JP5803274B2 - 運転技術判別装置および運転技術判別プログラム - Google Patents

Description

本発明は、運転者の運転技術を判別する装置に関する。

運転者による車両の運転時のデータを取得して、運転技術を評価する技術がある。例えば、車両の車線変更時の運転者による運転の危険度、迷惑度を評価するための評価指標し用いる技術がある。この技術は、車線変更中の運転者による運転操作に掛る物理量を計測し、計測結果と評価関数とから危険度、迷惑度を算出する。

また、運転者による車両の運転時の操作挙動により運転技術を診断する技術がある。この技術は、例えば、車がスムースに進行するときに揺らぎが小さくなることに着目し、運転者の操作の揺らぎ量を取得し、揺らぎが小ない操作の場合に良運転であると判定する。

車線変更時の運転者のヘッドチェックなどを既存の良習慣と比較する技術がある。

また、運転者の安全確認行動を視線計測データにより評価する技術がある。この技術は診断すべき運転シーンにおいて、安全確認のために注視すべき対象物を選び出し、併せて運転者の視線を測定し、該対象物に対し運転者が視線を向けているか、視線滞留時間が閾値以上であるかを測定し、運転者の視認行動を評価する。

特許第３５９３５０２号 特許第４３０７８３３号 特開２００７−２９３４９５号公報

自動車技術会学術講演会前刷集Ｎｏ．３８−１０ （２０１０年５月）、文献番号：２０１０５２５５。

上記のように、運転者の確認行動や運転操作を個々に評価する従来技術はある。従来技術は、評価基準に沿って、見るべき方向を見ているか否かを判別することは可能である。

しかし、運転者が適切なタイミングで、適切な方向を見た場合であっても結果として危険運転になっている場合がある。この場合、従来技術は運転者の安全確認が適切であったと判別するため、運転者の運転が危険であると判別することはできない。

開示の運転技術判別装置は、運転者の視覚による安全確認が形骸化しているか否かを判別可能とすることを目的とする。

開示の運転技術判別装置は、車両を運転する運転者の視線の情報を取得する視線データ取得部と、運転者の運転操作に関する情報および車の挙動に関する情報を取得する運転データ取得部と、車両から他の車両までの距離に関する情報を取得する周辺車両データ取得部と、取得した運転者の視線の情報、運転操作に関する情報、車の挙動に関する情報、及び、他の車両との距離に関する情報の各々を蓄積していく履歴記憶部と、車の挙動に関する情報と運転操作に関する情報との関係を運転種別情報に対応付けて記憶する運転動作記憶部と、運転動作時における該車両と他の車両との間の安全な距離関係を示す第１の安全情報、及び、運転動作時における望ましい視線の方向と前記視線の方向の切換タイミングを示す第２の安全情報を記憶する安全情報記憶部と、前記安全情報記憶部に記憶された前記第１の安全情報、および、前記履歴記憶部に蓄積された前記運転者の運転動作時の周囲の車との距離情報に基づいて、前記運転者の運転動作時の危険度を算出する運転危険度算出部と、前記安全情報記憶部に記憶された前記第２の安全情報、および、前記履歴記憶部に蓄積された前記運転者の運転動作時の視線移動の履歴に基づいて、前記運転者の運転動作時の安全確認度を算出する安全確認度算出部と、前記運転危険度算出部により算出された前記危険度と前記安全確認度算出部により算出された前記安全確認度を基に前記運転者の運転動作を分類する運転者分類部とを有し、前記第２の安全情報における前記運転者の視線の方向には前記車両に具備された複数のミラーへの方向が含まれ、前記視線移動の履歴には前記運転者の視線ベクトルの延長線が前記ミラーの所定の領域に含まれるか否かの情報が記録され、前記安全確認度算出部は、前記運転者の視線ベクトルが前記ミラーの前記所定の領域に含まれるか否かを判定して前記運転者の運転動作時の安全確認度を算出する。

開示の運転技術判別装置は、運転者の視覚による安全確認が形骸化しているか否かを判別可能とすることが可能になる。

図１は、本実施例の運転技術判別装置１の機能ブロック図である。 図２は、本実施例の運転技術判別装置１のハードウェア構成図である。 図３は、運転技術判別装置１の運転危険度を算出する際の処理の第一のフローチャートである。 図４は、運転技術判別装置１の運転危険度を算出する際の処理の第二のフローチャートである。 図５は、運転技術判別装置１の運転危険度を算出する際の処理の第三のフローチャートである。 図６は、運転技術判別装置１の運転危険度を算出する際の処理の第四のフローチャートである。 図７は、操作データテーブル２３の構成である。 図８は運転動作記憶部２５の一例である。 図９は、車線変更時の運転危険度の算出処理のフローチャートである。 図１０は、車線変更時の運転危険度の算出処理のフローチャートの続きである。 図１１は、車線変更時での運転危険度の指標の説明図である。 図１２は視線データの取得処理のフローチャートである。 図１３は運転者の視線の方向を取得する説明図である。 図１４は視線データテーブル２６データ構成である。 図１５は、運転者の視線とミラーとの関係を説明する図である。 図１６は、運転者の視線とミラーと後方車両の関係を説明する図である。 図１７は、ミラー確認処理フラグ格納処理のフローチャートである。 図１８は車線変更時の準備段階に必要となる目視確認行動の望ましい形態の例である。 図１９は安全確認度算出処理のフローチャートである。 図２０は安全確認度算出処理の第二のフローチャートである。 図２１は運転者の分類結果の一例である。

［装置の機能］
図１は、本実施例の運転技術判別装置１の機能ブロック図である。

運転技術判別装置１は、運転データ取得部１１、周辺車両データ取得部１２、周辺車両速度、加速度算出部１３、運転危険度算出部１４、視線データ取得部１５、ミラー確認検出部１６、安全確認度算出部１７、運転者分類部１８、運転指導提示部１９、履歴記憶部２０、運転動作記憶部２１、および安全情報記憶部２２を有する。

運転データ取得部１１は、運転者によるステアリングの操舵角、ウインカースイッチのオン／オフ、アクセルペダルの踏み込み角度、ブレーキペダルの踏み込み角度、自車両の速度等の操作に関する情報を取得する。

周辺車両データ取得部１２は、運転者が運転する車両（以下、自車両とする）の周囲に存在する車両（以下、周辺車両とする）との間の距離を取得する。周辺車両データ取得部１２は、定期的に自車両と周辺車両の距離を取得する。なお周辺車両データ取得部１２は、例えば、周辺車両の位置情報、周辺車両が存在する領域の情報も取得する。周辺車両の位置情報、周辺車両が存在する領域の情報は運転者がミラー越しに周辺車両を視認したか否かを判別する際に使用される。

周辺車両速度、加速度算出部１３は、定期的に取得する自車両と周辺車両の距離の差および自車両の速度、から、周辺車両の速度、加速度を算出する。

運転危険度算出部１４は、自車両と周辺車両との速度差、距離から運転者の運転の危険度を算出する。本実施例の危険度は、後方車両に対して自車両の速度が遅い時あるいは後方車両と自車両間の距離が近い時ほど事故に遭いやすいため、高いものとする。

視線データ取得部１５は、運転者の視線の履歴を取得する。たとえば、運転者の顔画像をカメラなどで取得し、顔、眼の位置から
ミラー確認検出部１６は、運転者の視線の方向がミラーか否かを判定する。また、運転者がミラーを見た際に、ミラーに周辺車両が写っていたかことを検出する。

安全確認度算出部１７は、運転動作の履歴を生成して、適切なタイミングで運転者の視線の方向が適切な方向を見ているか否かを判別する。

運転者分類部１８は、過去の運転者の運転危険度の履歴、安全運転度の履歴から、運転者のタイプを分類する。

運転指導提示部１９は、運転者のタイプに応じて指導方法を予め登録しておき、運転者分類部１８で分類した運転者のタイプに応じた指導方法を出力する。

履歴記憶部２０は、それぞれの運転データ取得部１１、周辺車両データ取得部１２、周辺車両速度、加速度算出部１３、運転危険度算出部１４、視線データ取得部１５、ミラー確認検出部１６、安全確認度算出部１７、運転者分類部１８、および運転指導提示部１９が出力した結果を履歴情報として記憶する。

