意識低下運転検出装置、運転支援装置及びプログラム
【課題】ドライバの意識低下状態を精度よく判定すること。
【解決手段】周波数分析部１８で、操舵角センサ１２から入力された操舵角信号の時系列データｓから周波数帯域ｉ毎のパワー値ｆｉを算出し、総パワー値算出部２２で、周波数帯域ｉ毎のパワー値ｆｉに、意識低下時における周波数帯域ｉのパワー値ｌｄｉと他の周波数帯域のパワー値との相違度、及び同一の周波数帯域における意識低下時のパワー値と覚醒時のパワー値との相違度が大きい程、大きな値を示す重み係数ｗｉを重み係数ＤＢ２０から読み出して乗算し、周波数帯域毎のｗｉ×ｆｉの値を所定周波数帯域分加算して、総パワー値ｐを算出し、判定部２４で、総パワー値ｐの累積値ａを算出し、累積値ａが所定値より大きいか否かを判断することにより、ドライバの意識低下状態を判断する。
【解決手段】周波数分析部１８で、操舵角センサ１２から入力された操舵角信号の時系列データｓから周波数帯域ｉ毎のパワー値ｆｉを算出し、総パワー値算出部２２で、周波数帯域ｉ毎のパワー値ｆｉに、意識低下時における周波数帯域ｉのパワー値ｌｄｉと他の周波数帯域のパワー値との相違度、及び同一の周波数帯域における意識低下時のパワー値と覚醒時のパワー値との相違度が大きい程、大きな値を示す重み係数ｗｉを重み係数ＤＢ２０から読み出して乗算し、周波数帯域毎のｗｉ×ｆｉの値を所定周波数帯域分加算して、総パワー値ｐを算出し、判定部２４で、総パワー値ｐの累積値ａを算出し、累積値ａが所定値より大きいか否かを判断することにより、ドライバの意識低下状態を判断する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、意識低下運転検出装置、運転支援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舵状態に基づいて、ドライバの意識低下状態を判定する意識低下運転検出装置、運転支援装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両の走行状態やドライバの操作状態に基づくデータを検出し、検出したデータに基づいて、ドライバが意識低下状態にあるか否かを判定して、ドライバに対して警報を発する等して、ドライバの運転を支援することが行われている。例えば、特許文献１の運転集中判定装置では、操舵角センサで検出した操舵角信号に対する２つの移動平均処理を組み合わせることによって、１Ｈｚ付近のパワー値に相当する値をミドル値として算出し、そのミドル値を所定時間加算することによって得られる判定値の大小に基づいて運転の集中度を判定することが提案されている。
【特許文献１】特開２００７−０２６２７１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記の特許文献１記載の技術は、居眠りに入る直前に１Ｈｚを中心とする周波数帯域の測定信号が検出されやすいという前提で、１Ｈｚを中心とする周波数帯域のデータに相当する値を判定に用いているが、図１２に示すように、意識低下時に検出されやすい周波数帯域や、意識低下時と通常時とでパワー値の差が大きい周波数帯域は、車両特性や走行条件等の環境によって異なる。特許文献１記載の技術では、このような集中度の低下（意識低下）がどの周波数帯域にどの程度の影響を及ぼしているかという点が考慮されておらず、精度よくドライバの意識低下状態を判定することができない、という問題があった。
【０００４】
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よく判定することができる意識低下運転検出装置、運転支援装置及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために本発明に係る意識低下運転検出装置は、自車両の走行状態またはドライバが自車両を操舵したときの操舵状態を示す物理量を連続して検出し、検出した物理量の時系列データを出力する検出手段と、前記検出手段により出力された物理量の時系列データの周波数分析を行って、周波数帯域毎のパワー値の分布で示される周波数分布を算出する周波数分析手段と、意識低下時の前記周波数分布と、覚醒時の前記周波数分布との相違度が大きいほど重くなるように算出された前記周波数帯域毎の重み係数を、対応する前記周波数帯域毎のパワー値に乗じた値を所定周波数帯域にわたって加えた総和を総パワー値として算出する総パワー値算出手段と、前記総パワー値算出手段により算出された総パワー値の所定時間内の和が所定値以上かを判定することによって、前記ドライバの意識低下状態を判定する判定手段と、を含んで構成されている。
【０００６】
また、本発明に係る意識低下運転検出プログラムは、コンピュータを、自車両の走行状態またはドライバが自車両を操舵したときの操舵状態を示す物理量を連続して検出し、検出した物理量の時系列データを出力する検出手段により出力された物理量の時系列データの周波数分析を行って、周波数帯域毎のパワー値の分布で示される周波数分布を算出する周波数分析手段と、意識低下時の前記周波数分布と、覚醒時の前記周波数分布との相違度が大きいほど重くなるように算出された前記周波数帯域毎の重み係数を、対応する前記周波数帯域毎のパワー値に乗じた値を所定周波数帯域にわたって加えた総和を総パワー値として算出する総パワー値算出手段と、前記総パワー値算出手段により算出された総パワー値の所定時間内の和が所定値以上かを判定することによって、前記ドライバの意識低下状態を判定する判定手段として機能させるためのものである。
【０００７】
本発明に係る意識低下運転検出装置及び意識低下運転検出プログラムによれば、検出手段が、自車両の走行状態またはドライバが自車両を操舵したときの操舵状態を示す物理量を連続して検出し、検出した物理量の時系列データを出力し、周波数分析手段が、出力された物理量の時系列データの周波数分析を行って、周波数帯域毎のパワー値の分布で示される周波数分布を算出する。そして、総パワー値算出手段が、意識低下時の周波数分布と、覚醒時の周波数分布との相違度が大きいほど重くなるように算出された周波数帯域毎の重み係数を、対応する周波数帯域毎のパワー値に乗じた値を所定周波数帯域にわたって加えた総和を総パワー値として算出し、判定手段が、総パワー値の所定時間内の和が所定値以上かを判定することによって、ドライバの意識低下状態を判定する。
【０００８】
このように、対応する周波数帯域の意識低下時と覚醒時との周波数分布の相違度に基づく重み係数が乗算された値の総和として求められる総パワー値の所定時間内の和に基づいて意識低下か否かの判定を行うことにより、意識低下によって影響を受ける周波数帯域及び影響の度合いが考慮されるため、ドライバの意識低下状態を精度よく判定することができる。
【０００９】
また、本発明に係る意識低下運転検出装置は、自車両の走行状態またはドライバが自車両を操舵したときの操舵状態を示す物理量を連続して検出し、検出した物理量の時系列データを出力する検出手段と、前記検出手段により出力された物理量の時系列データの周波数分析を行って、周波数帯域毎のパワー値の分布で示される周波数分布を算出する周波数分析手段と、意識低下時の前記周波数分布と、走行開始から所定時間内に前記検出手段により出力された物理量の初期の時系列データから得られる覚醒時の周波数分布との相違度が大きいほど重くなるように算出された前記周波数帯域毎の重み係数を、対応する前記周波数帯域毎のパワー値に乗じた値を所定周波数帯域にわたって加えた総和を総パワー値として算出する総パワー値算出手段と、前記総パワー値算出手段により算出された総パワー値の所定時間内の和が所定値以上かを判定することによって、前記ドライバの意識低下状態を判定する判定手段と、を含んで構成されている。
【００１０】
また、本発明の意識低下運転検出プログラムは、コンピュータを、自車両の走行状態またはドライバが自車両を操舵したときの操舵状態を示す物理量を連続して検出し、検出した物理量の時系列データを出力する検出手段により出力された物理量の時系列データの周波数分析を行って、周波数帯域毎のパワー値の分布で示される周波数分布を算出する周波数分析手段と、意識低下時の前記周波数分布と、走行開始から所定時間内に前記検出手段により出力された物理量の初期の時系列データから得られる覚醒時の周波数分布との相違度が大きいほど重くなるように算出された前記周波数帯域毎の重み係数を、対応する前記周波数帯域毎のパワー値に乗じた値を所定周波数帯域にわたって加えた総和を総パワー値として算出する総パワー値算出手段と、前記総パワー値算出手段により算出された総パワー値の所定時間内の和が所定値以上かを判定することによって、前記ドライバの意識低下状態を判定する判定手段として機能させるためのものである。
【００１１】
本発明に係る意識低下運転検出装置及び意識低下運転検出プログラムによれば、総パワー値算出手段が、意識低下時の周波数分布と、走行開始からの所定時間内に検出手段により出力された物理量の初期の時系列データから得られる覚醒時の周波数分布との相違度が大きいほど重くなるように算出された周波数帯域毎の重み係数を、対応する周波数帯域毎のパワー値に乗じた値を所定周波数帯域にわたって加えた総和を総パワー値として算出する。
【００１２】
このように、実際に検出された物理量の時系列データを用いて算出された重み係数に基づいて総パワー値を算出するため、より車両特性や走行状態等の環境による影響が考慮され、ドライバの意識低下状態を精度よく判定することができる。
【００１３】
また、本発明の重み係数を帯域の情報量に基づいて算出することができる。帯域の情報量に基づいて重み係数を算出するには、前記重み係数を以下の式に従って算出することができる。
【００１４】
【数１】
【００１５】
ただし、ｐｄｉは意識低下時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値を意識低下時の周波数分布における前記所定周波数帯域のパワー値の総和で除して得られる帯域確率、ｐａｉは覚醒時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値を覚醒時の周波数分布における前記所定周波数帯域のパワー値の総和で除して得られる帯域確率である。
【００１６】
また、本発明の前記重み係数を以下の式に従って算出することもできる。
【００１７】
【数２】
【００１８】
ただし、μｄｉは、意識低下時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値の平均値、σｄｉは、意識低下時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値の分散値、μａｉは、覚醒時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値の平均値、σａｉは、覚醒時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値の分散値である。
【００１９】
また、前記所定値を、走行開始から所定期間内の前記和の平均値としたり、前記車両の車速及びヨーレートに基づいて運転状態が安定していると判定されたときの累積期間が予め定めた期間以上となったときの前記累積期間内の前記和の平均値としたりとすることができる。また、前記車両の車速及びヨーレートに基づいて運転状態が安定していると判定されたときの連続期間が予め定めた期間以上となったときに開始するようにすることもできる。なお、前記車両の車速が予め定めた値より小さく、かつ前記車両のヨーレートが予め定めた値より大きい場合に、運転状態が安定していないと判定するようにすることができる。このように、実際に検出されたデータから算出される総パワー値に基づいて、意識低下状態か否かの判定をするための所定値を決定することにより、車両特性やドライバの個性によって大小が異なるパワー値に対して、より精度よく意識低下状態を判定することができる。
【００２０】
さらに、前記所定値を、走行開始から所定期間内における車速及びカーブの大きさに基づいて補正することができる。
【００２１】
また、前記所定値を、車速、ヨーレート、ヨー角、横方向加速度のうち少なくとも１つ以上の値に基づいて算出することができる。また、前記所定値を以下の式に従って算出することもできる。
【００２２】
【数３】
【００２３】
ただし、ｔｈｒ０は、初期設定された前記所定値、ｖは、現在の車速、ｖ０は、走行開始から所定期間内における車速の平均値、ｙは、現在の車両のヨーレート、ｙ０は、走行開始から所定期間内におけるヨーレートの平均値、θは、ヨーレートの時間積分により求められるヨー角、及びθ０は、ヨー角の平均値である。特に車速が速い場合、また走行路のカーブの大きさが大きい場合には、パワー値の大きさが大きくなることが実験により観察されており、意識低下状態か否かの判定をするための所定値を、車速及びカーブの大きさが平均値より大きい場合に大きくすることにより、より精度よく意識低下状態を判定することができる。なお、ｙｃｏｓθは、ヨーレート及びヨー角によって表される走行路のカーブの大きさを示す指標である。
【００２４】
また、本発明に係る運転支援装置は、上記意識低下運転検出装置と、前記判定手段によって意識低下状態が検出されたときに、覚醒状態に復帰させるための支援を行う支援手段と、を含んで構成されている。
【００２５】
また、本発明の運転支援装置は、前記所定時間内において、前記ドライバが車両に設けられたステアリング以外の機器を操作した場合、前記ドライバが急激なアクセル操作を行った場合、車両の速度が所定速度以下の場合、及び運転を支援するための他の装置が作動した場合の何れかの場合に、前記支援手段により行われる支援を停止させる支援停止手段を更に含んで構成することができる。このような状況下では、意識低下状態の判定に誤判定が生じる可能性が高いため、支援停止手段により支援を停止して、誤った支援が行われるのを防止することができる。なお、運転を支援するための他の装置とは、例えば、レーンキープシステムやオートクルーズコントロールなどである。
【発明の効果】
【００２６】
以上説明したように、本発明の意識低下運転検出装置、運転支援装置及びプログラムによれば、意識低下によって影響を受ける周波数帯域及び影響の度合いが考慮されるため、ドライバの意識低下状態を精度よく判定することができる、という効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下、図面を参照して、車両に搭載された意識低下運転検出装置に本発明を適用した場合の実施の形態を詳細に説明する。
