JP6753234B2 - 運転者状態推定方法及び運転者状態推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、運転者状態推定方法及び運転者状態推定装置に関する。

特許文献１では、覚醒度が低下したことを運転者に自ら報告させ、報告のあった時点の脳波のパワー量を記憶しておき、以降は記憶した脳波のパワー量と、現在の脳波のパワー量とを比較することで、覚醒状態の判定を行なうことを提案している。

特開平４−１２２２４１号公報

脳波のパワー量は、個人の特性、ストレス、疲労等によっても左右されるため、上記のように、脳波のパワー量を観測するだけでは、運転者の状態を精度よく推定することは難しい。
本発明の課題は、運転者が運転に適した状態にあるか否かを、精度よく推定することである。

本発明の一態様に係る運転者状態推定方法及び運転者状態推定装置は、運転者の脳活動を計測し、運転者の運転操作を検出し、運転操作を検出した際の脳活動に応じて、運転者が運転に適した状態にあるか否かを推定する。

本発明によれば、運転操作を検出した際の脳活動に着目することで、運転者が運転に適した状態にあるか否かを、精度よく推定することができる。

運転支援装置を示すブロック図である。 第１実施形態の運転支援処理を示すフローチャートである。 脳波を示すタイムチャートである。 運転支援処理の変形例を示すフローチャートである。 第２実施形態の運転支援処理を示すフローチャートである。 脳波計測の一例を示す図である。 脳波信号における特徴ベクトルの一例を示す図である。 行動準備電位の検出について説明した図である。 第３実施形態の運転支援処理を示すフローチャートである。 第４実施形態の運転支援処理を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。なお、各図面は模式的なものであって、現実のものとは異なる場合がある。また、以下の実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであり、構成を下記のものに特定するものでない。すなわち、本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。

《第１実施形態》
《構成》
第１実施形態は、運転者が自ら運転するものであり、運転者が運転に適した状態にあるか否かを推定し、運転者が運転に適した状態にないと推定したときに、運転者の運転に制御介入して運転支援を行なうものである。
図１は、運転支援装置を示すブロック図である。
運転支援装置１１は、運転者状態推定装置１２と、走行環境センサ１３と、ステアリングアクチュエータ１４と、アクセル開度アクチュエータ１５と、ブレーキ制御アクチュエータ１６と、を備える。

運転者状態推定装置１２は、脳波センサ２１（第一のセンサ）と、センサ群２２（第二のセンサ）と、コントローラ２３と、を備える。センサ群２２は、車速センサ３１と、加速度センサ３２と、ヨーレートセンサ３３と、アクセル開度センサ３４と、ブレーキスイッチ３５と、ステアリング操作量センサ３６と、ウィンカスイッチ３７と、を備える。
脳波センサ２１は、運転者の脳波形を計測する。脳波センサ２１では、例えばヘッドレストに複数の電極を設けてあり、脳で生じる電気活動を、つまり神経細胞（ニューロン）で発生する活動電位や神経細胞同士で信号を伝達する際のシナプス電位を、各電極間に生じる電位差信号としてコントローラ２３に入力する。コントローラ２３は、入力された電位差信号の周波数を解析することにより、運転者の脳波を計測する。

車速センサ３１は、車速を検出する。車速センサ３１は、例えばトランスミッションにおける出力側のドリブンギヤに設けられ、センサロータの磁力線を検出回路によって検出しており、センサロータの回転に伴う磁界の変化をパルス信号に変換してコントローラ２３に出力する。コントローラ２３は、入力されたパルス信号から車速を判断する。
加速度センサ３２は、車両前後方向の加減速度を検出する。加速度センサ３２は、例えば固定電極に対する可動電極の位置変位を静電容量の変化として検出しており、加減速度と方向に比例した電圧信号に変換してコントローラ２３に出力する。コントローラ２３は、入力された電圧信号から加減速度を判断する。

