(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも距離センサを含む検出部による検出結果に基づいて、車両の運転者における複数の骨格部位の相対的な位置関係を含む運転姿勢を認識する認識部と、
正常な運転状態における当該運転者の前記運転姿勢である複数の正常運転姿勢を記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された複数の前記正常運転姿勢のそれぞれに対して、当該正常運転姿勢と前記認識部で認識した前記運転姿勢とのズレ量を算出するズレ量算出部と、
前記記憶部に記憶された複数の前記正常運転姿勢のそれぞれに対して算出された前記ズレ量のうち、最も値が小さい前記ズレ量を最小ズレ量として選択する最小ズレ量選択部と、
前記最小ズレ量選択部で選択された前記最小ズレ量を積算してズレ量積算値を算出する積算値算出部と、
前記積算値算出部で算出された前記ズレ量積算値が、予め定められた閾値を超えた場合に前記運転者の状態が異常と判定する判定部と、を備え、
前記積算値算出部は、前記最小ズレ量選択部で選択された前記最小ズレ量を積算するとともに、所定時間が経過する毎に前記ズレ量積算値を所定量減算する、運転者状態判定装置。
【請求項２】
前記判定部による判定時以外のときに、前記認識部で認識した当該運転者の前記運転姿勢を前記正常運転姿勢として前記記憶部に記憶する学習部を備える、請求項１に記載の運転者状態判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の一側面は、運転者状態判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の運転者状態判定装置に関する技術として、例えば特許文献１に記載された技術が知られている。特許文献１に記載された技術では、運転席前方に設けられたカメラにより運転者の顔位置をカメラで撮像し、その撮像画像から運転者の顔が存在しない又は目をつむっている等の状況が所定期間継続して検出された場合、運転者の状態が異常と判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−３３１６５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
近年、車両に乗車中の運転者の状態を見極め、運転者の状態が異常の場合には、例えば車両の走行を自動制御することによって障害物との接触時の被害を軽減するシステムの導入が望まれている。このようなシステムを実現するために、上述したような運転者状態判定装置においては、運転者の状態が異常か否かを精度よく判定することが重要とされる。
【０００５】
本発明の一側面は、上記実情に鑑みてなされたものであり、運転者の状態が異常か否かを精度よく判定することが可能な運転者状態判定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】
【０００６】
本発明の一側面に係る運転者状態判定装置は、少なくとも距離センサを含む検出部による検出結果に基づいて、車両の運転者における複数の骨格部位の相対的な位置関係を含む運転姿勢を認識する認識部と、正常な運転状態における当該運転者の運転姿勢である複数の正常運転姿勢を記憶する記憶部と、記憶部に記憶された複数の正常運転姿勢のそれぞれに対して、当該正常運転姿勢と認識部で認識した運転姿勢とのズレ量を算出するズレ量算出部と、記憶部に記憶された複数の正常運転姿勢のそれぞれに対して算出されたズレ量のうち、最も値が小さいズレ量を最小ズレ量として選択する最小ズレ量選択部と、最小ズレ量選択部で選択された最小ズレ量を積算してズレ量積算値を算出する積算値算出部と、積算値算出部で算出されたズレ量積算値が、予め定められた閾値を超えた場合に運転者の状態が異常と判定する判定部と、を備え、積算値算出部は、最小ズレ量選択部で選択された最小ズレ量を積算するとともに、所定時間が経過する毎にズレ量積算値を所定量減算する。
【０００７】
