JP2019073070A - 車両、判定方法及び判定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】安全性を向上可能な車両、判定方法及び判定プログラムを提供する。【解決手段】車両１００は、ドライバによる制御動作に起因する操作情報を取得する情報取得部１０１と、操作情報に基づき、ドライバの疲労度を判定する制御部１０４と、を備える。【選択図】図１

Description

本開示は、車両、判定方法及び判定プログラムに関する。

従来、車両の走行の安全のために用いられる装置が知られている。例えば、特許文献１には、バランス車両の安全装置のためのデータの取得のための装置が開示されている。特許文献２には、運転者の生体情報と、移動体情報とに基づいて危機を予測する運転者危機管理装置が開示されている。

特開２０１３−１８６８９７号公報 特開２０１６−０１８３１４号公報

車両の運転の安全性は、車両を運転するドライバの疲労度にも影響され得るが、特許文献１及び特許文献２に開示された装置では、ドライバの疲労度が考慮されていない。

本開示の目的は、安全性を向上可能な車両、判定方法及び判定プログラムを提供することにある。

車両の一態様は、ドライバによる制御動作に起因する操作情報を取得する情報取得部と、前記操作情報に基づき、前記ドライバの疲労度を判定する制御部と、を備える。

判定方法の一態様は、制御部が、情報取得部により、ドライバによる制御動作に起因する操作情報を取得し、前記操作情報に基づき、前記ドライバの疲労度を判定する。

判定プログラムの一態様は、コンピュータに、ドライバによる制御動作に起因する操作情報を習得させ、前記取得された操作情報に基づき、前記ドライバの疲労度を判定させる。

本開示によれば、安全性を向上可能な車両、判定方法及び判定プログラムを提供できる。

一実施形態に係る情報処理システムの概略構成の一例を示す機能ブロック図である。 図１の車両の一例を示す概略側面図である。 ドライバによるブレーキ操作と車両の速度及び加速度の変化との一例を示す図である。 ドライバによるブレーキ操作と車両の速度及び加速度の変化との一例を示す図である。 図１の車両の制御部が実行する処理の一例を示すフローチャートである。 図１の車両の制御部が実行する処理の一例を示すフローチャートである。 図１の車両の制御部が実行する処理の一変形例を示すフローチャートである。

以下、一実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。

図１は、一実施形態に係る情報処理システム１の概略構成の一例を示す機能ブロック図である。図１に示すように、情報処理システム１は、車両１００と、サーバ装置２００とを備える。車両１００とサーバ装置２００とは、互いに通信可能に接続されている。

車両１００は、例えば、電気自動車、ハイブリッド電気自動車及びガソリン自動車を含む自動車、オートバイ等の自動二輪車、並びに自転車等として構成されていてよい。本実施形態では、車両１００が自動二輪車であるとして、以下説明する。

図２は、本実施形態に係る車両１００の一例を示す概略側面図である。車両１００は、車両本体１１０と、本体１１０を支持する前輪１１１及び後輪１１２と、操舵を行うためのハンドルバー１１３とを備える。

本体１１０には、燃料を貯蔵する燃料タンク、車両１００の動力となるエンジン等が配置される。また、本体１１０は、ドライバが運転時に着座するシート１１４を備える。すなわち、ドライバは、シート１１４に着座して車両１００を運転する。さらに、本体１１０は、ブレーキをかけるための操作を行うブレーキペダルと、ギヤを変更するための操作を行うシフトペダルとを備える。本実施形態では、ブレーキペダルとシフトペダルとを合わせて、ペダル１１５と記載する。本体１１０は、図１の各機能ブロックが実現された機構を備えていてよい。

ハンドルバー１１３は、ブレーキをかけるための操作を行うブレーキレバーと、クラッチ操作を行うためのクラッチレバーとを備える。ハンドルバー１１３は、例えば本体１１０の前方側に設けられてよい。

再び図１を参照すると、車両１００は、機能ブロックとして、情報取得部１０１と、記憶部１０３と、制御部１０４と、入力部１０５と、報知部１０６と、通信部１０７とを備える。

情報取得部１０１は、ドライバによる制御動作に起因する情報（以下、「操作情報」ともいう）を取得する。制御動作は、例えば、ドライバによるハンドル操作、アクセル操作、ブレーキ操作及びギヤ操作を含んでよい。

情報取得部１０１は、操作情報を取得するための各種センサを含んで構成される。例えば、図１に示す例では、情報取得部１０１は、操作情報を取得するためのセンサとして、圧力センサ１２１、撮像部１２２、モーションセンサ１２３、車両速度センサ１２４、及び制御速度センサ１２５を含んで構成される。

圧力センサ１２１は、ドライバの操作により、車両１００の所定の位置にかかる圧力を測定する。例えば、圧力センサ１２１は、ドライバがハンドルを握る強さ（圧力）を測定する。例えば、圧力センサ１２１は、ドライバがペダル１１５を踏む強さ（圧力）を測定する。圧力センサ１２１は、ここで示した例に限られず、ドライバの操作により、車両１００の任意の位置にかかる圧力を測定可能に配置されていてよい。圧力センサ１２１が測定した圧力に関する情報の信号は、制御部１０４に送信される。圧力センサ１２１が測定した圧力に関する情報は、記憶部１０３に記憶されてもよい。

