(57)【要約】【課題】運転者の体調不良を効果的に推定することができる運転者状態推定装置を提供する。【解決手段】本発明は、運転者状態推定装置であって、走行環境を撮像するカメラと、ステアリングセンサと、撮像画像に基づいて車両のヨー角及び／又はオフセット位置を計算する画像解析部と、車両の走行状態とステアリング操作に基づいて、運転者モデルを推定するモデル推定部と、推定された運転者モデルに基づいて運転者の状態を判定する運転者状態判定部と、を有し、モデル推定部は、ヨー角及び／又はオフセット位置に乗じられる自己位置フィードバックゲイン、及びヨー角及び／又はオフセット位置の時間微分値に乗じられる自己運動フィードバックゲインを用いてステアリング操作が決定される運転者モデルを推定するように構成され、運転者状態判定部は、推定された自己位置フィードバックゲインに基づいて運転者の状態を判定することを特徴としている。【選択図】図１
2018200600.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両を運転する運転者の状態を推定する運転者状態推定装置であって、
車両の走行環境を撮像するカメラと、
運転者によるステアリング操作を検出するステアリングセンサと、
上記カメラにより撮像された画像に基づいて走行中の車両のヨー角及び／又はオフセット位置を計算する画像解析部と、
この画像解析部により求められた車両の走行状態と、上記ステアリングセンサにより検出されたステアリング操作に基づいて、運転者の運転者モデルを推定するモデル推定部と、
このモデル推定部により推定された運転者モデルに基づいて運転者の状態を判定する運転者状態判定部と、を有し、
上記モデル推定部は、ヨー角及び／又はオフセット位置に乗じられる自己位置フィードバックゲイン、及びヨー角及び／又はオフセット位置の時間微分値に乗じられる自己運動フィードバックゲインを用いてステアリング操作が決定される運転者モデルを推定するように構成され、
上記運転者状態判定部は、推定された運転者モデルの自己位置フィードバックゲインに基づいて運転者の状態を判定するように構成されていることを特徴とする運転者状態推定装置。
【請求項２】
上記運転者状態判定部は、推定された運転者モデルの自己位置フィードバックゲインの値が、その運転者の通常状態における自己位置フィードバックゲインの値よりも大きくなったとき、運転者に視野欠損の疑いがあると判定するように構成されている請求項１記載の運転者状態推定装置。
【請求項３】
さらに、車両を運転する運転者を撮像する運転者カメラを有し、上記画像解析部は、上記運転者カメラにより撮像された運転者の画像から運転者の視線の方向を検出し、上記運転者状態判定部は、検出された視線の方向に基づいて運転者の視野欠損の領域を推定するように構成されている請求項２記載の運転者状態推定装置。
【請求項４】
上記運転者状態判定部は、推定された視野欠損の判定結果に基づいて、車両に搭載されている運転支援装置の設定を変更するように構成されている請求項２又は３に記載の運転者状態推定装置。
【請求項５】
上記運転支援装置はレーンキープアシスト機能を有し、上記運転者状態判定部は、視野欠損が推定された側のレーンキープアシスト制御が強くなるように上記運転支援装置を設定する請求項４記載の運転者状態推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は運転者状態推定装置に関し、特に、車両を運転する運転者の状態を推定する運転者状態推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
走行車両による事故発生の確率を低下させることができる車両を開発することが望まれている。事故発生原因の統計によれば、運転者の体調不良に起因する車両事故は、事故発生原因の約１０％を占めている。また、これら体調不良に起因する事故のうち約３０％は、脳梗塞等の脳疾患に関係した体調不良であることが知られている。これら脳疾患に起因する事故の多くは、脳疾患に罹患している運転者の体調が運転中に急変することにより、運転不能な状態に陥り、事故に至るというものである。従って、運転者の脳疾患に関係した初期症状の発生を早期に検知し、運転者への報知等、適切な対応をとることにより、運転者自身の疾患の悪化や、体調不良に起因する車両事故の発生を未然に防ぐことができ、車両事故発生の確率を低下させることができる。