【００２８】
図１に示すように、第１の実施の形態に係る意識低下運転検出装置１０は、操舵角を検出する操舵角センサ１２、及び操舵角センサ１２からの出力に基づいて意識低下状態を判定する処理ルーチンを実行し、判定結果に応じて警報装置１６によってドライバに対して警報を出力させるコンピュータ１４を備えている。
【００２９】
操舵角センサ１２は、ステアリングの操舵角を検出し、操舵角に応じた信号を発生して、時系列データとしてコンピュータ１４へ出力する。
【００３０】
コンピュータ１４は、意識低下運転検出装置１０全体の制御を司るＣＰＵ、後述する意識低下状態検出の処理ルーチンのプログラム等を記憶した記憶媒体としてのＲＯＭ、ワークエリアとしてデータを一時格納するＲＡＭ、及びこれらを接続するバスを含んで構成されている。
【００３１】
このコンピュータ１４をハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、図１に示すように、操舵角センサ１２から入力される操舵角に応じた時系列データの周波数分析を行う周波数分析部１８、周波数分析部１８の分析結果と重み係数ＤＢ２０に記憶されている周波数帯域毎の重み係数とに基づいて総パワー値を算出する総パワー値算出部２２、及び総パワー値算出部２２の算出結果に基づいてドライバが意識低下状態にあるか否かを判定し、判定結果に基づいて警報が出力されるよう警報装置１６を制御する判定部２４を含んだ構成で表すことができる。
【００３２】
周波数分析部１８は、操舵角センサ１２から入力される所定時間内の操舵角の時系列データに対して、カーブによる操舵角周波数成分への影響を除去するためにハイパスフィルタリング処理を施してから、離散フーリエ変換を施して操舵周波数の周波数帯域ｉ毎のパワー値ｆｉ（周波数分布）を算出する。
【００３３】
総パワー値算出部２２は、周波数分析部１８で算出された周波数帯域ｉ毎のパワー値ｆｉから（１）式によって、総パワー値ｐを算出する。
【００３４】
【数４】
【００３５】
ここで、ｎは予め定めた定数であり、周波数帯域１〜ｎまでの所定周波数帯域において総パワー値ｐを求めることを表している。所定周波数帯域は、後述する重み係数を算出した周波数帯域と対応させた周波数帯域とする必要があるため、予め実験等により意識低下時及び覚醒時の操舵周波数の最小値〜最大値を求めておき、この範囲を所定周波数帯域として設定しておく。なお、設定した所定周波数帯域が実際に検出される操舵周波数の略全周波数帯域と対応することが望ましい。
【００３６】
また、ｗｉは周波数帯域毎の重み係数であり、（２）式によって予め算出された値が重み係数ＤＢ２０に記憶されている。
【００３７】
【数５】
【００３８】
ここで、ｐｄｉは意識低下時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値ｌｄｉを周波数帯域１〜ｎまでの所定周波数帯域のパワー値の総和で除算したものであり、ｐａｉは覚醒時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値ｌａｉを周波数帯域１〜ｎまでの所定周波数帯域のパワー値の総和で除算したものである。なお、パワー値ｌｄｉ及びパワー値ｌａｉは、所定回数の物理量の時系列データの検出により得られた所定回数分の周波数分布について、同一の周波数帯域のパワー値の平均として算出した値である。
【００３９】
（２）式は、平均パワー値の周波数分布（平均スペクトル）の形状を離散確率分布とみなした場合に、意識低下時と覚醒時との確率分布の相違度を対称化したＫＬ（Kullbuck-Leibler）情報量として算出したものに相当する。これは、図２に示すように、意識低下時における周波数帯域ｉのパワー値ｌｄｉと他の周波数帯域のパワー値との相違度、及び同一の周波数帯域ｉにおける意識低下時のパワー値ｌｄｉと覚醒時のパワー値ｌａｉとの相違度が大きい程、大きな値を示す情報量である。
【００４０】
したがって、他の周波数帯域に比べてパワー値が大きな周波数帯域や、意識低下時のパワー値と覚醒時のパワー値との差が大きな周波数帯域では、大きな値となる。すなわち、（２）式で表される周波数帯域の重み係数が重くなる。
【００４１】
なお、重み係数ＤＢ２０は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）やＣＤ−ＲＯＭ等のように、内蔵または外付けの記憶手段であって、周波数帯域毎の重み係数を記憶できる媒体により構成されている。
【００４２】
判定部２４は、総パワー値算出部２２で算出された総パワー値ｐを所定サイズのＦＩＦＯ型バッファ（図示省略）に格納して、格納された総パワー値ｐの累積値ａを算出する。ＦＩＦＯ型バッファは、所定個数（例えば６個）の総パワー値ｐを記憶可能なサイズであり、所定個数＋１の総パワー値ｐを格納しようとする場合には、最も古いデータを更新する。また、記憶可能なサイズを時間に換算すると、所定個数×総パワー値ｐの算出に使用した操舵角の時系列データｓの検出時間（例えば１０秒）、例えば６個×１０秒＝６０秒が記憶可能である。そして、判定部２４は、総パワー値ｐの累積値ａが所定値以上か否かを判定し、判定結果に基づいて警報装置１６によって警報が出力されるように警報装置１６を制御する。
【００４３】
次に、図３を参照して、第１の実施の形態の意識低下状態検出の処理ルーチンについて説明する。
【００４４】
ステップ１００で、操舵角センサ１２から周波数分析部１８へ操舵角信号の時系列データｓが入力される。
【００４５】
次に、ステップ１０２で、操舵角の時系列データｓにハイパスフィルタリング処理を施してｓ’とし、次に、ステップ１０４で、ｓ’に離散フーリエ変換を施して、周波数帯域ｉ毎のパワー値ｆｉを算出する。
【００４６】
次に、ステップ１０６で、算出された周波数帯域ｉ毎のパワー値ｆｉに、各々対応する周波数帯域ｉの重み係数を重み係数ＤＢ２０から読み出して乗算し、周波数帯域毎のｗｉ×ｆｉの値を所定周波数帯域（周波数帯域１〜ｎ）にわたって加算して、総パワー値ｐを算出する（（１）式）。
【００４７】
次に、ステッップ１０８で、算出された総パワー値ｐをＦＩＦＯ型バッファに格納する。次に、ステップ１１０で、ＦＩＦＯ型バッファに格納されている総パワー値ｐの累積値ａを算出し、累積値ａが所定値より大きいか否かを判断する。所定値以下の場合には、まだ意識低下状態ではないと判断して、ステップ１００へ戻って処理を繰り返す。所定値より大きい場合には、意識低下状態になったと判断して、ステップ１１２へ進んで、警報装置１６からドライバに対して警報を発する。
【００４８】
以上説明したように、第１の実施の形態に係る意識低下運転検出装置１０によれば、意識低下によって影響を受ける周波数帯域及び影響の度合いが考慮された総パワー値に基づいて判定するため、精度良くドライバの意識低下状態を判定することができ、また、常に最新の所定時間分の総パワー値の累積値により判定を行うため、タイミングよくドライバに警報を発することができ、精度良く運転支援を行うことができる。
【００４９】
次に、第２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、同一の符号を付して説明を省略する。第２の実施の形態の構成は、図１に示すように、第１の実施の形態の構成と同様であるが、重み係数ＤＢ２０に記憶されている周波数帯域毎の重み係数の算出方法が第１の実施の形態とは異なっている。
【００５０】
第２の実施の形態における意識低下運転検出装置１０では、（３）式によって予め算出された周波数帯域毎の重み係数ｗｉが重み係数ＤＢ２０に記憶されている。
【００５１】
【数６】
【００５２】
ここで、μｄｉは、図４に示すように、意識低下時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値の平均値、σｄｉは、意識低下時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値の分散値、μａｉは、覚醒時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値の平均値、σａｉは、覚醒時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値の分散値である。
【００５３】
周波数帯域ｉにおける意識低下時の操舵周波数の確率分布をｐｄｉ（ｘ）、及び覚醒時の操舵周波数の確率分布をｐａｉ（ｘ）とし、確率分布ｐｄｉ（ｘ）と確率分布ｐａｉ（ｘ）との相違度をＫＬ情報量で表すと（４）式となる。
【００５４】
【数７】
【００５５】
上記確率分布ｐｄｉ（ｘ）及び確率分布ｐａｉ（ｘ）が正規分布であると仮定して、（４）式を展開して、対称化すると（３）式が得られる。（３）式で示される重み係数は、図４に示すように、意識低下時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値のばらつき度、及び同一の周波数帯域ｉにおける意識低下時のパワー値のばらつき度と覚醒時のパワー値のばらつき度との相違度が大きい程、重くなる。
【００５６】
以上説明したように、第２の実施の形態における意識低下運転検出装置によれば、周波数帯域毎のパワー値のばらつきを考慮した総パワー値に基づいて判定するため、精度良くドライバの意識低下状態を判定することができる。
【００５７】
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及び処理となる部分については、同一の符号を付して説明を省略する。第３の実施の形態では、走行開始から所定時間内に検出された操舵周波数の周波数分布を利用して重み係数を算出する点が第１の実施の形態とは異なっている。
【００５８】
図５に示すように、第３の実施の形態における意識低下運転検出装置２１０は、機能的には、周波数分析部１８、周波数分析部１８の分析結果と周波数分布（ｌｄ）ＤＢ２２０に記憶された意識低下時の操舵周波数の周波数分布とに基づいて周波数帯域毎の重み係数を算出する重み係数算出部２２６、周波数分析部１８の分析結果と重み係数算出部２２６で算出された周波数帯域毎の重み係数とに基づいて総パワー値を算出する総パワー値算出部２２、及び判定部２４で構成されるコンピュータ２１４を備えている。
【００５９】
周波数分析部１８は、走行開始から所定時間内に検出された操舵角の時系列データに基づいて、初期の操舵周波数についての周波数分布を算出する。走行開始から所定時間の初期では、ドライバは意識低下状態になっていないと仮定して、この期間に取得された操舵角の時系列データに基づいて算出される操舵周波数の周波数分布を覚醒時の周波数分布とするものである。
【００６０】
重み係数算出部２２６は、周波数分析部１８で算出された覚醒時の周波数分布と、周波数分布（ｌｄ）ＤＢ２２０に記憶された意識低下時の周波数分布とに基づいて、上記（２）式または（３）式から、周波数帯域ｉ毎の重み係数ｗｉを算出する。
【００６１】
なお、第３の実施の形態の重み係数算出部２２６と総パワー値算出部２２とをあわせたものが、請求項２の総パワー値算出手段に該当する。
【００６２】
次に、図６を参照して、第３の実施の形態の意識低下状態検出の処理ルーチンについて説明する。
【００６３】
ステップ３００でカウンタ値ｔに１をセットし、次に、ステップ１００で、操舵角センサ１２から操舵角信号の時系列データｓを所得し、次に、ステップ１０２で、操舵角の時系列データｓにハイパスフィルタリング処理を施してｓ’とし、次に、ステップ１０４で、ｓ’に離散フーリエ変換を施して、周波数帯域ｉ毎のパワー値ｆｉ（周波数分布）を算出する。
【００６４】
次に、ステップ３０２で、カウンタ値ｔが所定値Ｔより大きいか否かを判断する。所定値Ｔより大きい場合には、ステップ１０６へ進んで、所定値Ｔ以下の場合には、ステップ３０４へ進む。所定値Ｔは覚醒時の周波数分布を得るために必要な走行開始からの所定時間に基づいて設定しておく。すなわち、操舵角信号の時系列データｓの検出時間×Ｔが、走行開始からの所定時間となるように設定しておく。
【００６５】
ステップ３０４で、カウンタ値ｔがＴであるか否かを判断する。ｔがＴより小さい場合には、覚醒時の周波数分布を得るために必要な走行開始からの所定時間が経過していないため、否定されてステップ３０６へ進んで、ステップ１０４で算出した周波数帯域ｉ毎のパワー値ｆｉ（ｆ（ｔ＝１）とする。）を所定の記憶領域である周波数バッファ（図示省略）に格納する。
【００６６】
次に、ステップ３１２で、カウンタ値ｔをインクリメントして、ステップ１００へ戻って、ｔ＝Ｔとなるまで、ステップ１００〜ステップ１０４、ステップ３０２〜ステップ３０６、及びステップ３１２の処理を繰り返す。
【００６７】
ステップ３０４でｔ＝Ｔと判断された場合には、ステップ３０８へ進んで、周波数バッファに記憶されたｆ（ｔ＝１）〜ｆ（ｔ＝Ｔ）から、覚醒時の周波数分布として、初期の操舵周波数の周波数分布を算出する。具体的には、（２）式に基づいて重み係数を算出する場合には、図２に示すように、ｆ（ｔ＝１）〜ｆ（ｔ＝Ｔ）の平均スペクトルを算出し、（３）式に基づいて重み係数を算出する場合には、ｆ（ｔ＝１）〜ｆ（ｔ＝Ｔ）を図４に示すような分布として算出する。
【００６８】
次に、ステップ３１０で、ステップ３０８で算出された初期の操舵周波数の周波数分布と、周波数分布（ｌｄ）ＤＢに記憶されている意識低下時の周波数分布とに基づいて、（２）式または（３）式から周波数帯域ｉ毎の重み係数ｗｉを算出する。
【００６９】
次に、ステップ３１２を経てステップ１００〜ステップ１０４の処理を繰り返し、ステップ３０２へ進むと、ｔが所定値Ｔより大きくなるため、肯定されてステップ１０６に進む。ステップ１０６〜ステップ１１２で、上記第１の実施の形態と同様の処理により、意識低下状態の判定及びドライバへの警報処理が行われる。この際、意識低下の判定に使用される総パワー値ｐの算出には、ステップ３１０で算出された重み係数が使用される。
【００７０】
以上説明したように、第３の実施の形態における意識低下運転検出装置によれば、実際の走行により検出された操舵角データに基づいて、意識低下状態を判定するための重み係数を算出するため、判定に個人差も考慮されることとなり、より精度良くドライバの意識低下状態を判定することができる。
【００７１】
