WO2012147699A1 - ドライバ状態判定装置 - Google Patents

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WO2012147699A1
WO2012147699A1 PCT/JP2012/060879 JP2012060879W WO2012147699A1 WO 2012147699 A1 WO2012147699 A1 WO 2012147699A1 JP 2012060879 W JP2012060879 W JP 2012060879W WO 2012147699 A1 WO2012147699 A1 WO 2012147699A1
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likelihood
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vehicle
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青木　宏文
清人 埴田
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トヨタ自動車株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a driver state determination device that determines a state of reduced awareness of a vehicle driver.
  • the driver state determination device is a driver state determination device that determines whether or not a driver of a vehicle is in a state of reduced consciousness.
  • the degree of proximity between the vehicle and a preceding vehicle positioned in front of the vehicle is determined.
  • An operation state detection unit that detects the acceleration operation state of the corresponding driver, and a deviation degree from a normal acceleration operation state in the acceleration operation state of the driver detected by the operation state detection unit exceeds a predetermined set value
  • a consciousness decrease determination unit that determines that the driver's consciousness has decreased.
  • the operation state detection unit detects a normal acceleration operation state corresponding to the degree of approach with the preceding vehicle, and the consciousness reduction determination unit sets the degree of deviation from the normal acceleration operation state to a predetermined set value. When it exceeds, it is determined that the driver's consciousness has decreased. Therefore, it is possible to grasp the characteristics of the driver's driving operation at the time of following the preceding vehicle, and it is possible to determine the deterioration of consciousness taking this characteristic into consideration. Therefore, unnecessary alarms for drivers whose consciousness has not been reduced are suppressed, so that it is possible to improve the determination accuracy of driver consciousness reduction.
  • the driver state determination device 1 includes a front detection unit 2, a host vehicle speed sensor 3, a host vehicle acceleration sensor 4, a steering angle sensor 5, an accelerator opening sensor 6, an ECU (Electronic Control Unit) 7, and an alarm unit 8. It is configured.
  • the front detection unit 2 detects the front of the host vehicle, and is, for example, a sensor that is attached to the front of the vehicle and irradiates laser light forward and detects the presence or absence of a preceding vehicle by the reflected light. Further, the front detection unit 2 may be, for example, a camera that captures an image of the front of the host vehicle. In this case, the captured image or captured image can be used to detect the presence or absence of an obstacle and to detect a white line on a traveling road. .
  • the front detection unit 2 is connected to the ECU 7 and its output signal is input to the ECU 7.
  • the own vehicle acceleration sensor 4 functions as an acceleration detection unit that detects the acceleration of the own vehicle.
  • an acceleration sensor that is provided at the front of the own vehicle and detects the longitudinal acceleration and the lateral acceleration of the own vehicle is used. It is done.
  • the own vehicle acceleration sensor 4 is connected to the ECU 7, and an output signal thereof is input to the ECU 7.
  • the steering angle sensor 5 functions as a steering angle detector that detects the steering angle of the steering wheel of the host vehicle.
  • a steering angle sensor that detects the rotation angle of the steering shaft is used.
  • the steering angle sensor 5 is connected to the ECU 7 and its output signal is input to the ECU 7.
  • a steering torque sensor may be used. In this case, the steering angle of the steering wheel is calculated based on the steering torque value output by the steering torque.
  • any steering angle sensor 5 may be used instead of the steering angle sensor 5.
  • Accelerator opening sensor 6 functions as an accelerator opening detector that detects the amount of accelerator pedal depression (accelerator opening).
  • the accelerator opening sensor 6 is connected to the ECU 7 and its output signal is input to the ECU 7.
  • the operation state detection unit 71 detects an acceleration operation state corresponding to the degree of approach between the vehicle and a preceding vehicle positioned in front of the vehicle.
  • the “acceleration operation state” is a concept including not only a vehicle acceleration operation but also states such as a deceleration operation and a steering operation by depressing a brake pedal.
  • the operation state detection unit 71 repeatedly acquires various signals output from the front detection unit 2, the vehicle speed sensor 3, the vehicle acceleration sensor 4, the steering angle sensor 5, and the accelerator opening sensor 6, and outputs each signal.
  • the information is stored in the information storage unit 72.
  • the operation state detection unit 71 has a function of calculating a steering speed based on a signal input from the steering angle sensor 5, and a depression speed of an accelerator pedal (accelerator depression speed based on a signal input from the accelerator opening sensor 6. ).
  • the operation state detection unit 71 stores the calculated steering speed and accelerator depression speed in the information storage unit 72.
  • the approach state calculation unit 73 calculates the degree of approach between the vehicle and a preceding vehicle positioned in front of the vehicle.
  • the approach state calculation unit 73 uses, for example, various information stored in the information storage unit 72 to calculate the degree of approach with the preceding vehicle by the following first to fourth approach state calculation methods.
  • the smaller the degree of approach the closer the host vehicle is to the preceding vehicle, and the larger the degree of approach is, the farther the host vehicle is from the preceding vehicle.
  • the first to fourth approach state calculation methods will be described.
  • the first approach state calculation method is a method of calculating the inter-vehicle distance D between the host vehicle and the preceding vehicle detected by the front detector 2 and using this as the degree of approach.
  • a value obtained by performing predetermined addition / subtraction / division on / from this value may be used as the degree of approach.
  • the second approach state calculation method uses a collision margin TTC, which is a physical quantity indicating the degree of approach of the host vehicle to the preceding vehicle.
  • TTC is a physical quantity indicating the degree of approach of the host vehicle to the preceding vehicle.
  • the collision margin TTC can be calculated by the following equation (1).
  • D is the inter-vehicle distance
  • Vr is the relative speed of the host vehicle with respect to the preceding vehicle.
  • the approach state calculation unit 73 uses the collision margin TTC as the approach degree.
  • the collision margin TTC a value obtained by performing a predetermined addition / subtraction / division on / from this value may be used as the approach degree.
  • the third approach state calculation method is a method that uses an inter-vehicle time THW that is an index related to the time until the host vehicle reaches the preceding vehicle.
  • the inter-vehicle time THW can be calculated by the following equation (2).
  • Equation (2) D is the inter-vehicle distance, and Vs is the vehicle speed of the host vehicle.
