(57)【要約】【課題】  運転者の急激な眠気に起因する覚醒度（注意力）の低下を判定することができる覚醒度判定装置を提供すること。【解決手段】  車両の運転状態を検出して運転者の覚醒度を判定する覚醒度判定装置において、単調度を求める単調度検出手段１２６と、前記車両の走行方向の路面を撮影するカメラ２と、前記カメラ２により撮影された路面画像に基づいて蛇行量を検出する蛇行量演算部Ｃ３と、前記蛇行量演算部Ｃ３で今回検出された蛇行量が前記蛇行量演算部Ｃ３で前回検出された蛇行量より所定値α以上大きい場合には、単調度を増大補正する補正手段１２０ｂと、この補正手段で補正された単調度と蛇行量に基づいて運転者の覚醒度を推定するファジィ推論部Ｄとを具備した。【選択図】      図１
2005284956.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の運転状態を検出して運転者の覚醒度を判定する覚醒度判定装置において、
単調度を求める単調度検出手段と、
前記車両の走行方向の路面を撮影する撮影手段と、
前記撮影手段により撮影された路面画像に基づいて蛇行量を検出する蛇行量検出手段と、
前記蛇行量検出手段で今回検出された蛇行量が前記蛇行量検出手段で前回検出された蛇行量より所定値以上大きい場合には、前記単調度を増大補正する補正手段と、
この補正手段で補正された単調度と蛇行量に基づいて運転者の覚醒度を推定するファジィ推論手段とを具備したことを特徴とする覚醒度判定装置。
【請求項２】
車両の運転状態を検出して運転者の覚醒度を判定する覚醒度判定装置において、
単調度を求める単調度検出手段と、
前記車両の走行方向の路面を撮影する撮影手段と、
前記撮影手段により撮影された路面画像に基づいて蛇行量を検出する蛇行量検出手段と、
所定時間内の蛇行量を学習して学習蛇行量を算出する学習蛇行量算出手段と、
前記蛇行量検出手段で今回検出された蛇行量が前記学習蛇行量より所定値以上大きい場合には、前記単調度を増大補正する補正手段と、
この補正手段で補正された単調度と蛇行量に基づいて運転者の覚醒度を推定するファジィ推論手段とを具備したことを特徴とする覚醒度判定装置。
【請求項３】
車両の運転状態を検出して運転者の覚醒度を判定する覚醒度判定装置において、
単調度を求める単調度検出手段と、
前記車両の走行方向の路面を撮影する撮影手段と、
前記撮影手段により撮影された路面画像に基づいて蛇行量を検出する蛇行量検出手段と、
第1の所定時間内の蛇行量を学習し、学習蛇行量を算出する学習蛇行率算出手段
と、
第２の所定時間内の蛇行量の平均値を求める平均蛇行量検出手段と、
前記蛇行量検出手段で今回検出された蛇行量が前記蛇行量検出手段で前回検出された蛇行量より所定値以上大きいとき、又は前記蛇行量検出手段で今回検出された蛇行量が前記学習蛇行量算出手段で検出された学習蛇行量より所定値以上大きいときには、前記単調度と前記第２の所定時間より短い第３の所定時間内における蛇行量とに基づいて運転者の覚醒度を推定するファジィ推定手段とを具備したことを特徴とする覚醒度判定装置。
【請求項４】
前記車両のステアリングの操舵角から操舵量を求める操舵量検出手段とを具備し、
この操舵量検出手段で求められた操舵量は前記ファジィ推定手段に入力データとして入力されることを特徴とする請求項1ないし３いずれか一記載の覚醒度判定装置。
【請求項５】
前記車両のステアリングの操舵角から操舵量を求める操舵量検出手段とを具備し、この操舵量検出手段で求められた操舵量は前記ファジィ推定手段に入力データとして入力され、前記操舵量及び蛇行量に基づいて、前記第３の所定時間内におけるデータが算出され、前記第３の所定時間内に算出されたデータに基づき前記第１の所定時間内の学習データが算出され、さらに第３の所定時間内に算出されたデータの平均に基づき前記第２の所定時間内の平均データが算出されることを特徴とする請求項３記載の覚醒度判定装置。
【請求項６】
前記単調度検出手段は、クラッチ、排気ブレーキ、ウインカ操作に基づいて単調度を検出することを特徴とする請求項1あるいは２記載の覚醒度判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両運転中に運転者が急激な眠気に起因して覚醒度（注意力）が低下するのを適確に検出することができる覚醒度判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車には、たとえば、ステアリングハンドル、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、ウインカーレバー、ワイパースイッチ、照明スイッチなど、運転者が操作し得る各種操作手段がある。
