JPH11227490A

JPH11227490A - 車両の危険運転判定装置

Info

Publication number: JPH11227490A
Application number: JP10032632A
Authority: JP
Inventors: Shigeru Takinami; 茂滝波; Nobuo Daimon; 伸雄大門
Original assignee: Isuzu Motors Ltd
Current assignee: Isuzu Motors Ltd
Priority date: 1998-02-16
Filing date: 1998-02-16
Publication date: 1999-08-24
Anticipated expiration: 2018-02-16
Also published as: JP3646501B2

Abstract

(57)【要約】【課題】車両の挙動検出信号に基づき車両の走行安定度
を求め、該走行安定度と閾値とを比較することにより危
険運転を判定する車両の危険運転判定装置において、該
走行安定度を求めるための積分範囲による積分値のバラ
ツキを無くすとともに居眠り運転の個人差に起因する誤
検出をできるだけ無くす。【解決手段】車両挙動検出信号の危険運転に関係する複
数の周波数成分をフィルタから取り出し、各周波数成分
に対するデータを学習区間内で移動積分を行ってその平
均値を求め、各平均値に基づいて複数の仮閾値を決定
し、各仮閾値が対応する該学習区間中の最大の移動積分
値より大きいときのみ真の閾値として用いる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は車両の危険運転判定
装置に関し、特に車両の走行安定度が低下した時に危険
運転と判定する装置に関するものである。

【０００２】近年、社会的に安全意識が高まり、交通事
故を未然に防ぐ安全装置が望まれるようになって来てお
り、居眠りや疲労、よそ見等の危険運転は、重大事故の
主要因の一つである。これらの危険運転を検知できれ
ば、事故発生を未然に防ぐことができるので、多くの研
究機関や自動車会社ではこれらの危険運転判定装置の研
究に取り組んでいる。

【０００３】

【従来の技術】従来の危険運転判定装置としては、直
接的に運転者の危険状態を判定するものと、車両の走
行安定度が低下した状態を判定することにより運転者の
危険状態を間接的に推定するもの、とが知られている。

【０００４】前者は、例えば特開平１−２５０２２１
号公報に示す如く、居眠り運転判定装置や疲労判定装置
であり、従来より知られている判定手法は、運転者の脳
波や瞬き等の生理情報を用いるものである。

【０００５】後者は、例えば特開昭５２−２５３３６
号公報に示す居眠り検知装置がある。この居眠り検知装
置では、覚醒度が低い状態になると、運転者のステアリ
ングホイール操作が減少して雑になり、微小な修正操舵
が行われなくなり車両が左右にフラフラすることを利用
している。すなわち、所定の検出角度に対するステアリ
ングホイール操舵角の逸脱頻度（走行安定度＝蛇行度合
い）を検出し、これを覚醒時に期待される基準頻度（閾
値）と比較することで正常運転か居眠り運転かを判別す
る走行安定度低下判定手段が用いられる。

【０００６】いずれの方式も、居眠り運転の検知精度
は、用いたセンサの居眠り検知感度と外乱等のノイズに
対する頑健性が重要である。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
方式の場合、その走行安定度低下判定手段を、車両の
危険運転判定装置としてそのまま実際の車両に装着する
と、車両の走行安定度低下状態と運転者の危険状態とが
必ずしも一対一で対応していない場面で発生する。すな
わち、運転者の状態が正常であるにも関わらず、実際の
車両では、音、振動、熱の問題があり、さらに、天候、
路面条件、交通状況、運転者の特性などが全て外乱とし
て誤検出の要因となってしまう。

【０００８】誤検出の回数が多くなり過ぎると装置に対
する信頼感が著しく低下し、肝心の場面で警報の意味を
持たなくなる恐れがある。したがって、誤報の回数削減
は、危険運転判定装置の精度向上のために必要不可欠で
ある。

【０００９】誤報を減らす方法として、車両の危険運転
判定装置としての判定閾値を上げて警報を出難くする方
法が考えられるが、それでは本当に危険運転になった時
の判定が遅れたり、洩れたりするので安全上問題があ
る。逆に、車両の危険運転判定装置の判定閾値を下げて
警報を出易くし、危険運転の判定が早くできるようにす
ると、今度は誤報も増加してしまう。

【００１０】そこで、このような判定閾値を求めるため
の技術が、例えば特開昭６０−１５７９２７号公報や特
開平６−１０７０２９号公報に示されている。これらの
従来技術においては、車両の運転開始時に連続して検出
された車両の挙動状態を示すヨーレートやステアリング
ホイールの回転角などの信号から所定の危険運転に関係
する周波数成分を取り出し、その絶対値を積分した値
（図８（１）の網掛け部分）、又はその平均値により閾
値を決定している。

