JP4182131B2 - 覚醒度判定装置及び覚醒度判定方法 - Google Patents

Description

本発明は、車両のふらつき状態から運転者の覚醒度を判定する覚醒度判定装置及び覚醒度判定方法に関する。

従来から、検知された車両のふらつき状態から該車両を運転する運転者の覚醒度を推定する技術が知られている。このような技術として、車幅方向における車両の変位量を周波数変換することによって取得される周波数パワー成分量の平均値を高周波成分量として算出すると共に、運転者の覚醒度が低下した状態で顕在化するふらつき周波数を含む所定の周波数領域内における周波数パワー成分量の最大値を低周波成分量として算出し、算出された高周波成分量と低周波成分量との比から運転者の覚醒度を推定するものが特許文献１に開示されている。
特開２００５−７１１８５号公報

しかしながら、上述した技術では、車両ふらつきの発生要因や該発生要因毎の覚醒度との相関については何ら考慮されていない。そのため、運転者の覚醒度の推定精度が低くなるおそれがある。

本発明は、上記問題点を解消する為になされたものであり、運転者の覚醒度の判定精度を向上することができる覚醒度判定装置及び覚醒度判定方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明者は鋭意研究を重ねたところ、車両のふらつきを発生させる要因は複数あり、その発生要因毎に運転者の覚醒度との相関が異なることを見出し、本発明を完成するに至った。

すなわち本発明に係る覚醒度判定装置は、車両のふらつき状態を検知するふらつき検知手段と、車両ふらつきの発生要因を特定する要因特定手段と、ふらつき検知手段により検知された車両のふらつき状態に基づいて、該車両を運転する運転者の覚醒度を判定する覚醒度判定手段とを備え、該覚醒度判定手段が、運転者の覚醒度を判定する際に、要因特定手段により特定された車両ふらつきの発生要因毎に設定されている重み付けを乗算して得られる演算結果に基づいて、運転者の覚醒度を判定し、上記要因特定手段が、車両ふらつきの発生要因を、運転者の運転操作以外の動作に起因する動作要因、運転者の運転操作に起因する運転要因、車両が走行している環境に起因する環境要因、及び、動作要因、運転要因、環境要因のいずれにも該当しない不特定要因のいずれかに特定することを特徴とする。

また、本発明に係る覚醒度判定方法は、車両のふらつき状態を検知するふらつき検知ステップと、車両ふらつきの発生要因を特定する要因特定ステップと、ふらつき検知ステップにおいて検知された車両のふらつき状態に基づいて、該車両を運転する運転者の覚醒度を判定する覚醒度判定ステップとを備え、該覚醒度判定ステップにおいて、運転者の覚醒度を判定する際に、要因特定ステップで特定された車両ふらつきの発生要因毎に設定されている重み付けを乗算して得られる演算結果に基づいて、運転者の覚醒度を判定し、上記要因特定ステップにおいて、車両ふらつきの発生要因を、運転者の運転操作以外の動作に起因する動作要因、運転者の運転操作に起因する運転要因、車両が走行している環境に起因する環境要因、及び、動作要因、運転要因、環境要因のいずれにも該当しない不特定要因のいずれかに特定することを特徴とする。

本発明に係る覚醒度判定装置又は覚醒度判定方法によれば、車両ふらつきの発生要因が特定されるとともに、運転者の覚醒度が判定される際に、特定された車両ふらつきの発生要因毎に該発生要因と覚醒度との相関を考慮して運転者の覚醒度を判定することが可能となる。そのため、運転者の覚醒度の判定精度を向上することが可能となる。更に、車両ふらつきの発生要因が動作要因、運転要因、環境要因、および不特定要因のいずれかに区別され、それぞれの発生要因毎に該発生要因と覚醒度との相関を考慮して運転者の覚醒度を判定することが可能となる。

本発明によれば、車両ふらつきの発生要因を特定するとともに、その車両ふらつきの発生要因を考慮して運転者の覚醒度を判定する構成としたので、運転者の覚醒度の判定精度を向上することが可能となる。

以下、図面を参照して本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。図中、同一又は相当部分には同一符号を用いることとする。

