JP2005071185A - 運転者の覚醒度推定装置及び覚醒度推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】運転者の覚醒レベルに応じた警報を概ね一定のタイミングで行うことができるようにする。
【解決手段】車両の変位量を周波数変換して得られた高周波成分量と低周波成分量との比から覚醒度の推定値を算出し(S51)、この覚醒度の推定値に応じて、車線と自車との間に仮想逸脱ラインを設定し(S55,S59,S62,S66)、自車が仮想逸脱ラインを逸脱したとき警報を発するようにする。車線に対して一定の距離に近接したときに警報が発せられるため、概ね一定のタイミングで警報を発することができる。
【選択図】図８

Description

本発明は、車体の横方向の変位量から運転者の覚醒度を推定する運転者の覚醒度推定装置及び覚醒度推定方法に関する。

運転者の覚醒度の低下に起因した事故を未然に防止する技術の開発は、安全性の観点から重要な研究課題の一つであり、覚醒度低下を検出する手法や警報技術に関する研究が種々案出、採用されている。

本出願人においても、特開２００２−１５４３４５号公報において、走行環境や車速に大きな変化が生じても、正確に覚醒度を判断することのできる覚醒度推定に関する技術を提案した。

この公報に開示されている覚醒度推定技術では、先ず、車幅方向における車両の変位量を時系列的に検出し、これらの変位量を周波数変換することで、各周波数パワー成分量を算出し、次いで、それぞれの周波数パワー成分量の平均値が高周波成分量として算出される。同時に、運転者の覚醒度が低下した状態で顕在化するふらつき周波数を含む所定の周波数領域内における周波数パワー成分量の最大値が低周波成分量として算出される。

そして、高周波成分量と低周波成分量との比に相当する覚醒度に基づいて、運転者の覚醒の程度を判断する。
特開２００２−１５４３４５号公報

上述した先行技術によれば、高周波成分量が少なく、且つ、低周波成分量が多い場合に、運転者の覚醒度が低いと判断される。

しかし、覚醒度の判定は瞬時に行われるものではなく、ある程度の現象が現れ、それをしきい値と比較して、覚醒度が低下している等の推定が行われる。

一般に、この種の覚醒度推定装置では、覚醒度が低下したと判断した場合、直ちに警報を発して、運転者に注意を促すようにしているが、その警報タイミングが一定せず、運転者に不快感を与えてしまう。

ところで、運転支援システム（ＡＤＡ；Active Drive Assist system）では、車両に搭載されているカメラにより得られた画像に基づき、自車進行方向前方に位置する左右車線を認識し、自車両が車線を逸脱した場合、警報を発して運転者に注意を促すようにしている。

しかし、覚醒度の低下した運転者に対して、白線を逸脱したときに警報を発しても、回避操作を十分に行うことは困難である。

本発明は、上記事情に鑑み、運転者の覚醒レベルに応じた警報を概ね一定のタイミングで行うことができ、運転者に不快感を与えることのない運転者の覚醒度推定装置及び覚醒度推定方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため本発明による運転者の覚醒度推定装置は、時系列的に検出された車幅方向における車両の変位量を周波数変換することにより、各周波数パワー成分量を算出し、該周波数パワー成分量の平均値を高周波成分量として算出すると共に、運転者の覚醒度が低下した状態で顕在化するふらつき周波数を含む所定の周波数領域内における周波数パワー成分量の最大値を低周波成分量として算出する周波数解析処理部と、上記高周波成分量と上記低周波成分量との比から覚醒度の推定値を算出する覚醒度推定値算出部と、上記覚醒度の推定値に応じて自車の横方向の車線と自車との間に所定間隔の仮想逸脱ラインを設定し、該仮想逸脱ラインを逸脱したとき警報を発する警報制御部と
を備えることを特徴とする。

本発明によれば、運転者の覚醒レベルに応じた警報を概ね一定のタイミングで行うことができ、運転者に不快感を与えることがない等、優れた効果が奏される。

以下、図面に基づいて本発明の一形態を説明する。
覚醒度推定装置の具体的な説明に先立ち、先ず、本形態にかかる覚醒度の推定方法の基本的な考え方について、図１及び図２を参照して説明する。

図１はふらつきの少ないドライバの眠い状況における周波成分量の分布特性図の一例であり、図２はふらつきの多いドライバの眠くない状況における周波成分量の分布特性図の一例である。又、横軸は高周波成分量を示し、縦軸は低周波成分量を示す。

図示した黒丸点は、あるタイミングにおいて算出された高周波成分量と、これと同じタイミングで算出された低周波成分量とで表される座標点（周波成分量点）をプロットしたものである。

ここで、「周波成分量」とは、時系列的に検出された車幅方向における車両の変位量を周波数変換することにより得られる離散的な周波数パワー成分量である。通常の走行状態では、カーブ等に起因した意図的な操舵が行われるため、運転者の覚醒状態に拘わらず、比較的高周波側の成分量（高周波成分量）が、周波数領域の全体に亘って定常的に出現する傾向がある。本形態では、算出された周波数パワー成分量の平均値を「高周波成分量」としている。

これに対して、比較的低周波側の成分量（低周波成分量）は、覚醒度が低下している走行状態においてのみ顕在化する傾向がある。本形態では、所定の周波数領域内における周波数パワー成分量の最大値を「低周波成分量」としている。この周波数領域は、後述するふらつき周波数を基準に設定された、ふらつき周波数を含む低周波数帯である。

又、楕円で囲まれた領域は、覚醒度推定に大きな影響を与える領域、すなわち、高周波成分量が少なく、且つ、低周波成分量が多い領域である。運転者の覚醒度が低下するに従って、楕円領域内に存在する周波成分量点の個数が多くなる。低周波成分量を高周波成分量で除算した値（後述するＰ'slp／Ｐ'ave）は、運転者の覚醒度が低下するほど、大きくなる。

図１に示すように、ふらつきの少ない運転者が眠い状況における覚醒状態を考える。同図（ａ）は算出された周波成分量点（高周波成分量，低周波成分量）をそのままプロットした分布特性を示す。このタイプの運転者の特性としては、標準的な運転者の特性と比較して、低周波成分量が本来的に少ない。

そのため、覚醒度が低下している走行下であっても、楕円で囲まれた領域内に周波成分量点があまり出現しない場合がある。その結果、覚醒度が低下しているにも拘わらず、覚醒度が低下していないと誤判定してしまう可能性がある。

一方、図２に示すように、ふらつきの多い運転者が眠くない状況における覚醒状態を考える。同図（ａ）は算出された周波成分量点（高周波成分量，低周波成分量）をそのままプロットした分布特性を示す。このタイプの運転者の特性としては、標準的な運転者の特性と比較して、低周波成分量が本来的に多い。

