(57)【要約】  本発明は、自動車両のドライバーを監視するための個別化装置に関し、前記装置は、‐ドライバー監視パラメータを測定するための装置と、‐ドライバーの警戒状態を、推定ルール前記監視パラメータの測定値とに応じて推定するようにプログラミングされた制御ユニットと、を備え、‐前記制御ユニットは、前記監視パラメータの少なくとも前記測定値と、所定データの複数のセットであってそれぞれが所定グループのドライバーに対応する所定データの複数のセットとを含むドライバー別データのセットに応じて、前記推定ルールを、前記ドライバーに対して個別化された態様において判定するように更にプログラミングされる。
2019507443.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
‐ドライバー監視パラメータを測定するための装置と、
‐ドライバーの警戒状態を、推定ルールと前記監視パラメータの測定値とに応じて推定するようにプログラミングされた制御ユニットと、
を備える自動車両のドライバーを監視するための個別化装置であって、
‐前記制御ユニットは、前記監視パラメータの少なくとも前記測定値と、所定データの複数のセットであってそれぞれが所定グループのドライバーに対応する所定データの複数のセットとを含むドライバー別データのセットに応じて、前記推定ルールを、前記ドライバーに対して個別化された態様において判定するように更にプログラミングされる、
個別化監視装置。
【請求項２】
所定データの各セットは、所定推定ルールに関連付けられ、
前記制御ユニットは、前記所定推定ルールのうちの１つに基づいて、前記ドライバーに対して個別化された前記推定ルールを識別するようにプログラミングされる、
請求項１に記載の個別化監視装置。
【請求項３】
前記制御ユニットは、
‐前記ドライバー別データのセットに最も近い前記所定データのセットを判定し、
‐前記ドライバー別データのセットに最も近い前記所定データのセットに関連付けられる前記所定推定ルールに基づいて、前記ドライバーに対して個別化された前記推定ルールを識別するようにプログラミングされる、
請求項２に記載の個別化監視装置。
【請求項４】
前記制御ユニットは、前記ドライバー別データのセットに最も近い前記所定データのセットを、前記ドライバー別データのセットと前記所定データのセットとを比較することにより判定するようにプログラミングされる、
請求項３に記載の個別化監視装置。
【請求項５】
前記制御ユニットは、前記ドライバー別データのセットに最も近い前記所定データのセットを判定するように適合される学習アルゴリズムを有する、
請求項３に記載の個別化監視装置。
【請求項６】
前記ドライバー別データのセットは、
‐前記ドライバーにより入力されるデータアイテム、
‐前記ドライバーの周囲環境に関するデータアイテム、
‐前記ドライバーの生理作用に関するデータアイテム、
‐前記ドライバーの運転に関するデータアイテム、
のうちの少なくとも１つを更に有する、
請求項１乃至５のいずれか一項に記載の個別化監視装置。
【請求項７】
前記測定装置によって測定される前記監視パラメータは、前記ドライバーの視線の方向、及び／又は前記ドライバーの頭部の態勢、及び／又は前記ドライバーのまぶたの閉鎖、及び／又は前記ドライバーによりハンドルに付与される動作に関する、
請求項１乃至６のいずれか一項に記載の個別化監視装置。
【請求項８】
前記測定装置は、前記ドライバーの頭部の画像を捕捉するための少なくとも１つの装置を備え、
前記測定されたドライバー監視パラメータは、前記ドライバーの頭部の少なくとも１つの捕捉画像に応じて判定される、
請求項１乃至７のいずれか一項に記載の個別化監視装置。
【請求項９】
前記制御ユニットは、前記個別化された推定ルールをドライバー識別子に関連付けて記憶するようにプログラミングされる、
請求項１乃至５のいずれか一項に記載の個別化監視装置。
【請求項１０】
装置がアラーム信号を生成するように設けられ、
前記制御ユニットは、前記ドライバーの推定された警戒状態に応じてアラーム信号の生成をトリガするようにプログラミングされる、
請求項１乃至９のいずれか一項に記載の個別化監視装置。
【請求項１１】
‐少なくとも１つの測定されたドライバー監視パラメータを有するドライバー別データのセットを記録するステップと、
‐前記測定されたドライバー監視パラメータに応じてドライバーの警戒状態を推定するように、前記ドライバー別データのセットと所定データの複数のセットとに応じて個別化された推定ルールを判定するステップであって、前記所定データの複数のセットのそれぞれは所定グループのドライバーに対応するステップと、
‐前記個別化された推定ルールを使用してドライバーの警戒状態を推定するステップと、
を備える自動車両のドライバーを監視するための個別化方法。
【請求項１２】
前記記録するステップ及び前記判定するステップは、所定の時間間隔を置いて実施される、
請求項１１に記載の個別化監視方法。
【請求項１３】
所定データの各セットが所定の推定ルールに関連付けられた状態で、前記ドライバーに対して個別化された前記推定ルールが前記所定の推定ルールのうちの１つに基づいて識別される、
請求項１１又は１２に記載の個別化監視方法。
【請求項１４】
前記ドライバーに対して個別化された前記推定ルールは、前記ドライバー別データのセットに最も近い前記所定データのセットと関連付けられた前記所定の推定ルールに基づいて識別される、
請求項１３に記載の個別化監視方法。
【請求項１５】
前記個別化された推定ルールは、ドライバー識別子に関連付けて記憶される、