ヨーレートセンサ３３は、車体のヨー角変化速度（ヨーレート）を検出する。ヨーレートセンサ３３は、バネ上となる車体に設けられ、例えば水晶音叉からなる振動子を交流電圧によって振動させ、そして角速度入力時のコリオリ力によって生じる振動子の歪み量を電気信号に変換してコントローラ２３に出力する。コントローラ２３は、入力された電気信号から車両のヨーレートを判断する。
アクセル開度センサ３４は、アクセルペダルの踏込み量に相当するペダル開度（操作位置）を検出する。アクセル開度センサ３４は、例えばポテンショメータであり、アクセルペダルのペダル開度を電圧信号に変換してコントローラ２３に出力する。コントローラ２３は、入力された電圧信号からアクセルペダルのペダル開度を判断する。

ブレーキスイッチ３５は、ブレーキのＯＮ／ＯＦＦを検出する。ブレーキスイッチ３５は、例えば常閉型接点の検出回路を介して、ブレーキのＯＮ／ＯＦＦに応じた電圧信号をコントローラ２３に出力する。コントローラ２３は、入力された電圧信号からブレーキのＯＮ／ＯＦＦを判断する。
ステアリング操作量センサ３６は、ロータリエンコーダからなり、ステアリングシャフトの操舵角を検出する。ステアリング操作量センサ３６は、ステアリングシャフトと共に円板状のスケールが回転するときに、スケールのスリットを透過する光を二つのフォトトランジスタで検出し、ステアリングシャフトの回転に伴うパルス信号をコントローラ２３に出力する。コントローラ２３は、入力されたパルス信号からステアリングシャフトの操舵角を判断する。

ウィンカスイッチ３７は、方向指示器（ウィンカ）の作動状態を検出する。ウィンカスイッチ３７は、例えば常開接点の検出回路を介して左方向スイッチのＯＮ／ＯＦＦ、及び右方向スイッチのＯＮ／ＯＦＦに応じた電圧信号をコントローラ２３に出力する。コントローラ２３は、入力された電圧信号からウィンカスイッチの作動状態、つまり左方向スイッチのＯＮ／ＯＦＦ、及び右方向スイッチのＯＮ／ＯＦＦを判断する。
コントローラ２３は、例えばマイクロコンピュータからなり、後述する運転支援処理を実行する。すなわち、運転者が運転に適した状態にあるか否かを推定し、運転者が運転に適した状態にないと推定したときに、運転者の運転に制御介入して運転支援を行なう。運転支援については、センサ群２２、及び走行環境センサ１３の検出値を観測しながら、ステアリングアクチュエータ１４、アクセル開度アクチュエータ１５、及びブレーキ制御アクチュエータ１６を駆動制御する。

走行環境センサ１３は、カメラ４１と、レーダ４２と、地図データベース４３と、ＧＰＳ受信機４４と、を備える。
カメラ４１は、車体の前方を撮像する。このカメラ４１は、例えば車室内のフロントウィンドウ上部に設けられた例えばＣＣＤの広角カメラからなり、撮像した車体前方の画像データをコントローラ２３に出力する。
レーダ４２は、自車両前方に存在する前方物体までの距離、相対速度、及び方位を検出する。このレーダ４２は、例えばフロントグリル内に設けられたミリ波レーダからなり、検出した各種データをコントローラ２３に出力する。距離及び相対速度については、例えばＦＭ‐ＣＷ（Frequency Modulation-Continuous Wave）方式を利用し、ドップラ効果による周波数差に応じて距離及び相対速度を検出する。方位については、例えばＤＢＦ（Digital Beam Forming）方式を利用し、複数のチャンネルで受信した反射波の位相差に応じて方位を検出する。

地図データベース４３は、ＤＶＤ‐ＲＯＭドライブ、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリドライブ等で構成され、不揮発性の電子記憶媒体に、道路種別、道路線形、車線幅員、車両の通行方向等を含めた道路地図情報を記憶している。なお、道路地図情報のデータベースをサーバで管理し、更新された道路地図情報の差分データだけを、例えばテレマティクスサービスを通じて取得し、地図データベース４３に記憶された道路地図情報の更新を行ってもよい。

