(57)【要約】      （修正有）【課題】自動車の運転者の危険動作を適切に検出できる、危険動作検出装置を提供する。【解決手段】危険動作検出装置１０は、コンピュータ１２を含み、コンピュータ１２には、加速度センサ１４，１６が接続される。加速度センサ１４は、運転者の両手首のそれぞれに取り付けられ、運転者の動作を検出する。また、加速度センサ１６は、自動車に取り付けられ、この加速度センサ１６からの出力に基づいて、加速度センサ１４の出力に含まれるノイズが除去される。データベース１８には、基準動作に関する情報が記憶されており、コンピュータ１２は、この基準動作と運転者の動作とに基づいて、たとえば自動車の運転とは関係の無い運転者の動作を危険動作として検出する。警告装置２０は、危険動作が検出されたとき、運転者に対してその旨を警告する。【選択図】図１
2008140118.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動車の運転者の危険動作を検出する危険動作検出装置であって、
基準となる運転動作を示す基準動作に関する情報を記憶する記憶手段、
前記運転者の動作を検出する動作検出手段、および
前記基準動作と前記運転者の動作とに基づいて、当該運転者の危険動作を検出する危険動作検出手段を備える、危険動作検出装置。
【請求項２】
前記危険動作検出手段は、前記自動車の運転とは関係の無い前記運転者の動作を前記危険動作として検出する、請求項１記載の危険動作検出装置。
【請求項３】
前記動作検出手段は、前記運転者の手に取り付けられる第１加速度センサを含む、請求項１または２記載の危険動作検出装置。
【請求項４】
前記自動車に取り付けられる第２加速度センサ、および
前記第２加速度センサからの出力に基づいて、前記第１加速度センサの出力に含まれるノイズを除去する除去手段をさらに備える、請求項３記載の危険動作検出装置。
【請求項５】
運転動作特徴量を抽出する抽出手段をさらに備え、
前記危険動作検出手段は、前記基準動作から抽出された運転動作特徴量と前記運転者の動作から抽出された運転動作特徴量とに基づいて、前記危険動作を検出する、請求項１ないし４のいずれかに記載の危険動作検出装置。
【請求項６】
前記危険動作検出手段は、前記基準動作と前記運転者の動作との乖離に基づいて、前記危険動作を検出する、請求項１ないし５のいずれかに記載の危険動作検出装置。
【請求項７】
前記危険動作検出手段は、前記自動車の走行中に前記危険動作を検出する、請求項１ないし６のいずれかに記載の危険動作検出装置。
【請求項８】
前記危険動作検出手段によって前記危険動作が検出されたとき、前記運転者に対して警告する警告手段を備える、請求項１ないし７のいずれかに記載の危険動作検出装置。
【請求項９】
自動車の運転者の危険動作を検出する危険動作検出方法であって、
（ａ）基準となる運転動作を示す基準動作に関する情報を予め準備し、
（ｂ）前記運転者の動作を検出し、そして
（ｃ）前記基準動作と前記運転者の動作とに基づいて、当該運転者の危険動作を検出する、危険動作検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は危険動作検出装置および危険動作検出方法に関し、特にたとえば、自動車を運転する際に、その運転に支障をきたすような運転者の危険な動作を検出する、危険動作検出装置および危険動作検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、自動者の運転者の居眠り運転や脇見運転などの危険運転を検出するための技術が報告されている。たとえば、特許文献１には、ステアリング角を検出して自動車の運転者による不注意を識別する方法が開示されている。特許文献１の技術では、自動車のステアリング角の検出結果に基づいて、ハンドルの静止段階の程度と、そのハンドルの静止段階に続くハンドル動作の程度とを判断している。そして、これらの程度の連係を判断することによって、運転者の不注意の有無を判断している。また、動的確率モデルを用いて、運転者の不注意の原因である疲労の確率を想定している。疲労の確率を想定する際には、ステアリング角の検出に加えて、運転者が頻繁に瞼を閉じることや運転者の反応力の遅延を考慮することができ、さらに、ラジオ等の制御装置を制御する等の注意散漫な状態である確率を考慮することができる。
【特許文献１】特開２００５−１５８０７７号公報［Ｇ０８Ｇ  １／１６］
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
特許文献１の技術では、カメラを用いて運転者によるラジオ等の機器の操作を検出しているが、この検出結果は不注意の原因を導き出すために利用されるだけである。つまり、特許文献１の技術では、カーナビゲーション装置等の車載機器の操作等の、運転とは関係の無い動作を運転者が行っても、これによって運転者が不注意な状態である（すなわち、運転者が危険動作を行った）とは判断しない。しかし、走行中の自動車においては、運転者が運転とは関係の無い動作を行うこと自体、或いは運転者がカーナビゲーション装置等の車載機器の操作等を通常時とは異なる動作で行うこと自体が危険な動作となる。したがって、特許文献１の技術では、運転者の危険動作を適切に検出できない。
【０００４】
また、カメラを用いて運転者の動作を検出するためには、大規模な装置を自動車に設ける必要がある上、その検出処理が膨大になるため、処理負担が大きい。さらに、カメラを用いると、運転中の光（明るさ）の変化に対応することが難しく、運転者の動作を正確に検出できない恐れがある。また、カーナビゲーション装置等の車載機器の配置によって、たとえば自動車の車種ごとに、カメラの配置などを変更する必要がある。
【０００５】
なお、カーナビゲーション装置等の車載機器に設置したセンサ（たとえば、圧力センサ）では、その車載機器を運転者が操作したのか、或いは同乗者が操作したのかを判別することは難しく、運転者の危険動作を適切に検出できない。