請求項１１乃至１４のいずれか一項に記載の個別化監視方法。
【請求項１６】
前記ドライバーの警戒状態を推定する前記ステップが、前記ドライバーの警戒が不十分であると示す時、前記ドライバーの警戒を改善することが意図されるアラーム信号が発信される、
請求項１１乃至１５のいずれか一項に記載の個別化監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して、自動車両のドライバーを監視する分野に関する。
【０００２】
より具体的には、本発明は、前記ドライバーを監視する装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
車両の制御が不十分となり得る潜在的な警戒の欠如（すなわち、運転能力の欠如）を検知するために、自動車両のドライバーを監視することが公知である。
【０００４】
この目的のために、ドライバー監視パラメータが制御ユニットにより測定され解釈されて、ドライバーの警戒状態に関する情報が推測される。
【０００５】
しかしながら、ドライバー間で顕著な差があるため、測定されたパラメータを解釈することは困難である。
【０００６】
更に、この解釈を特定のドライバーに対して適合させる既存の解決策は、実績の面で不十分である、又は、ドライバーの積極的な関与が必要であるため実施に手間がかかる。
【発明の概要】
【０００７】
従来技術の上記欠点を克服するために、本発明は、ドライバーに関わる制約を最小として、又はドライバーに関わる制約がない状態で、ドライバーを監視しつつ、測定監視パラメータの解釈を車両のドライバーに応じて適合させることを可能にする装置及び方法を提案する。
【０００８】
より具体的には、本発明は、
‐ドライバー監視パラメータを測定するための装置と、
‐ドライバーの警戒状態を、推定ルールと前記監視パラメータの測定値とに応じて推定するようにプログラミングされた制御ユニットと、
を備える自動車両のドライバーを監視するための個別化装置であって、
‐前記制御ユニットは、前記監視パラメータの少なくとも前記測定値と、所定データの複数のセットであってそれぞれが所定グループのドライバーに対応する所定データの複数のセットとを含むドライバー別データのセットに応じて、前記推定ルールを、前記ドライバーに対して個別化された態様において判定するように更にプログラミングされる個別化監視装置、を提案する。
【０００９】
したがって、本発明による装置により、監視パラメータの測定値を解釈し、ドライバーの警戒状態を推測するために制御ユニットによって使用される推定ルールが、ドライバーに関わる制約を最小とする態様においてモニタリングされる学習によって、車両の特定のドライバーに対して適合される。
【００１０】
実際に、個別化された推定ルールは、ドライバー別データのセットと、所定データの複数のセットであってそれぞれがグループのドライバーに対応する所定データの複数のセットとを比較することにより判定される。グループのそれぞれは、予め規定された最適化グループ推定ルールを有する。
【００１１】
したがって、ドライバーに対して個別化された推定ルールを判定するためには、それに関する前記データのセットを判定すればいいだけである。これは、ドライバーに何ら介入することなく、又はドライバーに対する非常に限定的な介入を以て実施され得る。
【００１２】
本発明による装置の更なる非制限的で有利な特徴を以下に述べる。
‐所定データの各セットは、所定推定ルールに関連付けられ、前記制御ユニットは、前記所定推定ルールのうちの１つに基づいて、前記ドライバーに対して個別化された前記推定ルールを識別するようにプログラミングされる；
‐前記制御ユニットは、ドライバーに対して個別化された推定ルールを、ドライバー別データのセットに最も近い所定データのセットに関連付けられた所定推定ルールに基づいて識別するようにプログラミングされる。
‐前記制御ユニットは、前記ドライバー別データのセットに最も近い前記所定データのセットを、前記ドライバー別データのセットと前記所定データのセットとを比較することにより判定するようにプログラミングされる；
‐前記制御ユニットは、前記ドライバー別データのセットに最も近い前記所定データのセットを判定するように適合される学習アルゴリズムを有する；
‐前記ドライバー別データのセットは、
‐前記ドライバーにより入力されるデータアイテム、
‐前記ドライバーの周囲環境に関するデータアイテム、
‐前記ドライバーの生理作用に関するデータアイテム、
‐前記ドライバーの運転に関するデータアイテム、
のうちの少なくとも１つを更に有する；
‐前記測定装置によって測定される前記監視パラメータは、前記ドライバーの視線の方向、及び／又は前記ドライバーの頭部の態勢、及び／又は前記ドライバーのまぶたの閉鎖、及び／又は車両のハンドルの動作に関する；
‐前記測定装置は、前記ドライバーの頭部の画像を捕捉するための少なくとも１つの装置を備え、前記測定されたドライバー監視パラメータは、前記ドライバーの頭部の少なくとも１つの捕捉画像に応じて判定される；
‐前記制御ユニットは、前記個別化された推定ルールをドライバー識別子に関連付けて記憶するようにプログラミングされる；
‐装置がアラーム信号を生成するように設けられ、前記制御ユニットは、前記ドライバーの推定された警戒状態に応じてアラーム信号の生成をトリガするようにプログラミングされる。
【００１３】
また、本発明は、
‐少なくとも１つの測定されたドライバー監視パラメータを有するドライバー別データのセットを記録するステップと、
