(57)【要約】【課題】運転前の乗員の状態の良好度合いを推定する。【解決手段】情報処理装置（１）は、乗員の車両（１００）への乗り込み開始から乗り込み終了の一連の動作のうち、少なくとも一部の動作を示す動作情報を取得する動作情報取得部（１１）と、動作情報取得部（１１）が取得した動作情報を参照して、乗員の状態の良好度合いを推定する状態推定部（１２）と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
乗員の車両への乗り込み開始から乗り込み終了までの一連の動作のうち、少なくとも一部の動作を示す動作情報を取得する動作情報取得部と、
前記動作情報取得部が取得した動作情報を参照して、前記乗員の状態の良好度合いを推定する状態推定部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記状態推定部が推定した前記乗員の状態の良好度合いと、
前記乗員の動作に関する情報、
前記乗員の身体的特徴に関する情報、
前記乗員以外の人の動作に関する情報、及び、
前記乗員以外の人の身体的特徴に関する情報
の少なくとも何れかとを参照することにより、
前記乗員の状態の異常の有無を判定する異常判定部を更に備えている、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記状態推定部は、前記乗員の状態の良好度合いとして、前記乗員の身体的な状態の良好度合い、及び精神的な状態の良好度合いの少なくとも何れかを推定する、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記動作情報取得部は、前記動作情報として、前記乗員の前記車両への乗り込み終了から運転開始までの動作の少なくとも一部の動作に関する情報を取得する、請求項１から３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記動作情報には、前記車両内に設置されたセンサから取得した情報が含まれる、請求項１から４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記動作情報には、前記車両内のシートに設置されたセンサから取得した情報が含まれる、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記動作情報には、前記車両外に設置されたセンサから取得した情報が含まれる、請求項１から６の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記動作情報には、前記乗員に装着されたセンサから取得した情報が含まれる、請求項１から７の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記状態推定部による推定処理には、
前記動作情報取得部が取得した動作情報を参照して前記乗員の現在の状態の良好度合いを推定する第１の推定処理が含まれる、請求項１から８の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記状態推定部による推定処理には、
前記動作情報取得部が取得した動作情報、及び前記乗員の過去の動作情報を参照して前記乗員の状態の良好度合いの経時的な変化を推定する第２の推定処理が含まれる、請求項１から９の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記車両内の環境を調整する環境調整装置を、前記状態推定部が推定した前記乗員の状態の良好度合いに応じて制御する車両制御部を更に備える、請求項１から１０の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記状態推定部が推定した前記乗員の状態の良好度合いに応じた報知情報を生成し、生成した報知情報を報知部に報知させる報知制御部を更に備える、請求項１から１１の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
乗員の車両への乗り込み開始から乗り込み終了の一連の動作のうち、少なくとも一部の動作を示す動作情報を取得する動作情報取得工程と、
前記動作情報取得工程にて取得した動作情報を参照して、前記乗員の状態の良好度合いを推定する状態推定工程と、
を含むことを特徴とする状態推定方法。
【請求項１４】
請求項１から１２の何れか１項に記載の情報処理装置と、
前記動作情報を取得して前記情報処理装置に送信するセンサと、
前記車両内の環境を調整する環境調整装置であって、前記乗員の状態の良好度合いに応じて制御される環境調整装置、または、前記情報処理装置が前記乗員の状態の良好度合いに応じて生成した報知情報を報知する報知部の、少なくとも一方と、
を備えることを特徴する車両。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、乗員の状態の良好度合いを推定する情報処理装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、運転者の感情を判断する技術が知られている。例えば、特許文献１に記載のドライバ感情推定装置は、お手本データとの比較結果に基づく運転者の運転技量を用いて、外部環境に対する運転者の感情を推定する。
【０００３】
また、特許文献２に記載の車両制御装置は、運転者の生体情報及び運転者の情動を誘発する情動要因等を用いて運転者の心理状態を総合的に判断し、判断結果に基づいて車両制御を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−８４２５３号公報