この運転者状態判定装置において、ズレ量算出部は、複数の正常運転姿勢のそれぞれに対して、認識部で認識された運転姿勢とのズレ量を算出する。最小ズレ量選択部は、複数の正常運転姿勢のそれぞれに対して算出されたズレ量のうち、最も値が小さいズレ量を最小ズレ量として選択する。ここで、記憶部に記憶された複数の正常運転姿勢のうち最もズレ量の値が小さくなる正常運転姿勢とは、運転者の運転姿勢に最も近い姿勢である。すなわち、最小ズレ量選択部は、記憶部に記憶された複数の正常運転姿勢の中から運転者の運転姿勢に最も近い正常運転姿勢と、運転者の運転姿勢とのズレ量を最小ズレ量として選択する。積算値算出部は、運転者の運転姿勢に最も近い正常運転姿勢からのズレ量（最小ズレ量）を積算して、ズレ量積算値を算出する。判定部は、ズレ量積算値が予め定められた閾値を超えた場合に、運転者の状態が異常と判定する。このように最小ズレ量を積算して判定を行うことにより、たとえば、車両が段差を乗り越えた等によって運転者の姿勢が一瞬だけ異常な姿勢となった場合や、検出部のノイズなどによって一瞬だけ運転者の異常な運転姿勢が認識部で認識された場合であっても、運転者状態判定装置は、運転者の状態が異常と誤判定してしまうことを抑制できる。したがって、運転者状態判定装置によれば、運転者の状態が異常か否かを精度よく判定することが可能となる。
【０００８】
また、運転者状態判定装置は、ズレ量を積算することによって増加するズレ量積算値を、時間の経過に伴って自動で減算することができる。
【０００９】
運転者状態判定装置は、判定部による判定時以外のときに、認識部で認識した当該運転者の運転姿勢を正常運転姿勢として記憶部に記憶する学習部を備えていてもよい。この構成によれば、判定部による判定時以外のときの運転者の運転姿勢を正常運転姿勢として記憶部に学習させることが可能となる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の一側面によれば、運転者の状態が異常か否かを精度よく判定することができる運転者状態判定装置を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施形態に係る運転者状態判定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】複数の骨格部位を説明する図である。
【図３】認識部により認識した運転姿勢の一例を示す図である。
【図４】運転者状態判定ＥＣＵにおいて実行される判定モードの処理を説明するフローチャートである。
【図５】運転者状態判定ＥＣＵにおいて実行される学習モードの処理を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の好適な実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、以下の説明において同一又は相当要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１３】
図１は、実施形態に係る運転者状態判定装置１００の構成を示すブロック図である。図２は、運転者１の複数の骨格部位２を説明する図である。図１に示すように、運転者状態判定装置１００は、自動車等の車両に乗車中の運転者１の状態が異常か否かを判定する装置である。車両としては、特に限定されるものではなく、例えば、トラックやバス等の商用車、普通乗用車、大型車両、中型車両、小型車両又は軽車両等の何れであってもよい。
【００１４】
運転者状態判定装置１００は、深度センサ（検出部）１０、運転者状態判定ＥＣＵ２０及び出力部３０を備えている。深度センサ１０は、深度情報を取得する距離センサである。深度センサ１０は、対象物までの深度情報（距離画像）を取得するセンサである赤外線センサによって構成されている。深度センサ１０は、車両の助手席側の窓とフロントガラスとの間に配置されている。深度センサ１０は、運転者１の上方から運転者１側に向かう方向に撮影可能とされている。なお、深度センサ１０は、赤外線センサ以外の他の距離センサによって構成されていてもよい。また、深度センサ１０は、深度情報を取得する距離センサに加え、対象物のカラー画像を取得するＲＧＢセンサを更に含んで構成されていてもよい。
【００１５】
図１及び図２に示すように、深度センサ１０は、運転者１の上半身の深度情報を取得し、取得した深度情報から運転者１における複数の骨格部位２の三次元座標（Ｘ軸座標、Ｙ軸座標及びＺ軸座標）を取得する。深度センサ１０は、当該三次元座標に関する情報を、センサ情報として運転者状態判定ＥＣＵ２０へ出力する。深度センサ１０としては、例えば、深度の取得可能範囲が０．５〜８．０［ｍ］、運転者１の検出可能範囲が０．５〜４．５［ｍ］、及び、骨格部位２の検出可能数が２０又は２５［箇所／人］のものが用いられる。なお、複数の骨格部位２の三次元座標を取得する手法としては、特に限定されず、公知の手法を採用することができる。
