JP5688811B2 - 運転者状態推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、自動車などの車両を運転している運転者の状態を推定するための運転者状態推定装置に関する。

従来、自動車などの車両を適切に運行させるなどの目的をもって、車両を運転している運転者の覚醒度を推定するための覚醒度推定装置が開発されてきた。

本願出願人は、運転者の認識・判断・操作をモデル化した運転者モデルという概念を用いて、運転者の覚醒度を推定する技術を提案している（特許文献１参照）。

特許文献１に係る覚醒度推定技術では、まず、運転者モデル作成部は、目標方位角と実方位角との差（方位角偏差）を仮想的な運転者の入力とし、実操舵角を仮想的な運転者の出力として、仮想的な運転者の入出力関係を表す運転者モデルを作成する。運転者モデル操作量取得部は、運転者モデルに対して現在の方位角偏差を入力することで運転者モデル操舵角を取得する。覚醒度推定部は、実操舵角と運転者モデル操舵角との差に基づいて運転者の覚醒度を推定する。

実操舵角と運転者モデル操舵角との差は、運転者の判断に基づく操作（実操舵角）が、線形モデル（運転者モデル操舵角）に基づいているか否かを評価するための有効な指標となる。また、運転者の判断に基づく操作（実操舵角）が運転者モデル操舵角から乖離している場合、運転者の覚醒度は低下している蓋然性が高いことがわかっている。したがって、特許文献１に係る覚醒度推定技術によれば、実操舵角と運転者モデル操舵角との差に基づいて運転者の覚醒度を推定することができる。

ＷＯ２０１１／０４０３９０号公報

ところで、特許文献１に係る推定技術では、運転者モデルを用いて覚醒度推定の基礎データとなる残差を演算し、得られた残差と予め定められる判定閾値との大小関係を比較することで運転者の覚醒度を推定している。ところが、覚醒度推定の基礎データとなる残差の振れ幅は、例えば、年齢や性別、初心者か熟練者など多種多様な運転者に固有の特性（例えば、急なステアリング操作を頻繁に行う荒い運転か、または、緩やかなステアリング操作を主として行うおとなしい運転かなど）に応じて異なる傾向がある。このため、このような運転者に固有の特性を一切考慮しない画一的な判定閾値を用いる特許文献１に係る推定技術では、推定精度の向上を図ることが難しいという問題があった。

本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、運転者状態に係る推定精度の向上を図ることができる覚醒度推定装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、請求項１に係る発明は、車両を運転する運転者の状態を推定するための運転者状態推定装置であって、前記運転者の操作目標値を取得する操作目標値取得部と、前記車両の実動作量を取得する実動作量取得部と、前記運転者の実操作量を取得する実操作量取得部と、前記操作目標値および前記実動作量の差を運転者の入力とし、前記実操作量を運転者の出力として、当該運転者の入出力関係を定義した運転者モデルを作成する運転者モデル作成部と、前記操作目標値および前記実動作量の差を前記運転者モデルに入力することで運転者モデル操作量を取得する運転者モデル操作量取得部と、前記実操作量および前記運転者モデル操作量の差から求められる規範モデル誤差を算出する残差算出部と、前記車両の運転開始時、または、当該車両の走行路の状況を含む走行シーンの変化時を起点として所定時間が経過するまでの初期設定期間において、前記残差算出部で算出された残差のうち、当該運転者において規範となる残差を初期残差として設定する初期残差設定部と、前記残差算出部で算出された残差に基づいて前記運転者の状態を推定する運転者状態推定部と、前記初期残差に対する前記残差の変化率を演算する残差変化率演算部と、を備え、前記運転者状態推定部は、前記初期設定期間の経過後において、前記初期残差設定部で設定された初期残差と前記残差算出部で算出された残差との対比結果である、前記残差変化率演算部で演算された前記初期残差に対する前記残差の変化率に基づいて、前記運転者の状態を推定する、ことを最も主要な特徴とする。

また、請求項２に係る発明は、前記初期設定期間において前記残差算出部で算出された残差を記憶する残差記憶部をさらに備え、前記初期残差設定部は、前記残差記憶部に記憶された残差のうち、最小の値をもつ残差を前記初期残差として設定する、ことを特徴とする。

また、請求項３に係る発明は、請求項２に記載の運転者状態推定装置であって、前記車両の実動作量、または、前記運転者の実操作量の少なくともいずれかに基づいて、予め定められる複数の前記走行シーンのなかから、当該車両の現在の走行シーンを同定する走行シーン同定部をさらに備え、前記残差記憶部は、前記初期設定期間において前記残差算出部で算出された残差を、前記走行シーン同定部で同定された走行シーンに関連付けて記憶し、初期残差設定部は、前記残差記憶部に記憶された、前記初期設定期間において前記走行シーン同定部で同定された走行シーンが関連付けられた残差のうち、最小の値をもつ残差を前記初期残差として設定する、ことを特徴とする。

また、請求項４に係る発明は、請求項３に記載の運転者状態推定装置であって、前記走行シーン同定部は、前記車両の実動作量、または、前記運転者の実操作量の少なくともいずれかに係る時系列データに対して経時的な平滑化処理を施し、当該平滑化処理後の前記車両の実動作量データまたは前記運転者の実操作量データ、および、前記複数の走行シーンの属性情報に基づいて、当該車両の現在の走行シーンを同定する、ことを特徴とする。

また、請求項５に係る発明は、請求項３に記載の運転者状態推定装置であって、前記走行シーン同定部は、前記車両のヨーレートセンサで検知された前記車両の実動作量に係る時系列データに対して経時的な平滑化処理を施し、当該平滑化処理後の実動作量データ、および、前記複数の走行シーンの属性情報に基づいて、当該車両の現在の走行シーンを同定する、ことを特徴とする。

また、請求項６に係る発明は、請求項１〜５のいずれか一項に記載の運転者状態推定装置であって、前記操作目標値取得部は、撮像部により撮像し、または、ナビゲーション装置を介して得られる前記車両の進行方向に係る走行道路情報に基づいて、前記運転者の操作目標値を取得する、ことを特徴とする。

請求項１に係る運転者状態推定装置によれば、運転者状態推定に関するより一層の精度向上を期待することができる。

また、請求項２に係る運転者状態推定装置によれば、初期残差として選択すべき残差の選定基準を明確にしたので、運転者状態推定に関するさらなる精度向上を期待することができる。