運転動作記憶部２１は、自車両の挙動に関する情報と、運転操作に関する情報との関係から、運転動作を特定する情報を記憶する。

安全情報記憶部２２は、運転者の運転動作に対する自車両と周辺車両間の安全な距離及び望ましい視線移動のタイミングの情報を記憶する。

［ハードウェア構成］
図２は、本実施例の運転技術判別装置１のハードウェア構成図である。運転技術判別装置１は、例えば、ＣＰＵ３１、ＲＡＭ３２、ＲＯＭ３３、モニター３４、運転者カメラ３５、レーダー３６、入力部３７、記憶部３８、車両カメラ３９を含む。

ＣＰＵ３１はプログラムを実行することで、ＲＡＭ３２、ＲＯＭ３３、モニター３４、運転者カメラ３５、レーダー３６、入力部３７、記憶部３８、車両カメラ３９と連動して、運転データ取得部１１、周辺車両データ取得部１２、周辺車両速度、加速度算出部１３、運転危険度算出部１４、視線データ取得部１５、ミラー確認検出部１６、安全確認度算出部１７、運転者分類部１８、運転指導提示部１９として機能し、運転技術判別装置１の運転データ取得処理、車両周辺データ取得処理、周辺車両速度および加速度算出処理、運転危険度算出処理、視線データ取得処理、ミラー確認検出処理、安全確認度算出処理、運転者分類処理、運転指導提示処理を実行する。

ＲＡＭ３２は、読み書きが可能なメモリであり、ＣＰＵ３１が各種処理を実行する際のワークエリアとして機能する。ＣＰＵ３１による各種処理の途中のデータ、出力結果、プログラム等が一時的に格納される。

ＲＯＭ３３は、読み出し専用のメモリであり、ＣＰＵ３１が動作するために使用するプログラムなどを予め格納されている。ＣＰＵ３１は、ＲＯＭ３３から実行プログラムをＲＡＭ３２などに読み出して各種処理を実行する。

モニター３４は、ＣＰＵ３１による処理結果などを表示する。

運転者カメラ３５は、運転者の視線の方向を取得するために運転者の顔画像を撮像するカメラである。ＣＰＵ３１は、運転者カメラ３５の画像から、運転者の視線の方向を特定する。

レーダー３６は、自車両の周囲の物体とこ距離を取得する。ＣＰＵ３１は、レーダー３６から自車両と周辺車両間の距離情報を取得する。本実施例では、自車両は、自車両の後方の広い範囲を取得するため、複数のレーダー３６を搭載することとする。また、ＣＰＵ３１は、レーダー３６のデータを用いて、自車両に対する周辺車両の位置、大きさの情報を取得する。

入力部３７は、自車両の状態情報を受信する。この自車両の状態情報は例えば、自車両の速度、自車両のステアリングの操舵角度、ウインカースイッチ等の情報である。本実施例の車両はコントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）を有しており、ＣＡＮを経由して自車両の状態情報を受信する。

記憶部３８は、不揮発性のデータ記憶領域であり、ＣＰＵ３１による各種処理結果、実行プログラム、事前に登録したテーブル情報などが格納される。

車両カメラ３９は、自車両の周辺の画像を撮像する。車両カメラ３９は、例えば、道路を撮像する場合がある。ＣＰＵ３１は、車両カメラ３９が撮像した画像から自車両が車線を跨いだことなどを特定する。車両カメラ３９は自車両に複数台取り付けられる場合もある。

［運転危険度の算出処理］
図３、４、５、および６は、自車両に搭載された各種センサー毎の処理手順のフローチャートである。図３は、運転技術判別装置１の運転危険度を算出する際の処理の第一のフローチャートである。図３は、自車両に搭載されたレーダー３６による検出、および周辺車両データ取得部１２の処理を示す。図４は、運転技術判別装置１の運転危険度を算出する際の処理の第二のフローチャートである。図４は、入力部３７を介して自車両に搭載された速度センサの値を取得することによって自車両の速度の検出、および周辺車両データ取得部１２の処理を示す。図５は、運転技術判別装置１の運転危険度を算出する際の処理の第三のフローチャートである。図５は、自車両に搭載された車両カメラ３９による自車両の周辺の状況の検出、および周辺車両データ取得部１２の処理を示す。図６は、運転技術判別装置１の運転危険度を算出する際の処理の第四のフローチャートである。図６は、入力部３７を介して自車両に搭載されたステアリングセンサの値を取得することによる自車両の操舵角の検出、および周辺車両データ取得部１２の処理を示す。なお、レーダー３６、速度センサ、ステアリングセンサ、車両カメラ３９は独立して動作しており、それぞれは所定のタイミング毎にデータを取得する。

運転データ取得部１１および周辺車両データ取得部１２は、図３乃至図６のフローチャートの処理を実行することによって取得した自車両、周辺車両に関する種々の情報を履歴記憶部２０の操作データテーブル２３に格納する。

図７は、操作データテーブル２３の構成である。操作データテーブル２３は、フレーム番号２３１、速度２３２、後方車両距離２３３、後方車両相対速度２３４、後方車両距離変動量２３５、ＴＴＣ２３６、ＴＨＷ２３７、ウインカー点灯フラグ２３８、操舵開始フラグ２３９、白線到達フラグ２５０、および車線変更時間２４１を含む。

フレーム番号２３１は、所定の時間毎に記憶するデータを識別する情報である。速度２３２は、自車両の速度である。後方車両距離２３３は、後方車両と自車両間の距離である。後方車両相対速度２３４は、後方車両と自車両間の速度差である。後方車両距離変動量２３５は、後方車両と自車両間の距離の変化量である。

ＴＴＣ２３６は、後方車両が自車両に衝突する危険度の指標であり、後方車両が自車両に衝突するまでの時間を表す衝突余裕時間（Ｔｉｍｅ Ｔｏ Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ）である。衝突余裕時間ＴＴＣは、衝突余裕時間ＴＴＣ算出時における走行状態を後方車両が維持して走行したときに自車両に衝突するまでの時間を示す。後方車両が算出時の走行状態を維持して走行した場合には必ず（１００％の確率で）自車両に衝突する、という”衝突の確率”を表す指標である。

ＴＨＷ２３７は後方車両と自車両との間の車頭時間（Ｔｉｍｅ Ｈｅａｄ Ｗａｙ）である。

ウインカー点灯フラグ２３８、ウインカーの点灯の有無を示す情報である。ウインカー点灯フラグ２３８は右ウインカーと左ウインカーで別に管理する。本実施例では、右車線変更を対象としているため、ウインカー点灯フラグ２３８は、右ウインカーの状態のみを記憶するものとする。

操舵開始フラグ２３９は、自車両のステアリングの操舵角が進行方向に対して所定の角度以上になった場合に「１」を記憶する。操舵開始フラグ２３９は、自車両のステアリングの操舵角が進行方向に対して所定の角度以上になった場合以外は「０」を記憶する。なお、操舵開始フラグ２３９は、所定の操舵角度以上か否かを示す情報（操舵の開始の状態か否かを示す情報）ではなく、所定時間毎の操舵角の履歴を記憶することも可能である。

白線到達フラグ２４０は、自車両が道路情報の白線部分を通過した場合に「１」を記憶する。白線到達フラグ２４０は、自車両が道路情報の白線部分を通過した場合以外は「１」を記憶する。

車線変更時間２４１は、車線変更の開始から終了までの間である場合に「１」を記憶する。車線変更時間２４１は、車線変更の開始から終了までの間である場合以外は「１」を記憶する。

以下、フローチャートについて説明する。なお、以下に説明する各フローチャートにおいて、データの記録自体は運転中にリアルタイムに行う必要があるが、記録されたデータを利用して行う処理は、運転中に実行してもよいし、事後的に実行してもよい。

周辺車両データ取得部１２は、車両に搭載されたレーダー３６の出力結果を取得する（Ｓ０１）。周辺車両データ取得部１２は、Ｓ０１で取得したレーダー３６の出力結果から、自車両と自車両の後方に位置する周辺車両（以下、後方車両とする。）との間の距離を算出する（Ｓ０２）。本実施例では、レーダー３６は自車両の後方に存在する周辺車両に対する距離から危険度を算出する例を説明する。なお、レーダー３６は、自車両の前方の周辺車両についての距離を取得することも可能であるとする。運転技術判別装置１は、前方の周辺車両に対する距離から危険度を算出することも可能である。なお、周辺車両データ取得部１２は、例えば、０．１秒などの所定の時間毎に周辺車両との距離を算出する。周辺車両データ取得部１２は、Ｓ０２で算出した自車両の後方に存在する周辺車両との距離（後方距離）の情報を操作データテーブル２３の後方車両距離２３３に記憶する（Ｓ０３）。

