JP5478334B2 - ドライバ状態判定装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、ドライバ状態判定装置及びプログラムに係り、特に、車両の走行状態やドライバの操作状態に基づいて、ドライバの意識低下状態を判定するドライバ状態判定装置及びプログラムに関する。

従来より、操舵角信号における居眠り運転で変化する周波数成分を抽出し、その帯域のパワ値を所定時間加算した値が閾値を超えた場合に警報を発生させる装置が知られている（特許文献１）。

また、運転意識低下時には操舵が行われない時間が長くなり大きな舵角の誤差が蓄積されるため、正常運転に復帰した時、大きな修正舵が必要となる。この操舵の不安定度を、操舵角エントロピを用いて計測することにより運転意識が低下しているかを判定する技術が知られている（特許文献２）。

特開２００７−２６２７１号公報 特開平１１−２２７４９１号公報

上記の特許文献１、２に記載の技術では、車両の変位量や操舵角など操作量を示す指標のみを用いて、運転操作が運転開始時に比べ乱れていることを検出することにより運転意識が低下していることを判定している。しかしながら、運転操作量は、本来、走行環境と切り離すことができないため、運転操作量のみからでは、操作が乱れているかどうかを判定することは出来ない。そのため、適切な運転操作であるにもかかわらず、運転意識が低下していると判定してしまうという誤判定が数多く見られる、という問題がある。また、このような誤判定を抑えるために、長期のデータを用いて操作量を示す指標を平均化しても、検出性能が低下してしまう、という問題がある。

本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、ドライバの意識低下状態を精度良く判定することができるドライバ状態判定装置及びプログラムを提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために本発明に係るドライバ状態判定装置は、自車両の横位置及び横速度、並びにドライバが自車両を操作したときの操舵角を検出する状態検出手段と、前記状態検出手段によって検出された前記横位置及び前記横速度に基づいて、前方注視点における目標コースからのずれを繰り返し推定し、前記推定された目標コースからのずれ及び前記検出された前記操舵角の組み合わせの正規分布を算出する操作状態推定手段と、前記操作状態推定手段によって算出された前記正規分布に基づいて、前記状態検出手段によって検出された前記操舵角、並びに前記操舵角が検出されたときに検出された横位置及び横速度に基づいて推定される前記目標コースからのずれの組み合わせに対する尤度を、前記状態検出手段によって検出された前記操舵角と、ドライバの所定の意識状態におけるドライバの操舵角との距離として算出する距離算出手段と、前記距離算出手段によって算出された前記距離が閾値以上であるか否かに基づいて、ドライバの意識低下状態を判定する意識低下状態判定手段とを含んで構成されている。

本発明に係るプログラムは、コンピュータを、自車両の横位置及び横速度、並びにドライバが自車両を操作したときの操舵角を検出する状態検出手段によって検出された前記横位置及び前記横速度に基づいて、前方注視点における目標コースからのずれを繰り返し推定し、前記推定された目標コースからのずれ及び前記検出された前記操舵角の組み合わせの正規分布を算出する操作状態推定手段、前記操作状態推定手段によって算出された前記正規分布に基づいて、前記状態検出手段によって検出された前記操舵角、並びに前記操舵角が検出されたときに検出された横位置及び横速度に基づいて推定される前記目標コースからのずれの組み合わせに対する尤度を、前記状態検出手段によって検出された前記操舵角と、ドライバの所定の意識状態におけるドライバの操舵角との距離として算出する距離算出手段、及び前記距離算出手段によって算出された前記距離が閾値以上であるか否かに基づいて、ドライバの意識低下状態を判定する意識低下状態判定手段として機能させるためのプログラムである。

本発明によれば、状態検出手段によって、自車両の横位置及び横速度、並びにドライバが自車両を操作したときの操舵角を検出する。操作状態推定手段によって、状態検出手段によって検出された横位置及び横速度に基づいて、前方注視点における目標コースからのずれを繰り返し推定し、推定された目標コースからのずれ及び検出された操舵角の組み合わせの正規分布を算出する。

そして、距離算出手段によって、操作状態推定手段によって算出された正規分布に基づいて、状態検出手段によって検出された操舵角、並びに操舵角が検出されたときに検出された横位置及び横速度に基づいて推定される目標コースからのずれの組み合わせに対する尤度を、状態検出手段によって検出された操舵角と、ドライバの所定の意識状態におけるドライバの操舵角との距離として算出する。意識低下状態判定手段によって、距離算出手段によって算出された距離が閾値以上であるか否かに基づいて、ドライバの意識低下状態を判定する。

このように、検出された操作状態と、推定されたドライバの所定の意識状態における操作状態との距離に基づいて、ドライバの意識低下状態を判定することにより、ドライバの意識低下状態を精度良く判定することができる。