【特許文献２】特開２００８−７−０６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述のような従来技術では、運転中の乗員の状態を判定しており、運転前の運転者の状態は判定されていない。そのため、運転前の運転者の状態を判定する技術が望まれている。
【０００６】
本発明の一態様は、運転前の乗員の状態の良好度合いを推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決するために、本発明の態様１に係る情報処理装置は、乗員の車両への乗り込み開始から乗り込み終了の一連の動作のうち、少なくとも一部の動作を示す動作情報を取得する動作情報取得部と、前記動作情報取得部が取得した動作情報を参照して、前記乗員の状態の良好度合いを推定する状態推定部と、を備える。
【０００８】
上記の構成によれば、乗員の車両への乗り込み開始から乗り込み終了の一連の動作に応じて、乗員の状態の良好度合いを推定することができる。これにより、乗員の状態が運転するのに適切な状態であるか判定することができる。
【０００９】
本発明の態様２に係る情報処理装置は、上記態様１において、前記状態推定部が推定した前記乗員の状態の良好度合いと、前記乗員の動作に関する情報、前記乗員の身体的特徴に関する情報、前記乗員以外の人の動作に関する情報、及び、前記乗員以外の人の身体的特徴に関する情報の少なくとも何れかとを参照することにより、前記乗員の状態の異常の有無を判定する異常判定部を更に備えていてもよい。
【００１０】
上記の構成によれば、推定した乗員の状態の良好度合いを、乗員又は乗員以外の人の、動作に関する情報及び身体的特徴を参照して判定するため、乗員の状態の異常の有無をより適切に判定することができる。
【００１１】
本発明の態様３に係る情報処理装置は、上記態様１又は２において、前記状態推定部は、前記乗員の状態の良好度合いとして、前記乗員の身体的な状態の良好度合い、及び精神的な状態の良好度合いの少なくとも何れかを推定してもよい。
【００１２】
上記の構成によれば、乗員の状態が運転するのに適切な状態であるか判定することができる。
【００１３】
本発明の態様４に係る情報処理装置は、上記態様１から３の何れかにおいて、前記動作情報取得部は、前記動作情報として、前記乗員の前記車両への乗り込み終了から運転開始までの動作の少なくとも一部の動作に関する情報を取得してもよい。
【００１４】
上記の構成によれば、乗り込み終了から運転開始までの動作に応じて、乗員の状態の良好度合いを推定することができる。これにより、乗員の状態が運転するのに適切な状態であるかをより適切に判定することができる。
【００１５】
本発明の態様５に係る情報処理装置は、上記態様１から４の何れかにおいて、前記動作情報には、前記車両内に設置されたセンサから取得した情報が含まれてもよい。
【００１６】
上記の構成によれば、乗員の乗り込み動作の動作情報を取得することができる。これにより、乗員の状態の良好度合いを推定することができる。
【００１７】
本発明の態様６に係る情報処理装置は、上記態様５において、前記動作情報には、前記車両内のシートに設置されたセンサから取得した情報が含まれてもよい。
【００１８】
上記の構成によれば、乗員の着座動作の動作情報を取得することができる。これにより、乗員の状態の良好度合いを推定することができる。
【００１９】
本発明の態様７に係る情報処理装置は、上記態様１から６の何れかにおいて、前記動作情報には、前記車両外に設置されたセンサから取得した情報が含まれてもよい。
【００２０】
上記の構成によれば、車両のドアを開く動作の動作情報を取得することができる。これにより、乗員の状態の良好度合いを推定することができる。
【００２１】
本発明の態様８に係る情報処理装置は、上記態様１から７の何れかにおいて、前記動作情報には、前記乗員に装着されたセンサから取得した情報が含まれてもよい。
【００２２】
上記の構成によれば、乗り込み開始から乗り込み終了の一連の動作の動作情報を取得することができる。これにより、乗員の状態の良好度合いを推定することができる。
【００２３】
本発明の態様９に係る情報処理装置は、上記態様１から８の何れかにおいて、前記状態推定部による推定処理には、前記動作情報取得部が取得した動作情報を参照して前記乗員の現在の状態の良好度合いを推定する第１の推定処理が含まれてもよい。
【００２４】
上記の構成によれば、乗員の状態の良好度合いを推定することができる。
【００２５】
本発明の態様１０に係る情報処理装置は、上記態様１から９の何れかにおいて、前記状態推定部による推定処理には、前記動作情報取得部が取得した動作情報、及び前記乗員の過去の動作情報を参照して前記乗員の状態の良好度合いの経時的な変化を推定する第２の推定処理が含まれてもよい。
【００２６】
上記の構成によれば、現在の乗員の動作情報と過去の乗員の動作情報を比較することにより、乗員の状態の異常の有無をより適切に判定することができる。
【００２７】
本発明の態様１１に係る情報処理装置は、上記態様１から１０の何れかにおいて、前記車両内の環境を調整する環境調整装置を、前記状態推定部が推定した前記乗員の状態の良好度合いに応じて制御する車両制御部を更に備えてもよい。
【００２８】
上記の構成によれば、乗員の状態の良好度合いに異常があった場合に、車両内の環境を調節し、乗員の状態の良好度合いを向上することができる。
【００２９】
本発明の態様１２に係る情報処理装置は、上記態様１から１１の何れかにおいて、前記状態推定部が推定した前記乗員の状態の良好度合いに応じた報知情報を生成し、生成した報知情報を報知部に報知させる報知制御部を更に備えてもよい。
【００３０】
上記の構成によれば、乗員の状態の良好度合いに異常があった場合に、良好度合いに異常があると警告し、運転に対する注意を促すことができる。
【００３１】
