(57)【要約】【課題】運転者の運転の採点を容易にすることができる運転採点システムの提供にある。【解決手段】運転採点システムにおいて、生体センサは運転者の生体情報を検出し（Ｓ１１）、検出した生体情報に基づいて運転者の生体認識度を算出する（Ｓ１２、Ｓ１３）。一方、映像手段は車両周辺の情報を取得し（Ｓ１４）、検出した車両周辺の障害物の情報に基づいて周辺状況度を算出する（Ｓ１５、Ｓ１６）。そして、生体認識度と周辺状況度を運転状況度の最大値と通常値に基づく割合から生体認識度割合と周辺状況度割合を算出する（Ｓ１８、Ｓ１９）。そして、生体認識度割合と周辺状況度割合を比較し（Ｓ２０）、両割合の一致度から運転を採点する（Ｓ２１）。【選択図】  図６
2011180394.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転者の生体情報を検出する生体情報検出手段と、
車両周辺の障害物を検出する障害物検出手段と、
前記生体情報検出手段の情報から運転者における生体認識度を算出する生体認識度算出手段と、
前記障害物検出手段の情報から車両周辺における周辺状況度を算出する周辺状況度算出手段と、
前記生体認識度を生体認識度の最大値と通常運転時における生体認識度の通常値とに基づく割合としての生体認識度割合を算出する生体認識度割合算出手段と、
前記周辺状況度を周辺状況度の最大値と通常運転時における周辺状況度の通常値とに基づく割合としての周辺状況度割合を算出する周辺状況度割合算出手段と、
算出した前記生体認識度割合と前記周辺状況度割合を比較し、両割合の一致度から運転者の運転を採点する採点手段と、
を備えたことを特徴とする運転採点システム。
【請求項２】
前記周辺状況度算出手段は、
検出された前記生体情報に基づき前記周辺状況度の算出における補正値を決定し、
決定した前記補正値に基づいて周辺状況度の算出を行うことを特徴とする請求項１記載の運転採点システム。
【請求項３】
運転採点システムは、
前記採点手段にて採点した点数が予め定められた点数以下の場合には運転者に対して警告を行う警告手段を備えることを特徴とする請求項１又は２記載の運転採点システム。
【請求項４】
前記生体情報検出手段は、運転者の心拍を検出し、前記生体認識度算出手段は、前記心拍から得られる瞬時心拍を使用して算出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項記載の運転採点システム。
【請求項５】
運転採点システムは、
記録手段を備え、
前記障害物検出手段は、車両周辺の映像情報を撮影する撮像手段を備え、
前記採点手段にて採点した点数が予め定められた点数以下の場合には前記映像情報を前記記録手段に記録することを特徴とする請求項１〜４いずれか一項記載の運転採点システム。
【請求項６】
運転採点システムは、
運転者に走行経路を設定する経路設定手段を備え、
前記経路設定手段は、前記採点手段にて採点した点数が予め定められた点数以下の場合には採点した点数が高くなるように車両の走行経路を指示することを特徴とする請求項１〜５いずれか一項記載の運転採点システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、車両の運転採点システムに係り、特に、運転者の運転状況に対する認識を評価する運転採点システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、車両に搭載したカメラによって得られた歩行者や他車両など車両周辺の障害物情報と、車両に設けられた生体センサによって得られた運転者の生体情報とを組み合わせて、運転者に対する運転の支援を行う装置が提案されている。
例えば、特許文献１の車両の安全運転支援システムでは、生体センサと、情報入力手段と、運転制御支援部を有する構成が開示されている。生体センサは、車両運転者の精神状態を反映した生体反応データを取得し、情報入力手段は、周辺監視カメラ等の情報から周辺の障害物の有無や障害物との距離の情報を取得する。運転制御支援部は、情報入力手段の取得情報から自車両と障害物との距離が閾値以下となったときに、これを異常接近イベントとして判定し、その判定した地点において生体反応データが安定範囲内にあった場合には、当該地点における車両の操作履歴情報と車両位置情報とを互いに関連付けたウイークポイント情報として記録する。
【０００３】
