(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドライバーの生体情報を取得する生体情報取得ユニットと、
前記生体情報取得ユニットによって取得された前記生体情報に基づいて、前記生体情報取得ユニットによる前記生体情報の取得のタイミングよりも後の前記ドライバーの状態を推定するドライバー状態推定ユニットと、
前記ドライバー状態推定ユニットによって推定された前記ドライバーの前記状態と、前記ドライバーが運転する車両が走行すると予測される位置及び環境のいずれかに対応付けて設定された前記ドライバーの前記状態の条件との比較に基づいて、前記車両の運転支援を制御する制御ユニットと、
を備え、
前記ドライバーの前記状態は、前記ドライバーの集中度であり、
前記ドライバー状態推定ユニットは、前記生体情報取得ユニットによって取得された前記生体情報に基づいて、前記ドライバーの前記集中度の経時的な低下傾向を推定する、
運転支援装置。
【請求項２】
前記制御ユニットは、前記ドライバー状態推定ユニットによって推定された前記ドライバーの前記状態が、前記ドライバーが運転する前記車両が走行すると予測される前記位置及び前記環境のいずれかに対応付けて設定された前記ドライバーの前記状態の前記条件を満たさない度合が大きいほど、前記運転支援を促進する、請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項３】
前記制御ユニットは、前記ドライバー状態推定ユニットによって推定された前記ドライバーの前記状態が、前記ドライバーが運転する前記車両が走行すると予測される前記位置及び前記環境のいずれかに対応付けて設定された前記ドライバーの前記状態の前記条件を満たさないときは、前記運転支援を開始するように制御する、請求項１又は２に記載の運転支援装置。
【請求項４】
前記ドライバー状態推定ユニットは、前記生体情報取得ユニットによって取得された前記生体情報に基づいて、前記ドライバーの前記集中度の経時的な蓄積度を推定することにより、前記ドライバーの前記集中度の経時的な低下傾向を推定する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の運転支援装置。
【請求項５】
前記ドライバー状態推定ユニットは、前記生体情報取得ユニットによって取得された前記生体情報に基づいて、前記ドライバーの前記集中度の経時的な前記蓄積度が飽和するまでの時間を推定し、前記蓄積度が飽和するまでの時間に基づいて、前記ドライバーの前記集中度の経時的な低下傾向を推定する、請求項４に記載の運転支援装置。
【請求項６】
前記制御ユニットは、前記生体情報取得ユニットによって取得された前記生体情報に基づいて、前記生体情報取得ユニットによる前記生体情報の取得のタイミングにおいて推定される前記ドライバーの前記状態を前記ドライバーが運転する前記車両が走行した前記位置及び前記環境のいずれかに対応付けて記録する、請求項１〜５のいずれか１項に記載の運転支援装置。
【請求項７】
前記ドライバーが運転する前記車両が走行すると予測される前記位置及び前記環境のいずれかに対応付けて設定された前記ドライバーの前記状態の前記条件は、前記ドライバーが運転する前記車両が走行する前記位置及び前記環境のいずれかに対応付けて記録された前記ドライバーの前記状態に基づいて設定されている、請求項６に記載の運転支援装置。
【請求項８】
前記制御ユニットは、前記ドライバーが運転する前記車両が走行すると予測される前記位置及び前記環境のいずれかに対応付けて設定された前記運転支援を実行する、請求項１〜７のいずれか１項に記載の運転支援装置。
【請求項９】
前記制御ユニットは、前記ドライバー状態推定ユニットによって推定された前記ドライバーの前記状態が第１の閾値を下回ったときに、前記ドライバーに対して注意喚起を行い、前記ドライバー状態推定ユニットによって推定された前記ドライバーの前記状態が前記第１の閾値よりも低い第２の閾値を下回ったときに、前記ドライバーの運転操作に介入する前記運転支援を実行する、請求項１〜８のいずれか１項に記載の運転支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の一実施形態は、運転支援装置、運転支援方法、情報提供装置、情報提供方法、ナビゲーション装置及びナビゲーション方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、車両を運転するドライバーの集中度の低下等を検出し、集中度の低下を運転者に知らせる装置が提案されている。例えば、特許文献１には、車両のドライバーの心拍数、呼吸、瞬き等の生体情報と、車両が所定位置に至るまでに道路がドライバーに与える負荷とに基づいて、所定位置に至るまでの将来のドライバーの眠気、疲労等を予測する装置が開示されている。特許文献１の装置は、所定位置でのドライバーの眠気等に基づいて、予めドライバーに注意喚起を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−６１９３９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、上記の技術では、必ずしもドライバーが注意喚起等を必要としない場合にも、ドライバーに対して注意喚起が行われることがある。そのため、ドライバーに違和感を与えることがある。【０００５】
本発明の一実施形態は上記課題に考慮してなされたものであり、車両が走行する状況により適合した運転支援が行われることにより、ドライバーへの違和感を軽減することが可能な運転支援装置、運転支援方法、情報提供装置、情報提供方法、ナビゲーション装置及びナビゲーション方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一実施形態は、ドライバーの生体情報を取得する生体情報取得ユニットと、生体情報取得ユニットによって取得された生体情報に基づいて、生体情報取得ユニットによる生体情報の取得のタイミングよりも後のドライバーの状態を推定するドライバー状態推定ユニットと、ドライバー状態推定ユニットによって推定されたドライバーの状態と、ドライバーが運転する車両が走行すると予測される位置及び環境のいずれかに対応付けて設定されたドライバーの状態の条件との比較に基づいて、車両の運転支援を制御する制御ユニットとを備えた運転支援装置である。【０００７】
この構成によれば、生体情報取得ユニットはドライバーの生体情報を取得する。ドライバー状態推定ユニットは、生体情報取得ユニットによって取得された生体情報に基づいて、生体情報取得ユニットによる生体情報の取得のタイミングよりも後のドライバーの状態を推定する。制御ユニットは、ドライバー状態推定ユニットによって推定されたドライバーの状態と、ドライバーが運転する車両が走行すると予測される位置及び環境のいずれかに対応付けて設定されたドライバーの状態の条件との比較に基づいて、車両の運転支援を制御する。これにより、実際に取得された生体情報に基づく将来のドライバーの状態と、将来に車両が走行する位置や環境で求められるドライバーの状態の条件との比較に基づいて、現在における運転支援の制御が行われることになる。そのため、ドライバーがその位置や環境で走行する状況により適合した運転支援が行われることになり、ドライバーに違和感を生じさせる可能性を低減することができる。【０００８】