周辺車両データ取得部１２は、所定の時間ごとの後方距離の情報を蓄積する。周辺車両速度、加速度算出部１３は、後方車両と自車両との距離の変動量を算出する（Ｓ０４）。周辺車両速度、加速度算出部１３は、Ｓ０３で所定時間毎に蓄積した後方距離の情報から、所定時間毎の距離の変化量を算出する。周辺車両データ取得部１２は、Ｓ０４で算出した所定時間毎の後方車両と自車両との間の距離の変化量を後方車両距離変動量２３５に記憶する（Ｓ０５）。周辺車両データ取得部１２は、所定の時間毎の距離の変化量の情報を蓄積するものとする。

周辺車両速度、加速度算出部１３は、後方車両の自車両に対する相対速度を算出する（Ｓ０６）。周辺車両速度、加速度算出部１３は、Ｓ０３で蓄積した後方距離により、自車両と後方車両との間の速度差を算出する。周辺車両速度、加速度算出部１３は、例えば、所定時間毎の後方距離の変化量を算出し、後方距離の変化量と所定時間とから、後方車両の自車両に対する相対速度を算出する。

周辺車両データ取得部１２は、Ｓ０４で算出した後方車両の自車両に対する相対速度の情報を後方車両相対速度２３４に記憶する（Ｓ０７）。周辺車両データ取得部１２は、所定の時間ごとの相対速度の情報を蓄積するものとする。

周辺車両速度、加速度算出部１３は、ＴＴＣを算出する（Ｓ０８）。周辺車両データ取得部１２は、Ｓ０８で算出した所定時間毎のＴＴＣを操作データテーブル２３のＴＴＣ２３６に記憶する（Ｓ０９）。周辺車両データ取得部１２は、所定の時間ごとのＴＴＣを蓄積するものとする。

運転データ取得部１１は、例えば、車両に搭載されたＣＡＮを経由して、自車両の速度を所定時間毎に取得する（Ｓ１０）。運転データ取得部１１は、Ｓ１０で取得した所定時間毎の自車両の速度を記憶部３８に記憶する（Ｓ１１）。運転データ取得部１１は、所定の時間ごとの自車両の速度を蓄積するものとする。

運転データ取得部１１は、Ｓ１１で蓄積された所定の時間ごとの自車両の速度、Ｓ０７で蓄積された所定の時間ごと後方車両の相対速度、Ｓ０３で蓄積された所定の時間ごと後方車両と自車両間の距離とから、ＴＨＷを所定の時間ごとに算出する（Ｓ１２）。車頭時間は、自車両がある地点を通過してから後方車両が該地点を通過するまでの時間を示す。運転データ取得部１１は、算出した所定の時間ごとの車頭時間を操作データテーブル２３のＴＨＷ２３７に記憶する（Ｓ１３）。運転データ取得部１１は、所定の時間ごとの車頭時間を蓄積するものとする。

運転データ取得部１１は、ウインカー点灯、消灯の状態を取得する（Ｓ１４）。運転データ取得部１１は、Ｓ１４で取得したウインカー点灯、消灯の状態をウインカー点灯フラグ２３８に記憶する（Ｓ１５）。運転データ取得部１１は、所定の時間ごとのウインカー点灯、消灯の状態の履歴を蓄積するものとする。

次に、運転データ取得部１１は、自車両のステアリングの操舵の開始を検出する（Ｓ１６）。運転データ取得部１１は、Ｓ１６で検出した自車両のステアリングの操舵の開始の状態のタイミングを操舵開始フラグ２３９に記憶する（Ｓ１７）。運転データ取得部１１は、自車両のステアリングの操舵の開始の状態のタイミングの履歴を蓄積するものとする。

運転データ取得部１１は、自車両に搭載された車両カメラ３９が撮像した道路の画像から、自車両の白線への到達を検出する（Ｓ１８）。自車両の白線への到達を検出するのは、自車両が車線変更の際に車線を跨ぐことを検出するためである。なお、車線変更の際に検出される白線は、道路が四車線である場合に、一方の方向の第一の車線と第二の車線とを区切る車線境界線である。運転データ取得部１１は、Ｓ１８で検出した自車両の白線への到達のタイミングを白線到達フラグ２５０に記憶する（Ｓ１９）。運転データ取得部１１は、自車両の白線への到達のタイミングの履歴を蓄積するものとする。

運転データ取得部１１は、Ｓ１７で記憶部３８に格納した自車両のステアリングの操舵の開始の状態のタイミングとＳ１９で記憶部３８に格納した自車両の白線への到達のタイミングとから、運転者が操舵を開始してから自車両が白線に到達するまでの時間を算出する（Ｓ２０）。運転データ取得部１１は、Ｓ２０で算出した運転者が操舵を開始してから自車両が白線に到達するまでの時間を車線変更時間２４１に記憶する（Ｓ２１）。運転データ取得部１１は、例えば、操舵の開始時刻と関連付けることにより、どの時刻で行われた車線変更かを判別可能にして、車線変更時間を蓄積するものとする。

運転危険度算出部１４は、Ｓ０５で蓄積した後方車間距離変動量、Ｓ０９で蓄積した後方衝突時間、Ｓ１３で蓄積した後方車頭時間、Ｓ２１で蓄積した車線変更時間を用いて、運転者の車線変更の危険度を算出する（Ｓ２２）。

［運転動作の識別］
運転動作記憶部２５は、左折、右折、カーブ、車線変更、追い越し運転等の運転動作の種別をステアリングの操舵角、自車両の速度、白線の通過の有無の特徴により分類した情報である。運転動作記憶部２５は、予め記憶されているものとする。運転操作は、運転者が運転する際に行うステアリングの操舵角度、アクセル量、ブレーキ量、ウインカーの点灯／消灯などの操作の情報である。

図８は運転動作記憶部２５の一例である。

運転動作記憶部２５は、例えば、運転種別２５１、速度２５２、操舵角度２５３、ウインカー点灯２５４、白線通過２５５などを含む。運転種別２５１は、運転動作の種別を示す。速度２５２は、各運転動作の種別毎に定義される車両の速度を示す。操舵角度２５３は、各運転動作の種別毎に定義される運転者のステアリングの操舵角度を示す。ウインカー点灯２５４は、各運転動作の種別毎に定義されるウインカーの点灯の有無を示す。白線通過２５５は、各運転動作の種別毎に定義される白線の通過の有無を示す。

右あるいは左カーブの場合、ウインカーは点灯することなく、操舵角は少ない。右折、左折の場合、ウインカーは点灯し、自車両の走行速度は遅く、操舵角は大きい。

本実施例では、車線変更を例に説明する。例えば、左側の車線から右側の車線に車線変更する場合の舵角の変化は以下のようになる。まず、自車両の前輪の舵角は右に生じ、自車両は右車線への移動を開始する。その後、自車両の前輪の舵角は０度となり、自車両は右車線と左車線を跨ぐ期間は直進する。その後、自車両の前輪の舵角は左に生じ、自車両は右車線への移動を完了する。

運転データ取得部１１および周辺車両データ取得部１２は運転時の全ての情報を操作データテーブル２３に記憶しておき、運転危険度算出部１４は操作データテーブル２３に格納された各種の履歴情報と分類した運転行為の種類毎の特徴との合致度により運転動作の種別を特定する。運転危険度算出部１４は特定した運転種別に応じて運転危険度の判別処理をすることも可能である。

［車線変更時の運転危険度算出処理］
図９は、車線変更時の運転危険度の算出処理のフローチャートである。

運転データ取得部１１は、車線変更の開始を検出する（Ｓ３１）。運転データ取得部１１は、例えば、所定の角度以上の操舵角を検出すると、運転者による車線変更の開始であると判定する。車線変更の開始は、ウインカー点灯の所定時間前の時刻を基準としても良い。

車線変更の開始を検出した場合、運転データ取得部１１は操舵開始フラグ２３９を「１」にすることにより車線変更の開始のタイミングを記憶する（Ｓ３２）。また、運転データ取得部１１は、車線変更が完了するまで車線変更時間２４１の値を「１」にする。

