JP2023149663A - 運転能力判定システムおよび運転能力判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】運転に支障をきたすことなく運転能力を判定する。【解決手段】運転能力判定システム１０は、車両の時系列の走行データを取得する情報取得部１３と、車両の運転者を特定する特定部１４と、情報取得部１３により取得された走行データのうち、車両の起動時点から終了時点までの１サイクルの走行データに基づいて、特定部１４により特定された運転者の操舵の特性を表す評価値を算出する評価値算出部１６と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、車両の運転者の運転能力を判定する運転能力判定システムおよび運転能力判定方法に関する。

この種の装置として、従来、運転者の安全運転能力を測定するようにした装置が知られている（例えば特許文献１参照）。この特許文献１記載の装置では、運転者に対し間欠的に音声出力による負荷を与えて注意力を分散させ、負荷状態と無負荷状態とで操舵のぶれを表すステアリングエントロピー値をそれぞれ算出し、負荷状態と無負荷状態とで算出されたぶれ評価値の差に基づいて運転者の安全運転能力を評価する。

特開２０１４－１７４８４８号公報

しかしながら、上記特許文献１記載の装置では、運転者の安全運転能力を評価するために運転者に負荷を与える必要があるため、運転の支障になる。

本発明の一態様である運転能力判定システムは、車両の時系列の走行データを取得する情報取得部と、車両の運転者を特定する特定部と、情報取得部により取得された走行データのうち、車両の起動時点から終了時点までの１サイクルの走行データに基づいて、特定部により特定された運転者の操舵の特性を表す評価値を算出する評価値算出部と、を備える。

本発明の別の態様である運転能力判定方法は、車両の時系列の走行データを取得するステップと、車両の運転者を特定する特定ステップと、情報取得ステップで取得された走行データのうち、車両の起動時点から終了時点までの１サイクルの走行データに基づいて、特定ステップで特定された運転者の操舵の特性を表す評価値を算出する評価値算出ステップと、を含む。

本発明によれば、運転に支障をきたすことなく運転能力を判定することができる。

走行区間と運転負荷ついて説明するための図。 本発明の実施形態に係る運転能力判定システムの要部構成の一例を示すブロック図。 車両の操舵角の変動について説明するための図。 操舵のぶれの程度の度数表示を例示する図。 図２の演算部により実行される処理の一例を示すフローチャート。 運転席側ドアが開放された後の走行データを除外する場合の、図５Ａの変形例を示すフローチャート。 運転席側ドアが開放され、かつ、運転者が離席した後の走行データを除外する場合の、図５Ａの変形例を示すフローチャート。 運転席側ドアが開放され、かつ、運転席側ドア以外の座席側ドアが開放された後の走行データを除外する場合の、図５Ａの変形例を示すフローチャート。 運転席側ドアが開放され、かつ、運転席用シートベルトが取り外された後の走行データを除外する場合の、図５Ａの変形例を示すフローチャート。 運転席側ドアが開放され、かつ、運転者が入れ替わった後の走行データを除外する場合の、図５Ａの変形例を示すフローチャート。

以下、図１～図５Ｆを参照して本発明の実施形態について説明する。本発明の実施形態に係る運転能力判定システムは、車両の運転者の運転能力を判定する。一般に、運転者の運転行動は、認知、判断、および操作の３要素で構成される。これらの要素のうちの認知、判断に関わる人の知的機能である「認知機能」に係る能力は、加齢に伴って徐々に低下することが知られている。認知機能が低下すると、車両を安全に運転することが難しくなる。

そこで本実施形態では、運転者が車両を運転したときの走行データに基づいて運転能力、特に認知機能に係る運転能力を判定し、運転者自身やその家族が認知機能の低下傾向を把握することで安全運転を支援できるよう、以下のように運転能力判定システムを構成する。

図１は、走行区間と運転負荷ついて説明するための図である。図１に示すように、車両が走行する走行区間は、運転行動によって運転者にかかる運転負荷がほとんどない直線などの無負荷区間、運転負荷が大きいＳ字カーブやクランク、駐車などの高負荷区間、その中間の低負荷区間に分類することができる。より具体的には、無負荷区間は、車両の移動量あたりに運転者に要求される操舵が少なく、車両の走行軌跡が単純な形状となる走行区間であり、高負荷区間は、車両の移動量あたりに運転者に要求される操舵が多く、車両の走行軌跡が複雑な形状となる区間である。このような高負荷区間では、操舵の頻度が高いことに加え、アクセルやブレーキの操作と連携してステアリングを操作する必要があり、車両感覚も要求されるなど、高い運転技能が必要となる。すなわち、高負荷区間での運転の安定性には、運転者の運転技能が大きく影響する。

