JP2019046012A - 運転者状態判定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、運転者の顔の特徴や一時的症状、運転者の操舵スキルの影響を受けずに、運転者の異常状態を精度良く判定することができる運転者状態判定装置を提供することを目的とする。【解決手段】本発明の運転者状態判定装置１は、車両を運転する運転者の異常状態を判定する運転者状態判定装置１であって、車両の前方を撮像する車外カメラ３と、車両の車速を検知する車速センサ５と、車外カメラ３により撮像された画像に基づいて、走行路上の基準位置に対する車両の横方向のオフセット距離を算出するデータ解析部19と、車速及びオフセット距離に基づいて、運転者の異常状態を判定する運転者状態判定部23と、を有し、運転者状態判定部23は、所定時間内における、車速の変動量の積分値とオフセット距離の変動量の積分値とを乗算した判定値に基づいて、運転者の異常状態を判定する運転者状態判定処理を実行するように構成されている、ことを特徴としている。【選択図】図１

Description

本発明は、運転者状態判定装置に係り、特に車両を運転する運転者の異常状態を判定する運転者状態判定装置に関する。

従来から、居眠り等に起因する車両事故の発生を未然に防ぐために、車両に搭載され、運転者の状態を監視する運転者状態判定装置が知られている。例えば、特許文献１の運転者状態判定装置は、遠赤外線カメラによって撮像した運転者の顔画像を正常状態の顔画像と比較して温度分布が異なる場合、運転者が居眠り状態であると判定して警告音を発している。

一方、運転者のステアリング操作の変動を検知することによって運転者が居眠り状態であるか否かを判定する運転者状態判定装置も知られている（例えば、特許文献２）。

特開２０１６−５７９４４号公報 特開平１１−２２７４８９号公報

しかしながら、顔画像で運転者の状態を判定すると、運転者の顔の特徴（例えば、目が細い等）や一時的症状（目の乾燥による瞬き回数の増加等）によっては、運転者が覚醒状態であるにもかかわらず居眠り状態であると誤って判定してしまうという問題がある。特許文献１の運転者状態判定装置では、外乱光の影響を低減するために遠赤外線カメラで撮像した顔画像に基づき運転者の状態を判定しているが、運転者の顔の特徴や一時的症状の影響を受け、運転者の状態を正しく判定することが難しい。
一方、特許文献２の運転者状態判定装置は、ステアリング操作の変動により運転者の状態を判定しているため、上述した運転者の顔の特徴や一時的症状の影響を受けずに運転者の状態を判定することができる。しかしながら、運転者の操舵スキルが低い場合、運転者が覚醒状態であるにもかかわらず居眠り状態であると誤って判定してしまうという問題がある。

従って、本発明は、運転者の顔の特徴や一時的症状、運転者の操舵スキルの影響を受けずに、運転者の異常状態を精度良く判定することができる運転者状態判定装置を提供することを目的としている。

上述した課題を解決するために、本発明の運転者状態判定装置は、車両を運転する運転者の異常状態を判定する運転者状態判定装置であって、車両の前方を撮像する車外カメラと、車両の車速を検知する車速センサと、車外カメラにより撮像された画像に基づいて、走行路上の基準位置に対する車両の横方向のオフセット距離を算出するデータ解析部と、車速及びオフセット距離に基づいて、運転者の異常状態を判定する運転者状態判定部と、を有し、運転者状態判定部は、所定時間内における、車速の変動量の積分値とオフセット距離の変動量の積分値とを乗算した判定値に基づいて、運転者の異常状態を判定する運転者状態判定処理を実行するように構成されている、ことを特徴としている。

このように構成された本発明においては、運転者状態判定部は、所定時間内における、車速の変動量の積分値とオフセット距離の変動量の積分値とを乗算した判定値に基づいて運転者の異常状態を判定するため、運転者の顔の特徴や一時的症状、運転者の操舵スキルの影響を受けずに、運転者の異常状態を精度良く判定することができる。

本発明において、好ましくは、運転者状態判定部は、オフセット距離が所定の閾値以上である場合に、運転者状態判定処理を実行するように構成されている。このように構成された本発明においては、運転者が確実に正常状態である場合を予め除外して運転者の異常状態を判定することができる。このため、運転者状態判定処理の実行回数を減らすことができ、装置の電力浪費を抑制することができる。

また、本発明において、好ましくは、運転者状態判定処理により運転者が異常状態であると判定された後、車両の走行路が渋滞しているか否かを判定する渋滞判定部を有し、渋滞判定部が渋滞していると判定した場合に、運転者状態判定部は、更に、先行車の車速変動の周期と車両の車速変動の周期とを比較した結果に基づいて、運転者の異常状態を判定するように構成されている。走行路が渋滞している場合は、運転者状態判定処理に用いる車速及びオフセット距離の変動量が小さいため、運転者の異常状態を判定することが難しい。しかしながら、このように構成された本発明においては、走行路が渋滞している場合においても、運転者の異常状態を精度良く判定することができる。

