(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
先行車との隔たりを示す車間状態を車両走行状態として検出する車両走行状態検出手段と、
前記車両走行状態検出手段によって検出した車両走行状態の分布に歪みがあるか否かを基に、運転者が早く進もうと焦って運転している状態である先急ぎ運転の状態であるか否かを検出する運転状態検出手段と、
を備え、  
前記運転状態検出手段は、前記車両走行状態検出手段によって検出した車両走行状態の分布の歪度及び尖度を算出し、算出した歪度と尖度との合計値が予め設定した閾値よりも大きい場合に、運転者が前記先急ぎ運転の状態であると判定することを特徴とする車両用運転状態検出装置。
【請求項２】
車両に搭載されたコントローラは、
先行車との隔たりを示す車間状態を車両走行状態として検出する車両走行状態検出ステップと、
前記車両走行状態検出ステップにおいて検出した車両走行状態の分布に歪みがあるか否かを、検出した前記車両走行状態の分布の歪度及び尖度で判定し、前記歪度と尖度との合計値が予め設定した閾値よりも大きい場合に、運転者が早く進もうと焦って運転している状態である先急ぎ運転の状態であると判定する運転状態検出ステップと、
を含むことを特徴とする車両用運転状態検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転者の運転状態を検出する車両用運転状態検出装置、及び車両用運転状態検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、運転者の運転状態を検出する装置として、特許文献１に記載された運転支援装置が知られている。
特許文献１に記載された運転支援装置においては、運転者が行った運転操作に関する情報を検出し、検出された情報の分布を運転者の挙動情報として算出している。そして、走行状況毎に設定された判定基準となる分布と、運転者の挙動情報とを比較することにより、運転者の運転状態を検出し、必要に応じて運転者に注意を促している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−３４３９０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載された技術においては、走行状況毎に判定基準を設定している。そのため、現在の走行状況に類似する走行状況の判定基準を選択して判定を行ったとしても、判定基準を設定する際に想定した走行状況と、実際の走行状況とが必ずしも一致しない場合がある。
そのため、従来の技術においては、運転者の運転状態を適切に検出できないことがあった。このような場合、運転者に対して無用に注意を促すこととなる。また、特に、先急ぎ運転を行っている運転者に対して適切な注意を促すことが困難である。
本発明の課題は、運転者の運転状態をより適切に検出することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
以上の課題を解決するため、本発明に係る車両用運転状態検出装置は、
車両走行状態検出手段が先行車との隔たりを示す車間状態を車両走行状態として検出し、運転状態検出手段が、車両走行状態の分布の歪度及び尖度を算出し、算出した歪度と尖度との合計値が予め設定した閾値よりも大きい場合に、運転者が早く進もうと焦って運転している状態である先急ぎ運転の状態であると判定する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、車両走行状態の分布の歪みから運転者の先急ぎ運転状態を検出するため、運転者の運転状態をより適切に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】第１実施形態に係る車両用運転状態検出装置１を備えた自動車１Ａの概略構成図である。
【図２】自動車１Ａの制御系統を示すシステム構成図である。
【図３】運転状態検出処理を示すフローチャートである。
【図４】車間時間ＴＨＷを用いた場合の車両走行状態の分布を示す図である。
【図５】歪度と尖度とを組み合わせて分布の歪みを検出する場合の検出基準を示すマップである。
【図６】運転者が適性であると感じる車間時間ＴＨＷの範囲を示す図である。
【図７】運転者の望む運転ができる状況における車両走行状態の分布の一例を示す図である。
