CN109466419A - 车辆的前照灯的控制装置和车辆的前照灯系统 - Google Patents

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内田光裕
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Stanley Electric Co Ltd
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Abstract

本发明提供车辆的前照灯的控制装置和车辆的前照灯系统。车辆的前照灯的控制装置具备：取得车辆的驾驶员的至少一部分的活动信息的活动信息取得部、基于由所述活动信息取得部取得的信息判断所述驾驶员的属性的属性判断部、以及基于由所述属性判断部判断的属性控制所述车辆的前照灯的配光的配光控制部。

Description

车辆的前照灯的控制装置和车辆的前照灯系统
技术领域
本发明涉及车辆的前照灯的控制装置和车辆的前照灯系统。
背景技术
汽车用前照灯具有例如主光束(所谓的远光灯)和非对称光束(所谓的近光灯)的两个功能。
近年来，开发出ADB(Adaptive Driving Beam：自适应远光系统)，出现了具有遮挡位于车辆前方的先行车辆或者迎面车辆的部分，保持主光束的区域的功能的灯。
在ADB中，通过摄像头拍摄车辆前方，在检测到需要遮挡的对象物时，向LCM(LightControl Module：灯控模块)发送信号，以便实现遮挡，防止光到达该对象物。
并且，开发出了根据车辆驾驶员(司机)的属性改变配光的装置(例如，参照日本特开2010-36779号。)。在日本特开2010-36779号记载的技术中，基于驾驶操作信息(油门操作量、制动器操作量、转向盘操作量、车速、加速度以及转向扭矩)、驾驶员的拍摄图像，决定驾驶员的属性，根据该驾驶员的属性，进行光照射的控制。根据日本特开2010-36779号记载的技术，例如，可以改变分配的光量、照射范围(包括瞄准角度。)、旋转速度。
但是，在现有技术中，有时难以高精度地判断驾驶员的属性。
例如，在现有技术中，在判断驾驶员的属性时，没有充分地考虑到驾驶员的活动。
发明内容
如上所述，在现有技术中，有时难以高精度地判断驾驶员的属性。
本发明的方面提供能够高精度地判断驾驶员的属性的车辆的前照灯的控制装置。
根据本发明一方面的车辆的前照灯的控制装置具备：活动信息取得部，其取得车辆驾驶员的至少一部分的活动的信息；属性判断部，其基于由所述活动信息取得部取得的信息，判断所述驾驶员的属性；以及配光控制部，其基于由所述属性判断部判断的属性，控制所述车辆的前照灯的配光。
在上述本发明的一方面，在车辆的前照灯的控制装置中，还可以构成为，具备：车外信息取得部，其取得与所述车辆的外侧有关的信息，其中，所述属性判断部在判断所述属性时，至少利用由所述活动信息取得部取得的信息和由所述车外信息取得部取得的信息中的任意信息，判断所述驾驶员的所述属性。
在上述本发明的一方面，在车辆的前照灯的控制装置中，还可以构成为，具备：驾驶员识别部，其识别所述驾驶员，其中，所述属性判断部在判断所述属性时，至少利用由所述活动信息取得部取得的信息和与由所述驾驶员识别部识别到的所述驾驶员有关的过去的信息中的任意信息，判断所述驾驶员的所述属性。
在上述本发明的一方面，在车辆的前照灯的控制装置中，还可以构成为，具备驾驶员识别部，该驾驶员识别部识别所述驾驶员，所述属性判断部在判断所述属性时，至少利用由所述活动信息取得部取得的信息、由所述车外信息取得部取得的信息和与由所述驾驶员识别部识别到的所述驾驶员有关的过去的信息中的任意信息，判断所述驾驶员的所述属性。
在上述本发明的一方面，在车辆的前照灯的控制装置中，所述活动信息取得部具有视线信息取得部、驾驶员行动信息取得部和脸朝向角度速度信息取得部中的任意一个取得部，其中，该视线信息取得部取得驾驶员的视线信息，该驾驶员行动信息取得部取得与驾驶员的行动有关的信息，该脸朝向角度速度信息取得部取得与驾驶员的脸部的朝向相当的信息。
在上述本发明的一方面，在车辆的前照灯的控制装置中，所述车外信息取得部具有拍摄信息取得部和物体信息取得部中的任意一个取得部，其中，该拍摄信息取得部取得拍摄到的图像的信息，该物体信息取得部取得与存在于车辆的车外的物体有关的信息。
在本发明的另一方面，车辆的前照灯系统，具有：前照灯，其能够改变配光；以及上述本发明所述的车辆的前照灯的控制装置，该控制装置控制所述前照灯。
发明效果
根据本发明的方面，能够高精度地判断驾驶员的属性。
附图说明
图1是根据本发明一实施方式的汽车的简要构成示意图。
图2是示出根据本发明一实施方式的汽车所具备的前照灯控制系统的简要功能构成的功能框图。
图3是根据本发明一实施方式的汽车驾驶座附近的简要构成示意图。
图4是根据本发明一实施方式的属性与控制条件的对应表格一例示意图。
图5是示出根据本发明一实施方式的控制装置中进行的处理顺序一例的流程图。
具体实施方式
下面，参照附图说明本发明的实施方式。
在本实施方式中，作为车辆的一例示出汽车，但是，作为车辆还可以有摩托车等。
[汽车的简要构成]
图1是根据本发明一实施方式的汽车1的简要构成示意图。
汽车1具备左侧的前照灯(在本实施方式中，称为左侧前照灯11。)、右侧的前照灯(在本实施方式中，称为右侧前照灯12。)、左侧的侧视镜(在本实施方式中，称为左侧侧视镜13。)、右侧的侧视镜(在本实施方式中，称为右侧侧视镜14。)、前窗15以及后窗16。
左侧前照灯11配置在汽车1的前方左侧，右侧前照灯12配置在汽车1的前方右侧。
并且，汽车1具备前方的车外检测部(在本实施方式中，称为前方车外检测部21。)、后方的车外检测部(在本实施方式中，称为后方车外检测部22。)、车内检测部23、车辆信息检测部24以及控制装置31。
其中，在本实施方式中，示出了汽车1的构成部中的一部分，但是，例如，除此之外，还可以具备一般的汽车通常具备的其他构成部等任意的构成部。
并且，从汽车1的外观看不到前方车外检测部21、后方车外检测部22、车内检测部23、车辆信息检测部24以及控制装置31中的一部分或者全部，可以具备在汽车1的内部。
[汽车的控制系统的简要功能构成]
图2是示出根据本发明一实施方式的汽车1所具备的前照灯控制系统101的简要功能构成的功能框图。
前照灯控制系统101具备车外检测部111、车内检测部23、车辆信息检测部24、前照灯部121(前照灯单元)以及控制装置31。
车外检测部111具备前方车外检测部21以及后方车外检测部22。
