(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体の運転者の状態を判定する状態判定装置（１０）であって、
前記移動体の挙動を表す情報を挙動情報とし、前記挙動情報を取得する挙動取得手段（１０：Ｓ１９０，Ｓ２２０）と、
前記運転者が移動体を漫然と運転した場合における前記挙動情報の範囲を閾値領域とし、少なくとも２つ以上の前記閾値領域が前記運転者の特性ごとに規定され、かつ互いの閾値領域の少なくとも一部が非重複となるように規定された判定モデルに、前記挙動取得手段で取得した挙動情報である現挙動情報を照合する照合手段（１０：Ｓ２００，Ｓ２３０）と、
前記照合手段で照合した結果、前記現挙動情報が、前記閾値領域の少なくとも１つに包含されていれば、前記移動体の運転者が漫然と運転しているものと判定する判定手段（１０：Ｓ２４０，Ｓ２６０）と
を備え、
前記判定モデルは、前記移動体が定常走行し、かつ前記運転者が漫然と運転している状態での前記移動体の挙動を表す第１判定モデルと、前記移動体が定常走行へと遷移する期間に、前記運転者が漫然と運転している状態での前記移動体の挙動を表す第２判定モデルと、を有し、
前記照合手段は、
前記移動体の走行速度が閾値以上となってから第２時間を経過した場合、前記第２判定モデルに前記現挙動情報を照合し、
前記移動体の走行速度が閾値以上となってから前記第２時間よりも長い第１時間を経過した場合、前記第１判定モデルに前記現挙動情報を照合することを特徴とする状態判定装置。
【請求項２】
前記挙動取得手段は、
前記移動体の加速度の単位時間当たりの変化率を表す躍度を、前記挙動情報の１つとして取得することを特徴とする請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項３】
前記挙動取得手段は、
前記移動体における舵角の角加速度の単位時間当たりの変化率を表す舵角躍度を、前記挙動情報の１つとして取得することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の状態判定装置。
【請求項４】
前記判定モデルは、
互いの閾値領域の少なくとも一部が非重複となるように予め規定された、３以上の閾値領域を有することを特徴とする請求項１から請求項３までのいずれか一項に記載の状態判定装置。
【請求項５】
前記閾値領域それぞれによって表される前記挙動情報の範囲を変更する範囲変更手段（１０：Ｓ１１０，Ｓ１３０）を備え、
前記照合手段は、
前記範囲変更手段で変更された前記閾値領域を有する前記判定モデルに、前記現挙動情報を照合する
ことを特徴とする請求項１から請求項４までのいずれか一項に記載の状態判定装置。
【請求項６】
前記挙動取得手段は、
前記第１時間での前記移動体の挙動の代表値を、前記挙動情報として取得することを特徴とする請求項１から請求項５までのいずれか一項に記載の状態判定装置。
【請求項７】
前記挙動取得手段は、
前記第２時間での前記移動体の挙動の代表値を、前記挙動情報として取得することを特徴とする請求項１から請求項６までのいずれか一項に記載の状態判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体の運転者の状態を判定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、自動車に搭載され、その自動車の運転者の状態を判定する状態判定装置が知られている（特許文献１参照）。
この特許文献１に記載された状態判定装置では、自動車の速度の時間変化や操舵角の時間変化のそれぞれを、予め規定された１つの閾値と比較する。そして、比較の結果、速度の時間変化や操舵角の時間変化が閾値よりも小さければ、当該移動体の運転者が漫然運転をしているものと判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−１４０５０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、漫然運転を実施している場合に表れる速度の時間変化や操舵角の時間変化は、運転者ごとに異なる。
このため、従来の状態判定装置では、特定の運転者に対しては、その運転者が実際に漫然運転を実施している場合、漫然運転を実施しているものと判定できる。しかしながら、従来の状態判定装置では、別の運転者に対しては、その運転者が実際には漫然運転を実施していないにも関わらず、漫然運転であるものと誤判定してしまうという課題が生じる。
【０００５】
つまり、従来の技術では、運転者の個人差に対応できず、運転者の状態の判定精度が低いという課題がある。
