WO2018070321A1 - 運転者状態推定装置 - Google Patents

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Definitions

  • the dozing detection device disclosed in Patent Document 1 constantly monitors the amount of the seat belt that is pulled out. If the amount of the driver pulls out, such as when the driver gets out, the posture is different from that during normal driving. There is a possibility of judging.
  • a driver state estimation device includes an estimation unit that generates an event that pulls in a webbing of a seat belt device and estimates a driver's state based on a webbing pull-in amount in the event.
  • a driver state estimating device that suppresses an error in estimating a driver's state.
  • the drivable state indicates a state in which the driver's consciousness level is in the awake state and the vehicle can be normally driven.
  • the dozing state indicates a state in which the driver's level of consciousness is in a somnolence state and is assumed to fall asleep if left unattended.
  • the inability to drive means that the driver's level of consciousness is in the state of enlightenment and responds to external stimuli but falls asleep or does not respond to stimuli and is assumed to be impossible to drive Shows the state to be performed.
  • the driver's state is not limited to this, and may be further divided into a plurality of states, or the driver's state may be divided according to another index indicating sleepiness.
  • the seat belt device 2 includes a webbing 20 that is a wide band, a tongue part 23 having an insertion hole 230 into which the webbing 20 is inserted, and a buckle part that is coupled to the tongue part 23. 25 and the retractor 3 that winds up the webbing 20.
  • the estimation unit 10 includes, for example, a CPU (Central Processing Unit) that performs operations and processing on acquired data according to a stored program, a RAM (Random Access Memory) that is a semiconductor memory, a ROM (Read Only Memory), and the like. Microcomputer.
  • a program for operating the estimation unit 10 and threshold information 100 are stored.
  • the RAM is used as a storage area for temporarily storing calculation results and the like.
  • the estimation part 10 is comprised so that time can be measured.
  • the threshold information 100 is, for example, threshold information related to the pull-in amount L.
  • the estimation unit 10 has a first threshold value Th 1 to a third threshold value Th 3 .
  • the first threshold value Th 1 is 2 cm as an example.
  • the second threshold Th 2 is 5 cm as an example.
  • the first threshold value Th 1 to the third threshold value Th 3 are determined by simulation, for example.
  • estimator 10 in Step 4 when pull amount L is the first threshold value Th 1 or more (Step4: No), comparing the second and the threshold Th 2.
  • the estimation unit 10 in step 8 if pull amount L is the third threshold value Th 3 or more (Step8: No), estimates that a faulty output driver state information S 4 indicating a failure To end the operation (Step 10).
  • the driver state estimation device 1 is configured by the estimation unit 10 that controls the existing retractor 3 and the like, the driver state can be estimated without greatly changing the configuration of the existing vehicle. Therefore, the driver state estimation device 1 can suppress the manufacturing cost.
  • the estimation unit 10 operates based on the combination of the pull-in amount L measured by the pull-in amount measurement unit 30 of the retractor 3 and the torque T measured by the torque measurement unit 32 when the event occurs, and the state information 101. The person's condition is estimated.
  • the state information 101 of the present embodiment is information on the state of the driver corresponding to the combination of the pull-in amount L and the torque T as shown in FIG. 5B as an example.
  • the state information 101 may be a function or a table.
  • the estimation unit 10 of the driver state estimation device 1 starts time measurement when the driver gets on the vehicle, connects the tongue 23 to the buckle 25 and wears the seat belt (Step 10).
  • the estimation unit 10 estimates the state of the driver corresponding to the combination of the pull-in amount L and the torque T (Step 14). Estimation unit 10 generates a driver state information S 4 corresponding to the state of the estimated driver outputs to the vehicle control unit 85 (Step 15).
  • the driver state estimation device 1 ends the process when a failure is estimated, and proceeds to step 11 when a state other than the failure is estimated.
  • the third embodiment is different from the other embodiments in that an event is generated according to the state of the vehicle.
  • FIG. 7 is a block diagram illustrating an example of a driver state estimation apparatus according to the third embodiment. As shown in FIG. 7, the driver state estimation device 1 of the present embodiment has state information 101 of the second embodiment.
  • the abnormal behavior of the vehicle is, for example, that the vehicle fluctuates, deviates from the white line, or abnormally approaches the vehicle ahead. That is, the abnormal behavior of the vehicle is, for example, behavior detected by a driving assistance device that controls the vehicle so as not to deviate from the white line or activates the brake device when approaching the vehicle ahead.
  • the driver state estimation device 1 is instructed to start an event based on the abnormal behavior detected by the driving assistance device.
  • the driver state estimation device 1 may be configured as a system including these driving assistance devices and the estimation unit 10.
