JP2016045681A - 安全運転支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】不必要な注意喚起の発令を抑えつつ、必要な注意喚起を適切なタイミングで発令する。【解決手段】運転認知行動推定部１３は、現在位置情報と地図情報と車両センサ情報とに基づいて、運転者２による運転行動と、運転行動を行うために運転者２による認知が遅くとも開始されるべき認知タイミングとを推定する。生体センサ情報取得部１４は運転者２の生体センサ情報を取得する。運転者状態推定部１５は、生体センサ情報取得部１４によって取得された生体センサ情報を用いて運転者２の状態を推定することにより運転者状態推定情報を出力する。漫然運転判定部１６は、運転認知行動推定部１３によって推定された認知タイミングよりも前の判定開始タイミングから認知タイミングまでの判定区間における運転者状態推定情報に基づいて、運転者２が漫然運転をしているか否かを判定する。【選択図】図１

Description

本発明は、安全運転支援システムに関し、特に、車両の運転者による安全運転を支援する安全運転支援システムに関するものである。

国際公開第２０１０／０３２４９１号（特許文献１）は、運転者の注意が散漫しているか否か（散漫状態か否か）を検出することで安全運転を支援する注意散漫検出装置を開示している。この文献によれば、運転者の状態が脳波センサのみでより正確に判定することができるので、状態に応じた適切な支援が実施できる、と記載されている。この技術は、運転者の覚醒度および注意量を推定し、運転者の状態を、通常状態、注意量低下状態および覚醒度低下状態に分類する。注意散漫検出装置が有する覚醒度推定部および注意配分推定部では、たとえば、５分間の脳波を用いて処理が行われる。またこの時間は、処理精度の向上や、試行時間に含まれるトリガの個数によって、もっと短くすることも可能である旨が記載されている。

国際公開第２０１０／０３２４９１号

運転者が置かれる交通状況は刻一刻と変わるため、漫然状態にある運転者への注意喚起のタイミングが遅過ぎないようにするためには、より短い時間で漫然状態か否かの判定がなされなければならない場合がある。しかしながら、脳波データから覚醒度や注意量を判定する精度には限りがあり、判定時間が単純に短くされると、この精度はより低下してしまう。その結果、判定に誤りが生じることで、運転者に対して必要な注意喚起が発令されなかったり、逆に運転者に対して不必要な注意喚起が発令されたりし得る。特に、たとえば交差点のない長い直線道路のように運転自体に向けなければならない意識が比較的少なくて済む状況下においては、運転と無関係な刺激の知覚が脳波へ及ぼす影響が大きいので、漫然状態か否かについて誤った判定が生じやすい。また上記で例示した状況のように運転に要する注意力が比較的少なくて済むような状況下において誤って不必要な注意喚起が頻繁に発令されることは、運転者を煩わせ、かえって安全運転の妨げともなり得る。

本発明は以上のような課題を解決するためになされたものであり、その目的は、不必要な注意喚起の発令を抑えつつ、必要な注意喚起を適切なタイミングで発令することができる安全支援システムを提供することである。

本発明の安全運転支援システムは、車両の運転者による安全運転を支援するものである。安全運転支援システムは現在位置情報取得部と地図情報取得部と車両センサ情報取得部と運転認知行動推定部と生体センサ情報取得部と運転者状態推定部と漫然運転判定部とを有する。現在位置情報取得部は車両の現在位置情報を取得する。地図情報取得部は現在位置情報に応じた地図情報を取得する。車両センサ情報取得部は、車両に設けられたセンサによって得られた車両センサ情報を取得する。運転認知行動推定部は、現在位置情報取得部によって取得された現在位置情報と、地図情報取得部によって取得された地図情報と、車両センサ情報取得部によって取得された車両センサ情報とに基づいて、運転者による運転行動と、運転行動を行うために運転者による認知が遅くとも開始されるべき認知タイミングとを推定する。生体センサ情報取得部は運転者の生体センサ情報を取得する。運転者状態推定部は、生体センサ情報取得部によって取得された生体センサ情報を用いて運転者の状態を推定することにより運転者状態推定情報を出力する。漫然運転判定部は、運転認知行動推定部によって推定された認知タイミングよりも前の判定開始タイミングから認知タイミングまでの判定区間における運転者状態推定情報に基づいて、運転者が漫然運転をしているか否かを判定する。

本発明によれば、漫然運転か否かの判定のために用いられる生体センサ情報として、推定される認知タイミングまでの所定の判定区間におけるものが用いられる。これにより、判定区間に占める、運転のための特段の認知が想定されない区間の割合を小さくすることができる。特段の認知が行われない区間においては運転と無関係な刺激の知覚が脳波へ及ぼす影響が大きいので、そのような区間の割合を小さくすることで、上記刺激に起因して誤った判定が行われることを抑制することができる。よって精確な判定をより短い時間で行うことができるので、必要な注意喚起を適切なタイミングで発令することができる。

