JP2004234418A - 運転状態判定処理方法、運転状態判定装置および運転状態判定処理プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】車両の特定の運転状態を判定する。
【解決手段】車速センサ１１で運行車両２の車速を検出し、道路種別判定手段１２は、車速から運行車両２が走行中の道路種別を判定して、該当道路であれば車速と取得時間を車載記憶装置１３に記憶する。走行状態判定手段１４は、記憶された車速から所定区間の平均速度Ｖａ および加速度Ｖｂ を算出し取得時間と共に保持し、加速度Ｖｂ の符号が直前時点の符号から反転する点を抽出し、前記抽出点の符号が正→負→正となる抽出点からなる区間について、該区間の時間長が所定の時間範囲内であり、かつ抽出区間中の最大速度と最小速度との差が所定の減速範囲内であれば、該区間を意識低下状態を示す単一波形区間と判定して、判定結果１７を出力する。
【選択図】 図１
【解決手段】車速センサ１１で運行車両２の車速を検出し、道路種別判定手段１２は、車速から運行車両２が走行中の道路種別を判定して、該当道路であれば車速と取得時間を車載記憶装置１３に記憶する。走行状態判定手段１４は、記憶された車速から所定区間の平均速度Ｖａ および加速度Ｖｂ を算出し取得時間と共に保持し、加速度Ｖｂ の符号が直前時点の符号から反転する点を抽出し、前記抽出点の符号が正→負→正となる抽出点からなる区間について、該区間の時間長が所定の時間範囲内であり、かつ抽出区間中の最大速度と最小速度との差が所定の減速範囲内であれば、該区間を意識低下状態を示す単一波形区間と判定して、判定結果１７を出力する。
【選択図】 図１
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両の運転状態を判定する方法および装置に関する。さらに詳しくは、車両の走行情報のうち特に車両速度変化と変化時間の傾向とを利用して車両の運転状態を分析し、特定の運転状態を判定する方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、高速道路走行中の低刺激状態や居眠り運転状態等に代表される意識低下状態の検出は、車両のステアリングホイールの舵角センサや方位センサを用いて、車両方向の変化傾向について平常状態の傾向との差異を比較することにより行っていた。
【０００３】
例えば、居眠り運転状態では、意識状態の低下に伴い車両操縦機器類の操作が緩慢となり、かつ外部環境に対する注意力や意識力が低下するという特徴がある。この特徴を利用し、車両の操舵操縦について、意識低下状態では操作量の周波数スペクトルが低周波に遷移するという傾向が現れることから、平常状態を基準として比較した結果により、意識低下状態を検出していた。
【０００４】
また、車両運行状態を分析する従来手法の一つとして、車両の燃料消費量を計測したデータおよび速度データから燃料消費率を計算し、その値が基準値よりも高い場合には高燃費な運転が行われていると判断して記録し、運転者にその旨を通知する手法がある（特許文献１参照）。
【０００５】
【特許文献１】
特開平１０−６９５５５号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
車両の特定の運転状態を判定する従来手法では、車両の操舵状況を把握するためにステアリングホイールの舵角センサや方位センサ等が必要となってしまい、汎用的な車載型情報処理機器だけでは車両運転状態の解析が行えないという問題があった。
【０００７】
また、車両運転状態におけるマクロ的な時間要因が考慮されないため、道路形状や交通状況による減速等の微少な速度変化により長時間かけて大きな速度変化を行った場合や、交通状況により急激な減速等を行った場合等の通常の運転状態を意識低下状態と分別できずに誤認識してしまうなどの問題もあった。
【０００８】
本発明は、これらの問題を解決するために、一定の条件により車両が巡航中と決定される速度帯域と意識低下運転時に速度の変動傾向が継続し得る時間範囲とを設定し、設定した速度帯域および時間範囲と車速とをもとに、特定の運転状態を簡易かつ高精度で判定することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の解決課題と同様の課題を解決する手法として、すでに、運転状態を判定する手法を提案している（特願２００２−１２３４２９号）。この手法は、車速の任意時区間において移動平均による巡航速度帯域を定義し、しかる後に該当帯域に対して一定の傾向をもつ区間を抽出することにより特殊な運転状態を簡易かつ高精度で判定するものである。
【００１０】
しかし、既提案の処理手法による処理実行には、コンピュータなどの高度な情報処理機能を備えた機器が適している。例えば携帯型情報端末や車載端末のような小型の汎用情報処理機構のように処理能力や記憶容量に制限があるような機器においては、実行時の処理負荷が大きく解析処理の実行が難しい。車両走行中にリアルタイムで処理を実行しようとする場合には、無線通信手段等によって外部の情報処理装置に走行データをリアルタイムで送信し、外部処理する必要があった。このため、実際にリアルタイムで特定の運転状態を解析しようとすると、通信コスト、通信手段の用意等の点でコストがかさんでしまうという問題が生じることから、かかる処理におけるコスト低減が望まれている。
【００１１】
また、特定の運転状態のうち、特に意識低下状態の判定は、当該状態の発生時点で運転者の覚醒を促すことができる手法のほうが効果が高いことから、本来、意識低下状態の判定はリアルタイムに実現できることが望ましい。したがって、通信に拠らずに、車両上の廉価な処理機構において処理を直接実行できるような手法の実現が望まれている。
【００１２】
本発明は、前記の要求に鑑み、すでに提案した前記手法を発展させたものである。本発明は、意識低下状態では、所定の速度帯域および時間範囲における車両速度の変化傾向の特性を利用して、該当する状態を判定する。すなわち意識低下状態での運転時には運転者の加速器操作に特徴があり、この特徴が車両の車速に反映される特性を利用して当該状態を判定するものである。
【００１３】
具体的には、本発明は、一定の条件により決定される通常走行の速度帯域および意識低下運転時に速度の変動傾向が継続し得る時間範囲を設定し、設定した速度帯域および時間範囲と車速とをもとに、車速の移動平均値の変化傾向（加速度）に関する傾き（正負）が反転する点が出現する時間間隔および当該反転点の車速値の変化傾向を用いて意識低下状態という特定の運転状態の区間を判定することを特徴とする。
【００１４】
本発明は、車両の特定の運転状態を判定するため以下の処理を行う。
【００１５】
本発明は、車両の車速情報および前記車速の取得時間情報を取得し、前記車速情報をもとに任意区間の移動平均値を算出し、前記移動平均値と当該移動平均値の直前の移動平均値との移動平均差分値を算出し、前記移動平均値および前記移動平均差分値を前記取得時間情報に対応付けて判定用データとして保持する。そして、前記判定用データのうち、前記移動平均差分値の符号が当該移動平均差分値の直前の移動平均差分値の符号と異なるものを抽出点として蓄積しておき、前記抽出点の移動平均差分値の符号が、正から負へ転換した抽出点、負から正へ転換した抽出点、および正から負へ転換した抽出点の並びで構成される区間について、前記抽出区間の時間長が任意の時間範囲内であり、かつ前記区間における最大移動平均値と最小移動平均値との差である区間内平均速度差が任意の減速範囲内であり、かつ前記移動平均値差分値の符号が正から負へ転換した２つの前記抽出点の移動平均値の差分が任意の速度範囲内である場合に、前記区間を意識低下状態を示す単一波形区間と判定する。そして、前記判定結果または前記判定に用いた情報を出力する。
【００１６】
また、本発明は、上記の処理を行い、さらに、前記単一波形区間が、前記単一波形区間より時系列上前にある単一波形区間と任意の時間範囲内に発生している場合に、前記時系列上前にある単一波形区間の始端から前記単一波形区間の終端までの区間を意識低下状態が連続する状態を示す連続波形区間と判定する。
【００１７】
さらに、本発明は、上記の処理を行い、前記連続波形区間を構成する単一波形区間群において、時系列上後にある前記単一波形区間の時間長および区間内平均速度差の両方の値が、時系列上前にある前記単一波形区間の時間長および区間内速度差より大きい場合に、前記単一波形区間群のうち、時系列上最前にある前記単一波形区間の始端から時系列上最後にある前記単一波形区間の終端までの区間を意識低下状態が連続する高精度の状態を示す高精度連続波形区間と判定する。
【００１８】
本発明は、既提案手法（特願２００２−１２３４２９号）と同様に、対象車両の車速の変化傾向を測定して意識低下状態を判定するものであって、運転者の車両操作状態に関する情報を用いる従来の手法と異なるものである。
【００１９】
しかし、既提案手法が、設定した巡航速度帯域より車速が低下しているかどうかを速度差をもとに意識低下状態を判定するのに対し、本発明は、かかる数値比較処理を行わず、所定の通常走行速度帯域および時間範囲内で車速の加速と減速とが反転した時点の出現をもとに当該状態を判定する点が異なる。
【００２０】
これにより、本発明は、特殊な操舵操作センサを備えることなく汎用的な処理機構により特殊な運転状態を判定することが可能となる。