また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る状態推定方法は、乗員の車両への乗り込み開始から乗り込み終了の一連の動作のうち、少なくとも一部の動作を示す動作情報を取得する動作情報取得工程と、前記動作情報取得工程にて取得した動作情報を参照して、前記乗員の状態の良好度合いを推定する状態推定工程と、を含む。上記の構成によれば、本発明の一態様に係る情報処理装置と同様の効果を奏する。
【００３２】
また、本発明の一態様に係る車両は、上記態様１から１２の何れかに記載の情報処理装置と、前記動作情報を取得して前記情報処理装置に送信するセンサと、前記車両内の環境を調整する環境調整装置であって、前記乗員の状態の良好度合いに応じて制御される環境調整装置、または、前記情報処理装置が前記乗員の状態の良好度合いに応じて生成した報知情報を報知する報知部の、少なくとも一方と、を備える。上記の構成によれば、本発明の一態様に係る情報処理装置と同様の効果を奏する。
【００３３】
また、本発明の各態様に係る情報処理装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを前記情報処理装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより前記情報処理装置をコンピュータにて実現させる制御プログラムおよびそれを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【００３４】
本発明の一態様によれば、運転前の乗員の状態の良好度合いを推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明の実施形態に係る情報処理装置の一例を示すブロック図である。
【図２】報知情報の報知の一例を示す図である。
【図３】乗員の動作情報の経時変化を示すテーブルの一例を示す図である。
【図４】乗員の状態の良好度合いの判定テーブルの一例を示す図である。
【図５】乗員の状態の良好度合いの推移の一例を示す図である。
【図６】本発明の実施形態に係る乗員の状態の良好度合いの推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態に係る乗員の状態の良好度合いの推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３６】
以下、本発明の一実施形態に係る情報処理装置１について図１〜７を参照して説明する。図１は、本実施形態に係る情報処理装置１を備えた車両１００の構成を示すブロック図である。
【００３７】
（車両１００）
図１に示すように、車両１００は、情報処理装置１、センサ群２０、環境調整装置３０、報知部４０、及び通信部５０を備えている。
【００３８】
（情報処理装置１）
図１に示すように、情報処理装置１は、動作情報取得部１１、状態推定部１２、異常判定部１３、記憶部１４、車両制御部１５、及び報知制御部１６を備えている。
【００３９】
動作情報取得部１１は、センサ群２０又は後述するウェアラブル端末２００が備えるセンサ２０１より、乗員の車両１００への乗り込み開始から乗り込み終了までの一連の動作のうち少なくとも一部の動作に関する動作情報を取得する。また、動作情報取得部１１は、センサ群２０又はウェアラブル端末２００が備えるセンサ２０１より、乗員の車両１００への乗り込み終了から運転開始までの一連の動作のうち少なくとも一部の動作に関する動作情報を取得する。動作情報取得部１１は、取得した動作情報を状態推定部１２に出力する。なお、動作情報の詳細な説明については後述する。
【００４０】
状態推定部１２は、動作情報取得部１１が取得した動作情報を参照して、乗員の状態の良好度合いを推定する。より具体的には、状態推定部１２は、動作情報取得部１１が取得した動作情報を参照して乗員の現在の状態の良好度合いを推定する第１の推定処理と、動作情報取得部１１が取得した動作情報、及び前記乗員の過去の動作情報を参照して前記乗員の状態の良好度合いの経時的な変化を推定する第２の推定処理とを実施する。第１の推定処理及び第２の推定処理については後述する。
【００４１】
状態推定部１２は、推定した乗員の状態の良好度合いを異常判定部１３に出力する。ここで、状態の良好度合いとしては、
・乗員の怪我や老化等を示す身体的な状態の良好度合い、及び、
・怒り、焦り、及び動揺等を示す精神的な状態の良好度合い
が挙げられる。なお、状態推定部１２が推定する乗員の状態の良好度合いには、前記乗員の身体的な状態の良好度合い、及び精神的な状態の良好度合いの少なくとも何れかが含まれる。また、状態推定部１２は、取得した動作情報及び推定した乗員の良好度合いと、乗員の良好度合いの推定を行った日時とを関連付けて記憶部１４に格納する。なお、動作情報取得部１１は、後述するカメラ２５が撮像する撮像画像に含まれる顔を識別することによって複数の乗員候補のうち、何れの乗員が運転しようとしているのかを特定することができる。
【００４２】
異常判定部１３は、状態推定部１２より取得した乗員の状態の良好度合いを、記憶部１４に格納されている以下の情報：
・予め定められた基準値
・過去の乗員の状態の良好度合い、及び、
・過去における乗員以外の人の状態の良好度合い
の少なくとも何れかと比較することによって、乗員の状態の異常の有無を判定する。より具体的には、一例として、異常判定部１３は、状態推定部１２より取得した乗員の状態の良好度合いと、記憶部１４から取得した乗員の動作に関する情報、乗員の身体的特徴に関する情報、乗員以外の人の動作に関する情報、及び、乗員以外の人の身体的特徴に関する情報の少なくとも何れかとを参照することにより、乗員の状態の異常の有無を判定する。
【００４３】
一例として、異常判定部１３は、状態推定部１２より取得した乗員の状態の良好度合いが、
