JP2005080970A - ドライバの心身状態判定装置及びドライバの運転支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】緊張低下状態、疲労状態、過度な緊張状態等の心身状態を各々別の心身状態として区別して判定する。
【解決手段】ドライバの緊張感の大きさを反映するドライバの頭部揺動量に関する第１の心身情報、及び第１の心身情報以外の第２の心身情報を検出する心身情報検出手段４０、運転環境情報を検出する運転環境情報検出手段４６、心身状態判定をドライバ個人に適合させるための個人情報を定める個人適合化手段、運転環境情報検出手段４６で検出された運転環境情報と個人適合化手段で定められた個人情報とに基づいて判定閾を決定する判定閾値決定手段、心身情報検出手段で検出された第１の心身情報及び第２の心身情報を、判定閾値決定手段で決定された判定閾値と比較し、ドライバの心身状態を判定する心身状態判定手段４８、判定結果に基づいて運転支援制御を行う運転支援制御手段５０、及び運転支援手段５２から構成されている。
【選択図】 図２

Description

本発明は、ドライバの心身状態判定装置及びドライバの運転支援装置にかかり、特に、複数の心身情報（指標）を組み合わせ、個人に適合し、運転環境に応じて判定閾値を定めて心身状態を判定することにより、ドライバの心身状態を的確に判定できるようにしたドライバの心身状態判定装置、及びこのドライバの心身状態判定装置を適用して適切に運転支援を行うようにしたドライバの運転支援装置に関する。

自動車運転において、ドライバは通常適度な緊張感を維持しながら運転しているが、運転開始直後や高速運転時等における過度な緊張状態、単調な運転環境が継続したときの緊張低下状態等ドライバの心身状態変化は運転行動に影響を及ぼす。

自動車の安全な走行のために運転支援が必要な運転能力低下状態時には、ブレーキ等の反応遅れ、歩行者等の見逃し増加、誤操作、判断ミス、及びパニック等が発生し、各々の運転能力低下状態に応じた適切な支援を行う必要がある。運転能力低下の原因の１つに、過度な緊張状態、緊張低下状態、及び疲労状態等の心身状態変化がある。この心身状態が異なれば運転能力低下の仕方が異なるので、各々の運転能力低下状況に応じた運転支援が必要になる。

このため、従来では、ステアリング操作（操舵角）の滑らかさの指標である舵角エントロピーＨｐ値に基づいて、所定の種類の道路（高速道路）を略一定速度で走行しているときに運転操作の不安定な状態の程度を検出する車両用運転操作監視装置が知られている（特許文献１）。

また、ドライバの視線行動を検出し、この視線行動に基づいて、疲労や集中力低下といったドライバの状態を判定し、この判定結果に基づいて情報表示制御や車両制御を行う装置が知られている（特許文献２）。
特開平１１−２２７４９１号公報 特開２００２−２５０００号公報

しかしながら、例えば、居眠り状態と疲労状態とでは運転能力低下の仕方が異なるにも拘わらず、従来技術では、１つの指標を測定して居眠り状態や疲労状態のような運転能力低下状態を検出しようとしているので、適切な運転支援を行うのが困難である。

また、従来技術では、検出されない過度の緊張状態では、視野が狭窄となり、歩行者等を見逃す確率が高くなると考えられる。

また、ドライバの視線行動等の心身情報には個人差があり、ドライバによってレベル（平均値）や変動（標準偏差）が異なると考えられる。しかしながら、従来技術では、個人差に対応した判定を行っていないので、的確に心身状態を判定することができない、という問題があった。

また、ステアリングの操作の滑らかさやドライバの視線行動等の心身情報は、一般道路と高速道路との相違等、運転状況によって変化する。特許文献１では所定の種別の道路（高速道路）を略一定速度で走行している、という限定された条件での検出となっており、種々の運転環境において的確に心身状態を判定するためには、様々な運転環境で測定可能な心身情報を測定し、運転環境に応じて判定基準を設定することが必要である。

