JP2019053436A - 運転負荷演算装置及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】運転者の運転負荷を精度よく演算することができる運転負荷演算装置及びコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】本実施の形態に係る運転負荷演算装置４は、車両の外部の状況を示す車外情報を取得する状況取得部４１２と、前記車両の運転者の状態を示す状態情報を取得する状態取得部４１３と、前記状況取得部４１２で取得された車外情報及び前記状態取得部４１３で取得された状態情報に基づいて、前記運転者の運転負荷を演算する負荷演算部４２３とを備えることを特徴とする。【選択図】図２

Description

本発明は、車両の運転者の運転負荷を演算する運転負荷演算装置及びコンピュータプログラムに関する。

車両の運転者は、運転中に心理的又は身体的な負荷（いわゆる運転負荷）を受ける。
従来、運転負荷が小さい場合にサービス情報（例えば、車両の燃料が少なくなった場合の給油案内）を提示する車両用サービス提示装置が提案されている（特許文献１参照）。
特許文献１に記載の車両用サービス提示装置においては、運転負荷が大きい場合、サービス情報の提示が保留されるので、サービス情報の提示によって運転負荷を更に大きくしてしまうことがない。

特開２００８−２４１３０９号公報

特許文献１に記載の車両用サービス提示装置においては、車両から他の車両までの距離が遠い場合、運転負荷が小さいと演算され、サービス情報が提示される。一方、車両から他の車両までの距離が近く、運転者が他の車両に視線を向けている場合、運転負荷が大きいと演算され、サービス情報の提示が保留される。そして、車両から他の車両までの距離が近く、運転者が他の車両に視線を向けていない場合、運転者に警告が為される。
つまり、特許文献１に記載の車両用サービス提示装置においては、運転者の状態が考慮されることなく、車両の外部の状況のみに基づいて運転負荷が演算される。故に、運転負荷を精度よく演算することができない虞がある。

本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、その主たる目的は、運転者の運転負荷を精度よく演算することができる運転負荷演算装置及びコンピュータプログラムを提供することにある。

本実施の形態に係る運転負荷演算装置は、車両の外部の状況を示す車外情報を取得する状況取得部と、前記車両の運転者の状態を示す状態情報を取得する状態取得部と、前記状況取得部で取得された車外情報及び前記状態取得部で取得された状態情報に基づいて、前記運転者の運転負荷を演算する負荷演算部とを備えることを特徴とする。

本実施の形態にあっては、車両の外部の状況と運転者の状態とに基づいて運転負荷が演算される。
故に、運転者の運転負荷を精度よく演算することができる。

本実施の形態に係る運転負荷演算装置は、前記状態取得部で取得された状態情報に基づいて、前記運転者の運転に対する集中力を推定する集中力推定部を更に備え、前記負荷演算部は、前記状況取得部で取得された車外情報及び前記集中力推定部で推定された集中力に基づいて、前記運転負荷を演算することを特徴とする。

本実施の形態にあっては、運転者の状態に基づいて、運転者の運転に対する集中力が推定される。そして、車外の状況と運転者の運転に対する集中力とに基づいて運転負荷が演算される。

運転者の運転に対する集中力が高い場合、安全運転を行なうことが容易なので、運転負荷は小さい。一方、運転者の運転に対する集中力が低い場合、安全運転を行なうことが困難なので、運転負荷は大きい。
即ち、運転者の運転に対する集中力は運転負荷に大きく影響する。車外の状況と運転者の運転に対する集中力とを考慮することによって、運転者の運転負荷を精度よく演算することができる。

本実施の形態に係る運転負荷演算装置は、前記状態取得部は、前記運転者によって操作される車載装置が前記運転者によって操作されているか否かを示す状態情報を取得し、前記集中力推定部は、前記状態取得部で取得された状態情報に基づいて、前記運転者の運転に対する集中力の高低を推定し、前記負荷演算部は、前記集中力が低いほど前記運転負荷が大きいと演算することを特徴とする。

本実施の形態にあっては、運転者の状態として、運転者が車載装置を操作しているか否かが考慮される。運転者が車載装置を操作している場合、運転者の運転に対する集中力は低い。集中力が低下しているにも関わらず安全運転を行なう必要があるので、運転負荷は大きい。

運転者の運転に対する集中力の高低を示す状態情報を直接的に取得することができない場合でも、車載装置が運転者によって操作されているか否かを示す状態情報を取得することによって、運転者の運転に対する集中力の高低を精度よく推定することができる。この結果、運転者の運転負荷を精度よく演算することができる。

本実施の形態に係る運転負荷演算装置は、前記状態取得部は、前記運転者が脇見をしているか否かを示す状態情報を取得し、前記集中力推定部は、前記状態取得部で取得された状態情報に基づいて、前記運転者の運転に対する集中力の高低を推定し、前記負荷演算部は、前記集中力が低いほど前記運転負荷が大きいと演算することを特徴とする。

本実施の形態にあっては、運転者の状態として、運転者が脇見をしているか否かが考慮される。運転者が脇見をしている場合、運転者の運転に対する集中力は低い。集中力が低下しているにも関わらず安全運転を行なう必要があるので、運転負荷は大きい。

運転者の運転に対する集中力の高低を示す状態情報を直接的に取得することができない場合でも、運転者が脇見をしているか否かを示す状態情報を取得することによって、運転者の運転に対する集中力の高低を精度よく推定することができる。この結果、運転者の運転負荷を精度よく演算することができる。

本実施の形態に係る運転負荷演算装置は、前記状態取得部は、前記運転者が疲労しているか否かを示す状態情報を取得し、前記集中力推定部は、前記状態取得部で取得された状態情報に基づいて、前記運転者の運転に対する集中力の高低を推定し、前記負荷演算部は、前記集中力が低いほど前記運転負荷が大きいと演算することを特徴とする。

本実施の形態にあっては、運転者の状態として、運転者が疲労しているか否かが考慮される。運転者が疲労している場合、運転者の運転に対する集中力は低い。集中力が低下しているにも関わらず安全運転を行なう必要があるので、運転負荷は大きい。

運転者の運転に対する集中力の高低を示す状態情報を直接的に取得することができない場合でも、運転者が疲労しているか否かを示す状態情報を取得することによって、運転者の運転に対する集中力の高低を精度よく推定することができる。この結果、運転者の運転負荷を精度よく演算することができる。

本実施の形態に係る運転負荷演算装置は、前記状況取得部で取得された車外情報に基づいて、前記車両の進行方向の前方に位置している地点の状況を特定する状況特定部を更に備え、前記負荷演算部は、前記状況特定部で特定された状況及び前記状態取得部で取得された状態情報に基づいて、前記運転負荷を演算することを特徴とする。

本実施の形態にあっては、車外の状況に基づいて、車両の進行方向の前方に位置している地点の状況が特定される。車両の進行方向の前方に位置している地点の状況とは、近未来に車両が到達する地点における車外の状況である。そして、近未来の車外の状況と運転者の状態とに基づいて運転負荷が演算される。
故に、近未来における運転者の運転負荷を精度よく演算することができる。
この結果、近未来における運転負荷に基づいて、例えば現在から近未来までの間、各種のサービスの提供を適切に制限する（換言すれば各種のサービスを適切に提供する）ことができる。

本実施の形態に係る運転負荷演算装置は、前記地点に前記車両が到達した場合の前記車両の速度を予測する車速予測部を更に備え、前記負荷演算部は、前記状況特定部で特定された状況、前記車速予測部で予測された速度、及び前記状態取得部で取得された状態情報に基づいて、前記運転負荷を演算することを特徴とする。