また、運転のための特段の認知が行われない区間において誤った注意喚起が発令されると運転者にとって煩わしさが特に大きいところ、そのような区間が判定区間に占める割合が上記のように小さいので、そのような誤った注意喚起の発令が抑制される。これにより、システムの存在がその煩わしさによってかえって安全運転の妨げとなることを避けることができる。このように、安全運転システムによる不必要な注意喚起の発令を抑えることができる。

以上から、本発明の安全運転支援システムによれば、不必要な注意喚起の発令を抑えつつ、必要な注意喚起を適切なタイミングで発令することができる。

本発明の実施の形態１における安全運転支援システムの構成を概略的に示すブロック図である。 図１の安全運転支援システムの動作を概略的に説明するフロー図である。 図１の安全運転支援システムの動作の例を説明するための図である。 本発明の実施の形態２における安全運転支援システムの構成を概略的に示すブロック図である。 図４の安全運転支援システムの動作を概略的に説明するフロー図である。 本発明の実施の形態３における安全運転支援システムの構成を概略的に示すブロック図である。 本発明の実施の形態４における安全運転支援システムの構成を概略的に示すブロック図である。 図７の本体装置および生体センサ装置の各々に用いられる筐体を模式的に示す図である。 本発明の実施の形態５における安全運転支援システムの構成を概略的に示すブロック図である。

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態について説明する。なお、以下の図面において同一または相当する部分には同一の参照番号を付しその説明は繰返さない。

＜実施の形態１＞
（構成）
図１を参照して、本実施の形態の安全運転支援システム９１は、車両の運転者２による安全運転を支援するものであり、特に、運転者２の漫然運転で引き起こされ得る交通事故の発生を低減するものである。車両は典型的には自動車である。安全運転支援システム９１は、現在位置情報取得部１０と、地図情報取得部１１と、車両センサ情報取得部１２と、運転認知行動推定部１３と、生体センサ情報取得部１４と、運転者状態推定部１５と、漫然運転判定部１６と、注意喚起部１７とを有する。

現在位置情報取得部１０は車両の現在位置情報を取得する。現在位置情報取得部１０は、たとえば、ＧＰＳ(Global Positioning System)信号から車両の現在位置を検出することによって取得するもの、または、ＧＰＳ信号から検出された車両の現在位置を取得するものである。ＧＰＳ信号は、前者の場合は安全運転支援システム９１の内部で検出され、後者の場合は安全運転支援システム９１の外部で検出される。

地図情報取得部１１は、現在位置情報に応じた地図情報を取得する。すなわち地図情報取得部１１は、現在位置情報に応じて地図情報を出力するもの、または、現在位置情報に応じて出力された地図情報を取得するものである。地図情報は地図情報取得部１１の内部および外部のいずれに格納されていてもよい。後者の場合、地図情報は外部からネットワークを介して取得されてもよい。地図情報は、通常のカーナビゲーションが有するような情報を含み得るものであり、たとえば、自動車から先の道路のカーブおよび勾配などの道路形状と、信号または交差点の位置とを含む。

車両センサ情報取得部１２は、車両に設けられたセンサによって得られた車両センサ情報を取得する。車両センサ情報は、たとえば、車両の速度、走行方位、アクセル踏み角度、ブレーキ踏み角度、ステアリング角度、およびウインカー動作を含む。

運転認知行動推定部１３は、現在位置情報取得部１０によって取得された現在位置情報と、地図情報取得部１１によって取得された地図情報と、車両センサ情報取得部１２によって取得された車両センサ情報とに基づいて、運転者２による運転行動と、運転行動を行うために運転者２による認知が遅くとも開始されるべき認知タイミングとを推定する。つまり運転認知行動推定部１３は、運転者２が将来行う運転行動に対する認知タイミングを推定し、運転者認知行動推定情報（どのような運転行動に対して、いつ認知・判断する可能性があるか）を出力する。

生体センサ情報取得部１４は運転者２の生体センサ情報を取得する。生体センサ情報は典型的には脳波データである。

運転者状態推定部１５は、生体センサ情報取得部１４によって取得された生体センサ情報を用いて運転者２の状態を推定することにより運転者状態推定情報を出力する。運転者状態推定情報は、覚醒度および注意度の少なくともいずれかであることが好ましい。覚醒度および注意度は脳波データから算出され得る。

