(57)【要約】【課題】運転者の運転能力を正確に判定することができる運転者能力判定装置を提供する。【解決手段】運転者能力判定装置は、ステアリングの操舵角を検出する舵角検出手段１と、舵角検出手段１によって検出される操舵角に基づいて、操舵の乱れ量を算出する乱れ量算出手段１１と、乱れ量算出手段１１によって算出される操舵の乱れ量から、その変化の滑らかさを演算する滑らかさ演算手段１２と、滑らかさ演算手段１２による演算結果に基づいて運転操作のスムーズ度を判定するスムーズ度判定手段１４とを有する。【選択図】　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ステアリングの操舵角を検出する舵角検出手段と、
前記舵角検出手段によって検出される操舵角に基づいて、操舵の乱れ量を算出する乱れ量演算手段と、
前記乱れ量演算手段によって算出される操舵の乱れ量から、その変化の滑らかさを演算する滑らかさ演算手段と、
前記滑らかさ演算手段による演算結果に基づいて運転操作のスムーズ度を判定するスムーズ度判定手段とを有することを特徴とする運転者能力判定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の運転者能力判定装置において、
前記乱れ量演算手段は、操舵角の時系列データから選択する複数の操舵角データに基づいて操舵角予測値を算出し、算出した操舵角予測値と、前記舵角検出手段によって検出される実際の操舵角との差を操舵の乱れ量として算出することを特徴とする運転者能力判定装置。
【請求項３】
請求項２に記載の運転者能力判定装置において、
前記滑らかさ演算手段は、前記乱れ量演算手段による前記操舵の乱れ量の時系列データから複数の乱れ量データを選択し、選択した複数のデータに基づいて操舵の乱れ量予測値を算出し、算出した乱れ量予測値と、前記乱れ量演算手段によって算出される操舵の乱れ量との差を操舵の乱れ量の変化の滑らかさとして算出することを特徴とする運転者能力判定装置。
【請求項４】
請求項３に記載の運転者能力判定装置において、
前記スムーズ度判定手段は、前記滑らかさ演算手段によって演算される操舵の乱れ量の変化の滑らかさが所定値以上の場合に、その値に基づいて運転操作のスムーズ度の低さを判定することを特徴とする運転者能力判定装置。
【請求項５】
請求項４に記載の運転者能力判定装置において、
前記スムーズ度判定手段は、前記操舵の乱れ量の変化の滑らかさが所定値以上となる頻度が、所定の頻度を超えた場合に、運転操作のスムーズ度が低いと判定することを特徴とする運転者能力判定装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれかに記載の運転者能力判定装置において、
自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段をさらに備え、
前記スムーズ度判定手段は、前記走行状態検出手段によって自車両の走行状態が所定の走行状態であると検出された場合に、運転操作のスムーズ度を判定することを特徴とする運転者能力判定装置。
【請求項７】
請求項６に記載の運転者能力判定装置において、
前記走行状態検出手段は、自車速を検出する車速検出手段の検出結果と、前記舵角検出手段の検出結果とに基づいて、前記自車両の走行状態を検出することを特徴とする運転者能力判定装置。
【請求項８】
請求項１から請求項７のいずれかに記載の運転者能力判定装置において、
前記スムーズ度判定手段の判定結果に応じて警報を行う警報手段をさらに備えることを特徴とする運転者能力判定装置。
【請求項９】
請求項８に記載の運転者能力判定装置において、
