JP2016150589A - ドライバ状態判定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】操舵支援制御が実行される車両において、ドライバの注意力の状態を精度よく判定することができるドライバ状態判定装置を提供する。
【解決手段】ドライバ状態判定装置１は、ＥＣＵ２を備える。ＥＣＵ２は、ＬＫＡＳスイッチ２６がＯＮ／ＯＦＦ状態に基づき、ＬＫＡＳ制御／通常制御を実行し（ステップ１，３，５）、ＬＫＡＳ制御の実行中は、操舵トルクＴｓを用いて、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬを設定し（ステップ１１，２０〜２３）、ＬＫＡＳ制御を実行していないときは、操舵角θｓを用いて、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬを設定する（ステップ１２，３０〜３６）。
【選択図】図３

Description

本発明は、車両運転中のドライバの注意力の状態を判定するドライバ状態判定装置に関する。

従来のドライバ状態判定装置として、特許文献１に記載されたものを本出願人は既に提案している。このドライバ状態判定装置は、車両運転中におけるドライバの注意力の状態を、以下に述べる手法によって判定するものである。

すなわち、このドライバ状態判定装置の場合、目標方位角と実方位角との偏差である方位角偏差を算出し、この方位角偏差と操舵角との関係を定義した離散時間系モデルを用いて、推定操舵角を算出する。次いで、この推定操舵角と実操舵角との差分の二乗平均値を残差として算出し、この残差を定常ゲインの二乗値で除算することにより、正規化残差を算出する。そして、この正規化残差が所定の判定値以上であるときに、ドライバの注意力が低い状態（低覚醒状態）にあると判定され、それ以外のときにはドライバの注意力が高い状態（覚醒状態）にあると判定される。

また、車両の制御装置として、特許文献２に記載されたものを本出願人は既に提案している。この制御装置は、操舵支援制御としてのレーンキープアシスト制御を実行するものであり、電動パワーステアリング装置、操舵角センサ、ヨーレートセンサ、横加速度センサ及び車輪速度センサなどを備えている。このレーンキープアシスト制御は、ドライバの運転中の負担低減を目的として、走行中の車両がその走行車線を維持しながら走行するように、ドライバの操舵をアシストするためのレーンキープ・アシストトルクを制御するものである。このレーンキープアシスト制御では、操舵角、ヨーレート、横加速度及び車速などに応じて、レーンキープ・アシストトルクを算出し、このレーンキープ・アシストトルクと、ドライバの操舵角に対応するアシストトルクを発生するように、電動パワーステアリング装置のモータが制御される。

国際公開第２０１１／０４０３９０号公報 特開２０１１−５１５７０号公報

前述した特許文献１のドライバ状態判定装置を上記特許文献２の制御装置を備えた車両に適用した場合、以下に述べるように、ドライバ状態判定装置の判定精度が低下するおそれがある。すなわち、特許文献１のドライバ状態判定装置の場合、前述したように、推定操舵角と実操舵角の差分を用いて算出した正規化残差を、所定の判定値以上と比較することによって、ドライバの注意力の高低状態を判定する手法を用いている。これに対して、特許文献２のレーンキープアシスト制御を実行した場合、非実行時と比べて、車両のふらつき度合いなどが低下し、車両の走行状態が安定した状態になる。それに伴い、推定操舵角と実操舵角の差分が減少し、正規化残差が減少することに起因して、ドライバの注意力が低い状態状態にあるにもかかわらず、ドライバの注意力が高い状態にあると誤判定されるおそれがある。

本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、操舵支援制御が実行される車両において、ドライバの注意力の状態を精度よく判定することができるドライバ状態判定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、請求項１に係るドライバ状態判定装置１は、車線に沿った走行を維持するようにドライバの操舵を支援する操舵支援制御を実行する操舵支援制御手段（ＥＣＵ２、ステップ３）と、ドライバによる車両３の操舵状態に応じて、ドライバの注意力の状態を判定するドライバ状態判定手段（ＥＣＵ２、ステップ１０〜１２，８３〜８９）と、を備え、ドライバ状態判定手段は、操舵支援制御が実行されているときに、所定の第１判定手法を用いて、ドライバの注意力の状態を判定する第１判定手段（ＥＣＵ２、ステップ１０，１１、ステップ）と、操舵支援制御が停止されているときに、所定の第１判定手法と異なる所定の第２判定手法を用いて、ドライバの注意力の状態を判定する第２判定手段（ＥＣＵ２、ステップ１０，１２）と、を有することを特徴とする。

このドライバ状態判定装置によれば、操舵支援制御が実行されているときには、所定の第１判定手法を用いて、ドライバの注意力の状態が判定され、操舵支援制御が停止されているときには、所定の第１判定手法と異なる所定の第２判定手法を用いて、ドライバの注意力の状態が判定されるので、操舵支援制御の実行／停止状態に応じて、ドライバの注意力の状態を精度よく判定することができる。それにより、商品性を向上させることができる。

請求項２に係る発明は、請求項２に係る発明は、請求項１に記載のドライバ状態判定装置１において、ドライバの操舵力を表す操舵力パラメータ（操舵トルクＴｓ）を取得する操舵力パラメータ取得手段（ＥＣＵ２、操舵トルクセンサ２３）と、ドライバの操舵量を表す操舵量パラメータ（操舵角θｓ）を取得する操舵量パラメータ取得手段（ＥＣＵ２、操舵角センサ２０）と、をさらに備え、所定の第１判定手法では、取得された操舵力パラメータを用いて、ドライバの注意力の状態が判定され（ステップ１１，２０〜２３，５０〜５５，７０〜７６）、所定の第２判定手法では、取得された操舵量パラメータを用いて、ドライバの注意力の状態が判定される（ステップ１２，３０〜３９）ことを特徴とする。

このドライバ状態判定装置によれば、所定の第１判定手法では、取得された操舵力パラメータを用いて、ドライバの注意力の状態が判定され、所定の第２判定手法では、取得された操舵量パラメータを用いて、ドライバの注意力の状態が判定される。一般に、操舵支援制御の実行中は、ドライバの操舵量が低減するので、ドライバの操舵量を表す操舵量パラメータを用いて、ドライバの注意力の状態を判定すると、ドライバの注意力が低い状態であるにもかかわらず、ドライバの注意力が高いと誤判定されるおそれがある。これに対して、操舵支援制御の実行中でも、ドライバの操舵力は、ドライバの注意力の状態と高い相関性を有しているので、操舵支援制御が実行されている場合において、ドライバの操舵力を表す操舵力パラメータを用いて、ドライバの注意力の状態を判定することによって、操舵量パラメータを用いた場合よりも判定精度を向上させることができる。一方、操舵支援制御の停止中は、ドライバの操舵量は、ドライバの注意力の状態と高い相関性を有しているので、操舵支援制御が停止されている場合において、ドライバの操舵量を表す操舵量パラメータを用いて、ドライバの注意力の状態を判定することによって、高い判定精度を確保することができる。以上の原理により、操舵支援制御の実行／停止状態に応じて、ドライバの注意力の状態を精度よく判定することができ、判定精度を向上させることができる。それにより、商品性をさらに向上させることができる（なお、本明細書における「操舵力パラメータを取得」及び「操舵量パラメータを取得」などの「取得」は、センサなどによりこれらのパラメータを直接検出することに限らず、これらのパラメータを、他の値に基づいて推定／算出することを含む）。