  • the approach state calculation unit 73 uses the inter-vehicle time THW as an approach degree. Instead of this inter-vehicle time THW, a value obtained by performing predetermined addition / subtraction / division on / from this value may be used as the degree of approach.
  • the fourth approach state calculation method is a method using an approach feeling index PRE which is an index indicating a feeling (approach feeling) that the host vehicle is approaching the preceding vehicle.
  • the approach feeling index PRE can be calculated by the following equation (3).
  • Vr is a relative speed
  • Vs is a vehicle speed of the own vehicle
  • Ax is a relative acceleration
  • D is a distance between vehicles
  • ⁇ and ⁇ are predetermined coefficients
  • n is a positive real number equal to or less than a predetermined one.
  • the approach state calculation unit 73 uses the reciprocal of the approach feeling index PRE as the degree of approach. Further, a value obtained by performing predetermined addition / subtraction / division on / from the reciprocal of the approach feeling index PRE may be used as the degree of approach.
  • the approach feeling index PRE can be used together with the above-mentioned inter-vehicle distance, the collision margin TTC, and the inter-vehicle time THW. Further, since the approach feeling index PRE is more sensitive than the above-mentioned inter-vehicle distance, the collision margin TTC, and the inter-vehicle time THW, it is possible to further improve the accuracy of determination of the state of reduced consciousness when used. Become.
  • the approach state calculation unit 73 calculates an approach degree indicating an index of how close the host vehicle is to the preceding vehicle using any one of the first to fourth approach state calculation methods described above.
  • the degree of approach calculated by the approach state calculation unit 73 is stored in the information storage unit 72 as needed.
  • the values obtained by the first to fourth approach state calculation methods do not necessarily have to be used, and values calculated using other methods may be used as the degree of approach. Good.
  • the distribution generation unit 74 generates a distribution indicating the relationship between the approach degree and the acceleration operation state.
  • the distribution generation unit 74 creates, for example, the relationship between the degree of approach calculated by the approach state calculation unit 73 and the accelerator opening detected by the operation state detection unit 71 as a graph shown in FIG.
  • the average distance ⁇ from the obtained main component is obtained by using the following formula (6).
  • the likelihood calculating unit 75 calculates a likelihood and a likelihood threshold indicating the likelihood of the acceleration operation state of the driver from the distribution (graph shown in FIG. 2B) generated by the distribution generating unit 74.
  • the likelihood calculating unit 75 calculates the density function f (x, y) using the average ⁇ x and population variance ⁇ x of the principal component and the average ⁇ y and population variance ⁇ y of the vertical component, thereby accelerating the driver.
  • the likelihood of the operation state is calculated.
  • the likelihood calculated by the likelihood calculating unit 75 is also used as a normal driving degree indicating a normal (awake) acceleration operation state at the time of following the preceding vehicle of the driver, and the likelihood threshold is set in the acceleration operation state of the driver.
  • the likelihood calculating unit 75 first obtains the average ⁇ x and population variance ⁇ x of the principal component, and the average ⁇ y and population variance ⁇ y of the vertical component from the distribution generated by the distribution generating unit 74, and the likelihood
  • the degree and likelihood threshold are calculated by a mixed normal distribution (Gaussian Mixture Model, hereinafter referred to as GMM). The calculation method will be described below.
  • GMM is a technique for approximating the data distribution by the sum of a plurality of normal distributions, usually, the mean mu x and population variance sigma x of the main component, the average of the vertical component mu y and population variance sigma y, and population covariance
  • ⁇ xy a density function f (x, y) of a two-dimensional normal distribution is obtained by the following equation (7), and this is used as a normal running model.
  • the likelihood calculating unit 75 creates a model that takes the logarithm of the density function f (x, y) obtained as described above, and the graph shows, for example, a logarithm as it approaches the average (origin) of all data. As shown in FIG.
  • the likelihood calculating unit 75 approximates the obtained distribution by a normal distribution, and uses the average (referred to as likelihood average) and variance (referred to as likelihood variance), for example, the following equation (9): Is used to calculate a likelihood threshold.
  • m is a positive real number
  • the likelihood threshold value can be changed and the determination threshold value for the driver's consciousness lowered state can be changed.
  • the determination threshold value for lowering consciousness can be lowered, that is, it can be difficult to determine that the consciousness is decreased, and the likelihood threshold value is increased when m is decreased. It is possible to increase the determination threshold value for consciousness reduction, that is, to easily determine that consciousness is decreased.
  • the awareness reduction determination unit 76 recognizes the driver's awareness. Judged as lowered. In other words, the consciousness decrease determination unit 76 determines that the driver's consciousness has decreased when the acceleration operation state of the driver with respect to the degree of approach to the preceding vehicle deviates from the likelihood calculated by the likelihood calculation unit 75. To do. Specifically, the consciousness decrease determination unit 76 calculates the likelihood of the acceleration operation state of the driver detected by the operation state detection unit 71 with respect to the approach degree calculated by the approach state calculation unit 73 by the likelihood calculation unit 75.
  • the driver When the likelihood threshold value is smaller, the driver performs a driving operation different from that at the time of awakening, and it is determined that the driver's consciousness has decreased.
  • the decrease in consciousness determination unit 76 determines that the driver is performing a normal driving operation and is not in a state of reduced consciousness.
  • the alarm control unit 77 controls the operation of the alarm unit 8 and outputs an alarm control signal to the alarm unit 8 when it is determined that the driver is in a state of reduced consciousness.
  • the operation state detection unit 71, the information storage unit 72, the approach state calculation unit 73, the distribution generation unit 74, the likelihood calculation unit 75, the consciousness decrease determination unit 76, and the alarm control unit 77 described above can execute their functions or processes. If it is a thing, you may be comprised by the separate hardware.
  • the alarm unit 8 gives an alarm to the driver of the vehicle, and operates according to an alarm control signal output from the ECU 7.
  • a unit that gives an alarm to the driver through the driver's auditory, visual, or tactile sensation is used.
  • a speaker, a buzzer, a monitor of a navigation system, a display, a lamp, an LED, a vibration device installed on a handle or a seat, or the like is used.
  • FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the driver state determination device 1.