また、請求項３に係る運転者状態推定装置によれば、走行シーンが時々刻々と変化するケースであっても、運転者状態に係る推定精度の向上を的確に図ることができる。

また、請求項４〜５に係る運転者状態推定装置によれば、走行シーンが時々刻々と変化するケースであっても、運転者状態に係る推定精度の向上をより的確に図ることができる。

また、請求項６に係る覚醒度推定装置によれば、運転者状態に係る推定精度の向上効果に加えて、運転者の目標方位角（操作目標値）に係る取得を的確に行わせることができる。

本発明の前提となる覚醒度推定技術に係る原理の説明に供する概念図である。 本発明の前提となる覚醒度推定技術に係る原理の説明に供する概念図である。 本発明の前提となる覚醒度推定技術の動作説明に供する図である。 本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置（運転者状態推定装置）の概略構成を表すブロック図である。 初期設定期間における残差のうち初期残差を選択的に設定する手順を表す説明図である。 本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置（運転者状態推定装置）の動作のうち、初期残差設定処理の流れを表すフローチャート図である。 本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置（運転者状態推定装置）の動作のうち、覚醒度推定処理の流れを表すフローチャート図である。 平滑化ヨーレートの絶対値と走行シーンの属性情報との対応関係を表す説明図である。 残差変化率に対する覚醒度の関係を対応付けて表す説明図である。

以下、本発明の実施形態に係る運転者状態推定装置について、図面を参照して詳細に説明する。
なお、本発明に係る運転者状態推定装置において推定対照となる運転者状態とは、運転者の覚醒に係る水準を表す覚醒度や、運転者が発揮している注意力・集中力に係る水準を含む、運転者に係る状態を包括して含む概念である。運転者状態のうち覚醒度は、後記するように、例えば、運転者が居眠り運転や飲酒運転を行っている際に、そのときの車両の挙動に基づいて推定することができる。
そこで、本発明に係る運転者状態推定装置の一実施形態について、後記する規範モデルという概念を用いて、運転者の覚醒度を推定する覚醒度推定装置を例示して説明する。

〔本発明の前提となる覚醒度推定技術に係る原理の説明〕
はじめに、本発明の前提となる覚醒度推定技術に係る原理について、図１および図２を参照して説明する。図１および図２は、本発明の前提となる覚醒度推定技術に係る原理の説明に供する概念図である。図３は、本発明の前提となる覚醒度推定技術の動作説明に供する図である。
なお、覚醒度は、前記したとおり、運転者状態の一態様である。このため、以下に述べる“覚醒度推定技術”は、“運転者状態推定技術”と読み替えることにより、運転者状態の推定用途にそのまま適用することができる。

図１の例では、例えば、道路の中央に引かれた白線に沿って車両を走行させるように、運転者がステアリングホイールを操作し車両の方位角を制御するケースを想定している。

まず、運転者は、図１および図２に示すように、車両の進行方向を白線の方向に沿わせるための目標方位角と、車両の実方位角との偏差である方位角偏差を、視覚を通じて認識する。運転者は、この方位角偏差をなくすために、ステアリングホイールをどの方向にどれだけ操作すればよいかを経験的に判断し、同判断に従ってステアリングホイールを操作する。すると、ステアリングホイールに実操舵角が生じて、同操作に車両が応答することで方位角の変化が起こる。このときの車両の挙動は、走行路面の摩擦係数や傾斜、車両の走行速度や積載量などといった環境要素（外乱）によって影響を受ける。そして、ある実方位角が車両に生じる。

この時点において、実方位角は、前記した直前の実方位角とは異なる場合が多い。また、目標方位角も同様に、前記した直前の目標方位角とは異なる場合が多い。そこで、運転者は、前記のとおりはじめから、目標方位角と、車両の実方位角との偏差である方位角偏差を、視覚を通じて認識し、判断し、同判断に従ってステアリングホイールを操作する。以下、前記と同様の工程が繰り返される。

例えば、運転者が居眠り運転や飲酒運転をすると、運転者の認識・判断・操作に誤りが生じて、道路の白線に沿って車両を精度良く走行させることが困難になる。その結果、方位角偏差は増大しがちになる。そこで、方位角偏差（制御成績）の経時的な推移を観測することにより、運転者の覚醒度（運転者状態、以下、同じ。）を推定することができる。

ところが、前記の覚醒度推定手法では、前記の環境要素（外乱）を考慮することなしに運転者の覚醒度を推定するため、その推定結果は環境要素（外乱）に起因した誤差を不可避的に含むことになる。

そこで、本発明者らは、環境要素（外乱）を考慮して運転者の認識・判断・操作をモデル化した運転者モデル（図１参照）という概念を用いて、運転者の覚醒度を推定する技術を考案した。

本考案に係る覚醒度推定技術（本発明の前提となる覚醒度推定技術）では、まず、目標方位角と実方位角との差（方位角偏差）を仮想的な運転者の入力とし、実操舵角を仮想的な運転者の出力として、仮想的な運転者の入出力関係を定義した運転者モデルを作成する。運転者モデルは、一対一の入出力関係を有するため、関数として取り扱うことができる。こうして作成した運転者モデルに対し、現在の方位角偏差を入力すると、運転者モデルの出力として、運転者モデル操舵角が得られる。

ところで、実操舵角と運転者モデル操舵角との差（残差）は、前記のとおり、運転者の判断に基づく操作（実操舵角）が、線形モデル（運転者モデル操舵角）に基づいているか否かを評価するための有効な指標となる。また、運転者の判断に基づく操作（実操舵角）が運転者モデル操舵角から乖離している場合、運転者の覚醒度は低下している蓋然性が高いことがわかっている。
したがって、本発明の前提となる覚醒度推定技術によれば、実操舵角と運転者モデル操舵角との差（残差）に基づいて運転者の覚醒度を推定することができる。

ところで、本発明の前提となる覚醒度推定技術では、運転者モデルを用いて覚醒度推定の基礎データとなる残差を演算し、得られた残差と予め定められる判定閾値との大小関係を比較することで運転者の覚醒度を推定している。ところが、覚醒度推定の基礎データとなる残差の振れ幅は、年齢や性別、初心者か熟練者など多種多様な運転者に固有の特性（例えば、急なステアリング操作を頻繁に行う荒い運転か、または、緩やかなステアリング操作を主として行うおとなしい運転かなど）に応じて異なる傾向がある。このため、このような運転者に固有の特性を一切考慮しない画一的な判定閾値を用いる本発明の前提となる覚醒度推定技術では、運転者状態に係る推定精度の向上を図ることが難しかったのである。

〔本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置の概要〕
本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置は、車両の運転開始時、または、後記する走行シーンの変化時を起点として所定時間が経過するまでの初期設定期間において、運転者モデルを用いて得られる“初期残差”が、運転者固有の特性をよく表すことに着目し、この“初期残差”と、初期設定期間の経過後に運転者モデルを用いて得られる“残差”との対比結果に基づいて運転者の状態を推定することにより、運転者状態に係る推定精度の向上を図ることを最も主要な特徴としている。

