WO2012157192A1 - 運転不安定度判定装置 - Google Patents

Abstract

　運転不安定度の検出精度を向上することを目的とする。運転状況判定部（１２０）は、走行状態データとなる運転操作子の操作状態及び車両状態の情報が乱されると推定される特定運転状況かを判定する。走行状態分布算出部（１３０）は、運転者の不安定状態を検出するための走行状態データに基づき、特定運転状況と判定しているときの走行状態データを除外して、時間的範囲の異なる第１及び第２走行状態分布を算出する。運転不安定度判定部（１４０）は、その算出した２つの走行状態分布の分布間の相違量から運転の不安定度を判定する。

Description

運転不安定度判定装置

　本発明は、運転者の運転の不安定状態に係る運転不安定度を判定する技術に関する。

　特許文献１に記載の車両用運転支援装置では、ステアリング操作に基づき、普段の運転特性に対応した長時間の走行状態分布と現在の運転特性に対応する短時間の走行状態分布とを算出し、その算出した２つの分布間の相違量の大きさから不安定運転状態を判定する。特許文献１には、この方法によれば交通環境の違いによらず不安定な状態を精度よく検出することができると記載されている。

特開２００９－９４９５号公報

　特許文献１の技術では、運転者の運転不安状態だけを示すステアリング操作を検出したいが、運転の不安定性とは異なる他の要因によってステアリング操作に乱れが発生すると、その分、運転不安定状態の検出精度が悪くなる。
　本発明は、上記のような点に着目したもので、運転不安定度の検出精度を向上することを目的とする。

　上記課題を解決するために、本発明の一態様は、走行状態データに基づき第２の時間的範囲の第２走行状態分布と、第２の時間的範囲よりも長い第１の時間的範囲の第１走行状態分布とを算出する走行状態分布算出部と、走行状態分布算出部が算出する第１走行状態分布と第２走行状態分布とを比較することで、運転の不安定度を判定する運転不安定度判定部とを備える。上記走行状態分布算出部は、運転状況が予め設定した特定運転状況（現在の運転状況が、上記走行状態取得部が取得する走行状態データの信頼度を悪くすると推定される運転状況）であると判定される期間の走行状態データを除いて、上記第１走行状態分布及び第２走行状態分布のうち少なくとも第２走行状態分布を算出する。

　本発明の一態様によれば、特定運転状況以外の運転状況での走行状態データに基づき、少なくとも第２走行状態分布を算出する。これによって、運転不安度の検出精度を向上することが可能となる。

本発明に基づく実施形態に係る車両構成を示す図である。 車両用情報提供装置の構成例を示す図である。 運転支援部の構成を示す図である。 運転状況と分布の選択との関係を示す図である。 走行状態分布算出部の構成を説明する図である。 本発明に基づく第１実施形態に係る運転支援部の処理を説明する図である。 情報呈示の例を説明する図である。 相対エントロピーを利用した走行状態分布の算出例を示す図である。 相対エントロピー算出に利用する記号を説明する図である。 操舵角予測誤差データから過去若しくは長時間の分布、及び直近の分布を算出する方法を説明する図である。 相対エントロピー算出方法を説明する図である。 操舵角予測誤差の区分を示す図である。 本発明に基づく第２変形例での運転状況と分布の選択との関係を示す図である。 本発明に基づく第３変形例に係る運転支援部の処理を説明する図である。 本発明に基づく第３変形例における運転状況と分布の選択との関係を示す図である。

「第１実施形態」
　まず、本発明に係る第１実施形態について図面を参照しつつ説明する。
（構成）
　図１は、本実施形態に係る車両用情報提供装置を搭載した車両の構成を示す図である。
　本実施形態の車両は、図１に示すように、アクセルペダル開度センサ１、ブレーキペダル操作量センサ２、操舵角センサ３、車輪速センサ４、ウインカ検出センサ５、メータディスプレイ６、ナビゲーション装置７、Ｇセンサ８、シフトセンサ１２、前方車両検出装置９、コントローラ１００を備える。なお、本発明を適用する車両は、以上のセンサ類その他を全て装備している必要はない。他の実施形態で使用するセンサ類についても併せて説明したものである。

　アクセルペダル開度センサ１はアクセルペダルの開度量（加速指示量）を検出する。検出された開度量はコントローラ１００に出力される。
　ブレーキペダル操作量センサ２は、制動指示量としてブレーキペダルの操作量（制動指示量）を検出する。検出した操作量は、コントローラ１００に出力される。
　操舵角センサ３は、例えばステアリングコラムもしくはステアリングホイール（不図示）付近に取り付けられた角度センサであり、ステアリングシャフトの回転から運転者の操舵による操舵角を検出する。検出した操舵角は、コントローラ１００に出力される。

　車輪速センサ４は、例えば車輪の回転数を検出することで車速を検出する。検出した車速はコントローラ１００に出力される。車輪速センサ４は、メータディスプレイ６への信号に基づき車速を検出しても良い。
　ウインカ検出センサ５は、ウインカレバーのウインカ状態を検出する。検出したウインカ状態は、コントローラ１００に出力される。

　シフトセンサ１２は、シフトレバーや変速機に設けられて、シフト位置情報（変速情報）を検出する。検出したシフト位置情報はコントローラに出力される。
　情報呈示装置は、コントローラ１００からの制御信号に応じて警報その他の呈示を音声や画像によって出力する。情報呈示装置は、例えば、ブザー音や音声により運転者への情報提供を行うスピーカ１０と、画像やテキストの表示により情報提供を行う表示ユニットとを備える。表示ユニットは、例えばナビゲーション装置７の表示モニタを流用しても良い。

　ナビゲーション装置７は、ＧＰＳ受信機、地図データベース、および表示モニタ等を備えており、経路探索および経路案内等を行うシステムである。ナビゲーション装置７は、ＧＰＳ受信機から得られる自車両の現在位置と地図データベースに格納された道路情報に基づいて、自車両が走行する道路の種別や道路幅員等の情報を取得することができる。
　Ｇセンサ８は、車両に発生する前後加速度や横加速度を検出する。検出された加速度は、コントローラ１００に出力される。

　前方車両検出装置９は、車両の進行方向前方に存在する他の車両その他の障害物の情報を検出する。本実施形態では障害物までの距離を検出する。前方車両検出装置９は、例えばレーザ距離計からなる。検出された距離は車間距離、車間時間、相対速度などを求める情報としてコントローラ１００に出力される。
　コントローラ１００は、ＣＰＵと、ＲＯＭおよびＲＡＭ等のＣＰＵ周辺部品とから構成される電子制御ユニットである。そのコントローラ１００は、運転者に情報提供のために運転不安定度判定処理を行う運転支援部１００Ａを備える。コントローラ１００の処理のうち運転支援部１００Ａは、アクセルペダル開度センサ１、ブレーキペダル操作量センサ２、操舵角センサ３等で検出される信号に基づいて運転者の運転特性を分析し、運転者の運転操作の乱雑さなどの運転不安定の度合を判定する。そして、運転の不安定の度合に応じて警報その他の情報を運転者に呈示して、運転者の注意を喚起する処理を行う。

　図２は、本実施形態の運転支援部１００Ａを含む車両用情報提供装置のシステム構成例を示す図である。すなわち、本実施形態の車両用情報提供装置は、図２に示すように、操舵角センサ３からの情報を走行状態データとする。また、情報呈示装置として、視覚情報呈示装置及び聴覚情報呈示装置を例示している。視覚情報呈示装置は、例えばメータディスプレイ６やナビゲーション装置７の表示部である。聴覚情報呈示装置は例えばスピーカ１０である。