ＧＰＳ受信機４４は、自車両の現在位置情報を取得する。ＧＰＳ受信機４４は、四つ以上のＧＰＳ受信機衛星からの電波を受信し、発信と受信の時刻差から求まる各ＧＰＳ受信機衛星との距離により、自車両の現在位置（経度、緯度、高度）を測位すると共に、進行方向を求める。コントローラ２３は、現在位置情報を道路地図情報に整合させつつ、利用者が入力した目的地までの走行ルートを設定し、この走行ルートに従って利用者にルート案内を行う。
ステアリングアクチュエータ１４は、ステアリングシャフトにトルクを伝達可能なモータからなる。コントローラ２３は、カーブに沿って走行したり、車線変更したり、交差点を右左折したりするときに、必要とされる目標操舵角を設定し、この目標操舵角に応じてステアリングアクチュエータ１４を駆動制御する。

アクセル開度アクチュエータ１５は、例えばスロットルバルブの開度を制御する電子制御スロットルバルブからなる。コントローラ２３は、自車両を発進させたり加速させたりするときに、必要とされる目標駆動力を設定し、この目標駆動力に応じてアクセル開度アクチュエータ１５を駆動制御する。
ブレーキ制御アクチュエータ１６は、アンチスキッド制御（ＡＢＳ）、トラクション制御（ＴＣＳ）、スタビリティ制御（ＶＤＣ：Vehicle Dynamics Control）等に用いられる油圧回路からなる。コントローラ２３は、自車両を減速させたり停止させたりするときに、必要とされる目標制動力を設定し、この目標制動力に応じてブレーキ制御アクチュエータ１６を駆動制御する。

次に、コントローラ２３で実行する運転支援処理の一例について説明する。
図２は、第１実施形態の運転支援処理を示すフローチャートである。
ステップＳ１０１では、脳波センサ２１により、運転者の脳波（脳活動）を計測する。なお、脳波に限定されるものではなく、例えば脳血流によって脳活動を計測してもよい。また、心拍数、呼吸数、発汗量やカメラで撮像した運転者の顔画像から脳活動を計測しても良い。
続くステップＳ１０２では、センサ群２２で、運転者の運転操作を検出したか否かを判定する。運転操作とは、例えば車線変更操作、右左折操作、加速操作、減速操作等のイベントである。ここで、運転操作を検出していないときには、そのまま所定のメインプログラムに復帰する。一方、運転操作を検出しているときにはステップＳ１０３に移行する。

ステップＳ１０３では、運転者の平常時の脳波を読み込む。平常時の脳波とは、運転者が平常時に運転操作するときの脳波を予め記憶していたものである。平常時の脳波は、車線変更操作、右左折操作、加速操作、減速操作等、運転操作毎の脳波として記憶しておき、検出した運転操作に対応した平常時の脳波を読込む。勿論、運転操作毎でなくとも、代表する一つの脳波を予め記憶しておき、それを読込む構成としてもよい。
図３（Ａ）は、平常時の脳波の一例を示すタイムチャートである。
平常時において、電位の波形は、運転操作を起こそうとするときに、やや上昇してから低下してゆき、運転操作を開始した時点から再び上昇し（回復）、運転操作を起こそうとする前の状態よりも上昇する傾向がある。操作開始前期間をＴｂ、操作開始後期間をＴａとし、夫々、１〜２秒程度である。