其中，图2示出的前方车外检测部21、后方车外检测部22、车内检测部23、车辆信息检测部24以及控制装置31分别与图1示出的各部件相同。
车外检测部111检测与汽车1的外侧(在本实施方式中，称为“车外”。)有关的信息。
前方车外检测部21检测与汽车1的前方外侧有关的信息。
后方车外检测部22检测与汽车1的后方外侧有关的信息。
其中，在本实施方式中，与一般性的“前后有”概念相同地，将汽车1的驾驶员在通常朝对的方向且汽车1通常前进的方向称为“前(前方)”，将与其相反的方向称为“后(后方)”。
并且，在本实施方式中，汽车1具备前方车外检测部21和后方车外检测部22，但是，作为其它构成例，还可以不具有其中的一个或者两个。
并且，作为其它构成例，汽车1还可以具备检测有关汽车1侧方外侧的信息的车外检测部(在本实施方式中，称为“侧方车外检测部”。)。作为侧方车外检测部，还可以采用例如相对于汽车1前进方向的右侧的侧方车外检测部和相对于汽车1前进方向的左侧的侧方车外检测部。
前方车外检测部21还可以具备检测与前方的车外有关的任意信息的检测部。前方车外检测部21可以具备例如LiDAR(Light Detection And Ranging：光检测与测量)、激光器、声纳系统、摄像头(摄像装置)等中的一个以上。摄像头等例如可以具备检测可见光的功能，或者可以具备检测红外线的功能，或者可以这两种功能。
相同地，后方车外检测部22也可以具备检测有关后方的车外的任意信息的检测部。
需要说明的是，在具备侧方车外检测部时，相同地，侧方车外检测部还可以具备检测与侧方的车外有关的任意信息的检测部。
其中，具有LiDAR功能的检测部例如可以使用波长较短的电磁波，对于规定的对象物，检测和该检测部与该对象物之间的距离有关的信息或者与该对象物的性质有关的信息。
具有激光器的功能的检测部例如可以使用电波，对于规定的对象物，检测和该检测部与该对象物之间的距离有关的信息或者从该检测部观察的与该对象物的方向有关的信息。
具有声纳系统的功能的检测部例如可以利用声波，检测有关对于规定的对象物的信息。
摄像头例如可以检测拍摄规定的对象物的图像的信息。
车内检测部23检测与汽车1的车内(车室内)有关的信息。在本实施方式中，车内检测部23检测与设有驾驶员乘坐的驾驶座(驾驶员仓)的部分有关的信息。
车内检测部23还可以具备检测与车内有关的任意信息的检测部。车内检测部23还可以具备例如LiDAR、激光器、声纳系统、视线传感器、摄像头(摄像装置)等中的一个以上。摄像头等例如可以具备检测可见光的功能，或者可以具备检测红外线的功能，或者可以这两种功能。
其中，具有LiDAR功能的检测部例如可以使用波长较短的电磁波，对于规定的对象物(在本实施方式中，驾驶员)，检测和该检测部与该对象物之间的距离有关的信息或者与该对象物的性质有关的信息。
具有激光器功能的检测部例如可以使用电波，对于规定的对象物(在本实施方式中，驾驶员)，检测和该检测部与该对象物之间的距离有关的信息或者与从该检测部观察的该对象物的方向有关的信息。
具有声纳系统功能的检测部例如可以使用声波，检测有关规定的对象物的信息。
具有视线传感器功能的检测部可以检测与人的视线(在本实施方式中，坐在驾驶座的驾驶员的视线)有关的信息。与人的视线有关的信息可以是所谓的眼球跟踪信息。
摄像头例如可以检测拍摄规定的对象物(在本实施方式中，驾驶员)的图像的信息。
车辆信息检测部24检测与汽车1(车辆)有关的信息。
车辆信息检测部24还可以检测与汽车1(车辆)有关的任意的信息。车辆信息检测部24例如可以具备检测与油门的操作量有关的信息的传感器、检测与制动器的操作量有关的信息的传感器、检测与转向盘(例如，所谓的方向盘)的操作量有关的信息的传感器、检测与汽车1速度(车速)有关的信息的传感器、检测与汽车1的加速度有关的信息的传感器、检测与汽车1的转向扭矩有关的信息的传感器中的一个以上。
需要说明的是，检测与汽车1的速度或者加速度有关的信息的传感器可以具有例如检测与汽车1的车轮(轮胎)的旋转速度有关的信息的功能。并且，检测有关汽车1的转向扭矩的信息的传感器可以具有例如检测与汽车1的车轮与路面之间产生的扭矩有关的信息的功能。
前照灯部121是所谓的头灯，向汽车1的前方照射光。
左侧前照灯11向汽车1的前方左侧照射光。
右侧前照灯12向汽车1的前方右侧照射光。
其中，在本实施方式中，左侧前照灯11以及右侧前照灯12分别具有照射主光束(所谓的远光灯)的光的功能和照射非对称光束(所谓的近光灯)的光的功能，这两个功能可以被切换。
需要说明的是，作为左侧前照灯11以及右侧前照灯12，分别可以采用任意的车灯。
作为具体例子，作为车灯，可以采用例如主光束的灯、非对称光束的灯、MEMS(Micro Electro Mechanical Systems：微机电系统)激光扫描头灯、DMD(DigitalMicromirror Device：数字微镜装置)头灯、可以控制列和行的矩阵ADB头灯或者只可以控制列的ADB头灯等中的一个以上。
其中，MEMS激光扫描头灯是例如可以可变地改变配光的车辆用头灯的一例，无缝ADB灯的一例。
控制装置31具备输入部211、输出部212、存储部213、信息取得部214、驾驶员识别部215、学习部216、属性判断部217、控制条件决定部218以及配光控制部219。
信息取得部214具备驾驶行驶信息取得部311、拍摄信息取得部312、视线信息取得部313、驾驶员行动信息取得部314、脸朝向角度速度信息取得部315、物体信息取得部316以及过去信息取得部317。
对于输入部211从汽车1的外部输入信息。作为一例，输入部211具有由用户(人)可以操作的操作部，输入根据对于该操作部进行的操作的信息。作为其它例子，对于输入部211还可以输入从外部装置输出的信息。该用户例如可以是汽车1的驾驶员或者同乘者。
输出部212向汽车1外部输出信息。作为一例，输出部212可以将显示信息输出(显示输出)在画面。作为其它例子，输出部212可以从扬声器输出(输出声音)声音信息。作为其它例子，输出部212还可以向外部装置输出息信息。
存储部213存储信息。
其中，存储部213可以存储任意的信息。
作为一例，存储部213还可以存储由控制装置31执行的控制程序或者控制参数等信息。这种情况下，控制装置31具备例如CPU(Central Processing Unit：中央处理单元)等处理器，该处理器使用存储在存储部213的控制参数，执行存储在存储部213的控制程序，从而执行各种处理。
作为其它例子，存储部213还可以存储过去的信息，例如可以存储过去由信息取得部214取得的信息或者过去通过控制装置31中的处理得到的信息等。