請求項３に係る発明は、請求項１に記載のドライバ状態判定装置１において、ドライバ状態判定手段は、ドライバによる操舵量の修正度合いを表す修正操舵量ＣＲｓｔを算出する修正操舵量算出手段（ＥＣＵ２、ステップ８２）をさらに有し、所定の第１判定手法では、算出された修正操舵量ＣＲｓｔを所定の第１基準値（ＯＮ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ｂ）と比較した比較結果（第１推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ１、第２推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ２）を用いて、ドライバの注意力の状態が判定され（ステップ８７〜９１）、所定の第２判定手法では、算出された修正操舵量ＣＲｓｔを、所定の第１基準値と異なる所定の第２基準値（ＯＦＦ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ａ）と比較した比較結果（第１推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ１、第２推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ２）を用いて、ドライバの注意力の状態が判定される（ステップ８４〜８６）ことを特徴とする。

このドライバ状態判定装置によれば、ドライバによる操舵量の修正度合いを表す修正操舵量が算出され、所定の第１判定手法では、算出された修正操舵量を所定の第１基準値と比較した比較結果を用いて、ドライバの注意力の状態が判定され、所定の第２判定手法では、算出された修正操舵量を、所定の第１基準値と異なる所定の第２基準値と比較した比較結果を用いて、ドライバの注意力の状態が判定される。ここで、操舵支援制御の実行／停止を切り換えた場合、ドライバによる操舵量の修正度合いが変化するので、修正操舵量は、操舵支援制御の実行／停止によって、異なる修正度合いを表す値となる。例えば、一般に、操舵支援制御が停止されているときには、操舵支援制御が実行されているときよりも、ドライバによる操舵量の修正度合いが大きくなるので、修正操舵量は、修正度合いがより大きいことを表す値となる。したがって、第２判定手法において修正操舵量と比較する第２基準値を、第１判定手法で修正操舵量と比較する第１基準値と異なる値に設定することによって、操舵支援制御の実行／停止状態に応じて、ドライバの注意力の状態を精度よく判定することができ、判定精度を向上させることができる。それにより、商品性をさらに向上させることができる。

請求項４に係る発明は、請求項３に記載のドライバ状態判定装置１において、所定の第２基準値（ＯＦＦ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ａ）は、所定の第１基準値（ＯＮ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ｂ）よりも修正操舵量ＣＲｓｔが多い傾向を示す値に設定されていることを特徴とする。

前述したように、操舵支援制御が停止されているときには、操舵支援制御が実行されているときよりも、ドライバによる操舵量の修正度合いが大きくなる。これに対して、このドライバ状態判定装置によれば、所定の第２基準値は、所定の第１基準値よりも修正操舵量が多い傾向を示す値に設定されているので、操舵支援制御の停止中、修正操舵量を、所定の第１基準値よりも修正操舵量が多い傾向を示す所定の第２基準値と比較した比較結果を用いることで、操舵支援制御の停止に起因する操舵量の修正度合いの増大に対応しながら、ドライバの注意力の状態を判定することができ、それにより、判定精度をさらに向上させることができる。

請求項５に係る発明は、請求項３又は４に記載のドライバ状態判定装置１において、所定の第１基準値（ＯＮ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ｂ）及び所定の第２基準値（ＯＦＦ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ａ）は、今回以前の算出タイミングで算出された修正操舵量ＣＲｓｔを用いて算出される（ステップ８４，８７）ことを特徴とする。

このドライバ状態判定装置によれば、所定の第１基準値及び所定の第２基準値が、今回以前の算出タイミングで算出された修正操舵量を用いて算出されるので、今回以前のドライバの操舵特性を反映させながら、ドライバの注意力の状態を判定することができる。それにより、ドライバの操舵特性の個人差やばらつきに起因した誤判定を回避でき、判定精度をより一層、向上させることができる。

請求項６に係る発明は、請求項１ないし４のいずれかに記載のドライバ状態判定装置１において、ドライバ状態判定手段の判定結果に基づき、ドライバの注意力が低い状態にあるときに、ドライバに対して警告情報を提供する警告手段（ＥＣＵ２、警告ランプ１１、警告ブザー１２、ＳＴアクチュエータ１３、ステップ１３，９２）をさらに備えることを特徴とする。

このドライバ状態判定装置によれば、ドライバ状態判定手段の判定結果に基づき、ドライバの注意力が低い状態にあるときには、ドライバに対して警告情報が提供されるので、注意力が低い状態にあることをドライバに認識させることができ、安全性を高めることができる。

本発明の第１実施形態に係るドライバ状態判定装置の概略構成を模式的に示す図である。 ＥＰＳ制御処理を示すフローチャートである。 ドライバ状態判定処理を示すフローチャートである。 ＯＮ時判定処理を示すフローチャートである。 ＯＦＦ時判定処理を示すフローチャートである。 ＯＮ時判定処理の変形例を示すフローチャートである。 ＯＮ時判定処理の他の変形例を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係るドライバ状態判定装置のドライバ状態判定処理を示すフローチャートである。

以下、図面を参照しながら、本発明の第１実施形態に係るドライバ状態判定装置について説明する。図１に示すように、本実施形態のドライバ状態判定装置１は、車両３に適用されたものであり、ＥＣＵ２を備えている。このＥＣＵ２は、後述するように、ＥＰＳ制御処理やドライバ状態判定処理などを実行する。

この車両３は、４輪（１輪のみ図示）タイプのものであり、ドライバの操舵力をアシストする電動パワーステアリング装置（図示せず）を備えている。この電動パワーステアリング装置は、ＥＰＳモータ１０を備えており、このＥＰＳモータ１０は、ＥＣＵ２に電気的に接続されている。ＥＣＵ２は、後述するＥＰＳ制御処理において、ＥＰＳモータ１０が発生するアシストトルクを制御する。

また、ＥＣＵ２には、警告ランプ１１、警告ブザー１２及びＳＴアクチュエータ１３が電気的に接続されている。これらの警告ランプ１１及び警告ブザー１２はいずれも、車両３のメータパネル（図示せず）に配置されており、後述する警告制御処理において、ドライバの注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬなどに応じた警告情報を提供する。

さらに、ＳＴアクチュエータ１３は、車両３の図示しない操舵装置に取り付けられており、後述する警告制御処理において、ドライバの注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬなどがドライバの注意力の低下を示しているときには、それを警告するために、操舵装置のステアリングホイール（図示せず）を振動させる。

