中所述， 可以基于本車與前車之間的車間距離D來計算。起動時的最大加速度也是表示駕駛者的安 全意識和操作偏好特性的數據，并且如第七實施例中所述，可以基于車輛的加速度和減速度來計算。 制動時的最小接觸時間TTC的分布是表示駕駛者的危險容許度的數據，并且如第 八實施例中所述，可以基于本車與前車之間的車間距離D來計算。超車時的最小車間距離 也是表示駕駛者的危險容許度的數據，并且如第九實施例中所述，可以基于本車與前車之 間的車間距離D來計算。 轉向平滑度(轉向角熵)是表示駕駛者對駕駛操作的控制表現的數據，并且如第 十實施例和第十一實施例中所述，可以基于轉向角來計算。加速踏板操作的穩定度(加速 踏板位置熵)也是表示駕駛者對駕駛操作的控制表現的數據，并且如第十二實施例中所 述，可以基于加速踏板操作量來計算。 在步驟SI540中，存儲在步驟SI530中計算出的各個指標。 在步驟S1600中，利用在步驟S1530中計算出的各個指標綜合地執行駕駛者駕駛 診斷。首先，如第一實施例和第十二實施例中所述，對于各個指標，將當前分布(作為比較 對象的"此刻"或"今日"的數據分布)與通常分布(作為基準的"通常"的數據分布)進行 比較。然后，通過將相對于通常狀態偏向更危險側的分布指定為負，并且將相對于通常狀態 偏向危險更低側的分布指定為正，計算出偏離度。當指標的分布與通常分布完全一致時將 偏離度指定為零，從而在偏離度位于±10的范圍內將偏離度計分。 另外，通過以預定方式為各個指標分配權重系數并計算權重系數與各個偏離度的 分數的乘積的總和，來計算綜合指標。要注意的是，對于各個指標均等地設定權重系數。然 而，可以考慮各個指標對實際車輛行為的影響程度來分別地設定各個指標的權重系數。在 該情況下，對于與判斷相關的指標(單獨行駛時的車速分布、跟隨行駛場景中的車間時距 THW的分布、起動時的最大加速度、制動時的最小接觸時間TTC的分布、超車時的最小車間 距離)，其權重系數要大于那些與認識相關的指標(加速踏板釋放時刻的接觸時間TTC的分 布和執行轉向調節時的車道偏離時間TLC的分布)。此外，對于與操作相關的指標(轉向平 滑度和加速踏板操作的穩定度)，其權重系數要大于那些與認識相關的指標和與判斷相關 的指標。 最后，將權重系數與各個分數的乘積除以可能的最高分數，并且乘以IO來正規 化，從而綜合指標落入±10的范圍內。 在步驟S1610中，將在步驟S1600中計算出的綜合指標的分數與第一預定值進行 比較，來判斷是否執行警報表達處理。用于判斷是否表達警報的第一預定值為例如_3點。 在綜合指標的分數小于或等于第一預定值的情況下，在步驟S1610中作出肯定判斷，并且 控制流程轉入步驟S1620。在步驟S1620中，從揚聲器130輸出警報聲來通知駕駛者其駕駛 操作總體地偏向更危險狀態。更具體地說，以蜂鳴音或語音執行警報表達，從而將操作特性 有效地傳達給駕駛者以防止操作處于危險狀態。 在步驟S1630中，控制器500從全部的各個指標中選擇一個分數最低的指標，并且 在顯示單元180的顯示屏幕上顯示選擇的指標作為待改進點。這使得駕駛者注意其在操作 過程中特別要關注的該待改進點。 如果在步驟S1610中作出否定判斷，則控制流程轉入步驟S1710，從而將在步驟 S1600中計算出的綜合指標的分數與第二預定值進行比較。用于判斷是否表達改進建議 的第二預定值為例如+3點。在綜合指標的分數大于或等于第二預定值的情況下，在步驟
            