運転データ取得部１１は、自車両の速度を取得する（Ｓ３３）。運転データ取得部１１は、Ｓ３３で取得した自車両の速度を速度２３２に格納する。なお、運転データ取得部１１は、Ｓ３３以降、車線変更が完了するまで、所定の時間毎に、自車両の速度を速度２３２に蓄積する。

周辺車両データ取得部１２は、変更先の車線に存在する後方車両までの距離を検出する（Ｓ３４）。周辺車両データ取得部１２は、Ｓ３４で算出した変更先の車線に存在する後方車両までの距離を後方車両距離２３３に格納する。なお、周辺車両データ取得部１２は、Ｓ３４以降、車線変更が完了するまで、所定の時間毎に、変更先の車線に存在する後方車両までの距離を後方車両距離２３３に蓄積する。

周辺車両速度、加速度算出部１３は、後方車両の速度を算出する（Ｓ３５）。本実施例では、周辺車両速度、加速度算出部１３は、後方車両の速度として自車両と後方車両との速度差（相対速度）を算出するものとする。周辺車両速度、加速度算出部１３は、Ｓ３５で算出した後方車両の相対速度を後方車両相対速度２３４に格納する。なお、周辺車両速度、加速度算出部１３は、Ｓ３５以降、車線変更が完了するまで、所定の時間毎に、後方車両の相対速度を後方車両相対速度２３４に蓄積してもよい。

周辺車両速度、加速度算出部１３は、後方車両相対距離データ２８３および後方車両相対速度データ２８４から後方車両のＴＴＣを算出する（Ｓ３６）。周辺車両速度、加速度算出部１３は、Ｓ３６で算出した後方車両のＴＴＣをＴＴＣ２３６に格納する。なお、周辺車両速度、加速度算出部１３は、Ｓ３６以降、車線変更が完了するまで、所定の時間毎に、後方車両のＴＴＣをＴＴＣ２３６に蓄積する。

周辺車両速度、加速度算出部１３は、自車両速度データ２８２、後方車両相対距離データ２８３および後方車両相対速度データ２８４から後方車両のＴＨＷを算出する（Ｓ３７）。周辺車両速度、加速度算出部１３は、Ｓ３７で算出した後方車両のＴＨＷをＴＨＷ２３７に格納する。なお、周辺車両速度、加速度算出部１３は、Ｓ３７以降、車線変更が完了するまで、所定の時間毎に、後方車両のＴＨＷをＴＨＷ２３７に蓄積してもよい。

運転データ取得部１１は、自車両が車線間の白線の越えたか否かを判別する（Ｓ３８）。自車両が車線間の白線の越えていないと判別した場合（Ｓ３８：Ｎｏ）、運転データ取得部１１は、Ｓ３３以降の処理を継続して実行する。自車両が車線間の白線の越えたと判別した場合（Ｓ３８：Ｙｅｓ）、運転データ取得部１１は、自車両が車線間の白線の越えたタイミングを白線到達フラグ２５０に格納する（Ｓ３９）。なお、本フローチャートは車線変更を例にしているため、自車両が車線間の白線を通過するのは一回である。したがって、運転データ取得部１１は、本危険度算出処理において、一回でもＳ３８で自車両が白線を越えたことを判別した場合、次回以降にＳ３８を実行する際は、白線を通過したと判定する。

運転データ取得部１１は、車線変更処理が完了したか否かを判別する（Ｓ４０）。車線変更が完了していないと判別した場合（Ｓ４０：Ｎｏ）、運転データ取得部１１は、Ｓ３４以降の処理を継続して実行する。車線変更が完了したと判別した場合（Ｓ４０：Ｙｅｓ）、運転データ取得部１１は車線変更が完了したタイミング以降、車線変更時間２４１の値を「０」にする（Ｓ４１）。

［車線変更時の運転危険度算出処理２］
図１０は、車線変更時の運転危険度の算出処理のフローチャートの続きである。

運転危険度算出部１４は、図９の車線変更時の運転危険度の算出処理のフローチャートで算出した、操作データテーブル２３に基づき危険度を算出する。

運転危険度算出部１４は、操作データテーブル２３から車線変更を開始してから自車両が白線を越えるまでの車線変更時間２４１を算出する（Ｓ５１）。運転危険度算出部１４は、操作データテーブル２３から、車線変更後の後方車両と自車両との間の車間距離の変化量２３５を算出する（Ｓ５２）。運転危険度算出部１４は、ＴＴＣデータ２３６から、自車両が白線上に存在する時点での後方車両のＴＴＣを特定する（Ｓ５３）。なお、自車両が白線上に存在する時点は、自車両が白線上の中央にある時点でもよいし、自車両の右端が白線上に乗った時点でもよく予め基準を定められているものとする。運転危険度算出部１４は、ＴＨＷデータ２３７から、自車両が白線上に存在する時点での後方車両のＴＨＷを特定する（Ｓ５４）。

運転危険度算出部１４は、Ｓ５１乃至Ｓ５４で特定したデータと、予め定めた基準値とから、運転者の運転の危険度を算出する（Ｓ５５）。

［運転危険度の算出方法の説明図］
図１１は、車線変更時での運転危険度の指標の説明図である。

４０、４１は車線である。車線４０、４１は共に車両の進行方向が左から右であるとする。なお、車線４０を走行する車両の速度よりも車線４１を走行する車両の速度のほうが大きいものとする。４２は車線間に位置する白線である。

４３は自車両である。４４、４５、４６は自車両の周辺に位置する車両である。自車両４３は、車線４０を走行しており、車線４１に車線変更するものとする。このとき、周辺車両の一つである車両４４は、特に自車両４３の後方に位置しており、自車両４３が移動する先の車線４１に存在する。この場合車両４４は、自車両４３の後方車両４４となる。

ｔ１、ｔ２、ｔ３は時刻を示す。ｔ１、ｔ２、ｔ３の順に時間が経過するものとする。なお、時刻ｔ１において自車両４３は車線４０から車線４１への車線変更の動作を開始するものとする。Ｔ２３は、時刻ｔ１から時刻ｔ２まで自車両４３が移動する時間である。Ｔ２３は運転者の操舵の開始から自車両４３が白線を通過するまでの時間を示す。

時刻ｔ２において、自車両４３は白線４２上に存在する。ＴＨＷは、時刻ｔ２の時点での後方車両４４と自車両４３のＴＨＷである。ＴＴＣは、時刻ｔ２の時点での後方車両４４と自車両４３のＴＴＣである。

時刻ｔ３において、自車両４３は車線４１への車線変更を完了したものとする。Ｌ３５は時刻ｔ２から時刻ｔ３までに変化した自車両４３と後方車両４４間の距離の変化である。

以上の値を、運転危険度算出部１４は、各タイミングのデータを例えば非特許文献１に記載されている手法に倣い、「危険度＝−ａ＊Ｔ２３＋ｂ＊（１／ＴＨＷ）＋ｃ＊（１／ＴＴＣ）＋ｄ＊Ｌ３５＋ｅ」のような予め定めた評価関数に入力する。

上記の評価関数のａ，ｂ，ｃ，ｄ，およびｅはそれぞれ定数であり、予め定義された値である。評価関数の入力値は以下となる。（１）操舵開始から白線をまたぐまでの時間（Ｔ２３）。（２）後方車のＴＨＷ。（３）後方車のＴＴＣ。
（４）車線変更後の車間距離変化（Ｌ３５）。なお、上記の評価関数は、危険度の値が大きい場合に危険度が高くなる。運転危険度算出部１４は、上記の評価関数から危険度を算出する。ここでは非特許文献１に記載されている評価関数を用いたが、THWやTCCを使った別種の評価関数を用いても良く、また周辺車両データ取得部１２で取得可能な計測量を使った別種の評価関数を用いても良い。