【００２１】
さらに、本発明は、車速およびその取得時間の情報のみを必要とすることから、デジタル式運行記録計等の汎用的な車載機において処理を実現することが可能であるとと共に、処理実行時に保持するデータ量および処理ステップ数が少ないという特徴をもつ。
【００２２】
したがって、車載型の汎用的な処理機構において、本発明の処理自体をリアルタイムに実行することが可能となり、意識低下状態を効果的に判定することが可能となる。運転者の実況に即したリアルタイムの運行指導を低コストに実現できる。
【００２３】
本発明の各手段または機能または要素をコンピュータにより実現するプログラムは、コンピュータが読み取り可能な、可搬媒体メモリ、半導体メモリ、ハードディスクなどの適当な記録媒体に格納することができ、これらの記録媒体に記録して提供され、または、通信インタフェースを介して種々の通信網を利用した送受信により提供されるものである。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明に好適な実施の形態について図面にもとづいて説明する。
【００２５】
図１に、本発明を実現する処理装置の構成例を示す。運転状態判定装置１は、運行車両２の運行状況を解析し、特定の運転状態として意識低下状態を判定する処理装置であって、解析対象である運行車両２に搭載される。
【００２６】
運転状態判定装置１は、車速センサ１１、道路種別判定手段１２、車載記憶装置１３、走行状態判定手段１４、判定条件設定手段１５、および可搬性記憶媒体１６を備える。
【００２７】
また、運転状態判定装置１は、運行車両２に備えられたモニタ、スピーカ等の出力装置（図示しない）に接続され、判定結果１７など任意の情報を音声または画像等により出力することができる。
【００２８】
車速センサ１１は、所定の時間ごとに運行車両２の運行速度（車速）を測定し、車速値Ｖｚ およびその測定時刻を含む車速データを取得し、車載記憶装置１３に記憶する手段である。
【００２９】
道路種別判定手段１２は、運行車両２の車速データから運行車両２が走行中の道路種別を判定する手段である。道路種別判定手段１２は、例えば、一般道路（市街道、国道）、高速道路（一般高速道、首都圏高速道）等の道路種別ごとに、通常の巡航中の平均車速等の統計的情報をもとに定めた道路種別規定用速度閾値Ｖｔｈを記憶して、道路種別規定用速度閾値Ｖｔｈをもとに走行中の道路種別を判定する。
【００３０】
なお、道路種別の判定基準は、道路種別規定用速度閾値Ｖｔｈではなく、道路種別を決定するスイッチ情報等の時間情報であってもよい。
【００３１】
車載記憶装置１３は、車速センサ１１の測定したデータ（車速データ）、道路種別判定手段１２の判定結果、および走行状態判定手段１４の判定結果を記憶する手段である。また、車載記憶装置１３は、所定の契機または間隔で、記憶している種々の情報を可搬性記憶媒体１６に格納する。
【００３２】
走行状態判定手段１４は、車載記憶装置１３を参照して運行車両２の走行状態を解析し、所定の判定条件をもとに運行車両２が特定の運転状態の一つである意識低下状態にあるか否かを判定する手段であって、移動平均算出部１４１および意識低下状態判定部１４２を備える。
【００３３】
移動平均算出部１４１は、車載記憶装置１３に記憶された運行車両２の車速値Ｖｚ から、車速の移動平均値（平均速度）Ｖａ および移動平均値Ｖａ の差分値（加速度）Ｖｂ を算出する手段である。
【００３４】
意識低下状態判定部１４２は、移動平均算出部１４１の算出結果をもとに、判定条件を参照して運行車両２の運行状態から意識低下状態を抽出する手段である。意識低下状態判定部１４２は、判定条件として、走行状態規定用閾値Ｖｌｍ、巡航状態規定用閾値Ｖａｔｈ 、異常規定用減速幅Ｖｔｈｌ 、意識低下規定用最大時間幅Ｔｔ 、意識低下規定用最小時間幅Ｔｂ 、波形連続規定用区間幅Ｔｄ 、および移動累積集計区間設定値ｎａｔｈ を規定しておく。
【００３５】
走行状態規定用閾値Ｖｌｍは、運行車両２が巡航中であるか否かを判定するための値である。巡航状態規定用閾値Ｖａｔｈ は、運行車両２の減速が通常の巡航範囲内であるか否かを判定するための値である。
【００３６】
異常規定用減速幅Ｖｔｈｌ は、巡航中の運行車両２の減速が通常の巡航中の減速範囲であるか否かを判定するための値である。意識低下規定用最大時間幅Ｔｔ および意識低下規定用最小時間幅Ｔｂ は、抽出された判定対象となる区間の時間範囲が意識低下状態であるか否かを判定するための最大範囲および最小範囲を規定する値である。
【００３７】
波形連続規定用区間幅Ｔｄ は、意識低下状態と判定した区間が連続するか否かを判定するための値である。移動累積集計区間設定値ｎａｔｈ は、移動平均値の累積集計を行う区間を設定するための値である。
【００３８】
判定条件設定手段１５は、走行状態判定手段１４で用いられる判定条件を設定する手段である。判定条件設定手段１５は、運転状態判定装置１に接続する入力装置（図示しない）もしくは通信装置（図示しない）、可搬性記憶媒体１６等を介して入力した情報を用いて判定条件を設定する。
【００３９】
可搬性記憶媒体１６は、車載記憶装置１３に記憶される種々の情報を記憶する読み取りまたは書き込み可能な媒体であって、例えばＩＣカードで実現する。
【００４０】
以下、運転状態判定装置１の処理動作について図２ないし図６を用いて説明する。ここで、運転状態判定装置１は、道路種別として一般道路および高速道路を規定するものとし、高速道路であるか否かの道路種別規定用速度閾値Ｖｔｈを規定して、運行車両２の車速値Ｖｚ が道路種別規定用速度閾値Ｖｔｈを超えた場合に道路種別＝高速道路と判定する。
【００４１】
図２に、本発明の処理概要を示す。
【００４２】
移動平均算出部１４１により、車速センサ１１で計測され車載記憶装置１３に記憶された運行車両２の車速データのうち車速値Ｖｚ から移動平均値Ｖａ 、差分値Ｖｂ 等の各種変数を算出する（ステップＳ２０）。
【００４３】
そして、意識低下状態判定部１４２により、判定条件を参照し、算出された変数（移動平均値Ｖａ 、差分値Ｖｂ ）をもとに意識低下状態であるか否かを判定する（ステップＳ２１〜Ｓ２４）。
【００４４】
すなわち、意識低下状態判定部１４２では、差分値Ｖｂ の符号の正負が転換する点（極点）を抽出し、当該点が３点になるまで蓄積する（ステップＳ２１）。その後、蓄積した３点について、意識低下状態の最小区間を規定する条件に該当するか否かを判定する（ステップＳ２２）。
【００４５】
さらに、３点が条件に該当する区間（該当区間）が、当該区間より時間的に前にある該当区間と所定時間範囲内で連続しているか否かを判定する（ステップＳ２３）。さらに、これらの連続する条件該当区間（連続区間）が、高精度で連続する意識低下状態を規定する条件に該当するか否かを判定する（ステップＳ２４）。
【００４６】
そして、当該３点が最小区間を規定する条件に該当しない場合には（ステップＳ２２）、当該３点で形成される区間は通常走行であると判定する（ステップＳ２５）。
【００４７】
一方、当該３点が前記条件に該当するが（ステップＳ２２）、それ以前にある該当区間とは連続しない場合には（ステップＳ２３）、現該当区間を単一波形区間（第１の区間）と判定し、判定結果を車載記憶装置１３に記録する（ステップＳ２６）。
【００４８】
さらに、現該当区間が、それ以前にある該当区間と連続するが（ステップＳ２３）、連続する該当区間が連続する意識低下状態の高精度の条件に該当しない場合には（ステップＳ２４）、現該当区間と連続するそれ以前の該当区間とで形成される区間を連続波形区間（第２の区間）と判定し、判定結果を車載記憶装置１３に記録する（ステップＳ２７）。
【００４９】
一方、現該当区間が、それ以前にある該当区間と連続し（ステップＳ２３）、かつ前記連続する該当区間群が連続する意識低下状態の高精度の条件に該当する場合には（ステップＳ２４）、前記条件を満たす該当区間群で形成される区間を高精度連続波形区間（第３の区間）と判定し、判定結果を車載記憶装置１３に記録する（ステップＳ２８）。
【００５０】
図３に、前記ステップＳ２０の移動平均算出処理について、より詳細な処理フローを示す。
【００５１】
道路種別判定手段１２は、車速センサ１１から逐次計測された車速値Ｖｚ （ｚ＝１，２，３…）および各車速値Ｖｚ の時間情報を取得し（ステップＳ３０）、道路種別規定用速度閾値Ｖｔｈを基準に当該車速値Ｖｚ の大小判定を行う（ステップＳ３１）。車速値Ｖｚ が道路種別規定用速度閾値Ｖｔｈを超えた場合に、ステップＳ３２以降の処理が行われる。
【００５２】
移動平均算出部１４１は、現時点において、取得している車速値Ｖｚ のデータ数ｎａ が所定の移動累積集計区間設定値ｎａｔｈ に達しているか否かを判定する（ステップＳ３２、Ｓ３４、Ｓ３８）。
【００５３】
まず、データ数ｎａ が移動累積集計区間設定値ｎａｔｈ −１より小さければ（ステップＳ３２）、取得した車速値Ｖｚ を累積する（ステップＳ３３）。
【００５４】
また、データ数ｎａ が移動累積集計区間設定値ｎａｔｈ −１と等しければ（ステップＳ３４）、取得した車速値Ｖｚ を累積し（ステップＳ３５）、その後に現時点までに累積された車速値Ｖｚ の移動平均値Ｖａ を算出し（ステップＳ３６）、続いて、当該車速値Ｖｚ の直前に算出された移動平均値Ｖａ−１ を用いて、差分値Ｖｂ （Ｖｂ ＝Ｖａ −Ｖａ−１ ）を算出する（ステップＳ３７）。
