(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに
運行スケジュール情報を受け付け、
記憶部に記憶された複数のドライバー候補のそれぞれの基準生体リズム情報に基づいて、受け付けた運行スケジュール情報が示す運転期間内に生体リズムにおける眠気発生が含まれる度合いの少ないドライバー候補を優先的に前記運行スケジュール情報で運転するドライバーとして出力する
処理を実行させることを特徴とする運転支援プログラム。
【請求項２】
前記眠気発生が含まれる度合いは、前記運転期間内における眠気の発生回数又は眠気発生の時間の長さ又は眠気発生の強さであることを特徴とする請求項１に記載の運転支援プログラム。
【請求項３】
前記出力する処理は、ドライバー候補を優先的に前記運行スケジュール情報で運転するドライバーとして出力する際に、前記眠気発生が含まれる度合いの強さを示す値を含めて出力することを特徴とする請求項１に記載の運転支援プログラム。
【請求項４】
前記出力する処理は、ドライバー候補を優先的に前記運行スケジュール情報で運転するドライバーとして出力する際に、前記複数のドライバー候補を前記眠気発生が含まれる度合いの少ない順に並べて出力することを特徴とする請求項１に記載の運転支援プログラム。
【請求項５】
前記運行スケジュール情報の時間内におけるそれぞれのドライバー候補についての基準生体リズム情報が眠気発生を示す時間をグラフ表示する処理を更にコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の運転支援プログラム。
【請求項６】
各ドライバー候補のバイタルサインのパターン毎にドライバー候補を複数のグループに分類しておき、前記運行スケジュール情報に対するパターンに合うグループのドライバー候補を優先的に、運転するドライバーとして出力することを特徴とする請求項１に記載の運転支援プログラム。
【請求項７】
コンピュータが実行する運転支援方法であって、
運行スケジュール情報を受け付け、
記憶部に記憶された複数のドライバー候補のそれぞれの基準生体リズム情報に基づいて、受け付けた運行スケジュール情報が示す運転期間内に生体リズムにおける眠気発生が含まれる度合いの少ないドライバー候補を優先的に前記運行スケジュール情報で運転するドライバーとして出力する
処理を実行することを特徴とする運転支援方法。
【請求項８】
運行スケジュール情報を受け付ける受付部と、
記憶部に記憶された複数のドライバー候補のそれぞれの基準生体リズム情報に基づいて、受け付けた運行スケジュール情報が示す運転期間内に生体リズムにおける眠気発生が含まれる度合いの少ないドライバー候補を優先的に前記運行スケジュール情報で運転するドライバーとして出力する出力部と
を有することを特徴とする運転支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転支援プログラム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、交通事故死亡者数は減少傾向にあるが、トラック等の事業用車による死亡事故は微増傾向にある。このため、例えば、事業用車に運行記録計を装着することを推奨し、運行記録を基にして、事故の発生しやすい場所や時間等を分析する従来技術が存在する。また、事業用車を運転するドライバーの健康管理機器を用いて、ドライバーの健康管理を行う従来技術も存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−２７９６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した従来技術では、運行スケジュールの運転期間内に運転する適当なドライバーを特定することができないという問題がある。
【０００５】
例えば、事業用車のドライバーは、会社によって定められた運行スケジュールの運転期間内に合わせて、事業用車を運転することが多いため、必ずしもドライバーに適した時間帯に、ドライバーが事業用車を運転できるものではなかった。
【０００６】
１つの側面では、本発明は、運行スケジュールの運転期間内に運転する適当なドライバーを特定することができる運転支援プログラム、運転支援方法および運転支援装置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】
【０００７】
第１の案では、コンピュータに下記の処理を実行させる。コンピュータは、運行スケジュール情報を受け付ける。コンピュータは、記憶部に記憶された複数のドライバー候補のそれぞれの基準生体リズム情報に基づいて、次に処理を行う。コンピュータは、受け付けた運行スケジュール情報が示す運転期間内に生体リズムにおける眠気発生が含まれる度合いの少ないドライバー候補を優先的に運行スケジュールで運転するドライバーとして出力する。
【発明の効果】
【０００８】
運行スケジュールの運転期間内に運転する適当なドライバーを特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本実施例に係るシステムの構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、運行監視装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】図３は、健康測定装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図４】図４は、運転支援装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図５】図５は、運行スケジュールテーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図６】図６は、利用者テーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図７】図７は、運行管理テーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図８】図８は、基準生体リズムテーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図９】図９は、出力部が生成する画面情報の一例を示す図（１）である。
