JPH0995159A - 覚醒度判定装置 - Google Patents
覚醒度判定装置Info
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- JPH0995159A JPH0995159A JP25321395A JP25321395A JPH0995159A JP H0995159 A JPH0995159 A JP H0995159A JP 25321395 A JP25321395 A JP 25321395A JP 25321395 A JP25321395 A JP 25321395A JP H0995159 A JPH0995159 A JP H0995159A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 間接的な情報を効果的に増やして誤警報や不
警報の発生を低減する覚醒度判定装置を提供する。 【解決手段】 車速センサ１，操舵角センサ２及び時計
６などの信号に基づいて、絶対時刻検出部９と連続運転
時間検出部１０と平均車速検出部１１と休憩率検出部１
２と推定道路状況検出部１３とで得られた各入力データ
からファジィー推論を用いて演算された閾値と、前記車
速情報と操舵情報からニューラルネットワークを用いて
演算された推定覚醒度とを比較して覚醒度の低下を判定
する。
警報の発生を低減する覚醒度判定装置を提供する。 【解決手段】 車速センサ１，操舵角センサ２及び時計
６などの信号に基づいて、絶対時刻検出部９と連続運転
時間検出部１０と平均車速検出部１１と休憩率検出部１
２と推定道路状況検出部１３とで得られた各入力データ
からファジィー推論を用いて演算された閾値と、前記車
速情報と操舵情報からニューラルネットワークを用いて
演算された推定覚醒度とを比較して覚醒度の低下を判定
する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、車両の運転者など
の人間の覚醒度を判定する覚醒度判定装置に関する。
の人間の覚醒度を判定する覚醒度判定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】高速道路等において長時間運転を行なう
と、ドライバに疲労が蓄積して眠気がさし集中力が低下
することがある。そのため、従来、車両に居眠り運転警
報装置を搭載し、ある時間間隔でドライバに応答を求め
る信号を与え、ドライバの応答時間の適否によって覚醒
度の低下を判定して警報を与えるようにしたものがあ
る。しかし、この装置では、市街地やカーブ走行時など
のドライバが神経を集中しなければならないときや覚醒
度が低下していないときに応答を求められたりすること
があって、ドライバにとっては煩わしかった。そこで、
近年、車速情報や操舵情報を用いて算出した推定覚醒度
と予め設定された基準値（閾値）の大小を判定部で判断
して警報を鳴らすシステムが、特開昭６０−２１３５２
８号公報等で開示されている。
と、ドライバに疲労が蓄積して眠気がさし集中力が低下
することがある。そのため、従来、車両に居眠り運転警
報装置を搭載し、ある時間間隔でドライバに応答を求め
る信号を与え、ドライバの応答時間の適否によって覚醒
度の低下を判定して警報を与えるようにしたものがあ
る。しかし、この装置では、市街地やカーブ走行時など
のドライバが神経を集中しなければならないときや覚醒
度が低下していないときに応答を求められたりすること
があって、ドライバにとっては煩わしかった。そこで、
近年、車速情報や操舵情報を用いて算出した推定覚醒度
と予め設定された基準値（閾値）の大小を判定部で判断
して警報を鳴らすシステムが、特開昭６０−２１３５２
８号公報等で開示されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところが、上述した覚
醒度推定システムにあっては、車速情報や操舵情報のみ
で推定覚醒度を算出すると共に、覚醒度が低下しやすい
状況や低下しにくい状況においても閾値が固定（特性が
変化しない）であるため、誤警報や不警報が発生すると
いう問題点があった。例えば、悪路走行時に、実際には
ドライバの覚醒度が低下してハンドル操作が行なわれて
いないにもかかわらず、路面の凹凸でハンドルが取られ