そこで、本発明は、移動体の運転者の状態を判定する技術において、判定精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するためになされた本発明は、移動体の運転者の状態を判定する状態判定装置（１０）に関する。
本発明の状態判定装置は、挙動取得手段（１０：Ｓ１９０，Ｓ２２０）と、照合手段（１０：Ｓ２００，Ｓ２３０）と、判定手段（１０：Ｓ２４０，Ｓ２６０）とを備えている。
【０００７】
このうち、挙動取得手段は、移動体の挙動を表す情報を挙動情報とし、挙動情報を取得する。
照合手段は、挙動取得手段で取得した挙動情報である現挙動情報を、判定モデルに照合する。ここで言う判定モデルは、運転者の特性ごとに規定された閾値領域を少なくとも２つ以上有し、かつ互いの閾値領域は少なくとも一部が非重複となるように規定されている。さらに、ここで言う閾値領域は、運転者が移動体を漫然と運転した場合における挙動情報の範囲である。
【０００８】
判定手段は、照合手段で照合した結果、現挙動情報が、閾値領域の少なくとも１つに包含されていれば、移動体の運転者が漫然と運転しているものと判定する。
すなわち、本発明の状態判定装置によれば、漫然と運転しているものと判定する際に、現挙動情報を照合する閾値領域を、運転者の特性ごとに規定した閾値領域とすることができる。
【０００９】
したがって、本発明の状態判定装置によれば、運転者に最も合致する閾値領域に現挙動情報が包含されれば、当該運転者が漫然と運転しているものと判定でき、運転者ごとの個人差による挙動情報の差違による誤判定を低減できる。
【００１０】
この結果、本発明の状態判定装置によれば、移動体の運転者の状態を判定する技術において、判定精度を向上させることができる。
なお、この欄及び特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明が適用された状態判定ＥＣＵを中心とした状態判定システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】（Ａ）は、運転者の状態判定に用いる第１判定モデルの一例を示す図であり、（Ｂ）は、運転者の状態判定に用いる第２判定モデルの一例を示す図である。
【図３】状態判定処理の処理手順を示す図である。
【図４】閾値領域の変更を例示する図である。
【図５】状態判定処理の検証実験の結果として非漫然運転である場合の判定結果を説明する図であり、（Ａ）は、検証実験におけるセンシングの結果を示すグラフであり、（Ｂ）は、検証実験における主観評価を示すグラフであり、（Ｃ）は、状態判定処理の結果を示すグラフである。
【図６】状態判定処理の検証実験の結果として漫然運転である場合の判定結果を説明する図であり、（Ａ）は、検証実験におけるセンシングの結果を示すグラフであり、（Ｂ）は、検証実験における主観評価を示すグラフであり、（Ｃ）は、状態判定処理の結果を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に本発明の実施形態を図面と共に説明する。
＜状態判定システム＞
図１に示す状態判定システム１は、自動車に搭載されるシステムであり、その自動車の運転者の状態を判定するシステムである。ここで言う運転者の状態には、運転者が漫然と運転しているか否かを含む。
【００１３】
これを実現するために、状態判定システム１は、センサ群２と、入力機構９と、状態判定電子制御装置１０と、報知装置２０とを備えている。なお、以下では、状態判定電子制御装置を状態判定ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）と称す。  
【００１４】
センサ群２は、自車の状態を検出する複数のセンサである。このセンサ群２には、ステア角センサ５と、車速センサ７とが少なくとも含まれる。
ステア角センサ５は、自車が備えるステアリングの角度を計測する周知のセンサである。車速センサ７は、自車の各車輪の回転速度を計測する周知のセンサである。なお、本実施形態においては、車速センサ７にて計測した車輪の回転速度の平均値を自車の走行速度（即ち、車速）として計測すれば良い。
【００１５】
入力機構９は、外部からの操作に従って、情報の入力を受け付ける周知の機構である。この入力機構９として、例えば、メカニカルなキーや、タッチパネルなどが考えられる。
報知装置２０は、状態判定ＥＣＵ１０からの制御信号に従って情報を報知する周知の装置である。この報知装置２０には、例えば、情報を表示する表示装置、及び情報を音声にて出力する音声出力装置のうち、少なくとも一つを含む。本実施形態における表示装置には、例えば、ディスプレイや表示灯（警告灯）を含む。
