(57)【要約】【課題】運転者の状態及び特性に応じた運転支援を行う技術を提供する。【解決手段】運転支援装置は、身体の一部の状態又は活動を検知するセンサにより計測された運転者の生体活動データを取得するデータ取得手段と、過去に計測された運転者の生体活動データに基づいて、運転者の状態ごとの基準データを設定する基準データ管理手段と、取得された運転者の生体活動データを前記基準データと比較することにより、運転者の状態を推定する推定手段と、運転操作の特性に基づいて運転者が属する類型を判定する判定手段と、推定された運転者の状態及び運転者が属する類型に応じた運転支援情報を提示する提示手段と、を備える。【選択図】図６
2018097485.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
身体の一部の状態又は活動を検知するセンサにより計測された運転者の生体活動データを取得するデータ取得手段と、
過去に計測された前記運転者の生体活動データに基づいて、前記運転者の状態ごとの基準データを設定する基準データ管理手段と、
前記取得された前記運転者の生体活動データを前記基準データと比較することにより、前記運転者の状態を推定する推定手段と、
運転操作の特性に基づいて前記運転者が属する類型を判定する判定手段と、
前記推定された前記運転者の状態及び前記運転者が属する類型に応じた運転支援情報を提示する提示手段と、を備える、
運転支援装置。
【請求項２】
前記基準データ管理手段は、所定のタイミングで、前記設定された基準データを更新する、
請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項３】
前記センサは、前記運転者の視線活動量を計測し、
前記推定手段は、前記運転者の視線活動量の変化に基づいて前記運転者の状態を推定する、
請求項１又は２に記載の運転支援装置。
【請求項４】
コンピュータが、
身体の一部の状態又は活動を検知するセンサにより計測された運転者の生体活動データを取得するデータ取得ステップと、
過去に計測された前記運転者の生体活動データに基づいて、前記運転者の状態ごとの基準データを設定する基準データ管理ステップと、
前記取得された前記運転者の生体活動データを前記基準データと比較することにより、前記運転者の状態を推定する推定ステップと、
運転操作の特性に応じて前記運転者を分類した場合に、前記推定された前記運転者の状態及び前記運転者が属する類型に応じた運転支援情報を提示する提示ステップと、を実行する、
運転支援方法。
【請求項５】
コンピュータに、
身体の一部の状態又は活動を検知するセンサにより計測された運転者の生体活動データを取得するデータ取得ステップと、
過去に計測された前記運転者の生体活動データに基づいて、前記運転者の状態ごとの基準データを設定する基準データ管理ステップと、
前記取得された前記運転者の生体活動データを前記基準データと比較することにより、前記運転者の状態を推定する推定ステップと、
運転操作の特性に基づいて前記運転者が属する類型を判定する判定手段と、
前記推定された前記運転者の状態及び前記運転者が属する類型に応じた運転支援情報を提示する提示ステップと、を実行させる、
運転支援プログラム。
【請求項６】
サーバ及び運転支援装置を含む運転支援システムであって、
前記サーバは、
運転操作の特性に基づいて運転者を複数の類型に分類する分類手段を備え、
前記運転支援装置は、
身体の一部の状態又は活動を検知するセンサにより計測された運転者の生体活動データを取得するデータ取得手段と、
過去に計測された前記運転者の生体活動データに基づいて、前記運転者の状態ごとの基準データを設定する基準データ管理手段と、
前記取得された前記運転者の生体活動データを前記基準データと比較することにより、前記運転者の状態を推定する推定手段と、
運転操作の特性に基づいて前記運転者が属する類型を判定する判定手段と、
前記推定された前記運転者の状態及び前記運転者が属する類型に応じた運転支援情報を提示する提示手段と、を備える、
運転支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転支援装置、運転支援方法、運転支援プログラム、及び運転支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の車社会において、交通事故を防止するため、車両には様々な運転支援機能が搭載されている。交通事故の主な原因の一つとしては、疲労や考え事等に起因し、注意力が低下した状態で運転する漫然運転が挙げられる。これに対し、運転者の状態を推定し、注意力が低下した漫然状態であると推定された場合に、注意喚起のための警報を発する技術が提案されている（例えば、特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−３３４５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
運転者が漫然状態であるか否かは、例えば、運転者の心拍数や発汗量などを計測して得られる生体情報によって推定する方法が提案されている。しかしながら、通常状態における心拍数や発汗量などの生体情報は、運転者によって異なる。また、安全運転を実践している運転者と、安全運転を怠りがちな運転者とでは、危険を認識するタイミングが異なり、加速や減速等の運転操作に関する特性も異なることが考えられる。運転者の特性が異なる場合には、漫然状態において計測される生体情報も異なる可能性がある。したがって、運転者の特性を考慮することなく、運転者が漫然状態であるか否かを推定しても、運転者の状態及び特性に応じた警報等の運転支援情報を、適切なタイミングで提示することは困難であると考えられる。
【０００５】
そこで、本発明は、運転者の状態及び特性に応じた運転支援を行う技術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】
上記課題を解決するため、本発明では、「運転操作の特性に基づいて判定された運転者が属する類型」及び「生体活動データを基準データと比較して推定された運転者の状態」に応じた運転支援を行うことにした。なお、生体活動データは、身体の一部の状態又は活動を検知するセンサにより計測されるデータである。
【０００７】
詳細には、本発明は、運転支援装置であって、身体の一部の状態又は活動を検知するセンサにより計測された運転者の生体活動データを取得するデータ取得手段と、運転者の状態ごとの基準データを設定する基準データ管理手段と、取得された運転者の生体活動データを基準データと比較することにより、運転者の状態を推定する推定手段と、運転操作の特性に基づいて運転者が属する類型を判定する判定手段と、推定された運転者の状態及び運転者が属する類型に応じた運転支援情報を提示する提示手段と、を備える。
【０００８】
上記の運転支援装置によれば、運転者の状態及び運転者が属する類型に応じて適切な運転支援情報を提示することができる。なお、運転者の状態は、通常状態及び非通常状態に大別される。非通常状態は、例えば、疲労や考え事等に起因し注意力が低下した漫然状態