本実施の形態にあっては、車両の進行方向の前方に位置している地点に車両が到達した場合の車両の速度（即ち近未来の車速）が予測される。そして、近未来の車外の状況と近未来の車速と運転者の状態とに基づいて運転負荷が演算される。
車速が低い場合、安全運転を行なうことが容易なので、運転負荷は小さい。一方、車速が高い場合、安全運転を行なうことが困難なので、運転負荷は大きい。即ち、車速は運転負荷に大きく影響する。
近未来の車速を考慮することによって、近未来における運転者の運転負荷を精度よく演算することができる。

本実施の形態に係る運転負荷演算装置は、前記地点に前記車両が到達した場合の前記地点における交通量を予測する交通量予測部を更に備え、前記負荷演算部は、前記状況特定部で特定された状況、前記交通量予測部で予測された交通量、及び前記状態取得部で取得された状態情報に基づいて、前記運転負荷を演算することを特徴とする。

本実施の形態にあっては、車両の進行方向の前方に位置している地点に車両が到達した場合の当該地点における交通量（即ち近未来の交通量）が予測される。そして、近未来の車外の状況と近未来の交通量と運転者の状態とに基づいて運転負荷が演算される。
交通量が少ない場合、安全運転を行なうことが容易なので、運転負荷は小さい。一方、交通量が多い場合、安全運転を行なうことが困難なので、運転負荷は大きい。即ち、交通量は運転負荷に大きく影響する。
近未来の交通量を考慮することによって、近未来における運転者の運転負荷を精度よく演算することができる。

本実施の形態に係る運転負荷演算装置は、演算された運転負荷に基づいて、サービスを提供するサービス提供部によるサービスの提供を部分的に又は全て制限するための提供制限部を更に備えることを特徴とする。

本実施の形態にあっては、精度よく演算された運転負荷に基づいて、各種のサービスの提供を適切に制限する（換言すれば各種のサービスを適切に提供する）ことができる。故に、サービスの提供による運転者の利便性の向上と、サービスの提供の制限による運転時の安全性の向上とを両立させることができる。

本実施の形態に係るコンピュータプログラムは、車両の外部の状況を示す車外情報を取得し、前記車両の運転者の状態を示す状態情報を取得し、取得した車外情報及び取得した状態情報に基づいて、前記運転者の運転負荷を演算する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。

本実施の形態にあっては、コンピュータを、本実施の形態に係る運転負荷演算装置として機能させることができる。

本実施の形態の運転負荷演算装置及びコンピュータプログラムによる場合、運転者の運転負荷を精度よく演算することができる。

実施の形態に係る運転負荷演算装置を備える安全運転支援システムの構成を示すブロック図である。 運転負荷演算装置の構成を示すブロック図である。 注目地点の第１例を示す模式図である。 注目地点の第２例を示す模式図である。 注目地点の第３例を示す模式図である。 車速を予測するために用いられるデータテーブルを示す模式図である。 運転者の集中力を推定するために用いられるデータテーブルを示す模式図である。 運転負荷演算装置が備える負荷演算部で実行される処理の手順を示すフローチャートである。 運転負荷レベルを算出するために用いられるデータテーブルを示す模式図である。 負荷演算部で演算された運転負荷に基づくサービスの提供の制限を説明するための図表である。 運転負荷に基づくサービスの提供の制限（運転者の集中力が低い場合）を説明するための模式図である。 運転負荷に基づくサービスの提供の制限（運転者の集中力が高い場合）を説明するための模式図である。 運転負荷演算装置で実行される処理の手順を示すフローチャートである。 運転負荷演算装置で実行される処理の手順を示すフローチャートである。 安全運転支援システムが備える制限実行部で実行される処理の手順を示すフローチャートである。

以下、本発明を、その実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。

図１は、実施の形態に係る運転負荷演算装置を備える安全運転支援システムの構成を示すブロック図である。
図中１は安全運転支援システムであり、安全運転支援システム１は、車両情報取得部１１、ナビ情報取得部１２、交通情報取得部１３、乗員情報取得部１４、制限実行部２１〜２６、電話サービス部３１、メール／ＳＭＳ（Short Message Service ）サービス部３２、ＳＮＳ（Social Networking Service ）サービス部３３、音楽サービス部３４、音声情報サービス部３５、気象情報サービス部３６、及び運転負荷演算装置４を備える。
安全運転支援システム１は車両５０に搭載されている。

車両情報取得部１１は、例えばステアリングセンサ、方向指示器、車速センサ、ブレーキペダル、雨滴センサ、及び照度センサを含む。車両情報取得部１１は、車両５０の状況を示す車両情報を取得し、取得した車両情報を運転負荷演算装置４へ出力する。具体的には、車両情報は、例えば車両５０の進行方向（直進、左折、右折等）、車速、減速度、降雨の有無、車両の周辺の照度を示す。

ナビ情報取得部１２は、カーナビ（カーナビゲーションシステム）１２１を含む。ナビ情報取得部１２は、車両５０の外部の状況を示す車外情報を取得し、取得した車外情報を運転負荷演算装置４へ出力する。具体的には、車外情報は、例えば車両５０の現在地、カーナビ１２１によって車両５０が案内される案内経路、案内経路上の交差点、合流地点、横断歩道、踏切、及び渋滞夫々の位置、渋滞を構成する車群の平均速度、天候を示す。

交通情報取得部１３は、例えば高度道路交通システム（ＩＴＳ：Intelligent Transport Systems ）又は光ビーコンからの情報を受信可能な通信部を含む。交通情報取得部１３は、ＩＴＳ又は光ビーコンとの通信によって、車両５０の外部の状況を示す車外情報を取得し、取得した車外情報を運転負荷演算装置４へ出力する。具体的には、車外情報は、例えば車両５０の進行方向にある信号機の信号表示及び信号表示が変化するタイミング、車両５０の周辺の交通量、信号のない交差点（又は合流地点）において、交差する道路（又は合流する道路）を交差点（又は合流地点）に向かって走行する他の車両の位置及び速度、横断歩道に歩行者がいるか否かを示す。

乗員情報取得部１４は、例えば可視光カメラ、赤外線カメラ等のカメラ、赤外線センサ、静電容量センサ、マイクロ波センサ等の生体センサを含む。乗員情報取得部１４は、車両５０の運転者の状態を示す状態情報を取得し、取得した車外情報を運転負荷演算装置４へ出力する。以下では、状態情報として、各後述する脇見情報、疲労情報、及び操作情報を例示する。

乗員情報取得部１４は、カメラが撮影した運転者の画像を取得し、取得した画像に基づいて、運転者が脇見をしているか否かを示す状態情報（以下、脇見情報という）を求め、求め脇見情報を運転負荷演算装置４へ出力する。
また、乗員情報取得部１４は、生体センサの検出結果（例えば生体センサが出力する赤外線、静電容量、マイクロ波等の検出値）を取得し、取得した検出結果に基づいて、運転者の体温、姿勢、脈拍数、血中酸素濃度、体内水分量、呼吸数等の生体情報を求め、求めた生体情報に基づいて、運転者が疲労しているか否かを示す状態情報（以下、疲労情報という）を求め、求めた疲労情報を運転負荷演算装置４へ出力する。