低負荷区間には、右カーブ、左カーブ、車線変更、右折、左折などの走行区間が含まれる。これらの低負荷区間のうち、交差点において対向車線を越えて車両の進行方向を変更する区間（車両の左側通行が採用されている国や地域では右折区間、右側通行が採用されている国や地域では左折区間。以下では、単に「右折区間」と称する。）では、運転者が車両の目標軌跡を認識するにあたり、前方の対向車線の状況を把握しつつ、右折した先の走行車線の状況を把握する必要が生じる。この場合、前方の対向車線と右折した先の走行車線との間での視線移動が発生することで運転者の心的活動が増え、他の低負荷区間に比して運転負荷、特に認知に係る認知負荷が高くなる。このため、右折区間での運転の安定性には、運転者の認知機能が大きく影響する。このような右折区間の走行データに基づいて運転の安定性を評価することで、運転者の認知機能に係る運転能力を判定することができる。

運転者の認知機能が運転の安定性に影響する走行区間としては、右折区間のほか、例えば、標識が多く設けられている区間や対面通行区間などの視線移動が所定より多いものとして設定されている区間、交通信号機が設けられている区間、繁華街などの歩行者が所定より多いものとして設定されている区間、見通しの悪い交差点などの走行時の死角が所定より多いものとして設定されている区間、複数の道路が交わる区間などがある。したがって、このような区間の走行データを他の区間と識別可能な態様で取得し、その走行データに基づいて運転の安定性を評価することで、運転者の認知機能に係る運転能力を判定することもできる。車両の走行データに加え、時系列の位置情報を取得する場合、位置情報に基づいて、予め設定された特定の走行区間を識別することができる。

図２は、運転能力判定システム（以下、システム）１０の要部構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、システム１０は、ＣＰＵなどの演算部１１、ＲＯＭ，ＲＡＭなどの記憶部１２、およびその周辺回路などを有するコンピュータを含んで構成される。演算部１１は、機能的構成として、情報取得部１３と、特定部１４と、判定部１５と、評価値算出部１６と、認知機能評価部１７と、情報出力部１８とを有する。記憶部１２には、演算部１１が実行するプログラムや設定値などの情報が記憶される。システム１０は、車両に搭載された車載装置として構成されてもよく、車両の外部に設けられたサーバ装置などとして構成されてもよい。

情報取得部１３は、予め登録された運転者ごとに、車両の時系列の走行データを取得する。例えば、各運転者が日常的に運転する予め登録された車両で測定された走行データを取得する。走行データには、各車両に搭載されたセンサにより検出されるステアリングホイールの操舵角の情報、運転席側ドアを含む各座席側ドアの開閉情報、運転席の着座情報、運転席用シートベルトの着脱情報、生体認証された運転者の情報などが含まれる。

各車両の走行データ、より具体的には各車両の起動時点から終了時点までの１サイクルごとの走行データは、各車両に予め付与された車両ＩＤとともに、車両に搭載されたＴＣＵ（テレマティクス制御装置）を介して、例えば所定周期でシステム１０に送信される。情報取得部１３は、予め登録された車両から送信された走行データを、予め登録された運転者ごとの時系列の走行データとして取得する。情報取得部１３により取得された運転者ごとの時系列の走行データは、記憶部１２に記憶される。

ここで、１サイクルとは、出発地点から目的地点への移動のための車両の使用期間として、車両の起動時点から終了時点までの期間をいう。車両の起動時点として例えば車両のイグニッションをオンにした時点としてよく、終了時点として例えばイグニッションをオフにした時点としてよい。

各車両の運転席付近には、ディスプレイやスピーカなどの出力部およびタッチパネルやマイクなどの入力部を含む入出力部が設けられ、車両が起動すると、入出力部を介して今回、車両を運転する運転者が特定される。例えば、出力部を介して予め登録された運転者のユーザＩＤ（ユーザ名）が報知され、ユーザによる確認やパスワードの入力が促されるとともに、入力部を介してユーザによる確認結果が入力されると、確認結果に応じて今回の運転者が特定される。特定部は、これらに代えて、あるいは、これらに加えて、顔認証や虹彩認証を行うカメラ、指紋認証や掌紋認証、指静脈認証などを行うセンサを含むものでもよい。また、マイクを介して声認証を行うものでもよい。車両の起動時に特定部により特定された運転者の情報も、走行データとしてシステム１０に送信される。