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及び処理となる部分については、同一の符号を付して説明を省略する。第４の実施の形態では、走行開始から所定時間内に算出されたパワー値を利用して意識低下状態か否かを判定するための所定値の値を設定する点が第１の実施の形態とは異なっている。
【００７２】
図７に示すように、第４の実施の形態における意識低下運転検出装置４１０は、操舵角センサ１２、コンピュータ４１４、警報装置１６、車両の車速を検出する車速センサ４１８、及び車両のヨーレートを検出するヨーレートセンサ４２０を含んで構成されている。
【００７３】
コンピュータ４１４は、機能的には、周波数分析部１８、重み係数ＤＢ２０、総パワー値算出部２２、及び判定部４２４で構成されている。判定部４２４は、総パワー値算出部２２で算出された総パワー値が所定値以上か否かで、ドライバが意識低下状態にあるか否かを判定する。判定のための所定値は、総パワー値算出部２２で算出された総パワー値に基づいて決定され、車速センサ４１８で検出された車速及びヨーレートセンサ４２０で検出されたヨーレートに基づいて補正される。
【００７４】
次に、図８を参照して、第４の実施の形態の意識低下状態検出の処理ルーチンについて説明する。
【００７５】
ステップ３００でカウンタ値ｔに１をセットし、次に、ステップ１００〜ステップ１０６の処理で総パワー値ｐを算出し、次に、ステップ５００で、総パワー値ｐをＦＩＦＯ型バッファに格納する。
【００７６】
次に、ステップ５０２で、カウンタ値ｔが所定値Ｔより大きいか否かを判断する。所定値Ｔより大きい場合には、ステップ５１８へ進んで、所定値Ｔ以下の場合には、ステップ５０４へ進む。
【００７７】
ステップ５０４で、カウンタ値ｔがＴであるか否かを判断する。ｔがＴより小さい場合には、意識低下状態判定のための所定値を決定するために必要な走行開始からの所定時間が経過していないため、否定されてステップ５０６へ進み、ＦＩＦＯ型バッファに所定個数（例えば６個）の総パワー値ｐが格納されているか否かを判断する。格納されている場合には、ステップ５０８で、ＦＩＦＯ型バッファ内の総パワー値ｐの累積値ａを算出して、所定の記憶領域である累積値バッファ（図示省略）に格納しておき、ステップ５１６へ進む。所定個数の総パワー値ｐが格納されていない場合には、そのままステップ５１６へ進み、カウンタ値ｔをインクリメントしてステップ１００へ戻る。ｔ＝Ｔとなるまでステップ５０６及びステップ５０８の処理を繰り返すことにより、累積値バッファに所定個の総パワー値ｐの累積値ａが格納される。
【００７８】
ステップ５０４で、ｔ＝Ｔと判断された場合には、ステップ５１０へ進み、走行開始から時刻Ｔまでに検出された車速ｖ（ｔ）及びヨーレートｙ（ｔ）を取得する。次に、ステップ５１２で、累積値バッファに格納されている総パワー値ｐの累積値ａの平均値を算出し、これに係数ｋを加算して判定のための所定値の初期値ｔｈｒ０を算出する。係数ｋは、走行開始時に運転が慎重になることにより、通常より低い総パワー値ｐが算出される可能性を考慮して、所定値の初期値ｔｈｒ０が不当に低い値とならないように補正するためのものである。係数ｋは、例えば累積値バッファに格納されている総パワー値ｐの累積値ａの標準偏差の２倍の値とすることができる。
【００７９】
次に、ステップ５１４で、所定値の初期値ｔｈｒ０の値を所定値ｔｈｒに代入する。次に、ステップ５１６で、カウンタ値ｔをインクリメントしてステップ１００へ戻り、ステップ１００〜ステップ１０６、及びステップ５００の処理を繰り返し、ステップ５０２へ進むと、ｔが所定値Ｔより大きくなるため、肯定されてステップ５１８へ進む。
【００８０】
ステップ５１８で、現在の車速ｖ及びヨーレートｙを取得し、次に、ステップ５２０で、下記（５）式により所定値ｔｈｒの値を補正する。
【００８１】
【数８】
【００８２】
ただし、ｖ０は、ステップ５１０で取得した走行開始から時刻Ｔまでの車速ｖ（ｔ）の平均値、及びｙ０は、同じくステップ５１０で取得した走行開始から時刻Ｔまでのヨーレートｙ（ｔ）の平均値、θは、ヨーレートｙの時間積分により求められるヨー角、及びθ０は、ヨー角θの平均値である。なお、ｙｃｏｓθは、走行路のカーブの大きさが操舵角に与える影響を示す指標（走行路のカーブの大きさを示す指標）である。なお、走行路のカーブの大きさを示す指標として、横方向加速度を用いるようにしてもよい。
【００８３】
次に、ステップ１１０では、（５）式により補正された所定値ｔｈｒを閾値として、意識低下状態か否かの判定を行う。
【００８４】
以上説明したように、第４の実施の形態における意識低下運転検出装置によれば、実際の走行により検出された操舵角データにより算出される総パワー値に基づいて、意識低下状態を判定するための閾値（所定値ｔｈｒ）を算出するため、例えば、ステアリングを大きく操舵する特性を持つドライバの場合には、所定値ｔｈｒは大きな値となり、ステアリングを小さく操舵する特性を持つドライバの場合には、所定値ｔｈｒは小さな値となるなど、通常時の操舵量に応じて判定の基準が設定されるため、判定に個人差も考慮されることとなり、より精度良くドライバの意識低下状態を判定することができる。さらに、時々刻々変化する車速や走行路のカーブの大きさにより変化する操舵量を考慮して、車速及びヨーレートに基づいて所定値ｔｈｒを補正するため、より判定精度を向上させることができる。
【００８５】
なお、第４の実施の形態では、ヨーレート及びヨー角により表される走行路のカーブの大きさを示す指標を用いて所定値ｔｈｒを補正する場合について説明したが、ＧＰＳで取得した現在位置及び地図情報などから、走行路のカーブの大きさｒを算出し、所定時間内の走行路のカーブの大きさの平均値ｒ０と現在の走行路のカーブの大きさｒとの比を用いて所定値ｔｈｒを補正するようにしてもよい。
【００８６】
次に、第５の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成及び処理となる部分については、同一の符号を付して説明を省略する。第５の実施の形態では、所定の条件下で運転支援を行わない点が第１の実施の形態とは異なっている。
【００８７】
図９に示すように、第５の実施の形態における意識低下運転検出装置６１０は、操舵角センサ１２、コンピュータ６１４、警報装置１６、アクセルの操作量を検出するアクセルセンサ６１８、ウィンカ等の操作スイッチ６２０、車両の車速を検出する車速センサ６２２、及び走行路の曲率を検出するためのＧＰＳ６２４を含んで構成されている。
【００８８】
コンピュータ６１４は、機能的には、周波数分析部１８、重み係数ＤＢ２０、総パワー値算出部２２、及び判定部６２４で構成されている。判定部６２４は、総パワー値算出部２２で算出された総パワー値が所定値以上で、かつ所定の条件が成立する場合に、警報装置１６を制御して警報を出力する。
【００８９】
次に、図１０を参照して、第５の実施の形態の意識低下状態検出の処理ルーチンについて説明する。
【００９０】
ステップ１００〜ステップ１０８の処理で総パワー値ｐを算出して、ＦＩＦＯ型バッファに格納し、次に、ステップ１１０で、ＦＩＦＯ型バッファに格納されている総パワー値ｐの累積値ａが所定値ｔｈｒより大きくなったか否かを判断することにより、意識低下状態か否かの判定を行う。所定値ｔｈｒより大きくなった場合には、ステップ７００へ進み、所定値ｔｈｒ以下の場合には、ステップ１００へ戻って処理を繰り返す。
【００９１】
次に、ステップ７００で、所定時間内に検出された速度ｖ（ｔ）を取得し、時刻ｔによって異なる重み係数ｗａを速度ｖ（ｔ）に乗じた値を所定時間分加算して車速の重み付線形和ａｏｐｒを算出する。重み係数は、例えば図１１に示すように、Σ｜ｗａ｜＝１．０となるような値とする。これにより、車速の重み付線形和ａｏｐｒは、車速に急激な変化が生じた場合に大きな値をとり、車速に急激な変化が生じていない場合には小さな値をとる。
【００９２】
次に、ステップ７０２で、車速の重み付線形和ａｏｐｒが所定値ａｔｈｒより大きいか否かを判断し、所定値ａｔｈｒ以下の場合には、所定時間内に車速の急激な変化はなかったと判断して、否定されてステップ７０４へ進む。
【００９３】
ステップ７０４で、アクセルセンサ６１８及び操作スイッチ６２０での検出データを取得し、次に、ステップ７０６で、所定時間内にアクセルの操作及びウィンカ等の操作スイッチの操作があったか否かを判断する。なお、アクセル操作については、急激なアクセル操作のみを検出するために、所定量以上のアクセルの踏み込みがあった場合にアクセル操作を検出するようにしてもよい。操作がなかった場合には、所定時間内に操舵に影響を与えるような操作がなかったと判断して、否定されてステップ７０８へ進む。
【００９４】
ステップ７０８で、現在の車速ｖを取得し、次に、ステップ７１０で、車速ｖが所定値ｖｔｈｒより小さいか否かを判断する。所定値ｖｔｈｒは、例えば、７０ｋｍ／ｈといった市街地では規制されている値とする。これにより、現在の速度ｖが所定値ｖｔｈｒよりも小さい場合には、操舵量の変化が大きい市街地を走行中であると判断することができる。速度ｖが所定値ｖｔｈｒ以上の場合には、例えば高速道路などを走行中の場合のように、操舵量の変化が小さいと判断して、否定されてステップ７１２へ進む。
【００９５】
ステップ７１２で、ＧＰＳ６２４で取得した現在位置及び地図情報などから、走行路の曲率ｒを算出し、次に、ステップ７１４で、走行路の曲率ｒが所定値ｒｔｈｒより大きいか否かを判断する。曲率ｒが所定値ｒｔｈｒ以下の場合には、走行路の曲率により操舵角に与える影響が小さいと判断して、否定されてステップ７１６へ進む。なお、走行路の曲率の指標として、第４の実施の形態で述べたヨーレートｙ及びヨー角θで表されるｙｃｏｓθの値を用いてもよい。
【００９６】
ステップ７１６で、所定時間内にレーンキープシステムやオートクルーズコントロールなどの他の運転支援装置が作動中であることを示す信号を受信したか否かを判断する。受信していない場合には、他の運転支援装置の作動による操舵角への影響がないと判断して、否定されてステップ１１２へ進んで、ドライバに警報を出力して、処理を終了する。
【００９７】
ステップ７０２、ステップ７０６、ステップ７１０、ステップ７１４及びステップ７１６で肯定された場合には、運転環境の変化などにより意識低下状態の判定に誤判定が生じやすい状況であると判断して、警報を出力することなく、ステップ１００へ戻って処理を繰り返す。
【００９８】
以上説明したように、第５の実施の形態における意識低下運転検出装置によれば、車速の重み付線形和ａｐｏｒが所定値ａｔｈｒより大きい場合、所定時間内にアクセル及び操作スイッチの操作があった場合、車速ｖが所定値ｖｔｈｒより小さい場合、走行路の曲率ｒが所定値ｒｔｈｒより大きい場合、及び他の運転支援装置が作動している場合の何れかの場合に該当するときは、意識低下状態の判定に誤判定が生じる可能性が高いため、警報の出力を停止することにより、誤った警報が行われるのを防止することができる。
【００９９】
次に、第６の実施の形態について説明する。なお、第１〜第５の実施の形態と同様の構成及び処理となる部分については、同一の符号を付して説明を省略する。第６の実施の形態では、運転状態が安定しているときに検出された操舵角に基づくパワー値を利用して意識低下状態か否かを判定するための所定値を設定する点が他の実施の形態とは異なっている。
【０１００】
図１２に示すように、第６の実施の形態における意識低下運転検出装置７１０は、操舵角センサ１２、コンピュータ７１４、警報装置１６、車両の車速を検出する車速センサ７２０、車両のヨーレートを検出するヨーレートセンサ７２２、及びウィンカ等の操作スイッチ７２４を含んで構成されている。
【０１０１】
コンピュータ７１４は、機能的には、周波数分析部１８、重み係数ＤＢ２０、総パワー値算出部２２、及び判定部７２４で構成されている。判定部７２４は、総パワー値算出部２２で算出された総パワー値が所定値以上か否かで、ドライバが意識低下状態にあるか否かを判定する。判定のための所定値ｔｈｒは、車速センサ７２０、ヨーレートセンサ７２２及び操作スイッチ７２４の検出信号に基づいて運転状態が安定していると判定されたときの操舵角信号に基づいて総パワー値算出部２２で算出された総パワー値に基づいて決定される。
【０１０２】
次に、図１３を参照して、第６の実施の形態の意識低下状態検出の処理ルーチンについて説明する。
【０１０３】
ステップ８００で、カウンタ値ｔ１に０をセットし、次に、ステップ８０２で、現在の車速ｖ及びヨーレートｙを取得する。
【０１０４】
次に、ステップ８０４で、車速ｖが予め定めた速度ｖｘ以上、かつヨーレートｙの絶対値が予め定めたヨーレートｙｘ以下、かつ操作スイッチ７２４が操作されていない状態か否かを判断する。これは、運転状態が安定しているか否かを判断するものである。例えば、直線道路をある程度の速度以上で走行している状態を、運転状態が安定している状態とし、車線変更等を行うために操作スイッチ７２４の１つであるウィンカが操作されている状態や、曲率の大きい道路を走行している状態などを、運転状態が安定していない状態とすることができる。
【０１０５】
なお、ヨーレートに代えて、横方向加速度や、ヨーレート及び横方向加速度の車両信号の発生元となる操舵角信号を用いて、運転状態が安定しているか否かを判断するようにしてもよい。運転状態が安定している場合には、ステップ８０６へ進み、安定していない場合には、ステップ８００へ戻る。
【０１０６】
次に、ステップ８０６で、カウンタ値ｔ１をインクリメントして、次に、ステップ８０８で、カウンタ値ｔ１が、予め定めた所定値Ｔ１以上になったか否かを判断する。これは、上記ステップ８０４で判断した運転状態が安定している期間の連続期間が所定期間以上となったか否かを判断するものである。安定状態の連続期間が所定値Ｔ１で定まる所定期間以上となった場合には、所定値ｔｈｒ算出のための操舵角信号を取得するためにステップ３００へ進み、Ｔ１未満の場合には、ステップ８０２へ戻り、安定状態の連続期間が所定期間以上となるまで、ステップ８０２〜ステップ８０６の処理を繰り返す。
【０１０７】
ステップ３００で、カウンタ値ｔに１をセットし、ステップ１００〜ステップ１０６の処理で総パワー値ｐを算出する。次に、ステップ８１０で、カウンタ値ｔが予め定めた所定値Ｔより小さいか否かを判断する。所定値Ｔは、意識低下状態判定のための所定値ｔｈｒを算出するために必要な累積期間に基づく値である。ｔがＴより小さい場合には、ステップ８１２へ進み、ｔがＴ以上の場合には、既に意識低下状態を判定するための所定値ｔｈｒが算出されていると判断して、ステップ５００へ進む。
