(57)【要約】【課題】運転者の属性を精度良く判定することができる車両の前照灯の制御装置を提供する。【解決手段】車両の運転者の少なくとも一部の動きの情報を取得する動き情報取得部と、前記動き情報取得部により取得された情報に基づいて前記運転者の属性を判定する属性判定部と、前記属性判定部により判定された属性に基づいて前記車両の前照灯の配光を制御する配光制御部と、を備える車両の前照灯の制御装置。【選択図】図１
2019048524.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の運転者の少なくとも一部の動きの情報を取得する動き情報取得部と、
前記動き情報取得部により取得された情報に基づいて前記運転者の属性を判定する属性判定部と、
前記属性判定部により判定された属性に基づいて前記車両の前照灯の配光を制御する配光制御部と、
を備える車両の前照灯の制御装置。
【請求項２】
前記車両の外側に関する情報を取得する車外情報取得部を備え、
前記属性判定部は、前記属性を判定する場合に、前記車外情報取得部により取得された情報に基づいて前記運転者の前記属性を判定する、
請求項１に記載の車両の前照灯の制御装置。
【請求項３】
前記運転者を識別する運転者識別部を備え、
前記属性判定部は、前記属性を判定する場合に、前記運転者識別部により識別された前記運転者に関する過去の情報に基づいて前記運転者の前記属性を判定する、
請求項１または請求項２のいずれか１項に記載の車両の前照灯の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の前照灯の制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車用の前照灯は、例えば、走行ビーム（いわゆるハイビーム）とすれ違いビーム（いわゆるロービーム）の２つの機能を有する。
近年、ＡＤＢ（Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｄｒｉｖｉｎｇ  Ｂｅａｍ）が開発され、車両の前方に存在する先行車あるいは対向車の部分を遮光して、走行ビームの領域を保持する機能を有するランプが登場した。
ＡＤＢでは、車両の前方をカメラによって撮影し、遮光すべき対象物を検出した場合に、ＬＣＭ（Ｌｉｇｈｔ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｍｏｄｕｌｅ）へ信号を送り、当該対象物に光が到達しないように遮光させる。
【０００３】
また、車両の運転者（ドライバー）の属性に応じて配光を変化させる装置が開発されている（例えば、特許文献１参照。）。特許文献１に記載された技術では、運転操作情報（アクセル操作量、ブレーキ操作量、ステアリング操作量、車速、加速度および操舵トルク）、運転者の撮影画像に基づいて運転者の属性を決定し、当該運転者の属性に応じて光の照射の制御を行う。特許文献１に記載された技術では、例えば、配光の光量、照射範囲（エーミング角度を含む。）、スイブル速度が変えられる。
【０００４】
しかしながら、従来の技術では、運転者の属性を精度良く判定することが難しい場合があった。
例えば、従来の技術では、運転者の属性が判定される際に、運転者の動きが十分に考慮されていなかった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−３６７７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述のように、従来の技術では、運転者の属性を精度良く判定することが難しい場合があった。
【０００７】
本発明は、このような事情を考慮してなされたもので、運転者の属性を精度良く判定することができる車両の前照灯の制御装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様は、車両の運転者の少なくとも一部の動きの情報を取得する動き情報取得部と、前記動き情報取得部により取得された情報に基づいて前記運転者の属性を判定する属性判定部と、前記属性判定部により判定された属性に基づいて前記車両の前照灯の配光を制御する配光制御部と、を備える車両の前照灯の制御装置である。
【０００９】
本発明の一態様は、車両の前照灯の制御装置において、前記車両の外側に関する情報を取得する車外情報取得部を備え、前記属性判定部は、前記属性を判定する場合に、前記車外情報取得部により取得された情報に基づいて前記運転者の前記属性を判定する、構成が用いられてもよい。
【００１０】
本発明の一態様は、車両の前照灯の制御装置において、前記運転者を識別する運転者識別部を備え、前記属性判定部は、前記属性を判定する場合に、前記運転者識別部により識別された前記運転者に関する過去の情報に基づいて前記運転者の前記属性を判定する、構成が用いられてもよい。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、運転者の属性を精度良く判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施形態に係る自動車の概略的な構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る自動車に備えられた前照灯制御システムの概略的な機能構成を示す機能ブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る自動車の運転席付近の概略的な構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る属性と制御条件との対応テーブルの一例を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る制御装置において行われる処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。
本実施形態では、車両の一例として自動車を示すが、車両としては自動二輪車などもある。
【００１４】
［自動車の概略的な構成］
図１は、本発明の一実施形態に係る自動車１の概略的な構成を示すブロック図である。
自動車１は、左側の前照灯（本実施形態では、左側前照灯１１という。）と、右側の前照灯（本実施形態では、右側前照灯１２という。）と、左側のサイドミラー（本実施形態では、左側サイドミラー１３という。）と、右側のサイドミラー（本実施形態では、右側サイドミラー１４という。）と、フロントウィンドウ１５と、リアウィンドウ１６を備える。
左側前照灯１１は自動車１の前方の左側に配置されており、右側前照灯１２は自動車１の前方の右側に配置されている。
また、自動車１は、前方の車外検出部（本実施形態では、前方車外検出部２１という。）と、後方の車外検出部（本実施形態では、後方車外検出部２２という。）と、車内検出部２３と、車両情報検出部２４と、制御装置３１を備える。
【００１５】
ここで、本実施形態では、自動車１の構成部のうちの一部を示してあるが、例えば、それに加えて、一般の自動車が通常備える他の構成部など、任意の構成部を備えてもよい。
また、前方車外検出部２１と、後方車外検出部２２と、車内検出部２３と、車両情報検出部２４と、制御装置３１のうちの一部または全部は、自動車１の外観では見えずに、自動車１の内部に備えられてもよい。
【００１６】
［自動車の制御システムの概略的な機能構成］
図２は、本発明の一実施形態に係る自動車１に備えられた前照灯制御システム１０１の概略的な機能構成を示す機能ブロック図である。
前照灯制御システム１０１は、車外検出部１１１と、車内検出部２３と、車両情報検出部２４と、前照灯部１２１（前照灯ユニット）と、制御装置３１を備える。
車外検出部１１１は、前方車外検出部２１と、後方車外検出部２２を備える。
ここで、図２に示される前方車外検出部２１、後方車外検出部２２、車内検出部２３、車両情報検出部２４、制御装置３１は、それぞれ、図１に示されるものと同じである。
【００１７】
車外検出部１１１は、自動車１の外側（本実施形態では、「車外」ともいう。）に関する情報を検出する。
前方車外検出部２１は、自動車１の前方の外側に関する情報を検出する。
後方車外検出部２２は、自動車１の後方の外側に関する情報を検出する。
【００１８】