また、車両の安全運転支援システムには、道路交通に関する事故の発生を予防するために、事故に至らなくてもヒヤリとかハットした状況を示す所謂「ヒヤリハット反応」に関する情報を活用する運転技量判定手段が備えられており、運転技量判定手段は生体センサから得られるヒヤリハット反応と自車両と障害物との距離から運転者の技量を判断している。例えば、自車両と障害物との距離が十分あるにも関らず、運転者がヒヤリハット反応をした場合には、運転技量判定手段は運転者の運転技量が低いと判断している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−６５９９７号公報
【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に記載されている車両の安全運転支援システムでは、異常接近イベントであるにも関らず運転者が認識していない場合には、当該地点をウイークポイントとして記録するものである。したがって、運転者はウイークポイントを認識することはできるが、そのウイークポイントにおいて運転者がどの程度の異常な状況に対する認識だったかを評価することはできない。
また、運転技量判定手段は、ヒヤリハット反応と障害物との距離から運転の技量を評価しているが、ヒヤリハット反応をしたときしか運転者の技量の評価（運転の採点）をすることができない。
そして、生体センサの生体反応データと障害物との距離という全く異なる次元の情報を比較しているため、運転の採点をしようとする場合おいて運転を採点するための処理が複雑になるという問題点がある。
【０００６】
本発明は上記の問題点に鑑みてなされたもので、本発明の目的は、運転者の運転の採点を容易にすることができる運転採点システムの提供にある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の目的を達成するために、本発明は、運転者の生体情報を検出する生体情報検出手段と、車両周辺の障害物を検出する障害物検出手段と、生体情報検出手段の情報から運転者における生体認識度を算出する生体認識度算出手段と、障害物検出手段の情報から車両周辺における周辺状況度を算出する周辺状況度算出手段と、生体認識度を生体認識度の最大値と通常運転時における生体認識度の通常値とに基づく割合としての生体認識度割合を算出する生体認識度割合算出手段と、周辺状況度を周辺状況度の最大値と通常運転時における周辺状況度の通常値とに基づく割合としての周辺状況度割合を算出する周辺状況度割合算出手段と、算出した生体認識度割合と周辺状況度割合を比較し、両割合の一致度から運転者の運転を採点する採点手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
本発明によれば、生体情報に基づいて算出した生体認識度と車両周辺の障害物の情報から算出した周辺状況度の値を、それぞれ割合として算出したので、生体認識度と周辺状況度とを同次元で比較することができ、容易に運転の採点をすることができる。
ここで、生体認識度とは、運転者の生体情報に基づいて運転者が異常な状況を感じている度合いを示す値であり、周辺状況度は、車両周辺の情報に基づいて運転者が異常な状況と感じるべき度合いを示す値である。
【０００９】
また、周辺状況度算出手段は、検出された生体情報に基づき周辺状況度の算出における補正値を決定し、決定した補正値に基づいて周辺状況度の算出を行うことを特徴とする。
【００１０】
この場合、運転者の生体情報によって決定された補正値を周辺状況度の算出に用いるので、運転者の生体情報の運転技量や個人の感覚による個人差に対して周辺状況度を合わせることができ、個人差による採点した点数の差を無くすことができる。
【００１１】
また、本発明において、運転採点システムは、採点手段にて採点した点数が予め定められた点数以下の場合には運転者に対して警告を行う警告手段を備えることを特徴とする。
【００１２】
この場合、運転者の運転が予め定められた点数以下の運転、つまり、採点の点数が低い運転状況に対して運転者の認識が異なる運転であった場合には、警告手段によって警告がなされるので、運転者は、そのような運転をしたことを運転中に認識することができる。
【００１３】
また、本発明において、生体情報検出手段は、運転者の心拍を検出し、生体認識度算出手段は、心拍から得られる瞬時心拍を使用して算出することを特徴とする。
【００１４】
この場合、心拍から得られる瞬時心拍を使用して、生体認識度と周辺状況度の算出を行うので、瞬時心拍の相関関係を用いることにより生体認識度と周辺状況度の算出がさらに容易になる。
【００１５】
本発明において、運転採点システムは、記録手段を備え、障害物検出手段は、車両周辺の映像情報を撮影する撮像手段を備え、採点手段にて採点した点数が予め定められた点数以下の場合には映像情報を記録手段に記録することを特徴とする。
【００１６】
この場合、運転者は、運転状況に対して運転者の認識が異なる運転をした時の車両周辺の映像を後で見ることができるので、その時の状況を確認することができる。