【００１６】
状態判定ＥＣＵ１０は、少なくともＲＯＭ１２、ＲＡＭ１４、ＣＰＵ１６を備えた周知のマイクロコンピュータを中心に構成されている。このうち、ＲＯＭ１２は、電源が切断されても記憶内容を保持する必要がある処理プログラムやデータを格納する。ＲＡＭ１４は、処理プログラムやデータを一時的に格納する。ＣＰＵ１６は、ＲＯＭ１２やＲＡＭ１４に記憶された処理プログラムに従って各種処理を実行する。
【００１７】
状態判定ＥＣＵ１０のＲＯＭ１２には、自動車の運転者の状態を判定する状態判定処理を状態判定ＥＣＵ１０が実行するための処理プログラムが格納されている。
さらに、状態判定ＥＣＵ１０のＲＯＭ１２には、状態判定処理にて用いる判定モデルが格納されている。
【００１８】
＜判定モデル＞
判定モデルは、運転者が漫然と運転している状態での自動車の挙動を表すものであり、実験などの結果に基づいて予め規定されたものである。
【００１９】
この判定モデルは、自動車が定常走行し、かつ運転者が漫然と運転している状態での自動車の挙動を表す第１判定モデルと、自動車が定常走行へと遷移する期間に、運転者が漫然と運転している状態での自動車の挙動を表す第２判定モデルとを有している。
【００２０】
第１判定モデルは、図２（Ａ）に示すように、運転者に共通する特性の種類を表すクラスごとに閾値領域が規定されたものである。閾値領域とは、運転者が漫然と運転している状態での自動車の挙動を表す挙動情報の範囲である。第１判定モデルにおいて、クラスごとに規定された閾値領域は、互いの閾値領域の少なくとも一部が非重複となるように規定されている。なお、第１判定モデルのクラス数は、少なくとも２以上であり、例えば、「７」である。
【００２１】
そして、第１判定モデルにおける閾値領域は、短期躍度領域と、長期躍度領域と、短期舵角変化領域と、長期舵角変化領域と、短期舵角躍度領域と、長期舵角躍度領域とによって規定される。
【００２２】
このうち、第１判定モデルにおける短期躍度領域及び長期躍度領域は、躍度絶対値平均を挙動情報とした閾値の範囲である。
第１判定モデルにおける短期躍度領域は、自動車が定常走行している期間に、運転者が漫然と運転している状態で特定短時間の間に表れる躍度絶対値平均の下限値から上限値までの範囲である。なお、本実施形態における特定短時間は、短時間とみなせる時間長である。この特定短時間は、例えば、数十秒（５０［ｓｅｃ］）であっても良い。
【００２３】
第１判定モデルにおける長期躍度領域は、自動車が定常走行している期間に、運転者が漫然と運転している状態で第１時間の間に表れる躍度絶対値平均の下限値から上限値までの範囲である。なお、本実施形態の第１時間は、自動車が定常走行しているものとみなせる時間長であり、特定短時間よりも長い時間長である。この第１時間は、十数分（例えば、１５［ｍｉｎ］）であっても良い。
【００２４】
本実施形態においては、第１判定モデルの短期躍度領域及び長期躍度領域における躍度絶対値平均の上限値は、変更可能に規定されている。具体的には、躍度絶対値平均の上限値として、上限最高値、上限最高値よりも値が小さい上限標準値、上限標準値よりも値が小さい上限最低値が選択可能に規定されている。
【００２５】
第１判定モデルにおける短期舵角変化領域及び長期舵角変化領域は、舵角変化絶対値平均を挙動情報とした閾値の範囲である。
第１判定モデルにおける短期舵角変化領域は、自動車が定常走行している期間に、運転者が漫然と運転している状態で特定短時間の間に表れる舵角変化絶対値平均の下限値から上限値までの範囲である。第１判定モデルにおける長期舵角変化領域は、自動車が定常走行している期間に、運転者が漫然と運転している状態で第１時間の間に表れる舵角変化絶対値平均の下限値から上限値までの範囲である。
【００２６】
なお、本実施形態においては、第１判定モデルの短期舵角変化領域及び長期舵角変化領域における舵角変化絶対値平均の上限値は、変更可能に規定されている。具体的には、舵角変化絶対値平均の上限値として、上限最高値、上限最高値よりも値が小さい上限標準値、上限標準値よりも値が小さい上限最低値が選択可能に規定されている。
【００２７】
第１判定モデルにおける短期舵角躍度領域及び長期舵角躍度領域は、舵角躍度絶対値平均を挙動情報とした閾値の範囲である。