  • a series of control processing shown in the flowchart of FIG. 4 is repeatedly executed by the ECU 7 at a predetermined cycle, for example.
  • step S10 (hereinafter referred to as “S10”, the same applies to other steps), an operation state detection process is performed.
  • the operation state detection unit 71 outputs sensor signals included in the output signals of the front detection unit 2, the vehicle speed sensor 3, the vehicle acceleration sensor 4, the steering angle sensor 5, and the accelerator opening sensor 6, respectively. This is processing to acquire and store in the information storage unit 72.
  • the approach state calculation process is a process of calculating an approach degree indicating an approach state of the host vehicle to the preceding vehicle, and is executed by the approach state calculation unit 73. Specifically, for example, as described above, a value such as the distance between the host vehicle and the preceding vehicle, the collision margin TTC, the inter-vehicle time THW, or the reciprocal number of the approach feeling index PRE is set as an approach degree by the approach state calculation unit 73. Calculated.
  • the process proceeds to S14, and it is determined whether t seconds, which is a predetermined time, has elapsed since the start of a series of processes. If t seconds have not elapsed, the process returns to S10, and the operation state detection process (S10) and the approach state calculation process (S12) are performed again. That is, until t seconds elapse, data sampling of the repeated operation state and the approach degree is performed, and the obtained data is used for distribution generation and likelihood calculation described later. If it is determined in S14 that t seconds have elapsed, the process proceeds to S16.
  • t seconds which is a predetermined time
  • the distribution generation unit 74 performs principal component analysis processing.
  • this principal component analysis process for example, n pieces of data (x 1 , y 1 ), (x 2 , y 2 ),... (X n , indicating the relationship between the accelerator opening and the degree of approach obtained in S14.
  • the approximate straight line obtained in S14 is as shown in the graph of FIG.
  • the process proceeds to S18, and the origin generation process is performed by the distribution generation unit 74.
  • the origin movement process the average value of the distribution is moved to the origin and rotated so that the principal component is the x axis and the vertical component is the y axis, and a graph as shown in FIG. 2B, for example, is created.
  • the normal travel model indicates a model of the driver's acceleration operation state when awakening with respect to the degree of approach to the preceding vehicle, and a different model is generated for each acceleration operation state of the driver.
  • the likelihood calculation unit 75 obtains the average ⁇ x and the population variance ⁇ x of the principal component, and the average ⁇ y and the population variance ⁇ y of the vertical component.
  • the density function f (x, y) of the dimensional normal distribution is obtained, and for example, a graph as shown in FIG. 3 is generated.
  • the process proceeds to S22, and likelihood calculation processing is performed by the likelihood calculation unit 75.
  • the likelihood calculating unit 75 calculates the likelihood of the current driver's acceleration operation state using Expression (8). Note that the greater the likelihood is, the more the driver is driving in a normal state, and the smaller the driver is, the more the driver is driving away from the normal state.
  • the process proceeds to S24, the likelihood distribution is approximated by a normal distribution, and the likelihood average and likelihood variance are calculated. Further, the process proceeds to S26, and the likelihood average and the likelihood calculated in S24 are calculated.
  • the likelihood threshold value is calculated as the normal running degree threshold value using the likelihood variance and the above-described equation (9). The processing of S24 and S26 is performed by the likelihood calculating unit 75.
  • This determination process is a process performed by the consciousness decrease determination unit 76. Specifically, it is determined whether or not the likelihood calculated in S22 is smaller than the normal driving degree threshold calculated in S26. If the degree is equal to or greater than the normal travel threshold, the process proceeds to S30, and if the likelihood is smaller than the normal travel threshold, the process proceeds to S32.
  • the driver's consciousness determination unit 76 determines that the driver's consciousness has not decreased, and the series of processing ends. At this time, for example, the flag for recognizing the driver's low awareness state is turned off, and the flag recognizes that the driver is not in the low awareness state.
  • the operation state detection unit 71 detects the acceleration operation state corresponding to the degree of approach of the vehicle, and the consciousness decrease determination unit 76 detects the acceleration operation of the driver. It is determined that the driver's consciousness has decreased when the degree of deviation from the normal acceleration operation state in the state exceeds a predetermined set value.
  • the consciousness decrease determination is performed. It is possible to grasp the characteristics of the normal driving operation (at the time of awakening) for each driver at the time of following and to determine the driver's consciousness reduction state in consideration of this characteristic. Therefore, an unnecessary warning is not output due to a difference in driving operation for each driver when following the preceding vehicle, so that it is possible to improve the determination accuracy of the driver's consciousness decrease.
  • the distribution generation unit 74 generates a distribution indicating the relationship between the approach degree and the acceleration operation state, and the likelihood calculation unit 75 is based on the distribution state. Then, the likelihood of the acceleration operation state corresponding to the approach degree is calculated, and a likelihood threshold value (normal running degree threshold value) is calculated as the predetermined set value. Therefore, it is possible to model the characteristics of the acceleration operation state when following the preceding vehicle for each driver.
  • driver state determination device describes the embodiment of the driver state determination device according to the present invention, and the driver state determination device according to the present invention is not limited to the one described in this embodiment.
  • the driver state determination device according to the present invention may be modified from the driver state determination device according to the embodiment or applied to other devices so as not to change the gist described in each claim.
  • the accelerator opening is not necessarily used for detecting the acceleration operation state when following the preceding vehicle. You don't have to.
  • the opening degree of the brake pedal or the operation state of the steering wheel may be used as the acceleration operation state.
  • the example in which the warning is issued from the warning unit 8 to the driver by the warning control unit 77 when the low consciousness determination unit 76 determines that the state is the low consciousness state has been described.
  • the control unit 77 and the alarm unit 8 need not be used. Specifically, when it is determined that the state of consciousness is lowered, deceleration processing may be performed so that the host vehicle is separated from the preceding vehicle.
  • the example in which the principal component analysis is performed every time after performing data sampling for t seconds in S10 to S14 in the series of control processes shown in the flowchart of FIG. 4 has been described.
  • To the likelihood threshold calculation (S16 to S26) may not be performed every time, for example, each time the driver changes.
  • the data sampling result may be stored in advance in the information storage unit 72.