  • the estimation unit 10 estimates the driver's state based on the pull-in amount L and the torque T (Step 24). This estimation is performed by the estimation method in the second embodiment.
  • the driver state estimation device 1 may perform estimation using the configuration of the first embodiment.
  • Estimation unit 10 generates a driver state information S 4 corresponding to the state of the estimated driver ends the processing is output to the vehicle control unit 85 (Step 25).
  • the driver state estimation device 1 ends the process when a failure is estimated, and proceeds to step 21 when a state other than the failure is estimated.
  • the driver condition estimating apparatus 1 of this embodiment only raise an event when the input instruction signal S 5 from the outside, as compared with the case not employing the configuration, burden of the driver is reduced .
  • the driver state estimation device 1 includes a retractor 3 that retracts the webbing 20 of the seat belt device 2, and a retract amount measurement unit 30 that measures the retract amount L of the webbing 20 retracted by the retractor 3.
  • the torque measurement unit 32 that measures the torque T when the webbing 20 is retracted, and an event for retracting the webbing 20 are generated, and the state of the driver based on the retracted amount L of the webbing 20 or the retracted amount L and the torque T at the event.
  • an estimation unit 10 that estimates

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Abstract

運転者状態推定装置１は、シートベルト装置２のウェビング２０を引き込むイベントを発生させ、このイベントにおけるウェビング２０の引込量Ｌに基づいて運転者の状態を推定する推定部１０を有する。この推定部１０は、引込量Ｌが第１のしきい値Ｔｈ１より小さければ運転可能状態と推定し、引込量Ｌが第１のしきい値Ｔｈ１以上第２のしきい値Ｔｈ２より小さければ居眠り状態であると推定し、引込量Ｌが第２のしきい値Ｔｈ２以上であれば運転不能状態であると推定する。

Description

運転者状態推定装置 関連出願の相互参照
本出願は、日本国特許出願２０１６－１９９７９３号の優先権を主張するものであり、日本国特許出願２０１６－１９９７９３号の全内容を本出願に参照により援用する。
本発明は、運転者状態推定装置に関する。
運転者の上半身の体勢を直接監視する監視手段と、この監視に基づき、体勢が正常運転時と異なるか否かを判定する判定手段と、を備えた居眠り検出装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
この居眠り検出装置の判定手段は、シートベルトの引出し量が所定量以上であって、かつ、その状態が所定時間以上継続した場合、体勢が正常運転時と異なると判定する。
特開２００５－１７３６３５号公報