【図８】運転者が通常よりやや急いだ状況における車両走行状態の分布の一例を示す図である。
【図９】運転者が望む運転ができない状況（先急ぎ運転を行っている状況）における車両走行状態の分布を説明する図である。
【図１０】車間距離Ｄを用いた場合の車両走行状態の分布を示す図である。
【図１１】到達余裕時間ＴＴＣを用いた場合の車両走行状態の分布を示す図である。
【図１２】平均値と最頻値とを組み合わせて分布の歪みを検出する場合の検出基準を示すマップである。
【図１３】平均値と中央値とを組み合わせて分布の歪みを検出する場合の検出基準を示すマップである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図を参照して本発明を適用した自動車の実施の形態を説明する。
（第１実施形態）
図１は、本発明の第１実施形態に係る車両用運転状態検出装置１を備えた自動車１Ａの概略構成図である。
また、図２は、自動車１Ａの制御系統を示すシステム構成図である。
図１および図２において、自動車１Ａは、アクセルセンサ１０と、ブレーキセンサ２０と、車速センサ３０ＦＲ，３０ＦＬ，３０ＲＲ，３０ＲＬと、舵角センサ４０と、レーザレーダ５０と、カメラ６０と、ナビゲーションシステム７０とを含んでいる。また、自動車１Ａは、コントローラ８０と、表示ユニット９０と、スピーカ１００とを含んでいる。
【０００９】
なお、これらのうち、車速センサ３０ＦＲ，３０ＦＬ，３０ＲＲ，３０ＲＬと、舵角センサ４０と、レーザレーダ５０と、カメラ６０と、コントローラ８０と、表示ユニット９０と、スピーカ１００とは、車両用運転状態検出装置１を構成している。
アクセルセンサ１０は、アクセルペダルのストローク量を検出し、検出したストローク量を示す信号をコントローラ８０に出力する。
【００１０】
ブレーキペダルセンサ２０は、ブレーキペダルのストローク量を検出し、検出したストローク量を示す信号をコントローラ８０に出力する。
車速センサ３０ＦＲ，３０ＦＬ，３０ＲＲ，３０ＲＬは、自動車１Ａの右前輪、左前輪、右後輪および左後輪にそれぞれ設置された車速パルスセンサであり、各車輪の回転速度を示す信号をコントローラ８０に出力する。
舵角センサ４０は、運転者がステアリングホイールに対して行った操舵操作の舵角を検出し、検出した舵角を示す信号をコントローラ８０に出力する。
【００１１】
レーザレーダ５０は、車両の前方グリルやバンパ等に設置してあり、水平方向に赤外光パルスを照射して自車両の前方領域を走査する。レーザレーダ１０は、前方にある複数の反射物（通常、先行車の後端）で反射した赤外光パルスの反射波を計測し、反射波の到達時間より、複数の障害物までの車間距離Ｄおよび相対速度Ｖｒを検出する。そして、レーザレーダ５０は、検出した車間距離Ｄおよび相対速度Ｖｒを示す信号をコントローラ４０に出力する。レーザレーダ１０がスキャンする前方の領域は、自車正面に対して例えば±６deg程度であり、レーザレーダ１０は、この範囲内に存在する前方物体を検出する。
【００１２】
カメラ６０は、フロントウィンドウ上部に取り付けた小型のＣＣＤ（Charge Coupled Devices）カメラ、またはＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）カメラ等の撮像装置であり、前方道路の状況を画像として検出する。なお、カメラ６０による検知領域は車両の前後方向中心線に対して水平方向に±３０deg程度であり、カメラ６０は、この領域に含まれる前方道路風景を画像として取り込む。
ナビゲーションシステム７０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機、地図データベース、および表示モニタを有し、経路探索および経路案内等を行うシステムである。ナビゲーションシステム７０は、ＧＰＳ受信機によって取得した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。
【００１３】
コントローラ８０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＯＭ（Read Only Memory）およびＲＡＭ（Random Access Memory）等のＣＰＵ周辺部品とを含む電子制御ユニットであり、車両用運転状態検出装置１全体の制御を行う。
具体的には、コントローラ８０は、車速センサ３０ＦＲ，３０ＦＬ，３０ＲＲ，３０ＲＬからの信号を基に自車両の速度Ｖを算出する。