漫然運転判定部１６は、運転認知行動推定部１３によって推定された認知タイミングよりも前の判定開始タイミングから認知タイミングまでの判定区間における運転者状態推定情報に基づいて、運転者２が漫然運転をしているか否かを判定する。注意喚起部１７は、漫然運転判定部１６によって運転者２が漫然運転をしていると判定された場合に運転者２に対して注意喚起を行う。

（動作の第１の例）
安全運転支援システム９１の動作の概要について、例を挙げて、以下に説明する。

まず、地図情報、現在位置情報、および車両センサ情報を用いて、運転者２が将来どのような運転行動をとるかが予測される。運転行動とは、本例では、現時点の速度が維持されれば車両が２０ｓ（秒）後に交通信号機が設けられた交差点に進入する、というものだとする。たとえば、前方の交差点（たとえば停止線位置）まで２００ｍの距離があり、現時点の車速が１０ｍ／ｓ（約３８ｋｍ毎時）であれば、現在の走行状態を維持して交差点を直進する場合、自動車は上述したように約２０ｓ後に交差点まで到達する。ただし交差点において実際には、直進以外に、右左折、減速または停止のいずれかの運転行動がとられることもあり得る。

次に、その運転行動を安全に行うために、いつ、どこで認知・判断がされなければならないかを、その将来の運転行動がなされる時刻から計算する。運転者２がその交差点に対して最も早い対応を必要とするのは、赤信号などのため交差点において車両を停止させる場合である。この場合、認知から行動までの運転者応答時間を約３．２ｓ、安全な減速度を１．０ｍ／ｓ²とすると、減速を開始し始めるまでの空走距離３２ｍ（＝１０ｍ／ｓ×３．２ｓ）と減速停止に必要な制動距離約５０ｍとの和、すなわち交差点から８２ｍ前において、運転者が漫然運転を行っていないことが必要である。このタイミングを越えて漫然運転を続けていると、赤信号の交差点に進入してしまうなど、危険な状況に陥る可能性が高くなる。そこで交差点から８２ｍに差し掛かるまでの所定の区間に渡る脳波データの計測結果を用いて、運転者２がこれからとると予測される運転行動を認知しているかが判定され、認知していなければ運転者２に注意喚起が行われる。

上記においては、脳波データが用いられる区間は、運転者が認知・判断することにより脳波データに所定のパターン変化が起きることが想定される区間（または時間帯）である。このような区間を漫然運転の判定対象とすることで、運転者２がとるべき運転行動を認知しているか否かを高い精度で判定することができる。言い換えれば、認知・判断が行われないと想定される区間の脳波データは外乱要素として扱われ、漫然運転の判定には用いられない。このようにすることで、脳波データという、事象との関連を紐付けしにくいデータを用いて、運転者２が将来すべき運転行動に対する認知の有無を短い時間で高い精度で判定することができる。つまり、外乱が多い生体情報（脳波データ）を用いて、漫然運転が引き起こす信号見落としなど差し迫った危険事象（ヒヤリ）を、短時間かつ高い精度で検出することができる。

漫然運転か否かが判定される区間は、将来とるべき運転行動に対して認知が行われるべきタイミングを基準として定められる。よって、危険な事象が存在しない場合に注意喚起することが少なくなるので、運転者２に受容性のある安全運転支援システム９１を構築することができる。

なお、いったん注意喚起が発令された後かつ上記交差点に到達する前に、状況の変化に対応して再度注意喚起が発令されてもよい。

（動作の第２の例）
安全運転支援システム９１のより詳細な動作について、例を挙げて、以下に説明する。

ステップＳ１（図２）にて、現在位置情報取得部１０で現在位置情報が、地図情報取得部１１で地図情報が、車両センサ情報取得部１２で車両センサ情報が取得される。これら情報は運転認知行動推定部１３に入力される。

ここで現在位置情報取得部１０は、現在位置情報としてＧＰＳによる緯度・経度を周期的に取得している。車両センサ情報取得部１２は、車両の速度、走行方位、ブレーキ踏み角、ステアリング角度などの車両センサ情報を周期的に取得している。地図情報取得部１１は、現在位置情報取得部１０の取得した現在位置情報と、車両センサ情報取得部１２が取得した車両センサ情報、特に車両の速度および走行方位、を用いて、現在位置から先の、走行することが確定されている経路、または走行する可能性が高い経路についての情報を取得する。具体的には、地図情報取得部１１は、たとえば、次の交通信号機が設置されている交差点についての情報、特に、自動車の現在位置を基準とした道程上の位置Ｐ（図３）上における交差点位置Ｐtarget［ｍ］を取得する。

なお、地図情報取得部１１はカーナビゲーションシステムのように、予め与えられた目的地までの経路情報を取得するようなものでもよい。ただし、取得する地図情報は、自動車が次または次の次に進入する交差点など、近い将来に通る経路の情報とされる。