前記警報手段は、前記スムーズ度判定手段によって運転操作のスムーズ度が低いと判定された場合に、ナビゲーション装置によって検出される自車両の走行地点と同期して警報を行うことを特徴とする運転者能力判定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、運転者の運転操作の習熟度を判定する運転者能力判定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
運転者の運転操作の習熟度を判定するために、ステアリングエントロピー法により運転者の運転操作の不安定度を判定する装置が、特開平１１−２２７４９１号公報に開示されている。この装置は、操舵角の時系列データに基づいて、操舵が滑らかに行われたと仮定した場合の推定操舵角と実際の操舵角との差、すなわち操舵誤差を算出し、操舵誤差の度数分布から操舵誤差の９０％が含まれる分布の範囲（９０％タイル値）を算出し、これを通常運転時の運転者固有の操舵ばらつき度合を示すα値とする。そして、このα値を用いて、通常の運転操作状態のステアリング舵角エントロピー値（Ｈｐ基準値）と、監視状況下のエントロピー値とを算出し、両エントロピー値を相対比較することにより運転操作の不安定度を判定する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ステアリングエントロピー法を用いることにより、同様の運転操作における運転者の運転負荷を定量化し、運転者の運転能力を指標化することができる。しかしながら、上述した装置では、時間当たりの負荷量を定量化するため、定常的もしくは頻繁な繰り返しで発生するような運転操作の場合は、定量値に基づいて運転能力を判断することが可能であるが、単発で発生するような運転操作の場合には、その負荷が過小評価されてしまい、正確な運転能力の判定が困難となるという問題があった。
【０００４】
本発明は、運転者の運転能力を正確に判定することができる運転者能力判定装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明による運転者能力判定装置は、ステアリングの操舵角を検出する舵角検出手段と、舵角検出手段によって検出される操舵角に基づいて、操舵の乱れ量を算出する乱れ量演算手段と、乱れ量演算手段によって算出される操舵の乱れ量から、その変化の滑らかさを演算する滑らかさ演算手段と、滑らかさ演算手段による演算結果に基づいて運転操作のスムーズ度を判定するスムーズ度判定手段とを有する。
【０００６】
【発明の効果】
ステアリング操舵角から操舵の乱れ量、さらに操舵の乱れ量の変化の滑らかさを演算し、操舵の乱れ量の変化の滑らかさに基づいて運転操作のスムーズ度を判定するので、運転者の運転能力を正確に判定することができる。
【０００７】
【発明の実施の形態】
本発明の一実施の形態による運転者能力判定装置について、図面を用いて説明する。図１は、本発明の一実施の形態による運転者能力判定装置の構成を示し、図２は、車両における各機器の配置を示す。
【０００８】
操舵角センサ１はステアリングホイールの回転角度、すなわち操舵角を検出する。エンジンコントローラ２は、エンジン（不図示）の燃料噴射制御、点火時期制御などを行って回転速度と出力トルクを制御するコントローラであり、車速を検出するための車速センサＶ等が接続されている。ナビゲーションシステム３は、ＧＰＳ受信機、ビーコン通信機、道路地図データベース等を備え、車両の現在位置を検出する。
【０００９】
コントローラ１０は、マイクロコンピュータのソフトウェア形態により構成される制御ブロック１１〜１８と、表示装置４およびスピーカ５を駆動するための出力回路１９を備えている。コントローラ１０は、操舵角センサ１から操舵角信号を、エンジンコントローラ２から車速信号を、ナビゲーションシステム３から車両の現在位置をそれぞれ入力し、後述する運転能力判定プログラムを実行して運転者の運転操作のスムーズ度（マルチタスク実行能力）を判定し、出力回路１９を介して運転能力の判定結果を表示装置４とスピーカ５へ出力する。