【０００３】
これら操作手段の操作が少なくなると、運転が単調となり、眠気が高まり、運転者が居眠りを始める可能性が高まる。
【０００４】
また、運転者が居眠り状態に至るまでに、覚醒水準は周期的（２５sec〜２５１sec）に変動しながら低下していくことが知られている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００５】
従来、各種操作手段から出力されるデータを比較的長めの一定時間（例えば、５分間）毎に平均した後、ファジィ推論手段に入力して、運転者の覚醒度（注意力）を推論している装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００６】
さらに、基準値として運転者の初期運転時の蛇行量の平均値をファジィ推論手段に入力することにより、運転者毎の個人レベルの運転特性を考慮した上で覚醒度（注意力）を推論している装置も知られている（例えば、特許文献２参照）。
【特許文献１】特許第３０３９３２７号
【特許文献２】特許第２８３０４７５号
【非特許文献１】機械学会論文集Ｃ編１９９７年９月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、前述した特許文献１の装置では、ファジィ推論手段に入力されるデータは５分間のデータを平均化したものである。
【０００８】
また、前述した特許文献２の装置では、ファジィ推論手段に入力されるデータは１０分間のデータを平均化したものである。
【０００９】
ところで、運転者は上述した一定時間、例えば５分も要しないで、急激に眠気をもよおす場合がある。例えば、１分程度で眠気により覚醒度（注意力）が急激に低下するような場合である。
【００１０】
このような場合には、特許文献１に開示されているようにファジィ推論手段に入力されるデータは比較的長めに設定された検出時間の平均値であるため、この急激な眠気による急激な覚醒度（注意力）の低下に対して、注意力推定の追従性が低下することが考えられる。
【００１１】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたもので、その目的は、運転者の急激な眠気に起因する覚醒度（注意力）の低下を判定することができる覚醒度判定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
請求項１記載の覚醒度判定装置は、車両の運転状態を検出して運転者の覚醒度を判定する覚醒度判定装置において、単調度を求める単調度検出手段と、前記車両の走行方向の路面を撮影する撮影手段と、前記撮影手段により撮影された路面画像に基づいて蛇行量を検出する蛇行量検出手段と、前記蛇行量検出手段で今回検出された蛇行量が前記蛇行量検出手段で前回検出された蛇行量より所定値以上大きい場合には、前記単調度を増大補正する補正手段と、この補正手段で補正された単調度と蛇行量に基づいて運転者の覚醒度を推定するファジィ推論手段とを具備したことを特徴とする。
【００１３】
請求項２記載の覚醒度判定装置は、車両の運転状態を検出して運転者の覚醒度を判定する覚醒度判定装置において、単調度を求める単調度検出手段と、前記車両の走行方向の路面を撮影する撮影手段と、前記撮影手段により撮影された路面画像に基づいて蛇行量を検出する蛇行量検出手段と、所定時間内の蛇行量を学習して学習蛇行量を算出する学習蛇行量算出手段と、前記蛇行量検出手段で今回検出された蛇行量が前記学習蛇行量より所定値以上大きい場合には、前記単調度を増大補正する補正手段と、この補正手段で補正された単調度と蛇行量に基づいて運転者の覚醒度を推定するファジィ推論手段とを具備したことを特徴とする。
【００１４】
請求項３記載の覚醒度判定装置は、車両の運転状態を検出して運転者の覚醒度を判定する覚醒度判定装置において、単調度を求める単調度検出手段と、前記車両の走行方向の路面を撮影する撮影手段と、前記撮影手段により撮影された路面画像に基づいて蛇行量を検出する蛇行量検出手段と、第1の所定時間内の蛇行量を学習し、学習蛇行量を算出する学習蛇行率算出手段と、第２の所定時間内の蛇行量の平均値を求める平均蛇行量検出手段と、
前記蛇行量検出手段で今回検出された蛇行量が前記蛇行量検出手段で前回検出された蛇行量より所定値以上大きいとき、又は前記蛇行量検出手段で今回検出された蛇行量が前記学習蛇行量算出手段で検出された学習蛇行量より所定値以上大きいときには、前記単調度と前記第２の所定時間より短い第３の所定時間内における蛇行量とに基づいて運転者の覚醒度を推定するファジィ推定手段とを具備したことを特徴とする。