ステップＳ３（図２）にて、運転認知行動推定部１３は、入力された情報から、将来の運転行動に対して、いつまでに認知・判断が行われるべきかを予測計算し、計算結果を推定する。言い替えると、運転認知行動推定部１３は、将来の運転行動と、それにともなって必要となる認知のタイミングである認知タイミングとを推定する。運転認知行動推定部１３における予測計算の例について、以下に具体的に説明する。

本例における認知タイミングは、自動車が前方の交差点で安全に停止するために認知・判断が開始されるべき限界位置である認知限界位置Ｐsafeで表される。認知限界位置Ｐsafeは、認知・判断の開始から自動車の安全な停止までに要する安全確保区間をＬsafe［ｍ］として、
Ｐsafe ＝ Ｐtarget−Ｌsafe ・・・（１）
で与えられる。Ｌsafeは、認知・判断の開始から実際に減速が開始されるまでの空走距離と、減速開始後の制動距離との和で与えられる。空走距離は、自動車の現在の速度Ｖo［ｍ／ｓ］と、運転者２が認知・判断を開始してから実際に応答するまでの時間である認知・応答時間Ｔdとの積により算出される。制動距離は、安全に減速できる減速度Ｄ［ｍ／ｓ²］による一定減速度での制動が生じるものとして算出され得る。すなわち、安全確保区間Ｌsafeは、
Ｌsafe ＝ Ｖo・Ｔd＋｛Ｖo・（Ｖo／Ｄ）−｛Ｄ・（Ｖo／Ｄ）²｝／２｝
・・・(２)
により算出される。なお認知・応答時間Ｔdおよび減速度Ｄは、予め設定しておいた値を用い得る。

上記の式（１）および（２）により、認知タイミングとしての認知限界位置Ｐsafeが得られる。

なお、ここでは運転認知行動推定部１３は周期的に認知限界位置Ｐsafeを再計算して漫然運転判定部１６に入力するものとする。よって自動車が同一経路に沿って走行するにしたがって、すなわち位置Ｐの基準となる自動車の現在位置が交差点に近づくにつれて、認知限界位置Ｐsafeの値は小さくなっていくようにみえる。また経路が変更されれば、すなわち地図情報が変更されれば、認知限界位置Ｐsafeの値は前回よりも大きな値となり得る。

上記のように得られた認知限界位置Ｐsafeの情報は漫然運転判定部１６に通知される。一方で、運転者状態推定部１５からは運転者２の注意の度合いを示す注意度[％]、および覚醒度合いを示す覚醒度[％]が漫然運転判定部１６に周期的に通知されるものとする。運転者状態推定部１５は前述した特許文献１に記載のものでもよいし、市販の脳波センサの出力（たとえば、NeuroSky社の脳波センサの"Attention"および"Meditation"）でもよいものとする。注意度は意識を集中している場合に高まり、覚醒度は緊張している場合に高まる傾向を示すものとする。すなわち、低い注意度は注意散漫な状態を表し、低い覚醒度はリラックスしている状態を表す。

漫然運転判定部１６は、認知限界位置Ｐsafeより前の判定開始位置Ｐdetectから認知限界位置Ｐsafeまでの判定区間Ｌdetect［ｍ］における運転者状態推定情報に基づいて、運転者２が漫然運転をしているか否かを判定する。言い替えれば、認知限界位置Ｐsafeまでの判定区間Ｌdetectにおける運転者状態推定情報に基づいて、運転者２が漫然運転をしているか否かが判定される。判定区間Ｌdetectは、より小さいほど、交差点に関する認知を特に要しないと想定される区間をより含まなくなる点で、運転上の認知以外の外乱を受けにくくなる利点がある。しかしながら、判定区間Ｌdetectが過度に小さいと、生体センサ情報、特に脳波データに基づく情報、を精度よく扱うことが難しくなる。特に、判定区間Ｌdetectを自動車が通過する時間が生体センサ情報のサンプリング時間Ｔsamplingよりも短い場合、判定が行えなくなる場合がある。よって、自動車が等速走行するものと想定して、以下の式、
Ｌdetect ＞ Ｖo・Ｔsampling ・・・（３）
が満たされることが望ましい。なお上記のような計算を行う代わりに、判定区間Ｌdetectとして、所定の値が予め与えられていてもよい。特に判定区間Ｌdetectが過度に小さ過ぎない場合、認知・判断の前後における生体センサ情報が考慮される可能性が高いため、判定精度がより高くなる。