本発明は、複数の指標を組み合わせて評価することにより、緊張低下状態（居眠り状態になる前のぼんやり状態）、疲労状態、過度な緊張状態等の心身状態を各々別の心身状態として区別して判定することができるドライバの心身状態判定装置、及び各心身状態における運転能力低下状況に応じた適切な運転支援を行うことができるドライバの運転支援装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明のドライバの心身状態判定装置は、ドライバの緊張感の大きさを反映するドライバの頭部揺動量に関する第１の心身情報、及び前記第１の心身情報以外の第２の心身情報を検出する心身情報検出手段と、運転環境情報を検出する運転環境情報検出手段と、心身状態判定をドライバ個人に適合させるための個人情報を定める個人適合化手段と、前記運転環境情報検出手段で検出された運転環境情報と、前記個人適合化手段で定められた個人情報とに基づいて判定閾値を決定する判定閾値決定手段と、前記心身情報検出手段で検出された第１の心身情報及び第２の心身情報を前記判定閾値決定手段で決定された判定閾値と比較し、ドライバの心身状態を判定する心身状態判定手段と、を含んで構成したものである。

心身情報検出手段は、ドライバの相異なる複数の心身情報であるドライバの緊張感の大きさを反映するドライバの頭部揺動量に関する第１の心身情報、及び第１の心身情報以外の第２の心身情報を検出する。

上記第１の心身情報としては、頭部の上下方向の加速度、ドライバに応じて定められた周波数帯域における基準部位の上下方向の加速度を基準としたドライバの頭部の上下方向の加速度、ドライバに応じて定められた周波数帯域における基準部位の上下方向の加速度に対するドライバの頭部の上下方向の加速度の比で表される頭部振動伝達率、カメラで撮影した頭部画像の変動または頚部筋電図の変動より得られる頭部加速度を用いることができる。

前記第２の心身情報としては、ドライバの運転操作量に関する情報、心拍、皮膚電気活性、唾液成分濃度、瞬き回数、視線移動回数、及び発話量のいずれか一つで表される精神的活性度の大きさを表す情報を用いることができる。また、このドライバの運転操作量に関する情報は、所定周波数帯域における操舵角速度を基準とした前記所定周波数帯域と異なる周波数帯域における操舵角速度、所定周波数帯域における操舵角速度に対する前記所定周波数帯域と異なる周波数帯域における操舵角速度の比で表される操舵角速度比、ステアリング操舵角、アクセルペダルの操作量、またはブレーキペダルの操作量等を用いることができる。

本発明の運転環境情報検出手段で検出する運転環境情報としては、車両状態または外部環境の情報等を用いることができる。具体的には、運転環境情報としては、カーナビゲーションから得られる道路情報（道路の種別を表す道路種別情報、道路の交通量を表す交通量情報等）、運転時間、車速、車両加速度、車両角加速度、前車との車間距離、自車の前方画像情報、天候、及び時刻の少なくとも１つの情報を用いることができる。

心身状態判定手段は、運転環境情報検出手段で検出された運転環境情報と個人適合化手段で定められた個人情報とに基づいて定めた判定閾値と心身情報データとを比較し、ドライバの心身状態を判定する。運転環境情報と個人情報とに基づいて判定閾値を定めているので、運転環境に適し、個人に適合した判定閾値を定めて適確にドライバの心身状態を判定することができる。

また、本発明のドライバの運転支援装置は、上記のドライバの心身状態判定装置と、前記心身状態判定手段で判定されたドライバの心身状態に基づいて、ドライバに対する運転支援処理を実行する運転支援手段と、を含んで構成されており、適確に判定されたドライバの心身状態に基づいて運転支援を行うことから、最適な運転支援を実行することができる。

以上説明したように、本発明は、運転能力に大きくかかわるドライバの緊張感の大きさを反映する第１の心身情報と、第２の心身情報との複数の心身情報を検出し、その組合せから心身情報を判定している。心身状態判定閾値を、例えばドライバ個人の心身情報データのレベル（平均値）や変動（標準偏差）のような個人情報に基づき決定するので、ドライバ個人に適合した心身状態を判定することができる。

また、心身状態判定閾値を運転環境に応じて定めることにより、運転環境に応じた心身状態の判定を行うことができる。判定された心身状態に対応して予め定められた運転能力低下パターンに応じて運転支援制御を行うことにより、運転能力低下状況に応じた最適な運転支援を実施することができる。