また、コントローラ８０は、前方カメラ１５からの画像信号に画像処理を施し、自車両前方領域に存在するレーンマーカ等を検出する。
【００１４】
さらに、コントローラ８０は、舵角センサ４０、カメラ６０、車速センサ３０ＦＲ，３０ＦＬ，３０ＲＲ，３０ＲＬ、ナビゲーションシステム７０等から取得した信号に基づいて、後述する運転状態検出処理を実行することにより、運転者の運転状態を分析する。
表示ユニット９０は、液晶ディスプレイあるいはＬＥＤ（Light Emitting Diode）ランプといった表示装置を有し、コントローラ８０からの指示信号に従って、運転者に対する各種情報の報知を行う。
スピーカ１００は、コントローラ８０からの指示信号に従って、ブザー音や音声により運転者に対する各種情報の報知を行う。
【００１５】
（運転状態検出処理）
次に、コントローラ８０が実行する運転状態検出処理について説明する。
図３は、運転状態検出処理を示すフローチャートである。
コントローラ８０は、イグニションオンと共に運転状態検出処理を開始し、以後、一定時間（例えば数秒〜数十秒）毎に割込み処理として繰り返し実行する。
図３において、運転状態検出処理を開始すると、コントローラ８０は、まず車両走行状態を取得する（ステップＳ１０）。このとき、コントローラ８０は、自車両の車速Ｖ、車間距離Ｄ等を取得し、これらを基に、車両走行状態として、左右方向制御に関するパラメータを算出する。
【００１６】
具体的には、コントローラ８０は、車両走行状態として、例えば、以下のパラメータを算出して用いる。
・車間時間ＴＨＷ
車間時間ＴＨＷは、車間距離Ｄを現在の車速Ｖで割った値であり、以下の式で求めることができる。
ＴＨＷ＝Ｄ/Ｖ                                                （１）
車間時間ＴＨＷは、先行車に追従する際の目標車間状態を示すパラメータと考えることができ、車間時間ＴＨＷがほぼ特定の範囲の値となるように、運転者が加減速制御を行っていると考えられる。
【００１７】
ステップＳ１０に続いて、コントローラ８０は、今回取得された車両走行状態をＲＯＭに保存する（ステップＳ２０）。コントローラ８０は、過去の設定時間（例えば５分間）における車両走行状態をＲＯＭに保存し、以降の処理で用いている。
次に、コントローラ８０は、ステップＳ２０において保存した車両走行状態を基に、車両走行状態の分布を算出する（ステップＳ３０）。
【００１８】
次いで、コントローラ８０は、ステップＳ３０で算出した車両走行状態の分布から、分布が歪んでいることを検出するための統計指標を算出する（ステップＳ４０）。
具体的には、コントローラ８０は、車両走行状態量をＸｉとしたときに、下記のような統計指標を算出する。
・歪度（Skewness）
歪度は、分布の対称性の違いを表しており、分布特性において右の裾野が広い場合は正、左の裾野が広い場合は負の値となる。
歪度Ｓｋは、次式によって算出できる。
【００１９】
【数１】
0005504470.tif 000002
【００２０】
・尖度（Ｋｕｒｔｏｓｉｓ）
尖度は、正規分布と比較した場合の分布の尖り度合いを表す。即ち、分布の中心が先にとがり裾野をもつ分布であれば尖度は大きい値となり、分布の中心がなだらかで全体として扁平な分布であれば尖度は小さい値となる。
尖度Ｋｕは、次式によって算出できる。
【００２１】
【数２】
0005504470.tif 000003
【００２２】
ステップＳ４０に続き、コントローラ８０は、ステップＳ４０で算出した統計指標から、総合的に分布の歪み状態を検出する（ステップＳ５０）。すなわち、コントローラ８０は、ステップＳ４０で算出した統計指標を組み合わせて、車両走行状態の分布が歪んでいる状態を検出する。
ここで、分布の歪みの形態は、車両走行状態として用いるパラメータの種類によって異なるものとなるが、例えば、車両走行状態の前後方向制御のパラメータとして、車間時間ＴＨＷを用いた場合の分布は、図４のように例示できる。
【００２３】
図４は、車間時間ＴＨＷを用いた場合の車両走行状態の分布を示す図である。
図４において、破線は分布が歪んでいない状態を示し、実線は分布が歪んだ状態を示している（以下の図において同様である。）。
また、上記ステップＳ５０においては、図４に例示するような分布の歪みを検出するために、歪度と尖度との組み合わせを用いる。
【００２４】