特許文献１に開示された居眠り検出装置は、シートベルトの引出し量を常に監視しているので、運転者が身を乗り出すなどして引出し量が増えた際に体勢が正常運転時と異なると誤判定する可能性がある。
本発明の目的は、運転者の状態の推定の過ちを抑制することができる運転者状態推定装置を提供することにある。
本発明の一実施形態による運転者状態推定装置は、シートベルト装置のウェビングを引き込むイベントを発生させ、イベントにおけるウェビングの引込量に基づいて運転者の状態を推定する推定部を有する。
本発明の一実施形態によれば、運転者の状態の推定の過ちを抑制する運転者状態推定装置を提供することができる。
図１Ａは、第１の実施の形態に係る運転者状態推定装置の一例を示すブロック図である。 図１Ｂは、シートベルト装置の構成の一例を説明するための説明図である。 図２は、第１の実施の形態に係る運転者状態推定装置が発生するイベントにおけるウェビングの引出量とトルクの関係の一例を示すグラフである。 図３は、第１の実施の形態に係る運転者状態推定装置の第１のしきい値～第３のしきい値と運転者の状態との関係の一例を示す説明図である。 図４は、第１の実施の形態に係る運転者状態推定装置の動作の一例を示すフローチャートである。 図５Ａは、第２の実施の形態に係る運転者状態推定装置の一例を示すブロック図である。 図５Ｂは、引込量とトルクの組み合わせと運転者の状態との関係の一例を示すグラフである。 図６は、第２の実施の形態に係る運転者状態推定装置の動作の一例を示すフローチャートである。 図７は、第３の実施の形態に係る運転者状態推定装置の一例を示すブロック図である。 図８は、第３の実施の形態に係る運転者状態推定装置の動作の一例を示すフローチャートである。
（実施の形態の要約）
実施の形態に係る運転者状態推定装置は、シートベルト装置のウェビングを引き込むイベントを発生させ、イベントにおけるウェビングの引込量に基づいて運転者の状態を推定する推定部を有する。
運転者状態推定装置は、ウェビングを引き込むイベントを発生させ、このイベントにおける引込量に基づいて運転者の状態を推定するので、この構成を採用しない場合と比べて、運転者が姿勢を変えたり、物を取ったりなどしてウェビングが引き出されたことに起因する推定の過ちを抑制することができる。
[第１の実施の形態]
（運転者状態推定装置１の概要）
図１Ａは、第１の実施の形態に係る運転者状態推定装置の一例を示すブロック図であり、図１Ｂは、シートベルト装置の構成の一例を説明するための説明図である。図２は、第１の実施の形態に係る運転者状態推定装置が発生するイベントにおけるウェビングの引出量とトルクの関係の一例を示すグラフである。図２は、縦軸の左側が引出量、右側がトルクであり、横軸が時間である。また図２では、イベントの前後における引出量の差が引込量Ｌとなっている。なお、以下に記載する実施の形態に係る各図において、図形間の比率は、実際の比率とは異なる場合がある。また図１Ａでは、主な信号や情報の流れを矢印で示している。
本実施の形態の運転者状態推定装置１は、例えば、車両を運転する運転者の状態として少なくとも運転可能状態、居眠り状態及び運転不能状態を推定するものである。この運転者状態推定装置１は、例えば、図１Ａ及び図１Ｂに示すように、車両８の運転席８０のシートベルト装置２を利用して運転者９の状態を推定する。
運転可能状態とは、一例として、運転者の意識レベルが覚醒状態にあり、正常に運転ができると推定される状態を示している。居眠り状態とは、一例として、運転者の意識レベルが傾眠状態にあり、放置すると眠ってしまうと推定される状態を示している。運転不能状態とは、一例として、運転者の意識レベルが昏蒙状態にあり、外部からの刺激には反応するが眠りに入って、又は刺激にも反応せず運転が不可能であると推定される状態を示している。なお運転者の状態は、これに限定されず、さらに複数の状態に分けても良いし、眠気を示す他の指標に従って運転者の状態を分けても良い。
このシートベルト装置２は、例えば、図１Ｂに示すように、幅が広い帯であるウェビング２０と、ウェビング２０が挿入された挿入孔２３０を有するタング部２３と、タング部２３と結合するバックル部２５と、ウェビング２０を巻き取るリトラクタ３と、を有する。
ウェビング２０の一方端は、取付部２６によって車両８に取り付けられている。またウェビング２０の他方端は、車両８のピラーに取り付けられたショルダアンカ２４の挿入孔２４０に挿入された後、リトラクタ３のボビンに取り付けられている。リトラクタ３は、モータ３４を介して、ボビンを回転させてウェビング２０を引き込む、つまり巻き取るように構成されている。バックル部２５は、取付部２７によって車両８に取り付けられている。
リトラクタ３は、例えば、図１Ａに示すように、引込量測定部３０と、トルク測定部３２と、モータ３４と、を有する。引込量測定部３０は、ウェビング２０の引込みイベントにおける引込量Ｌを測定し、測定した引込量Ｌの情報である引込量情報Ｓ１を推定部１０に出力するように構成されている。引込量Ｌは、例えば、ボビンの回転量に基づいて測定される。