第１判定モデルにおける短期舵角躍度領域は、自動車が定常走行している期間に、運転者が漫然と運転している状態で特定短時間の間に表れる舵角躍度絶対値平均の下限値から上限値までの範囲である。第１判定モデルにおける長期舵角躍度領域は、自動車が定常走行している期間に、運転者が漫然と運転している状態で第１時間の間に表れる舵角躍度絶対値平均の下限値から上限値までの範囲である。
【００２８】
なお、本実施形態においては、第１判定モデルの短期舵角躍度領域及び長期舵角躍度領域における舵角躍度絶対値平均の上限値は、変更可能に規定されている。具体的には、舵角躍度絶対値平均の上限値として、上限最高値、上限最高値よりも値が小さい上限標準値、上限標準値よりも値が小さい上限最低値が選択可能に規定されている。
【００２９】
第２判定モデルは、図２（Ｂ）に示すように、運転者に共通する特性の種類を表すクラスごとに閾値領域が規定されたものである。第２判定モデルにおいて、クラスごとに規定された閾値領域は、互いの閾値領域の少なくとも一部が非重複となるように規定されている。なお、第２判定モデルのクラス数は、少なくとも２以上であり、例えば、「６」である。
【００３０】
そして、第２判定モデルにおける閾値領域は、短期躍度領域と、長期躍度領域と、短期舵角変化領域と、長期舵角変化領域と、短期舵角躍度領域と、長期舵角躍度領域とによって規定されている。
【００３１】
第２判定モデルにおける短期躍度領域、短期舵角変化領域、短期舵角躍度領域は、自動車の走行が定常状態へと遷移する期間に、運転者が漫然と運転している状態で特定短時間の間に表れる挙動情報の範囲である。すなわち、第２判定モデルにおける短期躍度領域、短期舵角変化領域、短期舵角躍度領域は、各閾値領域を規定するための時間長が第２時間であることを除けば、第１判定モデルにおける短期躍度領域、短期舵角変化領域、短期舵角躍度領域と同様である。このため、第２判定モデルにおける短期躍度領域、短期舵角変化領域、短期舵角躍度領域についてのここでの詳しい説明は省略する。
【００３２】
また、第２判定モデルにおける長期躍度領域、長期舵角変化領域、長期舵角躍度領域は、自動車の走行が定常状態へと遷移する期間に、運転者が漫然と運転している状態で第２時間の間に表れる挙動情報の範囲である。すなわち、第２判定モデルにおける長期躍度領域、長期舵角変化領域、長期舵角躍度領域は、各閾値領域を規定するための時間長が第２時間であることを除けば、第１判定モデルにおける長期躍度領域、長期舵角変化領域、長期舵角躍度領域と同様である。このため、第２判定モデルにおける長期躍度領域、長期舵角変化領域、長期舵角躍度領域についてのここでの詳しい説明は省略する。
【００３３】
第２時間とは、自動車が定常走行へと遷移している期間とみなせる時間長であり、特定短時間よりも長く、かつ、第１時間よりも短い時間長である。この第２時間は、数分（例えば、８［ｍｉｎ］）であっても良い。
【００３４】
なお、躍度絶対値平均は、自動車の加加速度（即ち、躍度）の絶対値の代表値である。ここで言う加加速度とは、単位時間当たりの加速度の変化率である。この加加速度（躍度）は、自動車の車速を２回時間微分することで導出すれば良い。
【００３５】
本実施形態においては、躍度の絶対値の代表値として、躍度の絶対値を相加平均した結果を用いれば良い。ただし、躍度の絶対値の代表値は、躍度の絶対値を相加平均した結果に限るものではなく、例えば、躍度の絶対値の中央値や最頻値であっても良い。
【００３６】
また、舵角変化絶対値平均は、自動車の舵角の単位時間当たりの変化（以下、舵角変化と称す）の絶対値を相加平均した結果である。
本実施形態においては、舵角変化の絶対値の代表値として、舵角変化の絶対値を相加平均した結果を用いれば良い。ただし、舵角変化の絶対値の代表値は、舵角変化の絶対値を相加平均した結果に限るものではなく、例えば、舵角変化の絶対値の中央値や最頻値であっても良い。
【００３７】
舵角躍度絶対値平均は、自動車の舵角（即ち、ステア角）の躍度（以下、舵角躍度と称す）の絶対値を相加平均した結果である。舵角躍度は、単位時間当たりの舵角の加速度（即ち、角加速度）の変化率である。この舵角躍度は、舵角を３回時間微分することで導出すれば良い。
【００３８】
本実施形態においては、舵角躍度の絶対値の代表値として、舵角躍度の絶対値を相加平均した結果を用いれば良い。ただし、舵角躍度の絶対値の代表値は、舵角躍度の絶対値を相加平均した結果に限るものではなく、例えば、舵角躍度の絶対値の中央値や最頻値であっても良い。
【００３９】
次に、判定モデルの生成方法について説明する。
第１判定モデルの生成では、まず、複数の運転者に自動車を運転させ、第１時間（即ち、１５分）以上継続して車速が規定速度（例えば、５０［ｋｍ／ｈ］）以上であり、かつ、漫然と運転しているものとみなせる場合の車速、及びステア角を規定時間間隔で検知する。そして、その検知結果に基づいて、特定短時間、及び第１時間それぞれでの躍度絶対値平均、舵角変化絶対値平均、及び舵角躍度絶対値平均を算出する。
