JP2018032337A - 運転者体調検知装置及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出する。
【解決手段】車両を運転する運転者の体調を検知する運転者体調検知装置であって、車両の走行中の動きの変化を検出する車両検出部と、運転者の頭部の動きの変化を検出する運転者検出部と、走行中の動きの変化に対する頭部の動きの変化に基づき、運転者の体調が異常であるか否かの判定処理を実行する体調判定部と、を備える。
【選択図】図１

Description

ここに開示された技術は、運転者の体調を検知する運転者体調検知装置及び方法に関するものである。

交通事故の死亡原因の一つに、運転中における運転者の体調の急変がある。運転者の体調の急変の要因には、脳血管疾患及び心疾患等の種々の疾患が含まれており、体調の急変により運転が継続できなくなった運転者の状態は一定ではない。従来、運転者の体調の急変を検出する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載の技術では、運転者の運転姿勢に基づいて、運転者の異常を推定し、体調悪化の兆候を検出しようとしている。

特開２０１５−０２１９１２号公報

一般に、運転者の運転姿勢自体に大きな変化が現れるのは、ある程度、異常状態が進行した後であることが多い。しかしながら、運転者の安全を確保するためには、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することが必要である。

ここに開示された技術は、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することを目的とする。

ここに開示された技術の一態様は、車両を運転する運転者の体調を検知する運転者体調検知装置であって、前記車両の走行中の動きの変化を検出する車両検出部と、前記運転者の頭部の動きの変化を検出する運転者検出部と、前記走行中の動きの変化に対する前記頭部の動きの変化に基づき、前記運転者の体調が異常であるか否かの判定処理を実行する体調判定部と、を備えるものである。

この態様では、車両の走行中の動きの変化に対する運転者の頭部の動きの変化に基づき、運転者の体調が異常であるか否かの判定処理が、体調判定部によって実行される。車両の走行中の動きの変化に対する運転者の頭部の動きの変化は、運転者の体調が異常になり始めた段階で、体調が正常なときと異なるものとなる。したがって、本態様によれば、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

上記態様において、例えば、前記車両検出部は、前記車両の左右方向における前記走行中の動きの変化を検出してもよい。前記運転者検出部は、前記左右方向における前記頭部の動きの変化を検出してもよい。前記体調判定部は、前記左右方向における前記走行中の動きの変化に対する、前記左右方向における前記頭部の動きの変化に基づき、前記判定処理を実行してもよい。

この態様では、車両の左右方向における走行中の動きの変化に対する、車両の左右方向における運転者の頭部の動きの変化に基づき、判定処理が、体調判定部によって実行される。車両の左右方向における走行中の動きの変化に対する、車両の左右方向における運転者の頭部の動きの変化は、車両の前後方向の場合に比べて、運転者の体調が異常になり始めた段階で、体調が正常なときと大きく異なるものとなる。したがって、本態様によれば、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

上記態様において、例えば、前記運転者検出部は、前記頭部の動きの変化として、前記頭部の加速度を検出してもよい。前記体調判定部は、前記走行中の動きの変化に対する前記頭部の加速度の比率が所定値以上のときに、前記運転者の体調が異常であると判定してもよい。

この態様では、車両の走行中の動きの変化に対する運転者の頭部の加速度の比率が所定値以上のときに、運転者の体調が異常であると体調判定部によって判定される。車両の走行中の動きの変化に対する運転者の頭部の加速度の比率は、運転者の体調が異常になり始めた段階で、体調が正常なときに比べて大きくなる。したがって、本態様によれば、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

上記態様において、例えば、前記運転者検出部は、前記頭部の動きの変化として、前記頭部の移動距離を検出してもよい。前記体調判定部は、前記走行中の動きの変化に対する前記頭部の移動距離が予め定められた判定閾値以上のときに、前記運転者の体調が異常であると判定してもよい。

この態様では、車両の走行中の動きの変化に対する運転者の頭部の移動距離が予め定められた判定閾値以上のときに、運転者の体調が異常であると体調判定部によって判定される。車両の走行中の動きの変化に対する運転者の頭部の移動距離は、運転者の体調が異常になり始めた段階で、体調が正常なときに比べて大きくなる。したがって、本態様によれば、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

上記態様において、例えば、前記走行中の動きの変化が大きくなると大きくなるように予め定められた前記判定閾値を記憶する記憶部をさらに備えてもよい。

この態様では、判定閾値は、車両の走行中の動きの変化が大きくなると大きくなるように予め定められている。車両の走行中の動きの変化に対する運転者の頭部の移動距離は、運転者の体調が正常である場合でも異常である場合でも、車両の走行中の動きの変化が大きくなると大きくなる。したがって、本態様によれば、運転者の体調が異常であることを適切に判定することができる。

上記態様において、例えば、時間データに対して周波数解析を行って周波数データを算出する周波数解析部をさらに備えてもよい。前記運転者検出部は、前記頭部の動きとして、前記頭部の加速度を検出してもよい。前記周波数解析部は、前記頭部の加速度の時間データに対して周波数解析を行ってパワースペクトル密度の周波数データを算出してもよい。前記体調判定部は、前記パワースペクトル密度の周波数データの最大値が基準値より大きいときに、前記運転者の体調が異常であると判定してもよい。

この態様では、運転者の頭部の加速度の時間データに対して周波数解析が周波数解析部によって行われて、パワースペクトル密度の周波数データが算出される。パワースペクトル密度の周波数データの最大値が基準値より大きいときに、運転者の体調が異常であると体調判定部によって判定される。運転者の頭部の加速度の時間データに対して周波数解析が行われて算出されたパワースペクトル密度の周波数データの最大値は、運転者の体調が異常になり始めた段階で、体調が正常なときに比べて大きくなる。したがって、本態様によれば、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

上記態様において、例えば、前記体調判定部は、前記走行中の動きの変化の大きさが予め定められた閾値以上のときのみ、前記判定処理を実行してもよい。

この態様では、車両の走行中の動きの変化の大きさが予め定められた閾値以上のときのみ、判定処理が体調判定部によって実行される。車両の走行中の動きの変化の大きさが予め定められた閾値未満の場合には、車両の走行中の動きの変化に対する運転者の頭部の動きの変化について、運転者の体調が正常である場合と異常である場合との間で有意差を示さないことがある。したがって、本態様によれば、運転者の体調が異常であるか否かの判定処理を精度良く実行することができる。

