JP2011062465A - 運転支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 本発明は、事故の発生を簡素な構造で抑制することができる運転支援装置を提供する。
【解決手段】 運転者支援装置１０は、運転者２０の目２１の映像を撮影する赤外線カメラ３０と、判定装置４０と、情報表示装置５０とを備えている。判定装置４０は、赤外線カメラ３０の撮影映像から運転者２０のまばたきと視線移動とを検出する表情検出部４１と、まばたきと視線移動とから覚醒度と認知度と情報呈示閾値Ｌとパニック発生度数Ｐとを検出する運転者状態検出部４２と、情報呈示閾値Ｌとパニック発生度数Ｐの積算値Ｐｅとを比較して運転者２０が異常状態になる可能性が高い状態を判定するパニック予兆判定部４３とを備えている。情報表示装置５０は、運転者２０が異常状態になる可能性が高い状態であると判定されると注意をする。
【選択図】図１

Description

本発明は、運転者のパニック行動などの危険の発生を抑制する技術に関する。

従来、自動車の事故の発生の原因としては、乗員が、当該乗員の意図しない操作を行うこと、例えば、後進するべくアクセルを踏み込んだ場合にギヤが前進に設定されていることがある。このような場合であっても事故の発生を抑制するために、運転者の意図に反する運転操作が行われた際に、車両の動作を制御する安全装置を備えることが提案されている。

この種の安全装置は、カメラ装置によって撮影した運転者の撮影映像を解析することによって、各時点での運転者の意図を検出する。また、ギヤの位置を検出するギヤ検知部を備えており、ギヤの位置から車両が前進するのか後進するのかを検出する。

安全装置は、運転者の意図が前進の場合においてギヤの位置が後進にある場合には、運転者による操作が当該運転者の意図とは異なると判断して、アクセル操作を無効にする。同様に、運転者の意図が後進の場合においてギヤの位置が前進にある場合には、アクセル操作を無効する（例えば、特許文献１参照。）。

また、自動車の事故の発生原因として、乗員がパニック状態になることによって車両の制御が不安定になることがある。このような場合であっても事故の発生を抑制するために、運転者のパニック状態を判定すると、車両が安全に走行していないとして危険を回避するように車両を制御する走行制御装置が提案されている。

この種の走行制御装置では、運転者の腕の動き方やペダルの踏み込み方などの運転者の動作量、および、運転者の発する声の大きさによって、運転者がパニック状態であるか否かを判定する（例えば、特許文献２参照。）。

また、集中状態、居眠り状態、眠気葛藤状態などの運転者の状態を検出するとともに、当該運転者の状態に合わせて警報を発するなどの運転支援を行い、事故の発生を抑制する技術が提案されている。

この種の技術では、運転者の状態を検出する技術として、複数のセンサを用いて運転者状態閾値を検出し、当該運転者状態閾値に基づいて運転者状態を検出する。運転者状態閾値を検出するために、運転者の覚醒度を反映した運転者情報と、運転者の注意集中度を反映した運転者情報と、運転者の運転能力を反映した運転者情報との内の少なくともとも２つの情報と、車両の運転状態や外部環境状態を示す車両・運転環境情報とを必要とする。

これら情報を得るために複数のセンサや機器を用いる。例えば運転者の覚醒度が反映された運転者情報を得るためにカメラによって撮影された運転者の顔の映像から運転者が一定時間以上眼を閉じている時間の割合を示す閉眼時間割合を算出する。また、運転者の注意集中度が反映された情報を得るために、撮影された画像から頭部加速度を頭部動揺量として検出する加速度検出器と、シート尻下部の上下加速度を検出する加速度センサを用いる。このように、カメラや複数のセンサを用いる（例えば、特許文献３参照。）。

特開２００５−１４７５２号公報 特開２００７−２６９３１０号公報 特開２００７−２６５３７７号公報

特許文献１は、実際に、運転者の意図と異なる操作が行われたことを検出する技術である。また、特許文献２は、実際に運転者がパニック状態になったことを検出する技術である。

このように、特許文献１，２は、生じた事象（特許文献１の場合は、運転者の意図と異なる操作。特許文献２の場合は、パニック状態の発生）に対して対処をする技術であって、当該事象によって事故が発生することが考えられる。

また、運転者の状態を検出し、当該状態に応じて運転支援を行う特許文献３の技術では、運転者の状態を示す各種情報を検出するために、複数のセンサなどを必要とする。つまり、運転者状態判定装置の構造が複雑になり、コストが高くなる傾向にある。コストが高くなると、当該装置の普及が阻害される傾向にある。

本発明は、事故の発生を簡素な構造で抑制することができる運転支援装置を提供することを目的とする。

本願の請求項１に記載の発明の運転支援装置は、運転者のまばたきに基づいて運転者の覚醒度を検出する覚醒度検出手段と、運転者の視線の動きに基づいて、当該運転者の運転に対する集中の度合いを示す認知度を検出する認知度検出手段と、運転者が意図しない操作を行った状態と運転者がパニックになった状態とのうち少なくともいずれか一方の状態である異常状態になる可能性が高い状態を判定する閾値を検出する閾値検出手段と、前記覚醒度検出手段によって検出された運転者の覚醒度および前記認知度検出手段によって検出された運転者の認知度に基づいて、運転者の運転状態を示す運転者状態判定値を検出する運転者状態判定値検出手段と、前記運転者状態判定値を前記閾値と比較し、運転者が前記異常状態になる可能性が高い状態であるか否かを判定する判定手段と、前記判定手段の判定結果に基づいて、運転者に注意する注意手段とを備える。

本願の請求項２に記載の発明の運転支援装置は、請求項１に記載の運転支援装置において、前記認知度と前記覚醒度との組み合わせから求められるパニック発生度数をＰとし、車両の過去の走行のうち、所定距離以上走行した回数をｎとし、ｋを１からｎまでの変数とした場合、前記車両の過去の走行のうち、前記所定距離以上走行した走行のうちｋ番目の走行での前記パニック発生度数Ｐの積算値をＰｋとし、前記車両の過去の走行のうち、前記所定距離以上走行した走行のうちｋ番面の走行での走行時間をＴｋとし、現在の走行の走行時間をＴａとし、前記閾値をＬとすると、

となり、
前記運転者状態判定値を、現在の走行での前記パニック発生度数の積算値であるＩとすると、前記判定手段は、前記運転者状態判定値Ｉが前記閾値Ｌより大きくとなると、前記運転者が前記異常状態になる可能性が高い状態であると判定する。

本願の請求項３に記載の発明の運転支援装置は、運転者のまばたきに基づいて運転者の覚醒度を検出する覚醒度検出手段と、運転者の視線の動きに基づいて、当該運転者の運転に対する集中の度合いを示す認知度を検出する認知度検出手段と、前記覚醒度検出手段によって検出された運転者の覚醒度および前認知度検出手段によって検出された運転者の認知度に基づいて、運転者の運転状態を示す運転者状態判定値を検出する運転者状態判定値検出手段と、現在の走行の前記運転者状態判定値を表示する表示装置とを備える。