・予め定められた基準値
・過去の乗員の状態の良好度合いに応じて定められた閾値、及び、
・過去における乗員以外の人の状態の良好度合いに応じて定められた閾値
の少なくとも何れかよりも低い場合に、異常であると判定する。
【００４４】
そして、異常判定部１３は、判定結果を車両制御部１５及び報知制御部１６の少なくとも何れかに出力する。ここで、身体的特徴とは、例えば、性別、年齢、身長、及び体重等が挙げられる。
【００４５】
記憶部１４は、乗員の身体的特徴、過去に動作情報取得部１１において取得した乗員の動作情報、過去に推定した乗員の状態の良好度合いを記憶している。また、記憶部１４は、車両１００の外部のサーバ３００から乗員以外の人の動作情報、身体的特徴、及び状態の良好度合いの情報を取得し、記憶している。なお、本実施形態では、記憶部１４が乗員以外の人の情報を記憶する構成について説明したが、本実施形態はこれに限定されず、異常判定部１３が通信部５０を介してサーバ３００より乗員以外の人の情報を直接取得する構成であってもよい。また、一例として。記憶部１４に記憶された乗員及び乗員以外の人に関する情報には乗員ＩＤが付され、対象者毎に情報が管理されている。
【００４６】
車両制御部１５は、状態推定部１２が推定した乗員の状態の良好度合いに応じて車両１００の内部環境を調整する環境調整装置３０を制御する。一例として、車両制御部１５は、異常判定部１３において乗員の状態に異常があると判定された場合に、車両１００の内部環境が乗員の状態の良好度合いが向上する環境となるように環境調整装置３０を制御する。より具体的には、車両制御部１５は、怒り、焦り、及び動揺等が軽減するような内部環境を提供するよう環境調整装置３０を制御する。
【００４７】
これにより、乗員の精神状態を運転により適した精神状態へと変化させることができる。
【００４８】
報知制御部１６は、状態推定部１２が推定した乗員の状態の良好度合いに応じた報知情報を生成し、報知部４０を介して乗員に対して報知情報を報知させる。これにより、乗員の状態に異常があった場合に、乗員の状態に異常があると警告し、運転に対する注意を促すことができる。また、報知制御部１６は、生成した報知情報を通信部５０を介してサーバ３００に送信し、乗員以外の第三者に対して提供する構成としてもよい。これにより、乗員が異常のある状態で運転をしようとしていることを第三者に警告することができる。
【００４９】
（センサ群２０）
センサ群２０は、乗員の乗り込み開始から乗り込み終了までの一連の動作及び乗り込み終了から運転開始までの一連の動作を示す動作情報を取得するためのセンサ群である。センサ群２０が備えるセンサとしては、例えば、静電センサ２１、加速度センサ２２、ジャイロセンサ２３、圧力センサ２４、カメラ２５、モーションセンサ２６、マイク２７、及び圧力分布センサ２８等が挙げられる。センサ群２０に含まれる各センサは、車両１００の内部及び車両１００の外部における所定の箇所に設置されている。
【００５０】
静電センサ２１は、一例として、ドアのアウターレバー、ドアのインナレバー、各シートのスライドレバー及びハンドルの少なくとも何れかに設置されている。また、加速度センサ２２は、一例として、ドア及びシートベルトの少なくとも何れかに設置されている。また、ジャイロセンサ２３は、一例として、ドアに設置されている。また、圧力センサ２４は、一例として、ステアリング、天井アシストグリップ、ドアインナグリップ、ハンドル、フロアマット、シート及びイグニッションの少なくとも何れかに設置されている。また、カメラ２５は、一例として、車両１００の外部及び車両１００の内部の少なくとも何れかにおいて、乗員の顔及び動きが識別できる位置に設置されている。また、モーションセンサ２６は、一例として、車両１００の外部及び車両１００の内部の少なくとも何れかにおいて、乗員の動きが識別できる位置に設置されている。また、マイク２７は、一例として、車両１００の内部において、乗員の声が識別できる位置に設置されている。また、圧力分布センサ２８、一例として、フロアマット及びシートの少なくとも何れかに設置されている。
【００５１】
これにより、センサ群２０は、車両１００の内部における乗員の動作情報と、車両１００の外部における乗員の動作情報とを取得する。センサ群２０は、各センサが検知した乗員の動作情報を動作情報取得部１１に出力する。センサ群２０による具体的な動作情報の取得処理については後述する。
【００５２】
（環境調整装置３０）
環境調整装置３０は、車両１００の内部環境を調整するための装置である。環境調整装置３０は、例えば、ライト３１、エアコン３２及びスピーカ３３を備えている。環境調整装置３０は、乗員の状態の良好度合いが向上するように、車両１００の内部環境を調整する。一例として、環境調整装置３０は、光、温度、及び音等を調整し、乗員に対して特定の刺激を与えることによって乗員の状態の良好度合いを向上させる。
【００５３】
（報知部４０）
報知部４０は、乗員に対して、推定した乗員の状態の良好度合いを報知するための構成である。報知部４０は、例えば、スピーカ３３及び表示部４１を備えている。報知部４０は、異常判定部１３において、乗員の状態の良好度合いに異常があると判定された場合に、報知制御部１６において生成した報知情報を乗員に対して報知する。ここで、報知制御部１６が生成する報知情報とは、一例として、乗員に対して状態に異常がある旨を警告する情報である。より具体的には、図２に示すように、報知部４０は、表示部４１に対して「運転を行うのに適切な状態ではありません」のような報知情報を表示することによって、乗員に対して良好度合いに異常があると警告する。なお、報知部４０は、スピーカ３３を介して報知情報を音声によって報知する構成であってもよい。
【００５４】
（ウェアラブル端末２００）