本発明に係る状態検出手段は、自車両の走行状態として、横位置及び横速度を検出し、操作状態として、操舵角を検出し、操作状態推定手段は、検出された横位置及び横速度に基づいて、前方注視点における目標コースからのずれを推定し、前方注視モデルに従って、推定された前方注視点における目標コースからのずれに基づいて、所定の意識状態におけるドライバの操作状態として、操舵角を推定する。このように、前方注視モデルに従って、所定の意識状態における操舵角を精度良く推定することができる。

本発明に係る状態検出手段は、自車両の走行状態として、横位置及び横速度を検出し、操作状態として、操舵角を検出し、操作状態推定手段は、検出された横位置及び横速度に基づいて、目標コースからのずれを繰り返し推定し、推定された目標コースからのずれ及び検出された操舵角の組み合わせの正規分布を算出し、距離算出手段は、操作状態推定手段によって算出された正規分布に基づいて、状態検出手段によって検出された操舵角、及び操舵角が検出されたときに検出された横位置及び横速度に基づいて推定される目標コースからのずれに対する尤度を、距離として算出する。これによって、検出された操作状態と、ドライバの所定の意識状態における操作状態との距離を精度よく算出することができる。

本発明に係る状態検出手段は、自車両の走行状態として、横位置、横速度、及び自車両が走行する道路の道路曲率を検出し、操作状態として、操舵角を検出し、操作状態推定手段は、検出された横位置、横速度、及び道路曲率に基づいて、前方注視点における目標コースからのずれを推定し、前方注視モデルに従って、推定された前方注視点における目標コースからのずれに基づいて所定の意識状態におけるドライバの操作状態として、操舵角を推定するようにすることができる。これによって、カーブ走行時でも、ドライバの意識低下状態を精度良く判定することができる。

本発明に係る状態検出手段は、自車両の走行状態として、横位置、横速度、車速、及び自車両が走行する道路の道路曲率を検出し、操作状態として、操舵角を検出し、操作状態推定手段は、検出された横位置及び横速度に基づいて、道路曲率を考慮せずに前方注視点における目標コースからのずれを推定し、前方注視モデルに従って、推定された前方注視点における目標コースからのずれに基づいて、所定の意識状態におけるドライバの操作状態として、操舵角を推定し、距離算出手段は、検出された車速及び道路曲率に基づいて、車両が道路曲率で定常旋回する場合の操舵角を算出し、状態検出手段によって検出された操舵角と算出された操舵角との差分と、操作状態推定手段によって推定された操舵角との距離を算出するようにすることができる。これによって、カーブ走行時でも、ドライバの意識低下状態を精度良く判定することができる。

上記の意識低下状態判定手段は、所定時間内で、距離が閾値以上となる回数が所定回数以上である場合に、ドライバが意識低下状態であると判定するようにすることができる。これによって、ドライバの意識低下状態をより精度良く判定することができる。

上記の状態検出手段は、横位置を含む前記走行状態、及び前記操作状態を検出し、横位置の標準偏差を算出する横位置標準偏差算出手段を更に含み、意識低下状態判定手段は、距離が閾値以上であるか否か、及び横位置標準偏差算出手段によって算出された横位置の標準偏差が閾値以上であるか否かに基づいて、ドライバの意識低下状態を判定することができる。これによって、ドライバの意識低下状態をより精度良く判定することができる。

以上説明したように、本発明のドライバ状態判定装置及びプログラムによれば、検出された操作状態と、推定されたドライバの所定の意識状態における操作状態との距離に基づいて、ドライバの意識低下状態を判定することにより、ドライバの意識低下状態を精度良く判定することができる、という効果が得られる。

本発明の第１の実施の形態に係る運転意識低下判定装置の構成を示すブロック図である。 検出する走行状態に関する物理量を説明するための図である。 操舵の修正過大を説明するための図である。 本発明の第１の実施の形態に係る運転意識低下判定装置における運転意識低下判定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態に係る運転意識低下判定装置における運転意識低下判定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態に係る運転意識低下判定装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第４の実施の形態に係る運転意識低下判定装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第５の実施の形態に係る運転意識低下判定装置の構成を示すブロック図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、車両に搭載された運転意識低下判定装置に本発明を適用した場合を例に説明する。

図１に示すように、第１の実施の形態に係る運転意識低下判定装置１０は、ドライバが自車両を操作したときの操作状態としてのハンドルの操舵角を検出する操舵角センサ１２と、自車両の走行状態としての横位置を検出する横位置検出部１４と、自車両の走行状態としての車速を検出する車速センサ１６と、操舵角センサ１２、横位置検出部１４、及び車速センサ１６からの出力に基づいて、ドライバが意識低下状態であるか否かを判定し、判定結果に応じて、警報装置４０から警報音を出力させるコンピュータ２０とを備えている。

操舵角センサ１２は、検出したハンドルの操舵角を示す操舵角信号を出力する。車速センサ１６は、検出した自車両の車速を示す車速信号を出力する。横位置検出部１４は、例えば前方カメラを備え、前方画像に基づいて、図２に示すような、自車両が走行している車線の中心線を基準とした横位置を検出し、検出した横位置を示す横位置信号を出力する。