本発明において、好ましくは、渋滞判定部は、車両の車速及び所定時間における先行車の車速の変動量の積分値に基づいて、走行路が渋滞しているか否かを判定し、運転者状態判定部は、先行車の車速変動の周期と車両の車速変動の周期とを比較して略同一であるときに、運転者が正常状態であると判定するように構成されている。このように構成された本発明においては、走行路が渋滞している場合においても、運転者の異常状態を精度良く判定することができる。

また、本発明において、好ましくは、車両と先行車との間の車間距離を測定する車間距離測定部を有し、運転者状態判定処理により運転者が異常状態であると判定された後、運転者状態判定部は、更に、所定時間における車間距離の変動量の積分値に基づいて、運転者の異常状態を判定するように構成されている。このように構成された本発明においては、車間距離を用いて運転者の異常状態を判定するため、運転者の異常状態をより精度良く判定することができる。

本発明において、好ましくは、車両の運転者のブレーキ操作を検知するブレーキセンサを有し、運転者状態判定処理により運転者が異常状態であると判定された後、運転者状態判定部は、更に、車外カメラにより先行車のブレーキランプの点灯を検知してからブレーキセンサによりブレーキ操作を検知するまでのブレーキ反応時間に基づいて、運転者の異常状態を判定するように構成されている。このように構成された本発明においては、ブレーキ反応時間を用いて運転者の異常状態を判定するため、運転者の異常状態をより精度良く判定することができる。

また、本発明において、好ましくは、運転者を撮像する車内カメラを有し、運転者状態判定処理により運転者が異常状態であると判定された後、運転者状態判定部は、更に、車内カメラにより撮像された運転者の画像に基づいて、運転者の異常状態を判定するように構成されている。このように構成された本発明においては、車内カメラによる画像の判定結果を用いて運転者の異常状態を判定するため、運転者の異常状態をより精度良く判定することができる。

本発明において、好ましくは、運転者に正常運転をさせるための報知処理又は／及び車両に対する自動運転支援処理を実行する危険回避手段を有し、運転者状態判定部により運転者が異常状態であると判定された場合に、危険回避手段が報知処理又は／及び自動運転支援処理を実行する。このように構成された本発明においては、精度良く報知処理又は／及び自動運転支援処理を実行して、運転者に正常運転させる又は自動で運転支援を行うことができる。

本発明の運転者状態判定装置は、運転者の顔の特徴や一時的症状、運転者の操舵スキルの影響を受けずに、運転者の異常状態を精度良く判定することができる。

本発明の実施形態による運転者状態判定装置の基本構成図である。 被験者（運転者）が約６０分間連続して運転した際の覚醒度とオフセット距離、車速、乗算値の関係の時系列グラフである。 本発明の第１実施形態による運転者状態判定装置の運転者状態判定処理のフローである。 本発明の第１実施形態による運転者状態判定における計算イメージ図である。 本発明の第２実施形態による運転者状態判定装置の運転者状態判定処理の全体のフローである。 本発明の第２実施形態による運転者状態判定装置の第２の運転者状態判定処理のフローである。

以下、添付図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。
まず、図１を参照して、本発明の実施形態による運転者状態判定装置の基本構成について説明する。図１は、運転者状態判定装置の基本構成図である。

図１に示すように、運転者状態判定装置１は、車両に搭載されており、車外カメラ３、車速センサ５、レーダ７、走行環境情報取得部９、ブレーキセンサ１１、車内カメラ１３、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）１５、報知装置１７、自動運転支援装置１８を備えている。

車外カメラ３は、車両外部の前方中央又は車内の前方中央（フロントミラーの裏）に搭載され、車両の前方周囲の画像を撮像する。車外カメラ３は、撮像した画像の信号をＥＣＵ１５に送信する。車外カメラ３は、ステレオカメラ、ＣＣＤカメラ、単眼カメラ等が用いられる。

車速センサ５は、車速（車両の絶対速度）を検知し、車速の信号をＥＣＵ１５に送信する。

レーダ７は、車両前方に搭載され、対象物（例えば、先行車、駐車車両、歩行者、障害物等）の相対位置及び相対速度を測定する。具体的には、レーダ７は、前方へ向けて電波（送信波）を送信し、対象物により送信波が反射されて生じた反射波を受信する。レーダ７は、測定した対象物の相対位置及び相対速度の信号をＥＣＵ１５に送信する。レーダ７は、ミリ波レーダ、レーザレーダ、超音波センサ等が用いられる。

