JP2015064584A - ドライバ感情推定装置及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】運転者の感情を示す運転者状態を推定できるようにする。
【解決手段】運転操作に要求される環境難易度と運転者の運転技量とを用いて特定される領域において、運転者状態として、楽しさ及び安心感に基づいて運転技量の向上を図ることができる「楽しい領域ＰＡ」が設定され、この「楽しさ領域ＰＡ」よりも環境難易度の低い方に退屈感を感じる「退屈領域ＰＣ」が設定され、「楽しさ領域ＰＡ」よりも環境難易度の高い方に不安を感じる「不安領域ＰＢ」が設定される。車両の外部環境に応じて算出される運転者の運転操作に要求される環境難易度と運転者の運転操作に基づいて評価された運転技量とが、上記領域のどこに位置するかによって、運転者状態が推定される。
【選択図】 図５

Description

本発明は、ドライバ感情推定装置及び方法に関する。

車両には、運転者の運転を支援する運転支援装置が搭載される傾向にある。例えば、特許文献１には、運転者の運転技量に応じて運転操作の補助を行うものが提案され、特許文献２には、運転者の認知状態に基づいて運転者に提示すべき情報を決定するものが提案されている。これにより、運転者は、運転支援を受けて的確な運転を行うことができる。

特開２００５−３１９８７２号公報 特開２００５−４４１４号公報

しかし、上記いずれの特許文献においても、運転支援に関し、運転者の運転支援を受けた際の感情、意思、思い等が考慮されておらず、それらを無視して、設定通りの運転支援が実行される。このため、低い運転技量の運転者が運転技量を高めたいと思っている場合や運転支援に満足していない場合でも、運転支援装置が勝手に運転支援を行ってしまい、運転支援装置は運転技量を向上させる機会を奪うことになる。

一方、本発明者は、特定の感情と運転技量の向上との間の一定の関係に着目している。特定感情のうちでも、特に楽しさ（自己実現）は、運転技量の向上との間で、図１に示すように、「楽しいから運転技量が向上し、運転技量が向上するから楽しくなる」というループ状の関係を作り出すことになり、運転者を楽しい状態にすれば、効果的に運転技量を向上させることができるからである。また、その効果的な運転技量の向上を通じて、ＣＯ２の削減、交通事故の減少等に貢献できることになるからでもある。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、その技術的課題は、運転者状態つまり運転者の感情がどのような状態であるかを推定できるようにしたドライバ感情推定装置及び方法を提供することにある。

前記技術的課題を達成するために本発明装置においては、次のような解決手法を採択してある。すなわち、請求項１に記載のように、
車両の外部環境により運転者の運転操作に要求される環境難易度を算出する環境難易度算出手段と、
運転者の運転操作に基づく運転技量を評価する運転技量評価手段と、
前記環境難易度算出手段により算出された環境難易度と前記運転技量評価手段により評価された運転技量とから、外部環境に対する運転者状態を推定する運転者状態推定手段と、
を備えているようにしてある。

上記解決手法を前提とした好ましい態様は、特許請求の範囲における請求項２〜請求項６に記載のとおりである。すなわち、
前記運転者状態推定手段は、運転者状態として、運転者が楽しいという感情をもつ状態であるか否かを推定する、ようにしてある（請求項２対応）。

前記環境難易度と前記運転技量とにより設定される座標系に、運転者状態を領域分けしてなる記憶手段をさらに有し、
前記運転者状態推定手段は、前記環境難易度算出手段により算出された環境難易度と前記運転技量評価手段により評価された運転技量とを前記記憶手段に照合することにより、運転者状態を推定する、
ようにしてある（請求項３対応）。

前記記憶手段に記憶されている運転者状態の領域として、運転者が楽しいという感情をもつ「楽しい領域」と、該楽しい領域よりも環境難易度が低い方に運転者が退屈という感情をもつ「退屈領域」と、該「楽しい領域」よりも環境難易度が高い方に運転者が不安という感情をもつ「不安領域」と、が設定されている、ようにしてある（請求項４対応）。

前記環境難易度が、車両の外部情報の他に車両の走行情報を加味して算出され、
前記運転技量が、運転者の車両軌跡のイメージに関する技量、車幅間隔イメージに関する技量、運転操作に関する技量、のいずれかである、
ようにしてある（請求項５対応）。

前記技術的課題を達成するために本発明方法においては、次のような解決手法を採択してある。すなわち、請求項６に記載のように、
車両の外部環境により運転者の運転操作に要求される環境難易度を算出する第１ステップと、
運転者の運転操作に基づく運転技量を評価する第２ステップと、
前記第１ステップで算出された環境難易度と前記第２ステップで評価された運転技量とから、外部環境に対する運転者状態を推定する第３ステップと、
を備えているようにしてある。

本発明によれば、外部環境の環境難易度と運転者の運転技量とを用いて、外部環境に対して運転者が感じる運転者状態を推定することができる。

本発明の着想を示す概念図。 実施形態に係る運転技量育成装置を搭載した車両を示す説明図。 実施形態に係る運転技量育成装置の入出力関係を示す構成図。 実施形態に係る車載制御装置の制御内容を概念的に説明する説明図。 ドライバー感情マップ及び運転支援を説明する説明図。 運転支援の修正を説明する説明図。 アシスト量と運転技量と「楽しい領域」との関係を説明する説明図。 ドライバー感情マップ（不安領域と楽しい領域と境界線ＡＬ１）の修正の方法を説明する説明図。 ドライバー感情マップ（退屈領域と楽しい領域と境界線ＡＬ２）の修正の方法を説明する説明図。 実施形態に係る運転技量育成装置（車載制御装置）を示す構成図。 各運転技量についてのドライバー感情マップ（マップＡ，マップＢ，マップＣ）の一例を示す図。 駐車場の難易度の各状態例を示す説明図。 実施形態に係る車載制御装置の制御例を示すフローチャート。 図１３の続きを示すフローチャート。 車両軌跡のイメージに関する運転技量についてのドライバー感情マップにおいて、アシスト量の算出の仕方を説明する説明図。 車幅間隔のイメージに関する運転技量についてのドライバー感情マップにおいて、アシスト量の算出の仕方を説明する説明図。 運転操作に関する運転技量についてのドライバー感情マップにおいて、アシスト量の算出の仕方を説明する説明図。 表示装置における駐車結果表示例を示す図。