そのため、覚醒度が低下していない走行下であっても、楕円で囲まれた領域内に周波成分量点が多数出現してしまう場合がある。その結果、覚醒度が低下していないにも拘わらず、覚醒度が低下していると誤判定してしまう可能性がある。

上述した２つのケースにおいて誤判定が生じる原因は、ふらつきに関する個々の運転者の固有特性を考慮していない点にある。運転者の固有特性は、低周波パーセンタイル値及び高周波パーセンタイル値に反映される。

図１及び図２に示した白角点は、あるタイミングにおいて算出された高周波パーセンタイル値と、これと同じタイミングで算出された低周波パーセンタイル値とで表される座標点（パーセンタイル点）をプロットしたものである。あるタイミングにおいて算出されたパーセンタイル点（高周波パーセンタイル値、低周波パーセンタイル値）は、これと同じタイミングで算出された周波成分量点（高周波成分量、低周波成分量）と大きな相関がある。

ここで、「高周波パーセンタイル値」は、高周波成分量のヒストグラムにおいて、周波数パワー成分量の低い方からカウントしていった出現頻度の和の、総和に占める割合が所定の割合になるパーセンタイル値である。一人の運転者が行う一回の走行プロセスにおいて、高周波パーセンタイル値の変動は比較的少なく、ほぼ一定値となる傾向がある（運転者の覚醒状態にはほとんど依存しない）。

尚、本形態では、上記所定の割合を８０％とし、８０パーセンタイル値（80%ile値）を用いているが、この割合は一例であって、７０〜９０％の範囲内であればよい（次の低周波パーセンタイル値についても同様）。

一方、「低周波パーセンタイル値」は、低周波成分量のヒストグラムにおいて、周波数パワー成分量の低い方からカウントしていった出現頻度の和の、総和に占める割合が所定の割合（例えば80%）になるパーセンタイル値（例えば80%ile値）である。

この低周波パーセンタイル値は、高周波パーセンタイル値の特性とは異なり変動が大きく、覚醒度の低下に伴い変動が大きくなる傾向がある。尚、高周波パーセンタイル値と低周波パーセンタイル値との比は、運転者が覚醒している限り、ほぼ一定値となる傾向がある。

多数の運転者を対象とした走行実験行い、得られた走行データを詳細に検討した結果、標準的な運転者（出現頻度が最も高い走行特性を示す仮想的な運転者）のパーセンタイル点（高周波パーセンタイル値、低周波パーセンタイル値）は（200，400〜500）であることが判明した。

以下、標準的な運転者の高周波パーセンタイル値を「標準高周波パーセンタイル値」といい、本形態では200とする。又、標準的な運転者の低周波パーセンタイル値を「標準低周波パーセンタイル値」といい、本形態では500とする。

そして、標準的な運転者のパーセンタイル点を「標準パーセンタイル点」という。尚、標準高周波パーセンタイル値に対する標準低周波パーセンタイル値の割合は、２〜２．５倍の範囲内であればよく、例えば、標準パーセンタイル点を（200，400）に設定してもよい。

図１（ａ）に示したケースでは、パーセンタイル点（高周波パーセンタイル値、低周波パーセンタイル値）が（100，250）近傍に集中していることが分かる。従って、標準的な運転者のパーセンタイル点が（200，500）であることに鑑みれば、図１（ａ）に示す特性の運転者は、本来的にふらつきが少ない運転者であると判断することができる。

一方、図２（ａ）に示したケースでは、パーセンタイル点が（100〜200，400〜600）に集中していることが分かる。従って、標準的な運転者のパーセンタイル点が（200，500）であることに鑑みれば、図２（ａ）に示す特性の運転者は、本来的にふらつきの大きな運転者であると判断することができる。

そこで、本形態では、それぞれの周波成分量点を算出したパーセンタイル点と標準パーセンタイル点との縦横比でシフトさせることにより、周波成分量点を標準化する。

例えば、図１（ａ）において、ある周波成分量点（100，500）について考える。この場合、当該周波成分量点に対応するパーセンタイル点が（100，250）とすると、これと標準パーセンタイル点（200，500）との縦横比は、（横2.0倍、縦2.0倍）となる。その結果、この周波成分量点のシフト後の座標は（100×2.0，500×2.0）、すなわち（200，1000）になる。

このようなシフトを全ての周波成分量点に関して行うことにより、図１（ａ）に示した分布特性は、同図（ｂ）に示した分布特性に補正される。このような補正を通じて、楕円で囲まれた領域内に周波成分量点が多数出現するため、本来的にふらつきが少ない運転者に関する誤判定を有効に防止することができる。

又、図２（ａ）に示した分布特性に対しても同様のシフトを行う。例えば、同図（ａ）において、ある周波成分量点（100，1000）について考える。この場合、この周波成分量点に対応するパーセンタイル点が（100，500）とすると、これと標準パーセンタイル点（200，500）との縦横比は、（横2.0倍、縦1.0倍）となる。

その結果、この周波成分量点のシフト後の座標は（100×2.0，1000×1.0）、すなわち（200，1000）になる。このようなシフトを全ての周波成分量点に関して行うことにより、固２（ａ）に示した分布特性は、同図（ｂ）に示した分布特性に補正される。このような補正を通じて、楕円で囲まれた領域内に出現する周波成分量点の数が減少するため、本来的にふらつきが多い運転者に関する誤判定を有効に防止することができる。

以上のようにして算出されたパーセンタイル点と標準パーセンタイル点との縦横比で、高周波成分量と低周波成分量とを補正する。これにより、ふらつきに関する運転者の個人差に拘わらず、全ての運転者を標準的な運転者と同等に取り扱うことができる。その結果、運転者の覚醒の程度を一層正確に判断することが可能となる。

一方、高速道路を走行中、山間部などカーブが連続する区間が存在する場合、ハンドルの切り返しが多くなるため、ふらつき量が多くなる。図３は覚醒状態の運転者が高速道路を走行中に、直線走行から湾曲方向が連続的に変化するカーブ走行へ移行したときのデータである。

同図（ａ）は走行中における舵角量を、プラス側を左転舵、マイナス側を右転舵として示されている。同図（ｂ）は舵角加算値を示したものである。尚、同図（ｂ）の直線走行において、舵角加算値が大きく変化している部分は、ジャンクションを走行している状態である。

同図（ｃ）に示すように、舵角加算値に基づいて覚醒度に関わる周波帯域パワー値を求め、周波数パワー成分量値の８０パーセンタイル値（80%ile値）を示すと、湾曲方向が連続的に変化するカーブ走行では、矢印で示すように８０パーセンタイル値が高くなっている。そのため、運転者の覚醒度推定においては、覚醒度が低下していると誤判定する可能性がある。これは、山間部を通る高速道路の曲率はある程度パターン化されており、ハンドルの切り返しが一定のパターンとなって表れるため、８０パーセンタイル値が高くなってしまうと考えられる。