【００５５】
また、データ数ｎａ が移動累積集計区間設定値ｎａｔｈ と等しければ（ステップＳ３８）、現時点で累積しているデータのうち最前のものを破棄し（ステップＳ３９）、その後に、ステップＳ３５からステップＳ３７までの処理を行う。
【００５６】
運行車両２の走行が終了するまで（ステップＳ３１０）、車速センサ１１から車速値Ｖｚ が入力されるたびにステップＳ３０からステップＳ３９までの処理を繰り返し実行する。また、次に説明する意識低下状態判定処理においても、常に最新の移動平均値Ｖａ 、差分値Ｖｂ を用いて処理を行うものとする。
【００５７】
図４および図５に、前記ステップＳ２１〜Ｓ２８の意識低下状態判定処理について、より詳細な処理フローを示す。
【００５８】
意識低下状態判定部１４２では、移動平均算出部１４１から、移動平均値Ｖａ および差分値Ｖｂ を取得する（ステップＳ４０）。この際、取得した差分値Ｖｂ と直前の差分値Ｖｂ−１ とで符号の正負が反転しているかどうかを調べ（ステップＳ４１）、差分値Ｖｂ の符号が直前の差分値Ｖｂ−１ の符号と等しければ、取得した移動平均値Ｖａ および差分値Ｖｂ については以降の判定処理を行わず、ステップＳ４０の処理へ戻る。
【００５９】
一方、差分値Ｖｂ の符号が直前の差分値Ｖｂ−１ の符号と異なっていれば、取得した当該時点での差分値Ｖｂ およびその移動平均値Ｖａ ならびにその取得時間とを意識低下状態判定用データ（抽出点）としてさらに抽出する（ステップＳ４２）。
【００６０】
続いて、現状で抽出されている抽出点数を判定し（ステップＳ４３）、抽出点数＝３でなければ、以下の判定処理は行わず、ステップＳ４０の処理へ戻る。一方、抽出点数が３点であれば、３つの抽出点の移動平均値Ｖａ （ここで、時系列順にＶａ−２ 、Ｖａ−１ 、Ｖａ とする）に対して、意識低下状態を規定する判定条件を用いて判定を行う。
【００６１】
まず、３つの移動平均値Ｖａ−２ 、Ｖａ−１ 、Ｖａ が、条件「Ｖａ ＞Ｖａ−１ かつＶａ−２ ＞Ｖａ−１ 」を満たすか否かの判定処理（ステップＳ４４）、および差分Ｖａ −Ｖａ−２ が移動平均値変化における巡航状態を規定する巡航状態規定用閾値Ｖａｔｈ を満たすか否かの判定を行う（ステップＳ４５）。
【００６２】
そして、ステップＳ４４およびＳ４５の条件に該当する場合は、移動平均値Ｖａ ないしＶａ−２ の最高移動平均値（最高速度）から最低移動平均値（最低速度）の差分（速度差）Ｖｌ を算出し（ステップＳ４６）、さらに、差分Ｖｌ が速度変化（減速）の異常状態を規定する異常規定用減速幅Ｖｔｈｌ を上回るか否かの判定（ステップＳ４７）、および最低移動平均値（最低速度）が車両の通常走行を規定する走行状態規定用閾値Ｖｌｍを上回るか否かの判定を行う（ステップＳ４８）。
【００６３】
ステップＳ４７およびＳ４８の条件に該当する場合は、３つの抽出点で形成される区間（抽出区間）の時間情報から、当該３抽出点の時間範囲Ｔｑ を算出し（ステップＳ４９）、時間範囲Ｔｑ が意識低下状態の時間範囲を規定する意識低下規定用最大時間幅Ｔｔ および意識低下規定用最小時間幅Ｔｂ に対し、Ｔｔ ＞Ｔｑ ＞Ｔｂ を満たすか否かを判定する（ステップＳ４１０）。
【００６４】
前記のステップＳ４４からステップＳ４１０までの判定処理において、いずれかの条件に該当しなかった場合は、抽出している中で時系列上最も古い抽出点のデータ（Ｖａ−２ ）を破棄し（ステップＳ４１１）、以降の処理を行わず、ステップＳ４０の処理へ戻る。
【００６５】
一方、ステップＳ４４からステップＳ４１０までの判定処理において、全ての条件に該当した場合は、当該３抽出点の区間が意識低下状態を規定する単一波形区間（第１の区間）であると判定し、判定結果と検出時間とを関連付けて車載記憶装置１３へ記録し、音声、画像等の出力装置より出力する（ステップＳ４１２）。判定結果は、例えば、音声データとして出力されて運行車両２の運転者へ通知され、または、画像データとして出力されて運行車両２に備えられた表示装置へ表示される。
【００６６】
ステップＳ４１２の処理完了後に、抽出点のうち時系列的に最も古い抽出点（Ｖａ−２ ）を破棄し（ステップＳ４１３）、意識低下状態と判定された現抽出区間が、同一運行上第２番目以降の区間であるか否かの判定を行う（ステップＳ４１４）。現抽出区間が第１番目の区間であれば、以降の処理を行わずに、ステップＳ４０の処理へ戻る。
【００６７】
一方、現抽出区間が第２番目以降の区間であれば、現抽出区間より時系列上前にある抽出区間（第１の区間）の終端である抽出点（Ｖａ ）と現抽出区間の始端である抽出点（Ｖａ−２ ）との時間差Ｔｓ を算出し（ステップＳ４１５）、時間差Ｔｓ が、単一波形区間が連続している状態（連続波形区間）を規定する波形連続規定用区間幅Ｔｄ 内であるか否かの判定を行う（ステップＳ４１６）。そして、Ｔｓ ＜Ｔｄ であれば、時系列上前の抽出区間の始端（抽出点）から現抽出区間の終端（抽出点）までの区間を意識低下運転状態が連続する連続波形区間（第２の区間）と判定し、判定結果と検出時間とを関連付けて車載記憶装置１３へ記録し、音声や画像等の出力装置より出力する（ステップＳ４１７）。一方、Ｔｓ ＜Ｔｄ でなければ、第２の区間と判定せず、また以下の処理を行わずに、ステップＳ４０の処理へ戻る。
【００６８】
続いて、第２の区間と判定された抽出区間群について、時系列上前にある（古い）抽出区間の区間時間長Ｔｑｔと時系列上後にある（新しい）抽出区間の区間時間長Ｔｑｕ、および、時系列上前の抽出区間の区間速度差Ｖｌｔと時系列上後の抽出区間の区間速度差Ｖｌｕについて、条件「Ｔｑｔ＜ＴｑｕかつＶｌｔ＜Ｖｌｕ」を満たすか否かを判定する（ステップＳ４１８）。
【００６９】
そして、条件に該当する場合は、該当する抽出区間群のうち時系列的に最前の該当区間の始端（抽出点）から最後の該当区間の終端（抽出点）までの区間を、意識低下状態が連続する状態が高精度に判定できる高精度連続波形区間（第３の区間）と判定し、判定結果と検出時間とを関連付けて車載記憶装置１３へ記録し、音声、画像等の出力装置より出力する（ステップＳ４１９）。一方、条件に該当しない場合は、第３の区間を判定せず、ステップＳ４０の処理へ戻る。
【００７０】
以上の処理は、移動平均値Ｖａ 、差分値Ｖｂ が取得されるたびに、運行車両２の走行終了まで繰り返し実行する（ステップＳ４２０）。
【００７１】
図６に、本発明において判定される運行車両２の走行状態例を示す。図６において、縦軸は移動平均値Ｖａ （ｋｍ／ｈ）を、横軸は運行経過の時間情報（ｈｈ：ｍｍ）を示す。
【００７２】
図４のステップＳ４１の判定条件に該当する抽出点の移動平均値Ｖａ について、走行状態規定用閾値Ｖｌｍを常に上回る３つの連続し、かつ移動平均値Ｖａ の符号転換点である抽出点の移動平均値Ｖａ （Ｖａ 、Ｖａ−１ 、Ｖａ−２ ）を判定対象とし、これらの移動平均値Ｖａ （Ｖａ 、Ｖａ−１ 、Ｖａ−２ ）が全て一定の異常規定用減速幅Ｖｔｈｌ 以上であり、かつ、その時間範囲Ｔｑ が意識低下状態規定用最大時間幅Ｔｔ および意識低下状態規定用最小時間幅Ｔｂ の範囲内である区間（波形）を意識低下状態の単一波形区間と分別し抽出していることがわかる。
【００７３】
なお、走行状態判定手段１４は、判定された単一波形区間（第１の区間）、連続波形区間（第２の区間）、または高精度連続波形区間（第３の区間）を、常に全ての区間について判定ごとに記録または出力する必要はない。例えば、意識低下状態を最も高精度に判定した第３の区間のみを記録および出力するなど、任意の区間を検出した場合のみ記録または出力してもよい。
【００７４】
さらに、判定の結果、記録された３つの区間の出力形態は、音声等によるリアルタイムの警告以外に、記録された判定結果情報を用いて事後に出力するものであってもよい。この場合に、車載記憶装置１３に記憶された判定結果は、可搬性記憶媒体１６にも記録されるものとする。
【００７５】
図７に、判定結果を事後出力する場合の出力例について示す。図７に示す判定結果の出力例において、第１の区間（Ｐ１）は、意識低下状態の判定条件を満たす波形に該当する単一区間の開始から終了までの時間範囲が記録される。第２の区間（Ｐ２）および第３の区間（Ｐ３）は、連続して発生した場合の最前の第１の区間の開始より最終の第１の区間の終了までの時間範囲がそれぞれ記録される。このように、運転状態判定装置１の判定結果すなわち意識低下状態の各区間の記録は、例えばデジタル式運行記録計等の走行車速情報と関連付けて出力することができる。
【００７６】
以上、本発明をその実施の態様により説明したが、本発明はその主旨の範囲において種々の変形が可能である。
【００７７】
例えば、本発明の実施の形態において、運転状態判定装置１が車速センサ１１を備えるものとして説明した。しかし、運転状態判定装置１を搭載する運行車両２に車速が測定可能なセンサが備えられている場合には、運転状態判定装置１が車速センサ１１を備える必要はない。
【００７８】
また、運転状態判定装置１は、通信処理手段に接続可能として、車載記憶装置１３に記憶される情報を送信し、または、判定条件設定手段１５で用いる情報を受信できるようにしてもよい。
【００７９】
また、運転状態判定装置１の走行状態判定手段１４は、運行車両２の外部処理機構として構成され、可搬性記憶媒体１６の情報を用いて事後に判定処理を実行するものであってもよい。
【００８０】
本発明の形態および実施例の特徴を列記すると以下のとおりである。
