(57)【要約】【課題】運転者のアクセル操作に従わずに車両が走行するときの運転者の疲労度を推定することのできる疲労度推定装置を提供する。【解決手段】疲労度推定ＥＣＵ１００は、前方車両との車間距離を車両の周辺状態として周辺状態推定部１３０を通じて推定する。また、運転者のアクセル操作に従って車両が走行している間に周辺状態推定部１３０により推定された前方車両との車間距離に基づき、運転者の運転操作の傾向を示す車間距離として標準車間距離を疲労度推定部１４０を通じて算出する。そして、運転者のアクセル操作に従わずに車両が走行している間に、前方車両との車間距離と標準車間距離との差分が大きいほど運転者の疲労度が大きくなる傾向をもって運転者の疲労度を疲労度推定部１４０を通じて推定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転者のアクセル操作に従って走行する第１の走行モードと、運転者のアクセル操作に従わずに走行する第２の走行モードとを有する車両に搭載され、前記第２の走行モードで車両が走行している間の運転者の疲労度を推定する疲労度推定装置であって、
前方車両との車間距離を車両の周辺状態として推定する周辺状態推定部と、
前記第１の走行モードで車両が走行している間に前記周辺状態推定部により推定された前記前方車両との車間距離に基づき、運転者の運転操作の傾向を示す車間距離として標準車間距離を算出し、前記第２の走行モードで車両が走行している間に、前記前方車両との車間距離と前記標準車間距離との差分が大きいほど運転者の疲労度が大きくなる傾向をもって、運転者の疲労度を推定する疲労度推定部と
を備える
ことを特徴とする疲労度推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の走行時における運転者の疲労度を推定する疲労度推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
こうした疲労度推定装置の一例として、例えば特許文献１に記載のナビゲーション装置は、道路のカーブや信号機の数、渋滞情報によって運転者の疲労度を推定し、その推定結果を考慮しつつ現在地から目的地までの経路を運転者に提供するようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１７６７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、近年では、例えばＡＣＣ（アダプティブ・クルーズ・コントロール）等といった運転者のアクセル操作に従わない走行モードを有する車両が種々提案がされている。そして、こうした走行モードで車両が走行しているときにも、運転者自身は少なからず疲労度を感じていることが想定される。この点、上記文献に記載の装置では、運転者自身が車両のアクセル操作を行うときの運転者の疲労度を推定することはできるものの、運転者のアクセル操作に従わずに車両が走行するときの運転者の疲労度を推定することはできず、なお改善の余地を残している。
【０００５】
本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、運転者のアクセル操作に従わずに車両が走行するときの運転者の疲労度を推定することのできる疲労度推定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決する疲労度推定装置は、運転者のアクセル操作に従って走行する第１の走行モードと、運転者のアクセル操作に従わずに走行する第２の走行モードとを有する車両に搭載され、前記第２の走行モードで車両が走行している間の運転者の疲労度を推定する疲労度推定装置であって、前方車両との車間距離を車両の周辺状態として推定する周辺状態推定部と、前記第１の走行モードで車両が走行している間に前記周辺状態推定部により推定された前記前方車両との車間距離に基づき、運転者の運転操作の傾向を示す車間距離として標準車間距離を算出し、前記第２の走行モードで車両が走行している間に、前記前方車両との車間距離と前記標準車間距離との差分が大きいほど運転者の疲労度が大きくなる傾向をもって、運転者の疲労度を推定する疲労度推定部とを備える。
【０００７】