ここで、本実施形態では、一般的な「前後」の概念と同様に、自動車１の運転者が通常時に向く方向であって自動車１が通常時に進行する方向を「前（前方）」とし、それとは逆の方向を「後ろ（後方）」とする。
また、本実施形態では、自動車１は、前方車外検出部２１と後方車外検出部２２を備えるが、他の構成例として、これらのうちの一方または両方が備えられなくてもよい。
また、他の構成例として、自動車１は、自動車１の側方の外側に関する情報を検出する車外検出部（本実施形態では、「側方車外検出部」ともいう。）を備えてもよい。側方車外検出部としては、例えば、自動車１の進行方向に対して右側の側方車外検出部と、自動車１の進行方向に対して左側の側方車外検出部が用いられてもよい。
【００１９】
前方車外検出部２１は、前方の車外に関する任意の情報を検出する検出部を備えてもよい。前方車外検出部２１は、例えば、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇ）、レーダー、ソナー、カメラ（撮像装置）などのうちの１以上を備えてもよい。カメラなどは、例えば、可視光を検出する機能を備えてもよく、あるいは、赤外光を検出する機能を備えてもよく、あるいは、これら両方を備えてもよい。
同様に、後方車外検出部２２は、後方の車外に関する任意の情報を検出する検出部を備えてもよい。
なお、側方車外検出部が備えられる場合、同様に、側方車外検出部は、側方の車外に関する任意の情報を検出する検出部を備えてもよい。
【００２０】
ここで、ＬｉＤＡＲの機能を有する検出部は、例えば、波長が短い電磁波を使用して、所定の対象物について、当該検出部と当該対象物との距離に関する情報、あるいは、当該対象物の性質に関する情報を検出することが可能である。
レーダーの機能を有する検出部は、例えば、電波を使用して、所定の対象物について、当該検出部と当該対象物との距離に関する情報、あるいは、当該検出部から見た当該対象物の方向に関する情報を検出することが可能である。
ソナーの機能を有する検出部は、例えば、音波を使用して、所定の対象物に関する情報を検出することが可能である。
カメラは、例えば、所定の対象物を撮影した画像の情報を検出することが可能である。
【００２１】
車内検出部２３は、自動車１の車内（車室内）に関する情報を検出する。本実施形態では、車内検出部２３は、運転者が座る運転席（コクピット）がある部分に関する情報を検出する。
車内検出部２３は、車内に関する任意の情報を検出する検出部を備えてもよい。車内検出部２３は、例えば、ＬｉＤＡＲ、レーダー、ソナー、視線センサ、カメラ（撮像装置）などのうちの１以上を備えてもよい。カメラなどは、例えば、可視光を検出する機能を備えてもよく、あるいは、赤外光を検出する機能を備えてもよく、あるいは、これら両方を備えてもよい。
【００２２】
ここで、ＬｉＤＡＲの機能を有する検出部は、例えば、波長が短い電磁波を使用して、所定の対象物（本実施形態では、運転者）について、当該検出部と当該対象物との距離に関する情報、あるいは、当該対象物の性質に関する情報を検出することが可能である。
レーダーの機能を有する検出部は、例えば、電波を使用して、所定の対象物（本実施形態では、運転者）について、当該検出部と当該対象物との距離に関する情報、あるいは、当該検出部から見た当該対象物の方向に関する情報を検出することが可能である。
ソナーの機能を有する検出部は、例えば、音波を使用して、所定の対象物に関する情報を検出することが可能である。
視線センサの機能を有する検出部は、人の視線（本実施形態では、運転席に座った運転者の視線）に関する情報を検出することが可能である。人の視線に関する情報は、いわゆるアイトラッキングの情報であってもよい。
カメラは、例えば、所定の対象物（本実施形態では、運転者）を撮影した画像の情報を検出することが可能である。
【００２３】
車両情報検出部２４は、自動車１（車両）に関する情報を検出する。
車両情報検出部２４は、自動車１（車両）に関する任意の情報を検出してもよい。車両情報検出部２４は、例えば、アクセルの操作量に関する情報を検出するセンサ、ブレーキの操作量に関する情報を検出するセンサ、ステアリング（例えば、いわゆるハンドル）の操作量に関する情報を検出するセンサ、自動車１の速度（車速）に関する情報を検出するセンサ、自動車１の加速度に関する情報を検出するセンサ、自動車１の操舵トルクに関する情報を検出するセンサのうちの１以上を備えてもよい。
【００２４】
なお、自動車１の速度あるいは加速度に関する情報を検出するセンサは、例えば、自動車１の車輪（タイヤ）の回転速度に関する情報を検出する機能を有してもよい。また、自動車１の操舵トルクに関する情報を検出するセンサは、例えば、自動車１の車輪と路面との間に生じるトルクに関する情報を検出する機能を有してもよい。
【００２５】
前照灯部１２１は、いわゆるヘッドランプであり、自動車１の前方に光を照射する。
左側前照灯１１は、自動車１の前方の左側に光を照射する。
右側前照灯１２は、自動車１の前方の右側に光を照射する。
ここで、本実施形態では、左側前照灯１１および右側前照灯１２は、それぞれ、走行ビーム（いわゆるハイビーム）の光を照射する機能と、すれ違いビーム（いわゆるロービーム）の光を照射する機能を有しており、これら２つの機能が切り替えられることが可能である。
【００２６】
なお、左側前照灯１１および右側前照灯１２としては、それぞれ、任意の照灯が用いられてもよい。
具体例として、照灯としては、例えば、走行ビームのランプ、すれ違いビームのランプ、ＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ  Ｅｌｅｃｔｒｏ  Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ）レーザースキャニングヘッドランプ、ＤＭＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｍｉｒｒｏｒ  Ｄｅｖｉｃｅ）ヘッドランプ、列と行の制御が可能なマトリクスＡＤＢヘッドランプ、あるいは、列のみの制御が可能なＡＤＢヘッドランプなどのうちの１以上が用いられてもよい。
ここで、ＭＥＭＳレーザースキャニングヘッドランプは、例えば、配光を可変に変化させることが可能な車両用のヘッドランプの一例であり、シームレスＡＤＢランプの一例である。
【００２７】
制御装置３１は、入力部２１１と、出力部２１２と、記憶部２１３と、情報取得部２１４と、運転者識別部２１５と、学習部２１６と、属性判定部２１７と、制御条件決定部２１８と、配光制御部２１９を備える。
情報取得部２１４は、運転走行情報取得部３１１と、撮影情報取得部３１２と、視線情報取得部３１３と、運転者行動情報取得部３１４と、顔向き角速度情報取得部３１５と、物体情報取得部３１６と、過去情報取得部３１７を備える。
【００２８】
入力部２１１は、自動車１の外部から情報を入力する。一例として、入力部２１１は、ユーザ（人）により操作することが可能な操作部を有しており、当該操作部に対して行われた操作に応じた情報を入力する。他の例として、入力部２１１は、外部の装置から出力された情報を入力してもよい。当該ユーザは、例えば、自動車１の運転者あるいは同乗者であってもよい。
【００２９】
出力部２１２は、自動車１の外部に情報を出力する。一例として、出力部２１２は、表示情報を画面に出力（表示出力）してもよい。他の例として、出力部２１２は、音情報をスピーカから出力（音出力）してもよい。他の例として、出力部２１２は、外部の装置に情報を出力してもよい。
【００３０】
記憶部２１３は、情報を記憶する。
ここで、記憶部２１３は、任意の情報を記憶してもよい。
一例として、記憶部２１３は、制御装置３１により実行される制御プログラムあるいは制御パラメータなどの情報を記憶してもよい。この場合、制御装置３１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などのプロセッサを備え、当該プロセッサが記憶部２１３に記憶された制御パラメータを使用して、記憶部２１３に記憶された制御プログラムを実行することにより、各種の処理を実行する。
他の例として、記憶部２１３は、過去の情報を記憶してもよく、例えば、過去に情報取得部２１４により取得された情報、あるいは、過去に制御装置３１における処理によって得られた情報などを記憶してもよい。
【００３１】