そのため、本形態では、高速道路におけるカーブ走行においては、後述する覚醒の度合いを表す覚醒度Ｈを補正し、同図（ｄ）に示すように、直線走行と略同等の８０パーセンタイル値が表れるようにする。

次に、図４を参照しながら、車両に搭載した覚醒度推定装置について説明する。覚醒度推定装置は、ＡＤＡ車線認識部Ｍ１、車線認識結果補正部Ｍ２、周波数解析処理部Ｍ３、覚醒度道路形状補正部Ｍ４、個人差補正部Ｍ５、覚醒度算出部Ｍ６、警報制御部Ｍ７を備えている。

ＡＤＡ車線認識部Ｍ１は、運転支援システム（ＡＤＡ）を利用し、車両に搭載されているＣＣＤ（固体撮像素子）等を用いたステレオカメラや単眼カメラにより得られた画像に基づき、自車進行方向前方に位置する左右車線を認識する。

車線認識結果補正部Ｍ２は、精度の高い車線内変位データを取得するため、ＡＤＡ車線認識部Ｍ１で認識した左右の車線位置の差から求めた認識レーン幅に基づいて、路面上に描かれた車線の線種を、予め設定した複数の線種のいずれかに分類し、分類した線種に基づいて車幅方向における車両の変位（横変位）を検出する。尚、車両の変位を算出する手順については、本出願人が先に提出した特開２００２−１６３６４２号公報に詳述されている。

周波数解析処理部Ｍ３、覚醒度道路形状補正部Ｍ４、個人差補正部Ｍ５、覚醒度算出部Ｍ６、警報制御部Ｍ７の機能は、電子制御装置（ＥＣＵ）により実現される。以下、図５に示す覚醒度算出ルーチンを参照し、上述したＭ３〜Ｍ７の機能を対応させながら説明する。尚、このルーチンは所定周期で繰り返し実行される。

周波数解析処理部Ｍ３は、ステップＳ１〜Ｓ６の処理を行う。先ず、ステップＳ１において、シフトレジスタに格納されている過去Ｘ秒間の変位量データをＹ秒（例えば90秒以下）ごとに読み出す。サンプル時間Ｘは、覚醒度を精度よく推定するため、ある程度長い時間（例えば50〜80秒程度）に設定しておくことが好ましい。

そして、ステップＳ２において、時系列的に検出された変位量（横変位量）を高速フーリエ変換（ＦＥＴ）等を用いて周波数変換し、周波数スペクトルにおける各周波数パワー成分量（振幅）Ｐ[i]を算出する。本形態では、0.03〜0.3[Hz]の周波数領域において、0.02[Hz]刻みで１６個の周波数パワー成分量Ｐ[1]〜Ｐ[16]を算出する。0.03[Hz]よりも低い周波数領域を考慮しない理由は、その領域のパワーはカーブ走行時に増大する傾向があり、運転者の覚醒の程度とは直接関係がないからである。又、0.3[Hz]より高い周波数領域を考慮しない理由は、通常、その周波数領域内におけるパワーは無視できる程度に小さいので、覚醒度Ｈの算出に要する演算量を減らすためである。

そして、ステップＳ３で、0.03〜0.3[Hz]の周波数領域（ｉ＝１〜１６）における各周波数パワー成分量Ｐ[i]を下式に従って平準化して、平準化された周波数パワー成分量Ｐ’[i]を算出する。
Ｐ’[i]＝Ｐ[t]・ｆ^ｎ …（１）
（べき数ｎ：2.0≦ｎ≦3.0）

車線内における車両のふらつきは、自然界に多く存在する揺らぎの一つであると考えた場合、その振幅は１／ｆであり、パワーは１／ｆ２となる。従って、式（１）におけるべき数ｎは理論的には2.0でよいが、実験結果より、ｎ＝2.5とすることが好ましい。これは、車の諸元や運転に関する運転者の個人差、或いは走路の影響等によるものと思われる。但し、2.0〜3.0の範囲内の任意のべき数を用いても運転者の覚醒度を判断することが可能である。本形態では、ｎ＝2.5に設定している。

平準化された周波数パワー成分量Ｐ’[i]の分布により、全体的な特性を視覚的に確認することができる。すなわち、図９（ａ）に示すように、おおよそ５０分後に覚醒低下時に現れる特徴的なふらつきが検出された場合、同図（ｂ）に示すように、周波数成分ｉ[Hz]と平準化された周波数パワー成分量Ｐ’[i]との関係で見た場合、ふらつき周波数ｆ１としての低周波領域である0.1[Hz]付近の周波数パワー成分量Ｐ’[i]が急激に増大していることがわかる。

運転者の覚醒度が低下している状態では、車両の横変位量に関して、ふらつき周波数ｆ１付近のパワーが顕在化する傾向がある。換言すれば、覚醍度が低下した状態では、ふらつき周波数ｆ１を含む低周波数領域のパフーのみが増大し、それ以外のレベルは低いという特徴を有する。このような傾向に鑑み、ふらつき周波数ｆ１付近におけるパワーのピークと、それ以外の周波数領域のパワー状態とを比較することにより、運転者の覚醒度を判断することができる。

ここで、「ふらつき周波数ｆ１」とは、運転者の覚醒度が低下した状態（居眠り状態を含む）で顕在化（又は収れん）する周波数をいう。一般に、乗用車では0.08〜0.12[Hz]当たりに出現する傾向があるが、実際には、ステアリング操作にともなう車両挙動の反応遅れ、車両特性、車速等の影響を受けるため、実験やシミュレーション等を通じて、車種毎に適切な値を設定する。尚、本形態では、ふらつき周波数ｆ１を0.1[Hz]に設定している。

ステップＳ４は、各周波数パワー成分量Ｐ’[1]〜Ｐ’[16]の総和を求め、その平均値を高周波成分量Ｐ’aveとして算出する。但し、本形態では、運転者の覚醒の程度を、後述する覚醒度Ｈに対してより正確に反映させるため、各周波数パワー成分量Ｐ’[1]〜Ｐ’[16]のうちパワーが最大となるものを除外し、残りの周波数パワー成分量Ｐ’[i]より高周波成分量Ｐ’aveを算出する。このようなフィルタリングを行う理由は、ふらつき周波数ｆ１のパワーの増大の影響と外乱の影響とを除去するためである。