【００４０】
さらに、第１時間での躍度絶対値平均、舵角変化絶対値平均、及び舵角躍度絶対値平均をクラスタリングする。このクラスタリングにより、第１判定モデルの各クラスにおける長期躍度領域と、長期舵角変化領域と、長期舵角躍度領域とを導出する。本実施形態における第１判定モデルの生成では、クラスタリングとして、「ｋ−ｍｅａｎｓ法」を用いれば良い。
【００４１】
なお、クラスタの数ｋは、第１判定モデルにおけるクラス数（即ち、「７」）である。
さらに、第１判定モデルの生成では、特定短時間での躍度絶対値平均、舵角変化絶対値平均、及び舵角躍度絶対値平均をクラスタリングする。このクラスタリングにより、第１判定モデルの各クラスにおける短期躍度領域と、短期舵角変化領域と、短期舵角躍度領域とを導出する。
【００４２】
そして、第１判定モデルの生成では、長期躍度領域、長期舵角変化領域、長期舵角躍度領域、短期躍度領域、短期舵角変化領域、短期舵角躍度領域をクラスごとに対応付ける。これにより、クラスごとに閾値領域が規定された第１判定モデルが生成される。なお、第１判定モデルにおけるクラスごとの閾値領域は、クラスタリングにおいて周知の評価手法による正答率（正答率＝感度×特異値）が、予め規定された第１基準値以上となるように規定される。
【００４３】
第２判定モデルの生成では、まず、複数の運転者に自動車を運転させ、第２時間（即ち、８分）以上継続して車速が規定速度（例えば、５０［ｋｍ／ｈ］）以上である場合の車速、及びステア角を規定時間間隔で検知する。そして、その検知結果に基づいて、特定短時間及び第２時間それぞれでの躍度絶対値平均、舵角変化絶対値平均、及び舵角躍度絶対値平均を算出する。
【００４４】
さらに、第２時間での躍度絶対値平均、舵角変化絶対値平均、及び舵角躍度絶対値平均をクラスタリングする。このクラスタリングにより、第２判定モデルの各クラスにおける長期躍度領域と、長期舵角変化領域と、長期舵角躍度領域とを導出する。本実施形態における第２判定モデルの生成では、クラスタリングとして、「ｋ−ｍｅａｎｓ法」を用いれば良い。
【００４５】
なお、クラスタの数ｋは、第２判定モデルにおけるクラス数（即ち、「６」）である。
さらに、第２判定モデルの生成では、特定短時間での躍度絶対値平均、舵角変化絶対値平均、及び舵角躍度絶対値平均をクラスタリングする。このクラスタリングにより、第２判定モデルの各クラスにおける短期躍度領域と、短期舵角変化領域と、短期舵角躍度領域とを導出する。
【００４６】
そして、第２判定モデルの生成では、長期躍度領域、長期舵角変化領域、長期舵角躍度領域、短期躍度領域、短期舵角変化領域、及び短期舵角躍度領域を、クラスごとに対応付ける。これにより、クラスごとに閾値領域が規定された第２判定モデルが生成される。なお、第２判定モデルにおけるクラスごとの閾値領域は、クラスタリングにおいて周知の評価手法による正答率（正答率＝感度×特異値）が、予め規定された第２基準値以上となるように規定される。
【００４７】
すなわち、第１判定モデル及び第２判定モデルは、運転者が移動体を漫然と運転した場合における挙動情報の範囲（即ち、閾値領域）を有する。そして、本実施形態における第１判定モデル及び第２判定モデルの閾値領域は、クラスタリングによって規定される。このため、第１判定モデル及び第２判定モデルにおける閾値領域は、運転者の特性ごとに規定され、かつ互いの閾値領域は少なくとも一部が非重複となるように、少なくとも２つ以上有する。
【００４８】
＜状態判定処理＞
次に、状態判定ＥＣＵ１０が実行する状態判定処理について説明する。
状態判定処理は、起動指令が入力されると起動される。ここで言う起動指令の入力とは、イグニッションスイッチがオンされることでも良い。
【００４９】
そして、状態判定処理が起動されると、図３に示すように、状態判定ＥＣＵ１０は、まず、入力機構９を介して、第１判定モデル及び第２判定モデルにおける閾値領域の上限値の入力を受け付けたか否かを判定する（Ｓ１１０）。
【００５０】
このＳ１１０での判定の結果、閾値領域の上限値が入力されていなければ（Ｓ１１０：ＮＯ）、状態判定ＥＣＵ１０は、第１判定モデル及び第２判定モデルにおける全ての閾値領域の上限値を、予め規定された初期値に設定（維持）する（Ｓ１２０）。ここで言う初期値は、例えば、閾値領域の上限標準値である。状態判定ＥＣＵ１０は、その後、詳しくは後述するＳ１７０へと状態判定処理を移行させる。
【００５１】