ウェアラブル端末２００は、乗員に装着された装置である。ウェアラブル端末２００は、センサ２０１、制御部２０２、及び通信部２０３を備えている。ウェアラブル端末２００は、センサ２０１が取得した乗員の動作情報を、通信部２０３及び通信部５０を介して、動作情報取得部１１に出力する。センサ２０１としては、例えば、加速度センサ及び生体センサ等のセンサが挙げられる。センサ２０１は、乗員の動きによって生じた加速度及び乗員の心拍等の生体情報を動作情報として動作情報取得部１１に出力する。
【００５５】
＜動作情報の取得＞
以下では、センサ群２０に含まれる各センサによる動作情報の取得処理についてより具体的に説明する。
【００５６】
図３は、乗員が車両１００のドアを開ける動作に関連した動作情報の一例を示す図である。図３に示すように、動作情報には、各時刻における各センサの検出結果が含まれる。図３では、より具体的に、静電センサ２１、加速度センサ２２、及びジャイロセンサ２３の各時刻における検知結果を示している。
【００５７】
静電センサ２１は、一例として、乗員が車両１００のドアを開くために、ドアのアウターレバーを握ると、アウターレバーに対する乗員の接触有（以下、単に「接触有」という。）と検知し、ドアのアウターレバーを離すと、アウターレバーに対する乗員の接触無（以下、単に「接触無」という。）と検知する。ここで、図３に示すテーブルでは、一例として、静電センサ２１が接触有と検知した場合を〇で示し、静電センサ２１が接触無と検知した場合を×で示している。図３に示す例においては、静電センサ２１は時刻ｔ＝００：００から時刻ｔ＝００：０２の期間にアウターレバーに対する接触有と検知し、時刻ｔ＝００：０３にアウターレバーに対する接触無と検知している。静電センサ２１は、一例として、アウターレバーに対する接触有と検知された時間（図３の例では３秒間）を、レバー握り時間を示す動作情報として動作情報取得部１１に出力する。なお、以下の説明において、接触有と検知された時間を接触時間とも表記する。
【００５８】
加速度センサ２２は、乗員が車両１００のドアを開く際のドアの加速度を検知する。図３に示す例においては、加速度センサ２２は、時刻ｔ＝００：０１からｔ＝００：０２の期間に５．０ｍ／ｓ２の加速度を検知している。加速度センサ２２は、一例として、０でない加速度を検知した時間（図３の例では２秒間）をドア開き時間、又はドア閉じ時間を示す動作情報として動作情報取得部１１に出力する。また、加速度センサ２２は、検知した加速度の値を動作情報として動作情報取得部１１に出力する構成としてもよい。なお、加速度センサ２２が検出した加速度の値の正負の変化から、乗員がドアを開く動作を行ったのか、又はドアを閉める動作を行ったのかを特定することができる。
【００５９】
ジャイロセンサ２３は、乗員が車両１００のドアを開く際のドアの開き角を検知する。図３に示す例においては、ジャイロセンサ２３は、時刻ｔ＝００：０２に３０°の開き角を検知し、ｔ＝００：０３に６０°の開き角を検知している。ジャイロセンサ２３は、一例として、検知した開き角の値を動作情報として動作情報取得部１１に出力する。
【００６０】
このように、センサ群２０が備える各センサは、それぞれが検知した動作情報を動作情報取得部１１に出力する。なお、上述の動作情報は、乗員の乗り込み開始から乗り込み終了までの一連の動作の一例であり、センサ群２０が備える各センサは、上述の動作情報以外に、例えば、以下の動作情報を動作情報取得部１１に出力することができる。
【００６１】
圧力センサ２４は、一例として、車両１００のドアのグリップを握った際の荷重を検知する。また、圧力センサ２４は、一例として、車両１００のシートへの着座時の荷重を検知する。また、圧力センサ２４は、一例として、車両１００のシートへの着座動作の時間的荷重変化（以下、単に「時間的荷重変化」という。）を検知する。圧力センサ２４は、検知した情報を動作情報として動作情報取得部１１に出力する。
【００６２】
カメラ２５は、一例として、乗員の車両１００への乗り込み動作を検知する。また、カメラ２５は、一例として、撮像した乗員の撮像画像より乗員の顔の表情を検知する。カメラ２５は、検知した情報を動作情報として動作情報取得部１１に出力する。
【００６３】
モーションセンサ２６は、一例として、乗員の車両１００への乗り込み動作を検知する。具体的には、モーションセンサ２６は、乗員の車両１００への乗り込み動作の際の姿勢、ステップ数、及び乗り込み動作に要した時間（以下、単に「乗り込み時間」という。）等を検知する。モーションセンサ２６は、検知した情報を動作情報として動作情報取得部１１に出力する。
【００６４】
マイク２７は、一例として、乗員の発話を検知する。具体的には、マイク２７は、乗員の発話時の声量、トーン、発話の速さ及び発話時間等を検知する。マイク２７は、検知した情報を動作情報として動作情報取得部１１に出力する。
【００６５】
圧力分布センサ２８は、一例として、車両１００のシートへの着座時の圧力分布を検知する。また、圧力分布センサ２８は、一例として、車両１００のシートへの着座した後の体動量（以下、単に「体動量」という。）を検知する。圧力分布センサ２８は、検知した情報を動作情報として動作情報取得部１１に出力する。
【００６６】
（状態の良好度合いの推定処理）
状態推定部１２における、乗員の状態の良好度合いの推定処理について、図４及び５を参照して説明する。
【００６７】
＜第１の推定処理＞