　また、上記運転支援部１００Ａは、図３に示すように、走行状態取得部１１０、運転状況判定部１２０、走行状態分布算出部１３０、運転不安定度判定部１４０、情報呈示部１５０を備える。
　走行状態取得部１１０は、運転者が操作可能な運転操作子の操作状態及び車両状態の少なくとも一方からなる走行状態データを取得する。本実施形態では、運転特性を判定するために検出する走行状態データとして、運転者が操作可能な運転操作子の操作状態の情報である操舵情報を使用する場合を例にして説明する。すなわち、本実施形態の走行状態取得部１１０は、操舵角情報を走行状態データとして走行状態データを算出する。

　ここで、走行状態データとなりうる情報としては、操舵情報のほか、後述のように、前方車両に対する車間情報（車間距離や車間時間）、アクセルペダルやブレーキペダルの操作に基づく加減速情報などが例示出来る。なお、これらの走行状態データを使用した走行状態分布及び分布間の相違量の算出は、例えば国際公開番号ＷＯ２００９／０１３８１５（特願２００９－５２４３４２号）の公報などに記載されているような、公知の方法によって算出すれば良い。

　運転状況判定部１２０は、現在走行中の運転状況を判定する。具体的には、運転状況判定部１２０は、走行状態データとなる操舵角情報以外の操作子であって、運転者が操作可能な運転操作子の操作状態、及び道路環境から運転状況を判定する。運転状況判定部１２０は、上記道路環境を、車両状態及びナビゲーション装置の情報の少なくとも一方から判定する。ナビゲーション装置は、車両周囲の情報を取得する。カメラによって車両周囲の情報を取得しても良い。

　更に、上記運転状況判定部１２０は、判定した現在の運転状況が、上記走行状態データとなる運転操作子の操作状態及び車両状態の情報が乱されると推定される特定運転状況、つまり上記走行状態データとなる情報が乱されると推定される特定運転状況か否かを判定する。本実施形態の運転状況判定部１２０では、操舵角情報が乱されると推定される特定運転状況か否かを判定する。

　上記本実施形態では、「操舵角情報が乱されると推定される特定運転状況」として、第１運転状況と第２運転状況を設定する。第１運転状況は、予め設定した特定の道路環境を走行することで発生する運転状況である。第２運転状況は、運転者が予め設定した特定の運転操作子を操作することで発生する運転状況である。
　上記第２運転状況を発生しうる特定の運転操作子の操作は、車線変更操作、加速操作、制動操作、シフト操作、ナビゲーション装置の操作の少なくとも一つの操作である。上記第１運転状況を発生する特定の道路環境は、路面形状、トンネル内、走行路の合分岐部、走行路のカーブ、料金所近傍、自車先方への他車両の割り込み有無、高速道路の種別、渋滞状態の少なくとも一つの道路環境である。

　本実施形態の運転状況判定部１２０では、図４に示すように、車線変更操作、アクセルペダル操作、ブレーキペダル操作、ウインカ操作、ナビゲーション装置の操作、オーディオ操作を、特定の運転操作子の操作情報として取得する。また、本実施形態の運転状況判定部１２０は、図４に示すように、轍路その他の予め設定した以上の路面入力、トンネル内、ジャンクション（ＪＣＴ）などの合分岐路（合分流点を含む前後に予め設定した距離をとった区間）、カーブ路、料金所を含む予め設定した区間、予め設定した勾配以上の坂道を、特定の道路環境の情報として取得する。

　本実施形態の運転状況判定部１２０では、これらの特定の運転操作の操作情報及び特定の道路環境の情報に基づき、走行状態データである操舵角情報が操舵角操作自体以外の他の要因で乱されると推定される特定運転状況か否かを判定する。すなわち、運転の不安定状態の計測、つまり走行状態データとしての操舵情報の信頼度を悪くする運転状況か否かを判定する。操舵角情報が乱されるとは、運転の不安定性とは異なる他の要因によってステアリング操作に乱れが発生することによって、操舵角情報（走行状態データ）の精度が悪くなることを指す。

　ここで、車線変更操作は、ウインカ操作や、車線位置及び自車位置や自車の進行方向を検出することで、車線変更操作中か否かを検出すればよい。
　アクセルペダル操作は、アクセルペダル開度センサの検出値に基づき判定する。
　ブレーキペダル操作は、ブレーキペダル操作量センサの検出値に基づき判定する。
　ウインカ操作は、ウインカ検出センサ５の検出に基づき判定する。
　ナビゲーション装置の操作は、ナビゲーション装置からの信号に基づき判定する。
　オーディオ操作は、オーディオ装置からの信号に基づき判定する。

　予め設定した以上の路面入力の有無は、車輪速センサの検出値に基づき判定する。例えば車輪速センサからの検出値の乱れ度によって判定する。具体的には、路面入力は、予め設定した所定時間毎（たとえば１０ｍｓ）に計測した車輪速を、今回値と前回値とを比較し、その差異が予め設定した閾値以上の場合に路面入力があると判定する。設定した以上の路面入力の有無は、車速センサの検出以外の公知の処理によって判定しても良い。例えば、車体に設置した加速度センサ、サスペンションのショックアブソーバの伸縮量を検出するセンサなどの上屋挙動を検出するセンサの検出値に基づき予め設定した閾値以上のバウンスが発生したことを検知して路面入力を検出したりしても良い。

　トンネル内、合分流点、料金所の情報は、ナビゲーション装置から取得する。
　カーブ路は、ナビゲーション装置若しくは操舵角から検出する。例えば、予め設定した一定の操舵角以上の状態が予め設定した継続時間以上継続したと判定するとカーブ路と判定する。
　坂道は、Ｇセンサが検出する路面勾配から検出する。

　ここで、運転の不安定状態の計測に対して外乱が入力される、つまり操舵角情報の精度が悪くなる運転状況である特定運転状況として、上述の通り、本実施形態では、第１運転状況と第２運転状況とを設定している。第１運転状況は、操舵角情報を乱す特定運転状況があっても、その特定運転状況でなくなった後に、特定運転状況発生前の運転者の運転状態が継続すると想定される運転状況である。第２運転状況は、操舵角情報を乱す特定運転状況によって、その特定運転状況でなくなった後と特定運転状況発生前とは運転者の運転状態が変わってしまうと想定される運転状況である。そして、少なくとも操舵角に基づき走行状態分布を求めて不安定度を計測する場合には、図４に示すように、道路環境系に基づき判定した特定運転状況を第１運転状況とし、操作系に基づき判定した特定運転状況を第２運転状況としている。これは次の理由による。

　すなわち、操舵角に基づき走行状態分布を求めて不安定度を判定する場合には、運転者が積極的に操舵角と異なる何らかの操作を行うと、その後、運転者の運転状態が変わってしまうと考えられる。例えば、車線変更するような場合を考えると、車線変更している期間に運転者の不安程度（ふらつき）以外の要因の要素が入っているのはもちろんのこと、この車線変更する直前の操舵操作情報の値にも本来検出したい不安定度以外の要因の要素による変化量が入っている可能性が高い。すなわち、車線変更する場合には、運転者は、その直前のミラーで後方や側方を確認したり、身体を捻って目視をしたりする行為を行う。この行為がステアリング操作に悪影響することで、この車線変更の前の確認期間も、操舵操作情報としては信頼度が低い。このために、車線変更を行っている特定運転状況の期間に加えて、この直前の期間の操舵操作情報も除くことが好ましい。しかし、いつ車線変更のための目視を実施しているかなどの検出が困難であるか正確に求めることが難しいことから、この車線変更前に発生する確認期間の開始のときを、事前に求めることが困難である。このようなことから、操舵情報に基づき第２運転状況と判定する場合には、その第２運転状況と判定する前の操舵操作情報も信用度が低いおそれが高い。