ステップＳ５は、ふらつき周波数パワー判定、すなわち、ふらつき周波数ｆ１（0.1[Hz]）を含む所定の周波数領域（0.09〜0.11[Hz]）における周波数パワー成分量Ｐ’[4]，Ｐ’[5]の大小を比較する。そして、パワー成分量の大きい方が高周波成分量Ｐ’slpとしてセットされる。

すなわち、0.11[Hz]のパワー成分量Ｐ’[5]が0.09[Hz]のパワー成分量Ｐ’[4]よりも小さい場合には、ステップＳ６へ進み、高周波成分量Ｐ’slpとしてパワー成分量Ｐ’[5]をセットする。

一方、0.11[Hz]のパワー成分量Ｐ’[5]が0.09[Hz]のパワー成分量Ｐ’[4]以上の場合には、ステップＳ７へ進み、高周波成分量Ｐ’slpとしてパワー成分量Ｐ’[5]がセットされる。

そして、ステップＳ４〜Ｓ７において算出された高周波成分量Ｐ’aveと低周波成分量Ｐ’slpとの組がシフトレジスタに格納される。

次いで、ステップＳ８へ進む。ステップＳ８では、覚醒度道路形状補正部Ｍ４にて処理される覚醒度道路形状補正係数算出ルーチンが実行される。このルーチンは、図６に示すフローチャートに従って行われる。

先ず、ステップＳ２１で、積算値dakaku_sumを下式に基づいて減算する。尚、積算値dakaku_sumは、後述するステップＳ２３或いはステップＳ２４で与えられるもので、舵角検出手段としての舵角センサで検出した舵角dakakuに応じて設定される。
dakaku_sum←dakaku_sum−（（dakaku_sum／500）＋１） …（２）

次いで、ステップＳ２２へ進み、舵角センサで検出した舵角dakakuを読み込み、その絶対値と判定舵角１５（°）とを比較する。尚、判定舵角１５(°)は高速道路のジャンクション等、比較的小さな曲率半径のカーブを走行中か否かを調べる値であり、これに限定されるものではなく、これよりも大きい値、或いは小さい値であっても良い。

そして、｜dakaku｜＞１５のときは、ステップＳ２３へ進み、ステップＳ２１で減算した積算値dakaku_sumに、大舵角設定値４５を加算する。
dakaku_sum←dakaku_sum＋45

一方、｜dakaku｜≦１５のときは、ステップＳ２４へ分岐し、ステップＳ２１で算出した積算値dakaku_sumに、（（dakaku）^２／５）を加算する。
dakaku_sum←dakaku_sum＋（dakaku）^２／５
尚、舵角dakakuを二乗したのは、単に絶対値を算出したいために行った処理であるので、当初から舵角dakakuの絶対値を加算するようにしても良い。

ところで、切り返しが多い走行路、すなわち湾曲方向が連続的に変化するカーブ走行では、｜dakaku｜＞０の状態で走行中、次のカーブに差し掛かるとハンドルを切り返すため、｜dakaku｜は徐々に０に近づき、やがて、｜dakaku｜＝０となり、次のカーブを走行する際には、｜dakaku｜＞０となる。そして、カーブが連続している場合は、これを繰り返すことになる。

一方、ジャンクション等、曲率半径の比較的小さいカーブを走行する場合は、舵角dakakuは、一方向に大きく傾くため、ルーチンを繰り返す毎に、大舵角設定値４５が積算される。

次いで、ステップＳ２５へ進み、ステップＳ２５及びステップＳ２６で、積算値dakaku_sumに基づいて道路形状を判定する。

すなわち、ステップＳ２５では、積算値dakaku_sumと大判定値１５００とを比較し、ステップＳ２６では、積算値dakaku_sumと小判定値１５０とを比較する。

そして、dakaku_sum＞１５００のときは、ステップＳ２７へ進み、ふらつき警報をホルト（Halt）して、ルーチンを抜ける。

大舵角判定値１５００は、道路形状がインターチェンジ、ジャンクション等、比較的曲率半径の小さい道路、或いは一般道か否かを判定する値で有り、dakaku_sum≧１５００のときは、大舵角が連続しているため、覚醒度の推定を行うことができないので、後述するふらつき警報をホルト（Halt）する。

又、１５０＜dakaku_sum＜１５００のときは、ステップＳ２８へ進み、覚醒度道路形状補正係数R_hoseiを0.5にセットしてルーチンを抜ける（R_hosei←0.5）。

１５０＜dakaku_sum＜１５００は、小舵角の切り返しが連続しており、高速道路の形状が異なる方向のカーブの連続であると考えられるため、覚醒度道路形状補正係数R_hoseiを0.5にセットする。尚、覚醒度道路形状補正係数R_hoseiは、後述する覚醒度Ｈを算出する際に、読み込まれる。

又、dakaku_sum≦１５０のときは、ステップＳ２９へ進み、覚醒度道路形状補正係数R_hoseiを1にセットしてルーチンを抜ける（R_hosei←1）。

dakaku_sum≦１５０は、高速道路を直線走行していると考えられるため、覚醒度道路形状補正係数R_hoseiを1として、通常通りの算出を行う。

図３（ｅ）に、高速道路を実際に走行したときの覚醒度道路形状補正係数R_hoseiの変化を示す。湾曲方向が連続的に変化するカーブ走行で、同図（ｃ）の矢印の位置に示すように８０パーセンタイル値が高くなっている領域では、覚醒度道路形状補正係数R_hoseiが0.5に設定される。その結果、同図（ｄ）に示すように、８０パーセンタイル値を覚醒度道路形状補正係数R_hoseiで補正することで、８０パーセンタイル値が直線走行と同等の値に修正される。

そして、図５に示すステップＳ９へ進むと、個人差補正部Ｍ５での処理が実行される。詳細には、高周波成分量Ｐ’aveと低周波成分量Ｐ’slpとに基づいて、補正係数Ｋ２を算出する。

この補正係数Ｋ２は、図７に示す補正係数算出ルーチンに従って算出される。先ず、ステップＳ３１で、シフトレジスタに格納されている高周波成分量Ｐ’aveの履歴を取得する。本形態では、取得する高周波成分量Ｐ’aveの履歴の数を５００サンブルとしている。

次いで、ステップＳ３２へ進むと、高周波成分量Ｐ’aveに基づいて、高周波パーセンタイル値α１を算出する。

図１０を参照しながら、高周波パーセンタイル値α１の算出方法について説明する。先ず、取得したサンプル分について高周波成分量Ｐ’aveのヒストグラムを作成する。次に、このヒストグラムにおいて、周波数パワー成分量の低い方からカウントしていった出現頻度の和の、総和に占める割合が所定の割合になる値を高周波パーセンタイル値α１とする。

