WO2014167811A1 - 眠気予測装置及び眠気予測システム - Google Patents

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WO2014167811A1
WO2014167811A1 PCT/JP2014/001952 JP2014001952W WO2014167811A1 WO 2014167811 A1 WO2014167811 A1 WO 2014167811A1 JP 2014001952 W JP2014001952 W JP 2014001952W WO 2014167811 A1 WO2014167811 A1 WO 2014167811A1
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sleepiness
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predicted
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慧 寺川
伊藤　靖之
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株式会社デンソー
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    • B60W2556/65—Data transmitted between vehicles

Definitions

  • This disclosure relates to a drowsiness prediction device and a drowsiness prediction system.
  • the conventional technology cannot accurately predict the driver's sleepiness.
  • This disclosure is intended to provide a drowsiness prediction apparatus and a drowsiness prediction system that can accurately predict driver drowsiness.
  • the drowsiness prediction device in the target vehicle is provided to include the following.
  • the sleepiness value acquisition unit that acquires the sleepiness value representing the sleepiness of the driver of the target vehicle
  • the predicted change amount acquisition section that acquires the predicted change amount of the sleepiness value in the region to which the target vehicle belongs
  • the sleepiness value and the predicted change amount And a predicted value calculation section for calculating a predicted value of the sleepiness value in the region.
  • the predicted change amount is the first predicted change amount calculated based on a change in the sleepiness value when the target vehicle travels in the region, or sleepiness in a plurality of vehicles traveling in the region.
  • This is a second predicted change amount that is statistically calculated based on the change amount of the numerical value.
  • FIG. 1 It is a block diagram showing the structure of the sleepiness prediction apparatus and sleepiness prediction system by 1st Embodiment of this indication. It is explanatory drawing showing a road link It is a flowchart showing the process which a drowsiness prediction apparatus performs It is a flowchart showing the process which an information center performs It is a flowchart showing the process which a drowsiness prediction apparatus performs It is a flowchart showing the process which a drowsiness prediction apparatus performs It is a block diagram showing the structure of the sleepiness prediction apparatus and sleepiness prediction system by 2nd Embodiment of this indication.
  • the sleepiness prediction system 3 includes a sleepiness prediction device 1 and an information center 5.
  • the sleepiness prediction system 3 may include a plurality of sleepiness prediction devices 1.
  • the sleepiness prediction device 1 is an in-vehicle device mounted on a target vehicle.
  • the drowsiness prediction system 3 includes a plurality of drowsiness prediction devices 1, one drowsiness prediction device 1 having the same function is mounted on each of a plurality of other vehicles of the target vehicle.
  • the vehicles on which the drowsiness prediction device 1 is mounted are collectively referred to as a host vehicle.
  • the sleepiness prediction apparatus 1 includes a speaker 7, a display 9, a wireless communication module 11, a GPS 13, a vehicle speed sensor 15, an SD card (registered trademark) slot 17, an SD card 19, an input unit 21, and a control circuit 23.
  • Speaker 7 is installed in the vehicle interior of the target vehicle and is configured to output sound.
  • the display 9 is a liquid crystal display device that is installed in the vehicle interior of the target vehicle and can display an image to the driver.
  • the wireless communication module 11 is configured to perform wireless communication with a base station 103 described later, and is also referred to as a transmission unit.
  • the GPS 13 is a known configuration that acquires position information of the target vehicle.
  • the vehicle speed sensor 15 is a sensor that acquires the speed of the target vehicle.
  • the SD card slot 17 is detachable from the SD card 19, and when the SD card 19 is attached, information can be written to the SD card 19 and information can be read from the SD card 19.
  • the SD card 19 is a kind of storage medium, and can write, hold, and read information.
  • the input unit 21 is configured to execute communication with a drowsiness sensor 101 described later and acquire a drowsiness value.
  • the input unit 21 is also referred to as a drowsiness numerical value acquisition unit.
  • the control circuit 23 is a well-known computer that controls each component of the drowsiness prediction apparatus 1 and executes processing to be described later.
  • the control circuit 23 includes a ROM 23a, and a program for executing processing to be described later is stored in the ROM 23a.
  • the information center 5 is a fixed facility installed outside the vehicle, and includes a storage device 29, a communication module 31, and a control circuit 33.
  • the storage device 29 is an HDD (hard disk drive) capable of writing, storing, and reading information.
  • the communication module 31 is configured to transmit / receive information to / from the base station 103.
  • the base station 103 is a fixed facility installed outside the vehicle, and a plurality of base stations 103 are installed at predetermined intervals.
  • the base station 103 transmits the information received from the communication module 31 of the information center 5 to the wireless communication module 11 of the drowsiness prediction device 1 by wireless communication. Further, the base station 103 receives information transmitted from the wireless communication module 11 by wireless communication, and outputs the information to the communication module 31.
  • the information center 5 is connected to a plurality of terminals 105 via the Internet line 107.
  • the terminal 105 is a terminal provided in an office, home, or the like, and includes an SD card slot 109.
  • the SD card slot 109 has the same configuration as the SD card slot 17 described above. With these configurations, the information center 5 can write information stored in the storage device 29 to the SD card 19 installed in the SD card slot 109. The information center 5 can read information stored in the SD card 19 inserted in the SD card slot 109 and store the information in the storage device 29.
  • the target vehicle is equipped with a sleepiness sensor 101 in addition to the sleepiness prediction device 1.
  • the sleepiness sensor 101 includes an output unit 111, a camera 113, a power source 115, and a control circuit 117.
  • the output unit 111 is configured to output a drowsiness value to be described later to the drowsiness prediction device 1.
  • the camera 113 is installed in the passenger compartment of the target vehicle, and can capture a moving image in a range including the driver's face (particularly the driver's eyelid).
  • the power source 115 supplies power to each component of the drowsiness sensor 101.
  • the control circuit 117 is a well-known computer that controls each component of the drowsiness sensor 101 and executes processing for acquiring a drowsiness value (a numerical value representing the drowsiness of the driver of the target vehicle).
  • the process for obtaining the sleepiness value is as follows. First, a moving image in a range including the driver's face is shot using the camera 113. Next, the captured moving image is subjected to image analysis, and the ratio R (%) of the time during which the driver's eyelid is closed is calculated. For example, when the total shooting time of the moving image is Ta and the time when the eyelid is closed is Tc, the ratio R is (Tc / Ta) ⁇ 100 (%).
  • the ratio R is converted into a drowsiness value by a predetermined conversion formula. Specifically, when the ratio R is 10% or less, a value obtained by multiplying the ratio R by 10 is set as a sleepiness value. For example, when the ratio R is 5%, the sleepiness value is 50. When the ratio R exceeds 10%, the sleepiness value is uniformly set to 100.