本発明によれば、認知度を用いることによって、運転者がパニック状態になる前の状態または意図しない操作を行う前の状態のうち少なくともいずれか一方の状態を検出することができる。このため、事故の発生を抑制することができる。

また、覚醒度は、運転者のまばたきに基づいて検出され、認知度は運転者の視線の動きに基づいて検出される。このため、覚醒度と認知度とは、運転者の目の動き（まばたき、視線の動き）を検出すればよい。例えば、カメラによって運転者の目を撮影すればよい。このため、運転支援装置の構造を簡素にすることができる。

このように、本発明は、事故の発生を簡素な構造で抑制することができる運転支援装置を提供できる。

本発明の第１の実施形態に係る運転支援装置を示す概略図。 覚醒度が低い状態の一例である状態と、覚醒度が高い状態の一例である状態との、各々でのまばたきの時間の頻度分布を示すグラフ。 運転初期期間に検出されたまばたきの分布を示すグラフ。 判定時間から得られる覚醒度と、顔の表情から得られる覚醒度との相関のシミュレーション結果を示すグラフ。 覚醒度の第１〜５のレベルの状態を示す表。 運転者の認知度が通常状態の場合での、所定期間の運転者のｘ軸方向の視線の動きを示すリターンマップ。 運転者の認知度が通常状態の場合での、所定期間の運転者のｙ軸方向の視線の動きを示すリターンマップ。 運転者の認知度が小さくなった状態での所定期間内の運転者のｙ軸方向の視線の動きを示すリターンマップ。 運転者の認知度が小さくなった状態での所定期間内の運転者のｘ軸方向の視線の動きを示すリターンマップ。 運転者の認知度が小さくなった状態での運転者のｘ軸方向の視線の動きを示すリターンマップ。 運転者の認知度が小さくなった状態での運転者のｙ軸方向の視線の動きを示すリターンマップ。 覚醒度と認知度とに基づいて運転者のパニック発生度数が求めるマップ。 図１に示された運転支援装置の運転初期期間の動作を示すフローチャート。 図１に示された運転支援装置の運転初期期間経過以降での動作を示すフローチャート。 本発明の第２の実施形態に係る運転支援装置を示す概略図。 図１５に示された運転支援装置の、運転初期期間以降の動作を示すフローチャート。 図１５に示された運転支援装置が検出した、現在の走行でのパニック発生度数の積算値を示す棒グラフ。 図１５に示された運転支援装置が検出した、現在の走行でのパニック発生度数の積算値を示す時系列グラフ。

本発明の第１の実施形態に係る運転支援装置を、図１〜１４を用いて説明する。図１は、運転者支援装置１０を示す概略図である。運転者支援装置１０は、一例として、エンジンによって走行可能となる自動車に搭載されている。自動車１は、本発明で言う車両の一例である。なお、これに限定されず、例えば電気自動車などに搭載されてもよい。

図１に示すように、運転者支援装置１０は、運転者２０の目２１を撮影する赤外線カメラ３０と、判定装置４０と、情報表示装置５０と、警報装置６０と、香りを放出可能な放香装置７０とを備えている。なお、図１は、自動車内において運転席に着座する運転者２０の近傍を概略的に示している。

赤外線カメラ３０は、赤外線を運転者２０の目２１に照射し、目２１で反射された赤外線を撮影する。判定装置４０は、表情検出部４１と、運転者状態検出部４２と、パニック予兆判定部４３とを備えている。

表情検出部４１は、赤外線カメラ３０によって撮影された運転者２０の目２１の画像から、運転者２０のまばたきを検出する。具体的には、表情検出部４１は、赤外線カメラ３０によって撮影された運転者２０の目２１の映像の経時的変化からまぶたの開閉を検出することでまばたきを検出する。

本発明では、一回のまばたきにかかる時間を、まばたき閉じ時間とする。なお、図１中の範囲Ｆ１内に示すように、まぶた２２が閉じ始めてから、まぶた２２が閉じ、再びまぶた２２が開くまでを一回のまばたきとする。まぶた２２が開くとは、通常位置まで開く状態であって、開動作が停止するまでである。表情検出部４１は、上記のように検出される各まばたき閉じ時間を検出し、保存している。

また、表情検出部４１は、運転者２０の視線の動きを検出する。具体的には、赤外線カメラ３０によって撮影された運転者２０の黒目２３の位置の動きの軌跡を検出し、保存する。

運転者状態検出部４２は、運転者２０の覚醒度と、運転者２０の認知度と、運転者２０の状態を示す運転者状態判定値Ｉとを検出する。

まず、覚醒度について説明する。本発明で言う覚醒度とは、運転者２０の覚醒の度合いを示す。覚醒度が低い状態は、運転者が眠い状態を示す。覚醒度が高い状態は、運転者がしっかり覚醒している状態を示す。覚醒度は、まばたきに基づいて検出される。

人間のまばたき閉じ時間は個人差があるが、一般に覚醒度が低下すると（低い状態では）長くなる傾向にある。図２は、覚醒度が高い状態の一例である状態Ｂ１と、覚醒度が低い状態の一例である状態Ｂ２との、各々でのまばたき閉じ時間の頻度分布α，βを概略的に示している。図２中の横軸は、時間を示しており、図中右側に進むにつれて時間が長くなることを示す。図２中の縦軸は、頻度を示しており、図中上側に進むにつれて頻度が高くなることを示す
図２に示すように、状態Ｂ１の分布αでは、短いまばたき閉じ時間の頻度が高くなる。状態Ｂ２の分布βでは、時間の長いまばたき閉じ時間の頻度が高くなる。このように、覚醒度が低下するにしたがって、分布αから分布βに変化する傾向にある。つまり、覚醒度の低下にともなって、頻度の高いまばたき閉じ時間が、図中ａからｂに変化し、時間が長くなる。この際、一般的には頻度分布の形状も変化する。なお、まばたき閉じ時間の頻度分布の形状や、覚醒度の変化に伴う頻度分布の形状変化には個人差がある。

本実施形態では、長いまばたきを判定する判定時間をＴｓ（閾値）とし、この判定時間Ｔｓよりも長いまばたき閉じ時間を有するまばたきを、長いまばたきと判定する。そして、本実施形態では、運転を予め設定される所定時間ごとに区切り、当該所定時間ごとに所定時間内に検出される全まばたき回数Ｎ１に対する上記長いまばたきの回数Ｎ２の割合Ｒ（Ｒ＝Ｎ２／Ｎ１）に基づいて、運転者の覚醒度を第１〜５のレベルに分類する。

