周边障碍物及周边环境的信息，在判断驾驶员行驶时的危险度时提高可靠性。
[0109]驾驶模式学习步骤S400，作为在所述驾驶模式呼叫步骤S200呼叫的驾驶员已保存驾驶模式，学习基于在所述感应步骤S300获取的数据的驾驶模式来保存在储存部60的步骤，包括驾驶模式比较步骤S410、驾驶模式判断步骤S420、驾驶模式储存步骤S430及噪音消除步骤S440。在新驾驶员的情况，呼叫已保存的DEFAULT驾驶模式来实施状况感应，并且以新驾驶员分配储存器来开始学习。已保存的DEFAULT驾驶模式可以是通过实验的多个驾驶员的平均驾驶模式。据此，与现有的不同可对应于新驾驶员的行驶来诱导新驾驶员安全行驶。并且，执行驾驶模式学习步骤S400可掌握各个驾驶员分别特定化的驾驶模式，基于此提供各个驾驶员分别特定化的状况感应方法可诱导安全驾驶。
[0110]驾驶模式比较步骤S410，是比较在所述驾驶模式呼叫步骤S200呼叫的驾驶员的已保存驾驶模式与基于在所述感应步骤S300获取的数据的现在驾驶模式的步骤。驾驶模式判断步骤S420是在所述驾驶模式比较步骤S410判断两者差异是否在已设定的噪音范围以内的步骤，驾驶模式储存步骤S430在所述驾驶模式判断步骤S420两者的差异为已设定的噪音范围以下的情况，学习现在的驾驶模式来保存在储存部60的步骤，噪音消除步骤S440在所述驾驶模式判断步骤S420两者差异超出已设定的噪音范围的情况，在学习目标中将现在的驾驶模式除外。已设定的噪音范围可以是根据被实验者条件的实验值。
[0111]驾驶模式学习步骤S400，学习并保存已设定的噪音范围内的驾驶模式。这是为了在驾驶中若以相同的条件学习根据突发状况的急加速、急刹车、急转弯等的驾驶模式，则进行不必要警告的可能性高，因此是为了消除这种噪音。所述已设定的噪音范围可通过根据被实验者条件的实验来决定。
[0112]加重值决定步骤S500，是以在所述驾驶模式学习步骤S400学习的驾驶模式为基础，决定在所述感应步骤S300获取的各个数据赋予加重值的步骤。这是为了根据学习的驾驶模式提供按照驾驶员分别特定化的状况感应及警告系统来诱导安全驾驶。由一示例，若驾驶员A在驾驶中多使用加速度踏板、刹车踏板、多功能开关等操作，则较高设定对所述操作信息的加重值，若驾驶员B多使用AVN开关、空调装置开关等操作，则较高设定对所述操作信息的加重值。
[0113]所述加重值在初期可通过根据被实验者条件的实验来决定。据此，也对新驾驶员决定加重值可执行车辆的状况感应。如上所述，决定的加重值在警告步骤S700中根据在信息传达步骤S740的反馈如以下的数学式变
[0114]化。据此，根据驾驶员的驾驶模式，提供按照驾驶员分别特定化的状况感应及警告系统可诱导安全驾驶。
[0115]α (η+1) = α (n)if ff < dwand R ^ dR
[0116]a (n+1) = (n) + δif ff dw
[0117]a (n+1) = a (n) - δif ff < dwand R < dR
[0118]R=合计危险指数
[0119]α =加重值
[0120]α (η+1)=根据反馈变化的加重值
[0121]α (η)=变化前加重值
[0122]W=获取的信息数据
[0123]dR =合计危险指数基准值
[0124]dff =信息数据基准值
[0125]δ = a (n)/R
[0126]在数学式中，dw意味着信息数据的基准值，dR意味着合计危险指数的基准值。在加重值决定步骤S500中比较对各个基准值的现在R、W值的大小，如图8及上述数学式变化加重值。α (η+1)意味着根据反馈而变化的加重值，α (η)意味着变化前加重值。δ意味着在合计危险指数中各个信息数据的变化前加重值占据的比例，各个信息数据的加重值减少或增加δ值程度。
[0127]判断步骤S600，作为以赋予在所述加重值决定步骤S500决定的加重值的数据为基础来判断驾驶员是否安全驾驶的步骤，包括计算学习步骤S610、计算步骤S620、检查步骤S630、控制步骤S640。
[0128]计算学习步骤S610为，是将在所述加重值决定步骤S500赋予加重值的多个数据，以成为合计危险指数超出已设定基准危险指数的最大原因的数据顺序排序，只选定多个上级数据步骤。根据本发明的状况感应方法，从车辆内外部的多个传感器收集大量数据来精密地感应状况。但是，若在处理大量的数据时需要的时间过长，则违背了本发明的为了预防事故并且诱导安全驾驶的旨意。因此在要求瞬间判断的行驶中，有必要在大量的数据中只选定一部分数据来迅速的计算。