【０００６】
それゆえに、この発明の主たる目的は、新規な、危険動作検出装置および危険動作検出方法を提供することである。
【０００７】
この発明の他の目的は、自動車の運転者の危険動作を適切に検出できる、危険動作検出装置および危険動作検出方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、上記の課題を解決するために、以下の構成を採用した。なお、括弧内の参照符号および補足説明などは、本発明の理解を助けるために後述する実施の形態との対応関係を示したものであって、本発明を何ら限定するものではない。
【０００９】
請求項１の発明は、自動車の運転者の危険動作を検出する危険動作検出装置であって、基準となる運転動作を示す基準動作に関する情報を記憶する記憶手段、運転者の動作を検出する動作検出手段、および基準動作と運転者の動作とに基づいて、当該運転者の危険動作を検出する危険動作検出手段を備える、危険動作検出装置である。
【００１０】
請求項１の発明では、危険動作検出装置（１０）は、記憶手段（１２，１８）、動作検出手段（１２，１４，Ｓ３１）、および危険動作検出手段（１２，Ｓ４１）を備える。記憶手段は、基準となる運転動作を示す基準動作を記憶する。動作検出手段は、自動車を運転中（走行時および停止時を含む）の運転者の動作を検出する。危険動作検出手段は、基準動作と運転者の動作とに基づいて、たとえば、通常時の動作とは異なる運転者の動作を、運転に支障をきたす危険な動作（危険動作）として検出する。具体的には、たとえば、運転者がカーナビゲーション装置などを操作する動作自体を危険動作として検出したり、或いは運転者がカーナビゲーション装置などの操作に手間取る動作（つまり運転者が通常時とは異なる動作でカーナビゲーション装置の操作などを行ったこと）を危険動作として検出したりする。
【００１１】
請求項１の発明によれば、通常時の動作とは異なる運転者の動作を危険動作として検出するので、自動車の運転者の危険動作を適切に検出できる。
【００１２】
請求項２の発明は、請求項１の発明に従属し、危険動作検出手段は、自動車の運転とは関係の無い運転者の動作を危険動作として検出する。
【００１３】
請求項２の発明では、危険動作検出手段（１２，Ｓ４１）は、本来の運転動作とは関係の無い運転者の動作、たとえばカーナビゲーション装置を操作する動作やポケットから物を取り出す動作を危険動作として検出する。
【００１４】
請求項２の発明によれば、自動車の運転とは関係の無い動作を危険動作として検出するので、自動車の運転者の危険動作を適切に検出できる。
【００１５】
請求項３の発明は、請求項１または２の発明に従属し、動作検出手段は運転者の手に取り付けられる第１加速度センサを含む。
【００１６】
請求項３の発明では、運転者の手、たとえば両手首のそれぞれに取り付けた第１加速度センサ（１４）によって、運転者の動作を加速度データとして検出する。
【００１７】
請求項３の発明によれば、加速度センサからの出力を検出するだけで、運転者の動作を正確に検出できる。
【００１８】
請求項４の発明は、請求項１ないし３の発明に従属し、自動車に取り付けられる第２加速度センサ、および第２加速度センサからの出力に基づいて第１加速度センサの出力に含まれるノイズを除去する除去手段をさらに備える。
【００１９】
請求項４の発明では、第２加速度センサ（１６）を自動車に取り付ける。除去手段（１２，Ｓ３，Ｓ２１〜Ｓ２５，Ｓ３５）は、第２加速度センサの出力に基づいて、第１加速度センサの出力に含まれる自動車に起因するノイズ（たとえば、自動車の走行自体によるノイズやエンジンの振動によるノイズ）を除去する。
【００２０】
請求項４の発明によれば、第１加速度センサの出力から自動車に起因するノイズを除去できるので、運転者の動作をより正確に検出できる。
【００２１】
請求項５の発明は、請求項１ないし４のいずれかの発明に従属し、運転動作特徴量を抽出する抽出手段をさらに備え、危険動作検出手段は基準動作から抽出された運転動作特徴量と運転者の動作から抽出された運転動作特徴量とに基づいて危険動作を検出する。
【００２２】
請求項５の発明では、運転動作特徴量を抽出する抽出手段（１２，Ｓ５，Ｓ３７）をさらに備える。運転動作特徴量は、たとえば、運転者の加速度データに対して時間窓を適用し、時間窓の範囲内の加速度の平均、分散および加速度データ間の相関を計算したもの等を含む。危険動作検出手段（１２，Ｓ４１）は、基準動作および運転者の動作のそれぞれから抽出された運転動作特徴量に基づいて、危険動作を検出する。
【００２３】
請求項５の発明によれば、運転者の動作をより適切に表す運転動作特徴量を加速度データから抽出し、それを用いて危険動作を検出するので、より正確に運転者の危険動作を検出できる。
【００２４】
請求項６の発明は、請求項１ないし５のいずれかの発明に従属し、危険動作検出手段は基準動作と運転者の動作との乖離に基づいて危険動作を検出する。
【００２５】
請求項６の発明では、通常の自動車の運転において運転者が行う様々な動作（通常動作）を基準動作とする。そして、運転者の動作が基準動作と乖離する場合に、その運転者の動作は通常時の動作とは異なる動作であると判断し、その乖離する動作を危険動作として検出する。基準動作と運転者の動作との乖離を調べる手法としては、たとえば１クラスサポートベクターマシン（１クラスＳＶＭ）を用いることができる。
【００２６】
請求項６によれば、基準動作と乖離する運転者の動作を通常時の動作とは異なる動作と判断するので、通常時の動作とは異なる運転者の動作を確実に検出できる。
【００２７】
請求項７の発明は、請求項１ないし６のいずれかの発明に従属し、危険動作検出手段は自動車の走行中に危険動作を検出する。
【００２８】
請求項７の発明では、走行中の自動車において、運転者が通常時の動作とは異なる動作を行ったときに危険運転を検出する。
【００２９】