【００１６】
骨格部位２は、１又は複数の骨及び軟骨によって構成される構造部位である。骨格部位２は、骨格上において１又は複数のまとまりのある機能及び／又は構造を有する部位である。骨格部位２は、骨格ポイントとも称する。本実施形態の骨格部位２としては、運転者１の上半身の骨格の部位であって、例えば「頭」、「左肩」、「左肘」、「左腕」、「左手」、「右肩」、「右肘」、「右腕」、「右手」、「脊髄」、「背骨中央」、及び「腰」等が挙げられる。上半身とは、身体における頭から腰までの部分である。
【００１７】
運転者状態判定ＥＣＵ２０は、ＣＰＵ[Central Processing Unit]、ＲＯＭ[Read OnlyMemory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]等を有する電子制御ユニットである。運転者状態判定ＥＣＵ２０では、ＲＯＭに記憶されているプログラムをＲＡＭにロードし、ＣＰＵで実行することで、各種の制御を実行する。運転者状態判定ＥＣＵ２０は、複数の電子制御ユニットから構成されていてもよい。運転者状態判定ＥＣＵ２０は、認識部２１、記憶部２２、判定処理部２３及び学習部２４を有する。
【００１８】
認識部２１は、深度センサ１０のセンサ情報に基づいて、運転者１の複数の骨格部位２における相対的な三次元の位置関係を含む運転姿勢を認識する。具体的には、まず、複数の骨格部位２のうちの二つの組合せからなる項目毎に、一方の骨格部位２の座標に対する他方の骨格部位２の三次元座標の大小関係を演算する。例えば当該大小関係は、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸それぞれにおいて、一方の骨格部位２の座標に対して他方の骨格部位２の座標が大きいか、小さいか、又は等しいかでビットパターン化されて表現される。そして、当該大小関係を相対位置情報（相対チェックポイントとも称する）とする。このような相対位置情報を複数の項目毎に有する一群の情報を、運転姿勢（姿勢モデルとも称する）として認識する。
【００１９】
図３は、認識部２１により認識した運転姿勢の一例を示す図である。図３に示す例では、運転姿勢は、例えば骨格部位２の数が１２箇所であるところ、６６通りの骨格部位２の組合せ（項目）を有する。各項目それぞれは、ＸＹＺ座標系において、一方の骨格部位２に対する他方の骨格部位２の三次元座標の大小関係に関する相対位置情報を有する。図示するように、例えば項目が「頭−左肩」では、頭のＸ軸座標が左肩のＸ軸座標よりも小さく「＜」とされ、頭のＹ軸座標が左肩のＹ軸座標と等しく「＝」とされ、頭のＺ軸座標は左肩のＺ軸座標よりも大きく「＞」とされている。つまり、複数の骨格部位２の組合せについての、座標の相対的大小関係を三軸で比較してなるベクタとして、一つの運転姿勢が記述されている。
【００２０】
図１に示すように、記憶部２２は、複数の正常運転姿勢を記憶して蓄積する。正常運転姿勢は、正常な運転状態における運転者１の運転姿勢である。記憶部２２は、後述するように、学習部２４で平常運転時（通常運転時）に認識された運転姿勢を、正常運転姿勢として記憶する。記憶部２２に記憶した複数の正常運転姿勢は、「辞書」、すなわち、多数の正常運転姿勢を集録する集合体を構築する。記憶部２２に記憶した複数の正常運転姿勢は、教師データとして用いられる。複数の正常運転姿勢は、相対位置情報のリストの形で構成されている。以下、記憶部２２に記憶した複数の正常運転姿勢を、単に「辞書」とも称する。
【００２１】
判定処理部２３は、記憶部２２に記憶した複数の正常運転姿勢と、認識部２１で認識した現在の運転姿勢（以下、「現在運転姿勢」という）とに基づいて、次に示す判定モードを実行し、運転者１の状態が異常か否かを判定する。
【００２２】
具体的には、判定処理部２３は、ズレ量算出部２３ａ、最小ズレ量選択部２３ｂ、積算値算出部２３ｃ、及び判定部２３ｄを備えている。ズレ量算出部２３ａは、記憶部２２に記憶した複数の正常運転姿勢のそれぞれに対して、当該正常運転姿勢と認識部２１で認識した現在運転姿勢とのズレ量を算出する。ここで、ズレ量とは、正常運転姿勢に対して現在運転姿勢がどの程度ズレているか（かい離しているか）を表している。ズレ量の値が大きいほど、正常運転姿勢に対して現在運転姿勢がズレている。ズレ量がゼロの場合とは、比較の対象とした正常運転姿勢と認識部２１で認識された現在運転姿勢とが一致している場合である。なお、ズレ量が非常に小さい場合（所定値以下の場合）、ズレ量算出部２３ａは、ズレ量をゼロとして算出してもよい。