【図１０】図１０は、出力部が生成する画面情報の一例を示す図（２）である。
【図１１】図１１は、運転支援装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、運転支援プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願の開示する運転支援プログラム、運転支援方法および運転支援装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例】
【００１１】
本実施例に係るシステムの構成の一例について説明する。図１は、本実施例に係るシステムの構成の一例を示す図である。図１に示すように、このシステム１は、複数の運行監視装置２と、複数の健康測定装置３と、複数の端末装置４と、運転支援装置１００とを有する。運転監視装置２と、健康測定装置３と、端末装置４と、運転支援装置１００とは、インターネット６を介して相互に接続される。
【００１２】
運行監視装置２は、例えば、車両の運転席に搭載され、その車両のドライバーの運行情報を監視する装置である。ここでは、運行監視装置２のみを示すが、システム１は、その他の運行監視装置を有していても良い。
【００１３】
健康測定装置３は、例えば、自宅や職場等に配置されたドライバーの生体情報を測定する装置である。健康測定装置３は、例えば、血圧計、体重計、体温計、アルコール検知器や睡眠測定器等の測定装置である。
【００１４】
端末装置４は、例えば、運輸会社等に配置された、パソコン等の端末装置である。例えば、端末装置４は、運転期間を定義した運行スケジュールの情報を運転支援装置１００に通知することで、運転期間に運転させる最適なドライバーの情報の通知を受ける。
【００１５】
運転支援装置１００は、ある運行スケジュールの運転期間内に運転させる最適なドライバーを選択するために、ドライバーの基準生体リズム情報に基づき、運転期間内の眠気発生が含まれる度合いの少ないドライバーを優先的に選択する装置である。運転支援装置１００は、運転期間内に運転させる最適なドライバーの情報を、端末装置４に通知する。
【００１６】
ここで、運転支援装置１００は、インターネット経由で各運行監視装置２及び健康測定装置３と通信接続する。運転支援装置１００は、運行監視装置２で取得した各ドライバーの運行情報をインターネット６経由で収集する。運転支援装置１００は、健康測定装置３で取得した各ドライバーの生体情報をインターネット６経由で収集する。運転支援装置１００は、運行スケジュールの情報を、端末装置４から収集する。例えば、運転支援装置１００は、収集した運行情報および生体情報を基にして、基準生体リズム情報を生成する。
【００１７】
図１に示した運行監視装置２の構成の一例について説明する。図２は、運行監視装置の構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、この運行監視装置２は、車速検出部１１と、回転数検出部１２と、車間距離検出部１３と、白線検知部１４と、ＧＰＳ(Global  Positioning  System)１５と、眠気センサ１６とを有する。運行監視装置２は、ステータススイッチ１７と、ヒヤリハット申告スイッチ１８と、眠気申告スイッチ１９と、読取部２０と、時計部２１と、無線部２２と、記憶部２３と、制御部２４とを有する。
【００１８】
車速検出部１１は、例えば、車両に搭載したセンサ等を通じて車両の走行速度及び走行距離を検出する検出部である。回転数検出部１２は、例えば、車両に搭載したセンサを通じて車両のエンジン回転数を検出する検出部である。車間距離検出部１３は、例えば、車両に搭載したセンサを通じて、前方車両までの車間距離を検出する検出部である。白線検知部１４は、例えば、車両に搭載したセンサを通じて、道路の車線である白線逸脱を検知する検知部である。ＧＰＳ１５は、車両の現在位置を測定するシステムである。眠気センサ１６は、例えば、走行車両のドライバーの眠気を検知するセンサである。
【００１９】
ステータススイッチ１７は、例えば、車両のドライバーの状態を指定するスイッチである。ステータススイッチ１７は、例えば、指定なし、荷積み、荷卸し、休憩、睡眠中等の状態を指定するスイッチである。ヒヤリハット申告スイッチ１８は、例えば、運転車両のドライバーがヒヤリハットを自覚した場合に操作する申告スイッチである。眠気申告スイッチ１９は、例えば、運転車両のドライバーが眠気を自覚した場合に操作する申告スイッチである。読取部２０は、例えば、運転免許証と非接触ＩＣ通信を実行し、運転免許証内の個人情報を読み取り、読み取った個人情報に基づき、運転車両のドライバーの利用者ＩＤを識別する。
【００２０】
時計部２１は、現在日時を計時する時計である。無線部２２は、例えば、無線方式でインターネット６と通信接続する通信インタフェースである。記憶部２３は、各種情報を記憶する領域である。
【００２１】
制御部２４は、運行監視装置２全体を制御する処理部である。制御部２４は、車速検出部１１、回転数検出部１２、車間距離検出部１３、白線検知部１４及び眠気センサ１６等のドライバー毎の検出結果を測定日時に対応付けて収集し、収集した検出結果を記憶部２３に記憶する。制御部２４は、ステータススイッチ１７、ヒヤリハット申告スイッチ１８及び眠気申告スイッチ１９等のドライバー毎のスイッチ結果を測定日時に対応付けて収集し、収集したスイッチ結果を記憶部２３に記憶する。つまり、制御部２４は、ドライバー毎の検出結果やスイッチ結果等の運行情報を測定日時に対応付けて記憶部２３に記憶する。
【００２２】
図１に示した健康測定装置３の構成の一例について説明する。図３は、健康測定装置の構成を示す機能ブロック図である。図３に示すように、健康測定装置３は、検出部３１と、無線部３２と、記憶部３３と、制御部３４とを有する。
【００２３】