図５は、歪度と尖度とを組み合わせて分布の歪みを検出する場合の検出基準を示すマップである。
図５に示すように、歪度を横軸、尖度を縦軸としたマップにおいて、コントローラ８０は、ステップＳ４０で算出した歪度と尖度とが、いずれの領域に属するかを基に、分布が歪んでいる状態を検出する。具体的には、コントローラ８０は、歪度と尖度の合計が設定した閾値よりも大きい場合に分布が歪んでいると判定する。なお、車両走行状態の分布をとったとき、歪度は概して−１から３の範囲に分布し、尖度は概して−５から＋５の範囲に分布する。また、正規分布の場合、尖度の値は＋３となる。
【００２５】
上記ステップＳ５０に続き、コントローラ８０は、分布の歪みを検出したか否かの判定を行う（ステップＳ６０）。具体的には、コントローラ８０は、ステップＳ５０において、分布の歪みを検出している場合に、運転者が先急ぎ運転の状態（早く進もうと焦って運転している状態）であるものと判定する。
ここで、車両走行状態の分布の歪みは、運転者が適正であると感じる範囲から逸脱しそうになった場合に、積極的な回避行動を取ることによって生じるものである。
【００２６】
そのため、車両走行状態の分布の歪みを検出することは、即ち、運転者が通常の運転状態（適正であると感じる運転状態）とは異なる運転状態であることを検出することに相当する。さらに、車両走行状態として、車両の前後方向制御に関するパラメータの分布の歪みを検出することは、運転者自身の感じる限界よりも先行車に近づく頻度が高い状態を検出することから、先急ぎ運転を行っている状態を検出することとなる。
【００２７】
そして、コントローラ８０は、ステップＳ６０において、運転者が先急ぎ運転を行っている状態を検出したと判定した場合、スピーカ１００から音を発することにより、運転者が先急ぎ運転を行っていることを報知する（ステップＳ７０）。
さらに、コントローラ８０は、表示ユニット９０によって先急ぎ運転を行っていることを報知する表示を行う（ステップＳ８０）。
一方、ステップＳ６０において、運転者が先急ぎ運転を行っている状態を検出していないと判定した場合、コントローラ８０は、運転状態検出処理を終了する。
【００２８】
（動作）
次に、動作を説明する。
自動車１Ａは、イグニションオンと共に、コントローラ８０によって図３に示す運転状態検出処理を繰り返し実行し、車両走行状態の分布およびそのときの分布についての統計指標を算出している（図３のステップＳ１０〜Ｓ４０）。
自動車１Ａの運転者は、通常、車両走行状態がある適正な範囲内に留まるように、車両の制御操作を行っている。
図６は、運転者が適性であると感じる車間時間ＴＨＷの範囲を示す図である。
車両周囲の環境が、運転者の望む運転ができる状況、例えば混雑していない状況では、運転者は、図６に示す一点鎖線の右側の範囲（車両走行状態として適正であると感じる範囲）内に収まるように車両を制御することができる。
【００２９】
図７は、運転者の望む運転ができる状況における車両走行状態の分布の一例を示す図である。
このとき、車間時間ＴＨＷの分布は、運転者の望む車間時間ＴＨＷの目標値（図９中の波線）を中心として、制御誤差による多少のばらつきを含む分布となり、この範囲内において正規分布に近い分布となる。
また、図７に示す状態よりも運転者がやや急いで走行したいと望んだ場合には、運転者は、車間時間ＴＨＷの目標値をやや小さく設定することとなる。
【００３０】
図８は、運転者が通常よりやや急いだ状況における車両走行状態の分布の一例を示す図である。
このとき、車間時間ＴＨＷは、図７の場合よりも先行車にやや近い側に変化し、この目標値を中心に、図７の場合と同程度のばらつきの幅をもった分布となる。
このような場合、自動車１Ａは、運転特性検出処理のステップＳ５０において、車両走行状態の分布が歪んでいないと判定し、運転者に焦りがない（運転者が先急ぎをしていない）適正な運転時のデータとして、取得した車間時間ＴＨＷをＲＯＭに記憶していく。
一方、車両周囲の環境が、運転者の望む運転ができない状況、例えば、道路が混雑していて進行が遅く、運転者が焦って運転している状況では、図７，８の場合と異なる車両走行状態の分布となる。
【００３１】
図９は、運転者が望む運転ができない状況（先急ぎ運転を行っている状況）における車両走行状態の分布を説明する図である。具体的には、図９（ａ）は運転者が望む運転ができない状況において想定される分布、図９（ｂ）は、運転者が望む運転ができない状況における実際の分布の一例を示している。