図４は、乗員の状態の良好度合いを判定するために状態推定部１２が参照する判定テーブルの一例を示す図である。図４に示すように、判定テーブルは、センサ毎に、動作情報取得部１１が取得した動作情報の具体的な値の範囲と、乗員の状態の良好度合いとの対応関係を示している。状態推定部１２は、動作情報取得部１１が取得した動作情報が示す値が、判定テーブルに示されている各範囲のうち、何れの範囲に属するものであるのかを判定する。そして、状態推定部１２は、判定テーブルを参照し、動作情報が示す値が属する範囲に関連付けられた乗員の状態の良好度合いを特定する。このように、状態推定部１２は、動作情報取得部１１より取得した動作情報と上述の判定テーブルとを参照して現在の乗員の状態の良好度合いを推定する。
【００６８】
図４に示す判定テーブルでは、状態の良好度合いを１、２及び３の数値で表しており、数値が大きくなるにつれ、状態が良好であることを示している。また、判定テーブルにおいて、身体的状態及び精神的状態のそれぞれの良好度合いが示されている。なお、図４に示す動作情報の正常値とは、正常時の乗員の動作に基づく動作情報の値であり、一例として、状態推定部１２が当該乗員の過去の動作情報に基づいて決定しておくことができる。他の例として、正常値を予め定められた値に設定してもよい。
【００６９】
図４を参照して状態推定部１２による具体的な推定処理を説明すれば、以下の通りである。図４の判定テーブルには、静電センサ２１が検知する動作情報として、乗員が車両１００のドアを開く際の接触時間が示されている。
【００７０】
状態推定部１２は、静電センサ２１が検知する動作情報を参照し、以下のような推定処理を行う。
・接触時間が、正常値−２秒より大きく正常値＋２秒以下である場合、身体的状態の良好度合いが３であると推定
・接触時間が、正常値＋２秒より大きく正常値−４秒以下である場合、身体的状態の良好度合いが２であると推定
・接触時間が、正常値＋４秒より大きい場合、身体的状態の良好度合いが１であると推定
【００７１】
また、判定テーブルには、加速度センサ２２が検知する動作情報として、乗員が車両１００のドアを開く際に検知する加速度が示されている。
【００７２】
状態推定部１２は、加速度センサ２２が検知する動作情報を参照し、以下のような推定処理を行う。
・加速度が、正常値＋１ｍ／ｓ２より大きい場合、精神的状態の良好度合いが１であると推定
・加速度が、正常値＋０．５ｍ／ｓ２より大きく正常値＋１ｍ／ｓ２以下である場合、精神的状態の良好度合いが２であると推定
・加速度が、正常値−０．５ｍ／ｓ２以上であり正常値＋０．５ｍ／ｓ２以下である場合、身体的状態の良好度合い及び精神的状態の良好度合いが３であると推定
・加速度が、正常値−０．５ｍ／ｓ２より小さく正常値−１ｍ／ｓ２以上である場合、身体的状態の良好度合いが２であると推定
・加速度が、正常値−１ｍ／ｓ２より小さい場合、身体的状態の良好度合いが１であると推定
【００７３】
このように、状態推定部１２は、動作情報取得部１１より取得した動作情報と判定テーブルとを照らし合わせることにより、乗員の身体的状態又は精神的状態の良好度合いの推定処理を実施する。なお、上述の推定処理は、状態推定部１２が実施する推定処理の一例であり、状態推定部１２は、上述の推定処理以外に、例えば、以下の推定処理を実施することができる。
【００７４】
状態推定部１２は、ジャイロセンサ２３が検知する開き角を参照し、以下のような推定処理を行う。
・開き角が、正常値＋１０°より大きい場合、精神的状態の良好度合いが１であると推定
・開き角が、正常値＋５°より大きく正常値＋１０°以下である場合、精神的状態の良好度合いが２であると推定
・開き角が、正常値−５°以上であり正常値＋５°以下である場合、身体的状態の良好度合い及び精神的状態の良好度合いが３であると推定
・開き角が、正常値−５°より小さく正常値−１０°以上である場合、身体的状態の良好度合いが２であると推定
・開き角が、正常値−１０°より小さい場合、身体的状態の良好度合いが１であると推定
【００７５】
状態推定部１２は、圧力センサ２４が検知する荷重を参照し、以下のような推定処理を行う。
・荷重のピーク値が、正常値−１０％以上であり、正常値＋１０％以下である場合、精神的状態の良好度合いが３であると推定
・荷重のピーク値が、正常値＋１０％より大きく、正常値＋２０％以下である場合、又は正常値−１０％より小さく、正常値−２０％以上である場合、精神的状態の良好度合いが２であると推定
・荷重のピーク値が、正常値＋２０％より大きい場合、又は正常値−２０％より小さい場合、精神的状態の良好度合いが１であると推定
なお、状態推定部１２は、圧力センサ２４に代えて、圧力分布センサ２８が検知した圧力分布を参照して、上述の推定処理を実施する構成であってもよい。
【００７６】
状態推定部１２は、圧力センサ２４が検知する時間的荷重変化を参照し、以下のような推定処理を行う。
・荷重の安定時間が、正常値−１０％以上であり、正常値＋１０％以下である場合、精神的状態の良好度合いが３であると推定
・荷重の安定時間が、正常値＋１０％より大きく、正常値＋２０％以下である場合、又は正常値−１０％より小さく、正常値−２０％以上である場合、精神的状態の良好度合いが２であると推定
・荷重の安定時間が、正常値＋２０％より大きい場合、又は正常値−２０％より小さい場合精神的状態の良好度合いが１であると推定
なお、状態推定部１２は、圧力センサ２４に代えて、圧力分布センサ２８が検知した体動量を参照して、上述の推定処理を実施する構成であってもよい。
【００７７】
状態推定部１２は、カメラ２５が検知する乗員の顔の表情を参照し、以下のような推定処理を行う。
・顔の表情が、「喜び」又は「中立」を示す表情である場合、身体的状態の良好度合い及び精神的状態の良好度合いが３であると推定
・顔の表情が、「怒り」、「悲しみ」又は「嫌悪」を示す表情である場合、精神的状態の良好度合いが１であると推定
【００７８】
状態推定部１２は、モーションセンサ２６が検知する乗り込み動作の姿勢を参照し、以下のような推定処理を行う。
・姿勢の変化が、正常値−１０％以上であり、正常値＋１０％以下である場合、精神的状態の良好度合いが３であると推定