続くステップＳ１０４では、運転操作を検出したときの脳波と平常時の脳波との一致率α（相関係数）を算出する。
続くステップＳ１０５では、一致率αが予め定めた閾値α１以上であるか否かを判定する。ここで、一致率αが閾値α１以上であり、相関が高いときにはステップＳ１０６に移行する。一方、一致率αが閾値未満であり、相関が低いときにはステップＳ１０７に移行する。
図３（Ｂ）は、平常時の脳波との一致率αが閾値α１以上である脳波の一例を示すタイムチャートである。
ここでは、電位の波形は、平常時の脳波と同じパターンであり、先ず運転操作を起こそうとするときに、やや上昇してから低下してゆき、運転操作を開始した時点から再び上昇し、運転操作を起こそうとする前の状態よりも上昇している。

図３（Ｃ）は、平常時の脳波との一致率αが閾値α１未満である脳波の一例を示すタイムチャートである。
ここでは、電位の波形は、平常時の脳波とは異なり、運転操作を起こそうとするときも略一定であり、運転操作を開始する直前に少し低下し、運転操作を開始した直後に少し上昇し、全体的に起伏が少ない。
ステップＳ１０６では、運転者が運転に適した状態（適正状態）にあると推定してから所定のメインプログラムに復帰する。運転に適した状態とは、運転者の覚醒度が高く、運転に集中できるような状態である。

ステップＳ１０７では、運転者が運転に適した状態（適正状態）にない、つまり運転に適さない状態（不適正状態）にあると推定してからステップＳ１０８に移行する。運転に適さない状態とは、運転者の覚醒度が低く、運転に集中できないような状態である。
続くステップＳ１０８では、運転支援装置１１を作動させ、運転者の運転に制御介入することにより、運転支援を実行してから所定のメインプログラムに復帰する。すなわち、センサ群２２、及び走行環境センサ１３の検出値を観測しながら、ステアリングアクチュエータ１４、アクセル開度アクチュエータ１５、及びブレーキ制御アクチュエータ１６を駆動制御することにより、適切な走行を実現する。なお、運転支援として、警報を出力する構成としてもよい。
上記が運転支援処理である。

《作用》
先ず、脳波センサ２１によって運転者の脳波を計測しておく（Ｓ１０１）。そして、センサ群２２によって例えば車線変更操作等の運転操作を検出したときに（Ｓ１０２の判定が“Yes”）、平常時の脳波を読み込み（Ｓ１０３）、計測した脳波と平常時の脳波とを比較する。そして、計測した脳波と平常時の脳波との一致率αを算出し（Ｓ１０４）、一致率αが閾値α１以上であるときには（Ｓ１０５の判定が“Yes”）、運転者が運転に適した状態にあると推定する（Ｓ１０６）。一方、一致率αが閾値α１未満であるときには（Ｓ１０５の判定が“No”）、運転者が運転に適した状態にないと推定し（Ｓ１０７）、運転支援を実行する（Ｓ１０８）。

このように、運転操作を検出した際の脳波の変化パターンに着目することで、運転者が運転に適した状態にあるか否かを、精度よく推定することができる。また、運転者が平常時に運転操作するときの平常時の脳波を予め記憶しておき、計測した脳波と平常時の脳波との類似度合を判定することで、容易に運転者の状態を推定することができる。また、運転者が運転に適した状態にないと推定したときには、運転者の運転に制御介入したり、警報を出力したりする走行支援を実行するので、車両の走行システムに対する運転者の信頼感を向上させることができる。特に、運転者が運転に適した状態であると推定したときには、走行支援を実行しないので、運転者に違和感を与えることがない。さらに、脳波センサ２１によって運転者の脳波を検出することにより、脳波を計測するので、正確に計測することができる。

《変形例》
第１実施形態では、計測した脳波と平常時の脳波とが略一致（又は類似）しているときには、運転者が運転に適した状態にあると推定しているが、これに限定されるものではない。例えば、運転操作を検出したときの脳波を複数回計測したうえで、運転操作を検出したときの脳波と平常時の脳波とが略一致（又は類似）している割合βを考慮してもよい。
図４は、運転支援処理の変形例を示すフローチャートである。
ここでは、ステップＳ１０５からＳ１０６に移行する間に、ステップＳ１１１〜Ｓ１１３を追加したことを除いては、上記の運転支援処理と同様であるため、共通する個所については説明を省略する。