トルク測定部３２は、ウェビング２０を引き込む際のトルクを測定し、測定したトルクの情報であるトルク情報Ｓ２を推定部１０に出力するように構成されている。トルクは、例えば、モータ３４に流れる電流に基づいて測定される。
モータ３４は、ボビンを回転させるように構成されている。推定部１０は、イベント時に駆動信号Ｓ３をモータ３４に出力し、ウェビング２０を引き込ませる。この駆動信号Ｓ３は、例えば、矩形波信号、正弦波信号、ＰＷＭ（pulse width modulation）信号などである。
運転者状態推定装置１は、図１Ａに示すように、上述のシートベルト装置２のウェビング２０を引き込むイベントを発生させ、このイベントにおけるウェビング２０の引込量Ｌに基づいて運転者の状態を推定する推定部１０を有する。
推定部１０は、例えば、図１Ａに示すように、シートベルト装置２のリトラクタ３と電気的に接続されている。
（推定部１０の構成）
図３は、第１の実施の形態に係る運転者状態推定装置の第１のしきい値～第３のしきい値と運転者の状態との関係の一例を示す説明図である。図３は、横軸が引込量Ｌとなっている。
推定部１０は、例えば、記憶されたプログラムに従って、取得したデータに演算、加工などを行うＣＰＵ（Central Processing Unit）、半導体メモリであるＲＡＭ（Random Access Memory）及びＲＯＭ（Read Only Memory）などから構成されるマイクロコンピュータである。このＲＯＭには、例えば、推定部１０が動作するためのプログラムと、しきい値情報１００と、が格納されている。ＲＡＭは、例えば、一時的に演算結果などを格納する記憶領域として用いられる。また推定部１０は、時間を計測できるように構成されている。
しきい値情報１００は、例えば、引込量Ｌに関するしきい値の情報である。推定部１０は、例えば、図３に示すように、第１のしきい値Ｔｈ１～第３のしきい値Ｔｈ３を有している。この第１のしきい値Ｔｈ１は、一例として、２ｃｍである。第２のしきい値Ｔｈ２は、一例として、５ｃｍである。第３のしきい値Ｔｈ３は、一例として、１０ｃｍである。この第１のしきい値Ｔｈ１～第３のしきい値Ｔｈ３は、例えば、実験はシミュレーションによって定められる。
なお変形例として、第１のしきい値Ｔｈ１～第３のしきい値Ｔｈ３は、例えば、季節によって変更されても良い。例えば、運転者が薄着である季節（春、夏など）は、厚着である季節（秋、冬など）と比べてしきい値を小さくすることでより精度の高い運転者の状態の推定を行うことができる。
推定部１０は、図３に示すように、引込量Ｌが第１のしきい値Ｔｈ１より小さければ運転可能状態と推定し、引込量Ｌが第１のしきい値Ｔｈ１以上第２のしきい値Ｔｈ２より小さければ居眠り状態であると推定し、引込量Ｌが第２のしきい値Ｔｈ２以上であれば運転不能状態であると推定する。
また推定部１０は、上述のように、さらに第２のしきい値Ｔｈ２より大きい第３のしきい値Ｔｈ３を有している。推定部１０は、引込量Ｌが第３のしきい値Ｔｈ３以上である場合、故障であると推定する。この故障は、例えば、リトラクタ３の故障である。運転者状態推定装置１は、故障を推定した場合、動作を停止すると共に故障を示す運転者状態情報Ｓ４を出力する。この運転者状態情報Ｓ４の出力先は、一例として、車両制御部８５である。
この車両制御部８５は、例えば、マイクロコンピュータであり、車両８の複数の電子機器を制御するものである。車両制御部８５は、例えば、運転者の状態が居眠り状態である場合、音や光、香りなど五感を刺激することによって運転者に警告を発する、或いは覚醒を促す。また車両制御部８５は、例えば、運転者の状態が運転不能状態である場合、運転者に警告を発すると共にハザードなどを点灯させて車両の周囲にも警告を発する。そして車両制御部８５は、例えば、自動運転可能な車両であれば車両８を路肩などに停止させるように各電子機器を制御する。
運転者状態推定装置１は、例えば、リトラクタ３や車両制御部８５とＣＡＮ（Controller Area Network）やＬＩＮ（Local Interconnect Network）などの車両ＬＡＮ（Local Area Network）を介して接続される。なお運転者状態推定装置１は、運転者状態情報Ｓ４を、自動運転を可能にする運転補助装置に出力しても良い。
推定部１０は、例えば、図２に示すように、予め定められた時間Ｘの間、ウェビング２０を引き込むイベントを発生させる。推定部１０は、ウェビング２０を引き込んだ引込量Ｌに基づいて運転者の状態を推定する。
本実施の形態の推定部１０は、二回連続してウェビング２０を引き込むイベントを発生させ、その引込量Ｌの合計と第１のしきい値Ｔｈ１～第３のしきい値Ｔｈ３とに基づいて運転者の状態を推定する。ウェビング２０を引き込む予め定められた時間Ｘは、一例として、０．５ｓである。本実施の形態のウェビング２０の引き込みは、予め定められた周期で行われる。つまりウェビング２０を引き込むイベントは、周期的に行われる。