  • the sleepiness prediction device 1 is referred to as the predicted change amount A1 (also referred to as the first predicted change amount). ) Will be described with reference to FIGS. This process is executed when the target vehicle enters a new road link from the road link (one embodiment of the region) that has been traveling so far.
  • the road link means an individual area when the road is divided into a plurality of areas.
  • the road 201 is divided into a plurality of road links L1, L2, L3,.
  • Each road link does not overlap (that is, any one point on the road 201 does not belong to two or more road links at the same time), and there is no gap between adjacent road links.
  • each section is expressed as, for example, S1.
  • each section can be divided into a plurality of subsections, while a plurality of sections can be combined into one section.
  • each section configured in this manner can be referred to as a device, module, or means.
  • each of the above sections or a combination thereof includes not only (i) a section of software combined with a hardware unit (eg, a computer), but also (ii) hardware (eg, an integrated circuit, As a section of (wiring logic circuit), it can be realized with or without the function of related devices.
  • the hardware section can be configured inside the microcomputer.
  • the traveling direction of the target vehicle is acquired.
  • the traveling direction can be acquired by a method in which the position of the target vehicle is repeatedly acquired by the GPS 13 and the direction in which the position changes is set as the traveling direction.
  • the average value of the predicted change amount candidate X acquired when traveling on the road link to which the target vehicle belongs in the travel direction acquired in S4 is calculated, and the average value is stored in the SD card 19 as the predicted change amount A1.
  • the predicted change amount A1 is an embodiment of a value calculated based on a change in the sleepiness value when the target vehicle travels on a certain road link.
  • the predicted change amount candidate X is calculated five times in the past in the same road link and the same traveling direction and each is stored in the SD card 19, the average value of the five predicted change amount candidates X And the average value is stored in the SD card 19 as the predicted change amount A1. If the predicted change amount A1 is calculated in the past and stored in the SD card 19, it is overwritten with the newly calculated predicted change amount A1.
  • the predicted change amount A1 calculated in S6 and the road link and traveling direction corresponding thereto are transmitted to the information center 5 via the base station 103 using the wireless communication module 11.
  • the predicted change amount A1 calculated when traveling on a predetermined road link in a predetermined traveling direction corresponds to the predetermined road link and the predetermined traveling direction.
  • the predetermined road link and the predetermined traveling direction are expressed as corresponding to the predicted change amount A1.
  • S12 it is determined whether or not the predicted change amount A1 corresponding to the same road link and traveling direction as the predicted change amount A1 received in S11 is already stored in the storage device 29. If stored, the process proceeds to S13, and if not stored, the process proceeds to S15.
  • the predicted change amount A1 that is already stored in the storage device 29 used for calculating the average value may be singular or plural. Further, the plurality of predicted change amounts A1 that have already been stored in the storage device 29 may be transmitted from the plurality of sleepiness prediction devices 1, respectively.
  • the average value calculated in S13 is stored in the storage device 29 as a new predicted change amount A2. If the predicted change amount A2 is calculated in the past and stored in the storage device 29, it is overwritten with the newly calculated predicted change amount A2.
  • the storage device 29 stores the road link and the traveling direction corresponding to the predicted change amount A2 in association with the predicted change amount A2.
  • the process proceeds to S15, and the predicted change amount A1 received in S11 is newly stored in the storage device 29 as the predicted change amount A2.
  • the storage device 29 stores the road link and the traveling direction corresponding to the predicted change amount A2 in association with the predicted change amount A2.
  • the predicted change amount A1 and the predicted change amount A2 acquired in S14 or 15 based on it correspond to the same road link and traveling direction.
  • the traveling direction of the target vehicle is acquired by the same method as in S4.
  • S22 it is determined whether the SD card 19 stores the road link to which the target vehicle belongs at that time and the predicted change amount A1 corresponding to the travel direction acquired in S21. If it is stored, the process proceeds to S23, and if it is not stored, the process proceeds to S28.
  • the predicted change amount A1 is stored in the process of S6.
  • the predicted change amount A1 stored in the SD card 19 is used in S25 described later.
  • the continuous operation coefficient C is acquired.
  • the continuous operation coefficient C is a coefficient that is uniquely determined according to the time during which the target vehicle is continuously operated (continuous operation time).
  • the continuous operation coefficient C becomes a larger value as the continuous operation time is longer.
  • the ROM 23a of the control circuit 23 stores a map for outputting the continuous operation coefficient C with respect to the input of the continuous operation time, and the continuous operation coefficient C can be acquired using this map.
  • the continuous operation time can be a continuous operation time of the engine of the target vehicle acquired by a sensor (not shown).
  • the average value of the sleepiness values for the past two minutes acquired from the sleepiness sensor 101 is calculated.
  • the predicted value P of the drowsiness value is calculated by the following equation (1).
  • Formula (1): P Y + A1 * C
  • Y is the average value of the sleepiness values calculated in S24
  • A1 is the predicted change amount A1 corresponding to the road link to which the target vehicle belongs at that time and the travel direction acquired in S21.
  • C is a value of the continuous operation coefficient C acquired in S23.
  • the continuous operation time coefficient C is corrected by multiplying the predicted change amount A1, and the predicted value P of the sleepiness value is calculated using the corrected predicted change amount A1.
  • * is a multiplication operator.
  • S26 it is determined whether or not the predicted value P of the drowsiness value calculated in S25 or S32 described later is larger than a predetermined threshold value. If it is larger than the threshold value, the process proceeds to S27, and if it is equal to or smaller than the threshold value, this process ends.
  • the process proceeds to S28, and the information center 5 is requested to transmit the predicted change amount A2 corresponding to the road link to which the target vehicle belongs at that time and the traveling direction acquired in S21.
  • This request is made by transmitting a request signal to the information center 5 using the wireless communication module 11.
  • the information center 5 transmits the predicted change amount A2 if the requested predicted change amount A2 is stored in the storage device 29, but does not transmit it if not stored.
  • the process proceeds to S29, and when it is not transmitted, this process is terminated.
  • the transmitted predicted change amount A2 is used in S32 described later.
  • this S28 may be as follows. That is, it is determined whether or not the road link to which the target vehicle belongs at that time and the predicted change amount A2 corresponding to the travel direction acquired in S21 are stored in the SD card 19, and if stored, the process proceeds to S29. If it is not stored, this processing is terminated. In the case of this processing, it is necessary to obtain the predicted change amount A2 of each road link belonging to the range in which the target vehicle travels from the information center 5 in advance and store it in the SD card 19.
  • the storage of the predicted change amount A2 in the SD card 19 can be performed by, for example, mounting the SD card 19 in the SD card slot 109 of the terminal 105.