検出部３１は、利用者の生体情報を検出する。例えば、健康測定装置３が脈拍計の場合、検出部３１は、利用者の脈拍数を測定する、例えば、利用者の身体に接触するイヤリングタイプ等の接触方式や非接触方式の脈拍測定部である。また、健康測定装置３が血圧計の場合、検出部３１は、利用者の血圧数を測定する、例えば、接触方式又は非接触方式の血圧測定部である。例えば、健康測定装置３が体重計の場合、検出部３１は、利用者の体重を測定する、例えば、接触方式又は非接触方式の体重測定部である。例えば、健康測定装置３が体温計の場合、検出部３１は、利用者の体温を測定する、例えば、接触方式又は非接触方式の体温測定部である。例えば、健康測定装置３が呼気中のアルコール濃度を検知する測定装置の場合、検出部３１は、利用者の呼気中のアルコール濃度を測定する測定部である。健康測定装置３が睡眠測定装置の場合、検出部３１は、利用者の睡眠の質を測定する測定部である。
【００２４】
無線部３２は、例えば、無線方式でインターネット６と通信接続する通信インタフェースである。尚、健康測定装置３は、無線部３２を内蔵していない場合、スマートフォン等の端末装置を使用してインターネット６と通信接続する機能を備えるようにしても良い。記憶部３３は、健康測定装置３の利用者を識別する利用者ＩＤ毎に測定日時毎の生体情報を記憶する領域である。制御部３４は、健康測定装置３全体を制御する処理部である。制御部３４は、健康測定装置３の利用者を識別する利用者ＩＤ毎に測定日時毎の生体情報を記憶部３３に記憶する。
【００２５】
図１に示した運転支援装置１００の構成の一例について説明する。図４は、運転支援装置の構成を示す機能ブロック図である。図４に示すように、この運転支援装置１００は、通信部１１０と、入力部１２０と、表示部１３０と、記憶部１４０と、制御部１５０とを有する。
【００２６】
通信部１１０は、インターネット６を介して運行監視装置２、健測定装置３、端末装置４と通信接続する通信インタフェースである。通信部１１０は、通信装置に対応する。後述する制御部１５０は、通信装置１１０を介して、運行監視装置２、健康測定装置３、端末装置４とデータをやり取りする。
【００２７】
入力部１２０は、各種の情報を入力する入力装置である。例えば、入力部１２０は、キーボード、マウス、タッチパネル等に対応する。表示部１３０は、制御部１５０から出力される各種の情報を表示する表示装置である。表示部１３０は、液晶ディスプレイ、タッチパネル等に対応する。
【００２８】
記憶部１４０は、運行スケジュールテーブル１４０ａ、利用者テーブル１４０ｂ、運行管理テーブル１４０ｃ、基準生体リズムテーブル１４０ｄを有する。記憶部１４０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）などの半導体メモリ素子などの記憶装置に対応する。
【００２９】
運行スケジュールテーブル１４０ａは、各運行スケジュールの情報を保持するテーブルである。図５は、運行スケジュールテーブルのデータ構造の一例を示す図である。図５に示すように、この運行スケジュールテーブル１４０ａは、運行スケジュールＩＤと、日付と、運転期間とを対応付ける。
【００３０】
運行スケジュールＩＤ（identification）は、運行スケジュールを一意に特定する情報である。日付は、該当する運行スケジュールの日付に対応する。運転期間は、該当する運行スケジュールの運転期間に対応する。例えば、運行スケジュールＩＤ「Ｄ１０１」に対応する運行スケジュールの日時は「２０１４年４月１日」であり、運転期間は「９時〜１２時」であることが示される。なお、ここでは説明を省略するが、運行スケジュールはこのほかにも、運転開始位置から運転終了位置を示す情報や、運転経路を示す情報、運転する車両の情報を含んでも良い。
【００３１】
利用者テーブル１４０ｂは、ドライバーを識別する識別情報毎にドライバーの個人情報を保持するテーブルである。図６は、利用者テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図６に示すように、この利用者テーブル１４０ｂは、利用者ＩＤと、利用者名と、性別と、年齢と、免許種別と、走行距離と、ドライバー歴と、資格情報と、業務車種とを対応付ける。
【００３２】
利用者ＩＤは、車両のドライバーを一意に識別する情報である。利用者ＩＤは、例えば、ドライバーの運転免許証のＩＤと、就業先の社員ＩＤと、健康測定装置３の利用者のＩＤとを紐付ける共通ＩＤであってもよい。利用者名は、ドライバーの名前である。性別は、ドライバーの性別である。年齢は、例えば、ドライバーの年齢および生年月日である。免許種別は、例えば、大型２種等のドライバーの運転免許証の種別である。走行距離は、例えば、ドライバーとして業務で車両走行した総走行距離である。ドライバー歴は、例えば、ドライバー職として業務経験した総年数である。資格情報は、例えば、運行管理者やフォークリフト等のドライバーとしての資格情報である。業務車種は、例えば、ダンプや大型セミトレーラ等のドライバーとして業務で経験した車種である。
【００３３】
運行管理テーブル１４０ｃは、利用者ＩＤ毎にドライバーの生体情報および運行情報を含む情報である。図７は、運行管理テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図７に示すように、運行管理テーブル１４０ｃは、利用者ＩＤと、測定日時と、体温と、体重と、血圧と、脈拍と、ＡＬＣと、眠気検知回数と、稼働グラフとを対応付ける。更に、運行管理テーブル１４０ｃは、白線逸脱と、ヒヤリと、違反と、車間距離違反と、走行速度と、走行距離と、エンジン回転数とを対応付ける。
【００３４】
利用者ＩＤは、図６で説明した利用者ＩＤに対応するものである。測定日時は、例えば、時計部２１で計時する測定日時である。体温は、例えば、健康測定装置３である体温計で収集したドライバーの体温である。体重は、例えば、健康測定装置３である体重計で収集したドライバーの体重である。血圧は、例えば、健康測定装置３である血圧計で収集したドライバーの血圧である。脈拍数は、例えば、健康測定装置３である脈拍計で収集したドライバーの脈拍数である。ＡＬＣは、例えば、健康測定装置３であるアルコール測定器で検知したドライバーの呼気中のアルコール濃度である。