ステップＳ５（図２）にて、漫然運転判定部１６は運転者２が漫然運転をしているか否かを、判定区間Ｌdetectにおいて運転者状態推定部１５から入力される運転者推定情報に基づいて判定する。運転者状態推定部１５によって推定される運転者状態推定情報は、図３に示すように、注意度および覚醒度の少なくともいずれかを含む。漫然運転判定部１６は、注意度および覚醒度の両方、または、いずれか一方が継続して低い値であるとみなされる場合を漫然運転状態と判定する。漫然運転でないと判定された場合、処理が終了される。

なお、上述した注意度および覚醒度に基づく具体的な判定方法としては、たとえば、以下の３つの方法がある。

第１の例として、漫然運転判定部１６は、判定区間Ｌdetectにおける注意度および覚醒度の少なくともいずれかの平均値が予め設定されたしきい値を下回った場合に運転者２が漫然運転をしていると判定してもよい。ここで「注意度および覚醒度の少なくともいずれか」とは、「注意度または覚醒度」および「注意度および覚醒度の両方」のいずれをも意味し得る。つまり注意度および覚醒度の一方の値が低いことにより漫然運転が行われていると判定してもよく、あるいは注意度および覚醒度の両方の値が低いことにより漫然運転が行われていると判定してもよい。たとえば、判定区間Ｌdetectにおける注意度および覚醒度の時間平均値のそれぞれが予め与えられた注意度のしきい値[％]および覚醒度のしきい値[％]を下回った場合に、漫然運転が行われていると判定してもよい。

第２の例として、漫然運転判定部１６は、判定区間Ｌdetectにおける注意度および覚醒度の少なくともいずれかの単位時間における変化量の絶対値が予め設定されたしきい値を下回った場合に運転者２が漫然運転をしていると判定してもよい。たとえば、判定区間Ｌdetectにおける注意度および覚醒度のそれぞれの単位時間あたりの変動幅（たとえば１ｓ周期で入力される注意度および覚醒度の値の前回入力値との差分値の絶対値）が予め与えられた注意度のしきい値[％]および覚醒度のしきい値[％]を下回った場合に、漫然運転が行われていると判定してもよい。

第３の例として、漫然運転判定部１６は、判定区間Ｌdetectにおける注意度および覚醒度の少なくともいずれかの平均周波数が予め設定されたしきい値を下回った場合に運転者２が漫然運転をしていると判定してもよい。たとえば、判定区間Ｌdetectにおける注意度および覚醒度の各々の周波数分布（値が上昇下降上昇までの時間を１周期とした周波数分布）が算出され、注意度および覚醒度のそれぞれの平均周波数が注意度のしきい値[Ｈｚ]および覚醒度のしきい値[Ｈｚ]を下回った場合に、漫然運転が行われていると判定してもよい。

漫然運転判定部１６は上記のように判定区間Ｌdetectにわたって判定を行うため、判定結果は自動車が認知限界位置Ｐsafe（図３）に位置する時に得られる。判定結果が漫然状態とされた場合、ステップＳ９にて、運転者２に対して、たとえば音または光による注意喚起がなされる。この注意喚起によって漫然状態が解消されることにより、運転者２は認知・判断を認知限界位置Ｐsafeにおいて開始することができる。これにより運転者２が交差点に対して安全に対処することができる可能性が高められる。

なお本例においては認知タイミングとして認知限界位置Ｐsafeという位置情報が用いられるが、代わりに時間情報が用いられてもよい。

（効果のまとめ）
本実施の形態によれば、漫然運転か否かの判定のために用いられる生体センサ情報として、認知限界位置Ｐsafe（図３）までの判定区間Ｌdetectにおけるものが用いられる。これにより、判定区間Ｌdetectに占める、運転のための特段の認知が想定されない区間の割合を小さくすることができる。特段の認知が行われない区間においては運転と無関係な刺激の知覚が脳波へ及ぼす影響が大きいので、そのような区間の割合を小さくすることで、上記刺激に起因して誤った判定が行われることを抑制することができる。よって精確な判定をより短い時間で行うことができるので、必要な注意喚起を適切なタイミングで発令することができる。

また、運転のための特段の認知が行われない区間において誤った注意喚起が発令されると運転者２にとって煩わしさが特に大きいところ、そのような区間が判定区間に占める割合が上記のように小さいので、そのような誤った注意喚起の発令が抑制される。これにより、システムの存在がその煩わしさによってかえって安全運転の妨げとなることを避けることができる。このように、安全運転システムによる不必要な注意喚起の発令を抑えることができる。