【００８１】
（付記１） 車両の特定の運転状態を判定する処理方法であって、
車両の車速情報および前記車速の取得時間情報を取得し、
前記車速情報をもとに任意区間の移動平均値を算出し、前記移動平均値と当該移動平均値の直前の移動平均値との移動平均差分値を算出し、
前記移動平均値および前記移動平均差分値を前記取得時間情報に対応付けて判定用データとして保持し、
前記判定用データのうち、前記移動平均差分値の符号が当該移動平均差分値の直前の移動平均差分値の符号と異なるものを抽出点として蓄積し、
前記抽出点の移動平均差分値の符号が、正から負へ転換した抽出点、負から正へ転換した抽出点、および正から負へ転換した抽出点の並びで構成される区間について、前記抽出区間の時間長が任意の時間範囲内であり、かつ前記区間における最大移動平均値と最小移動平均値との差である区間内平均速度差が任意の減速範囲内であり、かつ前記移動平均値差分値の符号が正から負へ転換した２つの前記抽出点の移動平均値の差分が任意の速度範囲内である場合に、前記区間を意識低下状態を示す単一波形区間と判定し、
前記判定結果または前記判定に用いた情報を出力する
ことを特徴とする運転状態判定処理方法。
【００８２】
（付記２） 前記付記１に記載の運転状態判定処理方法であって、
前記単一波形区間が、前記単一波形区間より時系列上前にある単一波形区間と任意の時間範囲内に発生している場合に、前記時系列上前にある単一波形区間の始端から前記単一波形区間の終端までの区間を意識低下状態が連続する状態を示す連続波形区間と判定し、
前記判定結果または前記判定に用いた情報を出力する
ことを特徴とする運転状態判定処理方法。
【００８３】
（付記３） 前記付記２に記載の運転状態判定処理方法であって、
前記連続波形区間を構成する単一波形区間群において、時系列上後にある前記単一波形区間の時間長および区間内平均速度差の両方の値が、時系列上前にある前記単一波形区間の時間長および区間内速度差より大きい場合に、前記単一波形区間群のうち、時系列上最前にある前記単一波形区間の始端から時系列上最後にある前記単一波形区間の終端までの区間を意識低下状態が連続する高精度の状態を示す高精度連続波形区間と判定し、
前記判定結果または前記判定に用いた情報を出力する
ことを特徴とする運転状態判定処理方法。
【００８４】
（付記４） 車両の特定の運転状態を判定する処理装置であって、
車両の車速情報および前記車速の取得時間情報を取得する車速情報取得手段と、
前記車速情報をもとに任意区間の移動平均値を算出し、前記移動平均値と当該移動平均値の直前の移動平均値との移動平均差分値を算出する移動平均算出手段と、
前記移動平均値および前記移動平均差分値を前記取得時間情報に対応付けて判定用データとして保持する記憶手段と、
前記判定用データのうち、前記移動平均差分値の符号が当該移動平均差分値の直前の移動平均差分値の符号と異なるものを抽出点として蓄積し、前記抽出点の移動平均差分値の符号が、正から負へ転換した抽出点、負から正へ転換した抽出点、および正から負へ転換した抽出点の並びで構成される区間について、前記抽出区間の時間長が任意の時間範囲内であり、かつ前記区間における最大移動平均値と最小移動平均値との差である区間内平均速度差が任意の減速範囲内であり、かつ前記移動平均値差分値の符号が正から負へ転換した２つの前記抽出点の移動平均値の差分が任意の速度範囲内である場合に、前記区間を意識低下状態を示す単一波形区間と判定し、前記判定結果または前記判定に用いた情報を出力する意識低下状態判定手段とを備える
ことを特徴とする運転状態判定装置。
【００８５】
（付記５） 車両の特定の運転状態を判定する処理を、コンピュータに実行させるためのプログラムであって、
車両の車速情報および前記車速の取得時間情報を取得する処理と、
前記車速情報をもとに任意区間の移動平均値を算出し、前記移動平均値と当該移動平均値の直前の移動平均値との移動平均差分値を算出する処理と、
前記移動平均値および前記移動平均差分値を前記取得時間情報に対応付けて判定用データとして保持する処理と、
前記判定用データのうち、前記移動平均差分値の符号が当該移動平均差分値の直前の移動平均差分値の符号と異なるものを抽出点として蓄積する処理と、
前記抽出点の移動平均差分値の符号が、正から負へ転換した抽出点、負から正へ転換した抽出点、および正から負へ転換した抽出点の並びで構成される区間について、前記抽出区間の時間長が任意の時間範囲内であり、かつ前記区間における最大移動平均値と最小移動平均値との差である区間内平均速度差が任意の減速範囲内であり、かつ前記移動平均値差分値の符号が正から負へ転換した２つの前記抽出点の移動平均値の差分が任意の速度範囲内である場合に、前記区間を意識低下状態を示す単一波形区間と判定する処理と、
前記判定結果または前記判定に用いた情報を出力する処理とを、
コンピュータに実行させる
ことを特徴とする運転状態判定処理プログラム。
【００８６】
（付記６） 車両の特定の運転状態を判定する処理を、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録した記録媒体であって、
車両の車速情報および前記車速の取得時間情報を取得する処理と、
前記車速情報をもとに任意区間の移動平均値を算出し、前記移動平均値と当該移動平均値の直前の移動平均値との移動平均差分値を算出する処理と、
前記移動平均値および前記移動平均差分値を前記取得時間情報に対応付けて判定用データとして保持する処理と、
前記判定用データのうち、前記移動平均差分値の符号が当該移動平均差分値の直前の移動平均差分値の符号と異なるものを抽出点として蓄積する処理と、
前記抽出点の移動平均差分値の符号が、正から負へ転換した抽出点、負から正へ転換した抽出点、および正から負へ転換した抽出点の並びで構成される区間について、前記抽出区間の時間長が任意の時間範囲内であり、かつ前記区間における最大移動平均値と最小移動平均値との差である区間内平均速度差が任意の減速範囲内であり、かつ前記移動平均値差分値の符号が正から負へ転換した２つの前記抽出点の移動平均値の差分が任意の速度範囲内である場合に、前記区間を意識低下状態を示す単一波形区間と判定する処理と、
前記判定結果または前記判定に用いた情報を出力する処理とを、
コンピュータに実行させる処理プログラムを記録する運転状態判定処理プログラム記録媒体。
【００８７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、低負荷もしくは低記憶容量の環境下においても意識低下状態を検出することが可能となり、汎用的な車載型情報処理機構や携帯式情報端末等により意識低下状態判定処理を実現することができる。
【００８８】
また、本発明によれば、車両上で即時に意識低下状態を判定する手法を、より低コストに実現することが可能になり、運行管理の経済性が向上する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を実現する処理装置の構成例を示図である。
【図２】本発明の処理概要を示す図である。
【図３】移動平均算出処理の詳細な処理フローを示す図である。
【図４】意識低下状態判定処理の詳細な処理フローを示す図である。
【図５】意識低下状態判定処理の詳細な処理フローを示す図である。
【図６】本発明において判定される運行車両の走行状態例を示す図である。
【図７】判定結果を事後出力する場合の出力例を示す図である。
【符号の説明】
１ 運転状態判定装置（車載機）
１１ 車速センサ
１２ 道路種別判定手段
１３ 車載記憶装置
１４ 走行状態判定手段
１４１ 移動平均算出部
１４２ 意識低下状態判定部
１５ 判定条件設定手段
１６ 可搬性記憶媒体
１７ 判定結果（音声、画像等）
２ 運行車両
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両の運転状態を判定する方法および装置に関する。さらに詳しくは、車両の走行情報のうち特に車両速度変化と変化時間の傾向とを利用して車両の運転状態を分析し、特定の運転状態を判定する方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、高速道路走行中の低刺激状態や居眠り運転状態等に代表される意識低下状態の検出は、車両のステアリングホイールの舵角センサや方位センサを用いて、車両方向の変化傾向について平常状態の傾向との差異を比較することにより行っていた。
【０００３】
例えば、居眠り運転状態では、意識状態の低下に伴い車両操縦機器類の操作が緩慢となり、かつ外部環境に対する注意力や意識力が低下するという特徴がある。この特徴を利用し、車両の操舵操縦について、意識低下状態では操作量の周波数スペクトルが低周波に遷移するという傾向が現れることから、平常状態を基準として比較した結果により、意識低下状態を検出していた。
【０００４】
また、車両運行状態を分析する従来手法の一つとして、車両の燃料消費量を計測したデータおよび速度データから燃料消費率を計算し、その値が基準値よりも高い場合には高燃費な運転が行われていると判断して記録し、運転者にその旨を通知する手法がある（特許文献１参照）。
【０００５】
【特許文献１】
特開平１０−６９５５５号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