このとき、車間時間ＴＨＷの分布のばらつきは、図７，８に示す場合に比べ、より大きくなる。
【００３２】
そのため、図９（ａ）に示すように、運転者が適正であると感じる範囲から逸脱する（運転者の限界値を下回る）頻度も高くなる。
このような状況において、運転者は、図７，８における場合の内面状態とは異なる内面状態となり、適正であると感じる範囲から逸脱する状態を積極的に避けようとして車両の制御操作を行うこととなる。
その結果、図９（ｂ）に示すように、運転者が適正であると感じる範囲から逸脱している領域の頻度が少なくなり、運転者が適正であると感じる範囲から逸脱しそうになった領域の頻度は、運転者が適正であると感じる範囲内の運転者の限界値に近い領域に表れる。
そのため、車間時間ＴＨＷの分布は全体として歪んだ形となるとともに、その歪みが発生している部分の車間時間ＴＨＷの値が、運転者が適正であると感じる車間時間ＴＨＷの範囲の最小の限界値（図９（ｂ）中の一点鎖線）を示すものとなる。
【００３３】
自動車１Ａは、運転状態検出処理において、車両走行状態の分布における図４の実線で示すような歪みを検出し（ステップＳ５０）、歪みが検出された場合には、運転者が先急ぎ運転を行っている状態と推定できるため、運転者に対して表示あるいは音により、先急ぎ運転を行っていることを報知する。
以上のように、本実施形態に係る自動車１Ａは、車両用運転状態検出装置１を備え、車両走行状態（車間時間ＴＨＷ）の分布を取得する。そして、取得した分布について複数の統計指標を算出し、これらの組み合わせを基に、車両走行状態の分布に歪みがあるか否かを判定する。
【００３４】
自動車１Ａは、車両走行状態（車間時間ＴＨＷ）の分布において歪みを検出した場合、運転者が先急ぎ運転を行っていると判定し、音および表示によって、運転者が先急ぎ運転を行っていることに対する報知を行う。
したがって、運転者の運転状態をより適切に検出することができる。
また、これにより、運転者に対する報知をより適切に行うことができる。
【００３５】
なお、本実施形態において、車速センサ３０ＦＲ，３０ＦＬ，３０ＲＲ，３０ＲＬ、レーザレーダ５０、カメラ６０およびコントローラ８０が車両走行状態検出手段に対応し、運転状態検出処理を実行するコントローラ８０が運転状態検出手段に対応する。また、運転状態検出処理のステップＳ４０を実行するコントローラ８０が統計指標算出手段に対応し、運転状態検出処理のステップＳ５０を実行するコントローラ８０が歪み検出手段に対応する。また、運転状態検出処理のステップＳ６０を実行するコントローラ８０が運転状態判定手段に対応する。また、運転状態検出処理のステップＳ７０，８０を実行するコントローラ８０が報知手段に対応する。
【００３６】
（第１実施形態の効果）
（１）車両走行状態検出手段が車両走行状態を検出し、運転状態検出手段が、車両走行状態の分布の歪みを基に、運転者が先急ぎ運転の状態であるか否かを検出する。
したがって、車両走行状態の分布の歪みから運転者の先急ぎ運転状態を検出するため、運転者の運転状態をより適切に検出することができる。
（２）統計指標算出手段が、車両走行状態の分布を基に、分布の統計指標を算出し、歪み検出手段が、算出した統計指標に基づいて、車両走行状態の分布に歪みがあるか否かを検出する。また、運転状態判定手段が、歪み検出手段による車両走行状態の分布における歪みの検出結果に基づいて、運転者が先急ぎ運転の状態であるか否かを判定する。
したがって、統計指標によって、分布に歪みがあるか否かを容易に検出できる。また、歪みを検出したときの車両走行状態に基づいて先急ぎ運転の状態であるか否かを判定できるため、より正確に運転者の先急ぎ運転を検出することができる。
【００３７】
（３）統計指標算出手段が、車両走行状態の分布を基に、複数の統計指標を算出し、歪み検出手段が、複数の統計指標について設定した判定基準を基に、車両走行状態の分布に歪みがあるか否かを検出する。
したがって、複数の統計指標によって多面的な判定基準で分布の歪みを検出できるため、より正確に運転者の先急ぎ運転を検出することができる。
（４）車両走行状態として、先行車との隔たりを示す車間状態を検出するため、先急ぎ運転の場合に表れる先行車への接近を基に、運転者の先急ぎ運転を検出することができる。
【００３８】
（５）複数の統計指標として、車両走行状態の分布に関する歪度と尖度とを算出するため、分布の歪みを適切に検出することができる。