さらに、ＥＣＵ２には、操舵角センサ２０、ヨーレートセンサ２１、横加速度センサ２２、操舵トルクセンサ２３、４つの車輪速度センサ２４（１つのみ図示）、前方カメラ２５及びＬＫＡＳスイッチ２６がそれぞれ電気的に接続されている。

この操舵角センサ２０は、ステアリングホイールの操舵角θｓを表す検出信号をＥＣＵ２に出力し、ヨーレートセンサ２１は、車両３のヨーレートＹｒを表す検出信号をＥＣＵ２に出力する。また、横加速度センサ２２は、車両３の横方向の加速度（以下「横加速度」という）Ｇｙを表す検出信号をＥＣＵ２に出力し、操舵トルクセンサ２３は、ドライバのステアリングホイールを操作するトルク（以下「操舵トルク」という）ＴｓをＥＣＵ２に出力する。ＥＣＵ２は、これらの検出信号に基づき、操舵角θｓ、ヨーレートＹｒ、横加速度Ｇｙ及び操舵トルクＴｓなどを算出する。

なお、本実施形態では、操舵角センサ２０が操舵量パラメータ取得手段に、操舵角θｓが操舵量パラメータに、操舵トルクセンサ２３が操舵力パラメータ取得手段に、操舵トルクＴｓが操舵力パラメータにそれぞれ相当する。

さらに、４つの車輪速度センサ２４の各々は、対応する車輪の回転速度を検出して、それを表す検出信号をＥＣＵ２に出力する。ＥＣＵ２は、これらの車輪速センサ２４の検出信号に基づいて、車速ＶＰなどを算出する。一方、前方カメラ２５は、車両３の前方の車線を示す白線を撮影し、その画像信号をＥＣＵ２に出力する。ＥＣＵ２は、後述するように、この前方カメラ２５の画像信号に基づいて、目標方位角θｄ＿ｃｍｄを算出する。

一方、ＬＫＡＳスイッチ２６は、図示しないインストルメント・パネルに設けられており、ドライバがレーンキープアシスト制御処理（以下「ＬＫＡＳ制御処理」という）の実行を希望するときにはＯＮされ、それ以外のときにはＯＦＦされるとともに、そのＯＮ／ＯＦＦ状態を表す出力信号をＥＣＵ２に出力する。

ＥＣＵ２は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭおよびＩ／Ｏインターフェース（いずれも図示せず）などからなるマイクロコンピュータで構成されており、前述した各種のセンサ２０〜２４の検出信号、前方カメラ２５の画像信号及びＬＫＡＳスイッチ２６の出力信号などに基づいて、以下に述べるように、ＥＰＳ制御処理及びドライバ状態判定処理を実行する。

なお、本実施形態では、ＥＣＵ２が、操舵支援制御手段、ドライバ状態判定手段、第１判定手段、第２判定手段、操舵力パラメータ取得手段、操舵量パラメータ取得手段、修正操舵量算出手段及び警告手段に相当する。

次に、図２を参照しながら、ＥＰＳ制御処理について説明する。このＥＰＳ制御処理は、電動パワーステアリング装置のＥＰＳモータ１０を制御することによって、その発生トルクすなわちドライバの操舵をアシストするアシストトルクを制御するものであり、ＥＣＵ２によって所定の制御周期で実行される。なお、以下の説明において算出又は設定される各種の値は、ＥＣＵ２のＲＡＭ内に記憶されるものとする。

同図に示すように、まず、ステップ１（図では「Ｓ１」と略す。以下同じ）で、ＬＫＡＳスイッチ２６の出力信号に基づき、ＬＫＡＳスイッチ２６がＯＮ状態にあるか否かを判別する。

この判別結果がＹＥＳのときには、ドライバがＬＫＡＳ制御処理の実行を希望していると判定して、ステップ２に進み、車速ＶＰが所定の速度域にあるか否かを判別する。この判別結果がＹＥＳのときには、ＬＫＡＳ制御処理の実行条件が成立したと判定して、ステップ３に進み、ＬＫＡＳ制御処理を実行する。

このＬＫＡＳ制御処理は、車両３を車線の中央を走行させるためのアシストトルクを発生させるように、ＥＰＳモータ１０を制御するものであり、ステップ３の場合、その内容は図示しないが、例えば、特許文献２と同じ制御手法によって実行される。すなわち、前方カメラ２５の画像信号に基づいて、前方の車線を認識し、その認識結果に基づいて、車両３を車線の中央を走行させるためのレーンキープ用のアシストトルクを算出するとともに、操舵角θｓ、横加速度Ｇｙ及び車速ＶＰなどに基づいて操舵用のアシストトルクを算出する。そして、レーンキープ用のアシストトルクと操舵用のアシストトルクとの和を、ＥＰＳモータ１０が発生するように、ＥＰＳモータ１０が制御される。

ステップ３に続くステップ４で、ＬＫＡＳ制御処理を実行中であることを表すために、ＬＫＡＳ制御中フラグＦ＿ＬＫＡＳ＿ＯＮを「１」に設定した後、本処理を終了する。

一方、前述したステップ１又は２の判別結果がＮＯのとき、すなわちＬＫＡＳスイッチ２６がＯＦＦ状態にあるとき、又は車速ＶＰが所定速度域にないときには、ＬＫＡＳ制御処理の実行条件が成立しておらず、通常制御処理を実行すべきであると判定して、ステップ５に進み、通常制御処理を実行する。この通常制御処理では、操舵角θｓ、横加速度Ｇｙ及び車速ＶＰなどに基づいて操舵用のアシストトルクを算出し、これをＥＰＳモータ１０が発生するように、ＥＰＳモータ１０が制御される。

ステップ５に続くステップ６で、ＬＫＡＳ制御処理を実行していないこと（すなわちＬＫＡＳ制御処理を停止していること）を表すために、ＬＫＡＳ制御中フラグＦ＿ＬＫＡＳ＿ＯＮを「０」に設定した後、本処理を終了する。

次に、図３を参照しながら、ドライバ状態判定処理について説明する。このドライバ状態判定処理は、操舵トルクＴｓ及び操舵角θｓに基づいて、ドライバの注意力の高低状態を判定するものであり、ＥＣＵ２によって所定周期で実行される。

同図に示すように、まず、ステップ１０で、前述したＬＫＡＳ制御中フラグＦ＿ＬＫＡＳ＿ＯＮが「１」であるか否かを判別する。この判別結果がＹＥＳで、ＬＫＡＳ制御処理を実行中であるときには、ステップ１１に進み、ＯＮ時判定処理を実行する。

このＯＮ時判定処理は、以下に述べるように、操舵トルクＴｓを用いて、ドライバの注意力の高低状態を判定するものであり、具体的には、図４に示すように実行される。

同図に示すように、まず、ステップ２０で、操舵トルクフィルタ値Ｔｓ＿ｆを算出する。この操舵トルクフィルタ値Ｔｓ＿ｆは、操舵トルクセンサ２３の検出信号から算出した操舵トルクＴｓに、所定のバンドパスフィルタ演算を施すことによって算出される。