上記態様において、例えば、前記車両検出部は、前記走行中の動きの変化として前記車両の加速度を検出する加速度センサを含んでもよい。

この態様では、車両の走行中の動きの変化として車両の加速度が加速度センサによって検出される。車両の加速度に対する運転者の頭部の動きの変化に基づき、運転者の体調が異常であるか否かの判定処理が、体調判定部によって実行される。車両の加速度に対する運転者の頭部の動きの変化は、運転者の体調が異常になり始めた段階で、体調が正常なときと異なるものとなる。したがって、本態様によれば、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

上記態様において、例えば、予め定められた判定閾値を前記基準値として記憶する記憶部をさらに備えてもよい。この場合、前記判定閾値は、前記車両の動きの変化が大きくなると大きくなるように予め定められていてもよい。

上記態様において、例えば、前記車両のイグニションスイッチがオンにされてから予め定められた時間が経過するまでの間に、前記周波数解析部によって算出された前記パワースペクトル密度の平均値のＬ倍（Ｌは１より大きい実数）を前記基準値として記憶する記憶部をさらに備えてもよい。例えば、Ｌは２以上、かつ３以下の実数でもよい。

ここに開示された技術の他の態様は、車両を運転する運転者の体調を検知する運転者体調検知装置における運転者体調検知方法であって、前記車両の走行中の動きの変化を検出する車両検出工程と、前記運転者の頭部の動きの変化を検出する運転者検出工程と、前記走行中の動きの変化に対する前記頭部の動きの変化に基づき、前記運転者の体調が異常であるか否かの判定処理を実行する体調判定工程と、を備えるものである。

この態様では、車両の走行中の動きの変化に対する運転者の頭部の動きの変化に基づき、運転者の体調が異常であるか否かの判定処理が、体調判定工程において実行される。車両の走行中の動きの変化に対する運転者の頭部の動きの変化は、運転者の体調が異常になり始めた段階で、体調が正常なときと異なるものとなる。したがって、本態様によれば、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

本開示の一態様によれば、車両の走行中の動きの変化に対する運転者の頭部の動きの変化に基づき、運転者の体調が異常であるか否かの判定処理が実行されるため、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

第１実施形態の運転者体調検知装置が搭載された車両の構成を概略的に示すブロック図である。 車両の左右方向における加速度の変化に起因して変化する運転者の頭部の左右方向における加速度の実験結果を概略的に示す図である。 第１実施形態の運転者体調検知装置における車両の加速度取得手順の一例を概略的に示すフローチャートである。 第１実施形態の運転者体調検知装置における頭部の加速度取得手順の一例を概略的に示すフローチャートである。 第１実施形態の運転者体調検知装置において運転者の体調を判定する手順の一例を概略的に示すフローチャートである。 運転者の頭部の左右方向における加速度の時間変化と車両の左右方向における加速度の時間変化とを概略的に示す図である。 運転者の頭部の左右方向における加速度の時間変化と車両の左右方向における加速度の時間変化とを概略的に示す図である。 第２実施形態の運転者体調検知装置が搭載された車両の構成を概略的に示すブロック図である。 判定閾値の一例を概略的に示す図である。 第２実施形態の運転者体調検知装置における頭部の移動距離取得手順の一例を概略的に示すフローチャートである。 第２実施形態の運転者体調検知装置において運転者の体調を判定する手順の一例を概略的に示すフローチャートである。 第３実施形態の運転者体調検知装置が搭載された車両の構成を概略的に示すブロック図である。 周波数解析部により算出されたＰＳＤの周波数データの一例を概略的に示す図である。 第３実施形態の運転者体調検知装置におけるＰＳＤの周波数データの算出手順の一例を概略的に示すフローチャートである。 第３実施形態の運転者体調検知装置において運転者の体調を判定する手順の一例を概略的に示すフローチャートである。 第３実施形態の運転者体調検知装置が搭載された車両の図１２と異なる構成を概略的に示すブロック図である。 図１６の構成において運転者の体調を判定する手順の一例を概略的に示すフローチャートである。

（本開示に係る一態様の着眼点）
まず、本開示に係る一態様の着眼点が説明される。本発明者は、種々の実験を重ねるうちに、運転者の体調が正常なときと異常なときとで、車両の動きの変化に対する運転者の頭部の動きの変化が異なることを見出した。

図２は、車両の左右方向における加速度の変化に起因して変化する運転者の頭部の左右方向における加速度の実験結果を概略的に示す図である。図２のセクション（Ａ）は、車両の左右方向における加速度の推移を示す。図２のセクション（Ｂ）は、体調が正常な運転者の頭部の左右方向における加速度の推移を示す。図２のセクション（Ｃ）は、体調が異常な運転者の頭部の左右方向における加速度の推移を示す。図２のセクション（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）において、縦軸は加速度［Ｇ］を表し、横軸は時間［秒］を表す。

ここで、「車両の左右方向」は、車両の前後方向に水平面内で直交する方向である。言い換えると、「車両の左右方向」は、直線道路を走行中の車両の進行方向に水平面内で直交する方向である。「車両の左右方向」は、「車幅方向」又は「車両の横方向」ということもできる。なお、図２では、セクション（Ａ）の加速度は正の方向に変化し、セクション（Ｂ）、（Ｃ）の加速度は負の方向に変化しているが、これは、加速度の符号の取り方の違いによるものであり、加速度は、絶対値で比較すればよい。

図２のセクション（Ａ）では、車両の左右方向における加速度ＣＡは、ほぼ０［Ｇ］の状態から、０．１５〜０．２［Ｇ］に上昇した後、再び、ほぼ０［Ｇ］に戻っている。直線道路を走行している車両が、カーブに進入し、再び直線道路に戻ると、車両の左右方向における加速度ＣＡは、図２のセクション（Ａ）に示されるような推移を示す。

車両の左右方向における加速度ＣＡは、そのまま運転者に作用されると考えられる。このとき、体調が正常な運転者の頭部の左右方向における加速度ＨＤの変動幅ＷＤは、図２のセクション（Ｂ）に示されるように、約０．１［Ｇ］になった。これに対して、体調不良の運転者の頭部の左右方向における加速度ＨＤの変動幅ＷＤは、図２のセクション（Ｃ）に示されるように、約０．３［Ｇ］になった。