車両の特定の運転状態を判定する従来手法では、車両の操舵状況を把握するためにステアリングホイールの舵角センサや方位センサ等が必要となってしまい、汎用的な車載型情報処理機器だけでは車両運転状態の解析が行えないという問題があった。
【０００７】
また、車両運転状態におけるマクロ的な時間要因が考慮されないため、道路形状や交通状況による減速等の微少な速度変化により長時間かけて大きな速度変化を行った場合や、交通状況により急激な減速等を行った場合等の通常の運転状態を意識低下状態と分別できずに誤認識してしまうなどの問題もあった。
【０００８】
本発明は、これらの問題を解決するために、一定の条件により車両が巡航中と決定される速度帯域と意識低下運転時に速度の変動傾向が継続し得る時間範囲とを設定し、設定した速度帯域および時間範囲と車速とをもとに、特定の運転状態を簡易かつ高精度で判定することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明の解決課題と同様の課題を解決する手法として、すでに、運転状態を判定する手法を提案している（特願２００２−１２３４２９号）。この手法は、車速の任意時区間において移動平均による巡航速度帯域を定義し、しかる後に該当帯域に対して一定の傾向をもつ区間を抽出することにより特殊な運転状態を簡易かつ高精度で判定するものである。
【００１０】
しかし、既提案の処理手法による処理実行には、コンピュータなどの高度な情報処理機能を備えた機器が適している。例えば携帯型情報端末や車載端末のような小型の汎用情報処理機構のように処理能力や記憶容量に制限があるような機器においては、実行時の処理負荷が大きく解析処理の実行が難しい。車両走行中にリアルタイムで処理を実行しようとする場合には、無線通信手段等によって外部の情報処理装置に走行データをリアルタイムで送信し、外部処理する必要があった。このため、実際にリアルタイムで特定の運転状態を解析しようとすると、通信コスト、通信手段の用意等の点でコストがかさんでしまうという問題が生じることから、かかる処理におけるコスト低減が望まれている。
【００１１】
また、特定の運転状態のうち、特に意識低下状態の判定は、当該状態の発生時点で運転者の覚醒を促すことができる手法のほうが効果が高いことから、本来、意識低下状態の判定はリアルタイムに実現できることが望ましい。したがって、通信に拠らずに、車両上の廉価な処理機構において処理を直接実行できるような手法の実現が望まれている。
【００１２】
本発明は、前記の要求に鑑み、すでに提案した前記手法を発展させたものである。本発明は、意識低下状態では、所定の速度帯域および時間範囲における車両速度の変化傾向の特性を利用して、該当する状態を判定する。すなわち意識低下状態での運転時には運転者の加速器操作に特徴があり、この特徴が車両の車速に反映される特性を利用して当該状態を判定するものである。
【００１３】
具体的には、本発明は、一定の条件により決定される通常走行の速度帯域および意識低下運転時に速度の変動傾向が継続し得る時間範囲を設定し、設定した速度帯域および時間範囲と車速とをもとに、車速の移動平均値の変化傾向（加速度）に関する傾き（正負）が反転する点が出現する時間間隔および当該反転点の車速値の変化傾向を用いて意識低下状態という特定の運転状態の区間を判定することを特徴とする。
【００１４】
本発明は、車両の特定の運転状態を判定するため以下の処理を行う。
【００１５】
本発明は、車両の車速情報および前記車速の取得時間情報を取得し、前記車速情報をもとに任意区間の移動平均値を算出し、前記移動平均値と当該移動平均値の直前の移動平均値との移動平均差分値を算出し、前記移動平均値および前記移動平均差分値を前記取得時間情報に対応付けて判定用データとして保持する。そして、前記判定用データのうち、前記移動平均差分値の符号が当該移動平均差分値の直前の移動平均差分値の符号と異なるものを抽出点として蓄積しておき、前記抽出点の移動平均差分値の符号が、正から負へ転換した抽出点、負から正へ転換した抽出点、および正から負へ転換した抽出点の並びで構成される区間について、前記抽出区間の時間長が任意の時間範囲内であり、かつ前記区間における最大移動平均値と最小移動平均値との差である区間内平均速度差が任意の減速範囲内であり、かつ前記移動平均値差分値の符号が正から負へ転換した２つの前記抽出点の移動平均値の差分が任意の速度範囲内である場合に、前記区間を意識低下状態を示す単一波形区間と判定する。そして、前記判定結果または前記判定に用いた情報を出力する。
【００１６】
また、本発明は、上記の処理を行い、さらに、前記単一波形区間が、前記単一波形区間より時系列上前にある単一波形区間と任意の時間範囲内に発生している場合に、前記時系列上前にある単一波形区間の始端から前記単一波形区間の終端までの区間を意識低下状態が連続する状態を示す連続波形区間と判定する。
【００１７】
さらに、本発明は、上記の処理を行い、前記連続波形区間を構成する単一波形区間群において、時系列上後にある前記単一波形区間の時間長および区間内平均速度差の両方の値が、時系列上前にある前記単一波形区間の時間長および区間内速度差より大きい場合に、前記単一波形区間群のうち、時系列上最前にある前記単一波形区間の始端から時系列上最後にある前記単一波形区間の終端までの区間を意識低下状態が連続する高精度の状態を示す高精度連続波形区間と判定する。
【００１８】
本発明は、既提案手法（特願２００２−１２３４２９号）と同様に、対象車両の車速の変化傾向を測定して意識低下状態を判定するものであって、運転者の車両操作状態に関する情報を用いる従来の手法と異なるものである。
【００１９】
しかし、既提案手法が、設定した巡航速度帯域より車速が低下しているかどうかを速度差をもとに意識低下状態を判定するのに対し、本発明は、かかる数値比較処理を行わず、所定の通常走行速度帯域および時間範囲内で車速の加速と減速とが反転した時点の出現をもとに当該状態を判定する点が異なる。
【００２０】
これにより、本発明は、特殊な操舵操作センサを備えることなく汎用的な処理機構により特殊な運転状態を判定することが可能となる。
【００２１】
さらに、本発明は、車速およびその取得時間の情報のみを必要とすることから、デジタル式運行記録計等の汎用的な車載機において処理を実現することが可能であるとと共に、処理実行時に保持するデータ量および処理ステップ数が少ないという特徴をもつ。
【００２２】
したがって、車載型の汎用的な処理機構において、本発明の処理自体をリアルタイムに実行することが可能となり、意識低下状態を効果的に判定することが可能となる。運転者の実況に即したリアルタイムの運行指導を低コストに実現できる。
【００２３】
本発明の各手段または機能または要素をコンピュータにより実現するプログラムは、コンピュータが読み取り可能な、可搬媒体メモリ、半導体メモリ、ハードディスクなどの適当な記録媒体に格納することができ、これらの記録媒体に記録して提供され、または、通信インタフェースを介して種々の通信網を利用した送受信により提供されるものである。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明に好適な実施の形態について図面にもとづいて説明する。
【００２５】
図１に、本発明を実現する処理装置の構成例を示す。運転状態判定装置１は、運行車両２の運行状況を解析し、特定の運転状態として意識低下状態を判定する処理装置であって、解析対象である運行車両２に搭載される。
【００２６】
運転状態判定装置１は、車速センサ１１、道路種別判定手段１２、車載記憶装置１３、走行状態判定手段１４、判定条件設定手段１５、および可搬性記憶媒体１６を備える。
【００２７】
また、運転状態判定装置１は、運行車両２に備えられたモニタ、スピーカ等の出力装置（図示しない）に接続され、判定結果１７など任意の情報を音声または画像等により出力することができる。
【００２８】
車速センサ１１は、所定の時間ごとに運行車両２の運行速度（車速）を測定し、車速値Ｖｚ およびその測定時刻を含む車速データを取得し、車載記憶装置１３に記憶する手段である。
【００２９】
道路種別判定手段１２は、運行車両２の車速データから運行車両２が走行中の道路種別を判定する手段である。道路種別判定手段１２は、例えば、一般道路（市街道、国道）、高速道路（一般高速道、首都圏高速道）等の道路種別ごとに、通常の巡航中の平均車速等の統計的情報をもとに定めた道路種別規定用速度閾値Ｖｔｈを記憶して、道路種別規定用速度閾値Ｖｔｈをもとに走行中の道路種別を判定する。
【００３０】
なお、道路種別の判定基準は、道路種別規定用速度閾値Ｖｔｈではなく、道路種別を決定するスイッチ情報等の時間情報であってもよい。
【００３１】
車載記憶装置１３は、車速センサ１１の測定したデータ（車速データ）、道路種別判定手段１２の判定結果、および走行状態判定手段１４の判定結果を記憶する手段である。また、車載記憶装置１３は、所定の契機または間隔で、記憶している種々の情報を可搬性記憶媒体１６に格納する。
【００３２】
走行状態判定手段１４は、車載記憶装置１３を参照して運行車両２の走行状態を解析し、所定の判定条件をもとに運行車両２が特定の運転状態の一つである意識低下状態にあるか否かを判定する手段であって、移動平均算出部１４１および意識低下状態判定部１４２を備える。
【００３３】