なお、乗員情報取得部１４に、運転者が携帯している生体センサ（いわゆるウェアラブルセンサ）の検出結果を受信する受信部が含まれていてもよい。

ところで、カーナビ１２１は、車両５０の運転者によって操作される車載装置である。ナビ情報取得部１２は、カーナビ１２１が運転者によって操作されているか否かを示す状態情報（以下、操作情報という）を取得し、取得した操作情報を運転負荷演算装置４へ出力する。

電話サービス部３１、メール／ＳＭＳサービス部３２、ＳＮＳサービス部３３、音楽サービス部３４、音声情報サービス部３５、気象情報サービス部３６夫々は、サービスを提供するサービス提供部として機能する。制限実行部２１〜２６は、例えば、専用ＥＣＵ（Electronic Control Unit ：電子制御装置）によって構成することができる。

電話サービス部３１は、ハンズフリー通話、着信通知、着信等のサービスを提供する。制限実行部２１は、電話サービス部３１の一部又は全部の動作を制限することによって、電話サービス部３１によるサービスの提供を部分的に又は全て制限する。制限実行部２１は、電話サービス部３１の全ての動作を制限しないこともできる。この場合、電話サービス部３１によるサービスは無制限に提供される。

メール／ＳＭＳサービス部３２は、送信、着信、着信通知等のサービスを提供する。制限実行部２２は、メール／ＳＭＳサービス部３２の一部又は全部の動作を制限することによって、メール／ＳＭＳサービス部３２によるサービスの提供を部分的に又は全て制限する。制限実行部２２は、メール／ＳＭＳサービス部３２の全ての動作を制限しないこともできる。この場合、メール／ＳＭＳサービス部３２によるサービスは無制限に提供される。

ＳＮＳサービス部３３は、送信、着信、着信通知、検索、ブログ、アンケート、ログイン等のサービスを提供する。制限実行部２３は、ＳＮＳサービス部３３の一部又は全部の動作を制限することによって、ＳＮＳサービス部３３によるサービスの提供を部分的に又は全て制限する。制限実行部２３は、ＳＮＳサービス部３３の全ての動作を制限しないこともできる。この場合、ＳＮＳサービス部３３によるサービスは無制限に提供される。

音楽サービス部３４は、音楽の再生、検索、音量の調整等のサービスを提供する。制限実行部２４は、音楽サービス部３４の一部又は全部の動作を制限することによって、音楽サービス部３４によるサービスの提供を部分的に又は全て制限する。制限実行部２４は、音楽サービス部３４の全ての動作を制限しないこともできる。この場合、音楽サービス部３４によるサービスは無制限に提供される。

音声情報サービス部３５は、情報の音声出力等のサービスを提供する。音声情報サービス部３５によって音声出力される情報には、優先度が高い情報（例えば事故情報）及び優先度が低い情報（例えば渋滞情報）が含まれている。制限実行部２５は、音声情報サービス部３５の一部又は全部の動作を制限することによって、音声情報サービス部３５によるサービスの提供を部分的に又は全て制限する。制限実行部２５は、音声情報サービス部３５の全ての動作を制限しないこともできる。この場合、音声情報サービス部３５によるサービスは無制限に提供される。

気象情報サービス部３６は、気象情報の表示等のサービスを提供する。音声情報サービス部３５によって表示される気象情報には、優先度が高い情報（例えば地震速報）及び優先度が低い情報（例えば天気予報）が含まれている。制限実行部２６は、気象情報サービス部３６の一部又は全部の動作を制限することによって、気象情報サービス部３６によるサービスの提供を部分的に又は全て制限する。制限実行部２６は、気象情報サービス部３６の全ての動作を制限しないこともできる。この場合、気象情報サービス部３６によるサービスは無制限に提供される。

図１においては、電話サービス部３１、メール／ＳＭＳサービス部３２、ＳＮＳサービス部３３、音楽サービス部３４、音声情報サービス部３５、気象情報サービス部３６の各サービス提供部を個別に示しているが、これに限定されるものではなく、各サービス提供部の一部を、例えば、車載インフォテイメント（ＩＶＩ：In-Vehicle Infotainment ）システムに統合してもよい。

次に、運転負荷演算装置４について説明する。
図２は、運転負荷演算装置４の構成を示すブロック図である。
運転負荷演算装置４は、例えば、ボディＥＣＵのような既存のＥＣＵで構成することができる。
運転負荷演算装置４は、制御部４１１、状況取得部４１２、状態取得部４１３、状況特定部４１４、注目判定部４１５、時間算出部４１６、信号判定部４１７、信号予測部４１８、交通量予測部４１９、車速予測部４２０、通過判定部４２１、集中力推定部４２２、負荷演算部４２３、提供制限部４２４、及び通過出力部４２５を備える。
運転負荷演算装置４には、コンピュータプログラム４ａが与えられている。コンピュータプログラム４ａは、制御部４１１〜通過出力部４２５夫々を、プロセッサ及びメモリ等のハードウェア要素を用いてソフトウェア的に実現させる。

制御部４１１は、運転負荷演算装置４全体を制御する。
状況取得部４１２は、車両情報取得部１１から車両情報を取得し、ナビ情報取得部１２及び交通情報取得部１３夫々から車外情報を取得する。状況取得部４１２による各種情報の取得は、例えば車両５０の現在の車速に応じた適宜のインターバルで繰り返し実行される。
状態取得部４１３は、乗員情報取得部１４から脇見情報及び疲労情報を取得し、ナビ情報取得部１２から操作情報を取得する。

状況特定部４１４は、状況取得部４１２が取得した車両情報及び車外情報に基づいて、車両５０の進行方向の前方に位置している地点の状況を特定する。
状況特定部４１４が特定する状況は、例えば、案内経路上の交差点、合流地点、横断歩道、踏切、バイパス、直線道路、信号機、及び渋滞夫々の有無である。交差点、合流地点、横断歩道、踏切、信号機、又は渋滞がある場合、一般に、運転負荷は大きい。バイパス又は直線道路がある場合、一般に、運転負荷は小さい。

以下では、交差点、合流地点、横断歩道、踏切、バイパス、直線道路、信号機、及び渋滞の少なくとも一つがある地点を、注目地点という。注目地点は、近未来に車両５０が到達する地点である。
注目地点がある場合、状況特定部４１４が特定した結果には、車両５０の現在地から注目地点までの距離を示す情報が含まれる。注目地点に信号機があるとき、状況特定部４１４が特定した結果には、信号機の現在の信号表示を示す情報、及び信号表示が変化するタイミングを示す情報が含まれる。

図３は、注目地点の第１例を示す模式図である。
第１例の注目地点には、交差点５１、信号機５２、及び横断歩道５３がある。
図４は、注目地点の第２例を示す模式図である。
第２例の注目地点には、合流地点５４がある。また、合流地点５４に向かって１台の他の車両５５が接近している。
図５は、注目地点の第３例を示す模式図である。
第３例の注目地点は、直線道路５７で渋滞５８が起きている地点である。

ナビ情報取得部１２及び交通情報取得部１３から必要な車外情報が得られない場合（例えば車両５０がＩＴＳ又は光ビーコンの通信範囲外を走行している場合）、状況特定部４１４による車外の状況の特定は行なわれない。また、車両５０が走行していない場合（例えば車両情報取得部１１から取得した車両５０の現在の車速が時速１km未満である場合）、状況特定部４１４による車外の状況の特定は行なわれない。

注目判定部４１５は、状況特定部４１４が特定した結果に基づいて、車両５０の進行方向の前方に注目地点があるか否かを判定する。
注目地点がある場合、時間算出部４１６は、注目地点までの距離と、車両情報が示す車速とに基づいて、車両５０が注目地点に到達するまでに要する時間（以下、到達時間という）を算出する。