反応遅れや見逃し増加といった運転能力低下を実際の運転中に計測することは困難であることから、各心身状態に対応した運転能力低下パターンは、予め実験的に調整しておく。

以上説明したように、本発明のドライバの心身状態判定装置によれば、ドライバの心身状態をドライバ個人に適合させて運転環境に応じて的確に判定することができる。また、ドライバの運転支援装置によれば、ドライバの心身状態をドライバ個人に適合させて運転環境に応じて的確に判定することにより、そのときの運転能力低下パターンに応じた最適な運転支援を実施することができる。

また、逆に運転環境に応じた適度な緊張状態の時には、警報の呈示を遅くすること等を行うようにすれば、不必要な支援による煩わしさを低減することができる。

以上説明したように本発明のドライバの心身状態判定装置によれば、複数の心身情報を組み合わせ、個人に適合し運転環境に応じて判定閾値を定めて心身状態を判定しているので、ドライバの心身状態を的確に判定できる、という効果が得られる。

また、本発明の及びドライバの運転支援装置によれば、上記のドライバの心身状態判定装置を適用しているので、適切に運転支援を行うことができる、という効果が得られる。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。図１に示すように、本実施の形態のドライバの心身状態判定装置は、ドライバの頭部を撮影して頭部の画像信号を出力するカメラ１０を備えている。カメラ１０は、ドライバの頭部の画像信号に基づいて、ドライバの頭部揺動量のうち頭部の上下方向の加速度を検出して上下加速度を表す時系列信号を出力する加速度検出器１２に接続されている。加速度検出器１２は、ドライバの体格に応じて予め設定された周波数帯域の上下加速度αｄ（ｔ）を表す時系列信号のみを通過するバンドパスフィルタ１４を介してマイクロコンピュータで構成された制御回路１６に接続されている。この周波数帯域は、共振周波数より少し高い周波数帯域とすることができる。

また、基準部位であるシートの尻下部には、基準部位の上下方向の加速度を検出して加速度を表す時系列信号を出力する加速度センサ１８が取り付けられている。この加速度センサ１８は、バンドパスフィルタ１４と同一の周波数帯域の加速度αｓ（ｔ）を表す時系列信号のみを通過させるバンドパスフィルタ２０を介して制御回路１６に接続されている。

ステアリングシャフトには、操舵角速度を検出して操舵角速度の時系列信号を出力する操舵角速度センサ２２が取り付けられている。操舵角速度センサ２２は、基準周波数帯域ｆ₀における基準操舵角速度θ₀（ｔ）の時系列信号のみを通過させるバンドパスフィルタ２４、及び予め定められた周波数帯域ｆにおける操舵角速度θ（ｔ）の時系列信号を出力するバンドパスフィルタ２６を介して制御回路１６に接続されている。

制御回路１６には、以下のようして演算される心身情報データである頭部振動伝達率Ｘ（ｔ）及び低周波数操舵角速度比Ｙ（ｔ）を蓄積し、ドライバ個人のレベル及び変動のデータを個人情報として記録し、記憶されている個人情報のデータを最新のデータに更新するデータベース２８が接続されている。ドライバ個人のレベルとしては、頭部振動伝達率Ｘ（ｔ）及び低周波数操舵角速度比Ｙ（ｔ）各々の平均値（Ｘ_mean，Ｙ_mean）が用いられ、変動としては頭部振動伝達率Ｘ（ｔ）及び低周波数操舵角速度比Ｙ（ｔ）各々の標準偏差（Ｘ_SD，Ｙ_SD）が用いられている。

また、制御回路１６には、カーナビゲーション３０からの道路種別情報、交通量情報、及び運転時間情報が入力されるように接続され、音声情報や警報を発するためのスピーカ３２、ペパーミントの香り及び柑橘系の香りを切り替えて発生することができる香り発生器３４から構成された運転支援装置が接続されている。

そして、制御回路１６のメモリには、図５に示す心身状態判定テーブル、及び図３に示す心身状態を判定して運転支援を行う心身状態判定・運転支援ルーチンのプログラムが記憶されている。