一方、Ｓ１１０での判定の結果、閾値領域の上限値が入力されていれば（Ｓ１１０：ＹＥＳ）、状態判定ＥＣＵ１０は、第１判定モデル及び第２判定モデルにおける全ての閾値領域の上限値を、指定された上限値に設定する（Ｓ１３０）。
【００５２】
具体的に本実施形態のＳ１３０では、図４に示すように、第１判定モデル及び第２判定モデルにおける全てのクラスにおける閾値領域の上限値を、指定された上限値へと変更する。
【００５３】
続いて、状態判定ＥＣＵ１０は、センサ群２での検知結果を取得し、ＲＡＭ１４に格納する（Ｓ１４０）。そして、状態判定ＥＣＵ１０は、車速センサ７にて計測した自車の走行速度が、予め規定された速度閾値以上であるか否を判定する（Ｓ１５０）。ここで言う速度閾値とは、自車が高速道路を走行しているものとみなせる車速である。この速度閾値は、例えば、５０［ｋｍ／ｈ］であっても良い。
【００５４】
このＳ１５０での判定の結果、自車の走行速度が速度閾値未満であれば（Ｓ１５０：ＮＯ）、状態判定ＥＣＵ１０は、状態判定処理をＳ１１０へと戻す。一方、Ｓ１５０での判定の結果、自車の走行速度が速度閾値以上であれば（Ｓ１５０：ＹＥＳ）、状態判定ＥＣＵ１０は、状態判定処理をＳ１６０へと移行させる。
【００５５】
そのＳ１６０では、状態判定ＥＣＵ１０は、自車の走行速度が速度閾値以上となってから、その自車の走行速度を速度閾値以上に維持している時間（以下、「速度維持時間」と称す）が第１時間（例えば、１５分）を経過したか否かを判定する。このＳ１６０での判定の結果、速度維持時間が第１時間を経過していれば（Ｓ１６０：ＹＥＳ）、状態判定ＥＣＵ１０は、詳しくは後述するＳ２１０へと状態判定処理を移行させる。
【００５６】
一方、Ｓ１６０での判定の結果、速度維持時間が第１時間を経過していなければ（Ｓ１６０：ＮＯ）、状態判定ＥＣＵ１０は、速度維持時間が第２時間（例えば、８分）を経過したか否か判定する（Ｓ１７０）。このＳ１７０での判定の結果、速度維持時間が第２時間を経過していなければ（Ｓ１７０：ＮＯ）、状態判定ＥＣＵ１０は、状態判定処理をＳ１１０へと戻す。
【００５７】
Ｓ１７０での判定の結果、速度維持時間が第２時間を経過していれば（Ｓ１７０：ＹＥＳ）、状態判定ＥＣＵ１０は、第２判定モデルを取得する（Ｓ１８０）。このＳ１８０にて取得する第２判定モデルは、先のＳ１２０，またはＳ１３０にて各閾値領域の上限値が設定された第２判定モデルである。
【００５８】
さらに、状態判定ＥＣＵ１０は、ＲＡＭ１４に蓄積されたセンサ群２での検知結果に基づいて、第２パラメータを算出する（Ｓ１９０）。
ここで言う第２パラメータとは、特定短時間での躍度絶対値平均、舵角変化絶対値平均、舵角躍度絶対値平均、及び第２時間での躍度絶対値平均、舵角変化絶対値平均、舵角躍度絶対値平均である。
【００５９】
続いて、状態判定処理では、状態判定ＥＣＵ１０は、Ｓ１９０にて算出した第２パラメータを、Ｓ１８０にて取得した第２判定モデルに照合する（Ｓ２００）。状態判定ＥＣＵ１０は、その後、詳しくは後述するＳ２４０へと状態判定処理を移行させる。
【００６０】
ところで、状態判定処理におけるＳ２１０では、状態判定ＥＣＵ１０は、第１判定モデルを取得する。このＳ２１０にて取得する第１判定モデルは、先のＳ１２０，またはＳ１３０にて各閾値領域の上限値が設定された第１判定モデルである。
【００６１】
さらに、状態判定ＥＣＵ１０は、ＲＡＭ１４に蓄積されたセンサ群２での検知結果に基づいて、第１パラメータを算出する（Ｓ２２０）。
ここで言う第１パラメータとは、特定短時間での躍度絶対値平均、舵角変化絶対値平均、舵角躍度絶対値平均、及び第１時間での躍度絶対値平均、舵角変化絶対値平均、舵角躍度絶対値平均である。
【００６２】
続いて、状態判定処理では、状態判定ＥＣＵ１０は、Ｓ２２０にて算出した第１パラメータを、Ｓ２１０にて取得した第１判定モデルに照合する（Ｓ２３０）。状態判定ＥＣＵ１０は、その後、状態判定処理をＳ２４０へと移行させる。
【００６３】
そのＳ２４０では、Ｓ２００での照合の結果、第２パラメータの全てが、第２判定モデルが有する閾値領域のいずれかに包含されているか、または、Ｓ２３０での照合の結果、第１パラメータの全てが、第１判定モデルが有する閾値領域のいずれかに包含されているかを判定する。このＳ２４０での判定の結果、第２パラメータの全てが、第２判定モデルが有する閾値領域のいずれかに包含されていない、または、第１パラメータの全てが、第１判定モデルが有する閾値領域のいずれかに包含されていない場合には、状態判定ＥＣＵ１０は、状態判定処理をＳ２５０へと移行させる。
【００６４】