まず、図１を用いて、実施形態に係る覚醒度判定装置１の全体構成について説明する。図１は、覚醒度判定装置１の全体構成を示すブロック図である。

覚醒度判定装置１は、車両ふらつきを検知し、検知された車両ふらつき毎にその発生要因を特定するとともに、単位時間（例えば３分）あたりの車両ふらつき回数を発生要因毎にカウントする（以下、この値を「ふらつき頻度」又は「ふらつき発生率」ということもある）。続いて、覚醒度判定装置１は、発生要因毎のふらつき発生率に重み付けをして、単位時間あたりの総合的なふらつき発生率を演算する。そして、重み付けされた総合的なふらつき発生率に応じて運転者の覚醒度を判定する。

そのために、覚醒度判定装置１は、運転者情報認識手段１０、環境情報認識手段２０、車両情報認識手段３０、覚醒度判定ＥＣＵ（Electronic Control Unit）４０を備えている。覚醒度判定ＥＣＵ４０には、ふらつき検知部４１、要因特定部４２、及び覚醒度判定部４３が機能的に構築されている。また、覚醒度判定装置１が搭載された車両は、覚醒度判定装置１による判定結果が出力される運転者状態適応型運転支援ＥＣＵ（以下「運転支援ＥＣＵ」という）５０、ディスプレイ６０、スピーカ６１、および運転支援システム６２を備えている。

運転者情報認識手段１０としては、動作認識センサ１１や顔向き・視線認識センサ１２などがある。動作認識センサ１１は、運転者の動作を認識するセンサであり、その認識情報を覚醒度判定ＥＣＵ４０に出力する。顔向き・視線認識センサ１２は、運転者の顔向きと視線を認識するセンサであり、その認識情報を覚醒度判定ＥＣＵ４０に出力する。顔向きと視線方向は、例えば、自車両の進行方向を０°とし、正面から右側をプラス値とし、正面から右側をマイナス値として規定される。

なお、動作認識センサ１１、顔向き・視線認識センサ１２は、各センサ単体で構成してもよいし、あるいは、運転者の顔や体を撮像する各カメラと画像処理を行うＥＣＵなどで構成してもよい。

環境情報認識手段２０としては、白線認識センサ２１、前方車両車速・距離認識センサ２２、交通環境情報取得用通信装置２３、及びカーナビゲーションシステム２４などがある。白線認識センサ２１は、カメラによって撮像した自車前方の撮像画像に基づいて自車が走行中の車線の左右の白線を認識し、車線幅や自車の位置と左右の白線との位置関係（自車のふらつき）などを認識し、その認識した情報を覚醒度判定ＥＣＵ４０に出力する。前方車両車速・距離認識センサ２２は、カメラによって撮像した自車前方の撮像画像あるいはレーダセンサによる自車前方のレーダ情報などに基づいて前方車両の有無及び前方車両が存在する場合には前方車両の車速や前方車両との距離を認識し、その認識情報を覚醒度判定ＥＣＵ４０に出力する。交通環境情報取得用通信装置２３は、路上局や他車両搭載の通信装置と通信を行い、渋滞情報や他車両の情報などを取得するための通信装置であり、その取得した交通環境情報を覚醒度判定ＥＣＵ４０に出力する。カーナビゲーションシステム２４は、車両の現在位置や走行方向の検出、及び目的地までの経路案内などを行うシステムであり、これらの情報を覚醒度判定ＥＣＵ４０に出力する。また、カーナビゲーションシステム２４は、現在位置周辺の道路情報や標識情報などを覚醒度判定ＥＣＵ４０に出力する。道路情報としては、例えば、交差点形状、交差点中心、車線数などがある。標識情報としては、例えば、各種標識の種類とその位置がある。

車両情報認識手段３０としては、舵角センサ３１、アクセル開度センサ３２、車速センサ３３、ウィンカ操作センサ３４などがある。舵角センサ３１は、ステアリングホイールの舵角を検出するセンサであり、その検出値を覚醒度判定ＥＣＵ４０に出力する。アクセル開度センサ３２は、アクセルペダルの開度を検出するセンサであり、その検出値を覚醒度判定ＥＣＵ４０に出力する。車速センサ３３は、車両の速度を検出するセンサであり、その検出値を覚醒度判定ＥＣＵ４０に出力する。ウィンカ操作センサ３４は、ウィンカの操作状態を検出するセンサであり、その検出値を覚醒度判定ＥＣＵ４０に出力する。