【００１１】しかしながら、この場合の積分値は、同図
（１）に示すように、一定間隔毎に行うものであり、各
積分範囲が独立しており重なる部分が無いので積分値毎
のバラツキが大きいという問題がある。

【００１２】さらには、抽出される車両の挙動検出信号
の周波数成分は固定されており、これに伴って閾値が単
一であるため、居眠り運転の個人差に起因する周波数成
分について考慮することができない。すなわち、抽出さ
れる車両の挙動検出信号のうち、運転者が居眠り運転状
態であることを検出できる周波数には個人差が有るた
め、運転者が居眠り運転状態にあるにも関わらずその抽
出した周波数成分にはその兆候が現れず、逆に居眠り運
転状態にないにも関わらず抽出した周波数成分にその兆
候が現れてしまうという誤検出の問題があった。

【００１３】したがって、本発明は上記の問題点に鑑
み、車両の挙動検出信号に基づき車両の走行安定度を求
め、該走行安定度と閾値とを比較することにより危険運
転を判定する車両の危険運転判定装置において、該走行
安定度を求めるための積分範囲による積分値のバラツキ
を無くすとともに居眠り運転の個人差に起因する誤検出
をできるだけ無くすことを目的とする。

【００１４】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、本発明に係る車両の危険運転判定装置は、車両挙動
検出手段の出力信号の危険運転に関係する複数の周波数
成分を取り出すフィルタをさらに備え、該走行安定度低
下判定手段が、該フィルタから取り出された各周波数成
分に対するデータから該走行安定度として学習区間内で
移動積分値の平均値を求め、各平均値に基づいて複数の
仮閾値を決定し、各仮閾値が対応する該学習区間中の最
大の移動積分値より大きいときのみ真の閾値として記憶
することを特徴としたものである。

【００１５】すなわち、本発明においては、積分範囲が
一部重なるようにするため、図８（２）に示すように一
定時間間隔で移動積分を行う。そして、この移動積分の
値の平均値を求め、以てその平均値に基づいて走行安定
度の閾値を決定している。したがって、積分値のバラツ
キが少なくなるため閾値としてより適切な値を得ること
が出来る。

【００１６】ただし、この場合、上述したように閾値が
一つであると、様々な運転者の個人差に合った閾値が設
定できるとは限らない。そこで、本発明ではさらにフィ
ルタを設け、フィルタから車両挙動検出手段の出力信号
の危険運転に関係する複数の周波数成分を取り出す。

【００１７】該走行安定度低下判定手段は、該フィルタ
から取り出された各周波数成分に対するデータを用いて
上記のように各閾値を決定し、これを仮閾値としてお
く。仮閾値も複数となる。

【００１８】そして、これらの仮閾値を求めた各学習区
間中の最大の移動積分値を取り出し、この最大移動積分
値より該仮閾値が大きいときのみ真の閾値として記憶
し、小さいときには消去する。

【００１９】このようにして求めた真の閾値は、運転者
が異なっても車両挙動検出信号における複数の周波数成
分から求められるので、運転者が居眠り運転状態を誤検
出することが防止される。

【００２０】また本発明においては、上記の閾値の代わ
りに、該移動積分値の平均値からさらに標準偏差を求め
るとともに該標準偏差に基づいて該閾値を決定すること
もできる。

【００２１】すなわち、運転者が覚醒時に例えばステア
リングホイールを操作する場合、ステアリングホイール
の遊びを利用してステアリングホイールを殆ど動かさな
い人と、逆に絶えずステアリングホイールを微調整しな
がら運転を行う人とがあり、両者の場合には、移動積分
値の変化の幅は異なるものの、平均値を取るとほぼ同じ
になる為、閾値が等しくなってしまう。

【００２２】したがって、正常運転であるにも関わら
ず、後者の運転者の場合には走行安定度が閾値を越えて
しまう場合が発生し、煩わしいだけでなく装置としての
信頼性を損なうことになる。

【００２３】これを避けるため、本発明では、移動積分
値の平均値を求めた後、さらに標準偏差を求める。そし
て、この標準偏差に基づいて閾値を決定すれば、走行安
定度の移動積分値が変動しても、すぐにその影響を受け
ることがなくなる。

