(57)【要約】【課題】  ドライバーの運転状態の異常発生を正確に検知する。【解決手段】  自動車の車両中心線上における車両固定点の目標コースからのずれ量とハンドル操舵角データを解析する解析区間を抽出し（Ｓ１２）、各区間で検出されたずれ量、ハンドル操舵角データのうちフーリエ変換対象となるデータの切り出しを行う（Ｓ１４）。ずれ量データとハンドル操舵角データのフーリエ変換を行い、正常運転時の周波数成分比を算出する（Ｓ１６）。データ取得開始時刻を適宜変更し（Ｓ２２、Ｓ２４）、Ｓ１２〜Ｓ１６の処理を繰り返し（Ｓ２６）、ずれ量データとハンドル操舵角の周波数成分比を取得し（Ｓ２８）、正常時データの周波数成分比と比較し、運転状態の異常判定を行う（Ｓ３０）。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
走行中の車両の車両中心線上における車両固定点の目標コースからのずれ量を検出するずれ量検出手段と、
前記車両のハンドル操舵角を検出する操舵角検出手段と、
前記車両の速度を検出する速度検出手段と、
前記車両のドライバの操舵特性の変化を検出する変化検出手段と、
前記変化検出手段により検出された操舵特性の変化に基づいてドライバの運転状態を判定する判定手段と
を備え、
前記変化検出手段は、
前記速度検出手段により検出された前記速度に基づいて、処理対象となるデータを切り出すための前記車両の走行中の複数の区間を抽出する区間抽出手段と、
前記区間抽出手段により抽出された前記複数の区間において前記ずれ量検出手段により検出された前記ずれ量と前記操舵角検出手段により検出された前記ハンドル操舵角から、処理対象のデータを切り出すデータ切り出し手段と、
前記データ切り出し手段により切り出された前記ずれ量の周波数成分と前記ハンドル操舵角の周波数成分との比率を算出する周波数成分比算出手段とを有し、
前記判定手段は、
前記比率の変化が所定量を超えるときドライバの運転状態に異常が発生していると判定することを特徴とするドライバ状態検出装置。
【請求項２】
前記ずれ量検出手段は、前記車両の走行面の軌跡を車載カメラで撮影した画像に基づいて前記ずれ量を検出することを特徴とする請求項１に記載のドライバ状態検出装置。
【請求項３】
前記車載カメラは、駐車支援用のバックカメラであることを特徴とする請求項２に記載のドライバ状態検出装置。
【請求項４】
前記バックカメラは、前記車両の背面に設けられたリヤガラスの周縁近傍に配設されていることを特徴とする請求項３に記載のドライバ状態検出装置。
【請求項５】
前記バックカメラは、前記車両のリヤスポイラーに配設されていることを特徴とする請求項３に記載のドライバ状態検出装置。
【請求項６】
前記複数の区間は、前記速度検出手段により検出された前記速度が所定の範囲内にある区間であって、かつ所定の時間間隔よりも長い区間であることを特徴とする請求項１に記載のドライバ状態検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両を運転中のドライバの状態を検出するドライバ状態検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両を目標コースに沿って一定の車速で走行させているとき、ドライバは現在の車両の運動状態から将来の車両位置を予測し、目標コースと予測位置の偏差に基づいてハンドル操舵角を決定していると言われている。この偏差からハンドル操舵角までの伝達関数はドライバ操舵特性若しくはドライバモデルと呼ばれ、ドライバに何らかの異変、例えば漫然、疲労、眠気等が生じた場合、ドライバ操舵特性は変化する。
【０００３】