、脇見運転をしながらの落ち着きがない状態、目的地に急いでいる焦燥状態等である。運転者が属する類型（以下、運転者のタイプともいう）は、アクセル、ブレーキ及びハンドル等の運転操作の特性に基づいて運転者を分類するための類型である。運転者が属する類型は、予め定義された類型であってもよく、蓄積された運転操作の特性のデータからクラスタリング等の統計処理によって抽出された類型であってもよい。生体活動データは、身体の一部の状態又は活動を検知するセンサにより計測されるデータであり、例えば、視線の動きから得られる視線活動量、心拍数等である。また、運転支援情報には、運転者の安全運転に対する意識を高め、コーチングに繋がる情報が含まれる。
【０００９】
上記の基準データ管理手段を備える運転支援装置によれば、運転者ごとに状態を判定するための基準データが設定される。このため、運転者の視線の動き又は運転操作が、当該運転者の通常状態における基準データと異なる場合に、運転者の状態は非通常状態であると推定される。運転者に応じた基準データが設定されるため、運転者の状態を精度良く推定することが可能である。
【００１０】
また、基準データ管理手段は、所定のタイミングで、設定された基準データを更新するようにしてもよい。このような基準データ管理手段であれば、蓄積された過去の生体活動データに基づいて基準データが更新されるため、運転者の状態をより精度良く推定することが可能となる。例えば、視野狭窄の患者は、次第に視野が狭くなったり、一部が欠けたりすることから、通常状態で計測される生体活動データは、徐々に変わっていくことが考えられる。基準データが所定のタイミングで更新されることにより、視野狭窄の患者等であっても、運転支援装置は、運転者の状態を精度よく推定することができる。なお、所定のタイミングは、例えば、運転者が走行を終えたタイミングである。
【００１１】
また、センサは、運転者の視線活動量を計測し、推定手段は、運転者の視線活動量の変化に基づいて運転者の状態を推定するようにしてもよい。このような運転支援装置であれば、視線の撮像等の簡易な処理により運転者の状態を推定することが可能となる。
【００１２】
また、本発明は、方法の側面から捉えることもできる。例えば、本発明は、コンピュータが、身体の一部の状態又は活動を検知するセンサにより計測された運転者の生体活動データを取得するデータ取得ステップと、過去に計測された運転者の生体活動データに基づいて、運転者の状態ごとの基準データを設定する基準データ管理ステップと、取得された運転者の生体活動データを基準データと比較することにより、運転者の状態を推定する推定ステップと、運転操作の特性に基づいて運転者が属する類型を判定する判定手段と、推定された運転者の状態及び運転者が属する類型に応じた運転支援情報を提示する提示ステップと、を実行する、運転支援方法であってもよい。
【００１３】
また、本発明は、コンピュータプログラムの側面から捉えることもできる。例えば、本発明は、コンピュータに、身体の一部の状態又は活動を検知するセンサにより計測された運転者の生体活動データを取得するデータ取得ステップと、過去に計測された運転者の生体活動データに基づいて、運転者の状態ごとの基準データを設定する基準データ管理ステップと、取得された運転者の生体活動データを基準データと比較することにより、運転者の状態を推定する推定ステップと、運転操作の特性に基づいて運転者が属する類型を判定する判定手段と、推定された運転者の状態及び運転者が属する類型に応じた運転支援情報を提示する提示ステップと、を実行させる、運転支援プログラムであってもよい。
【００１４】
また、本発明は、システムとしての側面から捉えることもできる。例えば、本発明は、サーバ及び運転支援装置を含む運転支援システムであって、サーバは、運転操作の特性に基づいて運転者を複数の類型に分類する分類手段を備え、運転支援装置は、身体の一部の状態又は活動を検知するセンサにより計測された運転者の生体活動データを取得するデー
タ取得手段と、取得された運転者の生体活動データに基づいて、運転者の状態ごとの基準データを設定する基準データ管理手段と、取得された運転者の生体活動データを基準データと比較することにより、運転者の状態を推定する推定手段と、運転操作の特性に基づいて運転者が属する類型を判定する判定手段と、推定された運転者の状態及び運転者が属する類型に応じた運転支援情報を提示する提示手段と、を備えるものであってもよい。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、運転者の状態及び特性に応じた運転支援を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、運転支援システムのハードウェア構成を例示する図である。
【図２】図２は、運転支援装置の機能構成を例示する図である。
【図３】図３は、サーバの機能構成を例示する図である。
【図４】図４は、運転者のタイプを判定するためのアンケートの例を示す図である。
【図５】図５は、状態ごとの視線の動きを示すグラフの例を示す図である。
【図６】図６は、視線活動量から運転者の状態を推定する例を説明する図である。
【図７】図７は、下り坂における運転支援の内容を例示する図である。
【図８】図８は、下り坂における運転支援のタイミングを例示する図である。
【図９】図９は、運転支援情報の表示例を示す図である。
【図１０】図１０は、左折又は右折時における運転支援の内容を例示する図である。
【図１１】図１１は、認知信号機の表示例を説明する図である。
【図１２】図１２は、認知信号機を表示するタイミングを例示する図である。
【図１３】図１３は、認知信号機を表示するタイミングを例示する図である。
【図１４】図１４は、運転者の車体周囲に対する視認状況を表示する例を示す図である。
【図１５】図１５は、漫然状態における運転者の車体周囲に対する視認状況を表示する例を示す図である。
【図１６】図１６は、運転支援情報を提示する処理の流れを例示するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、実施形態について説明する。以下に示す実施形態は、単なる例示であり、本開示の技術的範囲を以下の態様に限定するものではない。
【００１８】
本実施形態では、運転支援装置は、身体の一部の状態又は活動を検知するセンサにより計測された運転者の生体活動データを取得し、取得された運転者の生体活動データに基づいて、運転者の状態を推定する。また、運転支援装置は、運転操作の特性に基づいて前記運転者が属する類型を判定し、推定された運転者の状態及び運転者が属する類型に応じた運転支援情報を提示する。これによって、運転支援装置は、運転者の特性及び運転中の状態に応じて適切な運転支援情報を提示することが可能となる。
【００１９】
＜ハードウェア構成＞
図１は、運転支援システムのハードウェア構成を例示する図である。運転支援システム１００は、運転支援装置１及びサーバ２を含む。運転支援装置１とサーバ２とは、ネットワークＮ１によって相互に接続される。運転支援装置１は、車両３に搭載される各種機器とネットワークＮ２によって相互に接続される。
【００２０】
運転支援装置１は、プロセッサ１１、主記憶装置１２、補助記憶装置１３、ネットワークインタフェース１４を備える。また、これらはバス１５により互いに電気的に接続される。
【００２１】
プロセッサ１１は、補助記憶装置１３に保持されたＯＳや様々なコンピュータプログラムを主記憶装置１２にロードして実行することによって、様々な処理を実行する。ただし、コンピュータプログラムによる処理の一部がハードウェア回路により実行されてもよい。プロセッサ１１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）や、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）である。