操舵角センサ１２、横位置検出部１４、及び車速センサ１６は、ある一定間隔で（例えば、１００ｍｓ毎）で、各信号をコンピュータ２０に入力する。

コンピュータ２０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する運転意識低下状態判定処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備え、機能的には次に示すように構成されている。コンピュータ２０は、操舵角センサ１２、横位置検出部１４、及び車速センサ１６からの各信号を取得して後述する情報格納部２４に記憶すると共に、操舵角センサ１２からの操舵角信号に基づいて操舵角速度を算出し、横位置検出部１４からの横位置信号に基づいて、横位置速度（図２のｖ_ｙ参照）を算出して、情報格納部２４に記憶する情報取得部２２と、自車両の操舵角、操舵角速度、横位置、横位置速度、及び車速の各々を時系列的に記憶した情報格納部２４と、自車両の横位置、横位置速度、及び車速に基づいて、通常の意識状態における操舵角を算出する通常操舵量算出部２６と、操舵の修正が過大かどうかを示す指標として、通常の意識状態における操舵角と検出された操舵角との距離を算出する修正過大判定部３０と、算出された距離に基づいて、運転意識低下状態であるか否かを判定し、判定結果に応じて、警報装置４０から警報音を出力させる運転意識低下判定部３２とを備えている。なお、運転意識低下状態とは、低覚醒度状態、漫然状態、脇見運転など運転に集中できていないドライバ状態のことである。修正過大判定部３０は、距離算出手段の一例である。

情報取得部２２は、操舵角センサ１２、横位置検出部１４、及び車速センサ１６から時系列的に連続して出力される各種信号を繰り返し取得して、各々を情報格納部２４に記憶させる。また、情報取得部２２は、操舵角センサ１２、及び横位置検出部１４から時系列的に連続して出力される各種信号に基づいて、時系列に連続した操舵角速度及び横位置速度を各々繰り返し算出して、情報格納部２４に記憶させる。

通常操舵量算出部２６は、情報格納部２４に記憶された現在の車速、横位置、及び横位置速度と、前方注視モデルとに基づいて、以下に説明するように、ドライバの通常の意識状態における操舵角を算出する。

まず、図２に示すように、現在の横位置と、自車両の横位置の微分から得られる自車両の横位置速度ｖ_ｙと、予め求められた前方注視時間ΔＴとに基づいて、以下の（１）式に従って、前方注視点での目標コースからのずれ（前方偏差）εを算出する。

次に、前方注視モデルを用いて、前方注視点での目標コースからのずれεから、以下の（２）式に従って、ドライバの通常の意識状態における操舵角δを推定する。

ただし、車両が右旋回する方向を舵角の正の方向とし、前方偏差の符号は図２のｙ軸と同じとする。また、ドライバは前方偏差が０であるときには操舵は行わないと考えられるため、本実施の形態ではｂ１＝０とした。ａ１は、予め定められた固定パラメータとした。

修正過大判定部３０は、操舵の修正が過大かどうかを示す指標として、通常の意識状態における操舵角と検出された操舵角とのユークリッド距離を、上記のパラメータａ１と、検出された操舵角δとを用いて、以下の（３）式に従って算出する。

ただし、ａ１εは、上記（２）式に従って推定される通常の意識状態における操舵角である。

なお、以下の（４）式のように、マハラノビス距離を用いて、通常の意識状態における操舵角と検出された操舵角との距離を算出するようにしてもよい。

ただし、σは、ドライバの走行データから主成分分析を用いて算出した第二主成分ベクトル方向の分散を表わし、εとδの関数である。

次に、本実施の形態におけるドライバの意識低下状態を判定する原理について説明する。

ドライバの操舵にはばらつきがあり、ドライバの意識状態が低下すると、ばらつきが大きくなる。このとき、ばらつきが大きくなるに従って、操舵の修正が過大となる。ここで、操舵の修正過大とは、図３に示すように、本来修正すべき量に比べ過剰に修正を行うことである。例えば、以下の表１の条件を満たす場合に、修正過大であると判定される。

そこで、本実施の形態では、運転意識低下判定部３２によって、修正過大判定部３０により算出された距離Ｌが閾値ＴＨ以上である場合に、ドライバが意識低下状態であると判定し、それ以外の場合には、ドライバは意識低下状態ではないと判定する。また、運転意識低下判定部３２は、ドライバが意識低下状態であると判定すると、警報装置４０によって、ドライバに対して警報音を出力させる。

次に、第１の実施の形態に係る運転意識低下判定装置１０の作用について説明する。運転意識低下判定装置１０を搭載した車両の走行中に、コンピュータ２０において、図４に示す運転意識低下判定処理ルーチンが実行される。