【００１７】
また、本発明において、運転採点システムは、運転者に走行経路を設定する経路設定手段を備え、経路設定手段は、採点手段にて採点した点数が予め定められた点数以下の場合には採点した点数が高くなるように車両の走行経路を指示することを特徴とする。
【００１８】
この場合、運転状況に対して運転者の認識が異なる運転がなされた場合には、採点した点数が高くなるように車両の走行経路の設定を行うので、運転者はその経路に従うことにより、より安全な運転をすることができる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明は、生体認識度と周辺状況度を割合として算出した値を比較して運転の採点をするので容易に運転の採点ができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る運転採点システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る運転採点システムの生体センサにおける信号の一例を示す図である。
【図３】（Ａ）は本発明の第１の実施形態に係る車両が電柱の近傍を通過する場合の説明をする図であり、（Ｂ）はこの場合の周辺状況度を表すグラフである。
【図４】（Ａ）は本発明の第１の実施形態に係る車両が電柱の近傍を通過する場合の説明をする図であり、（Ｂ）はこの場合の周辺状況度を表すグラフである。
【図５】本発明の第１の実施形態に係る運転採点システムにおける周辺状況度の生体情報による補正を示すフロー図である。
【図６】本発明の第１の実施形態に係る運転採点システムにおける運転の採点を示すフロー図である。
【図７】本発明の第２の実施形態に係る運転採点システムの構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
（第１の実施形態）
以下、第１の実施形態に係る運転採点システムについて図１を用いて説明する。図１は車両に搭載される運転採点システム１の構成を示したブロック図である。
運転採点システム１は、車両周辺に存在する障害物を撮影する撮像手段２と、撮像手段２によって撮影された映像を解析する映像解析手段３と、車両を運転する運転者の生体情報を検出する生体センサ４と、生体センサ４によって検出された生体情報を解析する生体情報解析手段５と、映像解析手段３と生体情報解析手段５などの情報から運転者の運転の採点を行う演算処理手段６とから構成されている。
また、運転採点システム１は、車両の速度を検出する速度センサ７と、運転者に対して警告を行う警告手段８と、運転者に対して情報の提示を行うディスプレイ９と、撮像手段２によって撮影された映像を記録するドライブレコーダ１０とをさらに備えている。
【００２２】
ここで、本発明の生体情報検出手段が生体センサ４によって構成され、本発明の障害物検出手段が撮像手段２と映像解析手段３によって構成される。また、本発明の生体認識度算出手段は、生体情報解析手段５と演算処理手段６によって構成され、周辺状況度算出手段は、演算処理手段６によって構成される。本発明の生体認識度割合算出手段、周辺状況度割合算出手段、採点手段は演算処理手段６によって構成される。
【００２３】
撮像手段２は、車両周辺に存在する障害物を撮影するものであり、例えば、車両室内のバックミラーの近傍に取付けられ、走行中の車両前方を撮影するためのステレオカメラ及び近赤外カメラとから構成されている。ステレオカメラ、近赤外カメラにて撮影された映像は、映像解析手段３に送信される。
ステレオカメラは、左右に一定の間隔をおいて設置された２つのカメラから構成されたもので、この２つのカメラで撮影された映像における車両前方の障害物のずれ（視差）に基づいて車両から障害物までの距離を算出できるものである。
一方、近赤外カメラは、車両前方に向けて近赤外光を投射し、その反射光を映像化するもので、近赤外光を利用しているため夜間であっても障害物等の映像を得ることができる。
ステレオカメラと近赤外カメラを併用することにより昼夜問わず車両周辺の障害物の情報を得ることができる。
映像解析手段３は、ステレオカメラ及び近赤外カメラによって同時刻に撮影された映像を解析し、障害物かどうかの認識や認識した障害物の形状や種類を特定すると共に、その障害物と車両との距離や相対速度を算出する。映像解析手段３によって得られた障害物の形状や距離などの障害物に関する情報は演算処理手段６に送られる。
【００２４】
生体センサ４は、運転者の精神状態が反映される生体情報を検出するもので、この実施形態では運転者の心拍を検出している。