【００２２】
主記憶装置１２は、プロセッサ１１に、補助記憶装置１３に格納されているプログラムをロードするための記憶領域、及びプログラムを実行するための作業領域を提供する。また、主記憶装置１２は、データを保持するためのバッファとして用いられる。主記憶装置１２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ
Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の半導体メモリである。
【００２３】
補助記憶装置１３は、様々なプログラムや、各プログラムの実行に際してプロセッサ１１が使用するデータを格納する。補助記憶装置１３は、例えば、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、又はハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ
Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ、ＨＤＤ）等の不揮発性のメモリである。補助記憶装置１３は、例えば、オペレーティングシステム（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ、ＯＳ）、運転支援プログラム、その他様々なアプリケーションプログラムを保持する。運転支援プログラムは、運転者の状態及び運転者が属する類型に応じた運転支援情報を提示するためのプログラムである。
【００２４】
ネットワークインタフェース１４は、ネットワークとの情報の入出力を行うインタフェースである。ネットワークインタフェース１４は、有線のネットワークと接続するインタフェース、無線のネットワークと接続するインタフェースを含む。ネットワークインタフェース１４は、例えば、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃａｒｄ）、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）カード、３Ｇ（３ｒｄ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）等の携帯電話網に接続するための無線回路等である。ネットワークインタフェース１４で受信されたデータ等は、プロセッサ１１に出力される。
【００２５】
なお、図１に示される運転支援装置１のハードウェア構成は一例であり、上記に限られず、実施の形態に応じて適宜構成要素の省略、置換又は追加が可能である。例えば、運転支援装置１は、ウェアラブルセンサ等の各種デバイスとのインタフェースを備え、各種デバイスからデータを取得するようにしてもよい。
【００２６】
サーバ２は、プロセッサ２１、主記憶装置２２、補助記憶装置２３、ネットワークインタフェース２４を備える。また、これらはバス２５により互いに電気的に接続される。
【００２７】
プロセッサ２１は、補助記憶装置２３に保持されたＯＳや様々なコンピュータプログラムを主記憶装置２２にロードして実行することによって、様々な処理を実行する。ただし、コンピュータプログラムによる処理の一部がハードウェア回路により実行されてもよい。プロセッサ２１は、例えば、ＣＰＵや、ＤＳＰである。
【００２８】
主記憶装置２２は、プロセッサ２１に、補助記憶装置２３に格納されているプログラムをロードするための記憶領域、及びプログラムを実行するための作業領域を提供する。また、主記憶装置２２は、データを保持するためのバッファとして用いられる。主記憶装置２２は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の半導体メモリである。
【００２９】
補助記憶装置２３は、様々なプログラムや、各プログラムの実行に際してプロセッサ２
１が使用するデータを格納する。補助記憶装置２３は、例えば、ＥＰＲＯＭ、又はハードディスクドライブ等の不揮発性のメモリである。補助記憶装置２３は、例えば、ＯＳ、各種データを解析するためのプログラム、その他様々なアプリケーションプログラムを保持する。
【００３０】
ネットワークインタフェース２４は、ネットワークとの情報の入出力を行うインタフェースである。ネットワークインタフェース２４は、有線及び無線のネットワークと接続するインタフェースを含む。ネットワークインタフェース２４は、例えば、ＮＩＣ、無線ＬＡＮカード等である。ネットワークインタフェース２４で受信されたデータ等は、プロセッサ１１に出力される。
【００３１】
なお、図１に示されるサーバ２のハードウェア構成は一例であり、上記に限られず、実施の形態に応じて適宜構成要素の省略、置換又は追加が可能である。
【００３２】
車両３は、運転支援の対象となる運転者が乗車する車両であって、センサ３１及び出力装置３２を備える。なお、センサ３１は、１つに限られず、複数備えられてもよい。
【００３３】
センサ３１は、乗車している人に関する情報を計測するセンサ、外界の状況を計測する外界センサ、車両３の速度を計測したり運転操作を検知したりする車内センサ等、複数のセンサを含む。センサ３１は、運転者の状態を推定するため、運転者の視線を検知したり、生体情報を計測したりする。また、センサ３１は、車両３の周囲の障害物を検知したり、道路標識、道路標示等の道路情報を認識したりする。さらに、センサ３１は、車両の速度や加速度を計測したり、ハンドル、アクセル及びブレーキ等に対する運転操作を検知したりする。
【００３４】
具体的には、センサ３１は、運転者の視線を検知するためのカメラ、生体情報を計測するための心拍センサや脳波センサ、車両３の周辺状況を認識するためのレーダー、ステレオカメラ等の各種センサである。なお、車両と路側機が情報をやりとりする路車間通信及び車両同士が直接情報をやりとりする車車間通信を含むＶ２Ｘ通信において、路側機又は他の車との通信に用いられる装置もセンサ３１の一種である。
【００３５】
出力装置３２は、運転支援装置１が提示する運転支援情報を表示する。出力装置３２は、例えば、人間の視野に重ね合わせて情報を表示するヘッドアップディスプレイ（Ｈｅａｄ−Ｕｐ  Ｄｉｓｐｌａｙ、ＨＵＤ）、車載の液晶ディスプレイ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ、ＬＣＤ）である。ＨＵＤは、透過型の無機エレクトロルミネッセンス（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ、ＥＬ）ディスプレイであり、ダッシュボードに設置したり、フロントガラス全体にＨＵＤの表示を投影したりすることが可能である。
【００３６】
ネットワークＮ１は、インターネット等の世界規模の公衆パケット通信網であり、運転支援装置１とサーバ２とを接続する。なお、インターネットの代わりに、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）やその他の通信網が採用されてもよい。
【００３７】