この相違について、発明者は、以下のように解釈している。すなわち、体調が正常な運転者は、カーブに進入する際に、車両から左右方向における加速度ＣＡが作用されることを予期しており、頭部がふらつかないように、首の筋力を用いて、車両から作用される左右方向における加速度ＣＡに抵抗しようとする。その結果、体調が正常な運転者の頭部の左右方向における加速度ＨＤの変動幅ＷＤは、図２のセクション（Ｂ）に示されるように車両の左右方向における加速度ＣＡと比べると、ほぼ同じか少し小さい。

これに対して、運転者が体調不良のときには、若干の意識低下に起因して、特に首の筋力が低下する。このため、車両から作用される左右方向における加速度ＣＡに抵抗することが困難となる。その結果、体調不良の運転者の頭部の左右方向における加速度ＨＤの変動幅ＷＤは、図２のセクション（Ｃ）に示されるように車両の左右方向における加速度ＣＡに比べて大きい。

なお、体調不良の運転者を模擬的に実現するために、視覚及び聴覚が奪われた被験者を助手席に着座させて、図２の実験が実施された。視覚及び聴覚が奪われているため、被験者は、カーブに進入する際に、車両から左右方向における加速度ＣＡが作用されることを予期することができない。このため、首の筋力を用いて、車両から作用される左右方向における加速度ＣＡに抵抗しようとすることが困難となる。このようにして、首の筋力が低下した体調不良の運転者が模擬的に実現されている。

以上のような考察から、本発明者は、車両の動きの変化に対する運転者の頭部の動きの変化を調べることによって、運転者の体調不良を早期に発見することが可能であることを見出した。

（実施の形態）
以下、図面を参照しつつ、本開示の実施の形態が説明される。なお、各図では、同様の要素には同様の符号が付され、適宜、説明が省略される。

（第１実施形態）
図１は、第１実施形態の運転者体調検知装置が搭載された車両の構成を概略的に示すブロック図である。車両１０は、例えば４輪自動車である。車両１０は、図１に示されるように、カメラ１０１、加速度センサ１０２、警報音発生器２０１、警報ランプ２０２、電子制御ユニット（ＥＣＵ）３００を備える。

カメラ１０１（運転者検出部の一例）は、車両１０の室内の例えば運転席の前方の天井に、カメラ１０１の光軸が車両１０の運転者用シートを向くように取り付けられる。カメラ１０１は、車両１０の運転者を前方から撮像して、左右方向に動く運転者の頭部を撮像する。カメラ１０１は、撮像したフレーム画像を例えば１／６０秒ごとにＥＣＵ３００に出力する。代替的に、カメラ１０１は、車両１０の室内の運転者用シートの上方の天井に、カメラ１０１の光軸が車両１０の運転者用シートを向くように取り付けられてもよい。さらに代替的に、複数のカメラが、車両１０の室内の天井等に、各々の光軸が車両１０の運転者用シートを向くように取り付けられてもよい。カメラ１０１は、車両１０の運転者の頭部の左右方向における動きを撮像できるように、車両１０の室内に取り付けられていればよい。

加速度センサ１０２（車両検出部の一例）は、車両１０の例えば直交３軸方向の加速度を検出する。加速度センサ１０２は、検出した車両１０の加速度をＥＣＵ３００に出力する。警報音発生器２０１は、例えば電子ブザーを含み、運転者への警報音を発生する。警報ランプ２０２は、例えば発光ダイオードを含み、運転者への警報を表示する。なお、警報ランプ２０２は、専用のランプに限られず、計器パネルのメータ等を点滅させることにより、警報ランプとして兼用してもよい。

ＥＣＵ３００は、車両１０の全体の動作を制御する。ＥＣＵ３００は、メモリ３１０、中央演算処理装置（ＣＰＵ）３２０、その他の周辺回路を含む。メモリ３１０（記憶部の一例）は、例えば、フラッシュメモリなどの半導体メモリ、ハードディスク、又は他の記憶素子で構成される。メモリ３１０は、プログラムを保存するメモリ、データを一時的に保存するメモリ等を含む。メモリ３１０は、プログラムを保存する領域、データを一時的に保存する領域等を備えた単一のメモリで構成されていてもよい。

ＣＰＵ３２０は、メモリ３１０に保存されているプログラムに従って動作することにより、加速度制御部３２１、体調判定部３２２、加速度演算部３２３、頭部検出部３２４、警報制御部３２５として機能する。

加速度制御部３２１は、予め定められた時間（例えば１００ｍｓｅｃ）毎に、加速度センサ１０２から出力される車両１０の例えば直交３軸方向の加速度データから車両１０の動きの左右方向における加速度を取得する。加速度制御部３２１は、予め定められた時間分（本実施形態では、例えば１０秒間）の、車両１０の動きの左右方向における加速度の時間データをメモリ３１０に保存する。例えば予め定められた時間が１０秒間で、１００ｍｓｅｃ毎に加速度のデータが加速度センサ１０２から取得される場合には、１００個の加速度の時間データがメモリ３１０に保存されることとなる。

頭部検出部３２４は、カメラ１０１により撮像されたフレーム画像から、例えばテンプレートマッチングによって、運転者の頭部を検出する。頭部検出部３２４は、カメラ１０１の撮像範囲内における、運転者の頭部の例えば中心の位置座標を、フレーム画像毎にメモリ３１０に保存する。頭部検出部３２４は、予め定められた時間分の運転者の頭部の位置座標の時間データをメモリ３１０に保存する。予め定められた時間が例えば１秒間で、フレーム画像が１／６０秒ごとにカメラ１０１から出力される場合には、６０個の運転者の頭部の位置座標の時間データがメモリ３１０に保存されることとなる。

加速度演算部３２３は、メモリ３１０に保存されている運転者の頭部の位置座標の時間データを用いて、運転者の頭部の動きの左右方向における加速度を算出する。例えば、加速度演算部３２３は、フレーム画像ごとの頭部の位置座標からフレーム画像間の移動距離を算出し、算出した移動距離のフレーム画像ごとの変化量から加速度を算出する。加速度演算部３２３は、予め定められた時間分の運転者の頭部の動きの加速度の時間データをメモリ３１０に保存する。上述のように、予め定められた時間が例えば１秒間で、フレーム画像が１／６０秒ごとにカメラ１０１から出力される場合には、６０個の運転者の頭部の動きの加速度の時間データがメモリ３１０に保存されることとなる。