撮像部１２２は、シート１１４に着座して車両１００を運転するドライバの画像を撮像する。撮像部１２２は、例えばデジタルビデオカメラにより構成される。撮像部１２２が撮像した画像の信号は、制御部１０４に送信される。撮像部１２２が撮像した画像は、記憶部１０３に記憶されてもよい。

モーションセンサ１２３は、車両１００のモーションを検出する。モーションセンサ１２３は、例えば加速度センサにより構成され、車両１００のモーションとして、車両１００に作用する加速度の方向及び大きさ等を検出する。モーションセンサ１２３が検出したモーションに関する情報の信号は、制御部１０４に送信される。モーションセンサ１２３が検出したモーションに関する情報は、記憶部１０３に記憶されてもよい。

ただし、モーションセンサ１２３は、加速度センサに限られず、車両１００のモーションを検出可能な任意のセンサにより構成されていてよい。例えば、モーションセンサ１２３は、角速度センサ又は角度センサ等により構成されていてもよい。モーションセンサ１２３は、複数種類のセンサにより構成されていてもよい。

また、モーションセンサ１２３は、例えばハンドルバー１１３に配置され、ハンドルバー１１３のモーションを検出してもよい。

車両速度センサ１２４は、車両１００の走行速度を検出する。車両速度センサ１２４は、速度を直接検出する方式のセンサであってもよいし、エンジンの回転速度及びギヤ比に基づいて速度を算出する方式のセンサであってもよい。車両速度センサ１２４が検出した速度に関する情報の信号は、制御部１０４に送信される。車両速度センサ１２４が検出した速度に関する情報は、記憶部１０３に記憶されてもよい。

制御速度センサ１２５は、車両１００における所定の操作位置が操作されたときの速度を検出する。操作位置は、ドライバの手又は足等により操作される位置であり、例えばハンドルバー１１３及びペダル１１５を含んでよい。例えば、操作位置がペダル１１５である場合、制御速度センサ１２５は、ペダル１１５が操作される速度、つまりペダル１１５が踏まれたことにより変位する速度を検出する。制御速度センサ１２５は、所定の操作位置の速度を検出可能に配置されてよい。

情報取得部１０１は、必ずしも本明細書及び図１の例で示されたセンサを全て含んでいなくてもよい。また、情報取得部１０１は、本明細書及び図１の例で示されたセンサ以外の他のセンサを含んで構成されていてもよい。

情報取得部１０１が備える各種センサは、各種センサが検出する情報を取得可能な位置に配置されていればよい。例えば、ドライバがハンドルを握る強さ（圧力）を測定する圧力センサ１２１は、ハンドルバーのグリップ部に配置されていればよい。例えば、ドライバがペダル１１５を踏む強さ（圧力）を測定する圧力センサ１２１は、ペダル１１５に配置されていればよい。他のセンサについても同様である。

記憶部１０３は、半導体メモリ又は磁気メモリ等で構成されることができる。記憶部１０３は、各種情報や車両１００を動作させるためのプログラム等を記憶する。記憶部１０３は、ワークメモリとしても機能してもよい。記憶部１０３は、情報取得部１０１が取得した各種情報を、取得した時刻と対応付けて記憶してよい。記憶部１０３は、情報取得部１０１の各センサが取得した上方を、取得した時刻と対応付けて記憶してよい。

記憶部１０３は、ドライバの操作情報のパターンを記憶してよい。ドライバの操作情報のパターンの詳細については後述する。記憶部１０３は、ドライバが車両１００の運転を開始したときのドライバの操作情報を記憶してもよい。ここでいう、運転を開始したときは、ドライバが車両１００の運転を開始してから所定の時間（例えば運転を開始してから５分）を含む。記憶部１０３は、後述する制御部１０４が実行した判定の結果を記憶してもよい。

制御部１０４は、車両１００の各機能ブロックをはじめとして、車両１００の全体を制御及び管理する少なくとも１つのプロセッサ１０４ａを含む。制御部１０４は、制御手順を規定したプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）等の少なくとも１つのプロセッサ１０４ａを含んで構成され、その機能を実現する。このようなプログラムは、例えば記憶部１０３、又は車両１００に接続された外部の記憶媒体等に格納される。

種々の実施形態によれば、少なくとも１つのプロセッサ１０４ａは、単一の集積回路（ＩＣ）として、又は複数の通信可能に接続された集積回路ＩＣ及び／又はディスクリート回路（discrete circuits）として実行されてもよい。少なくとも１つのプロセッサ１０４ａは、種々の既知の技術に従って実行されることが可能である。