　また、道路環境によって特定運転状況となった場合は、一時的な運転状況の変化が想定され、その特定運転状況終了後は、道路環境による特定運転状況前の運転者の運転状態が継続すると考えられる。このため道路環境に基づき第１運転状況と判定した場合には、当該特定運転状況の判定前の操舵操作情報の信用度が高いと想定される。
　走行状態分布算出部１３０は、走行状態取得部１１０が取得した走行状態データと運転状況判定部１２０が判定する運転状況に基づき、時間的範囲の異なる複数の走行状態分布を算出する。本実施形態の走行状態分布算出部１３０は、予め設定した相対的に長い第１の時間的範囲で取得した操舵角情報によって求めた第１走行状態分布と、第１走行状態分布よりも時間的範囲が短い第２の時間的範囲の第２走行状態分布とを算出する。

　このとき、本実施形態の走行状態分布算出部１３０は、運転状況判定部１２０が判定する運転状況に基づき、運転状況が特定運転状況と判定している期間の走行状態データを除外して、上記第２走行状態分布の算出を行う。本実施形態の走行状態分布算出部１３０は、特定運転状況と判定している期間の走行状態データを除外して、第１走行状態分布を算出する構成であっても良い。なお、運転状況が特定運転状況と判定している期間の走行状態データを除外する場合でも、第２走行状態分布を求める時間的範囲の長さは第２の時間的範囲と同じ長さとすることが好ましい。もっとも、運転状況が特定運転状況と判定している期間の走行状態データを除外する場合には、第２走行状態分布を求める時間的範囲の長さを第２の時間的範囲と異なる長さ、例えば第２の時間的範囲よりも長い時間的範囲に設定しても良い。

　ここで、予め設定した相対的に長い第１の時間的範囲は、対象とする運転者についての通常の運転特性を取得可能な時間的範囲であり、例えば３０分以上の値に設定する。また、第２走行状態分布の第２の時間的範囲は、現在の運転特性（直近の運転特性）を判定可能な時間的範囲であり、例えば現在時刻から３分程度前までの時間的範囲とする。なお、上述の各時間的範囲は、例示であり、操舵情報の取得周期などに基づき、実験や理論などから設定すればよい、本実施形態では、予め設定したサンプリング間隔（１００ｍｓｅｃ）毎に操舵角情報を取得する。

　また、走行状態分布算出部１３０は、各走行状態分布毎に、走行状態データとしての操舵角を取得する度に、各走行状態分布（頻度分布など）を算出するために記憶しているデータを更新すると共に、各走行状態分布を更新（算出）する。ただし、運転状況が特定運転状況と判定している期間の走行状態データを除外して、第１及び第２走行状態分布のうち少なくとも第２走行状態分布を算出する。運転状況が特定運転状況と判定している期間の上記走行状態データを除外する処理は、後述のように、特定運転状況と判定前のデータで、特定運転状況と判定しているときのデータを上書きしたり、特定運転状況と判定しているときに上記データの更新を停止したりすることで実現する。

　ここで、運転状況判定部１２０が判定する運転状況は、第１運転状況、第２運転状況、若しくは第１及び第２運転状況でない通常運転状況の３種類の運転状況とする。第１運転状況、第２運転状況は、上述のように特定運転状況である。
　上記走行状態分布算出部１３０は、図５に示すように、第１走行状態分布算出部１３０Ａと、第２走行状態分布算出部１３０Ｂと、分布記憶部１３０Ｃと、分布選択部１３０Ｄと、分布設定部１３０Ｅと、を備える。

　第１走行状態分布算出部１３０Ａは、上記のように逐次更新しているデータに基づき、上述のように比較的長い第１の時間的範囲の第１走行状態分布を算出する。
　第２走行状態分布算出部１３０Ｂは、上記のように逐次更新しているデータに基づき、上述のように比較的短い第２の時間的範囲の第２走行状態分布を算出する。
　分布記憶部１３０Ｃは、予め設定した第３の時間間隔（例えば５秒間隔）毎にその時間的範囲の第３走行状態分布を繰り返し算出し、算出した第３走行状態分布を、記憶部に記憶する。

　分布選択部１３０Ｄは、運転状況判定部１２０が上記第１運転状況及び第２運転状況の一方の特定運転状況と判定すると、判定した特定運転状況が第１運転状況か第２運転状況かによって、当該運転状況を検出したときよりも前に記憶した第３走行状態分布又は上記第１走行状態分布のいずれかを選択する。
　分布設定部１３０Ｅは、上記分布選択部１３０Ｄが選択した走行状態分布である第３走行状態分布若しくは第１走行状態分布で、上記第２走行状態分布を変更する。具体的には、分布設定部１３０Ｅは、判定した特定運転状況が第１運転状況の場合には、第１走行状態分布で上記第２走行状態分布を上書きする。判定した特定運転状況が第２運転状況の場合には、上記第３走行状態分布で上記第２走行状態分布を置き換える。

　また、走行状態分布算出部１３０は、上記第２走行状態分布を第３走行状態分布に置き換えた場合には、上記第２運転状況と判定している期間の時間的範囲での走行状態データを、第２運転状況と判定する前の直近の同じ長さの時間的範囲で求めている走行状態データに置き換える。ここで、この走行状態データの置き換えを行う代わりに、第２走行状態分布（頻度分布など）を算出するために記憶しているデータの更新を、第２運転状況と判定している間、禁止する処理を行うようにしても良い。これらのように処理することで、第２運転状況との判定が終了して第２の時間的範囲の時間が経過するまでは、第２運転状況と判定する前の時間的範囲の走行状態データと第２運転状況と判定した後の時間的範囲の走行状態データの両方から第２走行状態分布を算出し、且つ上記特定運転状況と判定する前の時間的範囲と上記特定運転状況と判定した後の時間的範囲を合算した時間が上記第２の時間的範囲の時間に等しくなるように設定されることとなる。

　運転不安定度判定部１４０は、上記走行状態分布算出部１３０が算出する第１走行状態分布と上記第２走行状態分布との分布間の相違量に基づき運転の不安定度を判定する。
　情報呈示部１５０は、運転不安定度判定部１４０が判定する運転の不安定度に基づき、運転者に情報呈示する処理を行う。

　次に、上記運転支援部１００Ａの処理を、図６を参照しつつ説明する。運転支援部１００Ａの処理は、予め設定された制御周期（例えば１００ｍｓｅｃ毎）で実施される。
　ステップＳ１０１０では、運転支援部１００Ａが、車両情報データとして以下のデータを取得する。
　すなわち、運転者の運転操作子の操作情報として、上述のように、操舵角、アクセルペダル・ブレーキペダルの操作、ウインカ操作、シフト操作、ナビ・オーディオ操作の情報を取得する。また、車両状態を示す車両データ系の情報として、車速、前後Ｇ、横Ｇ、車輪速の情報を取得する。

　次に、ステップＳ１０２０では、運転支援部１００Ａは、車両周囲の情報である、交通環境情報その他の道路環境情報として、ナビゲーション装置から、例えば料金所、トンネル、分合流、カーブ、路面傾斜の情報を取得する。これらの情報は、ナビゲーション装置の地図データベース情報を使用すればよい。
　次に、ステップＳ１０３０では、運転状況判定部１２０は、運転状況の判定を行う。

