JP6323512B2 - 運転者体調検知装置及び方法 - Google Patents

Description

ここに開示された技術は、運転者の体調を検知する運転者体調検知装置及び方法に関するものである。

交通事故の死亡原因の一つに、運転中における運転者の体調の急変がある。運転者の体調の急変の要因には、脳血管疾患及び心疾患等の種々の疾患が含まれており、体調の急変により運転が継続できなくなった運転者の状態は一定ではない。従来、運転者の体調の急変を検出する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載の技術では、運転者の運転姿勢に基づいて、運転者の異常を推定し、体調悪化の兆候を検出しようとしている。

特開２０１５−０２１９１２号公報

一般に、運転者の運転姿勢自体に大きな変化が現れるのは、ある程度、異常状態が進行した後であることが多い。しかしながら、運転者の安全を確保するためには、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することが必要である。

ここに開示された技術は、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することを目的とする。

ここに開示された技術の一態様は、車両を運転する運転者の体調を検知する運転者体調検知装置であって、前記車両の走行中の動きの変化を検出する車両検出部と、前記運転者の重心位置の変化を検出する運転者検出部と、前記走行中の動きの変化に対する前記重心位置の変化に基づき、前記運転者の体調が異常であるか否かの判定処理を実行する体調判定部と、を備え、前記体調判定部は、前記走行中の動きの変化に対する前記重心位置の変化が基準値以下のときに、前記運転者の体調が異常であると判定するものである。

この態様では、車両の走行中の動きの変化に対する運転者の重心位置の変化に基づき、運転者の体調が異常であるか否かの判定処理が、体調判定部によって実行される。車両の走行中の動きの変化に対する運転者の重心位置の変化は、運転者の体調が異常になり始めた段階で、体調が正常なときと異なるものとなる。したがって、本態様によれば、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。
また、この態様では、車両の走行中の動きの変化に対する運転者の重心位置の変化が基準値以下のときに、運転者の体調が異常であると体調判定部によって判定される。運転者の体調が異常になり始めると、運転者の首の筋力が低下し、その結果、運転者の上半身の筋力が低下する。運転者の上半身の筋力が低下すると、車両の走行中の動きの変化による影響は、運転者の上半身で吸収されるため、運転者の重心位置の変化として表れにくくなる。したがって、本態様によれば、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

上記態様において、例えば、前記車両検出部は、前記車両の左右方向における前記走行中の動きの変化を検出してもよい。前記運転者検出部は、前記左右方向における前記重心位置の変化を検出してもよい。前記体調判定部は、前記左右方向における前記走行中の動きの変化に対する、前記左右方向における前記重心位置の変化に基づき、前記判定処理を実行してもよい。

この態様では、車両の左右方向における走行中の動きの変化に対する、車両の左右方向における運転者の重心位置の変化に基づき、判定処理が体調判定部によって実行される。車両の左右方向における走行中の動きの変化に対する、車両の左右方向における運転者の重心位置の変化は、車両の前後方向の場合に比べて、運転者の体調が異常になり始めた段階で、体調が正常なときと大きく異なるものとなる。したがって、本態様によれば、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

ここに開示された技術の一態様は、車両を運転する運転者の体調を検知する運転者体調検知装置であって、前記車両の走行中の動きの変化を検出する車両検出部と、前記運転者の重心位置の変化を検出する運転者検出部と、前記走行中の動きの変化に対する前記重心位置の変化に基づき、前記運転者の体調が異常であるか否かの判定処理を実行する体調判定部と、前記重心位置の時間データに対して周波数解析を行って、パワースペクトル密度の周波数データを算出する周波数解析部と、を備え、前記体調判定部は、前記パワースペクトル密度の周波数データの最大値が基準値以下のときに、前記運転者の体調が異常であると判定するものである。

この態様では、車両の走行中の動きの変化に対する運転者の重心位置の変化に基づき、運転者の体調が異常であるか否かの判定処理が、体調判定部によって実行される。車両の走行中の動きの変化に対する運転者の重心位置の変化は、運転者の体調が異常になり始めた段階で、体調が正常なときと異なるものとなる。したがって、本態様によれば、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。
また、この態様では、運転者の重心位置の時間データに対して周波数解析が周波数解析部によって行われて、パワースペクトル密度の周波数データが算出される。パワースペクトル密度の周波数データの最大値が基準値以下のときに、運転者の体調が異常であると体調判定部によって判定される。パワースペクトル密度の周波数データの最大値は、運転者の体調が異常になり始めた段階で、体調が正常なときに比べて小さくなる。したがって、本態様によれば、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