この場合、制御ユニットは、ドライバー状態推定ユニットによって推定されたドライバーの状態が、ドライバーが運転する車両が走行すると予測される位置及び環境のいずれかに対応付けて設定されたドライバーの状態の条件を満たさない度合が大きいほど、運転支援を促進することができる。【０００９】
この構成によれば、制御ユニットは、ドライバー状態推定ユニットによって推定されたドライバーの状態が、ドライバーが運転する車両が走行すると予測される位置及び環境のいずれかに対応付けて設定されたドライバーの状態の条件を満たさない度合が大きいほど、運転支援を促進する。これにより、ドライバーがその位置や環境で走行する状況に対してドライバーの状態が悪いほど、運転支援が促進されることになる。そのため、ドライバーの状態や、位置及び環境に対応した条件により適合した運転支援が行われることになり、ドライバーに違和感を生じさせる可能性を低減することができる。【００１０】
また、制御ユニットは、ドライバー状態推定ユニットによって推定されたドライバーの状態が、ドライバーが運転する車両が走行すると予測される位置及び環境のいずれかに対応付けて設定されたドライバーの状態の条件を満たさないときは、運転支援を開始するように制御することができる。【００１１】
この構成によれば、制御ユニットは、ドライバー状態推定ユニットによって推定されたドライバーの状態が、ドライバーが運転する車両が走行すると予測される位置及び環境のいずれかに対応付けて設定されたドライバーの状態の条件を満たさないときは、運転支援を開始する。そのため、ドライバーの状態や、位置及び環境に対応した条件に対して、必要なときに運転支援が行われることになり、ドライバーに違和感を生じさせる可能性を低減することができる。【００１２】
また、ドライバーの状態は、ドライバーの集中度とできる。【００１３】
この構成によれば、ドライバーの状態は、ドライバーの集中度である。これにより、実際に取得された生体情報に基づく将来のドライバーの集中度と、将来に車両が走行する位置や環境で求められるドライバーの集中度の条件との比較に基づいて、現在における運転支援の制御が行われることになる。そのため、ドライバーがその位置や環境で走行する状況に対して必要とされる集中度により適合した運転支援が行われることになり、ドライバーに違和感を生じさせる可能性を低減することができる。【００１４】
また、ドライバー状態推定ユニットは、生体情報取得ユニットによって取得された生体情報に基づいて、ドライバーの集中度の経時的な低下傾向を推定することができる。【００１５】
この構成によれば、ドライバー状態推定ユニットは、生体情報取得ユニットによって取得された生体情報に基づいて、ドライバーの集中度の経時的な低下傾向を推定する。これにより、実際に車両がその位置や環境で走行する際のドライバーの集中度をより精度良く推定することができ、ドライバーの集中度により適合した運転支援を行うことができる。【００１６】
この場合、ドライバー状態推定ユニットは、生体情報取得ユニットによって取得された生体情報に基づいて、ドライバーの集中度の経時的な蓄積度を推定することにより、ドライバーの集中度の経時的な低下傾向を推定することができる。【００１７】
この構成によれば、ドライバー状態推定ユニットは、生体情報取得ユニットによって取得された生体情報に基づいて、ドライバーの集中度の経時的な蓄積度を推定することにより、ドライバーの集中度の経時的な低下傾向を推定する。集中度の経時的な蓄積度は、ドライバーの一時的な集中度のバラツキに影響され難い。したがって、集中度の経時的な蓄積度を推定することにより、ドライバーの一時的な集中度のバラツキに関わらず、ドライバーの集中度の経時的な低下傾向をより精度良く推定することができる。【００１８】
この場合、ドライバー状態推定ユニットは、生体情報取得ユニットによって取得された生体情報に基づいて、ドライバーの集中度の経時的な蓄積度が飽和するまでの時間を推定し、蓄積度が飽和するまでの時間に基づいて、ドライバーの集中度の経時的な低下傾向を推定することができる。【００１９】
この構成によれば、ドライバー状態推定ユニットは、生体情報取得ユニットによって取得された生体情報に基づいて、ドライバーの集中度の経時的な蓄積度が飽和するまでの時間を推定し、蓄積度が飽和するまでの時間に基づいて、ドライバーの集中度の経時的な低下傾向を推定する。ドライバーの集中度の経時的な蓄積度が飽和するまでの時間は、ドライバーの一時的な集中度のバラツキに影響され難い。したがって、ドライバーの集中度の経時的な蓄積度が飽和するまでの時間を推定することにより、ドライバーの一時的な集中度のバラツキに関わらず、ドライバーの集中度の経時的な低下傾向をより精度良く推定することができる。【００２０】
また、制御ユニットは、生体情報取得ユニットによって取得された生体情報に基づいて、生体情報取得ユニットによる生体情報の取得のタイミングにおいて推定されるドライバーの状態をドライバーが運転する車両が走行した位置及び環境のいずれかに対応付けて記録することができる。【００２１】
この構成によれば、制御ユニットは、生体情報取得ユニットによって取得された生体情報に基づいて、生体情報取得ユニットによる生体情報の取得のタイミングにおいて推定されるドライバーの状態をドライバーが運転する車両が走行した位置及び環境のいずれかに対応付けて記録する。これにより、車両がその位置又は環境を走行したときのドライバーの状態とその位置又は環境とを関連付けることができる。【００２２】
この場合、ドライバーが運転する車両が走行すると予測される位置及び環境のいずれかに対応付けて設定されたドライバーの状態の条件は、ドライバーが運転する車両が走行する位置及び環境のいずれかに対応付けて記録されたドライバーの状態に基づいて設定されることができる。【００２３】
この構成によれば、ドライバーが運転する車両が走行すると予測される位置及び環境のいずれかに対応付けて設定されたドライバーの状態の条件は、ドライバーが運転する車両が走行する位置及び環境のいずれかに対応付けて記録されたドライバーの状態に基づいて設定されている。したがって、ドライバーの状態の条件は、車両がその位置又は環境を走行したときのドライバーの状態に対応したものとなり、より現実に適合した条件を設定することができる。【００２４】
また、制御ユニットは、ドライバーが運転する車両が走行すると予測される位置及び環境のいずれかに対応付けて設定された運転支援を実行することができる。【００２５】
この構成によれば、制御ユニットは、ドライバーが運転する車両が走行すると予測される位置及び環境のいずれかに対応付けて設定された運転支援を実行する。このため、車両が走行する位置又は環境により適合した運転支援を行うことができる。【００２６】