‐前記ドライバー別データのセットと所定データの複数のセットとに応じて前記測定されたドライバー監視パラメータに応じてドライバーの警戒状態を推定するために、個別化された推定ルールを判定するステップであって、前記所定データの複数のセットのそれぞれは所定グループのドライバーに対応するステップと、
‐前記個別化された推定ルールを使用してドライバーの警戒状態を推定するステップと、
を備える車両のドライバーを監視するための個別化方法、を提案する。
【００１４】
本発明による装置の更なる非制限的で有利な特徴を以下に述べる。
‐前記記録するステップ及び前記判定するステップは、所定の時間間隔を置いて実施される；
‐所定データの各セットが所定の推定ルールに関連付けられた状態で、前記ドライバーに対して個別化された前記推定ルールが前記所定の推定ルールのうちの１つに基づいて識別される；
‐前記ドライバーに対して個別化された前記推定ルールは、前記ドライバー別データのセットに最も近い前記所定データのセットと関連付けられた前記所定の推定ルールに基づいて識別される；
‐前記個別化された推定ルールは、ドライバー識別子に関連付けて記憶される；
‐前記ドライバーの警戒状態を推定する前記ステップが、前記ドライバーの警戒が不十分であると示す時、前記ドライバーの警戒を改善することが意図されるアラーム信号が発信される。
【００１５】
比制限的な例としての添付図面を参照してなされる以下の説明により、本発明の本質及びどのようにこれが成立され得るかに関する理解が得られるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明による監視装置の個々の要素の概略図。
【図２】本発明の監視方法の個々のステップの概略図。
【図３】覚醒警戒状態（実線）及び半睡状態（点線）における６名の異なるドライバーについて測定されたＰＥＲＣＬＯＳパラメータの値の概略全体分布図（ＰＥＲＣＬＯＳ値に対する密度Ｄ）。
【図４】覚醒警戒状態（実線）及び半睡状態（点線）における図３の６名のドライバーのうち第１グループの３名について測定されたＰＥＲＣＬＯＳパラメータの値の概略分布図（ＰＥＲＣＬＯＳ値に対する密度Ｄ）。
【図５】覚醒警戒状態（実線）及び半睡状態（点線）における図３の６名のドライバーのうち第２グループの３名について測定されたＰＥＲＣＬＯＳパラメータの値の概略分布図（ＰＥＲＣＬＯＳ値に対する密度Ｄ）。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
装置
図１は、本発明による監視装置５００の個々の要素を概略的に示す。
【００１８】
この監視装置５００は、ドライバー監視パラメータを測定するための装置２００と、この測定装置２００からの情報を受信する制御ユニット１００と、を備える。
【００１９】
好適には、測定装置２００は、ドライバーと相互作用することなく、したがってその邪魔をすることなく、ドライバーに関する情報を記録する。具体的には、測定装置２００は、ドライバーに対していかなる信号も発信しない。このことは、測定装置２００がドライバーの自然な行動を、測定装置２００による邪魔や制限のない状態で記録できるという利点を有する。
【００２０】
したがって、ドライバー監視パラメータを測定するための装置２００は、本例において、ドライバーと相互作用しない。
【００２１】
変形例として、ドライバーと相互作用する測定装置も想定可能である。これには、特に、最低限しか立ち入らない、すなわち、ドライバーによる意図的な行為を一切必要としない、受動的なドライバー相互作用が含まれる。
【００２２】
より具体的には、本明細書に記載の実施形態において、測定装置２００は、ドライバーの頭部の画像を捕捉するための少なくとも１つの装置を備える。
【００２３】
この画像捕捉装置は、例えば、車両の中央バックミラーの付近、又はハンドルの後方に設置されたカメラを備える。
【００２４】
変形例として、運転状態にあるドライバーの顔が画像捕捉装置のフィールドに入るように配置される画像捕捉装置が含まれ得る。
【００２５】
例えば、測定装置２００により測定される前記監視パラメータは、ドライバーの視線の方向、及び／又はドライバーの頭部の態勢、及び／又はドライバーのまぶたの閉鎖に関する。
【００２６】
このようにして測定されたドライバー監視パラメータは、次いで、測定装置２００によって捕捉されたドライバーの頭部の少なくとも１つの画像に応じて判定される。
【００２７】
同様に、このパラメータは、ドライバーの頭部の２つ以上の画像に基づいて判定され得る。
【００２８】
ドライバーの頭部の複数の捕捉画像に基づいて判定された統計的情報も含まれ得る。
【００２９】
具体的には、ドライバー監視パラメータがドライバーの視線の方向に関する場合、画像捕捉装置は、当業者に公知の視線の方向を監視するための装置を備え得る。ドライバーの視線の方向に関する監視パラメータは、具体的には、画像捕捉装置に関連付けられた基準フレームにおける、又はドライバーの頭部に関連付けられた基準フレームにおける視線の方向、又はこのような基準フレームにおけるドライバーの瞳孔の位置であり得る。同一点を見つめる時間、すなわち、ドライバーの頭部に関連付けられた基準フレームにおける視線の方向がおおよそ一定である時間、更には目をやる頻度も含まれ得る。
【００３０】
また、監視パラメータは、所定の時間内に得た複数の捕捉画像から測定された一連の視線の方向に関する統計的情報、例えば、視線の平均方向、この平均方向についての標準偏差、視線の方向の統計的分布を含み得る。
【００３１】
頭部の態勢に関するドライバー監視パラメータは、画像捕捉装置に関連付けられた基準フレームにおけるドライバーの頭部の位置及び配向を含み得る。