一実施形態において、プロセッサ１０４ａは、例えば、関連するメモリに記憶された指示を実行することによって１以上のデータ計算手続又は処理を実行するように構成された１以上の回路又はユニットを含む。他の実施形態において、プロセッサ１０４ａは、１以上のデータ計算手続き又は処理を実行するように構成されたファームウェア（例えば、ディスクリートロジックコンポーネント）であってもよい。

種々の実施形態によれば、プロセッサ１０４ａは、１以上のプロセッサ、コントローラ、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号処理装置、プログラマブルロジックデバイス、フィールドプログラマブルゲートアレイ、又はこれらのデバイス若しくは構成の任意の組合せ、又は他の既知のデバイス若しくは構成の組合せを含み、以下に説明される制御部１０４としての機能を実行してもよい。

制御部１０４は、情報取得部１０１が取得したドライバの操作情報に基づき、ドライバの疲労度を判定する。疲労度は、疲労の程度である。疲労度は、例えば数値により表されてよい。疲労度は、例えば段階で表されてもよい。例えば、疲労度は、「高い」及び「低い」という２段階で表されてよい。制御部１０４は、例えばドライバの車両１００の運転に起因する疲労度を判定してよい。

制御部１０４は、例えば、ドライバの操作情報が、ドライバの正常なパターンであるか否かを判定することにより、疲労度を判定する。制御部１０４は、例えば、記憶部１０３に記憶されたドライバの操作情報のパターンを参照して、ドライバの操作情報が、ドライバの正常なパターンであるか否かを判定することにより、疲労度を判定する。制御部１０４が実行する判定処理の詳細については、後述する。

入力部１０５は、例えばドライバからの操作入力を受け付けるものである。入力部１０５は、例えば、操作ボタン（操作キー）から構成される。入力部１０５をタッチスクリーンにより構成し、表示デバイスの一部にユーザからの操作入力を受け付ける入力領域を表示して、ユーザによるタッチ操作入力を受け付けてもよい。入力部１０５は、例えば、本体１１０の前方側において、計器類が配置されている位置の付近に設けられていてよい。

報知部１０６は、音、振動、及び画像等で情報を報知する。報知部１０６は、スピーカ及び振動子等を含んで構成されていてよい。報知部１０６は、制御部１０４の制御に基づき、例えば制御部１０４による判定処理の結果を報知する。すなわち、報知部１０６は、ドライバの疲労度に関する判定結果を報知する。報知部１０６は、例えばドライバの疲労度が所定の閾値を超えている場合、ドライバに休憩を促す報知を出力してもよい。

通信部１０７は、サーバ装置２００と通信を行うことにより、各種情報の送受信を行う。通信部１０７は、無線、有線、又は無線と有線との組合せによるネットワークを用いて情報の送受信を行うことができる。通信部１０７は、例えばBluetooth（登録商標）、赤外線、ＮＦＣ（Near Field Radio Communication）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、有線ＬＡＮ若しくはその他任意の通信媒体又はこれらの任意の組み合わせにより通信を行うことができる。

サーバ装置２００は、例えばコンピュータで構成される。サーバ装置２００は、車両１００から情報を取得し、取得した情報を記憶する。サーバ装置２００は、記憶した情報を、例えば図示しない端末装置等に提供（送信）してもよい。端末装置は、例えば、携帯電話機、スマートフォン又はタブレット端末等を含んでよい。端末装置は、例えばドライバと所定の関係を有する関係者が所有する端末装置であってよい。関係者は、例えばドライバの親族、又はドライバの担当医等であってよい。車両１００が、例えばオートレース等の競技用に使用される場合には、関係者は、例えばドライバが所属する競技チームのチームメンバー、チームリーダ又はコーチ等であってよい。

サーバ装置２００は、記憶部２０１と、制御部２０２と、通信部２０３とを備える。

記憶部２０１は、半導体メモリ又は磁気メモリ等で構成されることができる。記憶部２０１は、各種情報やサーバ装置２００を動作させるためのプログラム等を記憶する。記憶部２０１は、ワークメモリとしても機能してもよい。記憶部２０１は、車両１００から取得した情報を記憶してよい。例えば、記憶部２０１は、ドライバの疲労度に関する判定結果を記憶してよい。

制御部２０２は、サーバ装置２００の各機能ブロックをはじめとして、サーバ装置２００の全体を制御及び管理する少なくとも１つのプロセッサ２０２ａを含む。制御部２０２は、制御手順を規定したプログラムを実行するＣＰＵ等の少なくとも１つのプロセッサ２０２ａを含んで構成され、その機能を実現する。このようなプログラムは、例えば記憶部２０１、又はサーバ装置２００に接続された外部の記憶媒体等に格納される。プロセッサ２０２ａの具体的な構成として、プロセッサ１０４ａの説明において列挙したものを使用できる。

通信部２０３は、車両１００と通信を行うことにより、各種情報の送受信を行う。通信部２０３は、無線、有線、又は無線と有線との組合せによるネットワークを用いて情報の送受信を行うことができる。通信部２０３は、例えばBluetooth（登録商標）、赤外線、ＮＦＣ、無線ＬＡＮ、有線ＬＡＮ若しくはその他任意の通信媒体又はこれらの任意の組み合わせにより通信を行うことができる。