ステップＳ１１１では、運転操作を検出したときの脳波を複数回（予め定めた回数以上）計測したか否かを判定する。運転操作を検出したときの脳波を複数回計測しているときにはステップＳ１１２に移行する。一方、運転操作を検出したときの脳波を複数回計測していなければ、そのままメインプログラムに復帰する。
ステップＳ１１２では、運転操作を検出したときの脳波を計測した回数のうち、運転操作を検出したときの脳波と平常時の脳波とが一致している回数の割合βを算出する。
続くステップＳ１１３では、割合βが予め定めた脳波用閾値β１以上であるときにはステップＳ１０６に移行する。一方、脳波用閾値β１未満であるときには、そのまま所定のメインプログラムに復帰する。
これにより、運転者が運転に適した状態にあるか否かを、さらに精度よく推定することができる。

《効果》
次に、第１実施形態の主要な効果を記す。
（１）運転者状態推定方法では、運転者の脳波を計測し、運転者の運転操作を検出する。そして、運転操作を検出したときの脳波に応じて、運転者が運転に適した状態にあるか否かを推定する。
このように、運転操作を検出した際の脳波に着目することで、運転者が運転に適した状態にあるか否かを、精度よく推定することができる。

（２）運転者状態推定方法では、運転者が平常時に運転操作するときの脳波を平常時の脳波として予め記憶しておく。そして、計測した脳波と平常時の脳波との一致率αが閾値α１以上であるときには運転者が運転に適した状態にあると推定し、一致率αが閾値α１未満であるときには運転者が運転に適した状態にないと推定する。
このように、計測した脳波と平常時の脳波との一致率αを判定することで、運転者が運転に適した状態にあるか否かを容易に推定することができる。

（３）運転者状態推定方法では、脳波を複数回計測し、且つ計測した脳波と平常時の脳波とが一致した場合、複数回のうち、検出した脳波と平常時の脳波とが一致している割合βを考慮する。すなわち、割合βが予め定めた脳波用閾値β１以上であるときに運転者が運転に適した状態にあると推定する。
このように、一致している回数の割合βを考慮することで、運転者が運転に適した状態にあるか否かを、さらに精度よく推定することができる。

（４）運転者状態推定方法では、脳波活動は、運転者の脳波、脳血流、心拍数、呼吸数、発汗量、運転者の顔画像の少なくとも何れか一つから計測される。
このように、脳波、脳血流、心拍数、呼吸数、発汗量、顔画像を検出することにより、容易に、且つ正確に運転者の脳活動を計測することができる。

（５）運転者状態推定方法では、運転者が運転に適した状態にないと推定したときに、運転者の運転に制御介入する。
このように、運転者が運転に適さないときだけ、走行支援を実行することで、車両の走行システムに対する運転者の信頼感を向上させることができる。

（６）運転者状態推定装置では、運転者の脳波を計測する脳波センサ２１と、運転者の運転操作を検出するセンサ群２２と、を備える。そして、運転操作を検出したときの脳波に応じて、運転者が運転に適した状態にあるか否かを推定するコントローラ２３を備える。
このように、運転操作を検出した際の脳波に着目することで、運転者が運転に適した状態にあるか否かを、精度よく推定することができる。

《第２実施形態》
《構成》
第２実施形態は、運転操作を検出する前の脳波から、行動準備状態の有無を判定し、その判定結果に応じて、運転者が運転に適しているか否かを推定するものである。
図５は、第２実施形態の運転支援処理を示すフローチャートである。
ここでは、前述したステップＳ１０３〜Ｓ１０５の処理を、新たなステップＳ２０１に変更したことを除いては、第１実施形態と同様であるため、共通する箇所については、説明を省略する。