【０００３】
特開２０１４−１０２５３７号広報（特許文献１）には、運転者状態推定装置が記載されている。この特許文献１記載の運転者状態推定装置は、運転者の入出力関係を定義した運転者モデルを規範モデルとして設定しておき、操作目標値と実動作量の差を運転者モデルに入力することにより、モデル操作量を求めている。さらに、このようにして求められたモデル操作量と、運転者による実操作量との差から求められる規範モデル誤差に基づいて運転者の状態を推定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−１０２５３７号広報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載されている運転者状態推定装置は、主として運転者の覚醒に係る水準を表す覚醒度や、運転者が発揮している注意力・集中力に係る水準を推定対象とするものであり、脳疾患等に基づく体調不良を推定対象とするものではない。さらに、本件発明者の研究によれば、特許文献１に記載の運転者状態推定装置において採用されている運転者モデルを使用しても、効果的に運転者の体調不良を推定できないことが明らかとなっている。
従って、本発明は、運転者の体調不良を効果的に推定することができる運転者状態推定装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決するために、本発明は、車両を運転する運転者の状態を推定する運転者状態推定装置であって、車両の走行環境を撮像するカメラと、運転者によるステアリング操作を検出するステアリングセンサと、カメラにより撮像された画像に基づいて走行中の車両のヨー角及び／又はオフセット位置を計算する画像解析部と、この画像解析部により求められた車両の走行状態と、ステアリングセンサにより検出されたステアリング操作に基づいて、運転者の運転者モデルを推定するモデル推定部と、このモデル推定部により推定された運転者モデルに基づいて運転者の状態を判定する運転者状態判定部と、を有し、モデル推定部は、ヨー角及び／又はオフセット位置に乗じられる自己位置フィードバックゲイン、及びヨー角及び／又はオフセット位置の時間微分値に乗じられる自己運動フィードバックゲインを用いてステアリング操作が決定される運転者モデルを推定するように構成され、運転者状態判定部は、推定された運転者モデルの自己位置フィードバックゲインに基づいて運転者の状態を判定するように構成されていることを特徴としている。
【０００７】
このように構成された本発明においては、カメラが車両の走行環境を撮像し、撮像された画像に基づいて画像解析部が走行中の車両のヨー角及び／又はオフセット位置を計算する。ステアリングセンサは、運転者によるステアリング操作を検出する。モデル推定部は、画像解析部により求められた車両の走行状態と、ステアリングセンサにより検出されたステアリング操作に基づいて、運転者の運転者モデルを推定する。推定される運転者モデルは、ヨー角及び／又はオフセット位置に乗じられる自己位置フィードバックゲイン、及びヨー角及び／又はオフセット位置の時間微分値に乗じられる自己運動フィードバックゲインを用いてステアリング操作が決定されるという運転者モデルである。運転者状態判定部は、運転者に対する入力、及び運転者が行うステアリング操作から推定された運転者モデルにおける自己位置フィードバックゲイン及び自己運動フィードバックゲインのうち、自己位置フィードバックゲインに基づいて運転者の状態を判定する。
【０００８】
車両の運転者に何らかの体調不良があると、運転者への所定の入力に対する出力、即ち、運転者によるステアリング操作に変化が表れ、これにより推定される運転者モデルが、体調不良のない健常者とは異なるものになると予想される。そこで、本件発明者は、まず、運転者に対する入出力に基づいて、従来から知られている形式の運転者モデルを推定し、その運転者モデルにおけるフィードバックゲインを求めた。この従来の運転者モデルは、運転者への入力となる車両のヨー角、オフセット位置、ヨーレート、オフセット位置の変化率等に基づいて計算された値に単一のフィードバックゲインを乗じることにより、運転者が出力するステア角を得るというものであった。次に、本件発明者は、健常な被験者と、視野欠損を模擬した被験者についてドライブシミュレータにより走行試験を実施し、運転者に対する入出力関係から上記の運転者モデルにおけるフィードバックゲインを推定した。しかしながら、推定されたフィードバックゲインには、健常な被験者と視野欠損を模擬した被験者の間に有意な差異は見られなかった。なお、視野欠損は、脳梗塞等の脳疾患の初期症状として頻繁に表れる体調不良である。