［視線データの取得］
図１２は視線データの取得処理のフローチャートである。

運転者カメラ３５は運転者の顔、眼球、虹彩などの画像を取得する（Ｓ６１）。図１３は運転者の視線の方向を取得する説明図である。

視線データ取得部１５は、運転者カメラ３５により撮像された運転者の顔、眼球、虹彩などに基づいて、運転者の視線原点Ｐ及び視線の方向を示す視線ベクトル１５０を算出することで運転者の視線の方向を取得する（Ｓ６２）。視線データ取得部１５は、顔、眼球、虹彩などの映像に基づいて顔の特徴点を算出し、予め記憶している運転者の顔の特徴量と比較する。視線データ取得部１５は、比較結果及び顔、眼球、虹彩の映像などに基づいて顔の向きを抽出する。視線データ取得部１５は、運転者の左の眼球１５２Ｌと右の眼球１５２Ｒとの中心位置を視線原点Ｐとして検出する。視線データ取得部１５は、虹彩１５３ａの中心位置、つまり瞳孔１５３ｂの中心位置を算出する。視線データ取得部１５は、視線原点Ｐ及び瞳孔１５３ｂの中心位置に基づいて視線ベクトル１５０を算出する。

なお、視線ベクトル１５０は、例えば、車両の任意の中心点Ｏを原点とする空間座標系内の座標により定義される。運転者は頭を前後左右及び上下などに変更し得るため、視線データ取得部１５は、運転者の頭の位置及び向き等に応じて、空間座標系の中心点Ｏに対する視線原点Ｐの位置を変更する。

視線データ取得部１５は、算出した視線原点Ｐ及び視線ベクトル１５０を視線データテーブル２６に格納する。

図１４は視線データテーブル２６のデータ構成である。視線データテーブル２６は、所定時間を示すフレーム番号２６１、視線原点２６２および視線ベクトル２６３を含む。視線原点２６２は所定時間毎に算出した運転者の視線原点Ｐが格納され、視線ベクトル２６３は所定時間毎に算出した運転者の視線ベクトル２６３が格納される。

また、視線データテーブル２６は、運転者がミラーを視認したか否かを示すルームミラー確認フラグ２６４、右ドアミラー確認フラグ２６５、左ドア確認フラグ２６７、運転者がミラー以外を見ていたことを示すフラグ２６８、運転者がいずれかのミラーを介して後方車両を視認したことを示す後方車両確認フラグ２６８を含む。

視線データ取得部１５は、ドアミラーの位置、およびルームミラーの位置を取得する（Ｓ６３）。視線データ取得部１５は、ドアミラーの鏡面の角度、ルームミラーの鏡面の角度を取得する（Ｓ６４）。なお、空間座標系の中心点Ｏに対するドアミラーの位置および鏡面の角度、ルームミラーの位置および鏡面の角度、運転者カメラの位置および撮像方向は予め設定されているものとする。

図１５は、運転者の視線とミラーとの関係を説明する図である。ミラー確認検出部１６は、検出した運転者１５６の視線原点Ｐ及び視線ベクトル１５０により、運転者１５６がどの方向を視認していたのかを検出する。視線ベクトル１５０の方向がルームミラー、左あるいは右ドアミラーのいずれか（以下、ここではドアミラー１５４とする）であれば、ミラー確認検出部１６はドアミラー１５４を介して自車両４３の後方あるいは後側方などを視認していたと判定する。ドアミラー１５４は所定の領域を有するため、ミラー確認検出部１６は該領域内に視線ベクトルの延長線が含まれた場合に、運転者がミラーを視認したと判別する。

ミラー確認検出部１６は、ドアミラー１５４の面と視線ベクトル１５０との角度、ドアミラー１５４の面の形状、およびドアミラー１５４と視線原点Ｐ間の距離によって、仮想の視線原点である仮想視線原点Ｐ’を算出する（Ｓ６５）。また、ミラー確認検出部１６は、ドアミラー１５４の面と視線ベクトル１５０との角度によって、仮想の視線方向である仮想視線方向１５５を算出する（Ｓ６６）。運転者は、仮想視線原点Ｐ’を基準として仮想視線方向１５５の方向の先を視認する。なお、ミラー視線原点Ｐ‘及び仮想視線方向１５５は、自車両４３の任意の中心点Ｏを中心とする空間座標系により定義される。

次に、ミラー確認検出部１６は、運転者がミラーに写る後方車両を視認できていたか否かを判別する。

図１６は、運転者の視線とミラーと後方車両の関係を説明する図である。ドアミラー１５４は運転者１５６の視線ベクトル１５０の延長線上に位置する。ミラー確認検出部１６は、仮想視線原点Ｐ’を基準として仮想視線方向１５５の方向の先にであり、ミラー越しの仮想氏や範囲１５７内に、後方車両などが存在していたか否かを判別する。ミラー確認検出部１６は、仮想視線原点Ｐ‘とドアミラー１５４間の距離、視線方向とドアミラー１５４の面とのなす角、ドアミラー１５４の面の形状、およびドアミラー１５４の面積により、ミラー越しの仮想の視野範囲１５７を特定する（Ｓ６７）。

周辺車両データ取得部１２は、周辺車両の距離、自車両の進行方向に対する角度を取得しているため、ミラー確認検出部１６は、周辺車両の自車両に対する位置情報を算出する（Ｓ６８）。ミラー確認検出部１６は、周辺車両が存在する領域の情報を取得している。周辺車両の位置は、例えば車両の任意の中心点Ｏを原点した場合の相対位置である。周辺車両が存在する領域は、周辺車両の大きさを示す情報である。

ミラー確認検出部１６は、ミラー確認処理フラグ格納処理を実行する（Ｓ６９）。

図１７は、ミラー確認処理フラグ格納処理のフローチャートである。

ミラー確認検出部１６は、所定の時間毎に取得した運転者の視線データに基づき、運転者は所定の時間毎にルームミラー（ＲＭ）を視認したか否か判別する（Ｓ７１）。ミラー確認検出部１６は、運転者がルームミラーを視認した場合（Ｓ７１：Ｙｅｓ）、ルームミラー確認フラグ２６４を「１」にする（Ｓ７２）。ミラー確認検出部１６は、特定した仮想視野範囲内に後方車両が存在するか否かを判別する（Ｓ７３）。後方車両が存在する場合（Ｓ７３：Ｙｅｓ）、ミラー確認検出部１６は、後方車両確認フラグ２６８に「１」を格納する（Ｓ７４）。

ミラー確認検出部１６は、所定の時間毎に取得した運転者の視線データに基づき、運転者は所定の時間毎に右ドアミラー（ＲＤＭ）を視認したか否か判別する（Ｓ７５）。ミラー確認検出部１６は、運転者が右ドアミラーを視認した場合（Ｓ７５：Ｙｅｓ）、右ドアミラー確認フラグ２６５を「１」にする（Ｓ７６）。ミラー確認検出部１６は、特定した仮想視野範囲内に後方車両が存在するか否かを判別する（Ｓ７７）。後方車両が存在する場合（Ｓ７７：Ｙｅｓ）、ミラー確認検出部１６は、後方車両確認フラグ２６８に「１」を格納する（Ｓ７８）。

ミラー確認検出部１６は、所定の時間毎に取得した運転者の視線データに基づき、運転者は所定の時間毎に左ドアミラー（ＬＤＭ）を視認したか否か判別する（Ｓ７９）。ミラー確認検出部１６は、運転者が左ドアミラーを視認した場合（Ｓ７９：Ｙｅｓ）、左ドアミラー確認フラグ２６６を「１」にする（Ｓ８０）。ミラー確認検出部１６は、特定した仮想視野範囲内に後方車両が存在するか否かを判別する（Ｓ８１）。後方車両が存在する場合（Ｓ８１：Ｙｅｓ）、ミラー確認検出部１６は、後方車両確認フラグ２６８に「１」を格納する（Ｓ８２）。

以上の処理を、ミラー確認検出部１６は、所定時刻において、運転者がミラー越しに後方車両を視認したか否かを判別して記憶する。

［安全確認度算出処理］
図１８は車線変更時の準備段階に必要となる目視確認行動の望ましい形態の例である。運転者は安全な車線変更を行うために、車線変更時、運転者はミラー越しに後方の安全確認を行いつつ自車両を運転する。車線変更時の望ましいミラー確認の一連の動作は、例えば、以下となる。運転者が車線変更をすることを決定する。その後、運転者は少なくともルームミラー越し２回およびドアミラー越しに１回後方を確認する。その後、運転者が車線変更を決定してから３秒後に運転者はウインカーを点灯する。その後、運転者はルームミラー越しに１回およびドアミラー越しに１回後方を確認する。その後、運転者がウインカーを点灯してから３秒以上経過した後に運転者はステアリングの操舵を開始する。