ることにより、コントローラが覚醒度が低下しにくいと
判断して警報が鳴らない等の事態が生じるのである。
醒度推定システムにあっては、車速情報や操舵情報のみ
で推定覚醒度を算出すると共に、覚醒度が低下しやすい
状況や低下しにくい状況においても閾値が固定（特性が
変化しない）であるため、誤警報や不警報が発生すると
いう問題点があった。例えば、悪路走行時に、実際には
ドライバの覚醒度が低下してハンドル操作が行なわれて
いないにもかかわらず、路面の凹凸でハンドルが取られ
ることにより、コントローラが覚醒度が低下しにくいと
判断して警報が鳴らない等の事態が生じるのである。
【０００４】そこで、本発明の目的は、間接的な情報を
効果的に増やして誤警報や不警報の発生を低減する覚醒
度判定装置を提供することにある。
効果的に増やして誤警報や不警報の発生を低減する覚醒
度判定装置を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明に係る覚醒度判定
装置は、車両の走行速度を検出する車速検出手段、車両
の操舵角を検出する操舵角検出手段、時計から絶対時刻
を検出する絶対時刻検出手段、前記車速検出手段からの
車速と前記絶対時刻検出手段からの時刻より連続運転時
間を検出する連続運転時間検出手段、前記車速検出手段
からの車速より平均車速を検出する平均車速検出手段、
前記車両の運転時間と休憩時間より休憩率を検出する休
憩率検出手段、前記車速検出手段からの車速と前記操舵
角検出手段からの操舵角より推定道路状況を検出する推
定道路状況検出手段とを備えると共に、前記それぞれの
検出手段から得られた入力データに基づいて運転者の覚
醒度の低下を判定する覚醒度判定手段、該覚醒度判定手
段で覚醒度が低下したと判断された際に運転者に警報を
発して覚醒度の向上を促す警報手段を備えたことを特徴
とする。
装置は、車両の走行速度を検出する車速検出手段、車両
の操舵角を検出する操舵角検出手段、時計から絶対時刻
を検出する絶対時刻検出手段、前記車速検出手段からの
車速と前記絶対時刻検出手段からの時刻より連続運転時
間を検出する連続運転時間検出手段、前記車速検出手段
からの車速より平均車速を検出する平均車速検出手段、
前記車両の運転時間と休憩時間より休憩率を検出する休
憩率検出手段、前記車速検出手段からの車速と前記操舵
角検出手段からの操舵角より推定道路状況を検出する推
定道路状況検出手段とを備えると共に、前記それぞれの
検出手段から得られた入力データに基づいて運転者の覚
醒度の低下を判定する覚醒度判定手段、該覚醒度判定手
段で覚醒度が低下したと判断された際に運転者に警報を
発して覚醒度の向上を促す警報手段を備えたことを特徴
とする。
【０００６】前記構成によれば、絶対時刻と連続運転時
間と平均車速と休憩率と推定道路状況の各入力データか
ら、よりドライバの運転状況や環境状況に応じて覚醒度
の低下が判定され、低下時には警報が発せられる。
間と平均車速と休憩率と推定道路状況の各入力データか
ら、よりドライバの運転状況や環境状況に応じて覚醒度
の低下が判定され、低下時には警報が発せられる。
【０００７】また、前記覚醒度判定手段は、前記絶対時
刻検出手段と連続運転時間検出手段と平均車速検出手段
と休憩率検出手段と推定道路状況検出手段とから得られ
た入力データからファジィー推論を用いて演算された閾
値と、前記車速情報と操舵情報からニューラルネットワ
ークを用いて演算された推定覚醒度とを比較することを
特徴とする。
刻検出手段と連続運転時間検出手段と平均車速検出手段
と休憩率検出手段と推定道路状況検出手段とから得られ
た入力データからファジィー推論を用いて演算された閾
値と、前記車速情報と操舵情報からニューラルネットワ
ークを用いて演算された推定覚醒度とを比較することを
特徴とする。
【０００８】前記構成によれば、絶対時刻と連続運転時
間と平均車速と休憩率と推定道路状況の各入力データか
ら、よりドライバの運転状況や環境状況に応じて、閾値
の特性を変えられ、この閾値が車速情報と操舵情報から
演算された推定覚醒度と比較されて覚醒度の低下が判定
される。
間と平均車速と休憩率と推定道路状況の各入力データか
ら、よりドライバの運転状況や環境状況に応じて、閾値
の特性を変えられ、この閾値が車速情報と操舵情報から
演算された推定覚醒度と比較されて覚醒度の低下が判定
される。