上記構成によれば、第２の走行モードで車両が走行している間に、運転者の運転操作の傾向に近い車間距離で車両が走行しているときには、運転者の精神的な負担が比較的小さいと考えられることから、運転者の疲労度を低く見積もって推定する。その一方で、第２の走行モードで車両が走行している間に、運転者の運転操作の傾向よりも短い車間距離で車両が走行しているときには、運転者が圧迫感を感じている可能性が高いことから、運転者の疲労度を高く見積もって推定する。これにより、運転者のアクセル操作に従わずに車両が走行するときの運転者の疲労度を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】疲労度推定装置の一実施の形態の概略構成を示すブロック図。
【図２】ＡＣＣの作動時における実際の車間距離と標準車間距離との差分と、運転者の疲労度の時間推移との関係を模式的に示すグラフ。
【図３】同実施の形態の疲労度推定装置が実行する標準車間距離の算出処理の処理内容を示すフローチャート。
【図４】同実施の形態の疲労度推定装置が実行する疲労度の推定処理の処理内容を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、疲労度推定装置の一実施の形態について説明する。
本実施の形態の疲労度推定装置は、運転者のアクセル操作に従って走行する走行モード（第１の走行モード）と、運転者のアクセル操作に従わずに走行する走行モード（第２の走行モード）とを有する車両に搭載されている。この疲労度推定装置は、自車両の周辺状態として通行者の横断や周辺車両の割り込み等の有無を推定し、自車両の運転者が自主的に車間距離を決定できる状況にあるときの車間距離の履歴データに基づき、運転者の運転操作の傾向を示す車間距離として標準車間距離を算出する。そして、運転者のアクセル操作に従わない走行モードで自車両が走行している間の前方車両との車間距離と上述した標準車間距離とを比較し、その差分が大きいほど運転者の疲労度が大きくなる傾向をもって運転者の疲労度を推定する。
【００１０】
具体的には、図１に示すように、自車両は、自車両の走行時における運転者の疲労度を推定する疲労度推定ＥＣＵ１００を有している。疲労度推定ＥＣＵ１００は、例えばＣＡＮ（コントローラ・エリア・ネットワーク）等の車両ネットワークＮＷを介して各種のＥＣＵ群、センサ群、並びにスイッチ群に接続されている。なお、同図に示す例では、ＥＣＵ群の一例として、例えばＡＣＣ（アダプティブ・クルーズ・コントロール）等、運転者のアクセル操作に従わない走行モードでの走行を自車両の運転支援として実現する運転支援ＥＣＵ２００が例示されている。また、同図に示す例では、センサ群の一例として、車両の速度である車速を検知する車速センサ２１０、前方車両との車間距離を検知するミリ波レーダ３００、自車両の周囲の状況を撮影する周辺監視カメラ３１０が例示されている。そして、本実施の形態では、運転支援ＥＣＵ２００及び車速センサ２１０が自車両の車両状態を検知する車両状態検知部を構成するとともに、ミリ波レーダ３００及び周辺監視カメラ３１０が自車両の周辺状態を検知する周辺状態検知部を構成している。
【００１１】
運転支援ＥＣＵ２００は、ＡＣＣの実行に際し、ミリ波レーダ３００から車両ネットワークＮＷを通じて前方車両との車間距離を取得し、当該取得した車間距離を予め設定した車間距離に維持するように自車両の速度を制御する。なお、運転支援ＥＣＵ２００は、複数の車間距離を予め設定しており、運転者からの入力操作に応じてＡＣＣの実行時における前方車両との車間距離を設定する。
【００１２】
疲労度推定ＥＣＵ１００は、車両ネットワークＮＷに接続された各種のＥＣＵ群、センサ群、並びにスイッチ群から送信される車両情報を取得する車両情報取得部１１０を有している。車両情報取得部１１０は、車両ネットワークＮＷを通じて取得した車両情報のうち、運転支援ＥＣＵ２００から取得したＡＣＣの実行の有無を示すデータ、及び、車速センサ２１０から取得した車速を示すデータを車両状態推定部１２０に出力する。そして、車両状態推定部１２０は、これら入力されたデータを関連付けして自車両の車両状態を推定する。また、車両情報取得部１１０は、車両ネットワークＮＷを通じて取得した車両情報のうち、ミリ波レーダ３００から取得した前方車両との車間距離を示すデータ、及び、周辺監視カメラ３１０から取得した自車両の周辺の障害物の有無を示すデータを周辺状態推定部１３０に出力する。そして、周辺状態推定部１３０は、これら入力されたデータを関連付けして自車両の周辺状態を推定する。