　この運転状況の判定では、路面入力、トンネル、分合流、カーブ、料金所、路面傾斜（前後Ｇ）、車線変更、アクセルペダル・ブレーキペダルの操作、ウインカ操作、ナビ・オーディオ操作の有無を判定し、有りの場合に後述する不安定度算出方法を選択することになる。具体的には、図４に基づき、運転状況が、第１運転状況、第２運転状況、通常運転状況のいずれかの運転状況か判定する。ここで、特定運転状況として第１運転状況と第２運転状況の両方が同時期に検出された場合には、第２運転状況を優先する。

　次に、ステップＳ１０４０では、分布記憶部１３０Ｃが、第３走行状態分布の算出及び保存処理を行う。すなわち、分布記憶部１３０Ｃはカウンタを有し、ステップＳ１０４０の処理が実行される度に、カウンタのカウンタアップ及び、走行情報分布を作成するための走行状態データを記憶する。そして、カウンタが予め設定したカウンタ値になると、今回のカウンタ計数時に保存した走行状態データによって、第３走行状態分布を作成して保存すると共に、カウンタクリアする。

　このように、ステップＳ１０３０では、予め設定した第３の時間間隔（例えば５秒）毎に、第３の時間間隔を時間的範囲とした第３走行状態分布を算出し、算出した第３走行状態分布を記憶部に保存する処理を行う。
　次に、ステップＳ１０５０では、分布選択部１３０Ｄが、運転状況判定部１２０が判定した運転状況に基づき、採用する走行状態分布を選択する。具体的には、ステップＳ１０５０では、運転状況が、通常運転状況、第１運転状況、及び第２運転状況のいずれかに該当するか判定する。そして、通常運転状況と判定した場合には、ステップＳ１０６０に移行する。第１運転状況と判定した場合にはステップＳ１０８０に移行する。第２運転状況と判定した場合にはステップＳ１０７０に移行する。

　なお、予め設定した時間的範囲の第１及び第２走行状態分布が検出出来ていない場合には、そのまま復帰する。
　次にステップＳ１０６０では、上述のように第１走行状態分布算出部１３０Ａ及び第２走行状態算出部１３０Ｂが算出した第１走行状態分布及び第２走行状態分布を選択する。その後ステップＳ１０９０に移行する。
　またステップＳ１０７０では、第２走行状態分布を第１走行状態分布で上書きすることで、第２走行状態分布を置き換える。その後、ステップＳ１０９０に移行する。
　またステップＳ１０８０では、第２走行状態分布を、第２走行状態分布を保存してある第３走行状態分布と置き換える。その後ステップＳ１０９０に移行する。

　ここで、上述のように、第１走行状態分布算出部１３０Ａ及び第２走行状態算出部１３０Ｂは、第１走行状態分布及び第２走行状態分布を、走行状態データである操舵角情報を取得する度に更新する。
　ステップＳ１０９０では、ステアリングエントロピー法によって、第１走行状態分布及び第２走行状態分布（置き換えられた場合には、置き換え後の第２走行状態分布）の分布間の相違量（相対エントロピー）を算出する。その後ステップＳ１１００に移行する。

　具体的には、ステップＳ１０９０では、運転者がステアリング操作を行う際の操舵角信号に基づいて、運転者の現在の運転操作が普段の運転操作と比べてどう違うか、つまり普段の運転操作と比べて不安定な状態であるかを判定するための相違量を算出する。すなわち、ステップＳ１０９０では、運転操作の滑らかでない乱雑さを表す値として、相対エントロピー（特徴量、不安定度）を算出する。一般的に、運転者の注意が運転に集中していない状態では、操舵が行われない時間が運転に集中した正常運転時よりも長くなり、大きな操舵角の誤差が蓄積される。したがって、運転者の注意が運転に戻ったときの修正操舵量が大きくなる。本実施形態では、この特性を利用して相対エントロピーＲＨｐを算出する。具体的には、過去あるいは現在よりも前の長時間に蓄積された操舵誤差分布（走行状態分布）と、短時間取得された現在の運転者の操舵誤差分布（走行状態分布）つまり時間的範囲が異なる複数の走行状態分布をそれぞれ算出する。そして、普段の運転特性とみなるだけの長時間の操舵誤差分布を比較基準とし、その長時間の操舵誤差分布と、現在の短時間の操作誤差分布とから相対エントロピーＲＨｐを算出する。

　ここで、相対エントロピーＲＨｐは、２つの操舵誤差分布（走行状態分布）の相違量（距離）を表す物理量であり、２つの操舵誤差分布の違いの度合、すなわち２つの操舵誤差分布がどれくらい離れているかを表す。算出した相対エントロピーの値により、過去の長時間の走行状態（普段の運転特性）に対する、現在の直近の走行状態の安定性を評価できる。

　相対的に長時間に蓄積された第１走行状態分布（操舵誤差分布）、相対的に短時間取得された現在の運転者の第２走行状態分布（操舵誤差分布）、及びそれを使用した分布間の相違量（相対エントロピー）の算出例については、後述する。
　次に、ステップＳ１１００では、相違量に基づき不安定運転状態の判定を行う。本実施形態のステップＳ１１００では、ステップＳ１０９０で算出された相違量と予め設定した判定閾値と比較する。そして、相違量が判定閾値よりも大きい場合に、不安定運転状態と判定する。その後ステップＳ１１１０に移行する。

　ステップＳ１１１０では、ステップＳ１１００で不安定運転状態と判定された状態が、予め設定した不安定判定閾値（例えば５秒）以上だけ時間継続した場合には、情報呈示の処理を行う。なお、特定運転状況と判定している期間は、情報呈示を中断しても良い。
　情報呈示の例を図７に示す。この例では、警告表示を行うと共に「運転が乱れています。注意して運転しましょう」などと音声で警告の呈示を行う。

　次に、長時間に蓄積された操舵誤差分布（走行状態分布）、短時間取得された現在の運転者の操舵誤差分布（走行状態分布）、及びそれを使用した分布間の相違量（相対エントロピー）の算出処理の例について、図８を参照しつつ説明する。
　本処理内容は、一定間隔、例えば５０ｍｓｅｃ毎に連続的に行われる。
　ステップＳ１０では、相対エントロピーＲＨｐを算出可能な走行場面であるか否かを判断するために、自車両が走行している走行場面の推定（検出）を行う。ここでは、自車速Ｖが予め設定した車速範囲（例えば４０～１２０ｋｍ／ｈ）内にある場合に、相対エントロピーＲＨｐを算出可能な走行場面とする。すなわち、操舵角信号を用いた効果的な相対エントロピーＲＨｐの算出を行うために、車速が極端に遅い場合および極端に速い場合を算出可能な走行場面から除外する。

　ステップＳ２０では、車輪速センサ４で検出される現在の自車速Ｖが予め設定した車速範囲内にあるか否かを判定する。自車速Ｖが予め設定した車速範囲内にあり、相対エントロピーＲＨｐを算出可能な走行場面であると判定されると、相対エントロピーＲＨｐの算出を行うためにステップＳ３０へ進む。一方、自車速Ｖが所定範囲内にない場合は、この処理を終了する。