注目地点がある場合、信号判定部４１７は、注目地点に信号機があるか否かを判定する。
注目地点に信号機があるとき、信号予測部４１８は、車外情報が示す信号機の信号表示に基づいて、時間算出部４１６が算出した到達時間の経過後における信号機の信号表示を予測する。時間算出部４１６が算出した到達時間の経過後における信号機の信号表示は、近未来にて車両５０が到達する地点の信号機の信号表示である。

注目地点がある場合、交通量予測部４１９は、ナビ情報取得部１２から取得した車外情報、及び交通情報取得部１３から取得した車外情報に基づいて、時間算出部４１６が算出した到達時間の経過後における注目地点の交通量を予測する。時間算出部４１６が算出した到達時間の経過後における注目地点の交通量は、近未来にて車両５０が到達する地点の交通量である。交通量が多いほど、一般に、運転負荷は増大する。例えば注目地点が横断歩道である場合、交通量予測部４１９は、横断歩道を横断する歩行者の有無又は多寡を予測する。また、注目地点が合流地点である場合、交通量予測部４１９は、合流地点に接近する他の車両の有無又は多寡を予測する。

注目地点がある場合、車速予測部４２０は、注目地点における車両５０の速度を予測する。本実施の形態では、車両５０の速度が車速「高」及び車速「低」の２段階で区分される場合を例示する。車速「低」は、車両５０が渋滞又は混雑している道路を走行する場合の最高速度以下の車速であり、車両５０が停止している場合も含まれる。車速「高」は、車両５０が通常の車速で走行している場合の車速である。
運転負荷演算装置４には、データテーブル４０１が与えられている。
図６は、車速を予測するために用いられるデータテーブル４０１を示す模式図である。
データテーブル４０１においては、注目地点の状況と車速の高低とが関連付けられている。

例えば、注目地点にバイパスがある場合、車速予測部４２０は、車速「高」であると予測する。注目地点が渋滞している場合、車速予測部４２０は、車速「低」であると予測する。注目地点に信号機がある場合、車速予測部４２０は、信号予測部４１８が予測した信号表示に基づいて車速を予測する。具体的には、信号表示が赤信号であれば、車速予測部４２０は、車速「低」であると予測する。信号表示が青信号であれば、車速「高」であると予測する。

図６には、一の要素と車速の高低とが関連付けられているデータテーブル４０１が示されているが、これに限定されない。例えば、複数の要素の組み合わせ（渋滞しているバイパス、又は信号機が青信号である交差点）と車速の高低とが関連付けられていてもよい。
なお、交差点又は横断歩道が注目地点である場合、車速予測部４２０は、交通情報取得部１３が取得した歩行者の有無に基づいて車速を予測してもよい。注目地点に歩行者がいる場合、車速予測部４２０は、車速「低」であると予測し、注目地点に歩行者がいない場合、車速予測部４２０は、車速「高」であると予測する。

注目地点がある場合、通過判定部４２１は、車両５０が注目地点を通過したか否かを判定する。通過判定部４２１は、例えば車両５０の現在地から注目地点までの距離が“０”以上である場合は車両５０が注目地点を通過していないと判定し、車両５０の現在地から注目地点までの距離が“０”未満になった場合に車両５０が注目地点を通過したと判定する。

なお、通過判定部４２１は、車両５０が注目地点を通過するまでに要する通過時間を算出し、算出された通過時間が経過した場合に、車両５０が注目地点を通過したと判定してもよい。通過時間は、車両５０の現在地から、車両５０が注目地点を通過した後で通過する適宜の通過地点までの距離と、車両５０の速度とに基づいて、算出される。注目地点に、例えば交差点がある場合、通過地点は交差点の流出地点である。

ここで、図３〜図５を参照しつつ、注目判定部４１５で車両５０の進行方向の前方に注目地点があると判定される場合を説明する。
図３に示す第１例の場合、状況特定部４１４は、注目地点に交差点５１、信号機５２、及び横断歩道５３があることと、交差点５１、信号機５２、及び横断歩道５３の内、車両５０から最も近い横断歩道５３までの距離とを特定する。時間算出部４１６は、車両５０が横断歩道５３に到達するまでに要する到達時間ｔ１を算出する。信号判定部４１７は、注目地点に信号機があると判定する。信号予測部４１８は、信号機５２の信号表示を予測する。交通量予測部４１９は、交差点５１を走行する他の車両の有無又は多寡、及び横断歩道５３を横断する歩行者の有無又は多寡を予測する。車速予測部４２０は、横断歩道５３に到達するときの車両５０の速度を予測する。通過判定部４２１は、車両５０が注目地点を通過したか否かを判定する。通過判定部４２１は、交差点５１の流出地点までの距離に基づいて、車両５０が注目地点を通過したか否かを判定する。

図４に示す第２例の場合、状況特定部４１４は、注目地点に合流地点５４があることと、合流地点５４までの距離とを特定する。時間算出部４１６は、車両５０が合流地点５４に到達するまでに要する到達時間ｔ２を算出する。信号判定部４１７は、注目地点に信号機がないと判定する。交通量予測部４１９は、車両５０が合流地点に到達するときに合流地点に到達する他の車両が１台存在する、と予測する。車速予測部４２０は、合流地点５４に到達するときの車両５０の速度を予測する。通過判定部４２１は、合流地点５４の流出地点までの距離に基づいて、車両５０が注目地点を通過したか否かを判定する。

図５に示す第３例の場合、状況特定部４１４は、車両５０の進行方向の前方に注目地点があることを特定し、更に、注目地点の状況が直線道路５７及び渋滞５８であることと、渋滞５８の末尾までの距離とを特定する。時間算出部４１６は、渋滞５８の末尾までの距離、及び、車両５０の車速と渋滞５８を構成する車群の平均速度との相対的な速度差に基づいて、車両５０が渋滞５８の末尾に到達するまでに要する到達時間ｔ３を算出する。信号判定部４１７は、注目地点に信号機がないと判定する。交通量予測部４１９は、渋滞５８における他の車両の多寡を予測する。車速予測部４２０は、渋滞５８を構成する車群の平均速度に基づいて、渋滞５８の末尾に到達するときの車両５０の速度を予測する。通過判定部４２１は、渋滞５８の先頭までの距離に基づいて、車両５０が注目地点を通過したか否かを判定する。

集中力推定部４２２は、乗員情報取得部１４から取得した脇見情報及び疲労情報、並びにナビ情報取得部１２から取得した操作情報に基づいて、運転者の運転に対する集中力を推定する。
運転者が脇見も疲労もしておらず、カーナビ１２１を操作していない場合、集中力推定部４２２は、運転者の集中力が高いと推定する。一方、運転者が脇見をしている場合、疲労している場合、又はカーナビ１２１を操作している場合、集中力推定部４２２は、運転者の集中力が低いと推定する。

運転負荷演算装置４には、データテーブル４０２が与えられている。
図７は、運転者の集中力を推定するために用いられるデータテーブル４０２を示す模式図である。
集中力推定部４２２は、運転者の集中力を示す集中力レベルＭを算出する。集中力レベルＭの初期値は“３”である。

データテーブル４０２においては、脇見、疲労、及びカーナビ１２１の操作夫々の有無と、集中力レベルＭの増減量とが関連付けられている。図中「有」は、運転者が脇見、疲労、又はカーナビ１２１の操作をしている場合である。図中「無」は、運転者が脇見、疲労、又はカーナビ１２１の操作をしていない場合である。