信息取得部214取得各种信息。在本实施方式中，信息取得部214取得由车外检测部111(前方车外检测部21、后方车外检测部22)检测到的信息、由车内检测部23检测到的信息、由车辆信息检测部24检测到的信息。
驾驶行驶信息取得部311取得与汽车1的驾驶或者汽车1的行驶有关的信息。在本实施方式中，驾驶行驶信息取得部311取得由车辆信息检测部24检测到的信息，例如取得与油门的操作量有关的信息、与制动器的操作量有关的信息、与转向盘的操作量有关的信息、与汽车1的车速有关的信息、与汽车1的加速度有关的信息、与汽车1的转向扭矩有关的信息等中的一个以上。
其中，与制动器的操作量有关的信息可以包括例如与在规定的时间内制动器的操作量的变化量达到规定的阈值以上的操作(紧急制动操作)有关的信息。
并且，与转向盘的操作量有关的信息可以包括例如转向盘的操作量的频率信息。
并且，与转向盘的操作量有关的信息可以包括例如转向盘的操作量与角度相对应时的角速度信息。
拍摄信息取得部312取得拍摄到的图像的信息。在本实施方式中，拍摄信息取得部312取得由前方车外检测部21的摄像头检测到的拍摄信息(拍摄汽车1前方的图像的信息)、由后方车外检测部22的摄像头检测到的拍摄信息(拍摄汽车1后方的图像的信息)、由车内检测部23的摄像头检测到的拍摄信息(拍摄汽车1车内的图像的信息)中的一个以上。
视线信息取得部313取得与驾驶员的视线有关的信息(在本实施方式中，还称为“视线信息”。)。在本实施方式中，视线信息取得部313取得由车辆信息检测部24的视线传感器检测到的信息。
其中，视线信息是基于驾驶员的眼睛(例如，眼球)的活动的信息，是与驾驶员的至少一部分(身体的一部分)的活动有关的信息。
驾驶员行动信息取得部314取得与驾驶员的行动有关的信息。在本实施方式中，驾驶员行动信息取得部314取得例如由车辆信息检测部24的LiDAR、激光器、声纳系统、摄像头中的一个以上检测到的信息中的与驾驶员的行动有关的信息。
其中，与驾驶员的行动有关的信息是基于驾驶员的一部分(身体的一部分)或者全部(身体的全部)的活动的信息，是与驾驶员的至少一部分的活动有关的信息。驾驶员的至少一部分可以是例如头、脖子、肩膀、腹部、胳膊、手、手指、腿、脚等。
脸朝向角度速度信息取得部315取得与相当于驾驶员的脸部的朝向的角度的角速度(在本实施方式中，还称为“脸朝向角度速度”。)有关的信息。在本实施方式中，脸朝向角度速度信息取得部315取得例如由车辆信息检测部24的LiDAR、激光器、声纳系统、摄像头中的一个以上检测到的信息中与脸朝向角度速度有关的信息。驾驶员的脸部的朝向是例如根据该驾驶员的脸部的活动变化。
其中，与脸朝向角度速度有关的信息是基于驾驶员的脸部活动的信息，是与驾驶员的至少一部分(身体的一部分)的活动有关的信息。
需要说明的是，视线信息取得部313的功能例如作为驾驶员行动信息取得部314所具有的功能，包括在驾驶员行动信息取得部314的功能中。
并且，脸朝向角度速度信息取得部315的功能例如作为驾驶员行动信息取得部314所具有的功能，包括在驾驶员行动信息取得部314的功能中。
换言之，驾驶员行动信息取得部314可以取得与驾驶员的视线有关的信息或者与驾驶员的脸部的朝向有关的信息。
物体信息取得部316取得与存在于汽车1的车外的物体有关的信息。在本实施方式中，物体信息取得部316取得例如由车外检测部111(前方车外检测部21、后方车外检测部22)的LiDAR、激光器、声纳系统中的一个以上检测到的信息中与存在于汽车1的车外的物体有关的信息。
过去信息取得部317取得过去的信息。在本实施方式中，过去信息取得部317取得存储在存储部213的过去的信息。
其中，在信息取得部214中，还可以取得将取得的两个以上的信息组合后得到的信息。
例如，可以基于由视线信息取得部313取得的信息和由拍摄信息取得部312取得的信息，取得与存在于驾驶员的视线朝对的方向上的物品(驾驶员看到的物品)有关的信息。作为具体例子，通过将视线方向和摄像图像重叠，从而可以掌握存在于视线方向的物品。
例如，可以基于由视线信息取得部313取得的信息和由物体信息取得部316取得的信息，取得与存在于驾驶员的视线朝对的方向上的物品(驾驶员看到的物品)有关的信息。作为具体例子，将视线方向和物品(物体)的配置重叠，从而可以掌握存在于视线方向的物品。
例如，可以基于由脸朝向角度速度信息取得部315取得的信息和由拍摄信息取得部312取得的信息，取得与存在于驾驶员的脸部朝向的方向上的物品(视为驾驶员看到的物品)有关的信息。作为具体例子，通过将脸部的朝向和摄像图像重叠，从而可以掌握存在于脸部的朝向的物品。
例如，可以基于由脸朝向角度速度信息取得部315取得的信息和由物体信息取得部316取得的信息，取得与存在于驾驶员的脸部朝向的方向上的物品(视为驾驶员看到的物品)有关的信息。作为具体例子，通过将脸部的朝向和物品(物体)的配置重叠，从而可以掌握存在于脸部的朝向的物品。
驾驶员识别部215识别汽车1的驾驶员。驾驶员识别部215例如可以识别新的驾驶员或者可以识别过去有利用成绩(使用的履历等)的驾驶员。
作为一例，驾驶员识别部215可以基于从输入部211输入的信息，识别驾驶员。例如，可以构成为每一个驾驶员(或者其他人)操作输入部(例如输入部211的操作部)输入识别每个驾驶员的信息(在本实施方式中，还称为“驾驶员ID”。)。
并且，驾驶员识别部215可以将驾驶员ID和与对应于该驾驶员ID的驾驶员有关的信息相对应地存储在存储部213。作为与驾驶员有关的信息，可以采用任意的信息，例如可以采用与姓名、性别、年龄、驾驶经验、其它属性等有关的信息中的一个以上。
作为其它例子，驾驶员识别部215可以基于由信息取得部214取得的信息，识别驾驶员。例如驾驶员识别部215可以利用生物体认证技术，识别驾驶员。具体地，驾驶员识别部215可以基于驾驶员的脸部或者瞳孔等特征信息，识别驾驶员。
并且，驾驶员识别部215可以将驾驶员的特征信息和与该驾驶员有关的信息相对应地存储在存储部213。
其中，在驾驶员的特征信息和驾驶员ID相对应时，驾驶员识别部215可以将驾驶员ID和驾驶员的特征信息和与该驾驶员有关的信息相对应地存储在存储部213。这种情况下，驾驶员识别部215可以实现例如基于驾驶员ID识别驾驶员和基于由信息取得部214取得的信息(驾驶员的特征信息)识别驾驶员的两种处理。
作为一例，驾驶员识别部215可以在由驾驶员等输入与驾驶员有关的信息时，识别该驾驶员。作为其它例子，在自动检测到驾驶员搭乘在驾驶座时，驾驶员识别部215可以自动识别该驾驶员。