走行環境情報取得部９は、複数のＧＰＳ衛星から信号を受信することにより車両の現在地を検出する受信部と、地図情報（高速道路の位置、市街地の位置等）を予め記憶しているデータベースと、車両の現在地及び地図情報に基づき車両が現在走行している走行環境（高速道路、市街地等）を特定する情報処理部とを備えている。走行環境情報取得部９は、車両が市街地を走行しているか又は市街地以外（高速道路、山道等）を走行しているかの走行環境情報の信号をＥＣＵ１５に送信する。走行環境情報取得部９は、カーナビゲーションシステム等が用いられる。

ブレーキセンサ１１は、ブレーキペダル付近に設けられ、運転者のブレーキ操作のオン／オフ状態を検知する。ブレーキセンサ１１は、ブレーキ操作のオン／オフ信号をＥＣＵ１５に送信する。

車内カメラ１３は、運転者の顔面に向けられた状態で車内前方に搭載され、運転者の顔画像を撮像する。車内カメラ１３は、撮像した運転者の顔画像の信号をＥＣＵ１５に送信する。車内カメラ１３は、ステレオカメラ、ＣＣＤカメラ、単眼カメラ等が用いられる。

ＥＣＵ１５は、各機器からの信号を入力するための入力インターフェイス回路、各機器へ要求信号を出力するための出力インターフェイス回路、入力された信号を処理するためのＣＰＵ、メモリ及びこれらを作動させるためのプログラム（以上、図示せず）から構成されている。ＥＣＵ１５は、各機器と通信可能に接続され、各機器から受け取った信号に基づき、各種画像解析、各種計算、各種データの記憶、各種判定を実行し、報知装置１７又は／及び自動運転支援装置１８に要求信号を出力する。ＥＣＵ１５は、内蔵されたＣＰＵ等の作用により、データ解析部１９、記憶部２１、運転者状態判定部２３、渋滞判定部２５として機能する。

データ解析部１９は、各機器（車外カメラ３、車速センサ５、レーダ７、走行環境情報取得部９、ブレーキセンサ１１、車内カメラ１３）から受け取った信号に基づき、各種データを算出する。具体的には、データ解析部１９は、車外カメラ１３により撮像された画像及びレーダ７からの信号に基づいて、走行路上の基準位置から車両が離れている距離（オフセット距離）、車両と対象物との間の距離（車間距離）、対象物に対する車両の相対速度を算出する。ここで、オフセット距離の基準位置とは、車両が走行している路面（区画線である白線と白線の内側部分）の横方向中央の仮想中央線である。オフセット距離とは、仮想中央線から車両の基準点（例えば、車両の中央点、重心）までの横方向（仮想中央線に対して直角方向）の距離である。なお、基準位置は、区画線である白線を基準としてもよいし、走行路情報取得部９等から得られたデータに基づいて算出した走行車線上の目標走行経路を基準としてもよい。

記憶部２１は、各機器から得られるデータ及びデータ解析部１９が算出したデータをリアルタイムに記憶する。

運転者状態判定部２３は、各種データ（車速、オフセット距離、車間距離（先行車と車両との間の距離）、ブレーキ反応時間（車外カメラにより先行車のブレーキランプの点灯を検知してからブレーキセンサにより運転者のブレーキ操作を検知するまでの時間）、運転者の顔画像、先行車の車速等）に基づき、運転者が異常状態であるか否かを判定する。ここで、運転者の異常状態とは、運転者が交通規則に従い正常に運転することができない状態であり、例えば運転者の覚醒度又は意識レベルが低い状態（例えば、眠っている状態、心肺停止している状態等）や脳疾患に基づく視野欠損が発生している状態を含む。

渋滞判定部２５は、各種データ（自車両の車速、先行車の車速等）に基づき、車両が走行している走行路が渋滞しているか（例えば、先行車が存在しており、自車両の車速が時速１５ｋｍより遅いか）否かを判定する。なお、公共機関等が提供している渋滞情報を走行環境情報取得部９等によって取得して、走行路が渋滞しているか否かを判定してもよい。

報知装置１７（危険回避手段）は、車内の前方に搭載されるディスプレイ又はスピーカーである。報知装置１７は、ＥＣＵ１５から要求信号を受信した場合に、ディスプレイに警告画面を表示する又はスピーカーから警告音を鳴らすことによって、異常状態の運転者を正常状態にするための報知処理を行う。なお、このディスプレイ又はスピーカーは、カーナビゲーションシステムのディスプレイ又はスピーカーを兼用してもよい。

自動運転支援装置１８（危険回避手段）は、車両に搭載された各種センサ、ステアリングアクチュエータ、ブレーキアクチュエータ等（以上、図示せず）を備えている。自動運転支援装置１８は、ＥＣＵ１５から要求信号を受信した場合に、各アクチュエータにより速度・操舵制御を実行する。これにより、衝突防止機能や車線逸脱防止機能、自動運転機能、その他様々な機能を実現して、自動運転支援処理を実行する。