覚醒度判定ＥＣＵ４０は、演算を行うマイクロプロセッサ、マイクロプロセッサに各処理を実行させるためのプログラム等を記憶するＲＯＭ、演算結果などの各種データを記憶するＲＡＭ及びバッテリによってその記憶内容が保持されるバックアップＲＡＭ等により構成されている。

覚醒度判定ＥＣＵ４０では、プログラムが実行されることにより、車両のふらつき状態を検知するふらつき検知部４１、車両ふらつきの発生要因を特定する要因特定部４２、及び、車両ふらつきの発生要因を考慮して車両のふらつき状態に基づいて運転者の覚醒度を判定する覚醒度判定部４３の機能が実現される。

ふらつき検知部４１では、環境情報認識手段２０を構成する白線認識センサ２１から入力される車線幅や自車の位置と左右の白線との位置関係を示す情報などに基づいて自車両のふらつき状態が検知される。すなわち、環境情報認識手段２０及びふらつき検知部４１は、特許請求の範囲に記載のふらつき検知手段として機能し、ふらつき検知ステップを実行する。なお、車両ふらつきが検知されたときには、車両ふらつきの検知情報及びふらつきが発生した時点での運転者の覚醒度情報が覚醒度判定部４３に出力される。

要因特定部４２では、運転者情報認識手段１０、環境情報認識手段２０や車両情報認識手段３０を構成する各種センサからの検出結果に基づいて、車両ふらつきの発生要因が、運転者の運転操作以外の動作に起因する動作要因、運転者の運転操作に起因する運転要因、車両が走行している環境の変化などの外的要因に起因する環境要因、及び、動作要因、運転要因、環境要因のいずれにも該当しない不特定要因のいずれかに分類されて特定される。すなわち、運転者情報認識手段１０、環境情報認識手段２０、車両情報認識手段３０及び要因特定部４２は、特許請求の範囲に記載の要因特定手段として機能し、要因特定ステップを実行する。なお、要因特定部４２で特定された車両ふらつきの発生要因は、覚醒度判定部４３に出力される。

ここで、車両ふらつきの発生要因別分類の一例を図２に示す。図２に示されるように、動作要因としては、脇見、顔を触る動作、あくび、強い／長い瞬き、目をかく動作などが挙げられる。運転要因としては、追い越し／追い抜き、車線変更、加速などが挙げられる。また、環境要因としては、車道幅の変化、他車による追い越し、他車からのあおり、トンネル出入口、信号や先行車に応じた停止・減速、合流／分流、右左折、カーブ、携帯操作／ナビ操作などが挙げられる。上述したいずれの要因にも分類できない要因は不特定要因に分類される。

より詳細には、運転者の脇見は、主として運転者情報認識手段１０を構成する顔向き・視線認識センサ１２の検出結果により特定され、顔を触る動作、あくび、強い／長い瞬き、目をかく動作は、動作認識センサ１１の検出結果により特定される。また、追い越し／追い抜き、車線変更は、車両情報認識手段３０を構成する舵角センサ３１やウィンカ操作センサ３４の検出結果により特定され、車両の加速は、アクセル開度センサ３２や車速センサ３３の検出結果により特定される。さらに、車道幅の変化、トンネル出入口、合流／分流、右左折、カーブなどは、主として環境情報認識手段２０を構成する白線認識センサ２１の検知結果やカーナビゲーションシステムの情報により特定され、他車による追い越し、他車からのあおりは、前方車両車速・距離認識センサの検知結果により特定され、信号や先行車に応じた停止・減速は、交通環境情報取得用通信装置２３により取得された交通環境情報により特定される。

さらに、本発明者は、上述した各要因毎の車両ふらつきが運転者の覚醒度と相関特性を持つことを見出した。ここで、車両ふらつきの発生要因と覚醒度との相関特性を図３に示す。なお、以下、完全に覚醒している状態を覚醒度Ｄ０、自覚していないが眠気がある状態を覚醒度Ｄ１、眠気を自覚し始める状態を覚醒度Ｄ２、眠い状態を覚醒度Ｄ３と定義する。