【０００９】
【発明の実施の形態】以下、本発明に係る覚醒度判定装
置の一実施例を添付図面に基づいて詳細に説明する。図
１は本覚醒度判定装置のブロック構成図、図２は図１の
装置の動作説明のためのフローチャート、図３は同じく
図１の装置の動作説明のためのフローチャート、図４は
閾値計算の処理の流れを示すフローチャート、図５
（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ），（ｅ）は閾値計算用
ファジィー推論の前件部変数におけるメンバーシップ関
数を示す図、図６は閾値計算用ファジィー推論の後件部
変数におけるメンバーシップ関数を示す図、図７は閾値
計算用のファジィールールを示す図である。
置の一実施例を添付図面に基づいて詳細に説明する。図
１は本覚醒度判定装置のブロック構成図、図２は図１の
装置の動作説明のためのフローチャート、図３は同じく
図１の装置の動作説明のためのフローチャート、図４は
閾値計算の処理の流れを示すフローチャート、図５
（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ），（ｅ）は閾値計算用
ファジィー推論の前件部変数におけるメンバーシップ関
数を示す図、図６は閾値計算用ファジィー推論の後件部
変数におけるメンバーシップ関数を示す図、図７は閾値
計算用のファジィールールを示す図である。
【００１０】図１に示すように、図示しない変速機の出
力軸等に設けられて車両の走行速度（以下車速という）
を検出する車速センサ１と同じく図示しない操舵軸に設
けられて操舵角（操舵中立位置からのずれ）を検出する
操舵角センサ２との検出信号はコントローラ３の覚醒度
演算情報処理部４と閾値演算情報処理部５とにそれぞれ
入力され、この閾値演算情報処理部５には時計６から絶
対時刻が入力される。
力軸等に設けられて車両の走行速度（以下車速という）
を検出する車速センサ１と同じく図示しない操舵軸に設
けられて操舵角（操舵中立位置からのずれ）を検出する
操舵角センサ２との検出信号はコントローラ３の覚醒度
演算情報処理部４と閾値演算情報処理部５とにそれぞれ
入力され、この閾値演算情報処理部５には時計６から絶
対時刻が入力される。
【００１１】前記覚醒度演算情報処理部４には、操舵角
センサ２からの検出信号に基づいて保舵時間（操舵角が
変化しない時間）と平均保舵時間（過去４回の保舵時間
の移動平均）を演算する保舵時間演算部７が設けられ、
該演算部７で演算された保舵時間と平均保舵時間に加え
て車速と操舵角との各情報が推定覚醒度演算部８に入力
される。
センサ２からの検出信号に基づいて保舵時間（操舵角が
変化しない時間）と平均保舵時間（過去４回の保舵時間
の移動平均）を演算する保舵時間演算部７が設けられ、
該演算部７で演算された保舵時間と平均保舵時間に加え
て車速と操舵角との各情報が推定覚醒度演算部８に入力
される。
【００１２】前記閾値演算情報処理部５には、時計６か
ら絶対時刻を検出する絶対時刻検出部９と、時計６から
の絶対時刻と車速センサ１からの車速信号とに基づいて
連続運転時間を検出（算出）する連続運転時間検出部１
０と、同じく車速センサ１からの車速信号に基づいて平
均車速を検出（算出）する平均車速検出部１１と、同じ
く車速センサ１からの車速信号に基づいて後述する計算
式により休憩率を検出（算出）する休憩率検出部１２
と、同じく車速センサ１からの車速信号と操舵角センサ
２からの操舵角信号とに基づいて後述するファジィー推
論により推定道路状況を検出する推定道路状況検出部１
３とが設けられ、これら検出部９〜１３で検出された絶
対時刻と連続運転時間と平均車速と休憩率と推定道路状
況との各情報が閾値演算部１４に入力される。
ら絶対時刻を検出する絶対時刻検出部９と、時計６から
の絶対時刻と車速センサ１からの車速信号とに基づいて
連続運転時間を検出（算出）する連続運転時間検出部１
０と、同じく車速センサ１からの車速信号に基づいて平
均車速を検出（算出）する平均車速検出部１１と、同じ
く車速センサ１からの車速信号に基づいて後述する計算
式により休憩率を検出（算出）する休憩率検出部１２
と、同じく車速センサ１からの車速信号と操舵角センサ
２からの操舵角信号とに基づいて後述するファジィー推
論により推定道路状況を検出する推定道路状況検出部１