特定部１４は、運転能力判定サービスを利用するために予め登録されたユーザ情報に基づいて、走行データを取得し、運転の安定性を評価する対象となる運転者を特定する。より具体的には、評価対象の運転者が日常的に運転する予め登録された車両の車両ＩＤや運転者のユーザＩＤなどの運転者情報を特定する。特定部１４により特定された運転者情報は、記憶部１２に記憶される。この運転者情報に基づいて、情報取得部１３により各車両から取得された走行データが各運転者に関連付けられ、運転者ごとの走行データとして記憶部１２に蓄積される。

判定部１５は、記憶部１２に記憶された運転者ごとの走行データに基づいて、車両の起動から終了までの１サイクルの間に運転席側ドアが開放されたか否かを判定する。すなわち、１サイクルの間に運転席側ドアが開放され、運転者が入れ替わった可能性があるか否かを判定する。判定部１５により１サイクルの間に運転者が入れ替わった可能性があると判定された場合、その後の走行データを、記憶部１２に記憶された運転者ごとの走行データから除外してもよい。

判定部１５は、運転席側ドアが開放され、かつ、運転者が離席したか否かを判定することで、１サイクルの間に運転者が入れ替わった可能性があるか否かを判定してもよい。判定部１５は、運転席側ドアが開放され、かつ、運転席側ドア以外の座席側ドアが開放されたか否かを判定することで、１サイクルの間に運転者が入れ替わった可能性があるか否かを判定してもよい。判定部１５は、運転席側ドアが開放され、かつ、運転席用シートベルトが取り外されたか否かを判定することで、１サイクルの間に運転者が入れ替わった可能性があるか否かを判定してもよい。

車両側の入出力部により常時、あるいは運転席側ドアの開閉に連動して運転者が特定される場合、判定部１５は、運転者の特定結果に基づいて直接的に運転者が入れ替わったか否かを判定することができる。この場合、判定部１５は、１サイクルの間に運転席側ドアが開放され、かつ、運転者が入れ替わったか否かを判定してもよい。

評価値算出部１６は、記憶部１２に記憶された運転者ごとの走行データに基づいて、運転者個人の操舵の特性を表すα値およびＨｐ値を算出する。より具体的には、操舵角の時間変化に基づいて単位時間ごとの走行区間を判定し、車両が無負荷区間または低負荷区間（無負荷・低負荷区間）を走行中であると判定された期間の走行データに基づいて運転者の操舵の特性を表すα値を算出する。また、車両が右折区間を走行中であると判定された期間の走行データに基づいて認知負荷が高まったときの運転者の操舵の特性を表すＨｐ値を算出する。

図３は、車両の操舵角θの変動について説明するための図である。車両の運転が安定した状態では、操舵がぶれることなく滑らかに行われ、操舵角θの変動が小さくなる。一方、運転が不安定な状態では、操舵がぶれ、操舵角θの変動が大きくなる。

より具体的には、図３に示すように、特定の時点ｎの直前の時点ｎ－３，ｎ－２，ｎ－１の実際の操舵角θ（ｎ－３），θ（ｎ－２），θ（ｎ－１）に基づいて、時点（ｎ－１）を中心とする２次テイラー展開により時点ｎの予測操舵角θｐ（ｎ）を算出する。予測操舵角θｐ（ｎ）は、操舵が滑らかに行われたと仮定した推定値であるため、実際の操舵が滑らかに行われた場合は、実際の操舵角θ（ｎ）に一致し、実際の操舵がぶれた場合は、ぶれの程度に応じて実際の操舵角θ（ｎ）から乖離する。このような、ぶれの程度は、下式(i)により算出される予測誤差ｅ（ｎ）として表すことができる。
ｅ（ｎ）＝θ（ｎ）－θｐ（ｎ） ・・・(i)

図４は、操舵のぶれの程度の度数表示を例示する図であり、予測誤差ｅ（ｎ）の度数表示の一例を示す。評価値算出部１６は、無負荷・低負荷区間の走行データに基づいて各時点ｎの予測操舵角θｐ（ｎ）、予測誤差ｅ（ｎ）を算出し、実線で示すような予測誤差ｅ（ｎ）の度数分布における９０パーセンタイル値（α値）を算出する。操舵が滑らかで操舵のぶれが少ないほど、予測誤差ｅ（ｎ）の度数分布が、操舵のぶれがない“０°”を中心としたシャープな形状となり、α値が小さくなる。一方、操舵のぶれが多いほど、予測誤差ｅ（ｎ）の度数分布がブロードな形状となり、α値が大きくなる。