請求項７の発明によれば、より危険度の高い自動車の走行中においてのみ、運転者の危険動作を検出するので、より適切に運転者の危険動作を検出できる。
【００３０】
請求項８の発明は、請求項１ないし７のいずれかの発明に従属し、危険動作検出手段によって危険動作が検出されたとき、運転者に対して警告する警告手段を備える。
【００３１】
請求項８の発明では、警告手段（２０）をさらに備える。警告手段は、危険動作検出手段（１２，Ｓ４１）によって危険動作が検出されたとき、たとえば、音、光および振動などによって、危険動作である旨の警告を運転者に与える。
【００３２】
請求項８の発明によれば、運転者の動作が危険動作であることを運転者に対して警告するので、未然に自動車事故を防ぐことができる。
【００３３】
請求項９の発明は、自動車の運転者の危険動作を検出する危険動作検出方法であって、（ａ）基準となる運転動作を示す基準動作に関する情報を予め準備し、（ｂ）運転者の動作を検出し、そして（ｃ）基準動作と運転者の動作とに基づいて運転者の危険動作を検出する、危険動作検出方法である。
【００３４】
請求項９の発明においても、請求項１の発明と同様に、自動車を運転中の運転者が行う、通常時の動作とは異なる動作を危険動作として検出するので、運転者の危険動作を適切に検出できる。
【発明の効果】
【００３５】
この発明によれば、通常時の動作とは異なる運転者の動作を危険動作として検出するので、運転者の危険動作を適切に検出できる。
【００３６】
この発明の上述の目的，その他の目的，特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３７】
図１を参照して、この発明の一実施例である危険動作検出装置１０は、自動車の走行中に運転者が行う、通常時の動作とは異なる動作、たとえば本来（通常）の自動車の運転動作とは関係の無い動作を、運転に支障をきたす（事故の原因となる）危険な動作（危険動作）として検出する。そして、危険動作を検出した場合には、運転者に対して注意を喚起する警告を行うことによって、自動車事故を未然に防止する。
【００３８】
危険動作検出装置１０は、コンピュータ１２、加速度センサユニット１４，１６、データベース１８および警告装置２０等を備える。
【００３９】
コンピュータ１２は、ＣＰＵ２２、ＲＯＭ２４およびＲＡＭ２６等を含む。ＣＰＵ２２は、ＲＯＭ２４に予め記憶される危険動作検出装置１０の制御プログラムを、ＲＡＭ２６の一時記憶機能を利用しながら実行する。コンピュータ１２は、図示しない無線通信装置を備えており、加速度センサ１４，１６と無線によって接続される。無線通信装置は、たとえばBluetooth（登録商標）のような近距離無線によって通信を行う。また、コンピュータ１２には、有線によってデータベース１８および警告装置２０が接続される。
【００４０】
加速度センサ１４，１６は、加速度を検出するセンサと無線通信装置とを備えており、一定周期（たとえば、１００Ｈｚ）で取得したデータを無線によってコンピュータ１２に送信する。この加速度センサ１４，１６としては、本件出願人等によって開発された無線加速度センサユニットを用いることができる。
【００４１】
この実施例では、加速度センサ１４，１６は、Ｘ軸、Ｙ軸およびＺ軸の３軸方向の加速度を検出するセンサを備えていて、水平面に置いた状態で、水平面において互いに直交する方向（左右方向および前後方向）の加速度を２つの軸（Ｘ軸およびＹ軸）でそれぞれ検出し、その水平面に直交する方向（上下方向）の加速度を残りの１つの軸（Ｚ軸）で検出する。
【００４２】
加速度センサ１４は、図２に示すように、リストバンドのような固定部材を用いて、運転者の手、たとえば両手首のそれぞれに取り付けられる。ただし、加速度センサ１４の運転者への取り付け方法は、これに限定されない。たとえば、手の甲に相当する部位に加速度センサ１４を取り付けた運転手袋を用意し、運転者はこの運転手袋をはめて自動車の運転を行うようにしてもよいし、腕時計に加速度センサ１４を組み込み、運転者はこの腕時計を装着して自動車の運転を行うようにしてもよい。また、加速度センサ１４を運転者の両手首に取り付けるときには、手の甲に対する垂直方向がＺ軸方向と一致し、手の指先方向がＹ軸方向と一致するようにする。つまり、運転者が自動車のハンドルを両手で握ったときには、概ね、Ｘ軸がハンドルの回転方向と一致し、Ｙ軸が自動車の進行方向と一致し、Ｚ軸がハンドルの中心から見て放射方向と一致するようにする。
【００４３】
また、加速度センサ１６は、粘着テープ等の固定部材を用いて、自動車のダッシュボードに取り付けられる。加速度センサ１６を自動車に取り付けるときには、自動車の前後方向とＹ軸方向とが一致し、自動車の上下方向とＺ軸方向とが一致するようにする。
【００４４】
なお、加速度センサ１４は、運転者の手に取り付けられるので、運転の邪魔にならないように、無線によってコンピュータ１２と接続されることが望ましいが、加速度センサ１６は、自動車に取り付けられるので、有線によってコンピュータ１２と接続されてもよい。
【００４５】
データベース１８は、後述する、予め取得しておいた通常動作に基づいて作成される教師データ等の、基準となる運転動作（基準動作）に関する情報を記憶する。このデータベース１８は、コンピュータ１２の外部に設けられてもよいし、コンピュータ１２内のＨＤＤ等に設けられてもよい。
【００４６】
警告装置２０は、車内に設けられるスピーカ、ランプや運転者に振動を与えるバイブレータ等であって、コンピュータ１２からの信号に基づいて、音、光および振動の少なくとも１つを用いて、危険動作を行っている旨の警告を運転者に対して発する。たとえば、上述の運転者の手に取り付けられる加速度センサ（無線加速度センサユニット）１４に振動装置を取り付け、加速度センサ１４そのものを振動させることによって、運転者に警告するようにしてもよい。ただし、運転者に対して警告する方法は、これらに限定されず、適宜な方法で運転者に警告するとよい。
【００４７】