并且，作为一例，在由驾驶员等输入表示结束驾驶的信息时，驾驶员识别部215可以解除识别该驾驶员的状态。作为其它例子，在自动检测到驾驶员从驾驶座下车时，驾驶员识别部215可以解除识别该驾驶员的状态。
学习部216针对每一个驾驶员，对于规定的信息进行机械学习。作为该规定的信息，可以采用例如与由驾驶员进行的汽车1的操作有关的信息。学习部216还可以例如针对作为对象的驾驶员，基于由过去信息取得部317取得的与该驾驶员有关的过去的信息和由驾驶行驶信息取得部311取得的与该驾驶员有关的当前的信息，进行学习。
其中，学习部216可以针对由驾驶员识别部215识别的每一个驾驶员进行学习。
并且，学习部216还可以具备例如人工智能(AI：Artificial Intelligence)功能。
属性判断部217判断汽车1的驾驶员的属性(还可以称为“个性”等。)。
其中，属性判断部217还可以基于由信息取得部214取得的任意信息，取得驾驶员的属性。
并且，属性判断部217可以基于由信息取得部214取得的一个信息判断驾驶员的属性，或者可以基于由信息取得部214取得的两个以上的信息(例如，两个以上的信息的组合)判断驾驶员的属性。
例如，属性判断部217还可以基于驾驶员的身体的一部分或者全部的活动信息，判断该驾驶员的属性。
其中，驾驶员身体的一部分或者全部的活动的信息还可以基于例如由拍摄信息取得部312、视线信息取得部313、驾驶员行动信息取得部314、脸朝向角度速度信息取得部315中的任意的一个以上取得的信息得到。
作为一例，属性判断部217还可以基于驾驶员的视线信息，判断该驾驶员的属性。驾驶员的视线信息是例如基于该驾驶员的眼球的运动的信息。
属性判断部217可以例如基于驾驶员驾驶汽车1时的该驾驶员的视线的信息，计算在经过规定的时间(例如，一定的时间)的期间内该驾驶员观察(视线朝向)汽车1的前方靠近侧的次数或者时间，根据该计算结果(次数或者时间)，判断该驾驶员的属性。
其中，对于汽车1的前方靠近侧，例如，指定该区域(汽车1的前方靠近侧区域)的信息事先存储在存储部213，由属性判断部217利用。
并且，驾驶员观察汽车1的前方靠近侧的事宜例如可以通过该驾驶员的视线信息判断，或者根据驾驶员的视线信息和其它信息指定。作为该其它信息，可以采用例如汽车1前方的图像信息或者驾驶员的图像信息或者与驾驶员的行动有关的信息中的一个以上。
并且，规定的时间内的次数例如可以视为频度。
属性判断部217可以例如基于驾驶员驾驶汽车1时的该驾驶员的视线的信息，计算在经过规定的时间(例如，一定的时间)的期间内该驾驶员观察(视线朝向)规定的镜子的次数或者时间，根据该计算结果(次数或者时间)，判断该驾驶员的属性。作为该规定的镜子，可以采用例如后视镜、防眩目后视镜、或者侧视镜(左侧侧视镜13、右侧侧视镜14)。
属性判断部217可以例如基于驾驶员驾驶汽车1时的该驾驶员的视线信息，计算在经过规定的时间(例如，一定的时间)的期间内的该驾驶员观察(视线朝向)速度计的次数或者时间，根据该计算结果(次数或者时间)，判断该驾驶员的属性。
属性判断部217可以例如基于驾驶员驾驶汽车1时的该驾驶员的视线信息，根据该驾驶员的视线持续位于规定范围的时间(视线停留时间)，判断该驾驶员的属性。其中，作为该规定范围，可以是例如事先规定的范围，或者是基于驾驶员的视线信息设定的范围。作为基于驾驶员的视线信息设定的范围，可以是例如以对视线停留时间开始计时时的驾驶员的视线位置为基准设定的范围。
属性判断部217可以例如基于驾驶员驾驶汽车1时的该驾驶员的视线信息，根据该驾驶员的视线在同一位置持续存在规定的时间以上时的该位置(视线停留位置)，判断该驾驶员的属性。其中，作为判断视线位置是否为同一位置的方法，例如视线位置的变化(偏移)限制在规定的范围时可以视为同一位置，视线位置可以不完全相同。
属性判断部217可以例如基于驾驶员驾驶汽车1时的该驾驶员的视线信息，计算在经过规定的时间(例如，一定的时间)的期间内该驾驶员观察(视线朝向)车外的规定物体的次数或者时间，根据该计算结果(次数或者时间)，判断该驾驶员的属性。作为该规定的物体，还可以采用例如信号器或者白线等标记。
其中，属性判断部217可以例如基于由拍摄信息取得部312取得的信息和由物体信息取得部316取得的信息的一个或者两个，将规定的物体指定为信号器或者白线等。
作为一例，属性判断部217还可以基于驾驶员操作中的本车辆(汽车1)和其它汽车之间的距离(车间距离)信息，判断该驾驶员的属性。
其中，属性判断部217可以例如基于由拍摄信息取得部312取得的信息和由物体信息取得部316取得的信息中的一个或者两个，指定存在其它汽车以及指定本车辆(汽车1)与该其它汽车之间的距离(车间距离)。
作为一例，属性判断部217可以基于转向盘转角的微分值(角速度)信息，判断驾驶员的属性。其中，可以将转向盘的转角的微分值(角速度)视为例如转向盘的抖动(所谓的方向盘的抖动)。
其中，转向盘的转角的微分值(角速度)信息例如可以基于由驾驶行驶信息取得部311取得的信息得到。
作为一例，属性判断部217可以基于汽车1右转时发动时机信息，判断驾驶员的属性。
其中，汽车1右转时发动时机信息例如可以基于由驾驶行驶信息取得部311取得的信息得到。
作为一例，属性判断部217可以基于汽车1的减速程度信息，判断驾驶员的属性。
其中，汽车1的减速程度信息例如可以基于由驾驶行驶信息取得部311取得的信息得到。
作为一例，属性判断部217可以基于汽车1行驶中的场所的信息，判断驾驶员的属性。作为汽车1行驶中的场所的信息，可以采用例如汽车1在道路表面行驶时的信息，作为具体例子，可以采用在行车道宽度中的左侧、中间或者右侧等信息。
其中，汽车1行驶中的场所的信息例如可以基于由拍摄信息取得部312取得的信息和由物体信息取得部316取得的信息中的一个或者两个得到。作为具体例子，道路中的白线(该白线的位置等)可以基于由拍摄信息取得部312取得的信息来指定。
作为一例，属性判断部217可以基于过去的信息，判断驾驶员的属性。作为过去的信息，例如可以采用由过去信息取得部317取得的信息。
作为一例，属性判断部217可以基于过去的信息以及当前的信息，判断驾驶员的属性。这种情况下，例如，针对同一驾驶员，作为过去的信息，采用上次之前该驾驶员操作汽车1时取得的信息，作为当前的信息，采用这次该驾驶员操作汽车1时取得的信息。
其中，例如可以将从驾驶员搭乘汽车1后开始驾驶起到结束驾驶后从该汽车1下车为止作为一次的汽车1的操作(一次量的驾驶)，或者可以将从汽车1的引擎被导通起到被切断为止作为一次的汽车1的操作(一次量的驾驶)，或者还可以采用其它方式。