長いまばたきについて説明する。運転者２０の覚醒度は、通常では運転初期期間には充分高いと考えられる。運転初期期間では、運転者２０の運転に対する緊張感や運転を開始するという意識が強く作用するので、運転者２０の覚醒度が充分に高い状態となる。しかし、運転時間が長くなるにつれて、運転に対する慣れや運転に対する疲労によって、覚醒度が低下すると考えられる。このため、運転開始時から所定時間が経過するまでの運転初期期間内での運転者２０のまばたきの傾向を調べれば、運転者２０に固有の標準的な情報を得ることができる。

ここで、運転開始と、走行とについて定義する。運転開始は、運転者がイグニッションキーをスタート位置まで回すなどしてエンジンが駆動を開始した時点である。また、エンジンが駆動を開始した時点を走行開始時とする。運転者がイグニッションキーをオフ位置まで回してエンジンが駆動を停止すると、走行が終了したとする。運転初期期間とは、運転開始時から所定期間である。

電気自動車の場合は、運転開始時および走行開始時は、モータがオンとなった時点、つまり回転可能となった時点（アクセルを踏むとモータが回転する状態）である。走行の終了は、モータがオフとなった時点（アクセルを踏んでもモータが回転しない状態）である。走行は、モータがオンからオフとなるまでの期間であｗる。

図３は、運転者２０の運転開始時から運転初期期間に検出されたまばたきの分布を示している。図３に示すように、覚醒度が高い状態（運転初期期間）でのまばたき閉じ時間の頻度のピーク（Ｔｍ）を含む主要な頻度の分布領域、つまり、標準的なまばたき閉じ時間の範囲は、時間の短い領域に位置する。

したがって、上記標準的なまばたき閉じ時間の範囲に基づいて、運転者２０の覚醒度の低下に伴う時間の長いまばたきを判定するための判定時間Ｔｓを設定すれば、運転者２０に固有の長いまばたきを検出することができる。

本実施形態では、高覚醒度におけるまばたき閉じ時間の頻度分布から、その最頻値Ｔｍに対してＸ％となる位置で頻度分布をスライスしたときの時間範囲を、運転者２０に固有な標準的なまばたき閉じ時間の範囲、つまり標準的なまばたき閉じ時間の分布領域の時間幅Ａとして求めている。さらに、時間幅Ａの中心値を標準的なまばたき閉じ時間Ｔｃとする。長いまばたきを判定する判定時間Ｔｓは、標準的なまばたき閉じ時間Ｔｃよりも時間幅ＡのＹ％長い時間とする。このため、Ｔｓ＝Ｔｃ＋Ａ×Ｙ／１００となる。スライス率Ｘ％と、時間のスライド率Ｙ％については、後で詳細に説明する。

つぎに、覚醒度の第１〜５のレベルについて説明する。第１〜５のレベルは、レベルが上がるにつれて覚醒度が高くなる。言い換えると、レベルが下がるにつれて覚醒度が下がり、つまり、運転者２０が有する眠気が大きくなることを示す。

図５は、第１〜５のレベルの状態を示す表である。図５に示すように、第５のレベルは、完全に起きており、眠気が全くない状態である。第４のレベルは、やや眠気を有している状態である。第３のレベルは、明らかに眠いのがわかる状態である。第２のレベルは、周期的に居眠りをしている状態である。第１のレベルは、ほぼ居眠りをしている状態である。

つぎに、所定時間内での全まばたき回数Ｎ１に対する長いまばたき回数Ｎ２の割合Ｒと覚醒度のレベルとの関係について説明する。本実施形態では、一例として、割合Ｒが０≦Ｒ＜１５％場合は、第５のレベルとする。割合Ｒが、１５％≦Ｒ＜３０％の場合は、第４のレベルとする。割合Ｒが３０％≦Ｒ＜４５％の場合は、第３のレベルとする。割合Ｒが、４５％≦Ｒ＜６０％の場合は、第４のレベルとする。割合Ｒが、６０％≦Ｒの場合は、第１のレベルとする。

つぎに、スライス率Ｘ％と、スライド率Ｙ％について説明する。スライス率Ｘ％とスライド率Ｙ％とは、上記されたまばたき閉じ時間によって分類される覚醒度と、顔の表情に基づいて分類される覚醒度とを比較する実験から求めた。

まず、カメラで運転者（実際の自動車の運転者ではなく、本実験のための運転者である）の顔の表情を撮影し、この表情を分析して、運転者の顔の表情から覚醒度のレベル（第１〜５のレベルのいずれか）を推定する。これは、図５に示すように、顔の表情から集中していると判定されると第５のレベルとであると判定される。顔の表情から時々あくびが出る状態であると判定されると、第４のレベルと判定される。顔の表情から頻繁にあくびが出ると状態判定されると、第３のレベルと判定される。顔の表情からと時々目が閉じる状態であると判定されると、第２のレベルと判定される。顔の表情から目が閉じている状態と判定されると、第１のレベルと判定される。

図４は、スライス率（Ｘ％）と時間のスライド率（Ｙ％）とを変えながら判定時間Ｔｓを設定したときの、判定時間Ｔｓよりも長いと判定されるまばたきの比率（Ｒ）から得られる運転者の覚醒度と、上記の顔の表情から推定された覚醒度との相関についてシミュレーションしたものである。このシミュレーション結果から、スライス率４０％、スライド比７０％としたとき、その相関が最も大きくなる。このため、本実施形態では、Ｘ＝４０とし、Ｙ＝７０とする。

赤外線カメラ３０と、表情検出部４１と、運転者状態検出部４２とは、本発明で言う、覚醒度検出手段の一例を構成している。なお、覚醒度検出手段として、運転者の目を撮影する手段（装置）は、赤外線カメラに限定されるものではない。要するに、運転者の目２１を撮影できればよい。

また、上記に説明される覚醒度の求め方、また、覚醒度のレベルの分類は一例である。覚醒度の求め方は、まばたきに基づいて他の方法が用いられてもよい。また、覚醒度のレベルの分類も、第１〜５のレベルの５段階ではなく、例えば第１〜１０のレベルの１０段階に分けられてもよい。

ついで、認知度について説明する。認知度は、運転者２０の運転への集中の度合いを示す。運転者状態検出部４２は、表情検出部４１が検出した運転者２０の視線の動き（軌跡）に基づいて、認知度を判定する。

具体的には、運転者が運転中によく見る場所である、例えば速度計、ルームミラー、ドアミラーなどの視認対象を運転者が見ている状態での運転者の視線の動きを分析する。運転者の視線の動きは、リターンマップで表される。

図６，７は、運転者の認知度が通常状態の場合での、所定期間の運転者の視線の動きを示すリターンマップである。通常状態とは、運転初期期間などの、認知度が十分に高い状態である。