３とが設けられ、これら検出部９〜１３で検出された絶
対時刻と連続運転時間と平均車速と休憩率と推定道路状
況との各情報が閾値演算部１４に入力される。
【００１３】尚、前記休憩率は、 休憩率［％］＝休憩時間／（休憩時間＋休憩後の運転時
間）×１００ の式で求まる。また、前記推定道路状況は、先ず車速セ
ンサ１からの車速信号に基づいて走行時間比率と平均速
度を検出すると共に該車速信号と操舵角センサ２からの
操舵角信号とに基づいて平均横Ｇを検出して、これら走
行時間比率と平均速度と平均横Ｇとを前件部変数とし、
推定道路状況を後件部変数とする複数のファジィールー
ルを用いたファジィー推論により推定される。
間）×１００ の式で求まる。また、前記推定道路状況は、先ず車速セ
ンサ１からの車速信号に基づいて走行時間比率と平均速
度を検出すると共に該車速信号と操舵角センサ２からの
操舵角信号とに基づいて平均横Ｇを検出して、これら走
行時間比率と平均速度と平均横Ｇとを前件部変数とし、
推定道路状況を後件部変数とする複数のファジィールー
ルを用いたファジィー推論により推定される。
【００１４】前記推定覚醒度演算部８は、前述した車速
と操舵角と保舵時間と平均保舵時間とを入力情報とする
ニューラルネットワーク（或いはファジィー推論その他
の制御則）を用いて推定覚醒度を演算し、その結果を判
定部１５に出力する。この推定覚醒度は、例えば１０
（起きている）〜０（眠気大）のような値をとる。
と操舵角と保舵時間と平均保舵時間とを入力情報とする
ニューラルネットワーク（或いはファジィー推論その他
の制御則）を用いて推定覚醒度を演算し、その結果を判
定部１５に出力する。この推定覚醒度は、例えば１０
（起きている）〜０（眠気大）のような値をとる。
【００１５】一方、前記閾値演算部１４は、絶対時刻と
連続運転時間と平均車速と休憩率と推定道路状況との各
情報からファジィー推論により閾値を演算し、その結果
を判定部１５に出力する。即ち、閾値演算部１４は、絶
対時刻と連続運転時間と平均車速と休憩率と推定道路状
況との各情報（信号）を前件部（ＩＦ）変数とし、覚醒
度の低下しやすさを後件部（ＴＨＥＮ）変数とする図７
に示される複数のファジィールールと、図５および図６
に示されるファジィーラベル毎に割り当てられた前記各
前件部変数と後件部変数それぞれのメンバーシップ関数
とに従って覚醒度の低下しやすさをファジィー推論する
のである。
連続運転時間と平均車速と休憩率と推定道路状況との各
情報からファジィー推論により閾値を演算し、その結果
を判定部１５に出力する。即ち、閾値演算部１４は、絶
対時刻と連続運転時間と平均車速と休憩率と推定道路状
況との各情報（信号）を前件部（ＩＦ）変数とし、覚醒
度の低下しやすさを後件部（ＴＨＥＮ）変数とする図７
に示される複数のファジィールールと、図５および図６
に示されるファジィーラベル毎に割り当てられた前記各
前件部変数と後件部変数それぞれのメンバーシップ関数
とに従って覚醒度の低下しやすさをファジィー推論する
のである。
【００１６】本実施例では、図５に示した前件部変数の
メンバーシップ関数を適用して、絶対時刻と連続運転時
間と平均車速と休憩率と推定道路状況とのそれぞれにつ
いて眠気（連続運転時間については疲労）に対する適合
度を求め、これらの適合度を図７に示したファジィール
ールに当てはめて後件部変数である覚醒度の低下しやす
さの適合度を求める。そして、この覚醒度の低下しやす
さの適合度から、図６に示した後件部変数のメンバーシ
ップ関数を適用して、重心法により例えば０〜２の間の
数値で閾値を算出する。
メンバーシップ関数を適用して、絶対時刻と連続運転時
間と平均車速と休憩率と推定道路状況とのそれぞれにつ
いて眠気（連続運転時間については疲労）に対する適合
度を求め、これらの適合度を図７に示したファジィール
ールに当てはめて後件部変数である覚醒度の低下しやす
さの適合度を求める。そして、この覚醒度の低下しやす
さの適合度から、図６に示した後件部変数のメンバーシ
ップ関数を適用して、重心法により例えば０〜２の間の
数値で閾値を算出する。
【００１７】前記判定部１５は、推定覚醒度演算部８か
らの推定覚醒度と閾値演算部１４からの閾値とを比較
し、閾値より推定覚醒度が小さい場合には、インストル
メントパネル内に組み込まれた警報ブザー等の警報部１
６で警報を発する。また、判定部１５は、判定結果如何