【０００９】
そこで、本件発明者は鋭意研究を進めた結果、視野欠損を模擬した被験者では、車両の前方に見える景色から車線情報等の自己位置を認知する能力が低下するのに対し、並進、旋回に関する自己運動（オプティカルフロー）を認知する能力は健常者とあまり変わらないことを見いだした。この新たな知見に基づいて、本件発明者は、ヨー角及び／又はオフセット位置に乗じられる自己位置フィードバックゲイン、及びヨー角及び／又はオフセット位置の時間微分値に乗じられる自己運動フィードバックゲインを有する新たな運転者モデルを創案した。この新たな運転者モデルを使用し、運転者への入出力に基づいて運転者モデルを推定したところ、自己運動フィードバックゲインにはあまり差が見られないのに対し、自己位置フィードバックゲインには、健常者と視野欠損を模擬した被験者で明らかな差が表れた。上記のように構成された本発明によれば、運転者状態判定部が、推定された運転者モデルの自己位置フィードバックゲインに基づいて運転者の状態を判定するので、運転者の体調不良を効果的に推定することができる。
【００１０】
本発明において、好ましくは、運転者状態判定部は、推定された運転者モデルの自己位置フィードバックゲインの値が、その運転者の通常状態における自己位置フィードバックゲインの値よりも大きくなったとき、運転者に視野欠損の疑いがあると判定するように構成されている。
【００１１】
上記のように、体調不良のある運転者は自己位置を認知する能力が低下するため、運転する車両のヨー角や、オフセットが目標値から大きく外れるまで認知することが難しい。体調不良のある運転者には、このような大きなずれが生じた後でこれを修正する習慣ができるので、自己位置フィードバックゲインの値が、体調不良のない通常時よりも大きくなる傾向がある。上記のように構成された本発明によれば、その運転者の自己位置フィードバックゲインの値が、通常状態における値よりも大きくなったとき、運転者に視野欠損の疑いがあると判定するので、より確実に運転者の体調不良を推定することができる。
【００１２】
本発明において、好ましくは、さらに、車両を運転する運転者を撮像する運転者カメラを有し、画像解析部は、運転者カメラにより撮像された運転者の画像から運転者の視線の方向を検出し、運転者状態判定部は、検出された視線の方向に基づいて運転者の視野欠損の領域を推定するように構成されている。
【００１３】
このように構成された本発明によれば、運転者の画像から運転者の視線の方向を検出し、検出された視線の方向に基づいて運転者の視野欠損の領域を推定するので、視野欠損のある運転者により適確な報知を行ったり、車両に搭載されている運転支援装置を適確に作動させることが可能になる。
【００１４】
本発明において、好ましくは、運転者状態判定部は、推定された視野欠損の判定結果に基づいて、車両に搭載されている運転支援装置の設定を変更するように構成されている。
【００１５】
このように構成された本発明によれば、推定された視野欠損の領域に基づいて、車両に搭載されている運転支援装置の設定が変更されるので、体調不良のある運転者が運転している状態であっても走行の安全性をより高めることができる。
【００１６】
本発明において、好ましくは、運転支援装置はレーンキープアシスト機能を有し、運転者状態判定部は、視野欠損が推定された側のレーンキープアシスト制御が強くなるように運転支援装置を設定する。
【００１７】