移動平均算出部１４１は、車載記憶装置１３に記憶された運行車両２の車速値Ｖｚ から、車速の移動平均値（平均速度）Ｖａ および移動平均値Ｖａ の差分値（加速度）Ｖｂ を算出する手段である。
【００３４】
意識低下状態判定部１４２は、移動平均算出部１４１の算出結果をもとに、判定条件を参照して運行車両２の運行状態から意識低下状態を抽出する手段である。意識低下状態判定部１４２は、判定条件として、走行状態規定用閾値Ｖｌｍ、巡航状態規定用閾値Ｖａｔｈ 、異常規定用減速幅Ｖｔｈｌ 、意識低下規定用最大時間幅Ｔｔ 、意識低下規定用最小時間幅Ｔｂ 、波形連続規定用区間幅Ｔｄ 、および移動累積集計区間設定値ｎａｔｈ を規定しておく。
【００３５】
走行状態規定用閾値Ｖｌｍは、運行車両２が巡航中であるか否かを判定するための値である。巡航状態規定用閾値Ｖａｔｈ は、運行車両２の減速が通常の巡航範囲内であるか否かを判定するための値である。
【００３６】
異常規定用減速幅Ｖｔｈｌ は、巡航中の運行車両２の減速が通常の巡航中の減速範囲であるか否かを判定するための値である。意識低下規定用最大時間幅Ｔｔ および意識低下規定用最小時間幅Ｔｂ は、抽出された判定対象となる区間の時間範囲が意識低下状態であるか否かを判定するための最大範囲および最小範囲を規定する値である。
【００３７】
波形連続規定用区間幅Ｔｄ は、意識低下状態と判定した区間が連続するか否かを判定するための値である。移動累積集計区間設定値ｎａｔｈ は、移動平均値の累積集計を行う区間を設定するための値である。
【００３８】
判定条件設定手段１５は、走行状態判定手段１４で用いられる判定条件を設定する手段である。判定条件設定手段１５は、運転状態判定装置１に接続する入力装置（図示しない）もしくは通信装置（図示しない）、可搬性記憶媒体１６等を介して入力した情報を用いて判定条件を設定する。
【００３９】
可搬性記憶媒体１６は、車載記憶装置１３に記憶される種々の情報を記憶する読み取りまたは書き込み可能な媒体であって、例えばＩＣカードで実現する。
【００４０】
以下、運転状態判定装置１の処理動作について図２ないし図６を用いて説明する。ここで、運転状態判定装置１は、道路種別として一般道路および高速道路を規定するものとし、高速道路であるか否かの道路種別規定用速度閾値Ｖｔｈを規定して、運行車両２の車速値Ｖｚ が道路種別規定用速度閾値Ｖｔｈを超えた場合に道路種別＝高速道路と判定する。
【００４１】
図２に、本発明の処理概要を示す。
【００４２】
移動平均算出部１４１により、車速センサ１１で計測され車載記憶装置１３に記憶された運行車両２の車速データのうち車速値Ｖｚ から移動平均値Ｖａ 、差分値Ｖｂ 等の各種変数を算出する（ステップＳ２０）。
【００４３】
そして、意識低下状態判定部１４２により、判定条件を参照し、算出された変数（移動平均値Ｖａ 、差分値Ｖｂ ）をもとに意識低下状態であるか否かを判定する（ステップＳ２１〜Ｓ２４）。
【００４４】
すなわち、意識低下状態判定部１４２では、差分値Ｖｂ の符号の正負が転換する点（極点）を抽出し、当該点が３点になるまで蓄積する（ステップＳ２１）。その後、蓄積した３点について、意識低下状態の最小区間を規定する条件に該当するか否かを判定する（ステップＳ２２）。
【００４５】
さらに、３点が条件に該当する区間（該当区間）が、当該区間より時間的に前にある該当区間と所定時間範囲内で連続しているか否かを判定する（ステップＳ２３）。さらに、これらの連続する条件該当区間（連続区間）が、高精度で連続する意識低下状態を規定する条件に該当するか否かを判定する（ステップＳ２４）。
【００４６】
そして、当該３点が最小区間を規定する条件に該当しない場合には（ステップＳ２２）、当該３点で形成される区間は通常走行であると判定する（ステップＳ２５）。
【００４７】
一方、当該３点が前記条件に該当するが（ステップＳ２２）、それ以前にある該当区間とは連続しない場合には（ステップＳ２３）、現該当区間を単一波形区間（第１の区間）と判定し、判定結果を車載記憶装置１３に記録する（ステップＳ２６）。
【００４８】
さらに、現該当区間が、それ以前にある該当区間と連続するが（ステップＳ２３）、連続する該当区間が連続する意識低下状態の高精度の条件に該当しない場合には（ステップＳ２４）、現該当区間と連続するそれ以前の該当区間とで形成される区間を連続波形区間（第２の区間）と判定し、判定結果を車載記憶装置１３に記録する（ステップＳ２７）。
【００４９】
一方、現該当区間が、それ以前にある該当区間と連続し（ステップＳ２３）、かつ前記連続する該当区間群が連続する意識低下状態の高精度の条件に該当する場合には（ステップＳ２４）、前記条件を満たす該当区間群で形成される区間を高精度連続波形区間（第３の区間）と判定し、判定結果を車載記憶装置１３に記録する（ステップＳ２８）。
【００５０】
図３に、前記ステップＳ２０の移動平均算出処理について、より詳細な処理フローを示す。
【００５１】
道路種別判定手段１２は、車速センサ１１から逐次計測された車速値Ｖｚ （ｚ＝１，２，３…）および各車速値Ｖｚ の時間情報を取得し（ステップＳ３０）、道路種別規定用速度閾値Ｖｔｈを基準に当該車速値Ｖｚ の大小判定を行う（ステップＳ３１）。車速値Ｖｚ が道路種別規定用速度閾値Ｖｔｈを超えた場合に、ステップＳ３２以降の処理が行われる。
【００５２】
移動平均算出部１４１は、現時点において、取得している車速値Ｖｚ のデータ数ｎａ が所定の移動累積集計区間設定値ｎａｔｈ に達しているか否かを判定する（ステップＳ３２、Ｓ３４、Ｓ３８）。
【００５３】
まず、データ数ｎａ が移動累積集計区間設定値ｎａｔｈ −１より小さければ（ステップＳ３２）、取得した車速値Ｖｚ を累積する（ステップＳ３３）。
【００５４】
また、データ数ｎａ が移動累積集計区間設定値ｎａｔｈ −１と等しければ（ステップＳ３４）、取得した車速値Ｖｚ を累積し（ステップＳ３５）、その後に現時点までに累積された車速値Ｖｚ の移動平均値Ｖａ を算出し（ステップＳ３６）、続いて、当該車速値Ｖｚ の直前に算出された移動平均値Ｖａ−１ を用いて、差分値Ｖｂ （Ｖｂ ＝Ｖａ −Ｖａ−１ ）を算出する（ステップＳ３７）。
【００５５】
また、データ数ｎａ が移動累積集計区間設定値ｎａｔｈ と等しければ（ステップＳ３８）、現時点で累積しているデータのうち最前のものを破棄し（ステップＳ３９）、その後に、ステップＳ３５からステップＳ３７までの処理を行う。
【００５６】
運行車両２の走行が終了するまで（ステップＳ３１０）、車速センサ１１から車速値Ｖｚ が入力されるたびにステップＳ３０からステップＳ３９までの処理を繰り返し実行する。また、次に説明する意識低下状態判定処理においても、常に最新の移動平均値Ｖａ 、差分値Ｖｂ を用いて処理を行うものとする。
【００５７】
図４および図５に、前記ステップＳ２１〜Ｓ２８の意識低下状態判定処理について、より詳細な処理フローを示す。
【００５８】
意識低下状態判定部１４２では、移動平均算出部１４１から、移動平均値Ｖａ および差分値Ｖｂ を取得する（ステップＳ４０）。この際、取得した差分値Ｖｂ と直前の差分値Ｖｂ−１ とで符号の正負が反転しているかどうかを調べ（ステップＳ４１）、差分値Ｖｂ の符号が直前の差分値Ｖｂ−１ の符号と等しければ、取得した移動平均値Ｖａ および差分値Ｖｂ については以降の判定処理を行わず、ステップＳ４０の処理へ戻る。
【００５９】
一方、差分値Ｖｂ の符号が直前の差分値Ｖｂ−１ の符号と異なっていれば、取得した当該時点での差分値Ｖｂ およびその移動平均値Ｖａ ならびにその取得時間とを意識低下状態判定用データ（抽出点）としてさらに抽出する（ステップＳ４２）。
【００６０】
続いて、現状で抽出されている抽出点数を判定し（ステップＳ４３）、抽出点数＝３でなければ、以下の判定処理は行わず、ステップＳ４０の処理へ戻る。一方、抽出点数が３点であれば、３つの抽出点の移動平均値Ｖａ （ここで、時系列順にＶａ−２ 、Ｖａ−１ 、Ｖａ とする）に対して、意識低下状態を規定する判定条件を用いて判定を行う。
【００６１】
まず、３つの移動平均値Ｖａ−２ 、Ｖａ−１ 、Ｖａ が、条件「Ｖａ ＞Ｖａ−１ かつＶａ−２ ＞Ｖａ−１ 」を満たすか否かの判定処理（ステップＳ４４）、および差分Ｖａ −Ｖａ−２ が移動平均値変化における巡航状態を規定する巡航状態規定用閾値Ｖａｔｈ を満たすか否かの判定を行う（ステップＳ４５）。
【００６２】
そして、ステップＳ４４およびＳ４５の条件に該当する場合は、移動平均値Ｖａ ないしＶａ−２ の最高移動平均値（最高速度）から最低移動平均値（最低速度）の差分（速度差）Ｖｌ を算出し（ステップＳ４６）、さらに、差分Ｖｌ が速度変化（減速）の異常状態を規定する異常規定用減速幅Ｖｔｈｌ を上回るか否かの判定（ステップＳ４７）、および最低移動平均値（最低速度）が車両の通常走行を規定する走行状態規定用閾値Ｖｌｍを上回るか否かの判定を行う（ステップＳ４８）。
【００６３】
ステップＳ４７およびＳ４８の条件に該当する場合は、３つの抽出点で形成される区間（抽出区間）の時間情報から、当該３抽出点の時間範囲Ｔｑ を算出し（ステップＳ４９）、時間範囲Ｔｑ が意識低下状態の時間範囲を規定する意識低下規定用最大時間幅Ｔｔ および意識低下規定用最小時間幅Ｔｂ に対し、Ｔｔ ＞Ｔｑ ＞Ｔｂ を満たすか否かを判定する（ステップＳ４１０）。
【００６４】