また、制御ユニットは、ドライバー状態推定ユニットによって推定されたドライバーの状態が第１の閾値を下回ったときに、ドライバーに対して注意喚起を行い、ドライバー状態推定ユニットによって推定されたドライバーの状態が第１の閾値よりも低い第２の閾値を下回ったときに、ドライバーの運転操作に介入する運転支援を実行することができる。【００２７】
この構成によれば、制御ユニットは、ドライバー状態推定ユニットによって推定されたドライバーの状態が第１の閾値を下回ったときに、ドライバーに対して注意喚起を行い、ドライバー状態推定ユニットによって推定されたドライバーの状態が第１の閾値よりも低い第２の閾値を下回ったときに、ドライバーの運転操作に介入する運転支援を実行する。これにより、ドライバーが車両の運転に必要な集中度等を軽減することができる。また、運転者が必要とする支援であるため、運転者の煩わしさを低減することが可能となる。【００２８】
また、本発明の一実施形態は、ドライバーの生体情報を取得する生体情報取得工程と、生体情報取得工程によって取得された生体情報に基づいて、生体情報取得工程による生体情報の取得のタイミングよりも後のドライバーの状態を推定するドライバー状態推定工程と、ドライバー状態推定工程によって推定されたドライバーの状態と、ドライバーが運転する車両が走行すると予測される位置及び環境のいずれかに対応付けて設定されたドライバーの状態の条件との比較に基づいて、車両の運転支援を制御する制御工程とを備えた運転支援方法である。【００２９】
また、本発明の一実施形態は、ドライバーの生体情報を取得する生体情報取得ユニットと、生体情報取得ユニットによって取得された生体情報に基づいて、生体情報取得ユニットによる生体情報の取得のタイミングよりも後のドライバーの状態を推定するドライバー状態推定ユニットと、ドライバー状態推定ユニットによって推定されたドライバーの状態と、ドライバーが運転する車両が走行すると予測される位置及び環境のいずれかに対応付けて設定されたドライバーの状態の条件との比較に基づいて、車両のドライバーに注意喚起を行う報知ユニットとを備えた情報提供装置である。【００３０】
この構成によれば、生体情報取得ユニットはドライバーの生体情報を取得する。ドライバー状態推定ユニットは、生体情報取得ユニットによって取得された生体情報に基づいて、生体情報取得ユニットによる生体情報の取得のタイミングよりも後のドライバーの状態を推定する。報知ユニットは、ドライバー状態推定ユニットによって推定されたドライバーの状態と、ドライバーが運転する車両が走行すると予測される位置及び環境のいずれかに対応付けて設定されたドライバーの状態の条件との比較に基づいて、車両のドライバーに注意喚起を行う。これにより、実際に取得された生体情報に基づく将来のドライバーの状態と、将来に車両が走行する位置や環境で求められるドライバーの状態の条件との比較に基づいて、現在におけるドライバーへの注意喚起が行われることになる。そのため、ドライバーがその位置や環境で走行する状況により適合した注意喚起が行われることになり、ドライバーに違和感を生じさせる可能性を低減することができる。【００３１】
また、本発明の一実施態様は、ドライバーの生体情報を取得する生体情報取得工程と、生体情報取得工程によって取得された生体情報に基づいて、生体情報取得工程による生体情報の取得のタイミングよりも後のドライバーの状態を推定するドライバー状態推定工程と、ドライバー状態推定工程によって推定されたドライバーの状態と、ドライバーが運転する車両が走行すると予測される位置及び環境のいずれかに対応付けて設定されたドライバーの状態の条件との比較に基づいて、車両のドライバーに注意喚起を行う報知工程とを備えた情報提供方法である。【００３２】
また、本発明の一実施形態は、ドライバーの生体情報を取得する生体情報取得ユニットと、生体情報取得ユニットによって取得された生体情報に基づいて、生体情報取得ユニットによる生体情報の取得のタイミングよりも後のドライバーの状態を推定するドライバー状態推定ユニットと、ドライバー状態推定ユニットによって推定されたドライバーの状態と、ドライバーが運転する車両が走行すると予測される複数の進路における位置及び環境のいずれかに対応付けて設定されたドライバーの状態の条件との比較に基づいて、複数の進路の中からドライバーに案内する進路を選択する進路選択ユニットとを備えたナビゲーション装置である。【００３３】
この構成によれば、生体情報取得ユニットはドライバーの生体情報を取得する。ドライバー状態推定ユニットは、生体情報取得ユニットによって取得された生体情報に基づいて、生体情報取得ユニットによる生体情報の取得のタイミングよりも後のドライバーの状態を推定する。進路選択ユニットは、ドライバー状態推定ユニットによって推定されたドライバーの状態と、ドライバーが運転する車両が走行すると予測される複数の進路における位置及び環境のいずれかに対応付けて設定されたドライバーの状態の条件との比較に基づいて、複数の進路の中からドライバーに案内する進路を選択する。これにより、実際に取得された生体情報に基づく将来のドライバーの状態と、将来に車両が走行すると予測される複数の進路における位置や環境で求められるドライバーの状態の条件との比較に基づいて、ドライバーに案内する進路が選択されることになる。そのため、ドライバーがその位置や環境で走行する状況により適合した進路が案内されることになり、ドライバーに違和感を生じさせる可能性を低減することができる。【００３４】
また、本発明の一実施形態は、ドライバーの生体情報を取得する生体情報取得工程と、生体情報取得工程によって取得された生体情報に基づいて、生体情報取得工程による生体情報の取得のタイミングよりも後のドライバーの状態を推定するドライバー状態推定工程と、ドライバー状態推定工程によって推定されたドライバーの状態と、ドライバーが運転する車両が走行すると予測される複数の進路における位置及び環境のいずれかに対応付けて設定されたドライバーの状態の条件との比較に基づいて、複数の進路の中からドライバーに案内する進路を選択する進路選択工程とを備えたナビゲーション方法である。
【発明の効果】
【００３５】
本発明の一実施形態の運転支援装置、運転支援方法、情報提供装置、情報提供方法、ナビゲーション装置及びナビゲーション方法によれば、車両が走行する状況により適合した運転支援が行われることにより、ドライバーへの違和感を軽減することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】実施形態に係る運転支援システムの基本的な構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係る状態推定システム及び運転支援装置を詳細に示すブロック図である。
【図３】図２の状態推定システム及び運転支援装置を構成するハードウェアの例を示す図である。
【図４】実施形態に係る運転支援システムのドライバーの集中度を推定する動作を示すフローチャートである。
