JP2018116381A - 警告出力装置及び警告出力制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】眠気を引き起こす可能性が高い振動が発生していることを運転者に警告し、眠気の発生を予測して、居眠り運転による事故を未然に防止する警告出力装置を提供する。【解決手段】警告出力装置は、車両における振動の振動波を検出するセンサと、前記センサから出力された前記振動波を第１及び第２の周波数に分解し、前記第１の周波数と前記第２の周波数との差分に対する、前記第１の周波数の強さと前記第２の周波数の強さとの差分の割合が、所定の条件を満たすか否かを判定し、判定結果に基づいて警告を出力するコントローラとを備える。【選択図】図７

Description

本発明は、警告出力装置及び警告出力制御プログラムに関する。

居眠り運転による交通事故は社会問題となっている。このような交通事故が発生しないように、快適で安全な運転操作を支援するための種々の技術がある。例えば、以下のような技術がある。

すなわち、機器操作者の心身状態に影響を及ぼす要因となりうる環境事象に関する情報を取得して解析し、解析結果が心身状態を悪化させうる状態を示す判定結果を得たとき、心身状態を改善するための振動パターンに応じて振動子を駆動させる振動発生システムがある。

この技術によれば、種々の機器を操作する者の心身状態全般を改善するために、その機器操作者の感覚嗜好に依存する傾向の低い触角的な振動を発生させ、それらの機器の快適で安全な継続的操作を支援することができる、とされる。

また、運転席の乗員から検出した現在心拍数が通常心拍数に対して低下した割合を疲労度ＴＤとして算出し、疲労度ＴＤに応じて振動の強度と加振時間を設定するシート振動システムがある。

この技術によれば、着座者によるスイッチ操作を必要とすることなく、シートを振動させることによる着座者の疲労軽減または疲労増加の抑制が可能となる、とされる。

さらに、郊外の道路や高速道路などを走行していることを検知すると、生体情報から眠気状態を判定し、眠気が生じていると判断した場合、運転者に注意喚起を与え、市街地を走行していると判断した場合、注意喚起を中止するようにした自動車運転居眠り防止装置がある。

この技術によれば、市街地の走行時など、運転者が運転操作に集中しているときに、間違えた判定を検出し、不用意な注意喚起を与えて、運転者を吃驚させないことができる、とされる。

さらに、人間の心拍値に近いタイミングの第１の刺激で着座者を刺激した後に、着座者の覚醒を示す指標が、覚醒が保たれていることを示す基準から所定時間以内に外れた場合に、第１の刺激と異なるタイミングを有する第２の刺激で刺激する覚醒維持装置がある。

この技術によれば、多くの着座者に不快に感じさせない刺激を着座者に付与し、且つ、着座者の覚醒を効果的に維持することが可能となる、とされる。

国際公開第２００７／０６３９５２号 特開２００４−２８４４４９号公報 特開２０１１−８４５７号公報 再表２０１４−０１０５６８号公報

上記した技術はいずれも、例えば、各種センサなどにより走行速度や心拍数などを検出し、その検出結果により運転者において眠気が発生していると判断した場合、運転者に対してシートを振動させるなどの覚醒促進行為を行うようにしている。

しかし、装置やシステムが運転者に眠気が発生していると判断した時点で既に運転者に眠気が発生し、覚醒促進行為を行う時点で安全運転上のリスクを伴っている場合がある。すなわち、眠気が発生していると判断した時点から覚醒促進行為を行う時点までに時間間隔があることで、居眠り運転による事故が発生する場合がある。したがって、上記した技術は、居眠り運転による交通事故の発生を防止できない場合がある。

そこで、一開示は、眠気を引き起こす可能性が高い振動が発生していることを運転者に警告することが可能な警告出力装置及び警告出力制御プログラムを提供することにある。

また、一開示は、眠気の発生を予測して、居眠り運転による事故を未然に防止することが可能な警告出力装置及び警告出力制御プログラムを提供することにある。

一開示は、警告出力装置において、車両における振動の振動波を検出するセンサと、前記センサから出力された前記振動波を第１及び第２の周波数に分解し、前記第１の周波数と前記第２の周波数との差分に対する、前記第１の周波数の強さと前記第２の周波数の強さとの差分の割合が、所定の条件を満たすか否かを判定し、判定結果に基づいて警告を出力するコントローラとを備える。

一開示によれば、眠気を引き起こす可能性が高い振動が発生していることを運転者に警告することができる。また、一開示によれば、眠気の発生を予測して、居眠り運転による事故を未然に防止することができる。

図１は警告出力装置の構成例を表す図である。 図２（Ａ）は振動の時間的な変位量、図２（Ｂ）は各周波数成分の時間的な変位量を夫々表すグラフである。 図３（Ａ）は周波数と波の強さの関係、図３（Ｂ）は周波数の対数と波の強さの対数との関係を夫々表すグラフである。 図４（Ａ）は傾き「０」、図４（Ｂ）は傾き「−２」の例を夫々表すグラフである。 図５は傾き「１」の例を表すグラフである。 図６はゆらぎレベルと人への影響との関係例を表す図である。 図７は動作例を表すフローチャートである。 図８は動作例を表すフローチャートである。 図９は警告出力装置の構成例を表す図である。 図１０は動作例を表すフローチャートである。 図１１は第１及び第２の閾値と振動パターンの変更例を表す図である。 図１２は警告出力装置の構成例を表す図である。

以下、本発明を実施するための形態について説明する。なお、以下の実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施の形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

［第１の実施の形態］
＜警告出力装置の構成例＞
図１は警告出力装置１００の構成例を表す図である。図１に示す警告出力装置１００は車両に搭載された例を表している。

警告出力装置１００は、加速度センサ１１０、車載コンピュータ１２０、及びバイブレータ１３０を備える。

加速度センサ１１０は、車両の振動を検出する。具体的には、加速度センサ１１０は、例えば、車両の加速度（又は速度）の時間的は変位を検出することで、車両における振動の振動波（又は振動の変位量）を検出する。加速度センサ１１０は、検出した振動波を表す信号を車載コンピュータ１２０へ出力する。