ネットワークＮ２は、専用の通信回線で構築された通信網であり、運転支援装置１と車両３とを接続する。なお、ネットワークＮ２として、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、イーサネット（登録商標）、体の表面等に配置された小型端末との無線通信により構築されるボディエリアネットワーク（Ｂｏｄｙ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＢＡＮ）、並びにコントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）及びフレックスレイ（ＦｌｅｘＲａｙ）等の車載通信ネットワークが採用されてもよい。
【００３８】
＜機能構成＞
＜＜運転支援装置＞＞
図２は、運転支援装置１の機能構成を例示する図である。運転支援装置１は、機能構成として、タイプ判定部Ｆ１１、データ取得部Ｆ１２、状態推定部Ｆ１３、基準データ管理部Ｆ１４、提示部Ｆ１５、及び運転支援情報データベースＤ１１を備える。運転支援装置１は、補助記憶装置１３に記憶されているプログラムが、主記憶装置１２に読み出され、プロセッサ１１によって実行されることで、タイプ判定部Ｆ１１、データ取得部Ｆ１２、状態推定部Ｆ１３、基準データ管理部Ｆ１４、提示部Ｆ１５、及び運転支援情報データベースＤ１１を備えるコンピュータとして機能する。
【００３９】
なお、本実施形態において、運転支援装置１の備える各機能は、汎用プロセッサであるプロセッサ１１によって実行されるが、これらの機能の一部又は全部は、１又は複数の専用プロセッサ、ハードウェアの演算回路等によって実行されてもよい。ここで、ハードウェアの演算回路とは、例えば、論理ゲートを組み合わせた加算回路、乗算回路、フリップフロップ等をいう。また、これらの機能の一部又は全部は、別途のコンピュータにおいて実行されてもよい。
【００４０】
タイプ判定部Ｆ１１は、運転者のタイプを判定する。タイプ判定部Ｆ１１は、アクセル、ブレーキ及びハンドル等の運転操作の特性に応じて、運転者のタイプを判定する。運転操作の特性は、具体的には、運転者が実際に車両３を運転したときのアクセルの踏み込み時間、ブレーキを踏むタイミング、ハンドルを回すスピード等のデータである。タイプ判定部Ｆ１１は、予め設定された複数のタイプの運転操作の特性に係るデータ（以下、教師データともいう）と比較し、合致の度合いに基づいて、運転者がどのタイプに属するかを判定するようにすることができる。タイプごとの教師データは、特徴的な運転者の実測データを基に予め設定し、運転支援装置１の補助記憶装置１３に保持しておいてもよい。なお、運転者が変わらない場合には、判定済みの運転者のタイプを運転支援装置１の補助記憶装置１３に保持しておくことができる。
【００４１】
また、教師データがない場合には、サーバ２において、複数の運転者の運転操作の特性に係るデータを蓄積し、クラスタリング等の手法により回帰的に各運転者を複数のタイプに分類してもよい。タイプ判定部Ｆ１１は、判定対象の運転者が、サーバ２において分類されたどの運転者のタイプに属するかを判定する。
【００４２】
なお、運転操作の特性は、実際のアクセル、ブレーキ及びハンドル等の運転操作ではなく、運転操作の特性に関連する質問を含むアンケートの回答結果に基づくものであってもよい。即ち、タイプ判定部Ｆ１１は、運転者のアンケートに対する回答に基づいて、運転者のタイプを判定する。
【００４３】
図４は、運転者のタイプを判定するためのアンケートの例を示す図である。図４に示すアンケートは、運転操作に関する９問の質問が例示される。各質問は、（１）当てはまらない、（２）少しあてはまる、（３）ある程度あてはまる、（４）あてはまる、の４段階で回答される。タイプ判定部Ｆ１１は、実際の運転操作によってタイプを判定する場合と同様に、判定対象の運転者のアンケートの回答を、教師データとなるタイプごとのアンケートの回答と比較し、合致の度合いに基づいて、運転者がどのタイプに属するかを判定するようにすることができる。
【００４４】
さらに、実際の運転操作によってタイプを判定する場合と同様に、教師データがない場合には、サーバ２において、複数の運転者のアンケートの回答を蓄積し、クラスタリング等の手法により回帰的に各運転者を複数のタイプに分類してもよい。タイプ判定部Ｆ１１は、判定対象の運転者が、サーバ２において分類されたどの運転者のタイプに属するかを
判定する。なお、タイプ判定部Ｆ１１は、「判定手段」の一例である。また、運転者のタイプは、「運転者が属する類型」の一例である。
【００４５】
データ取得部Ｆ１２は、車両３に搭載されたセンサ３１で計測されたデータを取得する。センサ３１で計測されたデータは、例えば、運転者の状態を推定するためのデータであり、カメラで検知された運転者の視線から算出される視線活動量である。また、センサ３１で計測されたデータは、運転者の心拍数、脳波等の生体情報等であってもよい。データ取得部Ｆ１２は、車両３に搭載されたセンサ３１の他、運転者が装着するウェアラブルセンサにより計測されたデータを取得してもよい。さらに、データ取得部Ｆ１２は、センサ３１で認識された道路標識又は障害物等の情報を取得する。道路標識又は障害物等の情報は、運転支援情報を提示するタイミングを判定するために用いることができる。データ取得部Ｆ１２は、「データ取得手段」の一例である。
【００４６】
状態推定部Ｆ１３は、データ取得部Ｆ１２が取得したデータに基づいて、運転者が通常状態であるか、注意力が低下した漫然状態であるか等、運転者の状態を推定する。なお、運転者の状態は、通常状態及び漫然状態に限られず、落ち着きがない状態、焦燥状態等であってもよく、状態に応じた運転支援情報が予め定義されていればよい。また、漫然状態の度合いに応じて、異なる運転支援情報が提示されるようにしてもよい。ここで、図５及び図６により、視線活動量に基づいて運転者の状態を推定する例を説明する。
【００４７】
図５は、状態ごとの視線の動きを示すグラフの例を示す図である。グラフＧ１、グラフＧ２、グラフＧ３は、それぞれ通常運転、漫然運転、脇見運転時の視線動きを示す。各グラフの横軸は時間を表し、縦軸は視線の活動量を表す。図５において視線の活動量は、視線の移動量を意味する。正の活動量として計数される視線の移動先のエリアは、例えば、前方右歩道、後方右サイドミラー、後方左サイドミラー、後方バックミラー、前方右対向車線、前方左歩道、前方進行方向である。負の活動量として計数される視線の移動先のエリアは、例えば、脇見又はよそ見による真横方向、携帯等による下方向である。
【００４８】
通常運転時の視線の動きを示すグラフＧ１は、一定時間Ｔにおいて正の活動量が増加している状態を示す。通常運転時には、運転者は、前方、道路の左右、後方等に所定の間隔で顔及び視線を向け、安全運転のための状況確認をしていることが示される。漫然運転時の視線の動きを示すグラフＧ２は、一定時間Ｔにおいて正の活動量が減少している状態を示す。漫然運転時には、運転者は、眠気を感じたり、考え事をしたりすることにより、安全を意識して運転しているときと比較して視線の活動量が減少し、周囲の状況を適切に確認していないことが示される。脇見運転時の視線の動きを示すグラフＧ３は、一定時間Ｔにおいて負の活動量が増加している状態を示す。脇見運転時には、運転者は、膝の上に置いた携帯電話を見るために下を向く頻度が増加するなど、通常運転時とは異なる方向への視線の活動量が増加し、周囲の状況を適切に確認せず脇見運転をしていることが示される。
【００４９】
図６は、視線活動量から運転者の状態を推定する例を説明する図である。まず、車両３のセンサ３１としてのカメラは、運転者の視線を検知する（Ｐ１）。カメラで撮像された画像は、既存の画像処理技術によって解析される。視線の方向は、３次元ベクトルにより取得可能である。