72S1710中作出肯定判斷，并且控制流程轉入步驟S1720。在綜合指標的分數大于或等于第二
            
預定值的情況下，這表明駕駛者的駕駛診斷的結果是好的，即，駕駛者正進行穩定、良好的
            
操作狀。因此，在步驟S1720中，在顯示單元180的顯示屏幕上顯示綜合指標的分數以及例
            
如"您的駕駛合適"的消息。要注意的是，在步驟S1710中作出否定判斷的情況下，不執行
            
改進建議表達。這樣，控制器500終止處理。 在上述第十三實施例中可以實現如下操作和有益效果。 (1)車輛駕駛輔助系統7綜合檢測駕駛者的認識、判斷和操作作為用于駕駛診斷 的指標。這使得車輛駕駛輔助系統7能夠綜合地判斷駕駛者是否正在進行良好的操作以執 行準確的駕駛診斷。 (2)車輛駕駛輔助系統7使用關于如下幾項作出綜合判斷的指標作為用于駕駛診 斷的指標(a)當本車正接近前車時的加速踏板釋放時刻的接近度(例如，接觸時間TTC) 的分布、或當本車接近車道邊界時的執行轉向調節時的與車道邊界的接近度(例如，車道 偏離時間TLC)的分布，(b)在不存在前車的狀態下的車速V的分布、當車輛正跟隨前車時的 本車與前車之間的車間時距THW的分布、或者車輛在從停止狀態起動時的加速度的分布， (c)當本車正接近前車時的制動操作時的本車與前車的接近度(接觸時間TTC)的分布、或 在從跟隨狀態超越前車時的最小車間距離D的分布，以及(d)轉向操作的平滑度(轉向角 熵)、或加速踏板操作的穩定度(加速踏板位置熵)。這使得車輛駕駛輔助系統7能夠綜合 地判斷駕駛者是否正在進行良好的操作。 要注意的是，在上述第一實施例至第十三實施例中，系統構造成在執行駕駛診斷 之后，根據駕駛診斷結果執行警報表達處理或改進建議處理。然而，本發明的車輛駕駛輔助 系統不限于此，該車輛駕駛輔助系統可以構造成僅僅利用行駛狀態和駕駛操作執行駕駛診 斷。在該情況下，例如，該系統可以構造成僅僅當駕駛者期望時才表達駕駛診斷結果，或者 將駕駛診斷結果發送給收集數據的基站。 在上述第一實施例至第十三實施例中，激光雷達10、前方照相機15、車速傳感器 30、加速度傳感器35和導航系統50可以用作行駛狀態檢測裝置；轉向角傳感器5、加速踏 板行程傳感器55、制動踏板行程傳感器60和轉向信號開關65可以用作駕駛操作檢測裝置； 控制器100、200、250、300、350、400和500可以用作駕駛診斷裝置和信息設定裝置；揚聲器 130和顯示單元180可以用作信息提供裝置。要注意的是，行駛狀態檢測裝置和駕駛操作 檢測裝置不限于此，例如，可以使用其它類型的雷達代替激光雷達10。此外，系統可以構造 成，可以將揚聲器130或顯示單元180用作信息提供裝置。要注意的是，上述說明是示例性 的，本發明不受上述實施例和權利要求書之間的對應關系的限制或約束。
            
權利要求
            
一種車輛駕駛輔助系統，其特征在于，所述車輛駕駛輔助系統包括行駛狀態檢測裝置，其檢測車輛的行駛狀態；駕駛操作檢測裝置，其檢測駕駛者進行的駕駛操作；駕駛診斷裝置，其基于所述行駛狀態檢測裝置所檢測到的行駛狀態和所述駕駛操作檢測裝置所檢測到的駕駛操作來計算用于駕駛診斷的指標，并且根據計算出的指標診斷駕駛者的駕駛操作；信息設定裝置，其根據評價準則評價所述駕駛診斷裝置的駕駛診斷結果，從而設定向駕駛者提供的信息提供內容；以及信息提供裝置，其利用所述信息設定裝置設定的內容向駕駛者提供信息。
            
2. 根據權利要求1所述的車輛駕駛輔助系統，其特征在于，所述信息設定裝置根據至少兩個評價準則評價所述駕駛診斷結果并且設定信息提供 內容。
            
3. 根據權利要求2所述的車輛駕駛輔助系統，其特征在于， 所述駕駛診斷裝置利用單個指標來執行所述駕駛診斷；并且所述信息設定裝置設定關于所述單個指標的至少兩個評價準則值，并且將使用所述單 個指標的的駕駛診斷結果與所述至少兩個評價準則值進行比較，從而設定所述信息提供內容。
            
4. 根據權利要求3所述的車輛駕駛輔助系統，其特征在于，所述信息設定裝置從基于一般駕駛者的評價準則值、基于駕駛者通常的操作狀態的 評價準則值、以及基于駕駛者今日的操作狀態的評價準則值中設定所述至少兩個評價準則值。
            
5. 根據權利要求1所述的車輛駕駛輔助系統，其特征在于，當所述駕駛診斷結果低于預定評價準則值時，所述信息設定裝置設定警報作為所述信 息提供內容。
            
6. 根據權利要求1所述的車輛駕駛輔助系統，其特征在于，當所述駕駛診斷結果超出預定評價準則值時，所述信息設定裝置設定操作改進建議作 為所述信息提供內容。
            
7. 根據權利要求2至4中任一項所述的車輛駕駛輔助系統，其特征在于， 所述信息設定裝置根據兩個評價準則評價所述駕駛診斷結果，并且根據評價結果設定警報或操作改進建議作為所述信息提供內容。
            
8. 根據權利要求7所述的車輛駕駛輔助系統，其特征在于，所述信息設定裝置在所述駕駛診斷結果低于第一評價準則值時設定警報，并且在所述 駕駛診斷結果超出第二評價準則值時設定操作改進建議。
            
9. 根據權利要求1至8中任一項所述的車輛駕駛輔助系統，其特征在于， 所述駕駛診斷裝置檢測駕駛者的危險認識特性作為所述用于駕駛診斷的指標。
            
10. 根據權利要求9所述的車輛駕駛輔助系統，其特征在于，所述駕駛診斷裝置檢測如下兩個分布中之一作為所述駕駛者的危險認識特性，所述兩 個分布包括當所述車輛正接近前車時的加速踏板釋放時刻的接近度的分布、以及所述車 輛接近車道邊界時的執行轉向調節時的與所述車道邊界的接近度的分布。
            