次いで、図２を参照して、本発明の本実施形態による運転者状態判定装置１の技術的思想について説明する。図２は、被験者（運転者）が約６０分間連続して運転した際の覚醒度（ａ）、オフセット距離（ｂ）、車速（ｃ）、乗算値（ｄ）の関係の時系列グラフである。

図２（ａ）は、撮像された運転者の顔画像を分析し、所定時間毎に覚醒度を評価した結果である。運転者の顔画像は、車内カメラにて約６０分間連続して撮像され、この顔画像に基づいて、覚醒度をレベル１（覚醒度が高い（目が覚めている状態））からレベル５（覚醒度が低い（眠っている状態））の５段階で評価している。図２（ｂ）は、運転者のアクセル又はブレーキ操作に応じた車速について、車速の変動量を所定時間毎に積分した積分値である。図２（ｃ）は、運転者の操舵に応じたオフセット距離について、オフセット距離の変動量を所定時間毎に積分した積分値である。ここでのオフセット距離は、走行路の横方向中央の仮想中央線から車両の基準点までの横方向の距離である。図２（ｄ）は、同じタイミングの所定時間毎に車速の積分値とオフセット距離の積分値とを乗算した乗算値である。

図２（ｂ）,（ｃ）において、車速又はオフセット距離の積分値は、覚醒度がレベル５の時間帯（枠Ａ内）では、他の時間帯と比較すると大きな変動幅で変動を繰り返している。一方、車速又はオフセット距離の積分値は、覚醒度がレベル３の時間帯（枠Ｂ内）でも、比較的大きな変動幅で変動を繰り返している時間帯が数か所存在している。この時間帯（枠Ｂ内）において、車速の積分値又はオフセットの積分値の一方のみで運転者の状態を判定すると、運転者が正常状態であるにもかかわらず異常状態あると誤って判定する恐れがある。

これに対して、図２（ｄ）において、乗算値は、覚醒度がレベル５の時間帯（枠Ａ内）では、他の時間帯と比較すると大きな変動幅で変動を繰り返している。また、乗算値は、覚醒度がレベル３の時間帯（枠Ｂ内）では、レベル５の時間帯と比較して小さな変動幅で変動している。乗算値では、車速又はオフセット距離の場合と比較してレベル５における変動幅とレベル３における変動幅の大きさの差が明確に現れている。即ち、乗算値は、車速又はオフセット距離と比較して運転者の状態を精度良く判定できる。このようにして、本発明者らは、運転者の状態判定において乗算値を用いれば精度が向上できることを見いだした。

図３及び図４を参照して本発明の第１実施形態による運転者状態判定処理のフローについて説明する。図３は、運転者状態判定処理のフローチャート、図４は、運転者状態判定処理における計算イメージ図である。図３において、Ｓは各工程を示す。

図３に示すように、まず、Ｓ１では、運転者状態判定部２３は、記憶部２１に記憶されている各種データ（車速、オフセット距離、車間距離、ブレーキ反応時間、運転者の顔画像、先行車の車速等）を読み込む。

次いで、Ｓ２では、運転者状態判定部２３は、現在のオフセット距離がオフセット距離の閾値（第１の閾値）以上であるか否かを判定する。オフセット距離が第１の閾値以上である場合（Ｓ２；Ｙｅｓ）、次のステップに移行して運転者状態判定処理を実行する。オフセット距離が第１の閾値より小さい場合（Ｓ２；Ｎｏ）、運転者が正常状態であるので本フローを終了する。第１の閾値は、走行時に路面から伝達される振動により車両が横揺れする影響を考慮して、０．１ｍ〜０．７ｍ、好ましくは０．２ｍ〜０．４ｍの値で設定される。

Ｓ３では、運転者状態判定部２３は、車速の変動量の積分値を算出する。具体的には、図４を参照して、まず、運転者状態判定部２３は、車速の計測データから最新の所定時間（例えば、３０秒）のデータ（サンプルデータ）を取り出す（図４（ａ）参照）。所定時間は、車速の変動特性を分析可能な長さに設定される。次いで、運転者状態判定部２３は、サンプルデータに対して平滑化処理を実行することによって、局所的に急な変動箇所を除去し、全体的に滑らかなデータ（平滑化データ）を作成する（図４（ｂ）参照）。具体的に、平滑化処理は、例えば、短間隔毎に移動平均を算出して全体的に滑らかなデータを作成する移動平均化処理や所定周期以上の低周期変動成分のみを抽出して全体的に滑らかなデータを作成する低周期変動抽出処理である。次いで、運転者状態判定部２３は、サンプルデータに対して平滑化データを減算する減算処理を実行することによって、車速の変動量（車速が増減する部分）のみを抽出したデータ（揺らぎデータ）を算出する（図４（ｃ）参照）。次いで、運転者状態判定部２３は、揺らぎデータに対して０を基準に差分処理を実行した後（図４（ｄ）参照）、差分の絶対値に対して積分処理を実行し、車速の変動量の積分値（車速変動積分値）を算出する。