上記態様において、例えば、前記運転者検出部は、前記車両の運転者用シートの座面部に設置され、前記運転者用シートに着座する前記運転者が前記座面部に加える圧力分布を検出する圧力センサを含んでもよい。

この態様では、車両の運転者用シートの座面部に設置され、運転者用シートに着座する運転者が座面部に加える圧力分布が圧力センサによって検出される。この検出された圧力分布に基づき、運転者検出部は、運転者の重心位置の変化を検出することが可能となる。

上記態様において、例えば、前記体調判定部は、前記走行中の動きの変化の大きさが予め定められた閾値以上のときのみ、前記判定処理を実行してもよい。

この態様では、車両の走行中の動きの変化の大きさが予め定められた閾値以上のときのみ、判定処理が体調判定部によって実行される。車両の走行中の動きの変化の大きさが予め定められた閾値未満の場合には、車両の走行中の動きの変化に対する運転者の重心位置の変化について、運転者の体調が正常である場合と異常である場合との間で有意差を示さないことがある。したがって、本態様によれば、運転者の体調が異常であるか否かを確実に判定することができる。

上記態様において、例えば、前記車両検出部は、前記走行中の動きの変化として前記車両の加速度を検出する加速度センサを含んでもよい。

この態様では、車両の走行中の動きの変化として車両の加速度が加速度センサによって検出される。車両の加速度に対する運転者の重心位置の変化に基づき、判定処理が、体調判定部によって実行される。車両の加速度に対する運転者の重心位置の変化は、運転者の体調が異常になり始めた段階で、体調が正常なときと異なるものとなる。したがって、本態様によれば、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

上記態様において、例えば、予め定められた判定閾値を前記基準値として記憶する記憶部をさらに備えてもよい。この場合、前記判定閾値は、前記車両の動きの変化が大きくなると大きくなるように予め定められていてもよい。

上記態様において、例えば、前記車両のイグニションスイッチがオンにされてから予め定められた時間が経過するまでの間に、前記周波数解析部によって算出された前記パワースペクトル密度の周波数データの最大値の平均値のＬ倍（Ｌは１より小さい実数）を前記基準値として記憶する記憶部をさらに備えてもよい。例えば、Ｌは０．５でもよい。

ここに開示された技術の他の態様は、車両を運転する運転者の体調を検知する運転者体調検知装置における運転者体調検知方法であって、前記車両の走行中の動きの変化を検出する車両検出工程と、前記運転者の重心位置の変化を検出する運転者検出工程と、前記走行中の動きの変化に対する前記重心位置の変化に基づき、前記運転者の体調が異常であるか否かの判定処理を実行する体調判定工程と、を備え、前記体調判定工程は、前記走行中の動きの変化に対する前記重心位置の変化が基準値以下のときに、前記運転者の体調が異常であると判定するものである。

この態様では、車両の走行中の動きの変化に対する運転者の重心位置の変化に基づき、運転者の体調が異常であるか否かの判定処理が、体調判定工程において実行される。車両の走行中の動きの変化に対する運転者の重心位置の変化は、運転者の体調が異常になり始めた段階で、体調が正常なときと異なるものとなる。したがって、本態様によれば、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。
また、この態様では、車両の走行中の動きの変化に対する運転者の重心位置の変化が基準値以下のときに、運転者の体調が異常であると体調判定工程によって判定される。運転者の体調が異常になり始めると、運転者の首の筋力が低下し、その結果、運転者の上半身の筋力が低下する。運転者の上半身の筋力が低下すると、車両の走行中の動きの変化による影響は、運転者の上半身で吸収されるため、運転者の重心位置の変化として表れにくくなる。したがって、本態様によれば、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

本開示の一態様によれば、車両の走行中の動きの変化に対する運転者の重心位置の変化に基づき、運転者の体調が異常であるか否かの判定処理が実行されるため、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