【００２３】
より具体的には、ズレ量算出部２３ａは、一の正常運転姿勢について、その複数の項目の各相対位置情報と現在運転姿勢が有する複数の項目の各相対位置情報とを照合し、相対位置情報が相違する項目の数を算出する。このとき、相対位置情報に含まれる、Ｘ軸座標の大小関係とＹ軸座標の大小関係とＺ軸座標の大小関係との全てが同じとき、ズレ量算出部２３ａは、相対位置情報が一致したとする。
【００２４】
次に、ズレ量算出部２３ａは、相対位置情報が相違する項目の数に基づいて、ズレ量を算出する。例えば、ズレ量算出部２３ａは、相対位置情報が相違する項目の数を、ズレ量として用いてもよい。あるいは、ズレ量算出部２３ａは、相対位置情報が相違する項目の数をズレ量として用いる際に、項目ごとに重み付けを行って、ズレ量を算出してもよい。
【００２５】
続いて、ズレ量算出部２３ａは、このようなズレ量の算出を、記憶部２２が記憶する複数の正常運転姿勢の全てに対して実施する。このように、ズレ量算出部２３ａは、認識部２１によって現在運転姿勢が認識される毎に、記憶部２２が記憶する複数の正常運転姿勢の全てに対して、正常運転姿勢と現在運転姿勢とのズレ量を算出する。
【００２６】
最小ズレ量選択部２３ｂは、記憶部２２に記憶された複数の正常運転姿勢のそれぞれに対してズレ量算出部２３ａで算出されたズレ量のうち、最も値が小さいズレ量を最小ズレ量として選択する。この最小ズレ量の選択は、記憶部２２に記憶された複数の正常運転姿勢の全てに対してズレ量が算出される毎に行われる。
【００２７】
積算値算出部２３ｃは、判定処理部２３において最小ズレ量が選択される毎に、最小ズレ量を積算してズレ量積算値を算出する。すなわち、積算値算出部２３ｃは、過去に選択された最小ズレ量の積算値（ズレ量積算値）に対して、今回選択された最小ズレ量を加算する。
【００２８】
また、積算値算出部２３ｃは、ズレ量積算値を所定時間が経過する毎に所定量減算する。積算値算出部２３ｃは、ズレ量積算値を積算する毎に、ズレ量積算値を減算する。なお、最小ズレ量が選択されるタイミングが一定タイミングである場合、積算値算出部２３ｃは、最小ズレ量を積算する毎にズレ量積算値を所定量ずつ減算する。また、最小ズレ量が選択されるタイミングが変動する場合、所定時間が経過する毎に所定量ずつ減算されるように最小ズレ量の選択のタイミング(時間間隔)を考慮して、最小ズレ量を積算する毎にズレ量積算値を減算する。なお、最小ズレ量が選択されるタイミングの変動は、例えば、ＣＰＵの負荷（計算量）に起因して生じることがある。また、積算値算出部２３ｃは、ズレ量積算値の積算とズレ量積算値の減算とを、互いに異なるタイミング或いは互いに異なる周期で行ってもよい。
【００２９】
判定部２３ｄは、積算値算出部２３ｃで算出されたズレ量積算値が予め定められた閾値を超えた場合に運転者１の状態が異常と判定する。また、判定部２３ｄは、積算値算出部２３ｃで算出されたズレ量積算値が予め定められた閾値以下の場合には、運転者１の状態が正常と判定する。この閾値は、運転者１の状態が異常か否かを適切に判定するために、予め定められて記憶された値である。閾値は、実験、過去の実績及び経験、並びにシミュレーション等に基づいて定めることができる。閾値は、固定の値であってもよいし、変動する値であってもよい。
【００３０】
学習部２４は、判定処理部２３による判定時以外のときに、認識部２１で認識した現在運転姿勢を正常運転姿勢として学習する学習モード（辞書登録モード又は辞書強化モードとも称する）を実行する。具体的には、学習部２４は、例えばモード判定実行時以外の平常運転時に、認識部２１で認識した運転者１の現在運転姿勢を正常運転姿勢として記憶部２２に記憶して蓄積する。なお、学習部２４は、認識部２１で認識した平常運転時における運転者１の現在運転姿勢と、記憶部２２に記憶された正常運転姿勢とのズレ量が非常に小さい場合（所定値以下の場合）、学習部２４は、認識された現在運転姿勢を記憶部２２に蓄積させる処理を行わなくてもよい。これにより、記憶部２２に記憶される辞書の増加を抑制することができる。