本形態では、この割合を８０％として高周波成分量Ｐ’aveの８０パーセンタイル値を算出する。換言すれば、このように算出される高周波パーセンタイル値α１は、周波数パワー成分量の低い方から８０％のしきい値である。このしきい値によって、ヒストグラムにおける異常値が除かれ、このヒストグラムにおける主要なデータ範囲を正規分布に近づけることができる。

次いで、ステップＳ３３において、シフトレジスタに格納された低周波成分量Ｐ’slpの履歴を取得する。本形態では、取得する低周波成分量Ｐ’slpの履歴の数を５００サンプルとしている。

その後、ステップＳ３４において、低周波成分量Ｐ’slpに基づき、低周波パーセンタイル値α２を算出する。

低周波パーセンタイル値α２の算出方法について説明する。先ず、取得したサンプル分について低周波成分量Ｐ’slpのヒストグラムを作成する。次に、このヒストグラムにおいて、周波数パワー成分量の低い方からカウントし、低周波成分量Ｐ’slpの８０パーセンタイル値を低周波パーセンタイル値ａ２とする。

次いで、ステップＳ３５において、高周波パーセンタイル値α１が正常であるか否かを判断する。すなわち、高周波パーセンタイル値α１が所定の下限値α１low（例えば、100）よりも大きいか、又は、高周波パーセンタイル値α１が所定の上限値α１high（例えば、300）よりも小さいか否かを判断する。高周波パーセンタイル値α１が下限値α１lowから上限値α１highの範囲内であれば、ステップＳ３７へ進む。

これに対して、高周波パーセンタイル値α１が下限値α１lowよりも小さい場合、又は、上限値α１highよりも大きい場合、高周波パーセンタイル値α１が正常でないと判断し、ステッブ３６へ進む。

このようなしきい値を設けた理由は、これらの値の範囲内に高周波パーセンタイル値α１が収まっていない場合には、運転者の個人差以上の要因の影響（環境要因の影響等）が大きく、標準的な運転者に補正するデータとしては不適切だからである。すなわち、高周波パーセンタイル値α１が下限値α１highより小さい場合は、このような運転者に対して補正を行うと、覚醒度が低下していると誤判定を招く可能性が高い。一方、高周波パーセンタイル値α１が上限値α１highよりも大きい場合は、車両のふらつきが正確に識別されていない状態や、高速道路の乗り始めなどで発生する可能性が高い。

そして、ステップＳ３６へ進むと、補正係数Ｋ２として１をセットして、ルーチンを抜ける。補正係数Ｋ２は、後述する覚醒度Ｈを算出するステップＳ１２において読み込まれる。Ｋ２＝１の場合は、Ｐ’slp／Ｐ’aveの値を補正することなく、この値がそのまま覚醒度Ｈとして設定される。

一方、ステップ３７において、高周波パーセンタイル値α１と標準高周波パーセンタイル値との比であるＫ１を算出する。この標準高周波パーセンタイル値は、標準的な運転者の高周波パーセンタイル値α１に相当する値であり、本形態では200に設定されている。

次に、ステップ３８において、低周波パーセンタイル値α２に、ステップ３７で算出した比Ｋ１を乗じることにより、補正低周波パーセンタイル値α２’を算出する。

その後、ステップ３９へ進み、補正低周波パーセンタイル値α２’が正常か否かを判断する。すなわち、補正低周波パーセンタイル値α２’が所定の下限値α２’low（例えば、400）よりも大きいか、又は、補正低周波パーセンタイル値α２’が所定の上限値α２’high（例えば、500）よりも小さいか否かを判断する。

補正低周波パーセンタイル値α２’が下限値α２’lowから上限値α２’highの範囲内であれば、ステップ３０に進む。これに対して、補正低周波パーセンタイル値α２’が下限値α２’lowよりも小さい場合、又は、上限値α２’highよりも大きい場合、補正低周波パーセンタイル値α２’が正常でないと判断し、ステップ３６へ分岐する。

このようなしきい値を設けた理由は、これらの値の範囲内に補正低周波パーセンタイル値α２’がない場合には、運転者の個人差以上の要因の影響が大きく、標準的な運転者に補正するデータとしては不適切だからである。すなわち、補正低周波パーセンタイル値α２’が下限値α２’lowより小さい場合、このような運転者に対して補正を行うと、覚醒度が低下していると誤判定を招く可能性が高い。又、補正低周波パーセンタイル値α２’が上限値α２’highより大きい場合には、運転者の覚醒度の低下が継続している状態である。

又、ステップＳ３９からステップ４０へ進むと、補正低周波パーセンタイル値α２’に基づいて補正係数Ｋ２を算出する。この補正係数Ｋ２は、補正された低周波パーセンタイル値α２’と所定の標準低周波パーセンタイル値との比として算出して、ルーチンを抜ける。

この標準低周波パーセンタイル値は、標準的な運転者の高周波パーセンタイル値α２に相当する値であり、本形態では500に設定されている。

尚、このように算出された補正係数Ｋ２は、高周波パーセンタイル値α１及び補正低周波パーセンタイル値α２’が正常であるか否か判断するために、ステップＳ３５〜Ｓ４０により算出される。しかしながら、その値を算出するだけであれば、以下の手順で算出してもよい。

先ず、標準高周波パーセンタイル値と、高周波パーセンタイル値α１との比である第１の比を算出する。次に、標準低周波パーセンタイル値と、高周波パーセンタイル値α２との比である第２の比を算出する。このように算出された第１の比と第２の比とを積算すれば、補正係数Ｋ２を算出することができる。

そして、図５に示すステップＳ１０へ進むと、覚醒度算出部Ｍ６で、ステップＳ１０〜Ｓ１２の処理が実行される。

先ず、ステップＳ１０では、高周波成分量Ｐ’aveの下限判定を行う。そして、高周波成分量Ｐ’aveが、予め設定された下限値Ｐlow（例えば100）よりも小さい場合は（Ｐ’ave＜Ｐlow）、運転者の覚醒の状態が安定しているものと判断し、ステップＳ１１へ進み、高周波成分量Ｐ’aveを下限値Ｐlowでセットする（Ｐ’ave←Ｐlow）。

これにより、ステップＳ１２における覚醒度Ｈの算出に際して、分母が過小になり覚醒度Ｈが不適切に大きくなってしまうことが防止される（覚醒度Ｈの増大は覚醒度の低下を意味する）。