車載コンピュータ１２０は、センサインタフェース回路１２１、メモリ１２２、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１２３、及びバイブレータ駆動回路１２４を備える。車載コンピュータ１２０は、例えば、警告出力装置１００におけるコントローラであってもよい。

センサインタフェース回路１２１は、加速度センサ１１０から出力された、振動波を表す信号を受け取り、受け取った信号をＣＰＵ１２３へ出力する。

メモリ１２２は、例えば、眠気リスク判定に利用される閾値や、運転者２００を覚醒させる振動パターンなどを記憶する。

ＣＰＵ１２３は、センサインタフェース回路１２１から受け取った信号から振動波を抽出し、抽出した振動波に基づいてゆらぎ係数を算出する。ＣＰＵ１２３は、算出したゆらぎ係数が所定の条件を満たすか否かを判定し、その判定結果に基づいて運転者２００に対して警告を出力する。ＣＰＵ１２３は、例えば、判定結果に基づいて、メモリ１２２から振動パターンを読み出し、読み出した振動パターンを、バイブレータ駆動回路１２４を介してバイブレータ１３０へ出力する。ＣＰＵ１２３は、バイブレータ１３０を駆動させることで、運転者２００に対して警告を出力する。ゆらぎ係数の算出方法などは動作例で説明する。

バイブレータ駆動回路１２４は、ＣＰＵ１２３から受け取った振動パターンに応じてバイブレータ１３０を駆動させる駆動信号をバイブレータ１３０へ出力する。

バイブレータ１３０は、例えば、モータ、モータに取り付けられた回転軸、及び回転軸に偏って取り付けられた重りを備える。バイブレータ１３０は、バイブレータ駆動回路１２４から出力された駆動信号に従って、内部のモータが回転軸を回転させ、偏って取り付けられた重りが回転することで振動を発生させる。この振動により、バイブレータ１３０は、運転席２１０を振動させることが可能となる。

なお、図１において、加速度センサ１１０は運転席２１０の下部に設置された例を表しているが、運転者２００に加わる振動が検出できれば車両の床や運転シートの足元など、車両内のどのような場所に設置されてもよい。また、バイブレータ１３０についても、運転者２００に振動を与え、かつ、加速度センサ１１０の検出に影響を与えない場所であれば、車両内のどのような場所に設置されてもよい。

＜ゆらぎ係数＞
次に、本第１の実施の形態で利用されるゆらぎ係数について説明する。

図２（Ａ）は、例えば、車両の振動の大きさ（又は強さ）に関する時間的な変位量（例えば、振幅など）を表すグラフである。図２（Ａ）において横軸は時間、縦軸は変位量を表す。図２（Ａ）は、例えば、加速度センサ１１０で測定された変位量を表している。車両の振動の変位は時間とともに変化し、その推移は、例えば、振動波として加速度センサ１１０において検出される。加速度センサ１１０は、例えば、図２（Ａ）に示す振動波を、或いは車両の振動の時間変位を、検出値として車載コンピュータ１２０へ出力する。

図２（Ｂ）は、図２（Ａ）に示す振動波に含まれる正弦波の例を表している。様々な種類の振動波が観測された場合、その振動波は、例えば、異なる周期と異なる振幅を有する複数の正弦波に分割することが可能である。したがって、図２（Ａ）に示す振動波も、例えば、図２（Ｂ）に示す複数の正弦波に分解することが可能である。

そして、振動波に対してフーリエ変換を施すことで、例えば、図２（Ａ）に示す時間軸方向の振動波を、図３（Ａ）に示す周波数軸方向の振動波へ変換することが可能となる。図３（Ａ）は横軸が周波数ｆ、縦軸が各周波数ｆの強さ（又はパワー、或いは振幅の正の平方根。以下、「パワー」と称する場合がある。）Ｐを表す。図３（Ａ）に示すように、フーリエ変換によって、振動波にどのような周波数の正弦波が含まれるか（又は重ね合わされているか）を把握することが可能となる。フーリエ変換としては、例えば、以下の式が利用される。

式（１）において、ｔは時間、ｆ（ｔ）は振動波（例えば図２（Ａ））を表す。

図３（Ａ）では、フーリエ変換の結果、強さＰが周波数ｆに反比例する場合の例を表している。

このとき、図３（Ａ）の縦軸（Ｐ）と横軸（ｆ）の各々について対数を計算すると、図３（Ｂ）に示すグラフを得ることができる。図３（Ｂ）は、横軸が周波数ｆの対数、縦軸が各周波数の強さＰの対数をそれぞれ表している。

ここで、図３（Ｂ）に示すように、各周波数ｆの強さＰの対数の推移は、直線で示すことができる。すなわち、各周波数ｆの強さＰを、各周波数の大きさの順番にその頂点を結んでいくと、傾きを得ることができる。この直線の傾きをｎとすると、強さＰと周波数ｆの関係は、例えば、

と表すことができる。式（２）でａは係数を示す。振動波に含まれる周波数の強さＰが周波数ｆに反比例することから、振動波の含まれる成分のことを、例えば、「１／ｆゆらぎ」（又はゆらぎレベルが「１／ｆ」）と称される場合がある。

図４（Ａ）から図５は様々な傾きｎの例を表している。図４（Ａ）は傾きが「０」の場合のグラフの例を表している。図４（Ａ）の場合、各々同じ強さＰの周波数ｆが振動波に含まれる例となっている。この場合、振動波に含まれる成分は「１／ｆ^０ゆらぎ」を有する、と称する場合がある。

図４（Ｂ）は傾きｎ＝−２の例である。この場合の振動波は、最も低い周波数ｆの強さＰが最も強く、周波数ｆが大きくなるに従い、図４（Ａ）と比較して、その強さＰは急激に小さくなっている。例えば、図４（Ｂ）に示す振動波に含まれる成分は「１／ｆ^２ゆらぎ」を有する、と称する場合がある。

図５は、傾きｎ＝−１の例である。この場合の振動波は、最も低い周波数ｆの強さＰが最も強いものの、周波数ｆが大きくなるに従い、図４（Ｂ）と比較して、その強さＰは緩やかに低くなっている。例えば、図５に示す振動波に含まれる成分は「１／ｆゆらぎ」を有する、と称する場合がある。