本実施の形態の運転者体調検知装置が搭載された車両の構成を概略的に示すブロック図である。 シートセンサにより検出される、運転者用シートに着座した運転者の圧力分布の一例を概略的に示す図である。 車両の左右方向における加速度の時間変化と、車両の左右方向における運転者の重心位置の時間変化との一例を概略的に示す図である。 車両の左右方向における加速度の時間変化と、車両の左右方向における運転者の重心位置の時間変化との一例を概略的に示す図である。 周波数解析部により算出されたＰＳＤの周波数データの一例を概略的に示す図である。 本実施の形態の運転者体調検知装置における車両の加速度取得手順の一例を概略的に示すフローチャートである。 本実施の形態の運転者体調検知装置におけるＰＳＤの周波数データの算出手順の一例を概略的に示すフローチャートである。 本実施の形態の運転者体調検知装置において運転者の体調を判定する手順の一例を概略的に示すフローチャートである。 上記実施形態の運転者体調検知装置が搭載された車両の図１と異なる構成を概略的に示すブロック図である。 判定閾値の一例を概略的に示す図である。 図９の構成において運転者の体調を判定する手順の一例を概略的に示すフローチャートである。

（本開示に係る一態様の着眼点）
まず、本開示に係る一態様の着眼点が説明される。本発明者は、種々の実験を重ねるうちに、運転者の体調が正常なときと異常なときとで、車両の動きの変化に対する運転者の重心の位置の変化が相違することを見出した。

この相違について、発明者は、以下のように解釈している。すなわち、体調が正常な運転者は、直線道路からカーブに進入すると、車両から左右方向における加速度が作用されることを予期している。そこで、両足で踏ん張ることにより、車両から作用される左右方向における加速度に抵抗しようとするため、重心位置の移動が表れやすくなる。

これに対して、運転者が体調不良のときには、若干の意識低下に起因して、特に首の筋力が低下し、その結果、上半身の筋力が低下する。このため、車両から作用される左右方向における加速度による影響は、筋力が低下した上半身で吸収される。ここで、「車両の左右方向」は、車両の前後方向に水平面内で直交する方向である。言い換えると、「車両の左右方向」は、直線道路を走行中の車両の進行方向に水平面内で直交する方向である。「車両の左右方向」は、「車幅方向」又は「車両の横方向」ということもできる。

なお、以下では、体調不良の運転者を模擬的に実現するために、視覚及び聴覚が奪われた被験者を助手席に着座させて、実験が実施された。視覚及び聴覚が奪われているため、被験者は、カーブに進入する際に、車両から左右方向における加速度が作用されることを予期することができない。このため、首又は上半身の筋力を用いて、車両から作用される左右方向における加速度に抵抗しようとすることが困難となる。このようにして、首又は上半身の筋力が低下した体調不良の運転者が模擬的に実現されている。

以上のような考察から、本発明者は、車両の動きの変化に対する運転者の重心の位置の変化を調べることによって、運転者の体調不良を早期に発見することが可能であることを見出した。

（実施の形態）
以下、図面を参照しつつ、本開示の実施の形態が説明される。なお、各図では、同様の要素には同様の符号が付され、適宜、説明が省略される。

図１は、本実施の形態の運転者体調検知装置が搭載された車両の構成を概略的に示すブロック図である。車両１０は、例えば４輪自動車である。車両１０は、図１に示されるように、加速度センサ１０２、シートセンサ１０３、警報音発生器２０１、警報ランプ２０２、電子制御ユニット（ＥＣＵ）３００を備える。

加速度センサ１０２（車両検出部の一例）は、車両１０の例えば直交３軸方向の加速度を検出する。加速度センサ１０２は、検出した車両１０の加速度をＥＣＵ３００に出力する。シートセンサ１０３は、運転者用シートの座面部に配置されている。シートセンサ１０３は、例えば３２×３２個の圧電素子を含み、運転者用シートに着座した運転者が座面に加える圧力分布を検出する。シートセンサ１０３は、各圧電素子の圧力データをＥＣＵ３００に出力する。

警報音発生器２０１は、例えば電子ブザーを含み、運転者への警報音を発生する。警報ランプ２０２は、例えば発光ダイオードを含み、運転者への警報を表示する。なお、警報ランプ２０２は、専用のランプに限られず、計器パネルのメータ等を点滅させることにより、警報ランプとして兼用してもよい。

ＥＣＵ３００は、車両１０の全体の動作を制御する。ＥＣＵ３００は、メモリ３１０、中央演算処理装置（ＣＰＵ）３２０、その他の周辺回路を含む。メモリ３１０は、例えば、フラッシュメモリなどの半導体メモリ、ハードディスク、又は他の記憶素子で構成される。メモリ３１０は、プログラムを保存するメモリ、データを一時的に保存するメモリ等を含む。メモリ３１０は、プログラムを保存する領域、データを一時的に保存する領域等を備えた単一のメモリで構成されていてもよい。