まず、ステップ１００で、操舵角センサ１２、横位置検出部１４、及び車速センサ１６の各々から出力された信号を取得して、情報格納部２４に記憶すると共に、取得した操舵角信号及び横位置信号の各々に基づいて、操舵角速度及び横位置速度を各々算出して、情報格納部２４に記憶する。

そして、ステップ１０２において、現在の横位置及び横位置速度に基づいて、通常の意識状態における操舵角を算出する。次のステップ１０４では、上記ステップ１０２で算出された操舵角と、上記ステップ１００で取得した操舵角との距離を算出する。

そして、ステップ１０６において、上記ステップ１０４で算出された距離が、閾値以上であるか否かを判定する。算出された距離が閾値未満である場合には、操舵修正が過大ではなく、ドライバは意識低下状態ではないと判断し、上記ステップ１００へ戻る。一方、算出された距離が閾値以上である場合には、操舵修正が過大であり、ドライバは意識低下状態であると判断し、ステップ１０８において、警報装置４０によって警報音を出力させて、再びステップ１００へ戻る。

以上説明したように、第１の実施の形態に係る運転意識低下判定装置によれば、検出された操舵角と、現在の車速、横位置、横位置速度、及び前方注視モデルに基づいて推定されたドライバの通常の意識状態における操舵角との距離に基づいて、ドライバの意識低下状態を判定することにより、ドライバの意識低下状態を精度良く判定することができる。

また、ドライバの意識低下状態では、操舵量のばらつきが大きくなり、操舵の修正が過大になるため、推定されたドライバの通常の意識状態における操舵角との距離が閾値以上であるか否かに基づいて、ドライバの意識低下状態を精度良く判定することができる。

また、走行環境に対して適切な操舵角を推定し、推定された操舵角との距離を算出することにより、操舵が適切かどうかを判定することができるため、誤判定を低減することができる。

また、ドライバ自身を計測する装置を用いることなくドライバの運転意識低下状態を検出することができる。

次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第２の実施の形態に係る運転意識低下判定装置の構成は、第１の実施の形態と同様であるため、同一符号を付して説明を省略する。

第２の実施の形態では、単位時間当たりの、通常の操舵角との距離が閾値以上となる回数が、回数に関する閾値以上であるか否かに基づいて、ドライバが意識低下状態であるか否かを判定している点が、第１の実施の形態と主に異なっている。

第２の実施の形態に係る運転意識低下判定装置の運転意識低下判定部３２は、単位時間内で、連続して算出された距離Ｌが閾値ＴＨ以上であるか否かを各々判定する。運転意識低下判定部３２は単位時間内で距離Ｌが閾値以上であると判定された回数Ｎ_Ｌが、回数に関する閾値ＴＨ_ＮＬ以上である場合に、ドライバが意識低下状態であると判定し、それ以外の場合には、ドライバは意識低下状態ではないと判定する。

次に、第２の実施の形態に係る運転意識低下判定処理ルーチンについて図５を用いて説明する。なお、第１の実施の形態と同様の処理については同一符号を付して詳細な説明を省略する。

まず、ステップ２００において、単位時間の経過を計測するためのタイマをスタートさせると共に、後述するステップ２０２におけるカウントを０にリセットする。次のステップ１００では、操舵角センサ１２、横位置検出部１４、及び車速センサ１６の各々から出力された信号を取得して、情報格納部２４に記憶すると共に、取得した操舵角信号及び横位置信号の各々に基づいて、操舵角速度及び横位置速度を各々算出して、情報格納部２４に記憶する。

そして、ステップ１０２において、現在の横位置及び横位置速度に基づいて、通常の意識状態における操舵角を算出する。次のステップ１０４では、上記ステップ１０２で算出された操舵角と、上記ステップ１００で取得した操舵角との距離を算出する。

そして、ステップ１０６において、上記ステップ１０４で算出された距離が、閾値以上であるか否かを判定する。算出された距離が閾値未満である場合には、後述するステップ２０４へ移行する。一方、算出された距離が閾値以上である場合には、ステップ２０２において、単位時間内で、上記ステップ１０４で算出された距離が閾値以上であると判定された回数をカウントし、ステップ２０４へ移行する。

ステップ２０４では、タイマの計測に基づいて、単位時間が経過したか否かを判定し、単位時間が経過していない場合には、ステップ１００へ戻り、一方、単位時間が経過した場合には、ステップ２０６へ移行する。

ステップ２０６では、上記ステップ２０２でカウントされた回数が、回数に関する閾値以上であるか否かを判定する。単位時間内でカウントされた、距離が閾値以上となった回数が、回数に関する閾値未満である場合には、操舵修正が過大ではなく、ドライバは意識低下状態でないと判断し、上記ステップ１００で戻る。一方、単位時間内でカウントされた、距離が閾値以上となった回数が、回数に関する閾値以上である場合には、操舵修正が過大であり、ドライバが意識低下状態であると判断し、ステップ１０８において、警報装置４０によって警報音を出力させて、再びステップ１００へ戻る。