【００３２】
例えば、所定の時間内に得た複数の捕捉画像から測定された一連の態勢に関する統計的情報、例えば、頭部の動きの平均速度や、この平均についての標準偏差、又は頭部の極限位置（広角）の頻度も含まれ得る。
【００３３】
ドライバーのまぶたの閉鎖に関するドライバー監視パラメータは、まぶたを閉じる頻度、まぶたを閉じている時間、まぶたを閉じる速度、又は中数（平均値）タイプの統計的情報、又はドライバーのまぶたの頻度又は閉じている時間の統計的分布を含み得る。
【００３４】
具体的には、後述の例において、監視パラメータは、ＰＥＲＣＬＯＳパラメータである。すなわち、以下の例で６０秒とされる一定の所定時間間隔において、ドライバーのまぶたの閉鎖が全閉鎖の８０％乃至１００％である時間の割合である。このＰＥＲＣＬＯＳパラメータの複数の測定値に基づいて判定される統計的情報も含まれ得る。
【００３５】
図面において、ＰＥＲＣＬＯＳパラメータの値が標準化され、０が０％の割合に対応し、１が１００％の割合に対応している。これらの図面には、０乃至０．２のパラメータの値の範囲のみが示される。
【００３６】
測定装置２００は、ドライバーの頭部の三次元画像を立体鏡によって再構築可能な２つの画像捕捉装置も備え得る。
【００３７】
変形例として、測定装置は、上述の監視パラメータのうちの少なくとも１つの他に、又はこの監視パラメータに代えて、他のタイプの監視パラメータの測定を可能とする他のタイプのセンサを備え得る。
【００３８】
例えば、測定装置は、車両のハンドルに対する手の圧力、又はドライバーによりハンドルに付与される動作を測定するように適合されたセンサを備え得る。
【００３９】
この時、監視パラメータは、ハンドルに対する手の圧力の強さや、ハンドルの移動、例えば前記ハンドルの角度位置に関し得る。
【００４０】
例えば、測定装置は、例えばドライバーの心拍数及び／又は頻度、及び又はドライバーの瞳孔のサイズ変化の大きさ、及び／又は皮膚状態、及び／又は血圧、及び／又は体温、及び／又は呼吸数、及び／又は血糖値レベル、及び／又はドライバーの脳活動の測定を可能とする単数又は複数の生体センサを備え得る。
【００４１】
本発明による監視装置５００の制御ユニット１００は、個別化された推定ルールと前記監視パラメータの測定値とに応じて、ドライバーの警戒状態を推定するようにプログラミングされている。
【００４２】
個別化された推定ルールは、制御ユニット２００の第１推定モジュール１０１（図１）によって実施される。
【００４３】
この推定ルールは、出力として、存在し得るドライバーの複数の警戒レベルを有する。十分な警戒又は不十分な警戒に対応する少なくとも２つのレベルが提供される。好適には、少なくとも３つの警戒レベルが設けられる。例えば、ドライバーの潜在的な眠気（半睡）を推定するように以下のレベルが提供される。すなわち、覚醒警戒、警戒不足、半睡、及び場合により就眠。以下のレベルがドライバーの不注意を推定するように提供され得る。すなわち、集中、注意力散漫、放心。
【００４４】
ドライバーの視覚的不注意、及びドライバーの認知的不注意を推定することも可能である。視覚的不注意は、例えばドライバーの視線の方向に応じて推定され得る。認知的不注意は、車両の他の装置により伝達される追加情報、例えば、携帯電話の車両への無線接続の起動、又は音楽演奏装置の作動等によって推定される。
【００４５】
例えば、ドライバー監視パラメータが、ドライバーのまぶた閉鎖の頻度及び／又は時間及び／又は速度を含む場合、推定ルールは、測定された頻度又は時間又は速度値と、閾頻度、時間又は速度値との比較を含み得る。測定された頻度又は時間値が閾頻度又は時間値より大きければ、推定ルールは出力として、ドライバーが半睡状態にある、又は警戒が不十分であることを示すドライバーの警戒状態を送信する。
【００４６】
具体的には、単純な例において、監視パラメータが上述のＰＥＲＣＬＯＳパラメータである時に使用される推定ルールは、このパラメータの閾値に対する比較を含む。ＰＥＲＣＬＯＳパラメータの測定値がこのパラメータの閾値より大きい場合、推定ルールはドライバーが半睡状態にあることを示す一方、これが小さい場合には、推定ルールはドライバーが覚醒警戒状態にあることを示す。
【００４７】
他の例によれば、前記推定ルールは、監視パラメータとドライバーの警戒状態との因果関係構造を成立させるように適合された学習アルゴリズムによって判定される。この学習アルゴリズムは、監視パラメータ／所定警戒状態入力変数の関連する状態の対を有する初期所定データベースを使用して最初にトレーニングされる。
【００４８】
これには、例えば、ベイジアン学習アルゴリズム、パーセプトロンタイプ・ニューラルネットワーク、ディープラーニング・アルゴリズム、サポートベクターマシン、又はフォレスト・オブ・デシジョンツリーが含まれ得る。また、当業者に公知の他のタイプの学習アルゴリズムが含まれ得る。
【００４９】
この初期データベースは、種々のドライバーに関するデータを有するため、推定ルールの性能水準がこれらのドライバーに対して最適化される。
【００５０】
学習アルゴリズムは、例えば、このデータベースに基づいて、監視パラメータが前記測定値を有することを把握した上で、ドライバーの或る警戒状態を定める確率を判定する。
【００５１】
推定ルールは、出力として、学習アルゴリズムに基づいて、ドライバー監視パラメータの測定値に応じた最も可能性の高い警戒レベルを送り返す。
【００５２】