体調判定部３２２は、車両１０の動きの左右方向における加速度と、運転者の頭部の動きの左右方向における加速度とを比較し、その比較結果に基づき、運転者の体調が異常であるか否かを判定する。具体的には、体調判定部３２２は、メモリ３１０に保存されている、車両１０の動きの左右方向における加速度ＣＡの時間データのうち最新の加速度ＣＡｎと、メモリ３１０に保存されている、運転者の頭部の動きの左右方向における加速度ＨＤの時間データのうち最新の加速度ＨＤｎと、を比較する。体調判定部３２２は、判定閾値Ｋ１を用いて、頭部の最新の加速度ＨＤｎが、車両の最新の加速度ＣＡｎのＫ１倍より大きいときに、運転者の体調が異常であると判定する。判定閾値Ｋ１は、予め定められてメモリ３１０に保存されている。本実施形態では例えば、Ｋ１＝１に設定されている。体調判定部３２２は、運転者の体調が異常であると判定すると、運転者の体調が異常であることを警報制御部３２５に通知する。

体調判定部３２２は、車両１０の動きの左右方向における加速度が予め定められた加速度閾値ＡＣｔｈ以上のときにのみ、運転者の体調が異常であるか否かの判定を行う。この理由は、車両１０の動きの左右方向における加速度が小さいときは、運転者が正常である場合と異常である場合とで、運転者の頭部の動きの左右方向における加速度ＨＤの大きさに有意差が生じないからである。図２から分かるように、車両１０の動きの左右方向における加速度ＣＡが０．１５［Ｇ］〜０．２［Ｇ］のときに、正常である場合と異常である場合との間に有意差が生じている。このため、加速度閾値ＡＣｔｈは、０．１５［Ｇ］〜０．２［Ｇ］以下に設定できることが分かる。この実施形態では例えば、ＡＣｔｈ＝０．１［Ｇ］に設定されている。

警報制御部３２５は、運転者の体調が異常であることが体調判定部３２２から通知されると、警報音発生器２０１を作動させるとともに、警報ランプ２０２を点滅させて、運転者に注意を促す。警報制御部３２５は、例えばブレーキを動作させて車両１０を減速又は停止させたり、ステアリングホイールを制御して車両１０を路肩に移動させたりして、運転者の運転を支援してもよい。

図３は、第１実施形態の運転者体調検知装置における車両の加速度取得手順の一例を概略的に示すフローチャートである。図３のフローは、予め定められた時間（例えば１００ｍｓｅｃ）毎に実行される。ステップＳ３００において、加速度制御部３２１は、加速度センサ１０２から出力される車両１０の例えば直交３軸方向の加速度データから車両１０の動きの左右方向における加速度を取得する。ステップＳ３１０において、加速度制御部３２１は、予め定められた時間分（本実施形態では、例えば１０秒間）の、車両１０の動きの左右方向における加速度の時間データをメモリ３１０に保存する。つまり、加速度制御部３２１は、新しい加速度のデータが得られると、最も古い加速度のデータをメモリ３１０から消去して、予め定められた時間分の加速度のデータがメモリ３１０に保存されるようにしている。その後、図３の処理は終了する。

図４は、第１実施形態の運転者体調検知装置における頭部の加速度取得手順の一例を概略的に示すフローチャートである。図４のフローは、予め定められた時間毎（例えばカメラ１０１からのフレーム画像の出力毎、つまり本実施形態では１／６０ｓｅｃ毎）に実行される。

ステップＳ４００において、頭部検出部３２４は、カメラ１０１により撮像されたフレーム画像のデータを取得する。ステップＳ４１０において、頭部検出部３２４は、取得したフレーム画像から運転者の頭部を検出し、運転者の頭部の例えば中心の位置座標を算出する。ステップＳ４２０において、頭部検出部３２４は、予め定められた時間分の運転者の頭部の位置座標の時間データをフレーム画像毎にメモリ３１０に保存する。つまり、頭部検出部３２４は、新しい位置座標のデータが得られると、最も古い位置座標のデータをメモリ３１０から消去して、予め定められた時間分の位置座標のデータがメモリ３１０に保存されるようにしている。

ステップＳ４３０において、加速度演算部３２３は、メモリ３１０に保存されている運転者の頭部の位置座標の時間データを用いて、運転者の頭部の動きの左右方向における加速度を算出する。ステップＳ４４０において、加速度演算部３２３は、予め定められた時間分の運転者の頭部の動きの加速度の時間データをメモリ３１０に保存する。ステップＳ４２０と同様に、加速度演算部３２３は、新しい加速度のデータが得られると、最も古い加速度のデータをメモリ３１０から消去して、予め定められた時間分の加速度のデータがメモリ３１０に保存されるようにしている。その後、図４の処理は終了する。

図５は、第１実施形態の運転者体調検知装置において運転者の体調を判定する手順の一例を概略的に示すフローチャートである。図５のフローは、予め定められた時間（例えば１００ｍｓｅｃ）毎に実行される。

図６、図７は、運転者の頭部の左右方向における加速度の時間変化と車両の左右方向における加速度の時間変化とを概略的に示す図である。図６、図７の各セクション（Ａ）、（Ｂ）において、縦軸は加速度［Ｇ］を表し、横軸は時間［秒］を表す。

図６、図７のセクション（Ａ）は、運転者の頭部の左右方向における加速度の時間データを示す。図６、図７のセクション（Ｂ）は、車両の左右方向における加速度の時間データを示す。図６のセクション（Ｂ）は、体調が正常な運転者の頭部の左右方向における加速度の時間データを示す。図７のセクション（Ｂ）は、体調が異常な運転者の頭部の左右方向における加速度の時間データを示す。

図５のステップＳ５００において、体調判定部３２２は、メモリ３１０に保存されている車両１０の左右方向における加速度の時間データのうち（本実施形態では、例えば１０秒間のデータ）、最新の加速度ＣＡｎを取得する。ステップＳ５１０において、体調判定部３２２は、取得した車両の左右方向における最新の加速度ＣＡｎの絶対値が、加速度閾値ＡＣｔｈ以上であるか否かを判定する。車両の左右方向における最新の加速度ＣＡｎの絶対値が加速度閾値ＡＣｔｈ未満であれば（ステップＳ５１０でＮＯ）、図５の処理は終了する。一方、車両の左右方向における最新の加速度ＣＡｎの絶対値が加速度閾値ＡＣｔｈ以上であれば（ステップＳ５１０でＹＥＳ）、処理は、ステップＳ５２０に進む。