操舵が多く、操舵のぶれに対する運転技能の影響が大きい高負荷区間を除外した無負荷・低負荷区間の走行データを利用することで、通常の状態での運転者の操舵のぶれを表すα値を適切に算出することができる。

さらに評価値算出部１６は、算出されたα値と右折区間の走行データとに基づいて、認知負荷が高まったときの運転者の操舵の特性を表すＨｐ値を算出する。より具体的には、右折区間の走行データに基づいて各時点ｎの予測操舵角θｐ（ｎ）、予測誤差ｅ（ｎ）を算出し、破線で示すような予測誤差ｅ（ｎ）の度数分布をα値に基づいて９つの範囲Ｐ１～Ｐ９に分ける。すなわち、８つの基準値－５α，－２．５α，－α，－０．５α，０．５α，α，２．５α，５αに基づいて、９つの範囲Ｐ１（～－５α），Ｐ２（－５α～－２．５α），Ｐ３（－２．５α～－α），Ｐ４（－α～－０．５α），Ｐ５（－０．５α～０．５α），Ｐ６（０．５α～α），Ｐ７（α～２．５α），Ｐ８（２．５α～５α），Ｐ９（５α～）に分ける。そして、各範囲Ｐ１～Ｐ９の割合ｐ１～ｐ９に基づいて、下式(ii)によりステアリングエントロピー値（Ｈｐ値）を算出する。
Ｈｐ＝－Σｐｉ・ｌｏｇ9ｐｉ ・・・(ii)

Ｈｐ値は、操舵の滑らかさを表し、操舵のぶれが少なく予測誤差ｅ（ｎ）の度数分布がシャープになるほど小さい値となり、操舵のぶれが多く予測誤差ｅ（ｎ）の度数分布がブロードになるほど大きい値となる。視線移動が多く操舵のぶれに対する認知機能の影響が大きい右折区間の走行データを利用することで、通常の状態に比して認知負荷が高まったときの運転者の操舵のぶれを表すＨｐ値を適切に算出することができる。

認知機能評価部１７は、評価値算出部１６により算出されたＨｐ値に基づいて運転者の認知機能を評価する。すなわち、認知負荷が高まったときの操舵のぶれを表すＨｐ値を継続的に監視することで、その運転者の認知機能の低下傾向を評価することができる。例えば、日常的な運転の走行データに基づいて定期的に（例えば、毎月）算出されるＨｐ値が増加傾向にある場合は、認知機能が低下傾向にあると評価する。

情報出力部１８は、認知機能評価部１７による評価結果を運転者本人や家族などのユーザ端末に送信する。例えば、予め登録されたメールアドレス宛てに通知を送信することができる。この場合、通知をきっかけに、運転者本人や家族などが運転免許の返納や運転支援機能が充実した車両への代替えなどを検討することができる。走行データに基づく客観的な情報が提供されるため、運転者本人にとって自身の認知機能の現状を受け入れやすく、早期に適切な対応を検討することができる。

図５Ａは、システム１０の演算部１１により実行される処理の一例を示すフローチャートであり、予め登録された車両の全走行データに基づいて予め登録された運転者の運転能力を評価する処理の一例を示す。このフローチャートに示す処理は、例えば定期的に実行される。先ずステップＳ１で、評価対象となる運転者（ユーザＩＤ）を特定する。次いでステップＳ２で、ステップＳ１で特定されたユーザＩＤに関連付けられた走行データを記憶部１２から読み出す。次いでステップＳ３で、ステップＳ２で読み出された走行データに基づいて単位時間ごとの走行区間を判定する。

次いでステップＳ４で、ステップＳ２で読み出された走行データのうちステップＳ３で無負荷・低負荷区間と判定された期間の走行データに基づいてα値を算出する。次いでステップＳ５で、ステップＳ２で読み出された走行データのうちステップＳ３で右折区間と判定された期間の走行データおよびステップＳ４で算出されたα値に基づいてＨｐ値を算出する。ステップＳ５で算出された最新のＨｐ値は、記憶部１２に記憶され、蓄積される。次いでステップＳ６で、記憶部１２に記憶された最新のＨｐ値を過去のＨｐ値と比較し、運転者の認知機能に係る運転能力を判定する。次いでステップＳ７で、ステップＳ６の評価結果を事前に登録されたメールアドレス宛てに送信し、処理を終了する。