【００１０】
本発明では、操舵操作に基づいて運転者の運転能力を判定する。ここで、運転能力の判定方法の概要について説明する。運転者が操舵以外の操作を実行する際には、操舵操作とその他の操作とが干渉し、操舵の乱れが発生する。これは、操舵操作が関与する運転操作をメインタスクとした場合に、メインタスクに、その他の操作であるサブタスクが影響を与えるためと捉えることができる。例えば、メインタスクは、走る、曲がる、止まるといった一連の運転操作のことであり、サブタスクは、一連の運転操作とは関係のないＡ／Ｃのスイッチ操作やメータを確認する行為のことである。または、メインタスクをステアリング操作、サブタスクをブレーキ操作やアクセル操作とすることもできる。
【００１１】
サブタスクを実行する場合、運転者はメインタスクである操舵操作からサブタスクへと注意を移動させる必要が生じる。この移動により、ベースとなるメインタスクへの注意が欠落し、集中力を欠いた操舵操作となる。そして、再び運転者の注意がメインタスクに向けられたときに、短時間で修正操舵が行われることとなる。操舵の乱れは、この修正操舵により発生する。
【００１２】
操舵操作の変化を局所的に見ると、サブタスクに注意が向けられている場合は操舵角の変化が減少し、注意がメインタスクに戻ったときに操舵角の変化が増加する。すなわち、運転者の注意がサブタスクからメインタスクに移行するとき、操舵の滑らかさが急激に変化する。操舵の滑らかさの変化には、メインタスクとサブタスクとを実行するマルチタスク実行能力の影響が現れる。そこで、サブタスクからメインタスクへの移行時に操舵の乱れが小さい場合にはマルチタスク実行能力が高く、逆に操舵の乱れが大きい場合にはマルチタスク実行能力が低いと判断することができる。このように、タスク移行時の操舵の乱れ、すなわち操舵の滑らかさの低下を抽出し、定量化することにより運転者のマルチタスク実行能力を判定することができる。
【００１３】
ここで、滑らかな操舵は、操舵角の変化の仕方がある程度予測できるもので、操舵角の前後の繋がり、すなわち操舵角の時系列変化に単純な規則性がある。したがって、前後の操舵角の関係を比較的簡単な数式で表すことができる。実際の走行場面として、道路形状に沿って車両を走行させるトレース走行（レーンキープ走行）を行う場合、イメージしたトレースラインは道路形状に沿って予め予測されるため、操舵角の前後の関係性（関係を表す数式の複雑さ）は徐々に変化していく。また、右左折を行う場合は、ステアリングの切り始め、切り返し、および切り終わり部分で操舵角の変化が大きくなり、操舵角の前後の関係を表す数式が複雑になりやすいが、その数式の変化には単純な規則性がある。このように、運転者の意図に沿って行われる操舵操作には比較的単純な規則性があり、操舵角は滑らかに変化していく。
【００１４】
ところが、メインタスクとサブタスクとをスイッチングするようなマルチタスク実行能力が影響する状況では、修正操舵が急激に行われるため、操舵角の前後の関係性が急激に変化する。そこで、操舵角が常に変化する所定小時間内の操舵角の関係性の変化の仕方を見ることで、マルチタスク実行能力の低下による滑らかな操舵への影響を抽出することができる。以下に、操舵の滑らかさを算出するための基本の考え方を説明する。なお、以下は一般的な滑らかさを判断するための基本の考え方であり、本実施の形態においては、以下の基本の考え方を適用して操舵の滑らかさを算出する。
【００１５】
時系列データを表すグラフにおいて、グラフが滑らかに連続する条件としては、以下のことが挙げられる。
ａ．接線（一次微分値）が連続していること。
ｂ．曲率（二次微分値）が連続していること。
ｃ．その数式が比較的単純な低次の式で表されること。
【００１６】