【０１０８】
次に、上記ステップ８０２及びステップ８０４と同様の処理により、ステップ８１２で、現在の車速ｖ及びヨーレートｙを取得、ステップ８１４で、運転状態が安定しているか否かを判断する。運転状態が安定している場合には、ステップ５００へ進み、運転状態が安定していない場合には、ステップ１００へ戻る。
【０１０９】
次に、ステップ５００で、総パワー値ｐをＦＩＦＯ型バッファに格納する。次に、ステップ５０２で、カウンタ値ｔが所定値Ｔより大きいか否かを判断する。所定値Ｔより大きい場合には、ステップ１１０へ進んで、所定値Ｔ以下の場合には、ステップ５０４へ進む。
【０１１０】
ステップ５０４で、カウンタ値ｔがＴであるか否かを判断する。ｔがＴより小さい場合には、意識低下状態判定のための所定値ｔｈｒを算出するために必要な累積時間が経過していないため、否定されてステップ５０６へ進み、ＦＩＦＯ型バッファに所定個数（例えば６個）の総パワー値ｐが格納されているか否かを判断する。格納されている場合には、ステップ５０８で、ＦＩＦＯ型バッファ内の総パワー値ｐの累積値ａを算出して、所定の記憶領域である累積値バッファ（図示省略）に格納しておき、ステップ５１６へ進む。所定個数の総パワー値ｐが格納されていない場合には、そのままステップ５１６へ進み、カウンタ値ｔをインクリメントしてステップ１００へ戻る。ｔ＝Ｔとなるまでステップ５０６及びステップ５０８の処理を繰り返すことにより、累積値バッファに所定個の総パワー値ｐの累積値ａが格納される。
【０１１１】
ステップ５０４で、ｔ＝Ｔと判断された場合には、ステップ８１６へ進み、累積値バッファに格納されている総パワー値ｐの累積値ａの平均値を算出し、これに係数ｋを加算して判定のための所定値ｔｈｒを算出する。係数ｋは、走行開始時に運転が慎重になることにより、通常より低い総パワー値ｐが算出される可能性を考慮して、所定値ｔｈｒが不当に低い値とならないように補正するためのものである。係数ｋは、例えば累積値バッファに格納されている総パワー値ｐの累積値ａの標準偏差の２倍の値とすることができる。
【０１１２】
次に、ステップ５１６で、カウンタ値ｔをインクリメントしてステップ１００へ戻り、ステップ１０２〜ステップ１０６の処理を経て、ステップ８１０へ進むと、ｔ＞Ｔとなっているため否定されてステップ５００へ進む。ステップ５００の処理を経てステップ５０２へ進む。ステップ５０２で肯定されてステップ１１０へ進む。
【０１１３】
ステップ１１０で、上記ステップ８１６で算出された所定値ｔｈｒを閾値として、累積値バッファに格納された累積値ａが所定値ｔｈｒより大きい場合には、意識低下状態であると判断して、ステップ１１２へ進んで警報を出力し、累積値ａがｔｈｒ以下の場合には、ステップ１００へ戻る。
【０１１４】
以上説明したように、第６の実施の形態における意識低下運転検出装置によれば、実際の走行により検出された操舵角データにより算出される総パワー値に基づいて、意識低下状態を判定するための閾値（所定値ｔｈｒ）を算出する場合において、運転状態が安定しているときの操舵角データに基づいて所定値を算出するため、意識低下時と覚醒時との相違をより明確に判断できる所定値を算出することができる。
【０１１５】
なお、第６の実施の形態においても、第４の実施の形態と同様に、算出した所定値を所定値の初期値として、車速やヨーレートの値に基づいて所定値を補正するようにしてもよい。
【０１１６】
なお、上記の実施の形態では、検出する物理量を操舵角とする場合について説明したが、ヨーレート、横位置、車間距離、及び操舵角速度等の意識低下時に変化が現われる信号であればよい。
【０１１７】
また、上記実施の形態では、総パワー値を算出する所定周波数帯域を、検出される操舵周波数の略全周波数帯域とする場合について説明したが、総パワー値の算出に加算したくない周波数帯域の重み係数を「０」とすることにより、所望の周波数帯域のパワー値のみから総パワー値を算出するようにすることもできる。
【０１１８】
また、上記第１の実施の形態及び第２の実施の形態では、予め算出されて重み係数ＤＢに記憶された重み係数を総パワー値の算出に使用する場合について説明したが、意識低下時の周波数分布及び覚醒時の周波数分布を予め記憶しておき、総パワー値の算出の際に、記憶しておいた意識低下時の周波数分布及び覚醒時の周波数分布から重み係数を算出するようにしてもよい。
【０１１９】
また、上記実施の形態では、ドライバが意識低下状態であると判断された場合に、警報を出力する場合について説明したが、ブレーキをかけるように制御する等、他の方法によりドライバの運転を支援するものでもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１２０】
【図１】第１の実施の形態に係る意識低下運転検出装置の構成を示す概略図である。
【図２】第１の実施の形態における重み係数の算出方法を説明するための図である。
【図３】第１の実施の形態の意識低下状態検出の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図４】第２の実施の形態における重み係数の算出方法を説明するための図である。
【図５】第３の実施の形態に係る意識低下運転検出装置の構成を示す概略図である。
【図６】第３の実施の形態の意識低下状態検出の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図７】第４の実施の形態に係る意識低下運転検出装置の構成を示す概略図である。
【図８】第４の実施の形態の意識低下状態検出の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図９】第５の実施の形態に係る意識低下運転検出装置の構成を示す概略図である。
【図１０】第５の実施の形態の意識低下状態検出の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図１１】第５の実施の形態における車速の重み係数付線形和算出のための重み係数の一例を示す図である。
【図１２】第６の実施の形態に係る意識低下運転検出装置の構成を示す概略図である。
【図１３】第６の実施の形態の意識低下状態検出の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図１４】環境の違いによる意識低下の影響を示す図である。
【符号の説明】
【０１２１】
１０、２１０、４１０、６１０、７１０ 意識低下運転検出装置
１２ 操舵角センサ
１４、２１４、４１４、６１４、７１４ コンピュータ
１６ 警報装置
１８ 周波数分析部
２０ 重み係数ＤＢ
２２ 総パワー値算出部
２４、４２４、６２４、７２４ 判定部
２２０ 周波数分布（ｌｄ）ＤＢ
２２６ 重み係数算出部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、意識低下運転検出装置、運転支援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舵状態に基づいて、ドライバの意識低下状態を判定する意識低下運転検出装置、運転支援装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両の走行状態やドライバの操作状態に基づくデータを検出し、検出したデータに基づいて、ドライバが意識低下状態にあるか否かを判定して、ドライバに対して警報を発する等して、ドライバの運転を支援することが行われている。例えば、特許文献１の運転集中判定装置では、操舵角センサで検出した操舵角信号に対する２つの移動平均処理を組み合わせることによって、１Ｈｚ付近のパワー値に相当する値をミドル値として算出し、そのミドル値を所定時間加算することによって得られる判定値の大小に基づいて運転の集中度を判定することが提案されている。
【特許文献１】特開２００７−０２６２７１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記の特許文献１記載の技術は、居眠りに入る直前に１Ｈｚを中心とする周波数帯域の測定信号が検出されやすいという前提で、１Ｈｚを中心とする周波数帯域のデータに相当する値を判定に用いているが、図１２に示すように、意識低下時に検出されやすい周波数帯域や、意識低下時と通常時とでパワー値の差が大きい周波数帯域は、車両特性や走行条件等の環境によって異なる。特許文献１記載の技術では、このような集中度の低下（意識低下）がどの周波数帯域にどの程度の影響を及ぼしているかという点が考慮されておらず、精度よくドライバの意識低下状態を判定することができない、という問題があった。
【０００４】
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よく判定することができる意識低下運転検出装置、運転支援装置及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために本発明に係る意識低下運転検出装置は、自車両の走行状態またはドライバが自車両を操舵したときの操舵状態を示す物理量を連続して検出し、検出した物理量の時系列データを出力する検出手段と、前記検出手段により出力された物理量の時系列データの周波数分析を行って、周波数帯域毎のパワー値の分布で示される周波数分布を算出する周波数分析手段と、意識低下時の前記周波数分布と、覚醒時の前記周波数分布との相違度が大きいほど重くなるように算出された前記周波数帯域毎の重み係数を、対応する前記周波数帯域毎のパワー値に乗じた値を所定周波数帯域にわたって加えた総和を総パワー値として算出する総パワー値算出手段と、前記総パワー値算出手段により算出された総パワー値の所定時間内の和が所定値以上かを判定することによって、前記ドライバの意識低下状態を判定する判定手段と、を含んで構成されている。
【０００６】
また、本発明に係る意識低下運転検出プログラムは、コンピュータを、自車両の走行状態またはドライバが自車両を操舵したときの操舵状態を示す物理量を連続して検出し、検出した物理量の時系列データを出力する検出手段により出力された物理量の時系列データの周波数分析を行って、周波数帯域毎のパワー値の分布で示される周波数分布を算出する周波数分析手段と、意識低下時の前記周波数分布と、覚醒時の前記周波数分布との相違度が大きいほど重くなるように算出された前記周波数帯域毎の重み係数を、対応する前記周波数帯域毎のパワー値に乗じた値を所定周波数帯域にわたって加えた総和を総パワー値として算出する総パワー値算出手段と、前記総パワー値算出手段により算出された総パワー値の所定時間内の和が所定値以上かを判定することによって、前記ドライバの意識低下状態を判定する判定手段として機能させるためのものである。
【０００７】
本発明に係る意識低下運転検出装置及び意識低下運転検出プログラムによれば、検出手段が、自車両の走行状態またはドライバが自車両を操舵したときの操舵状態を示す物理量を連続して検出し、検出した物理量の時系列データを出力し、周波数分析手段が、出力された物理量の時系列データの周波数分析を行って、周波数帯域毎のパワー値の分布で示される周波数分布を算出する。そして、総パワー値算出手段が、意識低下時の周波数分布と、覚醒時の周波数分布との相違度が大きいほど重くなるように算出された周波数帯域毎の重み係数を、対応する周波数帯域毎のパワー値に乗じた値を所定周波数帯域にわたって加えた総和を総パワー値として算出し、判定手段が、総パワー値の所定時間内の和が所定値以上かを判定することによって、ドライバの意識低下状態を判定する。
【０００８】
このように、対応する周波数帯域の意識低下時と覚醒時との周波数分布の相違度に基づく重み係数が乗算された値の総和として求められる総パワー値の所定時間内の和に基づいて意識低下か否かの判定を行うことにより、意識低下によって影響を受ける周波数帯域及び影響の度合いが考慮されるため、ドライバの意識低下状態を精度よく判定することができる。
【０００９】
また、本発明に係る意識低下運転検出装置は、自車両の走行状態またはドライバが自車両を操舵したときの操舵状態を示す物理量を連続して検出し、検出した物理量の時系列データを出力する検出手段と、前記検出手段により出力された物理量の時系列データの周波数分析を行って、周波数帯域毎のパワー値の分布で示される周波数分布を算出する周波数分析手段と、意識低下時の前記周波数分布と、走行開始から所定時間内に前記検出手段により出力された物理量の初期の時系列データから得られる覚醒時の周波数分布との相違度が大きいほど重くなるように算出された前記周波数帯域毎の重み係数を、対応する前記周波数帯域毎のパワー値に乗じた値を所定周波数帯域にわたって加えた総和を総パワー値として算出する総パワー値算出手段と、前記総パワー値算出手段により算出された総パワー値の所定時間内の和が所定値以上かを判定することによって、前記ドライバの意識低下状態を判定する判定手段と、を含んで構成されている。
【００１０】
また、本発明の意識低下運転検出プログラムは、コンピュータを、自車両の走行状態またはドライバが自車両を操舵したときの操舵状態を示す物理量を連続して検出し、検出した物理量の時系列データを出力する検出手段により出力された物理量の時系列データの周波数分析を行って、周波数帯域毎のパワー値の分布で示される周波数分布を算出する周波数分析手段と、意識低下時の前記周波数分布と、走行開始から所定時間内に前記検出手段により出力された物理量の初期の時系列データから得られる覚醒時の周波数分布との相違度が大きいほど重くなるように算出された前記周波数帯域毎の重み係数を、対応する前記周波数帯域毎のパワー値に乗じた値を所定周波数帯域にわたって加えた総和を総パワー値として算出する総パワー値算出手段と、前記総パワー値算出手段により算出された総パワー値の所定時間内の和が所定値以上かを判定することによって、前記ドライバの意識低下状態を判定する判定手段として機能させるためのものである。
【００１１】
本発明に係る意識低下運転検出装置及び意識低下運転検出プログラムによれば、総パワー値算出手段が、意識低下時の周波数分布と、走行開始からの所定時間内に検出手段により出力された物理量の初期の時系列データから得られる覚醒時の周波数分布との相違度が大きいほど重くなるように算出された周波数帯域毎の重み係数を、対応する周波数帯域毎のパワー値に乗じた値を所定周波数帯域にわたって加えた総和を総パワー値として算出する。