【００５０】
Ｐ１で検知した視線の情報に基づき、視線の活動量ＥＴが算出される（Ｐ２）。視線活動量ＥＴは、視線の移動方向に関する活動量及び視線の移動頻度に関する活動量に基づいて算出される。
【００５１】
まず、視線の移動方向が評価される（Ｐ２１）。目の位置を原点Ｏとし、Ｐ１の処理で
取得した３次元ベクトルから、ある時間区間Ｔにおける視線の移動方向をプロットする。エリアＡ１、エリアＡ２、及びエリアＢは、事前に設定されたエリアである。エリアＡ１は、視線を配ることが必要とされるエリアである。エリアＡ２は、視線を配ることが推奨されるエリアである。エリアＢは、視線を配ることが推奨されないエリアである。視線の移動方向に関する活動量は、各エリアに視線が配られた頻度に対し、エリアに対応する重みづけをして算出される。具体的には、エリアＡ１及びエリアＡ２への視線は正の活動量として重みづけされる。また、エリアＡ１は、視線を配ることが必要とされるエリアであるため、エリアＡ２よりも重みづけの程度は大きくなる。一方、エリアＢへの視線は負の活動量として重みづけされる。
【００５２】
次に、視線の移動頻度が評価される（Ｐ２２）。視線の移動頻度を推定するため、ある時間区間Ｔにおける視線の移動量の変化を計測し、視線移動量の絶対値のパワースペクトラムが求められる。Ｐ２２に示されるヒストグラムは、求められたパワースペクトラムに基づき、周波数帯域ごとの度数をグラフ化したものであり、縦軸は度数を、横軸は周波数帯域を表す。Ｈ２の範囲の周波数帯域は、適切な頻度で移動する視線が検知された頻度（度数）を示す。これに対し、Ｈ１の範囲の周波数帯域は、適切な頻度よりも低い頻度で移動する視線が検知された頻度（度数）を示す。また、Ｈ３の範囲の周波数帯域は、適切な頻度よりも高い頻度で移動する視線が検知された頻度（度数）を示す。移動頻度に関する活動量は、視線の移動頻度に応じて重みを与えて算出することが可能である。例えば、適切な頻度よりも低い頻度の場合は負の重み付けをし、適切な頻度よりも高い頻度の場合は正の重み付けをしてもよい。
【００５３】
なお、移動頻度に関する活動量は、移動方向に関係なく計測することができるが、これに限られない。Ｐ２１で説明したエリアごとに視線の移動量の変化を計測し、エリアごとにＰ２２に示すようなヒストグラムを生成してもよい。この場合、視線活動量は、エリアごとに重み付けをして算出してもよい。視線の活動量ＥＴは、例えば、視線の移動方向に関する活動量及び視線の移動頻度に関する活動量を加算することにより求められる。
【００５４】
視線活動量ＥＴが算出されるとともに、視線が検知された時間区間Ｔにおける道路の状況ＳＴが評価される（Ｐ３）。状況ＳＴは、例えば、見通しの悪いカーブ、緩やかなカーブ、高速道路の直線、交差点等の状況である。状況ＳＴは、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）及び道路情報と対応付けられた地図情報から推定することが可能である。また、状況ＳＴは、Ｖ２Ｘ通信により取得した道路の状況等に関する情報又は車両３から取得される速度等の情報を活用して推定してもよい。
【００５５】
道路の状況ＳＴ及び視線活動量ＥＴは所定の判定器に基づいて処理される（Ｐ４）。判定器は、道路の状況ＳＴごとに運転者の状態を判定するための条件を定義したものである。判定器は、例えば、ある状況ＳＴ０において、指定された視線活動量ＥＴ０が所定の閾値以上であれば通常状態であると判定し、視線活動量ＥＴ０が所定の閾値より小さい場合は漫然状態であると判定するように所定の閾値を設定することができる。また、判定器は、ある状況ＳＴ１において、視線活動量ＥＴ１が所定の値の範囲内であれば通常状態であると判定し、視線活動量ＥＴ１が所定の値の範囲外であれば漫然状態であると判定するようにしてもよい（Ｐ５）。なお、図６に示す運転者の状態の推定方法は一例であり、運転者の状態は、視線の動きを様々な方法で解析することにより推定することが可能である。なお、状態推定部Ｆ１３は、「推定手段」の一例である。
【００５６】
基準データ管理部Ｆ１４は、運転者の状態を推定する際の基準となるデータ（以下、基準データともいう）を管理する。基準データは、運転者の通常状態、漫然状態等の状態ごとに設定される。基準データは、例えば、所定の時間内に見るべき方向に視線を動かした回数、及び所定の時間内にそれ以外の方向に視線を動かした回数の閾値とすることができ
る。運転者によって視線の動かし方や動かす頻度は様々であり、所定の状況において所定の時間内にバックミラーを確認する回数が、運転者自身の通常状態での確認回数より少ない場合に漫然状態であると判定することで、運転者自身の状態の変化はより精度良く認識することが可能となる。状態推定部Ｆ１３は、運転中の運転者に対する計測値を、基準データとして設定された閾値と比較することにより、運転者の状態を推定することができる。
【００５７】
また、基準データは、蓄積された運転者自身の視線活動量のデータに基づいて更新されるようにしてもよい。基準データ管理部Ｆ１４は、車両３の周囲の類似する状況における当該運転者の視線活動量を、運転者の状態ごとに蓄積し、所定のタイミングで蓄積されたデータの平均値を算出し、算出された値によって基準データを更新することができる。なお、運転者の視線活動量のデータは、運転支援装置１の補助記憶装置１３又はサーバ２の補助記憶装置２３に蓄積される。運転者の視線活動量のデータが補助記憶装置１３に蓄積される場合、基準データ管理部Ｆ１４は、補助記憶装置１３に蓄積されたデータに基づいて定期的に基準データを更新することができる。また、運転者の視線活動量のデータがサーバ２の補助記憶装置２３に蓄積される場合、基準データ管理部Ｆ１４は、サーバ２が補助記憶装置２３に蓄積されたデータから算出した基準データを取得し、取得した値により基準データを更新するようにしてもよい。基準データ管理部Ｆ１４は、「基準データ管理手段」の一例である。
【００５８】
本実施形態において、状態推定部Ｆ１３及び基準データ管理部Ｆ１４は、運転者の視線活動量に基づいて運転者の状態を推定したり基準データを管理したりする例を説明したが、運転者の視線活動量に基づく場合に限られない。状態推定部Ｆ１３及び基準データ管理部Ｆ１４は、心拍数等の生体情報又は運転操作の特性等の変化に基づいて運転者の状態を推定したり基準データを管理したりしてもよい。
【００５９】
提示部Ｆ１５は、状態推定部Ｆ１３で推定された運転者の状態、及びタイプ判定部Ｆ１１で判定された運転者のタイプに応じた運転支援情報を提示する。運転者の状態及び運転者のタイプに応じた運転支援情報は、予め運転支援情報データベースＤ１１に格納される。なお、提示された運転支援情報は、ネットワークＮ２を介して車両３に送信され、出力装置３２に表示される。以下、図７から図１５により、運転支援情報の提示内容の例を説明する。出力装置３２は、ＨＵＤであるものとして説明されるが、これに限られず、車載の液晶ディスプレイ等であってもよい。また、出力装置３２は、運転者が運転中に視認可能な位置に設置されればよく、運転者が外界の状況を確認する際の視角の範囲内に設置されることが望ましい。なお、視野狭窄の患者等、視野が制限される運転者に対しては、制限された視野の範囲内に設置されることが望ましい。提示部Ｆ１５は、「提示手段」の一例である。
【００６０】
〔運転支援情報の例１−１〕