ここでウェビング２０がリトラクタ３によって引き込まれると、図１Ｂに示すウェビング２０のラップ部２１が運転者９の下半身を運転席８０の座部８１に押し付けるとともに、ショルダ部２２が運転者９の上半身を運転席８０の背もたれ部８２に押し付ける。
図２に示す時間ｔ１及び時間ｔ２、時間ｔ７及び時間ｔ８におけるイベントでは、引込量Ｌがほとんどゼロである。つまり運転者９が覚醒している場合、ウェビング２０にもたれかかることなく着座しているので運転席８０と運転者９との隙間が少なく、引き込まれるウェビング２０が短い。従って引込量Ｌの合計は、第１のしきい値Ｔｈ１より小さくなる。推定部１０は、引込量Ｌが第１のしきい値Ｔｈ１より小さい場合、図３に示すように、運転者９の状態を運転可能状態であると推定し、推定した運転者の状態に応じた運転者状態情報Ｓ４を生成して出力する。
図２に示す時間ｔ３及び時間ｔ４におけるイベントは、居眠り状態の一例を示している。つまりこのイベントにおける合計の引込量Ｌ１は、第１のしきい値Ｔｈ１以上で第２のしきい値Ｔｈ２より小さい。従って推定部１０は、居眠り状態であると推定し、推定した運転者の状態に応じた運転者状態情報Ｓ４を生成して出力する。
図２に示す時間ｔ５及び時間ｔ６におけるイベントは、運転不能状態の一例を示している。つまりこのイベントにおける合計の引込量Ｌ２は、第２のしきい値Ｔｈ２以上で第３のしきい値Ｔｈ３より小さい。従って推定部１０は、運転不能状態であると推定し、推定した運転者の状態に応じた運転者状態情報Ｓ４を生成して出力する。
なお推定部１０は、一回のウェビング２０の引き込みにおける引込量Ｌと第１のしきい値Ｔｈ１～第３のしきい値Ｔｈ３とに基づいて運転者の状態を推定しても良いし、三回以上の連続した引き込みにおける合計の引込量Ｌと第１のしきい値Ｔｈ１～第３のしきい値Ｔｈ３とに基づいて運転状態を推定しても良い。
また推定部１０は、予め定められたトルクでウェビング２０を引き込み始め、トルクの予め定められた最大値までの範囲でウェビング２０を引き込むようにモータ３４を制御する。つまり推定部１０は、予め定められた時間、予め定められたトルクで引き込みを開始し、トルクが予め定められた時間内に最大値に到達した場合、引き込みを停止させる。
なお変形例として推定部１０は、予め定められた時間Ｘの間、一定のトルクでウェビング２０を引き込んだ引込量Ｌに基づいて運転者の状態を推定しても良い。また他の変形例として推定部１０は、時間に関係なく、引込量Ｌが変化しなくなるまで一定のトルクでウェビング２０を引いて得られた引込量Ｌに基づいて運転者の状態を推定しても良い。
以下に本実施の形態の運転者状態推定装置１の動作の一例について図４のフローチャートに従って説明する。
（動作）
運転者状態推定装置１の推定部１０は、運転者が乗車してタング部２３をバックル部２５に結合させてシートベルトを装着すると（Ｓｔｅｐ１）、時間の計測を開始する。
推定部１０は、一定の時間が経過すると（Ｓｔｅｐ２）、駆動信号Ｓ３を生成してリトラクタ３のモータ３４に出力し、ウェビング２０を引き込むイベントを開始する（Ｓｔｅｐ３）。この引き込みイベントは、一定時間Ｘの引き込みが二回行われる。また一定の時間とは、シートベルトが装着されてから最初のイベントが開始されるまでの時間である。
推定部１０は、リトラクタ３の引込量測定部３０から引込量情報Ｓ１を取得し、引込量Ｌと第１のしきい値Ｔｈ１とを比較する。推定部１０は、引込量Ｌが第１のしきい値Ｔｈ１より小さい場合（Ｓｔｅｐ４：Ｙｅｓ）、運転者の状態を運転可能状態であると推定して運転者状態情報Ｓ４を出力する（Ｓｔｅｐ５）。続いて推定部１０は、ステップ２に処理を進める。
ここでステップ４において推定部１０は、引込量Ｌが第１のしきい値Ｔｈ１以上である場合（Ｓｔｅｐ４：Ｎｏ）、第２のしきい値Ｔｈ２と比較する。推定部１０は、引込量Ｌが第２のしきい値Ｔｈ２より小さい場合（Ｓｔｅｐ６：Ｙｅｓ）、運転者の状態を居眠り状態であると推定して運転者状態情報Ｓ４を出力する（Ｓｔｅｐ７）。続いて推定部１０は、ステップ２に処理を進める。
さらにステップ６において推定部１０は、引込量Ｌが第２のしきい値Ｔｈ２以上である場合（Ｓｔｅｐ６：Ｎｏ）、第３のしきい値Ｔｈ３と比較する。推定部１０は、引込量Ｌが第３のしきい値Ｔｈ３より小さい場合（Ｓｔｅｐ８：Ｙｅｓ）、運転者の状態を運転不能状態であると推定して運転者状態情報Ｓ４を出力する（Ｓｔｅｐ９）。続いて推定部１０は、ステップ２に処理を進める。
そしてステップ８において推定部１０は、引込量Ｌが第３のしきい値Ｔｈ３以上である場合（Ｓｔｅｐ８：Ｎｏ）、故障であると推定して故障を示す運転者状態情報Ｓ４を出力して動作を終了する（Ｓｔｅｐ１０）。