図３に示されるように、動作要因は覚醒度が低いほどふらつき発生率との相関が高くなる。運転要因は覚醒度Ｄ２〜覚醒度Ｄ３で相関が高くなる。交通環境要因は覚醒度Ｄ０〜覚醒度Ｄ３にかけてふらつき発生率との相関が低い。また不特定要因は、ふらつき発生率と高い相関を有する。すなわち、車両ふらつきは、その発生要因毎に覚醒度との相関特性が異なる。

覚醒度判定部４３では、ふらつき検知部４１により検知された車両のふらつき状態から運転者の覚醒度が判定される。その際に、要因特定部４２により特定されたふらつき発生要因毎のふらつき発生率に該発生要因毎に設定されている重み係数が乗算されて得られる演算結果に基づいて、運転者の覚醒度が判定される。すなわち、覚醒度判定部４３は、特許請求の範囲に記載の覚醒度判定手段として機能し、覚醒度判定ステップを実行する。ここで、上述したように、発生要因毎の車両ふらつきは運転者の覚醒度と相関特性を持つため、重み係数は、車両ふらつきの発生要因毎に、車両ふらつき検知時の覚醒度（Ｄ０〜Ｄ３）に応じて設定される。

図４に、発生要因毎に車両ふらつき検知時の覚醒度（Ｄ０〜Ｄ３）に応じて設定された重み係数の一例を示す。図４には、覚醒度Ｄｎのときの、所定時間（例えば３分）あたりの、車両に発生した全ふらつきの発生回数（ふらつき発生率）をＦ（Ｄｎ）とし、運転者の覚醒度Ｄ０〜Ｄ３までの全ふらつき発生率が、｛Ｆ（Ｄ０），Ｆ（Ｄ１），Ｆ（Ｄ２），Ｆ（Ｄ３）｝＝｛１５，８，２０，２８｝となった場合を例にして、発生要因毎のふらつき発生率や重み付け後のふらつき発生率なども示されている。ここで、車両ふらつき検知時の覚醒度Ｄｎとしては、覚醒度判定装置１により判定された覚醒度の前回値が用いられる。その際、覚醒度Ｄｎの初期値は、覚醒度Ｄ０に設定される。なお、車両ふらつき検知時の覚醒度Ｄｎとしては、瞬きや心拍などを利用して覚醒度を判定する他の覚醒度判定装置で判定された結果を用いてもよい。

次に、図４に示される例を用いて、運転者の覚醒度Ｄｎ（今回値）の判定方法について説明する。図４に示されるように、この例において、覚醒度毎の動作要因ふらつきの発生率Ｆｄ（Ｄｎ）は、｛Ｆｄ（Ｄ０），Ｆｄ（Ｄ１），Ｆｄ（Ｄ２），Ｆｄ（Ｄ３）｝＝｛３，１，６，９｝である。覚醒度毎の運転要因ふらつきの発生率Ｆｕ（Ｄｎ）は、｛Ｆｕ（Ｄ０），Ｆｕ（Ｄ１），Ｆｕ（Ｄ２），Ｆｕ（Ｄ３）｝＝｛５，１．５，４，６｝である。また、覚醒度毎の環境要因ふらつきの発生率Ｆｅ（Ｄｎ）は、｛Ｆｅ（Ｄ０），Ｆｅ（Ｄ１），Ｆｅ（Ｄ２），Ｆｅ（Ｄ３）｝＝｛５，２．５，６，５｝であり、覚醒度毎の不特定要因ふらつきの発生率Ｆｓ（Ｄｎ）は、｛Ｆｓ（Ｄ０），Ｆｓ（Ｄ１），Ｆｓ（Ｄ２），Ｆｓ（Ｄ３）｝＝｛２，３，４，８｝である。