【００１５】
請求項４記載の覚醒度判定装置は、前記車両のステアリングの操舵角から操舵量を求める操舵量検出手段とを具備し、この操舵量検出手段で求められた操舵量は前記ファジィ推定手段に入力データとして入力されることを特徴とする。
【００１６】
請求項５記載の覚醒度判定装置は、前記車両のステアリングの操舵角から操舵量を求める操舵量検出手段とを具備し、この操舵量検出手段で求められた操舵量は前記ファジィ推定手段に入力データとして入力され、前記操舵量及び蛇行量に基づいて、前記第３の所定時間内におけるデータが算出され、前記第３の所定時間内に算出されたデータに基づき前記第１の所定時間内の学習データが算出され、さらに第３の所定時間内に算出されたデータの平均に基づき前記第２の所定時間内の平均データが算出されることを特徴とする。
【００１７】
請求項６記載の覚醒度判定装置は、前記単調度検出手段は、クラッチ、排気ブレーキ、ウインカ操作に基づいて単調度を検出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
請求項１記載の発明によれば、運転者の注意力が急激に変化した場合でも、覚醒度（注意力）を追従させて推論することができる。
【００１９】
請求項２記載の発明によれば、運転者の注意力が急激に変化した場合でも、覚醒度（注意力）を追従させて推論することができる。
【００２０】
請求項３記載の発明によれば、運転者の覚醒度（注意力）の急激な低下が検出された場合には、最新の第３の所定時間の蛇行量をファジィ推論手段に入力するようにしたので、
運転者の注意力が急激に変化した場合でも、覚醒度（注意力）を追従させて推論することができる。
【００２１】
請求項４ないし６記載の発明によれば、運転者の注意力が急激に変化した場合でも、覚醒度（注意力）を追従させて推論することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下図面を参照して本発明の一実施の形態について説明する。この居眠り運転警報装置Ｓ1は図示しない車室の前部に装備され前方路面１（図２参照）を撮影するカメラ２と、カメラ２に接続される画像処理装置３と、居眠り運転警報用のコントロールユニット４とを備える。
【００２３】
なお、居眠り運転警報用コントロールユニット４は画像処理装置３に通信回線で接続され、両者間での信号の授受を行なえるように構成される。
【００２４】
カメラ２は前方路面の画像を、例えば図２に示す画像Ａ0 内に写すべく装備され、このカメラ２からの路面画像は画像処理装置３に入力される。
【００２５】
画像処理装置３は周知の画像処理機能を備え、特に、走行位置検出手段Ｃの一部である画像データ記憶部Ｃ1と画像処理手段Ｃ2としての機能を備える。
【００２６】
画像データ記憶部Ｃ1は、カメラ２からの路面画像データを所定時間毎に静止した検査画像Ｐ1として選択的に取り込み、順次この検査画像Ｐ1（画面Ａ0 も検査画像の一つ）の画像データを所定の画像記憶装置内の最新検査画像データ収容エリアにファイルする。
【００２７】
画像処理手段Ｃ2は画像処理工程を順次実行する。
【００２８】
即ち、適時に最新検査画像データの収容エリアより最新検査画像Ｐ1（図２参照）のデータを取り込む。そして、この最新検査画像Ｐ１のデータに基づいて各種演算処理し、白線ＬR ，ＬL のＸ，Ｙ座標上の位置（ＹRn＝ａＸRn＋ｂ）、（ＹLn＝ｃＸLn＋ｄ）を決定し居眠り運転警報用コントロールユニット４に出力する。
【００２９】
居眠り運転警報用コントロールユニット４はその制御部８に、自動車の各種操作手段の操作を検知するための、車速センサ１０、ブレーキ操作検知手段１１、エキブレ検知手段１２、シフト操作検知手段１３、ウインカー操作検知手段１４、ワイパー操作検知手段１５、照明操作検知手段１６及び操舵角センサ１７等が接続されている。
【００３０】
車速センサ１０は自動車の車速Ｖを検知する。ブレーキ操作検知手段１１はブレーキペダルの操作を検知する。エキブレ検知手段１２はエキゾーストブレーキスイッチの操作を検知する。シフト操作検知手段１３はトランスミッションのシフトレバーの操作を検知する。ウインカー操作検知手段１４はウインカーレバーの操作を検知する。ワイパー操作検知手段１５はワイパースイッチの操作を検知する。照明操作検知手段１６は照明スイッチの操作を検知する。操舵角センサ１７はステアリングの操舵角Ｑを検知する。
【００３１】
更に、制御部８にはタイマ１８、カウンタ１９，２０、表示器６及びメモリ２１が接続される。
【００３２】
タイマ１８は、運転中の各種時間カウントおよび制御サイクルタイムのカウントなどに用いられる。