【図５】実施形態に係る運転支援システムの集中地図の作成及び道路上での目標集中度を算出する動作を示すフローチャートである。
【図６】実施形態に係る運転支援システムのドライバーの集中傾向と目標集中度に基づく閾値との比較により運転支援を行う動作を示すフローチャートである。
【図７】実施形態に係る運転支援システムの目標集中度と測定集中度との比較により運転支援を行う動作を示すフローチャートである。
【図８】ドライバーの集中度の経時的な低下を示すグラフである。
【図９】車両が走行するコースにおけるドライバーの集中度が高まる箇所を示した平面図である。
【図１０】コースの周回数に対するドライバーごとのθ波の含有率変化量を示すグラフである。
【図１１】高速道路を想定したコースの周回数に対するドライバーのθ波の含有率変化量を示すグラフである。
【図１２】累積集中度の経時的な変化の概念を示すグラフである。
【図１３】コースの周回数に相当する時間に対する累積集中度の実測値を示すグラフである。
【図１４】実施形態の集中地図を作成する手法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
図面を参照して、本発明の一実施形態に係る運転支援装置、情報提供装置及びナビゲーション装置の一例について説明する。まず、本実施形態の運転支援装置等の基本的な構成について説明する。図１に示すように、基本的な構成として、本実施形態の運転支援システム１０は、生体情報検出部１１、集中度算出部１２、車両情報検出部１３、集中傾向算出部１４、集中地図算出部１５、状態判定部１６、刺激提示部１７及び情報提示部１８を備えている。
【００３８】
生体情報検出部１１は、ドライバー等の対象者の生体情報を取得する。生体情報検出部１１は、ドライバー等の脳波の状態を脳波以外の生体情報から推定することにより、ドライバーの集中度を推定する。これにより、比較的に検出が困難な脳波を検出しなくとも、ドライバーの集中度を推定することができる。なお、脳波自体は推定精度向上を目的として、他の指標による推定の較正のために計測しても良い。この場合は、一箇所以上でドライバーの脳波を計測していることが必要である。
【００３９】
生体情報検出部１１は、ドライバーの集中度の推定に必要な心拍、脈波等の心拍動を表す生体情報を取得する。生体情報の取得方法は、接触式及び非接触式のいずれでも良い。生体情報検出部１１は、車両の座席やステアリングホイールに設置された生理学的指標の検出装置や、圧電素子や、加速度センサ等とできる。生体情報検出部１１は、ドライバーの集中度を推定するために呼吸や瞬き等の他の生体情報を利用しても良い。心拍や脈波の生体情報の検出装置は身体の電位差を計測するものや光線の透過量または反射量から計測するものであってもよい。
【００４０】
また、後述するように、生体情報検出部１１は、ドライバーが車両に搭乗していないときにも身に付けている心拍センサ等とできる。このように本実施形態では、ドライバーの集中度の推定に車両の速度や加速度等を用いないことで、環境によるノイズによらずドライバーの集中度を推定することが可能である。また、生体情報検出部１１をドライバーが車両に搭乗していないときにも身に付けている心拍センサ等とすることにより、生体情報検出部１１が車両に依存しないため、車両に搭乗する前のドライバーの状態を観測し、集中度の推定に反映させることができる。
【００４１】
集中度算出部１２は、生体情報検出部１１から得られた生体情報から、ドライバーの脳波の状態である例えばθ波含有率の推定に必要な特徴量を算出し、ドライバーの集中度を推定する。拍動から得られる特徴量として、心拍であればＲ波と呼ばれる特徴鋭波の間隔を用いることができる。拍動から得られる特徴量として、脈波であればピーク値の間隔を用いることができる。これらの間隔の単位時間当たりの数からドライバーの心拍数を算出することができる。６０秒を１波形の間隔で除して瞬時心拍数を算出することができる。
【００４２】
集中度算出部１２は、心拍ゆらぎについて、拍動間隔の分散、標準偏差、変動係数を使用しても良い。また、集中度算出部１２は、単位時間当たりの拍動間隔を周波数変換してゆらぎ量を算出しても良い。集中度算出部１２は、脳波について、脳波のβ波、α波、θ波、δ波、σ波及び任意の周波数帯についてのパワースペクトルである脳波特徴量を算出することができる。
【００４３】
車両情報検出部１３は、地図情報と集中度との関連付けのため、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）から車両の緯度及び経度に関する情報を得る。また、車両情報検出部１３は、車両の緯度及び経度に対応する地図情報から、車両が走行する道路の曲率、道幅、勾配、制限速度、交通量等の地図情報を得る。車両情報検出部１３は、ＣＡＮ（Controller  Area  Network）から、車両のブレーキ量、アクセル開度、操舵角等の車両の状態に関する信号を取得することができる。
【００４４】
集中傾向算出部１４は、集中度算出部１２で得られたθ波含有率から集中度の経時的な推移を算出する。集中傾向算出部１４は、θ波含有率の経時的な推移からドライバーの集中度の減衰傾向を算出する。これにより、本実施形態では、ドライバーの集中度の低下傾向を知ることにより、ドライバーが運転が不適となるよりも前に、ドライバーに報知及び運転支援を行なうことが可能となる。
【００４５】
後述するように、集中傾向算出部１４は、集中度の経時的な累積数を計測する。集中傾向算出部１４は、任意の閾値に集中度の累積数が達するまでの時間から集中度の推移を定式化する。集中傾向算出部１４は、集中度の累積数が飽和するまでの時間を推定することで、集中度の経時的な推移を精度良く推定することができる。また、集中傾向算出部１４は、個々のドライバーに適合して集中度の経時的な推移を推定することができる。このように、本実施形態では、日ごとにドライバーの集中度の低下傾向が異なる場合でも、個々のドライバーごとの集中度の累積数により、変動しやすい絶対値によらずに集中度の推移を計測することが可能となる。
【００４６】
集中地図算出部１５は、集中度算出部１２で得られたθ波含有率と、車両情報検出部１３で得られた道路の曲率、道幅、勾配、制限速度、交通量等の地図情報をまとめて格納する。本実施形態では、車両が実際に走行したことがある道路の状況におけるドライバーの集中度の変化を捉えることができる。一方、本実施形態では、車両が実際に走行したことがある道路の状況に類似した状況におけるドライバーの集中度を推定することができる。これにより、ドライバーの集中度と、ＧＰＳ及び地図情報とから得られたデータとを比較することで、未知の道路であっても、ドライバーがどの道路を運転するために必要な集中度を推定することができる。
【００４７】
状態判定部１６は、集中傾向算出部１４で算出された集中度の変化からドライバーへの報知又は運転操作への介入が必要であるか否か判定する。
【００４８】