情報取得部２１４は、各種の情報を取得する。本実施形態では、情報取得部２１４は、車外検出部１１１（前方車外検出部２１、後方車外検出部２２）により検出された情報、車内検出部２３により検出された情報、車両情報検出部２４により検出された情報を取得する。
【００３２】
運転走行情報取得部３１１は、自動車１の運転あるいは自動車１の走行に関する情報を取得する。本実施形態では、運転走行情報取得部３１１は、車両情報検出部２４により検出された情報を取得し、例えば、アクセルの操作量に関する情報、ブレーキの操作量に関する情報、ステアリングの操作量に関する情報、自動車１の車速に関する情報、自動車１の加速度に関する情報、自動車１の操舵トルクに関する情報などのうちの１以上を取得する。
【００３３】
ここで、ブレーキの操作量に関する情報は、例えば、所定の時間以内にブレーキの操作量の変化量が所定の閾値以上となった操作（急ブレーキの操作）に関する情報を含んでもよい。
また、ステアリングの操作量に関する情報は、例えば、ステアリングの操作量の周波数の情報を含んでもよい。
また、ステアリングの操作量に関する情報は、例えば、ステアリングの操作量が角度に対応付けられた場合における角速度の情報を含んでもよい。
【００３４】
撮影情報取得部３１２は、撮影された画像の情報を取得する。本実施形態では、撮影情報取得部３１２は、前方車外検出部２１のカメラにより検出された撮影情報（自動車１の前方が撮影された画像の情報）、後方車外検出部２２のカメラにより検出された撮影情報（自動車１の後方が撮影された画像の情報）、車内検出部２３のカメラにより検出された撮影情報（自動車１の車内が撮影された画像の情報）のうちの１以上を取得する。
【００３５】
視線情報取得部３１３は、運転者の視線に関する情報（本実施形態では、「視線情報」ともいう。）を取得する。本実施形態では、視線情報取得部３１３は、車両情報検出部２４の視線センサにより検出された情報を取得する。
ここで、視線情報は、運転者の目（例えば、眼球）の動きに基づく情報であり、運転者の少なくとも一部（身体の一部）の動きに関する情報である。
【００３６】
運転者行動情報取得部３１４は、運転者の行動に関する情報を取得する。本実施形態では、運転者行動情報取得部３１４は、例えば、車両情報検出部２４のＬｉＤＡＲ、レーダー、ソナー、カメラのうちの１以上により検出された情報であって、運転者の行動に関する情報を取得する。
ここで、運転者の行動に関する情報は、運転者の一部（身体の一部）または全部（身体の全部）の動きに基づく情報であり、運転者の少なくとも一部の動きに関する情報である。運転者の少なくとも一部としては、例えば、頭、首、肩、胴、腕、手、指、脚、足などであってもよい。
【００３７】
顔向き角速度情報取得部３１５は、運転者の顔の向きに相当する角度の角速度（本実施形態では、「顔向き角速度」ともいう。）に関する情報を取得する。本実施形態では、顔向き角速度情報取得部３１５は、例えば、車両情報検出部２４のＬｉＤＡＲ、レーダー、ソナー、カメラのうちの１以上により検出された情報であって、顔向き角速度に関する情報を取得する。運転者の顔の向きは、例えば、当該運転者の顔の動きに応じて変化する。
ここで、顔向き角速度に関する情報は、運転者の顔の動きに基づく情報であり、運転者の少なくとも一部（身体の一部）の動きに関する情報である。
【００３８】
なお、視線情報取得部３１３の機能は、例えば、運転者行動情報取得部３１４が有する機能として、運転者行動情報取得部３１４の機能に含められてもよい。
また、顔向き角速度情報取得部３１５の機能は、例えば、運転者行動情報取得部３１４が有する機能として、運転者行動情報取得部３１４の機能に含められてもよい。
つまり、運転者行動情報取得部３１４が、運転者の視線に関する情報、あるいは、運転者の顔の向きに関する情報を取得してもよい。
【００３９】
物体情報取得部３１６は、自動車１の車外に存在する物体に関する情報を取得する。本実施形態では、物体情報取得部３１６は、例えば、車外検出部１１１（前方車外検出部２１、後方車外検出部２２）のＬｉＤＡＲ、レーダー、ソナーのうちの１以上により検出された情報であって、自動車１の車外に存在する物体に関する情報を取得する。
【００４０】
過去情報取得部３１７は、過去の情報を取得する。本実施形態では、過去情報取得部３１７は、記憶部２１３に記憶された過去の情報を取得する。
【００４１】
ここで、情報取得部２１４では、取得された２つ以上の情報が組み合わされて得られる情報が取得されてもよい。
例えば、視線情報取得部３１３により取得された情報と、撮影情報取得部３１２により取得された情報に基づいて、運転者の視線が向いている方向に存在する物（運転者により見られている物）に関する情報が取得されてもよい。具体例として、視線の向きと撮像画像とが重ねられることで、視線の向きに存在する物が把握され得る。
例えば、視線情報取得部３１３により取得された情報と、物体情報取得部３１６により取得された情報に基づいて、運転者の視線が向いている方向に存在する物（運転者により見られている物）に関する情報が取得されてもよい。具体例として、視線の向きと物（物体）の配置とが重ねられることで、視線の向きに存在する物が把握され得る。
【００４２】
例えば、顔向き角速度情報取得部３１５により取得された情報と、撮影情報取得部３１２により取得された情報に基づいて、運転者の顔が向いている方向に存在する物（運転者により見られているとみなされる物）に関する情報が取得されてもよい。具体例として、顔の向きと撮像画像とが重ねられることで、顔の向きに存在する物が把握され得る。
例えば、顔向き角速度情報取得部３１５により取得された情報と、物体情報取得部３１６により取得された情報に基づいて、運転者の顔が向いている方向に存在する物（運転者により見られているとみなされる物）に関する情報が取得されてもよい。具体例として、顔の向きと物（物体）の配置とが重ねられることで、顔の向きに存在する物が把握され得る。
【００４３】
運転者識別部２１５は、自動車１の運転者を識別する。運転者識別部２１５は、例えば、新規な運転者を識別してもよく、あるいは、過去に利用実績（使用の履歴など）がある運転者を識別してもよい。
一例として、運転者識別部２１５は、入力部２１１により入力された情報に基づいて、運転者を識別してもよい。例えば、運転者ごとを識別する情報（本実施形態では、「運転者ＩＤ」ともいう。）をそれぞれの運転者（あるいは、他の者でもよい。）が操作部（例えば、入力部２１１の操作部）を操作して入力する構成としてもよい。
また、運転者識別部２１５は、運転者ＩＤと、当該運転者ＩＤに対応する運転者に関する情報とを対応付けて、記憶部２１３に記憶してもよい。運転者に関する情報としては、任意の情報が用いられてもよく、例えば、氏名、性別、年齢、運転の経験、他の属性などに関する情報のうちの１以上が用いられてもよい。
【００４４】
他の例として、運転者識別部２１５は、情報取得部２１４により取得された情報に基づいて、運転者を識別してもよい。例えば、運転者識別部２１５は、生体認証の技術を用いて、運転者を識別してもよい。具体的には、運転者識別部２１５は、運転者の顔あるいは瞳などの特徴情報に基づいて、運転者を識別してもよい。
また、運転者識別部２１５は、運転者の特徴情報と、当該運転者に関する情報とを対応付けて、記憶部２１３に記憶してもよい。
【００４５】
ここで、運転者の特徴情報と運転者ＩＤとが対応付けられている場合には、運転者識別部２１５は、運転者ＩＤと、運転者の特徴情報と、当該運転者に関する情報とを対応付けて、記憶部２１３に記憶してもよい。この場合、運転者識別部２１５は、例えば、運転者ＩＤに基づいて運転者を識別することと、情報取得部２１４により取得された情報（運転者の特徴情報）に基づいて運転者を識別することの両方が可能である。
【００４６】
一例として、運転者識別部２１５は、運転者に関する情報が当該運転者などにより入力されたときに、当該運転者を識別してもよい。他の例として、運転者識別部２１５は、運転者が運転席に搭乗したことが自動的に検出されたときに、当該運転者を自動的に識別してもよい。
また、一例として、運転者識別部２１５は、運転を終了することを示す情報が運転者などにより入力されたときに、当該運転者を識別している状態を解除してもよい。他の例として、運転者識別部２１５は、運転者が運転席から降車したことが自動的に検出されたときに、当該運転者を識別している状態を自動的に解除してもよい。