次に、制御部１０４が実行する判定処理の詳細について、ドライバの操作情報のパターンとあわせて説明する。ここでは、説明を簡潔にするため、操作情報が、ブレーキ操作に関する情報である場合について説明する。ブレーキ操作に関する情報は、ドライバがブレーキペダルを操作する（踏み込む）速度に関する情報を含んでよい。

人は、疲れてくると、集中力又は注意力が低下したり、力が弱くなったりする。例えば、車両１００を運転している場合に、人は、疲れてくると、集中力又は注意力が低下することにより、疲れていない場合よりも、人や物等の障害物の発見が遅れる場合がある。障害物の発見が遅れると、例えば車両１００を停止させる場合、より短い距離で車両１００を停止させることが必要となるため、急ブレーキをかけることとなる。すなわち、人は、疲れてくると、疲れていない場合と比較して、ブレーキペダルを踏み込む速度が変化したり、急ブレーキをかける頻度が増えたりする。そこで、本実施形態に係る制御部１０４は、例えば、ブレーキペダルを踏み込む速度又は急ブレーキをかける頻度等に基づき、ドライバの疲労度を判定する。本実施形態では、制御部１０４が、ブレーキペダルを踏み込む速度に基づき、ドライバの疲労度を判定する場合の例について、以下説明する。

制御部１０４が、ブレーキペダルを踏み込む速度に基づいてドライバの疲労度を判定する場合、例えば記憶部１０３は、ドライバの疲労度が所定値よりも低い場合におけるドライバのブレーキ操作に関する操作情報のパターンを記憶する。このように、ドライバの疲労度が所定値よりも低い場合におけるドライバのブレーキ操作に関する操作情報を、本明細書において、以下「正常時の操作情報」ともいう。制御部１０４は、ドライバが車両１００を運転しているときのドライバの操作情報が、記憶部１０３に記憶された正常時の操作情報のパターンの範囲に含まれるか否かを判定することにより、ドライバの疲労度を判定する。制御部１０４は、例えば、ドライバの操作情報が、記憶部１０３に記憶された正常時の操作情報のパターンの範囲に含まれると判定した場合、ドライバの疲労度が低いと判定できる。制御部１０４は、例えば、ドライバの操作情報が、記憶部１０３に記憶された正常時の操作情報のパターンの範囲に含まれないと判定した場合、ドライバの疲労度が高いと判定できる。

情報処理システム１の使用にあたり、制御部１０４は、少なくともドライバの正常時の操作情報のパターンを記憶部１０３に記憶する記憶処理を実行する。この記憶処理は、制御部１０４が学習する学習処理とも表現できる。従って、本開示における記憶処理は学習処理とも置き換えることができ、同様に、記憶という文言は学習という文言に置き換えることができる。記憶処理は、任意の方法で実行されてよい。一例として、ドライバが、例えば数分間等の短い時間、車両１００に乗車してテスト走行を行い、制御部１０４が、テスト走行において正常なパターンを記憶部１０３に記憶させてよい。テスト走行は、例えばドライバが、自分が疲労していないと考えるときに行われてよい。テスト走行において、情報取得部１０１は、ドライバの正常時の操作情報のパターンを取得する。例えば、操作情報がブレーキ操作に関する情報である場合、制御部１０４は、テスト走行において、ドライバがブレーキペダルを踏む速度を、制御速度センサ１２５により取得する。制御部１０４は、テスト走行において制御速度センサ１２５が取得した操作情報を、正常時の操作情報として記憶部１０３に記憶する。

少なくとも正常なパターンが記憶部１０３に記憶されている場合、制御部１０４は、ユーザの操作情報が正常時の操作情報のパターンの範囲に含まれるか否かの判定処理を実行できる。例えば、制御部１０４は、車両１００の運転時に制御速度センサ１２５が検出した、ブレーキペダルの操作情報を取得する。制御部１０４は、取得した操作情報が、記憶部１０３に記憶された正常時の操作情報のパターンの範囲に含まれるか否かを判定する。正常時の操作情報のパターンの範囲は、記憶部１０３に記憶された正常時の操作情報のパターンに限られず、当該正常時の操作情報のパターンに類似するパターンを含んでよい。正常時の操作情報のパターンの範囲に含まれるか否かは、ドライバの操作情報が、記憶部１０３に記憶された正常時の操作情報のパターンに対して、所定の閾値の範囲内にあるか否かに基づいて判定されてよい。制御部１０４は、制御速度センサ１２５が検出したドライバの操作情報が、記憶部１０３に記憶された正常時の操作情報のパターンの範囲に含まれないと判定した場合、ドライバの疲労度が高いと判定できる。制御部１０４は、制御速度センサ１２５が検出したドライバの操作情報が、記憶部１０３に記憶された正常時の操作情報のパターンの範囲に含まれると判定した場合、ドライバの疲労度が低いと判定できる。制御部１０４は、制御速度センサ１２５が検出したドライバの操作情報と、記憶部１０３に記憶された正常時の操作情報のパターンとの差異の程度に応じて、ドライバの疲労度を判定してもよい。例えば、制御部１０４は、制御速度センサ１２５が検出したドライバの操作情報が、記憶部１０３に記憶された正常時の操作情報のパターンから乖離しているほど、ドライバの疲労度が高いと判定してよい。