これに対して、高周波成分量Ｐ’aveが下限値Ｐlow以上であれば（Ｐ’ave≧Ｐlow）、ステップＳ１２へジャンプする。

ステップＳ１２へ進むと、覚醒度Ｈを下式に基づいて算出して、ルーチンを抜ける。覚醒度Ｈは、経時的要素を考慮しない瞬間的な覚醒度に相当し、高周波成分量Ｐ’aveと、低周波成分量Ｐ’slpとの比を補正係数Ｋ２、及び覚醒度道路形状補正係数R_hoseiで補正することによって算出される。尚、上述したように高周波パーセンタイル値α１、及び補正低周波パーセンタイル値α２’が異常であると判定された場合は、ステップＳ３６において補正係数Ｋ２に１がセットされる。この場合に算出された覚醒度Ｈは、補正係数Ｋ２によって補正せずに算出された覚醒度Ｈに相当する。
Ｈ＝（Ｐ’slp×R_hosei×Ｋ２）／Ｐ’ave×１００ …（３）
尚、図６のステップＳ２７において、ふらつき警報をホルト（Halt）した場合、覚醒度Ｈは算出されない。

図９（ｂ）に示すように、覚醒度Ｈは、運転者が覚醒している状態では、低周波成分量Ｐ’slp（Ｐ’[4]、又はＰ’[5]）が小さいため、小さな値となる。これに対して、運転者の覚醒度が低下している状態では、低周波成分量Ｐ’slpが増大するため、覚醒度Ｈの値は大きくなる。このように、覚醒度Ｈは、運転者の覚醒度を反映した値となる。

又、覚醒度道路形状補正係数R_hoseiは、高速道路の形状に従って設定される値で有り、方向の異なるカーブが連続する場合、覚醒度道路形状補正係数R_hoseiは0.5に設定されるため（図６のステップＳ２８参照）、覚醒度Ｈは通常の５０％減となる。その結果、図３（ｄ）に矢印で示すように、方向が連続的に変化するカーブを走行した場合の８０パーセンタイル値（80%ile値）が、直線走行時と同等に補正され、ふらつきによる誤判定が防止される。

次に、警報制御部Ｍ７での処理が行われる。ここでは、図８に示す警報判定ルーチンが実行される。先ず、ステップＳ５１で、覚醒度推定値count_ineを算出する。

覚醒度推定値count_ineは、先ず、図５のステップＳ１２で算出した覚醒度Ｈに基づき、表１よりステップ値β１〜β９を設定する。尚、これらのステップ値β１〜β９は、覚醒度Ｈの値に応じて覚醒度推定値count_ineの変更量を変えるため、｜β１＞｜β２｜＞｜β３｜＞｜β４｜＞｜β５｜，｜β６｜＜｜β７｜＜｜β８｜＜｜β９｜を具備する非線形な関係を有する。

（ステップ値βの設定）

尚、本形態では、各ステップ値β１〜β９を、β１＝＋５０，β２＝＋３２，β３＝＋１６，β４＝＋８，β５＝＋４，β６＝−２，β７＝−４，β８＝−８，β９＝−１６としている。

そして、覚醒度推定値count_ineに現在値のステップ値βを加算又は減算することにより、覚醒度推定値count_ineの値を更新する（count_ine←count_ine±β）。但し、上限値がcount_ine＝４００に設定されている。

その後、ステップＳ５２へ進み、覚醒度推定値count_ineに基づき、運転者の覚醒レベルを判定し、そのレベルに応じたふらつき警報を行う。本形態では、覚醒レベルを以下の５モードに設定している。

０≦count_ine≦１０９ …通常状態
１１０≦count_ine≦１１９ …一次警報待機状態
１２０≦count_ine≦３４９ …一次警報状態
３５０≦count_ine≦３９９ …二次警報待機状態
count_ine＝４００ …二次警報状態

そして、０≦count_ine≦１０９のときは、通常の運転状態で有り、運転者は通常の覚醒レベルにあると判断し、ステップＳ５３から、そのままルーチンを抜ける。

一方、１１０≦count_ine≦１１９のときは、覚醒レベルが低下した、眠い状態にあると判断し、ステップＳ５４へ進み、一次警報待機状態となる。

次いで、ステップＳ５５へ進み、一次逸脱の判定を行う。図１１に示すように本形態では、車線に対して内側２５ｃｍの位置に、第２の仮想逸脱ラインとしての仮想逸脱一次ラインを設定し、自車が、この仮想逸脱一次ラインを超えたか否かを調べる。

覚醒度推定値が、１１０≦count_ine≦１１９の領域にあるときは、運転者が眠い状態にあり、車体に小さいふらつきが発生している状態にあり、仮想逸脱一次ラインを車線に対し、比較的近い位置に設定しても、この仮想逸脱一次ラインを超えたときに、運転者に注意を促すことで、ふらつきを容易に回避させることができる。従って、このような覚醒レベルのやや低下した状態では、運転者に対して不用意に注意を促すよりも、自車が仮想逸脱一次ラインを逸脱する迄、警報を待機させておくことで、運転者に対し不快感を与えることが無くなる。

そして、自車が仮想逸脱一次ラインを超えていないときは、ルーチンを抜け、一次待機状態を維持する。一方、自車が仮想逸脱一次ラインを超えてたときは、ステップＳ５６へ進み、覚醒度推定値count_ineを１２０に設定し（count_ine←１２０）、ルーチンを抜ける。

自車が仮想逸脱一次ラインを超えたときは、一次警報が作動する。一次警報は、運転者に対し、車がふらついていることを知らせる程度にする。例えば、カーナビゲーション等に装備されているモニタに「ふらつき注意」の文字を点灯させ、同時に、音声スピーカから「車がふらついています」との音声を出力する。

又、ステップＳ５２で、１２０≦count_ine≦３４９と判定したときは、ステップＳ５７へ進み、一次警報状態となる。例えば、自車が仮想逸脱一次ラインを逸脱すると、ステップＳ５６で、覚醒度推定値count_ineが１２０に設定されるため、ステップＳ５６へ進み、一次警報状態となり、運転者の覚醒レベルを監視する。

先ず、ステップＳ５８で、前回の覚醒度推定値count_ineを調べる。前回も、１２０≦count_ine≦３４９のときは、前々回のルーチン実行時に、既に一次警報待機状態になっており、或いは現在、一次警報状態にある、の何れかであるため、そのままルーチンを抜け、現在の状態を維持する。

一方、前回の覚醒度推定値count_ineが、１２０≦count_ine≦３４９から外れている場合、すなわち、一次警報状態へ移行して、最初のルーチン実行時のときは、ステップＳ５９へ進み、自車が仮想逸脱一次ラインを超えたか否かを監視する。

前回のルーチン実行時に仮想逸脱一次ラインを逸脱し、ステップＳ５６で覚醒度推定値count_ineが１２０に設定された場合で、逸脱が継続されている場合は、そのままルーチンを抜け、一次警報の作動状態が維持される。或いはここで逸脱が最初に検出されたときは、一次警報が作動する。