変形例として、制御ユニット１００は、車両の他の装置により伝達される追加情報、例えば、ＧＰＳ、加速／制動、例えば携帯電話の車両への無線接続の起動等の特定の車両機能の起動に関する情報等、を受信することもできる。道路に対する不適切な運転軌跡を示す情報、例えば、ハンドルの移動、又は車両の側方への加速、又はドライバーによる電話呼出音の受理に関する情報と並んで、この追加情報はドライバーの警戒状態を判定するように推定ルールにおいて考慮され得る。
【００５３】
顕著な態様において、本発明による監視装置において、制御ユニットは、同様に、監視パラメータの少なくとも前記測定値と、所定データの複数のセットであってそれぞれが所定グループのドライバーに対応する所定データの複数のセットとを含むドライバー別データのセットに応じて、前記推定ルールを、前記ドライバーに対して個別化された態様で判定するようにプログラミングされる。
【００５４】
この目的のために、制御ユニット１００は、少なくとも前記測定されたドライバー監視パラメータを含むドライバー別データのセットを記録するようにプログラミングされる。
【００５５】
このデータのセットは、例えば、制御ユニット１００の記憶モジュール１０２（図１）に記録される。
【００５６】
前記ドライバー別データのセットは、例えば、ドライバーの単数又は複数のドライブ行程において測定された前記監視パラメータの複数の値を含み得る。
【００５７】
また、前記ドライバー別データのセットは、例えば、測定された監視パラメータの値に加えて、以下のデータアイテムのうちの少なくとも１つを含み得る。
‐ドライバーにより入力されるデータアイテム。
‐ドライバーの周囲環境に関するデータアイテム。
‐ドライバーの生理作用に関するデータアイテム。
‐ドライバーの運転に関するデータアイテム。
【００５８】
このデータは、図１に参照符号３００を使用して概略的に示す他のデータ復旧装置によって測定、判定、又は計算される。
【００５９】
これらの他のデータ復旧装置は、例えば、取得インターフェースを備え得る。取得インターフェースにより、ドライバーは手動でドライバーに関する情報を入力することができる。これには、例えば、年齢、運転経験、全体的疲労状態、推定ストレスレベル、又は昨夜の睡眠合計を特定する質問に回答することが含まれ得る。
【００６０】
また、これらの他のデータ復旧装置は、車両に設置されて車両の動作に関する測定情報、例えば、排気ガス温度／圧力、車両の側方及び前方への加速、車両の速度、ハンドルの旋回角度等の測定情報を、制御ユニット１００に伝達する種々のセンサを備え得る。
【００６１】
また、それらは、車両の多数の動作パラメータ、例えば、車両の速度又は動作ポイント、ドライバーの加速／制動要求、例えば携帯電話の車両への無線接続の起動等の何かしらの車両機能の起動等の動作パラメータを判定する制御ユニット自体を備え得る。
【００６２】
また、それらは、ＧＰＳタイプの車両の位置を測定するシステム、及び／又は例えば車外及び／又は車内及び／又は道路の温度や、空気及び／又は道路の湿度や環境ノイズレベル等の外的気象条件を測定するための装置を備え得る。
【００６３】
最後に、単数又は複数の生体センサが含まれ得る。生体センサは、ドライバーの生理作用に関するデータ、例えば、ドライバーの心拍数、及び／又は皮膚状態、及び／又は血圧、及び／又は体温、及び／又は呼吸数、及び／又はドライバーの血糖値レベル、及び／又はドライバーの脳活動に関するデータの記録を可能とする。
【００６４】
それぞれが所定グループのドライバーに対応する所定データのセットは、プールされるとともに全ての車両が利用可能である。このようにして、それらは全員に共通のものであって個別化されていない。
【００６５】
それらは、車両のドライバーから独立している。
【００６６】
しかしながら、これらの所定データのセットは、経時的に変化して推定ルールの個別化を精緻化し得る。
【００６７】
好適には、監視装置５００は、車両外部の少なくとも１つのサーバ１１０を備え、このサーバに所定データのセットが記憶される。このサーバに、制御ユニット１００が、例えば４Ｇネットワークタイプの無線接続を介して遠隔的にアクセス可能である。制御ユニットは、常時これへのアクセスを有し得る。
【００６８】
変形例として、制御ユニットは、例えばドライバーの自宅等の車両の所定の停止位置にある時のみ、又は車両の技術的点検中のみ、外部サーバにアクセスすることが想定され得る。有線接続でも想定され得るように、Ｗｉ‐Ｆｉネットワークへの無線接続が想定され得る。
【００６９】
このことは、有利には、制御ユニット１００によってロードされた所定データのセットを規則的にアップデートすることを可能とする。
【００７０】
変形例として、制御ユニットは、所定データのセットを含むメモリを備える。
【００７１】
好適には、所定データの各セットは所定の推定ルールと関連付けられ、制御ユニット１００は、ドライバーに対して個別化された推定ルールを、前記推定ルールのうちの１つに基づいて識別するようにプログラミングされる。
【００７２】
より具体的には、本例において、制御ユニット１００は、ドライバーに対して個別化された推定ルールを、ドライバー別データのセットに最も近い所定データのセットに関連付けられた所定推定ルールに基づいて識別するようにプログラミングされる。
【００７３】
第１実施形態によれば、制御ユニット１００は、記憶モジュール１０２に記憶された前記ドライバー別データのセットと、それぞれが所定グループのドライバーに対応する前記所定データのセットとを比較するようにプログラミングされる。
【００７４】