このように構成された本発明によれば、視野欠損が推定された側のレーンキープアシスト制御が強くなるように運転支援装置を設定するので、視野欠損に起因する車線の外れをより確実に防止することができる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明の運転者状態推定装置によれば、運転者の体調不良を効果的に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施形態による運転者状態推定装置の全体を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態による運転者状態推定装置に備えられているコントロールユニットにおいて実行される処理を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態による運転者状態推定装置に備えられているモデル推定部において推定される運転者モデルに入力されるパラメータを説明する図である。
【図４】本発明の実施形態による運転者状態推定装置において使用されている運転者モデルの一例を示す模式図である。
【図５】視野欠損のある運転者を模擬するための視野欠損メガネを着用した被験者の写真である。
【図６】ドライブシミュレータによる被験者の運転状態及び推定されたフィードバックゲインの一例を示すグラフである。
【図７】従来使用されていた運転者モデルの一例を模式的に示す図である。
【図８】従来の運転者モデルを使用して推定されたフィードフォワードゲイン、フィードバックゲインの一例を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
次に、添付図面を参照して、本発明の好ましい実施形態による運転者状態推定装置を説明する。
図１は、本実施形態による運転者状態推定装置の全体を示すブロック図である。
【００２１】
図１に示すように、本発明の実施形態による運転者状態推定装置１は、コントロールユニット２と、車室外カメラ４と、ステアリングセンサ６と、車室内カメラ８と、警報器１０と、通信機１２と、を有する。また、コントロールユニット２は、接続された運転支援装置１４に指令信号を出力可能に構成されている。
【００２２】
コントロールユニット２は、車室外カメラ４、ステアリングセンサ６、及び車室内カメラ８による各検出信号を受信し、警報器１０と、通信機１２、及び運転支援装置１４に制御信号を出力するように構成されている。具体的には、コントロールユニット２は、各機器からの検出信号を入力するための入力インターフェイス回路、各機器へ制御信号を出力するための出力インターフェイス回路、入力された信号を処理するためのマイクロプロセッサ、メモリ、及びこれらを作動させるためのプログラム（以上、図示せず）から構成されている。さらに、コントロールユニット２は、内蔵されたマイクロプロセッサ等の作用により、画像解析部１６、モデル推定部１８、及び運転者状態判定部２０として機能する。
【００２３】
車室外カメラ４は、運転者状態推定装置１が搭載されている車両が走行している走行環境を撮像するように設けられたカメラである。本実施形態においては、車室外カメラ４は、車両のバックミラー（図示せず）の背面側に取り付けられており、車両の運転者の視界と概ね同等の視野で走行環境を撮像するように設けられたビデオカメラである。
【００２４】
ステアリングセンサ６は、運転者によるステアリング操作を検出するように設けられたセンサであり、ステアリングシャフトの回転角を検出可能に構成されている。本実施形態においては、ステアリングセンサ６として、ロータリーエンコーダが使用されている。
車室内カメラ８は、車両の車室内に配置された運転者カメラであり、主として、車両を運転する運転者の頭部を前方から撮影するように向けられている。
【００２５】
警報器１０は、コントロールユニット２に内蔵された運転者状態判定部２０により、運転者の体調不良が推定されたとき、その旨を視覚的、聴覚的に運転者に伝達するための装置である。本実施形態においては、運転席に設けられたディスプレイ（図示せず）及びスピーカ（図示せず）が警報器１０として機能する。警報器１０は、運転者に体調不良の疑いがあり、運転不能の状態に陥る可能性があるので、速やかに安全な場所に車両を停止させるよう、ディスプレイに表示すると共に、音声で運転者に報知するように構成されている。
【００２６】
通信機１２は、運転者状態判定部２０により、運転者の体調不良が推定されたとき、その旨を近隣の警察や、公共機関に無線で通報するように構成されている。これにより、運転者が体調不良により運転不能な状態に陥った場合でも、被害を最小限に食い止める措置をとることが可能になる。
【００２７】