生体センサ４は手首に取付けて使用する腕時計タイプであり、生体センサ４によって運転者は運転中常時心拍の波形を検出されている。生体センサ４からの情報は無線で生体情報解析手段５に送信される。
生体情報解析手段５は、生体センサ４にて得られた心拍の波形の信号を解析することにより運転者の瞬時心拍ＨＲを算出する。算出された運転者の瞬時心拍ＨＲの情報は、演算処理手段６に伝達される。
速度センサ７は、走行中の車両の速度を検出するものであり、検出された車両の速度の情報は演算処理手段６に送信される。
【００２５】
演算処理手段６は、生体情報解析手段５から送られてくる情報と映像解析手段３から送られてくる情報と速度センサ７から送られてくる情報を基にして、運転の採点を行う。
具体的には、生体情報解析手段５の情報から生体認識度Ｄｂを算出し、映像解析手段３から送られてくる情報と速度センサ７から送られてくる車両の速度の情報から周辺状況度Ｄｓを算出する。そして、比較作業を行い運転の採点をし、点数を出す。
演算処理手段６には、記憶部１１が備えられており、周辺状況度Ｄｓの算出や運転の採点などのアルゴリズムを実行するためのプログラムは記憶部１１に記憶されている。
また、警告手段８は、運転者に対して安全運転に関する警告を行うもので、演算処理手段６からの指示に基づき例えば図示しないスピーカから警告音や警告メッセージを運転者に対して発するものである。
【００２６】
ドライブレコーダ１０は、演算処理手段６の指示に基づいて撮像手段２によって撮影された映像を記録するものであり、その記憶した映像と共に、そのときの時刻や車両の速度、運転の採点点数なども一緒に記録する。記録された映像は車両に搭載されたディスプレイ９に表示することができる。
ここで、本発明の記録手段はドライブレコーダ１０によって構成される。
ディスプレイ９は、車両の情報など運転者に対して必要な情報を表示するものであり、ヘッドアップディスプレイや、液晶ディスプレイである。また、車両に装備されたナビゲーションシステムの画面と共用してもよい。
【００２７】
ここで、生体認識度Ｄｂについて説明する。
生体認識度Ｄｂは、生体センサ４の心拍情報に基づいて算出される値であり、運転者の運転中における精神的負荷に起因する生体反応が心拍に表れることを利用して算出される。
図２は生体センサ４からの信号（心電図）の例である。生体センサ４からの信号は周期的な波形を示しており、１周期中にＰ波、Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波、Ｔ波という極値が存在する。そして、その極値のうち最大の値を示すＲ波の間隔をＲ―Ｒ間隔と呼んでいる。このＲ―Ｒ間隔をＸとして１分間当りの心拍として換算したものを瞬時心拍ＨＲとして算出する。即ち、瞬時心拍ＨＲは、
ＨＲ＝６０／Ｘ      ・・・（１）
として算出される。
この瞬時心拍ＨＲは、運転者が運転中に異常な状況を感じている度合いと相関関係を有している。したがって、生体認識度Ｄｂは瞬時心拍ＨＲとの関係として、
Ｄｂ＝Ｂ×ＨＲ        ・・・（２）
と表すことができる。
ここで、Ｂは相関係数である。
このように、瞬時心拍ＨＲから運転中の運転者の生体認識度Ｄｂを算出することができる。つまり、生体センサ４の情報から運転者が実際に異常な状況を感じている度合い（生体認識度Ｄｂ）を得ることができる。
ただし、瞬時心拍ＨＲには上限値があり、それ以上に瞬時心拍ＨＲが上昇することはない。したがって、瞬時心拍ＨＲが最大となる上限値において生体認識度Ｄｂが最大であると判断する。この瞬時心拍ＨＲの上限値は、運転者によって個人差を有する値である。
このように算出された生体認識度Ｄｂが運転の採点に用いられる。
【００２８】
次に、周辺状況度Ｄｓについて説明する。
周辺状況度Ｄｓは車両周辺の情報から得られるものである。
例示として、図３（Ａ）に示すような車両左前方に障害物としての電柱Ｅがあり、車両Ｍが電柱Ｅの近傍を通過しようとしている場合で説明する。
一般的に、運転中の運転者が電柱Ｅの近傍を通過しようとする場合、車両Ｍと電柱Ｅの距離が近いほど接触のおそれから異常な状況であると感じ、電柱Ｅに対して異常な状況と感じる度合いが大きくなる。そして、この異常な状況と感じる度合いは、車両Ｍと電柱Ｅとの距離が縮まる（電柱Ｅに近づく）ほど急激に大きくなる。
【００２９】
上述のように、運転者が感じている異常な状況の度合いと瞬時心拍ＨＲの間には相関関係があるので、車両周辺の電柱Ｅから受ける異常な状況と感じる度合い、つまり周辺状況度Ｄｓと、瞬時心拍ＨＲの関係は、
Ｄｓ＝Ｂ×ＨＲ      ・・・（３）
と表すことができる。
そして、運転者の瞬時心拍ＨＲと電柱Ｅとの距離Ｌには、
ＨＲ＝Ａ×ｅｘｐ（−（Ｌ−Ｃ）／ｈ）  ・・・（Ｌ≧Ｃ）      ・・・（４）
若しくは、