にかかわらずインストルメントパネル内に組み込まれた
バーグラフ等の表示部（画面）１７で推定覚醒度を表示
する。
らの推定覚醒度と閾値演算部１４からの閾値とを比較
し、閾値より推定覚醒度が小さい場合には、インストル
メントパネル内に組み込まれた警報ブザー等の警報部１
６で警報を発する。また、判定部１５は、判定結果如何
にかかわらずインストルメントパネル内に組み込まれた
バーグラフ等の表示部（画面）１７で推定覚醒度を表示
する。
【００１８】次に、前記コントローラ３の動作手順を図
２乃至図４のフローチャートを用いて説明する。
２乃至図４のフローチャートを用いて説明する。
【００１９】先ず、ステップＰ１で操舵角及び車速を読
込んでからステップＰ２へ移行し、操舵角に変化があっ
たか否か判定する。ここで否であれば、ステップＰ３で
保舵時間計測カウンタを加算してからステップＰ６へ移
行する。一方、可であれば、ステップＰ４で保舵時間計
測カウンタの値を秒数に変換すると共にステップＰ５で
保舵時間計測カウンタを０にクリアしてからステップＰ
６に移行し、過去４回の保舵時間を移動平均して平均保
舵時間を算出する。ここで、ステップＰ１からステップ
Ｐ５までは０．１秒毎に計算される。
込んでからステップＰ２へ移行し、操舵角に変化があっ
たか否か判定する。ここで否であれば、ステップＰ３で
保舵時間計測カウンタを加算してからステップＰ６へ移
行する。一方、可であれば、ステップＰ４で保舵時間計
測カウンタの値を秒数に変換すると共にステップＰ５で
保舵時間計測カウンタを０にクリアしてからステップＰ
６に移行し、過去４回の保舵時間を移動平均して平均保
舵時間を算出する。ここで、ステップＰ１からステップ
Ｐ５までは０．１秒毎に計算される。
【００２０】次に、ステップＰ７で車速が６０Ｋｍ／ｈ
以上か否かを判定し、否であれば、ステップＰ８で推定
覚醒度を閾値以上の８．０に固定してからステップＰ１
０に移行する。一方、可であれば、ステップＰ９で保舵
時間，平均保舵時間，車速，操舵角の各情報に基づいて
前述したように推定覚醒度を計算してからステップＰ１
０に移行し、過去８秒間の推定覚醒度を移動平均して平
均推定覚醒度を算出する。ここで、ステップＰ６からス
テップＰ９までは０．２秒毎に計算される。
以上か否かを判定し、否であれば、ステップＰ８で推定
覚醒度を閾値以上の８．０に固定してからステップＰ１
０に移行する。一方、可であれば、ステップＰ９で保舵
時間，平均保舵時間，車速，操舵角の各情報に基づいて
前述したように推定覚醒度を計算してからステップＰ１
０に移行し、過去８秒間の推定覚醒度を移動平均して平
均推定覚醒度を算出する。ここで、ステップＰ６からス
テップＰ９までは０．２秒毎に計算される。
【００２１】次に、ステップＰ１１で閾値を計算する。
この閾値計算の動作手順をサブルーチンとして図４に示
したフローチャートで説明すると、先ず、ステップＦ１
で絶対時刻，連続運転時間，平均車速，休憩率，推定道
路状況のそれぞれについて眠気に対する適合度を求めて
からステップＦ２でファジィールールより覚醒度の低下
しやすさ（後件部変数）のラベルの値を計算する。次
に、ステップＦ３で重心計算で閾値が計算されるのであ
る。
この閾値計算の動作手順をサブルーチンとして図４に示
したフローチャートで説明すると、先ず、ステップＦ１
で絶対時刻，連続運転時間，平均車速，休憩率，推定道
路状況のそれぞれについて眠気に対する適合度を求めて
からステップＦ２でファジィールールより覚醒度の低下
しやすさ（後件部変数）のラベルの値を計算する。次
に、ステップＦ３で重心計算で閾値が計算されるのであ
る。
【００２２】次に、ステップＰ１２で閾値が平均推定覚
醒度以上か否かを判定し、否であれば、ステップＰ１４
に移行する。一方、可であれば、ステップＰ１３で警報
を発生させると共にステップＰ１４に移行し、平均推定
覚醒度を画面に表示させる。ここで、ステップＰ１０か
らステップＰ１４までは０．２秒毎に計算される。以
後、この動作が繰り返される。
醒度以上か否かを判定し、否であれば、ステップＰ１４
に移行する。一方、可であれば、ステップＰ１３で警報
を発生させると共にステップＰ１４に移行し、平均推定
覚醒度を画面に表示させる。ここで、ステップＰ１０か
らステップＰ１４までは０．２秒毎に計算される。以