本第１の実施の形態においては、傾きｎを（−１）倍した「−ｎ」のことを、例えば、ゆらぎ係数と称する。すなわち、振動波を複数の周波数に分解し、分解されたある周波数の強さＰ１と他の周波数の強さＰ２の差分（Ｐ２−Ｐ１）の対数（ｌｏｇ（Ｐ２−Ｐ１））と、ある周波数ｆ１と他の周波数ｆ２の差分（ｆ２−ｆ１）の対数（ｌｏｇ（ｆ２−ｆ１））との割合（ｌｏｇ（Ｐ２−Ｐ１）／ｌｏｇ（ｆ２−ｆ１））を、例えば、ゆらぎ係数とする。

図６は、ゆらぎレベルと人への影響との対応関係の例を表している。中間に位置する「１／ｆゆらぎ」（＝ゆらぎ係数は「１」）は、代表例として、クラッシック音楽や波の音などがある。「１／ｆゆらぎ」は、例えば、人間にとって最も心地よい刺激であり、安らぎや集中力の増加につながるもの、とされている。

他方、ゆらぎレベルが「１／ｆ」から「１／ｆ^０」に近づくと、各周波数ｆが同じ強さＰで含まれており（例えば図４（Ａ））、人間にとって刺激的な成分が含まれるとされ、興奮やイライラを誘発するとされている。このようなゆらぎレベルを有するものとして、ロック音楽や滝の音などがある。

逆に、ゆらぎレベルが「１／ｆ」から「１／ｆ^２」に近づくと、ある特定の周波数ｆ１が他の周波数ｆ２と比較して多く含まれることになり（例えば図４（Ｂ））、人間にとって退屈や眠気を誘発するとされている。このようなゆらぎレベルを有するものとして、例えば、時計の音や雅楽などがある。また、電車の振動などのように、レールの繋ぎ目による一定間隔の振動のゆらぎレベルも「１／ｆ^２」に属し、電車内で眠りやすくなる原因の１つとされている。

本第１の実施の形態においては、ゆらぎが人間の体調や精神状態に影響を与えることに着目し、運転中における外部環境が有するゆらぎの状態から、運転者２００に将来発生するであろう眠気を推測し、実際に眠気が発生する前に運転者２００に対して覚醒促進行為を与えるようにする。

＜動作例＞
次に動作例について説明する。図７は警告出力装置１００における動作例を表すフローチャートである。図７に示すフローチャートにおいて、Ｓ１３からＳ１５は眠気リスクを判定する処理であり、Ｓ１６からＳ１８は運転者２００を覚醒させる行為に関する処理となっている。

警告出力装置１００は、処理を開始すると（Ｓ１０）、３０秒間隔で車両の振動を測定する（Ｓ１１）。例えば、加速度センサ１１０は、３０秒毎に車両の振動を測定することで、３０秒間隔の振動波を検出する。３０秒は一例であり、それ以外の時間間隔でもよい。

次に、警告出力装置１００は、測定した振動を車載コンピュータ１２０に入力する（Ｓ１２）。例えば、加速度センサ１１０は、検出した振動波を示す信号を車載コンピュータ１２０へ出力する。

次に、警告出力装置１００は、ゆらぎ係数を算出する（Ｓ１３）。例えば、車載コンピュータ１２０では以下の処理を行う。すなわち、センサインタフェース回路１２１は、加速度センサ１１０で検出された振動波を示す信号を加速度センサ１１０から受け取り、受け取った信号をＣＰＵ１２３へ出力する。ＣＰＵ１２３は、センサインタフェース回路１２１から受け取った信号から振動波を抽出し、抽出した振動波に基づいてゆらぎ係数を算出する。

図８はゆらぎ係数の算出処理の動作例を表すフローチャートである。車載コンピュータ１２０は、ゆらぎ係数の算出処理を開始すると（Ｓ１３０）、３０秒間隔の振動波をフーリエ変換して正弦波に分解し（Ｓ１３１）、各正弦波の周波数ｆと、その周波数ｆにおける正弦波の強さＰとの関係を算出する（Ｓ１３２）。例えば、ＣＰＵ１２３は、センサインタフェース回路１２１から受け取った信号から振動波ｆ（ｔ）を抽出し、メモリ１２２に記憶された式（１）を読み出して、式（１）にｆ（ｔ）を代入することで、各正弦波の周波数ｆとその強さＰとを算出する。

次に、車載コンピュータ１２０は、周波数ｆとその強さＰとを対数化する（Ｓ１３３）。例えば、ＣＰＵ１２３は、Ｓ１３２で算出した周波数ｆに対して、「ｌｏｇｆ」を計算し、Ｓ１３２で算出した強さＰに対して、「ｌｏｇＰ」を計算する。

次に、車載コンピュータ１２０は、各正弦波の強さＰの頂点を結んだ直線の傾きｎを算出する（Ｓ１３４）。例えば、ＣＰＵ１２３は、Ｓ１３３で計算した周波数ｆの対数と強さＰの対数の変化の割合を計算することで、傾きｎを計算する。例えば、ＣＰＵ１２３は、
（ｌｏｇ（Ｐ２−Ｐ１）／ｌｏｇ（ｆ２−ｆ１）） ・・・（３）
を計算することで、傾きｎを算出する。ここで、ｆ１とｆ２（＞ｆ１）は周波数、Ｐ１は周波数ｆ１の強さ、Ｐ２は周波数ｆ２の強さをそれぞれ表している。例えば、３点以上の周波数ｆとその強さＰが存在する場合、ＣＰＵ１２３は、隣り合う２点間について式（３）を用いて傾きを計算し、複数掲載された傾きの平均値を用いて、傾きｎを算出してもよい。ＣＰＵ１２３においては、傾きｎが算出できれば、公知の傾きの算出方法を用いて算出してもよい。

次に、車載コンピュータ１２０は、ゆらぎ係数を算出する（Ｓ１３５）。例えば、ＣＰＵ１２３は、Ｓ１３４で算出した傾きｎに対して、（−１）倍することで、ゆらぎ係数（−ｎ）を算出する。