ＨＲ＝Ａ                              ・・・（Ｌ＜Ｃ）      ・・・（５）
との関係を有していることが知られている。
ここで、Ａ及びｈは補正係数を表している。補正係数は、個人差や車両の速度によって変化する値である。Ｃは後述する境界距離である。
周辺状況度Ｄｓは、撮像手段２によって撮影された映像から障害物の形状や距離などが解析され、その障害物の情報に基づいて算出される。
また、上述のように瞬時心拍ＨＲには上限があり、上限値以上となることはないため、瞬時心拍ＨＲが最大値となる境界距離Ｃを有している。
【００３０】
そして、式（３）、（４）、（５）から電柱Ｅの位置を原点として車両の速度が時速６０ｋｍにおける周辺状況度Ｄｓを算出すると、図３（Ｂ）のように表される。図３（Ｂ）に示すように周辺状況度Ｄｓは障害物に近づくにつれて指数関数的に上昇し、境界距離Ｃの時点で最大値となる。
境界距離Ｃよりも近い距離では、瞬時心拍ＨＲが上限値に達しているため、周辺状況度Ｄｓは上限値Ｄｓｍａｘで推移する。これにより、運転中の運転者の電柱Ｅに対する周辺状況度Ｄｓの分布が分かる。
このようして、車両周辺の障害物の情報から運転者が当然感じるべき異常な状況の度合い（周辺状況度Ｄｓ）を算出することができる。
【００３１】
一方、運転者の障害物に対して異常な状況であると感じる度合いは車両Ｍの速度によっても大きく影響されるものであり、速度が遅くなるほど運転者が障害物に対して異常な状況であると感じる度合いは低くなる。したがって、周辺状況度Ｄｓは、例えば、図３（Ｂ）の点線で示すように速度が時速３０ｋｍの時には、傾きはなだらかとなる。そして周辺状況度Ｄｓは上限値Ｄｓｍａｘまで達することがなくなり、周辺状況度Ｄｓが一定の領域が無くなる（境界距離Ｃが無くなる）。
また、図４（Ａ）に示すように車両Ｍの前方の左右に間隔Ｌ１をあけて電柱Ｅが存在しており、その間を車両Ｍが通過しようとしている場合について説明する。このときには、図４（Ａ）に示された左右それぞれの電柱Ｅにおいて式（３）、（４）、（５）に基づいて周辺状況度Ｄｓが算出される。そして、図４（Ｂ）に示すように左右それぞれの電柱Ｅの車両の速度が時速６０ｋｍにおける周辺状況度Ｄｓの分布が算出される。ここで、右の電柱Ｅからの周辺状況度Ｄｓと左の電柱Ｅからの周辺状況度Ｄｓが重なった領域では、それぞれ求めた周辺状況度Ｄｓのうち、値が大きい方の値を周辺状況度Ｄｓとして算出する。
ただし、この周辺状況度Ｄｓの重なった領域については、それぞれの周辺状況度Ｄｓを足し合わせるようにして算出してもよい。
【００３２】
このように、車両Ｍの前方に存在している障害物に対してそれぞれ周辺状況度Ｄｓが算出され、その運転中の運転者の障害物による周辺状況度Ｄｓの分布が分かる。
したがって、映像解析手段３によって、障害物の形状や距離などが認識されるので、演算処理手段６は、速度センサ７の速度の情報を用いて、認識された障害物それぞれにおいて周辺状況度Ｄｓを式（３）、（４）、（５）を用いて算出し、その周辺状況度Ｄｓの分布から、総合的に現在の車両位置及び速度における周辺状況度Ｄｓを算出する。このように算出された周辺状況度Ｄｓが運転の採点に用いられる。
上述の数式（１）は生体情報解析手段５に、式（２）、（３）、（４）、（５）の情報は演算処理手段６の記憶部１１に記憶されている。
【００３３】
ところで、周辺の障害物の状況が同じであっても運転者が運転中に感じる異常な状況の度合いは運転技量や個人の感覚によって個人差が生じる。そのため、運転者によって瞬時心拍ＨＲに個人差が生じるので生体認識度Ｄｂにおいても差が発生する。したがって、周辺状況度Ｄｓは生体認識度Ｄｂの個人差に応じて補正を行う必要がある。
次に周辺状況度Ｄｓの算出における補正に関するフローを図５を用いて説明する。
記憶部１１には、予め一般的な運転者における周辺状況度Ｄｓのアルゴリズムと、一般的な運転者において周辺状況度Ｄｓのある値Ｄｓ１の時における瞬時心拍ＨＲなどの生体情報に関する値が記憶されている。
まず、運転者が運転を開始すると、演算処理手段６は映像解析手段３からの情報から記憶部１１に記憶されている一般的な運転者における周辺状況度Ｄｓのアルゴリズムを用いて周辺状況度Ｄｓを算出する（Ｓ１）。
演算処理手段６は、周辺状況度Ｄｓの値がＤｓ１となるかどうか監視する（Ｓ２）。
そして、周辺状況度Ｄｓの値がＤｓ１となった時に、演算処理手段６は、周辺状況度Ｄｓの値がＤｓ１の時における運転者の瞬時心拍などの生体情報を取得する（Ｓ３）。
演算処理手段６は、取得した運転者の生体情報と予め記憶部１１に記憶された一般的な運転者における周辺状況度Ｄｓの値がＤｓ１における生体情報を比較する（Ｓ４）。