ステップＳ２０１では、運転操作を検出する前の脳波から、行動準備電位（行動準備状態）を検出したか否かを判定する。
ここで、行動準備電位について説明する。
図６は、脳波計測の一例を示す図である。
脳波センサ２１の複数の電極は、国際１０−２０法に準拠し、認知機能に関わる運転者の頭頂部Ｆｚ、Ｆｃｚ、Ｃｚ、ＣＰｚに配置される。
図７は、脳波信号における特徴ベクトルの一例を示す図である。
ここでは、運転操作前の脳波からＮ個の特徴量を抽出し、脳波の特徴ベクトルＰ＝（ｐ１，ｐ２，……，ｐＮ）を生成する。特徴量は、例えば一定の等間隔でサンプリングした値等を使用する。

図８は、行動準備電位の検出について説明した図である。
過去の行動準備電位の特徴量を予めデータベース化しておき、特徴空間へ配置したときの領域Ｄを決定する。領域Ｄの決定は、例えば複数サンプルがあれば、ベクトル集合｛Ｐ｝の重心点を中心とし、半径を標準偏差σとする円を領域Ｄとして決定する。そして、運転者からリアルタイムで計測した行動準備電位の特徴ベクトルＰが、領域Ｄに入っているか否かを判定する。ここで、特徴ベクトルＰが領域Ｄに入っているときには、運転者の行動準備電位が発生していると判断し、特徴ベクトルＰが領域Ｄに入っていないときには、運転者の行動準備電位が発生していないと判断する。
こうして、行動準備電位を検出したか否かを判定し、行動準備電位を検出しているときにはステップＳ１０６に移行する。一方、行動準備電位を検出していないときにはステップＳ１０７に移行する。なお、第２実施形態では脳波から行動準備電位を検出しているが、運転者の行動準備の状態が検出できれば、行動準備電位以外から検出してもよい。
上記が運転支援処理である。

《作用》
センサ群２２によって例えば車線変更操作等の運転操作を検出したときに（Ｓ１０２の判定が“Yes”）、運転操作を検出する前の脳波から、行動準備電位を検出したか否かを判定する。行動準備電位とは、運転者が何らかの行動を起こそうとするときに、体の動きに先行して脳波に発現する電位であり、運転者の覚醒度が高く、運転に集中しているようなときほど顕著に現れる。したがって、行動準備電位を検出しているときには（Ｓ２０１の判定が“Yes”）、運転者が運転に適した状態にあると推定する（Ｓ１０６）。一方、行動準備電位を検出していないときには（Ｓ２０１の判定が“No”）、運転者が運転に適した状態にないと推定し（Ｓ１０７）、運転支援を実行する（Ｓ１０８）。このように、運転操作を検出する前の行動準備電位の有無に着目することで、運転者が運転に適した状態にあるか否かを、精度よく推定することができる。
第２実施形態において、前述した第１実施形態と共通する部分については、同様の作用効果が得られるものとし、詳細な説明は省略する。

《変形例》
第２実施形態では、行動準備電位を検出したときに、運転者が運転に適した状態にあると推定しているが、これに限定されるものではない。例えば、行動準備電位の発現時間が予め定めた閾値以上であるときには、運転者が運転に適した状態にあると推定し、行動準備電位の発現時間が閾値未満であるときには、運転者が運転に適した状態にないと推定してもよい。
このように、行動準備電位の発現時間に着目することで、運転者が運転に適した状態にあるか否かを、精度よく推定することができる。

《効果》
次に、第２実施形態の主要な効果を記す。
（１）運転者状態推定方法では、運転操作を検出する前の脳波から、行動準備電位を検出したときには運転者が運転に適した状態にあると推定する。一方、行動準備電位を検出していないときには運転者が運転に適した状態にないと推定する。
このように、運転操作を検出する前の行動準備電位の有無に着目することで、運転者が運転に適した状態にあるか否かを、精度よく推定することができる。