そして、車載コンピュータ１２０は、ゆらぎ係数（−ｎ）の算出処理が終了する（Ｓ１３６）。

図７に戻り、警告出力装置１００は、ゆらぎ係数（−ｎ）が第１の閾値以上か否かを判定する（Ｓ１４）。第１の閾値は、例えば、運転者２００に対して眠気を引き起こす可能性がある振動が発生しているか否かの境界を表す閾値である。例えば、図６で説明したように、ゆらぎ係数（−ｎ）は、「１」を中心にして「０」に向かうほど刺激的で興奮やイライラを誘発し、「２」に近づくほど単調で退屈や眠気を誘発することを示す。従って、例えば、第１の閾値として、「１」から「２」の間の数値が設定されてもよい。例えば、ゆらぎ係数（−ｎ）が第１の閾値以上のときは、ゆらぎ係数（−ｎ）は「１」以上となるため、運転者２００に与えられる振動が眠気を誘発する単調の傾向であると判定することができる。例えば、メモリ１２２には第１の閾値が記憶され、ＣＰＵ１２３はメモリ１２２から読み出した第１の閾値と、Ｓ１３５で算出したゆらぎ係数（−ｎ）とを比較することで、本処理を判定する。

警告出力装置１００は、ゆらぎ係数（−ｎ）が第１の閾値以上のとき（Ｓ１４でＹ）、第１の閾値以上の発生頻度が第２の閾値以上か否かを判定する（Ｓ１５）。発生頻度は、例えば、ある一定時間内においてゆらぎ係数（−ｎ）が第１の閾値を上回る回数や、ゆらぎ係数（−ｎ）が第１の閾値を上回る時間（又は連続時間）である。例えば、ＣＰＵ１２３は、ゆらぎ係数（−ｎ）が第１の閾値を上回る回数や連続時間などをカウントし、そのカウント値を発生頻度としてもよい。本処理では、警告出力装置１００は、単調な振動が第２の閾値以上の頻度で発生しているか否かを判定することで、眠気発生リスクがあるか否かを判定する。すなわち、警告出力装置１００は、運転者２００に対して眠気を引き起こす可能性がある振動が第２の閾値以上の発生頻度で発生することを判定することで、警告出力装置１００は眠気が発生する可能性があることを予測するようにしている。例えば、第２の閾値もメモリ１２２に記憶されており、ＣＰＵ１２３はメモリ１２２から読み出した第２の閾値と、発生頻度とを比較することで、本処理を判定する。

なお、Ｓ１４とＳ１５における判定は、例えば、眠気リスク判定と称する場合がある。

警告出力装置１００は、第１の閾値以上の発生頻度が第２の閾値以上のとき（Ｓ１５でＹ）、Ｓ１６以降の処理を行う。一方、警告出力装置１００は、ゆらぎ係数（−ｎ）が第１の閾値以上でないとき（Ｓ１４でＮ）や、第１の閾値上の発生頻度が第２の閾値以上でないとき（Ｓ１５でＮ）は、眠気の発生リスクはないものとして、Ｓ１１へ移行して上述した処理を繰り返す。

Ｓ１６において、警告出力装置１００は、眠気発生リスク度合いに適した振動パターンを選択する（Ｓ１６）。例えば、ＣＰＵ１２３は、ゆらぎ係数（−ｎ）と発生頻度に基づいて、メモリ１２２に記憶された振動パターンの中から、最適な振動パターンを選択する。例えば、ＣＰＵ１２３は、以下のようにして振動パターンを選択してもよい。

すなわち、ＣＰＵ１２３は、ゆらぎ係数（−ｎ）が「２」のときの振動パターンは、ゆらぎ係数（−ｎ）が「１」のときの振動パターンよりも運転者２００にとって不快な振動パターン（例えば、ゆらぎ係数が「０」の振動パターン）を選択する。或いは、ＣＰＵ１２３は、発生頻度が「１分」のときの振動パターンは、発生頻度が「５分」のときの振動パターンよりも不快な振動パターンを選択する。ゆらぎ係数（−ｎ）と発生頻度の組み合わせにより、ＣＰＵ１２３は振動パターンを選択してもよい。振動パターンは、例えば、ゆらぎ係数によって表されてもよい。例えば、メモリ１２２には、ＣＰＵ１２３により算出されたゆらぎ係数（−ｎ）と発生頻度の組み合わせに応じた振動パターンが記憶されており、ＣＰＵ１２３は、算出したゆらぎ係数（−ｎ）と発生頻度に応じた振動パターンをメモリ１２２から読み出す。

次に、警告出力装置１００は、振動開始を指示する（Ｓ１７）。例えば、警告出力装置１００は以下の処理を行う。すなわち、ＣＰＵ１２３はメモリ１２２から読み出した振動パターンを示す信号をバイブレータ駆動回路１２４に出力する。バイブレータ駆動回路１２４はＣＰＵ１２３から受け取った信号に対応する振動パターンでバイブレータ１３０を駆動させるための駆動指示信号をバイブレータ１３０へ出力する。警告出力装置１００は、駆動指示信号によりバイブレータ１３０に対して駆動開始を指示する。

次に、警告出力装置１００は、バイブレータ１３０の振動を開始させる（Ｓ１８）。例えば、バイブレータ１３０は、バイブレータ駆動回路１２４から受け取った駆動指示信号により示された振動パターンで振動する。これにより、運転席２１０が振動し、運転者２００に対して選択された振動パターンで振動を与えることが可能となる。

なお、警告出力装置１００は、この振動を、Ｓ１４やＳ１５で「Ｎ」と判定されるまで継続させるようにしてもよいし、予め決められた時間継続させるようにしてもよい。

そして、警告出力装置１００は、一連の処理を終了する（Ｓ１９）。

このように本第１の実施の形態においては、警告出力装置１００は、加速度センサ１１０により検出された振動波に対してゆらぎ係数（−ｎ）を算出し、算出したゆらぎ係数（−ｎ）が所定の条件を満たすか否かを判定し、その判定結果に基づいて警告を出力するようにしている。これにより、例えば、警告出力装置１００は、運転者２００に対して眠気を引き起こす可能性がある振動が発生していることを判定することが可能となり、そのような振動が発生していることを運転者２００に警告することができる。また、警告出力装置１００は、このような警告を出力することで、運転者２００に対する眠気の発生を予測して、居眠り運転による事故を未然に防止することができる。