示出属性以及判断的具体例子。
在这里，考虑第一属性、第二属性以及第三属性。第一属性是被称为“初学者”的属性。第二属性是被称为“老年人”的属性。第三属性是被称为“一般驾驶员”的属性。
在例如驾驶员的视线朝向位置(注视位置)或者包括该位置的范围(注视范围)存在于汽车1的前方靠近侧或者路崖(或者路崖附近)的次数或者时间(还可以是规定时间内的次数或者时间。)大于规定阈值时，属性判断部217可以判断为该驾驶员的属性是第一属性。
一般情况下，驾驶员是初学者时，该驾驶员观察前方的视野范围(视线目的地的范围)往往较窄。
例如驾驶员看规定的镜子的次数或者时间(还可以是规定时间内的次数或者时间。)小于规定阈值时，属性判断部217可以判断为该驾驶员的属性是第一属性。一般情况下，驾驶员是初学者时，该驾驶员看后视镜、防眩目后视镜或者侧视镜的频度往往较少。
例如驾驶员看位于汽车1内部的速度计(车速表)的次数或者时间(还可以是规定时间内的次数或者时间。)大于规定阈值时，属性判断部217可以判断为该驾驶员的属性是第一属性。一般情况下，驾驶员是初学者时，该驾驶员看速度计的频度往往较大。
例如本车辆(汽车1)与其它车辆(例如，在先的其它车辆)的车间距离大于规定阈值时，属性判断部217可以判断为该驾驶员的属性是第一属性。一般情况下，驾驶员是初学者时，车间距离往往较大。
例如转向盘的抖动大于规定阈值时，属性判断部217可以判断为该驾驶员的属性是第一属性。一般情况下，驾驶员是初学者时，转向盘的抖动往往较大。
例如只有在本车辆(汽车1)与迎面的车辆(迎面车辆)的距离大于规定阈值时发动本车辆(汽车1)时，属性判断部217可以判断为该驾驶员的属性是第一属性。一般情况下，驾驶员是初学者时，往往只有在本车辆(汽车1)与迎面车辆的距离较大时发动本车辆(汽车1)。
例如汽车1在接近规定的转弯(例如，曲率小于规定阈值的转弯)处减速时，属性判断部217可以判断为驾驶员的属性是第一属性。一般情况下，驾驶员是初学者时，即使在曲率较小的转弯，在接近该转弯处，往往降低汽车1速度。
例如在汽车1不在窄的路面(例如，宽度小于规定阈值的道路)行驶的期间持续达到规定的期间以上时，属性判断部217可以判断为驾驶员的属性是第一属性。一般情况下，驾驶员是初学者时，往往汽车1不在窄的路面行驶。
例如汽车1在三车道的道路中行驶在中间车道时，属性判断部217可以判断为驾驶员的属性是第一属性。一般情况下，驾驶员是初学者时，汽车1往往在中间车道行驶。
其中，在例如满足用于判断为驾驶员的属性为第一属性的多个条件中的至少一个时，属性判断部217可以判断为驾驶员的属性是第一属性，或者在满足用于判断为驾驶员的属性是第一属性的多个条件中的规定数量以上时，判断为驾驶员的属性是第一属性。作为该规定数量，采用两个以上的值。
例如在驾驶员的视线朝向位置(注视位置)或者包括该位置的范围(注视范围)存在于相对于汽车1的规定阈值以上的远方的次数或者时间(还可以是规定时间内的次数或者时间。)大于规定阈值时，属性判断部217可以判断为该驾驶员的属性是第二属性。一般情况下，驾驶员是老年人时，该驾驶员往往看远方。
例如在规定的时间内驾驶员的视线朝向位置(注视位置)的范围达到规定范围以上时，属性判断部217可以判断为该驾驶员的属性是第二属性。一般情况下，驾驶员是老年人时，该驾驶员往往看广范围。
例如在驾驶员的视线离开规定的对象物的时间达到规定阈值以上时，属性判断部217可以判断为该驾驶员的属性是第二属性。一般情况下，驾驶员是老年人时，该驾驶员的视线离开对象物的时间往往较长，换言之，该对象物的总探索时间往往较长。其中，作为该规定的对象物，可以是例如行人、本车辆(汽车1)之外的车辆、信号器、人行横道、其它障碍物等中的一个以上。
例如在驾驶员的视线持续存在于规定的对象物的位置(或者，包括该位置的规定的范围)的时间小于规定的阈值时，属性判断部217可以判断为该驾驶员的属性是第二属性。一般情况下，驾驶员是老年人时，持续注视对象物的时间往往较短。其中，作为该规定的对象物，可以是例如行人、本车辆(汽车1)之外的车辆、信号器、人行横道、其它障碍物等中的一个以上。
例如在驾驶员观察规定的场所的次数或者时间(还可以是规定时间内的次数或者时间。)大于规定的阈值时，属性判断部217可以判断为该驾驶员的属性是第二属性。一般情况下，驾驶员是老年人时，往往是多看几次同一场所。
例如基于驾驶员的视线信息(与眼球运动有关的信息)，扫视时间(急速性眼球运动的时间)小于规定的阈值时，属性判断部217可以判断为该驾驶员的属性是第二属性。一般情况下，驾驶员是老年人时，扫视时间往往较短。
例如在汽车1在靠近中间行车道的场所行驶的次数或者时间(还可以是规定时间内的次数或者时间。)大于规定的阈值时，属性判断部217可以判断为该驾驶员的属性是第二属性。一般情况下，驾驶员是老年人时，汽车1靠近中间行车道的比例往往较高。
其中，在例如满足用于判断为驾驶员的属性为第二属性的多个条件中的至少一个时，属性判断部217可以判断为驾驶员的属性是第二属性，或者在满足用于判断为驾驶员的属性是第二属性的多个条件中的规定数量以上时，可以判断为驾驶员的属性是第二属性。作为该规定数量，采用两个以上的值。
例如在驾驶员的视线朝向位置(注视位置)或者包括该位置的范围(注视范围)存在于相对于汽车1的规定的阈值以上的远方的次数或者时间(还可以是规定时间内的次数或者时间。)大于规定阈值时，属性判断部217可以判断为可以判断为该驾驶员的属性是第三属性。一般情况下，驾驶员是一般驾驶员时，该驾驶员往往看远方。
需要说明的是，本条件例如在第二属性和第三属性中相同。
例如在规定时间内驾驶员的视线朝向位置(注视位置)的范围变为规定范围以上时，属性判断部217可以判断为该驾驶员的属性是第三属性。一般情况下，驾驶员是一般驾驶员时，该驾驶员往往观察较广范围。
需要说明的是，本条件例如在第二属性和第三属性中相同。
例如在驾驶员观察道路白线的次数或者时间(还可以是规定时间内的次数或者时间。)小于规定阈值时，属性判断部217可以判断为该驾驶员的属性是第二属性。一般情况下，驾驶员是一般驾驶员时，几乎不看白线。
例如在驾驶员看规定的镜子的次数或者时间(还可以是规定时间内的次数或者时间。)大于规定阈值时，属性判断部217可以判断为该驾驶员的属性是第三属性。一般情况下，驾驶员是一般驾驶员时，该驾驶员看后视镜、防眩目后视镜或者侧视镜的频度往往较多。