例えば、運転者が脇見をしている場合、データテーブル４０２の「脇見」且つ「有」の欄が参照され、集中力レベルＭの増減量として“−１”が取得される。
運転者が疲労していない場合、データテーブル４０２の「疲労」且つ「無」の欄が参照され、集中力レベルＭの増減量として“±０”が取得される。
集中力推定部４２２は、脇見、疲労、及びカーナビ１２１の操作夫々について、集中力レベルＭの値に集中力レベルＭの増減量を加算することによって、集中力レベルＭを算出する。

集中力レベルＭが“３”である場合、運転者の集中力は高いと推定される。集中力レベルＭが“２”以下である場合、運転者の集中力は低いと推定される。
本実施の形態では、運転者の集中力は高低２段階で推定されるが、運転者の集中力は３段階以上で推定されてもよい。例えば、集中力レベルＭが“３”である場合、運転者の集中力は高いと推定される。集中力レベルＭが“２”である場合、運転者の集中力は中程度であると推定される。集中力レベルＭが“１”以下である場合、運転者の集中力は低いと推定される。

なお、運転者の集中力を推定するための状態情報は、脇見情報、疲労情報、及び操作情報に限定されない。例えば、運転者が発声（例えば同乗者との会話、又は歌唱）しているか否かを示す状態情報に基づいて、運転者の集中力が推定されてもよい。この場合、乗員情報取得部１４は例えばマイクを含み、マイクが集音した音声に基づいて、運転者が発声しているか否かを示す状態情報を取得し、取得した状態情報を運転負荷演算装置４へ出力する。

また、電話サービス部３１、メール／ＳＭＳサービス部３２、ＳＮＳサービス部３３、音楽サービス部３４、音声情報サービス部３５、又は気象情報サービス部３６が、車両５０の運転者によって操作される車載装置であってもよい。この場合、電話サービス部３１、メール／ＳＭＳサービス部３２、ＳＮＳサービス部３３、音楽サービス部３４、音声情報サービス部３５、又は気象情報サービス部３６が運転者によって操作されているか否かを示す状態情報が取得され、取得された操作情報が運転負荷演算装置４へ出力される。
更に、疲労の軽重に応じて、推定される集中力の高低が異なってもよい。

次に、運転者の運転負荷の演算について具体的に説明する。
本実施の形態の負荷演算部４２３は、状況特定部４１４で特定された状況、時間算出部４１６で算出された到達時間、交通量予測部４１９で予測された交通量、車速予測部４２０で予測された車速、及び集中力推定部４２２で推定された集中力に基づいて、運転負荷を演算する。

本実施の形態では、注目地点毎に運転負荷Ｎが設定され、運転負荷Ｎが“０”〜“２”の３段階に区分される場合を例示する。Ｎ＝０は運転負荷が小さいことを示す。Ｎ＝１は運転負荷が中程度であることを示す。Ｎ＝２は運転負荷が大きいことを示す。運転負荷Ｎの初期値は“０”である。
なお、運転負荷は３段階に区分される場合に限定されず、例えば２段階、又は４段階以上に区分されてもよい。

図８は、運転負荷演算装置４が備える負荷演算部４２３で実行される処理の手順を示すフローチャートである。
注目判定部４１５で注目地点があると判定された場合に、負荷演算部４２３は、車速予測部４２０で予測された車速が車速「高」であるか否かを判定する（Ｓ１１）。
車速が車速「高」である場合（Ｓ１１でＹＥＳ）、即ち、車両５０が停止又は大幅に減速することなく注目地点を通過可能である場合、運転負荷は低い。故に、負荷演算部４２３は、運転負荷Ｎを１段階減少させる（Ｓ１２）。具体的には、負荷演算部４２３は、Ｎ＞０のとき、Ｎ＝Ｎ−１の式に従って運転負荷Ｎを算出し、Ｎ＝０のとき、運転負荷Ｎを現在値で維持する。
なお、車速が車速「高」である場合、運転負荷Ｎの現在値に関わらず、Ｎ＝０としてもよい。

車速が車速「低」である場合（Ｓ１１でＮＯ）、負荷演算部４２３は、集中力推定部４２２で推定された集中力が高いか否かを判定する（Ｓ１３）。
集中力が高い場合（Ｓ１３でＹＥＳ）、運転負荷は低い。故に、負荷演算部４２３は、処理をＳ１２へ移して、運転負荷Ｎを１段階減少させる。
なお、集中力推定部４２２で推定された集中力が高い場合、運転負荷Ｎの現在値に関わらず、Ｎ＝０としてもよい。

集中力が低い場合（Ｓ１３でＮＯ）、負荷演算部４２３は、状況特定部４１４が特定した結果及び交通量予測部４１９が予測した結果に基づいて、注目地点の状況に応じた運転負荷レベルＬを算出する（Ｓ１４）。運転負荷レベルＬの初期値は“０”である。

Ｓ１４の処理を行なうために、運転負荷演算装置４には、データテーブル４０３が与えられている。
図９は、運転負荷レベルを算出するために用いられるデータテーブル４０３を示す模式図である。
データテーブル４０３においては、注目地点の状況（交差点、合流地点、…、バイパス、直線道路、…、信号機、渋滞、…）及び注目地点の交通量の多寡と、運転負荷レベルＬの増減量とが関連付けられている。ただし、交通量の多寡は、他の車両が所定台数以上であるか、又は歩行者が所定人数以上である場合（交通量「多」）、他の車両が１台以上所定台数未満且つ歩行者が１人以上所定人数未満である場合（交通量「少」）、及び他の車両が０台且つ歩行者が０人である場合（交通量「無」）の３段階に区分されている。

例えば、注目地点が第１例の注目地点であり（図３参照）、他の車両も歩行者も通行していない場合、データテーブル４０３の「交差点」、「信号機」、「横断歩道」、及び「交通量（無）」の欄が参照され、運転負荷レベルＬの増減量として合計“＋２”が取得され、取得された増減量が運転負荷レベルＬに加算される。
注目地点が第２例の注目地点である場合（図４参照）、データテーブル４０３の「合流地点」及び「交通量（少）」の欄が参照され、運転負荷レベルＬの増減量として合計“＋１”が取得され、取得された増減量が運転負荷レベルＬに加算される。
注目地点が第３例の注目地点であり（図５参照）、他の車両が所定台数以上並んでいる場合、データテーブル４０３の「直線道路」、「渋滞」、及び「交通量（多）」の欄が参照され、運転負荷レベルＬの増減量として合計“＋２”が取得され、取得された増減量が運転負荷レベルＬに加算される。

運転負荷レベルＬの算出後、負荷演算部４２３は、算出された運転負荷レベルＬに基づいて、運転負荷Ｎを演算する（Ｓ１５）。
運転負荷レベルＬが“２”以上である場合、負荷演算部４２３は、運転負荷Ｎが“２”である、と演算する。運転負荷レベルＬが“１”である場合、負荷演算部４２３は、運転負荷Ｎが“１”である、と演算する。運転負荷レベルＬが“０”以下である場合、負荷演算部４２３は、運転負荷Ｎが“０”である、と演算する。