【００３５】
眠気検知は、運行監視装置２内の眠気申告スイッチ１９の操作、すなわちドライバーが眠気を感じたか否かを示す。ドライバーが眠気を感じた場合には「１」が格納される。稼働フラグは、ドライバーが稼働中であるか否かを示すフラグに相当する。稼働フラグが「１」の場合は、運行監視装置２内のステータススイッチ１７で稼働開始を指定した場合に稼働中を示す。稼働フラグが「０」の場合には、ステータススイッチ１７で稼働停止を停止した場合に稼働停止を示す。
【００３６】
白線逸脱は、運行監視装置２内の白線検知部１４により白線逸脱が検出されたか否かを示す。例えば、白線逸脱が発生した場合には「１」が格納される。ヒヤリは、運行監視装置２内のヒヤリハット申告スイッチ１８の操作、すなわちドライバーによるヒヤリハットを感じたか否かを示す。ドライバーによりヒヤリハットを感じた場合には「１」が格納される。
【００３７】
違反は、例えば、運行監視装置２内の車速検出部１１及び回転数検出部１２の検出結果で検知した速度超過や急加減速等の違反が発生したか否かを示す。例えば、速度超過や急加減速等の違反発生が発生した場合には「１」が格納される。車間距離違反は、運行監視装置２内の車間距離検出部１３で検出した前方車両との間の車間距離が所定距離未満の状態となったか否かを示す。前方車両との間の車間距離が所定距離未満の状態となった場合には「１」が格納される。
【００３８】
走行速度は、例えば、稼働時間帯の走行車両の走行速度である。走行距離は、例えば、稼働時間帯の走行車両の走行距離である。エンジン回転数は、例えば、稼働時間帯の走行車両のエンジン回転数である。
【００３９】
基準生体リズムテーブル１４０ｄは、利用者ＩＤ毎に、利用者の基準生体リズム情報を保持するテーブルである。例えば、基準生体リズムの情報は、時間帯毎のドライバーの眠気発生の度合いを示す情報である。例えば、眠気発生の度合いは、眠気発生回数、眠気発生時間、眠気発生の強さを含む。
【００４０】
眠気発生回数は、ドライバーが眠気を感じた回数に対応する。眠気発生時間は、ドライバーに眠気が発生していた時間を示す。眠気発生の強さは、どの程度強い眠気がドライバーに発生していたかを示すものであり、例えば、レベル１〜レベル５の範囲で設定される。レベルが高いほど、ドライバーは強い眠気を感じていたことを示す。
【００４１】
図８は、基準生体リズムテーブルのデータ構造の一例を示す図である。図８に示すように、この基準生体リズムテーブル１４０ｄは、各利用者ＩＤについて、各時間帯における眠気発生の度合いを示す情報を保持する。例えば、図８において、利用者ＩＤ「ＸＸＸＸ１」のドライバーは、時間帯「０：００〜１：００」において、眠気発生回数が「２回」、眠気発生時間が「１０分」、眠気発生の強さが「レベル２」であることが示される。図８に示す例では、１時間毎の眠気発生の度合いを示したがこれに限定されるものではなく、基準生体リズムテーブルは、Ｎ分毎の眠気発生の度合いを保持しても良い。
【００４２】
図４の説明に戻る。制御部１５０は、受付部１５０ａと、生成部１５０ｂと、出力部１５０ｃとを有する。制御部１５０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）や、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などの集積装置に対応する。また、制御部１５０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等の電子回路に対応する。
【００４３】
受付部１５０ａは、インターネット６を介して各種の情報を受け付け、受け付けた情報を記憶部１４０に格納する処理部である。例えば、受付部１５０ａは、運行監視装置２から運行情報を受け付け、健康測定装置３から生体情報を受け付け、運行情報および生体情報を、運行管理テーブル１４０ｃに登録する。また、受付部１５０ａは、端末装置４から、各ドライバーの個人情報を受け付け、受け付けた個人情報を、利用者テーブル１４０ｂに登録する。また、受付部１５０ａは、端末装置４から運行スケジュールの情報を受け付け、受け付けた運行スケジュールの情報を運行スケジュールテーブル１４０ａに格納する。
【００４４】
生成部１５０ｂは、運行管理テーブル１４０ｃを基にして、利用者ＩＤ毎に基準生体リズム情報を生成する処理部である。生成部１５０ｂは、生成した基準生体リズム情報を、基準生体リズムテーブル１４０ｄに登録する。以下において、生成部１５０ｂが、基準生体リズム情報を生成する処理の一例について説明する。
【００４５】
生成部１５０ｂが、眠気発生回数を特定する処理の一例について説明する。生成部１５０ｂは、該当するドライバーの利用者ＩＤについて、運行管理テーブル１４０ｃの眠気検知が「１」となる回数を所定の時間帯毎に集計することで、眠気発生回数を特定する。生成部１５０ｂは、異なる日付の同一時間帯において、眠気発生回数をそれぞれ集計し、集計した眠気発生回数を平均化することで、眠気発生回数を特定しても良い。
【００４６】
生成部１５０ｂが、眠気発生時間を特定する処理の一例について説明する。生成部１５０ｂは、該当するドライバーの利用者ＩＤについて、運行管理テーブル１４０ｃの脈拍を参照し、心拍変動の揺らぎを解析することで、覚醒度を判定する。心拍の一拍と一拍との間隔、すなわち、心拍間隔は常に一定値を取るのではなく、心臓血管系の影響を受けて、一拍毎に心拍間隔が変動する。生成部１５０ｂは、かかる心拍間隔を周波数解析し、スペクトル密度のピーク値と、係るピーク値に対応する周波数との関係から、覚醒度を判定する。スペクトル密度のピーク値および周波数と、覚醒度との関係は、予め定義されているものとする。覚醒度が低いほど、ドライバーは眠気を感じているといえるため、生成部１５０ｂは、時間帯毎に、覚醒度が閾値以下となる時間を計測することで、眠気発生時間を特定する。生成部１５０ｂは、異なる日付の同一時間帯において、眠気発生時間をそれぞれ計測し、計測した各眠気発生時間を平均化することで、眠気発生時間を特定しても良い。