・姿勢の変化が、正常値＋１０％より大きく、正常値＋２０％以下である場合、又は正常値−１０％より小さく、正常値−２０％以上である場合、精神的状態の良好度合いが２であると推定
・姿勢の変化が、正常値＋２０％より大きい場合、又は正常値−２０％より小さい場合、精神的状態の良好度合いが１であると推定
【００７９】
状態推定部１２は、モーションセンサ２６が検知する乗り込み時間を参照し、以下のような推定処理を行う。
・乗り込み時間が、正常値−１０％以上であり、正常値＋１０％以下である場合、身体的状態の良好度合い及び精神的状態の良好度合いが３であると推定
・乗り込み時間が、正常値＋１０％より大きく、正常値＋２０％以下である場合、又は正常値−１０％より小さく、正常値−２０％以上である場合、身体的状態の良好度合い及び精神的状態の良好度合いが２であると推定
・乗り込み時間が、正常値＋２０％より大きい場合、又は正常値−２０％より小さい場合、身体的状態の良好度合い及び精神的状態の良好度合いが１であると推定
なお、状態推定部１２は、モーションセンサ２６に代えて、カメラ２５が検知した乗り込み時間を参照して、上述の推定処理を実施する構成であってもよい。
【００８０】
状態推定部１２は、マイク２７が検知する発話の声量を参照し、以下のような推定処理を行う。
・発話の声量が、正常値−１０％以上であり、正常値＋１０％以下である場合、精神的状態の良好度合いが３であると推定
・発話の声量が、正常値＋１０％より大きく、正常値＋２０％以下である場合、又は正常値−１０％より小さく、正常値−２０％以上である場合、精神的状態の良好度合いが２であると推定
・発話の声量が、正常値＋２０％より大きい場合、又は正常値−２０％より小さい場合、精神的状態の良好度合いが１であると推定
【００８１】
状態推定部１２は、マイク２７が検知する発話時間を参照し、以下のような推定処理を行う。
・発話時間が、正常値−１０％以上であり、正常値＋１０％以下である場合、精神的状態の良好度合いが３であると推定
・発話時間が、正常値＋１０％より大きく、正常値＋２０％以下である場合、又は正常値−１０％より小さく、正常値−２０％以上である場合、精神的状態の良好度合いが２であると推定
・発話時間が、正常値＋２０％より大きい場合、又は正常値−２０％より小さい場合、精神的状態の良好度合いが１であると推定
【００８２】
状態推定部１２は、圧力分布センサ２８が検知する圧力分布を参照し、以下のような推定処理を行う。
・圧力分布が、正常値−１０％以上であり、正常値＋１０％以下である場合、精神的状態の良好度合いが３であると推定
・圧力分布が、正常値＋１０％より大きく、正常値＋２０％以下である場合、又は正常値−１０％より小さく、正常値−２０％以上である場合、精神的状態の良好度合いが２であると推定
・圧力分布が、正常値＋２０％より大きい場合、又は正常値−２０％より小さい場合、精神的状態の良好度合いが１であると推定
【００８３】
また、図示はしていないが、動作情報がウェアラブル端末２００が備えるセンサ２０１から取得された情報である場合にも、状態推定部１２は、同様の判定テーブルを参照して乗員の状態を推定することができる。一例として、動作情報としてウェアラブル端末２００が備えるセンサ２０１から心拍数を取得した場合、状態推定部１２は、心拍数に関する複数の範囲と、各範囲に関連付けられた身体的状態の良好度合いとを含む判定テーブルを参照し、動作情報が何れの範囲に属するのかに応じて、乗員の状態の良好度合いを推定することができる。
【００８４】
なお、状態推定部１２は、ディープラーニングなどの機械学習を用いて、上記第１の推定処理を行う構成としてもよい。一例として、機械学習を用いて、上記第１の推定処理に用いられる正常値及び所定の閾値を更新する構成としてもよい。当該教師データは、情報処理装置１が個々に取得したデータであってもよく、通信部５０を介してサーバ３００より取得した他の情報処理装置のデータであってもよい。状態の良好度合いの推定に用いられる動作情報の正常値及び所定の閾値を好適に更新することにより、乗員の状態の良好度合いの推定精度をより高めることができる。
【００８５】
＜第２の推定処理＞
図５は、状態推定部１２による乗員の状態の良好度合いの推定処理の一例を示す図である。上述したように、記憶部１４には、過去に推定した乗員の状態の良好度合いが、推定した日時に関連付けられて格納されている。状態推定部１２は、過去に推定した乗員の状態の良好度合いを参照して、図５に示すように、乗員の状態の良好度合いの推移を特定する。状態推定部１２は、生成した乗員の状態の良好度合いの推移を参照して、乗員の状態の良好度合いの経時的な変化を推定する。このように、状態推定部１２は、乗員の現在の状態の良好度合いと乗員の過去の状態の良好度合いとを参照することによって乗員の状態の良好度合いの経時的な変化を推定する。
【００８６】
例えば、図５に示す例では、区間ａにおいて乗員の状態の良好度合いが悪化し、その後、乗員の状態の良好度合いが改善している。また、区間ｂにおいて乗員の状態の良好度合いが悪化し続けている。状態推定部１２は、区間ａについては、乗員の状態の良好度合いが改善しているため、一時的な悪化であると推定する。一方で、状態推定部１２は、区間ｂについては、乗員の状態の良好度合いが悪化し続けているため、今後も状態の良好度合いが悪化し続ける可能性があると推定する。
【００８７】
状態推定部１２が推定した良好度合いの変化に基づく情報は一例として報知制御部１６に供給され、乗員に通知される。
【００８８】
一例として、状態推定部１２は、乗員が運転を行うことが難しくなる期日を推定し、推定結果を報知制御部１６に出力する。そして、報知制御部１６は、乗員に対して「〇ヶ月後に運転をすることが難しくなる」等の警告情報を含む報知情報を表示部４１に表示させる。