次いで、Ｓ４では、運転者状態判定部２３は、オフセット距離の変動量の積分値（オフセット変動積分値）を算出する。この算出方法は、オフセット距離の計測データから最新の所定時間（例えば、１０秒間）のデータ（サンプルデータ）を取り出すことを除き、Ｓ３で示した方法と同じである。オフセット距離のサンプルデータは、Ｓ３の車速のサンプルデータと同じタイミングのデータが用いられる。

Ｓ５では、運転者状態判定部２３は、Ｓ３で算出された車速変動積分値とＳ４で算出されたオフセット変動積分値を乗算する乗算処理を実行して乗算値（判定値）を算出する。

次いで、Ｓ６では、運転者状態判定部２３は、Ｓ５の判定値が、判定値の閾値（第２の閾値）より大きいか否かを判定する。判定値が第２の閾値より大きい場合（Ｓ６；Ｙｅｓ）は、運転者が異常状態であると判定してＳ１５に移行する。判定値が第２の閾値以下の場合（Ｓ６；Ｎｏ）、運転者が正常状態であるので本フローを終了する。第２の閾値は、運転者の運転スキルが低いために車両が変動する場合を除去可能な値に設定される。

Ｓ１５では、ＥＣＵ１５は、報知装置１７又は／及び自動運転支援装置１８に要求信号を送信する。報知装置１７が要求信号を受信した場合は、報知装置１７（ディスプレイ又はスピーカー）が作動し、運転者を正常に戻す（覚醒させる）ためにディスプレイに警告画面を表示する又はスピーカーから警告音を鳴らす報知処理を実行する。自動運転支援装置１８が要求信号を受信した場合は、衝突防止機能や車線逸脱防止機能、自動運転機能等を作動させて車両を制御する自動運転支援処理を実行し、自動運転により車両を安全な場所に移動させる。以上で第１実施形態による運転者状態判定処理のフローを完了する。

図５及び図６を参照して本発明の第２実施形態による運転者状態判定処理のフローについて説明する。第２実施形態は、第１実施形態とは、第２の運転者状態判定処理（Ｓ７〜Ｓ１３）、第３の運転者状態判定処理（Ｓ１４）が追加されている点のみが異なり、同符号のステップは同一である。以下、第１実施形態と異なる点のみを説明する。

図５は、全体のフローチャート、図６は、第２の運転者状態判定処理のフローチャートである。図５及び図６において、Ｓは各工程を示す。
図５に示すように、Ｓ２〜Ｓ６では、運転者状態判定部２３は、第１の運転者状態判定処理（第１処理）として第１実施形態の運転者状態判定処理を実行する。

次いで、Ｓ７〜Ｓ１３では、運転者状態判定部２３は、第２の運転者状態判定処理（第２処理）を実行する。第２処理は、渋滞時の運転者状態判定処理、車間距離による運転者状態判定処理、ブレーキ反応時間による運転者状態判定処理の３つの処理を含む。第２処理は、第１処理を実行した後に実行されて、先行車が存在する場合において、第１処理の判定精度を向上させるための処理である。本実施形態の第２処理は、上述した３つの処理を全て実行しているが、適時選択して、１つの処理のみを実行してもよく、２つの処理を実行してもよい。

次いで、Ｓ１４では、運転者状態判定部２３は、第３の運転者状態判定処理（第３処理）を実行する。第３処理は、第１処理及び第２処理を実行した後に実行されて、車内カメラにより撮像された運転者の画像に基づいて運転者の状態判定を行うことによって、第１処理及び第２処理の判定精度を向上させるための処理である。

具体的に、Ｓ１４では、運転者状態判定部２３は、車内カメラ１３が撮像した運転者の顔画像に基づき、運転者の視線、瞬き回数、瞳孔の大きさ等について、予め記憶された正常時の顔画像と比較することによって、運転者が異常状態であるか否かの運転者状態判定処理（第３の運転者状態判定処理）を実行する。例えば、車内カメラ１３が撮像した運転者の顔画像に基づき、運転者の視線が前方を向いていない状態又は瞬きが所定回数以上発生している状態、瞳孔が閉じている状態を検知した場合、運転者が異常状態であると判定する。運転者が異常状態であると判定した場合（Ｓ１４；Ｙｅｓ）、Ｓ１５に移行し、ＥＣＵ１５は、報知装置１７又は／及び自動運転支援装置１８を実行する。運転者が正常状態であると判定した場合（Ｓ１４；Ｎｏ）、運転者が正常状態であるので本フローを終了する。なお、本実施形態では、第１処理及び第２処理に加えて第３処理を実行しているが、第３処理を省略して第１処理及び第２処理のみを実行してもよい。