本発明者らの研究によると、前記の初期設定期間では、運転者の覚醒度はその他の期間と比べて高く、かつ、その運転者において規範となる固有の特性が現れる傾向を示すことがわかった。その理由は、運転開始直後や、走行シーンの変化直後などのタイミングでは、眠気を催すことは少なく、かつ、運転に集中しているため、その運転者に固有の癖（運転特性）が現れやすいからではないかと考えられた。

本発明者らは、初期設定期間では、その運転者において規範となる固有の特性が現れる傾向を示すことに注目した。そして、初期設定期間の経過後に運転者モデルを用いて得られる“残差”を、初期設定期間における運転者固有の特性をよく表す“初期残差”で割り算すれば、基準値（“初期残差”）に対する個々のオフセット値（“残差”）に係る外れ値（基準値から大きく外れた値）が適正化されて、運転者状態に係る推定精度の向上を図ることができるのではないかとの発想を得た。そこで、本発明者らは、さらなる研究を進めた結果、以下に述べる本発明を完成させた。

ここで、前記した“車両の走行シーンの変化時”とは、走行中の車両が置かれている環境の変化時を意味する。具体例をあげると、車両の走行路の状況（例えば、直線路か、カーブ路か、カーブ路の場合、緩やかか、急かなど）の変化時や、走行路面の状況（例えば、舗装路か否か、乾いているか、濡れているか、凍っているかなど）の変化時や、天候（例えば、晴天か、雨か、雪か、強風か否か、外気温は何度かなど）の変化時や、走行路が高速道路から一般道路へと変化した時などが、“車両の走行シーンの変化時”に相当する。

〔本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置１１のブロック構成〕
次に、本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置１１のブロック構成について、図４および図５を参照して説明する。図４は、本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置１１の概略構成を表すブロック図である。図５は、初期設定期間における残差のうち初期残差を選択的に設定する手順を表す説明図である。

本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置１１は、図４に示すように、撮像部１３、ヨーレートセンサ１５、操舵角センサ１７、スピーカ１９、および、ＥＣＵ（electronic control unit）２０と、を備えて構成されている。覚醒度推定装置１１を構成するこれらの部材は、車両Ｃａに搭載されている。
なお、本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置１１は、本発明の“運転者状態推定装置”に相当する。

撮像部１３は、車両Ｃａの進行方向前方の、白線を含む路面を撮像する機能を有する。撮像部１３は、例えばＣＣＤ（個体撮像素子）センサである。撮像部１３で撮像された白線を含む路面の画像情報は、後記する目標方位角取得部２１へと送られる。

ヨーレートセンサ１５は、車両Ｃａに生じるヨーレート（車両重心の上下方向軸回りの回転角速度）を検知する機能を有する。ヨーレートセンサ１５で検知されたヨーレートは、後記する実方位角取得部２３、および、走行シーン同定部３４へとそれぞれ送られる。

操舵角センサ１７は、運転者が操作するステアリングホイール１８の実操舵角（本発明の“実操作量”に相当する。）を検知する機能を有する。操舵角センサ１７は、本発明の“実操作量取得部”に相当する。操舵角センサ１７で検知された実操舵角は、後記する運転者モデル作成部２７、および、残差算出部３３へとそれぞれ送られる。

スピーカ１９は、後記する覚醒度推定部４１において、運転者の覚醒度が所定の水準を下回る旨の推定結果が得られた場合に、後記する警報制御部４３の制御動作に従って警報音を発生させる機能を有する。低覚醒状態にある運転者を覚醒させるには、聴覚に刺激を与えるのが有効だからである。

ＥＣＵ２０は、不図示のＣＰＵ（Central processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、入出力回路（Ａ／Ｄ変換器およびＤ／Ａ変換器を含む）などを備えて構成される。ＣＰＵは、ＲＯＭに格納されたプログラムに従って、ＲＡＭを作業領域として用いて、初期残差設定処理および覚醒度推定処理を含む各種処理を実行する。これらの処理の流れについては後記する。

ＥＣＵ２０は、論理的な構成部材として、目標方位角取得部２１、実方位角取得部２３、方位角偏差算出部２５、運転者モデル作成部２７、バンドパスフィルタ２９、運転者モデル操舵角取得部３１、残差算出部３３、走行シーン同定部３４、残差記憶部３６、初期残差設定部３８、残差変化率演算部４０、覚醒度推定部４１、および、警報制御部４３を有して構成されている。

本発明の“操作目標値取得部”に相当する目標方位角取得部２１は、運転者の目標方位角（本発明の“操作目標値”に相当する。）を取得する機能を有する。具体的には、目標方位角取得部２１は、撮像部１３から送られてきた白線を含む路面の画像情報に対して画像処理を施すことにより、白線の方向を認識する。次いで、目標方位角取得部２１は、白線の方向と車体前後軸の方向とのヨー方向ずれ量に基づき、目標方位角を算出し取得する。

目標方位角は、白線の方向と車体前後軸の方向とのヨー方向ずれ量が大きいほど大きくなる。目標方位角の正負は、白線の方向に対する車体前後軸のヨー方向ずれの向きに応じて、例えば、時計周り方向を“正”とする一方、反時計周り方向を“負”とするように設定される。

本発明の“実動作量取得部”に相当する実方位角取得部２３は、実方位角（本発明の“実動作量”に相当する。）を取得する機能を有する。具体的には、実方位角取得部２３は、例えば、ヨーレートセンサ１５で検知され出力されてくるヨーレートの時系列データを、所定時間にわたり積分することによって、実方位角を取得する。

方位角偏差算出部２５は、目標方位角取得部２１で取得した目標方位角、および、実方位角取得部２３で取得した実方位角の差である方位角偏差を算出する機能を有する。方位角偏差算出部２５で算出された方位角偏差は、運転者モデル作成部２７およびバンドパスフィルタ２９へとそれぞれ送られる。

運転者モデル作成部２７は、図４に示すように、方位角偏差を運転者の入力とし、実操舵角を運転者の出力として、当該運転者の入出力関係を定義した運転者モデルを作成する機能を有する。

本実施形態では、運転者モデル作成部２７は、基本的に、後記する初期残差設定処理または覚醒度推定処理を遂行する際に機能するように構成されている。要するに、本実施形態に係る運転者モデル作成部２７は、本発明の前提となる覚醒度推定技術と同様に、車両Ｃａの走行中における所定の周期毎に運転者モデルを逐次作成する構成を採用している。

ちなみに、本実施形態では、運転者の入力である方位角偏差と、運転者の出力である実操舵角との入出力関係を定義する運転者モデルは、例えば、式（１）に示す一次微分方程式で与えられる。