［第２の実施の形態］
次に第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態では、警告出力装置１００は、生体センシングにより運転者２００の瞼の動きを検出し、振動パターンでの振動による覚醒履歴と、運転者２００の実際の眠気の相関性を記憶し、その傾向を学習するようにした例である。これにより、例えば、警告出力装置１００は、運転者２００の過去の履歴の妥当性を判定し、妥当性がないと判定したときは、第１又は第２の閾値、又は振動パターンを変更することで、運転者２００の覚醒に最適な振動を運転者２００に与えることができる。

図９は第２の実施の形態における警告出力装置１００の構成例を表す図である。警告出力装置１００は、更に、カメラ１４０とカメラインタフェース回路１２５を備える。

カメラ１４０は、例えば、運転者２００の瞼の開閉画像を撮像する。カメラ１４０は、撮像した瞼の開閉画像を示す画像信号を生成し、生成した画像信号をカメラインタフェース回路１２５へ出力する。

カメラインタフェース回路１２５は、カメラ１４０から出力された画像信号を受け取り、受け取った画像信号をＣＰＵ１２３へ出力する。

図１０は第２の実施の形態における警告出力装置１００の動作例を表すフローチャートである。本第２の実施の形態では、Ｓ３０からＳ３７までの処理が追加されている。

警告出力装置１００は、処理を開始すると（Ｓ３０）、運転者２００の瞼の開閉画像を取得する（Ｓ３１）。例えば、カメラ１４０は運転者２００の瞼の開閉画像を撮像する。例えば、カメラ１４０は、少なくとも、バイブレータ１３０の振動開始後（又は運転者２００に警告出力後）の画像を撮像する。

次に、警告出力装置１００は、瞼の開閉画像を車載コンピュータ１２０に入力する（Ｓ３２）。例えば、カメラ１４０は瞼の開閉画像を示す画像信号を車載コンピュータ１２０へ出力する。

次に、警告出力装置１００は、瞼の開閉画像に基づいて眠気度を判定する（Ｓ３３）。例えば、警告出力装置１００は以下の処理を行う。すなわち、カメラインタフェース回路１２５は、カメラ１４０から出力された画像信号を受け取り、受け取った画像信号をＣＰＵ１２３へ出力する。ＣＰＵ１２３は、画像信号から瞼の開閉画像を抽出し、抽出した開閉画像に基づいて眠気度を算出する。

眠気度は、例えば、運転者２００の眠気の度合を数値化したものである。眠気度は、例えば、ＰＥＲＣＬＯＳ（Percent of the time eyelids are closed）やＮＥＤＯ（New Energy and Industrial Technology Development）評価など公知の評価指標が用いられてもよい。なお、ＰＥＲＣＬＯＳは、例えば、アメリカ道路交通安全局で認可された運転者２００の疲労度を測定する手段であり、目を開けている時間に対して、目を閉じている時間の割合を示すものである。また、ＮＥＤＯ評価は、例えば、顔の表情から眠気のレベルを数値化したものである。いずれの評価指標も、例えば、ＣＰＵ１２３は、一定期間における瞼の開閉画像の各画素の画素値（又は階調値）に基づいて、まばたきの回数やまばたきのスピードなどを検出することで、眠気度を数値化して、眠気度を判定するようにしてもよい。例えば、眠気度が「１」のときは、運転者２００が活発に行動して全く眠気がない状態であり、眠気度が「５」のときは、瞼を閉じている時間が一定時間以上であるなど非常に眠そうな状態を表している。ＣＰＵ１２３は、例えば、瞼の開閉画像から眠気度は「５」、などと数値化した眠気度を判定することができる。

なお、眠気度は、例えば、警告出力装置１００が、振動パターンで運転者２００に振動を与えた場合において、その様子をカメラ１４０により撮像した場合の眠気度となっている。

次に、警告出力装置１００は、眠気度とＳ１６で選択した振動パターンと、第１及び第２の閾値などを記録する（Ｓ３４）。例えば、ＣＰＵ１２３は、Ｓ３３で算出した眠気度をメモリ１２２に記憶し、Ｓ１４やＳ１５で用いた第１及び第２の閾値、及びＳ１６で選択した振動パターンをメモリ１２２に記憶する。覚醒履歴は、例えば、第１及び第２の閾値、及び振動パターンを含む。

次に、警告出力装置１００は、眠気度と覚醒履歴を比較し（Ｓ３５）、覚醒行為が妥当か否かを判定する（Ｓ３６）。例えば、ＣＰＵ１２３は、眠気度に関する第４の閾値に基づいて、眠気度が第４の閾値以下であれば覚醒行為は妥当であり（Ｓ３６でＹ）、眠気度が閾値以下でないときは、覚醒行為は妥当ではない、（Ｓ３６でＮ）と判定する。具体的には、例えば、第４の閾値を「３」とすると、ＣＰＵ１２３は、ある振動パターンでバイブレータ１３０を振動させても、運転者２００の眠気度が「５」である場合、その振動パターンによる覚醒行為は妥当ではない、などと判定する。或いは、例えば、ＣＰＵ１２３は、ある振動パターンでバイブレータ１３０を振動させた場合、運転者２００は眠気度が「１」であったため、その振動パターンによる覚醒行為は妥当である、などと判定する。

警告出力装置１００は、覚醒行為が妥当ではないときは（Ｓ３６でＮ）、第１及び第２の閾値、及び振動パターンの見直しを行う（Ｓ３７）。

図１１は見直しにより、第１の閾値を変更する場合（事例１）、第２の閾値を変更する場合（事例２）、振動パターンを変更する場合（事例３）の各例を表にまとめたものである。