【００４７】
生成部１５０ｂは、どのような従来技術により覚醒度を求めても良い。例えば、生成部１５０ｂは、文献（中野泰彦ほか、「ドライバの覚醒度検知技術」、雑誌FUJITSU、２００８-７月号、ＶＯＬ．５９、ＮＯ．４）に基づいて、覚醒度を求める。
【００４８】
生成部１５０ｂが、眠気発生の強さを特定する処理の一例について説明する。生成部１５０ｂは、該当するドライバーの利用者ＩＤについて、運行管理テーブル１４０ｃの脈拍を参照し、心拍変動の揺らぎを解析することで、覚醒度を判定する。生成部１５０ｂは、係る覚醒度の高さと、眠気発生の強さとの関係を予め定義したテーブルを基にして、覚醒度を眠気発生の強さに変換する。生成部１５０ｂが覚醒度を求める処理は、上記で説明した内容と同一である。生成部１５０ｂは、異なる日付の同一時間帯において、眠気発生の強さをそれぞれ特定し、特定した各眠気発生の強さの中央値を取ることで、眠気発生の強さを特定しても良い。
【００４９】
生成部１５０ｂは、各利用者ＩＤについて、上記処理を繰り返し実行することで、各利用者ＩＤに対応する眠気発生回数、眠気発生時間、眠気発生の強さを特定し、基準生体リズムテーブル１４０ｄに登録する。ここでは、生成部１５０ｂが、基準生体リズムテーブル１４０ｄを生成する例を示したが、運転支援装置１００は、予め作成された基準生体リズムテーブル１４０ｄを記憶部１４０に格納しておいても良い。
【００５０】
出力部１５０ｃは、基準生体リズムテーブル１４０ｄを基にして、運行スケジュール情報の運転期間内に、眠気発生が含まれる度合いの少ないドライバーを優先的に選択する処理部である。出力部１５０ｃが選択したドライバーは、運行スケジュールの運転期間に運転するドライバーとなる。出力部１５０ｃは、選択したドライバーの情報を、端末装置４に出力する。以下において、出力部１５０ｃの処理の一例について説明する。
【００５１】
例えば、出力部１５０ｃは、端末装置４から運行スケジュールＩＤを取得し、取得した運行スケジュールＩＤと、運行スケジュールテーブル１４０ａとを比較して、運行スケジュールの運転期間を特定する。なお、出力部１５０ｃは、端末装置４から、直接、運行スケジュールの運転期間の情報を取得しても良い。
【００５２】
出力部１５０ｃは、運行スケジュールの運転期間を特定した後に、運転期間と、基準生体リズムテーブル１４０ｄとを比較して、運転期間に対応する各利用者ＩＤの基準生体リズムの情報を比較する。出力部１５０ｃは、比較した各基準生体リズムのうち、眠気発生が含まれる度合いが低い基準生体リズムのドライバーの順に、利用者ＩＤをソートする。例えば、出力部１５０ｃは、下記に示す第１〜第３の処理のいずれかを行い、利用者ＩＤをソートする。
【００５３】
第１の処理を説明する。出力部１５０ｃは、眠気発生回数に着目し、運転期間の眠気発生回数を合計し、合計した眠気回数の少ない順に、利用者ＩＤをソートする。出力部１５０ｃは、合計した眠気回数が同じ利用者ＩＤが複数存在する場合には、眠気発生時間または眠気発生の強さに着目して、眠気回数が同じ利用者ＩＤについて順位づけする。眠気発生時間に着目して利用者ＩＤを順位付けする処理は、後述の第２の処理で説明する。眠気発生の強さに着目して利用者ＩＤを順位付けする処理は、後述の第３の処理で説明する。
【００５４】
第２の処理を説明する。出力部１５０ｃは、眠気発生時間に着目し、運転期間の眠気発生時間を合計し、合計した眠気発生時間の短い順に、利用者ＩＤをソートする。出力部１５０ｃは、合計した眠気発生時間が同じ利用者ＩＤが複数存在する場合には、眠気発生回数または眠気発生の強さに着目して、眠気発生時間の同じ利用者ＩＤについて順位づけする。眠気発生回数に着目して利用者ＩＤを順位付けする処理は、上記の第１の処理に対応する。眠気発生の強さに着目して利用者ＩＤを順位付けする処理は、後述の第３の処理で説明する。
【００５５】
第３の処理を説明する。出力部１５０ｃは、眠気発生の強さに着目して、運転期間の眠気発生の強さの平均値を取り、平均した眠気発生の強さの小さい順に、利用者ＩＤをソートする。出力部１５０ｃは、平均した眠気発生の強さが同じ利用者ＩＤが複数存在する場合には、眠気発生回数または眠気発生時間に着目して、平均した眠気発生の強さが同じ利用者ＩＤについて順位付けする。眠気発生回数に着目して利用者ＩＤを順位付けする処理は、上記の第１の処理に対応する。眠気発生時間に着目して利用者ＩＤを順位付けする処理は、上述の第２の処理に対応する。
【００５６】
出力部１５０ｃは、上記の処理を実行することで、運行スケジュールの運転期間において、眠気発生が含まれる度合いの低い基準生体リズムのドライバー順に、利用者ＩＤをソートする。出力部１５０ｃは、ソートした結果を基にして、運行スケジュールの運転期間に運転するドライバーを選択し、選択した結果を基にして、画面情報を生成する。
【００５７】
例えば、出力部１５０ｃは、ソートした結果を基にして、先頭の利用者ＩＤのドライバーを、運行スケジュールの運転期間に運転するドライバーとして選択し、画面情報を生成する。この場合、選択されるドライバーは、運転期間において、眠気発生が含まれる度合いが最も低い利用者ＩＤのドライバーとなる。
【００５８】
図９は、出力部が生成する画面情報の一例を示す図（１）である。図９に示す例では、画面情報４０に、運行スケジュールＩＤを表示する領域４０ａ、運行日時を表示する領域４０ｂ、推奨するドライバーの情報を表示する領域４０ｃ、グラフを表示する領域４０ｄが含まれる。運行日時は、図５で説明した運行スケジュールテーブル１４０ａの日付と、運転期間とを組み合わせたものである。
【００５９】
推奨するドライバーの情報は、運転期間において、眠気発生が含まれる度合いが最も低い利用者ＩＤのドライバーの情報である。例えば、出力部１５０ｃは、上記処理により選択した利用者ＩＤと、利用者テーブル１４０ｂとを比較して、推奨するドライバーの情報を取得し、領域４０ｃに設定する。また、出力部１５０ｃは、利用者ＩＤに対応する眠気発生回数、眠気発生時間の長さ、眠気発生の強さを合わせて表示しても良い。
【００６０】