一方、ステップＳ５９で、自車が通常の走行レーンへ戻された場合、或いは、自車が仮想逸脱一次ラインを超えていないときは、ステップＳ６０へ進み、覚醒度推定値count_ineを１１９に戻し（count_ine←１１９）、ルーチンを抜ける。その結果、次のルーチン実行時には、ステップＳ５４へ進み、一次警報待機状態となる。

又、ステップＳ５２で覚醒度推定値count_ineが、３５０≦count_ine≦３９９の領域にあると判定されて、ステップＳ６１へ進むと、二次警報待機状態となる。そして、ステップＳ６２へ進み、第１の仮想逸脱ラインとしての仮想逸脱二次ラインを自車が逸脱したか否かを監視する。

仮想逸脱二次ラインを逸脱していない場合は、そのままルーチンを抜け、二次警報待機状態を維持する。従って、運転者の覚醒レベルの低下が検知されても、自車が仮想逸脱二次ラインを逸脱するまでは二次警報を発することはない。

一方、仮想逸脱二次ラインを逸脱したときは、ステップＳ６３へ進み、覚醒度推定値count_ineを４００に設定し（count_ine←４００）、ルーチンを抜ける。

覚醒度推定値count_ineが３５０〜３９９を示す状態は、非常に眠い状態を示しており、比較的大きな蛇行が発生していると考えられる。このような状態では、運転者の認知度が低下しており、しかも反応時間に遅れが生じ易いため、仮想逸脱二次ラインを、図１２に示すように、車線から比較的離れた位置（３５ｃｍ）に設定し、警報タイミングを早める。

自車が仮想逸脱二次ラインを逸脱したときは、二次警報が作動する。二次警報は、強い警報行い、運転者に注意を促す必要があるため、例えばカーナビゲーション等に装備されているモニタには「ふらつき注意」の文字を赤色で表示させると共に点滅させる。同時に、音声スピーカから「ピッピッピッ。車がふらついています」との音声を出力せる。

又、ステップＳ５２で覚醒度推定値count_ineが４００であると判定されたときは、ステップＳ６４へ進み、二次警報状態となる。そして、ステップＳ６５へ進み、前回の覚醒度推定値count_ineを調べる。例えばステップＳ６３で覚醒度推定値count_ineが４００に設定された後の、最初のルーチン実行時は、ステップＳ６６へ進む。このとき、自車が仮想逸脱二次ラインを越えている場合は、現在の状態を維持したままルーチンを抜ける。

一方、自車が通常の走行レーンへ戻された場合、或いは、自車が仮想逸脱二次ラインを超えていないときは、ステップＳ６７へ進み、覚醒度推定値count_ineを３９９に戻して（count_ine←３９９）、ルーチンを抜ける。同様に、ステップＳ５１で算出した覚醒度推定値count_ineが、いきなり上限の４００を示したために、ステップＳ６５へ分岐した場合、ステップＳ６５からステップＳ６６へ進むが、そのとき仮想逸脱二次ラインを逸脱していなければ、ステップＳ６７で、覚醒度推定値count_ineが３９９に戻される。その結果、次回のルーチン実行時は、ステップＳ６１へ進み、二次警報待機状態となる。

一方、ステップＳ６５で、前回の覚醒度推定値count_ineが４００と判定された場合、すなわち、覚醒レベルが低く、非常に眠い状態が継続されている場合、ステップＳ６８へ進み、逸脱警報早鳴り状態を設定してルーチンを抜ける。

本形態では、覚醒度推定値count_ineの最大値を４００とし、それ以上においては、運転者の覚醒レベルに拘わりなく、設定した第３の仮想逸脱ラインとしての逸脱警報早鳴りラインを逸脱するまで待機し、逸脱警報早鳴りラインを逸脱したとき、車線逸脱警報を作動させる。

車線逸脱警報は、モニタ等に「前方注意」の文字を点滅させると共に、警報音を鳴らすことで行われる。

図１３に示すように、本形態では、逸脱警報早鳴りラインを、車線に対して内側２０ｃｍの位置に設定している。

財団法人日本自動車研究所発行「警報に対する人間の反応時間の調査研究」資料番号J99-8，平成12年3月，によれば、車線逸脱警報を、車線に対して２０ｃｍ（0.2m/s×1s）内側で吹鳴させると、車線からの大きな逸脱を防止できることが明記されている。従って、大きく蛇行している低覚醒時に逸脱警報を作動させることで、最終的な車両の逸脱量を、覚醒状態と同程度に抑制することが期待できる。

このように、本形態では、補正係数Ｋ２によって覚醒度Ｈを補正することにより、運転者の個人差に起因した高周波成分量Ｐ’aveの値と低周波成分量Ｐ’slpの値との大小を解消することができる。従って、図１及び図２に示すような様々な運転者を標準的な運転者として扱うことができるため、運転者の個人差に起因した誤判定の問題を解消することができ、運転者の覚醒の程度を一層正確に判断することができる。

又、本形態では、高周波パーセンタイル値α１及び補正低周波パーセンタイル値α２’が正常でないと判断された場合には、補正係数Ｋ２による補正を行わず（Ｋ２＝１に相当）に覚醒度Ｈを算出している。このように覚醒度Ｈを算出しているため、環境要因などの影響が大きい場合に、これらの影響までも補正して覚醒度Ｈを算出するような問題を解消することができる。

又、上述した高周波成分量Ｐ’aveのレベルについて下限値を設定した上で、覚醒度Ｈを算出している。これにより、覚醒度Ｈの算出式である（３）式における分母がＰ’aveにより過小になることを規制するため、高速走行時におけるわずかな外乱や運転者固有の運転パターンの影響を受けることなく、覚醒度の推定を精度よく行うことが可能となる。

又、本形態では、車両の横変位のふらつきにより、ふらつき周波数ｆ１を含む周波数領域内におけるパワーのピークが、それ以外の周波数領域のパワーよりも顕在化した場合、運転者の覚醒度低下を検出する。このような検出手法では、安定した高速走行時に、横変位量が総じて小さい状況や軽い横風や大型車の脇を通過する状況が生じたとしても、覚醒度の誤判定を防止することができる。

更に、舵角を積算し、小さい舵角が連続しているような場合は、カーブの連続した高速道路を走行中と判断して、覚醒に係わる低周波成分量Ｐ’slpを下げる補正をするようにしたので、高速走行等における連続したカーブを走行中において、道路形状に起因する誤判定を回避することができる。

又、覚醒レベルの低下を検出しても、車線の内側に設定した仮想逸脱ラインを逸脱するまでは監視のみとして、警報を発しないようにしたので、覚醒レベルに応じた警報をほぼ一定のタイミングで発することができ、運転者に不快感を与えることが無くなる。