【００２４】なお、本発明においては、さらに車速検出
手段を備え、該車速検出手段の出力信号から所定値以上
の車速が所定時間以上継続して車速が安定したと判断で
きるときのみ、該走行安定度低下判定手段が該危険運転
の判定を行ってもよい。

【００２５】また、さらに定常運転検出手段を備え、該
定常運転検出手段が車両の定常運転状態を検出して運転
状態が安定したと判断できるときのみ、該走行安定度低
下判定手段が該危険運転の判定を行ってもよい。

【００２６】また、さらに該車両挙動検出手段の出力信
号の危険運転に関係する周波数成分を取り出すフィルタ
を備え、該走行安定度低下判定手段が、該フィルタから
取り出されたデータから走行安定度を求めてもよい。

【００２７】また、該車両挙動検出手段は、車両のヨー
方向角速度検出手段、ステアリングホイールの回転角検
出手段、横加速度検出手段、及び走行軌跡測定手段のい
ずれかであればよい。さらに、上記の危険運転は、居眠
り運転を含むものである。

【００２８】

【発明の実施の形態】図１は、本発明に係る車両の危険
運転判定装置の実施例を示したものである。この実施例
では特に危険運転判定装置として居眠り運転検知装置を
用いている。図中、１は車両の挙動を検出する車両挙動
検出手段としての操舵角センサであり、この操舵角セン
サの他に、車両のヨー方向角速度センサ、車両の横加速
度センサ、又は走行軌跡測定手段を用いてもよいが、こ
の実施例では代表的なものとして操舵角センサを用いて
いる。

【００２９】また、２は車速センサ、３は運転者による
ウインカ操作を監視するウインカ操作監視センサ、４は
運転者によるブレーキ操作を監視するブレーキ操作監視
センサである。５は、これらのセンサ１〜４の出力信号
を入力して図２〜図４に示す信号処理を行う走行安定度
低下判定手段としての信号処理部（ＥＣＵ）であり、６
は、信号処理部５の出力信号により警報を発する警報装
置である。

【００３０】以下、図２〜図４に示した信号処理部５に
格納され且つ実行されるプログラムのフローチャートを
参照して図１の実施例の動作を説明する。

【００３１】まず、これらのフローチャートはエンジン
が始動されることにより実行開始される一定周期のルー
チンであり、図２は複数の閾値を求めるためのフロー、
図３は一つの閾値の学習フロー、そして図４は居眠り運
転判定フローとなっている。

【００３２】複数の仮閾値決定フロー（図２）この実施例では２つの閾値を求めるものとし、まず、仮
閾値Ａｘを演算し（ステップＳ２１）、次に仮閾値Ａｙ
を演算する（ステップＳ２２）。

【００３３】これらのステップＳ２１，Ｓ２２はサブル
ーチンであり、その詳細が図３に示されているので、以
下に説明する。

【００３４】閾値学習フロー（図３）まず、仮閾値Ａｘの演算について説明する。信号処理部
５は車速センサ２の出力信号に基づき、所定車速以上の
状態が所定時間継続したか否かを判定する（ステップＳ
１）。これは、車速が安定したか否かをチェックするス
テップであり、発進後車速が安定するまでは正確な閾値
を求めることができないからである。

【００３５】次に、車速が安定しても運転状態が安定す
るまではやはり正確な閾値を求めることはできないの
で、定常運転か否かをチェックする（ステップＳ２）。
これは具体的には、ウインカ操作監視センサ３及びブレ
ーキ操作監視センサ４の操作状況を監視し、当該操作さ
れてから所定時間は定常運転ではないと判断される。ま
た、ヘッドライトなどの操作監視センサを更に加えても
よい。例えば、車線変更、トンネル内走行時には通常走
行と比べ運転状態が変化するため、この時に閾値を定め
ると正確な居眠り運転判定ができなくなるからである。

【００３６】次に、後述するタイマｔ及び変数ｎをリセ
ットしておく（ステップＳ３）。この後、信号処理部５
は操舵角センサ１の出力信号を入力する（ステップＳ
４）。この出力信号の波形が図５（１）に示されてい
る。横軸は時間、縦軸は操舵角をそれぞれ示している。

【００３７】このようにして入力した操舵角をバンドパ
スフィルタ（ＢＰＦ）に通し、所望の周波数成分信号を
得るためのスムージング処理を行う（ステップＳ５）。
これは、この実施例においては居眠り運転検知を行うた
めの周波数成分Ｘを得るためである。この時の波形が図
５（２）に示されている。