グラフは、運行スケジュールの運転期間における、利用者ＩＤの眠気発生が含まれる度合いを示すグラフである。ここでは、グラフ５０ａ，５０ｂ，５０ｃを示す。グラフ５０ａは、出力部１５０ｃが選択した利用者ＩＤに対する眠気発生回数の推移を示すグラフである。グラフ５０ａの横軸は時間に対応し、縦軸は眠気発生回数に対応する。グラフ５０ｂの横軸は時間に対応し、縦軸は眠気発生時間に対応する。グラフ５０ｃの横軸は時間に対応し、縦軸は眠気発生の強さに対応する。出力部１５０ｃは、生成した画面情報４０を、端末装置４に出力して、表示させる。
【００６１】
ところで、出力部１５０ｃは、ソートした結果を基にして、先頭から所定の順位までの利用者ＩＤを選択し、眠気発生が含まれる度合いの少ない順に並べて画面情報を生成しても良い。
【００６２】
図１０は、出力部が生成する画面情報の一例を示す図（２）である。図１０に示す例では、画面情報４５に、運行スケジュールＩＤを表示する領域４５ａ、運行日時を表示する領域４５ｂ、推奨する複数のドライバーの情報を表示する領域４５ｃが含まれる。
【００６３】
例えば、出力部１５０ｃは、領域４５ｃにおいて、眠気発生が含まれる度合いの少ない順に、利用者ＩＤに対応するドライバーの情報を設定する。図１０では図示を省略するが、出力部１５０ｃは、図９に示したグラフを、各利用者ＩＤに対応して設定しても良い。出力部１５０ｃは、生成した画面情報４５を、端末装置４に出力して、表示させる。
【００６４】
次に、本実施例に係る運転支援装置１００の処理手順について説明する。図１１は、運転支援装置の処理手順を示すフローチャートである。図１１に示すように、運転支援装置１００の受付部１５０ａは、運行スケジュールの情報を端末装置４から受け付ける（ステップＳ１０１）。受付部１５０ａは、運行スケジュールＩＤを受け付ける（ステップＳ１０２）。
【００６５】
運転支援装置１００の出力部１５０ｃは、運行スケジュールＩＤに対応する運転期間を特定する（ステップＳ１０３）。出力部１５０ｃは、基準生体リズムテーブル１４０ｃに基づいて、運転期間の生体リズムにおける眠気発生が含まれる度合いの少ないドライバー候補を優先的に選択する（ステップＳ１０４）。
【００６６】
出力部１５０ｃは、画面情報を生成し（ステップＳ１０５）、生成した画面情報を端末装置４に出力する（ステップＳ１０６）。運転支援装置１００は、処理を継続するか否かを判定する（ステップＳ１０７）。運転支援装置１００は、処理を継続する場合には（ステップＳ１０７，Ｙｅｓ）、ステップＳ１０２に移行する。一方、運転支援装置１００は、処理を継続しない場合には（ステップＳ１０７，Ｎｏ）、処理を終了する。
【００６７】
次に、本実施例に係る運転支援装置１００の効果について説明する。運転支援装置１００は、基準生体リズムテーブル１４０ｄに格納された各ドライバー候補の基準生体リズムに基づいて、運行スケジュールの運転期間内における眠気発生が含まれる度合いの少ないドライバー候補を選択する。そして、運転支援装置１００は、選択したドライバー候補を、運行スケジュールの運転期間内に運転するドライバーとする。これにより、運行スケジュールの運転期間内に運転する最適なドライバーを特定することができる。
【００６８】
また、運転支援装置１００は、眠気発生が含まれる度合いとして、運転期間内における眠気の発生回数又は眠気発生の時間の長さ又は眠気発生の強さを用いる。このため、運行スケジュールの運転期間内における眠気発生が含まれる度合いの少ないドライバーを効率的に選択することができる。
【００６９】
また、運転支援装置１００は、運行スケジュールの運転期間内に運転するドライバーを出力する際に、かかるドライバーと対応付けて、眠気発生が含まれる度合いの強さを示す値を含めて出力する。このため、例えば、ドライバーを選択する運輸会社の職員は、運転期間におけるドライバーの眠さを把握しつつ、安全運転を行えるドライバーを選択することができる。
【００７０】
また、運転支援装置１００は、運行スケジュールの運転期間内に運転するドライバーを出力する際に、複数のドライバー候補を眠気発生が含まれる度合いの少ない順に並べて出力する。このため、例えば、ドライバーを選択する運輸会社の職員は、複数のドライバー候補の中から、安全運転を行えるドライバーを選択することができる。
【００７１】
また、運転支援装置１００は、運行スケジュールの運転期間に運転するドライバーを出力する場合に、各ドライバーについて、基準生体リズム情報が眠気発生を示す時間をグラフ表示する。このため、例えば、ドライバーを選択する運輸会社の職員は、各ドライバーが眠気を感じる時間帯を容易に把握することができる。
【００７２】
ところで、運転支援装置１００の出力部１５０ｃが利用者ＩＤを選択する処理は、上記の処理に限られない。以下において、出力部１５０ｃが実行するその他の処理について説明する。
【００７３】
例えば、出力部１５０ｃは、各利用者ＩＤのバイタルサインのパターン毎に利用者ＩＤを複数のグループに分類しておき、運行スケジュールに対応するパターンに合うグループの利用者ＩＤを優先的に、運転するドライバーの利用者ＩＤとして出力しても良い。
【００７４】
例えば、出力部１５０ｃは、運行スケジュールの運転時間に基づいて、運行スケジュールのパターンを、朝型、昼型、夜型、深夜型に分類する。例えば、出力部１５０ｃは、運転時間が６時〜１２時に含まれる場合には、朝型、運転時間が１２時〜１８時に含まれる場合には昼型、運転時間が１８時〜２４時に含まれる場合には夜型、運転時間が２４時から６時に含まれる場合には深夜型とする。
【００７５】
また、出力部１５０ｃは、利用者ＩＤの基準生体リズム情報に基づいて、利用者ＩＤを、朝型のグループ、昼型のグループ、夜型のグループ、深夜型のグループに分類する。例えば、出力部１５０ｃは、運行スケジュールの朝型、昼型、夜型、深夜型に対応する時間帯と、基準生体リズム情報とを比較して、各時間帯において、眠気発生が含まれる度合いの少ない利用者ＩＤを選択することで、各利用者ＩＤを分類する。出力部１５０ｃが、ある時間帯について眠気発生が含まれない度合いの少ない利用者ＩＤを選択する処理は、上述した運転時間について眠気発生が含まれない度合いの少ない利用者ＩＤを選択する処理と同様である。