後、この動作が繰り返される。
【００２３】このように本実施例では、休憩率や推定道
路状況などのより間接的な情報をファジィー推論の入力
情報として用いたため、ニューラルネットワークの入力
情報に用いた場合に懸念されるネットワークの発散が抑
制され、依って入力情報の増加も相俟って覚醒度判定の
精度向上が図れる。
路状況などのより間接的な情報をファジィー推論の入力
情報として用いたため、ニューラルネットワークの入力
情報に用いた場合に懸念されるネットワークの発散が抑
制され、依って入力情報の増加も相俟って覚醒度判定の
精度向上が図れる。
【００２４】尚、上記実施例では、休憩率や推定道路状
況などのより間接的な情報を閾値演算に用いたが、推定
覚醒度演算に用いても良い。この場合、上述したように
情報の分散を抑制するために、推定覚醒度もファジィー
推論を用いて演算すると良い。
況などのより間接的な情報を閾値演算に用いたが、推定
覚醒度演算に用いても良い。この場合、上述したように
情報の分散を抑制するために、推定覚醒度もファジィー
推論を用いて演算すると良い。
【００２５】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、車
両の走行速度を検出する車速検出手段、車両の操舵角を
検出する操舵角検出手段、時計から絶対時刻を検出する
絶対時刻検出手段、前記車速検出手段からの車速と前記
絶対時刻検出手段からの時刻より連続運転時間を検出す
る連続運転時間検出手段、前記車速検出手段からの車速
より平均車速を検出する平均車速検出手段、前記車両の
運転時間と休憩時間より休憩率を検出する休憩率検出手
段、前記車速検出手段からの車速と前記操舵角検出手段
からの操舵角より推定道路状況を検出する推定道路状況
検出手段とを備えると共に、前記それぞれの検出手段か
ら得られた入力データに基づいて運転者の覚醒度の低下
を判定する覚醒度判定手段、該覚醒度判定手段で覚醒度
が低下したと判断された際に運転者に警報を発して覚醒
度の向上を促す警報手段を備えたので、よりドライバの
運転状況や環境状況に応じて覚醒度の低下が判定され、
誤警報や不警報の発生を低減できる。
両の走行速度を検出する車速検出手段、車両の操舵角を
検出する操舵角検出手段、時計から絶対時刻を検出する
絶対時刻検出手段、前記車速検出手段からの車速と前記
絶対時刻検出手段からの時刻より連続運転時間を検出す
る連続運転時間検出手段、前記車速検出手段からの車速
より平均車速を検出する平均車速検出手段、前記車両の
運転時間と休憩時間より休憩率を検出する休憩率検出手
段、前記車速検出手段からの車速と前記操舵角検出手段
からの操舵角より推定道路状況を検出する推定道路状況
検出手段とを備えると共に、前記それぞれの検出手段か
ら得られた入力データに基づいて運転者の覚醒度の低下
を判定する覚醒度判定手段、該覚醒度判定手段で覚醒度
が低下したと判断された際に運転者に警報を発して覚醒
度の向上を促す警報手段を備えたので、よりドライバの
運転状況や環境状況に応じて覚醒度の低下が判定され、
誤警報や不警報の発生を低減できる。
【００２６】また、前記絶対時刻検出手段と連続運転時
間検出手段と平均車速検出手段と休憩率検出手段と推定
道路状況検出手段とから得られた入力データからファジ
ィー推論を用いて演算された閾値と、前記車速情報と操
舵情報からニューラルネットワークを用いて演算された
推定覚醒度とを比較することで、よりドライバの運転状
況や環境状況に応じて閾値の特性を変えられ、依って誤
警報や不警報の発生を低減できる。
間検出手段と平均車速検出手段と休憩率検出手段と推定
道路状況検出手段とから得られた入力データからファジ
ィー推論を用いて演算された閾値と、前記車速情報と操
舵情報からニューラルネットワークを用いて演算された
推定覚醒度とを比較することで、よりドライバの運転状
況や環境状況に応じて閾値の特性を変えられ、依って誤
警報や不警報の発生を低減できる。
【図１】本発明の一実施例を示す本覚醒度判定装置のブ
ロック構成図である。
ロック構成図である。
【図２】図１の装置の動作説明のためのフローチャート
である。
である。
【図３】同じく図１の装置の動作説明のためのフローチ
ャートである。
ャートである。
【図４】閾値計算の処理の流れを示すフローチャートで
ある。
ある。