　ステップＳ３０では、運転者の運転操作の不安定な状態を検出するための検出対象となる運転者の運転操作量として、舵角センサで検出される現在の操舵角信号θを読み込む。ステップＳ３１では、読み込んだ操舵角θの値から、操舵角予測誤差θｅを算出する。
　ここで、図９に、相対エントロピーＲＨｐを算出するために用いる特殊記号とその名称を示す。操舵角円滑値θｎ－ｔｉｌｄｅは、量子化ノイズの影響を低減した操舵角である。操舵角の推定値θｎ－ｈａｔは、ステアリングが滑らかに操作されたと仮定してサンプリング時点における操舵角を推定した値である。操舵角推定値θｎ－ｈａｔは、以下の（式１）に示すように、操舵角円滑値θｎ－ｔｉｌｄｅに対して２次のテイラー展開を施して得られる。

（式１）において、ｔｎは操舵角θｎのサンプリング時刻である。
　操舵角円滑値θｎ－ｔｉｌｄｅは、量子化ノイズの影響を低減するために、３個の隣接操舵角θｎの平均値として以下の（式２）から算出される。

（式２）において、ｌは、操舵角円滑値θｎ－ｔｉｌｄｅの算出時間間隔を１５０ｍｓｅｃ、すなわち手動操作において人間が断続的に操作可能な最小時間間隔とした場合に、１５０ｍｓｅｃ内に含まれる操舵角θｎのサンプル数を表す。
　操舵角θｎのサンプリング間隔をＴｓとすると、サンプル数ｌは、以下の（式３）で表される。
　　　ｌ＝ｒｏｕｎｄ（０．１５／Ｔｓ）　・・・（式３）

　（式３）において、ｋ＝１，２，３の値をとり、（ｋ＊１）により１５０ｍｓｅｃ間隔の操舵角とそれに隣接する合計３個の操舵角θｎに基づいて、円滑値θｎ－ｔｉｌｄｅを求めることができる。したがって、このような円滑値θｎ－ｔｉｌｄｅに基づいて算出される推定値θｎ－ｈａｔは、実質的に１５０ｍｓｅｃ間隔で得られた操舵角θにより算出されたことになる。
　サンプリング時点における操舵角予測誤差θｅは、ステアリング操作が滑らかに行われたと仮定した場合の操舵角推定値θｎ－ｈａｔと実際の操舵角θｎとの差として、以下の（式４）から算出できる。

　ただし、操舵角予測誤差θｅは、人間が断続的に操作可能な最小時間間隔、１５０ｍｓｅｃごとの操舵角θｎに対してのみ算出するものとする。
　以下に、操舵角予測誤差θｅの具体的な算出方法を説明する。なお、操舵角信号θのサンプリング間隔Ｔｓは、例えば５０ｍｓｅｃとする。まず、１５０ｍｓｅｃ間隔の隣接する３個の操舵角θｎを用いて、上記（式２）から３個の操舵角円滑値θｎ－ｔｉｌｄｅを算出する。３個の操舵角円滑値θｎ－ｔｉｌｄｅは、以下の（式５）で表される。

　次に、算出した３個の操舵角円滑値θｎ－ｔｉｌｄｅを用いて、上記（式１）から操舵角の推定値θｎ－ｈａｔを算出する。推定値θｎ－ｈａｔは、以下の（式６）で表される。

　そして、算出した操舵角推定値θｎ－ｈａｔと実際の操舵角信号θｎとを用いて、上記（式４）から操舵誤差θｅを算出する。
　続くステップＳ４０では、現時点までに算出され、コントローラ１００のメモリ内に蓄積されていた所定時間Ｔ秒間の操舵角予測誤差θｅのデータを、ステップＳ３１で算出した操舵角予測誤差θｅの現在値を加えて更新する。すなわち、蓄積されている操舵角予測誤差θｅのデータのうち最も古いＴ秒前のデータを捨てて、代わりに最新の操舵角予測誤差θｅのデータとして、ステップＳ３１で算出した現在値を入力する。これにより、現在値からＴ秒前までの操舵角予測誤差θｅのデータが蓄積されることになる。なお、所定時間Ｔは、現在の運転操作の不安定な状態を判定するための比較基準となる長時間の誤差分布を算出するために十分な長期間のデータを蓄えられるように、例えばＴ＝３６００秒（＝１時間）程度に設定する。

　ステップＳ５０では、操舵予測誤差分布の比較基準となる、過去あるいは長時間の操舵角予測誤差分布１を算出する。ここでは、図１０に示すように、例えばＴ秒前のデータから１８０秒分のデータを使って過去の操舵角予測誤差分布を算出する。具体的には、蓄積された過去の操舵角予測誤差θｅを、９つの予測誤差区分ｂ１～ｂ９に分類し、各区分ｂｉに含まれる操舵角予測誤差θｅの度数の全度数に対する確率ｐｉ（＝ｐ１～ｐ９）を求める。そして、算出した過去の分布を操舵予測誤差分布の比較基準として利用する。なお、予測誤差区分ｂｉの範囲は、全区分ｂ１～ｂ９で一定となるように予め設定しておく。

　長時間の操舵角予測誤差分布を算出する場合は、Ｔ秒前から現在までの３６００秒分の全てのデータを用いる。具体的には、蓄積された長時間の操舵角予測誤差θｅを、９つの予測誤差区分ｂ１～ｂ９に分類し、各区分ｂｉに含まれる操舵角予測誤差θｅの度数の全度数に対する確率ｐｉ（＝ｐ１～ｐ９）を求める。算出した過去の分布（または長時間の分布）を比較基準となる過去（または長時間）の操舵角予測誤差分布１とする。

　ステップＳ５１では、現在の操舵角予測誤差分布２を算出する。ここでは、図１０に示すように現在から直近の１８０秒分のデータを使って現在の操舵角予測誤差分布２を算出する。具体的には、直近の１８０秒分の操舵角予測誤差θｅのデータを、９つの予測誤差区分ｂ１～ｂ９に分類し、各区分ｂｉに含まれる操舵角予測誤差θｅの度数の全度数に対する確率ｑｉ（＝ｑ１～ｑ９）を求める。

　以上を繰り返し、逐次更新する。
　以上が走行状態分布としての操舵角予測誤差分布の算出方法である。
　また、分布間の相違量は次のようにして算出する。
　すなわち、過去（または長時間）の操舵角予測誤差分布１および現在の操舵角予測誤差分布２を用いて、相対エントロピーＲＨｐを求める。図１１に示すように相対エントロピーＲＨｐは、比較基準である過去（または長時間）の操舵角予測誤差分布１に対する現在の操舵角予測誤差分布２の相違量（距離）である。相対エントロピーＲＨｐは、以下の算出式（式７）から算出することができる。

　ここで、相対エントロピーＲＨｐは、過去（または長時間）の操舵角予測誤差分布１の確率ｐｉと現在の操舵角予測誤差分布２の確率ｑｉが等しい場合にＲＨｐ＝０となり、これらの確率ｐｉとｑｉがずれるほどＲＨｐの値が大きくなる。

　なお、過去（または長時間）の操舵角予測誤差分布１および現在の操舵角予測誤差分布２を算出するための予測誤差区分ｂｉの範囲を、操舵誤差分布のあいまいさ（不確実性）を表すステアリングエントロピー値Ｈｐを算出する際に用いるα値に基づいて設定することもできる。ここで、α値は、操舵角の時系列データに基づいて一定時間内の操舵誤差、すなわちステアリングが滑らかに操作されたと仮定した場合の操舵角の推定値と実際の操舵角との差を求め、操舵誤差の分布（ばらつき）を測定して９０パーセントタイル値（操舵誤差の９０％が含まれる分布の範囲）を算出したものである。