このような構成の危険動作検出装置１０では、運転者の両手首に取り付けた加速度センサ１４によって、自動車を運転中の運転者の動作を加速度データとして検出し、その検出結果に基づいて、運転者の危険動作を検出する。この実施例では、自動車の走行中に、運転者が運転とは関係の無い動作を行ったときに、それを危険動作として検出する。しかし、加速度センサ１４から出力される加速度データ（運転者の加速度データ）には、運転者自身の動作に起因するものだけではなく、自動車自身にかかる加速度に起因するもの（すなわち、ノイズ）も含まれている。自動車に起因するノイズとしては、たとえば、エンジンの振動、路面状態および自動車の加速，減速に伴う加速度が該当する。したがって、この実施例では、先ず、運転者の加速度データに対してウェーブレット（wavelet）解析を行うことによって、当該加速度データから自動車に起因するノイズを低減、或いは除去する。
【００４８】
ここで、ウェーブレット解析は、マザー・ウェーブレット関数を用いて、時間と周波数との両面から信号（この実施例では、加速度データ）を分解して分析する手法であり、非定常データの解析に有効な解析方法である。また、マザー・ウェーブレット関数Ψ(t)は数１を満たす関数の総称である。
【００４９】
【数１】
2008140118.tif 000003
【００５０】
マザー・ウェーブレット関数としては、様々なものが提案されているが、この実施例では、Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓのウェーブレット関数を用いてある。また、マザー・ウェーブレット関数をΨ(t)とするとき、離散ウェーブレット変換に基づくウェーブレット展開係数ｄj,kは数２で示される。
【００５１】
【数２】
2008140118.tif 000004
【００５２】
ここで、ウェーブレット展開係数ｄj,kは、信号ｘ(t)の時点２ｊｋ、周波数レベル２−ｊにおける成分を抽出したものである。このとき、元の信号ｘ(t)は、数３の離散ウェーブレット逆変換によって復元することができる。
【００５３】
【数３】
2008140118.tif 000005
【００５４】
このようなウェーブレット解析を用いて、運転者の加速度データから、自動車に起因するノイズ（加速度成分）を除去するためには、自動車に取り付けた加速度センサ１６の出力（自動車自身の加速度データ）に基づいて自動車に起因する加速度成分の周波数帯を検出し、運転者の加速度データに含まれる当該周波数帯の加速度成分を、運転者の加速度データから除去するとよい。
【００５５】
具体的に説明すると、たとえば、運転者の加速度データをｘｄｒｉ(t)とし、自動車自身の加速度データをｘｃａｒ(t)とする。また、ｘｄｒｉ(t)のウェーブレット展開係数をｄｄｒｉｊ，ｋとし、ｘｃａｒ(t)のウェーブレット展開係数をｄｃａｒｊ，ｋとする。ここで、時点２ｊｋにおいて、自動車に起因する周波数レベル２−ｊの加速度が運転者に生じたとする。この自動車に起因する加速度の大きさは、ｘｃａｒ(t)の時点２ｊｋ、周波数レベル２−ｊの成分を捉えたｄｃａｒｊ，ｋの絶対値の大きさに対応する。つまり、ｘｄｒｉ(t)には、ｄｃａｒｊ，ｋの絶対値の大きさに対応するノイズが含まれる。
【００５６】
このとき、ｘｄｒｉ(t)から自動車に起因するノイズを除去するためには、ｘｄｒｉ(t)の時点２ｊｋに対して、周波数レベル２−ｊの加速度成分を除去するフィルタを局所的に適用すればよい。より具体的には、ｄｄｒｉｊ，ｋの値を０とした上で、離散ウェーブレット逆変換を行えばよく、この処理は、数４で表される。
【００５７】
【数４】
2008140118.tif 000006
【００５８】
ここで、ｘｄｅｎｏｉｓｅ（ｔ）は、運転者の加速度データから、自動車に起因するノイズを低減、或いは除去したものである。また、αｊは、時点２ｊｋにおいて自動車に生じた周波数レベル２−ｊの加速度が、運転者の加速度データにノイズとして混入するほど大きいかどうかを判定するための閾値であり、このαｊには、適宜な値が採用される。つまり、この実施例では、自動車に生じた加速度（自動車自身の加速度データ）が、運転者の加速度データに影響を与えるほど大きいときに、その自動車に生じた加速度が運転者の加速度データに与える影響を、自動車に起因するノイズとして運転者の加速度データから除去する。
【００５９】
このようにして、運転者の加速度データから自動車に起因するノイズを低減すると、次に、このノイズを低減した加速度データを用いて、運転動作の解析を行う。この実施例では、ノイズを低減した加速度データから運転動作特徴量を抽出し、これと後述する教師データとを比較することによって、本来の運転とは関係の無い運転者の動作、つまり危険動作を検出する。
【００６０】
運転動作特徴量を抽出する際には、ノイズを低減した加速度データに対して時間方向に移動する時間窓を適用する。そして、時間窓の範囲内の各加速度データの平均および分散、および各加速度データ間の相関を計算する。また、時間窓の範囲内で各加速度データを離散ウェーブレット変換し、周波数レベル２−ｊ毎に、数５で定義するＤｊを算出する。
【００６１】
【数５】
2008140118.tif 000007
【００６２】
ここで、Ｎｊは、周波数レベル２−ｊのウェーブレット展開係数ｄｊ，ｋの個数である。そして、これらの値（すなわち、加速度データの平均、加速度データの分散、加速度データ間の相関およびＤｊ）を、或る時点ｔの運動動作特徴量（運転動作特徴量ベクトル）ｘｔとする。なお、この実施例では、３軸の加速度を検出する加速度センサ１４を両手首にそれぞれ取り付けるので、加速度データは６次元となる。また、時間窓の大きさは１２８サンプル分であり、移動量は１０サンプル分である。１２８サンプル分のデータを利用することにより、周波数レベル２−１から２−７まで変換（抽出）することができる。
【００６３】