図５に示すように心身状態判定テーブルの心身状態は、頭部振動伝達率Ｘ（ｔ）のデータの判定閾値Ｘ₁、Ｘ₂（ただし、Ｘ₁＜Ｘ₂）、及び低周波数操舵角速度比Ｙ（ｔ）の判定閾値Ｙ₁、Ｙ₂（ただし、Ｙ₁＜Ｙ₂）に応じて以下のように定められている。なお、低周波数操舵角速度比Ｙ（ｔ）は、ドライバの精神的活性度の大きさを表す情報であるので値が大きい程活性度が小さく（値が小さい程活性度が大きく）、頭部振動伝達率Ｘ（ｔ）は、ドライバの緊張感の大きさを表す情報であるので値が大きい程緊張度が大きい（値が小さい程緊張度が小さい）ことを示している。

Ｙ（ｔ）≧Ｙ₁でかつＸ（ｔ）＜Ｘ₂のとき、緊張低下状態（領域１）
Ｙ（ｔ）＜Ｙ₁でかつＸ（ｔ）＜Ｘ₁のとき、リラックス状態（領域２）
Ｙ（ｔ）＜Ｙ₁でかつＸ₁≦Ｘ（ｔ）＜Ｘ₂のとき、最適緊張状態（領域３）
Ｙ（ｔ）＜Ｙ₂でかつＸ（ｔ）≧Ｘ₂のとき、過度な緊張状態（領域４）
Ｙ（ｔ）≧Ｙ₂でかつＸ（ｔ）≧Ｘ₂のとき、疲労状態（領域５）
また、本実施の形態のドライバの運転支援装置を機能ブロックで表すと、図２に示したように、ドライバの緊張感の大きさを反映するドライバの頭部揺動量に関する頭部振動伝達率、及び低周波数操舵角速度比を検出する心身情報検出手段４０（カメラ１０、加速度検出器１２、フィルタ１４，２０，２４，２６、加速度センサ１８、及び操舵角速度センサ２２に相当する）、平均値（Ｍ_X，Ｍ_Y）及び標準偏差（ＳＤ_X，ＳＤ_Y）を記憶する心身情報データベース４２（データベース２８に相当する）、運転環境情報を検出する運転環境情報検出手段４６（カーナビゲーション３０に相当する）及び制御回路１６で表される。また、制御回路１６を機能ブロックで表すと、平均値及び標準偏差からなる個人情報と運転環境情報とに基づいて判定閾値を決定する判定閾値決定手段４４、判定閾値と心身情報データとを比較し、ドライバの心身状態を判定する心身状態判定手段４８、判定結果に基づいて運転支援制御を行う運転支援制御手段５０、及び運転支援制御手段５０出力に基づいて運転支援手段５２で表される。

次に、図３を参照して心身状態判定・運転支援ルーチンについて説明する。

ステップ１００では、基準部位の上下方向の加速度αｓ（ｔ）、ドライバの頭部の上下方向の加速度αｄ（ｔ）、基準操舵角速度θ₀（ｔ）、及び操舵角速度θ（ｔ）を取り込み、ステップ１０２において、基準部位の上下方向の加速度αｓ（ｔ）に対するドライバの頭部の上下方向の加速度αｄ（ｔ）の比で表される頭部振動伝達率Ｘ（ｔ）を以下の式に従って演算する。

Ｘ（ｔ）＝αｄ（ｔ）／αｓ（ｔ） ・・・（１）
また、ステップ１０２では、基準操舵角速度θ₀（ｔ）に対する操舵角速度θ（ｔ）の比で表される低周波数操舵角速度比Ｙ（ｔ）を以下の式に従って演算する。

Ｙ（ｔ）＝θ（ｔ）／θ₀（ｔ） ・・・（２）
ここで、低周波数操舵角速度比Ｙ（ｔ）を用いるのは、操舵角速度が道路形状等によって変動することからこの変動を補正するためである。

図４に、頭部振動伝達率Ｘ（ｔ）及び低周波数操舵角速度比Ｙ（ｔ）の例を示す。

次のステップ１０４では、心身情報データベース２８から予め演算されて記憶されているドライバ個人の平均値（Ｘ_mean，Ｙ _mean）及び標準偏差（Ｘ_SD，Ｙ_SD）を読み出し、上記のようにして演算された心身情報データである頭部振動伝達率Ｘ（ｔ）及び低周波数操舵角速度比Ｙ（ｔ）を用いて、平均値（Ｘ_mean，Ｙ _mean）及び標準偏差（Ｘ_SD，Ｙ_SD）を更新し、データベース２８に記憶する。