【００３１】
出力部３０は、判定処理部２３による判定結果に応じた情報を運転者１へ報知する。出力部３０は、例えば、画像情報を表示するためのディスプレイ、及び音声出力のためのスピーカの少なくとも何れかを有している。出力部３０は、判定処理部２３で運転者１の状態が異常と判定された場合、例えばディスプレイパネル上に警告表示を表示する、及び／又は、警告メッセージ等の警告音声をスピーカから出力する。一方、出力部３０は、判定処理部２３で運転者１の状態を正常と判定した場合、例えば現在運転姿勢が正常運転姿勢と対応している旨をディスプレイパネル上に表示する、及び／又は、現在運転姿勢が正常運転姿勢と対応している旨の音声をスピーカから出力する。
【００３２】
なお、本実施形態では、運転者状態判定装置１００を走行支援装置（不図示）に適用し、判定部２３ｄの判定結果に基づいて車両の走行を自動制御してもよい。例えば、判定部２３ｄにより運転者１の状態が異常と判定された場合、車両制御ＥＣＵ（不図示）によりステアリングアクチュエータ及びブレーキアクチュエータを制御して、車両を路肩に寄せて停車させてもよい。運転者状態判定装置１００は、種々の走行支援装置、運転支援装置及び走行安全装置等に採用可能である。
【００３３】
本実施形態において、判定処理部２３による判定モードの実行と学習部２４による学習モードの実行とについては、例えば運転者１によるモード切替部（不図示）の操作に応じて所望に切替え可能としてもよい。本実施形態において、骨格部位２の三次元座標の取得、相対的な位置関係とする表現（運転姿勢）への変換、及び、全ての辞書に対するズレ量の算出は、１秒間当たりの処理フレーム数を数十フレームとしてリアルタイム処理を行っている。
【００３４】
次に、運転者状態判定装置１００の処理について、図４に示すフローチャートを参照しつつ説明する。
【００３５】
図４は、運転者状態判定ＥＣＵ２０において実行される判定モードの処理を説明するフローチャートである。図４に示すように、運転者状態判定ＥＣＵ２０では、判定モードに係る以下の処理を所定周期で繰り返し実行する。
【００３６】
まず、運転者状態判定ＥＣＵ２０は、深度センサ１０からセンサ情報を取得する（Ｓ１）。認識部２１は、深度センサ１０のセンサ情報に基づいて、運転者１の現在運転姿勢を認識する（Ｓ２）。ズレ量算出部２３ａは、複数の正常運転姿勢のそれぞれに対して現在運転姿勢とのズレ量を算出する（Ｓ３）。そして、最小ズレ量選択部２３ｂは、複数の正常運転姿勢のそれぞれに対して算出されたズレ量のうち、最も値が小さいズレ量を最小ズレ量として選択する（Ｓ４）。最小ズレ量が選択されると、積算値算出部２３ｃは、選択された最小ズレ量を積算してズレ量積算値を算出するとともに、時間の経過に応じてズレ量積算値の減算を行う（Ｓ５）。
【００３７】
続いて、判定部２３ｄは、算出されたズレ量積算値が、予め定められた閾値を超えたか否かを判定する（Ｓ６）。ズレ量積算値が閾値を超えている場合（Ｓ６：ＹＥＳ）、判定部２３ｄは、運転者１の状態が異常と判定する。その後、運転者状態判定ＥＣＵ２０は、出力部３０から警告音声及び／又は警告表示を出力させると共に、次周期の処理に移行する。これに代えてもしくは加えて、車両制御ＥＣＵにより車両の走行を自動制御し、例えば車両を路肩に寄せて停車させる。
【００３８】
一方、ズレ量積算値が閾値を超えていない場合（Ｓ６：ＮＯ）、判定部２３ｄは、運転者１の状態が正常と判定する。その後、運転者状態判定ＥＣＵ２０は、出力部３０から、現在運転姿勢が正常運転姿勢と対応している旨を出力させると共に、次周期の処理に移行する。
【００３９】
図５は、運転者状態判定ＥＣＵ２０において実行される学習モードの処理を説明するフローチャートである。図５に示すように、運転者状態判定ＥＣＵ２０では、例えばモード判定実行時以外の平常運転時において、判定モードに係る以下の処理を所定周期で繰り返し実行する。
【００４０】
まず、運転者状態判定ＥＣＵ２０は、深度センサ１０からセンサ情報を取得する（Ｓ１１）。認識部２１は、深度センサ１０のセンサ情報に基づいて、運転者１の現在運転姿勢を認識する（Ｓ１２）。学習部２４は、現在運転姿勢を正常運転姿勢として記憶部２２に記憶する（Ｓ１３）。その後、運転者状態判定ＥＣＵ２０は、次周期の処理に移行する。
【００４１】