【００１２】
このように、実際に検出された物理量の時系列データを用いて算出された重み係数に基づいて総パワー値を算出するため、より車両特性や走行状態等の環境による影響が考慮され、ドライバの意識低下状態を精度よく判定することができる。
【００１３】
また、本発明の重み係数を帯域の情報量に基づいて算出することができる。帯域の情報量に基づいて重み係数を算出するには、前記重み係数を以下の式に従って算出することができる。
【００１４】
【数１】
【００１５】
ただし、ｐｄｉは意識低下時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値を意識低下時の周波数分布における前記所定周波数帯域のパワー値の総和で除して得られる帯域確率、ｐａｉは覚醒時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値を覚醒時の周波数分布における前記所定周波数帯域のパワー値の総和で除して得られる帯域確率である。
【００１６】
また、本発明の前記重み係数を以下の式に従って算出することもできる。
【００１７】
【数２】
【００１８】
ただし、μｄｉは、意識低下時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値の平均値、σｄｉは、意識低下時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値の分散値、μａｉは、覚醒時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値の平均値、σａｉは、覚醒時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値の分散値である。
【００１９】
また、前記所定値を、走行開始から所定期間内の前記和の平均値としたり、前記車両の車速及びヨーレートに基づいて運転状態が安定していると判定されたときの累積期間が予め定めた期間以上となったときの前記累積期間内の前記和の平均値としたりとすることができる。また、前記車両の車速及びヨーレートに基づいて運転状態が安定していると判定されたときの連続期間が予め定めた期間以上となったときに開始するようにすることもできる。なお、前記車両の車速が予め定めた値より小さく、かつ前記車両のヨーレートが予め定めた値より大きい場合に、運転状態が安定していないと判定するようにすることができる。このように、実際に検出されたデータから算出される総パワー値に基づいて、意識低下状態か否かの判定をするための所定値を決定することにより、車両特性やドライバの個性によって大小が異なるパワー値に対して、より精度よく意識低下状態を判定することができる。
【００２０】
さらに、前記所定値を、走行開始から所定期間内における車速及びカーブの大きさに基づいて補正することができる。
【００２１】
また、前記所定値を、車速、ヨーレート、ヨー角、横方向加速度のうち少なくとも１つ以上の値に基づいて算出することができる。また、前記所定値を以下の式に従って算出することもできる。
【００２２】
【数３】
【００２３】
ただし、ｔｈｒ０は、初期設定された前記所定値、ｖは、現在の車速、ｖ０は、走行開始から所定期間内における車速の平均値、ｙは、現在の車両のヨーレート、ｙ０は、走行開始から所定期間内におけるヨーレートの平均値、θは、ヨーレートの時間積分により求められるヨー角、及びθ０は、ヨー角の平均値である。特に車速が速い場合、また走行路のカーブの大きさが大きい場合には、パワー値の大きさが大きくなることが実験により観察されており、意識低下状態か否かの判定をするための所定値を、車速及びカーブの大きさが平均値より大きい場合に大きくすることにより、より精度よく意識低下状態を判定することができる。なお、ｙｃｏｓθは、ヨーレート及びヨー角によって表される走行路のカーブの大きさを示す指標である。
【００２４】
また、本発明に係る運転支援装置は、上記意識低下運転検出装置と、前記判定手段によって意識低下状態が検出されたときに、覚醒状態に復帰させるための支援を行う支援手段と、を含んで構成されている。
【００２５】
また、本発明の運転支援装置は、前記所定時間内において、前記ドライバが車両に設けられたステアリング以外の機器を操作した場合、前記ドライバが急激なアクセル操作を行った場合、車両の速度が所定速度以下の場合、及び運転を支援するための他の装置が作動した場合の何れかの場合に、前記支援手段により行われる支援を停止させる支援停止手段を更に含んで構成することができる。このような状況下では、意識低下状態の判定に誤判定が生じる可能性が高いため、支援停止手段により支援を停止して、誤った支援が行われるのを防止することができる。なお、運転を支援するための他の装置とは、例えば、レーンキープシステムやオートクルーズコントロールなどである。
【発明の効果】
【００２６】
以上説明したように、本発明の意識低下運転検出装置、運転支援装置及びプログラムによれば、意識低下によって影響を受ける周波数帯域及び影響の度合いが考慮されるため、ドライバの意識低下状態を精度よく判定することができる、という効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下、図面を参照して、車両に搭載された意識低下運転検出装置に本発明を適用した場合の実施の形態を詳細に説明する。
【００２８】
図１に示すように、第１の実施の形態に係る意識低下運転検出装置１０は、操舵角を検出する操舵角センサ１２、及び操舵角センサ１２からの出力に基づいて意識低下状態を判定する処理ルーチンを実行し、判定結果に応じて警報装置１６によってドライバに対して警報を出力させるコンピュータ１４を備えている。
【００２９】
操舵角センサ１２は、ステアリングの操舵角を検出し、操舵角に応じた信号を発生して、時系列データとしてコンピュータ１４へ出力する。
【００３０】
コンピュータ１４は、意識低下運転検出装置１０全体の制御を司るＣＰＵ、後述する意識低下状態検出の処理ルーチンのプログラム等を記憶した記憶媒体としてのＲＯＭ、ワークエリアとしてデータを一時格納するＲＡＭ、及びこれらを接続するバスを含んで構成されている。
【００３１】
このコンピュータ１４をハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、図１に示すように、操舵角センサ１２から入力される操舵角に応じた時系列データの周波数分析を行う周波数分析部１８、周波数分析部１８の分析結果と重み係数ＤＢ２０に記憶されている周波数帯域毎の重み係数とに基づいて総パワー値を算出する総パワー値算出部２２、及び総パワー値算出部２２の算出結果に基づいてドライバが意識低下状態にあるか否かを判定し、判定結果に基づいて警報が出力されるよう警報装置１６を制御する判定部２４を含んだ構成で表すことができる。
【００３２】
周波数分析部１８は、操舵角センサ１２から入力される所定時間内の操舵角の時系列データに対して、カーブによる操舵角周波数成分への影響を除去するためにハイパスフィルタリング処理を施してから、離散フーリエ変換を施して操舵周波数の周波数帯域ｉ毎のパワー値ｆｉ（周波数分布）を算出する。
【００３３】
総パワー値算出部２２は、周波数分析部１８で算出された周波数帯域ｉ毎のパワー値ｆｉから（１）式によって、総パワー値ｐを算出する。
【００３４】
【数４】
【００３５】
ここで、ｎは予め定めた定数であり、周波数帯域１〜ｎまでの所定周波数帯域において総パワー値ｐを求めることを表している。所定周波数帯域は、後述する重み係数を算出した周波数帯域と対応させた周波数帯域とする必要があるため、予め実験等により意識低下時及び覚醒時の操舵周波数の最小値〜最大値を求めておき、この範囲を所定周波数帯域として設定しておく。なお、設定した所定周波数帯域が実際に検出される操舵周波数の略全周波数帯域と対応することが望ましい。
【００３６】
また、ｗｉは周波数帯域毎の重み係数であり、（２）式によって予め算出された値が重み係数ＤＢ２０に記憶されている。
【００３７】
【数５】
【００３８】
ここで、ｐｄｉは意識低下時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値ｌｄｉを周波数帯域１〜ｎまでの所定周波数帯域のパワー値の総和で除算したものであり、ｐａｉは覚醒時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値ｌａｉを周波数帯域１〜ｎまでの所定周波数帯域のパワー値の総和で除算したものである。なお、パワー値ｌｄｉ及びパワー値ｌａｉは、所定回数の物理量の時系列データの検出により得られた所定回数分の周波数分布について、同一の周波数帯域のパワー値の平均として算出した値である。
【００３９】
（２）式は、平均パワー値の周波数分布（平均スペクトル）の形状を離散確率分布とみなした場合に、意識低下時と覚醒時との確率分布の相違度を対称化したＫＬ（Kullbuck-Leibler）情報量として算出したものに相当する。これは、図２に示すように、意識低下時における周波数帯域ｉのパワー値ｌｄｉと他の周波数帯域のパワー値との相違度、及び同一の周波数帯域ｉにおける意識低下時のパワー値ｌｄｉと覚醒時のパワー値ｌａｉとの相違度が大きい程、大きな値を示す情報量である。
【００４０】
したがって、他の周波数帯域に比べてパワー値が大きな周波数帯域や、意識低下時のパワー値と覚醒時のパワー値との差が大きな周波数帯域では、大きな値となる。すなわち、（２）式で表される周波数帯域の重み係数が重くなる。
【００４１】
なお、重み係数ＤＢ２０は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）やＣＤ−ＲＯＭ等のように、内蔵または外付けの記憶手段であって、周波数帯域毎の重み係数を記憶できる媒体により構成されている。
【００４２】
判定部２４は、総パワー値算出部２２で算出された総パワー値ｐを所定サイズのＦＩＦＯ型バッファ（図示省略）に格納して、格納された総パワー値ｐの累積値ａを算出する。ＦＩＦＯ型バッファは、所定個数（例えば６個）の総パワー値ｐを記憶可能なサイズであり、所定個数＋１の総パワー値ｐを格納しようとする場合には、最も古いデータを更新する。また、記憶可能なサイズを時間に換算すると、所定個数×総パワー値ｐの算出に使用した操舵角の時系列データｓの検出時間（例えば１０秒）、例えば６個×１０秒＝６０秒が記憶可能である。そして、判定部２４は、総パワー値ｐの累積値ａが所定値以上か否かを判定し、判定結果に基づいて警報装置１６によって警報が出力されるように警報装置１６を制御する。
【００４３】
次に、図３を参照して、第１の実施の形態の意識低下状態検出の処理ルーチンについて説明する。
【００４４】
ステップ１００で、操舵角センサ１２から周波数分析部１８へ操舵角信号の時系列データｓが入力される。
【００４５】
次に、ステップ１０２で、操舵角の時系列データｓにハイパスフィルタリング処理を施してｓ’とし、次に、ステップ１０４で、ｓ’に離散フーリエ変換を施して、周波数帯域ｉ毎のパワー値ｆｉを算出する。
【００４６】
次に、ステップ１０６で、算出された周波数帯域ｉ毎のパワー値ｆｉに、各々対応する周波数帯域ｉの重み係数を重み係数ＤＢ２０から読み出して乗算し、周波数帯域毎のｗｉ×ｆｉの値を所定周波数帯域（周波数帯域１〜ｎ）にわたって加算して、総パワー値ｐを算出する（（１）式）。
【００４７】
次に、ステッップ１０８で、算出された総パワー値ｐをＦＩＦＯ型バッファに格納する。次に、ステップ１１０で、ＦＩＦＯ型バッファに格納されている総パワー値ｐの累積値ａを算出し、累積値ａが所定値より大きいか否かを判断する。所定値以下の場合には、まだ意識低下状態ではないと判断して、ステップ１００へ戻って処理を繰り返す。所定値より大きい場合には、意識低下状態になったと判断して、ステップ１１２へ進んで、警報装置１６からドライバに対して警報を発する。
【００４８】
以上説明したように、第１の実施の形態に係る意識低下運転検出装置１０によれば、意識低下によって影響を受ける周波数帯域及び影響の度合いが考慮された総パワー値に基づいて判定するため、精度良くドライバの意識低下状態を判定することができ、また、常に最新の所定時間分の総パワー値の累積値により判定を行うため、タイミングよくドライバに警報を発することができ、精度良く運転支援を行うことができる。
【００４９】
次に、第２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、同一の符号を付して説明を省略する。第２の実施の形態の構成は、図１に示すように、第１の実施の形態の構成と同様であるが、重み係数ＤＢ２０に記憶されている周波数帯域毎の重み係数の算出方法が第１の実施の形態とは異なっている。
【００５０】
第２の実施の形態における意識低下運転検出装置１０では、（３）式によって予め算出された周波数帯域毎の重み係数ｗｉが重み係数ＤＢ２０に記憶されている。
【００５１】
【数６】
【００５２】
ここで、μｄｉは、図４に示すように、意識低下時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値の平均値、σｄｉは、意識低下時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値の分散値、μａｉは、覚醒時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値の平均値、σａｉは、覚醒時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値の分散値である。
【００５３】
周波数帯域ｉにおける意識低下時の操舵周波数の確率分布をｐｄｉ（ｘ）、及び覚醒時の操舵周波数の確率分布をｐａｉ（ｘ）とし、確率分布ｐｄｉ（ｘ）と確率分布ｐａｉ（ｘ）との相違度をＫＬ情報量で表すと（４）式となる。
【００５４】
【数７】
【００５５】
上記確率分布ｐｄｉ（ｘ）及び確率分布ｐａｉ（ｘ）が正規分布であると仮定して、（４）式を展開して、対称化すると（３）式が得られる。（３）式で示される重み係数は、図４に示すように、意識低下時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値のばらつき度、及び同一の周波数帯域ｉにおける意識低下時のパワー値のばらつき度と覚醒時のパワー値のばらつき度との相違度が大きい程、重くなる。