【００４７】
学習部２１６は、運転者ごとに、所定の情報について、機械的な学習を行う。当該所定の情報としては、例えば、運転者により行われる自動車１の操作に関する情報が用いられる。学習部２１６は、例えば、対象とする運転者について、過去情報取得部３１７により取得される当該運転者に関する過去の情報と、運転走行情報取得部３１１により取得される当該運転者に関する現在の情報に基づいて、学習を行ってもよい。
ここで、学習部２１６は、運転者識別部２１５により識別される運転者ごとに、学習を行ってもよい。
また、学習部２１６は、例えば、人工知能（ＡＩ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）の機能を備えてもよい。
【００４８】
属性判定部２１７は、自動車１の運転者の属性（「個性」などと呼ばれてもよい。）を判定する。
ここで、属性判定部２１７は、情報取得部２１４により取得された任意の情報に基づいて、運転者の属性を判定してもよい。
また、属性判定部２１７は、情報取得部２１４により取得された１つの情報に基づいて運転者の属性を判定してもよく、あるいは、情報取得部２１４により取得された２つ以上の情報（例えば、２つ以上の情報の組み合わせ）に基づいて運転者の属性を判定してもよい。
【００４９】
例えば、属性判定部２１７は、運転者の身体の一部または全部の動きの情報に基づいて、当該運転者の属性を判定してもよい。
ここで、運転者の身体の一部または全部の動きの情報は、例えば、撮影情報取得部３１２、視線情報取得部３１３、運転者行動情報取得部３１４、顔向き角速度情報取得部３１５のうちの任意の１つ以上により取得された情報に基づいて得られてもよい。
【００５０】
一例として、属性判定部２１７は、運転者の視線情報に基づいて、当該運転者の属性を判定してもよい。運転者の視線情報は、例えば、当該運転者の眼球の運動に基づく情報である。
【００５１】
属性判定部２１７は、例えば、運転者が自動車１を運転しているときにおける当該運転者の視線の情報に基づいて、所定の時間（例えば、一定の時間）が経過する間に当該運転者が自動車１の前方手前を見た（視線が向いた）回数あるいは時間を計算し、その計算結果（回数あるいは時間）に応じて、当該運転者の属性を判定してもよい。
ここで、自動車１の前方手前については、例えば、あらかじめ、該当する領域（自動車１の前方手前の領域）を特定する情報が、記憶部２１３に記憶されて、属性判定部２１７により用いられる。
また、運転者が自動車１の前方手前を見たことは、例えば、当該運転者の視線情報により判定されてもよく、あるいは、当該運転者の視線情報と他の情報により特定されてもよい。当該他の情報としては、例えば、自動車１の前方の画像情報、あるいは、運転者の画像情報、あるいは、運転者の行動に関する情報のうちの１以上が用いられてもよい。
また、所定の時間における回数は、例えば、頻度と捉えられてもよい。
【００５２】
属性判定部２１７は、例えば、運転者が自動車１を運転しているときにおける当該運転者の視線の情報に基づいて、所定の時間（例えば、一定の時間）が経過する間に当該運転者が所定のミラーを見た（視線が向いた）回数あるいは時間を計算し、その計算結果（回数あるいは時間）に応じて、当該運転者の属性を判定してもよい。当該所定のミラーとしては、例えば、ルームミラー、リアミラー、あるいは、サイドミラー（左側サイドミラー１３、右側サイドミラー１４）が用いられてもよい。
【００５３】
属性判定部２１７は、例えば、運転者が自動車１を運転しているときにおける当該運転者の視線の情報に基づいて、所定の時間（例えば、一定の時間）が経過する間に当該運転者が速度計を見た（視線が向いた）回数あるいは時間を計算し、その計算結果（回数あるいは時間）に応じて、当該運転者の属性を判定してもよい。
【００５４】
属性判定部２１７は、例えば、運転者が自動車１を運転しているときにおける当該運転者の視線の情報に基づいて、当該運転者の視線が所定の範囲に継続して存在した時間（視線の停留時間）に応じて、当該運転者の属性を判定してもよい。ここで、当該所定の範囲としては、例えば、あらかじめ定められた範囲であってもよく、あるいは、運転者の視線の情報に基づいて設定される範囲であってもよい。運転者の視線の情報に基づいて設定される範囲としては、例えば、視線の停留時間の計時が開始されるときにおける運転者の視線の位置を基準として設定される範囲であってもよい。
【００５５】
属性判定部２１７は、例えば、運転者が自動車１を運転しているときにおける当該運転者の視線の情報に基づいて、当該運転者の視線が同じ位置に所定の時間以上継続して存在した場合における当該位置（視線の停留位置）に応じて、当該運転者の属性を判定してもよい。ここで、視線の位置が同じ位置であるか否かを判定する手法としては、例えば、視線の位置が完全に同じ位置でなくても、視線の位置の変化（ずれ）が所定の範囲に収まる場合には同じ位置であるとみなされてもよい。
【００５６】
属性判定部２１７は、例えば、運転者が自動車１を運転しているときにおける当該運転者の視線の情報に基づいて、所定の時間（例えば、一定の時間）が経過する間に当該運転者が社外の所定の物体を見た（視線が向いた）回数あるいは時間を計算し、その計算結果（回数あるいは時間）に応じて、当該運転者の属性を判定してもよい。当該所定の物体としては、例えば、信号機、あるいは、白線などのマーキングが用いられてもよい。
ここで、属性判定部２１７は、例えば、撮影情報取得部３１２により取得された情報と、物体情報取得部３１６により取得された情報との一方または両方に基づいて、所定の物体を信号機あるいは白線などであると特定してもよい。
【００５７】
一例として、属性判定部２１７は、運転者が操作している自車両（自動車１）と他の自動車との間の距離（車間距離）の情報に基づいて、当該運転者の属性を判定してもよい。
ここで、属性判定部２１７は、例えば、撮影情報取得部３１２により取得された情報と、物体情報取得部３１６により取得された情報との一方または両方に基づいて、他の自動車が存在すること、および、自車両（自動車１）と当該他の自動車との間の距離（車間距離）を特定してもよい。
【００５８】
一例として、属性判定部２１７は、ステアリングの舵角の微分値（角速度）の情報に基づいて、運転者の属性を判定してもよい。ここで、ステアリングの舵角の微分値（角速度）は、例えば、ステアリングのブレ（いわゆるハンドルのブレ）とみなすことができる。
ここで、ステアリングの舵角の微分値（角速度）の情報は、例えば、運転走行情報取得部３１１により取得された情報に基づいて得られる。
【００５９】
一例として、属性判定部２１７は、自動車１が右折時に発進するタイミングの情報に基づいて、運転者の属性を判定してもよい。
ここで、自動車１が右折時に発進するタイミングの情報は、例えば、運転走行情報取得部３１１により取得された情報に基づいて得られる。
【００６０】
一例として、属性判定部２１７は、自動車１の減速の度合いの情報に基づいて、運転者の属性を判定してもよい。
ここで、自動車１の減速の度合いの情報は、例えば、運転走行情報取得部３１１により取得された情報に基づいて得られる。
【００６１】
一例として、属性判定部２１７は、自動車１が走行している場所の情報に基づいて、運転者の属性を判定してもよい。自動車１が走行している場所の情報としては、例えば、道路の面において自動車１が走行しているところの情報が用いられてもよく、具体例として、車線幅における左側、中央、あるいは、右側などといった情報が用いられてもよい。
ここで、自動車１が走行している場所の情報は、例えば、撮影情報取得部３１２により取得された情報と、物体情報取得部３１６により取得された情報との一方または両方に基づいて得られる。具体例として、道路における白線（当該白線の位置など）は、撮影情報取得部３１２により取得された情報に基づいて特定されることが可能である。
【００６２】
一例として、属性判定部２１７は、過去の情報に基づいて、運転者の属性を判定してもよい。過去の情報としては、例えば、過去情報取得部３１７により取得される情報が用いられてもよい。
【００６３】