【００３３】
メモリ２１は各操作手段の操作に対する重み付け値ｎｉ（ｉ＝１，２，３…）を記憶するための記憶手段であり、その重み付け値ｎｉが各操作手段に対応付けてあらかじめ記憶される。また、このメモリ２１には、他にも各種設定値データが記憶される。
【００３４】
他の操作についても同様に、単調度の解消量を考慮した重み付け値ｎｉがそれぞれ設定される。
【００３５】
ここで、居眠り運転警報用コントロールユニット４は要部がマイクロコンピュータで構成され、走行位置検出部Ｃとして蛇行量演算部Ｃ3の機能を備え、しかも、後述の運転操作検出部Ａとステアリング操作検出部Ｂと運転者の覚醒度を推定するファジィ推論部Ｄと基準値設定部Ｅとしての各機能を備える。
走行位置検出部Ｃの一部を成す蛇行量演算部Ｃ3は画像処理装置３側より白線ＬR ，ＬL のＸ，Ｙ座標上の位置（ＹRn＝ａＸRn＋ｂ）、（ＹLn＝ｃＸLn＋ｄ）データを所定回数取り込み、その各白線画像のＸ座標でのずれ、即ち標準偏差を蛇行量Ｒnとして演算する。この蛇行量は、第2の所定時間より短い第３の所定時間、例えば１分毎に演算されてメモリ２１に記憶される。ここで、今回演算された蛇行量をＲn、前回（つまり、１分前に）演算された蛇行量をＲn-1と呼ぶ。
【００３６】
ここで基準値設定部Ｅは、運転開始から一定時間の初期運転終了時に、全操作回数Ｎo 、操舵量ＳＱの平均値ＳＱm、蛇行量Ｒnの平均値Ｒｎｓをそれぞれ基準値としてメモリ２１に記憶する機能を有する。
【００３７】
また。運転操作検出部Ａは初期運転の経過後に働くもので、単調度Ｔを補正している。
【００３８】
更に、ステアリング操作検出部Ｂは初期運転の経過後に働くもので、最新の単位時間（現在は１分間を単位としている）の操舵角Ｑデータに基づき、その所定時間における操舵量ＳＱを求めている。
【００３９】
この場合、制御サイクルタイムであるところの１／１０秒（ｄｔ）ごとに操舵角データの前回値ｑiと今回値ｑi+1の差分（ｑi+1−ｑi）を求めて順次加算し、単位時間（ｑi乃至ｑnの時間幅）の加算値を操舵値ＳＱとして算出する。
【００４０】
ファジィ推論部Ｄは初期運転の経過後働くもので、運転操作検出部Ａからの単調度Ｔ、ステアリング操作検出部Ｂから操舵量ＳＱ、走行位置検出部Ｃからの蛇行量Ｒnに対応するメンバーシップ関数に基づいて運転者の覚醒度を推定する。
【００４１】
なお、このファジィ推論部Ｄは１分間毎に判定サイクルを実行して覚醒度を更新するが、各判定サイクルで使用するデータは各判定サイクル直前の５分間の時間範囲で取り込まれ、そのデータ範囲は１分ずつずらせて順次取り込まれることとなる。
【００４２】
次に、上述の構成の作用を図３乃至図６のフローチャートを参照しながら説明する。
【００４３】
イグニッションスイッチがオンされてエンジンが始動されると、カメラ２と画像処理装置３及び居眠り運転警報用のコントロールユニット４とがシステム起動し、制御部８によって車速センサ１０の検知車速Ｖが監視される（ステップ１０１）。
【００４４】
車速Ｖが一定値Ｖ1を越えると（ステップ１０１のＹｅｓ）、タイマ１８で初期運転時間ｔ1（秒）のカウントが開始され（ステップ１０２）、路面撮影指令をカメラ２及び画像処理装置３に発する。これによって、画像処理装置３が後述の処理に入る。
【００４５】
ここで一定値Ｖ1としては、運転者が単調感を覚えやすい高速道路を想定しており、例えば、６０ｋｍ乃至７０ｋｍの値に設定される。
【００４６】
運転中、運転者によって種々の操作が実行されるが、その種類として次のものがある。
【００４７】
即ち、アクセスペダルの操作、ブレーキペダルの操作、エキゾーストブレーキスイッチの操作、シフトレバーの操作、ウインカーレバーの操作、ワイパースイッチの操作、照明スイッチの操作、ステアリングの操作がある。
【００４８】
これら操作の内、ステアリング操作を除く少なくとも１つの操作が実行されると（ステップ１０４のＹｅｓ）、その操作手段に対して予め定められている重み付け値ｎｉがメモリ２１から読出される（ステップ１０５）。
【００４９】
読みだされる重み付け値ｎｉは同時操作がある場合を考慮にカウンタ１９で加算され（ステップ１０６）、加算値ｎが初期運転中の全操作回数Ｎo として保持される（ステップ１０７）。
【００５０】
ｎ＝Σni
Ｎo ＝Ｎo ＋ｎ
ステアリングが操作されると、操舵角Ｑが操舵角センサ１７で検知される。操舵があると、（ステップ１０８のＹｅｓ）、その検知された操舵角Ｑに基づき次式（１）より操舵量ＳＱが求められ、メモリ２１に順次記憶される（ステップ１０９）。
【数１】
2005284956.tif 000003