運転支援装置１４は、車両に搭載された各種センサ、ステアリングアクチュエータ、ブレーキアクチュエータ等（以上、図示せず）を備えている。本実施形態においては、運転支援装置１４は、各種センサの検出信号に基づいて上記のアクチュエータを制御することにより、衝突防止機能や、レーンキープアシスト機能等、様々な機能を実現可能に構成されている。また、運転支援装置１４は、コントロールユニット２から送信された指令信号に基づいて、各機能の設定を変更可能に構成されている。
【００２８】
次に、図２乃至図４を参照して、コントロールユニット２における情報処理を説明する。
図２は、本実施形態の運転者状態推定装置に備えられているコントロールユニットにおいて実行される処理を示すフローチャートである。図３は、モデル推定部において推定される運転者モデルに入力されるパラメータを説明する図である。図４は、本実施形態において使用されている運転者モデルの一例を示す模式図である。
【００２９】
コントロールユニット２は、車両の走行中において、図２に示すフローチャートによる処理を所定の時間間隔で繰り返し実行するように構成されている。まず、図２のステップＳ１においては、車室外カメラ４により撮像されたビデオ画像のデータがコントロールユニット２に入力される。コントロールユニット２に内蔵された画像解析部１６は、入力された画像を画像解析し、走行中の車両のヨー角ｙ［ｒａｄ］、オフセット位置ｏ［ｍ］、及び車両が走行している車線の曲率ｃ［１／ｍ］を計算する。即ち、図３に示すように、オフセット位置ｏは車両が走行している車線の中心線Ａからの横方向（中心線に対して直角の方向）の距離を表し、ヨー角ｙは車両の走行方向と中心線Ａとの為す角を表している。さらに、曲率ｃは、車両の前方における車線の曲率を表している。
【００３０】
さらに、画像解析部１６は、車室外カメラ４によって所定の時間間隔で撮像された複数の画像を解析することにより、オフセット位置の時間的変化（横移動速度［ｍ／ｓｅｃ］）、横移動加速度［ｍ／ｓｅｃ2］、及び横移動加加速度［ｍ／ｓｅｃ3］を計算する。即ち、画像解析部１６は、複数の画像に基づいてオフセット位置ｏの時間による一階微分値、二階微分値、及び三階微分値を計算する。
【００３１】
次に、図２のステップＳ２においては、ステアリングセンサ６により検出されたステア角［ｄｅｇ］がコントロールユニット２に入力される。さらに、ステップＳ２においては、車両に搭載された速度計から、車両の走行方向の速度（車速ｖ［ｍ／ｓｅｃ］）がコントロールユニット２に入力される。なお、車速ｖは、車室外カメラ４によって撮像された画像から画像解析により求めることもできる。
【００３２】
さらに、ステップＳ３においては、コントロールユニット２に内蔵されたモデル推定部１８が、ステップＳ１及びＳ２において入力又は計算された各パラメータに基づいて、車両を運転している運転者の運転者モデルを推定する。即ち、図４に示すように、本実施形態において採用されている運転者モデルは本件発明者により新たに創案されたものであり、走行している車線の曲率ｃ、ヨー角ｙ、オフセット位置ｏ、オフセット位置の一階、二階、及び三階時間微分値が運転者に入力され、これらのパラメータに所定のフィードフォワードゲイン、フィードバックゲインが乗じられ、運転者がステア角を決定する、というモデルである。
【００３３】
具体的には、本実施形態で採用されている運転者モデルは式（１）で表されるものである。
2018200600.tif 000003
上式において、ＦＦはフィードフォワードゲインであり、ＦＢｐｏｓは自己位置フィードバックゲインであり、ＦＢｍｏｖは自己運動フィードバックゲインである。また、式（１）において、Ｔは前方注視時間［ｓｅｃ］であり、本実施形態においては固定値（Ｔ＝０．９８）として運転者モデルを推定している。ここで、フィードフォワードゲインＦＦは曲率ｃに乗じられるゲインであり、自己位置フィードバックゲインＦＢｐｏｓはヨー角ｙ及びオフセット位置ｏに乗じられるゲインであり、自己運動フィードバックゲインＦＢｍｏｖは、横移動速度
2018200600.tif 000004
、横移動加速度
2018200600.tif 000005
等の時間による微分値に乗じられるゲインである。
【００３４】