更に、覚醒レベルに応じて、警報タイミングを可変するようにしたので、車両の逸脱量をより最小限にとどめることができる。

ふらつきの少ない運転者の眠い状況における周波成分量の分布特性図 ふらつきの多い運転者の眠くない状況における周波成分量の分布特性図 高速道路の直線走行と連続カーブ走行とにおける特性を示す説明図 覚醒度推定装置の機能ブロック図 覚醒度算出ルーチンを示すフローチャート 覚醒度道路形状補正係数算出ルーチンを示すフローチャート 個人差補正係数算出ルーチンを示すフローチャート 警報判定ルーチンを示すフローチャート 覚醒度算出の説明図 高周波パーセンタイル値の説明図 一次警報待機状態の説明図 二次警報待機状態の説明図 二次警報、逸脱警報早鳴り状態の説明図

符号の説明

Ｍ１ ＡＤＡ車線認識部
Ｍ２ 車線認識結果補正部
Ｍ３ 周波数解析処理部
Ｍ４ 覚醒度道路形状補正部
Ｍ５ 個人差補正部
Ｍ６ 覚醒度算出部
Ｍ７ 警報制御部

代理人 弁理士 伊 藤 進

Claims (12)

1. 時系列的に検出された車幅方向における車両の変位量を周波数変換することにより、各周波数パワー成分量を算出し、該周波数パワー成分量の平均値を高周波成分量として算出すると共に、運転者の覚醒度が低下した状態で顕在化するふらつき周波数を含む所定の周波数領域内における周波数パワー成分量の最大値を低周波成分量として算出する周波数解析処理部と、
   上記高周波成分量と上記低周波成分量との比から覚醒度の推定値を算出する覚醒度推定値算出部と、
   上記覚醒度の推定値に応じて自車の横方向の車線と自車との間に所定間隔の仮想逸脱ラインを設定し、該仮想逸脱ラインを逸脱したとき警報を発する警報制御部と
   を備えることを特徴とする運転者の覚醒度推定装置。
2. 上記警報制御部は、上記覚醒度の推定値に基づいて複数の仮想逸脱ラインを設定することを特徴とする請求項１記載の運転者の覚醒度推定装置。
3. 上記警報制御部は、上記覚醒度の推定値に応じて第１、第２の仮想逸脱ラインを設定し、通常の運転状態よりも覚醒度が低下した状態においては、上記第１の仮想逸脱ラインを車線内側の近傍位置に設定し、上記覚醒度が更に低いと判断される場合には、上記第１の仮想逸脱ラインよりも車線内側に上記第２の仮想逸脱ラインを設定することを特徴とする請求項２記載の運転者の覚醒度推定装置。
4. 上記警報制御部は、上記覚醒度の推定値に応じて、運転者に車両のふらつきを警報する一次警報と、運転者に車線逸脱を警報する二次警報とを設定し、更に通常の運転状態よりも覚醒度が低下した状態においては車線内側の近傍位置に第１の仮想逸脱ラインを設定し、更に該第１の仮想逸脱ラインよりも車線内側に第２の仮想逸脱ラインを設定し、自車が上記第１の仮想逸脱ラインを逸脱したとき上記一次警報を作動させ、又自車が上記第２の仮想逸脱ラインを逸脱したとき上記二次警報を作動させることを特徴とする請求項２記載の運転者の覚醒度推定装置。
5. 上記第２の仮想逸脱ラインを逸脱後、上記覚醒度が所定レベルよりも低い場合に、上記警報制御部は、上記第１及び第２の仮想逸脱ラインと異なる第３の仮想逸脱ラインを設定し、自車が該第３の仮想逸脱ラインを逸脱した場合には、車線逸脱警報を作動させることを特徴とする請求項４記載の運転者の覚醒度推定装置。
6. 上記第３の仮想逸脱ラインは、車線内側から２０ｃｍに設定することを特徴とする請求項５記載の運転者の覚醒度推定装置。
7. 算出された覚醒度に基づいて、運転者の覚醒度を判定する運転者の覚醒度推定方法において、
   時系列的に検出された車幅方向における車両の変位量を周波数変換することにより、各周波数パワー成分量を算出する第１のステップと、
   上記信号処理部によって算出された周波数パワー成分量の平均値を高周波成分量として算出する第２のステップと、
   運転者の覚醒度が低下した状態で顕在化するふらつき周波数を含む所定の周波数領域内における周波数パワー成分量の最大値を低周波成分量として算出する第３のステップと、
   上記高周波成分量と上記低周波成分量との比から覚醒度の推定値を算出する第４のステップと、
   上記覚醒度の推定値に応じて自車の横方向の車線と自車との間に所定間隔の仮想逸脱ラインを設定し、該仮想逸脱ラインを逸脱したとき警報を発する第５のステップと
   を備えることを特徴とする運転者の覚醒度推定方法。
8. 上記第５のステップは、上記覚醒度の推定値に基づいて複数の仮想逸脱ラインを設定することを特徴とする請求項７記載の運転者の覚醒度推定方法。
9. 上記第５のステップは、上記覚醒度の推定値に応じて第１、第２の仮想逸脱ラインを設定し、通常の運転状態よりも覚醒度が低下した状態においては、上記第１の仮想逸脱ラインを車線内側の近傍位置に設定し、上記覚醒度が更に低いと判断される場合には、上記第１の仮想逸脱ラインよりも車線内側に上記第２の仮想逸脱ラインを設定することを特徴とする請求項８記載の運転者の覚醒度推定方法。
10. 上記第５のステップは、上記覚醒度の推定値に応じて、運転者に車両のふらつきを警報する一次警報と、運転者に車線逸脱を警報する二次警報とを設定し、通常の運転状態よりも覚醒度が低下した状態においては車線内側の近傍位置に第１の仮想逸脱ラインを設定し、更に該第１の仮想逸脱ラインよりも車線内側に第２の仮想逸脱ラインを設定し、自車が上記第１の仮想逸脱ラインを逸脱したとき上記一次警報を作動させ、又自車が上記第２の仮想逸脱ラインを逸脱したとき上記二次警報を作動させることを特徴とする請求項８記載の運転者の覚醒度推定方法。
11. 上記第２の仮想逸脱ラインを逸脱後、上記覚醒度が所定レベルよりも低い場合に、上記警報制御部は、上記第１及び第２の仮想逸脱ラインと異なる第３の仮想逸脱ラインを設定し、自車が該第３の仮想逸脱ラインを逸脱した場合には、車線逸脱警報を作動させることを特徴とする請求項１０記載の運転者の覚醒度推定方法。
12. 上記第３の仮想逸脱ラインは、車線内側から２０ｃｍに設定することを特徴とする請求項１１記載の運転者の覚醒度推定方法。

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