一例として、属性判定部２１７は、過去の情報および現在の情報に基づいて、運転者の属性を判定してもよい。この場合、例えば、同一の運転者について、過去の情報としては前回以前に当該運転者が自動車１を操作したときに取得された情報が用いられ、現在の情報としては今回に当該運転者が自動車１を操作するときに取得される情報が用いられる。ここで、例えば、運転者が自動車１に搭乗して運転を開始してから運転を終了して当該自動車１から降車するまでを、１回分の自動車１の操作（１回分の運転）としてもよく、あるいは、自動車１のエンジンがオンにされてからオフにされるまでを、１回分の自動車１の操作（１回分の運転）としてもよく、あるいは、他の態様が用いられてもよい。
【００６４】
属性および判定の具体例を示す。
ここでは、第１の属性、第２の属性、および第３の属性を考える。第１の属性は「初心者」という属性である。第２の属性は「高齢者」という属性である。第３の属性は「一般運転者」という属性である。
【００６５】
属性判定部２１７は、例えば、運転者の視線が向く位置（注視位置）あるいは当該位置を含む範囲（注視範囲）が、自動車１の前方手前、あるいは、路肩（または、路肩の付近）に存在する回数あるいは時間（所定の時間における回数あるいは時間でもよい。）が所定の閾値よりも大きい場合に、当該運転者の属性が第１の属性であると判定してもよい。一般に、運転者が初心者である場合には、当該運転者が見る前方の視野範囲（視線の先の範囲）が狭い傾向にある。
【００６６】
属性判定部２１７は、例えば、運転者が所定のミラーを見る回数あるいは時間（所定の時間における回数あるいは時間でもよい。）が所定の閾値よりも小さい場合に、当該運転者の属性が第１の属性であると判定してもよい。一般に、運転者が初心者である場合には、当該運転者がルームミラー、リアミラーあるいはサイドミラーを見る頻度が少ない傾向にある。
【００６７】
属性判定部２１７は、例えば、運転者が自動車１の内部にある速度計（スピードメーター）を見る回数あるいは時間（所定の時間における回数あるいは時間でもよい。）が所定の閾値よりも大きい場合に、当該運転者の属性が第１の属性であると判定してもよい。一般に、運転者が初心者である場合には、当該運転者が速度計を見る頻度が大きい傾向にある。
【００６８】
属性判定部２１７は、例えば、自車両（自動車１）と他の車両（例えば、先行する他の車両）との車間距離が所定の閾値よりも大きい場合に、当該運転者の属性が第１の属性であると判定してもよい。一般に、運転者が初心者である場合には、車間距離を大きくとる傾向にある。
【００６９】
属性判定部２１７は、例えば、ステアリングのブレが所定の閾値よりも大きい場合には、当該運転者の属性が第１の属性であると判定してもよい。一般に、運転者が初心者である場合には、ステアリングのブレが大きい傾向にある。
【００７０】
属性判定部２１７は、例えば、自車両（自動車１）と対向する車両（対向車）との距離が所定の閾値よりも大きいときにだけ自車両（自動車１）を発進させない場合には、当該運転者の属性が第１の属性であると判定してもよい。一般に、運転者が初心者である場合には、自車両（自動車１）と対向車との距離が大きいときにしか自車両（自動車１）を発進させない傾向にある。
【００７１】
属性判定部２１７は、例えば、自動車１が所定のカーブ（例えば、曲率が所定の閾値よりも小さいカーブ）の手前で減速させられた場合には、運転者の属性が第１の属性であると判定してもよい。一般に、運転者が初心者である場合には、曲率が小さいカーブにおいても、当該カーブの手前で、自動車１を減速させる傾向にある。
【００７２】
属性判定部２１７は、例えば、自動車１が狭い路地（例えば、幅が所定の閾値よりも小さい道）を走行しない期間が継続して所定の期間以上となった場合には、運転者の属性が第１の属性であると判定してもよい。一般に、運転者が初心者である場合には、自動車１で狭い路地を走行しない傾向にある。
【００７３】
属性判定部２１７は、例えば、自動車１が三車線の道路において真ん中の車線を走行する場合には、運転者の属性が第１の属性であると判定してもよい。一般に、運転者が初心者である場合には、自動車１で真ん中の車線を走行する傾向にある。
【００７４】
ここで、属性判定部２１７は、例えば、運転者の属性が第１の属性であると判定するための複数の条件のうちの少なくとも１つが満たされた場合に、運転者の属性が第１の属性であると判定してもよく、あるいは、運転者の属性が第１の属性であると判定するための複数の条件のうちの所定数以上が満たされた場合に、運転者の属性が第１の属性であると判定してもよい。当該所定数としては、２以上の値が用いられる。
【００７５】
属性判定部２１７は、例えば、運転者の視線が向く位置（注視位置）あるいは当該位置を含む範囲（注視範囲）が、自動車１に対して所定の閾値以上の遠方に存在する回数あるいは時間（所定の時間における回数あるいは時間でもよい。）が所定の閾値よりも大きい場合に、当該運転者の属性が第２の属性であると判定してもよい。一般に、運転者が高齢者である場合には、当該運転者が遠方を見る傾向にある。
【００７６】
属性判定部２１７は、例えば、所定の時間において運転者の視線が向く位置（注視位置）の範囲が所定の範囲以上となった場合に、当該運転者の属性が第２の属性であると判定してもよい。一般に、運転者が高齢者である場合には、当該運転者が広範囲を見る傾向にある。
【００７７】
属性判定部２１７は、例えば、運転者の視線が所定の対象物から外れている時間が所定の閾値以上となった場合に、当該運転者の属性が第２の属性であると判定してもよい。一般に、運転者が高齢者である場合には、当該運転者の視線が対象物から外れている時間が長い傾向にあり、つまり、当該対象物の総探索時間が長い傾向にある。ここで、当該所定の対象物としては、例えば、歩行者、自車両（自動車１）以外の車両、信号機、横断歩道、他の障害物などのうちの１以上であってもよい。
【００７８】
属性判定部２１７は、例えば、運転者の視線が所定の対象物の位置（または、当該位置を含む所定の範囲）に継続して存在する時間が所定の閾値未満である場合に、当該運転者の属性が第２の属性であると判定してもよい。一般に、運転者が高齢者である場合には、対象物を継続的に注視する時間が短い傾向にある。ここで、当該所定の対象物としては、例えば、歩行者、自車両（自動車１）以外の車両、信号機、横断歩道、他の障害物などのうちの１以上であってもよい。
【００７９】
属性判定部２１７は、例えば、運転者が所定の場所を見る回数あるいは時間（所定の時間における回数あるいは時間でもよい。）が所定の閾値よりも大きい場合に、当該運転者の属性が第２の属性であると判定してもよい。一般に、運転者が高齢者である場合には、同じ場所を何度も見る傾向にある。
【００８０】
属性判定部２１７は、例えば、運転者の視線情報（眼球運動に関する情報）に基づいて、サッケード時間（急速性眼球運動の時間）が所定の閾値よりも小さい場合に、当該運転者の属性が第２の属性であると判定してもよい。一般に、運転者が高齢者である場合には、サッケード時間が短い傾向にある。
【００８１】
属性判定部２１７は、例えば、自動車１が中央車線に寄る場所を走行する回数あるいは時間（所定の時間における回数あるいは時間でもよい。）が所定の閾値よりも大きい場合に、当該運転者の属性が第２の属性であると判定してもよい。一般に、運転者が高齢者である場合には、自動車１が中央車線に寄る割合が高い傾向にある。
【００８２】
ここで、属性判定部２１７は、例えば、運転者の属性が第２の属性であると判定するための複数の条件のうちの少なくとも１つが満たされた場合に、運転者の属性が第２の属性であると判定してもよく、あるいは、運転者の属性が第２の属性であると判定するための複数の条件のうちの所定数以上が満たされた場合に、運転者の属性が第２の属性であると判定してもよい。当該所定数としては、２以上の値が用いられる。
【００８３】
属性判定部２１７は、例えば、運転者の視線が向く位置（注視位置）あるいは当該位置を含む範囲（注視範囲）が、自動車１に対して所定の閾値以上の遠方に存在する回数あるいは時間（所定の時間における回数あるいは時間でもよい。）が所定の閾値よりも大きい場合に、当該運転者の属性が第３の属性であると判定してもよい。一般に、運転者が一般運転者である場合には、当該運転者が遠方を見る傾向にある。
なお、本条件は、例えば、第２の属性と第３の属性とで同じである。
【００８４】