  • the processing from S10 to S26 can be omitted. That is, in the series of control processing of FIG. 4, if the operation effect of the driver state determination device according to the present embodiment can be obtained, a part of the processing may be omitted or additional processing may be performed.
  • the present invention can be used as a driver state determination device that determines a state of reduced awareness of a vehicle driver.
  • SYMBOLS 1 Driver state determination apparatus, 2 ... Front detection part, 3 ... Own vehicle speed sensor, 4 ... Own vehicle acceleration sensor, 5 ... Operation angle sensor, 6 ... Accelerator opening sensor, 7 ... ECU, 8 ... Alarm part, 71 ... an operation state detection part, 72 ... an information storage part, 73 ... an approach state calculation part, 74 ... a distribution generation part, 75 ... a likelihood generation part, 76 ... a consciousness deterioration determination part, 77 ... an alarm control part.

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Abstract

　自車のドライバが意識低下状態であるか否かを判定するドライバ状態判定装置において、先行車追従時における接近度に対する加速操作状態の分布について主成分分析を行い（Ｓ１６）、全データを原点移動させ（Ｓ１８）、かつ、ドライバの覚醒時の加速操作状態を通常走行モデルとして作成する（Ｓ２０）。そして、加速操作状態の尤度、尤度平均、尤度分散及び尤度閾値の算出を行い（Ｓ２２～Ｓ２６）、現在の運転操作の尤度が尤度閾値を下回るか否かの判定を行い（Ｓ２８）、下回っている場合にドライバの意識低下判定を行う。このように、ドライバの覚醒時のデータをもとに尤度閾値を算出し判定を行うためドライバの操作の特徴の差異による意識低下判定の誤判定が抑制される。

Description

ドライバ状態判定装置
　本発明は、車両のドライバの意識低下状態を判定するドライバ状態判定装置に関するものである。
　従来、車両のドライバの意識低下状態を判定する技術として、ドライバの所定の運転操作を検出して、ドライバの状態を確認したりドライバを覚醒させたりする技術が知られている。例えば、下記特許文献１には、先行車の有無を考慮してドライバの覚醒度の判定を行うことにより、その判定精度を向上させたドライバ状態判定装置が開示されている。
特開２００５－１７３９２９号公報 特表２００８－５４２９３５号公報 特開平１１－０３４７７３号公報
　しかしながら、このような技術にあっては、所定の運転操作において、ドライバの意識低下状態が精度よく判定できないという問題点がある。具体的には、先行車との車間距離の変化や先行車との相対速度の変化等、先行車への接近状態のみに基づいてドライバの意識低下判定を行う場合、接近状態に対する判定閾値がドライバや走行環境によらず常に一定となっているため、あるドライバが覚醒時に先行車に追従させて運転操作を行った場合は意識低下と判定されなくても、別のドライバが覚醒時に先行車に追従させて運転操作を行った場合は意識低下と判定される場合がある。よって、上記のようにドライバの意識低下の判定閾値を一定とした場合には、意識が低下していないドライバに対して不要な警報が出力されるおそれがある。このように、意識低下状態の判別精度においては、未だ改善の余地が大きい。
　そこで、本発明の目的は、自車が先行車に追従した場合におけるドライバの運転操作の特徴をも加味することにより、ドライバの意識低下の判定精度を向上させたドライバ状態判定装置を提供することである。
　すなわち、本発明に係るドライバ状態判定装置は、車両のドライバが意識低下状態であるか否かを判定するドライバ状態判定装置において、前記車両と前記車両の前方に位置する先行車との接近度に対応したドライバの加速操作状態を検出する操作状態検出部と、前記操作状態検出部により検出されたドライバの加速操作状態における通常の加速操作状態からの乖離度が所定の設定値を超えたときに、ドライバの意識が低下したものと判定する意識低下判定部とを備えて構成されている。
　この発明によれば、操作状態検出部が先行車との接近度に対応した通常の加速操作状態を検出し、意識低下判定部はこの通常の加速操作状態からの乖離度が所定の設定値を超えたときに、ドライバの意識が低下したものと判定する。よって、先行車追従時におけるドライバの運転操作の特徴を把握することが可能となり、この特徴をも加味した意識低下の判定を行うことが可能となる。従って、意識が低下していないドライバに対する不要警報が抑制されるため、ドライバの意識低下の判定精度を向上させることができる。
　また、本発明に係るドライバ状態判定装置において、前記先行車との接近度及び前記加速操作状態の分布状態に基づいて、前記ドライバの加速操作状態の尤度及び前記所定の設定値を尤度閾値として算出する尤度算出部とを備え、前記意識低下判定部は、前記ドライバの加速操作状態の尤度が前記尤度閾値を下回ったときに、ドライバの意識が低下したものと判定することが好ましい。
　この発明によれば、接近度に対するドライバの加速操作状態の分布が生成され、この分布からドライバの加速操作状態の尤度及び尤度閾値が算出される。よって、ドライバの先行車追従時における加速操作状態の特徴をモデル化するとともに、ドライバの加速操作状態が尤もらしくない場合を確実に検出することが可能となる。