[0129]因此，在计算学习步骤S610中进行为了迅速计算的学习及数据选定。计算学习步骤S610的选定功能不在初期激活，并且保存在控制步骤S640得出的结果。之后，若保存预定次数以上的数据，则以成为在所述计算步骤S620计算的危险指数超出已设定的基准危险指数原因的数据的顺序进行排序，只选定上级的多个数据来利用于计算，忽视其余数据来加快计算速度。由一示例，若产生5000以上的危险警告来保存5000以上的危险指数数据，则这时筛选成为计算的合计危险指数超出已设定的基准危险指数的原因的数据。即，分析是因为刹车踏板操作次数，或是因为转向盘的各个变化量，或是因为驾驶员注意力不集中，或是因为周围车辆的轨迹等，可在反应加重值的数据中选定最大的3个数据。之后，只将筛选的数据反映于合计危险指数的计算，剩余数据则不反映于合计危险指数，进而可提高计算速度。在计算学习步骤S610选定的数据传达于计算步骤S620。
[0130]计算步骤S620，是在所述加重值决定步骤S500赋予加重值的数据中，在所述计算学习步骤S610选定的数据，加上乘以在所述加重值决定步骤S500赋予的各个数据分别的加重值的各个危险指数，计算驾驶员的合计危险指数的步骤，由一示例，可如以下的数学式计算除危险指数。
[0131]R = a AXffA+ a BXffB+ a cXffc
[0132]R=合计危险指数
[0133]α =选定的信息数据各个加重值
[0134]W=选定的信息数据
[0135]检查步骤S630，比较以在所述计算步骤S620计算的合计危险指数与以已保存的驾驶模式为基础计算的危险指数(以下称为检查危险指数)，来判断是否是已设定的误差范围以步骤。即，是判断所述计算步骤S620的计算结果是否有效的步骤。为了在所述计算学习步骤S610迅速计算而选定一部分数据，以此为基础计算的情况，在计算结果上存在产生错误的可能性。本发明的目的是诱导安全驾驶，，因此为了驾驶员的安全需要去除错误的检查过程。因此，在检查步骤S630比较基于现在驾驶员的已保存的驾驶模式计算的危险指数(以下称为检查危险指数)与基于学习现在驾驶员的现在驾驶模式的驾驶模式计算的合计危险指数，检查危险指数与计算的合计危险指数的差异在已设定的误差范围以内的情况，判断计算的危险指数值为有效的。并且，将所述计算的合计危险指数传达到控制步骤S640。所述已设定的误差范围可通过根据被实验者条件的实验来决定。检查危险指数在驾驶员现在行驶之前计算并保存在储存部60。相反，检查危险指数与计算的合计危险指数的差异超出已设定的误差范围的情况，计算的合计危险指数是无效的因此可将其忽视。
[0136]控制步骤S640，判断在所述检查步骤S630计算的合计危险与检查危险指数的差异为已设定的误差范围以内的情况，比较计算的合计危险指数与已设定的基准危险指数来进行判断的步骤。即，将在所述检查步骤S630传达的合计危险指数与已设定的基准危险指数比较，根据比较结果激活警告步骤S700的步骤。
[0137]所述已设定的基准危险指数，可包括第一基准危险指数，第二基准危险指数、第三基准危险指数，各个基准危险指数可通过根据被实验者的条件的实验来决定。
[0138]计算的合计危险指数为已设定的第一基准危险指数以上，并且不足已设定的第二危险指数的情况，在控制步骤S640传达执行第一警告步骤S710的信号。另外，计算的合计危险指数为已设定的第二基准危险指数以上，并且不足已设定的第三危险指数的情况，在控制步骤S640传达执行第二警告步骤S720的信号。在计算的合计危险指数为已设定的第三基准危险指数以上的情况，在控制步骤S640传达执行第三警告步骤所S730的信号。
[0139]警告步骤S700，在所述判断步骤S600判断不是安全驾驶的情况，其作为警告驾驶员的步骤，包括第一警告步骤S710、第二警告步骤S720、第三警告步骤S730、信息传达步骤S740。根据在所述控制步骤S640传达信号，执行强度分别不同的警告步骤，来进行符合于驾驶员状态的警告，据此是为了诱导安全驾驶。
[0140]第一警告步骤S710，在所述控制步骤S640计算的危险指数为已设定的第一基准危险指数以上，并且不足已设定的第二基准危险指数的情况，在通过音响的警报音发生步骤S711、通过AVN或HUD的显示警告步骤S712、通过转向盘或座椅振动的振动警告步骤S713中包括一个以上。
[0141]第二警告步骤S720，是在所述控制步骤S640计算的危险指数为已设定的第二基准危险指数以上，并且不足已设定的第三危险指数的情况，将AVN功能设为保持状态的步骤。
[0142]第三警告步骤S730，是在所述控制步骤S640计算的危险指数为已设定的第三基准危险指数以上的