以上から、本実施の形態の安全運転支援システム９１によれば、不必要な注意喚起の発令を抑えつつ、必要な注意喚起を適切なタイミングで発令することができる。この目的で安全運転支援システム９１は、安全運転を行った場合に将来運転者２がとると想定される将来運転行動を予測する。そして安全運転支援システム９１は、予測された将来運転行動に対して、運転者が認知・行動を開始する区間や時間帯における覚醒度や注意量を用いて当該将来運転行動を運転者が行う意識の有無を判定する。これにより安全運転支援システム９１は、運転者２が漫然運転により危険な状況に陥る可能性が高い状況か否かを検出する。危険な状況に陥る可能性が高い場合に安全運転支援システム９１は運転者２に事前に注意喚起を行う。これにより漫然運転による信号見落としのような危険事象（ヒヤリ）あるいは実際の事故発生が抑制される。

また運転認知行動推定部１３は空走距離および制動距離に基づいて認知タイミングを推定する。これにより、車両が停止またはほぼ停止するような運転行動がなされることになっている場合に、認知タイミングをより精確に推定することができる。また車両が停止またはほぼ停止するような運転行動がなされることになっていない場合であっても、漫然運転に気づいた運転者２が車両を次の運転行動が行われる位置までに安全に停止させることができる。つまり運転者２が危険事象を回避するのに間に合うタイミングで注意喚起ができる。

また運転者状態推定情報として注意度および覚醒度の少なくともいずれかを用いることにより、漫然運転か否かを、脳波データのような外乱が多い生体情報を用いつつ、短時間かつ高い精度で判定することができる。注意度および覚醒度を組み合わせて判定を行う場合、精度がより高められる。また運転者状態情報として注意度および覚醒度の少なくともいずれかについての平均値、単位時間における変化量の絶対値、または平均周波数を用いることで、漫然運転であるか否かを簡単な計算で精度よく判定することができる。

＜実施の形態２＞
図４を参照して、本実施の形態の安全運転支援システム９２においては、漫然運転判定部１６は減速運転判定部１６Ｄを有する。減速運転判定部１６Ｄは、車両センサ情報に基づいて車両が減速運転を行っているか否かを判定する。漫然運転判定部１６は、運転者状態推定部１５から出力された運転者情報推定情報に基づいて運転者２が漫然運転をしていると判定した場合であっても、減速運転判定部１６Ｄによって車両が減速運転を行っている判定された場合には、上記判定を覆し、運転者２は漫然運転をしていないと判定する。

図５を参照して、安全運転支援システム９２の動作においては、安全運転支援システム９１の動作（図２）と異なる点として、ステップＳ５にて運転者状態推定情報に基づいて運転者が漫然運転をしていると判定された場合に、ステップＳ７にて車両が減速運転を行っているか否かが判定される。減速運転が行われていない場合、実施の形態１と同様に運転者２に対して注意喚起が行われるが（ステップＳ９）、減速運転が行われている場合は、注意喚起が行われることなく処理が終了される。

減速運転が行われているか否かは、たとえば、運転者２がアクセルペダルを踏んでいるか否かと、ブレーキペダルを踏んでいるか否かとの少なくともいずれかに基づいて判定され得る。各ペダルを踏んでいるか否かは、各ペダルの踏み角度に基づいて判定され得る。たとえば、アクセルペダルが踏まれていない場合に減速運転が行われていると判定されてもよく、あるいはアクセルペダルが踏まれておらずかつブレーキペダルが踏まれている場合に減速運転が行われていると判定されてもよい。

なお、上記以外の構成については、上述した実施の形態１の構成とほぼ同じであるため、同一または対応する要素について同一の符号を付し、その説明を繰り返さない。

本実施の形態によれば、散漫運転を行っていない可能性が高い、減速を行っている運転者２に対して、注意喚起が発令されない。よって不必要な注意喚起が発令されることを抑えることができる。言い替えれば、運転者２が既に認知しており回避しようとしている危険事象については注意喚起しないようにすることができるので、運転者２に対する安全運転支援システムの受容性を高めることができる。

＜実施の形態３＞
図６を参照して、本実施の形態の安全運転支援システム９３においては、注意喚起部１７は情報出力部１７Ｉを有する。情報出力部１７Ｉは、運転認知行動推定部１３によって予測された運転行動に基づいて、注意喚起部１７が注意喚起を行う際に運転行動に関する情報を出力する。これを用いて注意喚起部１７は、運転者２に対して注意喚起を行う際に、運転行動に応じた情報を運転者２に対して提供する。

たとえば実施の形態１で説明した交差点への進入についての例（図３）でいえば、運転認知行動推定部１３は情報出力部１７Ｉに対して、交差点位置Ｐtargetにて交差点に進入する旨の情報を通知する。たとえば、事象種別"EventType"＝「交差点進入」との通知がなされる。情報出力部１７Ｉには、事象種別"EventType"に応じた注意喚起情報（音声やテキストまたは画像など）があらかじめ格納されている。注意喚起情報は運転者２に対して音声再生または画像表示によって伝達され得る。たとえば、「前方に交差点あり。注意して運転してください。」との音声再生がなされる。