このように、日常的な走行データのみに基づいて運転者の運転能力を判定するための指標となるα値およびＨｐ値を算出できるため、運転に支障をきたすことなく運転能力を判定することができる（ステップＳ１～Ｓ５）。また、予め登録された車両の起動から終了までの１サイクルの走行データに基づいてα値およびＨｐ値を算出するため、予め登録された運転者個人の運転能力を適切に判定することができる（ステップＳ２～Ｓ６）。また、日常的な走行データのみに基づいて運転者の認知機能が自動的に評価され、評価結果が本人や家族に通知されるため、車両を運転する高齢者と離れて暮らす家族の見守り負担を軽減することができる（ステップＳ１～Ｓ７）。

図５Ｂ～図５Ｆは、それぞれ図５Ａの変形例を示すフローチャートであり、図５Ｂは、各サイクルの走行データから運転席側ドアが開放された後の走行データを除外した上で運転者ごとの運転能力を評価する場合の処理の一例を示すフローチャートである。この場合、ステップＳ２で記憶部に記憶された運転者ごとの走行データを読み出した後、ステップＳ８に進み、走行データに含まれる各座席側ドアの開閉情報に基づいて、各サイクルの間に運転席側ドアが開放されたか否かを判定する。

ステップＳ８で肯定されるとステップＳ９に進み、各サイクルの走行データのうち運転席側ドアが開放された後の走行データを、記憶部に記憶された運転者ごとの走行データから除外した上でステップＳ３に進む。ステップＳ８で否定されると、そのままステップＳ３に進む。これにより、各サイクルの間に運転席側ドアが開放され、運転者が入れ替わった可能性がある場合には、その後の走行データが運転者ごとの走行データから除外されるため、各運転者の運転能力をより適切に判定することができる。

図５Ｃは、各サイクルの走行データから運転席側ドアが開放され、かつ、運転者が離席した後の走行データを除外した上で運転者ごとの運転能力を評価する場合の処理の一例を示すフローチャートである。この場合、ステップＳ２で記憶部１２に記憶された運転者ごとの走行データを読み出した後、ステップＳ８で各サイクルの間に運転席側ドアが開放されたか否かを判定し、肯定されるとステップＳ１０に進む。ステップＳ１０では、走行データに含まれる運転席の着座情報に基づいて、各サイクルの間に運転席側ドアが開放されたときに運転者が離席したか否かを判定する。

ステップＳ１０で肯定されるとステップＳ９に進み、各サイクルの走行データのうち運転席側ドアが開放された後の走行データを、記憶部に記憶された運転者ごとの走行データから除外した上でステップＳ３に進む。ステップＳ８またはステップＳ１０で否定されると、そのままステップＳ３に進む。これにより、各サイクルの間に運転者が離席し、運転者が入れ替わった可能性が高い場合に限って、その後の走行データが運転者ごとの走行データから除外されるため、走行データを有効活用しつつ、各運転者の運転能力をより適切に判定することができる。

図５Ｄは、各サイクルの走行データから運転席側ドアが開放され、かつ、運転席側ドア以外の座席側ドアが開放された後の走行データを除外した上で運転者ごとの運転能力を評価する場合の処理の一例を示すフローチャートである。この場合、ステップＳ２で記憶部１２に記憶された運転者ごとの走行データを読み出した後、ステップＳ８で各サイクルの間に運転席側ドアが開放されたか否かを判定し、肯定されるとステップＳ１１に進む。ステップＳ１１では、走行データに含まれる各座席側ドアの開閉情報に基づいて、各サイクルの間に運転席側ドアが開放されたときに運転席側ドア以外の座席側ドアが開放されたか否かを判定する。

ステップＳ１１で肯定されるとステップＳ９に進み、各サイクルの走行データのうち運転席側ドアが開放された後の走行データを、記憶部に記憶された運転者ごとの走行データから除外した上でステップＳ３に進む。ステップＳ８またはステップＳ１１で否定されると、そのままステップＳ３に進む。これにより、各サイクルの間に運転席側ドアと他の座席側ドアとが同時に開放され、運転者と他の乗員とが入れ替わった可能性が高い場合に限って、その後の走行データが運転者ごとの走行データから除外される。このため、走行データを有効活用しつつ、各運転者の運転能力をより適切に判定することができる。

図５Ｅは、各サイクルの走行データから運転席側ドアが開放され、かつ、運転席用シートベルトが取り外された後の走行データを除外した上で運転者ごとの運転能力を評価する場合の処理の一例を示すフローチャートである。この場合、ステップＳ２で記憶部１２に記憶された運転者ごとの走行データを読み出した後、ステップＳ８で各サイクルの間に運転席側ドアが開放されたか否かを判定し、肯定されるとステップＳ１２に進む。ステップＳ１２では、走行データに含まれる運転席用シートベルトの着脱情報に基づいて、各サイクルの間に運転席側ドアが開放されたときに運転席用シートベルトが取り外されたか否かを判定する。