図７は、所定期間内の運転者の視線の位置のうち、運転者の上下方向であるｙ軸方向に沿う視線の位置がプロットされている。このため、図７は、所定期間内の運転者のｙ軸方向に沿う視線の動きを表す。図６は、所定期間内の運転者の視線の位置のうち、運転者の上下方向を横切る左右方向であるｘ軸方向に沿う視線の位置がプロットされている。このため、図６は、所定期間内の運転者のｘ軸方向に沿う視線の動きを示している。

図６，７において横軸は、時間ｔ（変数）での視線の位置を示しており、縦軸は、時間ｔ＋０．１秒での視線の位置を示している。グラフ中の中心位置である（０，０）の位置は、運転者の両目の中心位置である。運転者の右側を正とし、左側を負としている。横軸、縦軸の単位は、メートル（ｍ）である。

図６，７のようなリターンマップは、運転者がよく見る例えば速度計、ルームミラー、ドアミラー（視認対象）ごとに、単位時間毎に形成される。言い換えると、各視認対象に設定されるリターンマップ上に、運転者の視線の位置を示す点がプロットされる。この視線の位置を示す点の集合によって、運転者の視線の動きが表される。なお、図６，７は、例えばルームミラーに設定されるリターンマップを示している。

速度計、ルームミラー、ドアミラーなどの運転者がよく見る視認対象の各々で形成されるリターンマップは、略同じものになる。運転者が速度計、ルームミラー、ドアミラーを見ている状態は、例えば、運手者の視線の向きから判断される。

なお、本実施形態では、リターンマップが形成される視認対象として、速度計、ルームミラー、ドアミラーを一例として用いた。視認対象としては、他のものが用いられてもよい。要するに、運転者がよく見る場所でリターンマップが形成されればよい。

認知度が低くなると、運転者の視線の動く範囲が小さくなる傾向と、視線の動きのばらつきが大きくなり規則的なパターンではなくなる傾向とがあらわれる。

図８，９は、運転者の認知度が小さくなったある状態での所定期間内の運転者の視線の動きを示すリターンマップである。図８，９は、例えば、ルームミラーに設定されるリターンマップを示している。なお、他の視認対象である速度計や、ドアミラーに設定されるリターンマップにおいても、同様のリターンマップが形成される。

図８は、ｙ軸方向に沿う視線の動きを示しており、横軸と縦軸とは、図７と同じである。図９は、ｘ軸方向に沿う視線の動きを示しており、横軸と縦軸とは、図６と同じである。図８，９は、認知度が小さくなったことによって、図６，７に示される通常状態に対して、運転者の視線の動きのばらつきが大きくなり規則的なパターンではなくなったことを示している。

図１０，１１は、運転者の認知度が小さくなったある状態での運転者の視線の動きを示すリターンマップである。図１０，１１は、例えばルームミラーに設定されるリターンマップを示している。なお、図１０，１１は、図８，９が示す状態とは、異なる時点での運転者の視線の動きを示している。図１０は、ｘ軸方向に沿う視線の動きを示しており、横軸と縦軸とは、図６と同じである。図１１は、ｙ軸方向に沿う視線の動きを示しており、横軸と縦軸とは、図７と同じである。図１０，１１は、認知度が小さくなったことによって、図６，７に示される通常状態に対して、運転者の視線の動く範囲が小さくなったことを示している。

本実施形態では、認知度は、高レベル、中レベル、低レベルの３つのレベルに分けられる。高レベル状態は、運転に対する集中度が充分高い状態である。低レベル状態は、運転に対する集中度が低い状態である。中レベル状態は、運転に対する集中度が、高状態と低状態との中間である状態である。

本実施形態では、認知度は、運転の初期期間で得られる運転者の視線の動きを示すリターンマップから得られるカオス性指標値との比較によって、高レベル状態、中レベル状態、低レベル状態に分類される。具体的には、運転中の各所定期間で得られるリターンマップを解析することによって得られるカオス性指標値を、運転初期期間（運転開始から所定の期間）に得られるリターンマップを解析することによって得られるカオス性指標値と比較する。

運転初期期間で得られるカオス性指標値に対する変化量が小さい場合は、認知度が高レベル状態である。これは、運転初期期間では、運転に対する集中度を示す認知度が充分に高いため、変化量が小さいということは、充分に認知度が高い状態であることを示すためである。運転初期期間で得られるカオス性指標値に対する変化量が中程度である場合は、認知度が中レベル状態であるとする。運転初期期間で得られるカオス性指標値に対する変化量が大きい場合は、認知度が低レベル状態であるとする。

運転初期期間で得られるカオス性指標値に対する変化量の、大、中、小を区切る閾値は、任意に設定される。本実施形態では、予め設定される閾値に基づいて、変化量を、大、中、小に分類している。そして、変化量の大、中、小に基づいて、運転者の認知度を、高レベル状態、中レベル状態、低レベル状態に分類する。

つぎに、運転者２０の状態を示す運転者状態判定値Ｉを説明する。運転者状態判定値Ｉとは、運転者が異常状態になる可能性が高い状態であるか否かを判定する際に用いられる。異常状態とは、運転者が意図しない操作を行った状態と、運転者がパニックになった状態とのうち、少なくともいずれか一方の状態である。このため、異常状態になる可能性が高い状態とは、運転者が意図しない操作を行う可能性が高い状態と、運転者がパニックになる可能性が高い状態とのうち少なくともいずれか一方の状態である。

運転者状態判定値Ｉは、上記された覚醒度と認知度とによって求められるパニック発生度数Ｐの積算値Ｐｅである（Ｉ＝Ｐｅ）。より具体的には、運転者が運転を開始してから（自動車が走行を開始してから）得られる覚醒度と認知度とに基づいて、図１２で示されるマップから、運転者のパニック発生度数が求められる。

図１２に示すように、パニック発生度数は、覚醒度と認知度との組み合わせによって求められる。パニック発生度数について、具体的に説明する。

覚醒度が第１のレベルである場合では、認知度が高レベル、中レベル、低レベルのいずれの場合であっても、パニック発生度数は、０（零）となる。これは、覚醒度が第１のレベルでは覚醒度が極端に低い状態であるので、パニック状態になることや意図しない操作をしないということが発生しないためである。

覚醒度が第２〜４のレベルである状態では、認知度が低レベルであるとパニック発生度数を３とし、認知度が中レベルであるとパニック発生度数を２とし、認知度が高レベルであるとパニック発生度数を１とする。これは、覚醒度が充分に高くない状態（本実施形態では、第２〜４のレベルの状態）では、認知度によって、パニックが発生する可能性や意図しない操作をする可能性が変化するためである。

覚醒度が第の５レベルである場合では、認知度が低レベルであるとパニック発生度数を２とし、認知度が中レベルであるとパニック発生度数１とし、認知度が高レベルであるとパニック発生度数を０（零）とする。これは、認知度が高レベルの状態は認知度が充分に高い状態であり、それゆえ、パニックが発生する可能性が小さく、または、意図しない操作をする可能性が小さいためである。