上述のように、本実施形態では、例えばＡＣｔｈ＝０．１［Ｇ］である。また、例えば図６において、時刻ｔ１は、車両の左右方向における加速度ＣＡの絶対値が０．１［Ｇ］以上になった時刻である。時刻ｔ２は、その後、車両の左右方向における加速度ＣＡの絶対値が０．１［Ｇ］未満になった時刻である。時刻ｔ３は、その後、車両の左右方向における加速度ＣＡの絶対値が０．１［Ｇ］以上になった時刻である。時刻ｔ４は、その後、車両の左右方向における加速度ＣＡの絶対値が０．１［Ｇ］未満になった時刻である。時刻ｔ５は、その後、車両の左右方向における加速度ＣＡの絶対値が０．１［Ｇ］以上になった時刻である。時刻ｔ６は、その後、車両の左右方向における加速度ＣＡの絶対値が０．１［Ｇ］未満になった時刻である。

したがって、例えば図６において、最初から時刻ｔ１までの間はステップＳ５１０でＮＯとなり、図５の処理は終了する。その後は、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの間、時刻ｔ３から時刻ｔ４までの間、時刻ｔ５から時刻ｔ６までの間において、それぞれ、ステップＳ５１０でＹＥＳとなり、処理はステップＳ５２０に進む。

また、例えば図７において、時刻ｔ１１は、車両の左右方向における加速度ＣＡの絶対値が０．１［Ｇ］以上になった時刻である。時刻ｔ１２は、その後、車両の左右方向における加速度ＣＡの絶対値が０．１［Ｇ］未満になった時刻である。時刻ｔ１３は、その後、車両の左右方向における加速度ＣＡの絶対値が０．１［Ｇ］以上になった時刻である。時刻ｔ１４は、その後、車両の左右方向における加速度ＣＡの絶対値が０．１［Ｇ］未満になった時刻である。

したがって、例えば図７において、最初から時刻ｔ１１までの間はステップＳ５１０でＮＯとなり、図５の処理は終了する。その後は、時刻ｔ１１から時刻ｔ１２までの間、時刻ｔ１３から時刻ｔ１４までの間において、それぞれ、ステップＳ５１０でＹＥＳとなり、処理はステップＳ５２０に進む。

図５に戻って、ステップＳ５２０において、体調判定部３２２は、メモリ３１０に保存されている運転者の頭部の左右方向における加速度の時間データのうち、最新の加速度ＨＤｎをメモリ３１０から取得する。

続いて、ステップＳ５３０において、体調判定部３２２は、頭部の最新の加速度ＨＤｎが車両の最新の加速度ＣＡｎのＫ１倍より大きいか否かを判定する。上述のように、本実施形態ではＫ１＝１であるので、体調判定部３２２は、頭部の最新の加速度ＨＤｎが車両の最新の加速度ＣＡｎより大きいか否かを判定する。頭部の最新の加速度ＨＤｎが車両の最新の加速度ＣＡｎ以下であれば（ステップＳ５３０でＮＯ）、運転者の体調は正常であると判定されて、図５の処理は終了する。一方、頭部の最新の加速度ＨＤｎが車両の最新の加速度ＣＡｎより大きければ（ステップＳ５３０でＹＥＳ）、処理はステップＳ５４０に進む。

ステップＳ５４０において、体調判定部３２２は、運転者の体調が異常であると判定して、警報制御部３２５にその旨を通知する。ステップＳ５５０において、警報制御部３２５は、警報音発生器２０１及び警報ランプ２０２を作動させて、体調が異常であることを運転者に報知する。その後、図５の処理は終了する。

以上説明されたように、この第１実施形態では、体調判定部３２２は、判定閾値Ｋ１を用いて、頭部の左右方向における加速度が、車両の左右方向における加速度のＫ１倍より大きいときに、運転者の体調が異常であると判定する。運転者が体調不良になると、若干の意識低下から首の筋力が低下してくるため、頭部の左右方向における加速度が、車両の左右方向における加速度のＫ１倍より大きくなる。したがって、第１実施形態によれば、運転者の体調の異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

また、第１実施形態では、体調判定部３２２は、車両１０の動きの左右方向における加速度が予め定められた加速度閾値ＡＣｔｈ以上のときにのみ、運転者の体調が異常であるか否かの判定を行う。したがって、第１実施形態によれば、運転者の体調の良否を正確に判定できる。

（第２実施形態）
図８は、第２実施形態の運転者体調検知装置が搭載された車両の構成を概略的に示すブロック図である。第１実施形態では、運転者の頭部の加速度を用いて運転者の体調を判定していたのに対して、この第２実施形態では、運転者の頭部の移動距離を用いて運転者の体調を判定している。

第２実施形態では、ＣＰＵ３２０は、メモリ３１０に保存されているプログラムに従って動作することにより、加速度制御部３２１、体調判定部３２２、移動距離演算部３３１、頭部検出部３２４、警報制御部３２５として機能する。

加速度制御部３２１は、第１実施形態と同様に、例えば図３に示される手順で、車両１０の左右方向における加速度を取得し、取得した加速度の時間データをメモリ３１０に保存する。

移動距離演算部３３１は、頭部検出部３２４によってメモリ３１０に保存された運転者の頭部の位置座標の時間データを用いて、運転者の頭部の左右方向における移動距離を算出する。移動距離演算部３３１は、フレーム画像ごとの頭部の位置座標から頭部の移動開始位置を算出する。静止していた頭部が移動を開始すると、その静止していた位置が移動開始位置となる。また、移動している頭部の移動方向が反転すると、その反転した位置が移動開始位置となる。

移動距離演算部３３１は、頭部の移動開始位置から、頭部が再び静止した位置又は頭部の移動方向が反転した位置までの左右方向における距離を算出する。移動距離演算部３３１は、この算出した距離を運転者の頭部の左右方向における移動距離としてメモリ３１０に保存する。