ＣＰＵ３２０は、メモリ３１０に保存されているプログラムに従って動作することにより、加速度制御部３２１、体調判定部３２２、警報制御部３２５、圧力データ取得部３５１、重心位置演算部３５２、周波数解析部３５３、学習値制御部３５４として機能する。

加速度制御部３２１は、予め定められた時間（例えば１００ｍｓｅｃ）毎に、加速度センサ１０２から出力される車両１０の例えば直交３軸方向の加速度データから車両１０の動きの左右方向における加速度を取得する。加速度制御部３２１は、予め定められた時間分（本実施形態では、例えば１０秒間）の、車両１０の動きの左右方向における加速度の時間データをメモリ３１０に保存する。例えば予め定められた時間が１０秒間で、１００ｍｓｅｃ毎に加速度のデータが加速度センサ１０２から取得される場合には、１００個の加速度の時間データがメモリ３１０に保存されることとなる。

圧力データ取得部３５１は、シートセンサ１０３から出力される各圧電素子の圧力データを取得する。圧力データ取得部３５１は、取得した圧力データを重心位置演算部３５２に出力する。重心位置演算部３５２は、圧力データ取得部３５１からの圧力データを用いて、車両１０の左右方向における運転者の重心位置を算出する。

図２は、シートセンサ１０３により検出される、運転者用シートに着座した運転者の圧力分布の一例を概略的に示す図である。図３、図４は、車両１０の左右方向における加速度ＣＡの時間変化と、車両１０の左右方向における運転者の重心位置ＧＣの時間変化との一例を概略的に示す図である。図３、図４において、横軸は時間［秒］を表し、左側の縦軸は運転者の重心位置［ｃｍ］を表し、右側の縦軸は車両１０の左右方向における加速度［Ｇ］を表す。図３は、体調が正常な運転者の場合を示し、図４は、体調が異常な運転者の場合を示す。

シートセンサ１０３は、各圧電素子の座標と圧力値との組を、例えばシリアルデータとして、ＥＣＵ３００に出力する。圧力データ取得部３５１は、受け取ったシリアルデータを加工して、各圧電素子の座標と圧力値との組を重心位置演算部３５２に出力する。重心位置演算部３５２は、各圧電素子の座標と圧力値との組から、車両１０の左右方向（図２ではＸ軸方向）における運転者の重心位置を算出する。図２では、圧力値の等しい等圧線が示されている。図２において、密になっている等圧線の中心位置の圧力値が最も高くなっている。

重心位置演算部３５２は、例えばＸ軸における原点からの距離として、運転者の重心位置を算出する。重心位置演算部３５２は、予め定められた時間分の運転者の重心位置の時間データをメモリ３１０に保存する。この実施形態では、予め定められた時間は、例えば１０秒間である。

図３、図４に示されるように、直線道路を走行していた車両１０がカーブに進入すると、車両１０の左右方向における加速度ＣＡが増大する。すると、この加速度ＣＡの増大に応じて、運転者の左右方向における重心位置ＧＣが変化する。体調が正常な運転者は、車両１０の左右方向における加速度ＣＡが増大すると、この加速度ＣＡの増大によって視界が妨げられないように、上半身に力を入れて、良好な視界を維持しようとする。これに対して、体調不良の運転者は、車両１０の左右方向における加速度ＣＡが増大しても、上半身に力を入れることが困難であるため、体調が正常な場合に対し、重心位置ＧＣの変化の態様が異なってくる。

周波数解析部３５３は、重心位置演算部３５２によってメモリ３１０に保存されている運転者の重心位置の時間データを、例えば高速フーリエ変換等の手法を用いて周波数解析して、パワースペクトル密度（ＰＳＤ）の周波数データを算出する。周波数解析部３５３は、算出したＰＳＤの周波数データをメモリ３１０に保存する。

図５は、周波数解析部３５３により算出されたＰＳＤの周波数データの一例を概略的に示す図である。図５において、縦軸はＰＳＤを表し、横軸は周波数［Ｈｚ］を表す。図５のＰＳＤの周波数データＮＭは、例えば図３に示される、体調が正常なときの運転者の左右方向における重心位置の時間データを周波数解析して得られたデータである。図５のＰＳＤの周波数データＡＢは、例えば図４に示される、体調不良のときの運転者の左右方向における重心位置の時間データを周波数解析して得られたデータである。