例如在基于规定时间内的驾驶员的视线朝向位置(注视位置)的集合的范围变为大于规定阈值的范围，且该视线朝向位置的分布具有规定程度以上的均匀性时，属性判断部217可以判断为该驾驶员的属性是第三属性。一般情况下，驾驶员是一般驾驶员时，注视的范围变广，注视的位置均匀分布。
其中，驾驶员的视线朝向位置的分布均匀性可以采用例如驾驶员的视线朝向位置的分布的分散的倒数等。
其中，在例如满足用于判断为驾驶员的属性为第三属性的多个条件中的至少一个时，属性判断部217可以判断为驾驶员的属性是第三属性，或者在满足用于判断为驾驶员的属性是第三属性的多个条件中的规定数量以上时，可以判断为驾驶员的属性是第三属性。作为该规定数量，采用两个以上的值
作为一例，属性判断部217可以单独判断驾驶员的属性是第一属性、驾驶员的属性是第二属性或者驾驶员的属性是第三属性。
例如，属性判断部217将用于判断的规定的信息(可以是一个信息，或者还可以是多个信息的组合。)分为三个组(第一组、第二组、第三组)，在该信息被分为第一组时，判断驾驶员属于第一属性，在该信息被分为第二组时，判断驾驶员属于第二属性，在该信息被分为第三组时，判断驾驶员属于第三属性。作为具体例子，判断中使用车间距离时，可以采用如下构成：将包括在平均范围内的车间距离设为第三组，将大于该平均范围的车间距离设为第一组，将小于该平均范围的车间距离设为第二组。
作为其它例子，属性判断部217在判断n(n是2以上的值)个属性时，判断成为判断对象的驾驶员是否属于(n-1)个属性中的一个，在不属于任何一个时，可以判断为该驾驶员属于剩余的一个属性。作为具体例子，属性判断部217在判断三个属性(第一属性、第二属性、第三属性)时，判断成为判断对象的驾驶员是否属于两个属性(例如，第一属性和第二属性)中的一个，在不属于任何一个时，可以判断为该驾驶员属于第三属性。
其中，作为n个属性中的(n-1)个属性，可以采用任意的属性。
其中，在上述中，示出了初学者、老年人、一般驾驶员的属性例子，但是，作为属性种类，可以采用其它的任意。
例如，可以采用“是采取符合规定的行动模式的行动的驾驶员”的属性。作为该规定的行动模式，可以是任意的行动模式，作为一例，可以想到在汽车1处于自动巡航模式时，驾驶员的脚没有放在制动器上(例如，脚交接在一起)的行动模式。
需要说明的是，汽车1处于自动巡航模式的信息例如可以由驾驶行驶信息取得部311取得。并且，驾驶员的脚没有放在制动器上的信息例如可以由驾驶员行动信息取得部314取得。
并且，属性判断部217在判断驾驶员的属性时，可以使用通过学习部216学习的结果的信息，或者可以不使用该信息。
例如，属性判断部217可以基于通过学习部216学习的结果的信息，判断驾驶员的属性。
并且，例如还可以是学习部216进行作为学习的结果输出驾驶员的属性的判断结果的学习，属性判断部217采用该学习的结果作为属性的判断结果。
这种情况下，属性判断部217使用学习部216的功能，例如对于与驾驶员的操作等有关的信息，基于过去的信息和当前的信息，判断该驾驶员的属性。换言之，在本实施方式中，对于同一驾驶员，存储该驾驶员过去驾驶汽车1时学习的信息(例如，学习结果的信息)，在下次机会该驾驶员驾驶汽车1时，使用所存储的过去的信息，并且取得当前的信息，将这些信息(过去的信息和当前的信息)合并，可以进行延续学习。
学习部216的功能是例如针对同一驾驶员，继续更新(学习)规定的参数的值，从而优化该参数的值。由此，对于同一驾驶员，根据该驾驶员的驾驶操作的技能的提高(或者，下降)等，可以改变所判断的属性。
在利用AI的学习中，例如通过机械学习的方法，反复分析大量的信息，从中发现模式，或者通过进行深度学习(Deep Learning)，独自提取与驾驶员的属性有关的特征量，进行驾驶员的识别或者分类，由此可以判断驾驶员的属性。作为该信息，可采用任意的信息，在本实施方式中，可以采用由信息取得部214取得的信息中的一个以上。
控制条件决定部218基于由属性判断部217判断的属性，决定用于控制前照灯部121(左侧前照灯11、右侧前照灯12)的条件(控制条件)。
控制条件决定部218例如可以从事先准备的多个不同的控制条件中选择适合属性的控制条件(例如，一个控制条件)，从而决定使用该控制条件，或者可以通过新生成适合属性的控制条件，从而决定使用该控制条件。
其中，作为控制条件，可以是例如与近光灯、远光灯、ADB的配光、光量、标记光、路面绘制(使光绘制到路面上)、高照度带可变等中的一个以上有关的条件。
配光控制部219基于由控制条件决定部218决定的控制条件，控制前照灯部121(左侧前照灯11、右侧前照灯12)的光照射，从而控制前照灯部121(左侧前照灯11、右侧前照灯12)的配光。
其中，配光控制部219例如控制前照灯部121(左侧前照灯11、右侧前照灯12)点亮时的配光，或者前照灯部121(左侧前照灯11、右侧前照灯12)闪烁时的配光。
[汽车的驾驶座附近的构成]
图3是根据本发明一实施方式的汽车1的驾驶座附近的简要构成示意图。
图3示出了左侧侧视镜13、右侧侧视镜14、前窗15、方向盘411、后视镜412、摄像头421以及视线传感器431。
并且，在图3，作为假设前窗15区域被划分为10个的区域(格子)，示出了分割区域D1～D10。在本实施方式中，实际上前窗15没有被分割，作为控制单位，分割为分割区域D1～D10。
摄像头421是例如包括在图1示出的前方车外检测部21的功能部的一例。在图3的例子，摄像头421设置在汽车1车内的驾驶座附近，例如内置在方向盘411的固定部分附近中速度计的前方周边。
摄像头421拍摄汽车1车外的前方呈现的景色(前景)的图像信息。
视线传感器431是例如包括在图1示出的车内检测部23的功能部的一例。在图3的例子，视线传感器431设置在汽车1车内的驾驶座附近，例如设置在方向盘411的固定部分的附近中速度计的前方周边。
视线传感器431检测与坐在汽车1车内的驾驶座的驾驶员的视线有关的信息。
其中，视线传感器431可以由例如输出红外线的LED(Light Emitting Diode：发光二极管)和可以检测红外线的摄像头构成。视线传感器431通过来自LED的红外线照射驾驶员的脸部，通过摄像头拍摄红外线，从而计测(检测)驾驶员的视线。
作为一例，在控制装置31(属性判断部217等)，通过将由摄像头421拍摄的图像(前景图像)和由视线传感器431检测到的视线重叠(覆盖)，从而可以指定驾驶员看的场所。
作为其它例子，在控制装置31(属性判断部217等)，通过指定在前窗15假定设置的多个分割区域D1～D10中由视线传感器431检测到的视线朝向的一个分割区域，从而可以指定驾驶员看的场所(在该例子中，分割区域)。其中，还可以例如事先在控制装置31(例如，存储部213)设定各种视线的朝向和与每一个视线的朝向对应的分割区域的对应关系。由此，可以简单地掌握驾驶员的视线及其方向性。