体調判定部３２２は、運転者の頭部の動きの左右方向における移動距離が、予め定められた判定閾値ＴＨ（図９）以上であれば、運転者の体調が異常であると判定する。

図９は、判定閾値ＴＨの一例を概略的に示す図である。図９において、縦軸は判定閾値ＴＨを表し、横軸は車両の左右方向における加速度を表す。図９に示されるように、車両の加速度が増大すると、判定閾値ＴＨが増大するように予め定められている。判定閾値ＴＨは、メモリ３１０に予め保存されている。このような判定閾値ＴＨを用いることによって、運転者の体調が異常であるか否かを判定することができる。

なお、判定閾値ＴＨは、図９に示されるように、車両の加速度の増大とともに直線的に増大するのに限られない。例えば、車両の加速度が増大するにしたがって、階段状に増大してもよく、指数関数的に増大してもよく、対数関数的に増大してもよい。メモリ３１０は、図９に示される判定閾値ＴＨを、ルックアップテーブルとして記憶してもよい。

図１０は、第２実施形態の運転者体調検知装置における頭部の移動距離取得手順の一例を概略的に示すフローチャートである。図１０のフローは、予め定められた時間（例えば１００ｍｓｅｃ）毎に実行される。

図１０のステップＳ４００，Ｓ４１０は、それぞれ、図４のステップＳ４００，Ｓ４１０と同じである。続くステップＳ１０００において、移動距離演算部３３１は、ステップＳ４１０で算出された運転者の頭部の位置座標の時間データを用いて、運転者の頭部の左右方向における移動開始位置を算出し、算出した移動開始位置をメモリ３１０に保存する。ステップＳ１０１０において、移動距離演算部３３１は、運転者の頭部の移動開始位置からの左右方向における移動距離を算出し、算出した移動距離をメモリ３１０に保存する。その後、図１０の処理は終了する。

図１１は、第２実施形態の運転者体調検知装置において運転者の体調を判定する手順の一例を概略的に示すフローチャートである。図１１のフローは、予め定められた時間（例えば１００ｍｓｅｃ）毎に実行される。

図１１のステップＳ５００，Ｓ５１０は、図５のステップＳ５００，Ｓ５１０と同じである。車両の左右方向における最新の加速度ＣＡｎが加速度閾値ＡＣｔｈ以上であれば（ステップＳ５１０でＹＥＳ）、処理は、ステップＳ１１００に進む。

ステップＳ１１００において、体調判定部３２２は、メモリ３１０に保存されている運転者の頭部の左右方向における移動距離をメモリ３１０から取得する。続いて、ステップＳ１１１０において、体調判定部３２２は、ステップＳ５００で取得した車両の加速度に対応する判定閾値ＴＨをメモリ３１０から取得する。続いて、ステップＳ１１２０において、体調判定部３２２は、運転者の頭部の左右方向における移動距離が、判定閾値ＴＨ以上であるか否かを判定する。運転者の頭部の左右方向における移動距離が、判定閾値ＴＨ未満であれば（ステップＳ１１２０でＮＯ）、運転者の体調は正常であると判定されて、図１１の処理は終了する。一方、運転者の頭部の左右方向における移動距離が、判定閾値ＴＨ以上であれば（ステップＳ１１２０でＹＥＳ）、処理はステップＳ５４０に進む。ステップＳ５４０，Ｓ５５０は、それぞれ、図５のステップＳ５４０，Ｓ５５０と同じである。

以上説明されたように、この第２実施形態では、体調判定部３２２は、運転者の頭部の左右方向における移動距離が、判定閾値ＴＨ以上であれば、運転者の体調が異常であると判定する。運転者が体調不良になると、若干の意識低下から首の筋力が低下してくるため、頭部の左右方向における移動距離が大きくなる。したがって、第２実施形態によれば、運転者の体調の異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

また、第２実施形態では、車両の加速度が増大すると、判定閾値ＴＨが増大するように予め定められている。車両の加速度が増大すると、運転者の頭部の左右方向における移動距離も大きくなる。したがって、第２実施形態によれば、運転者の体調の良否を正確に判定できる。

（第３実施形態）
図１２は、第３実施形態の運転者体調検知装置が搭載された車両の構成を概略的に示すブロック図である。第１実施形態では、運転者の頭部の加速度を用いて運転者の体調を判定していたのに対して、この第３実施形態では、運転者の頭部の加速度の時間データを周波数解析した結果を用いて運転者の体調を判定している。

第３実施形態では、ＣＰＵ３２０は、メモリ３１０に保存されているプログラムに従って動作することにより、加速度制御部３２１、体調判定部３２２、加速度演算部３２３、頭部検出部３２４、警報制御部３２５、周波数解析部３４１、学習値制御部３４２として機能する。

加速度制御部３２１は、第１実施形態と同様に、例えば図３に示される手順で、車両１０の左右方向における加速度を取得し、取得した加速度の時間データをメモリ３１０に保存する。

加速度演算部３２３は、第１実施形態と同様に、頭部検出部３２４によってメモリ３１０に保存されている運転者の頭部の位置座標の時間データを用いて、運転者の頭部の動きの左右方向における加速度を算出する。加速度演算部３２３は、第１実施形態と同様に、予め定められた時間分の運転者の頭部の動きの加速度の時間データをメモリ３１０に保存する。この第３実施形態では、予め定められた時間は、例えば１０秒間である。

周波数解析部３４１は、加速度演算部３２３によってメモリ３１０に保存されている運転者の頭部の動きの加速度の時間データを、例えば高速フーリエ変換等の手法を用いて周波数解析して、パワースペクトル密度（ＰＳＤ）の周波数データを算出する。周波数解析部３４１は、算出したＰＳＤの周波数データをメモリ３１０に保存する。

図１３は、周波数解析部３４１により算出されたＰＳＤの周波数データの一例を概略的に示す図である。図１３において、縦軸はＰＳＤを表し、横軸は周波数［Ｈｚ］を表す。図１３のＰＳＤの周波数データＮＭは、例えば図６のセクション（Ａ）に示される、運転者の体調が正常なときの運転者の頭部の左右方向における加速度の時間データを周波数解析して得られたデータである。図１３のＰＳＤの周波数データＡＢは、例えば図７のセクション（Ａ）に示される、運転者が体調不良のときの運転者の頭部の左右方向における加速度の時間データを周波数解析して得られたデータである。