図５に示されるように、体調が正常なときのＰＳＤの周波数データＮＭの最大値（ピーク値）は、体調が異常なときのＰＳＤの周波数データＡＢの最大値に比べて、大きくなっている。この実施形態では、この最大値の差異に基づき、運転者の体調の良否が判定されている。

図１に戻って、学習値制御部３５４は、車両１０のイグニションスイッチがオンにされてから予め定められた時間が経過するまでの間は、運転者の体調が正常であるとみなして、この間に得られたＰＳＤの周波数データの最大値の平均値を学習値としてメモリ３１０に保存する。

体調判定部３２２は、ＰＳＤの周波数データの最大値と、メモリ３１０に保存されている学習値とを比較し、その比較結果に基づき、運転者の体調が異常であるか否かを判定する。具体的には、体調判定部３２２は、ＰＳＤの周波数データの最大値が学習値のＫ倍より小さければ、運転者の体調が異常であると判定する。係数Ｋは１未満の実数である。図５から分かるように、Ｋが０．２〜０．４程度であれば、運転者の体調が異常であるか否かを判定することができる。本実施形態では、例えばＫ＝０．３に設定されている。体調判定部３２２は、運転者の体調が異常であると判定すると、運転者の体調が異常であることを警報制御部３２５に通知する。

体調判定部３２２は、車両１０の動きの左右方向における加速度が予め定められた加速度閾値ＡＣｔｈ以上のときにのみ、運転者の体調が異常であるか否かの判定を行う。この理由は、車両１０の動きの左右方向における加速度が小さいときは、運転者が正常である場合と異常である場合とで、ＰＳＤの周波数データの最大値に有意差が生じないからである。この実施形態では例えば、ＡＣｔｈ＝０．１［Ｇ］に設定されている。

警報制御部３２５は、運転者の体調が異常であることが体調判定部３２２から通知されると、警報音発生器２０１を作動させるとともに、警報ランプ２０２を点滅させて、運転者に注意を促す。警報制御部３２５は、例えばブレーキを動作させて車両１０を減速又は停止させたり、ステアリングホイールを制御して車両１０を路肩に移動させたりして、運転者の運転を支援してもよい。

図６は、本実施の形態の運転者体調検知装置における車両の加速度取得手順の一例を概略的に示すフローチャートである。図６のフローは、予め定められた時間（例えば１００ｍｓｅｃ）毎に実行される。ステップＳ３００において、加速度制御部３２１は、加速度センサ１０２から出力される車両１０の例えば直交３軸方向の加速度データから車両１０の動きの左右方向における加速度を取得する。ステップＳ３１０において、加速度制御部３２１は、予め定められた時間分（本実施形態では、例えば１０秒間）の、車両１０の動きの左右方向における加速度の時間データをメモリ３１０に保存する。つまり、加速度制御部３２１は、新しい加速度のデータが得られると、最も古い加速度のデータをメモリ３１０から消去して、予め定められた時間分の加速度のデータがメモリ３１０に保存されるようにしている。その後、図６の処理は終了する。

図７は、本実施の形態の運転者体調検知装置におけるＰＳＤの周波数データの算出手順の一例を概略的に示すフローチャートである。図７のフローは、予め定められた時間（例えば５０ｍｓｅｃ）毎に実行される。図７のフローを５０ｍｓｅｃ以下の周期で実行することにより、図５に示されるような、１０Ｈｚ以下のＰＳＤの周波数データを得ることができる。

ステップＳ１７００において、圧力データ取得部３５１は、圧力データをシートセンサ１０３から取得する。ステップＳ１７１０において、重心位置演算部３５２は、運転者の左右方向における重心位置を算出する。重心位置演算部３５２は、予め定められた時間分の運転者の重心位置の時間データをメモリ３１０に保存する。