Ｓ１５の処理の終了後、負荷演算部４２３は、時間算出部４１６が算出した到達時間に基づいて、演算された運転負荷Ｎを調整する（Ｓ１６）。
負荷演算部４２３には、予め所定時間Ｔ１，Ｔ２（０＜Ｔ１＜Ｔ２）が与えられている。
車両５０が注目地点に到達するまでに長時間を要する場合（到達時間ｔが所定時間Ｔ２以上である場合）、注目地点における運転負荷が現時点に及ぼす影響は小さい、と考えられる。故に、負荷演算部４２３は、運転負荷Ｎを２段階減少させる。具体的には、負荷演算部４２３は、Ｎ≧２のとき、Ｎ＝Ｎ−２の式に従って運転負荷Ｎを算出し、Ｎ＝０，１のとき、Ｎ＝０とする。

車両５０が注目地点に到達するまでに要する時間が中程度である場合（到達時間ｔが所定時間Ｔ１以上、且つ所定時間Ｔ２未満である場合）、注目地点における運転負荷が現時点に及ぼす影響はあまり大きくない、と考えられる。故に、負荷演算部４２３は、運転負荷Ｎを１段階減少させる。具体的には、負荷演算部４２３は、Ｎ≧１のとき、Ｎ＝Ｎ−１の式に従って運転負荷Ｎを算出し、Ｎ＝０のとき、運転負荷Ｎを現在値で維持する。
車両５０が短時間で注目地点に到達する場合（到達時間ｔが所定時間Ｔ１未満である場合）、注目地点における運転負荷が現時点に及ぼす影響は大きい、と考えられる。故に、負荷演算部４２３は、運転負荷Ｎを現在値で維持する。

Ｓ１２又はＳ１６の処理の終了後、負荷演算部４２３は、図８に示す処理を終了する。

提供制限部４２４は、負荷演算部４２３で演算された運転負荷Ｎを制限実行部２１〜２６夫々へ出力することによって、電話サービス部３１〜気象情報サービス部３６夫々によるサービスの提供を部分的に又は全て制限する。

本実施の形態では、Ｓ１４の処理の実行前にＳ１１及びＳ１３の処理が実行され、Ｓ１１又はＳ１３の処理でＹＥＳの場合にＳ１２の処理が実行されているが、これに限定されず、Ｓ１６の処理の実行後にＳ１１及びＳ１３の処理が実行され、Ｓ１１又はＳ１３の処理でＹＥＳの場合にＳ１２の処理が実行されてもよい。

次に、運転負荷Ｎに基づくサービスの提供の制限について説明する。
図１０は、負荷演算部４２３で演算された運転負荷Ｎに基づくサービスの提供の制限を説明するための図表である。

制限実行部２１は、運転負荷Ｎが“０”である場合、電話サービス部３１の提供の制限を行わない。制限実行部２１は、運転負荷Ｎが“１”である場合、着信通知のみ可とし、運転負荷Ｎが“２”である場合、着信拒否とする。

制限実行部２２は、運転負荷Ｎが“０”である場合、メール／ＳＭＳサービス部３２の提供の制限を行わない。制限実行部２２は、運転負荷Ｎが“１”である場合、着信通知のみ可とし、運転負荷Ｎが“２”である場合、着信拒否とする。

制限実行部２３は、運転負荷Ｎが“０”である場合、ＳＮＳサービス部３３の提供の制限を行わない。制限実行部２３は、運転負荷Ｎが“１”である場合、着信通知のみ可とし、運転負荷Ｎが“２”である場合、ログイン禁止とする。

制限実行部２４は、運転負荷Ｎが“０”である場合、音楽サービス部３４の提供の制限を行わない。制限実行部２４は、運転負荷Ｎが“１”である場合、音量を下げる。音量が下がることにより、運転者の注意が車両５０の周辺に向きやすくなる。制限実行部２４は、運転負荷Ｎが“２”である場合、再生中断とする。

制限実行部２５は、運転負荷Ｎが“０”である場合、音声情報サービス部３５の提供の制限を行わない。制限実行部２５は、運転負荷Ｎが“１”である場合、優先度の高い情報のみ通知し、運転負荷Ｎが“２”である場合、情報提供を中断する。

制限実行部２６は、運転負荷Ｎが“０”である場合、気象情報サービス部３６の提供の制限を行わない。制限実行部２６は、運転負荷Ｎが“１”である場合、優先度の高い情報のみ通知し、運転負荷Ｎが“２”である場合、情報提供を中断する。

上述のように、制限実行部２１〜２６は、負荷演算部４２３で演算された運転負荷Ｎに基づいて、電話サービス部３１〜気象情報サービス部３６によるサービスの提供を部分的に又は全て制限する。サービスの提供は、運転負荷を増大させる可能性が大きいものから優先的に制限されることが望ましい。
制限実行部２１〜２６は、通過判定部４２１で車両５０が注目地点を通過したと判定されるまで、サービスの提供を制限する。このために、通過出力部４２５は、通過判定部４２１で、車両５０が注目地点を通過したと判定された場合に、車両５０が注目地点を通過したことを示す通過情報を制限実行部２１〜２６夫々へ出力する。

サービスの提供が行われた場合、運転者の注意がサービスの内容又はサービスに係る操作等に払われるので、運転負荷が増大する。
そこで、運転負荷が大きい場合（運転負荷Ｎが“２”である場合）、サービスの提供が全て制限されることによって、運転時の安全性を向上させることができる。
一方、運転負荷が中程度である場合（運転負荷Ｎが“１”である場合）、サービスの提供が部分的に制限されることによって、運転者の利便性を大幅に損なうことなく運転時の安全性を向上させることができる。
運転負荷が小さい場合（運転負荷Ｎが“０”である場合）、サービスの提供を制限しないことによって、運転者の利便性を損なうことなく運転時の安全性を向上させることができる。
以上の結果、サービスの提供による運転者の利便性の向上と、サービスの提供の制限による運転時の安全性の向上とを両立させることができる。

図１１及び図１２は、運転負荷に基づくサービスの提供の制限を説明するための模式図である。
車両５０の進行方向の前方には、交差点５１、信号機５２、及び横断歩道５３があり、歩行者５６が通行している注目地点がある。車両５０が注目地点に到達するときに、信号機５２は赤信号であると予測される場合、注目地点における車両５０の速度は低い（図８に示すＳ１１でＮＯの場合）。

図１１の場合、運転者の集中力が低い（Ｓ１３でＮＯの場合）。
そこで、Ｓ１４及びＳ１５の処理が実行される。この場合、運転負荷Ｎが“２”である、と演算される。

ただし、車両５０が注目地点に到達するまでに長時間を要する場合、Ｓ１６の処理で運転負荷Ｎが“０”に調整される。
即ち、運転負荷が小さいので、電話サービス部３１によるハンズフリー通話、及び着信通知等のサービスの提供の制限が行われる。

車両５０の走行に伴い、到達時間が中程度になる。この場合、Ｓ１６の処理で運転負荷Ｎが“２”から“１”に調整される。
即ち、運転負荷が中程度であるので、電話サービス部３１によるハンドフリー通話の提供は制限されるが、着信通知は提供される。

車両５０が更に走行することによって、到達時間が短くなる。この場合、Ｓ１６の処理で運転負荷Ｎが“２”のまま維持される。
即ち、運転負荷が大きいので、電話サービス部３１による全てのサービスの提供の制限が行われる。

一方、図１２の場合、運転者の集中力が高い（Ｓ１３でＹＥＳの場合）。
そこで、Ｓ１２の処理が実行される。この場合、運転負荷Ｎが“０”である、と演算される。
即ち、運転負荷が小さいので、電話サービス部３１によるハンズフリー通話、及び着信通知等のサービスの提供が行われる。