以下、本発明の実施形態について、運転支援に利用した場合を例にして、図面に基づいて説明する。
まず、本発明の運転支援全般における概念的な実施形態について説明する。
図２において、符号１は車両（自車）であり、この車両１には、運転技量の育成を行う運転技量育成装置としての運転支援装置２が搭載されている。この運転支援装置２には、図３に示すように、外部情報取得装置３と、車両情報取得装置４と、ドライバー行動取得装置５と、ドライバー感情取得装置６と、情報通信装置７と、車載制御装置８と、が備えられており、これらにより、運転支援装置２は、運転支援として、駐車支援、レーンキープ支援、車間距離支援等を行うことができる。

外部情報取得装置３は、駐車スペース、障害物等の外部情報を取得するものであり、具体的には、カメラやレーダが外部情報取得装置３として用いられる。車両情報取得装置４は、車速、舵角、アクセル開度、ブレーキスイッチ信号等の車両情報を取得するものであり、具体的には、舵角センサー等のセンサ類が車両情報取得装置４として用いられる。ドライバー行動取得装置５は、ドライバー（運転者）の視線等をドライバー行動情報として取得するものであり、具体的には、車室内カメラ等がドライバー行動取得装置５として用いられる。ドライバー感情取得装置６は、ドライバーの表情、音声、発汗、脳波や脳内血流等に基づきドライバーの感情を取得するものであり、ドライバーの表情を取得する場合には、車室内カメラが用いられる。本実施形態においては、１つの車室内カメラ１４がドライバー行動取得装置５とドライバー感情取得装置６とを兼ねている（図２参照）。情報通信装置７は、外部サービスセンタ（インフラ）９との間で情報を送受信するものである。車載制御装置８は、情報処理装置１０と、情報記憶装置１１と、を備えている。情報処理装置１０は、前記外部情報取得装置３、車両情報取得装置４、ドライバー行動取得装置５、ドライバー感情取得装置６、情報通信装置７から各種情報を入力情報として受け入れて、運転支援を行うための制御又は表示信号を、操舵アシストアクチュエータ、ブレーキアシストアクチュエータ等の車両駆動装置１２又はディスプレイ等の情報表示装置１３に出力することになっている。また、情報記憶装置１１は、ドライバー行動データ部１１ａ，ドライバー技能データ部１１ｂ，ドライバー感情マップ部１１ｃを備えており（後述の図１０参照）、それら各々は、それらが受け持つ特有のデータをそれぞれ保存する。

前記車載制御装置８は、そこでの処理に基づき、ドライバーにとって楽しいと感じる「楽しい領域ＰＡ」での運転支援が実現されることになっている。楽しいと感じる運転支援は、その支援された運転に関し、運転技量の向上をもたらすからである（図１参照）。

先ず、上記車載制御装置８の制御の概念的内容について、図４に基づき説明する。
車載制御装置８は、短期期間周期の処理と、その短期期間周期よりも長期の長期期間周期の処理とを行う。

短期期間周期の処理は、運転支援を行う必要があるか、運転支援を行う場合には、どのような運転支援が適切かを判定し、それを実行することを目的としており、そのため、その短期期間周期の処理は、例えば１００ｍｓｅｃ毎の割り込み処理により実施される。

この短期期間周期の処理においては、先ず、Ｓ（Ｓはステップを示す。）５１で、環境難易度算出が行われる。すなわち、Ｓ５１においては、外部情報取得装置３と車両情報取得装置4により検出された検出データが読み込まれると共に、共有データＤＢ１から、障害物等の外部情報とそれに対応付けされている環境難易度との対応関係データが読み込まれる。そして、その対応関係データに検出データを用いることにより現在の車両の外部の状況に応じた環境難易度が算出され、その環境難易度は共有データＤＢ１に保存される。
別の態様として、上記環境難易度算出に際して、車載制御装置８は、共有データＤＢ１や外部サービスセンタから外部環境の難易度を直接、取得したり、或いは、例えば、駐車支援の場合、駐車場の情報として、駐車（空き）スペース情報、駐車スペースへ駐車するための車両軌跡や切り返し回数、駐車スペースの障害物の有無等を外部サービスセンタから、又はそれらを直接的に取得して、それに基づき外部環境難易度を算出してもよい。尚、この場合、外部環境難易度算出の結果、その算出データを共有化した方がよいものについては、他の車両の利用に供すべく、外部サービスセンタに送信される。

次に、Ｓ５２において、共有データＤＢ２に記憶されている運転技量が読み込まれる。この運転技量は、ドライバー行動取得装置５により検出されたデータが共有データＤＢ２に記憶された後、それが取り出されて後述の長期期間周期の処理に基づき算出されたものであって、再び、共有データＤＢ２に記憶されたものである。本実施形態においては、記憶された運転技量のうち、例えば直近のものが用いられる（読み出される）。
なお、共有データＤＢ１、ＤＢ２は、車載制御装置８の情報記憶装置１１に設けても、情報通信装置７を介して送受信することを条件に外部サービスセンタ９に設けてもよく、また、環境難易度の算出や運転技量の算出は、外部サービスセンタにて実施するようにしてもよい。

上記環境難易度算出と運転技量の読込みとを終えると、Ｓ５３において、運転支援の選定と実行とが行われる。この運転支援の選定においては、先ず、ドライバー感情マップ（環境難易度と運転技量との座標系中に、「楽しい領域ＰＡ」を設定したもの）が、個別データＤＢ４より読み込まれる。ドライバー感情マップは、図５に示すように、アシスト（運転支援）量ａａを算出するためのもので、後述の長期期間周期の処理において、ドライバーの個々に応じたものとして作成されるものである。具体的には、ドライバー感情マップは、図５に示すように、運転技量と環境難易度に対するドライバーの感情をマップとしたものであり、そのドライバー感情マップにおいては、ドライバーが運転支援を受けて楽しいと感じる「楽しい領域ＰＡ」と、不安に感じる「不安領域ＰＢ」と、退屈に感じる「退屈領域ＰＣ」とが、境界線ＡＬ１とＡＬ２とによって区分けされている。

次に、運転支援の選定に際し、ドライバー感情マップにおいて、アシスト量ａａが求められる。そのアシスト量ａａを求めるに当たっては、Ｓ５１により求められた現在の車両の環境難易度ＤＲ１とＳ５２により読み込まれたドライバーの現在の運転技量ＤＴ１とにより、当初座標点Ｐ1が求められ、運転技量ＤＴ１の破線上において、「楽しい領域ＰＡ」の境界線ＡＬ１とＡＬ２の中心線ＡＬ３上に設けられた基準値Ｐ５までの差分が求められる。この差分が、アシスト量ａａとされる。