図３及び図４は、ドライバによるブレーキ操作と車両１００の速度及び加速度の変化との一例を示す図である。図３（Ａ）は、例えばドライバの疲労度が低いと判定される場合の、ブレーキペダルの踏み込み量の変化を示す図である。図３（Ａ）において、横軸は時刻を示し、縦軸はブレーキペダルの踏み込み量を示す。図３（Ｂ）は、ドライバが図３（Ａ）に示すようにブレーキペダルを踏み込んだ場合における、車両１００の加速度の変化を示す図である。図３（Ｂ）において、横軸は時刻を示し、縦軸は加速度を示す。図３（Ｃ）は、ドライバが図３（Ａ）に示すようにブレーキペダルを踏み込んだ場合における、車両１００の速度の変化を示す図である。図３（Ｃ）において、横軸は時刻を示し、縦軸は速度を示す。図４（Ａ）は、例えばドライバの疲労度が高いと判定される場合の、ブレーキペダルの踏み込み量の変化を示す図である。図４（Ａ）において、横軸は時刻を示し、縦軸はブレーキペダルの踏み込み量を示す。図４（Ｂ）は、ドライバが図４（Ａ）に示すようにブレーキペダルを踏み込んだ場合における、車両１００の加速度の変化を示す図である。図４（Ｂ）において、横軸は時刻を示し、縦軸は加速度を示す。図４（Ｃ）は、ドライバが図４（Ａ）に示すようにブレーキペダルを踏み込んだ場合における、車両１００の速度の変化を示す図である。図４（Ｃ）において、横軸は時刻を示し、縦軸は速度を示す。図３（Ａ）及び図４（Ａ）に示すブレーキペダルの踏み込み量の変化は、上述した制御情報の一例を示す。

図３（Ａ）に示すようにドライバが緩やかにブレーキペダルを踏み込んだ場合、車両１００は、図３（Ｃ）に示すように緩やかに減速する。図４（Ａ）に示すようにドライバが急激にブレーキペダルを踏み込んだ場合、車両１００は、図４（Ｃ）に示すように急激に減速する。図４は、いわゆる急ブレーキをかけた状態である。例えばドライバの疲労度が低く、注意力が高い場合には、ドライバは、図３（Ａ）に示すように、余裕を持ってブレーキペダルを緩やかに踏み込むことができる。一方、例えばドライバの疲労度が高く、注意力が低下している場合には、ドライバは、図４（Ａ）に示すように、急ブレーキをかけやすくなる傾向にある。

制御部１０４は、例えば、記憶部１０３に記憶された正常時の操作情報のパターンを参照して、制御速度センサ１２５が検出したドライバの操作情報が図３（Ａ）に示すような操作情報である場合、当該操作情報が、正常時の操作情報のパターンの範囲に含まれると判定する。この場合、制御部１０４は、ドライバの疲労度が低いと判定する。

制御部１０４は、例えば、記憶部１０３に記憶された正常時の操作情報のパターンを参照して、制御速度センサ１２５が検出したドライバの操作情報が図４（Ａ）に示すような操作情報である場合、当該操作情報が、正常時の操作情報のパターンの範囲に含まれると判定する。この場合、制御部１０４は、ドライバの疲労度が高いと判定する。

制御部１０４は、ドライバの疲労度に関する判定結果を、報知部１０６から報知してよい。制御部１０４は、ドライバの疲労度が正常時の操作情報のパターンに含まれないと判定した場合にのみ、ドライバの疲労度が高いことを報知部１０６から報知してもよい。報知により、ドライバは、自身の疲労度を知ることができる。ドライバは、例えば自分が疲労しているという認識がない場合であっても、報知部１０６により疲労度が高いと報知された場合に、休憩を取る等、安全を確保するための措置を講ずることができる。

制御部１０４は、ドライバの疲労度に関する判定結果を、通信部１０７を介してサーバ装置２００に送信することができる。制御部１０４は、ドライバの疲労度が正常時の操作情報のパターンに含まれないと判定した場合にのみ、判定結果をサーバ装置２００に送信してもよい。サーバ装置２００は、車両１００から取得した判定結果を記憶部２０１に記憶する。サーバ装置２００は、取得した判定結果を、ドライバを一意に特定するＩＤ等の識別情報に対応付けて記憶部２０１に記憶してよい。サーバ装置２００は、複数のドライバに関する判定結果を記憶することができる。サーバ装置２００は、判定結果を、ドライバの関係者が所有する端末装置に送信してもよい。