漫然、疲労、眠気等に起因するドライバの集中力の低下は、重大な交通事故を引き起こす恐れがある。そこで、特許文献１や特許文献２では、ドライバが危険運転の状態に陥っていることを検出して交通事故の発生を未然に防ぐべく、上述のドライバ操舵特性を検出する装置が提案されている。特許文献１のドライバ特性検出装置は、運転中のドライバのドライバ特性を入出力データから直接求めた上で、基準となるドライバ特性と比較することにより、ドライバ特性の変化を検出している。また、特許文献２のドライバ状態検出装置では、ドライバ操舵特性を周波数特性を無視した実数ゲインとしてその入出力データから求め、見かけ上の目標コースを算出し、見かけ上の目標コースに基づいて、ドライバの意識喪失状態を検出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−１８７６５号公報
【特許文献２】特開２０１２−３３９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
引用文献１のドライバ特性検出装置および引用文献２のドライバ状態検出装置は、いずれもドライバ操舵特性そのものを求めることが前提となっている。これらの装置においては、操舵角と将来の車両予測位置における偏差データからドライバ操舵特性を同定する構成を有している。しかしながら、個々のドライバの予見時間や位置予測ロジックを知ることは困難であり、将来の車両予測位置における偏差データの精度には限界がある。従って、個々のドライバの操舵特性を正確に求めることは極めて困難である。
【０００６】
また、特許文献２のドライバ状態検出装置は、ドライバ操舵特性を周波数特性を無視した実数ゲインとして算出するため、コースアウトに至るような極端なドライバ状態の異常（例えば意識喪失）しか検出することができない。すなわち、車線から大きく逸脱することはないもののハンドル操作に比較的高周波の遅れが出ているようなドライバの異常状態（疲労、漫然、眠気等）を検出することはできない。
【０００７】
本発明はこのような実状に鑑みてなされたものであり、その目的は、ドライバ状態の異常の検出を精度高く行うドライバ状態検出装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記従来技術の有する課題を解決するために、本発明は、走行中の車両の車両中心線上における車両固定点の目標コースからのずれ量を検出するずれ量検出手段と、車両のハンドル操舵角を検出する操舵角検出手段と、車両の速度を検出する速度検出手段と、車両のドライバの操舵特性の変化を検出する変化検出手段と、変化検出手段により検出された操舵特性の変化に基づいてドライバの運転状態を判定する判定手段とを備え、変化検出手段は、速度検出手段により検出された速度に基づいて、処理対象となるデータを切り出すための車両の走行中の複数の区間を抽出する区間抽出手段と、区間抽出手段により抽出された複数の区間においてずれ量検出手段により検出されたずれ量と操舵角検出手段により検出されたハンドル操舵角から、処理対象のデータを切り出すデータ切り出し手段と、データ切り出し手段により切り出されたずれ量の周波数成分とハンドル操舵角の周波数成分との比率を算出する周波数成分比算出手段とを有し、判定手段は、周波数成分の比率の変化が所定量を超えるときドライバの運転状態に異常が発生していると判定する。
【０００９】
本発明において、ずれ量検出手段は、車両の走行面の軌跡を車載カメラで撮影した画像に基づいてずれ量を検出する。
【００１０】
本発明において、車載カメラは、駐車支援用のバックカメラであってもよい。バックカメラは、車両の背面に設けられたリヤガラスの周縁近傍に配設されていてもよく、車両のリヤスポイラーに配設されていてもよい。
【００１１】
また、本発明において、データを切り出すための複数の区間は、速度検出手段により検出された速度が所定の範囲内にある区間であって、かつ所定の時間間隔よりも長い区間である。
【発明の効果】
【００１２】