　そこで、過去あるいは長時間の操舵角誤差分布に基づいてα値を算出し、算出したα値から、過去（または長時間）の操舵角予測誤差分布１および現在の操舵角予測誤差分布２について同じ予測誤差区分ｂｉの範囲を設定する。図９に、α値を用いて設定される各区分ｂｉの操舵角予測誤差θｅの範囲を示す。

（動作その他）
　データ収集を始めてからの走行時間に基づき運転者の普段の運転特性が取得できたと見なせる場合には、ステアリングエントロピー法を用いた不安定度の算出が実施される。
　このとき、通常時の運転者の運転特性を表す第１走行状態分布と、直近の運転特性を表す第２走行状態分布の間の相違量を算出し、相違量の大きさから不安定運転状態を判定する。これにより、交通環境の違いによらず不安定な走行状態を精度よく検出することが可能となる。すなわち、交通環境の違いによらず、個人の普段の特性に適応して、不安定な状態を精度よく検出することができる。

　このとき、運転者の操作による運転者の不安定度を評価するための操舵角情報（走行状態データ）だけを検出したいが、運転者の意図的な操舵や道路環境に起因する操舵変化などの運転状況でステアリング操作に乱れが発生する場合がある。この乱れを含んだ操舵角情報を使用した走行状態分布を使用すると、運転不安定の検出精度が悪くなるおそれがある。特に、第２走行状態分布は時間的範囲が短いため、上記運転状況による影響を受けやすい。

　これに対し、本実施形態の走行状態分布算出部１３０は、運転状況判定部１２０が特定運転状況と判定すると、その特定運転状況と判定しているときの走行状態データを使用しないで上記第２走行状態分布を算出する。具体的には、特定運転状況と判定していう場合には、運転状況に応じて第１走行状態分布、若しくは上記特定運転状況と判定しているときの走行状態データを含まない第３走行状態分布で、第２走行状態分布を上書き、つまり置き換えて運転不安定を判定する。これによって、特定運転状況の影響によって運転不安定状態と誤検知することを防止出来る。

　また本実施形態では、特定運転状況に基づき、第２運転状況では第１走行状態を採用し、第１運転状況では第３走行状態分布を採用して、第２走行状態分布を置き換える。このように、運転状況によって置き換える走行状態分布を変更している。
　すなわち、検出した運転状況が第１運転状況の場合、つまり特定運転状況と判定した期間の前後で運転者の運転状態が継続すると想定される場合には、当該第１運転状況が発生する前であって直近の第３時間的範囲で求めた第３走行状態分布を第２走行状態分布に置き換える。これによって、第１運転状況が発生する前の状態で不安定状態を判定可能となる。なお、この場合には、当該第１運転状況が発生したときの走行状態データを、その前の走行状態データで置き換える事で、誤検知の原因となる走行状態データが除去される。具体的には、第３時間的範囲単位でデータの入れ替えを実施する。

　一方、検出した運転状況が第２運転状況の場合、つまり特定運転状況と判定した期間の前後で運転者の運転状態が変わってしまうと想定される場合には、当該第２運転状況が発生する前に取得した第２走行状態分布が使用出来なくなるので、第２走行状態分布を、相対的に時間的範囲が長い第１走行状態分布と置き換えて、第２走行状態分布をリセットする。この場合には、第１走行状態分布と第２走行状態分布とが一致するので、相対エントロピーは「０」となる。なお、この場合には、第２運転状況の発生が終了した後の次の第３時間的範囲の開始から、第２走行状態分布用のデータ収集を新たに開始するように設定しても良い。

　また、特定運転状況のうち第１運転状況との判定が終了して第２の時間的範囲の時間が経過するまでの間は、第１運転状況と判定する前の時間的範囲の走行状態データと第１運転状況との判定が終了した後の時間的範囲の走行状態データの両方から第２走行状態分布を算出する。なお、上記特定運転状況と判定する前の時間的範囲と上記特定運転状況と判定した後の時間的範囲を合算した時間は、上記第２の時間的範囲の時間に等しい値となっている。

　特定の道路環境を走行することで発生する特定運転状況（第１運転状況）は、操舵角情報を乱す特定運転状況が発生しても、その特定運転状況でなくなった後に、特定運転状況発生前の運転者の運転状態が継続すると想定される。このため、第１運転状況の判定直後から、第１運転状況の発生前後のデータによって第２走行状態を正確に求めることが可能となる。

　一方、また、特定運転状況のうち第２運転状況と判定した場合には、第２運転状況と判定する前の操舵操作情報も信用度が低いおそれが高いことから、第２運転状況と判定する前の情報を使用することをしないで、情報を一旦リセットして、第２運転状況の終了後にタイマのカウントを行って、第２の時間的範囲の時間だけ経過したら、初めて第２走行状態分布が精度良く計算可能となる。

　また、実際に特定運転状況が発生してから、その特定運転状況と判定（検出）するまでに時間遅れがある。これに対し、本実施形態では、運転不安定度判定部１４０が運転不安定と判定している状態が予め設定した時間継続する場合にだけ、情報呈示を実施している。これによって、特定運転状況の検出遅れによる誤検知も抑制出来る。上記時間継続の時間は、当該運転状況の検出遅れよりも大きな時間に設定しておく。

　「変形例」
（第１変形例）
　次に、第１変形例について説明する。
　上記第１実施形態の説明では、走行状態データとして操舵角情報を使用し、走行状態分布として操舵角予測誤差分布を使用した場合を例示している。但し、走行状態データ及び走行状態分布はこれに限定されない。特願２００９－５２４３４２号公報などに記載されているような、走行状態データ及び走行状態分を使用しても良い。なお、運転状態データは、運転特性を表す指標となる。

　すなわち、運転支援部１００Ａは、走行状態データとしてアクセルペダル操作量を検出し、その検出されたアクセルペダル操作量を用いて、前記運転者によるアクセルペダル操作の不安定度を表すアクセルペダル開度エントロピーを算出しても良い。
　また、運転支援部１００Ａは、走行状態データとしてアクセルペダルが解放されたときの自車両と先行車との余裕時間を採用しても良い。

　また、運転支援部１００Ａは、走行状態データとして修正操舵が行われたときの、自車両が走行レーンから逸脱するまでのレーン逸脱時間を採用しても良い。
　また、運転支援部１００Ａは、走行状態データとして、単独走行時の自車速を採用しても良い。
　また、運転支援部１００Ａは、走行状態データとして、自車両発進時の最大加速度を採用しても良い。
　また、運転支援部１００Ａは、走行状態データとして、ブレーキ操作時の自車両と先行車との最低余裕時間を採用しても良い。
　また、運転支援部１００Ａは、走行状態データとして、追越し中の自車両と先行車との最低車間距離を採用しても良い。

　（第２変形例）
　次に、第２変形例について説明する。
　本第２変形例の基本構成は、上記第１実施形態と同様である。
　ただし、運転支援部１００Ａは、走行状態データとして自車両が先行車に追従して走行する場合の前記自車両と前記先行車との車間情報（車間時間や車間距離）を採用する。
　この場合には、走行状態分布を車間距離の分布から算出することで、運転不安定度を算出する。

　この場合の算出方法は、２種類の時間的範囲が異なる車間距離の平均値と標準偏差から、正規分布を仮定した車間距離の分布を作成し、予め設定した車間距離の割合（たとえば１σより左外側）の割合を相違量として算出する。この算出方法は、特願２００９－５２４３４２号などに記載のような、公知の算出方法を採用すればよい。
　そして、相違量が予め設定した閾値を越えている状態が、予め設定した時間以上継続して場合に、警報その他の情報呈示を実施すればよい。