ステップ１１０では画像処理装置３から、白線ＬR ，ＬLのＸ，Ｙ座標上の位置（ＹRn＝ａＸRn＋ｂ）、（ＹLn＝ｃＸLn＋ｄ）が初期運転時間ｔ1中順次取り込まれ、メモリ２１に順次記憶される。
【００５１】
初期運転時間ｔ1が第１の所定時間ｔsl（例えば１５分）を越えると（ステップ１１１）、そこで初期運転の終了と成る。
【００５２】
一方、画像処理装置３は路面撮影指令を受けた時点から一定時間の初期運転において白線推定処理に入る。そして、最小二乗法に沿って各ラインｎ1 ，ｎ2 ，ｎ3上の各白線候補点ｐａのデータを演算処理し、白線ＬR ，ＬLのＸ，Ｙ座標上の位置（ＹRn＝ａＸRn＋ｂ）、（ＹLn＝ｃＸLn＋ｄ）を決定し、同値を制御部８に出力する。
【００５３】
メインルーチンでのステップ１１１で初期運転が終了したと判断してステップ１１２に達すると、所定回数分の白線ＬR ，ＬL の位置（ＹRn＝ａＸRn＋ｂ）、（ＹLn＝ｃＸLn＋ｄ）データより、各白線のＸ座標（ＸRn1 ，ＸLn1 ）、（ＸRn2 ，ＸLn2 ）、（ＸRn3 ，ＸLn3 ）を順次演算し、その各白線画像のＸ座標でのずれ、即ち、初期運転時の運転者固有の標準偏差を蛇行量Ｒnsとして演算する。このように、ここでは、走行開始直後のまだ居眠り運転の心配の無い初期運転時において、運転者の個人レベルでの運転操作データより蛇行量Ｒnsを演算する。
【００５４】
ステップＳ１１３に達すると、メモリ２１に記憶されている各操舵角Ｑデータに基づき操舵量ＳＱを求める。その操舵量ＳＱが読出され、初期運転時の操舵量の加算値ＳＱmが算出される。
【００５５】
そして、カウンタ１９の初期運転時の全操作回数Ｎo 、初期運転時の操舵量（標準値）ＳＱm 、初期運転時の蛇行量Ｒnsがそれぞれ基準値としてメモリ２１に保持される（ステップ１１４）。
【００５６】
こうして、一定時間ｔsiにわたる初期運転の間に、運転者毎の個人レベルの運転操作データが取り込まれる。
【００５７】
初期運転の開始後、ステップ１１５ではタイマ１８で運転時間ｔ2 、覚醒度判定用時間ｔ3 のカウントが開始される。
【００５８】
車速Ｖが一定値Ｖ1を越えると（ステップ１１６のＹｅｓ）、ステップ１１９，１２０に進み、画像処理装置３より最新の白線画像の位置（ＹRn＝ａＸRn＋ｂ）、（ＹLn＝ｃＸLn＋ｄ）を取り込み、この白線のＸ座標（ＸRn1 ，ＸLn1 ）、（ＸRn2 ，ＸLn2 ）、（ＸRn3 ，ＸLn3 ）と前回白線のＸ座標とのＸ座標でのずれである蛇行量Ｒn を算出し、メモリ２１にストアする。そして、今回算出された蛇行量Ｒｎは前回算出された蛇行量Ｒn-1＋所定値α以上であるか判定される（ステップ１２０ａ）。
【００５９】
このステップ１２０ａにおいて、「ＹＥＳ」と判定された場合には、単調度Ｔを増大補正、例えば最大単調度に設定する処理が行なわれる（ステップ１２０ｂ）。以下、後述するステップ１３６の処理に進んで覚醒度をファジィ推論により求める処理に移る。このように、１分毎に今回算出された蛇行量Ｒｎが前回算出された蛇行量Ｒn-1＋所定値α以上である場合には、急に運転者に眠気が襲い、覚醒度が急激に低下し、蛇行が急増したと考えられるため、単調度を最大にしてファジー推論により覚醒度を推論するようにしている。
【００６０】
このステップ１２０ａにおいて「ＮＯ」と判定された場合には、  ステップ１２１では操舵角センサ１７の検知した操舵角Ｑデータ（（ｑi+1 −ｑi ）値）に基づき上述の（１）式より操舵量ＳＱが求められ、操舵量データがメモリ２１に蓄積される。
【００６１】
さらに、カウンタ１９で一定値Ｔ0 が積算され、単調度Ｔが求められる（ステップ１２２）。
【００６２】
Ｔ＝Ｔ＋Ｔ0 
この一定値Ｔ0 の積算は、制御サイクルタイムであるところの１／１０秒ごとに繰返し実行される。
【００６３】
運転中、ステアリング操作を除く少なくとも１つの操作が実行されると（ステップ１２３のＹｅｓ）、その操作手段に対して予め定められている重み付け値ｎｉがメモリ２１から読出され、その重み付け値ｎｉが加算される（ステップ１２４）。そして、加算値ｎが運転中の全操作回数Ｎとしてカウンタ１９で積算される（ステップ１２５）。
【００６４】
ｎ＝Σni
Ｎ＝Ｎ＋ｎ
運転時間ｔ2 がこの全操作回数Ｎで除算され、初期運転経過後の各操作間の時間経過の平均値［＝ｔ2 ／Ｎ］が求められる。
【００６５】
この時間経過の平均値に１秒当たりの単調度増加量（＝１０・Ｔ0 ）が乗算され、これに読出される重み付け値の加算値ｎが乗算され、現時点の操作に基づく単調度解消量［＝（ｔ2 ／Ｎ）・１０・Ｔ0 ・ｎ］が求められる（ステップ１２６）。
【００６６】
