JP2009301367A - 運転者状態推定装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】車両を運転する運転者の生体情報又は車両情報に基づいて該運転者の注意力低下状態を推定する運転者状態推定装置において、入力される生体情報又は車両情報を示す複数の特徴量をそれぞれ2値的に識別する弱識別手段と、弱識別手段による複数の特徴量の識別結果に基づいて運転者の運転に対する注意力低下状態を推定する状態推定手段と、弱識別手段による識別又は状態推定手段による推定に用いる、複数の特徴量それぞれと運転者の注意力低下状態との関係をAdaBoostを用いて学習する学習手段と、を備える。
【選択図】図2
Description
AdaBoost30は、まず、重み初期値D1(i)=1/Nによって初期化を行う。そして次に、各弱識別器について、重みの分布Dtに基づき学習を行う。つまり、上記した式(1)の最小化を行い、ht:X→Yを得る。また、各弱識別器について、誤り率εtを用いて次式(2)の如く信頼度αt∈Rを計算する。更に、各弱識別器について、次式(3)により重みの分布Dtを更新する。
このように、本実施例の運転者状態推定装置10においては、まず、各センサ等14〜20からの検出パラメータとしての出力それぞれをAdaBoost30の有するT個の弱識別器32に入力して、それらの弱識別器32それぞれに簡易に運転者の注意力低下の有無を識別させると共に、各弱識別器32の出力をそれぞれの弱識別器32の信頼度αで重み付けして結合させて、最終的に運転者の注意力低下の有無を識別させる。
12 電子制御ユニット(ECU)
14 運転者センサ
16 車内センサ
18 車外センサ
20 通信装置
22 データベース
30,40 AdaBoost
32,42 弱識別器
34,44 強識別器
Claims (7)
- 車両を運転する運転者の生体情報又は車両情報に基づいて該運転者の運転に対する注意力低下状態を推定する運転者状態推定装置であって、
入力される前記生体情報又は車両情報を示す複数の特徴量を2値的に識別する複数の弱識別手段と、
前記複数の弱識別手段による前記複数の特徴量の識別結果に基づいて前記運転者の運転に対する注意力低下状態を推定する状態推定手段と、
前記弱識別手段による識別又は前記状態推定手段による推定に用いる、前記複数の特徴量それぞれと前記運転者の運転に対する注意力低下状態との関係について学習を行う学習手段と、
を備えることを特徴とする運転者状態推定装置。 - 前記学習手段は、前記運転者からの運転に対する注意力低下状態に関する入力情報と、該入力時点で得られる前記特徴量とに基づいて、前記複数の特徴量について前記関係を学習することを特徴とする請求項1記載の運転者状態推定装置。
- 前記学習手段は、前記関係をAdaBoostを用いて学習することを特徴とする請求項1又は2記載の運転者状態推定装置。
- 入力される前記生体情報又は車両情報を示す特徴量が新たに追加された場合、前記弱識別手段は、
該新たな特徴量が追加される前から存在する前記複数の特徴量を2値的に識別する第1の弱識別手段と、
前記第1の弱識別手段とは別に設けられ、該追加された新たな特徴量を2値的に識別する第2の弱識別手段と、
を有し、
前記状態推定手段は、
前記第1の弱識別手段による前記複数の特徴量の識別結果に基づいて前記運転者の運転に対する注意力低下状態を推定する第1の状態推定手段と、
前記第1の状態推定手段による推定結果と前記第2の弱識別手段による前記追加された新たな特徴量の識別結果とに基づいて前記運転者の運転に対する注意力低下状態を推定する第2の状態推定手段と、
を有することを特徴とする請求項1乃至3の何れか一項記載の運転者状態推定装置。 - 前記学習手段は、前記運転者からの運転に対する注意力低下状態に関する入力情報と、該入力時点で得られる前記新たな特徴量を含む前記特徴量とに基づいて、該新たな特徴量を含む特徴量について前記関係を学習することを特徴とする請求項4記載の運転者状態推定装置。
- 前記生体情報又は車両情報は、前記運転者の顔情報、生理状態量、運転操作量、及び車両の環境状態量のうちの少なくとも一つであることを特徴とする請求項1乃至5の何れか一項記載の運転者状態推定装置。
- 前記特徴量は、前記運転者の視線移動量、頭部移動量、瞳孔径、瞬き回数、心電図RRI、操舵角変動量、及び車線逸脱量のうちの少なくとも二つであることを特徴とする請求項6記載の運転者状態推定装置。
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