【００３８】このようにして、バンドパスフィルタから
取り出されたデータに対し、移動積分処理を実行する
（ステップＳ６）。この移動積分処理自体については特
開平８−２５５６９０号公報などに示されている通り、
周知の手法である。これは、すでに説明した図８に示し
たように、同図（１）での通常積分の範囲は一定区間づ
つ重ならずに行われているが、同図（２）に示す移動積
分の場合には、積分範囲が同じ時間だけオーバーラップ
した形になっている。

【００３９】このようにして求められた移動積分値Ａｎ
を信号処理部５に内蔵したメモリ（図示せず）記憶して
おく（ステップＳ７）。そして、タイマｔが一定の学習
時間Ｔを越えたか否かを判定し（ステップＳ８）、最初
は当然学習時間Ｔを越えていないので、タイマｔを
“１”だけインクリメントすると共に変数ｎも“１”だ
けインクリメントして（ステップＳ１０）、ステップＳ
４に戻る。

【００４０】このようにして、ステップＳ４〜ステップ
Ｓ７の処理を、例えば図８（２）に示す移動積分回数だ
け実行した結果、タイマｔが学習時間Ｔを越えた時、仮
閾値Ａｘを演算する（ステップＳ９）。

【００４１】ここで、仮閾値Ａｘは下記の２通り考える
ことができる。 (1) まず第１の方法として、ステップＳ７で記憶した移
動積分値Ａｎを学習時間Ｔ分だけ合計して且つその平均
値を求める。そしてこの平均値に一定の係数（例えば
１．５）を掛けることにより仮閾値Ａｘを求める。

【００４２】すなわち、図６（１）に示すように、学習
区間Ｔを経由することにより、実線で示す平均値Ａavを
求めることができ、この平均値Ａavに係数１．５を乗算
することにより、点線で示す仮閾値Ａｘが求められる。

【００４３】(2) 第２の方法としては、ステップＳ７で
求めた移動積分値Ａｎを合計してその平均値を算出する
ところまでは上記の方法(1)と同様であるが、この平均
値に基づいてさらに標準偏差Ｓを求め、この標準偏差Ｓ
に任意の係数（例えば「３」）を乗算し、これに上記の
平均値Ａavを加算した値を仮閾値とする。

【００４４】このように仮閾値を決定する理由は次のと
おりである。上記の方法(1)の場合、同図（１）に示し
た様に、移動積分値が波形で示すように変動が少ない
場合も、波形で示すように変動が大きい場合も平均値
Ａavは同じ値を示すことになる。

【００４５】そして、この結果、仮閾値Ａｘは図示の如
く移動積分波形においてこの仮閾値Ａｘを越えるの
で、ここで信号処理部５は警報装置６を駆動してアラー
ムを発生することになる。

【００４６】しかしながら、移動積分波形とは実質
的に運転者は正常である場合が多く、但し、運転者の特
性により、波形の場合には非常にステアリングホイー
ルの操舵が小さい人の場合であり、波形の場合には大
きい人の場合を示しているに過ぎない。したがって、正
常であるにもかかわらず、波形に場合には誤報（誤検
出）が生じてしまい煩わしいだけではなく装置の信頼性
に欠けることになる。

【００４７】そこで、上記の方法(2)に示すように、平
均値Ａavからさらにその標準偏差Ｓを求め、さらにこの
標準偏差Ｓに一定の倍数をかけて平均値Ａavに加算すれ
ば、同図（２）に示すように波形の仮閾値Ａｘ1には
波形が達せず誤報を生ずることは無い。また、波形
の場合も仮閾値Ａｘ2には波形が届くことは無く、や
はり同様に誤報を生ずることが無くなる。

【００４８】このように、上記の方法(2)の場合には平
均値のみ考慮することにより移動積分値がばらついても
同じような閾値となってしまうような状態を回避するこ
とができ、特に移動積分値のバラツキが大きい場合に誤
報の可能性を除去することが可能となる。

【００４９】以上の学習フローは仮閾値Ａｘについて述
べたが、仮閾値Ａｙについても同様にして求めることが
できる。

【００５０】真の閾値決定フロー（図２）このようにして仮閾値Ａｘ，Ａｙを求めた後、信号処理
部５は、まず、この仮閾値Ａｘを演算した学習工程にお
いてステップＳ７に記憶した移動積分値Ａｎの内、最大
の値Ａnxを取り出して仮閾値Ａｘと比較する（ステップ
Ｓ２３）。