上述のように、本発明に係るドライバ状態検出装置は、走行中の車両の車両中心線上における車両固定点の目標コースからのずれ量を検出するずれ量検出手段と、車両のハンドル操舵角を検出する操舵角検出手段と、車両の速度を検出する速度検出手段と、車両のドライバの操舵特性の変化を検出する変化検出手段と、変化検出手段により検出された操舵特性の変化に基づいてドライバの運転状態を判定する判定手段とを備え、変化検出手段は、速度検出手段により検出された速度に基づいて、処理対象となるデータを切り出すための車両の走行中の複数の区間を抽出する区間抽出手段と、区間抽出手段により抽出された複数の区間においてずれ量検出手段により検出されたずれ量と操舵角検出手段により検出されたハンドル操舵角から、処理対象のデータを切り出すデータ切り出し手段と、データ切り出し手段により切り出されたずれ量の周波数成分とハンドル操舵角の周波数成分との比率を算出する周波数成分比算出手段とを有し、判定手段は、周波数成分の比率の変化が所定量を超えるときドライバの運転状態に異常が発生していると判定しているため、次のような効果を得ることができる。
【００１３】
ずれ量検出手段により検出された車両の車両中心線上における車両固定点の目標コースからのずれ量の周波数成分と、操舵角検出手段により検出されたハンドル操舵角の周波数成分との比率に基づいて操舵特性の変化を検知しているため、個々のドライバに固有で正確な同定が困難な操舵特性自体を算出する場合に比べ、操舵特性の変化を正確に検知することができる。従って、ドライバの運転状態における異常の発生を確実に判定することができる。
【００１４】
車両の車両中心線上における車両固定点の目標コースからのずれ量を検出するために、車両の走行面の軌跡を撮影する車載カメラとして駐車支援用のバックカメラを用いるにあたり、車両の背面に設けられたリヤガラス周縁近傍やリヤスポイラーに配設することにより、走行面付近ではなく、所定の高さを有する位置に位置決めされる。従って、撮影された画像により路面状況を把握しやすくなるとともに、車輪によって跳ね上げられる泥水等の影響を受け難くなる。その結果、ずれ量の計測の精度が高められる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施形態に係るドライバ状態検出装置のブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係るドライバ状態検出処理のフローチャートである。
【図３】走行中の自動車の速度、車両の車両中心線上における車両固定点の目標コースからのずれ量、及びハンドル操舵角の変化を示すタイムチャートである。
【図４】自動車と目標コースを二次元座標で示す図である。
【図５】ドライバが目標コースに追従して運転しているときの車線追従動作を示すブロック線図である。
【図６】自動車の車両中心線上における車両固定点の目標コースからのずれ量を検出しながら運転しているときの動作を示すブロック線図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明を図示の実施の形態に基づいて詳細に説明する。
まず、本発明の理解を助けるために、ドライバが目標コースに追従して運転しているときの車線追従動作について説明する。図４は、自動車と目標コースを二次元座標で示す図である。図４において、自動車１（車両）は一定の車速Ｖで、ほぼｘ座標の正方向に走行しているものとし、時刻ｔにおける自動車１の位置が示されている。自動車１の走行の目標コースＬは破線で示され、目標コースＬのｙ座標はｘ座標の関数ｒで表される。点Ｃは目標コースに追従させたい自動車１の中心点である。点Ａはドライバが予測するτａ秒後（時刻ｔ＋τａ）（τａは車速に依存するドライバ固有の予見時間）の自動車１の車両中心位置予測点であり、ｙａは点Ａのｙ座標値である。ドライバは、点Ａを、現在の車両の運動状態から予測し、目標コースＬと点Ａとの偏差ｅａに基づいて自動車１のハンドル操舵角δを決定している。偏差ｅａは、ｅａ≒ｒａ−ｙａで表され、ここで、ｒａは点Ａに対応する目標コースＬ上の点のｙ座標（ｒ（（ｔ＋τａ）Ｖ））である。偏差ｅａとハンドル操舵角δには式（１）の関係がある。
【数１】
2014237337.tif 000003
式（１）において、ｓはラプラス演算子、ＧＤ（ｓ）は偏差ｅａからハンドル操舵角δまでの伝達関数であり、個々のドライバに固有のドライバ操舵特性（ハンドル操舵特性）である。