【００５６】
以上説明したように、第２の実施の形態における意識低下運転検出装置によれば、周波数帯域毎のパワー値のばらつきを考慮した総パワー値に基づいて判定するため、精度良くドライバの意識低下状態を判定することができる。
【００５７】
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及び処理となる部分については、同一の符号を付して説明を省略する。第３の実施の形態では、走行開始から所定時間内に検出された操舵周波数の周波数分布を利用して重み係数を算出する点が第１の実施の形態とは異なっている。
【００５８】
図５に示すように、第３の実施の形態における意識低下運転検出装置２１０は、機能的には、周波数分析部１８、周波数分析部１８の分析結果と周波数分布（ｌｄ）ＤＢ２２０に記憶された意識低下時の操舵周波数の周波数分布とに基づいて周波数帯域毎の重み係数を算出する重み係数算出部２２６、周波数分析部１８の分析結果と重み係数算出部２２６で算出された周波数帯域毎の重み係数とに基づいて総パワー値を算出する総パワー値算出部２２、及び判定部２４で構成されるコンピュータ２１４を備えている。
【００５９】
周波数分析部１８は、走行開始から所定時間内に検出された操舵角の時系列データに基づいて、初期の操舵周波数についての周波数分布を算出する。走行開始から所定時間の初期では、ドライバは意識低下状態になっていないと仮定して、この期間に取得された操舵角の時系列データに基づいて算出される操舵周波数の周波数分布を覚醒時の周波数分布とするものである。
【００６０】
重み係数算出部２２６は、周波数分析部１８で算出された覚醒時の周波数分布と、周波数分布（ｌｄ）ＤＢ２２０に記憶された意識低下時の周波数分布とに基づいて、上記（２）式または（３）式から、周波数帯域ｉ毎の重み係数ｗｉを算出する。
【００６１】
なお、第３の実施の形態の重み係数算出部２２６と総パワー値算出部２２とをあわせたものが、請求項２の総パワー値算出手段に該当する。
【００６２】
次に、図６を参照して、第３の実施の形態の意識低下状態検出の処理ルーチンについて説明する。
【００６３】
ステップ３００でカウンタ値ｔに１をセットし、次に、ステップ１００で、操舵角センサ１２から操舵角信号の時系列データｓを所得し、次に、ステップ１０２で、操舵角の時系列データｓにハイパスフィルタリング処理を施してｓ’とし、次に、ステップ１０４で、ｓ’に離散フーリエ変換を施して、周波数帯域ｉ毎のパワー値ｆｉ（周波数分布）を算出する。
【００６４】
次に、ステップ３０２で、カウンタ値ｔが所定値Ｔより大きいか否かを判断する。所定値Ｔより大きい場合には、ステップ１０６へ進んで、所定値Ｔ以下の場合には、ステップ３０４へ進む。所定値Ｔは覚醒時の周波数分布を得るために必要な走行開始からの所定時間に基づいて設定しておく。すなわち、操舵角信号の時系列データｓの検出時間×Ｔが、走行開始からの所定時間となるように設定しておく。
【００６５】
ステップ３０４で、カウンタ値ｔがＴであるか否かを判断する。ｔがＴより小さい場合には、覚醒時の周波数分布を得るために必要な走行開始からの所定時間が経過していないため、否定されてステップ３０６へ進んで、ステップ１０４で算出した周波数帯域ｉ毎のパワー値ｆｉ（ｆ（ｔ＝１）とする。）を所定の記憶領域である周波数バッファ（図示省略）に格納する。
【００６６】
次に、ステップ３１２で、カウンタ値ｔをインクリメントして、ステップ１００へ戻って、ｔ＝Ｔとなるまで、ステップ１００〜ステップ１０４、ステップ３０２〜ステップ３０６、及びステップ３１２の処理を繰り返す。
【００６７】
ステップ３０４でｔ＝Ｔと判断された場合には、ステップ３０８へ進んで、周波数バッファに記憶されたｆ（ｔ＝１）〜ｆ（ｔ＝Ｔ）から、覚醒時の周波数分布として、初期の操舵周波数の周波数分布を算出する。具体的には、（２）式に基づいて重み係数を算出する場合には、図２に示すように、ｆ（ｔ＝１）〜ｆ（ｔ＝Ｔ）の平均スペクトルを算出し、（３）式に基づいて重み係数を算出する場合には、ｆ（ｔ＝１）〜ｆ（ｔ＝Ｔ）を図４に示すような分布として算出する。
【００６８】
次に、ステップ３１０で、ステップ３０８で算出された初期の操舵周波数の周波数分布と、周波数分布（ｌｄ）ＤＢに記憶されている意識低下時の周波数分布とに基づいて、（２）式または（３）式から周波数帯域ｉ毎の重み係数ｗｉを算出する。
【００６９】
次に、ステップ３１２を経てステップ１００〜ステップ１０４の処理を繰り返し、ステップ３０２へ進むと、ｔが所定値Ｔより大きくなるため、肯定されてステップ１０６に進む。ステップ１０６〜ステップ１１２で、上記第１の実施の形態と同様の処理により、意識低下状態の判定及びドライバへの警報処理が行われる。この際、意識低下の判定に使用される総パワー値ｐの算出には、ステップ３１０で算出された重み係数が使用される。
【００７０】
以上説明したように、第３の実施の形態における意識低下運転検出装置によれば、実際の走行により検出された操舵角データに基づいて、意識低下状態を判定するための重み係数を算出するため、判定に個人差も考慮されることとなり、より精度良くドライバの意識低下状態を判定することができる。
【００７１】
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及び処理となる部分については、同一の符号を付して説明を省略する。第４の実施の形態では、走行開始から所定時間内に算出されたパワー値を利用して意識低下状態か否かを判定するための所定値の値を設定する点が第１の実施の形態とは異なっている。
【００７２】
図７に示すように、第４の実施の形態における意識低下運転検出装置４１０は、操舵角センサ１２、コンピュータ４１４、警報装置１６、車両の車速を検出する車速センサ４１８、及び車両のヨーレートを検出するヨーレートセンサ４２０を含んで構成されている。
【００７３】
コンピュータ４１４は、機能的には、周波数分析部１８、重み係数ＤＢ２０、総パワー値算出部２２、及び判定部４２４で構成されている。判定部４２４は、総パワー値算出部２２で算出された総パワー値が所定値以上か否かで、ドライバが意識低下状態にあるか否かを判定する。判定のための所定値は、総パワー値算出部２２で算出された総パワー値に基づいて決定され、車速センサ４１８で検出された車速及びヨーレートセンサ４２０で検出されたヨーレートに基づいて補正される。
【００７４】
次に、図８を参照して、第４の実施の形態の意識低下状態検出の処理ルーチンについて説明する。
【００７５】
ステップ３００でカウンタ値ｔに１をセットし、次に、ステップ１００〜ステップ１０６の処理で総パワー値ｐを算出し、次に、ステップ５００で、総パワー値ｐをＦＩＦＯ型バッファに格納する。
【００７６】
次に、ステップ５０２で、カウンタ値ｔが所定値Ｔより大きいか否かを判断する。所定値Ｔより大きい場合には、ステップ５１８へ進んで、所定値Ｔ以下の場合には、ステップ５０４へ進む。
【００７７】
ステップ５０４で、カウンタ値ｔがＴであるか否かを判断する。ｔがＴより小さい場合には、意識低下状態判定のための所定値を決定するために必要な走行開始からの所定時間が経過していないため、否定されてステップ５０６へ進み、ＦＩＦＯ型バッファに所定個数（例えば６個）の総パワー値ｐが格納されているか否かを判断する。格納されている場合には、ステップ５０８で、ＦＩＦＯ型バッファ内の総パワー値ｐの累積値ａを算出して、所定の記憶領域である累積値バッファ（図示省略）に格納しておき、ステップ５１６へ進む。所定個数の総パワー値ｐが格納されていない場合には、そのままステップ５１６へ進み、カウンタ値ｔをインクリメントしてステップ１００へ戻る。ｔ＝Ｔとなるまでステップ５０６及びステップ５０８の処理を繰り返すことにより、累積値バッファに所定個の総パワー値ｐの累積値ａが格納される。
【００７８】
ステップ５０４で、ｔ＝Ｔと判断された場合には、ステップ５１０へ進み、走行開始から時刻Ｔまでに検出された車速ｖ（ｔ）及びヨーレートｙ（ｔ）を取得する。次に、ステップ５１２で、累積値バッファに格納されている総パワー値ｐの累積値ａの平均値を算出し、これに係数ｋを加算して判定のための所定値の初期値ｔｈｒ０を算出する。係数ｋは、走行開始時に運転が慎重になることにより、通常より低い総パワー値ｐが算出される可能性を考慮して、所定値の初期値ｔｈｒ０が不当に低い値とならないように補正するためのものである。係数ｋは、例えば累積値バッファに格納されている総パワー値ｐの累積値ａの標準偏差の２倍の値とすることができる。
【００７９】
次に、ステップ５１４で、所定値の初期値ｔｈｒ０の値を所定値ｔｈｒに代入する。次に、ステップ５１６で、カウンタ値ｔをインクリメントしてステップ１００へ戻り、ステップ１００〜ステップ１０６、及びステップ５００の処理を繰り返し、ステップ５０２へ進むと、ｔが所定値Ｔより大きくなるため、肯定されてステップ５１８へ進む。
【００８０】
ステップ５１８で、現在の車速ｖ及びヨーレートｙを取得し、次に、ステップ５２０で、下記（５）式により所定値ｔｈｒの値を補正する。
【００８１】
【数８】
【００８２】
ただし、ｖ０は、ステップ５１０で取得した走行開始から時刻Ｔまでの車速ｖ（ｔ）の平均値、及びｙ０は、同じくステップ５１０で取得した走行開始から時刻Ｔまでのヨーレートｙ（ｔ）の平均値、θは、ヨーレートｙの時間積分により求められるヨー角、及びθ０は、ヨー角θの平均値である。なお、ｙｃｏｓθは、走行路のカーブの大きさが操舵角に与える影響を示す指標（走行路のカーブの大きさを示す指標）である。なお、走行路のカーブの大きさを示す指標として、横方向加速度を用いるようにしてもよい。
【００８３】
次に、ステップ１１０では、（５）式により補正された所定値ｔｈｒを閾値として、意識低下状態か否かの判定を行う。
【００８４】
以上説明したように、第４の実施の形態における意識低下運転検出装置によれば、実際の走行により検出された操舵角データにより算出される総パワー値に基づいて、意識低下状態を判定するための閾値（所定値ｔｈｒ）を算出するため、例えば、ステアリングを大きく操舵する特性を持つドライバの場合には、所定値ｔｈｒは大きな値となり、ステアリングを小さく操舵する特性を持つドライバの場合には、所定値ｔｈｒは小さな値となるなど、通常時の操舵量に応じて判定の基準が設定されるため、判定に個人差も考慮されることとなり、より精度良くドライバの意識低下状態を判定することができる。さらに、時々刻々変化する車速や走行路のカーブの大きさにより変化する操舵量を考慮して、車速及びヨーレートに基づいて所定値ｔｈｒを補正するため、より判定精度を向上させることができる。
【００８５】
なお、第４の実施の形態では、ヨーレート及びヨー角により表される走行路のカーブの大きさを示す指標を用いて所定値ｔｈｒを補正する場合について説明したが、ＧＰＳで取得した現在位置及び地図情報などから、走行路のカーブの大きさｒを算出し、所定時間内の走行路のカーブの大きさの平均値ｒ０と現在の走行路のカーブの大きさｒとの比を用いて所定値ｔｈｒを補正するようにしてもよい。
【００８６】
次に、第５の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成及び処理となる部分については、同一の符号を付して説明を省略する。第５の実施の形態では、所定の条件下で運転支援を行わない点が第１の実施の形態とは異なっている。
【００８７】
図９に示すように、第５の実施の形態における意識低下運転検出装置６１０は、操舵角センサ１２、コンピュータ６１４、警報装置１６、アクセルの操作量を検出するアクセルセンサ６１８、ウィンカ等の操作スイッチ６２０、車両の車速を検出する車速センサ６２２、及び走行路の曲率を検出するためのＧＰＳ６２４を含んで構成されている。
【００８８】
コンピュータ６１４は、機能的には、周波数分析部１８、重み係数ＤＢ２０、総パワー値算出部２２、及び判定部６２４で構成されている。判定部６２４は、総パワー値算出部２２で算出された総パワー値が所定値以上で、かつ所定の条件が成立する場合に、警報装置１６を制御して警報を出力する。
【００８９】
次に、図１０を参照して、第５の実施の形態の意識低下状態検出の処理ルーチンについて説明する。
【００９０】
ステップ１００〜ステップ１０８の処理で総パワー値ｐを算出して、ＦＩＦＯ型バッファに格納し、次に、ステップ１１０で、ＦＩＦＯ型バッファに格納されている総パワー値ｐの累積値ａが所定値ｔｈｒより大きくなったか否かを判断することにより、意識低下状態か否かの判定を行う。所定値ｔｈｒより大きくなった場合には、ステップ７００へ進み、所定値ｔｈｒ以下の場合には、ステップ１００へ戻って処理を繰り返す。
【００９１】
次に、ステップ７００で、所定時間内に検出された速度ｖ（ｔ）を取得し、時刻ｔによって異なる重み係数ｗａを速度ｖ（ｔ）に乗じた値を所定時間分加算して車速の重み付線形和ａｏｐｒを算出する。重み係数は、例えば図１１に示すように、Σ｜ｗａ｜＝１．０となるような値とする。これにより、車速の重み付線形和ａｏｐｒは、車速に急激な変化が生じた場合に大きな値をとり、車速に急激な変化が生じていない場合には小さな値をとる。
【００９２】
次に、ステップ７０２で、車速の重み付線形和ａｏｐｒが所定値ａｔｈｒより大きいか否かを判断し、所定値ａｔｈｒ以下の場合には、所定時間内に車速の急激な変化はなかったと判断して、否定されてステップ７０４へ進む。
【００９３】
ステップ７０４で、アクセルセンサ６１８及び操作スイッチ６２０での検出データを取得し、次に、ステップ７０６で、所定時間内にアクセルの操作及びウィンカ等の操作スイッチの操作があったか否かを判断する。なお、アクセル操作については、急激なアクセル操作のみを検出するために、所定量以上のアクセルの踏み込みがあった場合にアクセル操作を検出するようにしてもよい。操作がなかった場合には、所定時間内に操舵に影響を与えるような操作がなかったと判断して、否定されてステップ７０８へ進む。
【００９４】
ステップ７０８で、現在の車速ｖを取得し、次に、ステップ７１０で、車速ｖが所定値ｖｔｈｒより小さいか否かを判断する。所定値ｖｔｈｒは、例えば、７０ｋｍ／ｈといった市街地では規制されている値とする。これにより、現在の速度ｖが所定値ｖｔｈｒよりも小さい場合には、操舵量の変化が大きい市街地を走行中であると判断することができる。速度ｖが所定値ｖｔｈｒ以上の場合には、例えば高速道路などを走行中の場合のように、操舵量の変化が小さいと判断して、否定されてステップ７１２へ進む。