需要说明的是，作为将前窗15分割为多个的数量，可以采用任意的数量。
[属性和控制条件的对应]
图4是根据本发明一实施方式的属性与控制条件的对应表格1011的一例示意图。
在本实施方式中，对应表格1011例如事先存储在控制装置31的存储部213。
在对应表格1011中，一种以上的属性每一个与一个控制条件相对应地存储。
在图4的例子，在对应表格1011中，“类型A”的属性(例如，第一属性)与条件a(例如，第一控制条件)相对应。并且，“类型B”的属性(例如，第二属性)与条件b(例如，第二控制条件)相对应，并且，“类型C”的属性(例如，第三属性)与条件c(例如，第三控制条件)相对应，之后也相同。
其中，对于判断为每一个属性时使用的条件的内容，例如也是事先存储在控制装置31的存储部213。
并且，对于每一个控制条件的内容，例如也是事先存储在控制装置31的存储部213。
在本实施方式中，控制条件决定部218可以基于对应表格1011的内容，决定使用与属性判断部217判断的属性对应的控制条件。
其中，作为属性与控制条件的对应，可以采用任意的对应。
作为具体的一例，对于“初学者”属性，可以对应有将来自前照灯部121(左侧前照灯11、右侧前照灯12)的光照射到(比一般驾驶员)远方的控制条件。由此，例如可以实现使初学者的驾驶员的视线朝向远方，能够向初学者提供如熟练者那样的看远方的视野，能够有助于夜间的安全性的提高等。
作为具体的其它例子，对于“老年人”属性，可以对应有通过来自前照灯部121(左侧前照灯11、右侧前照灯12)的光，标记需要看的对象物的控制条件。由此，例如对于老年人的驾驶员，能够确切地督促确认需要看的对象物。需要说明的是，标记需要看的对象物的处理可通过向对象物照射用于强调该对象物的光来实现。
作为具体的其它例子，对于“一般驾驶员”属性，可以对应有将来自前照灯部121(左侧前照灯11、右侧前照灯12)的光针对多人平均分配的控制条件。
并且，作为具体的其它例子，对于“驾驶员的脚没有放在制动器上”的属性，可以对应有将来自前照灯部121(左侧前照灯11、右侧前照灯12)的光，按照引起驾驶员注意的方式分配的控制条件。作为这样的配光的一例，在使用T字的配光时，可以采用空白部分(沿汽车1的前进方向的纵向线段)比(比规定的基准)长的配光。换言之，在这种情况下，可以预计到驾驶员踩下制动器为止所需时间(比驾驶员的脚放在制动器上时)更长，所以从这一点上可以引起驾驶员的注意。
[控制装置中进行的处理顺序的一例]
图5是示出根据本发明一实施方式的控制装置31中进行的处理顺序的一例的流程图。
在本例子中，假设某一个人作为驾驶员搭乘了汽车1的驾驶座。
并且，在本例子中，特定的驾驶员是指控制装置31中已经掌握的驾驶员。特定的驾驶员是例如过去驾驶过汽车1的人或者过去没有驾驶过汽车1，但是控制装置31(例如，存储部213)中存储有与该人有关的信息的人。
(步骤S1)
驾驶员识别部215识别搭乘在驾驶座的人(这次的驾驶员)是否为特定的驾驶员。
其结果，驾驶员识别部215在识别为该人是特定的驾驶员时(步骤S1：YES)，进入步骤S2的处理。
另一方面，其结果，驾驶员识别部215在识别为该人不是特定的驾驶员时(步骤S1：NO)，进入步骤S9的处理。
(步骤S2)
属性判断部217对于识别的特定的驾驶员，读入过去的属性(例如，上一次分配的属性)。之后，进入步骤S3的处理。
其中，在进行学习部216的学习时，属性判断部217可以将读入的属性通知学习部216。学习部216可以将得到通知的属性用于学习。
需要说明的是，对于识别的特定的驾驶员，不使用过去的属性时，可以省略步骤S2的处理。
(步骤S3)
属性判断部217作为与驾驶员的驾驶有关的信息(在本例子中，称为“驾驶信息”。)，取得当前的驾驶信息。之后，进入步骤S4的处理。
其中，作为驾驶信息，可以采用例如由信息取得部214取得的任意的一个以上的信息。
(步骤S4)
属性判断部217基于过去的驾驶信息和当前的驾驶信息，判断驾驶员的属性。之后，进入步骤S5的处理。
其中，属性判断部217对于识别的驾驶员(特定的驾驶员)，例如从存储部213取得过去的驾驶信息。
(步骤S5)
控制条件决定部218基于由属性判断部217判断的驾驶员的属性，决定配光的控制条件。之后，进入步骤S6的处理。
(步骤S6)
配光控制部219基于由控制条件决定部218决定的配光的控制条件，控制前照灯部121(左侧前照灯11、右侧前照灯12)的配光。之后，进入步骤S7的处理。
(步骤S7)
在控制装置31(例如，驾驶员识别部215等)，判断是否继续当前的驾驶员对汽车1的驾驶。
其结果，在控制装置31(例如，驾驶员识别部215等)，在判断为继续当前的驾驶员对汽车1的驾驶时(步骤S7：YES)，进入步骤S8的处理。
另一方面，在控制装置31(例如，驾驶员识别部215等)，在判断为不再继续当前的驾驶员对汽车1的驾驶时(步骤S7：NO)，结束本流程的处理。
其中，在本例子中，在控制装置31中，在满足规定的条件时判断为不再继续驾驶(换言之，结束了驾驶)，在其它情况下判断为继续驾驶。作为该规定的条件，可以采用任意的条件，例如汽车1的发动机被关闭的条件或者驾驶员从汽车1的驾驶座下车的条件等。
(步骤S8)
属性判断部217取得当前的驾驶信息。之后，进入步骤S1的处理。
需要说明的是，在本例子中，示出了在步骤S8的处理后返回步骤S1的处理的构成，作为其它构成例，还可以是在通过了步骤S2～步骤S6的处理时，在步骤S8的处理后返回其它处理(例如，步骤S4的处理)的构成。
(步骤S9)
属性判断部217作为与驾驶员(在这里是不是特定的驾驶员的例如未知的驾驶员)的驾驶有关的信息(驾驶信息)，取得当前的驾驶信息。之后，进入步骤S10的处理。
(步骤S10)
属性判断部217基于当前的驾驶信息，判断驾驶员的属性。之后，进入步骤S11的处理。
(步骤S11)
控制条件决定部218基于由属性判断部217判断的驾驶员的属性，决定配光的控制条件。之后，进入步骤S12的处理。
(步骤S12)
配光控制部219基于由控制条件决定部218决定的配光的控制条件，控制前照灯部121(左侧前照灯11、右侧前照灯12)的配光。之后，进入步骤S7的处理。
需要说明的是，在本例子中，在通过了步骤S9～步骤S12的处理时，在下一次的步骤S1的处理中，判断为驾驶员是特定的驾驶员。换言之，当不是特定的驾驶员的人驾驶汽车1时，开始是通过步骤S9～步骤S12的处理，但是，从下一次开始通过步骤S2～步骤S6。