【００８９】
（乗員の状態の良好度合いの推定処理の流れ）
次に、乗員の状態の良好度合いの推定処理の流れを図６及び７を参照して説明する。なお、以下では、良好度合いの推定結果を参照して車両１００の内部の環境調整する処理の流れ、及び良好度合いの推定結果を参照して乗員に対して推定結果を報知する処理の流れについて説明するが、これはそれぞれの処理の流れが別々に行われなければならないことを示すものではない。図６に示す処理の一部と図７に示す処理の一部を統合した処理を実行する構成としてもよい。
【００９０】
＜推定処理結果に伴う環境調整処理の流れ＞
図６は、良好度合いの推定結果を参照して車両１００の内部環境を制御する処理の一例を示すフローチャートである。
【００９１】
［ステップＳ１０１］
動作情報取得部１１が、センサ群２０から乗員の車両１００への乗り込み開始から運転開始までの一連の動作のうち、少なくとも一部の動作を示す動作情報を取得する。
【００９２】
［ステップＳ１０２］
状態推定部１２は、動作情報取得部１１から乗員の動作情報を取得し、乗員の状態の良好度合いを推定する。
【００９３】
［ステップＳ１０３］
異常判定部１３は、状態推定部１２から乗員の状態の良好度合いを取得する。また、異常判定部１３は、記憶部１４またはサーバ３００から、予め定められた基準値、過去の乗員の状態の良好度合い、及び、過去における乗員以外の人の状態の良好度合いの少なくとも何れかを取得する。異常判定部１３は、状態推定部１２から取得した乗員の状態の良好度合いと、予め定められた基準値、過去の乗員の状態の良好度合い、及び、過去における乗員以外の人の状態の良好度合いの少なくとも何れかとを比較することによって、乗員の状態の異常の有無を判定する。
【００９４】
［ステップＳ１０４］
異常判定部１３が、ステップＳ１０３においてＹＥＳと判定し、乗員の状態に異常があると判定した場合、車両制御部１５は、乗員の状態の良好度合いが向上するように、環境調整装置３０に車両１００の内部の環境を調整させる。
【００９５】
異常判定部１３が、ステップＳ１０３においてＮＯと判定し、乗員の状態に異常がないと判定した場合、情報処理装置１は処理を終了する。
【００９６】
＜推定処理結果に伴う報知処理の流れ＞
図７は、良好度合いの推定結果を参照して乗員に対して推定結果を報知する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００９７】
［ステップＳ２０１］
動作情報取得部１１が、センサ群２０から、乗員の車両１００への乗り込み開始から運転開始までの一連の動作のうち、少なくとも一部の動作を示す動作情報を取得する。
【００９８】
［ステップＳ２０２］
状態推定部１２は、動作情報取得部１１から乗員の動作情報を取得し、乗員の状態の良好度合いを推定する。
【００９９】
［ステップＳ２０３］
異常判定部１３は、状態推定部１２から乗員の状態の良好度合いを取得する。また、異常判定部１３は、記憶部１４またはサーバ３００から、予め定められた基準値、過去の乗員の状態の良好度合い、及び、過去における乗員以外の人の状態の良好度合いの少なくとも何れかを取得する。異常判定部１３は、状態推定部１２から取得した乗員の状態の良好度合いと、予め定められた基準値、過去の乗員の状態の良好度合い、及び、過去における乗員以外の人の状態の良好度合いの少なくとも何れかとを比較することによって、乗員の状態の異常の有無を判定する。
【０１００】
［ステップＳ２０４］
異常判定部１３が、ステップＳ２０３においてＹＥＳと判定し、乗員の状態に異常があると判定した場合、報知制御部１６は、乗員の状態に異常があることを示す報知情報を生成する。
【０１０１】
［ステップＳ２０５］
報知制御部１６は、生成した報知情報を報知部４０を介して乗員に報知する。なお、報知制御部１６は、生成した報知情報を通信部５０を介してサーバ３００に送信し、乗員以外の第三者に対して提供してもよい。
【０１０２】
異常判定部１３が、ステップＳ２０３においてＮＯと判定し、乗員の状態に異常がないと判定した場合、情報処理装置１は処理を終了する。
【０１０３】
〔ソフトウェアによる実現例〕
情報処理装置１の制御ブロック（特に、動作情報取得部１１、状態推定部１２、異常判定部１３、車両制御部１５、報知制御部１６）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
【０１０４】
後者の場合、情報処理装置１は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【０１０５】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１０６】
１  情報処理装置
１１  動作情報取得部
１２  状態推定部
１３  異常判定部
１４  記憶部
１５  車両制御部
１６  報知制御部
２０  センサ群
２１  静電センサ
２２  加速度センサ
２３  ジャイロセンサ
２４  圧力センサ
２５  カメラ
２６  モーションセンサ
２７  マイク
２８  圧力分布センサ
３０  環境調整装置
３１  ライト
３２  エアコン
３３  スピーカ
４０  報知部
４１  表示部
５０  通信部
１００  車両
２００  ウェアラブル端末
２０１  センサ
２０２  制御部
２０３  通信部
３００  サーバ
【図１】
2020201657.tif 000003
【図２】
2020201657.tif 000004
【図３】
2020201657.tif 000005
【図４】
2020201657.tif 000006
【図５】
2020201657.tif 000007
【図６】
2020201657.tif 000008
【図７】
2020201657.tif 000009