【００９５】
ステップ７１２で、ＧＰＳ６２４で取得した現在位置及び地図情報などから、走行路の曲率ｒを算出し、次に、ステップ７１４で、走行路の曲率ｒが所定値ｒｔｈｒより大きいか否かを判断する。曲率ｒが所定値ｒｔｈｒ以下の場合には、走行路の曲率により操舵角に与える影響が小さいと判断して、否定されてステップ７１６へ進む。なお、走行路の曲率の指標として、第４の実施の形態で述べたヨーレートｙ及びヨー角θで表されるｙｃｏｓθの値を用いてもよい。
【００９６】
ステップ７１６で、所定時間内にレーンキープシステムやオートクルーズコントロールなどの他の運転支援装置が作動中であることを示す信号を受信したか否かを判断する。受信していない場合には、他の運転支援装置の作動による操舵角への影響がないと判断して、否定されてステップ１１２へ進んで、ドライバに警報を出力して、処理を終了する。
【００９７】
ステップ７０２、ステップ７０６、ステップ７１０、ステップ７１４及びステップ７１６で肯定された場合には、運転環境の変化などにより意識低下状態の判定に誤判定が生じやすい状況であると判断して、警報を出力することなく、ステップ１００へ戻って処理を繰り返す。
【００９８】
以上説明したように、第５の実施の形態における意識低下運転検出装置によれば、車速の重み付線形和ａｐｏｒが所定値ａｔｈｒより大きい場合、所定時間内にアクセル及び操作スイッチの操作があった場合、車速ｖが所定値ｖｔｈｒより小さい場合、走行路の曲率ｒが所定値ｒｔｈｒより大きい場合、及び他の運転支援装置が作動している場合の何れかの場合に該当するときは、意識低下状態の判定に誤判定が生じる可能性が高いため、警報の出力を停止することにより、誤った警報が行われるのを防止することができる。
【００９９】
次に、第６の実施の形態について説明する。なお、第１〜第５の実施の形態と同様の構成及び処理となる部分については、同一の符号を付して説明を省略する。第６の実施の形態では、運転状態が安定しているときに検出された操舵角に基づくパワー値を利用して意識低下状態か否かを判定するための所定値を設定する点が他の実施の形態とは異なっている。
【０１００】
図１２に示すように、第６の実施の形態における意識低下運転検出装置７１０は、操舵角センサ１２、コンピュータ７１４、警報装置１６、車両の車速を検出する車速センサ７２０、車両のヨーレートを検出するヨーレートセンサ７２２、及びウィンカ等の操作スイッチ７２４を含んで構成されている。
【０１０１】
コンピュータ７１４は、機能的には、周波数分析部１８、重み係数ＤＢ２０、総パワー値算出部２２、及び判定部７２４で構成されている。判定部７２４は、総パワー値算出部２２で算出された総パワー値が所定値以上か否かで、ドライバが意識低下状態にあるか否かを判定する。判定のための所定値ｔｈｒは、車速センサ７２０、ヨーレートセンサ７２２及び操作スイッチ７２４の検出信号に基づいて運転状態が安定していると判定されたときの操舵角信号に基づいて総パワー値算出部２２で算出された総パワー値に基づいて決定される。
【０１０２】
次に、図１３を参照して、第６の実施の形態の意識低下状態検出の処理ルーチンについて説明する。
【０１０３】
ステップ８００で、カウンタ値ｔ１に０をセットし、次に、ステップ８０２で、現在の車速ｖ及びヨーレートｙを取得する。
【０１０４】
次に、ステップ８０４で、車速ｖが予め定めた速度ｖｘ以上、かつヨーレートｙの絶対値が予め定めたヨーレートｙｘ以下、かつ操作スイッチ７２４が操作されていない状態か否かを判断する。これは、運転状態が安定しているか否かを判断するものである。例えば、直線道路をある程度の速度以上で走行している状態を、運転状態が安定している状態とし、車線変更等を行うために操作スイッチ７２４の１つであるウィンカが操作されている状態や、曲率の大きい道路を走行している状態などを、運転状態が安定していない状態とすることができる。
【０１０５】
なお、ヨーレートに代えて、横方向加速度や、ヨーレート及び横方向加速度の車両信号の発生元となる操舵角信号を用いて、運転状態が安定しているか否かを判断するようにしてもよい。運転状態が安定している場合には、ステップ８０６へ進み、安定していない場合には、ステップ８００へ戻る。
【０１０６】
次に、ステップ８０６で、カウンタ値ｔ１をインクリメントして、次に、ステップ８０８で、カウンタ値ｔ１が、予め定めた所定値Ｔ１以上になったか否かを判断する。これは、上記ステップ８０４で判断した運転状態が安定している期間の連続期間が所定期間以上となったか否かを判断するものである。安定状態の連続期間が所定値Ｔ１で定まる所定期間以上となった場合には、所定値ｔｈｒ算出のための操舵角信号を取得するためにステップ３００へ進み、Ｔ１未満の場合には、ステップ８０２へ戻り、安定状態の連続期間が所定期間以上となるまで、ステップ８０２〜ステップ８０６の処理を繰り返す。
【０１０７】
ステップ３００で、カウンタ値ｔに１をセットし、ステップ１００〜ステップ１０６の処理で総パワー値ｐを算出する。次に、ステップ８１０で、カウンタ値ｔが予め定めた所定値Ｔより小さいか否かを判断する。所定値Ｔは、意識低下状態判定のための所定値ｔｈｒを算出するために必要な累積期間に基づく値である。ｔがＴより小さい場合には、ステップ８１２へ進み、ｔがＴ以上の場合には、既に意識低下状態を判定するための所定値ｔｈｒが算出されていると判断して、ステップ５００へ進む。
【０１０８】
次に、上記ステップ８０２及びステップ８０４と同様の処理により、ステップ８１２で、現在の車速ｖ及びヨーレートｙを取得、ステップ８１４で、運転状態が安定しているか否かを判断する。運転状態が安定している場合には、ステップ５００へ進み、運転状態が安定していない場合には、ステップ１００へ戻る。
【０１０９】
次に、ステップ５００で、総パワー値ｐをＦＩＦＯ型バッファに格納する。次に、ステップ５０２で、カウンタ値ｔが所定値Ｔより大きいか否かを判断する。所定値Ｔより大きい場合には、ステップ１１０へ進んで、所定値Ｔ以下の場合には、ステップ５０４へ進む。
【０１１０】
ステップ５０４で、カウンタ値ｔがＴであるか否かを判断する。ｔがＴより小さい場合には、意識低下状態判定のための所定値ｔｈｒを算出するために必要な累積時間が経過していないため、否定されてステップ５０６へ進み、ＦＩＦＯ型バッファに所定個数（例えば６個）の総パワー値ｐが格納されているか否かを判断する。格納されている場合には、ステップ５０８で、ＦＩＦＯ型バッファ内の総パワー値ｐの累積値ａを算出して、所定の記憶領域である累積値バッファ（図示省略）に格納しておき、ステップ５１６へ進む。所定個数の総パワー値ｐが格納されていない場合には、そのままステップ５１６へ進み、カウンタ値ｔをインクリメントしてステップ１００へ戻る。ｔ＝Ｔとなるまでステップ５０６及びステップ５０８の処理を繰り返すことにより、累積値バッファに所定個の総パワー値ｐの累積値ａが格納される。
【０１１１】
ステップ５０４で、ｔ＝Ｔと判断された場合には、ステップ８１６へ進み、累積値バッファに格納されている総パワー値ｐの累積値ａの平均値を算出し、これに係数ｋを加算して判定のための所定値ｔｈｒを算出する。係数ｋは、走行開始時に運転が慎重になることにより、通常より低い総パワー値ｐが算出される可能性を考慮して、所定値ｔｈｒが不当に低い値とならないように補正するためのものである。係数ｋは、例えば累積値バッファに格納されている総パワー値ｐの累積値ａの標準偏差の２倍の値とすることができる。
【０１１２】
次に、ステップ５１６で、カウンタ値ｔをインクリメントしてステップ１００へ戻り、ステップ１０２〜ステップ１０６の処理を経て、ステップ８１０へ進むと、ｔ＞Ｔとなっているため否定されてステップ５００へ進む。ステップ５００の処理を経てステップ５０２へ進む。ステップ５０２で肯定されてステップ１１０へ進む。
【０１１３】
ステップ１１０で、上記ステップ８１６で算出された所定値ｔｈｒを閾値として、累積値バッファに格納された累積値ａが所定値ｔｈｒより大きい場合には、意識低下状態であると判断して、ステップ１１２へ進んで警報を出力し、累積値ａがｔｈｒ以下の場合には、ステップ１００へ戻る。
【０１１４】
以上説明したように、第６の実施の形態における意識低下運転検出装置によれば、実際の走行により検出された操舵角データにより算出される総パワー値に基づいて、意識低下状態を判定するための閾値（所定値ｔｈｒ）を算出する場合において、運転状態が安定しているときの操舵角データに基づいて所定値を算出するため、意識低下時と覚醒時との相違をより明確に判断できる所定値を算出することができる。
【０１１５】
なお、第６の実施の形態においても、第４の実施の形態と同様に、算出した所定値を所定値の初期値として、車速やヨーレートの値に基づいて所定値を補正するようにしてもよい。
【０１１６】
なお、上記の実施の形態では、検出する物理量を操舵角とする場合について説明したが、ヨーレート、横位置、車間距離、及び操舵角速度等の意識低下時に変化が現われる信号であればよい。
【０１１７】
また、上記実施の形態では、総パワー値を算出する所定周波数帯域を、検出される操舵周波数の略全周波数帯域とする場合について説明したが、総パワー値の算出に加算したくない周波数帯域の重み係数を「０」とすることにより、所望の周波数帯域のパワー値のみから総パワー値を算出するようにすることもできる。
【０１１８】
また、上記第１の実施の形態及び第２の実施の形態では、予め算出されて重み係数ＤＢに記憶された重み係数を総パワー値の算出に使用する場合について説明したが、意識低下時の周波数分布及び覚醒時の周波数分布を予め記憶しておき、総パワー値の算出の際に、記憶しておいた意識低下時の周波数分布及び覚醒時の周波数分布から重み係数を算出するようにしてもよい。
【０１１９】
また、上記実施の形態では、ドライバが意識低下状態であると判断された場合に、警報を出力する場合について説明したが、ブレーキをかけるように制御する等、他の方法によりドライバの運転を支援するものでもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１２０】
【図１】第１の実施の形態に係る意識低下運転検出装置の構成を示す概略図である。
【図２】第１の実施の形態における重み係数の算出方法を説明するための図である。
【図３】第１の実施の形態の意識低下状態検出の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図４】第２の実施の形態における重み係数の算出方法を説明するための図である。
【図５】第３の実施の形態に係る意識低下運転検出装置の構成を示す概略図である。
【図６】第３の実施の形態の意識低下状態検出の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図７】第４の実施の形態に係る意識低下運転検出装置の構成を示す概略図である。
【図８】第４の実施の形態の意識低下状態検出の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図９】第５の実施の形態に係る意識低下運転検出装置の構成を示す概略図である。
【図１０】第５の実施の形態の意識低下状態検出の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図１１】第５の実施の形態における車速の重み係数付線形和算出のための重み係数の一例を示す図である。
【図１２】第６の実施の形態に係る意識低下運転検出装置の構成を示す概略図である。
【図１３】第６の実施の形態の意識低下状態検出の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図１４】環境の違いによる意識低下の影響を示す図である。
【符号の説明】
【０１２１】
１０、２１０、４１０、６１０、７１０ 意識低下運転検出装置
１２ 操舵角センサ
１４、２１４、４１４、６１４、７１４ コンピュータ
１６ 警報装置
１８ 周波数分析部
２０ 重み係数ＤＢ
２２ 総パワー値算出部
２４、４２４、６２４、７２４ 判定部
２２０ 周波数分布（ｌｄ）ＤＢ
２２６ 重み係数算出部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の走行状態またはドライバが自車両を操舵したときの操舵状態を示す物理量を連続して検出し、検出した物理量の時系列データを出力する検出手段と、
前記検出手段により出力された物理量の時系列データの周波数分析を行って、周波数帯域毎のパワー値の分布で示される周波数分布を算出する周波数分析手段と、
意識低下時の前記周波数分布と、覚醒時の前記周波数分布との相違度が大きいほど重くなるように算出された前記周波数帯域毎の重み係数を、対応する前記周波数帯域毎のパワー値に乗じた値を所定周波数帯域にわたって加えた総和を総パワー値として算出する総パワー値算出手段と、
前記総パワー値算出手段により算出された総パワー値の所定時間内の和が所定値以上かを判定することによって、前記ドライバの意識低下状態を判定する判定手段と、
を含む意識低下運転検出装置。
【請求項２】
自車両の走行状態またはドライバが自車両を操舵したときの操舵状態を示す物理量を連続して検出し、検出した物理量の時系列データを出力する検出手段と、
前記検出手段により出力された物理量の時系列データの周波数分析を行って、周波数帯域毎のパワー値の分布で示される周波数分布を算出する周波数分析手段と、
意識低下時の前記周波数分布と、走行開始から所定時間内に前記検出手段により出力された物理量の初期の時系列データから得られる覚醒時の周波数分布との相違度が大きいほど重くなるように算出された前記周波数帯域毎の重み係数を、対応する前記周波数帯域毎のパワー値に乗じた値を所定周波数帯域にわたって加えた総和を総パワー値として算出する総パワー値算出手段と、
前記総パワー値算出手段により算出された総パワー値の所定時間内の和が所定値以上かを判定することによって、前記ドライバの意識低下状態を判定する判定手段と、
を含む意識低下運転検出装置。
【請求項３】
前記重み係数を帯域の情報量に基づいて算出する請求項１または請求項２記載の意識低下運転検出装置。
【請求項４】
前記重み係数を以下の式に従って算出する請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の意識低下運転検出装置。
【数１】