　また、本発明に係るドライバ状態判定装置において、前記尤度算出部は、前記尤度及び前記尤度閾値を混合正規分布により算出することが好ましい。
　この発明によれば、尤度算出部が、混合正規分布により尤度及び尤度閾値を算出する。従って、接近度に対する加速操作状態をより正確にモデル化することが可能となり、ドライバの意識低下の判定精度をより一層向上させることができる。
　本発明によれば、ドライバごとに、先行車追従時における通常の加速操作状態を算出するとともに、この通常の加速操作状態からの乖離度に基づいてドライバの意識低下状態を判定するため、先行車追従時におけるドライバの運転操作の特徴をも加味した判定を行うことが可能となり、ドライバの意識低下状態をより精度よく判定することができる。
本発明の実施形態に係るドライバ状態判定装置の概要を示すブロック図である。 図１のドライバ状態判定装置において生成される接近度とアクセル開度との分布を示すグラフであり、（ａ）は分布図、（ｂ）は（ａ）のグラフを平均値を中心として原点移動させたグラフを示す。 図２（ｂ）のグラフから得られるＧＭＭ尤度を示すグラフである。 図１のドライバ状態判定装置の動作を示すフローチャートである。
　以下、本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。なお、同一要素又は同一相当要素には同一符号を用い、重複する説明は省略する。
　図１は、本発明の実施形態に係るドライバ状態判定装置１の概要構成を示すブロック図である。ドライバ状態判定装置１は、車両に搭載され、車両のドライバの意識が低下しているか否かを判定する装置である。
　このドライバ状態判定装置１は、前方検知部２、自車速度センサ３、自車加速度センサ４、操舵角センサ５、アクセル開度センサ６、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）７及び警報部８を備えて構成されている。
　前方検知部２は、自車の前方を検知するものであり、例えば、車両前部に取り付けられ、レーザ光を前方に照射しその反射光によって先行車の有無等を検出するセンサが用いられる。また、前方検知部２は、例えば自車の前方を撮像するカメラであってもよく、この場合、その撮像画像ないし撮像映像を、障害物有無の検知、走行路の白線検知に用いることができる。前方検知部２はＥＣＵ７と接続され、その出力信号はＥＣＵ７に入力される。
　自車速度センサ３は、自車の車速を検出する車速検出部として機能するものであり、例えば車輪速センサが用いられる。自車速度センサ３は、ＥＣＵ７と接続され、その出力信号は、ＥＣＵ７に入力される。
　自車加速度センサ４は、自車の加速度を検出する加速度検出部として機能するものであり、例えば、自車の前部に設けられ、自車の前後加速度と横加速度を検出する加速度センサが用いられる。自車加速度センサ４は、ＥＣＵ７と接続され、その出力信号は、ＥＣＵ７に入力される。
　操舵角センサ５は、自車のハンドルの操舵角を検出する操舵角検出部として機能するものである。この操舵角センサ５としては、例えば、ステアリングシャフトの回転角を検出する操舵角センサが用いられる。この操舵角センサ５は、ＥＣＵ７と接続され、その出力信号は、ＥＣＵ７に入力される。なお、操舵角センサ５に代えて、操舵トルクセンサを用いてもよい。この場合、操舵トルクが出力する操舵トルク値に基づいてハンドルの操舵角が演算される。また、ハンドルの操舵角が取得できるものであれば、操舵角センサ５に代えて、いずれのものを用いてもよい。
　アクセル開度センサ６は、アクセルペダルの踏み込み量（アクセル開度）を検出するアクセル開度検出部として機能するものである。アクセル開度センサ６は、ＥＣＵ７に接続され、その出力信号は、ＥＣＵ７に入力される。
　ＥＣＵ７は、ドライバ状態判定装置１の装置全体の制御を行う電子制御ユニットであり、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）を含むコンピュータを主体とし、入力信号回路、出力信号回路及び電源回路を含んで構成される。
　ＥＣＵ７は、操作状態検出部７１、情報格納部７２、接近状態算出部７３、分布生成部７４、尤度算出部７５、意識低下判定部７６及び警報制御部７７を少なくとも有している。
　操作状態検出部７１は、車両と車両の前方に位置する先行車との接近度に対応した加速操作状態を検出するものである。なお、「加速操作状態」とは、単なる車両の加速操作だけでなく、ブレーキペダルの踏み込みによる減速操作やハンドル操作等の状態をも含む概念である。操作状態検出部７１は、前方検知部２、自車速度センサ３、自車加速度センサ４、操舵角センサ５及びアクセル開度センサ６から出力される各種信号を繰り返し取得して、各々の信号を情報格納部７２に格納させる。また、操作状態検出部７１は、操舵角センサ５から入力された信号に基づいて操舵速度を演算する機能、アクセル開度センサ６から入力された信号に基づいてアクセルペダルの踏み込み速度（アクセル踏み込み速度）を演算する機能を有する。操作状態検出部７１は、演算した上記の操舵速度及びアクセル踏み込み速度を情報格納部７２に格納させる。
　接近状態算出部７３は、車両と車両の前方に位置する先行車との接近度を算出するものである。接近状態算出部７３は、情報格納部７２に格納されている各種情報を用いて、例えば以下に示す第１～第４の接近状態算出方法により先行車との接近度を算出する。この接近度は、小さければ小さいほど自車が先行車に接近していることを示し、大きければ大きいほど自車が先行車から離れていることを示す。以下で、第１～第４の接近状態算出方法について説明する。
　第１の接近状態算出方法は、前方検知部２により検出された自車と先行車との車間距離Ｄを算出して、これを接近度とする方法である。なお、車間距離Ｄに代えてこの値に所定の加減乗除を施した値を接近度として利用してもよい。
　第２の接近状態算出方法は、先行車に対する自車の接近度合いを示す物理量である衝突余裕度ＴＴＣを用いる方法である。この衝突余裕度ＴＴＣの値が大きいほど衝突する可能性が低く、値が小さいほど衝突する可能性が高い。衝突余裕度ＴＴＣは、次の式（１）により演算することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　式（１）において、Ｄは車間距離、Ｖｒは先行車に対する自車の相対速度である。