【００１３】
疲労度推定ＥＣＵ１００は、車両状態推定部１２０により推定された自車両の車両状態、及び、周辺状態推定部１３０により推定された自車両の周辺状態に基づき、運転者の運転操作の傾向を示す車間距離として標準車間距離を算出する。
【００１４】
より詳細には、疲労度推定部１４０は、標準車間距離の算出に際してまず、運転支援ＥＣＵ２００によるＡＣＣの機能が非作動時であって、且つ、周辺監視カメラ３１０により自車両の周囲から通行者の横断や周辺車両の割り込み等が検知されていないときの前方車両との車間距離の履歴データをデータベース１５０に蓄積する。そして、疲労度推定部１４０は、こうして蓄積された車間距離の履歴データに基づき、運転者の運転操作の傾向を示す車間距離として標準車間距離Ｄ１を算出する。この場合、疲労度推定部１４０は、例えば前方車両との車間距離の履歴データを車速領域ごとにグループ化する。そして、これらグループ化した車速領域ごとに、車間距離の履歴データを車速を横軸とした正規分布として仮定した上で、その信頼区間に含まれる車速領域の車間距離の平均値を車速領域ごとの標準車間距離Ｄ１として算出する。また、疲労度推定部１４０は、車速領域ごとの前方車両との車間距離の履歴データを昇順に並び替え、各車速領域において全体から見て所定の順序（例えば、８０％の順序）に対応する車間距離を車速領域ごとの標準車間距離Ｄ１として算出するようにしてもよい。この場合、疲労度推定部１４０は、車速領域ごとの標準車間距離Ｄ１の算出に際し、各々の車速領域における車間距離の履歴データの全体から見て相対的に長い傾向にある車間距離を標準車間距離Ｄ１として算出した方が、車両の走行に関する安全性の観点において好ましい。
【００１５】
また、疲労度推定部１４０は、上述のようにして算出した標準車間距離Ｄ１を用いて、運転者のアクセル操作に従わない走行モードで自車両が走行している間の運転者の疲労度を推定する。
【００１６】
より詳細には、疲労度推定部１４０は、運転者の疲労度の推定に際してまず、運転支援ＥＣＵ２００によるＡＣＣの機能が作動中であって、運転者のアクセル操作に従わない走行モードで自車両が走行している間の自車両の車速のデータ、及び、前方車両との車間距離のデータを取得する。また、疲労度推定部１４０は、自車両の車速に対応する標準車間距離Ｄ１のデータをデータベース１５０から読み出す。そして、疲労度推定部１４０は、実際に取得した車間距離と、データベース１５０から読み出した標準車間距離Ｄ１とを比較し、その差分に基づき運転者の疲労度を推定する。
【００１７】
ここで、図２は、ＡＣＣの作動時における疲労度の時間推移を表すグラフの一例を示している。同図に示す例では、ＡＣＣの作動時における実際の車間距離のデータと標準車間距離Ｄ１との差分の大きさを三段階に区分して、各々の区分に対応するかたちで運転者の疲労度の時間推移を表す３つのグラフが示されている。この例に示すように、疲労度の時間推移を表すグラフは、何れのグラフにおいても、時間の経過に伴って運転者の疲労度が次第に大きくなる傾向を示すものの、時間の経過に伴った運転者の疲労度の増加度合いは、ＡＣＣの作動時における実際の車間距離と標準車間距離Ｄ１との差分が大きいほど大きくなる傾向を示す。そのため、疲労度推定部１４０は、ＡＣＣの作動時には、実際の車間距離と標準車間距離Ｄ１とを比較し、その差分が大きいほど運転者の疲労度が大きくなる傾向をもって運転者の疲労度を推定する。
【００１８】
次に、本実施の形態の疲労度推定ＥＣＵ１００が実行する標準車間距離Ｄ１の算出処理についてその具体的な処理手順を説明する。なお、疲労度推定ＥＣＵ１００は、図３に示す標準車間距離Ｄ１の算出処理を所定の周期で実行する。
【００１９】
まず図３に示すように、疲労度推定ＥＣＵ１００は、運転支援ＥＣＵ２００によるＡＣＣの機能が非作動中であって、運転者によるアクセル操作に従って自車両が走行しているか否かを疲労度推定部１４０を通じて判定する（ステップＳ１０）。
【００２０】