（６）複数の統計指標として、車両走行状態の分布に関する平均値と最頻値とを算出するため、分布の歪みを適切に検出することができる。
（７）複数の統計指標として、車両走行状態の分布に関する平均値と中央値とを算出するため、分布の歪みを適切に検出することができる。
（８）複数の統計指標として、車両走行状態の分布に関する歪度と標準偏差とを算出するため、分布の歪みを適切に検出することができる。
【００３９】
（９）車両走行状態を検出する車両走行状態検出ステップと、車両走行状態検出ステップにおいて検出した車両走行状態の分布に歪みがあるか否かを基に、運転者が先急ぎ運転の状態であるか否かを検出する運転状態検出ステップとを含む車両用運転状態検出方法である。
したがって、車両走行状態の分布の歪みから運転者の先急ぎ運転状態を検出するため、運転者の運転状態をより適切に検出することができる。
【００４０】
（１０）車両走行状態を検出する車両走行状態検出手段と、車両走行状態検出手段によって検出した車両走行状態の分布に歪みがあるか否かを基に、運転者が先急ぎ運転の状態であるか否かを検出する運転状態検出手段と、運転状態判定手段の検出結果に基づいて、運転者に対して運転状態の報知を行なう報知手段とを備える自動車である。
したがって、車両走行状態の分布の歪みから運転者の先急ぎ運転状態を検出するため、運転者の運転状態をより適切に検出することができる。また、運転者が先急ぎ運転を行っている場合に、適切な注意を促すことができる。
【００４１】
（応用例１）
第１実施形態においては、車両走行状態として、車両前後方向の制御に関するパラメータである車間時間ＴＨＷを用いることとして説明した。
これに対し、車両の前後方向の制御に関するパラメータとして、以下のパラメータを用いることができる。
・車間距離Ｄ
車間距離Ｄは、自車両と同一の車線を走行する先行車までの距離である。順調に自動車専用道路を走行している場合等には、車速が一定であり、運転者は定常的にほぼ一定の車間距離Ｄとなるように加減速制御を行っていると考えられる。
【００４２】
・到達余裕時間ＴＴＣ
車間距離Ｄを現在の相対速度Ｖｒで割った値であり、以下の式で求めることができる。
ＴＴＣ＝Ｄ/Ｖｒ                                              （４）
到達余裕時間ＴＴＣは、先行車に接近する際の接近度合を示すパラメータと考えることができ、接近時には、到達余裕時間ＴＴＣが小さくなりすぎないように運転者がブレーキ操作を行っていると考えられる。
【００４３】
また、車両走行状態を示すパラメータとして、これらを用いた場合、分布の歪みの形態は、以下のように例示できる。
即ち、車両走行状態の前後方向制御のパラメータとして、車間距離Ｄを用いた場合の分布は、図１０のように例示できる。
図１０は、車間距離Ｄを用いた場合の車両走行状態の分布を示す図である。
通常の車両走行状態において、運転者は、車速Ｖに応じた適正と感じる車間距離（以下、基準車間距離と称する。）で運転を行っている。
そして、通常の車両走行状態において、基準車間距離との乖離度の分布を取ると、図１０の破線で示すように、分布が歪んでいない状態となる。
【００４４】
一方、運転者が先急ぎ運転を行っている場合、基準車間距離よりも車間距離Ｄが短くなる頻度が高くなり、図１０の実線で示すように、分布が歪んだ状態となる。
また、車両走行状態の前後方向制御のパラメータとして、到達余裕時間ＴＴＣを用いた場合の分布は、図１１のように例示できる。
図１１は、到達余裕時間ＴＴＣを用いた場合の車両走行状態の分布を示す図である。
これらのパラメータを車両走行状態を示すパラメータとして用いた場合にも、第１実施形態と同様に、分布の歪みを検出することができる。
【００４５】
（応用例２）
第１実施形態において、車両走行状態の分布の歪みを検出するための統計指標として、歪度と尖度を算出し、これらを組み合わせて用いる場合を例に挙げて説明したが、以下に示す他の統計指標を用いることができる。
・平均値（Ｍｅａｎ）
平均値は、分布の中心的な位置を表しており、全てのデータを常に１つの値で予測するときに、その予測が外れている度合いの２乗和を最小にする定数である。
平均値Ｘは、次式によって算出できる。
【００４６】
【数３】
0005504470.tif 000004
【００４７】
・標準偏差