この目的のために、制御ユニット１００は、前記比較を実施する比較モジュール１０３を更に備える。この比較モジュール１０３は、監視装置２００及び他のデータ復旧装置３００から生じるドライバー別データのセットと、外部サーバ１１０からの所定データのセットを受信する。
【００７５】
比較は、どの所定データのセットがドライバー別データのセットに最も近いかを判定するようになされる。
【００７６】
この目的のために、制御ユニット１００は、対応するデータを互いに比較するとともに、データ間の差異を定量化し、且つ、対応するデータ間の差異を重み付け加算することにより、ドライバー別データのセットと所定データの各セットとの間の総合差異因数を判定するようにプログラミングされる。
【００７７】
制御ユニット１００は、ドライバー別データのセットに最も近い所定のデータのセットを、ドライバー別データのセットに対する総合差異が最も小さいセットとして判定するようにプログラミングされる。
【００７８】
変形例において、制御ユニット１００は、ドライバー別データのセットの統計的分布の少なくとも１つの特性を、所定データの各セットに含まれる当該パラメータの所定値の統計的分布と比較するようにプログラミングされる。
【００７９】
例えば、以下でより詳細に説明する例におけるように、これには、監視パラメータの測定値の統計的分布の特性を、所定データの各セットに含まれる当該パラメータの所定値の統計的分布と比較することが含まれる。次いで、制御ユニットは、どの所定データのセットが統計的分布が、ドライバーについて測定された値の統計的分布に最も近い統計的分布を有する監視パラメータの値を含むかを判定するようにプログラミングされる。
【００８０】
対応するデータ間の差異を定量化するように、前記データ又は分布の種々の時点間の距離（中数（平均値）同士、標準偏差同士の差異、又はこれらの対（中数（平均値）、標準偏差）同士の距離）に関連付けられる種々の分布関数の測定基準が利用され得る。
【００８１】
最後に、他の変形例において、ドライバーと所定データとに関するデータを表す曲線の特性同士を比較することが含まれ得る。これには、ドライバー別データの代表曲線に最も近い代表曲線を有する所定データのセットを判定することが含まれる。
【００８２】
第２実施形態によれば、制御ユニット１００は、前記トライバー別データのセットに最も近い所定データのセットを判定するように適合された学習アルゴリズムを有する。
【００８３】
この学習プログラムは、例えば、種々のデータのセットとともにそれらに最も近く関連付けられた所定データのセットを含むデータベースについてトレーニングされる。
【００８４】
所定データのセットは、先行するステップにおいて、種々のドライバーから収集したデータとこのデータの統計的処理とに基づいて判定される。
【００８５】
それらは、例えば学習アルゴリズムによって、多くのドライバーによるドライブ行程中に記録されたデータに基づいて得られる。この学習アルゴリズムは、前記所定データのセットを形成するように、数名のドライバーのデータ同士の相関を識別し、そして自動的にこれらのドライバーのデータを統合する。
【００８６】
図３は、例えば、６名の異なるドライバーから収集したデータを示す。このデータは、各ドライバーについて、ＰＥＲＣＬＯＳパラメータの複数の測定値と、これに対応するドライバーの状態、すなわち警戒又は半睡状態とを含む。本例において、密度は、ＰＥＲＣＬＯＳパラメータ（０乃至１）の測定値に応じて示されている。密度曲線は、ＰＥＲＣＬＯＳの測定値中のＰＥＲＣＬＯＳの種々の値の相対的割合を表す。
【００８７】
このデータの処理により、３名のドライバーからなる２つのグループが区別され得ることがわかる。
【００８８】
第１グループについて、そのデータをより詳細に図４に示す。覚醒警戒状態と半睡状態との有効な区別を可能とするＰＥＲＣＬＯＳパラメータの第１閾値ＶＳ１は、およそ０．０２である。
【００８９】
第２グループについて、そのデータをより詳細に図５に示す。覚醒管理状態と半睡状態との有効な区別を可能とするＰＥＲＣＬＯＳパラメータの第１閾値ＶＳ２は、およそ０．０４である。
【００９０】
グループ１又はグループ２のドライバーのデータに対応する所定データの２つのセットが、こうして規定される。
【００９１】
所定データの各セットについて、ドライバーの警戒状態をできる限り正確に推定し、これによりドライバーの警戒が不十分であるあらゆる事態を確実に検知するとともに、後述のように根拠のないアラーム信号の発信を回避するように、関連グループの推定ルールが最適化される。
【００９２】
例えば、本例において、第１グループのドライバーに関連付けられた推定ルールは、０．０２に等しい第１閾値ＶＳ１を利用するであろう。一方、第２グループのドライバーに関連付けられた推定ルールは、ＰＥＲＣＬＯＳパラメータの０．０４に等しい第２閾値ＶＳ２を利用するであろう。
【００９３】
一般に、推定ルールの閾値は、考慮されるグループのドライバーの所定データに応じて調整される。
【００９４】
学習アルゴリズムによってグループの推定ルールが判定される場合、この学習アルゴリズムのトレーニングに使用される初期データベースは、所定データのセットが対応するドライバーグループのドライバーに関連付けられた数対の監視パラメータ／警戒状態入力変数を含む。制御ユニット１００は、実施された比較に応じて、ドライバーに対して個別化された推定ルールを、ドライバー別データのセットに最も近い所定データのセットに関連付けられたグループの推定ルールとして判定するようにプログラミングされる。
【００９５】