以上説明したように、第２の実施の形態に係る運転意識低下判定装置によれば、単位時間内で、通常の意識状態における操舵角との距離が閾値以上となる回数が、回数に関する閾値以上である場合に、ドライバが意識低下状態であると判定することにより、ドライバの意識低下状態を、より精度良く判定することができる。

覚醒時においても、道路環境などが原因で、操舵の過大な修正が発生する場合がある。覚醒時に起きるこのような挙動は単発的であるのに対し、意識低下状態での運転時には、このような現象が頻発するという特徴がある。そこで、操舵角の修正過大を複数回検出した場合に、意識低下状態であると判定することにより、誤判定を低減することができる。

次に、第３の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。

第３の実施の形態では、横位置の標準偏差を更に考慮して、ドライバが意識低下状態であるか否かを判定している点が、第１の実施の形態と主に異なっている。

図６に示すように、第３の実施の形態に係る運転意識低下判定装置３１０のコンピュータ３２０は、情報取得部２２と、情報格納部２４と、通常操舵量算出部２６と、修正過大判定部３０と、横位置の標準偏差を算出する横位置偏差算出部３３０と、運転意識低下判定部３２とを備えている。

横位置偏差算出部３３０は、所定時間前から現在までに得られた横位置について、横位置の標準偏差ＳＤ_ｌａｔを算出する。

運転意識低下判定部３２は、算出された距離Ｌが閾値ＴＨ以上であり、かつ、横位置の標準偏差ＳＤ_ｌａｔが閾値以上ＴＨ_{ＳＤｌａｔ}以上である場合に、ドライバが意識低下状態であると判定し、それ以外の場合には、ドライバは意識低下状態ではないと判定する。

なお、第３の実施の形態に係る運転意識低下判定装置の他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。

以上説明したように、第３の実施の形態に係る運転意識低下判定装置によれば、通常の意識状態における操舵角との距離が閾値以上であり、かつ、横位置の標準偏差が閾値以上である場合に、ドライバが意識低下状態であると判定することにより、ドライバの意識低下状態をより精度良く判定することができる。

従来より意識低下時には車両のふらつきが増加することが知られている。それに対し覚醒時において発生する操舵の過大な修正は、単発的であって、かつ意図的に行われるものであるため、その前後では車両がふらつくことは少ない。そこで車両のふらつきを横位置の標準偏差により評価し、横位置の標準偏差が増加している時の、操舵の過大な修正に基づいて、意識低下状態を判定することにより、誤判定を低減させることができる。

次に、第４の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。

第４の実施の形態では、曲率を考慮したドライバモデルに従って、通常の意識状態における操舵角を算出している点が、第１の実施の形態と主に異なっている。

図７に示すように、第４の実施の形態に係る運転意識低下判定装置４１０は、自車両の前方を撮像する前方カメラ４１８を備え、コンピュータ４２０に接続されている。

コンピュータ４２０は、情報取得部２２と、情報格納部２４と、前方カメラ４１８により撮像された前方画像に基づいて、自車両が走行する道路の道路曲率を算出する曲率算出部４２２と、自車両の横位置、横位置速度、車速、及び道路曲率に基づいて、通常の意識状態における操舵角を算出する通常操舵量算出部４２６と、修正過大判定部３０と、運転意識低下判定部３２とを備えている。横位置検出部１４は、前方カメラ４１８からの前方画像を用いて、自車両の横位置を検出する。

曲率算出部４２２は、前方画像から、自車両が走行している道路の白線を検出し、検出された白線の変化率に基づいて、道路曲率を算出する。

通常操舵量算出部４２６は、情報格納部２４に記憶された現在の車速、横位置、及び横位置速度と、算出された道路曲率と、曲率を考慮した前方注視モデルとに基づいて、以下に説明するように、ドライバの通常の意識状態における操舵角を算出する。

まず、現在の横位置と、自車両の横位置の微分から得られる自車両の横位置速度ｖ_ｙと、予め求められた前方注視時間ΔＴと、算出された道路曲率Ｒとに基づいて、以下の（５）式に従って、前方注視点での目標コースからのずれ（前方偏差）εを算出する。

次に、前方注視モデルを用いて、前方注視点での目標コースからのずれεから、上記（２）式に従って、通常の意識状態における操舵角δを推定する。

第４の実施の形態に係る運転意識低下判定処理ルーチンでは、まず、操舵角センサ１２、横位置検出部１４、及び車速センサ１６の各々から出力された信号を取得して、情報格納部２４に記憶すると共に、取得した操舵角信号及び横位置信号の各々に基づいて、操舵角速度及び横位置速度を各々算出して、情報格納部２４に記憶する。また、前方カメラ４１８から前方画像を取得する。

そして、取得した前方画像から道路曲率を算出し、現在の横位置、横位置速度、及び道路曲率に基づいて、通常の意識状態における操舵角を算出する。次に、算出された通常の意識状態における操舵角と、取得した操舵角との距離を算出する。