［運転者モデル］＝Ｋ／（１＋Ｔｓ） 式（１）
ただし、Ｋはゲイン係数、Ｔｓは時間応答である。

運転者モデルの定義によれば、下記の式（２）の関係が成立する。運転者モデルである一次微分方程式［Ｋ／（１＋Ｔｓ）］の解は、下記の式（３）で与えられる。
［実操舵角］＝［Ｋ／（１＋Ｔｓ）］×［方位角偏差］ 式（２）
［Ｋ／（１＋Ｔｓ）］＝［実操舵角］／［方位角偏差］ 式（３）

ここで、式（３）の右辺の［実操舵角］は、操舵角センサ１７で検知出力される。また、式（３）の右辺の［方位角偏差］は、方位角偏差算出部２５で算出される。このように、式（３）の右辺の値は両者共に取得可能である。したがって、運転者モデル作成部２７は、式（３）を適用することにより、運転者モデルを計算により作成することができる。

バンドパスフィルタ２９は、方位角偏差算出部２５で算出された方位角偏差を含む時系列データ（広い帯域にわたる周波数成分を含む）に対して、１〜１０ｒａｄ／ｓｅｃの周波数帯域に属するデータを選択的に通過させる機能を有する。ここで、本発明者らの研究によると、１〜１０ｒａｄ／ｓｅｃの周波数帯域に属する方位角偏差を含む時系列データは、運転者の覚醒度が低下（例えば、眠気が増加）した際の傾向を顕著に表すことがわかっている。バンドパスフィルタ２９を通過した方位角偏差に係る時系列データは、運転者モデル操舵角取得部３１へと送られる。

本発明の“運転者モデル操作量取得部”に相当する運転者モデル操舵角取得部３１は、運転者モデル操舵角を取得する機能を有する。具体的には、運転者モデル操舵角取得部３１は、前記した式（２）を適用し、運転者モデル作成部２７で作成された運転者モデル［Ｋ／（１＋Ｔｓ）］に対し、バンドパスフィルタ２９を通過した方位角偏差に係る時系列データを乗じることにより、運転者モデル操舵角を取得する。運転者モデル操舵角取得部３１で取得された運転者モデル操舵角は、残差算出部３３へと送られる。

残差算出部３３は、図３および図４に示すように、操舵角センサ１７から送られてくる実操舵角データと、運転者モデル操舵角取得部３１で取得した運転者モデル操舵角データとに基づいて、“残差”を算出する機能を有する。具体的には、残差算出部３３は、実操舵角データと運転者モデル操舵角データとの差分を求めると共に、求めた差分データに対して二乗平均処理を施すことにより、運転者の覚醒度を表す指標となる“残差”を算出する。また、ある時点の時系列データの時間軸上の前後にわたる何点かを対象とした平均値や、中心値から所定値を超えて離れた値を除くフィルタリング処理を行って得られた値などを、“残差”として採用してもよい。残差算出部３３で算出された“残差”は、残差記憶部３６、および、残差変化率演算部４０へとそれぞれ送られる。
なお、図３に示す理想モデルに係る入出力とは、運転者が行う実際の入出力を意味する。運転者モデルと対極をなすのは、当事者としての実際の運転者だからである。

走行シーン同定部３４は、車両Ｃａの実方位角（実動作量）、または、運転者の実操舵角（実操作量）の少なくともいずれかに基づいて、車両Ｃａの走行路の状況を含む走行環境として予め定められる複数の走行シーン（具体的には、例えば、車両Ｃａの走行路は直線路か、カーブ路か、カーブ路の場合、緩やかか、急かなど）のなかから、車両Ｃａの現在の走行シーンを同定する機能を有する。走行シーン同定部３４の詳しい動作については後記する。

残差記憶部３６は、車両Ｃａの運転開始時、または、走行シーンの変化時を起点として所定時間が経過するまでの初期設定期間において、残差算出部３３で算出された残差を記憶する機能を有する。具体的には、残差記憶部３６は、初期設定期間において残差算出部３３で算出された残差を、走行シーン同定部３４で同定された走行シーンに関連付けて記憶する。
初期設定期間において走行シーン同定部３４で同定された走行シーンが関連付けられた残差に係る残差記憶部３６の記憶内容は、初期残差設定部３８によって適宜参照される。

初期残差設定部３８は、初期設定期間において残差算出部３３で算出された残差のうち、当該車両Ｃａの運転者において規範となる残差を初期残差として設定する機能を有する。具体的には、初期残差設定部３８は、図５に示すように、残差記憶部３６に記憶された、初期設定期間において走行シーン同定部３４で同定された走行シーンが関連付けられた残差のうち、最小の値をもつ残差を初期残差として設定する。ここで、初期残差設定部３８において、初期残差として最小の値をもつ残差を設定するのは、初期設定期間において最小の値をもつ残差は、当該車両Ｃａの運転者においてミスの少ない規範となる車両Ｃａの操縦を遂行している際に得られる残差であって、その運転者に固有の特性をよく表していることに基づく。
初期残差設定部３８で設定された初期残差は、残差変化率演算部４０によって適宜参照される。

残差変化率演算部４０は、初期残差に対する残差の変化率を演算する機能を有する。ここで、残差変化率演算部４０において、初期残差に対する残差の変化率を演算するのは、初期残差に対する残差の変化率は、得られた残差を初期残差で割り算したものであって、得られた残差が有する外れ値（基準値から大きく外れた値）に起因して顕在化する覚醒度推定精度の低下を抑制する趣旨である。
残差変化率演算部４０で演算された初期残差に対する残差の変化率は、覚醒度推定部４１へと送られる。

覚醒度推定部４１は、残差変化率演算部４０で演算された初期残差に対する残差の変化率に基づいて、運転者の覚醒度を推定する機能を有する。覚醒度推定部４１で推定された覚醒度の情報は、警報制御部４３へと送られる。
なお、覚醒度推定部４１は、本発明の“運転者状態推定部”に相当する。

警報制御部４３は、覚醒度推定部４１から、運転者の覚醒度が所定の水準を下回る旨の覚醒度情報が送られてきた場合に、スピーカ１９に警報音を発生させる警報制御を行う機能を有する。

〔本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置１１の動作〕
次に、本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置１１の動作について、図６Ａ，図６Ｂおよび図７Ａ，図７Ｂを参照して説明する。図６Ａは、本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置１１の動作のうち、初期残差設定処理の流れを表すフローチャート図である。図６Ｂは、同覚醒度推定装置１１の動作のうち、覚醒度推定処理の流れを表すフローチャート図である。図７Ａは、平滑化ヨーレートの絶対値と走行シーンの属性情報との対応関係を表す説明図である。図７Ｂは、残差変化率に対する覚醒度の関係を対応付けて表す説明図である。