《第３実施形態》
《構成》
第３実施形態は、運転操作を検出したときの脳波を複数回計測したうえで、行動準備電位を検出している割合γを考慮するものである。
図９は、第３実施形態の運転支援処理を示すフローチャートである。
ここでは、ステップＳ２０１からＳ１０６に移行する間に、ステップＳ３０１〜Ｓ３０３を追加したことを除いては、前述した第２実施形態と同様であるため、共通する個所については説明を省略する。

ステップＳ３０１では、運転操作を検出したときの脳波を複数回（予め定めた回数以上）計測したか否かを判定する。運転操作を検出したときの脳波を複数回計測しているときにはステップＳ３０２に移行する。一方、運転操作を検出したときの脳波を複数回計測していなければ、そのままメインプログラムに復帰する。
ステップＳ３０２では、運転操作を検出したときの脳波を計測した回数のうち、行動準備電位を検出している回数の割合γを算出する。
続くステップＳ３０３では、割合γが予め定めた閾値γ１以上であるときにはステップＳ１０６に移行する。一方、閾値γ１未満であるときには、そのまま所定のメインプログラムに復帰する。
上記が運転支援処理である。

《作用》
運転操作を検出したときの脳波を複数回計測し（Ｓ３０１の判定が“Yes”）、且つ行動準備電位を検出した場合（Ｓ２０１の判定が“Yes”）、運転操作を検出したときの脳波を計測した回数のうち、行動準備電位を検出している回数の割合γを算出する（Ｓ３０２）。そして、割合γが閾値γ１以上であるときには（Ｓ３０３の判定が“Yes”）、運転者が運転に適した状態にあると推定する（Ｓ１０６）。このように、検出している回数の割合γを考慮することで、運転者が運転に適した状態にあるか否かを、さらに精度よく推定することができる。
第３実施形態において、前述した第２実施形態と共通する部分については、同様の作用効果が得られるものとし、詳細な説明は省略する。

《効果》
次に、第３実施形態の主要な効果を記す。
（１）運転者状態推定方法では、運転操作を検出したときの脳波を複数回計測し、且つ行動準備電位を検出した場合、運転操作を検出したときの脳波を計測した回数のうち、行動準備電位を検出した回数の割合γを考慮する。すなわち、割合γが予め定めた閾値γ１以上のときに運転者が運転に適した状態にあると推定する。
このように、検出している回数の割合γを考慮することで、運転者が運転に適した状態にあるか否かを、さらに精度よく推定することができる。

《第４実施形態》
《構成》
第４実施形態は、運転操作を検出した後の脳波が、行動準備状態を検出する前の状態に復帰するか否かを判定し、その判定結果に応じて、運転者が運転に適しているか否かを推定するものである。
図１０は、第４実施形態の運転支援処理を示すフローチャートである。
ここでは、ステップＳ２０１からＳ１０６に移行する間に、ステップＳ４０１を追加したことを除いては、前述した第２実施形態と同様であるため、共通する個所については説明を省略する。
ステップＳ４０１では、運転操作を検出した後の脳波が、行動準備電位（行動準備状態）を検出する前の状態に復帰したか否かを判定する。ここで、行動準備電位を検出する前の状態に復帰したときにはステップＳ１０６に移行する。一方、行動準備電位を検出する前の状態に復帰していないときにはステップＳ１０７に移行する。
上記が運転支援処理である。

《作用》
行動準備電位を検出した場合（Ｓ２０１の判定が“Yes”）、運転操作を検出した後の脳波が、行動準備電位を検出する前の状態に復帰したか否かを判定する。ここで、行動準備電位を検出する前の状態に復帰したときには（Ｓ４０１の判定が“Yes”）、運転者が運転に適した状態にあると推定する（Ｓ１０６）。一方、行動準備電位を検出する前の状態に復帰していないときには（Ｓ４０１の判定が“No”）、運転者が運転に適した状態にないと推定する（Ｓ１０７）。
第４実施形態において、前述した第２実施形態と共通する部分については、同様の作用効果が得られるものとし、詳細な説明は省略する。