【００５１】この結果、Ａｘ＞Ａnxであれば、この仮閾
値Ａｘを、この周波数成分Ｘにおける真の閾値Ａｘとし
て記憶する（ステップＳ２４）。また、Ａｘ＞Ａnxでな
ければ、この仮閾値Ａｘを消去する（ステップＳ２
５）。これは、移動積分値Ａｎの最大値以下である仮閾
値Ａｘが、図６（１）に示す波形と閾値Ａｘとの関係
のように誤検出を招く恐れが強いためであり、逆に仮閾
値Ａｘが移動積分値Ａｎの最大値より大きければ、誤検
出を招く恐れが少ないからである。

【００５２】同様にして、仮閾値Ａｙについてもステッ
プＳ２６で最大値Ａnyと比較し、Ａｙ＞Ａnyであれば、
仮閾値Ａｙを真の閾値Ａｙとして記憶し（ステップＳ２
７）、そうでなければ、この仮閾値Ａｙを消去してステ
ップＳ２１へ戻る（ステップＳ２８）。ステップＳ２７
の後、プログラムは居眠り判定フロー（ステップＳ２
９）へ進む。このサブルーチンは図４のステップＳ１１
へ進む。

【００５３】図７には、図２の閾値決定フローによって
仮閾値として不採用となる例が示されている。すなわ
ち、この例ではそれぞれ１つの仮閾値が作成されてお
り、図７（１）〜（３）の場合には、学習区間Ｔにおけ
る移動積分値の最大値は仮閾値以下であり、したがって
このときの仮閾値は真の閾値となるが、同図（４）の例
では学習区間Ｔにおける移動積分値の最大値が仮閾値よ
り大きくなっており、誤検出の恐れがあるので消去され
てしまい、以下の居眠り運転判定フローには引き渡され
ないようにしている。

【００５４】居眠り運転判定フロー（ステップＳ１１〜
Ｓ１６：図４）上記のようにして閾値演算が終了した後、居眠り運転判
定フローが実行される。すなわち、上記のステップＳ４
〜Ｓ７と同様に、操舵角信号の入力（ステップＳ１１）
と、スムージング処理（ステップＳ１２）と、移動積分
処理（ステップＳ１３）と、その移動積分値Ｂｎの演算
処理（ステップＳ１４）とが実行される。

【００５５】そして、このようにして求めた移動積分値
Ｂｎと、ステップＳ２４（またはＳ２７）で記憶した真
の閾値Ａｘ（またはＡｙ）とを比較する（ステップＳ１
５）、なお、この比較ステップは、上記の例で言えばス
テップＳ２４，Ｓ２７で求めた真の閾値Ａｘ，Ａｙに対
して行われ、実際にもっと多くの閾値が得られた場合に
は、その分だけ実行される。

【００５６】この結果、Ｂｎ＞Ａｘ（Ａｙ）でないとき
にはステップＳ１１に戻って次の移動積分演算を行う
が、Ｂｎ＞Ａｘ（Ａｙ）になった時には信号処理部５は
警報装置６を駆動して警報出力を発生させる（ステップ
Ｓ１６）。この後、ステップＳ１１へ戻り、引き続き警
報ルーチンを実行する。

【００５７】なお、上記の実施例では、２つの周波数成
分Ｘ，Ｙについて説明したが、周波数成分はこれに限ら
ず種々の成分についても適用可能である。

【００５８】車両挙動検出手段として車両の走行軌跡か
ら蛇行の偏差量を求めるための走行軌跡測定手段を用い
る場合には、走行軌跡測定手段として挙げられる画像入
力手段では、周知の如く、車両が走行する道路上の車線
を含む画像を取り込み、この取り込んだ画像を信号処理
手段（図示せず）で画像処理し、車線の位置を特定す
る。

【００５９】そして、信号処理部５において車両中心と
車線中心との相対位置偏差を求めれば、車両の走行軌跡
を知ることができる。このようにして求めた走行軌跡の
絶対値の積分値等により走行安定度を求める。

【００６０】また、走行軌跡測定手段としては、画像入
力手段の他、磁気信号入力手段を用いることもできる。
磁気信号を発するものは、予め道路に連続して設置され
た磁気コイル等が挙げられる。

【００６１】この場合、車両の磁気信号入力手段で磁気
コイルの信号を検出し、信号処理手段で周知の如く車両
と磁気コイルとの相対位置を連続的に求めて行けば、車
両の走行軌跡を求めることができる。