このバンドパスフィルタの通過帯域は、操舵トルクセンサ２３の検出信号から操舵トルクＴｓの成分のみを精度よく抽出するために、操舵トルクＴｓの固有振動数に対応する周波数域に設定されている。それにより、操舵トルクフィルタ値Ｔｓ＿ｆは、操舵トルクセンサ２３の検出信号からノイズを除去した、操舵トルクＴｓのみを精度よく表す値として算出される。

次いで、ステップ２１に進み、操舵トルクフィルタ値の積分値（以下単に「積分値」という）ＳＴｓ＿ｆの算出処理を実行する。この算出処理では、上記ステップ２０で算出した操舵トルクフィルタ値Ｔｓ＿ｆをそれまでの操舵トルクフィルタ値Ｔｓ＿ｆの積算値に加算することによって、今回の積算値を算出し、今回までの積算回数が所定値に達した時点で、その時点の積算値を１個の積分値ＳＴｓ＿ｆとしてＲＡＭ内に記憶するとともに、積算値を値０にリセットする。したがって、制御の進行に伴い、以上の積算、記憶及びリセットが繰り返し実行されることで、ＲＡＭ内に記憶される積分値ＳＴｓ＿ｆの数が増大することになる。

次に、ステップ２２で、下式（１）により、積分値ＳＴｓ＿ｆの分散Ｖｓを算出する。

上式（１）のＳＴｓ＿ｆａｖｅは、今回以前の制御タイミングで算出されたｎ（ｎは値２以上の整数）個の積分値ＳＴｓ＿ｆの相加平均値である。なお、このステップ２２における分散Ｖｓの算出は、上述したステップ２１で算出された積分値ＳＴｓ＿ｆの数がｎ個に達する毎に実行される。

ステップ２２に続くステップ２３で、下式（２）〜（６）により、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬを算出する。なお、下式（２）〜（６）におけるＶｓ１〜Ｖｓ４は、Ｖｓ１＜Ｖｓ２＜Ｖｓ３＜Ｖｓ４が成立するように設定される所定のしきい値（正値）である。

上式（２）〜（６）を参照すると明らかなように、ステップ２３では、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬは、分散Ｖｓとしきい値Ｖｓ１〜Ｖｓ４の比較結果に基づいて、値１〜５のいずれかとして算出されるとともに、分散Ｖｓが大きいほど、より小さい値として算出される。この場合、分散Ｖｓが大きいことは、操舵トルクＴｓの変動が大きいことを表すので、分散Ｖｓが大きいほど、ドライバの注意力が低い状態にあると推定される。すなわち、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬは、ドライバの注意力が低い状態にあるほど、より小さい値として算出される。言い換えれば、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬは、ドライバの注意力が高い状態にあるほど、より大きい値として算出される。

以上のように、ステップ２３で、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬを算出した後、本処理を終了する。

図３に戻り、ステップ１１で、ＯＮ時判定処理を以上のように実行した後、後述するステップ１３に進む。

一方、前述したステップ１０の判別結果がＮＯで、ＬＫＡＳ制御処理を実行していないときには、ステップ１２に進み、ＯＦＦ時判定処理を実行する。

このＯＦＦ時判定処理は、以下に述べるように、操舵角θｓを用いて、ドライバの注意力の高低状態を判定するものであり、具体的には、図５に示すように実行される。

同図に示すように、まず、ステップ３０で、推定操舵角θｓ＿ｅｓｔを算出する。この算出処理では、図示しないが、前述した特許文献１と同じ算出手法で、推定操舵角θｓ＿ｅｓｔが算出される。

具体的には、ヨーレートＹｒの積分値に基づいて、実方位角θｄを算出し、前述した前方カメラ２５の画像信号に基づいて、目標方位角θｄ＿ｃｍｄを算出し、方位角偏差Ｄθｄを実方位角θｄと目標方位角θｄ＿ｃｍｄの偏差（θｄ−θｄ＿ｃｍｄ）として算出する。次いで、この方位角偏差Ｄθｄを入力とし、推定操舵角θｓ＿ｅｓｔを出力とする離散時間系モデルを定義し、この離散時間系モデルにおけるモデルパラメータを、所定のオンボード同定アルゴリズム（例えば、最小二乗法アルゴリズム）で算出し、算出したモデルパラメータと、算出した方位角偏差Ｄθｄを、離散時間系モデルに代入することによって、推定操舵角θｓ＿ｅｓｔが算出される。

次いで、ステップ３１に進み、操舵角偏差Ｄθを、操舵角θｓと推定操舵角θｓ＿ｅｓｔとの偏差（θｓ−θｓ＿ｅｓｔ）に設定する。

次に、ステップ３２で、下式（７）により、修正操舵量ＣＲｓｔを算出する。

上式（７）のｍは、値２以上の正の整数である。上式（７）に示すように、修正操舵量ＣＲｓｔは、今回以前の制御タイミングで算出されたｍ個の操舵角偏差Ｄθの二乗平均誤差（すなわち二乗平均平方根）として算出される。

ステップ３２に続くステップ３３で、修正操舵量の学習値（以下「学習修正操舵量」という）ＣＲｓｔ＿ＬＮを算出する。この学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿ＬＮは、今回以前の制御タイミングにおいて、ＬＫＡＳ制御処理を実行していないときに算出された修正操舵量ＣＲｓｔのうちの最小値として算出される。すなわち、ステップ３３では、上述したステップ３２で算出した修正操舵量ＣＲｓｔと、ＲＡＭ内に記憶されている学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿ＬＮとを比較し、両者のうちの小さい方が学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿ＬＮに設定される。

次いで、ステップ３４に進み、第１平均修正操舵量ＣＲｓｔ＿ａｖｅ１を算出する。この第１平均修正操舵量ＣＲｓｔ＿ａｖｅ１は、今回の制御タイミング以前の所定サンプリング期間において算出された修正操舵量ＣＲｓｔの移動平均値として算出される。

次に、ステップ３５で、下式（８）により、第１推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ１を算出する。

ステップ３５に続くステップ３６で、下式（９）〜（１３）により、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬを算出する。なお、下式（９）〜（１３）におけるＡＤ１〜ＡＤ４は、ＡＤ１＜ＡＤ２＜ＡＤ３＜ＡＤ４が成立するように設定される所定のしきい値（正値）である。

上式（９）〜（１３）を参照すると明らかなように、ステップ３６では、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬは、第１推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ１としきい値ＡＤ１〜ＡＤ４の比較結果に基づいて、値１〜５のいずれかとして算出されるとともに、第１推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ１が大きいほど、より小さい値として算出される。この場合、第１推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ１が大きいことは、操舵角θｓの変動が大きいことを表すので、第１推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ１が大きいほど、ドライバの注意力が低い状態にあると推定される。すなわち、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬは、ドライバの注意力が低い状態にあるほど、より小さい値として算出される。