演算処理手段６は、比較した生体情報から周辺状況度Ｄｓの算出における補正値を決定する（Ｓ５）。
そして、決定された補正値から、現在運転している運転者に対する周辺状況度Ｄｓを算出するためのアルゴリズム、具体的には、相関係数Ｂ、補正係数Ａ、ｈ、境界距離Ｃに対して運転者の個人差による補正値を加味したアルゴリズムを決定する（Ｓ６）。
このようにして、運転者による運転技量や個人の感覚による個人差を無くした周辺状況度Ｄｓ算出のアルゴリズムが決定する。
そして、演算処理手段６は、決定した周辺状況度Ｄｓの算出のアルゴリズムを用いて周辺状況度Ｄｓの算出を行う。
【００３４】
次に、運転採点システム１における運転の採点のフローについて図６を用いて説明する。
まず、生体センサ４は、運転者の心拍の情報を取得し（Ｓ１１）、生体情報解析手段５に送信する。
取得した生体情報は生体情報解析手段５にて瞬時心拍ＨＲを算出する（Ｓ１２）。算出した瞬時心拍ＨＲは演算処理手段６に送信される。
演算処理手段６は、送信された瞬時心拍ＨＲから生体認識度Ｄｂを算出する（Ｓ１３）。生体認識度Ｄｂの算出は上述の式（１）によって算出される。
一方、撮像手段２は、車両前方を撮影し（Ｓ１４）、撮影した映像は映像解析手段３に送信される。取得した映像は映像解析手段３によって映像解析が行われ、障害物の形状の認識や障害物と車両の距離が解析される（Ｓ１５）。解析した障害物に関する情報は、演算処理手段６に送信される。
一方、速度センサ７は、走行中の車両の速度を検出し演算処理手段６に車両の速度の情報を送信する（Ｓ１６）。
演算処理手段６は、映像解析手段３と速度センサ７からの情報により、図５に示されたフローによって決定された周辺状況度Ｄｓの算出のアルゴリズムを用いて周辺状況度Ｄｓを算出する（Ｓ１７）。
このようにして、生体認識度Ｄｂ及び周辺状況度Ｄｓが算出される。
【００３５】
そして、生体認識度Ｄｂの値は、予め定められた生体認識度Ｄｂの最大値と生体認識度Ｄｂの通常値との差分（値間隔）を１００として定義した値に当てはめることにより上記差分に対する割合として算出される（Ｓ１８）。
一方、周辺状況度Ｄｓの値は、演算処理手段６によって予め定められた周辺状況度Ｄｓの最大値と周辺状況度Ｄｓの通常値との差分を１００として定義した値に当てはめることにより上記差分に対する割合として算出される（Ｓ１９）。
これにより、生体認識度Ｄｂは、生体認識度割合Ｄｂｒとして、周辺状況度Ｄｓは周辺状況度割合Ｄｓｒとしてそれぞれ百分率の値として算出される。
ここで、生体認識度Ｄｂ及び周辺状況度Ｄｓの最大値は、運転者が異常な状況を感じ瞬時心拍ＨＲが上限値となったときの運転状況度（生体認識度Ｄｂ、周辺状況度Ｄｓ）の値（例えば、図３においては値Ｄｓｍａｘ）であり、生体認識度Ｄｂ及び周辺状況度Ｄｓの通常値は、例えば、車両停車時や障害物の認識されない直線道路を運転中における運転状況度（生体認識度Ｄｂ、周辺状況度Ｄｓ）、つまり運転者が異常な状況であることを感じない通常運転時における運転状況度（生体認識度Ｄｂ、周辺状況度Ｄｓ）の値である。
この実施形態においては、運転状況度（生体認識度Ｄｂ、周辺状況度Ｄｓ）の最大値、通常値は、生体認識度Ｄｂ及び周辺状況度Ｄｓが共に瞬時心拍ＨＲに基づいて算出されているので、生体認識度割合Ｄｂｒ、周辺状況度割合Ｄｓｒの算出には同じ値を用いて算出される。
【００３６】
そして、算出された生体認識度割合Ｄｂｒと周辺状況度割合Ｄｓｒの両割合が比較される（Ｓ２０）。
この２つの値は同次元（百分率）の値であり、生体認識度Ｄｂと周辺状況度Ｄｓの一致の度合い（一致度）は生体認識度割合Ｄｂｒ、周辺状況度割合Ｄｓｒをそのまま比較することによって行うことができる。
このとき、運転者の生体認識度割合Ｄｂｒと周辺状況度割合Ｄｓｒが一致（Ｄｂｒ＝Ｄｓｒ）の時には、差分が０となり運転者の感じている異常な状況の度合いと車両周辺の情報から運転者が感じるべき異常な状況の度合いが一致しており、運転者は適切に異常な状況に関する認識をして運転していることとなり、良い運転であることになる。
そして、生体認識度割合Ｄｂｒと周辺状況度割合Ｄｓｒが一致していない（Ｄｂｒ≠Ｄｓｒ）の時には、運転者の感じている異常な状況の度合いと車両周辺の情報から運転者が感じるべき異常な状況の度合いが一致しておらず、ずれていることになる。そして、この生体認識度割合Ｄｂｒと周辺状況度割合Ｄｓｒの不一致の状態における両割合の差が運転状況に対して運転者の認識が異なっているの度合いを表す。
【００３７】
ここで、一般的に採点は１００点を満点として表現されるので、生体認識度割合Ｄｂｒと周辺状況度割合Ｄｓｒの差を１００から引いた値を運転の採点した点数Ｇを表現する（Ｓ２１）。したがって、例えば、生体認識度割合Ｄｂｒと周辺状況度割合Ｄｓｒの値が一致していれば、点数Ｇは１００点となり、生体認識度割合Ｄｂｒと周辺状況度割合Ｄｓｒの値の差が４０の場合には、点数Ｇは６０点であると採点される。