なお、上記以外の構成については、上述した実施の形態１または２の構成とほぼ同じであるため、同一または対応する要素について同一の符号を付し、その説明を繰り返さない。

本実施の形態によれば、注意喚起時に、予測される運転行動に応じた情報が運転者２へ提供されることで、運転行動のために求められる認知を運転者２が適切に行うことを支援することができる。特に、漫然運転により運転者２が見落としている危険事象を運転者２に通知することができる。これにより、注意喚起を受けた運転者２が危険事象をより確実に認知することができる。

＜実施の形態４＞
図７を参照して、本実施の形態の安全運転支援システム９４は、実施の形態１〜３のいずれかで説明した各構成が、本体装置９４ａおよび生体センサ装置９４ｂのいずれかを構成している。図８を参照して、本体装置９４ａおよび生体センサ装置９４ｂのそれぞれは、漫然運転判定部１６を収める筐体８１（第１の筐体）と、筐体８１の外に配置され生体センサ情報取得部１４を収める筐体８２（第２の筐体）とを有する。すなわち安全運転支援システム９４は、互いに別個に設けられた本体装置９４ａおよび生体センサ装置９４ｂを有する。本体装置９４ａおよび生体センサ装置９４ｂの間は無線通信によって接続されることが好ましく、たとえばBluetooth（登録商標）またはWi-Fi（登録商標）によって接続される。たとえば、本体装置９４ａがカーナビゲーション装置として実現され、それとは別個に生体センサ装置９４ｂが運転者２のウェアラブルデバイスとして実現されてもよい。

運転者状態推定部１５は生体センサ装置９４ｂ内に設けられる代わりに本体装置９４ａ内に設けられてもよい。この場合、生体センサ装置９４ｂから本体装置９４ａへ送られる情報は、運転者状態推定情報に代わり、脳波データなどの生体センサ情報である。

なお、上記以外の構成については、上述した実施の形態１〜３のいずれかの構成とほぼ同じであるため、同一または対応する要素について同一の符号を付し、その説明を繰り返さない。

本実施の形態によれば、漫然運転判定部１６を保持したまま、生体センサ情報取得部１４をより容易に交換することができる。よって、たとえば、判定精度の向上のために新たに設計された生体センサ情報取得部１４を適用するためのコストが低減される。また生体センサ装置９４ｂは、最低限、センシング端末としての機能のみを有すればよいので、小型・軽量化され得る。よって生体センサ装置９４ｂは容易にウェアラブル装置として構成し得る。ウェアラブル装置は、たとえば眼鏡型装置が運転者２の頭の外周に密着するように、その取付位置が運転者ごとに容易に最適化され得る。このため運転者２がより快適に安全運転支援システム９４を利用することができる。なおウェアラブル装置は、常時車両内に位置する必要はなく、あらかじめウェアラブル装置を装着した運転者２が車両に乗り込んでもよい。この場合、ウェアラブル装置の装着位置を運転者２が自動車に乗る前に調整することができる。

＜実施の形態５＞
図９を参照して、本実施の形態の安全運転支援システム９５は、生体センサ装置９４ｂ内に設けられたユーザー識別情報取得部３３と、本体装置９４ａ内に設けられたユーザー識別情報入力部１８およびユーザーパラメータ出力部１９とを有する。

ユーザー識別情報取得部３３は、運転者２を特定するユーザー識別情報を取得する。ユーザー識別情報は、たとえば、運転者２に装着される生体センサ装置９４ｂとしてのBluetooth装置の機器ＩＤを用い得る。ユーザー識別情報入力部１８はユーザー識別情報取得部３３からの情報をユーザーパラメータ出力部１９に送る。

ユーザーパラメータ出力部１９は、ユーザー識別情報ごとにあらかじめ定められたユーザーパラメータ情報を漫然運転判定部１６へ出力する。ユーザーパラメータ情報は、漫然運転判定部１６において漫然運転状態を判定するのに利用される、運転者２ごとの検出パラメータである。検出パラメータとは、具体的には、実施の形態１で説明した、注意度または覚醒度に関連したしきい値であり、運転者２の漫然運転状態の判定基準を決める数値である。よって本実施の形態における漫然運転判定部１６は、運転者２が漫然運転をしているか否かを、ユーザー識別情報に応じた基準に基づいて判定する。

なお、上記以外の構成については、上述した実施の形態４の構成とほぼ同じであるため、同一または対応する要素について同一の符号を付し、その説明を繰り返さない。

本実施の形態によれば、漫然運転状態の検出パラメータの値をユーザーに応じて調整することができる。よって運転者２が変わっても漫然運転状態の必要な検出精度をより確実に確保することができる。たとえば、複数のユーザーが１台の自動車を利用するカーシェアのような利用形態において、漫然運転か否かの判定を、ユーザーによらずより精確に行うことができる。