ただし、ｐｄｉは意識低下時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値を意識低下時の周波数分布における前記所定周波数帯域のパワー値の総和で除して得られる帯域確率、ｐａｉは覚醒時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値を覚醒時の周波数分布における前記所定周波数帯域のパワー値の総和で除して得られる帯域確率である。
【請求項５】
前記重み係数を以下の式に従って算出する請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の意識低下運転検出装置。
【数２】
ただし、μｄｉは、意識低下時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値の平均値、σｄｉは、意識低下時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値の分散値、μａｉは、覚醒時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値の平均値、σａｉは、覚醒時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値の分散値である。
【請求項６】
前記所定値を、走行開始から所定期間内の前記和の平均値とした請求項１〜請求項５のいずれか１項記載の意識低下運転検出装置。
【請求項７】
前記所定値を、前記車両の車速及びヨーレートに基づいて運転状態が安定していると判定されたときの累積期間が予め定めた期間以上となったときの前記累積期間内の前記和の平均値とした請求項１〜請求項５のいずれか１項記載の意識低下運転検出装置。
【請求項８】
前記累積期間を、前記車両の車速及びヨーレートに基づいて運転状態が安定していると判定されたときの連続期間が予め定めた期間以上となったときに開始する請求項７記載の意識低下運転検出装置。
【請求項９】
前記車両の車速が予め定めた値より小さく、かつ前記車両のヨーレートが予め定めた値より大きい場合に、運転状態が安定していないと判定する請求項７または請求項８記載の意識低下運転検出装置。
【請求項１０】
前記所定値を、走行開始から所定期間内における車速及びカーブの大きさに基づいて補正する請求項１〜請求項９のいずれか１項記載の意識低下運転検出装置。
【請求項１１】
前記所定値を、車速、ヨーレート、ヨー角、横方向加速度のうち少なくとも１つ以上の値に基づいて算出する請求項１〜請求項１０のいずれか１項記載の意識低下運転検出装置。
【請求項１２】
前記所定値を以下の式に従って算出する請求項１〜請求項１１のいずれか１項記載の意識低下運転検出装置。
【数３】
ただし、ｔｈｒ０は、初期設定された前記所定値、ｖは、現在の車速、ｖ０は、走行開始から所定期間内における車速の平均値、ｙは、現在の車両のヨーレート、ｙ０は、走行開始から所定期間内におけるヨーレートの平均値、θは、ヨーレートの時間積分により求められるヨー角、及びθ０は、ヨー角の平均値である。
【請求項１３】
請求項１〜請求項１２のいずれか１項記載の意識低下運転検出装置と、
前記判定手段によって意識低下状態が検出されたときに、覚醒状態に復帰させるための支援を行う支援手段と、
を含む運転支援装置。
【請求項１４】
前記所定時間内において、前記ドライバが車両に設けられたステアリング以外の機器を操作した場合、前記ドライバが急激なアクセル操作を行った場合、車両の速度が所定速度以下の場合、及び運転を支援するための他の装置が作動した場合の何れかの場合に、前記支援手段により行われる支援を停止させる支援停止手段を更に含む請求項１３記載の運転支援装置。
【請求項１５】
コンピュータを、
自車両の走行状態またはドライバが自車両を操舵したときの操舵状態を示す物理量を連続して検出し、検出した物理量の時系列データを出力する検出手段により出力された物理量の時系列データの周波数分析を行って、周波数帯域毎のパワー値の分布で示される周波数分布を算出する周波数分析手段と、
意識低下時の前記周波数分布と、覚醒時の前記周波数分布との相違度が大きいほど重くなるように算出された前記周波数帯域毎の重み係数を、対応する前記周波数帯域毎のパワー値に乗じた値を所定周波数帯域にわたって加えた総和を総パワー値として算出する総パワー値算出手段と、
前記総パワー値算出手段により算出された総パワー値の所定時間内の和が所定値以上かを判定することによって、前記ドライバの意識低下状態を判定する判定手段と、
して機能させるための意識低下運転検出プログラム。
【請求項１６】
コンピュータを、
自車両の走行状態またはドライバが自車両を操舵したときの操舵状態を示す物理量を連続して検出し、検出した物理量の時系列データを出力する検出手段により出力された物理量の時系列データの周波数分析を行って、周波数帯域毎のパワー値の分布で示される周波数分布を算出する周波数分析手段と、
意識低下時の前記周波数分布と、走行開始から所定時間内に前記検出手段により出力された物理量の初期の時系列データから得られる覚醒時の周波数分布との相違度が大きいほど重くなるように算出された前記周波数帯域毎の重み係数を、対応する前記周波数帯域毎のパワー値に乗じた値を所定周波数帯域にわたって加えた総和を総パワー値として算出する総パワー値算出手段と、
前記総パワー値算出手段により算出された総パワー値の所定時間内の和が所定値以上かを判定することによって、前記ドライバの意識低下状態を判定する判定手段と、
して機能させるための意識低下運転検出プログラム。
【請求項１】
自車両の走行状態またはドライバが自車両を操舵したときの操舵状態を示す物理量を連続して検出し、検出した物理量の時系列データを出力する検出手段と、
前記検出手段により出力された物理量の時系列データの周波数分析を行って、周波数帯域毎のパワー値の分布で示される周波数分布を算出する周波数分析手段と、
意識低下時の前記周波数分布と、覚醒時の前記周波数分布との相違度が大きいほど重くなるように算出された前記周波数帯域毎の重み係数を、対応する前記周波数帯域毎のパワー値に乗じた値を所定周波数帯域にわたって加えた総和を総パワー値として算出する総パワー値算出手段と、
前記総パワー値算出手段により算出された総パワー値の所定時間内の和が所定値以上かを判定することによって、前記ドライバの意識低下状態を判定する判定手段と、
を含む意識低下運転検出装置。
【請求項２】
自車両の走行状態またはドライバが自車両を操舵したときの操舵状態を示す物理量を連続して検出し、検出した物理量の時系列データを出力する検出手段と、
前記検出手段により出力された物理量の時系列データの周波数分析を行って、周波数帯域毎のパワー値の分布で示される周波数分布を算出する周波数分析手段と、
意識低下時の前記周波数分布と、走行開始から所定時間内に前記検出手段により出力された物理量の初期の時系列データから得られる覚醒時の周波数分布との相違度が大きいほど重くなるように算出された前記周波数帯域毎の重み係数を、対応する前記周波数帯域毎のパワー値に乗じた値を所定周波数帯域にわたって加えた総和を総パワー値として算出する総パワー値算出手段と、
前記総パワー値算出手段により算出された総パワー値の所定時間内の和が所定値以上かを判定することによって、前記ドライバの意識低下状態を判定する判定手段と、
を含む意識低下運転検出装置。
【請求項３】
前記重み係数を帯域の情報量に基づいて算出する請求項１または請求項２記載の意識低下運転検出装置。
【請求項４】
前記重み係数を以下の式に従って算出する請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の意識低下運転検出装置。
【数１】
ただし、ｐｄｉは意識低下時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値を意識低下時の周波数分布における前記所定周波数帯域のパワー値の総和で除して得られる帯域確率、ｐａｉは覚醒時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値を覚醒時の周波数分布における前記所定周波数帯域のパワー値の総和で除して得られる帯域確率である。
【請求項５】
前記重み係数を以下の式に従って算出する請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の意識低下運転検出装置。
【数２】
ただし、μｄｉは、意識低下時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値の平均値、σｄｉは、意識低下時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値の分散値、μａｉは、覚醒時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値の平均値、σａｉは、覚醒時の周波数分布における周波数帯域ｉのパワー値の分散値である。
【請求項６】
前記所定値を、走行開始から所定期間内の前記和の平均値とした請求項１〜請求項５のいずれか１項記載の意識低下運転検出装置。
【請求項７】
前記所定値を、前記車両の車速及びヨーレートに基づいて運転状態が安定していると判定されたときの累積期間が予め定めた期間以上となったときの前記累積期間内の前記和の平均値とした請求項１〜請求項５のいずれか１項記載の意識低下運転検出装置。
【請求項８】
前記累積期間を、前記車両の車速及びヨーレートに基づいて運転状態が安定していると判定されたときの連続期間が予め定めた期間以上となったときに開始する請求項７記載の意識低下運転検出装置。
【請求項９】
前記車両の車速が予め定めた値より小さく、かつ前記車両のヨーレートが予め定めた値より大きい場合に、運転状態が安定していないと判定する請求項７または請求項８記載の意識低下運転検出装置。
【請求項１０】
前記所定値を、走行開始から所定期間内における車速及びカーブの大きさに基づいて補正する請求項１〜請求項９のいずれか１項記載の意識低下運転検出装置。
【請求項１１】
前記所定値を、車速、ヨーレート、ヨー角、横方向加速度のうち少なくとも１つ以上の値に基づいて算出する請求項１〜請求項１０のいずれか１項記載の意識低下運転検出装置。
【請求項１２】
前記所定値を以下の式に従って算出する請求項１〜請求項１１のいずれか１項記載の意識低下運転検出装置。
【数３】
ただし、ｔｈｒ０は、初期設定された前記所定値、ｖは、現在の車速、ｖ０は、走行開始から所定期間内における車速の平均値、ｙは、現在の車両のヨーレート、ｙ０は、走行開始から所定期間内におけるヨーレートの平均値、θは、ヨーレートの時間積分により求められるヨー角、及びθ０は、ヨー角の平均値である。
【請求項１３】
請求項１〜請求項１２のいずれか１項記載の意識低下運転検出装置と、
前記判定手段によって意識低下状態が検出されたときに、覚醒状態に復帰させるための支援を行う支援手段と、
を含む運転支援装置。
【請求項１４】
前記所定時間内において、前記ドライバが車両に設けられたステアリング以外の機器を操作した場合、前記ドライバが急激なアクセル操作を行った場合、車両の速度が所定速度以下の場合、及び運転を支援するための他の装置が作動した場合の何れかの場合に、前記支援手段により行われる支援を停止させる支援停止手段を更に含む請求項１３記載の運転支援装置。
【請求項１５】
コンピュータを、
自車両の走行状態またはドライバが自車両を操舵したときの操舵状態を示す物理量を連続して検出し、検出した物理量の時系列データを出力する検出手段により出力された物理量の時系列データの周波数分析を行って、周波数帯域毎のパワー値の分布で示される周波数分布を算出する周波数分析手段と、
意識低下時の前記周波数分布と、覚醒時の前記周波数分布との相違度が大きいほど重くなるように算出された前記周波数帯域毎の重み係数を、対応する前記周波数帯域毎のパワー値に乗じた値を所定周波数帯域にわたって加えた総和を総パワー値として算出する総パワー値算出手段と、
前記総パワー値算出手段により算出された総パワー値の所定時間内の和が所定値以上かを判定することによって、前記ドライバの意識低下状態を判定する判定手段と、
して機能させるための意識低下運転検出プログラム。
【請求項１６】
コンピュータを、
自車両の走行状態またはドライバが自車両を操舵したときの操舵状態を示す物理量を連続して検出し、検出した物理量の時系列データを出力する検出手段により出力された物理量の時系列データの周波数分析を行って、周波数帯域毎のパワー値の分布で示される周波数分布を算出する周波数分析手段と、
意識低下時の前記周波数分布と、走行開始から所定時間内に前記検出手段により出力された物理量の初期の時系列データから得られる覚醒時の周波数分布との相違度が大きいほど重くなるように算出された前記周波数帯域毎の重み係数を、対応する前記周波数帯域毎のパワー値に乗じた値を所定周波数帯域にわたって加えた総和を総パワー値として算出する総パワー値算出手段と、
前記総パワー値算出手段により算出された総パワー値の所定時間内の和が所定値以上かを判定することによって、前記ドライバの意識低下状態を判定する判定手段と、
して機能させるための意識低下運転検出プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【公開番号】特開２００９−２８９２５１（Ｐ２００９−２８９２５１Ａ）
【公開日】平成２１年１２月１０日（２００９．１２．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−２８８７４０（Ｐ２００８−２８８７４０）
【出願日】平成２０年１１月１１日（２００８．１１．１１）
【出願人】（０００００３６０９）株式会社豊田中央研究所 (4,200)
【出願人】（０００００５４６３）日野自動車株式会社 (1,484)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２１年１２月１０日（２００９．１２．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年１１月１１日（２００８．１１．１１）
【出願人】（０００００３６０９）株式会社豊田中央研究所 (4,200)
【出願人】（０００００５４６３）日野自動車株式会社 (1,484)
【Ｆターム（参考）】
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