この単調度解消量だけカウンタ１９の積算値が減じられ（ステップ１２７）、単調度Ｔが補正される。
【００６７】
Ｔ＝Ｔ−［（ｔ2 ／Ｎ）・１０・Ｔ0 ・ｎ］
したがって、単調度Ｔは、操作がなければ増大を続け、操作がなされるごとにその操作に応じた分だけ解消される。
【００６８】
単調度Ｔが負の値に成った場合（ステップ１２７のＹｅｓ）、単調度Ｔは零に修正される（ステップ１２８）。
【００６９】
こうして、覚醒度判定時間ｔ3 が第２の所定時間に達するまで（ステップ１２９）、単調度Ｔの係数、操舵量ＳＱ及び蛇行量Ｒn の蓄積が繰り返される。
【００７０】
ところで、車速Ｖが一定値Ｖ1 を下回った場合（ステップ１１６のＮｏ）、それまで蓄積されたメモリ２１内の操舵量ＳＱがクリアされる（ステップ１３０）。
【００７１】
同時に、覚醒度判定時間ｔ3 がクリアされて零に戻される（ステップ１３１）。また、車速Ｖが零まで下がると（ステップ１３２のＹｅｓ）。ただし、この場合、単調度Ｔ及び前回白線のＸ座標は保持される。
【００７２】
覚醒度判定時間ｔ３が第２の所定時間（例えば、５分）を超えると（ステップ１２９のＹｅｓ）、その所定時間に記憶された各白線画像（ＹRn＝ａＸRn＋ｂ）、（ＹLn＝ｃＸLn＋ｄ）のＸ座標のずれである蛇行量Ｒn の平均値Ｒn1が求められる（ステップ１３４）。つまり、５分間の蛇行量Ｒｎの平均値Ｒn1が求められる。
【００７３】
同じく所定時間に蓄えられた操舵角Ｑn データに基づき、最新の所定時間における各制御周期毎の各操舵角が加算され、操舵量ＳＱ（＝ΣＱn ）がメモリ２１にストアされる（ステップ１３５）。
【００７４】
ステップ１３６に達すると、覚醒度Ｘの推論を行なう。
【００７５】
まず、メモリ２１に記憶されていた蛇行量Ｒs 、単調度Ｔ、操舵量ＳＱについてのメンバーシップ関数が呼び出される。なお、単調度Ｔについてはステップ１２０ｂを用いて前述したように今回算出された蛇行量Ｒnが１分前に算出された蛇行量Ｒn-1＋所定値α以上である場合には、急激に覚醒度が低下する虞があるため、増大補正、例えば最大値に設定されている。また、メンバーシップ関数は予め設定されたおり、基本的には、初期運転で得られた各基準（平均蛇行量Ｒns、単調度Ｔ、操舵量ＳＱm、全操作回数ＮＯ）及び初期運転の経過後に得られた全操作回数Ｎに応じてそれぞれ決定される。なお、メンバーシップ関数やファジィ制御については一般的なものであり、ここでの説明は省略する。
【００７６】
この後、運転停止で無い限り、覚醒度判定時間ｔ3 が強制的に６０秒にセットされ（ステップ１３９）、ステップ１１６に戻り、運転停止でシステム停止となる。
【００７７】
次に、図７及び図８を参照してこの第１の実施の形態の動作について説明する。
【００７８】
図７中において、太線で示した図は本発明を示し、符号は前述した図１及びフローチャートのステップ番号を示している。また、細線で示した図は従来より行われている制御を示す。
【００７９】
まず、操舵角センサ１７で検出されたステアリングの操舵角（ステア角）Ｑはステアリング操作検出部Ｂに入力される。そして、このステアリング操作検出部Ｂはステアリングの操舵角を後述する第2の所定時間より短い第３の所定時間（例えば、１分間）で平均した操舵量ＳＱを求める。また、カメラ２で撮像された路面画像は蛇行量演算部Ｃ３に入力される。この蛇行量演算部Ｃ３は路面画像から白線のＸ座標のずれから蛇行量Ｒｎを前述した第３の所定時間毎に算出する。ここで、今回算出された最新の蛇行量をＲｎとし、前回つまり１分前に算出された蛇行量をＲn-1とする。
【００８０】
そして、ステアリング操作検出部Ｂで１分毎に求められた操舵量ＳＱは車両を起動してから前述した第1の所定時間（例えば、１５分間）で学習される。この結果、学習操舵量ＳＱmが求められる（ステップ１１３）。さらに、蛇行量演算部Ｃ３で１分毎に演算された蛇行量Ｒｎも車両を起動してから前述した第1の所定時間で学習される。この結果、学習蛇行量Ｒnsが求められる。
【００８１】
一方、ステアリング操作検出部Ｂで１分毎に求められた操舵量ＳＱは第２の所定時間毎（例えば、５分間）に平均されて操舵量ＳＱが求められる（ステップ１３５）。
【００８２】
さらに、蛇行量演算部Ｃ３で１分毎に求められた蛇行量Ｒnは前述した第２の所定時間毎に平均されて蛇行量Ｒn1が求められる（ステップ１３４）。
【００８３】
ところで、１分毎に蛇行量演算部Ｃ３で算出された蛇行量Ｒｎを前回（つまり、１分前）に算出された蛇行量Ｒn-1とを比較し（ステップ１２０ａ）、「Ｒｎ≧Ｒn-1＋所定値α」であると、急な注意力の低下があると判定して、ファジィ推論部Ｄに入力する単調度を増大（例えば、最大値）する処理を行っている（ステップ１２０ｂ）。ここで、前回の蛇行量Ｒn-1は所定メモリに保存される（ステップ１２０ｅ）