モデル推定部１８は、重回帰分析等を使用して、運転者に入力された各パラメータと、運転者が行ったステアリング操作（ステア角）との関係に基づいて、各ゲインＦＦ、ＦＢpos、ＦＢmovの値を推定するように構成されている。なお、本実施形態においては、式（１）に示す運転者モデルを使用しているが、本発明に適用可能な運転者モデルはこれに限られるものではない。ヨー角及び／又はオフセット位置に乗じられる自己位置フィードバックゲイン、及びヨー角及び／又はオフセット位置の一階又は複数階の時間微分値に乗じられる自己運動フィードバックゲインを用いてステアリング操作が決定される種々の運転者モデルを本発明に適用することができる。
【００３５】
次いで、図２のステップＳ４においては、ステップＳ３において算出された自己位置フィードバックゲインと、同運転者の通常時（健常時）における自己位置フィードバックゲインとの差ΔＦＢposが所定値以上であるか否かが判断される。差ΔＦＢposが所定値以上である場合にはステップＳ５に進み、所定値未満である場合には図２に示すフローチャートの１回の処理を終了する。即ち、本件発明者の研究によれば、視野欠損等の脳疾患に係わる体調不良がある場合には、推定された運転者モデルの自己位置フィードバックゲインが増大することが明らかとなっている。このため、差ΔＦＢposが通常時に対して大きく増大していなければ体調不良の疑いはないので、図２のフローチャートの１回の処理を終了する。なお、運転者モデルにおけるフィードバックゲイン等は、その運転者の運転の癖により、健常な運転者でも運転者毎に異なる値になる傾向がある。このため、フィードバックゲイン等に基づく体調の評価は、ゲイン等の絶対値ではなく、同一運転者におけるゲインの変化に基づいて判定することが好ましい。
【００３６】
一方、ステップＳ５においては、ステップＳ３において算出された自己運動フィードバックゲインと、同運転者の通常時（健常時）における自己運動フィードバックゲインとの差ΔＦＢmovが所定値以下であるか否かが判断される。差ΔＦＢmovが所定値以下である場合にはステップＳ６に進み、所定値よりも大きい場合には図２に示すフローチャートの１回の処理を終了する。即ち、本件発明者の研究によれば、視野欠損等の脳疾患に係わる体調不良がある場合には、推定される自己位置フィードバックゲインが増大する一方、自己運動フィードバックゲインにはあまり変化が見られないことが明らかとなっている。このため、自己位置フィードバックゲイン及び自己運動フィードバックゲインの双方が大きく増大している場合には、フィードバックゲインの推定に何らかの誤差が混入したか、車両の運転状態に何らかの大きな外乱が加わったことが予想されるので、「体調不良」との判定は行わず、フローチャートの１回の処理を終了する。
【００３７】
ステップＳ４において差ΔＦＢposが通常時に対して大きく増大していることが判定され、ステップＳ５において差ΔＦＢmovが通常時に対して大きく増大していないことが判定された場合には、ステップＳ６に進む。ステップＳ６において、コントロールユニット２に内蔵された運転者状態判定部２０は、運転者に視野欠損の疑いがあると判定する。
【００３８】
次に、ステップＳ７においては、運転者カメラである車室内カメラ８によって撮像された画像がコントロールユニット２に入力される。コントロールユニット２の画像解析部１６は、車室内カメラ８によって撮像された運転者の画像を解析し、運転者の視線の方向を検出する。この運転者の視線の方向を検出は、所定期間内に撮像された多数の運転者の画像に対して実行される。
【００３９】
さらに、ステップＳ８において、コントロールユニット２の運転者状態判定部２０は、ステップＳ７において検出された運転者の視線の方向の分布に基づいて、運転者の視野欠損の領域を推定する。即ち、運転者の視界に特に注意を向けるべき対象物が存在しない場合には、運転者の視線は左右方向にほぼ均等に向けられるのに対し、視野欠損がある運転者では視線の方向が偏る傾向が認められている。運転者状態判定部２０は、運転者の視線の方向の分布に基づいて、視野欠損が視界の右側の領域にあるか、左側の領域にあるかを特定する。
【００４０】