ステップＳ１７２０において、学習値制御部３５４は、車両１０のイグニションスイッチがオンにされてから予め定められた時間が経過したか否かを判定する。

車両１０のイグニションスイッチがオンにされてから予め定められた時間が経過していなければ（ステップＳ１７２０でＮＯ）、処理はＳ１７３０に進む。一方、車両１０のイグニションスイッチがオンにされてから予め定められた時間が経過していれば（ステップＳ１７２０でＹＥＳ）、処理はステップＳ１７６０に進む。すなわち、ステップＳ１７２０でＮＯであれば、運転者の体調が正常であるとみなされて、処理はステップＳ１７３０に進んで、学習値を求める処理が行われる。一方、ステップＳ１７２０でＹＥＳであれば、処理はステップＳ１７６０に進んで、現在のＰＳＤを算出する処理が行われる。

ステップＳ１７３０において、周波数解析部３５３は、メモリ３１０に保存されている運転者の重心位置の時間データから、ＰＳＤの周波数データを算出する。ステップＳ１７４０において、学習値制御部３５４は、メモリ３１０に保存されている車両１０の左右方向における加速度を取得する。

ステップＳ１７５０において、学習値制御部３５４は、車両１０の加速度に対応付けて、ＰＳＤの周波数データのうち最大値を学習値としてメモリ３１０に保存する。このとき、車両１０の加速度ごとに、ＰＳＤの周波数データの最大値が保存される。すなわち、学習値制御部３５４は、車両１０の同じ加速度に対応する新たなＰＳＤが得られたとき、この新たなＰＳＤの最大値が、保存されている学習値以下であれば、学習値をそのまま維持し、新たなＰＳＤの最大値が、保存されている学習値より大きければ、学習値を新たなＰＳＤの最大値で更新する。その後、図７の処理は終了する。

ステップＳ１７６０において、周波数解析部３５３は、メモリ３１０に保存されている運転者の重心位置の時間データから、ＰＳＤの周波数データを算出する。周波数解析部３５３は、算出したＰＳＤの周波数データの最大値をメモリ３１０に保存する。その後、図７の処理は終了する。

図８は、本実施の形態の運転者体調検知装置において運転者の体調を判定する手順の一例を概略的に示すフローチャートである。図８のフローは、予め定められた時間（例えば１００ｍｓｅｃ）毎に実行される。

ステップＳ１８００において、体調判定部３２２は、メモリ３１０に保存されている車両１０の左右方向における加速度の時間データのうち（本実施形態では、例えば１０秒間のデータ）、最新の加速度ＣＡｎをメモリ３１０から取得する。ステップＳ１８１０において、体調判定部３２２は、取得した車両の左右方向における最新の加速度ＣＡｎの絶対値が、加速度閾値ＡＣｔｈ以上であるか否かを判定する。車両の左右方向における最新の加速度ＣＡｎの絶対値が加速度閾値ＡＣｔｈ未満であれば（ステップＳ１８１０でＮＯ）、図８の処理は終了する。一方、車両の左右方向における最新の加速度ＣＡｎの絶対値が加速度閾値ＡＣｔｈ以上であれば（ステップＳ１８１０でＹＥＳ）、処理は、ステップＳ１８２０に進む。

上述のように、本実施形態では、例えばＡＣｔｈ＝０．１［Ｇ］である。また、例えば図３において、時刻ｔ１は、車両の左右方向における加速度ＣＡの絶対値が０．１［Ｇ］以上になった時刻である。時刻ｔ２は、その後、車両の左右方向における加速度ＣＡの絶対値が０．１［Ｇ］未満になった時刻である。時刻ｔ３は、その後、車両の左右方向における加速度ＣＡの絶対値が０．１［Ｇ］以上になった時刻である。時刻ｔ４は、その後、車両の左右方向における加速度ＣＡの絶対値が０．１［Ｇ］未満になった時刻である。

したがって、例えば図３において、最初から時刻ｔ１までの間はステップＳ１８１０でＮＯとなり、図８の処理は終了する。その後は、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの間、時刻ｔ３から時刻ｔ４までの間において、それぞれ、ステップＳ１８１０でＹＥＳとなり、処理はステップＳ１８２０に進む。

また、例えば図４において、時刻ｔ１１は、車両の左右方向における加速度ＣＡの絶対値が０．１［Ｇ］以上になった時刻である。時刻ｔ１２は、その後、車両の左右方向における加速度ＣＡの絶対値が０．１［Ｇ］未満になった時刻である。時刻ｔ１３は、その後、車両の左右方向における加速度ＣＡの絶対値が０．１［Ｇ］以上になった時刻である。時刻ｔ１４は、その後、車両の左右方向における加速度ＣＡの絶対値が０．１［Ｇ］未満になった時刻である。