制御部１０４が実行する制御について、フローチャートを参照して、さらに説明する。図５は、車両１００の制御部１０４が実行する処理の一例を示すフローチャートであり、記憶処理の一例を示すフローチャートである。図５は、例えば、テスト走行時に実行されるフローチャートである。すなわち、ドライバは、車両１００のテスト走行を行う際に、テスト走行を行うことを入力部１０５を用いて入力する。入力に応じて、制御部１０４は、図５のフローを開始する。

制御部１０４は、テスト走行中に情報取得部１０１の各センサが検出したドライバの操作情報を、各センサから取得する（ステップＳ１１）。例えば、制御部１０４は、制御速度センサ１２５が検出したブレーキペダルを踏み込む速度に関する情報を、操作情報として取得する。

制御部１０４は、ステップＳ１１で取得した操作情報を、正常時の操作情報のパターンとして、記憶部１０３に記憶する（ステップＳ１２）。このようにして、テスト走行により、正常時の操作情報のパターンが記憶部１０３に記憶（蓄積）される。

図６は、車両１００の制御部１０４が実行する処理の一例を示すフローチャートであり、判定処理の一例を示すフローチャートである。図６に示すフローチャートは、例えばテスト走行により記憶部１０３に、正常時の操作情報のパターンが記憶されている場合に実行される。

制御部１０４は、ドライバによる車両１００の運転中に、情報取得部１０１の各センサが検出したドライバの操作情報を、各センサから取得する（ステップＳ２１）。例えば、制御部１０４は、制御速度センサ１２５が検出したブレーキペダルを踏み込む速度に関する情報を、操作情報として取得する。

制御部１０４は、ステップＳ２１で取得したドライバの操作情報を、記憶部１０３に記憶されたパターンと比較する（ステップＳ２２）。

制御部１０４は、ステップＳ２２における比較に基づき、ステップＳ２１で取得されたドライバの操作情報が正常時の操作情報のパターンの範囲に含まれるか否かを判定する（ステップＳ２３）。

制御部１０４は、ステップＳ２１で取得されたドライバの操作情報が正常時の操作情報のパターンの範囲に含まれると判定した場合（ステップＳ２３のＹｅｓ）、ドライバの疲労度が低いと判定する（ステップＳ２６）。この場合、制御部１０４は、判定結果をサーバ装置２００に送信する（ステップＳ２７）。

一方、制御部１０４は、ステップＳ２１で取得されたドライバの操作情報が正常時の操作情報のパターンの範囲に含まれないと判定した場合（ステップＳ２３のＮｏ）、ドライバの疲労度が高いと判定する（ステップＳ２４）。

この場合、制御部１０４は、疲労度が高いことを報知部１０６から報知する（ステップＳ２５）。このとき、制御部１０４は、休憩を促す報知を、報知部１０６から出力してもよい。

そして、制御部１０４は、判定結果をサーバ装置２００に送信する（ステップＳ２７）。

なお、図６に示すフローでは、制御部１０４は、ドライバの操作情報が正常時の操作情報のパターンの範囲に含まれていないと判定した場合（ステップＳ２４のＮｏ）にのみ、報知部１０６からの報知を行うと説明した。しかしながら、制御部１０４は、ドライバの操作情報が正常時の操作情報のパターンの範囲に含まれていると判定した場合（ステップＳ２３のＹｅｓ）に、判定結果を報知してもよい。

このように、本実施形態に係る情報処理システム１において、情報取得部１０１が備えるセンサによりドライバの操作情報が取得され、操作情報に基づいてドライバの疲労度が判定される。例えば、車両１００は、上述のように、操作情報としてドライバのブレーキ操作に関する情報を取得し、ブレーキ操作に基づいてドライバの疲労度を判定する。このようにして、情報処理システム１によればドライバの疲労度が判定される。

また、情報処理システム１は、報知部１０６から判定した疲労度に関する情報を報知する。ドライバは、報知部１０６からの報知により、自分の疲労度を知ることができる。そのため、ドライバは、例えば自分が疲労しているという認識がない場合であっても、報知部１０６により疲労度が高いと報知された場合に、休憩を取る等、安全を確保するための措置を講ずることができる。このようにして、ドライバは事前に措置を講ずることができるため、事故等の発生を予防しやすくなり、安全性が向上する。

また、ドライバの操作情報は、車両１００に搭載された情報取得部１０１の各センサにより取得される。そのため、情報処理システム１によれば、ドライバが身体に、例えばセンサ等を装着することなく、ドライバの身体の動きを取得できる。そのため、情報処理システム１によれば、ドライバに装着の手間及び負担をかけることなく、ドライバの操作情報を取得できる。また、ドライバに、データが取得されていることを意識させることなく操作情報を取得できる。さらに、例えばドライバが身体にセンサ等を装着する場合には、センサの位置ずれなどによりデータの検出精度が低下する場合があるが、情報処理システム１によれば、このような問題は生じない。