刺激提示部１７は、状態判定部１６でドライバーの集中度が一定の閾値を超えたことを判定した場合や、状態判定部１６でドライバーの集中度の変化量が一定の閾値を超えたことを判定した場合に、ドライバーの集中度を維持又は向上させるための刺激提示を実施する。刺激提示部１７は、刺激提示方法を決定するために、個々の状況に対応付けた刺激提示方法を記録したマップを有していても良い。刺激提示部１７は、物理的な刺激を使用しても良い。刺激的提示部１７は、例えば、光、音、振動、温熱、冷風、匂い及び映像を用いることができる。
【００４９】
情報表示部１８は、ドライバーの集中度を推定した結果をドライバーに提示する。また、情報表示部１８は、ドライバーの集中度に応じてドライバーの運転支援を実施する。情報表示部１８は、例えば、ドライバーの集中度の低下に応じて、車線を維持する運転支援、車速及び車間距離を維持する運転支援、衝突の回避及び衝突の被害を軽減する運転支援、車両の進路を誘導する運転支援及び車両に障害物を回避させる運転支援を順番に実施することができる。
【００５０】
本実施形態では、車速及び車間距離を維持する運転支援等のドライバーの運転操作に介入する運転支援を行うことで、運転に必要な集中度を下げることができ、ドライバーは低い集中度でも運転することが可能となる。また、ドライバーが実際に必要としている運転支援であるため、運転支援による煩わしさを低減することができる。
【００５１】
以下、本実施形態の運転支援システムの実際のハードウェアの構成について説明する。図２に示すように、状態推定システム１００では、図１の車両情報検出部１３に対応する車両情報検出部１１０及び特徴量算出部１１２は車両に搭載された装置として構成される。
【００５２】
車載装置１１５は、特徴量算出部１１２と一緒に、図１の集中地図算出部１５に対応する集中地図算出部１１４を有する。集中地図算出部１１４は、ネットワーク１７０を介して車両外のサーバ１７５と通信する。サーバ１７５には、各ドライバーについて、走行するそれぞれの道路の位置、形状及び環境とそのときの集中度とが関連付けられた集中地図が格納されている。
【００５３】
また、図１の刺激提示部１７及び情報提示部１８に対応する表示装置２１０及び支援装置２２０は、車両の運転線装置２００内に搭載されている。表示装置２１０は、例えば、ナビゲーションシステムのディスプレイ等である。図３に示すように、表示装置２１０には、地図２１２及びグラフのようにして集中力２１４が表示される。このように、表示装置２１０は、ドライバーにドライバーの集中度に関する情報を表示したり、ドライバーに車両の進路を特定の方向に誘導することができる。支援装置２００は、ステアリングホイール、アクセルペダル及びブレーキペダルに所定の反力又は振動を与え、ドライバーの運転操作を誘導する。支援装置２２０は、車両の操舵角、アクセル開度及びブレーキ量をドライバーの運転操作によらずに制御する物でも良い。
【００５４】
一方、図１の生体情報検出部１１に対応する生体情報検出部１２０の脳波センサ１２１、心拍センサ１２２及び瞳孔センサ１２３等は、例えば図３に示すように、ドライバーが車両に搭乗していないときにも装着する心拍センサ１２２等とすることができる。心拍センサ１２２は、例えば、ドライバーの胸部に取付けられたディスポ電極により、ドライバーの心拍を計測し、計測結果を無線により送信するワイヤレス心電センサとできる。
【００５５】
また、図１の集中度算出部１２に対応する図２の脳波特徴量算出部１３１、心拍特徴量算出部１３２、瞳孔特徴量算出部１３３及び集中度算出部１４０は、図２及び図３に示すように、ドライバーが所持する携帯端末１３０に格納されることができる。また、図１の集中傾向算出部１４に対応する図２の集中傾向算出部１５０の集中変化算出部１５２及び時定数算出部１５４も、図２及び図３に示すように、ドライバーが所持する携帯端末１３０に格納されることができる。さらに、図１の状態判定部１６に対応する図２の状態判定部１６０も、図２及び図３に示すように、ドライバーが所持する携帯端末１３０に格納されることができる。
【００５６】
本実施形態では、このようにドライバーの集中度の傾向を推定する部位がドライバーが車両外でも所持する携帯端末に格納されているため、より長時間に亘り異なる条件で得られたデータに基づいてドライバーの集中度を推定することができ、集中度の推定の精度を向上させることができる。ドライバーが車両に搭乗しないときには、心拍センサ１２２等を身体に装着しつつ携帯端末１３０内の各構成により、ドライバーの集中度を推定することができる。一方、ドライバーが車両に搭乗したときは、携帯端末１３０と車両内の車載装置１１５や運転支援装置２００とを有線又は無線により接続し、後述する運転支援を受けることができる。
【００５７】
なお、表示装置２１０は車載のディスプレイに限らず、ドライバーが携帯する携帯端末１３０のディスプレイを本実施形態の表示装置２１０とすることもできる。この場合、ドライバーが車両に搭乗している際にも、携帯端末１３０のディスプレイを本実施形態の表示装置２１０とすることができる。
【００５８】
以下、本実施形態の状態推定システム１００及び運転支援装置２００の動作について説明する。以下の例では、ドライバーの心拍により、ドライバーの脳波のθ波を推定し、ドライバーの集中度を推定する態様を中心に説明する。人間が集中しているときに、前頭葉にθ波のようなＦｍθと呼ばれる特徴脳波が生じることが知られている。従来の技術では、車両の状態量や、環境情報や、ドライバーの注視している状況等からドライバーの集中度の推定を行うものがある。これらでは、轍による操舵のずれ等の環境による誤差が生じる。しかし、本実施形態では、人間の内部情報である生体情報を用いることで外乱によらずに人の集中度を推定することが可能となる。
【００５９】
図４に示すように、ドライバーが車両に搭乗しているとき及び搭乗していないときに、ドライバーが装着した心拍センサ１２２がドライバーの心拍等の生体情報を計測する（Ｓ１０１）。
【００６０】
心拍センサ１２２からドライバーの心拍を受信した携帯端末１３０の心拍特徴量算出部１３０は、心拍に関するデータの内で、Ｒ波の間隔やゆらぎからθ波含有率を特徴量として算出する（Ｓ１０２）。θ波含有率は、θ波含有率＝θ波パワー／（α波パワー＋β波パワー＋θ波パワー）の式で算出される。携帯端末１３０内の集中度算出部１４０は、θ波含有率からドライバーの集中度を算出する（Ｓ１０３）。なお、本実施形態では、較正のために、実際に脳波センサ１２１によりドライバーのθ波を周波数解析により抽出し（Ｓ１０４）、得られたθ波により、ドライバーの集中度を算出することができる（Ｓ１０５）。
【００６１】
任意の時間が経過しない内は（Ｓ１０６）、集中傾向算出部１５０の集中変化算出部１５２は、各時刻ごとに得られたドライバーの集中度を一時記憶する（Ｓ１０７）。任意の時間が経過した場合は（Ｓ１０６）、集中変化算出部１５２は、θ波含有率からなる集中度の時系列の変化からその直流成分又は低周波成分を抽出することにより、ドライバーの集中度の低下傾向を算出する（Ｓ１０８）。
【００６２】