次に、上記アシスト量ａａに応じた運転支援内容が選択され、それが実行される。すなわち、環境難易度ＤＲ１と運転技量ＤＴ１に応じて、環境難易度を運転技量に応じたアシスト量ａａにより実質的に低くすることができることから、そのドライバーの運転技量に応じたアシスト量ａａ（選択された運転支援内容）を実行することによりドライバーを「楽しい領域ＰＡ」内に位置させ、ドライバーを楽しいと感じられるようにするのである。なお、図５中に示すように、環境難易度＝アシスト量＋運転技量の関係があることから、ドライバーの運転技量は、環境難易度からアシスト量を差し引くことにより求めることができる。

アシスト量ａａに応じた運転支援内容に関しては、運転支援が例えば駐車支援である場合には、運転技量を、車両軌跡のイメージに関する技量、車幅間隔のイメージに関する技量、運転操作に関する技量に分類できることから、それに伴い、アシスト量ａａもそれらに応じたものとなる。この場合、アシスト量ａａは、車両軌跡のイメージに関する技量については、駐車までの車両軌跡の表示のきめ細かさ、表示タイミング等が該当し、その表示のきめ細かさが増し、表示タイミングが早くなるほどアシスト量ａａが大きくなる。すなわち、アシスト量が大きくなるにつれて、目標軌跡からのズレが小さい早期のときから目標軌跡やアドバイスが表示されるようになる。車幅間隔のイメージに関する技量については、自車１と障害物との距離表示を表示するタイミング等がアシスト量ａａに該当し、そのアシスト量ａａは、その表示タイミングが早くなるほど大きくなる。すなわち、アシスト量が大きくなるにつれて、車間距離が大きいときから車間距離が表示されるようになる。運転操作に関する技量については、車両の各自動操作システムの操作タイミング等がアシスト量ａａに該当し、そのアシスト量ａａは、その操作タイミングが早くなるほど大きくなる。すなわち、アシスト量が大きくなるにつれて、自動操舵や自動ブレーキの作動タイミングが早期化されるようになる。

また、アシスト量ａａに関しては、アシスト量ａａを変化させて、各運転技量についてドライバーの感情を計測したところ、一定環境難易度の下では、図７に示すようになった。その図７によれば、各運転技量のいずれの場合についても、運転技量が低いほど、「楽しい領域ＰＡ」に属するために必要となるアシスト量ａａ（図７中の矢印の一例参照）は大きくなる傾向を示した。この場合、「楽しい領域ＰＡ」は、「楽しさ」と「安心感」とについて、ドライバーの感情を検出し、その両者の最上位部分が重なる部分をもって該当する領域とした。

Ｓ５３において、運転支援が実行されると、Ｓ５４において、その際におけるドライバーの感情・心理が推定される。ドライバーの感情を通じて運転支援が適切か否か判断し、運転支援修正の有無を判断するためである。この場合、共有データＤＢ３には、ドライバーの感情・心理とドライバーの生体情報との対応関係データが予め記憶されており、車載制御装置８は、その対応関係データを取り込み、それに、ドライバー感情取得装置６により検出された検出データを用いることにより、その際におけるドライバーの感情・心理を推定する。
このとき、取得されたドライバーの感情とその際のアシスト量ａａが共有データＤＢ３と個別データＤＢ４へ保存される。
なお、この場合、車載制御装置８は、外部サービスセンタから感情と生体情報との対応関係に関する情報を受け取り、ドライバーの生態情報と外部サービスセンタからの情報とに基づき、ドライバーの感情を推定することとしてもよい。

Ｓ５４にて、ドライバーの感情・心理が推定されると、Ｓ５５において、それにより、ドライバーが楽しさを感じているか否かが判別される。ドライバーが楽しさを感じていなければ、効果的な運転技量の向上を図ることができないからである。このＳ５５においては、ドライバーが楽しいと感じていることが推定される場合は、ドライバー感情マップ（図５参照）がドライバーに適合しているとして、アシスト量ａａの処理は修正を受けることなく終了する。その一方、Ｓ５５において、ドライバーが楽しさを感じていない場合には、Ｓ５６へ移行して運転支援の修正がなされる。

Ｓ５６の運転支援の修正においては、例えば、図６に示すように、ドライバー感情マップがドライバーに適合しておらず、基準点Ｐ５において、ドライバーの感情が「不安」状態であると検出されたときには（図６中の黒点は、基準点Ｐ５が「不安」状態であることを示す）、そのことと、そのときのアシスト量ａａとが、ともに個別データＤＢ４へ記憶される。そして、予め、決められた補正量Δａａにより、２回目のアシスト量ａａ＋Δａａが求められ、Ｓ５３へ移行して、再度、その２回目のアシスト量ａａ＋Δａａによる運転支援が実行され、その際のドライバーの感情がＳ５４において推定される。このようにして、ドライバー感情が「楽しい」状態と推定されるようになるまで、Ｓ５４〜Ｓ５６，Ｓ５３が繰り返し実行され、そのときのドライバー感情とアシスト量が個別データＤＢ４へ記憶される。（図６において、１回目のアシスト量ａａにおける基準点Ｐ５（黒点）は「不安」状態、２回目のアシスト量ａａ＋Δａａにおける基準点Ｐ５’（黒点）は「不安」状態、３回目のアシスト量ａａ＋２Δａａにおける基準点Ｐ５’’（白点）は「楽しい」状態を表す）。
このような結果、ドライバーは、運転支援を受けて、楽しい状態で運転できることになり、ドライバーの運転技量は、図６に示すように、運転技量ＤＴ１からＤＴ２へと次第に高まることになる。

次に、車載制御装置８による長期期間周期の処理について説明する。
長期期間周期の処理は、ドライバーの感情マップの作成、修正を目的としており、このドライバーの感情マップの作成・修正は、例えば１週間毎に、前述の短期期間周期の処理により得られたデータ（蓄積データ）を利用して行われる。このため、車載制御装置８には、運転支援の度に短期期間周期の処理毎のデータ等が保存される。

具体的に説明する。先ず、図４に示すように、Ｓ６１において、過去１週間の間に実施された各運転支援についての環境難易度が共有データＤＢ１から読み出される。この環境難易度は、各運転支援（短期期間周期の処理）の際に、蓄積データの一つとして共有データＤＢ１に記憶されたものである。