本開示を完全かつ明瞭に開示するためにいくつかの実施形態に関し説明してきた。しかし、添付の請求項は、上記実施形態に限定されるべきものでなく、本明細書に示した基礎的事項の範囲内で当該技術分野の当業者が創作しうるすべての変形例及び代替可能な構成を具現化するように構成されるべきである。また、いくつかの実施形態に示した各要件は、自由に組み合わせが可能である。

例えば、上記実施形態では、テスト走行中に情報取得部１０１が取得した操作情報を、正常時の操作情報のパターンとして、記憶部１０３に記憶する場合の例について説明した。しかしながら、正常時の操作情報のパターンの記憶処理は、上記実施形態で説明したものに限られない。正常なパターンの記憶処理は、例えばディープラーニング等の手法を用いて実行されてもよい。

また、例えば、テスト走行において、ブレーキ操作が行われた場合に、制御部１０４は、ブレーキ操作が正常時の操作情報のパターンであるか否かの入力をドライバに求める表示を、車両１００の表示部に表示してもよい。ドライバは、入力部１０５を用いて、行ったブレーキ操作が正常時の操作情報のパターンであるか否かを入力する。ドライバは、例えばブレーキ操作が通常の操作であると考える場合には、ブレーキ操作が正常時の操作情報のパターンであると入力することができる。ドライバは、例えば、急ブレーキを行ったと考える場合には、ブレーキ操作が正常時の操作情報のパターンでないと入力することができる。制御部１０４は、ドライバの入力に基づき、操作情報のパターンを記憶部１０３に記憶（蓄積）させてよい。

例えば、上記実施形態では、制御部１０４が、情報取得部１０１により取得された操作情報と、記憶部１０３に記憶されたドライバの操作情報のパターンとに基づいて、疲労度を判定する場合の例について説明した。しかしながら、制御部１０４は、例えばドライバの車両１００の運転に起因する疲労度を判定してよい。具体的には、例えば、制御部１０４は、ドライバが車両１００の運転を開始してから所定の時間（例えば運転を開始してから５分）に、情報取得部１０１が取得した操作情報を、記憶部１０３に記憶させる。制御部１０４は、ドライバが車両１００を運転している間、情報取得部１０１により操作情報を取得し、取得した操作情報を、運転を開始してから所定の時間に取得した操作情報と比較する。制御部１０４は、比較の結果に基づいて、ドライバの疲労度を判定してよい。例えば、制御部１０４は、比較をした結果、ブレーキペダルを踏み込む速度が速くなるほど、疲労度が高くなっていると判定してよい。制御部１０４は、例えば疲労度が所定の閾値を超えた場合、疲労度が高いことを、報知部１０６から報知してもよい。このようにして、制御部１０４は、ドライバが運転を開始してからの操作情報の変化に基づいて、ドライバの疲労度を判定できる。つまり、制御部１０４は、運転を行ったことによるドライバの疲労度を判定できる。

例えば、制御部１０４はパターンとの比較ともに又はパターンとの比較に代えて、閾値との比較を行うことにより、ドライバの疲労度を判定してもよい。図７は、車両１００の制御部１０４が実行する処理の一変形例を示すフローチャートであり、閾値との比較を行うことにより、ドライバの疲労度を判定する場合の一例を示すフローチャートである。

制御部１０４は、ドライバによる車両１００の運転中に、情報取得部１０１の各センサが検出したドライバの操作情報を、各センサから取得する（ステップＳ３１）。例えば、制御部１０４は、制御速度センサ１２５が検出したブレーキペダルを踏み込む速度に関する情報を、操作情報として取得する。

制御部１０４は、ステップＳ２１で取得したドライバの操作情報に基づき、ドライバがブレーキペダルを踏み込む速度が所定の閾値を超えているか否かを判定する（ステップＳ３２）。所定の閾値は、例えば予め記憶部１０３に記憶されていてよい。所定の閾値は、例えばドライバがテスト走行を行ったときに取得した操作情報に基づいて、制御部１０４により決定されてもよい。所定の閾値は、例えば、ドライバが交通事故を起こし得る程度に疲労していると判断可能な閾値であってよい。

制御部１０４は、ブレーキペダルを踏み込む速度が閾値を超えていないと判定した場合（ステップＳ３２のＮｏ）、ドライバの疲労度が低いと判定する（ステップＳ３５）。この場合、制御部１０４は、判定結果をサーバ装置２００に送信する（ステップＳ３６）。

一方、制御部１０４は、ブレーキペダルを踏み込む速度が閾値を超えていると判定した場合（ステップＳ３２のＹｅｓ）、ドライバの疲労度が高いと判定する（ステップＳ３３）。

この場合、制御部１０４は、疲労度が高いことを報知部１０６から報知する（ステップＳ３４）。このとき、制御部１０４は、休憩を促す報知を、報知部１０６から出力してもよい。

そして、制御部１０４は、判定結果をサーバ装置２００に送信する（ステップＳ３６）。

なお、制御部１０４は、ドライバの疲労度が低いと判定した場合（ステップＳ３５）にも、判定結果を報知してもよい。このように、制御部１０４は、パターン以外との比較に基づいて、疲労度を判定することができる。