【００７６】
出力部１５０ｃは、運転スケジュールのパターンが朝型の場合には、かかる運転スケジュールのドライバーを、朝型のグループに分類された利用者ＩＤのドライバーから優先的に選択する。このような処理を実行することで、選択対象となる利用者ＩＤをはじめから絞り込むことができ、処理負荷を軽減させることができる。
【００７７】
また、出力部１５０ｃは、各利用者ＩＤを、長距離の運転に適しているグループ、短距離の運転に適しているグループに予め分類しておいても良い。また、運行スケジュールには、運行距離が長距離なのか短距離なのかを識別するパターン情報が付与されているものとする。
【００７８】
出力部１５０ｃは、利用者ＩＤを選択する場合に、運行スケジュールのパターン情報を基にして、長距離の運転に適しているグループまたは短距離の運転に適しているグループのいずれかを選択する。そして、出力部１５０ｃは、選択したグループに含まれる利用者ＩＤから、運行スケジュールの運転期間内において、眠気発生が含まれない度合いの少ない利用者ＩＤを選択する。
【００７９】
ところで、出力部１５０ｃは、利用者ＩＤを、朝型、昼型、夜型、深夜型のグループ以外のグループに分類しても良い。以下において、その他のグループの分類方法について説明する。
【００８０】
出力部１５０ｃは、連続運転適正のあるドライバーの利用者ＩＤを一つのグループに分類しても良い。例えば、出力部１５０ｃは、走行開始から３０分未満の休憩を取らない連続走行において、眠気発生が含まれる度合いの少ない利用者ＩＤを選択し、連続運転適正のあるドライバーの利用者ＩＤとして分類する。
【００８１】
出力部１５０ｃは、長時間運転適正のあるドライバーの利用者ＩＤを一つのグループに分類しても良い。例えば、出力部１５０ｃは、休憩・休息を除く、運行に占める運転時間の割合が６割を超え、かつ８時間以上の場合でも、眠気発生が含まれる度合いの少ない利用者ＩＤを選択し、長時間運転適正のあるドライバーの利用者ＩＤとして分類する。
【００８２】
出力部１５０ｃは、深夜時間帯勤務適正のあるドライバーの利用者ＩＤを一つのグループに分類しても良い。例えば、出力部１５０ｃは、深夜時間帯（２２時〜４時）において、眠気発生が含まれる度合いの少ない利用者ＩＤを選択し、深夜時間帯勤務適正のあるドライバーの利用者ＩＤとして分類する。
【００８３】
出力部１５０ｃは、所定の睡眠特性のあるドライバーの利用者ＩＤを一つのグループに分類しても良い。例えば、出力部１５０ｃは、深睡眠への移行が早く、睡眠の質がよく、分割休憩での運行でも眠気や危険運転兆候の発生しないドライバーの利用者ＩＤを選択し、所定の睡眠特性のあるドライバーの利用者ＩＤとして分類する。例えば、出力部１５０ｃは、睡眠計による睡眠の評価値と、デジタコの分割休憩明けの眠気や危険兆候分析による指標を利用して、深睡眠への移行速度、睡眠の質、分割休憩明けの眠気や危険運転兆候を判定する。
【００８４】
出力部１５０ｃは、所定の荷役作業特性のあるドライバーの利用者ＩＤを一つのグループに分類しても良い。例えば、出力部１５０ｃは、１作業の活動量を、作業時間と、荷役作業の負荷指数を乗算した値で簡易的に定義する。そして、出力部１５０ｃは、走行前の活動量に対して、走行中の眠気発生度合いを鑑み荷役特性のあるドライバーの利用者ＩＤを選択する。例えば、出力部１５０ｃは、作業時間と、荷役作業の負荷指数を乗算した値が所定値よりも大きく、その後の運転期間中に、眠気発生が含まれる度合いの少ないドライバーは、所定の荷役作業特性のあるドライバーとして分類する。これに対して、出力部１５０ｃは、作業時間と、荷役作業の負荷指数を乗算した値が所定値よりも大きく、その後の運転期間中に、眠気発生が含まれる度合いの大きいドライバーは、所定の荷役作業特性のないドライバーとして分類する。
【００８５】
次に、上記実施例に示した運転支援装置１００と同様の機能を実現する運転支援プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。図１２は、運転支援プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【００８６】
図１２に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置２０２と、ディスプレイ２０３とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラム等を読取る読み取り装置２０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインタフェース装置２０５とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０６と、ハードディスク装置２０７とを有する。そして、各装置２０１〜２０７は、バス２０８に接続される。
【００８７】
ハードディスク装置２０７は、受け付けプログラム２０７ａ、出力プログラム２０７ｂを読み出してＲＡＭ２０６に展開する。受け付けプログラム２０７ａは、受け付けプロセス２０６ａとして機能する。出力プログラム２０７ｂは、出力プロセス２０６ｂとして機能する。例えば、受け付けプロセス２０６ａは、受付部１５０ａに対応する。出力プロセス２０６ｂは、出力部１５０ｃに対応する。
【００８８】
なお、受け付けプログラム２０７ａ、出力プログラム２０７ｂについては、必ずしも最初からハードディスク装置２０７に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ２００が受け付けプログラム２０７ａ、出力プログラム２０７ｂを読み出して実行するようにしてもよい。
【００８９】
以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００９０】
（付記１）コンピュータに
運行スケジュール情報を受け付け、