このようにして、運転者の運転の採点が行われる。
そして、この採点した点数が低い場合には、運転状況に対して運転者の認識が異なっており、周辺状況度Ｄｓが高いにも関らず運転者がその異常な状況を認識していない漫然運転である場合と、周辺状況度Ｄｓが高くないにも関らず運転者が異常な状況と認識している高い緊張状態による運転である場合が想定される。
【００３８】
このように、生体認識度割合Ｄｂｒと周辺状況度割合Ｄｓｒの一致度によって運転の採点が行われる。
そして、演算処理手段６は、採点した点数Ｇが予め定めた点数、例えば５０点を基準として、５０点以下の場合には、運転状況に対して運転者の認識が異なる運転をしているとして、演算処理手段６から警告手段８に指示が出される。警告手段８は、その指示を受けて運転者に対してスピーカから警告音を発したり、警告メッセージを流したりする。そして、運転者は認識が異なる運転をしたことを認識する。この警告手段による警告は、運転者に運転状況に対して運転者の認識が異なる運転をしたことを認識させる方式であれば、ディスプレイ９に情報を表示したり、車両の計器類を点滅させるなどの方式などの運転者の視覚、聴覚、感覚等で認識できる手段でよい。
また、演算処理手段６は、採点した点数Ｇが５０点以下の場合には、ドライブレコーダ１０に指示を出し、そのときの撮像手段２によって撮影された映像情報と、採点した点数Ｇ、時刻、車両の速度など記録する。そして、運転者は車両停止時において、そのときの映像を見ることにより運転状況に対して運転者の認識が異なる運転をしたときの状況を認識することができる。
【００３９】
上記実施形態によれば、以下のような効果を奏する。
（１）運転の採点を生体情報から得られる生体認識度Ｄｂと周辺状況度Ｄｓを基にして運転の採点を行うので、運転者は採点した点数の評価の基準が分かりやすい。
（２）運転の採点のフローにおいて、生体認識度Ｄｂと周辺状況度Ｄｓをそれぞれ運転状況度（生体認識度Ｄｂ、周辺状況度Ｄｓ）の最大値と運転状況度（生体認識度Ｄｂ、周辺状況度Ｄｓ）の通常値との差分を１００として定義した値に当てはめて割合（生体認識度割合Ｄｂｒ、周辺状況度割合Ｄｓｒ）として算出し、算出した値を比較して採点するようにしている。これにより、同次元の値として算出されたものを比較するので、容易に比較ができ、よって容易に運転の採点をすることができる。
（３）周辺状況度Ｄｓは障害物の情報から得られる障害物に対してそれぞれの障害物における周辺状況度Ｄｓの分布から算出するので、より運転者の感覚に近い周辺状況度Ｄｓを得ることができる。
（４）周辺状況度Ｄｓは、瞬時心拍ＨＲが車両と障害物との距離で相関関係を有することを利用して算出される。これにより、生体認識度Ｄｂ及び周辺状況度Ｄｓが同じ瞬時心拍ＨＲに基づく値となるため、より比較がしやすい。
（５）周辺状況度Ｄｓは、ある一般的な周辺状況度Ｄｓ１における一般的な運転者の生体情報と運転者の生体センサ４からの生体情報の比較し、補正値が決定される。そして、決定された補正値に基づいて周辺状況度Ｄｓを算出するためのアルゴリズムが決定される。これにより、運転者の生体情報の運転技量や個人の感覚による生体認識度Ｄｂの個人差に対して周辺状況度Ｄｓを合わせることができ、運転者の運転技量や個人の感覚による個人差による採点の点数の差を無くすことができる。
（６）演算処理手段６は、運転の採点の結果、採点した点数Ｇが予め定められた点数以下の場合には、警告手段８に指令をして運転者に対して警告を行う。これにより、運転者は運転状況に対して運転者の認識が異なる運転であることを運転中に知ることができる。
（７）演算処理手段６は、運転の採点の結果、採点した点数Ｇが予め定められた点数以下の場合には、そのときの映像や点数をドライブレコーダに記録する。これにより、運転者は車両停車時など後で運転状況に対して運転者の認識が異なる運転をした時の映像を見て、運転者はなぜ点数が低くなったのかを確認し、今後の運転につなげることができる。
【００４０】
（第２の実施形態）
以下、第２の実施形態について図７を用いて説明する。
図７に示す運転採点システム１２は、第１の実施形態における運転採点システム１に、さらに経路設定手段１３を設けたものである、ここで、第１実施形態と同一の構成について同一の記号を付し、詳細な説明を省略する。
経路設定手段１３は、周辺状況度Ｄｓの情報に基づいて、運転者に対して車線変更など車両の走行経路を設定するものである。経路設定手段１３は、演算処理手段６の指示により運転経路を設定し、設定した経路をディスプレイ９にて表示する。
【００４１】