事例１では、第１の閾値が「１．５」のとき、眠気度が「３」である場合など、眠気度に基づいて眠気発生の傾向があることが判明した場合の例である。眠気発生の傾向の有無は、例えば、眠気度が第４の閾値（例えば「３」など）以上であるか否かによりＣＰＵ１２３が判定してもよい。事例１では、第１の閾値は高すぎるため、ＣＰＵ１２３は第１の閾値を「１．２」に変更する。これにより、例えば、ゆらぎ係数が１．３〜１．５の場合にＳ１４の処理で「Ｎ」となっていたものが、「Ｙ」となり、運転者２００に振動を与えることが可能となる。事例１の例は、例えば、ＣＰＵ１２３は、あるゆらぎ係数において、眠気が発生する傾向を得たとき、第１の閾値を、第１の閾値よりも小さい値に変更する例となっている。

事例２では、第２の閾値が「５分」のとき、第１の閾値以上となる連続時間が「３分」経過後に、眠気発生の傾向があることが判明した場合の例である。この場合、第２の閾値はその時間が長すぎるため、眠気発生が発生する傾向となった。そこで、ＣＰＵ１２３は、ゆらぎ係数（−ｎ）が１．２〜１．５の場合は第２の閾値を変更することなく、ゆらぎ係数（−ｎ）が１．５を超える場合、第２の閾値を「２分」に変更する。ゆらぎ係数（−ｎ）が「２」に近いほど、眠気が発生しやすいため、ＣＰＵ１２３は算出したゆらぎ係数（−ｎ）に応じて第２の閾値を変更するようにしている。これにより、例えば、第１の閾値以上の発生頻度が「３分」の場合、Ｓ１５の処理で「Ｎ」となっていたものが、「Ｙ」となり、運転者２００に振動を与えることが可能となる。事例２における発生頻度は時間を利用したが、例えば、回数であってもよい。事例２は、例えば、発生頻度（時間又は回数）が第２の閾値より短い又は少ないときにおいて、眠気が発生する傾向となったとき、ＣＰＵ１２３は、第２の閾値を、第２の閾値よりも小さい値に変更する例となっている。

事例３では、ＣＰＵ１２３は、算出したゆらぎ係数（−ｎ）に拘わらず、振動パターンとして一律にゆらぎ係数「０．８」の振動パターンを与えていた場合である。この場合において、ゆらぎ係数（−ｎ）が１．６の場合、眠気度に基づいて眠気発生の傾向があることが判明した。この場合、覚醒用の振動の刺激が弱すぎるために、振動パターンを与えても眠気が発生する傾向となった。そこで、ＣＰＵ１２３は、ゆらぎ係数（−ｎ）が１．５を超える場合、振動パターンを変更してゆらぎ係数「０．６」の振動パターンを与え、ゆらぎ係数（−ｎ）が１．２から１．５の場合、ゆらぎ係数は変更なく「０．８」の振動パターンを与える。ＣＰＵ１２３は、ゆらぎ係数が「０．８」から「０．６」の振動パターンへ変更したため、これまでよりも覚醒効果の高い振動を運転者２００に与えることが可能となる。事例３は、例えば、振動パターンにより運転席２１０を振動させたときにおいて、眠気度が第４の閾値以上となるとき、ＣＰＵ１２３は、振動パターンによる振動のゆらぎ係数を、このゆらぎ係数よりも小さいゆらぎ係数となっている振動パターンに変更する例となっている。このような、振動パターンも、メモリ１２２に記憶されており、ＣＰＵ１２３はメモリ１２２から振動パターンを読み出すことで、これまでと異なる振動パターンへ変更することが可能となる。

このように警告出力装置１００は、第１の閾値、第２の閾値、及び振動パターンの全部又は一部の見直しを行って、第１の閾値、第２の閾値、及び振動パターンの全部又は一部を変更することができる。これにより、例えば、警告出力装置１００は、運転者２００に対して、覚醒パターン又は振動パターンの最適化が可能となる。

なお、図１１に示す例は一例であって、事例１から事例３は１回のみで処理が終了するのではなく、覚醒行為が最適化されるまで（又は眠気が全く生じない眠気度となるまで）、ＣＰＵ１２３は、繰り返し変更してもよい。従って、ＣＰＵ１２３は、事例１から事例３を適宜組み合わせることで、第１の閾値などを変更してもよい。

図１０に戻り、警告出力装置１００は、第１の閾値、第２の閾値、及び振動パターンの全部又は一部を変更した場合、変更後の閾値や振動パターンで、Ｓ１０からＳ１９までの処理を行うことになる。

一方、警告出力装置１００は、覚醒行為が妥当ではないとき（Ｓ３６でＮ）、Ｓ３１へ移行して上述した処理を繰り返す。

［第３の実施の形態］
図１２は本第３の実施の形態における警告出力装置１００の構成例を表す図である。警告出力装置１００は、センサ１１０とコントローラ１２３を備える。例えば、センサ１１０は、第１及び第２の実施の形態における加速度センサ１１０、コントローラ１２３は第１及び第２の実施の形態におけるＣＰＵ１２３にそれぞれ対応する。

センサ１１０は、車両における振動の振動波を検出する。

コントローラ１２３は、センサ１１０から出力された振動波を第１及び第２の周波数ｆ１，ｆ２に分解する。コントローラ１２３は、第１の周波数ｆ１と第２の周波数ｆ２の差分（ｆ２−ｆ１）に対する、第１の周波数の強さＰ１と第２の周波数の強さＰ２の差分（Ｐ２−Ｐ１）の割合（（Ｐ２−Ｐ１）／（ｆ２−ｆ１））が所定の条件を満たすか否かを判定する。そして、コントローラ１２３は、その判定結果に基づいて警告を出力する。警告としては、例えば、振動などがある。

割合（（Ｐ２−Ｐ１）／（ｆ２−ｆ１））は、例えば、その値に応じて、人間に対して安らぎを与えたり眠気を与えたり、或いは、興奮やイライラ感を与えたりする場合がある。従って、コントローラ１２３は、例えば、その割合が人間に対して眠気を与える比率である場合、警告を出力することも可能となる。

よって、本第３の実施の形態においては、警告出力装置１００は、眠気を引き起こす可能性が高い振動が発生していることを運転者に警告することが可能となる。また、警告出力装置１００は、このような振動を検出することで、例えば、眠気を検出するのではなく、眠気の発生を予測することができ、運転者に対して警告を与えることで、居眠り運転による事故を未然に防止することも可能となる。