図７は、下り坂における運転支援の内容を例示する図である。長い下り坂では、エンジンブレーキを使用しても、速度が加速する場合がある。下り坂の先に急カーブがある場合には、カーブを安全に曲がれる速度まで減速するため、運転者のタイプに応じた運転操作の注意喚起がＨＵＤに表示される。図７の例では、運転者のタイプとして、タイプＡ及びタイプＢが例示される。タイプＡの運転者は、適正にブレーキ操作ができるタイプの運転者であると想定される。タイプＢの運転者は、外界の状況判断に時間がかかりブレーキ操作が適正でない運転者であると想定される。運転者の状態としては、通常状態及び漫然状態が例示される。
【００６１】
運転者の状態が通常状態である場合、運転支援装置１は、タイプＡの運転者に対しては注意喚起不要と判断する。一方、運転支援装置１は、タイプＢの運転者に対しては、音声
により減速するように促し、ＨＵＤには減速を指示するマークを表示する。減速を指示するマークは、例えば、道路が進行方向と逆に流れる様子を模式的に示す。
【００６２】
運転者の状態が漫然状態である場合、運転支援装置１は、タイプＡの運転者に対しては、報知音を鳴らしたり、音声により速度メータの確認を促したりする。また、運転支援装置１は、ＨＵＤに注意を喚起するためのマーク、例えば、エクスクラメーションマークを表示する。一方、運転支援装置１は、タイプＢの運転者に対しては、音声によりブレーキを踏むように促す。また、運転支援装置１は、通常状態と同様に、ＨＵＤに減速を指示するマークを表示し、さらに、エンジンブレーキ、通常のブレーキ及び警告マークを減速状況に応じて段階的に表示する。
【００６３】
図８は、下り坂における運転支援のタイミングを例示する図である。図８の例では、運転者のタイプごとに、図７で説明した運転支援の内容がＨＵＤに表示されるタイミングが示される。具体的には、運転支援装置１は、下り坂の先端で時速が３０ｋｍ／ｈまで減速されるように、車両３の時速、搭乗者及び積載物を含む車両３の総重量、下り坂の勾配率、運転者の漫然状態の度合いを考慮し、適正なタイミングで運転支援情報を表示する。
【００６４】
タイプＡの運転者が通常状態の場合、運転支援装置１は、注意喚起をしない。これに対し、タイプＡの運転者が漫然状態の場合、運転支援装置１は、車両３が下り坂の先端で目標速度の３０ｋｍ／ｈまで減速するためにエンジンブレーキをかけるかブレーキを踏むべき位置に到達したタイミングで報知音を鳴らす。図８の例では、車両３の時速が６０ｋｍ／ｈに達したときに「フォーン」という報知音が鳴らされる。車両３の減速状況から、下り坂の先端で目標速度まで減速するのが難しいと判断すると、運転支援装置１は、「速度を確認してください」との音声により注意を促し、ＨＵＤに注意喚起のためのマークを表示する。図８の例では、運転支援装置１は、車両３の時速が５０ｋｍ／ｈまで減速した時点で注意喚起をする。
【００６５】
通常状態のタイプＢの運転者に対しては、運転支援装置１は、タイプＡの運転者が漫然状態の場合と同様に報知音を鳴らす。さらに、運転支援装置１は、下り坂に入った時点でＨＵＤに減速指示を表示する。
【００６６】
漫然状態のタイプＢの運転者に対しては、タイプＢの運転者が通常状態の場合と同様に報知音を鳴らす。また、運転支援装置１は、下り坂に入った時点でＨＵＤに減速指示を表示する。さらに、タイプＢの運転者が漫然状態の場合、運転支援装置１は、減速操作のタイミングを、音声及びＨＵＤへの表示により運転者に通知する。具体的には、運転支援装置１は、車両３の減速状況に応じて、エンジンブレーキをかけるタイミング、ブレーキを踏むタイミング、減速が遅れた場合のタイミングを運転者に通知する。図８の例では、運転支援装置１は、報知音とともにエンジンブレーキをかけること促すマークをＨＵＤに表示する。
【００６７】
また、タイプＢの運転者が漫然状態の場合、運転支援装置１は、下り坂において車両３の時速が所定の閾値を超えた場合に運転支援情報を提示する。図８の例では、運転支援装置１は、車両３の時速が７０ｋｍ／ｈに達した時点で、ブレーキを踏むこと促すマークをＨＵＤに表示する。さらに、運転支援装置１は、減速が遅れ、車両３の時速が８０ｋｍ／ｈに達した時点で、音声によりブレーキを踏むように促し、ＨＵＤには警告マークを表示する。なお、減速が遅れた場合は、音声による警告の音量を上げたり、ＨＵＤへの表示を大きくして点滅させたりする等、運転支援装置１は、通知する態様を適宜変更してもよい。
【００６８】
図９は、運転支援情報の表示例を示す図である。図９には、車両３の運転席から外界を
見たときの様子が例示される。フロントガラスの点線で囲まれた領域Ｍは、ＨＵＤの表示領域である。領域Ｍには、図７のタイプＡの運転者が漫然状態である場合の注意喚起のマークが表示されている。運転支援装置１は、運転者の状態及び運転者のタイプに応じて領域Ｍの表示内容を変更する。
【００６９】
〔運転支援情報の例１−２〕
図１０は、左折又は右折時における運転支援の内容を例示する図である。交差点で左折又は右折時に発進する際、後方からの車両、対向車両、横断歩道を渡る歩行者、交差点に進入してくる自転車等の様々な状況確認が求められる。運転者に周囲の状況確認を促すため、運転者のタイプに応じた注意喚起がＨＵＤに表示される。図１０の例では、運転者のタイプとして、タイプＡ及びタイプＢが例示される。タイプＡの運転者は、慎重に発進するタイプの運転者であると想定される。タイプＢの運転者は、アクセルを踏んで素早く曲がるタイプの運転者であると想定される。運転者の状態としては、通常状態及び漫然状態が例示される。
【００７０】
運転者の状態が通常状態である場合、運転支援装置１は、タイプＡの運転者に対しては注意喚起不要と判断する。一方、運転支援装置１は、タイプＢの運転者に対しては、音声により状況確認をするように促し、ＨＵＤには左折時または右折時のそれぞれの方向の状況確認を促すマークを表示する。運転中の視界に入るＨＵＤに状況確認を促すマークが表示されることで、運転者の状況確認は促進される。
【００７１】
運転者の状態が漫然状態である場合、運転支援装置１は、タイプＡの運転者に対しては、ＨＵＤに左折時または右折時のそれぞれの方向の状況確認を促すマークを表示し、マークの点滅速度を上げる。一方、運転支援装置１は、タイプＢの運転者に対しては、タイプＡの運転者と同様の運転支援情報を提示し、周囲の状況確認がされない場合には、警告表示に切り替える。警告表示は、状況確認を促すマークよりも大きくしたり、点滅速度をより早くしたりしてもよい。
【００７２】
〔運転支援情報の例２〕
図１１は、認知信号機の表示例を説明する図である。図１１には、車両３の運転席から外界を見たときの様子が例示される。フロントガラスの点線で囲まれた領域Ｍは、ＨＵＤの表示領域である。領域Ｍには、信号機のような３つの円（以下、認知信号機という）が表示され、右端の円は、赤く塗りつぶされた状態を示す。認知信号機の表示例として、図１１に４つの例が示される。３つの円のいずれも消灯した状態を示す表示例ＣＴ１は、一旦停止の標識が認識されたことを示す。右端の円が赤く点灯した状態を示す表示例ＣＴ２は、運転者に減速を促す際に表示される。中央の円が黄色く点灯した状態を示す表示例ＣＴ３は、一旦停止の指示に従い安全の確認行為が取られた場合に表示される。認知信号機自体の表示が消えた状態ＣＴ４は、認知信号機の表示が消えることにより発進を促す。
【００７３】