（第１の実施の形態の効果）
本実施の形態に係る運転者状態推定装置１は、運転者の状態の推定の過ちを抑制することができる。具体的には、運転者状態推定装置１は、ウェビング２０を引き込むイベントを発生させ、このイベントにおける引込量Ｌに基づいて運転者の状態を推定するので、この構成を採用しない場合と比べて、運転者が姿勢を変えたり、物を取ったりなどしてウェビング２０が引き出されたことに起因する推定の過ちを抑制することができる。
運転者状態推定装置１は、間隔を空けてイベントを発生させるので、頻繁にイベントを発生させる場合と比べて、ウェビング２０を引き込むことによる不快感を低減させることができる。また運転者状態推定装置１は、引込において最大トルクが定められているので、この構成を採用しない場合と比べて、運転者の煩わしさを低減することができる。
運転者状態推定装置１は、既存のリトラクタ３などを制御する推定部１０によって構成されるので、既存の車両の構成を大きく変えることなく運転者の状態を推定することができる。従って運転者状態推定装置１は、製造コストを抑制することができる。
運転者状態推定装置１は、運転者の状態に応じて運転者状態情報Ｓ４を出力するので、居眠り状態や運転不能状態にある運転者に警告を行うことができる。また運転者状態推定装置１は、上述の運転補助装置が搭載された車両であれば、運転者が運転不能状態であることを示す運転者状態情報Ｓ４を当該運転補助装置に出力することにより、車両を路肩などに停止させ、不測の事態を未然に防ぐことができる。
［第２の実施の形態］
第２の実施の形態は、引込量ＬとトルクＴの組み合わせで運転者の状態を推定する点で第１の実施の形態と異なっている。
図５Ａは、第２の実施の形態に係る運転者状態推定装置の一例を示すブロック図であり、図５Ｂは、引込量とトルクの組み合わせと運転者の状態との関係の一例を示すグラフである。図５Ｂは、縦軸が引込量Ｌ、横軸がトルクＴである。なお以下に記載する実施の形態において、第１の実施の形態と同じ機能及び構成を有する部分は、第１の実施の形態と同じ符号を付し、その説明は省略するものとする。
本実施の形態の推定部１０は、イベントにおける引き込み時のトルクＴと引込量Ｌとの組み合わせに基づいて運転者状態を推定するように構成されている。また推定部１０は、図５（ａ）に示すように、状態情報１０１を有している。
具体的には、推定部１０は、イベント発生時にリトラクタ３の引込量測定部３０が測定した引込量Ｌとトルク測定部３２が測定したトルクＴの組み合わせと、状態情報１０１と、に基づいて運転者の状態を推定する。
この引込量Ｌは、例えば、イベントの引き込みにおける合計の引込量である。またトルクＴは、例えば、イベントにおける最大のトルクである。なおトルクＴは、最大のトルクに限定されず、イベントにおけるトルクの平均値などであっても良い。
本実施の形態の状態情報１０１は、一例として、図５Ｂに示すような引込量ＬとトルクＴの組み合わせに対応した運転者の状態の情報である。なおこの状態情報１０１は、関数やテーブルであっても良い。
図５Ｂの左側の右肩下がりの斜線の領域は、運転可能状態を示している。運転可能状態を示す領域の隣の右肩上がりの斜線の領域は、居眠り状態を示している。居眠り状態を示す領域の隣の間隔の広い右肩下がりの斜線の領域は、運転不能状態を示している。そして運転不能領域の隣の間隔の広い右肩上がりの斜線の領域は、故障を示している。
これらの境界は、一例として、引込量ＬとトルクＴの積が一定となるように定められている。
なお図５Ｂに示す一点鎖線と運転者の状態の境界の曲線との交点は、第１の実施の形態の第１のしきい値Ｔｈ１～第３のしきい値Ｔｈ３を示している。なお運転者状態推定装置１は、例えば、図５Ｂに示すように、引込量Ｌの最大値を第３のしきい値Ｔｈ３とし、トルクＴの最大値をＴｍａｘとしてそれ以上は、故障と推定するようにされている。
以下に本実施の形態の運転者状態推定装置１の動作の一例について図６のフローチャートに従って説明する。
（動作）
運転者状態推定装置１の推定部１０は、運転者が乗車してタング部２３をバックル部２５に結合させてシートベルトを装着すると（Ｓｔｅｐ１０）、時間の計測を開始する。
推定部１０は、一定の時間が経過すると（Ｓｔｅｐ１１）、駆動信号Ｓ３を生成してリトラクタ３のモータ３４に出力し、ウェビング２０を引き込むイベントを開始する（Ｓｔｅｐ１２）。
推定部１０は、リトラクタ３の引込量測定部３０から引込量情報Ｓ１を取得してこのイベントにおける引込量Ｌを得ると共に、トルク測定部３２からトルク情報Ｓ２を取得してトルクＴを得る（Ｓｔｅｐ１３）。
推定部１０は、引込量ＬとトルクＴの組み合わせに対応する運転者の状態を推定する（Ｓｔｅｐ１４）。推定部１０は、推定した運転者の状態に応じた運転者状態情報Ｓ４を生成して車両制御部８５に出力する（Ｓｔｅｐ１５）。なお運転者状態推定装置１は、故障と推定された場合、処理を終了し、故障以外の状態が推定された場合、ステップ１１に処理を進める。