次いで、図６にて、第２処理をより詳細に説明する。
Ｓ７では、運転者状態判定部２３は、車間距離の最新の測定データから、車両の前方に先行車が存在するか否かを判定する。先行車が存在すると判定した場合（Ｓ７；Ｙｅｓ）、Ｓ８に移行する。先行車が存在しないと判定した場合（Ｓ７；Ｎｏ）、Ｓ１４の第３処理に移行する。なお、本実施形態では、車間距離から先行車が存在するか否かを判定しているが、車外カメラ３が測定した先行車との相対速度から判定してもよい。

Ｓ８〜Ｓ１０は、走行路が渋滞している場合を考慮した渋滞時の運転者の状態を判定するフローである。この判定フローを実行する理由は、渋滞中の車両は、低速度（例えば、時速１５ｋｍ）で走行しているため、車速及びオフセット距離の変動量は小さく、第１処理のみで渋滞時の運転者の状態を判定することが困難であるからである。ここで渋滞とは、車両が所定車速（例えば、時速４０ｋｍ）以下の低速度で走行又は停止／発進を繰り返す車両の列が所定距離（例えば、１ｋｍ）又は所定時間（例えば、１５分）以上続く走行路の状態をいう。

まず、Ｓ８では、渋滞判定部２５は、自車両の現在の車速が、車速の閾値（第３の閾値）以上であるか否かを判定する。車速が第３の閾値より小さい場合（Ｓ８；Ｎｏ）、渋滞が発生している可能があると判定してＳ９に移行し、第３の閾値以上である場合（Ｓ８；Ｙｅｓ）、渋滞が発生していないと判定してＳ１１に移行する。第３の閾値は、低速度、例えば、時速１５ｋｍに設定される。

次いで、Ｓ９では、渋滞判定部２５は、先行車の車速の変動量の積分値（先行車の車速変動積分値）を算出する。この算出方法は、先行車の車速の計測データから最新の所定時間のデータ（サンプルデータ）を取り出すことを除き、第１実施形態のＳ３で示した方法と同じである。渋滞判定部２５は、先行車の車速変動積分値が、先行車の車速変動積分値の閾値（第４の閾値）より大きいか否かを判定する。先行車の車速変動積分値が第４の閾値より大きい場合（Ｓ９；Ｙｅｓ）、渋滞していると判定してＳ１０に移行する。第４の閾値以下である場合（Ｓ９；Ｎｏ）、渋滞が発生していないと判定してＳ１１に移行する。なお、本実施形態では、先行車の車速変動積分値を用いて渋滞判定したが、或る時刻における先行車の車速を抽出して変動量を算出し、この変動量を用いて渋滞判定を実行してもよい。

Ｓ１０では、運転者状態判定部２３は、先行車の車速が変動する周期（先行車の車速周期）と自車両の車速が変動する周期（自車速周期）とを比較し、それぞれの周期の変動特性が略同一であるか否か（略一致するか否か）を判定する。具体的に、運転者状態判定部２３は、先行車と自車両の車速周期を比較して偏差を算出し、偏差の絶対値が第５の閾値以下であるか否かを判定する（第２処理；渋滞時の運転者状態判定処理）。なお、先行車と自車両の車速周期を比較するとき、先行車の動きに対して自車両が遅れて動くこと（タイムラグ）を考慮して、所定時間における先行車の車速周期に対してタイムラグ経過後の所定時間における自車周期を対象にして比較する。先行車と自車両の車速周期が略同一である場合（偏差の絶対値が第５の閾値以下である場合）（Ｓ１０；Ｙｅｓ）、運転者が正常状態であるので本フローを終了する。先行車と自車両の車速周期が異なる場合（偏差の絶対値が第５の閾値より大きい場合）（Ｓ１０；Ｎｏ）、運転者が異常であると判定してＳ１１に移行する。

次いで、Ｓ１１では、運転者状態判定部２３は、先行車と自車両との間の車間距離の変動量の積分値（車間距離変動積分値）を算出する。この算出方法は、車間距離の計測データから最新の所定時間のデータ（サンプルデータ）を取り出すことを除き、第１実施形態のＳ３で示した方法と同じである。運転者状態判定部２３は、車間距離変動積分値が、車間距離変動積分値の閾値（第６の閾値）より大きいか否かを判定する（第２処理；車間距離による運転者状態判定処理）。車間距離変動積分値が第６の閾値より大きい場合（Ｓ１１；Ｙｅｓ）は、運転者が異常状態であると判定してＳ１２に移行する。第６の閾値以下である場合（Ｓ１１；Ｎｏ）は、運転者が正常状態であるので本フローを終了する。なお、本実施形態では、車間距離変動積分値を用いて判定したが、或る時刻における車間距離を抽出して変動量を算出し、この変動量を用いて運転者の状態を判定してもよい。