図１３に示されるように、体調が異常なときのＰＳＤの周波数データＡＢの最大値（ピーク値）は、体調が正常なときのＰＳＤの周波数データＮＭの最大値に比べて、大きくなっている。第３実施形態では、この最大値の差異に基づき、運転者の体調の良否が判定されている。

図１２に戻って、学習値制御部３４２は、車両１０のイグニションスイッチがオンにされてから予め定められた時間が経過するまでの間は、運転者の体調が正常であるとみなして、この間に得られたＰＳＤの周波数データの最大値の平均値を学習値としてメモリ３１０に保存する。

体調判定部３２２は、ＰＳＤの周波数データの最大値と、メモリ３１０に保存されている学習値とを比較し、その比較結果に基づき、運転者の体調が異常であるか否かを判定する。具体的には、体調判定部３２２は、ＰＳＤの周波数データの最大値が、学習値のＫ２倍より大きければ、運転者の体調が異常であると判定する。図１３から分かるように、Ｋ２が２〜３程度の値であれば、運転者の体調が異常であるか否かを判別することができる。そこで、本実施形態では、Ｋ２＝２に設定されている。

図１４は、第３実施形態の運転者体調検知装置におけるＰＳＤの周波数データの算出手順の一例を概略的に示すフローチャートである。図１４のフローは、予め定められた時間（例えば５０ｍｓｅｃ）毎に実行される。図１４のフローを５０ｍｓｅｃ以下の周期で実行することにより、図１３に示されるような、１０Ｈｚ以下のＰＳＤの周波数データを得ることができる。

図１４のステップＳ４００，Ｓ４１０，Ｓ４２０は、それぞれ、図４のステップＳ４００，Ｓ４１０，Ｓ４２０と同じである。続くステップＳ１３００において、学習値制御部３４２は、車両１０のイグニションスイッチがオンにされてから予め定められた時間が経過したか否かを判定する。

車両１０のイグニションスイッチがオンにされてから予め定められた時間が経過していなければ（ステップＳ１３００でＮＯ）、処理はＳ１３１０に進む。一方、車両１０のイグニションスイッチがオンにされてから予め定められた時間が経過していれば（ステップＳ１３００でＹＥＳ）、処理はステップＳ１３５０に進む。すなわち、ステップＳ１３００でＮＯであれば、運転者の体調が正常であるとみなされて、処理はステップＳ１３１０に進んで、学習値を求める処理が行われる。一方、ステップＳ１３００でＹＥＳであれば、処理はステップＳ１３５０に進んで、現在の加速度を算出する処理が行われる。

ステップＳ１３１０において、加速度演算部３２３は、メモリ３１０に保存されている運転者の頭部の左右方向における位置座標の時間データを用いて、運転者の頭部の左右方向における加速度を算出する。加速度演算部３２３は、所定時間分の加速度を、時刻に対応付けてメモリ３１０に保存する。

ステップＳ１３２０において、周波数解析部３４１は、メモリ３１０に保存されている運転者の頭部の加速度の時間データから、ＰＳＤの周波数データを算出する。ステップＳ１３３０において、学習値制御部３４２は、メモリ３１０に保存されている車両１０の左右方向における加速度を取得する。

ステップＳ１３４０において、学習値制御部３４２は、車両１０の加速度に対応付けて、ＰＳＤの周波数データのうち最大値を学習値としてメモリ３１０に保存する。このとき、車両１０の加速度ごとに、ＰＳＤの周波数データの最大値が保存される。すなわち、学習値制御部３４２は、車両１０の同じ加速度に対応する新たなＰＳＤが得られたとき、この新たなＰＳＤの最大値が、保存されている学習値以下であれば、学習値をそのまま維持し、新たなＰＳＤの最大値が、保存されている学習値より大きければ、学習値を新たなＰＳＤの最大値で更新する。その後、図１４の処理は終了する。

ステップＳ１３５０において、加速度演算部３２３は、メモリ３１０に保存されている運転者の頭部の左右方向における位置座標の時間データを用いて、運転者の頭部の左右方向における加速度を算出する。加速度演算部３２３は、所定時間分の加速度を、時刻に対応付けてメモリ３１０に保存する。ステップＳ１３６０において、周波数解析部３４１は、メモリ３１０に保存されている運転者の頭部の加速度の時間データから、ＰＳＤの周波数データを算出する。周波数解析部３４１は、算出したＰＳＤの周波数データの最大値をメモリ３１０に保存する。その後、図１４の処理は終了する。

図１５は、第３実施形態の運転者体調検知装置において運転者の体調を判定する手順の一例を概略的に示すフローチャートである。図１５のフローは、予め定められた時間（例えば１００ｍｓｅｃ）毎に実行される。

図１５のステップＳ５００，Ｓ５１０は、図５のステップＳ５００，Ｓ５１０と同じである。車両の左右方向における最新の加速度ＣＡｎが加速度閾値ＡＣｔｈ以上であれば（ステップＳ５１０でＹＥＳ）、処理は、ステップＳ１４００に進む。

ステップＳ１４００において、体調判定部３２２は、メモリ３１０に保存されているＰＳＤの周波数データの最大値（ピーク値）を取得する。ステップＳ１４１０において、体調判定部３２２は、ステップ５００で取得した車両１０の加速度に対応するＰＳＤの学習値をメモリ３１０から取得する。

ステップＳ１４２０において、体調判定部３２２は、ＰＳＤの周波数データの最大値がＰＳＤの学習値のＫ２倍より大きいか否かを判別する。ＰＳＤの周波数データの最大値がＰＳＤの学習値のＫ２倍以下であれば（ステップＳ１４２０でＮＯ）、図１５の処理は終了する。ＰＳＤの周波数データの最大値がＰＳＤの学習値のＫ２倍より大きければ（ステップＳ１４２０でＹＥＳ）、処理はステップＳ５４０に進む。ステップＳ５４０，Ｓ５５０は、それぞれ、図５のステップＳ５４０，Ｓ５５０と同じである。

以上説明されたように、この第３実施形態では、周波数解析部３４１は、運転者の頭部の左右方向における加速度の時間データから、ＰＳＤの周波数データを算出する。体調判定部３２２は、ＰＳＤの周波数データの最大値が、学習値のＫ２倍より大きければ、運転者の体調が異常であると判定する。運転者が体調不良になると、若干の意識低下から首の筋力が低下してくるため、運転者の頭部の左右方向における加速度の時間データを周波数解析して得られたＰＳＤの最大値が、体調が正常なときに比べて小さくなる。したがって、第３実施形態によれば、運転者の体調の異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