図１２及び図１３は、認知信号機を表示するタイミングを例示する図である。上述の例では、運転者が通常状態であるか漫然状態であるかは、視線活動量に基づいて推定されるが、例２に係る認知信号機の例では、減速のタイミングに基づいて運転者が通常状態であるか漫然状態であるかが推定される。図１２及び図１３において、横軸方向は距離を示し、縦軸方向は時速を示す。漫然状態における減速の様子は一点鎖線で示される。また、通常状態における減速の様子は実線で示される。
【００７４】
図１２は、正しく一旦停止を実践していると想定されるタイプＡの運転者に対して、認知信号機を表示するタイミングを例示する。タイプＡの運転者は、通常状態において、停止線から所定の距離だけ離れた位置Ｔ１で減速を開始するものとする。所定の距離は、タイプＡの運転者の基準データとして設定された距離である。運転支援装置１は、位置Ｔ１
において運転支援情報として図１１の認知信号機の表示例ＣＴ１をＨＵＤに表示し、一旦停止の標識があることを運転者に通知する。
【００７５】
位置Ｔ１から所定の距離だけ走行した位置Ｔ２、例えば位置Ｔ１からの距離が５ｍの位置で減速されていなければ、タイプＡの運転者は漫然状態であると推定される。このとき、運転支援装置１は、赤信号の表示例ＣＴ２をＨＵＤに表示する。停止線に達した位置Ｔ３において車両３が停止され、運転者が安全の確認行為をしたことが視線の動きから検知されると、運転支援装置１は黄信号の表示例ＣＴ３をＨＵＤに表示する。一方で、位置Ｔ２で減速されていれば、タイプＡの運転者は通常状態であると推定される。この場合、運転支援装置１は、赤信号の表示例ＣＴ２は表示せず、停止線の位置Ｔ３において認知信号機の表示を消す（状態ＣＴ４）。
【００７６】
図１３は、一旦停止の停止線をオーバーする傾向にあると想定されるタイプＢの運転者に対して、認知信号機を表示するタイミングを例示する。タイプＢの運転者は、通常状態において、停止線から所定の距離だけ離れた位置Ｔ１１で減速を開始するものとする。所定の距離は、タイプＢの運転者の基準データとして設定された距離である。運転支援装置１は、位置Ｔ１１において運転支援情報として図１１の認知信号機の表示例ＣＴ１をＨＵＤに表示し、一旦停止の標識があることを運転者に通知する。なお、タイプＢの運転者に対しては、早めの減速を促すため、運転支援装置１は、位置Ｔ１１よりも手前の位置Ｔ１０、例えば、車両３が一旦停止の標識を認識した位置において、認知信号機の表示例ＣＴ１をＨＵＤに表示するようにしてもよい。
【００７７】
位置Ｔ１１から所定の距離だけ走行した位置Ｔ１２の時点、例えば位置Ｔ１１からの距離が５ｍの位置で減速されていなければ、タイプＢの運転者は漫然状態であると推定される。このとき、運転支援装置１は、赤信号の表示例ＣＴ２をＨＵＤに表示する。停止線に達した位置Ｔ１３において車両３が停止され、運転者が安全の確認行為をしたことが視線の動きから検知されると、運転支援装置１は黄信号の表示例ＣＴ３をＨＵＤに表示する。一方で、位置Ｔ１２で減速されていれば、タイプＢの運転者は通常状態であると推定される。この場合、運転支援装置１は、赤信号の表示例ＣＴ２を表示しない。また、停止線の位置Ｔ１３において、運転支援装置１は黄信号の表示例ＣＴ３をＨＵＤに表示する。黄信号の表示例ＣＴ３がＨＵＤに表示されることにより、タイプＢの運転者は、自身が安全の確認行為を取ったことを認識することができ、安全運転に対する意識を高めることができる。
【００７８】
〔運転支援情報の例３〕
図１４は、運転者の車体周囲に対する視認状況を表示する例を示す図である。車両３のセンサ３１は、運転者の車内から外界の６方位Ｄ１からＤ６に向けられる視線を検知する。運転支援装置１は、各向きへの確認頻度を楕円の大きさによって段階的に表し、ＨＵＤに表示する。各向きへの確認頻度は、楕円に限らず矢印等で表されても良い。運転者は、各方位に表示される図形の大きさから、車両３の周囲への確認状況を認識することができる。図１４の例は、Ｄ１からＤ６の各方位に対する確認頻度が標準状態であることを示す。
【００７９】
図１５は、漫然状態における運転者の車体周囲に対する視認状況を表示する例を示す図である。図１５の例では、方位Ｄ３及びＤ４における確認頻度が標準状態よりも少なく、方位Ｄ３及びＤ４における楕円の大きさは、図１４に示す標準状態の場合と比較して小さくなっている。また、方位Ｄ５における確認頻度は標準状態よりもかなり少なく、方位Ｄ５における楕円の大きさは、図１４に示す標準状態の場合と比較して小さくなっている。運転支援装置１は、方位Ｄ３、Ｄ４及びＤ５に対する確認頻度が標準状態より少ないことを運転者に認識させ、各方位への確認をするように注意喚起することができる。
【００８０】
さらに、運転者が漫然状態の場合には、運転支援装置１は、各方位に近接する障害物を検知し、検知された方位に表示してもよい。図１５の例では、方位Ｄ５で検知されたバイクの画像が表示されている。なお、障害物等の外界の状況は車両３が備えるセンサ３１によって検知され、運転支援装置１は、車両３が検知した状況に関するデータを取得することにより、外界の状況を認識することができる。また、運転者が漫然状態の場合には、運転支援装置１は、表示の大きさ、色彩、点滅速度等の表示態様を変えて注意喚起又は警告するようにしてもよい。
【００８１】
上記に例示した運転支援情報の他、提示部Ｆ１５は、地形の情報と対応づけられた地図情報に基づいて、運転支援情報の内容を切り替えるようにすることもできる。例えば、坂道の多い地域を走行中、運転支援装置１は、運転者の状態及び運転者のタイプに応じて、エンジンブレーキの使用を促す表示を、適切な頻度及びタイミングで表示するようにしてもよい。なお、地図情報は、運転支援装置１の補助記憶装置１３に格納して利用できるようにすることができる。
【００８２】
図２の機能構成において、運転支援情報データベースＤ１１は、運転者の状態及び運転者のタイプに応じた運転支援情報を格納するためのデータベースである。運転支援情報データベースＤ１１は、プロセッサ１１によって実行されるデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）のプログラムが、補助記憶装置１３に記憶されるデータを管理することで構築される。運転支援情報データベースＤ１１は、例えば、リレーショナルデータベースである。運転支援情報データベースＤ１１は、図７及び図１０に示す運転者の状態及び運転者のタイプごとの運転支援情報の内容を格納する。
【００８３】
＜＜サーバ＞＞
図３は、サーバの機能構成を例示する図である。サーバ２は、機能構成として、タイプ管理部Ｆ２１、及びデータ管理データベースＤ２１を備える。サーバ２は、補助記憶装置２３に記憶されているプログラムが、主記憶装置２２に読み出され、プロセッサ２１によって実行されることで、タイプ管理部Ｆ２１、及びデータ管理データベースＤ２１を備えるコンピュータとして機能する。
【００８４】
なお、本実施形態において、サーバ２の備える各機能は、汎用プロセッサであるプロセッサ２１によって実行されるが、これらの機能の一部又は全部は、１又は複数の専用プロセッサ、ハードウェアの演算回路等によって実行されてもよい。ここで、ハードウェアの演算回路とは、例えば、論理ゲートを組み合わせた加算回路、乗算回路、フリップフロップ等をいう。また、これらの機能の一部又は全部は、別途のコンピュータにおいて実行されてもよい。
【００８５】
タイプ管理部Ｆ２１は、データ管理データベースＤ２１に蓄積された運転操作の特性に関するデータを統計的に解析し、クラスタリング等の手法を用いて運転者を複数のタイプに分類する。タイプごとの運転操作の特性に関するデータは、運転支援装置１の補助記憶装置１３に複製され、運転支援装置１のタイプ判定部Ｆ１１は、複製されたデータに基づいて運転者のタイプを判定してもよい。