次に、Ｓ６２へ移行して、過去１週間の間に実施した各運転支援時における運転技量評価が行われる。車載制御装置８には、過去１週間の間に実施された各運転支援について、その際におけるお手本データ、ドライバーの操作に応じた車速等が保存されており、それらが共有データＤＢ２から読み出され、そのお手本データとの比較により、お手本データに対するドライバーの操作の近接度が判断される。この近接度が高い（近い）ほど、ドライバーの運転技量が高いと評価され、それが共有データＤＢ２に保存される。例えば、運転支援が駐車支援である場合には、駐車スペースに駐車した際におけるお手本データとのずれ量が求められ、そのずれ量が少ないほど、ドライバーの運転技量が高いと評価され、それが保存される。
なお、上記方法に代えて、個別データＤＢ４に記憶されているドライバー感情マップにおいて、「環境難易度＝アシスト量＋運転技量」により、環境難易度からアシスト量を差し引くことで求めても良い。

次に、Ｓ６３に移行して、感情・心理推定が行われる。車載制御装置８には、過去１週間の間に実施された各運転支援について、その際における各ドライバーの感情データが共有データＤＢ３に保存されており、それらが読み出され、車載制御装置８は、その各感情データを「楽しさ」と「退屈」と「不安」に区分する。このため、運転支援の際（短期期間周期の処理の際）には、車室内カメラ等によりドライバーの表情を検出してもよいし、「楽しさ」と「退屈」に関しては、車室内カメラにより検出し、「不安」に関しては、発汗センサ、脳波、音声等により検出するようにしてもよい。

次に、Ｓ６４に移行して、ドライバー個人の特性学習、すなわち、ドライバー感情マップが各ドライバに適合するように、ドライバー感情マップの修正が行われる。このドライバー感情マップの修正には、上記環境難易度算出（Ｓ６１）、運転技量評価（Ｓ６２）、感情・心理推定（Ｓ６３）に基づくデータ（１週間の間に蓄えられた各運転支援データ等）が利用され、そのドライバー感情マップの修正は１週間毎に行われる。

具体的に説明すれば、次のようになる。例えば図８に示すように、ある環境難易度についての運転支援の際に、その運転支援時における運転技量がＤＴ１である下で（Ｓ６２で評価）、初回のアシスト量ａａにより座標がＰ５となっても、ドライバーの感情が「不安」状態（図８中、●で表す）にあり、２回目のアシスト量ａａ＋Δａａにより座標がＰ５’になっても、ドライバーの感情が「不安」状態（図８中、●で表す）にあり、３回目のアシスト量ａａ＋２Δａａにより座標がＰ５’’になって初めて、ドライバーの感情が「楽しい」状態（図８の○で表す）になったときには（図５，図６も参照）、運転技量ＤＴ１において、「楽しい領域ＰＡ」と「不安領域ＰＢ」の境界が、Ｐ５’とＰ５’’の中間に存在すると判断される。

このような処理は、他の運転支援データ（１週間の間に蓄えられた各運転支援データ等）についても同様に行われる。別の環境難易度についての運転支援の際に、その運転支援時における運転技量がＤＴ２である下で（Ｓ６２で評価）、初回のアシスト量ａａにより座標がＰ６となっても、ドライバーの感情が「不安」状態（図８中、●で表す）にあり、２回目のアシスト量ａａ＋Δａａにより座標がＰ６’になっても、ドライバーの感情が「不安」状態（図８中、●で表す）にあり、３回目のアシスト量ａａ＋２Δａａにより座標がＰ６’’になって初めて、ドライバーの感情が「楽しい」状態（図８の○で表す）になったときには、運転技量ＤＴ２において、「楽しい領域ＰＡ」と「不安領域ＰＢ」の境界が、Ｐ６’とＰ６’’の中間に存在すると判断される。

このような処理を終えると、その処理結果を利用し、ドライバーの感情マップの「楽しい領域ＰＡ」と「不安領域ＰＢ」の境界線ＡＬ１は、上記の例で言えば、Ｐ５’とＰ５’’の中間点と、Ｐ６’とＰ６’’の中間点を結ぶ境界線ＡＬ１’に修正され、それが個別データＤＢ４に記憶される。そして、これ以降の短期期間周期の処理において、運転支援のアシスト量は、修正された境界線ＡＬ１’と元々の境界線ＡＬ２により各領域が区分けされたドライバー感情マップにより算出される。

上記とは逆に「楽しい領域ＰＡ」と、「退屈領域ＰＣ」の境界線ＡＬ２がドライバーに適合していない場合には、次のように処理される。例えば図９に示すように、ある環境難易度についての運転支援の際に、その運転支援時における運転技量がＤＴ１である下で（Ｓ６２で評価）、初回のアシスト量ａａにより座標がＰ５となっても、ドライバーの感情が「退屈」状態（図９中、▲で表す）にあり、２回目のアシスト量ａａ―Δａａにより座標がＰ５’になっても、ドライバーの感情が「退屈」状態（図９中、▲で表す）にあり、３回目のアシスト量ａａ―２Δａａにより座標がＰ５’’になって初めて、ドライバーの感情が「楽しい」状態（図９中、○で表す）になったときには、運転技量ＤＴ１において、「楽しい領域ＰＡ」と「退屈領域ＰＣ」の境界は、Ｐ５’とＰ５’’の中間に存在すると判断される。

このような処理は、他の運転支援データ（１週間の間に蓄えられた各運転支援データ等）についても同様に行われる。別の環境難易度についての運転支援の際に、その運転支援時における運転技量がＤＴ２である下で（Ｓ６２で評価）、初回のアシスト量ａａにより座標が座標Ｐ７となっても、ドライバーの感情が「退屈」状態（図９中、▲で表す）にあり、２回目のアシスト量ａａ―Δａａにより座標が座標Ｐ７’になっても、ドライバーの感情が「退屈」状態（図９中、▲で表す）にあり、３回目のアシスト量ａａ―２Δａａにより座標が座標Ｐ７’’になって初めて、ドライバーの感情が「楽しい」状態（図９中、○で表す）になったときには、運転技量ＤＴ２において、「楽しい領域ＰＡ」と「退屈領域ＰＣ」の境界は、Ｐ７’とＰ７’’の中間に存在すると判断される。