一方、車両ふらつき発生要因と覚醒度との相関特性を考慮し、車両ふらつきの発生要因毎に、車両ふらつき検知時の覚醒度（Ｄ０〜Ｄ３）に応じて、重み係数が設定されている。すなわち、覚醒度毎の動作要因ふらつきの重み係数Ｗｄは、｛Ｗｄ（Ｄ０），Ｗｄ（Ｄ１），Ｗｄ（Ｄ２），Ｗｄ（Ｄ３）｝＝｛１，１，２，４｝と設定されている。覚醒度毎の運転要因ふらつきの重み係数Ｗｕは、｛Ｗｕ（Ｄ０），Ｗｕ（Ｄ１），Ｗｕ（Ｄ２），Ｗｕ（Ｄ３）｝＝｛１，１，２，２｝と設定されている。また、覚醒度毎の環境要因ふらつきの重み係数Ｗｅは、｛Ｗｅ（Ｄ０），Ｗｅ（Ｄ１），Ｗｅ（Ｄ２），Ｗｅ（Ｄ３）｝＝｛０，０，０，０｝と設定されており、覚醒度毎の不特定要因ふらつきの重み係数Ｗｓは、｛Ｗｓ（Ｄ０），Ｗｓ（Ｄ１），Ｗｓ（Ｄ２），Ｗｓ（Ｄ３）｝＝｛４，４，４，４｝と設定されている。

覚醒度判定部４３では、覚醒度Ｄｎのときのふらつき発生率Ｆｎを次式（１）により重みを付けて補正し、重み付け後のふらつき発生率Ｇ（Ｄｎ）を算出する。
Ｇ（Ｄｎ）＝｛Ｆｄ（Ｄｎ）×Ｗｄ（Ｄｎ）＋Ｆｕ（Ｄｎ）×Ｗｕ（Ｄｎ）＋Ｆｅ（Ｄｎ）×Ｗｅ（Ｄｎ）＋Ｆｓ（Ｄｎ）×Ｗｓ（Ｄｎ）｝／｛Ｗｄ（Ｄｎ）＋Ｗｕ（Ｄｎ）＋Ｗｅ（Ｄｎ）＋Ｗｓ（Ｄｎ）｝ ・・・（１）

図４に示された例では、｛Ｇ（Ｄ０），Ｇ（Ｄ１）、Ｇ（Ｄ２）、Ｇ（Ｄ３）｝＝｛２．７，２．４，４．５，８｝であり、重み付け後のふらつき発生率Ｇ（Ｄｎ）＝１７．６となる。

続いて、覚醒度判定部４３では、重み付け後のふらつき発生率Ｇ（Ｄｎ）に基づいて運転者の覚醒度Ｄｎ（今回値）が判定される。重み付け後のふらつき発生率Ｇ（Ｄｎ）と覚醒度Ｄｎとは線形相関を有するため、例えば、重み付け後のふらつき発生率Ｇ（Ｄｎ）に係数αを乗算し、その演算結果から覚醒度Ｄｎを判定することができる。判定された覚醒度Ｄｎは、運転支援ＥＣＵ５０に出力される。

運転支援ＥＣＵ５０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどからなる。運転支援ＥＣＵ５０には、ディスプレイ６０、スピーカ６１、及び運転支援システムなどが接続されている。運転支援ＥＣＵ５０では、覚醒度判定ＥＣＵ４０で判定された運転者の覚醒度が入力されると、その覚醒度に応じて運転者に注意喚起やアドバイス提示するための画像やメッセージを生成し、その画像をディスプレイ６０に表示させたり、そのメッセージをスピーカ６１から音声出力させる。また、運転支援ＥＣＵ５０では、運転者の覚醒度が低下している場合、そのレベルに応じて運転支援システム６２に対して制御タイミングを変えるなどの指示信号を出力する。なお、運転支援システム６２としては、例えば、プリクラッシュセーフティシステム、アダプティブクルーズコントロールシステム、レーンキープシステムがある。

次に、図５を用いて覚醒度判定装置１の動作及び覚醒度判定方法について説明する。図５は、覚醒度判定装置１による覚醒度判定処理の処理手順を示すフローチャートである。この処理は、覚醒度判定ＥＣＵ４０及び運転支援ＥＣＵ５０によって行われるものであり、各ＥＣＵの電源がオンされてからオフされるまでの間、所定のタイミングで繰り返し実行される。