　第２の接近状態算出方法において接近状態算出部７３は、衝突余裕度ＴＴＣを接近度として利用する。なお、衝突余裕度ＴＴＣに代えてこの値に所定の加減乗除を施した値を接近度として利用してもよい。
　第３の接近状態算出方法は、自車が先行車に到達するまでの時間に関する指標である車間時間ＴＨＷを用いる方法である。車間時間ＴＨＷの値が大きいほど自車は先行車から離れており、値が小さいほど自車は先行車に接近している。車間時間ＴＨＷは、次の式（２）により演算することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　式（２）において、Ｄは車間距離、Ｖｓは自車の車速である。
　第３の接近状態算出方法において接近状態算出部７３は、車間時間ＴＨＷを接近度として利用する。なお、この車間時間ＴＨＷに代えてこの値に所定の加減乗除を施した値を接近度として利用してもよい。
　第４の接近状態算出方法は、自車が先行車に接近している感覚（接近感）を示す指標である接近感指標ＰＲＥを利用する方法である。接近感指標ＰＲＥの値が大きいほど自車は先行車に接近しており、値が小さいほど自車は先行車から離れている。接近感指標ＰＲＥは、次の式（３）により演算することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　式（３）において、Ｖｒは相対速度、Ｖｓは自車の車速、Ａｘは相対加速度、Ｄは車間距離、α及びβは所定の係数、ｎは所定の１以下の正の実数である。
　第４の接近状態算出方法において接近状態算出部７３は、接近感指標ＰＲＥの逆数を接近度として利用する。また、接近感指標ＰＲＥの逆数に所定の加減乗除を施した値を接近度としてもよい。なお、この接近感指標ＰＲＥは、上述した車間距離、衝突余裕度ＴＴＣ及び車間時間ＴＨＷと共に利用することもできる。また、接近感指標ＰＲＥは、上記車間距離、衝突余裕度ＴＴＣ及び車間時間ＴＨＷと比較して感度が優れているため、これを用いた場合、意識低下状態の判定精度をより上げることが可能となる。
　接近状態算出部７３は、上述した第１～第４のいずれかの接近状態算出方法を用いて、自車がどの程度先行車に近づいているかの指標を示す接近度を算出する。接近状態算出部７３により算出された接近度は随時情報格納部７２に格納される。なお、接近度としては、必ずしも上記第１～第４の接近状態算出方法により得られた値を用いなければならないわけではなく、別の方法を用いて算出した値を接近度として利用してもよい。
　分布生成部７４は、接近度と加速操作状態との関係を示す分布を生成するものである。分布生成部７４は、例えば、接近状態算出部７３により算出された接近度と操作状態検出部７１により検出されたアクセル開度との関係を図２（ａ）に示すグラフとして作成し、主成分となる近似直線（ｙ＝ａｘ＋ｂ）を求める。ここで、近似直線（ｙ＝ａｘ＋ｂ）は、最小二乗法により求められるが、具体的には、ｎ個のデータ（ｘ１，ｙ１），（ｘ２，ｙ２），…（ｘｎ，ｙｎ）の近似曲線をｙ＝ａｘ＋ｂとすると、下記の式（４）及び式（５）を用いることにより、ａ及びｂが求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　なお、得られた主成分からの距離の平均εは、下記の式（６）を用いることにより求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　分布生成部７４は、上記の方法で主成分となる近似曲線（ｙ＝ａｘ＋ｂ）を求めた後、得られた分布の平均値を原点に移動させ、主成分がｘ軸、垂直成分がｙ軸となるように回転させて、図２（ｂ）に示すグラフを作成する。なお、この原点へ移動させる処理をしなくても、後述する式（７）を用いてドライバの意識低下判定処理を行うことはできるが、この原点移動処理を行うことにより、演算を容易にし、後述する尤度の算出を簡易にすることができる。
　尤度算出部７５は、分布生成部７４により生成された分布（図２（ｂ）に示すグラフ）から、ドライバの加速操作状態の尤もらしさを示す尤度及び尤度閾値を算出する。尤度算出部７５は、主成分の平均μｘ及び母分散σｘ、並びに垂直成分の平均μｙ及び母分散σｙを用いて密度関数ｆ（ｘ，ｙ）を求めることにより、ドライバの加速操作状態の尤度を算出する。尤度算出部７５により算出された尤度は、ドライバの先行車追従時における通常（覚醒時）の加速操作状態を示す通常走行度としても用いられ、尤度閾値は、ドライバの加速操作状態における通常の加速操作状態からの乖離度の閾値として用いられる。尤度算出部７５は、まず、分布生成部７４により生成された分布から、主成分の平均μｘ及び母分散σｘ、並びに垂直成分の平均μｙ及び母分散σｙを求め、そして、尤度及び尤度閾値を混合正規分布（GaussianMixtureModel、以下ＧＭＭと称する）により算出する。その算出方法について以下で説明する。
　ＧＭＭは、複数の正規分布の和によってデータ分布を近似する手法であり、通常は、主成分の平均μｘ及び母分散σｘ、垂直成分の平均μｙ及び母分散σｙ、並びに母共分散σｘｙを用いて、以下の式（７）により二次元正規分布の密度関数ｆ（ｘ，ｙ）を求め、これを通常走行モデルとして利用する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　しかしながら、本実施形態では、上述したように、主成分分析において主成分がｘ軸となるようにデータを回転させているため母共分散σｘｙは０となり、尤度算出部７５は、μｘ，μｙ及び母分散σｘ，σｘのみを用いて尤度の算出を行う。すなわち、尤度算出部７５は、上記式（７）においてσｘｙ＝０とした下記の式（８）を用いて、二次元正規分布の密度関数ｆ（ｘ，ｙ）を求める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　尤度算出部７５は、上記のようにして得られた密度関数ｆ（ｘ，ｙ）の対数をとったモデルを作成し、そのグラフは、例えば、全データの平均（原点）に近づくにつれ対数的に高くなる、図３に示すようなものとなる。
　また、尤度算出部７５は、得られた分布を正規分布により近似して、その平均（尤度平均と称する）と分散（尤度分散と称する）を用いて、例えば下記の式（９）を用いて尤度閾値を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　上記式（９）において、ｍは正の実数であり、このｍの値を適宜変更することにより、尤度閾値を変更し、ドライバの意識低下状態の判定閾値を変更することができる。具体的には、ｍを大きくすると尤度閾値が小さくなるため、意識低下の判定閾値を低く、すなわち意識低下と判定されにくくすることができ、また、ｍを小さくすると尤度閾値が大きくなるため、意識低下の判定閾値を高く、すなわち意識低下と判定されやすくすることができる。