【００１７】
この目標コース追従時の動作は、図５のブロック線図で示される。ドライバは上述の偏差ｅａに基づいて伝達関数ＧＤ（ｓ）で自動車１のハンドル操舵角δを決定している。自動車１の物理的挙動（横加速度、横方向速度、ヨー角速度等）は操舵角δで決まり、その挙動に基づきドライバはτａ秒後の位置をドライバ固有のロジックで予測する。この車両挙動と予測ロジックを併せた、操舵角δから車両中心予測位置である点Ａのｙ座標値ｙａまでの伝達関数をＰａ（ｓ）とする。伝達関数Ｐａ（ｓ）は、車速Ｖが一定であれば不変であると想定される。そして、ドライバは、点Ａのｙ座標値ｙａと点Ａに対応する目標コースＬ上の点のｙ座標値ｒａとの偏差ｅａに基づいて操舵角δを決定する、という運転行動を連続的に繰り返し、偏差ｅａを０に近づけていく。
【００１８】
図４において、点Ｂは自動車１の目標コースＬからのずれ量を検出する点であり、自動車１の車両中心線上において点Ｃから距離ｂ（τｂＶ）離れた車両固定点である。ｅｂは目標コースＬと点Ｂのずれ量であり、ｅｂ≒ｒｂ−ｙｂで表される。ここで、ｒｂは点Ｂに対応する目標コース上の点のｙ座標値（ｒ（（ｔ−τｂ）Ｖ））であり、ｙｂは点Ｂのｙ座標値である。
【００１９】
ドライバに何らかの異変、例えば漫然、疲労、眠気等が生じた場合、ドライバ操舵特性（伝達関数）ＧＤ（ｓ）は変化する。ここで、ドライバ操舵特性ＧＤ（ｓ）の変化と、ずれ量ｅｂ及びハンドル操舵角δとの関係について説明する。図６は、図５のブロック線図に点Ｂにおけるずれ量検出系を追加したブロック線図である。上述のように、ＧＤ（ｓ）は車速Ｖが一定であるときのドライバ操舵特性であり、ドライバの状態（正常、疲労、漫然、眠気等）に応じて変化する。一方、τａはドライバ固有の予見時間、τｂはずれ量検出位置Ｂで決まる遅れ時間、Ｐａ（ｓ）は車両ダイナミクスとドライバの位置予測ロジックで決まる伝達関数、Ｐｂ（ｓ）は車両ダイナミクスとずれ量検出位置で決まる、操舵角δからずれ量検出位置Ｂのｙ座標値ｙｂまでの伝達関数であり、これらの値は車速Ｖが一定の時、不変であると想定される。図６のブロック線図から以下の関係が得られる。
【数２】
2014237337.tif 000004
【００２０】
式（２）および（３）にｓ＝ｊωを代入し、ずれ量ｅｂと操舵角δの周波数成分比を表すと式（４）が得られる。
【数３】
2014237337.tif 000005
式（４）で表されるずれ量ｅｂと操舵角δの周波数成分比は、目標コースＬの上述のｙ座標値ｒａとは無関係となる。
【００２１】
ドライバの状態が正常のときのドライバ操舵特性をＧＤ０（ｓ）とすると、正常時のずれ量ｅｂと操舵角δの周波数成分比は式（５）で表される。
【数４】
2014237337.tif 000006
【００２２】
式（４）から式（５）を辺々引いて絶対値をとると、式（６）が得られる。
【数５】
2014237337.tif 000007
【００２３】
式（６）から分かるように、ずれ量検出位置におけるずれ量ｅｂと操舵角δの周波数成分比の比率の変化の絶対値
【数６】
2014237337.tif 000008
は、ドライバ操舵特性ＧＤ（ｓ）の逆数の変化の絶対値
【数７】
2014237337.tif 000009
に厳密に等しい。従って、ずれ量ｅｂと操舵角δの周波数成分の比率の変化を時系列で追うことにより、ドライバ操舵特性ＧＤ（ｓ）の時系列の変化を検出することが可能となる。本実施形態では以上の考察に基づいてドライバ状態検出装置を構成している。
【００２４】