したがって、例えば図４において、最初から時刻ｔ１１までの間はステップＳ１８１０でＮＯとなり、図８の処理は終了する。その後は、時刻ｔ１１から時刻ｔ１２までの間、時刻ｔ１３から時刻ｔ１４までの間において、それぞれ、ステップＳ１８１０でＹＥＳとなり、処理はステップＳ１８２０に進む。

図８に戻って、ステップＳ１８２０において、体調判定部３２２は、メモリ３１０に保存されているＰＳＤの周波数データの最大値（ピーク値）をメモリ３１０から取得する。ステップＳ１８３０において、体調判定部３２２は、ステップ１８００で取得した車両１０の加速度に対応するＰＳＤの学習値をメモリ３１０から取得する。

ステップＳ１８４０において、体調判定部３２２は、ＰＳＤの周波数データの最大値がＰＳＤの学習値のＫ倍より小さいか否かを判別する。ＰＳＤの周波数データの最大値がＰＳＤの学習値のＫ倍以上であれば（ステップＳ１８４０でＮＯ）、図８の処理は終了する。ＰＳＤの周波数データの最大値がＰＳＤの学習値のＫ倍より小さければ（ステップＳ１８４０でＹＥＳ）、処理はステップＳ１８５０に進む。

ステップＳ１８５０において、体調判定部３２２は、運転者の体調が異常であると判定して、警報制御部３２５にその旨を通知する。ステップＳ１８６０において、警報制御部３２５は、警報音発生器２０１及び警報ランプ２０２を作動させて、運転者の体調が異常であることを運転者に報知して、図８の処理は終了する。

以上説明されたように、この実施形態では、周波数解析部３５３は、運転者の重心位置の時間データから、ＰＳＤの周波数データを算出する。体調判定部３２２は、ＰＳＤの周波数データの最大値が、学習値のＫ倍より小さければ、運転者の体調が異常であると判定する。運転者が体調不良になると、若干の意識低下から首又は上半身の筋力が低下してくるため、運転者の重心位置の時間データを周波数解析して得られたＰＳＤの最大値が小さくなる。したがって、この実施形態によれば、運転者の体調の異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

また、この実施形態では、学習値制御部３５４は、車両１０のイグニションスイッチがオンにされてから予め定められた時間が経過するまでの間は、運転者の体調が正常であるとみなして、この間に得られたＰＳＤの周波数データの最大値の平均値を学習値としてメモリ３１０に保存する。このように、車両１０のイグニションスイッチがオンにされる度に、学習値を求めているため、その運転者に適切な学習値を得ることができる。したがって、この実施形態によれば、運転者の体調の良否を正確に判定できる。

なお、上記実施形態では、ＰＳＤの周波数データを学習値と比較しているが、これに限られない。例えば、ＰＳＤの周波数データを予め定められた判定閾値と比較してもよい。

図９は、上記実施形態の運転者体調検知装置が搭載された車両の図１と異なる構成を概略的に示すブロック図である。図９のＣＰＵ３２０は、図１のＣＰＵ３２０が備える学習値制御部３５４を備えていない。図９の体調判定部３２２は、ＰＳＤの周波数データの最大値が、メモリ３１０に予め保存されている判定閾値ＴＨ（図１０）より小さければ、運転者の体調が異常であると判定する。

図１０は、判定閾値ＴＨの一例を概略的に示す図である。図１０において、縦軸は判定閾値ＴＨを表し、横軸は車両の左右方向における加速度を表す。図１０に示されるように、車両の加速度が増大すると、判定閾値ＴＨが増大するように予め定められている。判定閾値ＴＨは、メモリ３１０に予め保存されている。このような判定閾値ＴＨを用いることによって、運転者の体調が異常であるか否かを判定することができる。

なお、判定閾値ＴＨは、図１０に示されるように、車両の加速度の増大とともに直線的に増大するのに限られない。例えば、車両の加速度増大するにしたがって、階段状に増大してもよく、指数関数的に増大してもよく、対数関数的に増大してもよい。メモリ３１０は、図１０に示される判定閾値ＴＨを、ルックアップテーブルとして記憶してもよい。図５の例では、判定閾値は、１．５×１０^−３の近傍の固定値に設定されてもよい。

図１１は、図９の構成において運転者の体調を判定する手順の一例を概略的に示すフローチャートである。図１１のフローは、予め定められた時間（例えば１００ｍｓｅｃ）毎に実行される。