そして、前述した学習操舵量ＳＱm、学習蛇行量Ｒns、操舵量ＳＱ、蛇行量Ｒn1及び最大単調度はファジィ推論部Ｄに入力される。このファジィ推論部Ｄにより１分毎に覚醒度Ｘが推論される。
【００８４】
ところで、上述した運転者による各種操作に基づき単調度Ｔを求めることができるが、ここではシフト操作検知手段１３で検知されるクラッチ操作、エキブレ操作検知手段１２で検知されるエキゾーストブレーキスイッチの操作、ウインカ操作検知手段１４で検知されるウインカーレバーの操作を用い、各操作に対してそれぞれ重み付けを考慮することにより単調度Ｔを求めている（ステップ１２４）。そして、その操作回数Ｎが時間的に蓄積される（ステップ１２２）。
【００８５】
そして、ステップ１２０ａで「ＮＯ」と判定された場合には、通常の単調度処理が行なわれる（ステップ１２７）。つまり、単調度Ｔ＝Ｔ＝Ｔ−［（ｔ2 ／Ｎ）・１０・Ｔ0 ・ｎ］として設けられる。つまり、単調度Ｔは、シフト操作検知手段１３で検知されるクラッチ操作、エキブレ操作検知手段１２で検知されるエキゾーストブレーキスイッチの操作、ウインカ操作検知手段１４で検知されるウインカーレバーの操作がなければ増大を続け、操作がなされる毎にその操作に応じた分だけ解消される。
【００８６】
そして、前述した学習操舵量ＳＱm、学習蛇行量Ｒns、操舵量ＳＱ、蛇行量Ｒn1及び単調度Ｔはファジィ推論部Ｄに入力される。このファジィ推論部Ｄにより覚醒度Ｘが１分毎に推論される。
【００８７】
例えば、１分毎に蛇行量演算部Ｃ３で演算される蛇行量Ｒnが図８（Ａ）に示すように変化する場合について考察する。
【００８８】
図８（Ａ）に示すように、車両が始動されてから２１分までは、蛇行量Ｒnは多少変動しているが、今回の蛇行量Ｒnと前回の蛇行量Ｒn-1との差が所定値α以上になることはない。従って、ファジィ推論部Ｄに入力される単調度Ｔはステップ１２６で処理された単調度Ｔが入力される。つまり、ステップ１２６で処理された単調度Ｔは図８（Ｂ）に示すように単調に増加し続けるが、中間値よりやや低い値を保っている。
【００８９】
このため、フィジィ推論部Ｄで推論される覚醒度Ｘは図８（Ｃ）に示すように「２」以下の値となる。ここで、図８（Ｃ）に示すように覚醒度は０〜５まで付してある。覚醒度Ｘが大きくなればなるほど、注意力が低くなることを意味している。
【００９０】
ところで、車両が始動されてから２２分経過すると、図８（Ａ）に示すように今回（つまり、２２分目）の蛇行量Ｒnと前回（つまり、２１分目）の蛇行量Ｒn-1との差が所定値α以上になる。（図に示すように蛇行量Ｒnが高い状態は３２分まで継続している。）このため、ステップ１２０ａで単調度Ｔを増大、例えば最大値に設定する処理が行なわれる。
【００９１】
ここで、ステップ１２０ａにおいて、今回の蛇行量Ｒnと前回の蛇行量Ｒn-1との差が所定値α以上であると判定された際の、前回（つまり、２１分目）の蛇行量Ｒn-1は所定メモリに記憶される（１２０ｅ）。そして、次の蛇行量Ｒｎは所定メモリに記憶されている２１分目の蛇行量と比較される。
【００９２】
従って、32分までの間では、蛇行量Ｒnは所定メモリに記憶されている２１分目の蛇行量より所定値α以上大きいので、ファジィ推論部Ｄに入力される単調度は最大値が入力されつづける。
【００９３】
このように、単調度Ｔが最大値に設定されると、ファジィ推論部Ｄで推論される覚醒度Ｘは図８（Ｃ）に示すように急に増加し、覚醒度Ｘが低下していると判定できる。
【００９４】
そして、覚醒度Ｘが所定値以上となった場合には図示しない警報装置を作動るようにすれば、運転者の覚醒度が急激に低下しても、それに追従して警報を発するようにすることができる。
【００９５】
つまり、２１分以降において、ステップ１２６で算出される単調度Ｔは増加している。
【００９６】
このように単調度Ｔに基づいてファジィ推論部Ｄにおいて覚醒度Ｘを推論しても覚醒度Ｘは３近傍に留まっている。従って、警報を発せられることはない。
【００９７】
このように第1の実施の形態では、蛇行量Ｒnと前回（つまり、１分前）の蛇行量Ｒn-1との差が所定値α以上であると判定されるような急に蛇行量が増加する場合には、単調度Ｔを最大値まで上げるようにしたので、急に蛇行量の増加した場合にも覚醒度Ｘに反映させることができる。
【００９８】
次に、本発明の第２の実施の形態について図９のブロック図を参照しながら説明する。
【００９９】