そして、疲労度推定ＥＣＵ１００は、運転支援ＥＣＵ２００によるＡＣＣの機能が作動中であると判定したときには（ステップＳ１０＝ＮＯ）、標準車間距離Ｄ１の算出を行うことなく、図３に示す標準車間距離Ｄ１の算出処理を終了する。その一方で、疲労度推定ＥＣＵ１００は、運転支援ＥＣＵ２００によるＡＣＣの機能が非作動中であると判定したときには（ステップＳ１０＝ＹＥＳ）、自車両が前方車両との車間距離を自主的に決定できる状況にあるか否かを疲労度推定部１４０を通じて判定する（ステップＳ１１）。なお、前方車両との車間距離を自主的に決定できる状況とは、自車両の周辺状態として通行者の横断や周辺車両の割り込み等が無い状況のことを意味している。そして、疲労度推定ＥＣＵ１００は、こうした状況の有無を周辺監視カメラ３１０により撮影される自車両の周囲の状況に基づいて判定する。
【００２１】
そして、疲労度推定ＥＣＵ１００は、前方車両との車間距離を自主的に決定できる状況にはないと判定したときには（ステップＳ１１＝ＮＯ）、標準車間距離Ｄ１の算出を行うことなく、図３に示す標準車間距離Ｄ１の算出処理を終了する。その一方で、疲労度推定ＥＣＵ１００は、前方車両との車間距離を自主的に決定できる状況にあると判定したときには（ステップＳ１１＝ＹＥＳ）、車速センサ２１０を通じて取得した最新の車速のデータと、ミリ波レーダ３００を通じて取得した最新の車間距離のデータとを関連付けして疲労度推定部１４０を通じてデータベース１５０に蓄積する（ステップＳ１２）。そして、疲労度推定ＥＣＵ１００は、こうしてデータベース１５０に蓄積されたデータに基づき、車速領域ごとの標準車間距離Ｄ１を疲労度推定部１４０を通じて算出した上で（ステップＳ１３）、図３に示す標準車間距離Ｄ１の算出処理を終了する。
【００２２】
次に、本実施の形態の疲労度推定ＥＣＵ１００が実行する疲労度の推定処理についてその具体的な処理手順を説明する。なお、疲労度推定ＥＣＵ１００は、図４に示す疲労度の推定処理を所定の周期で実行する。
【００２３】
まず図４に示すように、疲労度推定ＥＣＵ１００は、運転支援ＥＣＵ２００によるＡＣＣの機能が作動中であって、運転者によるアクセル操作に従わずに自車両が走行しているか否かを疲労度推定部１４０を通じて判定する（ステップＳ２０）。
【００２４】
そして、疲労度推定ＥＣＵ１００は、運転支援ＥＣＵ２００によるＡＣＣの機能が非作動中であると判定したときには（ステップＳ２０＝ＮＯ）、疲労度の推定を行うことなく、図４に示す疲労度の推定処理を終了する。その一方で、疲労度推定ＥＣＵ１００は、運転支援ＥＣＵ２００によるＡＣＣの機能が作動中であると判定したときには（ステップＳ２０＝ＹＥＳ）、車速センサ２１０を通じて最新の車速のデータを取得するとともに、ミリ波レーダ３００を通じて最新の車間距離のデータを取得する（ステップＳ２１）。また、疲労度推定ＥＣＵ１００は、先のステップＳ２１において取得した最新の車速のデータに基づき、最新の車速に対応する車速領域の標準車間距離Ｄ１をデータベース１５０から読み出す（ステップＳ２２）。そして、疲労度推定ＥＣＵ１００は、先のステップＳ２１において取得した最新の車間距離のデータと、先のステップＳ２２において取得した標準車間距離Ｄ１のデータとを比較し、その差分に基づき運転者の疲労度を推定した上で（ステップＳ２３）、図４に示す疲労度の推定処理を終了する。
【００２５】
次に、本実施の形態の疲労度推定ＥＣＵ１００の作用について説明する。
例えば運転支援ＥＣＵ２００によるＡＣＣの機能が作動中である等、運転者のアクセル操作に従わない走行モードで自車両が走行している間であっても、運転者自身は少なからず疲労度を感じていることが想定される。
【００２６】
この場合、ＡＣＣの作動時に運転者の運転操作の傾向に近い車間距離で走行しているときには、運転者の精神的な負担が比較的小さいと考えられることから、運転者の疲労度は比較的小さくなりやすい。その一方で、ＡＣＣの作動時に運転者の運転操作の傾向よりも短い車間距離で自車両が走行しているときには、運転者が圧迫感を感じている可能性が高いことから、運転者の疲労度は比較的大きくなりやすい。また、ＡＣＣの作動時に運転者の運転操作の傾向よりも長い車間距離で自車両が走行しているときにも、運転者が自車両の加速にもたつきを感じている可能性が高いことから、運転者の疲労度は比較的大きくなりやすい。すなわち、ＡＣＣの作動時に運転者の運転操作の傾向から乖離した車間距離で走行しているときには、運転者の精神的な負担が大きいと考えられることから、運転者の疲労度は比較的大きくなりやすい。
【００２７】