Ｓ１２では、運転者状態判定部２３は、走行環境情報取得部９から現在の走行環境（高速道路、市街地等）の情報を入手し、車両が市街地を走行しているか否かを判定する。車両が市街地を走行している場合（Ｓ１２；Ｙｅｓ）、Ｓ１３に移行する。車両が市街地以外（例えば、高速道路、山道等）を走行している場合（Ｓ１２；Ｎｏ）、第３処理のＳ１４に移行する。

次いで、Ｓ１３では、運転者状態判定部２３は、ブレーキ反応時間が、ブレーキ反応時間の閾値（第７の閾値）より大きいか否かを判定する（第２処理；ブレーキ反応時間による運転者状態判定処理）。ブレーキ反応時間が第７の閾値より大きい場合（Ｓ１３；Ｙｅｓ）、運転者が異常状態であると判定して第３処理のＳ１４に移行する。第７の閾値以下である場合（Ｓ１３；Ｎｏ）、運転者が正常状態であるので本フローを終了する。

ここで、Ｓ１３の処理を実行する前にＳ１２を実行する理由を説明する。市街地以外（高速道路、山道等）を走行する場合は、運転者は、先行車と離れて走行するため、先行車のブレーキランプが点灯してからかなり遅れてブレーキ操作を実行することが大半である。仮に、Ｓ１２を実行せずＳ１３の運転者状態判定処理を実行すると、市街地以外を走行している場合はブレーキ反応時間が大きくなるために、運転者が正常状態であるにかかわらず、異常状態であると誤って判定する恐れがある。このため、Ｓ１３の運転者状態判定を実行する前に、Ｓ１２で市街地以外（高速道路、山道等）を走行している場合を予め除外することによってＳ１３の判定精度を向上させている。

次いで、本実施形態の（作用）効果について説明する。
本実施形態の運転者状態判定装置１は、運転者状態判定部２３が、所定時間内における、車速の変動量の積分値とオフセット距離の変動量の積分値とを乗算した判定値（乗算値）に基づいて、運転者が異常状態であるか否かを判定する第１の運転者状態判定処理を実行する（Ｓ６）。このような本実施形態においては、従来の方法と比較すると、運転者の顔の特徴や一時的症状、運転者の操舵スキルの影響を受けずに運転者の状態を精度良く判定することができる。また、従来の画像処理による運転者状態判定方法と比較して処理が容易であり、処理速度を向上させることができ、装置の電力浪費も抑制することができる。

また、本実施形態においては、好ましくは、運転者状態判定部２３は、オフセット距離が第１の閾値以上である場合に（Ｓ２；Ｙｅｓ）、第１の運転者状態判定処理を実行する（Ｓ６）。このように構成された本実施形態においては、運転者が確実に正常状態である場合を予め除外して第１の運転者状態判定処理を実行することができる。このため、第１の運転者状態判定処理の実行回数を減らすことができ、装置の電力浪費を抑制することができる。

本実施形態において、運転者状態判定装置１は、第１の運転者状態判定処理により運転者が異常状態であると判定された後、車両の走行路が渋滞しているか否かを判定する渋滞判定部２５を備える。渋滞判定部２５が渋滞していると判定した場合に（Ｓ９；Ｙｅｓ）、運転者状態判定部２３は、先行車の車速変動の周期と車両の車速変動の周期とを比較した結果に基づいて、渋滞時の運転者状態判定処理を実行する（Ｓ１０）。走行路が渋滞している場合は、第１の運転者状態判定処理に用いる車速及びオフセット距離の変動量が小さいために、第１の運転者状態判定処理により運転者の異常状態を判定することが難しい。しかしながら、このように構成された本実施形態においては、走行路が渋滞している場合、先行車と車両の車速変動の周期を比較して判定するために、運転者の異常状態を精度良く判定することができる。

また、本実施形態においては、好ましくは、運転者状態判定装置１は、更に、車間距離測定部（レーダ７又は／及び車外カメラ３）、ブレーキセンサ１１、車内カメラ１３を備えている。第１の運転者状態判定処理により運転者が異常状態であると判定された後、運転者状態判定部２３は、それぞれの機器から得られた車間距離の変動量の積分値、ブレーキ反応時間、車内カメラによる運転者の撮像画像の判定結果に基づいて、運転者が異常状態であるか否かを判定する（車間距離による運転者状態判定処理Ｓ１１、ブレーキ反応時間による運転者状態判定処理Ｓ１３、第３の運転者判定処理Ｓ１４）。このような本実施形態においては、運転者の状態をより精度良く判定することができる。