本実施の形態では、所定の間隔で操舵角をサンプリングした離散データを用いるため、所定の小区間のデータを上記条件ａ〜ｃに当てはめて滑らかさを判定する。ここでは、条件ａ〜ｃを満たす数式として、以下の（式１）のような２次式を用いる。
【数１】
ｆ（ｘ）＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ　　　　　　　　　　　　　（式１）
（式１）のような２次式にサンプリングデータが当てはまれば、一次微分値と二次微分値とが存在し、かつ低次の式で表されることとなり、グラフが滑らかであると判断することができる。
【００１７】
サンプリングデータから上記２次式を導くためには３点のデータが必要であるため、３データの区間を基本となる微小区間とする。４点以上の区間を数式で表すには３次式以上の数式を用いればよいが、ここでは、３点毎に近似された数式の変化の仕方をみることで、４点以上の区間を数式で表した場合の複雑さを判断する。つまり、３点のサンプリングデータからなる微小区間毎に表される数式の時系列変化の滑らかさに着目することにより、多数のサンプリングデータを含む長区間を数式で表した場合のその式の滑らかさを判断する。
【００１８】
数式の時系列変化の滑らかさを判断するために、３点のデータから求めた数式に基づく４点目の予測値と、実際にサンプリングされる４点目のデータとの偏差量を算出し、算出した偏差量の時系列データを算出する。この偏差量の大きさを、４点データの区間を３点のデータから求めた２次式では表しきれない関係式の複雑さとみなす。前後のデータの関係性（関係式）が変化すると偏差量も変化するため、偏差量は４点のデータからなる小区間の関係を代表する数値として用いる。この偏差量の時系列変化により数式の変化が滑らかであるかを判断することができる。ここでは、偏差量の変化の複雑さに基づいて数式の滑らかさを判断する。
【００１９】
以下、一実施の形態による運転者能力判定装置の動作について図３を用いて説明する。図３は、コントローラ１０のマイクロコンピュータで実行される運転能力判定プログラムを示すフローチャートである。
【００２０】
ステップＳ１で、操舵角センサ１から操舵角信号を、車速センサ２から車速信号を、それぞれ同時刻に入力してサンプリングする。この実施の形態では５０ｍｓ毎にサンプリングを行うものとし、サンプリングした操舵角信号および車速信号を、不図示のメモリに一次的に記憶する。図４（ａ）に、サンプリングした操舵角信号の一例を示す。なお、図４（ａ）において、横軸は時間を示し、縦軸は操舵角（ｄｅｇ）を示している。
【００２１】
ステップＳ２で、操舵の乱れ量演算手段１１において小区間での操舵の乱れ量、すなわち小区間での操舵の前後の関連性の複雑さを代表する値ｅ（ｎ）を演算する。サンプリング間隔５０ｍｓ毎にサンプリングした時系列データの中から連続した３個のデータ毎に平均値を求めると、人間の最短制御間隔とされる１５０ｍｓ毎の舵角値が得られる。ここでは、１５０ｍｓ間隔の舵角値を４個用いた４時点での区間（４５０ｍｓ）について操舵の乱れ量ｅ（ｎ）を算出する。ここで、操舵操作が滑らかに行われ、３個のデータが（式１）のような２次式で表されると仮定する。この場合、ある時点ｎの舵角予測値θｐ（ｎ）は、それ以前の３時点（ｎ−３）、（ｎ―２）、（ｎ―３）の舵角値θ（ｎ―３）、θ（ｎ―２）、θ（ｎ―１）を用いて、（ｎ―１）時点を中心とする２次のテイラー展開を行うことにより求めることができる。ｎ時点の舵角予測値θｐｎは、以下の（式２）のように表される。
【数２】
θｐｎ＝θ（ｎ―１）＋｛θ（ｎ−１）−θ（ｎ−２）｝＋１／２［｛θ（ｎ−１）−θ（ｎ−２）｝−｛θ（ｎ−２）−θ（ｎ−３）｝］　　　（式２）
【００２２】
ｎ時点における実際の舵角値θ（ｎ）は操舵角センサ１により検出することができるから、ｎ時点における舵角予測値θｐ（ｎ）と実際の舵角値θ（ｎ）との差を取ることにより、ｎ時点における操舵操作の予測誤差ｅ（ｎ）を算出することができる。予測誤差ｅ（ｎ）は、以下の（式３）のように表すことができる。