運転者が脇見するか、カーナビ１２１を操作することによって一時的に集中力が低下した場合、Ｓ１４〜Ｓ１６で運転負荷Ｎが“１”以上である、と演算されることによって、サービスの提供の制限が行われる。しかしながら、運転者が再び前方を注視するか、カーナビ１２１の操作を終了することによって、運転者の集中力が上昇した場合、Ｓ１２で運転負荷Ｎが減少されることによって、サービスの提供の制限が一部又は全て解除される。

次に、運転負荷演算装置４の動作について説明する。
図１３及び図１４は、運転負荷演算装置４で実行される処理の手順を示すフローチャートである。以下では便宜上、処理の主体を制御部４１１として説明する。
図１３に示すように、制御部４１１は、車両情報取得部１１、ナビ情報取得部１２、及び交通情報取得部１３から、車両情報及び車外情報を取得する（Ｓ２０）。
次に、制御部４１１は、Ｓ２０で取得した車両情報及び車外情報に基づいて、車両５０の進行方向の前方に位置している地点の状況を特定する（Ｓ２１）。

制御部４１１は、Ｓ２１で特定された状況に基づいて、車両５０の進行方向の前方に注目地点があるか否かを判定し（Ｓ２２）、注目地点が無い場合（Ｓ２２でＮＯ）、処理を終了する。
車両５０の進行方向の前方に注目地点がある場合（Ｓ２２でＹＥＳ）、制御部４１１は、Ｓ２１で特定された注目地点までの距離と、車両情報が示す車速とに基づいて、注目地点に到達する到達時間を算出する（Ｓ２３）。

次に、制御部４１１は、Ｓ２１で特定された状況に基づいて、注目地点に信号機があるか否かを判定し（Ｓ２４）、注目地点に信号機があるとき（Ｓ２４でＹＥＳ）、車外情報が示す信号機の情報に基づいて、Ｓ２３で算出された到達時間の経過後における信号機の信号表示を予測する（Ｓ２５）。
Ｓ２５の処理の終了後、又は注目地点に信号機がないとき（Ｓ２４でＮＯ）、制御部４１１は、車外情報に基づいて、注目地点の交通量を予測する（Ｓ２６）。

次いで、制御部４１１は、データテーブル４０１を用いて、注目地点における車両５０の速度を予測する（Ｓ２７）。Ｓ２５で予測された信号表示は、Ｓ２７の処理を実行するときに用いられる。
Ｓ２７の処理の終了後、制御部４１１は、図１４に示すように、乗員情報取得部１４及びナビ情報取得部１２から、脇見情報、疲労情報、及び操作情報を取得する（Ｓ３０）。
次に、制御部４１１は、Ｓ３０で取得した脇見情報、疲労情報、及び操作情報に基づいて、運転者の運転に対する集中力を推定する（Ｓ３１）。

次いで、制御部４１１は、Ｓ２１で特定された状況、Ｓ２３で算出された到達時間、及びＳ２６で予測された交通量、Ｓ２７で予測された車速、及びＳ３１で推定された集中力に基づいて、運転負荷Ｎを演算する（Ｓ３２）。Ｓ３２においては、図８に示す手順で運転負荷Ｎを演算する処理が実行される。Ｓ３２で演算される運転負荷Ｎは、Ｓ１２又はＳ１６の処理を実行することによって得られる運転負荷Ｎである。
次に、制御部４１１は、Ｓ３２で演算された運転負荷Ｎを制限実行部２１〜２６夫々へ出力する（Ｓ３３）。

Ｓ３３の処理の終了後、例えば現在の車速に応じた適宜の時間が経過したときに、制御部４１１は、Ｓ２０の処理と同様にして、車両情報及び車外情報を取得し（Ｓ３４）、Ｓ２１の処理と同様にして、車両５０の外部の状況を特定する（Ｓ３５）。
制御部４１１は、Ｓ３５で特定された状況に基づいて、車両５０が注目地点を通過したか否かを判定し（Ｓ３６）、まだ通過していない場合（Ｓ３６でＮＯ）、処理を図１３に示すＳ２３へ移す。

車両５０が注目地点を通過した場合（Ｓ３６でＹＥＳ）、制御部４１１は、車両５０が注目地点を通過したことを示す通過情報を制限実行部２１〜２６夫々へ出力し（Ｓ３７）、処理を終了する。
制御部４１１は、Ｓ２１〜Ｓ３６の処理を、例えば現在の車速に応じた適宜のインターバルで繰り返し実行する。車両５０の現在の車速が高いほど、Ｓ２１〜Ｓ３６の処理を頻繁に実行することが望ましい。

図１５は、安全運転支援システム１が備える制限実行部２１〜２６で実行される処理の手順を示すフローチャートである。

制限実行部２１〜２６は、運転負荷Ｎを取得したか否かを判定し（Ｓ４１）、運転負荷Ｎを取得した場合（Ｓ４１でＹＥＳ）、運転負荷Ｎが“０”であるか否かを判定する（Ｓ４２）。
Ｎ＝０の場合（Ｓ４２でＹＥＳ）、運転負荷が小さいので、制限実行部２１〜２６は、電話サービス部３１〜気象情報サービス部３６によるサービスの提供を制限しないか、又は、サービスの提供の制限を解除する（Ｓ４３）。

Ｎ≠０の場合（Ｓ４２でＮＯ）、制限実行部２１〜２６は、運転負荷Ｎが“１”であるか否かを判定する（Ｓ４４）。
Ｎ＝１の場合（Ｓ４４でＹＥＳ）、運転負荷が中程度なので、制限実行部２１〜２６は、電話サービス部３１〜気象情報サービス部３６によるサービスの提供を部分的に制限する（Ｓ４５）。

Ｎ≠１の場合（Ｓ４４でＮＯ）、運転負荷が大きいので、制限実行部２１〜２６は、電話サービス部３１〜気象情報サービス部３６によるサービスの提供を全て制限する（Ｓ４６）。
Ｓ４３、Ｓ４５、又はＳ４６の処理の終了後、制限実行部２１〜２６は、処理をＳ４１へ戻す。

運転負荷Ｎを取得していない場合（Ｓ４１でＮＯ）、制限実行部２１〜２６は、通過情報を取得したか否かを判定し（Ｓ４７）、通過情報を取得していない場合（Ｓ４７でＮＯ）、処理をＳ４１へ戻す。通過情報を取得した場合（Ｓ４７でＹＥＳ）、車両５０が注目地点を通過したので、制限実行部２１〜２６は、Ｓ４３へ処理を移す。

以上のような運転負荷演算装置４の場合、運転者の運転に対する集中力、及び車外の状況に基づいて運転負荷が演算されるので、車外の状況のみならず、運転者の状態も考慮された正確な運転負荷を得ることができる。つまり、運転者の運転負荷を精度よく演算することができる。

しかも、近未来の車外の状況、近未来の車速、及び近未来の交通量に基づいて、近未来の運転負荷が演算されるので、運転者の状態が考慮された、近未来における正確な運転負荷を得ることができる。
この結果、安全運転支援システム１において、近未来における正確な運転負荷に基づいて、現在から近未来までの間、各種のサービスの提供を精度よく制限する（換言すれば各種のサービスを精度よく提供する）ことができる。

本実施の形態では、運転負荷演算装置４と制限実行部２１〜２６とは別個のＥＣＵで構成されているが、これに限定されず、例えば制限実行部２１〜２６が運転負荷演算装置４に組み込まれていてもよい。この場合、図１５に示す処理は運転負荷演算装置４にて実行される。