ＰＥＲＣＬＯＳパラメータの例の場合、本発明による監視装置により、このパラメータの複数の測定値が、例えば、数時間の車両運転に亘って１０，０００個の測定値が取得される。これらの測定値の分布は、上述の第１及び第２グループのドライバーの所定値の分布と、例えばこれらの分布の時点、例えば、それらの中数（平均値）、標準偏差、非対称係数、及び／又は平坦化係数、又は中央値又は百分率等のこれらの分布の他の統計的特性同士を比較することによって比較される。
【００９６】
より具体的には、本例において、これは、比較ステップによって選択されたドライバーのＰＥＲＣＬＯＳパラメータの測定値の分布の中数（平均値）に最も近い中数（平均値）を有する所定値の分布を持つドライバーのグループである。
【００９７】
したがって、ＰＥＲＣＬＯＳパラメータの測定値の分布の中数値（平均値）が、第１グループのドライバーのＰＥＲＣＬＯＳパラメータの所定値の分布の中数値に最も近い場合、制御ユニット１００は、第１グループの推定ルールを車両のドライバーに関連付ける。したがって、上述の例において、ドライバーの警戒状態を推定するために使用されるのは、第１閾値ＶＳ１である。
【００９８】
ＰＥＲＣＬＯＳパラメータの測定値の分布の平均値が、第２グループのドライバーのＰＥＲＣＬＯＳパラメータの所定値の分布の中数値により近い場合には、第２グループに関連付けられた推定ルールが使用される。
【００９９】
その後の車両の操作において、車両が当該ドライバーによって運転される時、制御ユニット１００は、このドライバーに対して個別化された前記推定ルールを使用することによってドライバーの警戒状態を推定するようにプログラミングされる。
【０１００】
特に有利な態様において、この目的のために、関連自動車両は、ドライバー認証システムを更に備える。
【０１０１】
この認証システムは、記憶されたドライバーのリストから車両のドライバーを自動的に識別する。この認証システムは、例えば、ドライバーの頭部画像に基づくドライバーの顔認証、加工生体情報（例えば指紋）、又はドライバーが使用するコンタクトキーの識別に基づく。
【０１０２】
次に、この認証システムは、ドライバー識別子を制御ユニット１００に送信する。制御ユニット１００は、このドライバー識別子に関連付けられた個別化された推定ルールを記憶するようにプログラミングされる。
【０１０３】
次に、制御ユニット１００は、車両の始動時に認証されたドライバー識別子に関連付けられた個別化された推定ルールを使用するようにプログラミングされる。
【０１０４】
したがって、一旦ドライバーが車両に自動的に識別されれば、制御ユニット１００は、このドライバーに対して個別化された推定ルールを使用する。これにより、ドライバーの監視が個別化され得る。
【０１０５】
ドライバーに応じて規定される推定ルールによって、根拠のないアラーム信号の数が減少し、これにより、ドライバーの快適性が向上するとともに、監視装置がより受け入れられやすくなる。更に、ルールはより正確であるため、監視装置は、より数多くの半睡又は不注意な状況においてアラーム信号を制御することが可能となり、こうして車両及びその中の人間の安全性が向上する。
【０１０６】
図面に示す例において、第１グループのドライバーに関連付けられた推定ルールの精度は７４％である一方、第２グループのドライバーに関連付けられた推定ルールの精度は８７％である。比較として、閾値が６名のドライバーのデータのセットに基づいて判定されるであろう一般的な推定ルールは、０．０３（図３に示す）に等しいＰＥＲＣＬＯＳパラメータの閾値ＶＳと、６８％の精度となり得る。したがって、一般的な推定ルールに比較して、個別化された推定ルールの性能レベルは改善されている。
【０１０７】
監視装置５００は、アラーム信号を発するための装置４００（図１）を更に備える。
【０１０８】
それは、制御ユニット１００により推定されるドライバーの警戒レベルに応じて、ドライバーに向けて意図されたアラーム信号の発信を制御し得る、又はし得ないようにプログラミングされる。
【０１０９】
アラーム信号発信装置によって発信されるアラーム信号は、視覚的、聴覚的、又は触覚的であり得る。例えば、点滅する又は明るいフラッシュ、又は聴覚的警告、又はハンドルやドライバーシートにおける振動が含まれる。
【０１１０】
更に、比較の結果に関係なく、監視パラメータの測定値、及び場合により関連付けられた基準警戒状態が、比較の結果に対応してレジスタ１２０に記憶され、これにより個別化された推定ルールの性能レベルの監視が許容される。
【０１１１】
好適には、レジスタ１２０に記憶された各データアイテムは、対応するドライバーの識別子に同様に関連付けられる。
【０１１２】
方法
図２は、本発明による個別化監視方法のステップを概略的に示す。
【０１１３】
実際に、ドライバーが車両に乗車してこれを始動させると、ドライバーは、上述のように認証装置によって自動的に識別される。
【０１１４】
ドライバーは、通常通り、特別な制約なく車両を運転する。
【０１１５】
本発明による個別化監視方法は、車両がドライバーによって運転されている間に実施される。本方法によれば、
‐少なくとも１つの測定されたドライバー監視パラメータを有するドライバー別データのセットが記録される（図２のブロック１０）。
‐前記測定されたドライバー監視パラメータに応じてドライバーの警戒状態を推定するように、前記ドライバー別データのセットと、それぞれが所定グループのドライバーに対応する所定データの複数のセットとに応じて個別化された推定ルールが判定される（図２のブロック３０及び４０）。
‐前記個別化された推定ルールを使用してドライバーの警戒状態を推定する（図２のブロック５０）。
【０１１６】
本明細書に示す実施形態において、推定ルールは、以下のステップによって判定される：