11. 根據權利要求1至8中任一項所述的車輛駕駛輔助系統，其特征在于， 所述駕駛診斷裝置檢測駕駛者的安全意識和操作偏好特性作為所述用于駕駛診斷的指標。
            
12. 根據權利要求11所述的車輛駕駛輔助系統，其特征在于，所述駕駛診斷裝置檢測如下三個分布中之一作為所述駕駛者的安全意識和操作偏好特性，所述三個分布包括在不存在前車的狀態下的所述車輛的速度的分布、當所述車輛正 跟隨前車時的所述車輛與所述前車之間的車間時距的分布、以及所述車輛在從停止狀態起 動時的加速度的分布。
            
13. 根據權利要求1至8中任一項所述的車輛駕駛輔助系統，其特征在于， 所述駕駛診斷裝置檢測駕駛者的危險容許度作為所述用于駕駛診斷的指標。
            
14. 根據權利要求13所述的車輛駕駛輔助系統，其特征在于，所述駕駛診斷裝置檢測如下兩個分布中之一作為所述駕駛者的危險容許度，所述兩個 分布包括當所述車輛正接近前車時的制動操作時的所述車輛與所述前車之間的接近度的 分布、以及在從跟隨狀態超越所述前車時的最小車間距離的分布。
            
15. 根據權利要求1至8中任一項所述的車輛駕駛輔助系統，其特征在于， 所述駕駛診斷裝置檢測駕駛者對駕駛操作的控制表現作為所述用于駕駛診斷的指標。
            
16. 根據權利要求15所述的車輛駕駛輔助系統，其特征在于，所述駕駛診斷裝置檢測轉向操作的平滑度和加速踏板操作的平滑度中之一作為所述 駕駛者對駕駛操作的控制表現。
            
17. 根據權利要求1至8中任一項所述的車輛駕駛輔助系統，其特征在于， 所述駕駛診斷裝置綜合地檢測駕駛者的認識、判斷和操作的特性，作為所述用于駕駛診斷的指標。
            
18. 根據權利要求17所述的車輛駕駛輔助系統，其特征在于，所述駕駛診斷裝置使用關于如下幾項作出綜合判斷的指標作為所述用于駕駛診斷的 指標(a)當所述車輛正接近前車時的加速踏板釋放時刻的接近度的分布、或所述車輛接 近車道邊界時的執行轉向調節時的與所述車道邊界的接近度的分布，(b)在不存在前車的 狀態下的所述車輛的速度的分布、或當所述車輛正跟隨前車時的所述車輛與所述前車之間 的車間時距的分布、或所述車輛在從停止狀態起動時的加速度的分布，(c)當所述車輛正接 近前車時的制動操作時的所述車輛與所述前車之間的接近度的分布、或在從跟隨狀態超越 所述前車時的最小車間距離的分布，以及(d)轉向操作的平滑度、或加速踏板操作的平滑 度。
            
19. 一種車輛駕駛輔助方法，其特征在于，所述車輛駕駛輔助方法包括 檢測車輛的行駛狀態；檢測駕駛者進行的駕駛操作；基于已經檢測到的行駛狀態和駕駛操作來計算用于駕駛診斷的指標，并且根據計算出 的指標診斷駕駛者的駕駛操作；根據評價準則評價駕駛診斷結果，從而設定向駕駛者提供的信息內容；以及 利用設定的內容向駕駛者提供信息。
            
20. —種車輛，其特征在于，所述車輛包括根據權利要求1至18中任一項所述的車輛駕駛輔助系統。
            
全文摘要
            
本發明公開一種車輛駕駛輔助系統和配備有駕駛輔助系統的車輛。所述車輛駕駛輔助系統包括行駛狀態檢測裝置，其檢測車輛的行駛狀態；駕駛操作檢測裝置，其檢測駕駛者進行的駕駛操作；駕駛診斷裝置，其基于所述行駛狀態檢測裝置所檢測到的行駛狀態和所述駕駛操作檢測裝置所檢測到的駕駛操作來計算用于駕駛診斷的指標，并且根據計算出的指標診斷駕駛者的駕駛操作；信息設定裝置，其根據評價準則評價所述駕駛診斷裝置的駕駛診斷結果，從而設定向駕駛者提供的信息提供內容；以及信息提供裝置，其利用所述信息設定裝置設定的內容向駕駛者提供信息。
            
文檔編號G08B21/00GK101754887SQ20078005385
            
公開日2010年6月23日 申請日期2007年7月24日 優先權日2007年7月24日
            
發明者久家伸友, 小森賢二, 山村智弘, 近藤崇之, 高江康彥 申請人:日產自動車株式會社
            
                        
            
                        
            
                        
            
                            
                        
            

                        
                            
                    
            
                    
                    


                     
                        
                        
                    

                
            

                
                
            
                    
            
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