また、運転者状態検出部４２は、運転者の過去の走行の情報を記憶している。運転者の情報とは、過去の走行のうち走行距離が所定距離以上のものの各々の走行時間Ｔｋと、過去の走行のうち走行距離が所定距離以上のものの各々のパニック発生度数Ｐの積算値Ｐｋと、過去の走行の各々の判定時間Ｔｓである。なお、運転者状態検出部４２は、撮影された運転者２０の目の形状、大きさなどから運転者を個人ごとに分類し、当該個人別に上記情報を保存している。ここで用いた所定距離について説明する。走行距離が充分に確保されていないと、カオス性指標値を得ることが難しくなり、それゆえ認知度を判定することができなくなる。また、走行距離が充分に確保されていないと、長いまばたきを判定する判定時間Ｔｓを決定することも難しくなる。このため、走行距離が十分に確保されていないとパニック発生度数を算出することができなくなる。所定距離は、パニック発生度数を算出するのに必要な距離である。言い換えると、カオス性指標値を得るとともに認知度を検出することができ、かつ、長いまばたきを判定する判定時間Ｔｓを算出することができるのに必要な距離である。この所定距離は、予め実験などによって得ることができる。

つまり、複数の運転者が、運転者支援装置１０が搭載された１つの自動車を共有する場合では、運転者状態検出部４２は、撮影された目の情報から運転者を特定し、運転者の走行に係る上記情報を運転者別に保存する。

また、運転者状態検出部４２は、情報呈示閾値Ｌを求めるとともに、上記のように得られる運転者状態判定値Ｉと情報呈示閾値Ｌとを比較し、運転者状態判定値Ｉが情報呈示閾値Ｌよりも大きくなると、異常状態になる可能性が高いと判定する。

情報呈示閾値Ｌを具体的に説明する。まず、運転者状態検出部４２に保存されている運転者ごとの情報の内、現在自動車を運転している運転者（現在赤外線カメラ４１で撮影されている運転者）の情報を用いる。なお、運転者２０は、現在自動車１を運転している運転者を示す。

具体的には、現在自動車１を運転している運転者２０の過去の走行のうち、走行距離が予め設定される所定距離以上のものの数（走行数）をｎとする。現在自動車１を運転している運転者２０の過去の走行のうち、走行距離が予め設定される所定距離以上の各走行の各々の走行時間をＴｋとする。現在自動車を運転している運転者の過去の走行のうち、走行距離が予め設定される所定距離以上の各走行の各々のパニック発生度数Ｐの積算値をＰｋとする。なお、ｋは、１からｎまでの変数である。ｋは、ｎ個ある走行距離が予め設定される所定距離以上の走行のうちの各々の番号を示す。

つまり、ｋ＝１のときは、ｎ個ある走行距離が予め設定される所定距離以上の走行のうちのある１つの走行を示し、走行時間Ｔ１は、当該１つの走行での走行時間を示す。ｋ＝２のとき、つまり、走行時間Ｔ２は、走行距離が予め設定される所定距離以上のもののうち２つ目の走行での走行時間を示す。パニック発生度数Ｐの積算値Ｐｋについても同様である。ｋ＝１のとき、つまり、積算値Ｐ１は、走行距離が予め設定される所定距離以上のもののうち、ある１つの走行でのパニック発生度数Ｐの積算値を示す。ｋ＝２のとき、つまり、積算値Ｐ２は、走行距離が予め設定される所定距離以上のもののうち、２つの目の走行でのパニック発生度数Ｐの積算値を示す。このように、ＴｋとＰｋとは、ｎ個ある走行のうちｋ番目の走行時間とパニック判定度数Ｐの積算値を示す。

現在自動車１を運転している運転者２０の過去の走行のうち走行距離が予め設定される所定距離以上の各走行でのパニック発生度数Ｐの積算値Ｐｋの合計を、当該各走行の走行時間Ｔｋの合計値で割って得られる単位時間値の平均値Ａは、

となる。

現在の走行での走行時間をＴａとすると、情報呈示閾値Ｌは、平均値Ａに現在の走行の走行時間Ｔａをかけた値である。情報呈示閾値Ｌは、

となる。

パニック予兆判定部４３は、情報呈示閾値Ｌと運転者状態判定値Ｉ（現在の走行でのパニック発生度数Ｐの積算値Ｐｅ）とを比較し、情報呈示閾値Ｌが、現在の走行での運転者状態判定値Ｉよりも大きくなると（Ｉ＞Ｌ）、運転者２０が異常状態になる可能性が高い状態であると判定する。運転者状態検出部４２は、本発明で言う運転者状態検出手段の一例である。パニック予兆判定部４３は、本発明で言う判定手段の一例である。

また、パニック予兆判定部４３は、覚醒度が第１のレベルであるか否かを判定する。パニック予兆判定部４３は、覚醒度が第１のレベルである場合には、運転者２０が眠気を有しているので、運転者２０の覚醒度を向上するべく、警報装置６０を制御し、警報を発する。また、運転者２０の覚醒度を向上するべく、放香装置７０を制御して覚醒度を向上する効果を有する香りを放出する。

なお、ここで用いる警報装置６０と放香装置７０とオーディオ装置とは、運転者２０の覚醒度を向上するために用いられる手段の一例であるので、他の装置や方法が用いられてもよい。例えば、放香装置７０が用いられずに警報装置６０とオーディ装置だけであってもよい。要するに、運転者２０の覚醒度を向上する効果を有する装置や方法が用いられればよい。

情報表示装置５０は、運転者２０が確認しやすい位置に設けられている。情報表示装置５０は、例えばモニターなどである。情報表示装置５０は、パニック予兆判定部４３によって制御される。パニック予兆判定部４３が、運転者２０が異常状態になる可能性が高い状態であると判定すると、情報表示装置５０は、パニック予兆判定部４３の制御によって、意図しない操作が行われる可能性が高い状態であること、パニックになる可能性が高い状態であることを表示する。表示方法としては、例えば、文字や絵などであってもよい。または、色であってもよい。情報表示装置５０は、本発明で言う注意手段の一例である。なお、注意手段の他の例としては、例えば、音で運転者に注意を呼びかける構造であってもよい。

つぎに、運転者支援装置１０の動作を説明する。まず、運転者２０が乗車してイグニッションキーをスタートまで回す。すると、エンジンが駆動されて、自動車が走行可能な状態になるとともに運転者支援装置１０が動作を開始する。

運転者支援装置１０は、動作が開始されると（自動車の走行が開始すると）、まず、運転者２０の長いまばたきを検出するための判定時間Ｔｓを検出する。図１３は、運転初期期間の運転者支援装置１０の動作を示すフローチャートであって、運転者の長いまばたきを判定する判定時間Ｔｓを算出する動作を示す。ここで言う運転初期期間とは、自動車の走行可開始から後述される所定時間が経過するまでの期間である。