次いで、ステップ３７に進み、第２平均修正操舵量ＣＲｓｔ＿ａｖｅ２を算出する。この第２平均修正操舵量ＣＲｓｔ＿ａｖｅ２は、第１平均修正操舵量ＣＲｓｔ＿ａｖｅ１の所定サンプリング期間よりも短い、今回の制御タイミング以前の所定サンプリング期間において算出された修正操舵量ＣＲｓｔの移動平均値として算出される。

次に、ステップ３８で、下式（１４）により、第２推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ２を算出する。

ステップ３８に続くステップ３９で、下式（１５），（１６）により、ふらつきフラグＦ＿ＵＮＳＡＴを算出する。なお、下式（１５），（１６）におけるＡＤ＿ＪＵＤは、車両３のふらつき走行状態が発生しているか否かを判定するための所定の判定値である。

上式（１５），（１６）に示すように、第２推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ２が所定の判定値ＡＤ＿ＪＵＤ以上のときには、車両３のふらつき走行状態が発生していることを表すために、ふらつきフラグＦ＿ＵＮＳＡＴが「１」に設定され、それ以外のときには、車両３が安定した走行状態にあることを表すために、ふらつきフラグＦ＿ＵＮＳＡＴが「０」に設定される。

以上のように、ステップ３９で、ふらつきフラグＦ＿ＵＮＳＡＴを設定した後、本処理を終了する。

図３に戻り、ステップ１２で、ＯＦＦ時判定処理を以上のように実行した後、以下に述べるステップ１３に進む。

以上のステップ１１又は１２に続くステップ１３で、警告制御処理を実行する。この警告制御処理では、ＬＫＡＳ制御処理の実行中で、ＯＮ時判定処理が実行されているときには、前述した注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬの値に基づいて、警告ランプ１１、警告ブザー１２及びＳＴアクチュエータ１３を駆動することにより、ドライバに対して警告情報を提供する。特に、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬが小さい値（例えば値２以下）のときには、警告ランプ１１を点滅し、警告ブザー１２の発生音の間隔を短くするとともに、ＳＴアクチュエータ１３によってステアリングホイールを振動させることで、注意力が低下していることを、ドライバに警告する。

一方、ＬＫＡＳ制御処理の停止中で、ＯＦＦ時判定処理が実行されているときには、前述した注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬ及びふらつきフラグＦ＿ＵＮＳＡＴの値に基づいて、警告ランプ１１、警告ブザー１２及びＳＴアクチュエータ１３を駆動することにより、ドライバに対して警告情報を提供する。

ステップ１３で、警告制御処理を以上のように実行した後、本処理を終了する。

以上のように、本実施形態のドライバ状態判定装置１によれば、図３のドライバ状態判定処理において、ＬＫＡＳ制御の実行中は、ＯＮ時判定処理が実行され、ＬＫＡＳ制御処理が実行されていないときには、ＯＦＦ時判定処理が実行される。ＯＮ時判定処理では、操舵トルクＴｓを用いて、ドライバの注意力の状態が判定され、その判定結果に基づいて、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬが設定される。一方、ＯＦＦ時判定処理では、操舵角θｓを用いて、ドライバの注意力の状態が判定され、その判定結果に基づいて、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬ及びふらつきフラグＦ＿ＵＮＳＡＴが設定される。そして、ＬＫＡＳ制御の実行中は、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬに基づいて、警告情報がドライバに提供され、ＬＫＡＳ制御が実行されていないときには、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬ及びふらつきフラグＦ＿ＵＮＳＡＴに基づいて、警告情報がドライバに提供される。

一般に、ＬＫＡＳ制御処理の実行中は、ドライバの操舵量が低減するので、操舵角θｓを用いて、ドライバの注意力の状態を判定した場合、ドライバの注意力が低い状態であるにもかかわらず、ドライバの注意力が高いと誤判定されるおそれがある。これに対して、ＬＫＡＳ制御処理の実行中でも、操舵トルクＴｓは、ドライバの注意力の状態と高い相関性を有しているので、ＬＫＡＳ制御処理が実行されている場合において、操舵トルクＴｓを用いて、ドライバの注意力の状態を判定することによって、操舵角θｓを用いた場合よりも判定精度を向上させることができる。

一方、ＬＫＡＳ制御処理が実行されていない場合には、操舵角θｓは、ドライバの注意力の状態と高い相関性を有しているので、そのような条件下で、操舵角θｓを用いて、ドライバの注意力の状態を判定することによって、高い判定精度を確保することができる。以上の原理により、ＬＫＡＳ制御処理の実行／停止状態に応じて、ドライバの注意力の状態を精度よく判定することができ、判定精度を向上させることができる。それにより、商品性を向上させることができる。

また、ＬＫＡＳ制御の実行中のときには、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬに基づいて、警告情報がドライバに提供され、ＬＫＡＳ制御処理が実行されていないときには、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬ及びふらつきフラグＦ＿ＵＮＳＡＴに基づいて、警告情報がドライバに提供されるので、注意力が低い状態にあることをドライバに適切に認識させることができ、安全性を高めることができる。

なお、第１実施形態は、操舵支援制御処理として、レーンキープアシスト制御処理を実行した例であるが、本発明の操舵支援制御処理はこれに限らず、車線を維持するようにドライバの操舵を支援するものであればよい。

また、第１実施形態は、操舵力パラメータとして、操舵トルクＴｓを用いた例であるが、本発明の操舵力パラメータはこれに限らず、ドライバの操舵力を表す値であればよい。例えば、操舵力パラメータとして、操舵力（操舵トルクＴｓをステアリングホイール径で除算した値）を用いてもよく、操舵トルクＴｓの積分値や微分値を用いてもよい。

さらに、第１実施形態は、操舵量パラメータとして、操舵角θｓを用いた例であるが、本発明の操舵量パラメータはこれに限らず、ドライバの操舵量を表す値であればよい。例えば、操舵量パラメータとして、操舵角速度やその積分値を用いてもよい。

また、第１実施形態は、ステップ２３，３６で、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬを算出する手法として、式（２）〜（６），式（９）〜（１３）を用いた例であるが、これらの式に代えて、マップ検索により、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬを算出してもよい。さらに、ステップ３９で、ふらつきフラグＦ＿ＵＮＳＡＴを算出する手法として、式（１５），（１６）を用いたが、これらの式に代えて、マップ検索により、ふらつきフラグＦ＿ＵＮＳＡＴを算出してもよい。

さらに、第１実施形態は、ＯＮ時判定処理として図４に示す判定処理を実行した例であるが、これに代えて、図６に示すＯＮ時判定処理を実行してもよい。

同図に示すように、このＯＮ時判定処理では、まず、ステップ５０，５１で、前述した図４のステップ２０，２１と同じ算出手法より、操舵トルクフィルタ値Ｔｓ＿ｆ及び積分値ＳＴｓ＿ｆを算出する。