また、運転負荷演算装置４は、ＣＰＵ、ＲＡＭ等を備えた汎用コンピュータを用いて実現することもできる。即ち、図８及び図１３〜図１５に示すような各処理手順を定めたコンピュータプログラムをＤＶＤ等の記録媒体に記録しておく。そして、当該記録媒体に記録したコンピュータプログラムを光ディスク装置等で読み込ませることにより、コンピュータに備えられたＲＡＭにロードし、コンピュータプログラムをＣＰＵで実行することにより、コンピュータ上で運転負荷演算装置４を実現することができる。

運転負荷演算装置４はＥＣＵに限定されず、スマートフォンのような携帯通信機器でもよく、車両５０の外部に設置されている１又は複数のサーバでもよい。運転負荷演算装置４の機能は、携帯通信機器にインストールされたアプリケーションによって実現されてもよく、いわゆるクラウドサービスによって実現されてもよい。

データテーブル４０１〜４０３夫々の内容は、適宜のタイミングで更新されてもよい。例えばデータテーブル４０１において、注目地点の状況に関連付けられている車速の高低は、注目地点を通過する車両５０の実際の速度に応じて更新されてもよい。

本実施の形態では、注目判定部４１５で注目地点がないと判定された場合は運転負荷の演算は行なわれない。しかしながら、注目判定部４１５で注目地点がないと判定された場合でも、運転者の集中力の高／低に応じて運転負荷の小／大が演算されてもよい。このとき、運転者の集中力が高く運転負荷が小さい間はサービスが提供され、運転者の集中力が低く運転負荷が大きい間はサービスの提供が制限される。

本実施の形態では、図６、図７、及び図９に示すデータテーブル４０１，４０２，４０３を参照することによって、運転者の集中力の高低が推定され、運転負荷の大小が演算されるが、これに限定されるものではない。例えば人工知能に学習させることによって運転負荷が演算されるようにしてもよい。この場合、例えば人工知能を構成するニューラルネットワークの入力層に、車外の状況を示すデータ及び運転者の状態を示すデータ等が入力され、中間層を経て、大、中、小夫々の運転負荷の確からしさを示す値が出力層から出力されることによって、最も確からしい運転負荷が演算される。車外の状況を示すデータ及び運転者の状態を示すデータ等と、運転者から得た実際の運転負荷とを教師データとしてニューラルネットワークに適宜に与えることによって、中間層の重みを変化させ、人工知能の学習を進めれば、運転負荷の演算精度が向上する。

また、本実施の形態では、近未来の車外の状況に基づいて運転負荷が演算されるが、これに限定されず、例えば現時点の車外の状況に基づいて運転負荷が演算されてもよい。
本実施の形態では、乗員情報取得部１４から取得された運転者の状態に基づいて運転者の集中力が推定され、推定された集中力に基づいて運転負荷が演算されるが、これに限定されるものでない。例えば運転者の集中力の高低を直接的に表す情報が取得され、取得された情報に基づいて運転負荷が演算されてもよい。また、運転者の集中力とは異なる運転者の状態に基づいて運転負荷が演算されてもよい。

今回開示された実施の形態は、全ての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上述した意味ではなく、特許請求の範囲と均等の意味及び特許請求の範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。

１２１ カーナビ（車載装置）
３１ 電話サービス部（サービス提供部）
３２ メール／ＳＭＳサービス部（サービス提供部）
３３ ＳＮＳサービス部（サービス提供部）
３４ 音楽サービス部（サービス提供部）
３５ 音声情報サービス部（サービス提供部）
３６ 気象情報サービス部（サービス提供部）
４ 運転負荷演算装置
４１２ 状況取得部
４１３ 状態取得部
４１４ 状況特定部
４１９ 交通量予測部
４２０ 車速予測部
４２２ 集中力推定部
４２３ 負荷演算部
４２４ 提供制限部
４ａ コンピュータプログラム
５０ 車両

Claims (10)

1. 車両の外部の状況を示す車外情報を取得する状況取得部と、
   前記車両の運転者の状態を示す状態情報を取得する状態取得部と、
   前記状況取得部で取得された車外情報及び前記状態取得部で取得された状態情報に基づいて、前記運転者の運転負荷を演算する負荷演算部と
   を備えることを特徴とする運転負荷演算装置。
2. 前記状態取得部で取得された状態情報に基づいて、前記運転者の運転に対する集中力を推定する集中力推定部を更に備え、
   前記負荷演算部は、前記状況取得部で取得された車外情報及び前記集中力推定部で推定された集中力に基づいて、前記運転負荷を演算することを特徴とする請求項１に記載の運転負荷演算装置。
3. 前記状態取得部は、前記運転者によって操作される車載装置が前記運転者によって操作されているか否かを示す状態情報を取得し、
   前記集中力推定部は、前記状態取得部で取得された状態情報に基づいて、前記運転者の運転に対する集中力の高低を推定し、
   前記負荷演算部は、前記集中力が低いほど前記運転負荷が大きいと演算することを特徴とする請求項２に記載の運転負荷演算装置。
4. 前記状態取得部は、前記運転者が脇見をしているか否かを示す状態情報を取得し、
   前記集中力推定部は、前記状態取得部で取得された状態情報に基づいて、前記運転者の運転に対する集中力の高低を推定し、
   前記負荷演算部は、前記集中力が低いほど前記運転負荷が大きいと演算することを特徴とする請求項２又は３に記載の運転負荷演算装置。
5. 前記状態取得部は、前記運転者が疲労しているか否かを示す状態情報を取得し、
   前記集中力推定部は、前記状態取得部で取得された状態情報に基づいて、前記運転者の運転に対する集中力の高低を推定し、
   前記負荷演算部は、前記集中力が低いほど前記運転負荷が大きいと演算することを特徴とする請求項２から４の何れか一項に記載の運転負荷演算装置。
6. 前記状況取得部で取得された車外情報に基づいて、前記車両の進行方向の前方に位置している地点の状況を特定する状況特定部
   を更に備え、
   前記負荷演算部は、前記状況特定部で特定された状況及び前記状態取得部で取得された状態情報に基づいて、前記運転負荷を演算することを特徴とする請求項１から５の何れか一項に記載の運転負荷演算装置。
7. 前記地点に前記車両が到達した場合の前記車両の速度を予測する車速予測部を更に備え、
   前記負荷演算部は、前記状況特定部で特定された状況、前記車速予測部で予測された速度、及び前記状態取得部で取得された状態情報に基づいて、前記運転負荷を演算することを特徴とする請求項６に記載の運転負荷演算装置。
8. 前記地点に前記車両が到達した場合の前記地点における交通量を予測する交通量予測部を更に備え、
   前記負荷演算部は、前記状況特定部で特定された状況、前記交通量予測部で予測された交通量、及び前記状態取得部で取得された状態情報に基づいて、前記運転負荷を演算することを特徴とする請求項６又は７に記載の運転負荷演算装置。
9. 演算された運転負荷に基づいて、サービスを提供するサービス提供部によるサービスの提供を部分的に又は全て制限するための提供制限部を更に備えることを特徴とする請求項１から８の何れか一項に記載の運転負荷演算装置。
10. 車両の外部の状況を示す車外情報を取得し、
    前記車両の運転者の状態を示す状態情報を取得し、
    取得した車外情報及び取得した状態情報に基づいて、前記運転者の運転負荷を演算する
    処理をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。

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