図１８において横軸は時間である。ＲＭ０、ＲＭ１，ＲＭ２は、運転者がルームミラーを確認すべきタイミングである。ＤＭ０、ＤＭ２は、運転者がドアミラーを確認すべきタイミングである。

なお、運転者が自車両を左車線から右車線に車線変更する場合、各ＤＭは運転者が右のドアミラーを視認したタイミングであり、運転者が自車両を右車線から左車線に車線変更する場合は、各ＤＭは運転者が左のドアミラーを視認したタイミングである。

診断開始は運転者が車線変更の開始を決定したタイミングである。ウインカー点灯ＯＮは、運転者がウインカーを点灯したタイミングである。操舵開始ＳＳは運転者がステアリングの操舵を開始したタイミングである。診断開始のタイミングからウインカー点灯Ｏｎのタイミングまでは３秒であり、ウインカー点灯ＯＮのタイミングから操舵開始ＳＳのタイミングまでは３秒以上である。

本実施例では、運転者の車線変更をすることを決定することを認識するのではなく、安全確認度算出部１７はウインカーの点灯により車線変更の開始を検出する。安全確認度算出部１７は、運転者がウインカーを点灯させたタイミングから３秒前を運転者が車線変更することを決定したタイミングとする。本実施例では３秒前としているが時間は設定により適宜変更可能である。

安全確認度算出部１７は、以下の評価基準を用いて、運転者の安全確認度を判別する。
（１）ウインカー点灯前では、安全確認度算出部１７は、ウインカーの点灯の３秒前に運転者がルームミラーあるいは ドアミラーを確認して車線変更の準備をしたか否かを評価する。評価式は例えば以下となる。

ＷＯＮ − ＲＭ１ ＜３
ＷＯＮ − ＲＭ０ ＜３
ＷＯＮ − ＤＭ０ ＜３
ウインカーの点灯の直前にドアミラーを確認したか否かを評価する評価式は例えば以下となる。例えば、運転者がルームミラーよりも後にドラミラーを見たか否かを評価する。評価式は以下となる。

ＤＭ０ ＞ ＲＭ０
（２）安全確認度算出部１７は、運転者がウインカーの点灯後からステアリングの操舵をするまでにルームミラーあるいはドアミラーを視認したか否かを評価することで、運転者が操舵前の最終確認を行ったか否かを評価する。評価式は以下となる。

ＲＭ２ − ＳＳ ＜３
ＤＭ２ − ＳＳ ＜３
安全確認度算出部１７は、運転者が操舵を開始する直前にドアミラーを視認したか否かを評価する。評価式は以下となる。

ＤＭ２ ＞ ＲＭ２
（３）安全確認度算出部１７は、運転者がステアリングの操舵の開始の３秒以上前にウインカーを点灯したか否かを評価することで、運転者によるウインカー点灯タイミングが適切化否かを評価する。評価式は以下となる。

ＳＳ − ＷＯＮ ＞３
［安全確認度算出処理］
図１９は安全確認度算出処理の第一のフローチャートである。

安全確認度算出部１７は、車線変更中の運転者のミラー確認のタイミングを所定時間毎に格納した視線データテーブル２６および操作データテーブル２３を使用して安全確認度を算出する。

安全確認度算出部１７は、視線データテーブル２６を取得する（Ｓ９１）。安全確認度算出部１７は、運転者がウインカーを点灯したか否かを判別する（Ｓ９２）。ウインカーを点灯したと判別した場合（Ｓ９２：Ｙｅｓ）、安全確認度算出部１７は、ウインカー点灯による車線変更の開始の分析処理を開始する（Ｓ９５）。ウインカーを点灯したと判別していない場合（Ｓ９２：Ｎｏ）、安全確認度算出部１７は、操舵角度が一定の角度よりも大きいか否かを判別する（Ｓ９３）。操舵角度が一定の角度よりも大きい場合（Ｓ９３：Ｙｅｓ）、安全確認度算出部１７は、操舵による車線変更開始の分析処理を開始する（Ｓ９４）。なお、ウインカーを点灯しない場合、運転動作は、車線変更以外であることも考えられる。そこで、安全確認度算出部１７は、右カーブ、左カーブなどの他のウインカーの点灯を伴わない運転動作の安全確認度を実行することも可能である。操舵角度が一定の角度よりも小さい場合（Ｓ９３：Ｎｏ）、安全確認度算出部１７は、Ｓ９２以降の処理を実行する。

安全確認度算出部１７は、所定時間前からウインカーを点灯したタイミングまでの視線データを取得する（Ｓ９６）。安全確認度算出部１７は、Ｓ９６で読み出した視線データに基づき運転者がミラーを見たタイミングを抽出する（Ｓ９７）。安全確認度算出部１７は、抽出した運転者がミラーを見たタイミングをウインカー点灯の所定時間前からウインカー点灯までのミラー確認データに格納する（Ｓ９８）。安全確認度算出部１７は、ウインカーを点灯したタイミング以降の視線データを取得する（Ｓ９９）。安全確認度算出部１７は、Ｓ９９で取得した視線データに基づき運転者がミラーを見たタイミングを抽出する（Ｓ１００）。安全確認度算出部１７は、抽出した運転者がミラーを見たタイミングをウインカー点灯の以降のミラー確認データに格納する（Ｓ１０１）。

安全確認度算出部１７は、車線変更履歴データから運転者の操舵の開始の有無を判別する（Ｓ１０２）。運転者の操舵の開始の有無を判別していない場合（Ｓ１０２：Ｎｏ）、安全確認度算出部１７は、Ｓ９９以降の処理を実行する。運転者の操舵の開始の有無を判別した場合（Ｓ１０２：Ｙｅｓ）、安全確認度算出部１７は、操舵の開始のタイミングをミラー確認データに格納する（Ｓ１０３）。

安全確認度算出部１７は、操舵の開始以降の視線データを取得する（Ｓ１０４）。安全確認度算出部１７は、Ｓ１０４で取得した視線データに基づき運転者がミラーを見たタイミングを抽出する（Ｓ１０５）。安全確認度算出部１７は、抽出した運転者がミラーを見たタイミングを操舵開始以降のミラー確認データに格納する（Ｓ１０６）。安全確認度算出部１７は、車線変更履歴データから車線変更が終了したか否かを判別する（Ｓ１０７）。車線変更が終了していないと判別した場合（Ｓ１０７：Ｎｏ）、安全確認度算出部１７は、Ｓ１０４以降の処理を実行する。車線変更が終了した判別した場合（Ｓ１０７：Ｙｅｓ）、安全確認度算出部１７は、処理を終了する。

図２０は安全確認度算出処理の第二のフローチャートである。

本実施例では、安全確認度算出部１７は、車線変更することを決定してからウインカーをＯｎにするまでの時間での運転者の目視確認行動、ウインカーをＯｎにしてから操舵を開始するまでの時間および、当該時間での運転者の目視確認行動を含む望ましい動作を予め定義して記憶しておく。安全確認度算出部１７は、図１８で定義した望ましい動作に沿って運転者が運転している度合いによって安全確認度を決定する。

安全確認度算出部１７は、図１８で定義された望ましい安全確認行動を予め記憶する。安全確認行動は具体的には以下である。

・車線変更の開始を決定してからウインカーを点灯するまでの３秒間に２回以上のルームミラーの確認
・車線変更の開始を決定してからウインカーを点灯するまでの３秒間に１回以上のドアミラーの確認
・ウインカーを点灯する直前のドアミラーの確認
・ウインカーを点灯してから操舵の開始までの間にルームミラー１回以上の確認
・ウインカーを点灯してから操舵の開始までに３秒以上の時間経過
・操舵を開始する直前のドアミラーの確認
安全確認度算出部１７は、視線データテーブル２６および操作データテーブル２３を読み出す（Ｓ１１１）。

安全確認度算出部１７は、操舵の開始タイミングはウインカーの点灯から３秒以上経過しているか判別する（Ｓ１１２）。安全確認度算出部１７は、例えば、操作データテーブル２３の操舵開始フラグ２３９が「１」になってからウインカー点灯フラグ２３８が「１」になるまでのフレーム数により、３秒以上経過したか否かを判別する。経過している場合（Ｓ１１２：Ｙｅｓ）、安全確認度算出部１７は、安全確認度に「１」点を加点する（Ｓ１１３）。