【数３】
ｅ（ｎ）＝θ（ｎ）−θｐ（ｎ）　　　　　　　　　（式３）
【００２３】
この予測誤差ｅ（ｎ）を操舵操作の乱れ量とする。操舵操作の予測誤差、すなわち乱れ量ｅ（ｎ）が小さいほど、４時点の小区間における操舵角の関係の複雑性は低く、操舵操作が滑らかであると考えられる。図４（ｂ）に、算出された小区間の操舵の乱れ量ｅの時系列データを示す。
【００２４】
ステップＳ３で、操舵の乱れ量の変化の滑らかさ演算手段１２において、操舵の乱れ量ｅの時系列データを用いて、その変化の滑らかさを演算する。つまり、乱れ量ｅ（ｎ）として表される小区間における操舵角の関係の複雑さの時系列変化から、その変化の滑らかさを求める。ここでは、ステップＳ２での操舵の乱れ量ｅ（ｎ）の演算と同様に、１５０ｍｓ間隔の舵角値を４個用いた４時点での区間（４５０ｍｓ）について、予測される乱れ量と実際の乱れ量ｅ（ｎ）との予測誤差ｅ’（ｎ）を算出する。ある時点ｎで予測される乱れ量は、それ以前の３時点（ｎ−３）、（ｎ―２）、（ｎ―３）の乱れ量ｅ（ｎ―３）、ｅ（ｎ―２）、ｅ（ｎ―１）を用いて、（ｎ―１）時点を中心とする２次のテイラー展開を行うことにより求めることができる。そこで、時点ｎにおける実際の乱れ量ｅ（ｎ）と予測乱れ量との差を取ることにより、ｎ時点における予測誤差ｅ’（ｎ）を算出することができる。ｎ時点の予測誤差ｅ’（ｎ）は、以下の（式４）のように表される。
【数４】
ｅ’（ｎ）＝ｅ（ｎ）−〔ｅ（ｎ―１）＋｛ｅ（ｎ−１）−ｅ（ｎ−２）｝＋１／２［｛ｅ（ｎ−１）−ｅ（ｎ−２）｝−｛ｅ（ｎ−２）−ｅ（ｎ−３）｝］〕　　　（式４）
【００２５】
この予測誤差ｅ’（ｎ）を操舵操作の乱れ量の変化の滑らかさとする。これにより、小区間内の前後操舵関係の複雑さ（関係式の複雑さ）の変化の滑らかさを定量化することができる。なお、予測誤差、すなわち乱れ量変化の滑らかさｅ’（ｎ）が小さいほど、４時点の小区間における操舵の前後関係の複雑さが滑らかに変化していると考えられる。図４（ｃ）に、定量化された操舵操作の乱れ量変化の滑らかさｅ’の時系列データを示す。
【００２６】
ステップＳ４で、走行状態検出手段１５において、ステップＳ１で入力した操舵角信号および車速信号に基づいて車両の走行状態を判断する。ステップＳ５で、データ選別手段１３において、ステップＳ４で判断される走行状態が所定の走行状態であるか否かを判定する。例えば、所定の車速範囲と所定の操舵角範囲とを予め設定し、検出される車速信号と操舵角信号が所定範囲内にある場合は所定の走行状態であると判定する。所定の走行状態でないと判定されると、その場合は運転能力の評価対象外としてデータを除外する。つまり、車両の走行状態が所定の走行状態である場合に運転能力を判定し、所定の走行状態以外は運転能力判定の対象外とする。ここでは、運転能力の評価対象となる所定の走行状態として、運転者のマルチタスク実行能力が操舵操作に影響を与えるような走行状態を設定する。そこで、例えば操舵操作とブレーキ操作とアクセル操作とを組み合わせた複合的な運転操作が必要となる曲線路区間を所定車速以上で走行する状態を、所定の走行状態とする。
【００２７】
ステップＳ５が肯定判定されると、ステップＳ６へ進む。ステップＳ６では、運転能力判定手段１４において、ステップＳ３で演算された操舵の乱れ量変化の滑らかさｅ’（ｎ）に基づいて、運転者の運転能力を判定する。所定の走行状態、例えば曲線路においてｅ’（ｎ）が大きいほどマルチタスク実行能力が低い。そこで、ｅ’（ｎ）が予め設定した所定値Ｓｅよりも大きい場合は、運転操作のスムーズ度が低く、運転能力が低いと判定する。ｅ’（ｎ）が所定値Ｓｅ以下である場合は、乱れ量変化が滑らかで、運転操作のスムーズ度が高く、運転能力が高いと判定する。ステップＳ６でｅ’（ｎ）が所定値Ｓｅを上回ると判定されると、ステップＳ７へ進む。