【００８６】
データ管理データベースＤ２１は、視線活動量等の運転者の状態を推定するための情報、及び運転者の状態を推定するための運転操作の特性に関する情報を格納するためのデータベースである。運転支援情報データベースＤ１１は、プロセッサ２１によって実行されるデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）のプログラムが、補助記憶装置２３に記憶されるデータを管理することで構築される。データ管理データベースＤ２１は、例えば、リレーショナルデータベースである。データ管理データベースＤ２１に格納されるデータは、
車両３が備えるセンサ３１によって計測された各種データを、運転支援装置１を介して受信し蓄積したものである。
【００８７】
＜処理の流れ＞
図１６は、運転支援情報を提示する処理の流れを例示するフローチャートである。この処理の流れは、例えば、運転者が車両３の運転を開始することを契機に開始する。また、図１６に示される処理は、車両３の運転が終了するまでの間、運転者の状態の変化又は外界の状況の変化が認識されることを契機として繰り返し実行される。
【００８８】
まず、ステップＳ１０１では、タイプ判定部Ｆ１１は、運転者のタイプを判定する。タイプ判定部Ｆ１１は、運転操作の特性に応じて、予め定義された運転者のタイプのうち、判定対象である運転手が属する運転者のタイプを判定することができる。また、タイプ判定部Ｆ１１は、運転者のアンケートに対する回答に基づいて運転者のタイプを判定してもよい。さらに、タイプ判定部Ｆ１１は、サーバ２において判定された運転者のタイプの情報を取得してもよい。なお、ステップＳ１０１の処理は、ステップＳ１０５より前に実行されればよく、ステップＳ１０２からステップＳ１０４の処理のいずれかの処理の後に実行されてもよい。
【００８９】
ステップＳ１０２では、データ取得部Ｆ１２は、車両３から、センサ３１で計測された運転者の状態を推定するためのデータを取得する。データ取得部Ｆ１２は、運転者が装着するウェアラブルセンサから、運転者の状態を推定するためのデータを取得してもよい。
【００９０】
ステップＳ１０３では、状態推定部Ｆ１３は、データ取得部Ｆ１２が取得したデータに基づいて、運転者の状態を推定する。運転者の状態は、例えば、普段通りに適切な運転が可能な通常状態の他、注意力が低下した漫然状態である。この他、対応する運転支援情報が運転支援情報データベースＤ１１に定義されていれば、状態推定部Ｆ１３は、運転者の状態を、落ち着きがない状態、焦っている状態等として推定してもよい。
【００９１】
ステップＳ１０４では、状態推定部Ｆ１３は、運転者が通常状態か否かを判定する。運転者が通常状態である場合（Ｓ１０４；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１０５へ進む。運転者が通常状態でない場合（Ｓ１０４；Ｎｏ）、処理はステップＳ１０６へ進む。
【００９２】
ステップＳ１０５では、提示部Ｆ１５は、運転者のタイプが、通常状態において運転支援の対象であるか否かを判定する。例えば、安全運転を怠りがちな運転者や初心者の運転者は、通常状態であっても、運転者が安全運転に対する意識を高めたり、運転操作についてアドバイスをしたりするため、運転支援の対象であると判定される。運転者が運転支援の対象であると判定された場合（Ｓ１０５；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１０６へ進む。運転者が運転支援の対象でないと判定された場合（Ｓ１０５；Ｎｏ）、処理は終了する。
【００９３】
ステップＳ１０６では、提示部Ｆ１５は、運転支援情報を表示するタイミングであるか否かを判定する。提示部Ｆ１５は、運転者の状態及び運転者のタイプの他、地図情報に対応づけられた地形の情報、車両３のセンサ３１で認識された速度、道路標識、障害物等の情報に基づいて、運転支援情報を表示するタイミングであるか否かを判定することができる。運転支援情報を表示するタイミングであると判定された場合（Ｓ１０６；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１０７へ進む。運転支援情報を表示するタイミングでないと判定された場合（Ｓ１０６；Ｎｏ）には、運転支援情報を表示するタイミングになるまで、ステップＳ１０６の処理を所定の間隔で繰り返す。
【００９４】
ステップＳ１０７では、提示部Ｆ１５は、運転支援情報データベースＤ１１から運転者の状態及び運転者のタイプに応じた運転支援情報を取得し提示する。提示される運転支援
情報の内容は、図７及び図１０に例示される。また、運転支援情報は、車両３の出力装置３１に表示される。例えば、運転支援情報は、図９及び図１１に示される領域Ｍのように、車両３の運転者の視角の範囲内に表示されるようにすることができる。また、運転支援情報は、図８及び図１２で説明したタイミングで、車両３の出力装置３１に表示するようにしてもよい。運転支援情報が車両３の出力装置３１に表示されると、図１６に示される処理は終了する。図１６に示される処理は、運転者が車両３の運転を終了するまでの間、所定のタイミングで繰り返し実行される。
【００９５】
以上説明した実施形態において、運転支援装置１は、推定された運転者の状態及び運転者のタイプに応じた運転支援情報を提示することができる。また、運転支援装置１は、運転者の状態を推定するための基準データを設定し、蓄積されたデータをもとに基準データを更新することで、運転者の状態を精度良く推定することができる。また、運転支援装置１は、運転者の状態及び運転者のタイプに応じて、運転支援情報を提示するタイミングを変更することで、適時に運転支援情報を提示することができる。さらに、運転支援装置１は、運転者の視角の範囲内に認識容易な態様で運転支援情報を表示することで、運転者に対して効果的に注意喚起をすることができる。
【符号の説明】
【００９６】
１００      運転支援システム
１          運転支援装置
２          サーバ
３          車両
１１，２１  プロセッサ
１２，２２  主記憶装置
１３，２３  補助記憶装置
１４，２４  ネットワークインタフェース
１５，２５  バス
Ｎ１，Ｎ２  ネットワーク
【図１】
2018097485.tif 000003
【図２】
2018097485.tif 000004
【図３】
2018097485.tif 000005
【図４】
2018097485.tif 000006
【図５】
2018097485.tif 000007
【図６】
2018097485.tif 000008
【図７】
2018097485.tif 000009
【図８】
2018097485.tif 000010
【図９】
2018097485.tif 000011
【図１０】
2018097485.tif 000012
【図１１】
2018097485.tif 000013
【図１２】
2018097485.tif 000014
【図１３】
2018097485.tif 000015
【図１４】
2018097485.tif 000016
【図１５】
2018097485.tif 000017
【図１６】
2018097485.tif 000018