次に作用について説明する。
運転の採点については、第１実施例の同じなので省略し、運転を採点した点数Ｇが予め定めた点以下（例えば５０点以下）であった場合について説明する。
演算処理手段６は、採点した点数Ｇが５０点以下であるので、経路設定手段１３に対して指示を送信する。経路設定手段１３は、採点した点数Ｇを高くするように走行経路を設定する。例えば、周辺状況度Ｄｓの情報に基づいて、周辺状況度Ｄｓを周辺状況度Ｄｓの通常値に近くなるように経路を設定する。即ち、周辺状況度Ｄｓの値が低くなるような経路を設定する。具体的には、障害物として歩行者がいる場合には、その歩行者との距離をあけて走行するように経路設定手段１３は経路を設定する。
経路設定手段１３によって設定された経路はディスプレイ９に表示され、運転者はそのディスプレイ９の情報に基づいて車両の運転を行う。
【００４２】
上記第２の実施形態によれば以下のような効果を奏する。
（８）経路設定手段１３は、採点した点数Ｇが低い場合には、運転を採点した点数Ｇを高くするために周辺状況度Ｄｓを通常値に近づくように走行経路の設定を行う。これにより、運転者は、障害物との距離をあけるなどの行動をとることになるため、周辺状況度Ｄｓを通常値に近づけることができる。
（９）経路設定手段１３によって、車両が歩行者との距離をあけて走行するようになるため、歩行者に対して異常な状況を感じさせることが少ない安全な走行をすることができる。
この場合、自車両自体が周辺へ及ぼす自車両の形状や色ごとに設定してある運転状況度のパラメータを使って、周辺の歩行者などが自車両に対して感じる運転状況度を同様に計算することで、自車両が周辺の歩行者に与える異常な状況であると感じる度合いが大きい場合には、自車両の経路設定（経路変更）や運転者への警告を行うこともできる。
【００４３】
第１、第２の実施形態では上記に限定されるものではなく、以下のように変更してもよい。
第１、第２の実施形態においては生体認識度Ｄｂ、周辺状況度Ｄｓの算出に瞬時心拍ＨＲを用いたが、それに変えて、心拍変動性指標を使用しても良い。
この心拍変動性指標は、図１に示したＲ―Ｒ間隔を等時間間隔の時系列データ（トレンドグラフ）として表し、この時系列データをＡＲモデル法などによって周波数成分（心拍変動スペクトル）にすることによって求めることができる。この心拍変動性指標は、低周波成分（ＬＦ、０．０４Ｈｚ〜０．１５Ｈｚ）と高周波成分（ＨＦ、０．１５Ｈｚ〜０．５Ｈｚ）の値により、ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）で副交感神経活動を反映し、ＬＦ／ＨＦで交感神経の活動を反映する。そして、このＬＦ／ＨＦの値の時系列から運転者の精神負荷、つまり運転者の異常な状況であることを感じている度合いを算出することができる。この心拍変動性指標を生体認識度、周辺状況度の算出に用いても良い。
第１、第２の実施形態においては、生体情報として心拍を使用したが、運転者の生体認識度を算出できる生体情報であれば良く、例えば、脈波、脳波又は皮膚電位などから検出された値から算出された生体認識度を用いても良い。
第１、第２の実施形態においては、生体センサ４からの情報は、無線で生体情報解析手段５に送信していたが、有線で送信しても良い。
第１、第２の実施形態においては、生体センサ４は腕時計タイプとして説明したが、生体情報が検出できれば良く、例えば、ハンドルに設置するタイプや、シートベルトに取付けるタイプであっても良い。
第１、第２の実施形態においては、生体センサ４の情報を無線で生体情報解析手段５に送信する構成としたが、生体センサ４に生体情報解析手段５の機能を持たせ、生体情報を解析した後に演算処理手段６に対して無線で情報を送信するようにしても良い。
第１、第２の実施形態においては、撮像手段２としてステレオカメラと近赤外カメラを併用した例で示したが、障害物の形状、及び障害物と車両との距離を検出できればよく、レーザレーダやミリ波レーダ、ＧＰＳの情報を単独で若しくは組み合わせて使用しても良い。
第１、第２の実施形態においては、車両前方に電柱Ｅが存在する場合で説明したが、車両を後退させる場合には車両後方の障害物を検出して周辺状況度Ｄｓを算出して運転の採点を行っても良い。
【符号の説明】
【００４４】
１  運転採点システム
２  撮像手段
３  映像解析手段
４  生体センサ
５  生体情報解析手段
６  演算処理手段
８  警告手段
１０  ドライブレコーダ
１３  経路設定手段
【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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