（第２の実施の形態の効果）
本実施の形態の運転者状態推定装置１は、引込量ＬとトルクＴの組み合わせに基づいて運転者の状態を推定するので、この構成を採用しない場合と比べて、より推定の精度が向上する。また運転者状態推定装置１は、引込量ＬとトルクＴの組み合わせに基づいて運転者の状態を推定するので、いずれか一方によって推定する場合と比べて、より細かく運転者の状態を推定する条件を設定することができる。
［第３の実施の形態］
第３の実施の形態は、車両の状態に応じてイベントを発生させる点で他の実施の形態と異なっている。
図７は、第３の実施の形態に係る運転者状態推定装置の一例を示すブロック図である。本実施の形態の運転者状態推定装置１は、図７に示すように、第２の実施の形態の状態情報１０１を有している。
この運転者状態推定装置１の推定部１０は、図７に示すように、車両の異常な挙動に基づく指示信号Ｓ５が入力した場合、イベントを発生させるように構成されている。この車両の異常な挙動とは、例えば、車両がふらついていたり、白線を逸脱したり、前方の車両に異常に接近したりすることである。つまり車両の異常な挙動とは、例えば、白線を逸脱しないように車両を制御したり、前方の車両に近づくとブレーキ装置を作動させたりする運転補助装置が検知した挙動である。
運転者状態推定装置１は、この運転補助装置が検知した異常な挙動に基づいてイベントの開始が指示される。なお変形例として運転者状態推定装置１は、これらの運転補助装置と推定部１０などを含むシステムとして構成されても良い。
以下に本実施の形態の運転者状態推定装置１の動作の一例について図８のフローチャートに従って説明する。
（動作）
運転者状態推定装置１の推定部１０は、運転者が乗車してタング部２３をバックル部２５に結合させてシートベルトを装着すると（Ｓｔｅｐ２０）、指示信号Ｓ５が入力するか監視する。
推定部１０は、ステップ２１の「Ｙｅｓ」が成立する、つまり指示信号Ｓ５が入力して車両の異常な挙動が検知されると（Ｓｔｅｐ２１：Ｙｅｓ）、駆動信号Ｓ３を生成してリトラクタ３のモータ３４に出力し、ウェビング２０を引き込むイベントを開始する（Ｓｔｅｐ２２）。
推定部１０は、リトラクタ３の引込量測定部３０から引込量情報Ｓ１を取得してこのイベントにおける引込量Ｌを得ると共に、トルク測定部３２からトルク情報Ｓ２を取得してトルクＴを得る（Ｓｔｅｐ２３）。
推定部１０は、引込量ＬとトルクＴとに基づいて運転者の状態を推定する（Ｓｔｅｐ２４）。この推定は、第２の実施の形態における推定方法によって行われる。なお運転者状態推定装置１は、第１の実施の形態の構成によって推定を行っても良い。
推定部１０は、推定した運転者の状態に応じた運転者状態情報Ｓ４を生成して車両制御部８５に出力して処理を終了する（Ｓｔｅｐ２５）。なお運転者状態推定装置１は、故障と推定された場合、処理を終了し、故障以外の状態が推定された場合、ステップ２１に処理を進める。
（第３の実施の形態の効果）
本実施の形態の運転者状態推定装置１は、外部から指示信号Ｓ５が入力した場合にのみイベントを発生させるので、この構成を採用しない場合と比べて、運転者の煩わしさが低減される。
ここで他の実施の形態として、運転者状態推定装置１は、シートベルト装置２のウェビング２０を引き込むリトラクタ３と、リトラクタ３が引き込んだウェビング２０の引込量Ｌを測定する引込量測定部３０と、ウェビング２０の引き込み時のトルクＴを測定するトルク測定部３２と、ウェビング２０を引き込むイベントを発生させ、イベントにおけるウェビング２０の引込量Ｌ、又は引込量ＬとトルクＴに基づいて運転者の状態を推定する推定部１０と、を有する構成であっても良い。
また他の実施の形態として運転者状態推定装置１は、予め定められた引込量Ｌを引き込む時間、及び／又はその際のトルクに基づいて運転者の状態を推定しても良い。この際、最大時間及び／又は最大トルクが設定されても良い。
さらに他の実施の形態として運転者状態推定装置１は、ウェビング２０が引けなくなるまで引き込んだ引込量Ｌに基づいて運転者の状態を推定しても良い。この際、運転者状態推定装置１は、一定トルクで引き込んでも良いし、最大トルクに到達するまで引き込んでも良い。
つまり運転者状態推定装置１は、一定の引込量Ｌになるまで引き込む場合、トルクが一定の範囲内にあること、トルクが定められた値に達したか否か、定められた時間内に一定の引込量Ｌに達したか否かなどに基づいて運転者の状態を推定する。また運転者状態推定装置１は、一定のトルクで引き込む場合、一定の引込量Ｌになるまでの時間、引き込めなくなって定められた時間経過した際の引込量Ｌなどに基づいて運転者の状態が推定される。さらに運転者状態推定装置１は、一定の時間の間、引き込む場合、トルクが一定の範囲内であること、トルクが定められた値に達したか否か、引込量Ｌが定められた値に達したか否かなどに基づいて運転者の状態が推定される。運転者状態推定装置１は、これらの条件のうち、実施可能な組み合わせによって運転者の状態を推定するように構成される。