標準偏差は、平均値によってすべてのデータの値を予測するときの予測の外れ度を示す。
標準偏差ｓは、次式によって算出できる。
【００４８】
【数４】
0005504470.tif 000005
【００４９】
・中央値（Ｍｅｄｉａｎ）
中央値は、データを大きさ順に並べた時に、データが分布する大きさの範囲の中央に当たる値を示すものである。
・最頻値（Ｍｏｄｅ）
最頻値は、区分毎に分けてデータの度数を計数したときに、最も高い度数を示す区分の値である。
車両走行状態の分布の歪みを検出する場合、これらの統計指標を組み合わせて用いることができる。組み合わせの態様としては、第１実施形態で示した歪度と尖度のパターンの他、以下のパターンを例示できる。
【００５０】
（１）平均値と最頻値との組み合わせ
図１２は、平均値と最頻値とを組み合わせて分布の歪みを検出する場合の検出基準を示すマップである。
図１２に示すように、平均値を横軸、最頻値を縦軸としたマップにおいて、コントローラ８０は、ステップＳ４０で算出した平均値と最頻値とが、いずれの領域に属するかを基に、分布が歪んでいる状態を検出する。具体的には、コントローラ８０は、平均値と最頻値との差が設定した閾値よりも大きい場合に分布が歪んでいると判定する。
【００５１】
（２）平均値と中央値との組み合わせ
図１３は、平均値と中央値とを組み合わせて分布の歪みを検出する場合の検出基準を示すマップである。
図１３に示すように、平均値を横軸、中央値を縦軸としたマップにおいて、コントローラ８０は、ステップＳ４０で算出した平均値と中央値とが、いずれの領域に属するかを基に、分布が歪んでいる状態を検出する。具体的には、コントローラ８０は、平均値と中央値との差が設定した閾値よりも大きい場合に分布が歪んでいると判定する。
【００５２】
（３）歪度と標準偏差との組み合わせ
標準偏差は、尖度に代用可能な特性を有すると考えられ、第１実施形態において、尖度に代えて標準偏差を用いることができる。
また、標準偏差は、分布の一様性を示す指標と捉えることができるため、標準偏差が設定した閾値より大きい場合には、その車両走行状態の分布は、歪みを検出することが適切でないものと判定できる。
【００５３】
（応用例３）
上述のように、標準偏差は、分布の一様性を示す指標として用いることができ、車両走行状態の分布が歪みの検出に適するものかどうかを判定することができる。
そこで、運転状態検出処理のステップＳ４０において、統計指標として標準偏差を用いない場合であっても、コントローラ８０によって標準偏差を算出し、車両走行状態の分布が歪みの検出に適するものかどうかを判定することができる。
コントローラ８０は、算出した標準偏差が閾値より大きいと判定した場合には、その処理ルーチンに限り、車両走行状態の分布について歪みを検出する処理をスキップする。
【００５４】
車両走行状態の計測期間によっては、一般道路と高速道路のように道路特性が異なる２つの道路における検出値を含むことがある。この場合に、２つの道路における車両走行状態の正規分布が重なり、分布が歪んだ状態と類似する分布形態となる可能性がある。
上述のように、標準偏差を用いて、閾値との判定を行うことにより、このような分布形態を分布の歪みと判定する事態を軽減することが可能となる。
【００５５】
（応用例４）
第１実施形態において、車両走行状態の分布を示す統計指標として、歪度と尖度の２つの指標を用いる場合を例に挙げて説明したが、３つ以上の統計指標を組み合わせて歪みの検出を行うことができる。
例えば、歪度と尖度に加え、平均値を加味した判定基準を設定し、その判定基準に基づいて、車両走行状態の分布が歪んでいるか否かを判定することができる。
この場合、統計指標を２つ組み合わせて分布の歪みを検出する場合に比べ、多面的な条件を考慮することができるため、運転者の運転状態をより適切に検出することが可能となる。
【符号の説明】
【００５６】
１Ａ  自動車、１  車両用運転状態検出装置、１０  アクセルセンサ、２０  ブレーキセンサ、３０ＦＲ，３０ＦＬ，３０ＲＲ，３０ＲＬ  車速センサ、４０  舵角センサ、５０  レーザレーダ、６０  カメラ、７０  ナビゲーションシステム、８０  コントローラ、９０  表示ユニット、１００  スピーカ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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