【図５】閾値計算用ファジィー推論の前件部変数におけ
るメンバーシップ関数を示す図である。
るメンバーシップ関数を示す図である。
【図６】閾値計算用ファジィー推論の後件部変数におけ
るメンバーシップ関数を示す図である。
るメンバーシップ関数を示す図である。
【図７】閾値計算用のファジィールールを示す図であ
る。
る。
１ 車速センサ ２ 操舵角センサ ３ コントローラ ４ 覚醒度演算情報処理部 ５ 閾値演算情報処理部 ６ 時計 ７ 保舵時間演算部 ８ 推定覚醒度演算部 ９ 絶対時刻検出部 １０ 連続運転時間検出部 １１ 平均車速検出部 １２ 休憩率検出部 １３ 推定道路状況検出部 １４ 閾値演算部 １５ 判定部 １６ 警報部 １７ 表示部
Claims (2)
- 【請求項１】 車両の走行速度を検出する車速検出手
段、車両の操舵角を検出する操舵角検出手段、時計から
絶対時刻を検出する絶対時刻検出手段、前記車速検出手
段からの車速と前記絶対時刻検出手段からの時刻より連
続運転時間を検出する連続運転時間検出手段、前記車速
検出手段からの車速より平均車速を検出する平均車速検
出手段、前記車両の運転時間と休憩時間より休憩率を検
出する休憩率検出手段、前記車速検出手段からの車速と
前記操舵角検出手段からの操舵角より推定道路状況を検
出する推定道路状況検出手段とを備えると共に、前記そ
れぞれの検出手段から得られた入力データに基づいて運
転者の覚醒度の低下を判定する覚醒度判定手段、該覚醒
度判定手段で覚醒度が低下したと判断された際に運転者
に警報を発して覚醒度の向上を促す警報手段を備えたこ
とを特徴とする覚醒度判定装置。 - 【請求項２】 前記覚醒度判定手段は、前記絶対時刻検
出手段と連続運転時間検出手段と平均車速検出手段と休
憩率検出手段と推定道路状況検出手段とから得られた入
力データからファジィー推論を用いて演算された閾値
と、前記車速情報と操舵情報からニューラルネットワー
クを用いて演算された推定覚醒度とを比較することを特
徴とする請求項１に記載の覚醒度判定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25321395A JPH0995159A (ja) | 1995-09-29 | 1995-09-29 | 覚醒度判定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25321395A JPH0995159A (ja) | 1995-09-29 | 1995-09-29 | 覚醒度判定装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0995159A true JPH0995159A (ja) | 1997-04-08 |
Family
ID=17248139
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP25321395A Pending JPH0995159A (ja) | 1995-09-29 | 1995-09-29 | 覚醒度判定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0995159A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2020255295A1 (ja) * | 2019-06-19 | 2020-12-24 | 三菱電機株式会社 | 眠気検出用の閾値変更装置および眠気検出用の閾値変更方法 |
-
1995
- 1995-09-29 JP JP25321395A patent/JPH0995159A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2020255295A1 (ja) * | 2019-06-19 | 2020-12-24 | 三菱電機株式会社 | 眠気検出用の閾値変更装置および眠気検出用の閾値変更方法 |
| JPWO2020255295A1 (ja) * | 2019-06-19 | 2021-10-14 | 三菱電機株式会社 | 眠気検出用の閾値変更装置および眠気検出用の閾値変更方法 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20000606 |