図１７のステップＳ１８００，Ｓ１８１０，Ｓ１８２０は、図８のステップＳ１８００，Ｓ１８１０，Ｓ１８２０と同じである。ステップＳ１８２０に続くステップＳ２０００において、体調判定部３２２は、ステップ１８００で取得した車両１０の加速度に対応する判定閾値をメモリ３１０から取得する。

ステップＳ２０１０において、体調判定部３２２は、ＰＳＤの周波数データの最大値が判定閾値より小さいか否かを判別する。ＰＳＤの周波数データの最大値が判定閾値以上であれば（ステップＳ２０１０でＮＯ）、図１１の処理は終了する。ＰＳＤの周波数データの最大値が判定閾値より小さければ（ステップＳ２０１０でＹＥＳ）、処理はステップＳ１８５０に進む。ステップＳ１８５０，Ｓ１８６０は、それぞれ、図８のステップＳ１８５０，Ｓ１８６０と同じである。

このように、ＰＳＤの周波数データを予め定められた判定閾値と比較しても、上記実施形態と同様に、運転者の体調の異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

１０２ 加速度センサ
１０３ シートセンサ
３１０ メモリ
３２１ 加速度制御部
３２２ 体調判定部
３５１ 圧力データ取得部
３５２ 重心位置演算部
３５３ 周波数解析部
３５４ 学習値制御部

Claims (7)

1. 車両を運転する運転者の体調を検知する運転者体調検知装置であって、
   前記車両の走行中の動きの変化を検出する車両検出部と、
   前記運転者の重心位置の変化を検出する運転者検出部と、
   前記走行中の動きの変化に対する前記重心位置の変化に基づき、前記運転者の体調が異常であるか否かの判定処理を実行する体調判定部と、
   を備え、
   前記体調判定部は、前記走行中の動きの変化に対する前記重心位置の変化が基準値以下のときに、前記運転者の体調が異常であると判定する、
   運転者体調検知装置。
2. 車両を運転する運転者の体調を検知する運転者体調検知装置であって、
   前記車両の走行中の動きの変化を検出する車両検出部と、
   前記運転者の重心位置の変化を検出する運転者検出部と、
   前記走行中の動きの変化に対する前記重心位置の変化に基づき、前記運転者の体調が異常であるか否かの判定処理を実行する体調判定部と、
   前記重心位置の時間データに対して周波数解析を行って、パワースペクトル密度の周波数データを算出する周波数解析部と、
   を備え、
   前記体調判定部は、前記パワースペクトル密度の周波数データの最大値が基準値以下のときに、前記運転者の体調が異常であると判定する、
   運転者体調検知装置。
3. 前記車両検出部は、前記車両の左右方向における前記走行中の動きの変化を検出し、
   前記運転者検出部は、前記左右方向における前記重心位置の変化を検出し、
   前記体調判定部は、前記左右方向における前記走行中の動きの変化に対する、前記左右方向における前記重心位置の変化に基づき、前記判定処理を実行する、
   請求項１又は２に記載の運転者体調検知装置。
4. 前記運転者検出部は、前記車両の運転者用シートの座面部に設置され、前記運転者用シートに着座する前記運転者が前記座面部に加える圧力分布を検出する圧力センサを含む、
   請求項１〜３のいずれか１項に記載の運転者体調検知装置。
5. 前記体調判定部は、前記走行中の動きの変化の大きさが予め定められた閾値以上のときのみ、前記判定処理を実行する、
   請求項１〜４のいずれか１項に記載の運転者体調検知装置。
6. 前記車両検出部は、前記走行中の動きの変化として前記車両の加速度を検出する加速度センサを含む、
   請求項１〜５のいずれか１項に記載の運転者体調検知装置。
7. 車両を運転する運転者の体調を検知する運転者体調検知装置における運転者体調検知方法であって、
   前記車両の走行中の動きの変化を検出する車両検出工程と、
   前記運転者の重心位置の変化を検出する運転者検出工程と、
   前記走行中の動きの変化に対する前記重心位置の変化に基づき、前記運転者の体調が異常であるか否かの判定処理を実行する体調判定工程と、
   を備え、
   前記体調判定工程は、前記走行中の動きの変化に対する前記重心位置の変化が基準値以下のときに、前記運転者の体調が異常であると判定する、
   運転者体調検知方法。

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