属性判定部２１７は、例えば、所定の時間において運転者の視線が向く位置（注視位置）の範囲が所定の範囲以上となった場合に、当該運転者の属性が第３の属性であると判定してもよい。一般に、運転者が一般運転者である場合には、当該運転者が広範囲を見る傾向にある。
なお、本条件は、例えば、第２の属性と第３の属性とで同じである。
【００８５】
属性判定部２１７は、例えば、運転者が道路の白線を見る回数あるいは時間（所定の時間における回数あるいは時間でもよい。）が所定の閾値よりも小さい場合に、当該運転者の属性が第２の属性であると判定してもよい。一般に、運転者が一般運転者である場合には、白線をそれほど見ない傾向にある。
【００８６】
属性判定部２１７は、例えば、運転者が所定のミラーを見る回数あるいは時間（所定の時間における回数あるいは時間でもよい。）が所定の閾値よりも大きい場合に、当該運転者の属性が第３の属性であると判定してもよい。一般に、運転者が一般運転者である場合には、当該運転者がルームミラー、リアミラーあるいはサイドミラーを見る頻度が多い傾向にある。
【００８７】
属性判定部２１７は、例えば、所定の時間における運転者の視線が向く位置（注視位置）の集合に基づく範囲が所定の閾値よりも大きい範囲となり、当該視線が向く位置の分布が所定の程度以上の均一度となる場合に、当該運転者の属性が第３の属性であると判定してもよい。一般に、運転者が一般運転者である場合には、注視する範囲が広くなり、注視する位置が均一的に分布する。
ここで、運転者の視線が向く位置の分布の均一度は、例えば、運転者の視線が向く位置の分布の分散の逆数などが用いられてもよい。
【００８８】
ここで、属性判定部２１７は、例えば、運転者の属性が第３の属性であると判定するための複数の条件のうちの少なくとも１つが満たされた場合に、運転者の属性が第３の属性であると判定してもよく、あるいは、運転者の属性が第３の属性であると判定するための複数の条件のうちの所定数以上が満たされた場合に、運転者の属性が第３の属性であると判定してもよい。当該所定数としては、２以上の値が用いられる。
【００８９】
属性判定部２１７は、一例として、運転者の属性が第１の属性であること、運転者の属性が第２の属性であること、あるいは、運転者の属性が第３の属性であることを、それぞれ独立に判定してもよい。
例えば、属性判定部２１７は、判定に使用する所定の情報（１つの情報でもよく、あるいは、複数個の情報の組み合わせでもよい。）を３個のグループ（第１のグループ、第２のグループ、第３のグループ）に分類し、当該情報が第１のグループに分類される場合には運転者が第１の属性に属すると判定し、当該情報が第２のグループに分類される場合には運転者が第２の属性に属すると判定し、当該情報が第３のグループに分類される場合には運転者が第３の属性に属すると判定する。具体例として、車間距離の情報が判定に使用される場合、平均的な範囲に含まれる車間距離を第３のグループとし、当該平均的な範囲よりも大きい車間距離を第１のグループとし、当該平均的な範囲よりも小さい車間距離を第２のグループとする、構成が用いられてもよい。
【００９０】
他の例として、属性判定部２１７は、ｎ（ｎは、２以上である値）個の属性を判定する場合に、判定の対象となる運転者が（ｎ−１）個の属性のうちのいずれかに属するか否かを判定し、いずれにも属しない場合に、当該運転者が残りの１個の属性に属すると判定してもよい。具体例として、属性判定部２１７は、３個の属性（第１の属性、第２の属性、第３の属性）を判定する場合に、判定の対象となる運転者が２個の属性（例えば、第１の属性、第２の属性）のうちのいずれかに属するか否かを判定し、いずれにも属しない場合に、当該運転者が第３の属性に属すると判定してもよい。
ここで、ｎ個の属性における（ｎ−１）個の属性としては、任意の属性が用いられてもよい。
【００９１】
ここで、上記では、初心者、高齢者、一般運転者という属性を例示したが、属性の種類としては、他の任意のものが用いられてもよい。
例えば、「所定の行動パターンに合った行動をする運転者である」という属性が用いられてもよい。当該所定の行動パターンとしては、任意の行動パターンであってもよく、一例として、自動車１がオートクルーズモードであるときにおいて、運転者の足がブレーキに載っていない（例えば、足が組まれている）という行動パターンが考えられる。
なお、自動車１がオートクルーズモードであるという情報は、例えば、運転走行情報取得部３１１により取得されてもよい。また、運転者の足がブレーキに載っていないという情報は、例えば、運転者行動情報取得部３１４により取得されてもよい。
【００９２】
また、属性判定部２１７は、運転者の属性を判定するときに、学習部２１６により学習された結果の情報を使用してもよく、あるいは、使用しなくてもよい。
例えば、属性判定部２１７は、学習部２１６により学習された結果の情報に基づいて、運転者の属性を判定してもよい。
【００９３】
また、例えば、学習の結果として運転者の属性の判定結果を出力する学習を学習部２１６により行い、属性判定部２１７が当該学習の結果を属性の判定結果として採用してもよい。
この場合、属性判定部２１７は、学習部２１６の機能を使用して、例えば、運転者による操作などに関する情報について、過去の情報と現在の情報に基づいて、当該運転者の属性を判定する。つまり、本実施形態では、同一の運転者について、当該運転者が過去に自動車１を運転したときに学習された情報（例えば、学習結果の情報）を記憶しておき、その次の機会に当該運転者が自動車１を運転する際に、記憶された過去の情報を使用するとともに、現在の情報を取得して、これらの情報（過去の情報と現在の情報）を合わせて、学習の続きを行うことが可能である。
学習部２１６の機能は、例えば、同一の運転者について、所定のパラメータの値を継続的に更新（学習）していくことで、当該パラメータの値を最適化していく。これにより、同一の運転者について、当該運転者の運転操作の技能が向上する（または、低下する）ことなどに応じて、判定される属性を変化させることが可能である。
【００９４】
ＡＩを用いた学習では、例えば、機械学習の手法により、大量の情報を反復的に分析し、そこからパターンを見つけ出すこと、あるいは、深層学習（Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）を行うことにより、運転者の属性に関する特徴量を独自に抽出し、運転者の認識あるいは分類を行うことによって、運転者の属性を判定することを可能とする。当該情報としては、任意の情報が用いられてもよく、本実施形態では、情報取得部２１４により取得される情報のうちの１以上が用いられてもよい。
【００９５】
制御条件決定部２１８は、属性判定部２１７により判定された属性に基づいて、前照灯部１２１（左側前照灯１１、右側前照灯１２）を制御する条件（制御条件）を決定する。
制御条件決定部２１８は、例えば、あらかじめ用意された複数の異なる制御条件のうちから属性に適した制御条件（例えば、１つの制御条件）を選択することで当該制御条件を使用することを決定してもよく、あるいは、属性に適した制御条件を新たに生成することで当該制御条件を使用することを決定してもよい。
ここで、制御条件としては、例えば、ロービーム、ハイビーム、ＡＤＢの配光、光量、マーキングライト、路面描画（光を路面に描画すること）、高照度帯可変などのうちの１以上に関する条件であってもよい。
【００９６】
配光制御部２１９は、制御条件決定部２１８により決定された制御条件に基づいて、前照灯部１２１（左側前照灯１１、右側前照灯１２）による光の照射を制御することで、前照灯部１２１（左側前照灯１１、右側前照灯１２）の配光を制御する。
ここで、配光制御部２１９は、例えば、前照灯部１２１（左側前照灯１１、右側前照灯１２）が点灯しているときにおける配光、あるいは、前照灯部１２１（左側前照灯１１、右側前照灯１２）が点滅しているときにおける配光を制御する。
【００９７】
［自動車の運転席付近の構成］
図３は、本発明の一実施形態に係る自動車１の運転席付近の概略的な構成を示すブロック図である。
図３には、左側サイドミラー１３と、右側サイドミラー１４と、フロントウィンドウ１５と、ハンドル４１１と、ルームミラー４１２と、カメラ４２１と、視線センサ４３１を示してある。
また、図３には、フロントウィンドウ１５の領域が仮想的に１０個に分割された領域（グリッド）として、分割領域Ｄ１〜Ｄ１０を示してある。本実施形態では、フロントウィンドウ１５が実際に分割されるのではなく、制御の単位として分割領域Ｄ１〜Ｄ１０に分割されている。