ステップＳ１２で肯定されるとステップＳ９に進み、各サイクルの走行データのうち運転席側ドアが開放された後の走行データを、記憶部に記憶された運転者ごとの走行データから除外した上でステップＳ３に進む。ステップＳ８またはステップＳ１２で否定されると、そのままステップＳ３に進む。各サイクルの間に運転者がシートベルトを外し、運転者が入れ替わった可能性が高い場合に限って、その後の走行データが運転者ごとの走行データから除外されるため、走行データを有効活用しつつ、各運転者の運転能力をより適切に判定することができる。

図５Ｆは、各サイクルの走行データから運転席側ドアが開放され、かつ、運転者が入れ替わった後の走行データを除外した上で運転者ごとの運転能力を評価する場合の処理の一例を示すフローチャートである。この場合、ステップＳ２で記憶部１２に記憶された運転者ごとの走行データを読み出した後、ステップＳ８で各サイクルの間に運転席側ドアが開放されたか否かを判定し、肯定されるとステップＳ１３に進む。ステップＳ１３では、走行データに含まれる運転者の特定結果に基づいて、各サイクルの間に運転席側ドアが開放されたときに運転者が入れ替わったか否かを判定する。

ステップＳ１３で肯定されるとステップＳ９に進み、各サイクルの走行データのうち運転席側ドアが開放された後の走行データを、記憶部に記憶された運転者ごとの走行データから除外した上でステップＳ３に進む。ステップＳ８またはステップＳ１３で否定されると、そのままステップＳ３に進む。これにより、各サイクルの間に運転者が入れ替わった場合に限って、その後の走行データが運転者ごとの走行データから除外されるため、走行データを有効活用しつつ、各運転者の運転能力をより適切に判定することができる。

本実施形態によれば以下のような作用効果を奏することができる。
（１）システム１０は、車両の時系列の走行データを取得する情報取得部１３と、車両の運転者を特定する特定部１４と、情報取得部１３により取得された走行データのうち、車両の起動時点から終了時点までの１サイクルの走行データに基づいて、特定部１４により特定された運転者の操舵の特性を表すα値およびＨｐ値を算出する評価値算出部１６と、を備える（図２、図５Ａ）。これにより、日常的な走行データに基づいて運転者の運転能力を判定するための指標となるα値およびＨｐ値を算出できるため、運転に支障をきたすことなく運転能力を判定することができる。また、予め登録された車両の起動から終了までの１サイクルの走行データに基づいてα値およびＨｐ値を算出するため、予め登録された運転者個人の運転能力を適切に判定することができる。

（２）評価値算出部１６は、１サイクルの走行データに基づいて、特定部１４により特定された車両の起動時点における運転者の操舵の特性を表すα値およびＨｐ値を算出する図５Ａ～図５Ｆ）。すなわち、評価対象の運転者が日常的に運転する予め登録された車両の起動から終了までの１サイクルの走行データに基づいて、車両の起動時に特定された運転者個人のα値およびＨｐ値を算出する。このため、評価対象の運転者個人の運転能力をより適切に判定することができる。

（３）システム１０は、情報取得部１３により取得された走行データおよび評価値算出部１６により算出されたα値およびＨｐ値を、特定部１４により特定された車両の起動時点における運転者に関連付けて記憶する記憶部１２をさらに備える（図２）。このような構成により、情報取得部１３により各車両から取得された走行データおよび評価値算出部１６により算出された評価値が、予め登録された各運転者に関連付けられ、評価対象の運転者ごとの走行データとして記憶部１２に蓄積される。

（４）走行データには、車両に搭載されたセンサにより検出される車両の状態に関する情報が含まれる。システム１０は、情報取得部１３により取得された走行データに基づいて、１サイクルの間に運転者が入れ替わったか否かを判定する判定部１５をさらに備える（図２）。評価値算出部１６は、１サイクルの走行データのうち、起動時点から判定部１５により運転者が入れ替わったと判定された時点までの走行データを特定し、特定された走行データに基づいてα値およびＨｐ値を算出する（図５Ｂ～図５Ｆ）。これにより、運転者が入れ替わった可能性がある場合には、その後の走行データを予め登録された運転者個人の走行データから除外することができ、運転者個人の運転能力をより適切に判定することができる。