このような処理を終えると、その処理結果を利用し、ドライバーの感情マップの「楽しい領域ＰＡ」と「退屈領域ＰＣ」の境界線ＡＬ２は、上記の例で言えば、Ｐ５’とＰ５’’の中間点と、Ｐ７’とＰ７’’の中間点を結ぶ境界線ＡＬ２’に修正され、それが個別データＤＢ４に記憶される。そして、これ以降の短期期間周期の処理において、運転支援のアシスト量は、修正された境界線ＡＬ２’と元々の境界線ＡＬ１とにより各領域が区分けされたドライバー感情マップにより算出される。

（駐車支援における実施形態）
次に、上記運転支援として、駐車支援とした場合の実施形態について説明する。
本実施形態においては、運転支援装置２は、運転支援として駐車支援を行うように設定されており、その運転支援装置２には、図１０に具体的に示すように、外部情報取得装置３として車外カメラ（以下、同符号３を使用）、車両情報取得装置４として車両情報取得用の各種センサ（以下、同符号４を使用）、ドライバー行動取得装置５として車室内カメラ１４、ドライバー感情取得装置６として車室内カメラ１４及び発汗センサ６ａ、情報通信装置７として、駐車場サービスセンタ１５の送受信機１６との間で送受信を行う送信機７ａ及び受信機７ｂがそれぞれ設けられている。さらには、自車位置を検出すべく、ＧＰＳ（Global Positioning System)センサ１７も設けられている。
また、車載制御装置８は、図１０に示す具体的構成を有しており、そこでの処理に基づき、ドライバーにとって楽しいと感じる「楽しい領域ＰＡ」での駐車支援が実現されることになっている。楽しいと感じる駐車支援は、駐車に関し、運転技量の向上をもたらすからである（図１参照）。

上記内容をなす車載制御装置８は、記憶部１８と、駐車スペース・障害物検出部１９と、車両１の学習プロセス部２０とを備えている。
記憶部１８は、自車の車両サイズを記憶すると共に、ＧＰＳセンサ１７から受け取る自車位置情報を記憶しており、この記憶部１８が記憶する自車情報は、送信機７ａにより駐車場サービスセンタ１５の送受信機１６に送信されることになる。
駐車スペース・障害物検出部１９には、駐車場の駐車（空き）スペース位置データ、経路上にある障害物情報等が駐車場サービスセンタ１５の送受信機１５、受信機７ｂにより送り込まれると共に、車外カメラ３からも障害物情報が入力されることになっており、これら情報に基づき、この駐車スペース・障害物検出部１９においては、駐車スペース、障害物が検出される。

車両１の学習プロセス部２０は、ドライバー行動記録・分析部２１と、お手本データとの比較・分析部２２と、ドライバー技量評価部（運転技量評価手段）２３と、ドライバー感情マップ作成・修正部（設定手段）２４と、を備えており、これらは、本実施形態においては、１週間毎の間隔をあけて作動することになっている。

ドライバー行動記録・分析部２１には、前記駐車スペース・障害物検出部１９の検出結果情報、ＧＰＳセンサ１７からの自車位置情報、各種センサ４からの車速、舵角、アクセル開度等の各種車両情報、車室内カメラ１４（ドライバー行動取得装置５）からのドライバーの視線位置情報が入力され、このドライバー行動記録・分析部２１において、これらのドライバー行動情報と車両情報等とからドライバー行動特性等が求められる。そして、このドライバー行動特性等は情報記憶装置１１におけるドライバー行動データ部１１ａに記録（保存）され、そのドライバー行動特性等は、必要に応じて取り出される。

お手本データとの比較・分析部２２には、ドライバー行動データ部１１ａからのデータがドライバー行動記録・分析部２１を介して入力されると共に、駐車場サービスセンタ１５からのお手本データ（駐車までのお手本データ）が入力されることになり、このお手本データとの比較・分析部２２において、その両データが比較・分析される。

ドライバー技量評価部（運転技量評価手段）２３には、お手本データとの比較・分析部２２での分析結果情報が入力され、そのドライバー技量評価部２３において、ドライバーの技量が評価される。本実施形態においては、ドライバーの技量として、駐車の際の車両軌跡をイメージする技量、車幅間隔をイメージする技量、運転操作の技量の３種類が評価される。車両軌跡をイメージする技量に関しては、お手本データ（軌跡）とのずれ量に基づいて判断され、車幅間隔をイメージする技量に関しては、駐車時における駐車スペース仕切り線からの逸脱量に基づいて判断される。運転操作の技量に関しては、運転操作時のお手本データのタイミングからのずれ量に基づいて判断される。これらの技量は、ドライバー技能データ部１１ｂに保存され、必要に応じて、そのドライバー技能データ部１１ｂから取り出される。

ドライバー感情マップ作成・修正部（設定手段）２４には、上記ドライバー技量評価部２３でのドライバーの技量評価情報と後述の駐車難易度算出部２５での駐車難易度（環境難易度）等が入力されると共に、車室内カメラ１４及び発汗センサ６ａ（ドライバー感情取得装置６、感情検出手段）からのドライバー感情情報が、ドライバー感情検出部２８を介して入力されており、これら情報に基づき、ドライバー感情マップとして、図１１に示すように、駐車の際の車両軌跡をイメージする技量についての感情マップ（以下、マップＡという）、車幅間隔をイメージする技量についての感情マップ（以下、マップＢという）、運転操作の技量についての感情マップ（以下、マップＣという）が作成（修正）される。このようなマップＡ、Ｂ，Ｃは、情報記憶装置１１におけるドライバー感情マップ部１１ｃに保存され、必要に応じて取り出される。

また、車載制御装置８は、駐車難易度算出部（駐車難易度算出手段）２５、アシスト量算出部（運転者状態特定手段、運転支援選定手段）２７、ドライバー感情検出部２８、アシスト量修正部（運転者状態特定手段、運転支援修復手段）２９、フィードバックお手本教示部３０（表示指示手段）と、を備えている。

駐車難易度算出部２５には、駐車スペース・障害物検出部１９の検出結果情報が入力されており、駐車難易度算出部２５は、その駐車スペース・障害物検出部１９の検出結果情報に基づき、駐車スペースの位置から自車までの軌跡を推定し、切り返しの回数、駐車スペース周辺の障害物の有無等から駐車難易度を算出する。この駐車難易度の算出については、駐車場サービスセンタ１５が行い、それを車載制御装置８が受け取ってもよい。この駐車難易度算出部２５からの出力情報は、情報表示装置１３に出力されており、表示装置１３は、駐車難易度算出部２５からの出力情報に基づき、図１２に示すように、駐車スペースを表示することになるが、このとき、駐車スペースへの駐車難易度も併せて表示してもよい。