【００２８】
ステップＳ７では、走行地点判断手段１６においてナビゲーションシステム３から入力される信号に基づいて車両の現在位置を検出する。さらに、走行地点別頻度累計手段１７において、ステップＳ６で所定値よりも低いと判定された運転能力のデータｅ’（ｎ）を、車両の現在位置のデータとともにメモリに保存する。すなわち、走行地点別頻度累計判定手段１７は、運転者がマップ上のどの地点、あるいは区間においてマルチタスク実行能力の影響を受けるかを記録する。これらのデータを繰り返し記録することにより、走行地点あるいは走行区間毎の運転能力低下の頻度を得ることができる。
【００２９】
ステップＳ８では、警報出力判断手段１８において、ステップＳ７で記録した運転能力データを用いて、所定の走行区間における運転能力データの累計が所定値を越えるか否か、すなわち、所定の走行区間において運転能力が低いと判定される頻度が所定値よりも多いか否かを判定する。所定の走行区間における運転能力低下の頻度が所定値よりも多い場合は、運転操作のスムーズ度が低く、運転者に注意を促す必要があると判断し、ステップＳ９へ進む。ステップＳ９では、ナビゲーションシステム３と同期して情報出力回路（表示信号出力手段）により表示装置４とスピーカ５を駆動し、次に同じ地点、つまり運転能力低下の頻度が高い走行区間を走行するときに、注意すべき走行環境として運転者に警告を与える。すなわち、警報出力判断手段１８は、走行地点判断手段１６により検出される現在の走行位置が、運転能力低下の頻度が高い走行区間である場合に、運転者に注意を促す。
【００３０】
このように、走行地点あるいは区間と同期させて運転者に注意を促すことにより、道路環境に対しての注意を促すこととなり、運転能力の低下に対する注意を促す場合よりも運転者がその注意を容易に受け入れることができる。また、マルチタスク実行能力が低くなりがちな高齢ドライバーは、新しい道を選ばず、同じ道を走行する傾向が強いため、走行地点と同期させることで有効に注意を促すことができる。
【００３１】
このように、以上説明した本発明の一実施の形態においては、以下のような効果を奏することができる。
（１）ステアリング操舵角に基づいて操舵の乱れ量を算出し、さらに操舵の乱れ量の変化の滑らかさを演算する。そして、演算した操舵の乱れの変化の滑らかさに基づいて運転操作のスムーズ度を判定するようにした。ここで、運転操作のスムーズ度は、操舵操作をどれだけ滑らかに行うことができるかを示しており、上述したようなマルチタスク実行能力が高い運転者による運転操作はスムーズ度が高いといえる。これにより、操舵の滑らかさに関する運転者の能力を正確に判定することができる。
（２）操舵角の時系列データから予測される操舵角予測値と、実際の操舵角との偏差ｅ（ｎ）を、操舵の乱れ量として算出するようにした。比較的簡単な数式を用いて操舵の乱れ量ｅ（ｎ）を算出するため、演算能力の低い演算装置を用いても操舵の乱れ量ｅ（ｎ）を算出することができる。
（３）操舵の乱れ量の時系列データから予測される乱れ量予測値と、実際に算出される操舵の乱れ量ｅ（ｎ）との差ｅ’（ｎ）を、操舵の乱れ量の変化の滑らかさとして算出するようにした。これにより、操舵の乱れ量に、その変化の滑らかさを加味した値に基づいて、運転操作のスムーズ度を判定することができる。
（４）操舵の乱れ量の変化の滑らかさｅ’（ｎ）が所定値以上の場合に、ｅ’（ｎ）に基づいて運転操作のスムーズ度の低さを判定するようにした。操舵の乱れ量の変化の滑らかさｅ’（ｎ）には、メインタスクとサブタスクとの移行時に必要となるマルチタスク実行能力の影響が現れ、特に、サブタスクからメインタスクへの注意の移行時にその影響がｅ’（ｎ）に顕著に現れる。そこで、所定値以上のｅ’（ｎ）に基づいてスムーズ度を算出することにより、運転者のマルチタスク実行能力を判定することができる。