在本例子中，在控制装置31(例如，驾驶员识别部215等)，在不是特定的驾驶员的人驾驶汽车1时，在步骤S9～步骤S12的处理中，将该人作为特定的驾驶员存储(登记)在例如存储部213。在这种情况下，该人被例如驾驶信息的一部分或者全部、或者由该人输入的驾驶员ID、或者该人的脸部信息等生物体信息等中的一个以上指定。
[实施方式的总结]
如上所述，在根据本实施方式的汽车1的前照灯控制系统101中，在控制装置31，基于驾驶员的至少一部分的活动(例如，驾驶员的视线的活动、驾驶员的脸部的活动或者驾驶员的其它行动等)来判断该驾驶员的属性，从而能够高精度地判断该驾驶员的属性。
并且，在控制装置31，在判断驾驶员的属性时，还考虑与汽车1的外侧(车外)有关的信息或者与该驾驶员有关的过去的信息等，从而能够高精度地判断该驾驶员的属性。
并且，在控制装置31，控制来自前照灯部121(左侧前照灯11、右侧前照灯12)的光的照射使其变为符合驾驶员的属性的配光，从而可以实现根据该驾驶员的个性(属性)支持的配光。
其中，在控制装置31，在判断驾驶员的属性时，如果考虑交通状况(交通场景)，则能够根据交通状况高精度地判断该驾驶员的属性，能够根据交通状况控制配光。
并且，在控制装置31，对于同一驾驶员，更新分配给该驾驶员的属性，变更针对该驾驶员进行控制的配光，从而例如与驾驶员的属性以及配光被固定的情况相比，可以实现更加符合实情的属性的判断以及配光的控制。
＜构成例＞
一构成例是车辆的前照灯的控制装置(在本实施方式中，控制装置31)，其具备：取得车辆(在本实施方式中，汽车1)的驾驶员的至少一部分的活动信息的活动信息取得部(在本实施方式中，例如，视线信息取得部313、驾驶员行动信息取得部314、脸朝向角度速度信息取得部315)、基于由活动信息取得部取得的信息判断驾驶员的属性的属性判断部(在本实施方式中，属性判断部217)、以及基于由属性判断部判断的属性控制车辆的前照灯(在本实施方式中，左侧前照灯11、右侧前照灯12)的配光的配光控制部(在本实施方式中，配光控制部219)。
作为一构成例，在车辆的前照灯的控制装置中，具备取得与车辆的外侧有关的信息的车外信息取得部(在本实施方式中，例如，拍摄信息取得部312、物体信息取得部316)，属性判断部在判断属性时，基于由车外信息取得部取得的信息判断驾驶员的属性。
作为一构成例，在车辆的前照灯的控制装置中，具备识别驾驶员的驾驶员识别部(在本实施方式中，驾驶员识别部215)，属性判断部在判断属性时，基于与由驾驶员识别部识别的驾驶员有关的过去的信息判断驾驶员的属性。
可以将用于实现根据以上示出的实施方式的装置(例如，控制装置31等)的功能的程序记录在计算机可读记录介质，使计算机系统读入并执行记录在该记录介质中的程序，进行处理。
需要说明的是，这里的“计算机系统”可以包括操作系统(OS：Operating System)或者周边设备等硬件。
并且，“计算机可读取的记录介质”是指软盘、磁光盘、ROM(Read-Only Memory：只读存储器)、闪存等可以写入的非易失性存储器、DVD(Digital Versatile Disc：数字通用光盘)等便携式媒体、内置在计算机系统的硬盘等存储装置。
而且，“计算机可读取的记录介质”是指将程序保持一定时间的设备，例如经由因特网等网络或者电话线等通信线路传输有程序时的服务器或变成客户端的计算机系统内部的易失性存储器(例如DRAM(Dynamic random-access memory：动态随机存取内存))。
并且，上述的程序还可以从将该程序存储在存储装置等的计算机系统经由传输介质或者通过传输介质中的传输波传输到其它计算机系统。其中，传输程序的“传输介质”是指具有传输信息的功能的介质，例如因特网等网络(通信网)或者电话线等通信线路(通信线)。
并且，上述的程序还可以是用于实现上述的功能的一部分的程序。而且，上述的程序还可以是所谓的差分文件(差分程序)，通过与将上述的功能记录在计算机系统中的程序的组合来实现。
以上，参照附图详细说明了本发明的实施方式，但是具体的构成并不限定于该实施方式，还包括在不脱离本发明宗旨的范围内的设计变更等。

Claims (7)

1.一种车辆的前照灯的控制装置，其具备：
活动信息取得部，其取得车辆的驾驶员的至少一部分的活动的信息；
属性判断部，其基于由所述活动信息取得部取得的信息，判断所述驾驶员的属性；以及
配光控制部，其基于由所述属性判断部判断的属性，控制所述车辆的前照灯的配光。
2.根据权利要求1所述的车辆的前照灯的控制装置，其中，
该控制装置还具备车外信息取得部，该车外信息取得部取得与所述车辆的外侧有关的信息，
所述属性判断部在判断所述属性时，至少利用由所述活动信息取得部取得的信息和由所述车外信息取得部取得的信息中的任意信息，判断所述驾驶员的所述属性。
3.根据权利要求1所述的车辆的前照灯的控制装置，其中，
该控制装置还具备驾驶员识别部，该驾驶员识别部识别所述驾驶员，
所述属性判断部在判断所述属性时，至少利用由所述活动信息取得部取得的信息和与由所述驾驶员识别部识别到的所述驾驶员有关的过去的信息中的任意信息，判断所述驾驶员的所述属性。
4.根据权利要求2所述的车辆的前照灯的控制装置，其中，
该控制装置还具备驾驶员识别部，该驾驶员识别部识别所述驾驶员，
所述属性判断部在判断所述属性时，至少利用由所述活动信息取得部取得的信息、由所述车外信息取得部取得的信息和与由所述驾驶员识别部识别到的所述驾驶员有关的过去的信息中的任意信息，判断所述驾驶员的所述属性。
5.根据权利要求1至4中的任意一项所述的车辆的前照灯的控制装置，其中，
所述活动信息取得部具有视线信息取得部、驾驶员行动信息取得部和脸朝向角度速度信息取得部中的任意一个取得部，其中，该视线信息取得部取得驾驶员的视线信息，该驾驶员行动信息取得部取得与驾驶员的行动有关的信息，该脸朝向角度速度信息取得部取得与驾驶员的脸部的朝向相当的信息。
6.根据权利要求2或4所述的车辆的前照灯的控制装置，其中，
所述车外信息取得部具有拍摄信息取得部和物体信息取得部中的任意一个取得部，其中，该拍摄信息取得部取得拍摄到的图像的信息，该物体信息取得部取得与存在于车辆的车外的物体有关的信息。
7.一种车辆的前照灯系统，该前照灯系统具有：
前照灯，其能够改变配光；以及
权利要求1至6中的任意一项所述的车辆的前照灯的控制装置，该控制装置控制所述前照灯。
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