図１は、本発明の実施形態に係るドライバ状態検出装置の構成を示すブロック図である。自動車１は、操舵角センサ１０、バックカメラ２０、不図示の車速センサを備える。自動車１の車両後方にはリヤガラス３０、リヤスポイラー３１が配設されている。リヤスポイラー３１はリヤガラス３０の上縁部近傍に取り付けられ、バックカメラ２０はリヤガラス３０の下縁部近傍において自動車１の車幅方向の略中央に配設される。操舵角センサ１０により走行中のハンドルの操舵角が検出され、バックカメラ２０により走行中の自動車１の後方の路面（走行面の軌跡）が撮影され、道路線形撮像データが取得される。車速センサにより走行中の自動車１の車速が検出される。操舵角センサ１０により検出された操舵角、バックカメラ２０を介して取得した道路線形撮像データ、車速センサにより検出された車速は、ドライバ状態判定手段４０に入力される。図１において点Bは走行中の自動車１の目標コースからのずれ量を検出するためのずれ量検出位置、点Cは自動車１の車両中心である。
【００２５】
図２は、本実施形態のドライバ状態判定手段４０における処理手順を示すフローチャートである。図３は、時刻ｔｓから一定時間Ｔが経過するまでの走行中の自動車１の速度V、自動車１のずれ量検出位置Ｂの目標コースからのずれ量ｅｂ、ハンドル操舵角δの変化を示すタイムチャートである。
【００２６】
図２のフローチャートのステップＳ１０において初期化処理が行われ、各種データの取得開始時刻ｔｓおよび変数ｉにそれぞれ「０」がセットされる。次いで、ステップＳ１２〜Ｓ１６においてずれ量ｅｂとハンドル操舵角δの周波数成分比を算出する処理が行われる。まず、ステップＳ１２において、ずれ量ｅｂとハンドル操舵角δを解析する解析区間の抽出が行われる。解析区間とは、自動車１の速度Ｖが所定の範囲内にある区間であって、かつ所定の時間間隔よりも長い区間である。本実施形態においては、自動車１の速度が速度Ｖｃ±εｖの範囲内にある区間であって、かつ時間幅ＴＷより長い区間を解析区間とする。図３を例にとって説明すると、時刻ｔｓから一定時間Ｔが経過するまでの間に自動車１の速度ＶがＶｃ±εｖを維持している区間は６回（Ｐ１〜Ｐ６の）現れるが、そのうち時間幅ＴＷより長いのは、区間Ｐ３、Ｐ４、及びＰ６である。従って、ステップＳ１２の処理によりＰ３、Ｐ４、及びＰ６が解析区間として抽出される。
【００２７】
ステップＳ１４では、フーリエ変換対象のデータの切り出しが行われる。ステップＳ１２で抽出されたＰ３、Ｐ４、Ｐ６の各区間で検出されたずれ量ｅｂ、ハンドル操舵角δから時間幅ＴＷの窓関数（たとえばハミング窓）を用いて、時間幅ＴＷのフーリエ変換対象データを切り出す。すなわち、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ６の各区間から、窓関数を掛けるときのオーバーラップ量に応じた複数のデータが切り出される。本明細書では、全区間からＮ組のずれ量ｅｂｋ（ｔ）、ハンドル操舵角δｋ（ｔ）（ｋ＝１，・・・，Ｎ）が得られたものとして説明を進める。ここで、ｋの値が同一であるずれ量ｅｂｋ（ｔ）、ハンドル操舵角δｋ（ｔ）は時間的に同期した時刻歴データである。
【００２８】
次いで、ステップＳ１６において、ずれ量ｅｂｋ（ｔ）とハンドル操舵角δｋ（ｔ）のフーリエ変換を行ってｅｂｋ（ｊω）、δｋ（ｊω）を算出し、その成分比を式（７）に基づいて算出する。
【数８】
2014237337.tif 000010
【００２９】
以上のように、ステップＳ１２〜Ｓ１６の処理でずれ量ｅｂとハンドル操舵角δの周波数成分比が算出されたら、ステップＳ２０に進む。ステップＳ２０では、正常時データとしてｔ＝０における周波数成分比
【数９】
2014237337.tif 000011
を保存する。
【００３０】
次いで、ステップＳ２２において変数ｉを「１」インクリメントし、ステップＳ２４においてデータ取得開始時刻ｔｓにｔｉをセットする。そして、ステップＳ２６で上述のステップＳ１２〜Ｓ１６と同様の処理を実行する。すなわち、時刻ｔｉから一定時間Ｔが経過するまでの間に取得された自動車１の速度V、自動車１の目標コースからのずれ量ｅｂ、ハンドル操舵角δに基づいて、解析区間の抽出、フーリエ変換の対象となるデータの切り出し、ずれ量と操舵角の周波数成分比の算出の処理が行われる。
【００３１】
ステップＳ２６の処理が終了したらステップＳ２８へ進み、時刻ｔｉにおける周波数成分比
【数１０】