なお、本発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。

２ 運転者、１０ 位置情報取得部、１１ 地図情報取得部、１２ 車両センサ情報取得部、１３ 運転認知行動推定部、１４ 生体センサ情報取得部、１５ 運転者状態推定部、１６ 漫然運転判定部、１６Ｄ 減速運転判定部、１７ 注意喚起部、１７Ｉ 情報出力部、１８ ユーザー識別情報入力部、１９ ユーザーパラメータ出力部、３３ ユーザー識別情報取得部、８１ 筐体（第１の筐体）、８２ 筐体（第２の筐体）、９１〜９５ 安全運転支援システム、９４ａ 本体装置、９４ｂ 生体センサ装置。

Claims (11)

1. 車両の運転者による安全運転を支援する安全運転支援システムであって、
   前記車両の現在位置情報を取得する現在位置情報取得部と、
   前記現在位置情報に応じた地図情報を取得する地図情報取得部と、
   車両に設けられたセンサによって得られた車両センサ情報を取得する車両センサ情報取得部と、
   現在位置情報取得部によって取得された前記現在位置情報と、前記地図情報取得部によって取得された前記地図情報と、前記車両センサ情報取得部によって取得された前記車両センサ情報とに基づいて、前記運転者による運転行動と、前記運転行動を行うために前記運転者による認知が遅くとも開始されるべき認知タイミングとを推定する運転認知行動推定部と、
   前記運転者の生体センサ情報を取得する生体センサ情報取得部と、
   生体センサ情報取得部によって取得された前記生体センサ情報を用いて前記運転者の状態を推定することにより運転者状態推定情報を出力する運転者状態推定部と、
   前記運転認知行動推定部によって推定された前記認知タイミングよりも前の判定開始タイミングから前記認知タイミングまでの判定区間における前記運転者状態推定情報に基づいて、前記運転者が漫然運転をしているか否かを判定する漫然運転判定部とを備える、安全運転支援システム。
2. 前記漫然運転判定部によって前記運転者が漫然運転をしていると判定された場合に前記運転者に対して注意喚起を行う注意喚起部をさらに備える、請求項１に記載の安全運転支援システム。
3. 前記注意喚起部は、前記運転者に対して注意喚起を行う際に、前記運転認知行動推定部によって予測された前記運転行動に応じた情報を前記運転者に対して提供する、請求項２に記載の安全運転支援システム。
4. 前記運転認知行動推定部は、前記認知タイミングを推定するために前記車両の空走距離および制動距離を算出する、請求項１から３のいずれか１項に記載の安全運転支援システム。
5. 前記運転者状態推定部によって推定される前記運転者状態推定情報は注意度および覚醒度の少なくともいずれかを含む、請求項１から４のいずれか１項に記載の安全運転支援システム。
6. 前記漫然運転判定部は、前記判定区間における前記注意度および前記覚醒度の少なくともいずれかの平均値が予め設定されたしきい値を下回った場合に前記運転者が漫然運転をしていると判定する、請求項５に記載の安全運転支援システム。
7. 前記漫然運転判定部は、前記判定区間における前記注意度および前記覚醒度の少なくともいずれかの単位時間における変化量の絶対値が予め設定されたしきい値を下回った場合に前記運転者が漫然運転をしていると判定する、請求項５に記載の安全運転支援システム。
8. 前記漫然運転判定部は、前記判定区間における前記注意度および前記覚醒度の少なくともいずれかの平均周波数が予め設定されたしきい値を下回った場合に前記運転者が漫然運転をしていると判定する、請求項５に記載の安全運転支援システム。
9. 前記漫然運転判定部は、前記車両センサ情報に基づいて前記車両が減速運転を行っているか否かを判定する減速運転判定部を含み、前記減速運転判定部によって前記車両が減速運転を行っている判定された場合に、前記運転者が漫然運転をしていないと判定する、請求項２または３に記載の安全運転支援システム。
10. 前記漫然運転判定部を収める第１の筐体と、前記第１の筐体の外に配置され前記生体センサ情報取得部を収める第２の筐体とをさらに備える、請求項１から９のいずれか１項に記載の安全運転支援システム。
11. 前記運転者を特定するユーザー識別情報を取得するユーザー識別情報取得部をさらに備え、
    前記漫然運転判定部は前記運転者が漫然運転をしているか否かを、前記ユーザー識別情報取得部によって取得された前記ユーザー識別情報に応じた基準に基づいて判定する、請求項１から１０のいずれか１項に記載の安全運転支援システム。

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