　意識低下判定部７６は、操作状態検出部７１により検出されたドライバの加速操作状態における通常（覚醒時）の加速操作状態からの乖離度が所定の設定値を超えたときに、ドライバの意識が低下したものと判定する。言い換えるならば、意識低下判定部７６は、先行車への接近度に対するドライバの加速操作状態が、尤度算出部７５により算出された尤もらしさから逸脱したときにドライバの意識が低下したものと判定する。具体的には、意識低下判定部７６は、接近状態算出部７３により算出された接近度に対する操作状態検出部７１により検出されたドライバの加速操作状態の尤度が、尤度算出部７５により算出された尤度閾値より小さいときに、ドライバが覚醒時とは異なる運転操作を行い、ドライバの意識が低下したものと判定する。この意識低下判定部７６において、ドライバの加速操作状態の尤度が尤度閾値より大きい場合には、ドライバが通常の運転操作をしているものとして意識低下状態でないと判断される。
　警報制御部７７は、警報部８の作動を制御するものであり、ドライバが意識低下状態であると判定された場合に警報部８に対し警報制御信号を出力する。
　上述した操作状態検出部７１、情報格納部７２、接近状態算出部７３、分布生成部７４、尤度算出部７５、意識低下判定部７６及び警報制御部７７は、それらの機能ないし処理が実行できるものであれば、個別のハードウェアによって構成されていてもよい。
　警報部８は、車両のドライバに警報を与えるものであって、ＥＣＵ７から出力される警報制御信号に応じて作動する。この警報部８としては、ドライバの聴覚、視覚、又は触覚を通じてドライバに警報を与えるものが用いられる。例えば、警報部８としては、スピーカ、ブザー、ナビゲーションシステムのモニタ、ディスプレイ、ランプ、ＬＥＤ、ハンドル又はシートに設置される振動装置等が用いられる。
　次に、本実施形態に係るドライバ状態判定装置１の動作について説明する。
　図４は、ドライバ状態判定装置１の動作を示すフローチャートである。図４のフローチャートに示される一連の制御処理は、例えばＥＣＵ７によって予め定められた周期で繰り返し実行される。
　このフローチャートの制御処理は、例えば車両のイグニッションオンによって開始され、まずステップＳ１０（以下、「Ｓ１０」という。他のステップにおいても同様とする。）にて、操作状態検出処理が行われる。この操作状態検出処理は、前方検知部２、自車速度センサ３、自車加速度センサ４、操舵角センサ５及びアクセル開度センサ６の出力信号に含まれるセンサ信号をそれぞれ操作状態検出部７１が取得し情報格納部７２に格納する処理である。
　次に、Ｓ１２に処理が移行し、接近状態算出処理が行われる。接近状態算出処理は、自車の先行車に対する接近状態を示す接近度を算出する処理であり、接近状態算出部７３により実行される。具体的には、例えば上述したように、自車と先行車との車間距離、衝突余裕度ＴＴＣ、車間時間ＴＨＷ、又は接近感指標ＰＲＥの逆数等の値が接近状態算出部７３により接近度として算出される。
　そして、Ｓ１４に処理が移行し、一連の処理を開始してから所定時間であるｔ秒が経過したか否かが判定される。そして、ｔ秒経過していない場合には、Ｓ１０に戻り、再度操作状態の検出処理（Ｓ１０）及び接近状態の算出処理（Ｓ１２）が行われる。すなわち、ｔ秒が経過するまでの間、繰り返し操作状態及び接近度のデータサンプリングが行われ、得られたデータが後述する分布生成及び尤度算出に用いられる。また、Ｓ１４にてｔ秒が経過したものと判定された場合は、Ｓ１６に処理が移行する。
　Ｓ１６では、分布生成部７４により、主成分分析処理が行われる。この主成分分析処理では、Ｓ１４にて得られた例えばアクセル開度と接近度との関係を示すｎ個のデータ（ｘ１，ｙ１），（ｘ２，ｙ２），…（ｘｎ，ｙｎ）から、最小二乗法、すなわち、上記の式（４）及び式（５）を用いて、近似直線（ｙ＝ａｘ＋ｂ）を生成する。Ｓ１４にて得られる近似直線は、図２（ａ）に示すグラフのようになる。
　そして、Ｓ１８に処理が移行し、分布生成部７４により、原点移動処理が行われる。原点移動処理では、分布の平均値が原点に移動され、主成分がｘ軸、垂直成分がｙ軸となるように回転されて、例えば図２（ｂ）に示すようなグラフが作成される。
　そして、Ｓ２０に処理が移行し、尤度算出部７５により、通常走行モデル作成処理が行われる。この通常走行モデルとは、先行車への接近度に対する覚醒時のドライバの加速操作状態のモデルを示すものであり、ドライバの加速操作状態ごとに異なるモデルが生成される。具体的には、Ｓ２０において尤度算出部７５により、主成分の平均μｘ及び母分散σｘ、並びに垂直成分の平均μｙ及び母分散σｙを求められ、上述した式（８）により二次元正規分布の密度関数ｆ（ｘ，ｙ）が求められ、例えば、図３に示すようなグラフが生成される。
　そして、Ｓ２２に処理が移行し、尤度算出部７５により、尤度算出処理が行われる。Ｓ２２において尤度算出部７５は、式（８）を用いて、現在のドライバの加速操作状態の尤度を算出する。なお、この尤度が大きければ大きいほど、ドライバは通常に近い状態で運転操作をしており、小さければ小さいほど、ドライバは通常とは逸脱した状態で運転操作をしていることとなる。
　そして、Ｓ２４に処理が移行し、尤度分布を正規分布により近似して、その尤度平均及び尤度分散の算出を行い、更にＳ２６に処理が移行し、Ｓ２４にて算出した尤度平均及び尤度分散、並びに上述した式（９）を用いて、尤度閾値を通常走行度閾値として算出する。Ｓ２４及びＳ２６の処理は、尤度算出部７５により行われる。
　そして、Ｓ２８に処理が移行し、情報格納部７２に格納された現在の接近度に対するドライバの加速操作状態の尤度の判定処理が行われる。この判定処理は、意識低下判定部７６により行われる処理であり、具体的には、Ｓ２２にて算出された尤度がＳ２６において算出された通常走行度閾値より小さいか否かが判定され、尤度が通常走行度閾値以上の場合はＳ３０に処理が移行し、尤度が通常走行度閾値より小さい場合はＳ３２に処理が移行する。
　Ｓ３０では、意識低下判定部７６によりドライバの意識が低下していないと判定され、一連の処理を終了する。このとき例えば、ドライバの意識低下状態を認識するためのフラグがオフとされ、そのフラグによりドライバが意識低下状態でないことが認識される。