次に、ステップＳ９において、運転者状態判定部２０は、警報器１０である車室内のディスプレイ（図示せず）及びスピーカ（図示せず）に信号を送り、運転者に対し警報を発する。本実施形態において、運転者状態判定部２０は、ディスプレイ（図示せず）に「視野欠損の疑いがあります、速やかに安全な場所に車両を停車させて下さい」とのメッセージを表示し、同内容の音声をスピーカから出力させる。さらに、運転者状態判定部２０は、運転支援装置１４に指令信号を送り、運転支援装置１４の設定を状況に合わせて変更する。具体的には、運転支援装置１４が実行するレーンキープアシスト制御を強化し、車両がより車線から外れにくくなるように、レーンキープアシスト制御の制御パラメータを変更する。
【００４１】
また、運転支援装置１４が自動運転機能を備えている場合には、自動運転により車両が自動的に安全な場所に停車するように、運転者状態判定部２０が運転支援装置１４に指令を出すように本発明を構成することもできる。さらに、運転者状態判定部２０は、通信機１２に指令信号を送り、運転者が運転不能に陥る恐れがあることを最寄りの警察署等に緊急通報して、図２のフローチャートの１回の処理を終了する。このように、運転者状態推定装置１は、警報器１０や通信機１２、運転支援装置１４等に何らかの出力をする出力装置を備え、運転者が運転不能に陥る可能性がある事態に対処することが好ましい。
【００４２】
次に、図５乃至図８を参照して、運転者モデルの推定の実例を説明する。
図５は、視野欠損のある運転者を模擬するための視野欠損メガネを着用した被験者の写真を示す。図６は、ドライブシミュレータによる被験者の運転状態及び推定されたフィードバックゲインの一例を示すグラフである。図７は、従来使用されていた運転者モデルの一例を模式的に示す図である。図８は、従来の運転者モデルを使用して推定されたフィードフォワードゲイン、フィードバックゲインの一例を示すグラフである。
【００４３】
運転者モデルの推定は、健常な被験者によるドライブシミュレータの運転に対して実行した。また、視野欠損のある運転者の運転モデルは、同一の被験者が図５に示す視野欠損メガネを着用した状態でドライブシミュレータを運転した結果に対して推定した。図５に示すように、視野欠損メガネは、各メガネレンズの中心軸線の片側半分（図５では被験者から見て右側半分）が黒く塗りつぶされたメガネであり、これにより被験者は視界の右又は左の一方が遮られ、視野が欠損した状態が模擬される。
【００４４】
図６は、健常な被験者及び視野欠損のある被験者（視野欠損メガネを着用した同一の被験者）が、ドライブシミュレータにより行った運転結果の一例を示すグラフである。図６は上段から順に、走行車両のオフセット位置、被験者が操作したステア角、推定された自己位置フィードバックゲイン、推定された自己運動フィードバックゲインを示している。各グラフにおいて、実線は健常な被験者による運転結果を示し、破線は視野欠損を模擬した被験者の運転結果を示しており、実線及び破線はドライブシミュレータにより同一の車線を走行した結果を示している。
【００４５】
図６に示したオフセット位置、ステア角の他、ヨー角、横移動速度、横移動加速度、及び横移動加加速度のデータをドライブシミュレータから取得した。取得した各データに対し、上述した式（１）の運転者モデルを使用して自己位置フィードバックゲインＦＢpos、自己運動フィードバックゲインＦＢmovを推定した結果が図６の３段目及び４段目に示されている（なお、同時にフィードフォワードゲインも推定しているが、図示は省略している）。また、推定された各フィードバックゲインは、重回帰分析等を使用して時系列的に推定されているが、時系列的で求められたゲインの所定期間に亘る平均値を推定されたフィードバックゲインの「値」とする。
【００４６】
図６から明らかなように、自己運動フィードバックゲインＦＢmovについては、健常な被験者（実線）と、その被験者が視野欠損メガネを着用した状態（破線）でほぼ同一の値が推定されている。これに対して、自己位置フィードバックゲインＦＢposについては、視野欠損メガネを着用する（破線）と、着用していないとき（実線）よりも明らかに値が大きくなっている。このように、運転者が健常な状態と、その運転者が視野欠損となった状態は、本件発明者が創案した運転者モデルを使用し、推定された運転者モデルの自己位置フィードバックゲインを比較することにより検知することが可能である。なお、図６は、単一の被験者による１回の実験結果であるが、複数の被験者が種々の車線をドライブシミュレータで走行した実験においても同様の結果が得られている。
【００４７】