【００９８】
カメラ４２１は、例えば、図１に示される前方車外検出部２１に含まれる機能部の一例である。図３の例では、カメラ４２１は、自動車１の車内の運転席付近に備えられており、例えば、ハンドル４１１の固定部分の付近であって速度計の前あたりに内蔵されている。
カメラ４２１は、自動車１の車外の前方に見える景色（前景）の画像の情報を撮像する。
【００９９】
視線センサ４３１は、例えば、図１に示される車内検出部２３に含まれる機能部の一例である。図３の例では、視線センサ４３１は、自動車１の車内の運転席付近に備えられており、例えば、ハンドル４１１の固定部分の付近であって速度計の前あたりに備えられている。
視線センサ４３１は、自動車１の車内の運転席に座った運転者の視線に関する情報を検出する。
ここで、視線センサ４３１は、例えば、赤外光を出力するＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）と、赤外光を検出することが可能なカメラを用いて構成されてもよい。視線センサ４３１は、ＬＥＤからの赤外光により運転者の顔を照らし、カメラにより赤外光を撮影して、運転者の視線を計測（検出）する。
【０１００】
一例として、制御装置３１（属性判定部２１７など）では、カメラ４２１により撮影された画像（前景画像）と、視線センサ４３１により検出された視線とを重ねる（オーバーレイ）することで、運転者が見ているところを特定することが可能である。
【０１０１】
他の例として、制御装置３１（属性判定部２１７など）では、フロントウィンドウ１５に仮想的に設けられた複数の分割領域Ｄ１〜Ｄ１０のうちで、視線センサ４３１により検出された視線が向く１個の分割領域を特定することで、運転者が見ているところ（この例では、分割領域）を特定することが可能である。ここで、様々な視線の向きと、それぞれの視線の向きに対応する分割領域との対応付けが、例えば、あらかじめ制御装置３１（例えば、記憶部２１３）に設定されてもよい。これにより、簡易に、運転者の視線のおおよその方向性が把握され得る。
なお、フロントウィンドウ１５を複数に分割する数としては、任意の数が用いられてもよい。
【０１０２】
［属性と制御条件との対応］
図４は、本発明の一実施形態に係る属性と制御条件との対応テーブル１０１１の一例を示す図である。
本実施形態では、対応テーブル１０１１は、例えばあらかじめ、制御装置３１の記憶部２１３に記憶される。
対応テーブル１０１１では、１種類以上の属性のそれぞれと、１つの制御条件とが、対応付けられて格納されている。
図４の例では、対応テーブル１０１１において、「タイプＡ」の属性（例えば、第１の属性）と、条件ａ（例えば、第１の制御条件）とが対応付けられている。また、「タイプＢ」の属性（例えば、第２の属性）と、条件ｂ（例えば、第２の制御条件）とが対応付けられており、また、「タイプＣ」の属性（例えば、第３の属性）と、条件ｃ（例えば、第３の制御条件）とが対応付けられており、以降も同様である。
【０１０３】
ここで、それぞれの属性であることを判定するときに使用される条件の内容についても、例えばあらかじめ、制御装置３１の記憶部２１３に記憶される。
また、それぞれの制御条件の内容についても、例えばあらかじめ、制御装置３１の記憶部２１３に記憶される。
本実施形態では、制御条件決定部２１８は、対応テーブル１０１１の内容に基づいて、属性判定部２１７により判定された属性に対応した制御条件を使用することを決定してもよい。
【０１０４】
ここで、属性と制御条件との対応としては、任意の対応が用いられてもよい。
具体的な一例として、「初心者」という属性に対して、前照灯部１２１（左側前照灯１１、右側前照灯１２）からの光を（一般運転者と比べて）遠方に照射するような制御条件が対応付けられてもよい。これにより、例えば、初心者である運転者の視線を遠方に向かせることが図られ、熟練者のように遠方を見る視界を初心者に提供することができ、夜間における安全性の向上などに役立つことができる。
具体的な他の例として、「高齢者」という属性に対して、前照灯部１２１（左側前照灯１１、右側前照灯１２）からの光によって、見るべき対象物をマーキングするような制御条件が対応付けられてもよい。これにより、例えば、高齢者である運転者に対して、見るべき対象物を視認することを確実に促すことが図られる。なお、見るべき対象物をマーキングすることは、当該対象物を強調するための光を当該対象物に照射することで実現される。
具体的な他の例として、「一般運転者」という属性に対して、前照灯部１２１（左側前照灯１１、右側前照灯１２）からの光を、多くの者にとっての平均的な配光にするような制御条件が対応付けられてもよい。
【０１０５】
また、具体的な他の例として、「運転者の足がブレーキに載っていない」という属性に対して、前照灯部１２１（左側前照灯１１、右側前照灯１２）からの光を、運転者に注意を促す配光にするような制御条件が対応付けられてもよい。このような配光の一例として、Ｔ字の配光が使用される場合に、マージン部分（自動車１の進行方向に沿った縦方向の線分）を（所定の基準と比べて）長くする配光が用いられてもよい。つまり、この場合には、運転者がブレーキを踏むまでに要する時間が（運転者の足がブレーキに載っているときと比べて）長いと予想されるため、その点で運転者に注意を促すようにする。
【０１０６】
［制御装置において行われる処理の手順の一例］
図５は、本発明の一実施形態に係る制御装置３１において行われる処理の手順の一例を示すフローチャートである。
本例では、ある人が運転者として自動車１の運転席に搭乗したことを想定する。
また、本例では、特定の運転者とは、制御装置３１において既に把握されている運転者のことをいう。特定の運転者は、例えば、過去に自動車１を運転した者、あるいは、過去に自動車１を運転したことはないが、その者に関する情報が制御装置３１（例えば、記憶部２１３）に記憶された者である。
【０１０７】
（ステップＳ１）
運転者識別部２１５は、運転席に搭乗した人（今回の運転者）が特定の運転者であるか否かを識別する。
この結果、運転者識別部２１５は、当該人が特定の運転者であると識別した場合には（ステップＳ１：ＹＥＳ）、ステップＳ２の処理へ移行する。
一方、この結果、運転者識別部２１５は、当該人が特定の運転者ではないと識別した場合には（ステップＳ１：ＮＯ）、ステップＳ９の処理へ移行する。
【０１０８】
（ステップＳ２）
属性判定部２１７は、識別された特定の運転者について、過去の属性（例えば、前回に割り当てられた属性）を読み込む。そして、ステップＳ３の処理へ移行する。
ここで、学習部２１６による学習が行われる場合には、属性判定部２１７は、読み込んだ属性を学習部２１６に通知してもよい。学習部２１６は、通知された属性を学習に使用してもよい。
なお、識別された特定の運転者について、過去の属性が使用されない場合には、ステップＳ２の処理は省略されてもよい。
【０１０９】
（ステップＳ３）
属性判定部２１７は、運転者による運転に関する情報（本例では、「運転情報」ともいう。）として、現在の運転情報を取得する。そして、ステップＳ４の処理へ移行する。
ここで、運転情報としては、例えば、情報取得部２１４により取得される任意の１以上の情報が用いられてもよい。
【０１１０】
（ステップＳ４）
属性判定部２１７は、過去の運転情報と現在の運転情報に基づいて、運転者の属性を判定する。そして、ステップＳ５の処理へ移行する。
ここで、属性判定部２１７は、識別された運転者（特定の運転者）について、過去の運転情報を、例えば記憶部２１３から取得する。
【０１１１】
（ステップＳ５）
制御条件決定部２１８は、属性判定部２１７により判定された運転者の属性に基づいて、配光の制御条件を決定する。そして、ステップＳ６の処理へ移行する。
【０１１２】
（ステップＳ６）
配光制御部２１９は、制御条件決定部２１８により決定された配光の制御条件に基づいて、前照灯部１２１（左側前照灯１１、右側前照灯１２）の配光を制御する。そして、ステップＳ７の処理へ移行する。
【０１１３】
（ステップＳ７）
制御装置３１（例えば、運転者識別部２１５など）では、現在の運転者による自動車１の運転が継続されているか否かを判定する。