図６〜図８に頭部振動伝達率Ｘ（ｔ）のデータと反応時間（相対値）との相関を示す。図６は、８０ｋｍ／ｈで走行したときの被験者５名の相関を示し、図７は、８０ｋｍ／ｈで走行したときの被験者３名の相関を示し、図８は、図６と図７とを組み合わせたときの相関を示す。図８から、頭部振動伝達率Ｘ（ｔ）のデータ（緊張状態に応じて増加する指標）は、適度な緊張状態を示すと考えられる中間的な値（図８では、約１．３近辺の値）で反応時間が早くなるという相関があることが理解できる。

また、図９は、低周波数操舵角速度比Ｙ（ｔ）のデータと反応時間（相対値）との相関を示す図である。図から理解されるように、低周波数操舵角速度比Ｙ（ｔ）のデータ（ドライバの精神的活性度の大きさを表し、ぼんやりした状態で増加する指標）とドライバの反応時間とは、正の相関を示している。

次のステップ１０８では、カーナビゲーション３０から道路種別情報、交通量情報、及び運転時間情報を運転環境情報として取り込み、ステップ１１０において取り込んだ運転環境情報と心身情報データベースからの心身情報の平均値、標準偏差に基づいて判定閾値Ｘ₁，Ｘ₂，Ｙ₁，Ｙ₂を決定する。

この判定閾値Ｘ₁，Ｘ₂，Ｙ₁，Ｙ₂は、運転環境情報に基づいて、次の表１に示すように決定される。なお、環境情報の道路種別情報から、市街地道路を走行しているか、自動車専用道路を走行しているか、山岳道路を走行しているか等が判定でき、交通量情報から交通量が多いか少ないかまたは渋滞中かを判定でき、環境情報の運転時間からは運転開始直後か等が判定できる。

この表１について説明すると、心身状態判定閾値は、市街地道路走行時（運転時間１０min以上）を基準（例えば、Ｘ₁＝１．１，Ｘ₂＝１．３，Ｙ₁＝１．５，Ｙ₂＝１．５）にして、以下のように定められている。
（１）市街地道路（運転時間０〜１０min）、すなわち運転開始直後において、頭部振動伝達率Ｘ（ｔ）及び低周波数操舵角速度比Ｙ（ｔ）の各データが共に高い時、過度な緊張状態（図４の 領域４）の可能性が高いため判定閾値Ｙ₂を大きく（例えば、２．０）する。
（２）自動車専用道路（交通量多）では、比較的高い緊張レベルが必要であるためＸ₁、Ｘ₂を大きく（例えば、Ｘ₁＝１．２，Ｘ₂＝１．４）する。
（３）山岳道路では比較的高い緊張レベルが必要であるためＸ₁、Ｘ₂を大きく（例えば、Ｘ₁＝１．２，Ｘ₂＝１．４）する。また、頭部振動伝達率Ｘ（ｔ）及び低周波数操舵角速度比Ｙ（ｔ）の各データが共に高い時，過度な緊張状態（図４の 領域４）の可能性が高いため判定閾値Ｙ₂（例えば、Ｙ₂＝２．０）を大きくする。

なお、自動車専用道路（交通量小、渋滞）では、市街地道路走行時（運転時間１０min以上）と同じ値にする。

次に、運転者の個人情報（平均値及び標準偏差）のデータによる判定閾値の補正について説明する。上記で判定閾値を決定した際の心身情報の平均値をM_X0、M_Y0、標準偏差をSD_X0、SD_Y0とすると、平均値M_X、M_Y、標準偏差SD_X、SD_Yの運転者では心身状態判定閾値Ｘ₁，Ｘ₂，Ｙ₁，Ｙ₂は次のように補正される。

Ｘ₁ ^*＝M_X＋SD_X／SD_X0（Ｘ₁− M_X0） ・・・（３）
Ｘ₂ ^*＝M_X＋SD_X／SD_X0（Ｘ₂− M_X0） ・・・（４）
Ｙ₁ ^*＝M_Y＋SD_Y／SD_Y0（Ｙ₁− M_Y0） ・・・（５）
Ｙ₂ ^*＝M_Y＋SD_Y／SD_Y0（Ｙ₂− M_Y0） ・・・（６）
上記（３）式について説明すると、心身状態判定値Ｘ₁は平均値M_X0と標準偏差とにより次のように表される。