2014237337.tif 000012
を保存する。
【００３２】
次いでステップＳ３０へ進み、開始時刻ｔ０から一定時間Ｔが経過するまでの間に取得したデータに基づいて算出した周波数成分比と、時刻ｔｉから一定時間Ｔが経過するまでの間に取得したデータに基づいて算出した周波数成分比との差分の絶対値Δ（ω）を求め、式（８）に基づいてドライバ状態に異常が発生していないか判定する。
【数１１】
2014237337.tif 000013
式（８）においてＷ（ω）は重み実関数である。この重み実関数Ｗ（ω）と正数αは予め設定されている。式（８）を満たすとき、すなわち、ずれ量とハンドル操舵角データの周波数成分比の変化量が所定量を超えるとき、ドライバの運転状態に異常が発生していると判定される。式（８）を満たさないとき、すなわち、ずれ量とハンドル操舵角データの周波数成分比の変化量が所定量を超えないとき、ドライバの運転状態に異常は発生していないと判定される。ステップＳ３０でドライバの運転状態に異常は発生していないと判断されたらステップＳ２２に戻り、変数ｉを「１」インクリメントし、ステップＳ２４〜Ｓ３０の処理を繰り返す。一方、ステップＳ３０でドライバの運転状態に異常が発生していると判定されたら、警告をドライバに報知する。警告の報知手段としては、音声や警告ランプの点滅等が考えられる。
【００３３】
このように、本発明に係る実施形態によれば、ドライバ状態を検知し判定するにあたり、ドライバの操舵特性自体を求めるのではなく、目標コースからのずれ量の周波数成分と操舵角の周波数成分との比率を算出し、周波数成分比の変化に基づいてドライバの操舵特性の変化を検知している。すなわち、厳密な計測が困難な各ドライバに固有の予見時間や位置予測ロジックに基づくことなくドライバ操舵特性の変化を検出することができる。不確定な要素に基づくことなくドライバ操舵特性の変化を検出することができるため、操舵特性の変化の検出の精度が向上し、ドライバ状態を正確に判定することができる。
【００３４】
本実施形態によれば、車載カメラ２０はリヤガラス３０の下縁部近傍に配設されており、地面付近ではなく、所定の高さを有する位置に配置されている。従って、路面状況を把握しやすいとともに、車輪によって跳ね上げられる泥水等の影響を受け難い。その結果、ずれ量検出位置Ｂの鮮明な画像を撮影することができ、ずれ量検出位置Ｂの計測の精度が高められる。
【００３５】
尚、本実施形態において車載カメラ２０は、リヤガラス３０の下縁部近傍に配設されているがこれに限るものではない。リヤガラス３０の上縁部近傍に配設されたリヤスポイラー３１に取り付けられてもよい。
【００３６】
車載カメラ２０として駐車支援用のバックカメラをずれ量検出位置Ｂの撮像に利用してもよい。
【００３７】
本実施形態では、ずれ量検出位置Ｂを自動車１の車両の後方に設定しているがこれに限るものではなく、車両の前方にずれ量検出位置を設定してもよい。
【００３８】
本実施形態では、自動車１の速度ＶがＶｃ±εｖの範囲内にある区間であって、かつ時間幅ＴＷより長い区間を解析区間として、フーリエ変換の対象となるデータを抽出しているが、これに限るものではない。例えば、解析対象車速を複数設定してもよい。
【００３９】
以上、本発明の実施の形態につき述べたが、本発明は既述の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想に基づいて各種の変形及び変更が可能である。
【符号の説明】
【００４０】
１  自動車
１０  操舵角センサ
２０  車載カメラ
３０  リヤガラス
３１  リヤスポイラー
４０  ドライバ状態判定手段
【図１】
2014237337.tif 000014
【図２】
2014237337.tif 000015
【図３】
2014237337.tif 000016
【図４】
2014237337.tif 000017
【図５】
2014237337.tif 000018
【図６】
2014237337.tif 000019