また、教師データは、通常の自動車の運転において運転者が行う様々な動作（通常動作）を網羅的に収集したものである。この実施例では、通常動作は運転に関係する動作のみで構成され、この通常動作が基準動作となる。通常動作には、直進時に行う動作、右折或いは左折時に行う動作、および車線変更時に行う動作などの様々な動作が含まれるが、これらの通常動作をそれぞれ別個にモデル化するには、多くの手間、時間およびコストがかかる。そこで、この実施例では、運転者に取り付けた加速度センサ１４によって、運転者の通常動作を加速度データとしてまとめて取得する。そして、取得した加速度データから自動車起因のノイズを低減し、それから抽出した運転動作特徴量の集合を教師データとする。
【００６４】
この実施例では、このような教師データを予め収集しておき、この教師データから乖離した運転動作特徴量があれば、その運転動作特徴量が検出された時点で、運転者が運転とは関係の無い動作を行ったと判断する。なお、教師データは高次元であり、そのまま使用すると計算処理が繁雑となるので、主成分分析を行うことによって低次元化した教師データを用いるとよい。
【００６５】
教師データからの乖離を調べる手法としては、たとえば、１クラスサポートベクターマシン（１クラスＳＶＭ）を用いることができる。なお、この実施例への１クラスＳＶＭの実装には、台湾国立大学で開発されたＬＩＢＳＶＭのソースコードを利用している。
【００６６】
ここで、ＳＶＭは、線形識別器の一種である。線形識別器は、２クラスが線形分離可能であるときには高い認識率を期待できるが、非線形で複雑な問題に対しては、その限りではない。そこで、非線形な写像Φを用いて線形分離性を高めることが考えられる。たとえば、通常動作から抽出した、或る時点ｔの運転動作特徴量ｘｔの集合である教師データをＸ＝{ｘｔ｜ｔ＝１，・・・，Ｎ}とし、元の空間で定義されるカーネル関数Ｋ（ｘ，ｘ´）を用意する。ただし、このカーネル関数の値と写像Φによって写像される先での内積（Φ（ｘ）・Φ（ｘ´））とは、一致するものとする。カーネル関数としては、数６で定義されるガウシアンカーネル等を用いることができる。
【００６７】
【数６】
2008140118.tif 000008
【００６８】
このガウシアンカーネルを用いて写像を行うと、元の空間の外れ点は原点近くに写像される。そこで、１クラスＳＶＭでは、この性質を利用して識別超平面を構築する。つまり、外れ点が分布する原点付近とそれ以外（通常点）とを分離する識別超平面を構築する。このときの識別関数ｆ（Φ（ｘ））は、数７で表される。
【００６９】
［数７］
f(Φ(x)) = sgn(wTΦ(x)-h)
【００７０】
ここで、関数ｓｇｎ（ｕ）は、ｕ＞０のときには「１」となり、それ以外のときには「−１」となる符合関数である。また、ｗは重みベクトルである。教師データにおいて、予め決められた割合ν∈（０，１）のデータが外れ点となる、つまり原点側に残るような識別超平面を構築するためには、数８で表される問題を解き、そのパラメータｗおよびｈを求めればよい。
【００７１】
【数８】
2008140118.tif 000009
【００７２】
この実施例の教師データは、通常動作を収集したもの、つまり自動車の運転に必要な動作のみを収集したものであるので、その全て、或いはそのほとんどが外れ点とはみなされないような識別超平面を求めるとよい。この実施例では、ν＝０．０００１とし、教師データ集合の０．０１％のみが外れ点となる識別超平面を採用した。ただし、νの値は、適宜変更可能である。
【００７３】
このような識別超平面を用いることによって、教師データから乖離する運転者の動作を容易に識別でき、運転者が運転（通常動作）とは関係の無い動作（危険動作）を行ったことを容易に検出できる。
【００７４】
なお、自動車の運転動作には運転者の個性が反映される、つまり、各運転者によって運転動作は異なる（たとえば、両手でハンドルを操作する運転者もいれば、片手でハンドルを操作する運手者もいる）。よって、教師データを予め収集する際には、各運転者の通常動作から個別に教師データを抽出することが望ましい。これによって、運転者が通常動作とは関係の無い動作を行ったことをより正確に検出できる。ただし、運転の上手な人間についての通常動作から教師データを抽出し、これを他の運転者（たとえば運転歴の短い運転者）に対して利用してもよい。この場合には、運転者は正常だと認識しているが、実際には異常、或いは不要である動作を検出できる。これを利用すれば、運転動作を矯正することも可能である。
【００７５】
以下に、通常の運転動作を学習する処理、つまり、教師データを収集して乖離データ識別超平面を構築する処理について、フロー図を用いて説明する。具体的には、コンピュータ１２のＣＰＵ２２が図３および図４に示すようなオフライン処理を実行する。図３および図４に示すオフライン処理では、予め取得しておいた通常動作のみを行った時の加速度データを利用して、乖離データ識別超平面を構築する。ただし、この処理は、外部コンピュータが行うようにしてもよい。
【００７６】
図３を参照して、先ず、ステップＳ１では、一定サンプル分の加速度データを取得する。すなわち、直進、右折、左折および車線変更などの様々な状況下で出力された、加速度センサ１４および１６からの加速度データ、つまり運転者の加速度データおよび自動車自身の加速度データの一定サンプル分（たとえば、１２８サンプル）をそれぞれ取得する。なお、上述したように、この加速度データには、本来の運転とは関係の無い動作のデータは含まれない。
【００７７】
次のステップＳ３では、運転者の加速度データに対するノイズ低減処理を行い、ステップＳ５に進む。ステップＳ３の詳細は、後述する図４に示す。
【００７８】
ステップＳ５では、ノイズ低減処理後の加速度データから運転動作特徴量を抽出する。すなわち、ノイズ低減処理後の加速度データに対して時間窓を適用して、加速度データの平均および分散などを計算し、これらの計算した値を各時点の運転動作特徴量とする。
【００７９】