Ｘ₁＝M_X0＋ａSD_X0 ・・・（７）
ただし、ａは定数である。

平均値M_X、標準偏差SD_Xの運転者の判定閾値Ｘ₁ ^*は、平均値M_X、標準偏差SD_Xにより同様に次のように表される。

Ｘ₁ ^*＝M_X＋ａSD_X ・・・（８）
ここで、ａはＸ₁、Ｘ₁ ^*に共通であるので、（７）式よりａ＝（Ｘ₁−M_X0）／SD_X0を得、これを（８）式に代入することにより（３）式が得られる。

（４）〜（６）式も同様に、次の式から求められる。

Ｘ₂＝M_X0＋ｂSD_X0、Ｘ₂ ^*＝M_X＋ｂSD_X （ｂは定数）
Ｙ₁＝M_Y0＋ｃSD_Y0、Ｙ₁ ^*＝M_Y＋ｃSD_Y （ｃは定数）
Ｙ₂＝M_Y0＋ｄSD_Y0、Ｙ₂ ^*＝M_Y＋ｄSD_Y （ｄは定数）
次のステップ１１２では、図５の心身状態判定テーブルを用い、頭部振動伝達率Ｘ（ｔ）及び低周波数操舵角速度比Ｙ（ｔ）の各データを、運転環境情報及び個人情報に応じて決定された判定閾値Ｘ₁，Ｘ₂，Ｙ₁，Ｙ₂と照合して、ドライバの心身状態を判定する。

そして、次のステップ１１４において、下記の表２に示す内容の運転支援制御を実行する。

この表２について説明すると、緊張低下状態と判定された場合には、反応遅れ及び歩行者等の見逃しが増加するので、スピーカより通常より早いタイミングで警報を発し、カーナビゲーション３０等に通常の道路案内情報を呈示し、香り発生器３４よりリフレッシュのためにペパーミントの香りを呈示する。リラックス状態と判定された場合には、通常のタイミングで警報を発し、事前通報を行う。最適緊張状態と判定された場合には、反応速度が速い（能力が向上している）ため、通常より遅いタイミングで警報を発し、通常の道路案内を行う。過度な緊張状態と判定された場合には、見逃しが増加するため、通常のタイミングで警報を発し、周辺危険情報を呈示し、リラックスのために柑橘系の香りを呈示する。そして、疲労状態と判定された場合には、反応遅れ及び誤操作が増加するため、通常より早いタイミングで警報を発し、休憩を促すように情報を発し、リフレッシュのためにペパーミントの香りを呈示する。

なお、上記では、第１の心身情報として頭部振動伝達率を用いる例について説明したが、頭部の上下方向の加速度、ドライバに応じて定められた周波数帯域における基準部位の上下方向の加速度を基準としたドライバの頭部の上下方向の加速度、カメラで撮影した頭部画像の変動または頚部筋電図の変動より得られる頭部加速度を用いるようにしてもよい。

また、上記では、第２の心身情報として低周波数操舵角速度比を用いる例について説明したが、心拍、皮膚電気活性、唾液成分濃度、瞬き回数、視線移動回数、及び発話量のいずれか一つ、所定周波数帯域における操舵角速度を基準とした前記所定周波数帯域と異なる周波数帯域における操舵角速度、ステアリング操舵角、アクセルペダルの操作量、またはブレーキペダルの操作量等のその他のドライバの運転操作量に関する情報を用いるようにしてもよい。

さらに、運転環境情報として道路の種別を表す道路種別情報、道路の交通量を表す交通量情報、及び運転時間情報を用いたが、車速、車両加速度、車両角加速度、前車との車間距離、自車の前方画像情報、天候、及び時刻の少なくとも１つの情報を用いるか、またはこれらを組み合わせて用いるようにしてもよい。