安全確認度算出部１７は、ウインカーを点灯した３秒前からウインカーを点灯した時点までに、運転者がルームミラーを２回以上見たか判別する（Ｓ１１４）。安全確認度算出部１７は、例えば、操作データテーブル２３の操舵開始フラグ２３９が「１」になってからウインカー点灯フラグ２３８が「１」になるまでのフレーム番号を抽出する。安全確認度算出部１７は、対応する視線データテーブル２６のフレーム番号２６１を抽出する。安全確認度算出部１７は、抽出した対応する視線データテーブル２６のフレーム番号のレコード内で、ルームミラー確認フラグ２６４を抽出する。安全確認度算出部１７は、ルームミラー確認フラグ２６４の値が「１」である集合を抽出する。安全確認度算出部１７は、抽出した集合が２以上か否かを判別する。２回以上見ている場合（Ｓ１１４：Ｙｅｓ）、安全確認度算出部１７は、安全確認度に「２」点を加点する（Ｓ１１５）。２回以上見ていない場合（Ｓ１１４：Ｎｏ）、安全確認度算出部１７は、ウインカーを点灯した３秒前からウインカーを点灯した時点までに、運転者がドアミラーを１回見たか判別する（Ｓ１１６）。１回見ている場合（Ｓ１１６：Ｙｅｓ）、安全確認度算出部１７は、安全確認度に「１」点を加点する（Ｓ１１７）。

安全確認度算出部１７は、ウインカーを点灯した３秒前からウインカーを点灯した時点までに、運転者がドアミラーを１回以上見たか判別する（Ｓ１１８）。１回以上見ている場合（Ｓ１１８：Ｙｅｓ）、安全確認度算出部１７は、安全確認度に「１」点を加点する（Ｓ１１９）。

安全確認度算出部１７は、ウインカーを点灯の直前に運転者がドアミラーを１回以上見たか判別するため、運転者がウインカー点灯前の最後に確認したミラーはドアミラーか否かを判別する（Ｓ１２０）。安全確認度算出部１７は、例えば、ルームミラーを見たと判定したルームミラー確認フラグ２６４の値が「１」の集合に対応するフレーム番号と右ドアミラーを見たと判定した右ドアミラー確認フラグ２６５の値が「１」の集合に対応するフレーム番号とを比較する。本実施例では、フレーム番号は大きいほど後の時間を示すため、安全確認度算出部１７は、フレーム番号の大きい集合を後に行った行為であると決定する。ドアミラーである場合（Ｓ１２０：Ｙｅｓ）、安全確認度算出部１７は、安全確認度に「１」点を加点する（Ｓ１２１）。

安全確認度算出部１７は、ウインカーを点灯した時点から操舵を開始する時点までに、運転者がルームミラーを見たか判別する（Ｓ１２２）。運転者がルームミラーを見た場合（Ｓ１２２：Ｙｅｓ）、安全確認度算出部１７は、安全確認度に「１」点を加点する（Ｓ１２３）。

安全確認度算出部１７は、ウインカーを点灯した時点から操舵を開始する時点までに、運転者がドアミラーを見たか判別する（Ｓ１２４）。
運転者がドアミラーを見た場合（Ｓ１２４：Ｙｅｓ）、安全確認度算出部１７は、安全確認度に「１」点を加点する（Ｓ１２５）。

安全確認度算出部１７は、操舵の開始の直前に運転者がドアミラーを１回以上見たか判別するため、運転者がウインカー点灯前の最後に確認したミラーはドアミラーか否かを判別する（Ｓ１２６）。ドアミラーである場合（Ｓ１２６：Ｙｅｓ）、安全確認度算出部１７は、安全確認度に「１」点を加点する（Ｓ１２７）。

安全確認度算出部１７は以上の判定により安全確認度を算出する。

なお、安全確認度算出部１７は、ミラーを見たか否かのみではなく、ミラーに後方車両が写っていたか否かで判別することも可能である。さらに、ミラーを見たか否かとは別に、ミラーに後方車両が写っていたか否かを判別することも可能である。

［運転者の分類］
図２１は運転者の分類結果の一例である。運転者分類部１８は、得られた安全確認度指標、危険度指標を用い、運転者を４種に分類して、運転者の特徴を分析する。図２１は、複数の被験者（運転者Ａおよび運転者Ｂ）にドライブシミュレータ上で車線変更を実施させ、運転動作データと同期して視線の計測を行った結果である。図２１（Ａ）は運転者Ａが行ったシミュレーションの結果であり、図２１（Ｂ）は運転者Ｂが行ったシミュレーションの結果である。

図２１の分類結果を得たシミュレーションは以下の条件である。道路は、追越車線（右車線）と走行車線（左車線）を含む片側２車線の高速道路である。追越車線には３０ｍから１１０ｍの間の任意の間隔で周辺車両の車列が存在する。右車線と左車線の速度差は１０乃至２０ｋｍ／ｈである。運転者は車線変更しながら走行する。上記のシミュレーションを行い、安全確認度算出部１７は安全確認度を算出し、運転危険度算出部１４は車線変更の危険度を算出した。
図２１の２次元座標の横軸は危険度の数値であり、縦軸は安全確認度の数値を示す。危険度は−３乃至５点までの範囲であり、安全確認度は０乃至８点までの範囲である。２次元座標上に描画された各点は、運転者の運転時の算出した安全確認度と危険度の相関を示す。

運転者分類部１８は、２次元座標上の点の位置に応じて、ドライバの運転特性を４種に分類する。図２１の相関図において、（１）相関図の右上の領域は、安全確認度大、危険運転度小の領域となる。（２）相関図の左上の領域は、安全確認度大、危険運転度大の領域となる。（３）相関図の右下の領域は、安全確認度小、危険運転度小の領域となる。（４）相関図の左下の領域は、安全確認度小、危険運転度大の領域となる。

安全運転のための事前確認行動と、確認の結果として生じる運転の危険度の間には因果関係があることが予想される。したがって、４種に分類された運転者の傾向のうち、（１）と（４）に属する運転者の傾向は、安全確認度、危険運転度いずれかの計測結果から、推測することが可能である。しかしながら、（２）と（３）に属する運転者の傾向は安全確認度、危険運転度のそれぞれの単独の計測からは求めることができない。本実施例の運転技術判別装置１は、因果関係がある二つの計測の計測結果の相関を評価するため、望ましい運転行動から外れた運転者の運転行動を求めることを可能とする。

特に（３）の傾向においては、いつもは安全確認をできているが偶然安全確認行動ができていなかった運転者（不注意による見落とし）と、意図的に安全確認行動を行っていない運転者が混在している可能性がある。運転者分類部１８は、これらを分類するために、安全運転診断結果の統計を計測することにより、不注意による見落としたドライバと、安全確認不徹底ドライバを分類することを可能とする。

運転者分類部１８は、例えば、運転者の安全確認度は低いが運転動作は安全であると安全運転診断結果が分類された運転者に対し、運転者の診断結果の統計結果を取得する。運転者分類部１８は、該診断結果が取得した該統計平均からかい離している場合、運転者は安全確認の不徹底が偶発的であると分類する。また、運転者分類部１８は、該診断結果が取得した該統計平均からかい離していない場合、運転者は安全確認の不徹底が常習的であると分類する。

運転者分類部１８は、安全確認度指標、危険度指標を組み合わせて運転者を分類することにより、安全度、危険度の個別の計測では分類することは不可能であった運転者の運転特性の傾向を特定することができる。

［運転者の教育］
運転指導提示部１９は、運転者分類部１８が分類した運転者の傾向に応じて、運転者への教育方針を提示する。

（１）に属する運転者は、安全確認ができており、危険運転が少ない。運転者の特性は模範ドライバに位置づけられる。運転指導提示部１９は、このような運転者に対して現時点の安全運転励行を継続するよう指導する。

（２）に属する運転者は、安全確認ができているが、運転が危なくなっている。運転者の特性は、確認の行動だけで危険を認知できていない不注意な運転者に位置づけられる。運転指導提示部１９は、このような運転者に対して、危険物の認知力を高める運転指導、教育を行う。運転指導提示部１９は、しかる後に危険状態に陥らない運転手法の指導、教育を行う。