次いで、ステップ５２に進み、積分値ＳＴｓ＿ｆが所定値Ｓｒｅｆ未満であるか否かを判別する。この判別は、ステップ５１で、積分値ＳＴｓ＿ｆが算出される毎に実行される。

ステップ５２の判別結果がＮＯで、ＳＴｓ＿ｆ≧Ｓｒｅｆのときには、ドライバがステアリングホイールを適切に握った状態にあると判定して、そのまま本処理を終了する。

一方、ステップ５２の判別結果がＹＥＳのときには、ドライバがステアリングホイールから手を放した状態にあると判定して、ステップ５３に進み、手放し発生頻度Ｒ＿ＵＮＨＡＮＤの算出処理を実行する。

この算出処理では、ステップ５２がＹＥＳとなった手放し回数を計数し、ＲＡＭ内に記憶するとともに、ステップ５１で算出された積分値ＳＴｓ＿ｆの数が所定値ｋ（ｋは値２以上の整数）に達する毎に、この記憶した手放し回数を用いて、手放し発生頻度Ｒ＿ｕｎｈが算出される。この手放し発生頻度Ｒ＿ＵＮＨＡＮＤは、ｋ回の積分値ＳＴｓ＿ｆの算出回数における手放し回数の発生割合（例えば％）を表す値であり、その値が大きいほど、ドライバが頻繁に手放しを繰り返していることになる。

次いで、ステップ５４に進み、手放し発生間隔の分散Ｖｓ＿ｕｎｈの算出処理を実行する。この算出処理では、手放し発生間隔を算出し、ＲＡＭ内に記憶するとともに、ステップ５１で算出された積分値ＳＴｓ＿ｆの数が所定値ｋに達する毎に、ＲＡＭ内に記憶された手放し発生間隔を用いて、手放し発生間隔の分散Ｖｓ＿ｕｎｈが算出される。この手放し発生間隔の分散Ｖｓ＿ｕｎｈは、前述した図４のステップ２２における分散Ｖｓと同様の算出手法によって算出される値であり、その値が大きいほど、手放し間隔のばらつきが大きいことで、ドライバの注意力が低下していることになる。

ステップ５４に続くステップ５５で、手放し発生頻度Ｒ＿ｕｎｈ及び手放し発生間隔の分散Ｖｓ＿ｕｎｈに応じて、図示しないマップを検索することにより、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬを算出する。このマップでは、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬが、値１〜５のいずれかに設定されている。また、ステップ５５での注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬの算出は、ステップ５３，５４で、手放し発生頻度Ｒ＿ｕｎｈ及び手放し発生間隔の分散Ｖｓ＿ｕｎｈが算出される毎に実行される。

ステップ５５で、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬを以上のように算出した後、本処理を終了する。

以上の図６に示すＯＮ時判定処理を実行した場合でも、図４のＯＮ時判定処理を実行した場合と同様の作用効果を得ることができる。すなわち、ＬＫＡＳ制御処理の実行中、操舵トルクＴｓを用いて、ドライバの注意力の状態が判定されるので、操舵角θｓを用いた場合よりも判定精度を向上させることができる。

さらに、図４のＯＮ時判定処理に代えて、図７に示すＯＮ時判定処理を実行してもよい。同図に示すように、このＯＮ時判定処理では、まず、ステップ７０で、前述した図４のステップ２０と同じ算出手法により、操舵トルクフィルタ値Ｔｓ＿ｆを算出する。

次いで、ステップ７１に進み、操舵トルク偏差ＤＴｓ＿ｆを、操舵トルクフィルタ値の今回値Ｔｓ＿ｆとその前回値Ｔｓ＿ｆｚの偏差の絶対値｜Ｔｓ＿ｆ−Ｔｓ＿ｆｚ｜に設定する。この場合、操舵トルクフィルタ値の今回値Ｔｓ＿ｆ及び前回値Ｔｓ＿ｆｚはそれぞれ、今回及び前回の制御タイミングで算出した操舵トルクフィルタ値に相当する。

次に、ステップ７２で、操舵トルク偏差ＤＴｓ＿ｆが所定値Ｄｒｅｆ以上であるか否かを判別する。この判別結果がＮＯで、操舵トルクフィルタ値Ｔｓ＿ｆの変動が小さいときには、後述するステップ７６に進む。

一方、ステップ７２の判別結果がＹＥＳで、操舵トルクフィルタ値Ｔｓ＿ｆの変動が大きいときには、ステップ７３に進み、変動カウンタの計数値ＣＴを、その前回値ＣＴｚと値１の和ＣＴｚ＋１に設定する。すなわち、変動カウンタの計数値ＣＴを値１、インクリメントする。

次いで、ステップ７４に進み、カウンタフィルタ値ＣＴ＿ｆを算出する。このカウンタフィルタ値ＣＴ＿ｆは、変動カウンタの計数値ＣＴにローパスフィルタ演算処理（すなわち１次遅れ演算処理）を施すことによって算出される。

ステップ７４に続くステップ７５で、カウンタ偏差ＤＣＴを、変動カウンタの計数値ＣＴとカウンタフィルタ値ＣＴ＿ｆとの偏差ＣＴ−ＣＴ＿ｆに設定する。

次いで、ステップ７６に進み、カウンタ偏差ＤＣＴに基づいて、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬを算出する。具体的には、前述した図４のステップ２３と同様の手法、すなわちカウンタ偏差ＤＣＴを４つのしきい値ＤＣＴ１〜４（ＤＣＴ１＜ＤＣＴ２＜ＤＣＴ３＜ＤＣＴ４）と比較する手法により、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬの値が設定される。ステップ７６で、以上のように、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬを算出した後、本処理を終了する。

以上の図７に示すＯＮ時判定処理を実行した場合でも、図４のＯＮ時判定処理を実行した場合と同様の作用効果を得ることができる。すなわち、ＬＫＡＳ制御処理の実行中、操舵トルクＴｓを用いて、ドライバの注意力の状態が判定されるので、操舵角θｓを用いた場合よりも判定精度を向上させることができる。

次に、第２実施形態のドライバ状態判定装置について説明する。このドライバ状態判定装置は、第１実施形態のドライバ状態判定装置１と比較した場合、図３のドライバ状態判定処理に代えて、図８に示すドライバ状態判定処理を実行する点のみが異なっているので、以下、この図８のドライバ状態判定処理についてのみ説明する。

このドライバ状態判定処理は、操舵角θｓに基づいて、ドライバの注意力の高低状態を判定するものであり、ＥＣＵ２によって所定周期で実行される。同図に示すように、まず、ステップ８０〜８２で、前述した図５のステップ３０〜３２と同一の手法により、推定操舵角θｓ＿ｅｓｔ、操舵角偏差Ｄθ及び修正操舵量ＣＲｓｔを算出する。