この結果、制御装置３１（例えば、運転者識別部２１５など）では、現在の運転者による自動車１の運転が継続されていると判定した場合には（ステップＳ７：ＹＥＳ）、ステップＳ８の処理へ移行する。
一方、制御装置３１（例えば、運転者識別部２１５など）では、現在の運転者による自動車１の運転が継続されていないと判定した場合には（ステップＳ７：ＮＯ）、本フローの処理を終了する。
【０１１４】
ここで、本例では、制御装置３１では、所定の条件が満たされた場合に運転が継続していない（つまり、運転が終了した）と判定し、他の場合には運転が継続していると判定する。当該所定の条件としては、任意の条件が用いられてもよく、例えば、自動車１のエンジンがオフになったという条件、あるいは、運転者が自動車１の運転席から降車したという条件などが用いられてもよい。
【０１１５】
（ステップＳ８）
属性判定部２１７は、現在の運転情報を取得する。そして、ステップＳ１の処理へ移行する。
なお、本例では、ステップＳ８の処理の後にステップＳ１の処理に戻る構成を示したが、他の構成例として、ステップＳ２〜ステップＳ６の処理を通過してきた場合には、ステップＳ８の処理の後に他の処理（例えば、ステップＳ４の処理）に戻る構成が用いられてもよい。
【０１１６】
（ステップＳ９）
属性判定部２１７は、運転者（ここでは、特定の運転者ではない例えば未知な運転者）による運転に関する情報（運転情報）として、現在の運転情報を取得する。そして、ステップＳ１０の処理へ移行する。
【０１１７】
（ステップＳ１０）
属性判定部２１７は、現在の運転情報に基づいて、運転者の属性を判定する。そして、ステップＳ１１の処理へ移行する。
【０１１８】
（ステップＳ１１）
制御条件決定部２１８は、属性判定部２１７により判定された運転者の属性に基づいて、配光の制御条件を決定する。そして、ステップＳ１２の処理へ移行する。
【０１１９】
（ステップＳ１２）
配光制御部２１９は、制御条件決定部２１８により決定された配光の制御条件に基づいて、前照灯部１２１（左側前照灯１１、右側前照灯１２）の配光を制御する。そして、ステップＳ７の処理へ移行する。
【０１２０】
なお、本例では、ステップＳ９〜ステップＳ１２の処理を通過してきた場合には、次回のステップＳ１の処理では、運転者は特定の運転者であると判定される。つまり、特定の運転者ではない者が自動車１を運転する場合、最初はステップＳ９〜ステップＳ１２の処理を通過するが、次回からはステップＳ２〜ステップＳ６を通過する。
【０１２１】
本例では、制御装置３１（例えば、運転者識別部２１５など）では、特定の運転者ではない者が自動車１を運転した場合には、ステップＳ９〜ステップＳ１２の処理において、その者を特定の運転者として例えば記憶部２１３に記憶（登録）する。この場合、その者は、例えば、運転情報の一部または全部、あるいは、その者から入力された運転者ＩＤ、あるいは、その者の顔の情報などといった生体情報などのうちの１以上により特定される。
【０１２２】
［実施形態のまとめ］
以上のように、本実施形態に係る自動車１の前照灯制御システム１０１において、制御装置３１では、運転者の少なくとも一部の動き（例えば、運転者の視線の動き、運転者の顔の動き、あるいは、運転者の他の行動など）に基づいて当該運転者の属性を判定することで、当該運転者の属性を精度良く判定することができる。
また、制御装置３１では、運転者の属性を判定する際に、さらに、自動車１の外側（車外）に関する情報、あるいは、当該運転者に関する過去の情報などを考慮することで、当該運転者の属性をさらに精度良く判定することができる。
【０１２３】
また、制御装置３１では、運転者の属性に適した配光になるように前照灯部１２１（左側前照灯１１、右側前照灯１２）からの光の照射を制御することで、当該運転者の個性（属性）に応じて支援する配光を実現することが可能である。
ここで、制御装置３１では、運転者の属性を判定する際に、交通の状況（交通シーン）を考慮すると、当該運転者の属性を交通の状況に合わせて精度良く判定することができ、交通の状況に合わせて配光を制御することができる。
【０１２４】
また、制御装置３１では、同一の運転者について、当該運転者に割り当てる属性を更新して、当該運転者に対して制御される配光を変更することで、例えば、運転者の属性および配光が固定される場合と比べて、より実情に合った属性の判定および配光の制御が可能である。
【０１２５】
＜構成例＞
一構成例として、車両（本実施形態では、自動車１）の運転者の少なくとも一部の動きの情報を取得する動き情報取得部（本実施形態では、例えば、視線情報取得部３１３、運転者行動情報取得部３１４、顔向き角速度情報取得部３１５）と、動き情報取得部により取得された情報に基づいて運転者の属性を判定する属性判定部（本実施形態では、属性判定部２１７）と、属性判定部により判定された属性に基づいて車両の前照灯（本実施形態では、左側前照灯１１、右側前照灯１２）の配光を制御する配光制御部（本実施形態では、配光制御部２１９）と、を備える車両の前照灯の制御装置（本実施形態では、制御装置３１）である。
一構成例として、車両の前照灯の制御装置において、車両の外側に関する情報を取得する車外情報取得部（本実施形態では、例えば、撮影情報取得部３１２、物体情報取得部３１６）を備え、属性判定部は、属性を判定する場合に、車外情報取得部により取得された情報に基づいて運転者の属性を判定する。
一構成例として、車両の前照灯の制御装置において、運転者を識別する運転者識別部（本実施形態では、運転者識別部２１５）を備え、属性判定部は、属性を判定する場合に、運転者識別部により識別された運転者に関する過去の情報に基づいて運転者の属性を判定する。
【０１２６】
以上に示した実施形態に係る装置（例えば、制御装置３１など）の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、処理を行ってもよい。
なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、オペレーティング・システム（ＯＳ：Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）あるいは周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【０１２７】
さらに、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークあるいは電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記のプログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）あるいは電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記のプログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上記のプログラムは、前述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【０１２８】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【符号の説明】
【０１２９】
１…自動車、１１…左側前照灯、１２…右側前照灯、１３…左側サイドミラー、１４…右側サイドミラー、１５…フロントウィンドウ、１６…リアウィンドウ、２１…前方車外検出部、２２…後方車外検出部、２３…車内検出部、２４…車両情報検出部、３１…制御装置、１０１…前照灯制御システム、１２１…前照灯部、２１１…入力部、２１２…出力部、２１３…記憶部、２１４…情報取得部、２１５…運転者識別部、２１６…学習部、２１７…属性判定部、２１８…制御条件決定部、２１９…配光制御部、３１１…運転走行情報取得部、３１２…撮影情報取得部、３１３…視線情報取得部、３１４…運転者行動情報取得部、３１５…顔向き角速度情報取得部、３１６…物体情報取得部、３１７…過去情報取得部、４１１…ハンドル、４１２…ルームミラー、４２１…カメラ、４３１…視線センサ、Ｄ１〜Ｄ１０…分割領域、１０１１…対応テーブル
【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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