前記のステップＳ４４からステップＳ４１０までの判定処理において、いずれかの条件に該当しなかった場合は、抽出している中で時系列上最も古い抽出点のデータ（Ｖａ−２ ）を破棄し（ステップＳ４１１）、以降の処理を行わず、ステップＳ４０の処理へ戻る。
【００６５】
一方、ステップＳ４４からステップＳ４１０までの判定処理において、全ての条件に該当した場合は、当該３抽出点の区間が意識低下状態を規定する単一波形区間（第１の区間）であると判定し、判定結果と検出時間とを関連付けて車載記憶装置１３へ記録し、音声、画像等の出力装置より出力する（ステップＳ４１２）。判定結果は、例えば、音声データとして出力されて運行車両２の運転者へ通知され、または、画像データとして出力されて運行車両２に備えられた表示装置へ表示される。
【００６６】
ステップＳ４１２の処理完了後に、抽出点のうち時系列的に最も古い抽出点（Ｖａ−２ ）を破棄し（ステップＳ４１３）、意識低下状態と判定された現抽出区間が、同一運行上第２番目以降の区間であるか否かの判定を行う（ステップＳ４１４）。現抽出区間が第１番目の区間であれば、以降の処理を行わずに、ステップＳ４０の処理へ戻る。
【００６７】
一方、現抽出区間が第２番目以降の区間であれば、現抽出区間より時系列上前にある抽出区間（第１の区間）の終端である抽出点（Ｖａ ）と現抽出区間の始端である抽出点（Ｖａ−２ ）との時間差Ｔｓ を算出し（ステップＳ４１５）、時間差Ｔｓ が、単一波形区間が連続している状態（連続波形区間）を規定する波形連続規定用区間幅Ｔｄ 内であるか否かの判定を行う（ステップＳ４１６）。そして、Ｔｓ ＜Ｔｄ であれば、時系列上前の抽出区間の始端（抽出点）から現抽出区間の終端（抽出点）までの区間を意識低下運転状態が連続する連続波形区間（第２の区間）と判定し、判定結果と検出時間とを関連付けて車載記憶装置１３へ記録し、音声や画像等の出力装置より出力する（ステップＳ４１７）。一方、Ｔｓ ＜Ｔｄ でなければ、第２の区間と判定せず、また以下の処理を行わずに、ステップＳ４０の処理へ戻る。
【００６８】
続いて、第２の区間と判定された抽出区間群について、時系列上前にある（古い）抽出区間の区間時間長Ｔｑｔと時系列上後にある（新しい）抽出区間の区間時間長Ｔｑｕ、および、時系列上前の抽出区間の区間速度差Ｖｌｔと時系列上後の抽出区間の区間速度差Ｖｌｕについて、条件「Ｔｑｔ＜ＴｑｕかつＶｌｔ＜Ｖｌｕ」を満たすか否かを判定する（ステップＳ４１８）。
【００６９】
そして、条件に該当する場合は、該当する抽出区間群のうち時系列的に最前の該当区間の始端（抽出点）から最後の該当区間の終端（抽出点）までの区間を、意識低下状態が連続する状態が高精度に判定できる高精度連続波形区間（第３の区間）と判定し、判定結果と検出時間とを関連付けて車載記憶装置１３へ記録し、音声、画像等の出力装置より出力する（ステップＳ４１９）。一方、条件に該当しない場合は、第３の区間を判定せず、ステップＳ４０の処理へ戻る。
【００７０】
以上の処理は、移動平均値Ｖａ 、差分値Ｖｂ が取得されるたびに、運行車両２の走行終了まで繰り返し実行する（ステップＳ４２０）。
【００７１】
図６に、本発明において判定される運行車両２の走行状態例を示す。図６において、縦軸は移動平均値Ｖａ （ｋｍ／ｈ）を、横軸は運行経過の時間情報（ｈｈ：ｍｍ）を示す。
【００７２】
図４のステップＳ４１の判定条件に該当する抽出点の移動平均値Ｖａ について、走行状態規定用閾値Ｖｌｍを常に上回る３つの連続し、かつ移動平均値Ｖａ の符号転換点である抽出点の移動平均値Ｖａ （Ｖａ 、Ｖａ−１ 、Ｖａ−２ ）を判定対象とし、これらの移動平均値Ｖａ （Ｖａ 、Ｖａ−１ 、Ｖａ−２ ）が全て一定の異常規定用減速幅Ｖｔｈｌ 以上であり、かつ、その時間範囲Ｔｑ が意識低下状態規定用最大時間幅Ｔｔ および意識低下状態規定用最小時間幅Ｔｂ の範囲内である区間（波形）を意識低下状態の単一波形区間と分別し抽出していることがわかる。
【００７３】
なお、走行状態判定手段１４は、判定された単一波形区間（第１の区間）、連続波形区間（第２の区間）、または高精度連続波形区間（第３の区間）を、常に全ての区間について判定ごとに記録または出力する必要はない。例えば、意識低下状態を最も高精度に判定した第３の区間のみを記録および出力するなど、任意の区間を検出した場合のみ記録または出力してもよい。
【００７４】
さらに、判定の結果、記録された３つの区間の出力形態は、音声等によるリアルタイムの警告以外に、記録された判定結果情報を用いて事後に出力するものであってもよい。この場合に、車載記憶装置１３に記憶された判定結果は、可搬性記憶媒体１６にも記録されるものとする。
【００７５】
図７に、判定結果を事後出力する場合の出力例について示す。図７に示す判定結果の出力例において、第１の区間（Ｐ１）は、意識低下状態の判定条件を満たす波形に該当する単一区間の開始から終了までの時間範囲が記録される。第２の区間（Ｐ２）および第３の区間（Ｐ３）は、連続して発生した場合の最前の第１の区間の開始より最終の第１の区間の終了までの時間範囲がそれぞれ記録される。このように、運転状態判定装置１の判定結果すなわち意識低下状態の各区間の記録は、例えばデジタル式運行記録計等の走行車速情報と関連付けて出力することができる。
【００７６】
以上、本発明をその実施の態様により説明したが、本発明はその主旨の範囲において種々の変形が可能である。
【００７７】
例えば、本発明の実施の形態において、運転状態判定装置１が車速センサ１１を備えるものとして説明した。しかし、運転状態判定装置１を搭載する運行車両２に車速が測定可能なセンサが備えられている場合には、運転状態判定装置１が車速センサ１１を備える必要はない。
【００７８】
また、運転状態判定装置１は、通信処理手段に接続可能として、車載記憶装置１３に記憶される情報を送信し、または、判定条件設定手段１５で用いる情報を受信できるようにしてもよい。
【００７９】
また、運転状態判定装置１の走行状態判定手段１４は、運行車両２の外部処理機構として構成され、可搬性記憶媒体１６の情報を用いて事後に判定処理を実行するものであってもよい。
【００８０】
本発明の形態および実施例の特徴を列記すると以下のとおりである。
【００８１】
（付記１） 車両の特定の運転状態を判定する処理方法であって、
車両の車速情報および前記車速の取得時間情報を取得し、
前記車速情報をもとに任意区間の移動平均値を算出し、前記移動平均値と当該移動平均値の直前の移動平均値との移動平均差分値を算出し、
前記移動平均値および前記移動平均差分値を前記取得時間情報に対応付けて判定用データとして保持し、
前記判定用データのうち、前記移動平均差分値の符号が当該移動平均差分値の直前の移動平均差分値の符号と異なるものを抽出点として蓄積し、
前記抽出点の移動平均差分値の符号が、正から負へ転換した抽出点、負から正へ転換した抽出点、および正から負へ転換した抽出点の並びで構成される区間について、前記抽出区間の時間長が任意の時間範囲内であり、かつ前記区間における最大移動平均値と最小移動平均値との差である区間内平均速度差が任意の減速範囲内であり、かつ前記移動平均値差分値の符号が正から負へ転換した２つの前記抽出点の移動平均値の差分が任意の速度範囲内である場合に、前記区間を意識低下状態を示す単一波形区間と判定し、
前記判定結果または前記判定に用いた情報を出力する
ことを特徴とする運転状態判定処理方法。
【００８２】
（付記２） 前記付記１に記載の運転状態判定処理方法であって、
前記単一波形区間が、前記単一波形区間より時系列上前にある単一波形区間と任意の時間範囲内に発生している場合に、前記時系列上前にある単一波形区間の始端から前記単一波形区間の終端までの区間を意識低下状態が連続する状態を示す連続波形区間と判定し、
前記判定結果または前記判定に用いた情報を出力する
ことを特徴とする運転状態判定処理方法。
【００８３】
（付記３） 前記付記２に記載の運転状態判定処理方法であって、
前記連続波形区間を構成する単一波形区間群において、時系列上後にある前記単一波形区間の時間長および区間内平均速度差の両方の値が、時系列上前にある前記単一波形区間の時間長および区間内速度差より大きい場合に、前記単一波形区間群のうち、時系列上最前にある前記単一波形区間の始端から時系列上最後にある前記単一波形区間の終端までの区間を意識低下状態が連続する高精度の状態を示す高精度連続波形区間と判定し、
前記判定結果または前記判定に用いた情報を出力する
ことを特徴とする運転状態判定処理方法。
【００８４】
（付記４） 車両の特定の運転状態を判定する処理装置であって、
車両の車速情報および前記車速の取得時間情報を取得する車速情報取得手段と、
前記車速情報をもとに任意区間の移動平均値を算出し、前記移動平均値と当該移動平均値の直前の移動平均値との移動平均差分値を算出する移動平均算出手段と、
前記移動平均値および前記移動平均差分値を前記取得時間情報に対応付けて判定用データとして保持する記憶手段と、
前記判定用データのうち、前記移動平均差分値の符号が当該移動平均差分値の直前の移動平均差分値の符号と異なるものを抽出点として蓄積し、前記抽出点の移動平均差分値の符号が、正から負へ転換した抽出点、負から正へ転換した抽出点、および正から負へ転換した抽出点の並びで構成される区間について、前記抽出区間の時間長が任意の時間範囲内であり、かつ前記区間における最大移動平均値と最小移動平均値との差である区間内平均速度差が任意の減速範囲内であり、かつ前記移動平均値差分値の符号が正から負へ転換した２つの前記抽出点の移動平均値の差分が任意の速度範囲内である場合に、前記区間を意識低下状態を示す単一波形区間と判定し、前記判定結果または前記判定に用いた情報を出力する意識低下状態判定手段とを備える