次に、比較例として、従来から知られている形式の運転者モデルを使用した運転者モデルの推定を、図７及び図８を参照して説明する。
図７は、従来の運転者モデルの一例を模式的に示す図である。図８は、図７の運転者モデルを使用して推定された各ゲインの値を示すグラフである。
【００４８】
図７に示すように、従来の運転者モデルでは、車線の形状（曲率ｃ）及び車両の走行状態（オフセット位置等）が運転者に入力され、ステア角が運転者から出力される点は、本発明の実施形態と同様である。また、車線の形状にフィードフォワードゲインが乗じられ、車両の走行状態にフィードバックゲインが乗じられる点も、本発明の実施形態と同様である。しかしながら、本実施形態では、フィードバックゲインとして、自己位置フィードバックゲイン及び自己運動フィードバックゲインが使用されていたのに対して、従来の運転者モデルでは、これらの区別がなく、推定されるフィードバックゲインは１つである。即ち、従来の運転者モデルでは、オフセット位置、ヨー角、横移動速度、横移動加速度、及び横移動加加速度に同一のフィードバックゲインが乗じられる。
【００４９】
図８は、３人の被験者Ａ乃至Ｃが、通常の状態と、視野欠損メガネを着用した状態でドライブシミュレータを運転した結果から推定されたフィードフォワードゲイン及びフィードバックゲインを示している。まず、図８の左欄に示すフィードフォワードゲインの値は、被験者Ａ乃至Ｃ何れも、通常の状態と視野欠損メガネを着用した状態で有意な差は表れていない。一方、図８の右欄に示すフィードバックゲインの値は、被験者Ａにおいて、視野欠損メガネを着用すると値が大きくなる傾向は見られたが、被験者Ｂ、Ｃでは、視野欠損メガネを着用した後も有意な差は表れていない。従って、図７に示す従来の運転者モデルを使用して、フィードフォワードゲイン、フィードバックゲインを推定しても、運転者に視野欠損の有無を識別することは困難であり、本件発明者の創案した新しい運転者モデルは視野欠損の識別に有効である。
【００５０】
本発明の実施形態の運転者状態推定装置１によれば、運転者状態判定部２０が、推定された運転者モデルの自己位置フィードバックゲインＦＢpos（図４）に基づいて運転者の状態を判定するので、運転者の体調不良を効果的に推定することができる。
【００５１】
また、本実施形態の運転者状態推定装置１によれば、その運転者の自己位置フィードバックゲインＦＢposの値が、通常状態における値よりも大きくなったとき、運転者に視野欠損の疑いがあると判定する（図２のステップＳ４）ので、より確実に運転者の体調不良を推定することができる。
【００５２】
さらに、本実施形態の運転者状態推定装置１によれば、車室内カメラ８により撮像された運転者の画像から画像解析部１６が運転者の視線の方向を検出し、検出された視線の方向に基づいて運転者の視野欠損の領域を推定する（図２のステップＳ８）ので、視野欠損のある運転者により適確な報知を行ったり、車両に搭載されている運転支援装置１４を適確に作動させることが可能になる。
【００５３】
また、本実施形態の運転者状態推定装置１によれば、推定された視野欠損の領域に基づいて、車両に搭載されている運転支援装置１４の設定が変更される（図２のステップＳ９）ので、体調不良のある運転者が運転している状態であっても走行の安全性をより高めることができる。
【００５４】
さらに、本実施形態の運転者状態推定装置１によれば、視野欠損が推定された側のレーンキープアシスト制御が強くなるように運転支援装置１４を設定する（図２のステップＳ９）ので、視野欠損に起因する車線の外れをより確実に防止することができる。
【００５５】
以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが上述した実施形態に種々の変更を加えることができる。
【符号の説明】
【００５６】
１  運転者状態推定装置
２  コントロールユニット
４  車室外カメラ（カメラ）
６  ステアリングセンサ
８  車室内カメラ（運転者カメラ）
１０  警報器
１２  通信機
１４  運転支援装置
１６  画像解析部
１８  モデル推定部
２０  運転者状態判定部
【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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