（５）走行データには、車両の状態に関する情報として、運転席側ドアの開閉情報が含まれる。判定部１５は、情報取得部１３により取得された走行データに基づいて、１サイクルの間に運転席側ドアが開放されたか否かを判定することで、１サイクルの間に運転者が入れ替わったか否かを判定する（図５Ｂ）。車両の起動から終了までの間に運転席側ドアが開放され、運転者が入れ替わった可能性がある場合には、その後の走行データを予め登録された運転者個人の走行データから除外するため、運転者個人の運転能力をより適切に判定することができる。

（３）走行データには、車両の状態に関する情報として、運転席側ドアの開閉情報と、運転席の着座情報と、が含まれる。判定部１５は、情報取得部１３により取得された走行データに基づいて、１サイクルの間に運転席側ドアが開放され、かつ、運転者が離席したか否かを判定することで、１サイクルの間に運転者が入れ替わったか否かを判定する（図５Ｃ）。車両の起動から終了までの間に運転席側ドアが開放され、運転者が離席し、運転者が入れ替わった可能性が高い場合に限って、その後の走行データを除外するため、走行データを有効活用しつつ、運転者個人の運転能力を適切に判定することができる。

（４）走行データには、車両の状態に関する情報として、運転席側ドアの開閉情報と、運転席側ドア以外の座席側ドアの開閉情報と、が含まれる。判定部１５は、情報取得部１３により取得された走行データに基づいて、１サイクルの間に運転席側ドアが開放され、かつ、運転席側ドア以外の座席側ドアが開放されたか否かを判定することで、１サイクルの間に運転者が入れ替わったか否かを判定する（図５Ｄ）。車両の起動から終了までの間に運転席側ドアと他の座席側ドアとが同時に開放され、運転者と他の乗員とが入れ替わった可能性が高い場合に限って、その後の走行データを除外するため、走行データを有効活用しつつ、運転者個人の運転能力を適切に判定することができる。

（５）走行データには、車両の状態に関する情報として、運転席側ドアの開閉情報と、運転席用シートベルトの着脱情報と、が含まれる。判定部１５は、情報取得部１３により取得された走行データに基づいて、１サイクルの間に運転席側ドアが開放され、かつ、運転席用シートベルトが取り外されたか否かを判定することで、１サイクルの間に運転者が入れ替わったか否かを判定する（図５Ｅ）。車両の起動から終了までの間に運転席側ドアが開放され、シートベルトが取り外され、運転者が入れ替わった可能性が高い場合に限って、その後の走行データを除外するため、走行データを有効活用しつつ、運転者個人の運転能力を適切に判定することができる。

（６）走行データには、車両の状態に関する情報として、運転席側ドアの開閉情報と、生体認証された運転者の情報と、が含まれる。判定部１５は、情報取得部１３により取得された走行データに基づいて、１サイクルの間に運転席側ドアが開放され、かつ、運転者が入れ替わったか否かを判定することで、１サイクルの間に運転者が入れ替わったか否かを判定する（図５Ｆ）。車両の起動から終了までの間に運転席側ドアが開放され、運転者が入れ替わった場合に限って、その後の走行データを除外するため、走行データを有効活用しつつ、運転者個人の運転能力を適切に判定することができる。

上記実施形態では、図１等で無負荷・低負荷区間を走行したときの走行データに基づいてα値を算出し、右折区間を走行したときの走行データに基づいてＨｐ値を算出する例を説明したが、評価値算出部は、このようなものに限らない。評価値算出部は、運転者ごとの走行データに基づいて各運転者の操舵の特性を表す評価値を算出するものであれば、どのようなものでもよい。

以上では、本発明を運転能力判定システムとして説明したが、本発明は、運転能力判定方法として用いることもできる。すなわち、運転能力判定方法は、車両の時系列の走行データを取得する情報取得ステップＳ２と、車両の運転者を特定する特定ステップＳ１と、情報取得ステップＳ２で取得された走行データのうち、車両の起動時点から終了時点までの１サイクルの走行データに基づいて、特定ステップＳ１で特定された運転者の操舵の特性を表す評価値を算出する評価値算出ステップＳ４，Ｓ５と、を含む（図５Ａ）。

以上の説明はあくまで一例であり、本発明の特徴を損なわない限り、上述した実施形態および変形例により本発明が限定されるものではない。上記実施形態と変形例の１つまたは複数を任意に組み合わせることも可能であり、変形例同士を組み合わせることも可能である。

１０ 運転能力判定システム（システム）、１１ 演算部、１２ 記憶部、１３ 情報取得部、１４ 特定部、１５ 判定部、１６ 評価値算出部、１７ 認知機能評価部、１８ 情報出力部