（３）に属する運転者は、安全確認ができていないが、運転は危なくなっていない。運転者の特性は、自信過剰、見切り運転に位置づけられる。この場合、危険な状態になっていないのは単なる偶然であり、今行っている見切り運転はこれまでのケースでは有効であったが、未知のケースでは事故につながる危険性が高い。運転指導提示部１９は、見切り運転の危険性を周知させるとともに、安全確認行動の必要性を認識させ、これの励行を実施する教育を行う。

（４）に属する運転者は、安全運転ができておらず、危険運転になっている。運転者の特性は、危険把握ができていない初心者などに位置づけられる。運転指導提示部１９は、まず基本となる安全確認行動の励行を実施する教育を行う。しかる後に、運転指導提示部１９は、危険物の認知力を高める運転指導、教育を行う。しかる後に危険状態に陥らない運転手法の指導、教育を行う。これらの教育方針は、あらかじめ記憶部３８に記憶されてあるものとする。

運転指導提示部１９は、運転者の運転行動の安全性向上を図ること可能とする。

特に、（２）あるいは（３）のような傾向の運転者に対して、従来、安全運転指導員が蓄積された指導ノウハウを用いて、運転者を指導していた。安全運転指導員が指導するには時間と手間を要する。運転指導提示部１９は、運転者の傾向に応じて、適切な教育方針を提示できるため、安全運転指導の工数の大幅削減を可能とする。

また、運転技術判別装置１は、通常の車両に実装することが可能である。
運転技術判別装置１は、日常の運転者の運転行動結果を蓄積することで、運転者の長期的な傾向を取得し、運転者の傾向に適した安全運転指導を提示することが可能になる。

また、運転者の運転行動結果を蓄積することで、自動車保険の更新時の保険料の算出にしようすることも可能である。運転技術判別装置１は、日常の運転者の運転行動結果を記憶部３８に蓄積する。保険の更新時に、蓄積されたデータに基づき、運転者の傾向を特定する。なお、運転者の傾向と保険料とは予め対応付けられたテーブルがあるものとする。保険会社は、読み出した運転者の傾向に応じて保険料を設定する。以上により、例えば、安全運転の度合いに応じて保険料を変化させることが可能になる。

また、運転技術判別装置１は、運送業者のトラックに取り付けることで、トラックの運転手の傾向を取得し、運転手の成績等に反映させることも可能である。

以上の処理により、運転技術判別装置１は、運転動作と運転者の視線とを組み合わせた試験を日常的に実施することが可能となる。この結果、運転技術判別装置１は、たとえば車両業務従事者の定期講習のような特殊な環境、専門知識のある指導員を必要とすることなく、安全運転教育、指導の実施を行うことが可能になる。また、運転技術判別装置１は、指標に基づき運転者に対する運転を修正の教育を適切に行うことが可能になる。

運転技術判別装置１
運転データ取得部１１
周辺車両データ取得部１２
周辺車両速度、加速度算出部１３
運転危険度算出部１４
視線データ取得部１５
ミラー確認検出部１６
安全確認度算出部１７
運転者分類部１８
運転指導提示部１９
操作データテーブル２３
視線データテーブル２６
ＣＰＵ３１
ＲＡＭ３２
ＲＯＭ３３
モニター３４
運転者カメラ３５
レーダー３６
入力部３７
記憶部３８
車両カメラ３９

Claims (6)

1. 車両を運転する運転者の視線の情報を取得する視線データ取得部と、
   該運転者の運転操作に関する情報および車の挙動に関する情報を取得する運転データ取得部と、
   該車両から他の車両までの距離に関する情報を取得する周辺車両データ取得部と、
   取得した該運転者の視線の情報、該運転操作に関する情報、該車の挙動に関する情報、及び、該他の車両との距離に関する情報の各々を蓄積していく履歴記憶部と、
   車の挙動に関する情報と運転操作に関する情報との関係を運転種別情報に対応付けて記憶する運転動作記憶部と、
   運転動作時における該車両と他の車両との間の安全な距離関係を示す第１の安全情報、及び、運転動作時における望ましい視線の方向と前記視線の方向の切換タイミングを示す第２の安全情報を記憶する安全情報記憶部と、
   前記安全情報記憶部に記憶された前記第１の安全情報、および、前記履歴記憶部に蓄積された前記運転者の運転動作時の周囲の車との距離情報に基づいて、前記運転者の運転動作時の危険度を算出する運転危険度算出部と、
   前記安全情報記憶部に記憶された前記第２の安全情報、および、前記履歴記憶部に蓄積された前記運転者の運転動作時の視線移動の履歴に基づいて、前記運転者の運転動作時の安全確認度を算出する安全確認度算出部と、
   前記運転危険度算出部により算出された前記危険度と前記安全確認度算出部により算出された前記安全確認度を基に前記運転者の運転動作を分類する運転者分類部と、
   を有し、
   前記第２の安全情報における前記運転者の視線の方向には前記車両に具備された複数のミラーへの方向が含まれ、前記視線移動の履歴には前記運転者の視線ベクトルの延長線が前記ミラーの所定の領域に含まれるか否かの情報が記録され、前記安全確認度算出部は、前記運転者の視線ベクトルが前記ミラーの前記所定の領域に含まれるか否かを判定して前記運転者の運転動作時の安全確認度を算出する
   ことを特徴とする運転技術判別装置。
2. 該運転動作記憶部を参照し、該履歴記憶部に蓄積されている該運転操作に関する情報、該車の挙動に関する情報から生成した該運転動作の履歴を記憶し、運転者の傾向を分析することで安全確認励行していないにもかかわらず安全運転と判断される運転者あるいは、安全確認しているが危険運転と判断される運転者を抽出することを特徴とする請求項１に記載の運転技術判別装置。
3. 前記複数のミラーにはルームミラー及び左右のドアミラーが含まれ、
   前記安全確認度算出部は、該運転者の視線の方向が前記ルームミラー、あるいは前記左右のドアミラーのいずれであるかを検出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の運転技術判別装置。
4. 該安全確認度算出部は、動作毎に見るべき方向を設定しておき、動作の行為毎に見るべき方向を見たか否かを判別することを特徴とする請求項３に記載の運転技術判別装置。
5. 該運転動作は、車線変更、左折、右折時の一連の運転操作を記憶した情報であり、該車両のステアリングの操舵角度量、ウインカー点灯の有無、白線の通過の有無の情報を含むことを特徴とする請求項１に記載の運転技術判別装置。
6. 車の挙動に関する情報と運転操作に関する情報との関係を運転種別情報に対応付けた運転動作情報、及び、運転動作時における車両と他の車両との間の安全な距離関係を示す第１の安全情報、及び、運転動作時における望ましい視線の方向と前記視線の方向の切換タイミングを示す第２の安全情報が記憶された記憶部を有するコンピュータに、
   該車両を運転する運転者の視線の情報を取得する視線データ取得処理と、
   該運転者の運転操作に関する情報および車の挙動に関する情報を取得する運転データ取得処理と、
   該車両から他の車両までの距離に関する情報を取得する周辺車両データ取得処理と、
   取得した該運転者の視線の情報、該運転操作に関する情報、該車の挙動に関する情報、及び、該他の車両との距離に関する情報の各々を蓄積していく履歴記憶処理と、
   前記記憶部に記憶された前記第１の安全情報、および、前記履歴記憶処理で蓄積された前記運転者の運転動作時の周囲の車との距離情報に基づいて、前記運転者の運転動作時の危険度を算出する運転危険度算出処理と、
   前記記憶部に記憶された前記第２の安全情報、および、前記履歴記憶処理で蓄積された前記運転者の運転動作時の視線移動の履歴に基づいて、前記運転者の運転動作時の安全確認度を算出する安全確認度算出処理と、
   前記運転危険度算出処理で算出された前記危険度と前記安全確認度算出処理で算出された前記安全確認度を基に前記運転者の運転動作を分類する運転者分類処理と
   を実行させ、
   前記第２の安全情報における前記運転者の視線の方向には前記車両に具備された複数のミラーへの方向が含まれ、前記視線移動の履歴には前記運転者の視線ベクトルの延長線が前記ミラーの所定の領域に含まれるか否かの情報が記録され、前記安全確認度算出処理は、前記運転者の視線ベクトルが前記ミラーの前記所定の領域に含まれるか否かを判定して前記運転者の運転動作時の安全確認度を算出する
   ことを特徴とする運転技術判別プログラム。