‐前記ドライバー別データのセットと、それぞれが所定グループのドライバーに対応する所定データの複数のセットとを比較するステップ（図２のブロック３０）と、
‐前記測定されたドライバー監視パラメータに応じてドライバーの警戒状態を推定するための個別化された推定ルールを、当該比較ステップに応じて判定するステップ（図２のブロック４０）。
【０１１７】
前記監視パラメータは、測定装置２００を使用して事前に測定される。
【０１１８】
更に、好適には、認証装置によって事前に判定されたドライバー識別子に関して、変更された推定ルールが記憶される（図２のブロック７０）。
【０１１９】
最後に、ドライバーの警戒状態を推定するステップが、ドライバーの警戒が不十分であると示した場合、ドライバーの警戒を改善することが意図されるアラーム信号が発信される（図２のブロック６０）。
【０１２０】
好適には、ドライバーの警戒状態を推定するために、監視パラメータの複数の測定値が測定され、ドライバーの警戒状態が、個別化された推定ルール及びこの複数の測定値に応じて推定される。
【０１２１】
本例において、測定装置２００は、監視パラメータの少なくとも１つの測定値、好適には、この監視パラメータの複数の測定値を判定する。制御ユニット１００は、監視パラメータのこれらの測定値を受信する。
【０１２２】
より具体的には、本例において、測定装置２００は、ドライバーの頭部の複数の画像を捕捉する。
【０１２３】
制御ユニット１００はこれらの画像を受信して、例えば、各画像に基づいて、ドライバーの目、より具体的にはドライバーのまぶた及び／又は瞳孔の位置を識別することによりこれらの画像を処理する。角膜での光源の反射位置を識別することも可能である。制御ユニット１００は、これらの位置から、ドライバー監視パラメータの値、例えば、視線の方向、ドライバーのまぶたの位置、及び／又はＰＥＲＣＬＯＳパラメータを推測する。
【０１２４】
また、好適には、制御ユニット１００は、他のデータ復旧装置３００によって判定、測定又は計算された別のデータを受信する。このように構成されたドライバー別データのセットは、制御ユニット１００の記憶モジュール１０２に記憶される。
【０１２５】
制御ユニット１００は、例えば、無線４Ｇコミュニケーション・ネットワークによって外部サーバ１１０に接続しており、この外部サーバに記憶された所定データのセットをロードする。
【０１２６】
制御ユニット１００の比較モジュール１０３は、上述のように、ドライバー別データのセットと所定データのセットとを比較する。
【０１２７】
ドライバー別データのセットに最も近い所定データのセットが推測され、識別された所定データのセットに関連付けられたグループの推定ルールが、制御ユニットの推定モジュール１０１に送信される。
【０１２８】
推定モジュール１０１は、監視パラメータの測定値も、測定装置２００から、又は記録モジュール１０２から受信する。
【０１２９】
ドライバーの警戒状態が推定される。
【０１３０】
好適には、推定モジュール１０１は個別化された推定ルールを送信し、それはドライバー識別子に関連付けてレジスタ１２０に記憶され得る。具体的には、監視パラメータの閾値、又は推定ルールの学習アルゴリズムのデータベースが、ドライバ識別子に対応して特に記憶される。
【０１３１】
したがって、ドライバーが始動時に車両認証システムによって識別されると、制御ユニット１００は、この特定のドライバに関連付けられた個別化された推定ルールをロードする。
【０１３２】
個別化された推定ルールはドライバに特に適合しているため、その性能レベルが向上する。根拠のないアラーム信号の数が減少し、ドライバーは監視装置の使用を中止したいと思わなくなる。
【０１３３】
制御ユニットは、監視パラメータの測定値、個別化された推定ルールにより推定される警戒状態、及び基準警戒状態を記憶している。
【０１３４】
したがって、個別化された推定ルールの性能レベルは、正確に監視され得る。
【０１３５】
好適には、記録、比較及び判定のステップは、所定時間間隔を置いて実施される。したがって、個別化された推定ルールは、ドライバの行動におけるあらゆる潜在的な変化、又は所定データのセットにおける変化に応じてアップデートされ得ることにより、精緻化されて関連グループの推定ルールの精度を向上させ得る。
【０１３６】
変形例として、所定データの各セットがデータの複数のサブセットに更に分割されること、及び比較ステップがドライバー別データのセットに最も近いサブセットを識別することを可能とすることが想定され得る。
【０１３７】
特に、ドライバー別データのセット及び所定データの各セットが、例えば種々の測定又はデータ復旧装置から生じる種々のタイプのデータを有することが想定され得る。対応するサブセットは、次いで、比較されてドライバー別サブセットに最も近い所定サブセットが判定され、これからドライバー別データのセットに最も近いデータの所定セットが推測される。
【０１３８】
変形例として、上述のように、学習アルゴリズムによってドライバー別データのセットに最も近い所定データのセットを判定すること、及びこの最も近いデータの所定セットに関連付けられた個別化された推定ルールを識別することが想定される。
【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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【国際調査報告】
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