図１３に示すように、運転者支援装置１０は、動作が開始されると、ステップＳＴ１にて赤外線カメラ３０によって運転者２０の目２１を所定時間撮影する。本実施形態では、この所定時間の一例として５分とする。表情検出部４１は、赤外線カメラ３０によって撮影された運転者２０の目２１の映像から、運転者２０のまばたきの回数および各まばたきの時間（まばたき閉じ時間）を検出する。また、運転者２０の視線の動き（軌跡）を検出する。運転者２０の目２１を所定時間（五分間）撮影すると、ついで、ステップＳＴ２に進む。

ステップＳＴ２では、撮影された映像から、運転者２０の個人認証を行う。運転者２０は、過去自動車を走行しており、運転者状態検出部４２は、運転者２０の過去の走行の情報を記憶している。

運転者の情報は、一例として、運転者２０の走行距離が予め設定された所定距離以上のものの数ｎと、運転者２０の判定時間Ｔｓと、運転者２０の過去の走行のうち走行距離が所定距離以上の各走行の走行時間Ｔｋや、過去の走行のうち所定距離以上走行した各走行のパニック発生度数Ｐの積算値Ｐｋである。ここで用いた所定距離は、互いに同じ距離であってよく、任意に決定できる。

ステップＳＴ２で運転者２０の個人認証が行われると、運転者状態検出部４２は、本ステップＳＴ２で認証された運転者２０の過去の走行に係る情報をみる。

ついで、ステップＳＴ３に進む。ステップＳＴ３では、運転者状態検出部４２は、ステップＳＴ１で検出したまばたきに基づいて、図３に示すグラフを作成する。ついで、運転者状態検出部４２は、運転者２０の判定時間Ｔｓを算出する。

また、運転者状態検出部４２は、運転者２０の過去の走行の際に算出された判定時間Ｔｓの平均値と、今回ステップＳＴ３で算出された判定時間Ｔｓとを比較する。比較の結果、過去の走行で算出された判定時間Ｔｓの平均値に対して、今回算出された判定時間Ｔｓが大きく離れている場合は、今回ステップＳＴ３で算出された判定時間Ｔｓは用いられず、過去の走行の判定時間Ｔｓの平均値が用いられる。そして、今回ステップＳＴ３で算出された判定時間Ｔｓは、運転者２０の情報として記憶されない。

また、ステップＳＴ３では、運転者状態検出部４２は、ステップＳＴ１で撮影された運転者２０の目２１の映像から、速度計、ルームミラー、ドアミラーなどの運転者２０がよく見る視認対象での視線の動きを表す図６，７に示されるようなリターンマップを作成し、当該リターンマップから運転者２０のカオス性指標値を検出する。

運転初期期間は、運転者２０は、充分に覚醒しており、かつ、認知度が充分高い状態である。このため、ステップＳＴ３で検出される運転者２０のカオス性指標値は、運転者２０の認知度を算出する際の基準値として用いられる。

運転者２０の判定時間Ｔｓが算出され、かつ、運転初期期間でのカオス性指標値が算出されると、ついで、図１４に示される動作が開始される。図１４は、運転初期期間経過以降での運転者支援装置１０の動作を示すフローチャートである。図１４を用いて運転初期期間以降の運転者支援装置１０の動作を説明する。

まず、運転初期期間が経過した直後（例えば、自動車の走行開始１０分後など）について説明する。この状態を、第１の運転状態Ｏ１とする。第１の運転状態Ｏ１は、運転開始から間もないので、運転者２０に眠気がなく、かつ、認知度も充分高い状態である。このため、異常状態になる可能性が低い状態である
図１４に示すように、ステップＳＴ２１では、赤外線カメラ３０によって、運転者２０の目２１を所定時間撮影する。表情検出部４１は、撮影された運転者２０の目２１の映像から、運転者２０のまばたきの回数と各まばたきの時間とを検出する。なお、ここで言う所定時間は、運転初期期間のステップＳＴ１での運転者の画像取得の際の所定時間と同じであってよく、本実施形態では、一例として５分とする。なお、運転初期期間のステップＳＴ１での運転者の画像取得の際の所定時間と異なってもよい。所定時間の運転者２０の目２１の映像が取得されると、ついで、ステップＳＴ２２に進む。

ステップＳＴ２２では、運転者２０の覚醒度を検出する。まず、運転者状態検出部４２は、運転初期期間に検出された判定時間Ｔｓを用いて、長いまばたきを検出する。ついで、ステップＳＴ２１での所定時間内の全まばたきの回数Ｎ１に対するステップＳＴ２１の所定時間内の長いまばたきの回数Ｎ２の割合Ｒを検出する。割合Ｒが検出されると、当該割合Ｒに基づいて、運転者２０の覚醒度のレベルを判定する。第１の運転状態Ｏ１では、運転者２０は眠気を有しておらず、それゆえ、覚醒度は、第５のレベルであるとする。覚醒度が検出されると、ついで、ステップＳＴ２３に進む。

ステップＳＴ２３では、パニック予兆判定部４３は、ステップＳＴ２２で検出された覚醒度が第１のレベルであるか否かを判定する。第１の運転状態Ｏ１では、覚醒度は、第５のレベルであるので、ついで、ステップＳＴ２４に進む。

ステップＳＴ２４では、運転者状態検出部４２は、運転者２０の認知度を検出する。具体的には、ステップＳＴ２１で検出された運転者２０の目２１の映像から、図６，７に示されるようなリターンマップを作成し、ステップＳＴ２１で検出された運転者２０の目２１の視線の動きから現時点の運転者２０のカオス性指標値を算出する。運転者２０がよく見る視認対象ごとに形成されるリターンマップのいずれかが用いられればよい。

ついで、ここで得られたカオス性指標値と、運転初期期間のステップＳＴ４で算出された運転初期の運転者２０のカオス性指標値とを比較する。第１の運転状態Ｏ１では、運転者２０の認知度は充分に高い状態であるので、運転初期期間でのカオス性指標値に対する変化量が小さい。このため、運転者２０の認知度は、高レベル状態であると判定される。運転者２０の認知度が算出されると、ついでステップＳＴ２５に進む。

ステップＳＴ２５では、運転者状態検出部４２は、図１２に示されるマップを用いて、ステップＳＴ２２，ＳＴ２３で算出された覚醒度と認知度とに基づいて、運転者２０のパニック発生度数Ｐを算出する。

第１の運転状態Ｏ１では、覚醒度が第５のレベルであり、認知度が高状態である。このため、パニック発生度数Ｐｋは、０（零）となる。パニック発生度数Ｐが算出されると、ついで、ステップＳＴ２６に進む。