なお、図６Ａに示す初期残差設定処理は、ＥＣＵ２０の監視下において、車両Ｃａの運転開始時、または、走行シーンの変化時を起点として開始される。具体的には、ＥＣＵ２０は、不図示のイグニッションスイッチのオンオフ状態、および、走行シーンの変化状態を常時監視している。ＥＣＵ２０は、イグニッションスイッチがオフからオン状態に切り替えられたか否かを調べることにより、車両Ｃａの運転開始時か否かを判断する。また、ＥＣＵ２０は、走行シーン同定部３４で同定された走行シーンと、直前の走行シーンとの異同を調べることにより、走行シーンの変化時か否かを判断する。

図６Ａに示す例では、初期残差設定処理を遂行する上で基礎となるデータを、“初期設定期間”（ステップＳ５０１〜Ｓ５１０参照）において収集している。ここで、“初期設定期間”とは、車両Ｃａの運転開始時、または、走行シーンの変化時を起点として、所定時間（例えば１０分〜３０分などの、適宜その長さを変更可能な時間）が経過するまでの期間をいう。

また、図６Ａおよび図６Ｂには、両者に共通する処理ステップが存在する（ステップＳ５０１〜Ｓ５０８参照）。そこで、図６Ａおよび図６Ｂにおいて、両者に共通する処理ステップ間には共通のステップ番号を付し、その重複した説明を省略することとする。

ステップＳ５０１において、目標方位角取得部２１は、撮像部１３から送られてきた白線を含む路面の画像情報に対して画像処理を施すことにより、白線の方向を認識し、認識した白線の方向と車体前後軸の方向とのヨー方向ずれ量に基づいて、運転者の操作目標値である目標方位角を算出し取得する。

ステップＳ５０２において、実方位角取得部２３は、ヨーレートセンサ１５で検知される所定時間にわたるヨーレートを積分することによって、車両Ｃａの実動作量である実方位角を取得する。

ステップＳ５０３において、方位角偏差算出部２５は、ステップＳ５０１で取得した目標方位角、および、ステップＳ５０２で取得した実方位角の差である方位角偏差を算出する。

ステップＳ５０４において、操舵角センサ１７は、運転者が操作するステアリングホイール１８の実操舵角を検知し取得する。

ステップＳ５０５において、走行シーン同定部３４は、ヨーレートセンサ１５で検知された時系列データ（車両の実動作量）に対して経時的な平滑化処理を施し、平滑化処理後の平滑化ヨーレートの絶対値（実動作量データ）、および、複数の走行シーンの属性情報（図７Ａ参照）に基づいて、車両Ｃａの現在の走行シーンを同定する。

図７Ａに示すテーブル例では、平滑化ヨーレートの絶対値が１［ｄｅｇ／ｓ］以下の場合、走行シーンの属性情報として“直線路”を関連付けている。また、平滑化ヨーレートの絶対値が１〜４［ｄｅｇ／ｓ］の範囲に属する場合、走行シーンの属性情報として“緩やかなカーブ路”を関連付けている。そして、平滑化ヨーレートの絶対値が４〜７［ｄｅｇ／ｓ］の範囲に属する場合、走行シーンの属性情報として“急なカーブ路”を関連付けている。したがって、例えば、平滑化ヨーレートの絶対値として３［ｄｅｇ／ｓ］が検知された場合、走行シーン同定部３４は、車両Ｃａの現在の走行シーンとして“緩やかなカーブ路”と同定することになる。
なお、平滑化ヨーレートの絶対値が７［ｄｅｇ／ｓ］を超える場合とは、例えば、車両Ｃａがクランク状の路地を走行しているケースや、駐車時などが相当する。かかる場合は、走行シーンの対象に含めて覚醒度を推定する要請がほとんどないと考えられる。このため、走行シーンの対象から除外している。

ステップＳ５０６において、運転者モデル作成部２７は、ステップＳ５０３で算出した方位角偏差を運転者の入力とし、ステップＳ５０４で取得した実操舵角を運転者の出力として、ステップＳ５０５で同定された走行シーンに対応する運転者モデルを、式（３）を適用することで計算により作成する。

ステップＳ５０７において、運転者モデル操作量取得部３１は、前記した式（２）を適用し、ステップＳ５０６で作成された運転者モデル［Ｋ／（１＋Ｔｓ）］に対し、バンドパスフィルタ２９を通過した方位角偏差に係る時系列データを乗じることにより、運転者モデル操舵角を取得する。

ステップＳ５０８において、残差算出部３３は、ステップＳ５０４で取得した実操舵角データと、ステップＳ５０７で取得した運転者モデル操舵角データとの差分を求めると共に、求めた差分データに対して二乗平均処理を施すことにより、運転者の覚醒度を表す指標となる“残差”を算出する。

ステップＳ５０９において、残差記憶部３６は、ステップＳ５０８で算出された“残差”を、ステップＳ５０５で同定された走行シーンに関連付けて記憶する。
ここで、ステップＳ５０８で算出された“残差”を、ステップＳ５０５で同定された走行シーンに関連付けて記憶するとは、走行シーンの属性情報と、算出された“残差”の情報とを、相互に関連付けて記憶することを意味する。このようなデータ構造を採用したテーブルを、残差管理テーブルと呼ぶ。残差管理テーブルによれば、後記するように、初期設定期間において最小の値をとる“残差”を一意に特定することができる。

ステップＳ５１０において、ＥＣＵ２０は、初期設定期間が終了したか否かを判定する。この判定は、ＥＣＵ２０の監視下に置かれている不図示のタイマ部において、初期残差設定処理の開始時点（“初期設定期間”の起点）から所定時間が経過したか否かを調べることにより行う。

ステップＳ５１０の判定の結果、初期設定期間が未だ終了していない旨の判定が下された場合（ステップＳ５１０の“Ｎｏ”）、ＥＣＵ２０は、処理の流れをステップＳ５０１へと戻し、以下の処理を行わせる。この場合において、初期残差設定部３８は、“初期残差”の設定を行わない。

一方、ステップＳ５１０の判定の結果、初期設定期間が終了した旨の判定が下された場合（ステップＳ５１０の“Ｙｅｓ”）、ＥＣＵ２０は、処理の流れを次のステップＳ５１１へと進ませる。

ステップＳ５１１において、初期残差設定部３８は、残差記憶部３６に記憶されている残差管理テーブルを参照して、初期設定期間において最小の値をとる“残差”を抽出し、抽出した“残差”を、ステップＳ５０５で同定された走行シーンに対応する“初期残差”として設定する。
ここで、初期設定期間において最小の値をとる“残差”を、ステップＳ５０５で同定された走行シーンに対応する“初期残差”として設定するとは、走行シーンの属性情報と、最小の値をとる“残差”とを、相互に関連付けて記憶することを意味する。このようなデータ構造を採用したテーブルを、初期残差管理テーブルと呼ぶ。初期残差管理テーブルによれば、後記するように、ある走行シーンに対応付けられた初期残差を読み出すことができる。
ステップＳ５１１の初期残差設定処理が終了すると、ＥＣＵ２０は、一連の処理の流れを終了させる。