（５）操舵の乱れ量の変化の滑らかさｅ’（ｎ）が所定値以上となる頻度が、所定の頻度を超えた場合に、運転操作のスムーズ度が低いと判定するようにしたので、運転者のマルチタスク実行能力を正確に判定することができる。
（６）自車両の走行状態が所定の走行状態である場合に運転操作のスムーズ度を判定するようにしたので、所定の走行状態における運転者の運転能力を正確に判定することができる。自車速および操舵角から検出される所定の走行状態、例えば曲線路走行中における運転能力を判定するようにすれば、曲線路走行中に要求される運転者のマルチタスク実行能力を判定することができる。
（７）運転者の運転操作能力の判定結果に応じて表示装置４やスピーカ５によって警報を行うようにしたので、運転操作のスムーズ度の低下を運転者に知らせ、注意を喚起することができる。また、ナビゲーション装置３によって検出される自車両の現在の走行地点と同期して警報を行うことにより、スムーズ度が低下する地点を運転者が走行する場合に注意を促すことができる。走行環境と同期して運転者に警報を与えることにより、運転者にその警報を容易に受け入れさせることができる。
【００３２】
上記一実施の形態においては、出力回路１９を介して運転能力の判定結果を警報手段、例えば表示装置４あるいはスピーカ５によって運転者に知らせるようにしたが、表示装置４やスピーカ５を備えない装置にも本発明を適用することができる。この場合、例えば運転能力の判定結果を挿脱可能なメモリ等に記録し、車外のパソコン等でその判定結果を確認することができる。
【００３３】
上記一実施の形態においては、運転能力低下の頻度を走行区間毎に累計し、頻度が所定値を超えると運転者が次に同じ地点を走行する際に警報を出力するようにしたが、例えば、ナビゲーションシステム等により自車両の道路状況を検出し、運転能力が低下する走行区間と同様の道路状況を走行する際に運転者に警告を与えるようにすることもできる。
【００３４】
運転能力判定手段１４は、操舵の乱れ量の滑らかさｅ’（ｎ）が所定値以上となると運転能力が低いと判定したが、ｅ’（ｎ）が大きくなるほど運転能力が低くなるとすることもできる。
【００３５】
上記実施の形態においては、所定の走行状態を、所定車速以上での曲線路走行中として説明したが、運転者のマルチタスク実行能力を判定することができるような走行状態であれば、これ以外の走行状態を所定の走行状態とすることもできる。
【００３６】
なお、上述した一実施の形態においては、舵角検出手段として舵角センサ１を、車速検出手段として車速センサ２を、乱れ量検出手段、滑らかさ演算手段、スムーズ度判定手段、および走行状態検出手段としてコントローラ１０を、警報手段として表示装置４およびスピーカ５を用いた。ただし、これらに限定されることなく、例えば警報手段として、表示装置４およびスピーカ５のいずれかを用いることもできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態による運転者能力判定装置の構成図。
【図２】車両における各機器の配置を示す図。
【図３】一実施の形態の運転者能力判定装置における運転能力判定プログラムを示すフローチャート。
【図４】（ａ）サンプリングした舵角信号の時系列データを示す図、（ｂ）ステアリング操作の乱れ量の時系列データを示す図、（ｃ）ステアリング操作の乱れ量変化の滑らかさを示す時系列データを示す図。
【符号の説明】
１：操舵角センサ
２：車速センサ
３：ナビゲーションシステム
４：表示装置
５：スピーカ
１０：コントローラ
１１〜１８：制御ブロック
１９：出力回路
【図１】
2004050890.tif 000003
【図２】
2004050890.tif 000004
【図３】
2004050890.tif 000005
【図４】
2004050890.tif 000006