  • the continuous operation coefficient C is acquired in the same manner as in S23.
  • the individual coefficient B calculated in advance and stored in the SD card 19 is acquired.
  • the individual coefficient B is the ratio of the predicted change A1 to the predicted change A2 in the predicted change A2 and the predicted change A1 corresponding to the same road link and travel direction. A specific method for calculating the individual coefficient B will be described later.
  • the predicted change amount A2 is corrected by multiplying the continuous operation time coefficient C by the predicted change amount A2, and the predicted value P of the sleepiness value is calculated using the corrected predicted change amount A2.
  • the individual coefficient B is corrected by multiplying the predicted change amount A2, and the predicted value P of the sleepiness value is calculated using the corrected predicted change amount A2.
  • S41 the traveling direction on the immediately preceding road link is acquired.
  • S ⁇ b> 42 it is determined whether or not the SD card 19 stores the predicted change amount A ⁇ b> 1 corresponding to the immediately preceding road link and the travel direction acquired in S ⁇ b> 41. If it is stored, the process proceeds to S43, and if it is not stored, this process ends.
  • the information center 5 is requested to transmit the predicted change amount A2 corresponding to the immediately preceding road link and the traveling direction acquired in S41.
  • This request is made by transmitting a request signal to the information center 5 using the wireless communication module 11.
  • the information center 5 transmits the predicted change amount A2 if the requested predicted change amount A2 is stored in the storage device 29, but does not transmit it if not stored.
  • the process proceeds to S44, and when it is not transmitted, this process is terminated.
  • B A1 / A2
  • B is the value of the individual coefficient B
  • A1 is the value of the predicted change amount A1 acquired in S42
  • A2 is the value of the predicted change amount A2 acquired in S43.
  • control circuit 23 functions as a predicted change amount acquisition section or a predicted value calculation section. It can also be said that the control circuit 23 functions as a traveling direction acquisition section together with the GPS 13 and the vehicle speed sensor 15. Further, it can be said that the control circuit 33 also functions as an update section.
  • the drowsiness prediction device 1 has the predicted change amount A1 or the predicted change calculated based on the change in the actual sleepiness value of the driver in the same road link and traveling direction.
  • the predicted value of the drowsiness value is calculated using the amount A2. Therefore, the driver's sleepiness can be predicted with high accuracy.
  • the sleepiness prediction device 1 calculates the predicted change amount A1 and the predicted change amount A2 separately for each traveling direction even for the same road link, and uses it for calculating the predicted value of the sleepiness value. Sleepiness can be predicted with higher accuracy.
  • the amount of change in sleepiness may vary depending on the continuous driving time. That is, the longer the continuous operation time, the greater the amount of change in the sleepiness value.
  • the drowsiness prediction device 1 corrects the continuous driving coefficient C by multiplying the predicted change amount A1 or the predicted change amount A2 and calculates the predicted value of the sleepiness value using the corrected predicted change amount A1 or predicted change amount A2. Therefore, it is possible to reduce the influence due to the difference in continuous operation time and predict the driver's sleepiness with higher accuracy.
  • the predicted change amount A2 (in some cases, a value calculated including the predicted change amount A1 in a driver other than the driver of the target vehicle) may be different from the predicted change amount A1.
  • the drowsiness prediction device 1 multiplies the individual coefficient B by the predicted change amount A2, corrects it, and calculates the predicted value of the drowsiness value using the corrected predicted change amount A2, thereby reducing the influence of individual differences of the driver.
  • the driver's sleepiness can be predicted with higher accuracy.
  • the sleepiness prediction apparatus 1 uses a sleepiness value calculated based on the movement of the eyelid of the driver. Therefore, the driver's sleepiness can be predicted easily and with high accuracy.
  • the sleepiness prediction system 3 includes an information center 5 that holds the predicted change amount A2 and can provide the predicted change amount A2 to the sleepiness prediction device 1. Therefore, the drowsiness prediction apparatus 1 can easily acquire the predicted change amount A2.
  • the sleepiness prediction device 1 can predict the driver's sleepiness using the predicted change amount A2 even when the predicted change amount A1 corresponding to the road link and the traveling direction to which the target vehicle belongs at that time does not exist.
  • the information center 5 can newly create or update the predicted change amount A2 using the predicted change amount A1 transmitted from the drowsiness prediction device 1 and the corresponding road link and traveling direction. .
  • the information center 5 can create a map in which the corresponding predicted change amount A2 is recorded for each road link and travel direction. By using this map, for example, it is possible to predict a driver's sleepiness and provide a service such as presenting a service area to be rested based on the prediction result.
  • ⁇ Second Embodiment> 1. Configurations of Drowsiness Prediction Device 1 and Drowsiness Prediction System 3 As shown in FIG.
  • the drowsiness prediction device 1 and the drowsiness prediction system 3 basically have the same configuration as that of the first embodiment, but the types of drowsiness values Is different.
  • the sleepiness sensor 101 shown in FIG. 7 is used, and the sleepiness value output by the sleepiness sensor 101 is used.
  • the sleepiness sensor 101 in the present embodiment includes an output unit 111, a pulse sensor 119, a power source 115, and a control circuit 117.
  • the output unit 111 is configured to output the sleepiness value to the sleepiness prediction device 1.
  • the pulse sensor 119 measures the driver's pulse and HF.
  • HF is a well-known index (an index indicating heart rate fluctuation) indicating the amount of fluctuation of the heart rate interval, and means a high frequency component obtained by frequency analysis of heart rate fluctuation.
  • the power source 115 supplies power to each component of the drowsiness sensor 101.
  • the control circuit 117 is a well-known computer that controls each component of the drowsiness sensor 101 and executes processing for acquiring a drowsiness value (a numerical value representing the drowsiness of the driver of the target vehicle).
  • the process in which the sleepiness sensor 101 acquires the sleepiness value is as follows. First, the pulse and HF of the driver are acquired using the pulse sensor 119. Then, the sleepiness value Z is calculated by the following equation (4).
  • Formula (4) Z P * 10 + (Q ⁇ 1) * 100
  • P is the amount of decrease in pulse (unit: bpm) with respect to the normal value
  • Q is the rate of increase of HF with respect to the value in the past 500 sec.
  • the sympathetic nerve activity changes from the enhanced state to the inhibited state, and thus the pulse rate decreases.
  • the parasympathetic nerve changes to an enhanced state, and the pulse rate decreases and HF increases.
  • the drowsiness prediction device 1 and the drowsiness prediction system 3 basically execute the same processing as in the first embodiment. However, in S3, S24, and S31, the sleepiness value calculated based on the pulse and HF is acquired from the sleepiness sensor 101 described above and used.