図８に示すように、ドライバーの一般的な一日において、集中度を必要としない作業及び行動の間に、睡眠、車両の運転及びパーソナルコンピュータによる作業等のイベントが存在すると仮定する。車両の運転中において、一様な道路では、図８の直線に示すように、ドライバーの集中度は線形的に低下する。一方、車両がカーブを通過する時刻ｔｃ１〜ｔｃ４においては、ドライバーの集中度は一時的に上昇する。しかし、ドライバーの集中度は経時的に低下する。ここで、破線で示すように、時刻ｔｘにおいてドライバーが休憩を取ると、集中度は低下する。その後の走行では、運転を継続した時よりも集中度は回復する。したがって、ドライバーに適当な休憩を取ることを促すことにより、ドライバーの集中度を保つことができると考えられる。
【００６３】
図９に示すように、車両３００がコース４００を周回した場合、図中に黒点で示すように、カーブの直前で集中度が高まることが判る。図１０に示すように、５名のドライバーについての時間ごとのθ波含有率は、バラツキはあるものの同様に低下していることが判る。図１１に示すように、高速道路を想定した１０分毎の集中度の変化についても同様であることが判る。
【００６４】
そこで、集中変化算出部１５２は、任意の集中度までの時間を計測することにより、ドライバーの集中度の低下傾向を推定することができる。あるいは、集中変化算出部１５２は、任意の区間の集中度の直流成分から集中度の低下傾向を予測することができる。集中変化算出部１５２は、集中度の直流成分からドライバー固有の集中度の低下傾向を予測することができる。また、集中度の直流成分からドライバーのその日の体調による集中度の低下傾向を予測することができる。また、集中変化算出部１５２は、集中度の低下傾向から任意の閾値まで滴下する時間を予測することができる。
【００６５】
具体的には、集中変化算出部１５２は、運転開始又は高速道路の入口通過から集中度の計測を行う。集中変化算出部１５２は、計測開始から５分までの平均集中度を算出する。集中変化算出部１５２は、その後５分又は１０分おきに平均集中度を算出し、その差分から集中度の減衰割合を算出することができる。
【００６６】
集中変化算出部１５２は、初期の集中度から一次式により、θ波含有率が任意の閾値、例えば統計的な値である０．５４に到達するまでの時間を算出する。後述するように、表示装置２１０は、θ波含有率が任意の閾値に到達する時間の１５分前には、ドライバーに対し運転への集中度の低下を報知する。なお、集中変化算出部１５２は、ドライバーごとの長期間のデータを蓄積し、データの最小二乗から直線又は直線以外の集中度の低下傾向を示す曲線を算出することができる。
【００６７】
また、本実施形態では、集中傾向算出部１５０の時定数算出部１５４は、集中度の蓄積度が任意の閾値に達するまでの時間から、ドライバーの疲労度や、ドライバーの集中度の蓄積度が飽和するまでの時間を算出することができる。図１２及び図１３に示すように、ドライバーの集中度の経時的な累積量は、一時遅れのように一定時間後に飽和する。そのため、時定数算出部１５４は、集中度の累積量から時定数の算出ができる。時定数算出部１５４は、時定数からドライバーが集中可能な時間限界や、疲労度を算出することが可能となる。
【００６８】
時定数算出部１５４は、運転開始又は高速道路の入口通過から集中度の計測を行う。時定数算出部１５４は、θ波含有率を任意の閾値、例えば０．６５で分類する。時定数算出部１５４は、θ波含有率が閾値以上の場合は１と定義し、θ波含有率が閾値未満の場合は０と定義して、単位時間ごとに累積集中度を求める。
【００６９】
時定数算出部１５４は、ドライバーの累積集中度が任意の値に達したときの時間を計測し、計測された時間から時定数を算出する。時定数算出部１５４は、時定数から累積集中度が飽和するまでの時間を算出する。時定数算出部１５４は、累積集中度の加算値が１を下回った場合は、それまでの時間から時定数を算出し、累積集中度が飽和するまでの時間を算出しても良い。
【００７０】
本実施形態では、時定数を求めるために、二値判別の累積を行うため、データの精度に依存せずに、集中度の累積量が飽和するまでの時間を算出することが可能となる。
【００７１】
図５に示すように、ドライバーが車両に搭乗し、車両が起動した場合は（Ｓ１０９）、車両情報検出部１１０及び特徴量算出部１１２は、ＧＰＳやナビゲーションシステムやＣＡＮから車両が現在走行している道路又は車両が将来走行すると予測される道路の緯度及び経度等の位置情報や、時間や、車速やアクセル開度、ブレーキ信号、ヨーレート、操舵角等を得る（Ｓ１１０，Ｓ１１１）。このとき、上述したように、集中度算出部１４０では、ドライバーのθ波含有率から集中度が算出されている。集中地図算出部１１４は、車両の位置情報や車速等の情報と集中度とを関連付けた記録した集中地図を算出する（Ｓ１１２，Ｓ１１３）。このようにすると、道路に関する多変量の環境情報によらず、簡単に集中地図を作成することができる。また、場所及び時間による集中度の影響を把握することが容易となる。この場合、ナビゲーションシステムの地図データに記録されている道路の曲率、道幅、勾配、制限速度及び交通量等と集中度とを関連付けて記録しても良い。
【００７２】
集中地図算出部１４０は、ネットワーク１７０を介してサーバ１７５に格納された集中地図を更新する（Ｓ１１３，Ｓ１１４）。ナビゲーションシステムの地図データには基準座標を有する基準点が一定区間ごとに用意されている。一定量の学習データが蓄積されると（Ｓ１１５）、集中地図算出部１４０は、そのデータに基づいて基準点近傍の緯度及び経度に関するデータが任意の数、例えば５０を超えた場合にデータの平均値を求めて集中地図の更新を行う（Ｓ１１６）。
【００７３】
例えば、集中地図の更新を５つのデータが集まった時の行うものとする。図１４に示すように、基準座標において、一定距離内に黒色の点で示す集中度に関するデータが５つ得られているとする。この場合、集中地図算出部１４０は、５点の集中度の平均値を算出し、この基準座標における集中度として更新する。同様に、集中地図算出部１４０は、基準座標の周辺のデータが５０、１００、１５０と増えるたびに再度、集中地図の更新を行う。
【００７４】
状態判定部１６０は、車両が現在走行している道路や車両が走行する予定の道路の形状、勾配、曲率、制限速度、交通量等が、集中地図の中に記録された道路の形状等と同一又は類似である場合には（Ｓ１１８）、集中地図を参照して目標集中度Ｃ＊を算出する（Ｓ１１９）。目標集中度Ｃ＊は、集中地図に記録された各基準座標における集中度と同一か所定の余裕度だけ高い集中度とすることができる。これにより、車両が初めて走行する道路であっても、目標集中度Ｃ＊を算出することができる。
【００７５】
図６に示すように、状態判定部１６０は、集中地図から算出した目標集中度Ｃ＊を参照して、任意の閾値を設定する（Ｓ１２０）。この任意の閾値は、目標集中度Ｃ＊と同一の値でも良いし、目標集中度Ｃ＊よりも所定値だけ高い値でも良いし、目標集中度Ｃ＊よりも所定値だけ低い値でも良い。この場合の任意の閾値は、車両が走行すると予測される道路においてドライバーが運転に必要な集中度の下限よりも高い値とする。
【００７６】