ステップ１００では、白線認識センサ２１から車線幅や自車の位置と左右の白線との位置関係を示す情報などが読み込まれるとともに、これらの情報に基づいて自車両の車両ふらつきが検知される。車両ふらつきが検知されたときには、車両ふらつきの検知情報及びふらつきが発生した時点での運転者の覚醒度情報が取得される。

続くステップＳ１０２では、運転者情報認識手段１０、環境情報認識手段２０や車両情報認識手段３０を構成する各種センサからの検出結果に基づいて、車両ふらつきの発生要因が、運転者の運転操作以外の動作に起因する動作要因、運転者の運転操作に起因する運転要因、車両が走行している環境の変化などの外的要因に起因する環境要因、及び、動作要因、運転要因、環境要因のいずれにも該当しない不特定要因のいずれかに分類されて特定される。ふらつき要因の特定方法の詳細については、上述したとおりであるので、ここでは説明を省略する。

続いて、ステップＳ１０４では、単位時間（例えば３分）あたりのふらつき発生率が各発生要因及び覚醒度毎に分類されて算出される。

次に、ステップＳ１０６では、ステップＳ１０４で算出されたふらつき発生率が上記式（１）により重み付けて補正され、重み付け後のふらつき発生率が算出される。なお、重み付け後のふらつき発生率の算出方法は上述したとおりであるので、ここでは説明を省略する。

続くステップＳ１０８では、ステップＳ１０６で算出された重み付け後のふらつき発生率基づいて運転者の覚醒度が判定される。本実施形態では、重み付け後のふらつき発生率に係数αを乗算し、その演算結果から覚醒度Ｄｎを判定する。すなわち、重み付け後のふらつき発生率が高いほど、覚醒度が高いと判定される。

そして、ステップＳ１１０においては、ステップＳ１０８で判定された覚醒度に応じて運転者に注意喚起やアドバイス提示するための画像やメッセージが生成され、その画像がディスプレイ６０に表示されたり、そのメッセージがスピーカ６１から音声出力される。また、本ステップでは、運転者の覚醒度が低下している場合、そのレベルに応じて運転支援システム６２に対して制御タイミングを変えるなどの指示信号が出力される。

覚醒度＝｛ｘｉ｝と、全ふらつき発生率＝｛ｙｉ｝とが与えられたとき、相関係数Ｒｘｙは次式（２）により求められる。
Ｒｘｙ＝Ｓｘｙ／ｓｑｒｔ（ＳｘＳｙ）＝Σ｛（ｘｉ−ｘ）（ｙｉ−ｙ）｝／ｓｑｒｔ｛Σ（ｘｉ−ｘ）^２Σ（ｙｉ−ｙ）^２｝ ・・・（２）
ただし、ｓｑｒｔは、ｓｑｕａｒｅ ｒｏｏｔである。

上述した図４に示される例では、重み付けをする前の覚醒度Ｄ０〜Ｄ３までの全ふらつき発生率は、｛Ｆ（Ｄ０），Ｆ（Ｄ１），Ｆ（Ｄ２），Ｆ（Ｄ３）｝＝｛１５，８，２０，２８｝であり、このとき、覚醒度Ｄ０〜Ｄ３に対する、全ふらつき発生率の相関係数は「０．７８２」であった。これに対して、重み付け後のふらつき発生率は、｛Ｇ（Ｄ０），Ｇ（Ｄ１）、Ｇ（Ｄ２）、Ｇ（Ｄ３）｝＝｛２．７，２．４，４．５，８｝となり、覚醒度Ｄ０〜Ｄ３に対する、ふらつき発生率の相関係数は「０．９０６」となった。このように、車両ふらつきの発生要因に応じて重み付けを行うことにより、ふらつき発生率と覚醒度との相関係数を大きくすることができること、すなわち覚醒度の判定精度を向上することができるという本発明の有効性が確認された。

本実施形態によれば、車両ふらつきの発生要因が動作要因、運転要因、環境要因、および不特定要因のいずれかに区別されて特定されるとともに、ふらつき発生要因毎のふらつき発生率に該発生要因毎に設定されている重み係数が乗算されて得られる演算結果に基づいて運転者の覚醒度が判定される。このように、それぞれの発生要因毎に該発生要因と覚醒度との相関を考慮して運転者の覚醒度を判定ことができるため、運転者の覚醒度の判定精度を向上することが可能となる。