なお、前記した初期残差設定処理は、予め定められる複数の走行シーンのそれぞれに対応する初期残差の設定が終了するまで繰り返される。

次に、図６Ｂに示す覚醒度推定処理は、例えば、覚醒度推定装置１１の起動スイッチ（不図示）がオンしている場合などに遂行される。
なお、ステップＳ５０１〜Ｓ５０８の処理ステップは、図６Ａと共通である。このため、図６Ｂにおいて、ステップＳ５０１〜Ｓ５０８の処理ステップの説明を省略し、ステップＳ５２１から処理内容の説明を続ける。

ステップＳ５２１において、残差変化率演算部４０は、初期残差に対する残差の変化率を演算する。

ステップＳ５２２において、覚醒度推定部４１は、残差変化率演算部４０で演算された初期残差に対する残差の変化率（残差変化率）に基づいて、運転者状態の一態様である運転者の覚醒度を推定する。この推定は、例えば、次の手順で行われる。

すなわち、まず、“残差変化率”の大きさを、小さい順番から５段階（ＥＲ１／ＥＲ２／ＥＲ３／ＥＲ４／ＥＲ５；図７Ｂ参照）に設定する。一方、覚醒度の水準を、覚醒度の高い順番（例えば、眠くない順番）から５段階（ＡＷ１（全く眠くない）／ＡＷ２（やや眠い）／ＡＷ３（眠い）／ＡＷ４（かなり眠い）／ＡＷ５（非常に眠い）；図７Ｃ参照）に設定する。上記の設定内容を踏まえて、図７Ｂに示すように、ＥＲ１をＡＷ１に、ＥＲ２をＡＷ２に、ＥＲ３をＡＷ３に、ＥＲ４をＡＷ４に、ＥＲ５をＡＷ５に、それぞれ対応付けた関係テーブルを用意する。

覚醒度推定部４１は、規範モデル誤差算出部３９で算出された“残差変化率”が、ＥＲ１〜ＥＲ５のうちどの段階に属するのかを同定し、こうして同定された“残差変化率”の段階に対応する覚醒度の段階（仮に、“ＡＷ４（かなり眠い）”であったとする。）を、運転者の覚醒度として採用する。

ステップＳ５２３において、警報制御部４３は、ステップＳ５２２で推定された覚醒度の段階（ＡＷ４）が、所定の条件（仮に、“覚醒度の段階がＡＷ４またはＡＷ５である”とする。）を充足するか否かを判定する。

ステップＳ５２３の判定の結果、ステップＳ５２２で推定された覚醒度の段階が、所定の条件を充足しない旨の判定が下された場合（ステップＳ５２３の“Ｎｏ”）、警報制御部４３は、処理の流れをステップＳ５２５へとジャンプさせる。

一方、ステップＳ５２３の判定の結果、ステップＳ５２２で推定された覚醒度の段階が、所定の条件を充足する旨の判定が下された場合（ステップＳ５２３の“Ｙｅｓ”）、警報制御部４３は、処理の流れを次のステップＳ５２４へと進ませる。本実施形態では、ステップＳ５２２で推定された覚醒度の段階が“ＡＷ４（かなり眠い）”であり、所定の条件が“覚醒度の段階がＡＷ４またはＡＷ５である”であるから、警報制御部４３は、ステップＳ５２２で推定された覚醒度の段階が、所定の条件を充足する旨の判定を下して、処理の流れを次のステップＳ５２４へと進ませる。

ステップＳ５２４において、警報制御部４３は、スピーカ１９に警報音を発生させる。その結果、スピーカ１９から運転者に対して、所定時間（例えば５秒間）の間、警報鳴動が継続して発せられる。

ステップＳ５２４において、ＥＣＵ２０は、覚醒度推定装置１１の起動スイッチがオンしているかどうかを調べる。覚醒度推定装置１１の起動スイッチがオンされている場合（ステップＳ５２５の“Ｎｏ”）、ＥＣＵ２０は、処理の流れをステップＳ５０１へと戻し、以下の覚醒度推定処理を行わせる。一方、覚醒度推定装置１１の起動スイッチがオフされている場合（ステップＳ５２５の“Ｙｅｓ”）、ＥＣＵ２０は、処理の流れを終了させる。

〔本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置１１の作用効果〕
本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置１１では、目標方位角取得部２１は、運転者の目標方位角（操作目標値；ただし、括弧内には、対応する請求項の用語を記載する。以下、同じ。）を取得する。実方位角取得部２３は、ヨーレートセンサ１５で検知したヨーレートの積分値に基づいて、車両Ｃａの実方位角（実動作量）を取得する。本発明の実操作量取得部として機能する操舵角センサ１７は、運転者の実操舵角（実操作量）を取得する。

運転者モデル作成部１１は、目標方位角（操作目標値）および実方位角（実動作量）の差である方位角偏差を運転者の入力とし、実操舵角（実操作量）を運転者の出力として、当該運転者の入出力関係を定義した運転者モデルを作成する。運転者モデル操作量取得部３１は、目標方位角（操作目標値）および実方位角（実動作量）の差である方位角偏差を運転者モデルに入力することで運転者モデル操舵角（運転者モデル操作量）を取得する。残差算出部３３は、実操舵角（実操作量）および運転者モデル操舵角（運転者モデル操作量）の差から求められる規範モデル誤差を算出する。

初期残差設定部３８は、車両Ｃａの運転開始時、または、車両Ｃａの走行路の状況を含む走行シーンの変化時を起点として所定時間が経過するまでの初期設定期間において、残差算出部３３で算出された残差のうち、当該運転者において規範となる残差を初期残差として設定する。覚醒度推定部４１は、初期設定期間の経過後において、初期残差設定部３８で設定された初期残差と残差算出部３３で算出された残差との対比結果に基づいて、運転者状態の一態様である運転者の覚醒度を推定する。

本発明者らの研究によると、初期設定期間では、運転者の覚醒度はその他の期間と比べて高く、かつ、その運転者において規範となる固有の特性が現れる傾向を示すことがわかった。その理由は、運転開始直後や、走行シーンの変化直後などのタイミングでは、眠気を催すことは少なく、かつ、運転に集中しているため、その運転者に固有の癖（運転特性）が現れやすいからではないかと考えられた。