［その他の実施の形態］
上述した第１の実施の形態において、眠気リスクの判定（Ｓ１４とＳ１５）で用いられる第１の閾値は「１」から「２」の間の例を説明した。例えば、第１の閾値は「１」、第２の閾値は「２分」であってもよい。例えば、図６に示すように、ゆらぎ係数（−ｎ）が「１」のときは人間に安らぎを与えるものであるが、その安らぎによって眠気の発生リスクが存在する。また、例えば、単調な振動が「２分」以上継続する場合、人間にとって眠くなり始める傾向がある。よって、警告出力装置１００では、このような第１及び第２の閾値をメモリ１２２に記憶し、眠気リスクの判定（Ｓ１４とＳ１５）で用いることで、眠気発生の予測の精度を向上させることが可能となる。

また、上述した第１の実施の形態においては、運転者２００に眠気を与える外部要因として「振動」を例にして説明した。例えば、運転者２００に与えられる「音」を外部要因としてもよい。この場合、例えば、図２（Ａ）に示すグラフは「音」の大きさ（又は強さ）の時間的な変位量を表し、図３（Ａ）に示すグラフは「音」に含まれる各周波数ｆの強さを表してもよい。例えば、図１に示す警告出力装置１００においても、加速度センサ１１０に代えて、運転者２００近傍に設置された音声センサ（或いはマイク）により「音」の大きさの変位量を検出すればよい。そして、ＣＰＵ１２３において、「音」の大きさの変位量に基づいてゆらぎ係数を算出し（Ｓ１３）、眠気リスク判定（Ｓ１４，Ｓ１５）を行うことで、「振動」の場合と同様に、眠気発生のリスクを予測して、運転者２００を警告することが可能である。

さらに、運転者２００に眠気を与える外部要因として、「照度」であってもよい。この場合も、加速度センサ１１０に代えて、運転者２００近傍に設置された照度センサにより「照度」の大きさ（又は強さ）の時間的な変位量を検出する。そして、ＣＰＵ１２３は、例えば、「照度」の大きさの時間的な変位量に基づいてゆらぎ係数を算出することで、「振動」の場合と同様に、眠気発生のリスクを予測して、運転者２００を警告することが可能となる。

さらに、第１及び第２の実施の形態では、覚醒行為として、バイブレータ１３０によって運転者２００に振動を与える例について説明した。例えば、「振動」に代えて、音声による情報提供、音楽、青色発光、香り（例えばペパーミントの香り）など、覚醒行為があるとされるものを用いて警告出力装置１００は覚醒行為を行ってもよい。例えば、バイブレータ１３０に代えて、運転者２００近傍にスピーカー、発光素子、又は、香料を含む液体を内部タンクに貯蔵して駆動回路からの信号に従って液体を噴射する液体噴射装置、などが設置されてもよい。この場合、バイブレータ駆動回路１２４に代えて、駆動回路が設置され、ＣＰＵ１２３からの指示に従って駆動回路がスピーカーや発光素子、液体噴射装置などを駆動させればよい。

さらに、第１及び第２の実施の形態では、ゆらぎ係数を算出する処理において、周波数ｆの対数と周波数ｆの強さＰの対数を算出する例（例えば、図８のＳ１３３）を説明した。例えば、警告出力装置１００は、対数化の処理を行わないで、周波数ｆの変化（ｆ２−ｆ１）と、周波数ｆの強さの変化（Ｐ２−Ｐ１）の割合（（Ｐ２−Ｐ１）／（ｆ２−ｆ１））をゆらぎ係数（−ｎ）’として、眠気リスク判定を行ってもよい。この場合、Ｓ１３３の対数化で用いた底数を「Ａ」、眠気リスク（図７のＳ１４）判定で用いた第１の閾値を「ｘ」とすると、「Ａ^ｘ」を、第３の閾値とする。そして、ＣＰＵ１２３は、第１の閾値を、第３の閾値に変更して、眠気リスク判定（Ｓ１４，Ｓ１５）を行えばよい。すなわち、例えば、ＣＰＵ１２３は、ゆらぎ係数（−ｎ）’が第３の閾値以上のとき（Ｓ１４でＹ）、Ｓ１５の判定に移行し、ゆらぎ係数（−ｎ）’が第３の閾値以上でないとき（Ｓ１４でＮ）、Ｓ１１の判定に移行する。

このように、警告出力装置１００は、対数化を行わない場合でも、第３の閾値を新たに算出することで、第１の実施の形態と同様に、ゆらぎ係数（−ｎ）’が所定の条件を満たすか否かを判定することが可能である（Ｓ１４，Ｓ１５）。そして、警告出力装置１００は、その判定結果に基づいて運転者２００に対して警告することが可能となる（Ｓ１６〜Ｓ１８）。

さらに、第１及び第２の実施の形態において、Ｓ１５の処理がなくてもよい。この場合、警告出力装置１００は、ゆらぎ係数が第１の閾値以上のとき（Ｓ１４でＹ）、振動パターンを選択する（Ｓ１６）。この場合、警告出力装置１００は、発生頻度に拘わらず、ゆらぎ係数が第１の閾値以上になったときに、運転者２００に眠気を発生させる振動が発生していることを警告することができる。

さらに、第１及び第２の実施の形態では、ＣＰＵ１２３を例にして説明した。例えば、ＣＰＵに代えて、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのプロセッサやコントローラが用いられても良い。また、ＣＰＵ１２３が、例えば、コントローラであってもよい。

さらに、第１及び第２の実施の形態では、ＣＰＵ１２３が、例えば、図７、図８、及び図１０に示す処理を行うものとして説明した。ＣＰＵ１２３は、例えば、メモリ１２２に記憶された警告出力制御プログラムを読み出し、読み出した警告出力制御プログラムを実行することで、図７、図８、及び図１０に示す処理を実行し、第１及び第２の実施の形態で説明した機能を実現してもよい。

さらに、「その他の実施の形態」で説明した例の全部又は一部を組み合わせてもよい。

以上まとめると付記のようになる。

（付記１）
車両における振動の振動波を検出するセンサと、
前記センサから出力された前記振動波を第１及び第２の周波数に分解し、前記第１の周波数と前記第２の周波数との差分に対する、前記第１の周波数の強さと前記第２の周波数の強さとの差分の割合が、所定の条件を満たすか否かを判定し、判定結果に基づいて警告を出力するコントローラと
を備えることを特徴とする警告出力装置。