本実施形態においては、好ましくは、運転者状態判定装置１は、運転者に正常運転をさせるための報知処理を実行する報知装置１７又は／及び車両に対して自動運転支援処理を実行する自動運転支援装置１８を備えている。運転者状態判定部２３により運転者が異常状態であると判定された場合に、報知装置１７が報知処理を実行する又は／及び自動運転支援装置１８が自動運転支援処理を実行する。このように構成された本実施形態においては、報知装置１７又は／及び自動運転支援装置１８を精度良く実行して、運転者に正常運転させる又は自動で運転支援を行うことができる。

本発明の上述した実施形態に限定されることなく、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範囲内で種々の変更、変形が可能である。

１ 運転者状態判定装置
３ 車外カメラ
５ 車速センサ
７ レーダ
９ 走行環境情報取得部
１１ ブレーキセンサ
１３ 車内カメラ
１５ ＥＣＵ
１７ 報知装置
１８ 自動運転支援装置
１９ データ解析部
２１ 記憶部
２３ 運転者状態判定部
２５ 渋滞判定部

Claims (8)

1. 車両を運転する運転者の異常状態を判定する運転者状態判定装置であって、
   上記車両の前方を撮像する車外カメラと、
   上記車両の車速を検知する車速センサと、
   上記車外カメラにより撮像された画像に基づいて、走行路上の基準位置に対する上記車両の横方向のオフセット距離を算出するデータ解析部と、
   上記車速及び上記オフセット距離に基づいて、運転者の異常状態を判定する運転者状態判定部と、を有し、
   上記運転者状態判定部は、所定時間内における、上記車速の変動量の積分値と上記オフセット距離の変動量の積分値とを乗算した判定値に基づいて、運転者の異常状態を判定する運転者状態判定処理を実行するように構成されている、ことを特徴とする運転者状態判定装置。
2. 上記運転者状態判定部は、上記オフセット距離が所定の閾値以上である場合に、上記運転者状態判定処理を実行するように構成されている、請求項１に記載の運転者状態判定装置。
3. 上記運転者状態判定処理により運転者が異常状態であると判定された後、上記車両の走行路が渋滞しているか否かを判定する渋滞判定部を有し、
   上記渋滞判定部が渋滞していると判定した場合に、上記運転者状態判定部は、更に、先行車の車速変動の周期と上記車両の車速変動の周期とを比較した結果に基づいて、運転者の異常状態を判定するように構成されている、請求項１又は２に記載の運転者状態判定装置。
4. 上記渋滞判定部は、上記車両の車速及び所定時間における上記先行車の車速の変動量の積分値に基づいて、上記走行路が渋滞しているか否かを判定し、
   上記運転者状態判定部は、上記先行車の車速変動の周期と上記車両の車速変動の周期とを比較して略同一であるときに、運転者が正常状態であると判定するように構成されている、請求項３に記載の運転者状態判定装置。
5. 上記車両と先行車との間の車間距離を測定する車間距離測定部を有し、
   上記運転者状態判定処理により運転者が異常状態であると判定された後、上記運転者状態判定部は、更に、所定時間における上記車間距離の変動量の積分値に基づいて、運転者の異常状態を判定するように構成されている、請求項１乃至４の何れか１項に記載の運転者状態判定装置。
6. 上記車両の運転者のブレーキ操作を検知するブレーキセンサを有し、
   上記運転者状態判定処理により運転者が異常状態であると判定された後、上記運転者状態判定部は、更に、上記車外カメラにより先行車のブレーキランプの点灯を検知してから上記ブレーキセンサにより上記ブレーキ操作を検知するまでのブレーキ反応時間に基づいて、運転者の異常状態を判定するように構成されている、請求項１乃至５の何れか１項に記載の運転者状態判定装置。
7. 運転者を撮像する車内カメラを有し、
   上記運転者状態判定処理により運転者が異常状態であると判定された後、上記運転者状態判定部は、更に、上記車内カメラにより撮像された運転者の画像に基づいて、運転者の異常状態を判定するように構成されている、請求項１乃至６の何れか１項に記載の運転者状態判定装置。
8. 運転者に正常運転をさせるための報知処理又は／及び車両に対する自動運転支援処理を実行する危険回避手段を有し、
   上記運転者状態判定部により運転者が異常状態であると判定された場合に、上記危険回避手段が上記報知処理又は／及び上記自動運転支援処理を実行する、請求項１乃至７の何れか１項に記載の運転者状態判定装置。

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