ステップＳＴ２６では、運転者状態検出部４２は、運転者状態判定値Ｉである現在の走行でのパニック発生度数Ｐの積算値Ｐｅを算出する。現在の走行でのパニック発生度数Ｐの積算値Ｐｅとは、走行が開示されてから現時点までに算出されたパニック発生度数Ｐの積算値である。現在の走行でのパニック発生度数の積算値が算出されると、ついで、ステップＳＴ２７に進む。

ステップＳＴ２７では、運転者状態検出部４２は、情報呈示閾値Ｌを算出する。具体的には、情報呈示閾値Ｌは、上記したように、運転者２０の過去の走行のうち予め設定される所定距離以上走行した各走行のパニック発生度数の積算値の合計値を、予め設定される所定距離以上走行した各走行の各々の走行時間の合計値でわって得られる、過去の積算値の単位時間当たりの平均値Ａに、現在の走行の走行時間Ｔａをかけた値である。

このため、運転者状態検出部４２は、現在の走行での走行時間Ｔａを算出し、運転者２０の過去の走行でのパニック発生度数の積算値の単位時間当たりの平均値Ａを算出し、これら走行時間Ｔａと平均値Ａとから、情報呈示閾値Ｌを算出する。情報呈示閾値Ｌが算出されると、ついで、ステップＳＴ２８に進む。

ステップＳＴ２８では、パニック予兆判定部４３は、ステップＳＴ２７で算出された運転者の情報呈示閾値Ｌと、現在の走行でのパニック発生度数Ｐの積算値Ｐｅとを比較する。第１の状態では、運転者２０が充分に覚醒しており、かつ、運転者２０の認知度も十分に高い状態である。このため、第１の運転状態Ｏ１では、パニック発生度数Ｐの積算値Ｐｅは、大きな値とはならず、それゆえ、情報呈示閾値Ｌ以下となる（Ｌ≦Ｐｅ、つまりＬ≦Ｉ）。

ついで、ステップＳＴ２１に戻る。そして、再びステップＳＴ２１から動作が開始される。第１の運転状態Ｏ１のように運転者２０が充分に覚醒しており（例えば、覚醒度が第５のレベル）、かつ、運転者２０の認知度が充分に高い状態（例えば、認知度が高状態）
では、上記と同様に、ステップＳＴ２１〜ＳＴ２８の動作が繰り返される。

なお、ステップＳＴ２１に戻ると、前回のステップＳＴ２１で所定時間内に検出されたまばたきの全回数Ｎ１と長いまばたきの回数Ｎ２とは消去され、新たに所定時間内に検出されたまばたきの全回数Ｎ１と長いまばたきの回数Ｎ２とが保存される。そして、以降の動作（ステップ）では、新たに検出されたまばたきの全回数Ｎ１と長いまばたきの回数Ｎ２とが用いられる。そして、再びステップＳＴ２１に戻ると、同様にＮ１，Ｎ２がリセットされる。

つぎに、第１の運転状態Ｏ１を経て、運転状態が長時間となり、それゆえ、運転者２０が眠気を有している状態での運転者支援装置１０の動作を説明する。この状態を第２の運転状態Ｏ２とする。

ステップＳＴ２１の動作は、第１の運転状態Ｏ１と同じである。ステップＳＴ２２では、判定時間Ｔｓを用いて、ステップＳＴ２１で検出された運転者２０のまばたきのうちの長いまばたきを検出するとともに、ステップＳＴ２１で検出された全まばたき回数Ｎ１に対するステップＳＴ２１で検出された長いまばたきの回数Ｎ２の割合Ｒを検出する。第２の運転状態Ｏ２では、運転者２０が眠気を有しており、それゆえ、覚醒度は、第１のレベルとする。ついで、ステップＳＴ２３に進む。

ステップＳＴ２３では、運転者２０の覚醒度が第１のレベルであると判定され、ついで、ステップＳＴ２９に進む。

ステップＳＴ２９では、覚醒度を向上するための刺激が運転者２０に供給される。覚醒度を向上するための刺激としては、視覚、聴覚、触覚、嗅覚に対する刺激がある。本実施形態では、一例として、警報装置６０から警報が発せられる。また、放香装置７０から覚醒度を向上する効果を有する香りが発せられる。また、オーディオ装置から覚醒度を向上する効果を有する音楽が流れる。覚醒度向上のための刺激が運転者２０に供給されると、ついで、ステップＳＴ２４に進む。

なお、ここで一例として用いた第２の運転状態Ｏ２では、現在の走行でのパニック発生度数Ｐの積算値Ｐｅは、情報呈示閾値Ｌ以下としている。

つぎに、運転時間が長くなり、運転者２０の覚醒度が低下し、かつ、運転者２０の認知度が低下した状態での運転者支援装置１０の動作を説明する。この状態を第３の運転状態Ｏ３とする。第３の運転状態Ｏ３では、運転に対する集中度である認知度が低下している状態である。このため、運転者２０は、パニックになる可能性が高い状態または意図しない操作を行う可能性が高い状態のうち少なくともいずれか一方の状態、つまり、異常状態になる可能性が高い状態意である。

ステップＳＴ２８では、現在の走行でのパニック発生度数Ｐの積算値Ｐｅと情報呈示閾値Ｌとが比較される。第３の運転状態Ｏ３では、覚醒度が低下し、かつ、認知度が低下しており、それゆえ、現在の走行のパニック発生度数Ｐの積算値Ｐｅは、情報呈示閾値Ｌより大きくなる（Ｐｅ＞Ｌ、つまりＩ＞Ｌ）。ついで、ステップＳＴ３０に進む。

ステップＳＴ３０では、パニック予兆判定部４３は、現在の走行でのパニック発生度数Ｐの積算値Ｐｅが情報呈示閾値Ｌより大きいことから、運転者２０が異常状態になる可能性が高い状態であると判定する。ついで、情報表示装置５０が、意図しない操作が行われる可能性が高い状態またはパニック状態になる可能性が高い状態であることを表示する。

情報表示装置５０が情報を呈示すると、再びステップＳＴ２１から動作か開始される。なお、情報表示装置５０は、現在の走行でのパニック発生度数Ｐの積算値Ｐｅが、情報呈示閾値Ｌ以下とならない状態では、情報を呈示し続ける。

このように、運転者支援装置１０によれば、覚醒度と認知度とを用いてパニック発生度数を検出する。認知度は、運転者の運転に対する集中度を示す。運転者２０が意図しない操作をする状態およびパニック状態は、運転者２０の運転に対する集中度が低下している状態で発生する傾向にある。このため、認知度を用いることによって、運転者２０が異常状態になる可能性が高い状態を判定することができる。

この結果、運転者２０が意図しない操作が行われる前、または、運転者２０がパニック状態になる前に、運転者２０にその予兆を知られるせることができるので、事故の発生を抑制することができる。