《効果》
次に、第４実施形態の主要な効果を記す。
（１）運転者状態推定方法では、運転操作を検出する前の脳波から、行動準備電位を検出した場合、運転操作を検出した後の脳波が、行動準備電位を検出する前の状態に復帰したときには運転者が運転に適した状態にあると推定する。一方、行動準備電位を検出する前の状態に復帰しないときには運転者が運転に適した状態にないと推定する。
このように、運転操作を検出した後の脳波を考慮することで、運転者が運転に適した状態にあるか否かを、さらに精度よく推定することができる。

以上、限られた数の実施形態を参照しながら説明したが、権利範囲はそれらに限定されるものではなく、上記の開示に基づく実施形態の改変は、当業者にとって自明のことである。

１１ 運転支援装置
１２ 運転者状態推定装置
２１ 脳波センサ（第一のセンサ）
２２ センサ群（第二のセンサ）
２３ コントローラ

Claims (6)

1. 運転者の脳波を計測し、
   前記運転者が平常時に運転操作するときの脳波を平常時の脳波として予め記憶し、
   前記運転者の運転操作を検出し、
   前記運転操作を検出したときの前記脳波と前記平常時の脳波とが、一致しないときには運転に適した状態にないと推定し、前記脳波を複数回計測し、且つ前記計測した脳波と前記平常時の脳波とが一致した場合、前記複数回のうち、前記検出した脳波と前記平常時の脳波とが一致した回数の割合が、予め定めた割合以上であるときに前記運転者が運転に適した状態にあると推定することを特徴とする運転者状態推定方法。
2. 前記運転操作を検出する前の前記脳波から、行動準備状態を検出したときには前記運転者が運転に適した状態にあると推定し、前記行動準備状態を検出していないときには運転に適した状態にないと推定することを特徴とする請求項１に記載の運転者状態推定方法。
3. 運転者の脳波を計測し、
   前記運転者の運転操作を検出し、
   前記運転操作を検出する前の前記脳波から、行動準備状態を検出した場合、
   前記運転操作を検出した後の前記脳波が、前記行動準備状態を検出する前の状態に復帰したときには前記運転者が運転に適した状態にあると推定し、前記行動準備状態を検出する前の状態に復帰しないときには前記運転者が運転に適した状態にないと推定することを特徴とする運転者状態推定方法。
4. 前記運転者が運転に適した状態にないと推定したときに、運転支援装置を作動させることを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の運転者状態推定方法。
5. 運転者の脳波を計測する第一のセンサと、
   前記運転者の運転操作を検出する第二のセンサと、
   前記運転操作を検出したときの脳波に応じて、前記運転者が運転に適した状態にあるか否かを推定するコントローラと、を備え、
   前記コントローラは、
   前記運転者が平常時に運転操作するときの脳波を平常時の脳波として予め記憶し、
   前記運転操作を検出したときの前記脳波と前記平常時の脳波とが、一致しないときには運転に適した状態にないと推定し、前記脳波を複数回計測し、且つ前記計測した脳波と前記平常時の脳波とが一致した場合、前記複数回のうち、前記検出した脳波と前記平常時の脳波とが一致した回数の割合が、予め定めた割合以上であるときに前記運転者が運転に適した状態にあると推定することを特徴とする運転者状態推定装置。
6. 運転者の脳波を計測する第一のセンサと、
   前記運転者の運転操作を検出する第二のセンサと、
   前記運転操作を検出したときの脳波に応じて、前記運転者が運転に適した状態にあるか否かを推定するコントローラと、を備え、
   前記コントローラは、
   前記運転操作を検出する前の前記脳波から、行動準備状態を検出した場合、
   前記運転操作を検出した後の前記脳波が、前記行動準備状態を検出する前の状態に復帰したときには前記運転者が運転に適した状態にあると推定し、前記行動準備状態を検出する前の状態に復帰しないときには前記運転者が運転に適した状態にないと推定することを特徴とする運転者状態推定装置。

Images