ことを特徴とする運転状態判定装置。
【００８５】
（付記５） 車両の特定の運転状態を判定する処理を、コンピュータに実行させるためのプログラムであって、
車両の車速情報および前記車速の取得時間情報を取得する処理と、
前記車速情報をもとに任意区間の移動平均値を算出し、前記移動平均値と当該移動平均値の直前の移動平均値との移動平均差分値を算出する処理と、
前記移動平均値および前記移動平均差分値を前記取得時間情報に対応付けて判定用データとして保持する処理と、
前記判定用データのうち、前記移動平均差分値の符号が当該移動平均差分値の直前の移動平均差分値の符号と異なるものを抽出点として蓄積する処理と、
前記抽出点の移動平均差分値の符号が、正から負へ転換した抽出点、負から正へ転換した抽出点、および正から負へ転換した抽出点の並びで構成される区間について、前記抽出区間の時間長が任意の時間範囲内であり、かつ前記区間における最大移動平均値と最小移動平均値との差である区間内平均速度差が任意の減速範囲内であり、かつ前記移動平均値差分値の符号が正から負へ転換した２つの前記抽出点の移動平均値の差分が任意の速度範囲内である場合に、前記区間を意識低下状態を示す単一波形区間と判定する処理と、
前記判定結果または前記判定に用いた情報を出力する処理とを、
コンピュータに実行させる
ことを特徴とする運転状態判定処理プログラム。
【００８６】
（付記６） 車両の特定の運転状態を判定する処理を、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録した記録媒体であって、
車両の車速情報および前記車速の取得時間情報を取得する処理と、
前記車速情報をもとに任意区間の移動平均値を算出し、前記移動平均値と当該移動平均値の直前の移動平均値との移動平均差分値を算出する処理と、
前記移動平均値および前記移動平均差分値を前記取得時間情報に対応付けて判定用データとして保持する処理と、
前記判定用データのうち、前記移動平均差分値の符号が当該移動平均差分値の直前の移動平均差分値の符号と異なるものを抽出点として蓄積する処理と、
前記抽出点の移動平均差分値の符号が、正から負へ転換した抽出点、負から正へ転換した抽出点、および正から負へ転換した抽出点の並びで構成される区間について、前記抽出区間の時間長が任意の時間範囲内であり、かつ前記区間における最大移動平均値と最小移動平均値との差である区間内平均速度差が任意の減速範囲内であり、かつ前記移動平均値差分値の符号が正から負へ転換した２つの前記抽出点の移動平均値の差分が任意の速度範囲内である場合に、前記区間を意識低下状態を示す単一波形区間と判定する処理と、
前記判定結果または前記判定に用いた情報を出力する処理とを、
コンピュータに実行させる処理プログラムを記録する運転状態判定処理プログラム記録媒体。
【００８７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、低負荷もしくは低記憶容量の環境下においても意識低下状態を検出することが可能となり、汎用的な車載型情報処理機構や携帯式情報端末等により意識低下状態判定処理を実現することができる。
【００８８】
また、本発明によれば、車両上で即時に意識低下状態を判定する手法を、より低コストに実現することが可能になり、運行管理の経済性が向上する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を実現する処理装置の構成例を示図である。
【図２】本発明の処理概要を示す図である。
【図３】移動平均算出処理の詳細な処理フローを示す図である。
【図４】意識低下状態判定処理の詳細な処理フローを示す図である。
【図５】意識低下状態判定処理の詳細な処理フローを示す図である。
【図６】本発明において判定される運行車両の走行状態例を示す図である。
【図７】判定結果を事後出力する場合の出力例を示す図である。
【符号の説明】
１ 運転状態判定装置（車載機）
１１ 車速センサ
１２ 道路種別判定手段
１３ 車載記憶装置
１４ 走行状態判定手段
１４１ 移動平均算出部
１４２ 意識低下状態判定部
１５ 判定条件設定手段
１６ 可搬性記憶媒体
１７ 判定結果（音声、画像等）
２ 運行車両
Claims (5)
- 車両の特定の運転状態を判定する処理方法であって、
車両の車速情報および前記車速の取得時間情報を取得し、
前記車速情報をもとに任意区間の移動平均値を算出し、前記移動平均値と当該移動平均値の直前の移動平均値との移動平均差分値を算出し、
前記移動平均値および前記移動平均差分値を前記取得時間情報に対応付けて判定用データとして保持し、
前記判定用データのうち、前記移動平均差分値の符号が当該移動平均差分値の直前の移動平均差分値の符号と異なるものを抽出点として蓄積し、
前記抽出点の移動平均差分値の符号が、正から負へ転換した抽出点、負から正へ転換した抽出点、および正から負へ転換した抽出点の並びで構成される区間について、前記抽出区間の時間長が任意の時間範囲内であり、かつ前記区間における最大移動平均値と最小移動平均値との差である区間内平均速度差が任意の減速範囲内であり、かつ前記移動平均差分値の符号が正から負へ転換した２つの前記抽出点の移動平均値の差分が任意の速度範囲内である場合に、前記区間を意識低下状態を示す単一波形区間と判定し、
前記判定結果または前記判定に用いた情報を出力する
ことを特徴とする運転状態判定処理方法。 - 請求項１に記載の運転状態判定処理方法であって、
前記単一波形区間が、前記単一波形区間より時系列上前にある単一波形区間と任意の時間範囲内に発生している場合に、前記時系列上前にある単一波形区間の始端から前記単一波形区間の終端までの区間を意識低下状態が連続する状態を示す連続波形区間と判定し、
前記判定結果または前記判定に用いた情報を出力する
ことを特徴とする運転状態判定処理方法。 - 請求項２に記載の運転状態判定処理方法であって、
前記連続波形区間を構成する単一波形区間群において、時系列上後にある前記単一波形区間の時間長および区間内平均速度差の両方の値が、時系列上前にある前記単一波形区間の時間長および区間内速度差より大きい場合に、前記単一波形区間群のうち、時系列上最前にある前記単一波形区間の始端から時系列上最後にある前記単一波形区間の終端までの区間を意識低下状態が連続する高精度の状態を示す高精度連続波形区間と判定し、
前記判定結果または前記判定に用いた情報を出力する
ことを特徴とする運転状態判定処理方法。 - 車両の特定の運転状態を判定する処理装置であって、
車両の車速情報および前記車速の取得時間情報を取得する車速情報取得手段と、
前記車速情報をもとに任意区間の移動平均値を算出し、前記移動平均値と当該移動平均値の直前の移動平均値との移動平均差分値を算出する移動平均算出手段と、
前記移動平均値および前記移動平均差分値を前記取得時間情報に対応付けて判定用データとして保持する記憶手段と、
前記判定用データのうち、前記移動平均差分値の符号が当該移動平均差分値の直前の移動平均差分値の符号と異なるものを抽出点として蓄積し、前記抽出点の移動平均差分値の符号が、正から負へ転換した抽出点、負から正へ転換した抽出点、および正から負へ転換した抽出点の並びで構成される区間について、前記抽出区間の時間長が任意の時間範囲内であり、かつ前記区間における最大移動平均値と最小移動平均値との差である区間内平均速度差が任意の減速範囲内であり、かつ前記移動平均値差分値の符号が正から負へ転換した２つの前記抽出点の移動平均値の差分が任意の速度範囲内である場合に、前記区間を意識低下状態を示す単一波形区間と判定し、前記判定結果または前記判定に用いた情報を出力する意識低下状態判定手段とを備える
ことを特徴とする運転状態判定装置。 - 車両の特定の運転状態を判定する処理を、コンピュータに実行させるためのプログラムであって、
車両の車速情報および前記車速の取得時間情報を取得する処理と、
前記車速情報をもとに任意区間の移動平均値を算出し、前記移動平均値と当該移動平均値の直前の移動平均値との移動平均差分値を算出する処理と、
前記移動平均値および前記移動平均差分値を前記取得時間情報に対応付けて判定用データとして保持する処理と、
前記判定用データのうち、前記移動平均差分値の符号が当該移動平均差分値の直前の移動平均差分値の符号と異なるものを抽出点として蓄積する処理と、
前記抽出点の移動平均差分値の符号が、正から負へ転換した抽出点、負から正へ転換した抽出点、および正から負へ転換した抽出点の並びで構成される区間について、前記抽出区間の時間長が任意の時間範囲内であり、かつ前記区間における最大移動平均値と最小移動平均値との差である区間内平均速度差が任意の減速範囲内であり、かつ前記移動平均差分値の符号が正から負へ転換した２つの前記抽出点の移動平均値の差分が任意の速度範囲内である場合に、前記区間を意識低下状態を示す単一波形区間と判定する処理と、
前記判定結果または前記判定に用いた情報を出力する処理とを、
コンピュータに実行させる
ことを特徴とする運転状態判定処理プログラム。
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