この第２の実施の形態では、１分毎に蛇行量演算部Ｃ３で算出された蛇行量Ｒnと起動後の所定時間、例えば１５分間の学習により得られた学習蛇行量Ｒnsとの差が所定値α以上である場合には、単調度Ｔを増大、例えば最大値に設定する処理を行なっている（ステップ１２０ｃ）。このステップ１２０ｃの判定内容は前述した第１の実施の形態のステップＳ１２０ａと相違するが、それ以外の動作については第１の実施の形態の動作と同じであるので、ここでは省略する。
【０１００】
従って、この第2の実施の形態によれば、１分毎に蛇行量演算部Ｃ３で算出された蛇行量Ｒnと起動後の１５分間の学習により得られた学習蛇行量Ｒnsとの差が所定値α以上である場合には、ファジィ推論部Ｄに入力する単調度Ｔを最大値「４７」に設定するようにしたので、急に蛇行量が大きくなった場合でも覚醒度Ｘに反映させることができる。
【０１０１】
次に、図１０のフローチャート及び図１１のブロック図を参照して本発明の第３の実施の形態について説明する。この第３の実施の形態では、この図１０のフローチャート以外のフローチャートは前述した第1の実施の形態と相違している。この第３の実施の形態では、１分毎に蛇行量演算部Ｃ３で算出された蛇行量Ｒｎを前回（つまり、１分前）に算出された蛇行量Ｒn-1とを比較し、「Ｒｎ≧Ｒn-1＋α」であると判定される（ステップ１２０ａ）かあるいは、１分毎に蛇行量演算部Ｃ３で算出された蛇行量Ｒnと起動後の所定時間、例えば１５分間の学習により得られた学習蛇行量Ｒnsとの差が所定値α以上である（ステップ１２０ｃでＹＥＳ）の場合には、蛇行量演算部Ｃ３で１分毎に算出された最新の１分の蛇行量Ｒnをファジィ推論部Ｄに入力させている。
【０１０２】
図１１はこの第3の実施の形態を説明するためのブロック図である。つまり、図１１において、１分毎に蛇行量演算部Ｃ３で演算された蛇行量Ｒnは最新１分蛇行量処理部１２０ｄに入力される。この最新１分蛇行量処理部１２０ｄには、ステップ１２０ａ及び１２０ｃの判定出力が入力される。このステップ１２０ａは図７、ステップ１２０ｃは図９と同じであるのでその詳細については省略する。
【０１０３】
この第３の実施の形態では、ステップ１２０ａあるいは１２０ｃで「ＹＥＳ」と判定されると、最新の１分間の蛇行量をファジィ推論部Ｄに入力させている。最新の１分の蛇行量は現状の蛇行量を反映しているため、蛇行量が急変した場合でもファジィ推論部Ｄにおいて覚醒度Ｘに反映させることができる。
【０１０４】
なお、上記実施の形態では、今回の蛇行量Ｒnと前回の蛇行量Ｒn-1との差が所定値α以上であると判定された場合には、ファジィ推論部Ｄに入力される単調度Ｔを最大単調度とするようにしたが、この単調度は適宜設定できる。
【０１０５】
さらに、上記した実施の形態では、第1の所定時間を１５分、第2の所定時間を５分、第3の所定時間を１分としたが、これに限定するものではなく、適宜設定できる。
【０１０６】
以上のように本発明によれば、蛇行量を検出し、その差が所定値α以上となった場合には、ファジィ推論部に入力する単調度Ｔを増大させたり、ファジィ推論部に最新の１分の蛇行量を入力させるようにしたので、急に蛇行量が大きくなった場合でも覚醒度Ｘに反映させることができる。
【０１０７】
また、本発明によれば、運転者の覚醒度が急激に低下しても、それに追従した覚醒度を推論できるので、覚醒度が急変してもそれに合わせて警報を発することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１０８】
【図１】本発明に係わる覚醒度判定装置が適用された第1の実施の形態としての居眠り運転警報装置の概略全体構成図である。
【図２】図１の走行位置検出部が処理する検査画像の正面図である。
【図３】図１の居眠り運転警報装置が行う制御処理のフローチャートである。
【図４】図１の居眠り運転警報装置が行う制御処理のフローチャートである。
【図５】図１の居眠り運転警報装置が行う制御処理のフローチャートである。
【図６】図１の居眠り運転警報装置が行う制御処理のフローチャートである。
【図７】同第１の実施の形態の構成を示した図。
【図８】同第1の実施の形態の動作を説明するための図。
【図９】本発明の第２の実施の形態の構成を示した図。
【図１０】本発明の第３の実施の形態の特徴を示したフローチャート。
【図１１】同第３の実施の形態の構成を示した図。
【符号の説明】
【０１０９】
２…カメラ、３…画像処理装置、４…居眠り運転警報用コントロールユニット、６…表示部、Ｃ１…画像データ記憶部、Ｃ２…画像処理手段。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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