アシスト量算出部２７には、ドライバー技能データ部１１ｂのデータ（運転技量）がドライバー技量評価部２３を介して入力されると共に、ドライバー感情マップ部１１ｃの各マップデータがドライバー感情マップ作成・修正部２４を介して入力され、さらには、駐車難易度算出部２５により求められた駐車難易度も入力される。このアシスト量算出部２７においては、図１１に示すように、駐車場難易度算出部２５が算出した環境難易度とドライバー技能データ部１１ｂにおける各運転技能とに基づき、マップＡ、Ｂ，Ｃ上に、当初座標点Ｐ１をプロットする。そして、その当初座標点Ｐ１が各マップにおける「楽しい領域ＰＡ」内に位置するときには、ドライバーが楽しい状態にありドライバーの運転技量の向上を図ることができるとして、アシスト量算出部２７は、車両駆動装置１２又は表示装置１３に制御又は表示信号は出力せず、運転支援を行わないが、図１１に示すように、当初座標点Ｐ１が各マップにおける「楽しい領域ＰＡ」内に位置しないときには、運転支援を行う必要があるとして、当初座標点Ｐ１とドライバーのそのときの運転技量の下での「楽しい領域ＰＡ」の基準値との差分がアシスト量ａａ（図１１の矢印）として求められ、そのアシスト量ａａに応じた運転支援を行うべく、アシスト量算出部２７から車両駆動装置１２又は表示装置１３に制御又は表示信号が出力される。これにより、運転支援として、車両駆動装置１２は、自動ブレーキ、自動操舵、自動アクセル等のアシスト駆動を行い、表示装置１３は、アシスト表示を行う。

ドライバー感情検出部２８には、車室内カメラ１４及び発汗センサ６ａからの信号に加えて、アシスト量算出部２７からの出力信号が入力されており、ドライバー感情検出部２８は、アシスト量算出部２７が算出したアシスト量ａａに基づく運転支援の際におけるドライバーの感情を検出する。

アシスト量修正部２９には、ドライバー感情検出部２８からの出力情報（楽しくないこと、不安等のドライバー感情）が入力されており、その出力情報に基づき、前述のアシスト量算出部２７でのアシスト量ａａの実行（図１１参照）によっても、ドライバー感情が、「楽しい」状態と判断されないときには、図６に示すように、ドライバー感情が「楽しい」状態となるまでアシスト量が修正され（ａａ＋Δａa，ａａ＋２Δａａ・・・）、その修正されたアシスト量に対応した運転支援を行うべく、アシスト量修正部２９は、車両駆動装置１２又は表示装置１３に制御又は表示信号を出力する。勿論このとき、ドライバー感情を判断するためにドライバー感情検出部２８による検出が行われ、その検出結果は記憶される。

フィードバックお手本教示部（表示指示手段）３０には、ドライバー感情検出部２８からの出力情報が入力されており、そのフィードバックお手本教示部３０は、表示装置１３に、駐車結果表示を行わせ、その中で、ドライバーの運転結果の分析内容等を表示させる。

上記車両用運転技量育成装置（車載制御装置）の制御例について、図１３，図１４に示すフローチャートに基づいて具体的に説明する。尚、図１３，図１４における符号Ｓは、ステップを示す。

運転支援装置２（車載制御装置８）においては、実行タイミングが異なる２つの制御が行われる。一方が、１週間毎の長期期間周期をもって行われるものであり、他方が、１００ｍｓｅｃ毎の短期期間周期をもって行われるものである。

先ず、１００ｍｓｅｃ毎の短期期間周期の下での制御について説明する。制御のスタートから１００ｍｓｅｃ毎に、自車情報がインフラとしての駐車場サービスセンタ１５（管理サーバー）の送受信機１６に発信される（Ｓ１，Ｓ２）。この自車情報は、自車位置、車両サイズ等である。これに基づき、駐車場サービスセンタ１５が駐車スペース情報及びお手本データ（駐車スペースへ駐車するための車両軌跡、切り返し回数情報等）を発信し、これを自車は受信する（Ｓ３）。この後、自車１は、車外カメラ３により駐車スペース周辺の障害物（車両等）の位置情報等を検出し（Ｓ４）、このＳ４の情報と駐車場サービスセンタ１５からの情報とに基づき、駐車場の難易度を算出する（Ｓ５）。図１２Ａ〜Ｄは、駐車場の難易度算出の一例を示している。図１２Ａから図１２Ｄに向うに従って難易度が高くなっており、この難易度の判断は、駐車場からの駐車スペース情報、駐車スペースへ駐車するための車両軌跡や切り返しの回数、駐車スペース周辺の障害物の有無等の情報の下に行われる。図１２Ａ〜Ｄの各図において、斜線部分は、自車１が駐車するスペースである。

駐車場の難易度が算出されると、ドライバーの運転技量が長期期間周期ごとに算出され記憶されているドライバー技能データから読み込まれる（Ｓ６）。本実施形態においては、ドライバーの運転技量として、車両軌跡のイメージ、車幅間隔のイメージ、運転操作についてのものが読み込まれる。そして、このドライバーの運転技量が所定値以下か否かが判別される（Ｓ７）。運転技量が不足している場合には、安全のために、ドライバーの感情にかかわらずアシストする必要があるからである。判断基準としてのＳ７の所定値は、この観点から設定されている。このため、Ｓ７がＹＥＳのときは、Ｓ８において、自動運転の運転支援が強制的に行われ、処理が終了する。一方、Ｓ７がＮＯのときには、Ｓ１０に進み、以降においてドライバー感情マップＡ，Ｂ、Ｃにより、アシスト量が算出される。

Ｓ１０においては、Ｓ６におけるドライバーの各運転技量と、駐車場における駐車スペースに対する駐車難易度とからなる座標点Ｐ１が、図１１のマップＡにおける「楽しい領域ＰＡ」に属するか否かが判別される。車両軌跡のイメージの技量に関して、運転支援する必要があるか否かを判断するためである。