以上述べた少なくとも１つの実施の形態の運転者状態推定装置１によれば、運転者の状態の推定の過ちを抑制することが可能となる。
上述の実施の形態及び変形例に係る運転者状態推定装置１は、例えば、用途に応じて、推定部１０が、コンピュータが実行するプログラム、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）及びＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などによって実現されても良い。
以上、本発明のいくつかの実施の形態及び変形例を説明したが、これらの実施の形態及び変形例は、一例に過ぎず、請求の範囲に係る発明を限定するものではない。これら新規な実施の形態及び変形例は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更などを行うことができる。また、これら実施の形態及び変形例の中で説明した特徴の組合せの全てが発明の課題を解決するための手段に必須であるとは限らない。さらに、これら実施の形態及び変形例は、発明の範囲及び要旨に含まれると共に、請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
１ 運転者状態推定装置
２ シートベルト装置
３ リトラクタ
９ 運転者
１０ 推定部
２０ ウェビング
３０ 引込量測定部
３２ トルク測定部
 

Claims (12)

  1. シートベルト装置のウェビングを引き込むイベントを発生させ、前記イベントにおける前記ウェビングの引込量に基づいて運転者の状態を推定する推定部を備えた運転者状態推定装置。
  2. 前記推定部は、前記運転者の状態として少なくとも運転可能状態、居眠り状態及び運転不能状態を推定する、
    請求項１に記載の運転者状態推定装置。
  3. 前記推定部は、前記引込量が第１のしきい値より小さければ前記運転可能状態と推定し、前記引込量が前記第１のしきい値以上第２のしきい値より小さければ前記居眠り状態であると推定し、前記引込量が前記第２のしきい値以上であれば前記運転不能状態であると推定する、
    請求項２に記載の運転者状態推定装置。
  4. 前記推定部は、さらに前記第２のしきい値より大きい第３のしきい値を有し、前記引込量が前記第３のしきい値以上である場合、故障であると推定する、
    請求項３に記載の運転者状態推定装置。
  5. 前記推定部は、予め定められた時間の間、前記ウェビングを引き込んだ前記引込量に基づいて前記運転者の状態を推定する、
    請求項１乃至４のいずれか１項に記載の運転者状態推定装置。
  6. 前記推定部は、予め定められたトルクで前記ウェビングの引き込みを開始し、当該トルクが前記予め定められた時間内に最大値に到達した場合、前記ウェビングの引き込みを停止させる、
    請求項５に記載の運転者状態推定装置。
  7. 前記推定部は、予め定められたトルクで前記ウェビングを引き込む前記イベントの前記引込量に基づいて前記運転者の状態を推定する、
    請求項１乃至５のいずれか１項に記載の運転者状態推定装置。
  8. 前記推定部は、前記イベントにおける引き込み時のトルクと前記引込量との組み合わせに基づいて前記運転者状態を推定する、
    請求項１に記載の運転者状態推定装置。
  9. 前記推定部は、予め定められた前記ウェビングの引込量を引き込む時間、及び／又はその際のトルクに基づいて前記運転者の状態を推定する、
    請求項１乃至４、及び８のいずれか１項に記載の運転者状態推定装置。
  10. 前記推定部は、前記ウェビングが引けなくなるまで引き込んだ引込量に基づいて前記運転者の状態を推定する、
    請求項１乃至４、及び８のいずれか１項に記載の運転者状態推定装置。
  11. 前記推定部は、車両の異常な挙動に基づく指示信号が入力した場合、前記イベントを発生させる、
    請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の運転者状態推定装置。
  12. シートベルト装置のウェビングを引き込むリトラクタと、
    前記リトラクタが引き込んだ前記ウェビングの引込量を測定する引込量測定部と、
    前記ウェビングの引き込み時のトルクを測定するトルク測定部と、
    前記ウェビングを引き込むイベントを発生させ、前記イベントにおける前記引込量、又は前記引込量と前記トルクに基づいて運転者の状態を推定する推定部と、
    を備えた運転者状態推定装置。
     
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