そして、算出された距離が、閾値以上であるか否かを判定する。算出された距離が閾値未満である場合には、最初のステップへ戻る。一方、算出された距離が閾値以上である場合には、操舵修正が過大であり、ドライバは意識低下状態であると判断し、警報装置４０によって警報音を出力させて、再び最初のステップへ戻る。

このように、道路曲率を考慮した前方注視モデルに基づいて推定されたドライバの通常の意識状態における操舵角との距離に基づいて、ドライバの意識低下状態を判定することにより、カーブ走行時でも、ドライバの意識低下状態を精度良く判定することができる。

次に、第５の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態及び第４の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。

第５の実施の形態では、ドライバモデルに従って算出された通常の意識状態における操舵角と、検出された操舵角と定常旋回時の操舵角との差分との距離を算出して、修正過大か否かを判断している点が、第１の実施の形態と主に異なっている。

図８に示すように、第５の実施の形態に係る運転意識低下判定装置５１０のコンピュータ５２０は、情報取得部２２と、情報格納部２４と、曲率算出部４２２と、通常操舵量算出部２６と、操舵の修正が過大かどうかを示す指標として、通常の意識状態における操舵角と、検出された操舵角及び道路曲率に基づく定常旋回時の操舵角の差分との距離を算出する修正過大判定部５３０と、運転意識低下判定部３２とを備えている。

修正過大判定部５３０は、算出された道路曲率Ｒで定常旋回するときの操舵角δ^＊を以下の（６）式に従って算出する。

ここでｌはホイールベース、ｋはスタビリティファクタ、Ｖは車速である。

修正過大判定部５３０は、検出された操舵角と定常旋回時の操舵角δ^＊との差分δ−δ^＊を操舵角δとして、通常の意識状態における操舵角とのユークリッド距離を、上記（３）式に従って算出する。

第５の実施の形態に係る運転意識低下判定処理ルーチンでは、まず、操舵角センサ１２、横位置検出部１４、及び車速センサ１６の各々から出力された信号を取得して、情報格納部２４に記憶すると共に、取得した操舵角信号及び横位置信号の各々に基づいて、操舵角速度及び横位置速度を各々算出して、情報格納部２４に記憶する。また、前方カメラ４１８から前方画像を取得する。

そして、取得した前方画像から道路曲率を算出し、現在の横位置、及び横位置速度に基づいて、通常の意識状態における操舵角を算出する。次に、算出した道路曲率に基づいて、定常旋回時の操舵角を算出し、取得した操舵角と定常旋回時の操舵角との差分を算出する。次に、算出された操舵角と、算出した操舵角の差分との距離を算出する。

そして、算出された距離が、閾値以上であるか否かを判定する。算出された距離が閾値未満である場合には、最初のステップへ戻る。一方、算出された距離が閾値以上である場合には、操舵修正が過大であり、ドライバは意識低下状態であると判断し、警報装置４０によって警報音を出力させて、再び最初のステップへ戻る。

このように、取得した実際の操舵角と道路曲率での定常旋回時の操舵角との差分と、前方注視モデルに基づいて推定されたドライバの通常の意識状態における操舵角との距離に基づいて、ドライバの意識低下状態を判定することにより、カーブ走行時でも、ドライバの意識低下状態を精度良く判定することができる。

なお、上記の第４の実施の形態及び第５の実施の形態では、前方画像から道路曲率を検出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、ナビゲーションシステムの地図情報から、道路曲率を取得するようにしてもよい。

また、定常旋回時の操舵角を考慮した、ドライバの通常の意識状態における操舵角を求めて、検出された実際の操舵角との距離を算出するようにしてもよい。例えば、前方注視モデルに基づいて算出された操舵角及び道路曲率に基づく定常旋回時の操舵角の和を、ドライバの通常の意識状態における操舵角として求めて、検出された実際の操舵角との距離を算出するようにしてもよい。

次に、第６の実施の形態について説明する。なお、第６の実施の形態に係る運転意識低下判定装置の構成は、第１の実施の形態と同様であるため、同一符号を付して説明を省略する。

第６の実施の形態では、ドライバの走行データから、前方注視モデルのパラメータを算出している点が、第１の実施の形態と主に異なっている。

第６の実施の形態に係る運転意識低下判定装置のコンピュータでは、通常操舵量算出部２６によって、現在の横位置と、自車両の横位置速度と、予め求められた前方注視時間とに基づいて、前方偏差を算出し、ドライバの通常の意識状態における操舵角を繰り返し推定すると共に、算出した前方偏差の各々を情報格納部２４に記憶させる。

また、通常操舵量算出部２６は、情報格納部２４に格納された所定期間分の走行データ（操舵角δ及び前方偏差εの組み合わせ）に対して、主成分分析を行って、得られる第一主成分を、上記（２）式におけるａ１として用いる。