Ｓ１０がＹＥＳと判定されて、当初座標点Ｐ１がマップＡの「楽しい領域ＰＡ」にあるときには、ドライバーにとって楽しい状態（自己実現の状態）にあることから、車両軌跡に対するアシストは行わず、Ｓ１１へ移行する。Ｓ１１においては、車幅間隔のイメージに関する運転支援をすべきか否かを判別すべく、当初座標点Ｐ１がマップＢにおける「楽しい領域ＰＡ」内に属するか否かが判別される。このＳ１１がＹＥＳのときは、当初座標点がマップＢにおける「楽しい領域ＰＡ」内に属しているときであり、このときには、車両間隔に対するアシストは行わず、Ｓ１２へ移行する。Ｓ１２においては、運転操作に関する運転支援をすべきか否かを判別すべく、当初座標点Ｐ１がマップＣにおける「楽しい領域ＰＡ」内に属するか否かが判別される。このＳ１２がＹＥＳのときは、当初座標点Ｐ１がマップＣにおける「楽しい領域ＰＡ」内に属しているときであり、このときには、運転操作に対するアシストの必要性がないとして、Ｓ１３における駐車完了判別ステップに進む。

一方、前記Ｓ１０がＮＯのときには、車両軌跡のイメージに関して、運転支援する必要があるとして、その車両軌跡のイメージに関するアシスト量ａａが、当初座標点Ｐ１の環境難易度と、マップＡにおける「楽しい領域ＰＡ」の基準値との差分に基づき求められ（図１５参照）、そのアシスト量ａａの大きさに応じた車両軌跡のイメージに関する支援が算出される（Ｓ１４）。具体的には、車両軌跡のイメージに関するアシスト量ａａは、例えば、駐車までの車両軌跡等（車両軌跡、ステアリング角度）の表示のきめ細かさ、また、その表示タイミングと対応関係にあり、そのアシスト量ａａは、その値が大きくなるほど、車両軌跡の表示がきめ細くなり、また、その表示タイミングが早くなる。図１２は、車両軌跡のイメージに関する運転支援例を示したものであり、車両軌跡（矢印）、ステアリング角度が、運転支援の程度に応じて、表示され、また、表示タイミングが調整される。

上記Ｓ１４の後、前記Ｓ１１へ移行し、そのＳ１１において、当初座標点Ｐ１がマップＢの「楽しい領域」内にあるか否かが判別される。このＳ１１がＮＯのときには、車幅間隔のイメージに関して運転支援する必要があるとして、その運転支援をどのようにするかを決めるべく、Ｓ１６において、前記Ｓ１４と同様の手法により、図１６のマップＢに示されるように、アシスト量ａａが算出され、そのアシスト量ａａに応じた車幅間隔のイメージに関する運転支援が算出される（Ｓ１６）。具体的には、車幅間隔に関するアシスト量ａａは、コーナーセンサーや、フロント、サイド、リアの各カメラにより表示される自車と障害物との間の距離の表示タイミングと対応関係にあり、そのアシスト量ａａは、その値が大きいほど、その表示タイミングが早くなる。

上記Ｓ１６の後、前記Ｓ１２へ移行し、そのＳ１２において、当初座標点Ｐ１がマップＣの「楽しい領域」内にあるか否かが判別される。このＳ１２がＮＯのときは、当初座標点がマップＣにおける「楽しい領域ＰＡ」内に属していないときであって運転操作に関して運転支援をすべきときであり、このときには、図１７のマップＣに示されるように、アシスト量ａａが算出される。（Ｓ１７）。具体的には、車幅間隔に関するアシスト量ａａは、車両の自動操作システムの操作タイミングと対応関係にあり、そのアシスト量ａａは、その値が大きいほど、その自動操作システムの操作タイミングが早くなる。

そして、上記のＳ１４，Ｓ１６，Ｓ１７で求めた運転支援がＳ１５で実行され、その際、その効果を確認すべく、ドライバーの感情・心理が推定され、そのときの駐車場難易度、アシスト量、運転技量、ドライバー感情が記憶される（Ｓ１８）。このドライバー感情・心理の推定は、車室内カメラ１４，発汗センサ６ａ（ドライバー感情取得装置６）から楽しさ、安心感等の感情を検出し、その検出結果と情報記憶装置１１における感情・心理推定用データとの比較・照合によりドライバーの感情度合いを特定する。
なお、Ｓ１５において実行されるマップＡによる「車両軌跡に対するアシスト」と、マップＢによる「車幅間隔に対するアシスト」と、マップＣによる「運転操作に対するアシスト」は、それぞれ、実施タイミングが異なっており、Ｓ１８の感情・心理推定は、それぞれのアシストが実施された直後に実施されるため、各アシストが、「楽しい」「不安」「退屈」のいずれであるかが推定される。

上記Ｓ１８の後、Ｓ２７において、各アシストの全てに対し、ドライバー感情が「楽しい」と推定されるかが判別される。このＳ２７がＹＥＳであるときには、前記Ｓ１３へと移行する一方、Ｓ２７がＮＯであるときには、Ｓ１９へ移行して、Ｓ２７のＮＯが車両軌跡のアシスト実施直後であるか否かが判別される。Ｓ１９がＹＥＳであるときには、マップＡによるアシスト量が不適切であったとしてＳ２２へ移行し、そこでマップＡにより、図６にて説明したように、予め決めておいた補正量により、アシスト量が修正される。このＳ２２の処理を終えると、Ｓ２０へ移行し、Ｓ２０においても、上記と同様、Ｓ２７のＮＯが車幅間隔のアシスト実施直後であるか否かが判別される。Ｓ２０がＹＥＳであるときには、マップＢによるアシスト量が不適切であったとしてＳ２３へ移行し、そこでマップＢにより、図６にて説明したように、予め決めておいた補正量により、アシスト量が修正される。このＳ２３の処理を終えると、Ｓ２１へ移行し、Ｓ２１においても、上記と同様、Ｓ２７のＮＯが運転操作のアシスト実施直後であるか否かが判別される。Ｓ２１がＹＥＳであるときには、マップＣによるアシスト量が不適切であったとしてＳ２４へ移行し、そこでマップＣにより、図６にて説明したように、予め決めておいた補正量により、アシスト量が修正される。このＳ２４の後、再度、Ｓ１５へ移行し、上記と同様に、Ｓ１５以降の処理が繰り返し実行される。
なお、Ｓ１９、Ｓ２０、Ｓ２１がＮＯときには、それぞれ、マップＡ、マップＢ、マップＣによるアシストが適切であったとして、アシスト量の補正は行わない。
こうして、Ｓ２７にてＹＥＳと判定されるまで、アシスト量の補正が実施され、Ｓ２７で、ＹＥＳと判定されると、Ｓ１３へ移行する。