Claims (10)

1. 車両の時系列の走行データを取得する情報取得部と、
   前記車両の運転者を特定する特定部と、
   前記情報取得部により取得された走行データのうち、前記車両の起動時点から終了時点までの１サイクルの走行データに基づいて、前記特定部により特定された運転者の操舵の特性を表す評価値を算出する評価値算出部と、を備えることを特徴とする運転能力判定システム。
2. 請求項１に記載の運転能力判定システムにおいて、
   前記評価値算出部は、前記１サイクルの走行データに基づいて、前記特定部により特定された前記車両の起動時点における運転者の操舵の特性を表す評価値を算出することを特徴とする運転能力判定システム。
3. 請求項２に記載の運転能力判定システムにおいて、
   前記情報取得部により取得された走行データおよび前記評価値算出部により算出された評価値を、前記特定部により特定された前記車両の起動時点における運転者に関連付けて記憶する記憶部をさらに備えることを特徴とする運転能力判定システム。
4. 請求項１～３のいずれか１項に記載の運転能力判定システムにおいて、
   前記走行データには、前記車両に搭載されたセンサにより検出される前記車両の状態に関する情報が含まれ、
   前記情報取得部により取得された走行データに基づいて、前記１サイクルの間に運転者が入れ替わったか否かを判定する判定部をさらに備え、
   前記評価値算出部は、前記１サイクルの走行データのうち、前記起動時点から前記判定部により運転者が入れ替わったと判定された時点までの走行データを特定し、特定された走行データに基づいて前記評価値を算出することを特徴とする運転能力判定システム。
5. 請求項４に記載の運転能力判定システムにおいて、
   前記走行データには、前記車両の状態に関する情報として、運転席側ドアの開閉情報が含まれ、
   前記判定部は、前記情報取得部により取得された走行データに基づいて、前記１サイクルの間に前記運転席側ドアが開放されたか否かを判定することで、前記１サイクルの間に運転者が入れ替わったか否かを判定することを特徴とする運転能力判定システム。
6. 請求項４に記載の運転能力判定システムにおいて、
   前記走行データには、前記車両の状態に関する情報として、運転席側ドアの開閉情報と、運転席の着座情報と、が含まれ、
   前記判定部は、前記情報取得部により取得された走行データに基づいて、前記１サイクルの間に前記運転席側ドアが開放され、かつ、運転者が離席したか否かを判定することで、前記１サイクルの間に運転者が入れ替わったか否かを判定することを特徴とする運転能力判定システム。
7. 請求項４に記載の運転能力判定システムにおいて、
   前記走行データには、前記車両の状態に関する情報として、運転席側ドアの開閉情報と、前記運転席側ドア以外の座席側ドアの開閉情報と、が含まれ、
   前記判定部は、前記情報取得部により取得された走行データに基づいて、前記１サイクルの間に前記運転席側ドアが開放され、かつ、前記運転席側ドア以外の座席側ドアが開放されたか否かを判定することで、前記１サイクルの間に運転者が入れ替わったか否かを判定することを特徴とする運転能力判定システム。
8. 請求項４に記載の運転能力判定システムにおいて、
   前記走行データには、前記車両の状態に関する情報として、運転席側ドアの開閉情報と、運転席用シートベルトの着脱情報と、が含まれ、
   前記判定部は、前記情報取得部により取得された走行データに基づいて、前記１サイクルの間に前記運転席側ドアが開放され、かつ、前記運転席用シートベルトが取り外されたか否かを判定することで、前記１サイクルの間に運転者が入れ替わったか否かを判定することを特徴とする運転能力判定システム。
9. 請求項４に記載の運転能力判定システムにおいて、
   前記走行データには、前記車両の状態に関する情報として、運転席側ドアの開閉情報と、生体認証された運転者の情報と、が含まれ、
   前記判定部は、前記情報取得部により取得された走行データに基づいて、前記１サイクルの間に前記運転席側ドアが開放され、かつ、運転者が入れ替わったか否かを判定することで、前記１サイクルの間に運転者が入れ替わったか否かを判定することを特徴とする運転能力判定システム。
10. 車両の時系列の走行データを取得するステップと、
    前記車両の運転者を特定する特定ステップと、
    前記情報取得ステップで取得された走行データのうち、前記車両の起動時点から終了時点までの１サイクルの走行データに基づいて、前記特定ステップで特定された運転者の操舵の特性を表す評価値を算出する評価値算出ステップと、を含むことを特徴とする運転能力判定方法。

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