そのＳ２５０では、状態判定ＥＣＵ１０は、運転者が漫然と運転していない非漫然運転であるものと判定する。その後、状態判定ＥＣＵ１０は、状態判定処理をＳ１１０へと戻す。
【００６５】
一方、Ｓ２４０での判定の結果、第２パラメータの全てが、第２判定モデルが有する閾値領域のいずれかに包含されている、または、第１パラメータの全てが、第１判定モデルが有する閾値領域のいずれかに包含されている場合には、状態判定ＥＣＵ１０は、状態判定処理をＳ２６０へと移行させる。
【００６６】
そのＳ２６０では、状態判定ＥＣＵ１０は、運転者が漫然と運転している漫然運転であるものと判定する。続いて、状態判定ＥＣＵ１０は、漫然運転である旨が報知されるように制御信号を報知装置２０に出力する（Ｓ２７０）。制御信号が入力された報知装置２０は、漫然運転である旨の警告を出力する。なお、報知装置２０が報知する内容は、休息を取るように促す旨の提案であっても良いし、警告と提案とを組み合わせたものであっても良い。
【００６７】
その後、状態判定ＥＣＵ１０は、状態判定処理をＳ１１０へと戻す。
以上説明したように、本実施形態の状態判定処理では、センサ群２での検知結果に従って、自動車の挙動を表すパラメータを繰り返し導出する。そして、パラメータを判定モデルに照合した結果、判定モデルが有する閾値領域のいずれかにパラメータが包含されていれば、運転者が漫然と運転しているものと判定する。
【００６８】
なお、ここで言うパラメータは、特許請求の範囲に記載された現挙動情報の一例である。
＜検証実験＞
次に、本発明の発明者らが実施した本発明の検証実験について説明する。
【００６９】
この検証実験では、まず、高速道路における自車の速度が速度閾値以上となるように、運転者に自動車を走行させ、その走行中に舵角や走行速度などを繰り返しセンシングする。そして、そのセンシングの結果に基づいて挙動情報（例えば、躍度絶対値平均、舵角変化絶対値平均、舵角躍度絶対値平均など）を繰り返し算出して状態判定処理を実行する。また、高速道路の走行中における運転者の状態が、漫然運転であるか否かまたは眠気を感じているか否かなどを、運転者自身の主観や同乗者の主観に基づいて評価（即ち、主観評価）した。そして、主観評価の結果と、走行中に算出した挙動情報に基づく状態判定処理の処理結果とを比較することで、状態判定処理の処理精度を検証した。
【００７０】
ここで、図５は、検証実験の結果として非漫然運転である場合の判定結果を説明する図である。このうち、図５（Ａ）は、検証実験におけるセンシングの結果を示すグラフであり、図５（Ｂ）は、検証実験における主観評価を示すグラフであり、図５（Ｃ）は、状態判定処理の結果を示すグラフである。
【００７１】
このように、図５（Ｂ），図５（Ｃ）に示すように、高速道路における自車の速度が速度閾値以上となるように運転者が自動車を走行させた場合に、当該運転者が非漫然運転であれば、主観評価及び状態判定処理の処理結果の双方とも、非漫然運転である旨が示されている。
【００７２】
一方、図６は、検証実験の結果として漫然運転である場合の判定結果を説明する図である。このうち、図６（Ａ）は、検証実験におけるセンシングの結果を示すグラフであり、図６（Ｂ）は、検証実験における主観評価を示すグラフであり、図６（Ｃ）は、状態判定処理の結果を示すグラフである。
【００７３】
そして、図６（Ｂ），図６（Ｃ）に示すように、高速道路における自車の速度が速度閾値以上となるように運転者が自動車を走行させた場合に、当該運転者が漫然運転であれば、主観評価にて漫然運転であると考えられるタイミングで、状態判定処理の処理結果も漫然運転となっている。
［実施形態の効果］
以上説明したように、本実施形態の状態判定処理によれば、漫然運転であるか非漫然運転であるかを判定する際にパラメータを照合する閾値領域を、運転者の特性ごとに規定された閾値領域とすることができる。
【００７４】
したがって、本実施形態の状態判定処理によれば、自車を運転する運転者の特性に最も合致する閾値領域に、現挙動情報を照合することができる。
この結果、本実施形態の状態判定処理によれば、漫然運転であるか非漫然運転であるかを、当該運転者の特性に関わらず判定でき、運転者ごとの個人差による挙動情報（パラメータ）の差違による誤判定を低減できる。
【００７５】
さらに、本実施形態の状態判定処理における判定モデルは、少なくとも２以上の閾値領域を有し、その閾値領域の少なくとも一部が互いに非重複となるように規定されている。
このため、本実施形態の状態判定処理によれば、閾値領域を、運転者のより細かな特性に応じて設定できる。
【００７６】