  • this indication is not limited to the said embodiment at all, and it cannot be overemphasized that it can implement in a various aspect in the range which does not deviate from this indication.
  • P may be a value obtained by adding Y and the predicted change amount A1 without multiplying the predicted change amount A1 by the continuous operation time coefficient C. In this case, the processing can be simplified.
  • Y + A2 * B may be set to P without multiplying the predicted change amount A2 by the continuous operation time coefficient C. In this case, the processing can be simplified.
  • Y + A2 * C may be set to P without multiplying the predicted variation A2 by the individual coefficient B. In this case, the processing can be simplified.
  • Y + A2 may be set to P without multiplying the predicted change amount A2 by the individual coefficient B and the continuous operation time coefficient C. In this case, the processing can be simplified.
  • one predicted change amount A1 may be provided for each road link regardless of the traveling direction. That is, the predicted change amount A1 when traveling on a certain road link in one travel direction may be the same as the predicted change amount A1 when traveling on the same road link in the opposite direction. Similarly, one predicted change amount A2 may be provided for each road link regardless of the traveling direction.
  • the predicted change amount A2 may be a statistical value other than the average value (for example, the mode value, the median value, etc.) calculated from the plurality of predicted change amounts A1.

Abstract

　眠気予測装置（１）は、対象車両のドライバの眠気を表す眠気数値を取得する眠気数値取得部（２１）と、対象車両が属する領域における前記眠気数値の予測変化量を取得する予測変化量取得セクション（２３）と、前記眠気数値及び前記予測変化量に基き、前記領域内における前記眠気数値の予測値を算出する予測値算出セクション（２３）と、を備える。前記予測変化量は、前記領域を対象車両が走行したときの前記眠気数値の変化に基き算出された第１予測変化量（Ａ1）、又は、前記領域を走行した複数の車両における前記眠気数値の変化量に基き統計的に算出された第２予測変化量（Ａ2）である。

Description

眠気予測装置及び眠気予測システム 関連出願の相互参照
　本開示は、２０１３年４月１０日に出願された日本出願番号２０１３－８２３５９号に基づくもので、ここにその記載内容を援用する。
　本開示は、眠気予測装置及び眠気予測システムに関する。
　近年、ドライバの眠気を検出し、これをドライバに知らせることで安全運転を促すシステムの開発が行われている。また、車両の進行方向の道路情報を解析して道路負荷量を算出し、将来におけるドライバの眠気を予測するシステムが提案されている（特許文献１参照）。
ＪＰ　２００３－０６１９３９　Ａ　（ＵＳ　２００３／０４３９４５　Ａ１）
　しかしながら、ドライバの眠気は、道路情報を解析して得られた道路負荷量以外の種々の要素にも左右されるため、従来技術ではドライバの眠気を精度よく予測することはできなかった。
　本開示は、ドライバの眠気を高精度に予測できる眠気予測装置及び眠気予測システムを提供することを目的とする。
　本開示の一つの例によれば、対象車両にある眠気予測装置は、次を含むように提供される。即ち、対象車両のドライバの眠気を表す眠気数値を取得する眠気数値取得部と、対象車両が属する領域における眠気数値の予測変化量を取得する予測変化量取得セクションと、眠気数値及び予測変化量に基き、領域内における眠気数値の予測値を算出する予測値算出セクションとを備える。
　特に、本例の眠気予測装置において、予測変化量は、領域を対象車両が走行したときの眠気数値の変化に基き算出された第１予測変化量、又は、領域を走行した複数の車両における眠気数値の変化量に基き統計的に算出された第２予測変化量である。そのことにより、ドライバの眠気を高精度に予測できる。
　本開示についての上記目的およびその他の目的、特徴や利点は、添付の図面を参照しながら下記の詳細な記述により、より明確になる。
本開示の第１実施形態による眠気予測装置及び眠気予測システムの構成を表すブロック図である 道路リンクを表す説明図である 眠気予測装置が実行する処理を表すフローチャートである 情報センターが実行する処理を表すフローチャートである 眠気予測装置が実行する処理を表すフローチャートである 眠気予測装置が実行する処理を表すフローチャートである 本開示の第２実施形態による眠気予測装置及び眠気予測システムの構成を表すブロック図である。
　本開示の実施形態を図面に基き説明する。