記憶部に記憶された複数のドライバー候補のそれぞれの基準生体リズム情報に基づいて、受け付けた前記運行スケジュール情報が示す運転期間内に生体リズムにおける眠気発生が含まれる度合いの少ないドライバー候補を優先的に前記運行スケジュールで運転するドライバーとして出力する
処理を実行させることを特徴とする運転支援プログラム。
【００９１】
（付記２）前記眠気発生が含まれる度合いは、前記運転期間内における眠気の発生回数又は眠気発生の時間の長さ又は眠気発生の強さであることを特徴とする付記１に記載の運転支援プログラム。
【００９２】
（付記３）前記出力する処理は、ドライバー候補を優先的に前記運行スケジュールで運転するドライバーとして出力する際に、前記眠気発生が含まれる度合いの強さを示す値を含めて出力することを特徴とする付記１に記載の運転支援プログラム。
【００９３】
（付記４）前記出力する処理は、ドライバー候補を優先的に前記運行スケジュールで運転するドライバーとして出力する際に、前記複数のドライバー候補を前記眠気発生が含まれる度合いの少ない順に並べて出力することを特徴とする付記１に記載の運転支援プログラム。
【００９４】
（付記５）前記運行スケジュールの時間内におけるそれぞれのドライバー候補についての基準生体リズム情報が眠気発生を示す時間をグラフ表示する処理を更にコンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載の運転支援プログラム。
【００９５】
（付記６）各ドライバー候補のバイタルサインのパターン毎にドライバー候補を複数のグループに分類しておき、前記運行スケジュール情報に対するパターンに合うグループのドライバー候補を優先的に、運転するドライバーとして出力することを特徴とする付記１に記載の運転支援プログラム。
【００９６】
（付記７）コンピュータが実行する運転支援方法であって、
運行スケジュール情報を受け付け、
記憶部に記憶された複数のドライバー候補のそれぞれの基準生体リズム情報に基づいて、受け付けた前記運行スケジュール情報が示す運転期間内に生体リズムにおける眠気発生が含まれる度合いの少ないドライバー候補を優先的に前記運行スケジュールで運転するドライバーとして出力する
処理を実行することを特徴とする運転支援方法。
【００９７】
（付記８）前記眠気発生が含まれる度合いは、前記運転期間内における眠気の発生回数又は眠気発生の時間の長さ又は眠気発生の強さであることを特徴とする付記７に記載の運転支援方法。
【００９８】
（付記９）前記出力する処理は、ドライバー候補を優先的に前記運行スケジュールで運転するドライバーとして出力する際に、前記眠気発生が含まれる度合いの強さを示す値を含めて出力することを特徴とする付記７に記載の運転支援方法。
【００９９】
（付記１０）前記出力する処理は、ドライバー候補を優先的に前記運行スケジュールで運転するドライバーとして出力する際に、前記複数のドライバー候補を前記眠気発生が含まれる度合いの少ない順に並べて出力することを特徴とする付記７に記載の運転支援方法。
【０１００】
（付記１１）前記運行スケジュールの時間内におけるそれぞれのドライバー候補についての基準生体リズム情報が眠気発生を示す時間をグラフ表示する処理を更にコンピュータに実行させることを特徴とする付記７に記載の運転支援方法。
【０１０１】
（付記１２）各ドライバー候補のバイタルサインのパターン毎にドライバー候補を複数のグループに分類しておき、前記運行スケジュール情報に対するパターンに合うグループのドライバー候補を優先的に、運転するドライバーとして出力することを特徴とする付記７に記載の運転支援方法。
【０１０２】
（付記１３）運行スケジュール情報を受け付ける受付部と、
記憶部に記憶された複数のドライバー候補のそれぞれの基準生体リズム情報に基づいて、受け付けた前記運行スケジュール情報が示す運転期間内に生体リズムにおける眠気発生が含まれる度合いの少ないドライバー候補を優先的に前記運行スケジュールで運転するドライバーとして出力する出力部と
を有することを特徴とする運転支援装置。
【０１０３】
（付記１４）前記眠気発生が含まれる度合いは、前記運転期間内における眠気の発生回数又は眠気発生の時間の長さ又は眠気発生の強さであることを特徴とする付記１３に記載の運転支援装置。
【０１０４】
（付記１５）前記出力部は、ドライバー候補を優先的に前記運行スケジュールで運転するドライバーとして出力する際に、前記眠気発生が含まれる度合いの強さを示す値を含めて出力することを特徴とする付記１３に記載の運転支援装置。
【０１０５】
（付記１６）前記出力部は、ドライバー候補を優先的に前記運行スケジュールで運転するドライバーとして出力する際に、前記複数のドライバー候補を前記眠気発生が含まれる度合いの少ない順に並べて出力することを特徴とする付記１３に記載の運転支援装置。
【０１０６】
（付記１７）前記出力部は、前記運行スケジュールの時間内におけるそれぞれのドライバー候補についての基準生体リズム情報が眠気発生を示す時間をグラフ表示することを特徴とする付記１３に記載の運転支援装置。
【０１０７】
（付記１８）前記出力部は、各ドライバー候補のバイタルサインのパターン毎にドライバー候補を複数のグループに分類しておき、前記運行スケジュール情報に対するパターンに合うグループのドライバー候補を優先的に、運転するドライバーとして出力することを特徴とする付記１３に記載の運転支援装置。
【符号の説明】
【０１０８】
１００    運転支援装置
１５０ａ  受付部
１５０ｃ  出力部
【図１】
0006488188.tif 000002
【図２】
0006488188.tif 000003
【図３】
0006488188.tif 000004
【図４】
0006488188.tif 000005
【図５】
0006488188.tif 000006
【図６】
0006488188.tif 000007
【図７】
0006488188.tif 000008
【図８】
0006488188.tif 000009
【図９】
0006488188.tif 000010
【図１０】
0006488188.tif 000011
【図１１】
0006488188.tif 000012
【図１２】
0006488188.tif 000013