次のステップＳ７では、全データについて処理済であるかどうかを判断する。すなわち、予め取得した加速度データの全てから運転動作特徴量を抽出したかどうかを判断する。ステップＳ７で“ＮＯ”の場合、すなわち全データについて処理済でなければ、ステップＳ９に進む。そして、ステップＳ９で、次の一定サンプル分の加速度データを取得し、ステップＳ３に戻る。一方、ステップＳ７で“ＹＥＳ”の場合、すなわち全データについて処理済であれば、ステップＳ１１に進む。
【００８０】
ステップＳ１１では、教師データ集合の主成分分析を行う。すなわち、ステップＳ５の処理において抽出した全ての運転動作特徴量の集合である教師データについて、主成分分析を行い、教師データの次元数を削減する。たとえば、累積寄与率が８０％以上になるまでの主成分を採用することによって、教師データの次元数を削減する。
【００８１】
次のステップＳ１３では、主成分分析後の教師データを用いて、乖離データ識別超平面を構築する。すなわち、１クラスＳＶＭにより、教師データの全て、或いはそのほとんどが外れ点とみなされないような（たとえば、ν＝０．０００１を採用）乖離データ識別超平面を構築する。そして、教師データや乖離データ識別超平面などの情報をデータベース１８に記憶し、オフライン処理を終了する。
【００８２】
図４は、図３に示したステップＳ３の運転者の加速度データに対するノイズ低減処理を示すフロー図である。図４に示すように、コンピュータ１２のＣＰＵ２２は、この処理を開始すると、ステップＳ２１で、自動車の加速度データｘｃａｒ（ｔ）に対してウェーブレット解析を行う。すなわち、ｘｃａｒ（ｔ）の時点２ｊｋ、周波数レベル２−ｊの成分を捉えたウェーブレット展開係数ｄｃａｒｊ，ｋを求める。
【００８３】
次のステップＳ２３では、閾値以上のウェーブレット展開係数ｄｃａｒｊ，ｋが存在するかどうかを判断する。すなわち、ステップ２１で求めた各ウェーブレット展開係数ｄｃａｒｊ，ｋについて、その絶対値が閾値αｊよりも大きいかどうかを判断する。ステップＳ２３で“ＮＯ”の場合、すなわち閾値αｊよりも大きいｄｃａｒｊ，ｋが存在しない場合には、そのまま、当該処理を図３に示したオフラインの全体処理にリターンする。一方、ステップＳ２３で“ＹＥＳ”の場合、すなわち閾値αｊよりも大きいｄｃａｒｊ，ｋが存在する場合には、ステップＳ２５に進む。
【００８４】
ステップＳ２５では、運転者の加速度データｘｄｒｉ（ｔ）をウェーブレット解析し、閾値以上のｄｃａｒｊ，ｋに対応するｄｄｒｉｊ，ｋを除去する。すなわち、ｘｄｒｉ（ｔ）についても、ウェーブレット展開係数ｄｄｒｉｊ，ｋを求め、そして、ステップＳ２３で検出した閾値以上のｄｃａｒｊ，ｋに対応する、つまり自動車において閾値以上の加速度が検出された時点２ｊｋ、周波数レベル２−ｊの成分を捉えたｄｄｒｉｊ，ｋを、ｘｄｒｉ（ｔ）から除去する。ステップＳ２５の処理が終了すると、図３に示したオフラインの全体処理にリターンする。
【００８５】
なお、上述したように、この実施例では、ウェーブレット解析に１２８サンプル分の加速度データを用いるので、周波数レベル２−１から２−７まで変換可能である。しかし、本件出願人等が実験によって取得した知見によると、運転者の加速度センサ１４から検出される加速度データの高周波成分は、そのほとんどが自動車に起因するノイズである。したがって、図４に示したノイズ低減処理において、高周波成分、たとえば周波数レベル２−１から２−３までの成分については、自動的に（閾値によらず）自動車の加速度データから除去するようにしてもよい。また、図４に示したノイズ低減処理の後に、高周波成分、たとえば周波数レベル２−１から２−３までの成分を除去する処理を行い、図３に示したステップＳ５に進むようにしてもよい。さらに、図４に示したノイズ低減処理に代えて、高周波成分、たとえば周波数レベル２−１から２−３までの成分を自動的に除去することを、ノイズ低減処理（ノイズ低減簡易処理）としてもよい。ノイズ低減簡易処理を行う場合には、危険動作検出装置１０は、自動車に取り付ける加速度センサ１６を備える必要は無い。
【００８６】
次に、図３および図４に示したオフライン処理で得た結果（データベース１８）を用いて、通常動作とは関係の無い動作、すなわち危険動作を抽出（検出）し、運転者に警告を発する処理について説明する。具体的には、コンピュータ１２のＣＰＵ２２が図５に示すようなリアルタイム処理を実行する。
【００８７】
図５を参照して、コンピュータ１２のＣＰＵ２２は、リアルタイム処理を開始（たとえば、自動車のエンジンの始動を検出、或いはサイドブレーキの解除を検出）すると、ステップＳ３１で、運転者および自動車の加速度データを取得する。つまり、加速度センサ１４および１６からの加速度データを取得し、ＲＡＭ２６に一時記憶する。
【００８８】
次のステップＳ３３では、一定サンプル分の加速度データを取得したかどうかを判断する。すなわち、運転者および自動車自身の加速度データのそれぞれについて、時間窓の大きさ（この実施例では、１２８サンプル分）に相当するデータ量を取得したかどうかを判断する。ステップＳ３３で“ＮＯ”の場合、すなわち一定サンプル分の加速度データを取得していなければ、ステップＳ３１に戻る。一方、ステップＳ３３で“ＹＥＳ”の場合、すなわち一定サンプル分の加速度データを取得していれば、ステップＳ３５に進む。
【００８９】
ステップＳ３５では、運転者の加速度データに対してノイズ低減処理を行う。すなわち、図４に示した処理（図３のステップＳ３の処理）と同様の処理を行い、運転者の加速度データから、自動車に起因するノイズを低減、或いは除去する。
【００９０】
続くステップＳ３７では、ノイズ低減処理後の加速度データから、運転動作特徴量を抽出する。すなわち、ノイズ低減処理後の加速度データに対して時間窓を適用し、その時点の運転動作特徴量を抽出する。そして、ステップＳ３９では、運転動作特徴量を教師データの主成分空間にマッピングする。すなわち、ステップＳ３７で取得した運転動作特徴量を、データベース１８に記憶している教師データの主成分空間にマッピングする。