【００６２】また、画像入力手段の代わりに電波信号入
力手段を用いることもできる。電波信号を発するものと
しては、ＧＰＳの衛星が挙げられる。信号処理手段で
は、ナビゲーションシステムで周知の如く位置検出する
のと同様に、車両の位置を求める。以後の作動原理は、
画像入力手段を用いた場合と同様である。

【００６３】

【発明の効果】以上説明したように本発明に係る車両の
危険運転判定装置によれば、車両挙動検出信号の危険運
転に関係する複数の周波数成分をフィルタから取り出
し、各周波数成分に対するデータを学習区間内で移動積
分を行ってその平均値を求め、各平均値に基づいて複数
の仮閾値を決定し、各仮閾値が対応する該学習区間中の
最大の移動積分値より大きいときのみ真の閾値として用
いるように構成したので、車両挙動検出信号のデータを
積分又はその平均をとった場合のバラツキをなくすこと
ができ、より正確な危険運転判定が可能となるとともに
運転者の個人差に関係なく正確な閾値を設定することが
できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る車両の危険運転判定装置の実施例
を示したブロック図である。

【図２】本発明に係る車両の危険運転判定装置に用いら
れる走行安定度低下判定手段としての信号処理部で実行
される制御プログラムのフローチャート図（その１）で
ある。

【図３】本発明に係る車両の危険運転判定装置に用いら
れる走行安定度低下判定手段としての信号処理部で実行
される制御プログラムのフローチャート図（その２）で
ある。

【図４】本発明に係る車両の危険運転判定装置に用いら
れる走行安定度低下判定手段としての信号処理部で実行
される制御プログラムのフローチャート図（その３）で
ある。

【図５】本発明に係る車両の危険運転判定装置において
得られる実際の操舵角信号をバンドパスフィルタに通す
前後の波形図である。

【図６】本発明に係る車両の危険運転判定装置における
閾値の求め方を説明するための波形図である。

【図７】本発明に係る車両の危険運転判定装置における
複数の仮閾値とその学習区間における最大の移動積分値
との関係を説明するための波形図である。

【図８】移動積分の原理説明図である。

【符号の説明】

１操舵角センサ２車速センサ３ウインカ操作監視センサ４ブレーキ操作監視センサ５信号処理部（ＥＣＵ）６警報装置図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】車両の挙動を検出する車両挙動検出手段の
検出信号に基づき走行安定度低下判定手段が車両の走行
安定度を求め、該走行安定度と閾値とを比較することに
より危険運転を判定する車両の危険運転判定装置におい
て、該車両挙動検出手段の出力信号の危険運転に関係する複
数の周波数成分を取り出すフィルタをさらに備え、該走
行安定度低下判定手段が、該フィルタから取り出された
各周波数成分に対するデータから該走行安定度として学
習区間内で移動積分値の平均値を求め、各平均値に基づ
いて複数の仮閾値を決定し、各仮閾値が対応する該学習
区間中の最大の移動積分値より大きいときのみ真の閾値
として記憶することを特徴とした車両の危険運転判定装
置。
【請求項２】請求項１において、該平均値に基づく閾値の代わりに、該平均値からさらに
標準偏差を求めるとともに該標準偏差に基づいて決定し
た閾値を用いることを特徴とした車両の危険運転判定装
置。
【請求項３】請求項１又は２において、さらに車速検出手段を備え、該車速検出手段の出力信号
から所定値以上の車速が所定時間以上継続したときの
み、該走行安定度低下判定手段が該危険運転の判定を行
うことを特徴とした車両の危険運転判定装置。
【請求項４】請求項３において、さらに定常運転検出手段を備え、該定常運転検出手段が
車両の定常運転状態を検出したときのみ、該走行安定度
低下判定手段が該危険運転の判定を行うことを特徴とし
た車両の危険運転判定装置。
【請求項５】請求項１乃至４のいずれかにおいて、該車両挙動検出手段の出力信号の危険運転に関係する周
波数成分を取り出すフィルタをさらに備え、該走行安定
度低下判定手段が、該フィルタから取り出されたデータ
から走行安定度を求めることを特徴とした車両の危険運
転判定装置。
【請求項６】請求項１乃至５のいずれかにおいて、該車両挙動検出手段が、車両のヨー方向角速度検出手
段、ステアリングホイールの回転角検出手段、横加速度
検出手段、及び走行軌跡測定手段のいずれかであること
を特徴とした車両の危険運転判定装置。
【請求項７】請求項１乃至６のいずれかにおいて、該危険運転が、居眠り運転であることを特徴とした車両
の危険運転判定装置。