そこで、本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置１１では、車両の運転開始時、または、走行シーンの変化時を起点として所定時間が経過するまでの初期設定期間において、運転者モデルを用いて得られる“初期残差”が、運転者固有の特性をよく表すことに着目し、この“初期残差”と、初期設定期間の経過後に運転者モデルを用いて得られる“残差”との対比結果に基づいて運転者の覚醒度を推定することとした。

“初期残差”として設定される“残差”は、初期設定期間において当該運転者において規範となる（初期設定期間において最小の値をとる）ものであることを条件に、車両Ｃａに搭載された覚醒度推定装置１１の構成要素である運転者モデル作成部２７で作成された運転者モデルを用いて得られたものか、または、いわゆるオフラインで作成されたものかを問わない。
本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置１１によれば、覚醒度に係る推定精度の向上を図ることができる。

また、本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置１１では、初期設定期間において残差算出部３３で算出された残差を記憶する残差記憶部３６をさらに備え、初期残差設定部３８は、残差記憶部３８に記憶された残差のうち、最小の値をもつ残差を初期残差として設定する、構成を採用してもよい。

本発明者らの研究によると、初期設定期間において最小の値をもつ残差は、当該車両Ｃａの運転者においてミスの少ない規範となる車両Ｃａの操縦を遂行している際に得られる残差であって、その運転者に固有の特性をよく表していることがわかった。
本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置１１によれば、初期残差として選択すべき残差の選定基準を明確にしたので、覚醒度推定に関するさらなる精度向上を期待することができる。

また、本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置１１では、初期残差に対する残差の変化率を演算する残差変化率演算部４０をさらに備え、覚醒度推定部４１は、残差変化率演算部４０で演算された初期残差に対する残差の変化率に基づいて運転者の覚醒度を推定する、構成を採用してもよい。

本発明者らの研究によると、初期設定期間の経過後に運転者モデルを用いて得られる“残差”を、初期設定期間における運転者固有の特性をよく表す“初期残差”で割り算すれば、基準値（“初期残差”）に対する個々のオフセット値（“残差”）に係る外れ値（基準値から大きく外れた値）が適正化されることがわかった。
本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置１１によれば、覚醒度推定に関するより一層の精度向上を期待することができる。

また、本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置１１では、車両Ｃａの実方位角（実動作量）、または、運転者の実操舵角（実操作量）の少なくともいずれかに基づいて、予め定められる複数の走行シーンのなかから、当該車両Ｃａの現在の走行シーンを同定する走行シーン同定部３４をさらに備える。残差記憶部３６は、初期設定期間において残差算出部３３で算出された残差を、走行シーン同定部３４で同定された走行シーンに関連付けて記憶する。初期残差設定部３８は、残差記憶部３６に記憶された、初期設定期間において走行シーン同定部３４で同定された走行シーンが関連付けられた残差のうち、最小の値をもつ残差を初期残差として設定する。

本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置１１によれば、車両Ｃａの現在の走行シーンを正確に同定することができる。また、残差記憶部３６および初期残差設定部３８は、正確に同定された走行シーンに関連付けて、残差の記憶および初期残差の設定をそれぞれ遂行することができる。したがって、走行シーンが時々刻々と変化するケースであっても、覚醒度に係る推定精度の向上を的確に図ることができる。

また、本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置１１では、走行シーン同定部３４は、車両Ｃａの実方位角（実動作量）、または、運転者の実操舵角（実操作量）の少なくともいずれかに係る時系列データに対して経時的な平滑化処理を施し、平滑化処理後の車両Ｃａの実動作量データまたは運転者の実操作量データ、および、複数の走行シーンの属性情報（例えば、車両Ｃａの走行路が、直線路か、緩やかなカーブ路か、急カーブ路かなど）に基づいて、当該車両Ｃａの現在の走行シーンを同定する、構成を採用してもよい。

また、走行シーン同定部３４は、車両Ｃａのヨーレートセンサ１５で検知された車両Ｃａの実方位角（実動作量）に係る時系列データに対して経時的な平滑化処理を施し、当該平滑化処理後の実方位角（実動作量）データ、および、複数の走行シーンの属性情報に基づいて、当該車両Ｃａの現在の走行シーンを同定する、構成を採用してもよい。

また、走行シーン同定部３４は、運転者の実操舵角（実操作量）、および、複数の走行シーンの属性情報に基づいて、当該車両Ｃａの現在の走行シーンを同定する、構成を採用してもよい。

本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置１１によれば、車両Ｃａの現在の走行シーンをより正確に同定することができる。また、残差記憶部３６および初期残差設定部３８は、より正確に同定された走行シーンに関連付けて、残差の記憶および初期残差の設定をそれぞれ遂行することができる。したがって、走行シーンが時々刻々と変化するケースであっても、覚醒度に係る推定精度の向上をより的確に図ることができる。

また、本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置１１では、目標方位角取得部２１は、撮像部１３により撮像し、または、ナビゲーション装置（不図示）を介して得られる車両Ｃａの進行方向に係る走行道路情報に基づいて、運転者の目標方位角（操作目標値）を取得する、構成を採用してもよい。

ナビゲーション装置としては、例えば、自律航法による測位機能と、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機を用いた衛星航法による測位機能とを有し、自律航法及び衛星航法を駆使して自車両の現在位置を検出する機能を有する車載用ナビゲーション装置を用いる。目標方位角取得部２１は、ナビゲーション装置を介して得られる車両Ｃａの進行方向に係る走行道路情報に基づいて、運転者の目標方位角（操作目標値）を取得することができる。
なお、ＤＧＰＳ（Differential Global Positioning System）受信機を用いた衛星航法による測位機能を用いれば、測位精度を高めることができる。

本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置１１によれば、運転者の操作目標値に係る取得ルートを明確に規定したので、覚醒度に係る推定精度の向上効果に加えて、運転者の目標方位角（操作目標値）に係る取得を的確に行わせることができる。

［その他の実施形態］
以上説明した実施形態は、本発明の具現化例を示したものである。したがって、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されることがあってはならない。本発明はその要旨またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形態で実施することができるからである。

例えば、本発明に係る実施形態の説明において、操作目標値として目標方位角を例示したが、本発明はこの例に限定されない。操作目標値として、白線の横方向に対する変位量の目標値である目標変位量を用いてもよい。この場合、実動作量は実変位量に、実操作量は実操舵角に、それぞれ置き換えて適用すればよい。

また、本発明に係る実施形態の説明において、覚醒度推定装置１１が有するＥＣＵ２０は、論理的な構成部材（ソフトウェア）として、目標方位角取得部２１、実方位角取得部２３、方位角偏差算出部２５、運転者モデル作成部２７、バンドパスフィルタ２９、運転者モデル操舵角取得部３１、残差算出部３３、走行シーン同定部３４、残差記憶部３６、初期残差設定部３８、残差変化率演算部４０、覚醒度推定部４１、および、警報制御部４３を有する例をあげて説明したが、本発明はこの例に限定されない。
これらの各種機能部２１、２３、２５、２７、２９、３１、３３、３４、３６、３８、４０、４１、４３は、ハードウェアによって構成してもよい。