そこで、本実施の形態では、疲労度推定ＥＣＵ１００は、運転支援ＥＣＵ２００によるＡＣＣの非作動時であって、運転者のアクセル操作に従った走行モードで自車両が走行している間に、運転者の運転操作の傾向を示す車間距離を標準車間距離Ｄ１として算出する。そして、疲労度推定ＥＣＵ１００は、運転支援ＥＣＵ２００によるＡＣＣの作動時には、上述のようにして算出した標準車間距離Ｄ１と実際の車間距離とを比較し、その差分が大きいほど運転者の疲労度が大きくなる傾向をもって運転者の疲労度を推定する。これにより、運転者のアクセル操作に従わずに車両が走行するときの運転者の疲労度が適正に推定されるようになる。
【００２８】
以上説明したように、上記実施の形態によれば、以下に示す効果を得ることができる。
運転者のアクセル操作に従わずに自車両が走行している間、前方車両との実際の車間距離と、運転者の運転操作の傾向を示す車間距離である標準車間距離Ｄ１とを比較し、その差分に応じて運転者の疲労度を推定する。これにより、運転者のアクセル操作に従わずに車両が走行するときの運転者の疲労度を適正に推定することができる。
【００２９】
なお、上記実施の形態は、以下のような形態にて実施することもできる。
・上記実施の形態においては、疲労度推定ＥＣＵ１００は、車速領域ごとに標準車間距離Ｄ１を算出するようにした。これに代えて、疲労度推定ＥＣＵ１００は、自車両の車速に応じて車間距離を区別することなく、データベース１５０に蓄積された車間距離のデータ全体に基づき、運転者の運転操作の傾向を示す車間距離として標準車間距離Ｄ１を算出するようにしてもよい。
【００３０】
・上記実施の形態においては、疲労度推定ＥＣＵ１００は、ＡＣＣの非作動時において、前方車両との車間距離が自主的に決定できる状況にあることを条件に、前方車両との車間距離のデータをデータベース１５０に蓄積し、当該蓄積したデータに基づき車速領域ごとの標準車間距離Ｄ１を算出するようにした。これに代えて、疲労度推定ＥＣＵ１００は、ＡＣＣの非作動時において、前方車両との車間距離が自主的に決定できる状況にあるか否かに関わらず、前方車両との車間距離のデータをデータベース１５０に蓄積し、当該蓄積したデータのうち極端に車間距離が短いデータを対象から除外した上で、標準車間距離Ｄ１の算出を行うようにしてもよい。
【００３１】
・上記実施の形態においては、疲労度推定ＥＣＵ１００は、ＡＣＣの作動時における実際の車間距離と標準車間距離Ｄ１との大小関係に依ることなく、その差分が大きいほど運転者の疲労度が大きくなる傾向をもって運転者の疲労度を推定するようにした。これに代えて、疲労度推定ＥＣＵ１００は、ＡＣＣの作動時における実際の車間距離が標準車間距離Ｄ１よりも短いときに限って、その差分に応じて運転者の疲労度を大きく見積もって推定するようにしてもよい。この場合、疲労度推定ＥＣＵ１００は、ＡＣＣの作動時における実際の車間距離が標準車間距離Ｄ１よりも長いときには、その差分が大きくなるほど疲労度が小さくなる傾向をもって運転者の疲労度を推定するようにしてもよいし、その差分に関わらず、実際の車間距離が標準車間距離Ｄ１と合致するときと同程度の大きさとして運転者の疲労度を推定するようにしてもよい。
【００３２】
・上記実施の形態においては、運転者のアクセル操作に従わずに走行する車両の走行モードとして、前方車両と一定の車間距離を維持しつつ走行するＡＣＣを例に挙げて説明した。ただし、運転者のアクセル操作に従わずに走行する車両の走行モードは、必ずしもＡＣＣに限られず、例えば、アクセル操作に加えて車両のステアリング操作まで含めて車両操作が自動化された、いわゆる自動運転モードであってもよい。こうした自動運転モードにおいても、車両の走行状況によっては自動運転モードが解除されて運転者によるマニュアル操作モードに切り替わる可能性もあり、運転者は依然として車両前方を視認する必要があることから、前方車両との車間距離に応じて運転者の疲労度が変化する点は上記実施の形態と同様である。
【符号の説明】
【００３３】
１００…疲労度推定ＥＣＵ、１１０…車両情報取得部、１２０…車両状態推定部、１３０…周辺状態推定部、１４０…疲労度推定部、１５０…データベース、２００…運転支援ＥＣＵ、２１０…車速センサ、３００…ミリ波レーダ、３１０…周辺監視カメラ、Ｄ１…標準車間距離、ＮＷ…車両ネットワーク。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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