また、第３実施形態では、学習値制御部３４２は、車両１０のイグニションスイッチがオンにされてから予め定められた時間が経過するまでの間は、運転者の体調が正常であるとみなして、この間に得られたＰＳＤの周波数データの最大値の平均値を学習値としてメモリ３１０に保存する。このように、車両１０のイグニションスイッチがオンにされる度に、学習値を求めているため、その運転者に適切な学習値を得ることができる。したがって、第３実施形態によれば、運転者の体調の良否を正確に判定できる。

なお、上記第３実施形態では、ＰＳＤの周波数データを学習値と比較しているが、これに限られない。例えば、ＰＳＤの周波数データを予め定められた判定閾値と比較してもよい。

図１６は、第３実施形態の運転者体調検知装置が搭載された車両の図１２と異なる構成を概略的に示すブロック図である。図１６のＣＰＵ３２０は、図１２のＣＰＵ３２０が備える学習値制御部３４２を備えていない。

図１６の体調判定部３２２は、ＰＳＤの周波数データの最大値が、メモリ３１０に予め保存されている判定閾値より大きければ、運転者の体調が異常であると判定する。判定閾値は、例えば予め実験的に求めておいて、メモリ３１０に記憶させておけばよい。判定閾値は、この第３実施形態では、図９のように、車両の加速度の増大に応じて増大するように設定されている。なお、判定閾値は、図１３の例では、例えば０．５×１０^−３の近傍の固定値に設定されてもよい。このような判定閾値を用いることによって、運転者の体調が異常であるか否かを判定することができる。

図１７は、図１６の構成において運転者の体調を判定する手順の一例を概略的に示すフローチャートである。図１７のフローは、予め定められた時間（例えば１００ｍｓｅｃ）毎に実行される。

図１７のステップＳ５００，Ｓ５１０は、図５のステップＳ５００，Ｓ５１０と同じである。図１７のステップＳ１４００は、図１５のステップＳ１４００と同じである。ステップＳ１４００に続くステップＳ１６００において、体調判定部３２２は、ステップ５００で取得した車両１０の加速度に対応する判定閾値をメモリ３１０から取得する。

ステップＳ１６１０において、体調判定部３２２は、ＰＳＤの周波数データの最大値が判定閾値以上であるか否かを判別する。ＰＳＤの周波数データの最大値が判定閾値未満であれば（ステップＳ１６１０でＮＯ）、図１７の処理は終了する。ＰＳＤの周波数データの最大値が判定閾値以上であれば（ステップＳ１６１０でＹＥＳ）、処理はステップＳ５４０に進む。ステップＳ５４０，Ｓ５５０は、それぞれ、図５のステップＳ５４０，Ｓ５５０と同じである。

このように、ＰＳＤの周波数データを予め定められた判定閾値と比較しても、上記第３実施形態と同様に、運転者の体調の異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

１０１ カメラ
１０２ 加速度センサ
３１０ メモリ
３２１ 加速度制御部
３２２ 体調判定部
３２３ 加速度演算部
３２４ 頭部検出部
３３１ 移動距離演算部
３４１ 周波数解析部
３４２ 学習値制御部

Claims (9)

1. 車両を運転する運転者の体調を検知する運転者体調検知装置であって、
   前記車両の走行中の動きの変化を検出する車両検出部と、
   前記運転者の頭部の動きの変化を検出する運転者検出部と、
   前記走行中の動きの変化に対する前記頭部の動きの変化に基づき、前記運転者の体調が異常であるか否かの判定処理を実行する体調判定部と、
   を備える運転者体調検知装置。
2. 前記車両検出部は、前記車両の左右方向における前記走行中の動きの変化を検出し、
   前記運転者検出部は、前記左右方向における前記頭部の動きの変化を検出し、
   前記体調判定部は、前記左右方向における前記走行中の動きの変化に対する、前記左右方向における前記頭部の動きの変化に基づき、前記判定処理を実行する、
   請求項１に記載の運転者体調検知装置。
3. 前記運転者検出部は、前記頭部の動きの変化として、前記頭部の加速度を検出し、
   前記体調判定部は、前記走行中の動きの変化に対する前記頭部の加速度の比率が所定値以上のときに、前記運転者の体調が異常であると判定する、
   請求項１又は２に記載の運転者体調検知装置。
4. 前記運転者検出部は、前記頭部の動きの変化として、前記頭部の移動距離を検出し、
   前記体調判定部は、前記走行中の動きの変化に対する前記頭部の移動距離が予め定められた判定閾値以上のときに、前記運転者の体調が異常であると判定する、
   請求項１又は２に記載の運転者体調検知装置。
5. 前記走行中の動きの変化が大きくなると大きくなるように予め定められた前記判定閾値を記憶する記憶部をさらに備える、
   請求項４に記載の運転者体調検知装置。
6. 時間データに対して周波数解析を行って周波数データを算出する周波数解析部をさらに備え、
   前記運転者検出部は、前記頭部の動きとして、前記頭部の加速度を検出し、
   前記周波数解析部は、前記頭部の加速度の時間データに対して周波数解析を行ってパワースペクトル密度の周波数データを算出し、
   前記体調判定部は、前記パワースペクトル密度の周波数データの最大値が基準値より大きいときに、前記運転者の体調が異常であると判定する、
   請求項１又は２に記載の運転者体調検知装置。
7. 前記体調判定部は、前記走行中の動きの変化の大きさが予め定められた閾値以上のときのみ、前記判定処理を実行する、
   請求項１〜６のいずれか１項に記載の運転者体調検知装置。
8. 前記車両検出部は、前記走行中の動きの変化として前記車両の加速度を検出する加速度センサを含む、
   請求項１〜７のいずれか１項に記載の運転者体調検知装置。
9. 車両を運転する運転者の体調を検知する運転者体調検知装置における運転者体調検知方法であって、
   前記車両の走行中の動きの変化を検出する車両検出工程と、
   前記運転者の頭部の動きの変化を検出する運転者検出工程と、
   前記走行中の動きの変化に対する前記頭部の動きの変化に基づき、前記運転者の体調が異常であるか否かの判定処理を実行する体調判定工程と、
   を備える運転者体調検知方法。
   

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