　一方、Ｓ３２では、意識低下判定処理が行われる。意識低下判定処理は、加速操作状態の尤度が通常走行度閾値より小さいときに、ドライバが意識低下状態であると判定し認識する処理である。このとき例えば、ドライバの意識低下状態を認識するためのフラグがオンとされ、そのフラグによりドライバが意識低下状態であることが認識される。
　そして、Ｓ３４に処理が移行し、警報処理が行われる。警報処理は、警報部８に対して警報制御信号を出力する処理である。この警報処理により、警報部８がドライバに対して警報動作、例えば音声若しくは警報音を発したり、モニタ若しくはディスプレイに警報表示を行ったり、ハンドル若しくはシートに警報振動を与えたりする。これにより、ドライバは意識低下状態から覚醒状態となる。Ｓ３４の処理を終えたら、一連の制御処理が終了する。
　以上のように、本実施形態に係るドライバ状態判定装置によれば、操作状態検出部７１が、車両の接近度に対応した加速操作状態を検出し、意識低下判定部７６が、ドライバの加速操作状態における通常（覚醒時）の加速操作状態からの乖離度が所定の設定値を超えたときに、ドライバの意識が低下したものと判定する。
　このように、本実施形態に係るドライバ状態判定装置によれば、加速操作状態における通常の加速操作状態からの乖離度が所定の設定値を超えたときに、意識低下判定を行うため、先行車追従時におけるドライバごとの通常（覚醒時）の運転操作の特徴を把握するとともに、この特徴を加味したドライバの意識低下状態の判定が可能となる。従って、先行車追従時におけるドライバごとの運転操作の差異により不要な警報が出力されることがなくなるため、ドライバの意識低下の判定精度を向上させることができる。
　また、本実施形態に係るドライバ状態判定装置によれば、分布生成部７４が、接近度と加速操作状態との関係を示す分布を生成するとともに、尤度算出部７５が、この分布状態に基づいて、接近度に対応した加速操作状態の尤度を算出し、更に上記所定の設定値として尤度閾値（通常走行度閾値）を算出する。よって、ドライバごとの先行車追従時における加速操作状態の特徴をモデル化することが可能となる。
　また、本実施形態に係るドライバ状態判定装置によれば、尤度算出部７５が、ＧＭＭにより尤度及び尤度閾値を算出する。よって、接近度に対するドライバごとの加速操作状態をより精密にモデル化することが可能となり、ドライバの意識低下の判定精度をより一層向上させることができる。
　なお、上述した実施形態は本発明に係るドライバ状態判定装置の実施形態を説明したものであり、本発明に係るドライバ状態判定装置は本実施形態に記載されたものに限定されない。本発明に係るドライバ状態判定装置は、各請求項に記載した要旨を変更しないように実施形態に係るドライバ状態判定装置を変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。
　例えば、上述した実施形態では、アクセル開度と接近度との関係を用いてドライバの意識低下判定を行う例について説明したが、先行車追従時における加速操作状態の検出にあたり必ずしもアクセル開度を利用しなければならないわけではない。例えば、ブレーキペダルの開度、又はハンドルの操作状況を加速操作状態として利用してもよい。
　また、上述した実施形態では、操作状態検出部７１が、前方検知部２、自車速度センサ３、自車加速度センサ４、操舵角センサ５及びアクセル開度センサ６から出力される各種信号を繰り返し取得して、各々の信号を情報格納部７２に格納させる例について説明したが、必ずしも上記全ての信号を繰り返し取得しなければならないわけではない。すなわち、ドライバの加速操作状態を検出可能な情報であれば、例えばアクセル開度等、必要な情報を必要な場合にのみ取得するようにしてもよい。
　また、上述した実施形態では、意識低下判定部７６が意識低下状態であると判定したときに、警報制御部７７により、警報部８から警報がドライバに発せられる例について説明したが、必ずしもこの警報制御部７７及び警報部８を用いなければならないわけではない。具体的には、意識低下状態であると判定したときに、自車を先行車から離すよう減速処理を行うようにしてもよい。
　また、上述した実施形態では、図４のフローチャートに示される一連の制御処理において、Ｓ１０～Ｓ１４にてｔ秒間データサンプリングを行ってから毎回主成分分析等を行う例について説明したが、主成分分析から尤度閾値算出までの処理（Ｓ１６からＳ２６まで）は毎回行わなくてもよく、例えば、ドライバが変わるごとに行うようにしてもよい。また、上記のデータサンプリングの結果を予め情報格納部７２に格納させておくようにしてもよく、この場合は、Ｓ１０からＳ２６までの処理を省略することも可能である。すなわち、図４の一連の制御処理において、本実施形態に係るドライバ状態判定装置の作用効果が得られれば、その一部の処理を省略し又は追加の処理を行って実行してもよい。
　本発明は、車両のドライバの意識低下状態を判定するドライバ状態判定装置として利用可能である。
　１…ドライバ状態判定装置、２…前方検知部、３…自車速度センサ、４…自車加速度センサ、５…操作角センサ、６…アクセル開度センサ、７…ＥＣＵ、８…警報部、７１…操作状態検出部、７２…情報格納部、７３…接近状態算出部、７４…分布生成部、７５…尤度生成部、７６…意識低下判定部、７７…警報制御部。

Claims (3)

  1. 　車両のドライバが意識低下状態であるか否かを判定するドライバ状態判定装置において、
    　前記車両と前記車両の前方に位置する先行車との接近度に対応したドライバの加速操作状態を検出する操作状態検出部と、
    　前記操作状態検出部により検出されたドライバの加速操作状態における通常の加速操作状態からの乖離度が所定の設定値を超えたときに、ドライバの意識が低下したものと判定する意識低下判定部と、
    を備えたことを特徴とするドライバ状態判定装置。
  2. 　前記先行車との接近度及び前記加速操作状態の分布状態に基づいて、前記ドライバの加速操作状態の尤度及び前記所定の設定値を尤度閾値として算出する尤度算出部とを備え、
    　前記意識低下判定部は、前記ドライバの加速操作状態の尤度が前記尤度閾値を下回ったときに、ドライバの意識が低下したものと判定する、
    請求項１に記載のドライバ状態判定装置。
  3. 　前記尤度算出部は、前記尤度及び前記尤度閾値を混合正規分布により算出する、請求項２に記載のドライバ状態判定装置。
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