状態判定部１６０は、車両が走行すると予測される道路において必要とされる集中度と、ドライバーの将来の集中度とを比較する。集中傾向算出部１５０が推定したドライバーの集中度の経時的な低下傾向において、状態判定部１６０は、任意の時間後にドライバーの集中度が任意の閾値を下回るか否かについて判定する（Ｓ１２１）。例えば、１５分後にドライバーの集中度が任意の閾値を下回る場合は（Ｓ１２１）、表示装置２１０は、ドライバーに集中度の低下についての注意喚起を映像又は音声でするとともに、最も近くのサービスエリアやパーキングエリアで休憩する経路、休憩可能な施設の案内、及び休憩可能な施設内にある店舗の情報や商品等の広告を表示する（Ｓ１２２）。
【００７７】
集中傾向算出部１５０が推定したドライバーの集中度の経時的な低下傾向において、状態判定部１６０は、任意の時間後にドライバーの集中度が運転に必要な集中度の下限となる閾値を下回るか否かについて判定する（Ｓ１２３）。この場合の運転に必要な集中度の下限となる閾値は、上述したように、ドライバーの集中度の蓄積度が飽和するときの集中度とすることもできる。また、この任意の時間は、ドライバーが車両を安全に運転できる限度の時間とする。
【００７８】
任意の時間後にドライバーの集中度が運転に必要な集中度の下限となる閾値を下回る場合は（Ｓ１２３）、支援装置２２０は、まず、ドライバーの運転操作によらず車両が定速走行及び追従走行を行う運転支援を行い、車速制御に対するドライバーの負荷を低減する（Ｓ１２４）。所定の時間が経過した後も集中度の上昇が見られない場合は（Ｓ１０１〜Ｓ１２３）、支援装置２２０は、ドライバーの運転操作によらず車両が走行する車線を維持する運転支援を行い、その間に表示装置２１０は、ドライバーにサービスエリアやパーキングエリアでの休憩を促す（Ｓ１２４）。所定の時間が経過した後も、ドライバーの運転操作に変化が見られない場合は、支援装置２２０は、強制的にドライバーの運転操作に介入し、車両の進路方法を誘導しても良い。また、支援装置２２０は、ドライバーが休憩することが可能な場所まで車両が到達するまでに、障害物に接触する可能性がある場合は、接触の回避や接触の被害の軽減のための運転支援を行うことができる。接触の回避や接触の被害の軽減のための運転支援には、ドライバーの制動操作に介入することによる接触回避、ドライバーの操舵操作に介入することによる接触回避が含まれる。また、表示装置２１０は、ドライバーに障害物への注意を喚起することによって、接触の回避や接触の被害の軽減のための運転支援を行うことができる。あるいは、必要に応じて支援装置２２０は、車両の走行を安定化させるための運転支援を行うことができる。
【００７９】
表示装置２１０及び支援装置２２０は、車両が走行する位置や環境に応じて運転支援の内容を決定することができる。例えば、車両がカーブを走行している場合は、支援装置２２０は、ドライバーの運転操作によらず車両が走行する車線を維持する運転支援を行うことができる。例えば、車両が死角を有するコーナーを走行する場合には、表示装置２１０は当該死角に対する表示を行うことができる。なお、表示装置２１０がドライバーに対して運転支援を行う場合は、車両周囲の撮像画像を表示すること、及びドライバーに車両周囲のいずれかの方向への視認を促す表示をすることのいずれも行うことができる。
【００８０】
なお、上述したＳ１０１〜Ｓ１０８及びＳ１２０〜Ｓ１２４の動作は、ドライバーが車両に搭乗していない場合でも、携帯端末１３０にドライバーの集中度が車両の運転に足りる状態であるか否かを表示する態様で行うことができる。
【００８１】
状態判定部１６０は、車両が現在走行している道路において必要とされる集中度と、ドライバーの現在の集中度とを比較する。図７に示すように、状態判定部１６０は、集中度算出部１４０で算出された現在測定されているドライバーの集中度Ｃと、上述したような車両が現在走行している道路において必要とされる目標集中度Ｃ＊とを比較する（Ｓ１２５）。
【００８２】
測定された集中度Ｃの方が目標集中度Ｃ＊よりも高いときは（Ｓ１２５）、表示装置２１０は表示を行わない（Ｓ１２６）。測定された集中度Ｃと目標集中度Ｃ＊とが同じ値であるときは、表示装置２１０は、上述したＳ１２２のような表示を行っても良いし、行わなくとも良い（Ｓ１２７，Ｓ１２９）。測定された集中度Ｃの方が目標集中度Ｃ＊よりも低いときは（Ｓ１２５）、表示装置２１０及び支援装置２２０は、上述したＳ１２２及びＳ１２４のような表示および運転支援を行う（Ｓ１２８〜Ｓ１３０）。以上のＳ１０９〜Ｓ１３０の動作は、車両の運転が終了するまで継続される（Ｓ１３１）。
【００８３】
本実施形態によれば、心拍センサ１２２はドライバーの心拍を取得する。集中度算出部１４０は、心拍センサ１２２によって取得された心拍に基づいて、心拍センサ１２２による心拍の取得のタイミングよりも後のドライバーの集中度を推定する。状態判定部１６０は、集中度算出部１４０によって推定されたドライバーの集中度と、ドライバーが運転する車両が走行すると予測される位置又は環境に対応付けて設定されたドライバーの目標集中度との比較に基づいて、車両の運転支援を制御する。これにより、実際に取得された心拍に基づく将来のドライバーの集中度と、将来に車両が走行する位置や環境で求められるドライバーの目標集中度との比較に基づいて、現在における運転支援の制御が行われることになる。そのため、ドライバーがその位置や環境で走行する状況により適合した運転支援が行われることになり、ドライバーに違和感を生じさせる可能性を低減することができる。
【００８４】
状態判定部１６０は、集中度算出部１４０によって推定されたドライバーの集中度が、ドライバーが運転する車両が走行すると予測される位置又は環境に対応付けて設定されたドライバーの目標集中度を満たさない度合が大きいほど、運転支援を促進する。これにより、ドライバーがその位置や環境で走行する状況に対してドライバーの集中度が低いほど、運転支援が促進されることになる。そのため、ドライバーの集中度や、位置又は環境に対応した条件により適合した運転支援が行われることになり、ドライバーに違和感を生じさせる可能性を低減することができる。なお、本実施形態における「運転支援を促進」には、上述した運転支援を開始することにより促進することに限定されず、運転支援の対象となる障害物について、検出範囲を拡げる、検出精度を上げる等によって障害物が検出され易くする場合を含む。また、本実施形態における「運転支援を促進」には、運転支援開始のための閾値を下げることにより、運転支援開始の条件を緩和する場合を含む。また、本実施形態における「運転支援を促進」には、運転支援開始の時期を早める場合を含む。また、本実施形態における「運転支援を促進」には、運転支援の度合いを、単なる情報の提示から、警報、ドライバーの運転への介入と引き上げることによって促進する場合を含む。
【００８５】