次に、ステップ８３で、前述したＬＫＡＳ制御中フラグＦ＿ＬＫＡＳ＿ＯＮが「１」であるか否かを判別する。この判別結果がＮＯで、ＬＫＡＳ制御処理を実行していないときには、ステップ８４に進み、ＯＦＦ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ａ（所定の第２基準値）を算出する。

このＯＦＦ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ａは、今回以前の制御タイミングにおいて、ＬＫＡＳ制御処理を実行していないときに算出された修正操舵量ＣＲｓｔのうちの最小値として算出される。すなわち、ステップ８４では、上述したステップ８２で算出した修正操舵量ＣＲｓｔと、ＲＡＭ内に記憶されているＯＦＦ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ａとを比較し、両者のうちの小さい方がＯＦＦ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ａに設定される。

次いで、ステップ８５に進み、学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿ＬＮを、ＯＦＦ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ａに設定した後、ステップ８６に進み、ＯＦＦ時レベル＆フラグ算出処理を実行する。この算出処理では、前述した図５のステップ３４〜３９と同一の手法によって、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬ及びふらつきフラグＦ＿ＵＮＳＡＴの値が算出される。

すなわち、前述した式（８）により、第１推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ１を算出し、前述した式（９）〜（１３）により、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬが算出される。この第１推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ１を算出する際、式（８）の分子の第１平均修正操舵量ＣＲｓｔ＿ａｖｅ１は、ＬＫＡＳ制御処理を実行していないときに算出された修正操舵量ＣＲｓｔを用いて算出される。

さらに、前述した式（１４）により、第２推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ２を算出し、式（１５），（１６）により、ふらつきフラグＦ＿ＵＮＳＡＴが算出される。この第２推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ２を算出する際にも、式（１４）の分子の第２平均修正操舵量ＣＲｓｔ＿ａｖｅ２は、ＬＫＡＳ制御処理を実行していないときに算出された修正操舵量ＣＲｓｔを用いて算出される。

ステップ８６で、以上のようにＯＦＦ時レベル＆フラグ算出処理を実行した後、後述するステップ９２に進む。

一方、前述したステップ８３の判別結果がＹＥＳで、ＬＫＡＳ制御処理の実行中であるときには、ステップ８７に進み、ＯＮ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ｂ（所定の第１基準値）を算出する。

このＯＮ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ｂは、今回以前の制御タイミングにおいて、ＬＫＡＳ制御処理の実行中に算出された修正操舵量ＣＲｓｔのうちの最小値として算出される。すなわち、ステップ８６では、前述したステップ８２で算出した修正操舵量ＣＲｓｔと、ＲＡＭ内に記憶されているＯＮ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ｂとを比較し、両者のうちの小さい方がＯＮ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ｂに設定される。

次いで、ステップ８８に進み、ＲＡＭ内に記憶されているＯＦＦ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ａが、ステップ８７で算出されたＯＮ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ｂ以上であるか否かを判別する。この判別結果がＮＯで、ＣＲｓｔ＿Ｂ＞ＣＲｓｔ＿Ａのときには、ステップ８９に進み、学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿ＬＮを、ＯＮ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ｂに設定する。

一方、ステップ８８の判別結果がＹＥＳのときには、ステップ９０に進み、学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿ＬＮを、ＯＦＦ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ａに設定する。

以上のステップ８９又は９０に続くステップ９１で、ＯＮ時レベル＆フラグ算出処理を実行する。この算出処理では、前述した図５のステップ３４〜３９と同一の手法によって、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬ及びふらつきフラグＦ＿ＵＮＳＡＴの値が算出される。

すなわち、前述した式（８）により、第１推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ１を算出し、前述した式（９）〜（１３）により、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬが算出される。この第１推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ１を算出する際、式（８）の分子の第１平均修正操舵量ＣＲｓｔ＿ａｖｅ１は、ＬＫＡＳ制御処理の実行中に算出された修正操舵量ＣＲｓｔを用いて算出される。

さらに、前述した式（１４）により、第２推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ２を算出し、式（１５），（１６）により、ふらつきフラグＦ＿ＵＮＳＡＴが算出される。この第２推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ２を算出する際にも、式（１４）の分子の第２平均修正操舵量ＣＲｓｔ＿ａｖｅ２は、ＬＫＡＳ制御処理の実行中に算出された修正操舵量ＣＲｓｔを用いて算出される。

なお、本実施形態では、第１推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ１が、修正操舵量と所定の第１基準値及び所定の第２基準値との比較結果に相当し、第２推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ２が修正操舵量と所定の第１基準値及び所定の第２基準値との比較結果に相当する。

以上のステップ８６又は９１に続くステップ９２で、前述した図３のステップ１３と同様の手法によって、警告制御処理を実行する。すなわち、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬ及びふらつきフラグＦ＿ＵＮＳＡＴの値に基づいて、警告ランプ１１、警告ブザー１２及びＳＴアクチュエータ１３を駆動することにより、ドライバに対して警告情報を提供する。

ステップ９２で、以上のように警告制御処理を実行した後、本処理を終了する。

本実施形態の車両３のような、ＬＫＡＳ制御処理が実行される車両において、ＬＫＡＳ制御処理の実行／不実行を切り換えた場合、ドライバによる操舵量の修正度合いが変化するので、修正操舵量ＣＲｓｔは、ＬＫＡＳ制御処理の実行／停止によって、異なる修正度合いを表す値となる。例えば、一般に、ＬＫＡＳ制御処理が停止されているときには、ＬＫＡＳ制御処理が実行されているときよりも、ドライバによる操舵量の修正度合いが大きくなるので、修正操舵量ＣＲｓｔは、修正度合いがより大きいことを表す値となる。

これに対して、第２実施形態のドライバ状態判定装置の場合、ＬＫＡＳ制御が実行されていないときには、学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿ＬＮがＯＦＦ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ａに設定されるとともに、学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿ＬＮで、ＬＫＡＳ制御が実行されていないときに算出された修正操舵量ＣＲｓｔの移動平均値を除算することにより、第１及び第２推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ１，ＡＤ＿ｅｓｔ２が算出され、これらの値ＡＤ＿ｅｓｔ１，ＡＤ＿ｅｓｔ２に基づいて、ドライバの注意力の高低状態や、車両３のふらつき走行状態の有無が判定される。

この場合、ＯＦＦ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ａは、ＬＫＡＳ制御処理が実行されていないときの修正操舵量ＣＲｓｔの最小値であるので、ドライバの注意力が高い状態にあると推定されるときの修正操舵量ＣＲｓｔの値に相当する。そのため、ＬＫＡＳ制御が実行されていないときの修正操舵量ＣＲｓｔの移動平均値と、ＯＦＦ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ａとの比（ＡＤ＿ｅｓｔ１，ＡＤ＿ｅｓｔ２）を用いることによって、ＬＫＡＳ制御が実行されていない条件下で、ドライバの注意力の高低状態を精度よく判定することができる。