通常操作量算出部２６は、上記のようにドライバの走行データに対する主成分分析から得られるパラメータを用いて、上記（１）式、（２）式に従って、通常の意識状態における操舵角δを推定する。

なお、第６の実施の形態に係る運転意識低下判定装置の他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。

このように、検出された操舵角と、現在の車速、横位置、横位置速度、及び前方注視モデルに基づいて推定されたドライバの通常の意識状態における操舵角との距離に基づいて、ドライバの意識低下状態を判定することにより、ドライバの意識低下状態を精度良く判定することができる。

次に、第７の実施の形態について説明する。なお、第７の実施の形態に係る運転意識低下判定装置の構成は、第１の実施の形態と同様であるため、同一符号を付して説明を省略する。

第７の実施の形態では、ドライバモデルとしてＧＭＭ（Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｍｉｘｔｕｒｅ Ｍｏｄｅｌ）を用いて、通常の意識状態における操舵角を推定している点が、第１の実施の形態と異なっている。

第７の実施の形態に係る運転意識低下判定装置のコンピュータでは、現在の横位置と、自車両の横位置速度と、予め求められた前方注視時間とに基づいて、前方偏差を算出し、ドライバの通常の意識状態における操舵角を推定すると共に、算出した前方偏差を情報格納部２４に記憶させる。

また、通常操舵量算出部２６は、情報格納部２４に格納された所定期間分の走行データ（操舵角δ、前方偏差ε）を、（δ・ε）空間に写像する。通常操舵量算出部２６は、その空間において、複数の正規分布を用いて、データの尤度が最大となる各正規分布の重み、平均、分散を、ＥＭアルゴリズムにより算出して、通常の意識状態における操舵量の推定結果とする。

修正過大判定部３０は、算出された正規分布における、検出された操舵角δ及び算出された前方偏差εを表わす座標（δ，ε）の尤度を、通常の意識状態における操舵量との距離として算出する。

なお、第７の実施の形態に係る運転意識低下判定装置の他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。

このように、検出された操舵角と、現在の車速、横位置、横位置速度、及びＧＭＭに基づいて推定されたドライバの通常の意識状態における操舵角との距離に基づいて、ドライバの意識低下状態を判定することにより、ドライバの意識低下状態を精度良く判定することができる。

なお、上記の第１の実施の形態〜第７の実施の形態では、操作状態及び走行状態として、横位置、横位置速度、操舵角、操舵角速度、車速を検出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、横位置、操舵角、車速、ヨー角速度、及び横加速度、それらの一次、二次微分量、一次積分量、並びにその組み合わせにより算出可能な物理量を、検出してもよい。また、操作状態として、操舵角、実舵角、操舵トルク、アクセルペダル操作量、及びブレーキペダル操作量の少なくとも１種類以上を検出するようにしてもよい。

また、横位置、横位置速度、車速などの走行状態に基づいて、ドライバの通常の意識状態における操舵角を推定する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、操舵角などの操作状態をさらに考慮して、ドライバの通常の意識状態における操舵角を推定するようにしてもよい。

なお、本発明のプログラムは、記録媒体に格納して提供することができる。

１０、３１０、４１０、５１０ 運転意識低下判定装置
１２ 操舵角センサ
１４ 横位置検出部
１６ 車速センサ
２０、３２０、４２０、５２０ コンピュータ
２２ 情報取得部
２４ 情報格納部
２６、４２６ 通常操作量算出部
３０、５３０ 修正過大判定部
３２ 運転意識低下判定部
３３０ 横位置偏差算出部
４１８ 前方カメラ
４２２ 曲率算出部
５３０ 修正過大判定部

Claims (8)