　この第２変形例の運転状況判定部１２０は、予め設定した速度以上でのアクセルペダル操作、予め設定した速度以上でのブレーキペダル操作、ウインカ操作を、操作情報として取得する。また、本実施形態の運転状況判定部１２０は、他車両による自車前方への割り込み、高速道路種別の切り替わり、料金所を含む予め設定した区間、渋滞情報を、道路環境情報として取得する。

　そして、第２変形例の運転状況判定部１２０は、予め設定した速度以上でのアクセルペダル操作、予め設定した速度以上でのブレーキペダル操作、ウインカ操作、他車両による自車前方への割り込み、高速道路種別の切り替わり、料金所を含む予め設定した区間、渋滞情報を検出すると特定運転状況と判定する。
　走行状態データとして車間時間を採用する場合には、運転状況判定部１２０は、図１３に示すように、第１運転状況及び第２運転状況を設定する。

　ここで、予め設定した速度以上でのアクセルペダル操作またはブレーキペダル操作は、アクセルペダル開度センサ１またはブレーキペダル操作量センサ２の検出値の微分値で判定する。
　他車両による自車前方への割り込みは、前方車両検出装置９による前方の検出によって判定する。この場合には、前方車両検出装置９として前方を撮像するカメラを備えると良い。

　高速道路種別の切り替わりは、例えば、「自車位置情報とナビゲーション装置からの道路情報で判定する。また、操舵角などに基づき車線変更を検出するようにしても良い。
　渋滞情報は、例えば路車間通信をすることによって判定する。
　そして、図１３に示すように、予め設定した速度以上でのアクセルペダル操作、予め設定した速度以上でのブレーキペダル操作、ウインカ操作である操作情報を、第２運転状況とする。また、他車両による自車前方への割り込み、高速道路種別の切り替わり、料金所を含む予め設定した区間、渋滞情報である道路環境情報を、第１運転状況とする。

　（第３変形例）
　次に、第３変形例について説明する。
　本第３変形例の基本構成は、上記第１実施形態と同様である。
　図１４に、第３変形例における運転支援部１００Ａの処理を示す。この図１４に示す第３変形例の運転支援部１００Ａの処理は、図３に示す第１実施形態における運転支援部１００Ａの処理と同じである。
　すなわち、ステップＳ３０１０～Ｓ３０３０の処理は、ステップＳ１０１０～Ｓ１０３０の処理と同じである。また、ステップＳ３０４０～Ｓ３１１０の処理は、ステップＳ１０４０～Ｓ１１１０の処理と基本的に同様な処理を行う。
　但し、本変形例では、ステップＳ３０３５の処理が追加されている。

　上記ステップＳ３０３５では、ステップＳ３０３０で運転状況が第１運転状況若しくは第２運転状況を検出したと判定すると、タイムカウンタで時間の計測を開始する。一方、ステップＳ３０３０で運転状況が第１運転状況及び第２運転状況を検出しない場合には、タイムカウンタを、ゼロに戻す。
　そして、タイムカウンタが予め設定した時間より大きく、且つ継続中の運転状況が第１運転状況の場合には、図１５の変更欄のように、当該第１運転状況を第２運転状況とみなす。なお、この判定をステップＳ３０５０などで実施しても良い。

　第１運転状況の前後の運転者の運転特性が継続すると想定される場合であっても、その第１運転状況が予め設定した時間よりも長く継続する場合には、第１運転状況の前後で運転者の運転特性が変わる可能性が高くなる。このため、第１運転状況が予め設定した時間よりも長く継続する場合には、第２運転状況とみなす事とした。
　ここで、第２運転状況が予め設定した時間未満だけ継続する場合には、第２運転状況を第１運転状況とみなすようにしても良い。短時間の操作の場合、誤って運転者が操作したなどの場合があり、この場合には、第２運転状況の前後の運転者の運転特性が継続するとみなせると想定される。

　（実施形態の効果）
　以上の実施形態及び変形例によって次の効果を奏する。
　（１）走行状態取得部１１０は、運転者が操作可能な運転操作子の操作状態及び車両状態の少なくとも一方からなる走行状態データを取得する。走行状態分布算出部１３０は、上記走行状態取得部１１０が取得した走行状態データに基づき、予め設定した第２の時間的範囲の第２走行状態分布と、第２の時間的範囲よりも時間的範囲が長い第１の時間的範囲の第１走行状態分布とを算出する。運転不安定度判定部１４０は、上記走行状態分布算出部が算出する第１走行状態分布と第２走行状態分布とを比較することで、運転の不安定度を判定する。運転状況判定部１２０は、運転者が操作可能な運転操作子の操作状態、車両状態、及び車両周囲の情報の少なくとも一つに基づき、現在の運転状況が、予め設定した特定の運転操作子を操作することで発生している運転状況及び予め設定した特定の道路環境を走行することで発生している運転状況の少なくとも一方の運転状況である特定運転状況であるか否かを判定する。そして、上記走行状態分布算出部１３０は、上記運転状況判定部１２０が特定運転状況であると判定すると、当該特定運転状況と判定している期間の上記走行状態データを除いて、上記第１走行状態分布及び第２走行状態分布のうち少なくとも第２走行状態分布を算出する。
　このような構成によれば、精度の低い走行状態データを使用する事がないので、運転不不安定度の検出精度を向上することが可能となる。

　（２）上記走行状態分布算出部１３０は、第２運転状況との判定が終了して第２の時間的範囲の時間が経過するまでの間は、特定運転状況と判定する前の時間的範囲の走行状態データと特定運転状況との判定終了後の時間的範囲の走行状態データの両方から第２走行状態分布を算出する。上記特定運転状況と判定する前の時間的範囲と上記特定運転状況と判定した後の時間的範囲を合算した時間が上記第２の時間的範囲の時間に等しい。
　この構成によれば、特定運転状況終了後から精度良く第２走行状態分布を求めることが出来る。

　（３）上記走行状態分布算出部１３０は、上記運転状況判定部１２０が特定の道路環境を走行することで発生している特定運転状況であると判定すると、当該特定運転状況と判定している期間の上記走行状態データを除いて、上記第２走行状態分布を算出する。
　この構成によれば、時間的範囲の短い第２走行状態分布は、運転状況の影響を受けやすいが、このように、運転状況を考慮することで、第２走行状態分布の精度が向上する。

　（４）上記走行状態分布算出部１３０は、特定運転状況と判定した後の時間的範囲の走行状態データから第２走行状態分布を算出し、その特定運転状況と判定した後の時間的範囲が上記第２の時間的範囲の時間に等しいことを特徴とする。
　この構成によれば、特定運転状況時のデータを使用することなく、第２走行状態分布を算出することが可能となる。

　（５）上記走行状態分布算出部１３０は、上記運転状況判定部が特定の運転操作子を操作することで発生している運転状況であると判定すると、当該特定運転状況と判定している期間の上記走行状態データを除いて、上記第２走行状態分布を算出する。
　この構成によれば、時間的範囲の短い第２走行状態分布は、運転状況の影響を受けやすいが、確実に特定運転状況のデータを使用することなくなり、第２走行状態分布の精度が向上する。