【００９１】
次のステップＳ４１では、運転に関係しない動作かどうかを判断する。すなわち、教師データの主成分空間にマッピングした運転動作特徴量が、図３および図４のオフライン処理で構築した乖離データ識別超平面によって外れ点とみなされる（乖離データ識別超平面より原点側に分布する）かどうかを判断する。ステップＳ４１で“ＮＯ”の場合、すなわち乖離データ識別超平面によって外れ点とみなされない場合には、運転者の行った動作（ステップＳ３１で取得した運転者の加速度データ）は通常動作と判断して、ステップＳ４７に進む。一方、ステップＳ４１で“ＹＥＳ”の場合、すなわち乖離データ識別超平面によって外れ点とみなされる場合には、運転者は運転に関係の無い動作を行ったと判断して、ステップＳ４３に進む。
【００９２】
ステップＳ４３では、自動車の速度は一定値以上かどうかを判断する。たとえば、自動車に備えられる速度計（図示せず）からの出力に基づいて、自動車が走行中であるかどうかを判断する。ステップＳ４３で“ＮＯ”の場合、すなわち自動車が停車中の場合には、ステップＳ４７に進む。一方、ステップＳ４３で“ＹＥＳ”の場合、すなわち自動車が走行中の場合には、ステップＳ４５に進む。
【００９３】
ステップＳ４５では、運転者に対して危険動作を警告する。すなわち、警告装置２０に対して警告を発するための信号を送り、光、音および振動などの適宜な方法を用いて、運転者に対して危険動作である旨の警告を発する。ステップＳ４５の処理が終了すると、ステップＳ４７に進む。
【００９４】
ステップＳ４７では、リアルタイム処理の終了であるかどうかを判断する。たとえば、自動車のエンジンの停止を検出したかどうか、或いはサイドブレーキがかけられたことを検出したかどうかによって判断する。ステップＳ４７で“ＮＯ”の場合、すなわちリアルタイム処理の終了でない場合には、ステップＳ３１に戻る。一方、ステップＳ４７で“ＹＥＳ”の場合、たとえばエンジンの停止、或いはサイドブレーキがかけられたことを検出した場合には、リアルタイム処理を終了する。
【００９５】
なお、本件出願人等は、実際に特定の１人の運転者が公道を走行する運転動作収集実験を行った。この実験は、延べ３２日間行われ、総走行距離は５８９ｋｍであった。この実験によって取得したデータ（加速度データ）の中で、通常動作のみ、つまり運転とは関係の無い動作が含まれない、５７ｋｍ分の加速度データを教師データに用いた。そして、教師データに用いたデータを除く５３２ｋｍ分のデータについて、ノイズ低減処理を行い、運転動作特徴量を抽出し、１クラスＳＶＭを適用した。これによって外れ点として抽出された動きは、「カーナビゲーション装置を操作する」、「ポケットから財布を取り出す」および「ドリンクホルダに手を伸ばす」等、いずれも通常動作とは関係の無い動作ばかりであった。つまり、この危険動作検出装置１０によって、通常動作とは関係の無い動作が正確に検出されることが実証された。運転とは関係の無い動作を自動車の走行中に行うことは、危険な行為（危険動作）であり、事故の原因となり得ることは言うまでもない。
【００９６】
この実施例によれば、自動車の運転とは関係の無い運転者の動作を危険動作として検出するので、運転者の危険動作を適切に検出できる。したがって、運転者に対して適切に警告を発することができるので、自動車事故を防止することができる。
【００９７】
また、運転者自身の動作を加速度センサ１４によって検出するので、運転者の動作を容易にかつ正確に検出できる。さらに、予め取得した教師データからの乖離を判断するだけで、運転（通常動作）とは関係の無い動作を検出できるので、処理コストも抑えられる。
【００９８】
なお、上述の実施例では、自動車の運転とは関係の無い動作を運転者が行うと、その動作を危険動作として検出したが、これに限定されない。たとえば、本来の運転とは関係の無い動作であるが、場合によっては必要となる動作（カーナビゲーション装置やエアコン装置の操作など）は、運転者が通常時の滑らかな動作で行えば、危険運転として検出しないというようにすることもできる。この場合には、教師データに用いる通常動作の中に、カーナビゲーション装置やエアコン装置の操作などの動作を含むようにするとよい。ただし、この場合の通常動作に含まれる動作は、通常時の滑らかな動作であって、運転に支障をきたすような動作は含まれない。このようにすれば、たとえば、自動車の走行中に運転者がカーナビゲーション装置の操作などを行っても、それが通常時と同様の滑らかな動作であれば危険動作として検出されず、運転者がカーナビゲーション装置の操作などに手間取ったりした場合（つまり、通常時とは異なる動作でカーナビゲーション装置の操作などを行った場合）にのみ危険動作として検出されるというように、より実際の走行に即して危険動作を検出することができる。
【００９９】
また、上述の実施例では、走行中の自動車において、運転者が運転とは関係の無い動作を行ったときに、それを危険動作として検出し、運転者に対して警告を発するようにしたが、これに限定されず、適宜な条件を設定して危険動作を検出するようにしてもよい。たとえば、一定速度（たとえば、時速２０ｋｍ）以上で走行している自動車において、運転者が通常時の動作とは異なる動作を行った場合にのみ、それを危険動作として検出し、警告するようにしてもよい。
【０１００】
また、自動車が走行中であることに加えて、前車との車間距離が狭い時、道がカーブしている時、およびハンドルが切られている時などに、運転者が通常時の動作とは異なる動作を行った場合にのみ、それを危険動作として検出し、警告するようにしてもよい。この場合には、自動車に車間距離センサやステアリング角を検出するセンサ等を設けるとよい。また、カーナビゲーションシステムと連動して、事故多発地域の情報を取得し、事故多発地域を走行中にのみ危険動作を検出し、警告するようにしてもよい。このように、より危険度の高い場合にのみ、運転者に対して警告することもできる。危険度の高い場合にのみ危険動作を検出することで、より適切に危険動作を検出でき、適切に運転者に対して警告することができる。