1. 自車両の横位置及び横速度、並びにドライバが自車両を操作したときの操舵角を検出する状態検出手段と、
   前記状態検出手段によって検出された前記横位置及び前記横速度に基づいて、前方注視点における目標コースからのずれを繰り返し推定し、前記推定された目標コースからのずれ及び前記検出された前記操舵角の組み合わせの正規分布を算出する操作状態推定手段と、
   前記操作状態推定手段によって算出された前記正規分布に基づいて、前記状態検出手段によって検出された前記操舵角、並びに前記操舵角が検出されたときに検出された横位置及び横速度に基づいて推定される前記目標コースからのずれの組み合わせに対する尤度を、前記状態検出手段によって検出された前記操舵角と、ドライバの所定の意識状態におけるドライバの操舵角との距離として算出する距離算出手段と、
   前記距離算出手段によって算出された前記距離が閾値以上であるか否かに基づいて、ドライバの意識低下状態を判定する意識低下状態判定手段と、
   を含むドライバ状態判定装置。
2. 自車両の横位置、横速度、及び自車両が走行する道路の道路曲率、並びにドライバが自車両を操作したときの操舵角を検出する状態検出手段と、
   前記状態検出手段によって検出された前記横位置、前記横速度、及び前記道路曲率に基づいて、前方注視点における目標コースからのずれを推定し、前方注視モデルに従って、推定された前方注視点における目標コースからのずれに基づいて、ドライバの所定の意識状態におけるドライバの操舵角を推定する操作状態推定手段と、
   前記検出された操舵角と、前記操作状態推定手段によって推定された前記操舵角との距離を算出する距離算出手段と、
   前記距離算出手段によって算出された前記距離が閾値以上であるか否かに基づいて、ドライバの意識低下状態を判定する意識低下状態判定手段と、
   を含むドライバ状態判定装置。
3. 自車両の横位置、横速度、車速、及び自車両が走行する道路の道路曲率、並びにドライバが自車両を操作したときの操舵角を検出する状態検出手段と、
   前記状態検出手段によって検出された前記横位置及び前記横速度に基づいて、道路曲率を考慮せずに前方注視点における目標コースからのずれを推定し、前方注視モデルに従って、推定された前方注視点における目標コースからのずれに基づいて、ドライバの所定の意識状態におけるドライバの操舵角を推定する操作状態推定手段と、
   前記検出された車速及び道路曲率に基づいて、車両が前記道路曲率で定常旋回する場合の操舵角を算出し、前記状態検出手段によって検出された前記操舵角と前記算出された操舵角との差分と、前記操作状態推定手段によって推定された前記操舵角との距離を算出する距離算出手段と、
   前記距離算出手段によって算出された前記距離が閾値以上であるか否かに基づいて、ドライバの意識低下状態を判定する意識低下状態判定手段と、
   を含むドライバ状態判定装置。
4. 前記意識低下状態判定手段は、所定時間内で、前記距離が閾値以上となる回数が所定回数以上である場合に、ドライバが意識低下状態であると判定する請求項１〜請求項３の何れか１項記載のドライバ状態判定装置。
5. 前記横位置の標準偏差を算出する横位置標準偏差算出手段を更に含み、
   前記意識低下状態判定手段は、前記距離が閾値以上であるか否か、及び前記横位置標準偏差算出手段によって算出された横位置の標準偏差が閾値以上であるか否かに基づいて、ドライバの意識低下状態を判定する請求項１〜請求項４の何れか１項記載のドライバ状態判定装置。
6. コンピュータを、
   自車両の横位置及び横速度、並びにドライバが自車両を操作したときの操舵角を検出する状態検出手段によって検出された前記横位置及び前記横速度に基づいて、前方注視点における目標コースからのずれを繰り返し推定し、前記推定された目標コースからのずれ及び前記検出された前記操舵角の組み合わせの正規分布を算出する操作状態推定手段、
   前記操作状態推定手段によって算出された前記正規分布に基づいて、前記状態検出手段によって検出された前記操舵角、並びに前記操舵角が検出されたときに検出された横位置及び横速度に基づいて推定される前記目標コースからのずれの組み合わせに対する尤度を、前記状態検出手段によって検出された前記操舵角と、ドライバの所定の意識状態におけるドライバの操舵角との距離として算出する距離算出手段、及び
   前記距離算出手段によって算出された前記距離が閾値以上であるか否かに基づいて、ドライバの意識低下状態を判定する意識低下状態判定手段
   として機能させるためのプログラム。
7. コンピュータを、
   自車両の横位置、横速度、及び自車両が走行する道路の道路曲率、並びにドライバが自車両を操作したときの操舵角を検出する状態検出手段によって検出された前記横位置、前記横速度、及び前記道路曲率に基づいて、前方注視点における目標コースからのずれを推定し、前方注視モデルに従って、推定された前方注視点における目標コースからのずれに基づいて、ドライバの所定の意識状態におけるドライバの操舵角を推定する操作状態推定手段、
   前記検出された操舵角と、前記操作状態推定手段によって推定された前記操舵角との距離を算出する距離算出手段、及び
   前記距離算出手段によって算出された前記距離が閾値以上であるか否かに基づいて、ドライバの意識低下状態を判定する意識低下状態判定手段
   として機能させるためのプログラム。
8. コンピュータを、
   自車両の横位置、横速度、車速、及び自車両が走行する道路の道路曲率、並びにドライバが自車両を操作したときの操舵角を検出する状態検出手段によって検出された前記横位置及び前記横速度に基づいて、道路曲率を考慮せずに前方注視点における目標コースからのずれを推定し、前方注視モデルに従って、推定された前方注視点における目標コースからのずれに基づいて、ドライバの所定の意識状態におけるドライバの操舵角を推定する操作状態推定手段、
   前記検出された車速及び道路曲率に基づいて、車両が前記道路曲率で定常旋回する場合の操舵角を算出し、前記状態検出手段によって検出された前記操舵角と前記算出された操舵角との差分と、前記操作状態推定手段によって推定された前記操舵角との距離を算出する距離算出手段、及び
   前記距離算出手段によって算出された前記距離が閾値以上であるか否かに基づいて、ドライバの意識低下状態を判定する意識低下状態判定手段
   として機能させるためのプログラム。

Images