以上、運転者状態判定装置１００において、ズレ量算出部２３ａは、記憶部２２に記憶された複数の正常運転姿勢のそれぞれに対して、認識部２１で認識された現在運転姿勢とのズレ量を算出する。最小ズレ量選択部２３ｂは、複数の正常運転姿勢のそれぞれに対して算出されたズレ量のうち、最も値が小さいズレ量を最小ズレ量として選択する。ここで、記憶部２２に記憶された複数の正常運転姿勢のうち最もズレ量の値が小さくなる正常運転姿勢とは、運転者１の現在運転姿勢に最も近い姿勢である。すなわち、最小ズレ量選択部２３ｂは、記憶部２２に記憶された複数の正常運転姿勢の中から運転者１の現在運転姿勢に最も近い正常運転姿勢と、現在運転姿勢とのズレ量を最小ズレ量として選択する。積算値算出部２３ｃは、運転者１の現在運転姿勢に最も近い正常運転姿勢からのズレ量（最小ズレ量）を積算して、ズレ量積算値を算出する。
【００４２】
判定部２３ｄは、ズレ量積算値が予め定められた閾値を超えた場合に、運転者１の状態が異常と判定する。このように最小ズレ量を積算して判定を行うことにより、たとえば、車両が段差を乗り越えた等によって運転者１の姿勢が一瞬だけ異常な姿勢となった場合や、深度センサ１０のノイズなどによって一瞬だけ運転者１の異常な運転姿勢が認識部２１で認識された場合であっても、運転者状態判定装置１００は、運転者１の状態が異常と誤判定してしまうことを抑制できる。したがって、運転者状態判定装置１００によれば、運転者１の状態が異常か否かを精度よく判定することが可能となる。
【００４３】
また、ズレ量算出部２３ａは、記憶部２２に記憶された正常運転姿勢と認識部２１で認識された現在運転姿勢とのズレ量を算出している。すなわち、記憶部２２は、運転者１の異常な運転姿勢のパターンを記憶する必要が無く、正常運転姿勢のみを記憶していればよい。このため、記憶部２２が記憶する辞書の増加を抑制できる。また、ズレ量算出部２３ａは、運転者１の異常な運転姿勢のパターンを用いることなく、正常運転姿勢と現在運転姿勢との比較を行ってズレ量を算出する構成であるため、異常な運転姿勢のパターンについても比較の対象とする場合に比べて、ズレ量を算出するための計算量を抑制できる。
【００４４】
積算値算出部２３ｃは、最小ズレ量選択部２３ｂで選択された最小ズレ量を積算するとともに、所定時間が経過する毎にズレ量積算値を所定量減算する。このため、運転者状態判定装置１００は、ズレ量を積算することによって増加するズレ量積算値を、時間の経過に伴って自動で減算することができる。
【００４５】
学習部２４は、判定処理部２３による判定時以外のときに、認識部２１で認識した当該運転者１の運転姿勢を正常運転姿勢として記憶部２２に記憶させる。この構成によれば、判定処理部２３による判定時以外のときの運転者１の運転姿勢を正常運転姿勢として記憶部２２に学習させることが可能となる。
【００４６】
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限られるものではなく、各請求項に記載した要旨を変更しない範囲で変形し、又は他のものに適用してもよい。
【００４７】
例えば上記実施形態では、検出部として深度センサ１０を用いたが、距離センサを含むその他のセンサを用いてもよい。要は、検出部の検出結果に基づいて、運転者１の複数の骨格部位２の相対的な位置関係を含む運転姿勢を認識できればよい。
【００４８】
また、ズレ量積算値を所定時間が経過する毎に所定量減算する処理を積算値算出部２３ｃが行うことは必須では無い。また、このズレ量積算値の減算は、所定時間が経過する毎に減算する以外にも、種々の方法によって行うことができる。例えば、運転者１の状態が異常である旨の報知が出力部３０によって行われた後、当該報知に対する応答操作（ボタンの押下等）が運転者１によって行われたときに、積算値算出部２３ｃがズレ量積算値を減算してもよい。
【００４９】
運転者状態判定装置１００が学習部２４を用いて正常運転姿勢の学習を行うことは必須では無い。
【符号の説明】
【００５０】
１…運転者、２…骨格部位、１０…深度センサ（検出部）、２１…認識部、２２…記憶部、２３ａ…ズレ量算出部、２３ｂ…最小ズレ量選択部、２３ｃ…積算値算出部、２３ｄ…判定部、２４…学習部、１００…運転者状態判定装置。
【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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