また、上記では、心身状態判定をドライバ個人に適合させるための個人情報として、心身情報データベースに記憶されている心身情報の平均値、及び標準偏差を用いる例について説明したが、図１０に示すように心身情報データベース４２に代えて、個人情報としての支援レベルを選択する支援レベル選択手段５４を設け、ドライバに支援レベルを選択させてもよい。この場合、支援レベル選択手段は個人適合化手段に相当し、運転者は、個人情報としての警報や支援を出力する頻度を例えば次の３段階から選択する。
（１）お知らせモード：警報や支援が比較的多い
（２）ノーマルモード：通常の設定
（３）サイレントモード：警報や支援が比較的少ない
支援レベル選択手段５４によってノーマルモードが選択されたときには、判定閾値決定手段４４は、上記の実施の形態で説明した値の判定閾値Ｘ₁，Ｘ₂，Ｙ₁，Ｙ₂を設定する。お知らせモードが選択されたときには、判定閾値決定手段４４は、判定閾値Ｘ₁，Ｘ₂を緊張小側にシフトすると共に、判定閾値Ｙ₁，Ｙ₂を活性度大側にシフトし、サイレントモードが選択されたときには、判定閾値決定手段４４は、判定閾値Ｘ₁，Ｘ₂を緊張大側にシフトすると共に、判定閾値Ｙ₁，Ｙ₂を活性度小側にシフトする。

本発明の実施の形態のドライバの心身状態判定装置を適用したドライバの運転支援装置を示す概略図である。 図１のドライバの運転支援装置を機能ブロックで示したブロック図である。 図１の制御回路で実行されるドライバの心身状態を判定して運転支援を行うルーチンの流れ図である。 頭部振動伝達率Ｘ（ｔ）及び低周波数操舵角速度比Ｙ（ｔ）の変化を示す線図である。 心身状態を判定するための心身状態判定テーブルを示す線図である。 頭部振動伝達率Ｘ（ｔ）のデータと反応時間と被験者５名の相関を示す線図である。 頭部振動伝達率Ｘ（ｔ）のデータと反応時間と被験者３名の相関を示す線図である。 頭部振動伝達率Ｘ（ｔ）のデータと反応時間と被験者８名の相関を示す線図である。 低周波数操舵角速度比Ｙ（ｔ）のデータと反応時間との相関を示す線図である。 本発明の変形例を示すブロック図である。

符号の説明

１０ カメラ
１６ 制御回路
１８ 加速度センサ

Claims (6)

1. ドライバの緊張感の大きさを反映するドライバの頭部揺動量に関する第１の心身情報、及び前記第１の心身情報以外の第２の心身情報を検出する心身情報検出手段と、
   運転環境情報を検出する運転環境情報検出手段と、
   心身状態判定をドライバ個人に適合させるための個人情報を定める個人適合化手段と、
   前記運転環境情報検出手段で検出された運転環境情報と、前記個人適合化手段で定められた個人情報とに基づいて判定閾値を決定する判定閾値決定手段と、
   前記心身情報検出手段で検出された第１の心身情報及び第２の心身情報を前記判定閾値決定手段で決定された判定閾値と比較し、ドライバの心身状態を判定する心身状態判定手段と、
   を含むドライバの心身状態判定装置。
2. 前記個人適合化手段は、前記心身情報検出手段で検出された第１の心身情報及び第２の心身情報各々の平均値及び標準偏差を用いて、ドライバ個人に適合させるための個人情報を定める請求項１記載のドライバの心身状態判定装置。
3. 前記第１の心身情報は、頭部の上下方向の加速度、ドライバに応じて定められた周波数帯域における基準部位の上下方向の加速度を基準としたドライバの頭部の上下方向の加速度、ドライバに応じて定められた周波数帯域における基準部位の上下方向の加速度に対するドライバの頭部の上下方向の加速度の比で表される頭部振動伝達率のいずれかである請求項１または請求項２記載のドライバの心身状態判定装置。
4. 前記第２の心身情報は、ドライバの運転操作量に関する情報、心拍、皮膚電気活性、唾液成分濃度、瞬き回数、視線移動回数、及び発話量のいずれか一つで表される精神的活性度の大きさを表す情報である請求項１〜請求項３のいずれか１項記載のドライバの心身状態判定装置。
5. 前記ドライバの運転操作量に関する情報は、所定周波数帯域における操舵角速度に対する前記所定周波数帯域と異なる周波数帯域における操舵角速度の比で表される操舵角速度比である請求項４記載のドライバの心身状態判定装置。
6. 請求項１〜請求項５のいずれか１項記載のドライバの心身状態判定装置と、
   前記心身状態判定手段で判定されたドライバの心身状態に基づいて、ドライバに対する運転支援処理を実行する運転支援手段と、
   を含むドライバの運転支援装置。
   
   

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