状態判定部１６０は、集中度算出部１４０によって推定されたドライバーの集中度が、ドライバーが運転する車両が走行すると予測される位置又は環境に対応付けて設定されたドライバーの目標集中度を満たさないときは、運転支援を開始する。そのため、ドライバーの集中度や、位置又は環境に対応した条件に対して、必要なときに運転支援が行われることになり、ドライバーに違和感を生じさせる可能性を低減することができる。
【００８６】
集中傾向算出部１５０の集中変化算出部１５２は、心拍センサ１２２によって取得された心拍に基づいて、ドライバーの集中度の経時的な低下傾向を推定する。これにより、実際に車両がその位置や環境で走行する際のドライバーの集中度をより精度良く推定することができ、ドライバーの集中度により適合した運転支援を行うことができる。
【００８７】
集中傾向算出部１５０の時定数算出部１５４は、心拍センサ１２２によって取得された心拍に基づいて、ドライバーの集中度の経時的な蓄積度が飽和するまでの時間を推定し、蓄積度が飽和するまでの時間に基づいて、ドライバーの集中度の経時的な低下傾向を推定する。ドライバーの集中度の経時的な蓄積度が飽和するまでの時間は、ドライバーの一時的な集中度のバラツキに影響され難い。したがって、ドライバーの集中度の経時的な蓄積度が飽和するまでの時間を推定することにより、ドライバーの一時的な集中度のバラツキに関わらず、ドライバーの集中度の経時的な低下傾向をより精度良く推定することができる。
【００８８】
状態判定部１６０は、心拍センサ１２２によって取得された心拍に基づいて、心拍センサ１２２による生体情報の取得のタイミングにおいて推定されるドライバーの集中度をドライバーが運転する車両が走行した位置又は環境に対応付けて記録する。これにより、車両がその位置又は環境を走行したときのドライバーの集中度とその位置又は環境とを関連付けることができる。
【００８９】
ドライバーが運転する車両が走行すると予測される位置又は環境のいずれかに対応付けて設定されたドライバーの目標集中度は、ドライバーが運転する車両が走行する位置又は環境に対応付けて記録されたドライバーの集中度に基づいて設定されている。したがって、ドライバーの目標集中度は、車両がその位置又は環境を走行したときのドライバーの集中度に対応したものとなり、より現実に適合した条件を設定することができる。
【００９０】
表示装置２１０及び支援装置２２０は、ドライバーが運転する車両が走行すると予測される位置又は環境に対応付けて設定された運転支援を実行する。このため、車両が走行する位置又は環境により適合した運転支援を行うことができる。
【００９１】
表示装置２１０は、集中度算出部１４０によって推定されたドライバーの状態が任意の閾値を下回ったときに、ドライバーに対して注意喚起を行う。支援装置２２０は、集中度算出部１４０によって推定されたドライバーの状態が任意の閾値よりも低い集中度の下限を下回ったときに、ドライバーの運転操作に介入する運転支援を実行する。これにより、ドライバーが車両の運転に必要な集中度を軽減することができる。また、運転者が必要とする支援であるため、運転者の煩わしさを低減することが可能となる。
【００９２】
心拍センサ１２２はドライバーの心拍を取得する。集中度算出部１４０は、心拍センサ１２２によって取得された心拍に基づいて、心拍センサ１２２による心拍の取得のタイミングよりも後のドライバーの集中度を推定する。表示装置２１０は、集中度算出部１４０によって推定されたドライバーの集中度と、ドライバーが運転する車両が走行すると予測される複数の進路における位置又は環境に対応付けて設定されたドライバーの目標集中度との比較に基づいて、複数の進路の中からドライバーに案内する進路を選択する。これにより、実際に取得された心拍に基づく将来のドライバーの集中度と、将来に車両が走行すると予測される複数の進路における位置や環境で求められるドライバーの目標集中度との比較に基づいて、ドライバーに案内する進路が選択されることになる。そのため、ドライバーがその位置や環境で走行する状況により適合した進路が案内されることになり、ドライバーに違和感を生じさせる可能性を低減することができる。
【００９３】
本発明は上記実施形態に限定されず、様々な変形態様が可能である。集中度算出の時間間隔は５分又は１０分に限らず任意の時間であっても良い。集中度算出の直流成分は指数関数等の非線形関数で表現されるものであっても良い。また、上記実施形態においては、本実施形態の情報提供装置を車両に適用した例を中心として説明した。しかし、本実施形態では、例えば、表示装置２１０をパーソナルコンピュータのディスプレイとすることができる。この場合、上述したようにして、パーソナルコンピュータによる作業中において、ディスプレイは、対象者の集中度が低下した場合にのみ集中度２１４を表示し、対象者に集中度の低下を通知する。集中度が所定の閾値を下回ると、ディスプレイは、ディスプレイによる作業以外の作業や、付加の少ない単調作業の提案等を対象者に示すことができる。
【００９４】
また、運転支援装置２００により行われるドライバーへの運転支援は、全く警報の報知等の運転支援がなされていない状態から警報の報知等の運転支援がなされる状態に移行する態様に限られない。本実施形態には、警報の報知等の運転支援がなされている状態から、ドライバーの運転への介入等の異なる運転支援がなされる状態に切り替えられる態様が含まれる。また、本実施形態には、警報の報知等の運転支援がなされている状態から、警報等に加えてドライバーの運転への介入等の異なる運転支援も行われる状態に移行する態様が含まれる。
【産業上の利用可能性】
【００９５】
本発明の一実施形態の運転支援装置、運転支援方法、情報提供装置、情報提供方法、ナビゲーション装置及びナビゲーション方法によれば、車両が走行する状況により適合した運転支援が行われることにより、ドライバーへの違和感を軽減することが可能となる。
【符号の説明】
【００９６】
１０  運転支援システム
１１  生体情報検出部
１２  集中度算出部
１３  車両情報検出部
１４  集中傾向算出部
１５  集中地図算出部
１６  状態判定部
１７  刺激提示部
１８  情報提示部
１００  状態推定システム
１１０  車両情報検出部
１１２  特徴量算出部
１１４  集中地図算出部
１１５  車載装置
１２０  生体情報検出部
１２１  脳波センサ
１２２  心拍センサ
１２３  瞳孔センサ
１３０  携帯端末
１３１  脳波特徴量算出部
１３２  心拍特徴量算出部
１３３  瞳孔特徴量算出部
１４０  集中度算出部
１５０  集中傾向算出部
１５２  集中変化算出部
１５４  時定数算出部
１６０  状態推定部
１７０  ネットワーク
１７５  サーバ
２００  運転支援装置
２１０  表示装置
２１２  地図
２１４  集中力
３００  車両
４００  コース
【図１】
0005950025.tif 000002
【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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【図１４】
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