また、本発明に係る実施形態の説明において、覚醒度の段階を５段階に設定する例をあげて説明したが、本発明はこの例に限定されない。覚醒度の段階は、任意の数の段階に設定することができる。

また、本発明に係る実施形態の説明において、覚醒度の段階が、所定の条件を充足した場合に、警報制御部４３は、スピーカ１９に警報音を発生させる例をあげて説明したが、本発明はこの例に限定されない。運転者の覚醒を促す警報は、聴覚以外にも、運転者の視覚、触覚、または、嗅覚を刺激する態様を採用してもよい。また、運転者の聴覚、視覚、触覚、または、嗅覚のうち複数の組み合わせを同時に刺激する態様を採用してもよい。

また、本発明に係る実施形態の説明において、車両Ｃａの走行シーンに係る属性情報のバリエーションとして、走行路の曲率情報（“直線路”、“緩やかなカーブ路”、“急なカーブ路”）を例示して説明したが、本発明はこの例に限定されない。車両Ｃａの走行シーンに係る属性情報のバリエーションとしては、走行路の曲率情報の他に、走行路面の状況情報（例えば、舗装路か否か、乾いているか、濡れているか、凍っているかなど）や、天候情報（例えば、晴天か、雨か、雪か、強風か否か、外気温は何度かなど）や、走行路が高速道路か一般道路かに関する種別情報などを採用してもよい。

最後に、本実施形態の説明において、本発明に係る運転者状態推定装置を具現化するための一態様として、覚醒度推定装置１１を例示して説明したが、本発明はこの例に限定されない。本発明に係る運転者状態推定装置とは、運転者モデルという概念を用いて、例えば居眠り運転、飲酒運転、脇見運転、漫然運転などを行っている運転者の状態を推定する機能を有するものすべてを、包括して含む概念だからである。

１１ 覚醒度推定装置（運転者状態推定装置）
１３ 撮像部
１５ ヨーレートセンサ
１７ 操舵角センサ（実操作量取得部）
１８ ステアリングホイール
１９ スピーカ
２０ ＥＣＵ
２１ 目標方位角取得部（操作目標値取得部）
２３ 実方位角取得部（実動作量取得部）
２５ 方位角偏差算出部
２７ 運転者モデル作成部
２９ バンドパスフィルタ
３１ 運転者モデル操舵角取得部（運転者モデル操作量取得部）
３３ 残差算出部
３４ 走行シーン同定部
３６ 残差記憶部
３８ 初期残差設定部
４０ 残差変化率演算部
４１ 覚醒度推定部（運転者状態推定部）
４３ 警報制御部

Claims (6)

1. 車両を運転する運転者の状態を推定するための運転者状態推定装置であって、
   前記運転者の操作目標値を取得する操作目標値取得部と、
   前記車両の実動作量を取得する実動作量取得部と、
   前記運転者の実操作量を取得する実操作量取得部と、
   前記操作目標値および前記実動作量の差を運転者の入力とし、前記実操作量を運転者の出力として、当該運転者の入出力関係を定義した運転者モデルを作成する運転者モデル作成部と、
   前記操作目標値および前記実動作量の差を前記運転者モデルに入力することで運転者モデル操作量を取得する運転者モデル操作量取得部と、
   前記実操作量および前記運転者モデル操作量の差から求められる規範モデル誤差を算出する残差算出部と、
   前記車両の運転開始時、または、当該車両の走行路の状況を含む走行シーンの変化時を起点として所定時間が経過するまでの初期設定期間において、前記残差算出部で算出された残差のうち、当該運転者において規範となる残差を初期残差として設定する初期残差設定部と、
   前記残差算出部で算出された残差に基づいて前記運転者の状態を推定する運転者状態推定部と、
   前記初期残差に対する前記残差の変化率を演算する残差変化率演算部と、
   を備え、
   前記運転者状態推定部は、前記初期設定期間の経過後において、前記初期残差設定部で設定された初期残差と前記残差算出部で算出された残差との対比結果である、前記残差変化率演算部で演算された前記初期残差に対する前記残差の変化率に基づいて、前記運転者の状態を推定する、
   ことを特徴とする運転者状態推定装置。
2. 請求項１に記載の運転者状態推定装置であって、
   前記初期設定期間において前記残差算出部で算出された残差を記憶する残差記憶部をさらに備え、
   前記初期残差設定部は、前記残差記憶部に記憶された残差のうち、最小の値をもつ残差を前記初期残差として設定する、
   ことを特徴とする運転者状態推定装置。
3. 請求項２に記載の運転者状態推定装置であって、
   前記車両の実動作量、または、前記運転者の実操作量の少なくともいずれかに基づいて、予め定められる複数の前記走行シーンのなかから、当該車両の現在の走行シーンを同定する走行シーン同定部をさらに備え、
   前記残差記憶部は、前記初期設定期間において前記残差算出部で算出された残差を、前記走行シーン同定部で同定された走行シーンに関連付けて記憶し、
   初期残差設定部は、前記残差記憶部に記憶された、前記初期設定期間において前記走行シーン同定部で同定された走行シーンが関連付けられた残差のうち、最小の値をもつ残差を前記初期残差として設定する、
   ことを特徴とする運転者状態推定装置。
4. 請求項３に記載の運転者状態推定装置であって、
   前記走行シーン同定部は、前記車両の実動作量、または、前記運転者の実操作量の少なくともいずれかに係る時系列データに対して経時的な平滑化処理を施し、当該平滑化処理後の前記車両の実動作量データまたは前記運転者の実操作量データ、および、前記複数の走行シーンの属性情報に基づいて、当該車両の現在の走行シーンを同定する、
   ことを特徴とする運転者状態推定装置。
5. 請求項３に記載の運転者状態推定装置であって、
   前記走行シーン同定部は、前記車両のヨーレートセンサで検知された前記車両の実動作量に係る時系列データに対して経時的な平滑化処理を施し、当該平滑化処理後の実動作量データ、および、前記複数の走行シーンの属性情報に基づいて、当該車両の現在の走行シーンを同定する、
   ことを特徴とする運転者状態推定装置。
6. 請求項１〜５のいずれか一項に記載の運転者状態推定装置であって、
   前記操作目標値取得部は、撮像部により撮像し、または、ナビゲーション装置を介して得られる前記車両の進行方向に係る走行道路情報に基づいて、前記運転者の操作目標値を取得する、
   ことを特徴とする運転者状態推定装置。

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