　（６）上記走行状態分布算出部１３０は、上記運転状況判定部１２０が特定の道路環境を走行することで発生している特定運転状況であると判定すると、第２運転状況との判定が終了して第２の時間的範囲の時間が経過するまでの間は、特定運転状況と判定する前の時間的範囲の走行状態データと特定運転状況と判定した後の時間的範囲の走行状態データの両方から第２走行状態分布を算出し、且つ上記特定運転状況と判定する前の時間的範囲と上記特定運転状況と判定した後の時間的範囲を合算した時間を上記第２の時間的範囲の時間に等しくなるように設定し、上記運転状況判定部１２０が運転状況判定部が特定の運転操作子を操作することで発生している特定運転状況であると判定すると、特定運転状況と判定した後の時間的範囲の走行状態データから第２走行状態分布を算出し、その特定運転状況と判定した後の時間的範囲を上記第２の時間的範囲の時間に等しくなるように設定する。
　この構成によれば、特定運転状況に応じて適切に第２走行状態を算出することが可能となる。

　（７）上記特定運転操作子の操作は、車線変更操作、加速操作、制動操作、シフト操作、ナビゲーション装置の操作の少なくとも一つの操作である。
　これによって、運転操作に基づく特定運転状況を判定可能となる。
　（８）上記特定の道路環境は、路面形状、トンネル内、走行路の合分岐部、走行路のカーブ、料金所近傍、自車先方への他車両の割り込み、高速道路の種別、渋滞状態の少なくとも一つの道路環境である。
　これによって、道路環境に基づく特定運転状況を判定可能となる。

　（９）上記走行状態分布は、ステアリング操作の操作量を走行状態データとして算出する。
　連続操作が要求されるステアリング操作から検出することで、運転者状態を精度よく検出できる。
　（１０）上記ステアリング操作の操作量からの相違量の算出は、ステアリングエントロピー法を用いる。
　ステアリングエントロピー法を用いることで、検出性能の向上が期待できる。

　（１１）上記走行状態分布は、先行車に対する車間情報を走行状態データとして算出する。
　連続的な情報を取得可能な車検時間の変化から検出することで、運転者状態を精度よく検出できる。
　（１２）上記車間情報からの相違量の算出は、予め設定した車間時間の割合の大きさから算出する。
　車間時間の割合の大きさを使用することで、検出性能の向上が期待できる。

　以上、本願が優先権を主張する日本国特許出願２０１１－１１１９１４（２０１１年５月１８日出願）の全内容は、参照により本開示の一部をなす。
　ここでは、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各実施形態の改変は当業者にとって自明なことである。

１００ コントローラ
１００Ａ 運転支援部
１１０ 走行状態取得部
１２０ 運転状況判定部
１３０ 走行状態分布算出部
１３０Ａ 第１走行状態分布算出部
１３０Ｂ 第２走行状態分布算出部
１３０Ｃ 分布記憶部
１３０Ｄ 分布選択部
１３０Ｅ 分布設定部
１４０ 運転不安定度判定部
１５０ 情報呈示部

Claims (12)

1. 　運転者が操作可能な運転操作子の操作状態及び車両状態の少なくとも一方からなる走行状態データを取得する走行状態取得部と、
   　上記走行状態取得部が取得した走行状態データに基づき、予め設定した第２の時間的範囲の第２走行状態分布と、第２の時間的範囲よりも時間的範囲が長い第１の時間的範囲の第１走行状態分布とを算出する走行状態分布算出部と、
   　上記走行状態分布算出部が算出する第１走行状態分布と第２走行状態分布とを比較することで、運転の不安定度を判定する運転不安定度判定部と、
   　運転者が操作可能な運転操作子の操作状態、車両状態、及び車両周囲の情報の少なくとも一つに基づき、現在の運転状況が、上記走行状態取得部が取得する走行状態データの信頼度を悪くすると推定される特定運転状況であるか否かを判定する運転状況判定部と、
   　上記走行状態分布算出部は、上記運転状況判定部が特定運転状況であると判定すると、当該特定運転状況と判定している期間の上記走行状態データを除いて、上記第１走行状態分布及び第２走行状態分布のうち少なくとも第２走行状態分布を算出することを特徴とする運転不安定度判定装置。
2. 　上記走行状態分布算出部は、特定運転状況との判定が終了して第２の時間的範囲の長さの時間が経過するまでの間は、特定運転状況と判定する前の時間的範囲の走行状態データと特定運転状況との判定終了後の時間的範囲の走行状態データの両方から第２走行状態分布を算出し、上記特定運転状況と判定する前の時間的範囲と上記特定運転状況との判定終了後の時間的範囲を合算した時間が上記第２の時間的範囲の時間に等しいことを特徴とする請求項１に記載した運転不安程度判定装置。
3. 　上記運転状況判定部は、予め設定した特定の道路環境を走行していることを検出すると、当該特定運転状況と判定することを特徴とする請求項２に記載した運転不安程度判定装置。
4. 　上記走行状態分布算出部は、特定運転状況と判定した後の時間的範囲の走行状態データから第２走行状態分布を算出し、その特定運転状況との判定終了後の時間的範囲が上記第２の時間的範囲の時間に等しいことを特徴とする請求項１に記載した運転不安程度判定装置。
5. 　上記運転状況判定部は、予め設定した特定の運転操作子の操作を検出すると特定運転状況と判定することを特徴とする請求項４に記載した運転不安程度判定装置。
6. 　上記運転状況判定部は、予め設定した特定の道路環境の走行を検出すると第１の特定運転状況であると判定し、予め設定した特定の運転操作子の操作を検出すると第２の特定運転状況をあると判定し、
   　上記走行状態分布算出部は、第１の特定運転状況であると判定すると、第１の特定運転状況との判定が終了して第２の時間的範囲の長さの時間が経過するまでの間は、第１の特定運転状況と判定する前の時間的範囲の走行状態データと第１の特定運転状況と判定した後の時間的範囲の走行状態データの両方から第２走行状態分布を算出し、且つ上記第１の特定運転状況と判定する前の時間的範囲と上記第１の特定運転状況との判定終了後の時間的範囲を合算した時間を上記第２の時間的範囲の時間に等しくなるように設定し、
   　第２の特定運転状況であると判定すると、特定運転状況と判定した後の時間的範囲の走行状態データから第２走行状態分布を算出し、その特定運転状況との判定終了後の時間的範囲を上記第２の時間的範囲の時間に等しくなるように設定することを特徴とする請求項１に記載した運転不安程度判定装置。
7. 　上記特定の運転操作子の操作は、車線変更操作、加速操作、制動操作、シフト操作、ナビゲーション装置の操作の少なくとも一つの操作であることを特徴とする請求項３又は請求項６に記載した運転不安定度判定装置。
8. 　上記特定の道路環境は、路面形状、トンネル内、走行路の合分岐部、走行路のカーブ、料金所近傍、自車先方への他車両の割り込み、高速道路の種別、渋滞状態の少なくとも一つの道路環境であることを特徴とする請求項５又は請求項６に記載した運転不安定度判定装置。
9. 　上記走行状態分布は、ステアリング操作の操作量を走行状態データとして算出することを特徴とする請求項１～請求項８のいずれか１項に記載した運転不安定度判定装置。
10. 　上記ステアリング操作の操作量からの相違量の算出は、ステアリングエントロピー法を用いることを特徴とする請求項９に記載した運転不安定度判定装置。
11. 　上記走行状態分布は、先行車に対する車間情報を走行状態データとして算出することを特徴とする請求項１～請求項８のいずれか１項に記載した運転不安定度判定装置。
12. 　上記車間情報からの相違量の算出は、予め設定した車間時間の割合の大きさから算出することを特徴とする請求項１１に記載した運転不安定度判定装置。

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