以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく種々の変形が可能である。例えば、運転者情報認識手段１０、環境情報認識手段２０、及び車両情報認識手段３０を構成する各種センサは、上記実施形態で示したものに限定されるものではない。また、車両ふらつきの発生要因毎に、車両ふらつき検知時の覚醒度に応じて設定される各重み係数の値が、図４に示した数値に限定されるものでないことはいうまでもない。

上記実施形態では、覚醒度のレベルをＤ０〜Ｄ３の４段階に分けたが、覚醒度のレベルは４段階に限られるものではなく、２，３段階又は５段階以上であってもよい。

また、車両ふらつきの発生要因に加えて、車両ふらつきの度合いを考慮する構成としてもよい。

実施形態に係る覚醒度判定装置の全体構成を示すブロック図である。 車両ふらつきの発生要因別分類表の一例である。 車両ふらつきの発生要因と覚醒度との相関特性を記載した表である。 車両ふらつきの発生要因毎のふらつき発生率、発生要因毎の重み係数、重み付け後のふらつき発生率、及び車両ふらつき発生率と覚醒度との相関係数を記載した表である。 実施形態に係る覚醒度判定装置による覚醒度判定処理の処理手順を示すフローチャートである。

符号の説明

１…覚醒度判定装置、１０…運転者情報認識手段、１１…動作認識センサ、１２…顔向き・視線認識センサ、２０…環境情報認識手段、２１…白線認識センサ、２２…前方車両車速・距離認識センサ、２３…交通環境情報取得用通信装置、２４…カーナビゲーションシステム、３０…車両情報認識手段、３１…舵角センサ、３２…アクセル開度センサ、３３…車速センサ、３４…ウィンカ操作センサ、４０…覚醒度判定ＥＣＵ、４１…ふらつき検知部、４２…要因特定部、４３…覚醒度判定部、５０…運転者状態適応型運転支援ＥＣＵ、６０…ディスプレイ、６１…スピーカ、６２…運転支援システム。

Claims (2)

1. 車両のふらつき状態を検知するふらつき検知手段と、
   車両ふらつきの発生要因を特定する要因特定手段と、
   前記ふらつき検知手段により検知された前記車両のふらつき状態に基づいて、該車両を運転する運転者の覚醒度を判定する覚醒度判定手段と、を備え、
   前記覚醒度判定手段は、前記運転者の覚醒度を判定する際に、前記要因特定手段により特定された前記車両ふらつきの発生要因毎に設定されている重み付けを乗算して得られる演算結果に基づいて、前記運転者の覚醒度を判定し、
   前記要因特定手段は、前記車両ふらつきの発生要因を、前記運転者の運転操作以外の動作に起因する動作要因、前記運転者の運転操作に起因する運転要因、前記車両が走行している環境に起因する環境要因、及び、前記動作要因、前記運転要因、前記環境要因のいずれにも該当しない不特定要因のいずれかに特定することを特徴とする覚醒度判定装置。
2. 車両のふらつき状態を検知するふらつき検知ステップと、
   車両ふらつきの発生要因を特定する要因特定ステップと、
   前記ふらつき検知ステップにおいて検知された前記車両のふらつき状態に基づいて、該車両を運転する運転者の覚醒度を判定する覚醒度判定ステップと、を備え、
   前記覚醒度判定ステップでは、前記運転者の覚醒度を判定する際に、前記要因特定ステップで特定された前記車両ふらつきの発生要因毎に設定されている重み付けを乗算して得られる演算結果に基づいて、前記運転者の覚醒度を判定し、
   前記要因特定ステップでは、前記車両ふらつきの発生要因を、前記運転者の運転操作以外の動作に起因する動作要因、前記運転者の運転操作に起因する運転要因、前記車両が走行している環境に起因する環境要因、及び、前記動作要因、前記運転要因、前記環境要因のいずれにも該当しない不特定要因のいずれかに特定することを特徴とする覚醒度判定方法。

Images