ところで、躍度や舵角躍度は、自動車を運転する際の運転者の特性に応じて異なる傾向となることが知られている。このため、本実施形態の状態判定処理において、躍度や舵角躍度をパラメータ（即ち、挙動情報）の１つとすることで、状態判定処理によれば、運転者が漫然運転を行っているか否かを、運転者の特性に応じてより精度良く判定できる。
【００７７】
なお、本実施形態の状態判定処理では、判定モデルに照合するパラメータを、第１時間での代表値、または第２時間での代表値としている。
このように代表値を判定モデルに照合するパラメータとすることにより、瞬時のパラメータが偶発的に閾値領域の範囲内または範囲外となることを防止でき、運転者が漫然運転を行っているか否かを誤判定することを低減できる。
【００７８】
さらに、本実施形態の状態判定処理においては、閾値領域それぞれにおける上限値を、入力機構９を介して指定された値としている。
このため、本実施形態の状態判定処理においては、自動車を運転する運転者が、自身に最も適切な閾値領域の上限値を設定でき、閾値領域を微調整することができる。
【００７９】
以上のことから、状態判定ＥＣＵ１０によれば、自動車の運転者の状態を判定する技術において、判定精度を向上させることができる。
［その他の実施形態］
以上、本発明の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定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、様々な態様にて実施することが可能である。
【００８０】
例えば、上記実施形態においては、短期躍度領域と、長期躍度領域と、短期舵角変化領域と、長期舵角変化領域と、短期舵角躍度領域と、長期舵角躍度領域とによって、閾値領域が規定されていたが、閾値領域を規定する挙動情報の範囲は、これに限るものではない。すなわち、閾値領域は、短期躍度領域と、長期躍度領域と、短期舵角変化領域と、長期舵角変化領域と、短期舵角躍度領域と、長期舵角躍度領域とのうちの少なくとも１つによって規定されていても良い。また、閾値領域は、躍度絶対値平均、舵角変化絶対値平均、及び舵角躍度絶対値平均とは異なる挙動情報の範囲が加えられていても良い。
【００８１】
さらには、上記実施形態における判定モデルは、第１判定モデルと第２判定モデルとの双方を備えていたが、本発明における判定モデルは、第１判定モデル及び第２判定モデルのいずれか一方であっても良い。
【００８２】
また、上記実施形態では、判定モデルを生成するためのデータクラスタリングの手法として、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いていたが、データクラスタリングの手法は、これに限るものではない。データクラスタリングの手法は、ウォード法であっても良いし、その他の手法であっても良い。すなわち、判定モデルを生成するためのデータクラスタリングの手法は、多数のデータを指定されたクラスタ数に分類する手法であれば、どのようなものであっても良い。
【００８３】
上記実施形態においては、状態判定システム１を搭載する対象を自動車としていたが、本発明において、状態判定システムを搭載する対象は、自動車に限るものではない。状態判定システムを搭載する対象は、例えば、オートバイや自転車、航空機や船舶などでも良い。つまり、状態判定システム１が搭載される対象は、移動体であればどのようなものであっても良い。
【００８４】
なお、上記実施形態の構成の一部を省略した態様も本発明の実施形態である。また、上記実施形態と変形例とを適宜組み合わせて構成される態様も本発明の実施形態である。また、特許請求の範囲に記載した文言によって特定される発明の本質を逸脱しない限度において考え得るあらゆる態様も本発明の実施形態である。
【００８５】
また、本発明は、前述した状態判定装置の他、運転者の状態を判定するためにコンピュータが実行するプログラム、運転者の状態を判定する方法等、種々の形態で実現することができる。
【符号の説明】
【００８６】
１…状態判定システム  ２…センサ群  ５…ステア角センサ  ７…車速センサ  ９…入力機構  １０…状態判定電子制御装置（ＥＣＵ）  １２…ＲＯＭ  １４…ＲＡＭ  １６…ＣＰＵ  ２０…報知装置
【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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【図６】
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