【０１０１】
さらに、自動車の停止時であっても、運転者が通常時の動作とは異なる動作を行ったときには、それを危険動作として検出し、警告するようにしてもよい。たとえば、運転者がブレーキペダルによって自動車の進行を止めている状態において、後部座席のものを取るような場合には、誤ってブレーキペダルから足を踏み外す危険があるので、このような動作を危険動作として検出するとよい。
【０１０２】
また、危険度に応じて、警告方法を段階的に変化させれば、より適切に運転者に対して警告することができる。たとえば、停止時における危険動作では光の明滅のみで警告し、走行時における危険動作ではさらに音声を加えて警告し、事故多発地域の走行時における危険動作ではさらに振動を加えて警告するというようにしてもよい。
【０１０３】
また、上述の実施例では、（自動車の前進時を前提とする）通常動作を網羅的に収集し、教師データとしたが、これに限定されず、たとえば、前進時、後進時および停止時などの場合に分けて、教師データをデータベース１８に記憶してもよい。これは、前進時と後進時とでは、運転者の行う動作が大きく異なり、停止時と前進時とでは、許容される動作の範囲が異なるためである。たとえば、ギアが前進側になっている時には、前進時の教師データを用いる。すると、ギアが前進側になっているにもかかわらず、後進時の姿勢をとっている（動作を行っている）場合には、それを危険動作として検出でき、警告を発することができる。ギアが後進側で、姿勢が前進時のものである場合も同様である。これによって、ギアの入れ間違いによる事故を防止できる。また、このように場合分けして教師データを記憶することによって、たとえば、カーナビゲーション機器の操作は、走行時には危険動作として検出されるが、停止時には危険動作として検出されないというように、より実際の走行に即した危険動作の検出ができる。
【０１０４】
さらに、上述の実施例では、通常動作から抽出したものを教師データとして利用し、この教師データから乖離した動作を運転者が行った場合に、運転とは関係の無い動作を運転者が行ったと判断したが、これに限定されない。たとえば、基準動作として危険な運転動作を予め収集することもできる。そして、この危険な運転動作から抽出した教師データと一致（或いは、近似）する動作を運転者が行ったときに、運転者が危険動作を行ったと判断する（つまり、危険動作を検出する）ようにしてもよい。
【０１０５】
また、上述の実施例では、運転者の両手首に取り付けた加速度センサ１４によって運転者の動作を検出したが、これに限定されない。たとえば、加速度センサ１４は、片方の手に取り付けるだけでもよいし、運転者の手、頭、肩および足などの適宜な部位に複数の加速度センサ１４を取り付けてもよい。複数の部位、たとえば、運転者の両手首に加えて、運転者の頭にも加速度センサ１４を取り付けるようにすれば、より厳密に運転者の動作を検出でき、より正確に運転者の危険動作を検出できる。
【０１０６】
また、加速度センサ１４の代わりに、或いは加速度センサ１４と共に、適宜な装置を用いて運転者の動作を検出することもできる。たとえば、ジャイロセンサの出力に基づいて運転者の動作を検出することもできる。この場合には、たとえば、運転者の両手首などにジャイロセンサを取り付け、運転者の動作を角速度として検出する。ジャイロセンサとしては、たとえば、エプソントヨコム株式会社製の超小型振動ジャイロセンサ「ＸＶ−３５００ＣＢ」を用いることができる。また、本件出願人等によって開発された上述の無線加速度センサユニットにジャイロセンサを接続して（組み込んで）運転者に取り付け、運転者の動作をジャイロセンサと加速度を検出するセンサとによって検出すれば、より厳密に運転者の動作を検出でき、より正確に運転者の危険動作を検出できる。
【０１０７】
また、モーションキャプチャシステムを用いて運転者の動作を検出することもできる。この場合には、たとえば、赤外線を反射するマーカを運転者の両手首などに取り付けておき、このマーカを赤外線照射機能を有する複数台のカメラで撮影する。そして、その撮影結果からマーカの３次元の動き（位置）を時系列に従って追跡（検出）することで、運転者の動作を検出することができる。
【０１０８】
さらに、超音波３次元タグシステムを用いて運転者の動作を検出することもできる。この場合には、たとえば、超音波３次元タグ（小型超音波発信器）を運転者の両手首などに取り付け、その超音波3次元タグから発せられた超音波を、自動車に設置した複数の受信器で計測する。そして、超音波の到達時間の差から、超音波３次元タグの３次元の動き（位置）を時系列に従って追跡（検出）することで、運転者の動作を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１０９】
【図１】この発明の危険動作検出装置の一実施例を示す図解図である。
【図２】図１に示す加速度センサを取り付けて運転者が自動車を運転する様子の一例を示す図解図である。
【図３】図１に示すコンピュータのＣＰＵが実行するオフラインの全体処理の一例を示すフロー図である。
【図４】図１に示すコンピュータのＣＰＵが実行する運転者の加速度データに対するノイズ低減処理の一例を示すフロー図である。
【図５】図１に示すコンピュータのＣＰＵが実行するリアルタイムの全体処理の一例を示すフロー図である。
【符号の説明】
【０１１０】
１０  …危険動作検出装置
１２  …コンピュータ
１４  …加速度センサ（運転者）
１６  …加速度センサ（自動車）
１８  …データベース
２０  …警告装置
２２  …ＣＰＵ
【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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