＜第１の実施形態＞
　１．眠気予測装置１及び眠気予測システム３の構成
　眠気予測装置１及び眠気予測システム３の構成を図１に基き説明する。眠気予測システム３は、眠気予測装置１と、情報センター５とから構成される。眠気予測システム３は、複数の眠気予測装置１を含んでいてもよい。
　眠気予測装置１は対象車両に搭載される車載装置である。眠気予測システム３が複数の眠気予測装置１を含む場合、対象車両の他の複数の車両に同じ機能を持つ眠気予測装置１が１台ずつ搭載される。以下では、眠気予測装置１が搭載された車両を総称してホスト車両とも言及される。
　眠気予測装置１は、スピーカ７、ディスプレイ９、無線通信モジュール１１、ＧＰＳ１３、車速センサ１５、ＳＤカード（登録商標）スロット１７、ＳＤカード１９、入力部２１、及び制御回路２３を備える。
　スピーカ７は対象車両の車室内に設置され、音声を出力可能な構成である。ディスプレイ９は対象車両の車室内に設置され、ドライバに対し画像を表示可能な液晶表示装置である。無線通信モジュール１１は後述する基地局１０３との間で無線通信を行う構成であり、送信部とも言及される。ＧＰＳ１３は対象車両の位置情報を取得する周知の構成である。車速センサ１５は対象車両の速度を取得するセンサである。
　ＳＤカードスロット１７はＳＤカード１９を着脱可能であり、ＳＤカード１９を装着している状態においては、ＳＤカード１９に情報を書き込み可能であるとともに、ＳＤカード１９から情報を読み取り可能である。ＳＤカード１９は記憶メディアの１種であり、情報の書き込み、保持、及び読み出しが可能である。
　入力部２１は後述する眠気センサ１０１との間の通信を実行し、眠気数値を取得する構成である。入力部２１は眠気数値取得部とも言及される。
　制御回路２３は眠気予測装置１の各構成を制御し、後述する処理を実行する周知のコンピュータである。制御回路２３はＲＯＭ２３ａを備え、そのＲＯＭ２３ａに、後述する処理を実行するプログラムを記憶している。
　情報センター５は、車両の外部に設置される固定設備であって、記憶装置２９、通信モジュール３１、及び制御回路３３を備える。記憶装置２９は情報の書き込み、保存、及び読み出しが可能なＨＤＤ（ハードディスクドライブ）である。通信モジュール３１は、基地局１０３との間で情報を送受信する構成である。
　なお、基地局１０３は車両の外部に設置される固定設備であって、互いに所定の間隔をおいて複数設置されている。基地局１０３は、情報センター５の通信モジュール３１から受け取った情報を、眠気予測装置１の無線通信モジュール１１に対し、無線通信により送信する。また、基地局１０３は、無線通信モジュール１１から無線通信により送信された情報を受信し、その情報を通信モジュール３１に対し出力する。
　また、情報センター５は、複数の端末１０５とインターネット回線１０７により接続している。端末１０５は、事務所、家庭等に備えられる端末であり、ＳＤカードスロット１０９を備えている。ＳＤカードスロット１０９は、上述したＳＤカードスロット１７と同様の構成である。これらの構成により、情報センター５は、記憶装置２９に記憶されている情報を、ＳＤカードスロット１０９に装着されたＳＤカード１９に書き込み可能である。また、情報センター５は、ＳＤカードスロット１０９に装着されたＳＤカード１９に記憶された情報を読み取り、記憶装置２９に記憶可能である。
　対象車両は、眠気予測装置１に加えて、眠気センサ１０１を搭載している。眠気センサ１０１は、出力部１１１、カメラ１１３、電源１１５、及び制御回路１１７を備える。出力部１１１は、後述する眠気数値を眠気予測装置１に出力する構成である。カメラ１１３は、対象車両の車室内に設置され、ドライバの顔（特にドライバのまぶた）を含む範囲の動画を撮影可能である。電源１１５は眠気センサ１０１の各構成に電力を供給する。制御回路１１７は眠気センサ１０１の各構成を制御し、眠気数値（対象車両のドライバの眠気を表す数値）を取得する処理を実行する周知のコンピュータである。
　眠気数値を取得する処理は以下のものである。まず、カメラ１１３を用いてドライバの顔を含む範囲の動画を撮影する。次に、撮影した動画を画像解析し、ドライバのまぶたが閉じている時間の比率Ｒ（％）を算出する。例えば、動画の全撮影時間がＴａであり、そのうち、まぶたが閉じている時間がＴｃである場合、比率Ｒは、（Ｔｃ／Ｔａ）×１００（％）となる。
　次に、比率Ｒを所定の換算式により、眠気数値に換算する。具体的には、比率Ｒが１０％以下である場合は、比率Ｒを１０倍した値を眠気数値とする。例えば、比率Ｒが５％である場合、眠気数値は５０となる。また、比率Ｒが１０％を超える場合は、眠気数値を一律に１００とする。
　２．眠気予測装置１及び眠気予測システム３が実行する処理
　（２－１）眠気予測装置１が予測変化量Ａ1を記憶する処理
　眠気予測装置１が予測変化量Ａ1（第１予測変化量とも言及される）を記憶する処理を、図２及び図３に基き説明する。この処理は、対象車両が、それまで走行していた道路リンク（領域の一実施形態）から、新たな道路リンクに進入したときに実行される。
　ここで、道路リンクとは、道路を複数の領域に区分したときの個々の領域を意味する。例えば、図２に示すように、道路２０１は、複数の道路リンクＬ1、Ｌ2、Ｌ3、・・・に区分される。各道路リンクは重複することはなく（すなわち、道路２０１上の任意の１点が２以上の道路リンクに同時に属することはなく）、また、隣接する道路リンク間に隙間はない。
　ここで、この出願に記載されるフローチャート、あるいは、フローチャートの処理は、複数のセクション（あるいはステップと言及される）から構成され、各セクションは、たとえば、Ｓ１と表現される。さらに、各セクションは、複数のサブセクションに分割されることができる、一方、複数のセクションが合わさって一つのセクションにすることも可能である。さらに、このように構成される各セクションは、デバイス、モジュール、ミーンズとして言及されることができる。また、上記の複数のセクションの各々あるいは組合わさったものは、(i)ハードウエアユニット（例えば、コンピュータ）と組み合わさったソフトウエアのセクションのみならず、(ii)ハードウエア（例えば、集積回路、配線論理回路）のセクションとして、関連する装置の機能を含みあるいは含まずに実現できる。さらに、ハードウエアのセクションは、マイクロコンピュータの内部に構成されることもできる。
　図３のＳ１では、眠気センサ１０１から眠気数値の取得を開始し、それ以降、継続的に（所定時間ごとに繰り返し）眠気数値を取得する。Ｓ２では、前記Ｓ１で眠気数値の取得を開始してから、１０分間が経過したか否かを判断する。１０分間が経過した場合はＳ３に進み、未だ１０分間が経過していない場合はＳ２に戻る。