一方、ＬＫＡＳ制御の実行中は、学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿ＬＮとして、ＣＲｓｔ＿Ａ≧ＣＲｓｔ＿ＢのときにはＯＦＦ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ａが、ＣＲｓｔ＿Ａ＜ＣＲｓｔ＿ＢのときにはＯＮ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ｂがそれぞれ用いられるとともに、学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿ＬＮで、ＬＫＡＳ制御の実行中に算出された修正操舵量ＣＲｓｔの移動平均値を除算することにより、第１及び第２推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ１，ＡＤ＿ｅｓｔ２が算出され、これらの値ＡＤ＿ｅｓｔ１，ＡＤ＿ｅｓｔ２に基づいて、ドライバの注意力の高低状態や、車両３のふらつき走行状態の有無が判定される。

この場合、ＯＦＦ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ａは、上述したように、ＬＫＡＳ制御処理の停止中での、ドライバの注意力が高い状態にあると推定されるときの修正操舵量ＣＲｓｔの値に相当するとともに、ＯＮ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ｂは、ＬＫＡＳ制御処理の実行中での、ドライバの注意力が高い状態にあると推定されるときの修正操舵量ＣＲｓｔの値に相当する。したがって、学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿ＬＮとして、２つの学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ａ，ＣＲｓｔ＿Ｂのうちの大きい方の値を用いて、第１及び第２推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ１，ＡＤ＿ｅｓｔ２を算出することにより、ドライバの注意力が高いと推定される２つの条件のうちの、ドライバの実際の注意力がより反映されていると推定される条件下での修正操舵量ＣＲｓｔを用いて、ＬＫＡＳ制御の実行中におけるドライバの注意力の高低状態や、車両３のふらつき走行状態の有無を精度よく判定することができる。すなわち、ＬＫＡＳ制御処理が実行されている条件下でも、ドライバの注意力の高低状態を精度よく判定することができる。

また、ＯＦＦ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ａは、ＬＫＡＳ制御処理が実行されていないときの、それ以前の修正操舵量ＣＲｓｔの算出結果における最小値であり、ＯＮ時の学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿Ｂは、ＬＫＡＳ制御処理が実行されているときの、それ以前の修正操舵量ＣＲｓｔの算出結果における最小値であるので、今回以前のドライバの操舵特性を反映させながら、ドライバの注意力の高低状態を判定し、注意力レベルＡＴＴ＿ＬＶＬ及びふらつきフラグＦ＿ＵＮＳＡＴを適切に設定することができる。それにより、ドライバの操舵特性の個人差やばらつきに起因した誤判定を回避でき、判定精度をより一層、向上させることができる。

なお、第２実施形態は、修正操舵量と所定の第１基準値及び所定の第２基準値との比較結果として、第１推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ１及び第２推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ２を用いた例であるが、本発明の比較結果はこれに限らず、修正操舵量と所定の第１基準値及び所定の第２基準値との比較結果を表すものであればよい。

例えば、比較結果として、第１推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ１の逆数、第１平均修正操舵量ＣＲｓｔ＿ａｖｅ１及び学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿ＬＮの一方と他方の偏差、またはこの偏差の絶対値を用いてもよい。さらに、比較結果として、第２推定覚醒度ＡＤ＿ｅｓｔ２の逆数、第２平均修正操舵量ＣＲｓｔ＿ａｖｅ２及び学習修正操舵量ＣＲｓｔ＿ＬＮの一方と他方の偏差、またはこの偏差の絶対値を用いてもよい。

１ ドライバ状態判定装置
２ ＥＣＵ（操舵支援制御手段、ドライバ状態判定手段、第１判定手段、第２判定手
段、操舵力パラメータ取得手段、操舵量パラメータ取得手段、修正操舵量算出手
段、警告手段）
３ 車両
１１ 警告ランプ
１２ 警告ブザー
１３ ＳＴアクチュエータ
２０ 操舵角センサ（操舵量パラメータ取得手段）
２３ 操舵トルクセンサ（操舵力パラメータ取得手段）
Ｔｓ 操舵トルク（操舵力パラメータ）
θｓ 操舵角（操舵量パラメータ）
ＣＲｓｔ 修正操舵量
ＣＲｓｔ＿Ｂ ＯＮ時の学習修正操舵量（所定の第１基準値）
ＣＲｓｔ＿Ａ ＯＦＦ時の学習修正操舵量（所定の第２基準値）
ＡＤ＿ｅｓｔ１ 第１推定覚醒度（比較結果）
ＡＤ＿ｅｓｔ２ 第２推定覚醒度（比較結果）

Claims (6)

1. 車線に沿った走行を維持するようにドライバの操舵を支援する操舵支援制御を実行する操舵支援制御手段と、
   ドライバによる車両の操舵状態に応じて、ドライバの注意力の状態を判定するドライバ状態判定手段と、を備え、
   当該ドライバ状態判定手段は、
   前記操舵支援制御が実行されているときに、所定の第１判定手法を用いて、ドライバの注意力の状態を判定する第１判定手段と、
   前記操舵支援制御が停止されているときに、前記所定の第１判定手法と異なる所定の第２判定手法を用いて、ドライバの注意力の状態を判定する第２判定手段と、を有することを特徴とするドライバ状態判定装置。
2. ドライバの操舵力を表す操舵力パラメータを取得する操舵力パラメータ取得手段と、
   ドライバの操舵量を表す操舵量パラメータを取得する操舵量パラメータ取得手段と、をさらに備え、
   前記所定の第１判定手法では、前記取得された操舵力パラメータを用いて、ドライバの注意力の状態が判定され、
   前記所定の第２判定手法では、前記取得された操舵量パラメータを用いて、ドライバの注意力の状態が判定されることを特徴とする請求項１に記載のドライバ状態判定装置。
3. 前記ドライバ状態判定手段は、
   ドライバによる操舵量の修正度合いを表す修正操舵量を算出する修正操舵量算出手段をさらに有し、
   前記所定の第１判定手法では、前記算出された修正操舵量を所定の第１基準値と比較した比較結果を用いて、ドライバの注意力の状態が判定され、
   前記所定の第２判定手法では、前記算出された修正操舵量を、所定の第１基準値と異なる所定の第２基準値と比較した比較結果を用いて、ドライバの注意力の状態が判定されることを特徴とする請求項１に記載のドライバ状態判定装置。
4. 前記所定の第２基準値は、前記所定の第１基準値よりも前記修正操舵量が多い傾向を示す値に設定されていることを特徴とする請求項３に記載のドライバ状態判定装置。
5. 前記所定の第１基準値及び前記所定の第２基準値は、今回以前の算出タイミングで算出された修正操舵量を用いて算出されることを特徴とする請求項３又は４に記載のドライバ状態判定装置。
6. 前記ドライバ状態判定手段の判定結果に基づき、ドライバの注意力が低い状態にあるときに、ドライバに対して警告情報を提供する警告手段をさらに備えることを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載のドライバ状態判定装置。

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