また、覚醒度を運転者２０のまばたきに基づいて検出し、認知度を運転者２０の視線の動きに基づいて検出する。このように、覚醒度と認知度とは、運転者２０の目２１の状態を検出するだけでよい。本実施形態では、運転者２０の目２１の状態を検出する手段の一例として、赤外線カメラ３０が用いられる。このように、運転者支援装置１０の構造を簡素にすることができるので、運転者支援装置１０のコストが高くなることを抑制することができる。

このように、運転者支援装置１０は、事故の発生を簡素な構造で抑制することができる。

つぎに、本発明の第２の実施形態に係る運転者支援装置を、図１５〜１８を用いて説明する。なお、第１の実施形態と同様の機能を有する構成は、第１の実施形態と同一の符号を付して説明省略する。本実施形態では、運転者支援装置１０では、情報呈示閾値Ｌが用いられず、現在の走行でのパニック発生度数Ｐの積算値Ｐｅを情報表示装置５０が表示する。このため、本実施形態では、第１の実施形態に対して、情報呈示閾値Ｌに係る動作が行われない点が異なる。他の点は第１の実施形態と同様であってよい。上記異なる点について、具体的に説明する。

図１５は、本実施形態の運転者支援装置１０を示す概略図である。本実施形態では、上記したように情報呈示閾値Ｌを用いない。このため、運転者支援装置１０は、パニック予兆判定部４３を備えていない。また、運転者状態検出部４２は、情報呈示閾値Ｌを算出しない。警報装置６０と放香装置７０と情報表示装置５０の動作は、運転者状態検出部４２によって制御される。

本実施の運転者支援装置１０の運転初期期間の動作では、図１３に示されるステップＳＴ３において、情報呈示閾値Ｌが算出されない。運転初期期間の動作は、上記点を除いて、第１の実施形態と同様であってよい。

図１６は、本実施形態の運転者支援装置１０において、運転初期期間以降の動作を示すフローチャートである。図１５に示されるステップにおいて、第１の実施形態の図１４で説明されたステップと同様の動作内容のステップは、図１４に示されるステップと同じ符号を付して説明を省略する。図１５に示すように、本実施形態の運転者支援装置１０では、ステップＳＴ２７，ＳＴ２８，ＳＴ３０に代えて、ステップＳＴ３１で示される動作を備えている。

ステップＳＴ２６についで、ステップＳＴ３１に進む。ステップＳＴ３１では、情報表示装置５０は、運転者状態検出部４２の制御によって、ステップＳＴ２６で算出された現在の走行でのパニック発生度数Ｐの積算値Ｐｅを示す。本実施形態では、情報表示装置５０は、本発明で言う表示装置の一例である。

パニック発生度数の積算値Ｐｅの表示方法の一例として、グラフが用いられる。図１７は、現在の走行でのパニック発生度数の積算値Ｐｅを示す棒グラフである。図１８は、表示方法の他の例である。図１８は、現在の走行でのパニック発生度数の積算値Ｐｅを示す時系列グラフである。

本実施形態では、運転者２０は、現在の走行でのパニック発生度数の積算値Ｐｅを見ることができるので、運転者２０の現在の状態を把握することができる。例えば、パニック発生度数の積算値Ｐｅが高くなれば、異常状態になる可能性が高くなっていることを把握することができる。

このため、本実施形態であっても、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。

なお、本実施形態では、運転者支援装置１０は、パニック予兆判定部４３を備えていない。しかしながら、例えば、第１の実施形態で用いられた、パニック予兆判定部４３を備える運転者支援装置１０が、第２の実施形態で説明されたように、パニック発生度数の積算値Ｐｅを表示するようにしてもよい。または、第１の実施形態で説明された運転者支援装置１０が、第１の実施形態で説明された情報呈示閾値Ｌとの比較を行う動作と、第２の実施形態で説明されたパニック発生度数の積算値Ｐｅを表示する動作とを切換えて行えるようにしてもよい。

この発明は、上述した実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上述した実施の形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより種々の発明を形成できる。更に、異なる実施の形態に亘る構成要素を適宜組み合わせてもよい。

１０…運転支援装置、２０…運転者、３０…赤外線カメラ（覚醒度検出手段、認知度検出手段）、４１…表情検出部（覚醒度検出手段、認知度検出手段）、４２…運転者状態検出部（覚醒度検出手段、認知度検出手段、運転者状態判定値検出手段）、４３…パニック予兆判定部（判定手段）、５０…情報表示装置（注意手段、表示装置）。

Claims (3)

1. 運転者のまばたきに基づいて運転者の覚醒度を検出する覚醒度検出手段と、
   運転者の視線の動きに基づいて、当該運転者の運転に対する集中の度合いを示す認知度を検出する認知度検出手段と、
   運転者が意図しない操作を行った状態と運転者がパニックになった状態とのうち少なくともいずれか一方の状態である異常状態になる可能性が高い状態を判定する閾値を検出する閾値検出手段と、
   前記覚醒度検出手段によって検出された運転者の覚醒度および前記認知度検出手段によって検出された運転者の認知度に基づいて、運転者の運転状態を示す運転者状態判定値を検出する運転者状態判定値検出手段と、
   前記運転者状態判定値を前記閾値と比較し、運転者が前記異常状態になる可能性が高い状態であるか否かを判定する判定手段と、
   前記判定手段の判定結果に基づいて、運転者に注意する注意手段と
   を具備することを特徴とする運転支援装置。
2. 前記認知度と前記覚醒度との組み合わせから求められるパニック発生度数をＰとし、
   車両の過去の走行のうち、所定距離以上走行した回数をｎとし、
   ｋを１からｎまでの変数とした場合、前記車両の過去の走行のうち、前記所定距離以上走行した走行のうちｋ番目の走行での前記パニック発生度数Ｐの積算値をＰｋとし、
   前記車両の過去の走行のうち、前記所定距離以上走行した走行のうちｋ番面の走行での走行時間をＴｋとし、
   現在の走行の走行時間をＴａとし、
   前記閾値をＬとすると、
   

   

   となり、
   前記運転者状態判定値を、現在の走行での前記パニック発生度数の積算値であるＩとすると、
   前記判定手段は、前記運転者状態判定値Ｉが前記閾値Ｌより大きくとなると、前記運転者が前記異常状態になる可能性が高い状態であると判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の運転支援装置。
3. 運転者のまばたきに基づいて運転者の覚醒度を検出する覚醒度検出手段と、
   運転者の視線の動きに基づいて、当該運転者の運転に対する集中の度合いを示す認知度を検出する認知度検出手段と、
   前記覚醒度検出手段によって検出された運転者の覚醒度および前認知度検出手段によって検出された運転者の認知度に基づいて、運転者の運転状態を示す運転者状態判定値を検出する運転者状態判定値検出手段と、
   現在の走行の前記運転者状態判定値を表示する表示装置と
   を具備することを特徴とする運転支援装置。

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