　Ｓ３では、前記Ｓ１で取得を開始してから１０分間に取得した複数の眠気数値の標準偏差を算出する。そして、この標準偏差に１．５を乗じた数値を、予測変化量候補Ｘとして、ＳＤカード１９に記憶する。
　Ｓ４では、対象車両の走行方向を取得する。走行方向は、対象車両の位置をＧＰＳ１３により繰り返し取得し、その位置が変化する方向を走行方向とする方法で取得できる。Ｓ５では、対象車両が属する道路リンク上を前記Ｓ４で取得した走行方向に走行したときに取得した予測変化量候補Ｘの平均値を算出し、その平均値を予測変化量Ａ1としてＳＤカード１９に記憶する。なお、予測変化量Ａ1は、ある道路リンクを対象車両が走行したときの眠気数値の変化に基き算出された値の一実施形態である。
　例えば、同一の道路リンク及び同一の走行方向において予測変化量候補Ｘを過去に５回算出し、それぞれをＳＤカード１９に記憶している場合は、その５回分の予測変化量候補Ｘの平均値を算出し、その平均値を予測変化量Ａ1としてＳＤカード１９に記憶する。なお、過去に予測変化量Ａ1を算出し、ＳＤカード１９に記憶していた場合は、新たに算出した予測変化量Ａ1で上書きする。
　Ｓ７では、前記Ｓ６で算出した予測変化量Ａ1と、それに対応する道路リンク及び走行方向を、無線通信モジュール１１を用いて、基地局１０３を介し、情報センター５に送信する。
　なお、本明細書では、所定の道路リンク上を所定の走行方向に走行したときに算出された予測変化量Ａ1は、前記所定の道路リンク及び前記所定の走行方向に対応すると表現する。また、前記所定の道路リンク及び前記所定の走行方向は、その予測変化量Ａ1に対応すると表現する。
　（２－２）情報センター５が予測変化量Ａ2を記憶する処理
　情報センター５が予測変化量Ａ2（第２予測変化量とも言及される）を記憶する処理を図４に基き説明する。この処理は所定時間ごとに繰り返し実行される。図４のＳ１１では、眠気予測装置１が送信した予測変化量Ａ1と、それに対応する道路リンク及び走行方向（前記Ｓ７参照）とを基地局１０３及び通信モジュール３１を用いて受信したか否かを判断する。受信した場合はＳ１２に進み、受信しなかった場合は本処理を終了する。
　Ｓ１２では、前記Ｓ１１で受信した予測変化量Ａ1と同一の道路リンク及び走行方向に対応する予測変化量Ａ1が既に記憶装置２９に記憶されているか否かを判断する。記憶されている場合はＳ１３に進み、記憶されていない場合はＳ１５に進む。
　Ｓ１３では、前記Ｓ１１で受信した予測変化量Ａ1と、既に記憶装置２９に記憶されている、同一の道路リンク及び走行方向に対応する予測変化量Ａ1との平均値を算出する。
　なお、平均値の算出に用いる、既に記憶装置２９に記憶されていた予測変化量Ａ1は、単数であっても複数であってもよい。また、既に記憶装置２９に記憶されていた複数の予測変化量Ａ1は、複数の眠気予測装置１からそれぞれ送信されたものであってもよい。
　Ｓ１４では、前記Ｓ１３で算出した平均値を、新たな予測変化量Ａ2として、記憶装置２９に記憶する。なお、過去に予測変化量Ａ2を算出し、記憶装置２９に記憶していた場合は、新たに算出した予測変化量Ａ2で上書きする。記憶装置２９には、予測変化量Ａ2と関連付けて、それに対応する道路リンク及び走行方向も記憶する。
　一方、前記Ｓ１２において否定判断された場合はＳ１５に進み、前記Ｓ１１で受信した予測変化量Ａ1を予測変化量Ａ2として新規に記憶装置２９に記憶する。記憶装置２９には、予測変化量Ａ2と関連付けて、それに対応する道路リンク及び走行方向も記憶する。
　なお、予測変化量Ａ1と、それに基き前記Ｓ１４又は１５において取得された予測変化量Ａ2とは、同一の道路リンク及び走行方向に対応する。
　（２－３）眠気予測装置１が眠気数値の予測値を算出する処理
　眠気予測装置１が眠気数値の予測値を算出する処理を図５に基き説明する。この処理は、対象車両が、それまで走行していた道路リンクから、新たな道路リンクに進入したときに実行される。
　Ｓ２１では、前記Ｓ４と同様の方法で、対象車両の走行方向を取得する。Ｓ２２では、対象車両がその時点で属する道路リンク、及び前記Ｓ２１で取得した走行方向に対応する予測変化量Ａ1がＳＤカード１９に記憶されているか否かを判断する。記憶されている場合はＳ２３に進み、記憶されていない場合はＳ２８に進む。なお、対応する予測変化量Ａ1がＳＤカード１９に記憶されている場合、その予測変化量Ａ1は前記Ｓ６の処理で記憶されたものである。また、ＳＤカード１９に記憶されている予測変化量Ａ1は、後述するＳ２５で使用する。
　Ｓ２３では、連続運転係数Ｃを取得する。連続運転係数Ｃは対象車両が連続的に運転されている時間（連続運転時間）に応じて一義的に決まる係数である。連続運転係数Ｃは、連続運転時間が長いほど、大きい値となる。制御回路２３のＲＯＭ２３ａには、連続運転時間の入力に対して連続運転係数Ｃを出力するマップが記憶されており、このマップを用いて連続運転係数Ｃを取得することができる。また、連続運転時間は、図示しないセンサによって取得した、対象車両のエンジンの連続動作時間とすることができる。
　Ｓ２４では、眠気センサ１０１から取得した過去２分間の眠気数値の平均値を算出する。Ｓ２５では、以下の式（１）により、眠気数値の予測値Ｐを算出する。
　式（１）：Ｐ＝Ｙ＋Ａ1*Ｃ
　上記式（１）において、Ｙは前記Ｓ２４で算出した眠気数値の平均値であり、Ａ1は、対象車両がその時点で属する道路リンク及び前記Ｓ２１で取得した走行方向に対応する予測変化量Ａ1の値であり、Ｃは前記Ｓ２３で取得した連続運転係数Ｃの値である。上記式（１）では、連続運転時間係数Ｃを、予測変化量Ａ1に乗算して補正し、補正後の予測変化量Ａ1を用いて眠気数値の予測値Ｐを算出している。なお、*は乗算の演算子である。
　Ｓ２６では、前記Ｓ２５、又は後述するＳ３２で算出した眠気数値の予測値Ｐが所定の閾値より大きいか否かを判断する。閾値より大きい場合はＳ２７に進み、閾値以下である場合は本処理を終了する。
　Ｓ２７では、休憩を指示する画像をディスプレイ９に表示するとともに、警告音をスピーカ７で出力する。
　一方、前記Ｓ２２で否定判断された場合はＳ２８に進み、対象車両がその時点で属する道路リンク、及び前記Ｓ２１で取得した走行方向に対応する予測変化量Ａ2の送信を情報センター５に要求する。この要求は、無線通信モジュール１１を用いて要求信号を情報センター５に送信することで行う。この要求に対し、情報センター５は、要求された予測変化量Ａ2が記憶装置２９に記憶されていればその予測変化量Ａ2を送信するが、記憶されていなければ送信しない。情報センター５から、対応する予測変化量Ａ2が送信された場合はＳ２９に進み、送信されなかった場合は本処理を終了する。なお、送信された予測変化量Ａ2は後述するＳ３２で使用する。