例えば、上記実施形態では、制御部１０４が、ブレーキペダルを踏み込む速度に基づいてドライバの疲労度を判定する場合の例について説明した。しかしながら、制御部１０４は、他の基準を用いてドライバの疲労度を判定できる。例えば、制御部１０４は、急ブレーキをかける頻度に基づいて、ドライバの疲労度を判定できる。具体的には、制御部１０４は、例えば、ドライバがブレーキペダルを踏んだ回数に対する、急ブレーキと判定されるブレーキ操作の回数の割合に基づいて、ドライバの疲労度を判定できる。急ブレーキと判定されるブレーキ操作は、例えばブレーキペダルを踏み込む速度が所定の閾値以上の速度であるブレーキ操作である。制御部１０４は、上記割合が高いほど、ドライバの疲労度が高いと判定できる。制御部１０４は、例えば疲労度が所定の閾値を超えた場合、疲労度が高いことを、報知部１０６から報知してもよい。

例えば、上記実施形態では、操作情報がブレーキペダルを踏み込む速度に関する情報であり、制御速度センサ１２５が当該操作情報を取得する場合の例について説明した。しかしながら、操作情報はこれに限られず、情報取得部１０１のセンサが取得可能な任意の操作情報であってよい。例えば、操作情報は、ペダルを踏み込む力、ハンドルを握る力、車両１００の速度もしくは加速度、ハンドルの切り方、又は、クラッチレバーの操作とシフトペダルを操作するタイミング等を含んでよい。また、例えば、操作情報は、ドライバの姿勢又は視線等を含んでもよい。制御部１０４は、操作情報に含まれる数値について、例えば平均値又は偏差値等の指標を算出し、算出した指標を用いて疲労度を判定してもよい。

制御部１０４は、複数種類の操作情報を用いて、ドライバの疲労度を判定してよい。例えば、制御部１０４は、ペダルを踏み込む速度、ペダルを踏み込む力、ハンドルを握る力、車両１００の速度もしくは加速度、ハンドルの切り方、又は、クラッチレバーの操作とシフトペダルを操作するタイミングのうち、２つ以上の操作情報を用いて、総合的にドライバの疲労度を判定してよい。制御部１０４は、２つ以上の操作情報に対して、所定のアルゴリズムを用いて、それぞれ重みづけを行うことにより、ドライバの疲労度を判定してもよい。

上記実施形態において車両１００の制御部１０４が実行すると説明した処理は、必ずしも車両１００の制御部１０４によって実行されなくてもよい。例えば、記憶処理及び判定処理は、サーバ装置２００の制御部２０２によって実行されてもよい。この場合、情報取得部１０１が取得したドライバの身体の動きが、車両１００からサーバ装置２００に送信される。サーバ装置２００では、制御部２０２が上述した記憶処理及び判定処理を実行できる。この場合、正常なパターンは、サーバ装置２００の記憶部２０１によって記憶されてよい。

１ 情報処理システム
１００ 車両
１０１ 情報取得部
１０３、２０１ 記憶部
１０４、２０２ 制御部
１０４ａ、２０２ａ プロセッサ
１０５ 入力部
１０６ 報知部
１０７、２０３ 通信部
１１０ 本体
１１１ 前輪
１１２ 後輪
１１３ ハンドルバー
１１４ シート
１１５ ペダル
１２１ 圧力センサ
１２２ 撮像部
１２３ モーションセンサ
１２４ 車両速度センサ
１２５ 制御速度センサ
２００ サーバ装置

Claims (7)

1. ドライバによる制御動作に起因する操作情報を取得する情報取得部と、
   前記操作情報に基づき、前記ドライバの疲労度を判定する制御部と、
   を備える、車両。
2. 前記操作情報は、当該車両のハンドル操作、アクセル操作、ブレーキ操作及びギヤ操作の少なくともいずれかに関する情報を含む、請求項１に記載の車両。
3. 前記ブレーキ操作に関する情報は、前記ブレーキを操作する速度に関する情報を含む、請求項２に記載の車両。
4. 前記ドライバによる制御動作に起因する操作情報のパターンを記憶する記憶部をさらに備え、
   前記制御部は、前記情報取得部が取得した操作情報が、前記記憶部に記憶された前記ドライバによる制御動作に起因する操作情報のパターンの範囲に含まれるか否かに基づいて、前記ドライバの疲労度を判定する、
   請求項１に記載の車両。
5. 情報を報知する報知部をさらに備え、
   前記制御部は、前記ドライバの疲労度に関する情報を前記報知部から報知する、
   請求項１に記載の車両。
6. 制御部が、
   情報取得部により、ドライバによる制御動作に起因する操作情報を取得し、
   前記操作情報に基づき、前記ドライバの疲労度を判定する
   判定方法。
7. コンピュータに、
   ドライバによる制御動作に起因する操作情報を取得させ、
   前記取得された操作情報に基づき、前記ドライバの疲労度を判定させる、
   判定プログラム。

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