前記Ｓ１３の駐車完了判別ステップに進むと、そこにおいて、駐車が完了したか否かが判別される。このＳ１３がＮＯのときには、前記Ｓ１８に戻される一方、Ｓ１３がＹＥＳのときには、Ｓ２５において、駐車開始（駐車場の送受信機との送受信開始時）から駐車完了するまでのドライバーの行動データ等がドライバー行動データ部１１ａに記憶される。この場合、ドライバー行動データとしては、具体的には、駐車場の難易度、ドライバーの操作に応じた車速等の信号、そのときのお手本データ、ドライバー感情等が記憶される。

ドライバーの行動データが記憶されると（Ｓ２５）、次のＳ２６において、駐車結果表示が行われる。例えば、図１８は、表示装置１３において、駐車結果の一例を示したものである。その画面上においては、ドライバーの運転結果（実線：ｆ１で示す）と理想の車両軌跡（点線：ｆ０）とから課題や苦手な点を分析し、運転のポイントをアドバイスすることなる。具体的には、表示装置１３の画面の左半分で、例えば、Ｂ１ではステアリング操作が遅いこと、Ｂ２ではバックする際に速度が速すぎること、Ｂ３ではステアリング操作量が多いこと、Ｂ４では右後方への注意が足りないこと等が表示され、表示装置１３の画面の右半分で、駐車結果に関する運転技量の評価が値の大きさをもって示されると共に、その評価となった理由、その駐車結果に基づく指導（対応）内容、さらには、注意喚起内容が表示される。
また、画面中のキャラクターＣＨが成長することで、運転技量が現在どのくらいかが視覚的にわかるような表示を表示することで、運転技量の向上を促進させてもよい。

次に、１週間毎の長期期間周期の下での制御について図１３、図１４により説明する。制御のスタートから１週間目又は前回の制御実行から１週間目となると、ドライバー行動データ部１１ａから当該車両のドライバーの行動データ等が読み出される（Ｓ１’、Ｓ２’）。具体的には、ドライバー行動データ部１１ａからは、駐車場の難易度、ドライバーの操作に応じた車速等の信号、そのときのお手本データ、そのときのドライバーの感情等が読み出される。ドライバー行動データ等が読み出されると、それに基づき、ドライバーの運転技量が算出され、そのドライバーの運転技量は、次のＳ４’に送られると共に、ドライバー技能データ部１１ｂに記憶される（Ｓ３’）。Ｓ４’では、図８，図９にて説明したと同様にして、ドライバーの感情マップが作成（修正）される。ドライバー感情マップは、前述した如く、算出したドライバー運転技量、ドライバーの感情等により、ドライバー毎に作成（修正）され、それは、ドライバー感情マップ部１１ｃに記憶される。このような一連の処理は、１週間後に再び、繰り返される。

以上により、本実施形態においては、ドライバーは、駐車に関し、楽しい状態で運転することができ、そのときの自己実現に基づき運転技量の向上を図ることができる。尚、環境難易度に対する運転技量（当初座標点Ｐ１）が退屈領域に位置するときにも、上記と同様の考え方により、運転操作を難しくすること、すなわち、アシスト量を徐々に少なくすることで、運転技量を向上させることができる。

１ 車両
２ 運転支援装置（車両用運転技量育成装置）
３ 車外カメラ（外部情報取得装置）
６ ドライバー感情取得装置（感情検出手段）
６ａ 発汗センサ（感情検出手段）
８ 車載制御装置
１４ 車室内カメラ（感情検出手段）
２３ ドライバー技量評価部（ドライバー技量評価手段）
２４ ドライバー感情マップ作成・修正部（設定手段）
２５ 駐車難易度算出部（環境難易度算出手段）
２７ アシスト量算出部（運転者状態特定手段、運転支援選定手段）
２８ ドライバー感情検出部（感情検出手段）
２９ アシスト量修正部（運転者状態特定手段、運転支援選定手段）
３０ フィードバックお手本教示部（表示指示手段）
ＰＡ 楽しい領域（技量向上領域）
Ｐ１ 当初座標点（運転者状態）
Ｐ２ 移行座標点（運転者状態）
ａａ アシスト量（ずれ量）

Claims (6)

1. 車両の外部環境により運転者の運転操作に要求される環境難易度を算出する環境難易度算出手段と、
   運転者の運転操作に基づく運転技量を評価する運転技量評価手段と、
   前記環境難易度算出手段により算出された環境難易度と前記運転技量評価手段により評価された運転技量とから、外部環境に対する運転者状態を推定する運転者状態推定手段と、
   を備えていることを特徴とするドライバ感情推定装置。
2. 請求項１において、
   前記運転者状態推定手段は、運転者状態として、運転者が楽しいという感情をもつ状態であるか否かを推定する、ことを特徴とするドライバ感情推定装置。
3. 請求項１において、
   前記環境難易度と前記運転技量とにより設定される座標系に、運転者状態を領域分けしてなる記憶手段をさらに有し、
   前記運転者状態推定手段は、前記環境難易度算出手段により算出された環境難易度と前記運転技量評価手段により評価された運転技量とを前記記憶手段に照合することにより、運転者状態を推定する、
   ことを特徴とするドライバ感情推定装置。
4. 請求項３において、
   前記記憶手段に記憶されている運転者状態の領域として、運転者が楽しいという感情をもつ「楽しい領域」と、該楽しい領域よりも環境難易度が低い方に運転者が退屈という感情をもつ「退屈領域」と、該「楽しい領域」よりも環境難易度が高い方に運転者が不安という感情をもつ「不安領域」と、が設定されている、ことを特徴とするドライバ感情推定装置。
5. 請求項１ないし請求項４のいずれか１項において、
   前記環境難易度が、車両の外部情報の他に車両の走行情報を加味して算出され、
   前記運転技量が、運転者の車両軌跡のイメージに関する技量、車幅間隔イメージに関する技量、運転操作に関する技量、のいずれかである、ことを特徴とするドライバ感情推定装置。
6. 車両の外部環境により運転者の運転操作に要求される環境難易度を算出する第１ステップと、
   運転者の運転操作に基づく運転技量を評価する第２ステップと、
   前記第１ステップで算出された環境難易度と前記第２ステップで評価された運転技量とから、外部環境に対する運転者状態を推定する第３ステップと、
   を備えていることを特徴とするドライバ感情推定方法。

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