　また、本Ｓ２８の処理は、以下のものであってもよい。すなわち、対象車両がその時点で属する道路リンク、及び前記Ｓ２１で取得した走行方向に対応する予測変化量Ａ2がＳＤカード１９に記憶されているか否かを判断し、記憶されていればＳ２９に進み、記憶されていなければ本処理を終了する。この処理の場合、対象車両が走行する範囲内に属する各道路リンクの予測変化量Ａ2を、予め情報センター５から取得し、ＳＤカード１９に記憶しておく必要がある。ＳＤカード１９への予測変化量Ａ2の記憶は、例えば、ＳＤカード１９を端末１０５のＳＤカードスロット１０９に装着することで行うことができる。
　Ｓ２９では、前記Ｓ２３と同様にして、連続運転係数Ｃを取得する。Ｓ３０では、予め算出し、ＳＤカード１９に記憶しておいた個別係数Ｂを取得する。個別係数Ｂは、同一の道路リンク及び走行方向に対応する予測変化量Ａ2、及び予測測変化量Ａ1において、予測変化量Ａ2に対する予測測変化量Ａ1の比である。個別係数Ｂの具体的な算出方法は後述する。
　Ｓ３１では、前記Ｓ２４と同様に、眠気センサ１０１から取得した過去２分間の眠気数値の平均値を算出する。Ｓ３２では、以下の式（２）により、眠気数値の予測値Ｐを算出する。
　式（２）：Ｐ＝Ｙ＋Ａ2*Ｂ*Ｃ
　上記式（２）において、Ｙは前記Ｓ３１で算出した眠気数値の平均値であり、Ａ2は、対象車両がその時点で属する道路リンク及び前記Ｓ２１で取得した走行方向に対応する予測変化量Ａ2の値であり、Ｂは前記Ｓ３０で取得した個別係数Ｂの値であり、Ｃは前記Ｓ２９で取得した連続運転係数Ｃの値である。
　上記式（２）では、連続運転時間係数Ｃを、予測変化量Ａ2に乗算して補正し、補正後の予測変化量Ａ2を用いて眠気数値の予測値Ｐを算出している。また、上記式（２）では、個別係数Ｂを、予測変化量Ａ2に乗算して補正し、補正後の予測変化量Ａ2を用いて眠気数値の予測値Ｐを算出している。
　（２－４）眠気予測装置１が個別係数Ｂを算出する処理
　眠気予測装置１が個別係数Ｂを算出し、ＳＤカード１９に記憶する処理を図６に基き説明する。この処理は、対象車両が、それまで走行していた道路リンク（以下、直前の道路リンクとする）から、新たな道路リンクに進入したときに実行される。
　Ｓ４１では、直前の道路リンクにおける走行方向を取得する。Ｓ４２では、直前の道路リンク、及び前記Ｓ４１で取得した走行方向に対応する予測変化量Ａ1がＳＤカード１９に記憶されているか否かを判断する。記憶されている場合はＳ４３に進み、記憶されていない場合は本処理を終了する。
　Ｓ４３では、直前の道路リンク、及び前記Ｓ４１で取得した走行方向に対応する予測変化量Ａ2の送信を情報センター５に要求する。この要求は、無線通信モジュール１１を用いて要求信号を情報センター５に送信することで行う。この要求に対し、情報センター５は、要求された予測変化量Ａ2が記憶装置２９に記憶されていればその予測変化量Ａ2を送信するが、記憶されていなければ送信しない。情報センター５から、対応する予測変化量Ａ2が送信された場合はＳ４４に進み、送信されなかった場合は本処理を終了する。
　Ｓ４４では、以下の式（３）により、個別係数Ｂを算出する。
　式（３）：Ｂ＝Ａ1／Ａ2
　上記式（３）において、Ｂは個別係数Ｂの値であり、Ａ1は前記Ｓ４２で取得した予測変化量Ａ1の値であり、Ａ2は前記Ｓ４３で取得した予測変化量Ａ2の値である。
　Ｓ４５では、前記Ｓ４４で算出した個別係数ＢをＳＤカード１９に記憶する。既に個別係数ＢがＳＤカード１９に記憶されていた場合は、新たな個別係数Ｂを上書きする。
　尚、制御回路２３は予測変化量取得セクションあるいは予測値算出セクションとして機能するともいえる。また、制御回路２３は、ＧＰＳ１３、車速センサ１５と共に、走行方向取得セクションとして機能するとも言える。さらに、制御回路３３は更新セクションとしても機能するともいえる。
　３．眠気予測装置１及び眠気予測システム３が奏する効果
　（１）眠気予測装置１は、同一の道路リンク及び走行方向において、ドライバの実際の眠気数値の変化に基き算出された予測変化量Ａ1又は予測変化量Ａ2を用いて、眠気数値の予測値を算出する。そのため、ドライバの眠気を高精度に予測できる。
　また、眠気予測装置１は、同一の道路リンクであっても、走行方向ごとに別々に予測変化量Ａ1及び予測変化量Ａ2を算出し、眠気数値の予測値の算出に使用するので、ドライバの眠気を一層高精度に予測できる。
　（２）同一の道路リンク及び走行方向においても、連続運転時間により、眠気数値の変化量は変動する可能性がある。すなわち、連続運転時間が長いほど、眠気数値の変化量が大きくなる可能性がある。眠気予測装置１は、連続運転係数Ｃを予測変化量Ａ1又は予測変化量Ａ2に乗算して補正し、補正後の予測変化量Ａ1又は予測変化量Ａ2を用いて眠気数値の予測値を算出するので、連続運転時間の違いによる影響を低減し、ドライバの眠気を一層高精度に予測できる。
　（３）同一の道路リンク及び走行方向においても、ドライバごとに、眠気数値の変化量は異なる可能性がある。そのため、予測変化量Ａ2（場合により、対象車両のドライバ以外のドライバにおける予測変化量Ａ1も含めて算出された値）は、予測変化量Ａ1とは異なる可能性がある。眠気予測装置１は、個別係数Ｂを予測変化量Ａ2に乗算して補正し、補正後の予測変化量Ａ2を用いて眠気数値の予測値を算出するので、ドライバの個人差による影響を低減し、ドライバの眠気を一層高精度に予測できる。
　（４）眠気予測装置１は、ドライバのまぶたの動きに基き算出される眠気数値を用いる。そのため、ドライバの眠気を容易且つ高精度に予測できる。
　（５）眠気予測システム３は、予測変化量Ａ2を保持し、予測変化量Ａ2を眠気予測装置１に提供可能な情報センター５を備える。そのため、眠気予測装置１は、予測変化量Ａ2を容易に取得することができる。そして、眠気予測装置１は、対象車両がその時点で属する道路リンク及び走行方向に対応する予測変化量Ａ1が存在しない場合でも、予測変化量Ａ2を用いてドライバの眠気を予測することができる。
　（６）情報センター５は、眠気予測装置１から送信された予測変化量Ａ1と、それに対応する道路リンク及び走行方向とを用いて予測変化量Ａ2を新たに作成し、あるいは更新することができる。その結果、情報センター５は、各道路リンクと走行方向ごとに、対応する予測変化量Ａ2を記録した地図を作成することができる。この地図を用いれば、例えば、ドライバの眠気を予測し、その予測結果に基づいて休憩すべきサービスエリアを提示する等のサービスが可能になる。
＜第２の実施形態＞
　１．眠気予測装置１及び眠気予測システム３の構成
　眠気予測装置１及び眠気予測システム３は、図７に示すとおり、基本的には前記第１の実施形態と同様の構成を有するが、眠気数値の種類において相違する。本実施形態では、眠気センサ１０１として、図７に示すものを用い、その眠気センサ１０１が出力する眠気数値を使用する。