（付記２）
前記コントローラは、前記第１の周波数の対数と前記第２の周波数の対数との差分に対して、前記第１の周波数の強さの対数と前記第２の周波数の強さの対数の差分の割合に「−１」を乗算した値を示すゆらぎ係数が所定の条件を満たすか否かを判定することを特徴とする付記１記載の警告出力装置。

（付記３）
前記コントローラは、前記ゆらぎ係数が第１の閾値以上のとき、警告を出力することを特徴とする付記２記載の警告出力装置。

（付記４）
前記コントローラは、前記ゆらぎ係数が第１の閾値以上であって、かつ、前記割合が前記第１の閾値以上となる発生頻度が第２の閾値以上のとき、警告を出力することを特徴とする付記２記載の警告出力装置。

（付記５）
前記コントローラは、前記ゆらぎ係数と前記発生頻度に応じた振動パターンで運転席を振動させることを特徴とする付記４記載の警告出力装置。

（付記６）
前記発生頻度は、前記ゆらぎ係数が前記第１の閾値以上となる回数、又は、前記割合が前記第１の閾値以上となる時間を表すことを特徴とする付記４記載の警告出力装置。

（付記７）
前記第１の閾値は「１」、前記第２の閾値は「２分」であることを特徴とする付記４記載の警告出力装置。

（付記８）
前記センサは、車両の振動の大きさの時間的な変位量に代えて、音又は照度の大きさの時間的な変位量を検出することを特徴とする付記１記載の警告出力装置。

（付記９）
更に、運転者の瞼の開閉画像を撮像するカメラを備え、
前記コントローラは、前記カメラから出力された運転者の瞼の開閉画像に基づいて眠気度を算出し、算出した眠気度に基づいて、前記第１の閾値、前記第２の閾値、又は、前記振動パターンを変更することを特徴とする付記５記載の警告出力装置。

（付記１０）
前記コントローラは、前記ゆらぎ係数に応じて前記第２の閾値、又は前記振動パターンを変更することを特徴とする付記９記載の警告出力装置。

（付記１１）
前記コントローラは、前記眠気度が第４の閾値以上のとき、前記第１の閾値を当該第１の閾値より低い値へ変更することを特徴とする付記９記載の警告出力装置。

（付記１２）
前記コントローラは、前記発生頻度が前記第２の閾値より短い又は少ないときにおいて、前記眠気度が第４の閾値以上となるとき、前記第２の閾値を当該第２の閾値よりも低い値に変更することを特徴とする付記９記載の警告出力装置。

（付記１３）
前記コントローラは、前記振動パターンにより運転席を振動させたときにおいて、前記眠気度が第４の閾値以上となるとき、前記振動パターンによる振動の時間的な変位量に含まれる第３及び第４の周波数の差分に対して、前記第３及び第４の周波数の強さの差分の割合を、当該割合よりも小さい割合となる振動パターンに変更することを特徴とする付記９記載の警告出力装置。

（付記１４）
車両における振動の振動波を検出するセンサを有する警告出力装置のコンピュータで実行される警告出力制御プログラムであって、
前記センサから出力された前記振動波を第１及び第２の周波数に分解し、前記第１の周波数と前記第２の周波数との差分に対する、前記第１の周波数の強さと前記第２の周波数の強さとの差分の割合が、所定の条件を満たすか否かを判定し、判定結果に基づいて警告を出力する
処理を実行することを特徴とする警告出力制御プログラム。

１００：警告出力装置 １１０：加速度センサ
１２０：車載コンピュータ １２１：センサインタフェース回路
１２２：メモリ １２３：ＣＰＵ
１２４：バイブレータ駆動回路 １２５：カメラインタフェース回路
１３０：バイブレータ １４０：カメラ
２００：運転者 ２１０：運転席

Claims (7)

1. 車両における振動の振動波を検出するセンサと、
   前記センサから出力された前記振動波を第１及び第２の周波数に分解し、前記第１の周波数と前記第２の周波数との差分に対する、前記第１の周波数の強さと前記第２の周波数の強さとの差分の割合が、所定の条件を満たすか否かを判定し、判定結果に基づいて警告を出力するコントローラと
   を備えることを特徴とする警告出力装置。
2. 前記コントローラは、前記第１の周波数の対数と前記第２の周波数の対数との差分に対して、前記第１の周波数の強さの対数と前記第２の周波数の強さの対数の差分の割合に「−１」を乗算した値を示すゆらぎ係数が所定の条件を満たすか否かを判定することを特徴とする請求項１記載の警告出力装置。
3. 前記コントローラは、前記ゆらぎ係数が第１の閾値以上であって、かつ、前記割合が前記第１の閾値以上となる発生頻度が第２の閾値以上のとき、警告を出力することを特徴とする請求項２記載の警告出力装置。
4. 前記コントローラは、前記ゆらぎ係数と前記発生頻度に応じた振動パターンで運転席を振動させることを特徴とする請求項３記載の警告出力装置。
5. 前記第１の閾値は「１」、前記第２の閾値は「２分」であることを特徴とする請求項３記載の警告出力装置。
6. 更に、運転者の瞼の開閉画像を撮像するカメラを備え、
   前記コントローラは、前記カメラから出力された運転者の瞼の開閉画像に基づいて眠気度を算出し、算出した眠気度に基づいて、前記第１の閾値、前記第２の閾値、又は、前記振動パターンを変更することを特徴とする請求項４記載の警告出力装置。
7. 車両における振動の振動波を検出するセンサを有する警告出力装置のコンピュータで実行される警告出力制御プログラムであって、
   前記センサから出力された前記振動波を第１及び第２の周波数に分解し、前記第１の周波数と前記第２の周波数との差分に対する、前記第１の周波数の強さと前記第２の周波数の強さとの差分の割合が、所定の条件を満たすか否かを判定し、判定結果に基づいて警告を出力する
   処理を実行することを特徴とする警告出力制御プログラム。

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