　本実施形態における眠気センサ１０１は、出力部１１１、脈拍センサ１１９、電源１１５、及び制御回路１１７を備える。出力部１１１は、眠気数値を眠気予測装置１に出力する構成である。脈拍センサ１１９はドライバの脈拍及びＨＦを測定する。ＨＦとは、心拍間隔の変動量を示す周知の指標（心拍数のゆらぎを示す指標）であって、心拍数のゆらぎを周波数解析して得られる高周波成分を意味する。電源１１５は眠気センサ１０１の各構成に電力を供給する。制御回路１１７は眠気センサ１０１の各構成を制御し、眠気数値（対象車両のドライバの眠気を表す数値）を取得する処理を実行する周知のコンピュータである。
　眠気センサ１０１が眠気数値を取得する処理は以下のものである。まず、脈拍センサ１１９を用いてドライバの脈拍とＨＦを取得する。そして、以下の式（４）により、眠気数値Ｚを算出する。
　式（４）　Ｚ＝Ｐ*１０＋（Ｑ－１）*１００
　上記式（４）においてＰは通常時の値に対する脈拍の低下量（単位はｂｐｍ）であり、Ｑは過去５００ｓｅｃでの値に対するＨＦの増加率である。なお、眠気の兆候がある状態では、交感神経活動が亢進状態から抑制状態へ変わるため、脈拍数が低下する。また、眠気が生じる状態では、副交感神経が亢進状態へ変わることで脈拍数が下がり、ＨＦが上がる。
　２．眠気予測装置１及び眠気予測システム３が実行する処理
　眠気予測装置１及び眠気予測システム３は、基本的には前記第１の実施形態と同様の処理を実行する。ただし、前記Ｓ３、Ｓ２４、Ｓ３１では、上述した眠気センサ１０１から、脈拍及びＨＦに基き算出された眠気数値を取得し、使用する。
　３．眠気予測装置１及び眠気予測システム３が奏する効果
　眠気予測装置１及び眠気予測システム３は、前記第１の実施形態と略同様の効果を奏することができる。
　尚、本開示は前記実施の形態になんら限定されるものではなく、本開示を逸脱しない範囲において種々の態様で実施しうることはいうまでもない。例えば、前記式（１）において、予測変化量Ａ1に連続運転時間係数Ｃを乗算せず、Ｙと予測変化量Ａ1とを足した値をＰとしてもよい。この場合、処理を簡略化できる。
　また、前記式（２）において、予測変化量Ａ2に連続運転時間係数Ｃを乗算せず、Ｙ＋Ａ2*ＢをＰとしてもよい。この場合、処理を簡略化できる。
　また、前記式（２）において、予測変化量Ａ2に個別係数Ｂを乗算せず、Ｙ＋Ａ2*ＣをＰとしてもよい。この場合、処理を簡略化できる。
　また、前記式（２）において、予測変化量Ａ2に個別係数Ｂ及び連続運転時間係数Ｃを乗算せず、Ｙ＋Ａ2をＰとしてもよい。この場合、処理を簡略化できる。
　また、予測変化量Ａ1は、走行方向によらず、道路リンクごとに１つ設けるようにしてもよい。すなわち、ある道路リンクを一の走行方向に走行するときの予測変化量Ａ1と、同じ道路リンクを反対方向に走行するときの予測変化量Ａ1は同一であってもよい。同様に、予測変化量Ａ2も、走行方向によらず、道路リンクごとに１つ設けるようにしてもよい。
　また、予測変化量Ａ2は、複数の予測変化量Ａ1から算出される、平均値以外の統計値（例えば、最頻値、中央値等）であってもよい。
　本開示は、実施例に準拠して記述されたが、本開示は当該実施例や構造に限定されるものではないと理解される。本開示は、様々な変形例や均等範囲内の変形をも包含する。加えて、様々な組み合わせや形態、さらには、それらに一要素のみ、それ以上、あるいはそれ以下、を含む他の組み合わせや形態をも、本開示の範疇や思想範囲に入るものである。

Claims (8)

  1. 　対象車両のドライバの眠気を表す眠気数値を取得する眠気数値取得部（２１）と、
    　対象車両が属する領域における前記眠気数値の予測変化量を取得する予測変化量取得セクション（２３）と、
    　前記眠気数値及び前記予測変化量に基き、前記領域内における前記眠気数値の予測値を算出する予測値算出セクション（２３）と、
    　を備え、
    　前記予測変化量は、前記領域を対象車両が走行したときの前記眠気数値の変化に基き算出された第１予測変化量（Ａ1）、又は、前記領域を走行した複数の車両における前記眠気数値の変化量に基き統計的に算出された第２予測変化量（Ａ2）である
    　眠気予測装置（１）。
  2. 　前記予測値算出セクションは、前記第２予測変化量を用いて前記予測値を算出する場合、いずれかの前記領域における前記第２予測変化量に対する前記第１予測変化量の比である個別係数（Ｂ）を、前記第２予測変化量に乗算して補正し、補正後の前記第２予測変化量を用いて前記予測値を算出する
    　請求項１に記載の眠気予測装置。
  3. 　前記予測値算出セクションは、対象車両の連続運転時間が長いほど値が大きくなる連続運転時間係数（Ｃ）を、前記第１予測変化量又は前記第２予測変化量に乗算して補正し、補正後の前記第１予測変化量又は前記第２予測変化量を用いて前記予測値を算出する
    　請求項１又は２に記載の眠気予測装置。
  4. 　前記眠気数値は、ドライバのまぶたの動き、又はドライバの脈拍に基き算出される値である
    　請求項１～３のいずれか１項に記載の眠気予測装置。
  5. 　対象車両の走行方向を取得する走行方向取得セクション（１３、１５、２３）を備え、
    　前記予測変化量取得セクションは、前記領域を対象車両が前記走行方向取得セクションで取得した走行方向に走行したときの前記第１予測変化量、又は、前記領域を前記走行方向取得セクションで取得した走行方向に走行した複数の車両における前記第２予測変化量を取得する
    　請求項１～４のいずれか１項に記載の眠気予測装置。
  6. 　請求項１～５のいずれか１項に記載の眠気予測装置と、
    　少なくとも１つの領域について、それぞれ前記第２予測変化量を保持し、前記第２予測変化量を前記眠気予測装置に提供する情報センター（５）と、
    　を備える眠気予測システム（３）。
  7. 　前記眠気予測装置は、前記第１予測変化量及びそれに対応する前記領域を前記情報センターに送信する送信部（１１）を備え、
    　前記情報センターは、前記眠気予測装置から送信された前記第一予測変化量及びそれに対応する前記領域を用いて前記第２予測変化量を更新する更新セクション（３３）を備える
    　請求項６に記載の眠気予測システム。
  8. 　前記情報センターは、前記領域を一の走行方向に走行したときの第２予測変化量と、同一の領域内をその反対の走行方向に走行したときの前記第２予測変化量とをそれぞれ保持する
    　請求項６又は７に記載の眠気予測システム。
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