(57)【要約】【課題】車両の運転者の煩わしさを解消すると共に個々の運転者に対応してより正確に疲労度を演算し得る支援装置を提供すること。【解決手段】車両の走行環境をＣＣＤカメラ１１１等により検出し、検出した走行環境により疲労度を演算する。疲労度を演算する際、予めＥＥＰＲＯＭ１０２に格納しておいた運転者の向性（外向性、内向性）の情報を参照して、運転者の向性に応じて異なる演算を行う。【選択図】  図５
2005006966.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の運転者の疲労度に応じて運転者の支援を行う支援装置であって、
前記車両の走行環境を検出する走行環境検出手段と、
前記走行環境検出手段により検出された前記走行環境に基づいて、運転者の疲労度を演算する演算手段と、
運転者の向性を示す向性情報を記憶する記憶手段と、を備え、
前記演算手段は、前記記憶手段に記憶された前記向性情報に応じて、異なる演算を行うことを特徴とする支援装置。
【請求項２】
更に、
前記演算手段による演算の係数を選択する選択手段を備え、
前記選択手段が前記記憶手段に記憶された前記向性情報に応じて前記係数を選択することで、前記演算手段が異なる演算を行うことを特徴とする請求項１に記載の支援装置。
【請求項３】
前記演算手段は、ｎ番目の演算時の前記疲労度をＦｎとし、前記走行情報に基づき算出した算出値をＡｎとし、
Ｆｎ＝Ｆｎ−１＋Ａｎ
の式により前記疲労度を演算し、
前記選択手段は、前記Ａｎを算出するための係数を選択することを特徴とする請求項２に記載の支援装置。
【請求項４】
前記演算手段は、前記疲労度Ｆｎが所定のレベルを超える場合には、前記算出値Ａｎに代えて、前記向性情報と無関係に定められたＡ１により、
Ｆｎ＝Ｆｎ−１＋Ａ１
の式により前記疲労度を再演算することを特徴とする請求項３に記載の支援装置。
【請求項５】
前記演算手段は、前記車両の車速が予め定めた条件を満たす場合には、前記算出値Ａｎに代えて、前記向性情報と無関係に定められたＡ２により、
Ｆｎ＝Ｆｎ−１＋Ａ２
の式により前記疲労度を演算することを特徴とする請求項２に記載の支援装置。
【請求項６】
更に、
前記車両に他の乗員が乗車しているか否かを検出する乗員検出手段を備え、
前記演算手段は、前記乗員検出手段により、他の乗員が乗車していることが検出された場合には、
前記算出値Ａｎに代えて、前記向性情報と無関係に定められたＡ３により、
Ｆｎ＝Ｆｎ−１＋Ａ３
の式により、又は、
予め定めた値αにより、
Ｆｎ＝Ｆｎ−１＋α・Ａｎ
の式により前記疲労度を演算することを特徴とする請求項２に記載の支援装置。
【請求項７】
更に、
前記車両内に音楽が出力されているか否かを検出する出力検出手段を備え、
前記演算手段は、前記出力検出手段により、音楽が出力されていることが検出された場合には、
前記算出値Ａｎに代えて、前記向性情報と無関係に定められたＡ４により、
Ｆｎ＝Ｆｎ−１＋Ａ４
の式により、又は、
予め定めた値βにより、
Ｆｎ＝Ｆｎ−１＋β・Ａｎ
の式により前記疲労度を演算することを特徴とする請求項２に記載の支援装置。
【請求項８】
更に、
運転者の瞳孔を撮影する撮影手段と、
前記撮影手段により撮影された画像から、前記瞳孔の開き具合を測定する測定手段と、を備え、
前記演算手段は、
前記記憶手段に記憶された前記向性情報と前記測定手段により測定された前記瞳孔の開き具合とに応じて、異なる演算を行うことを特徴とする請求項１に記載の支援装置。
【請求項９】
更に、
前記車両に対する運転者の単位時間あたりの操作量を検出する操作量検出手段を備え、
前記演算手段は、
前記記憶手段に記憶された前記向性情報と前記操作量検出手段により検出された前記操作量とに応じて、異なる演算を行うことを特徴とする請求項１に記載の支援装置。
【請求項１０】
前記走行環境検出手段は、複数種類の前記走行環境を検出することを特徴とする請求項１乃至９のいずれかに記載の支援装置。
【請求項１１】
更に、
前記走行環境の種類毎に運転者の疲労度に影響を与える程度を示す数値が記録されたテーブルを備え、
前記演算手段は、前記テーブルに基づいて運転者の疲労度を演算することを特徴とする請求項１０に記載の支援装置。
【請求項１２】
前記向性情報が、前記運転者が外向性の者か内向性の者かを示す情報であり、
前記演算手段は、
前記走行環境検出手段により検出された前記走行環境の単調の程度に応じて、単調の程度が高い場合は、前記向性情報が内向性を示す場合よりも外向性を示す場合の方が疲労度を高く演算し、単調の程度が低い場合は前記向性情報が外向性を示す場合よりも内向性を示す場合の方が疲労度を高く演算することを特徴とする請求項１乃至１１のいずれかに記載の支援装置。
【請求項１３】
更に、
前記演算手段により演算された前記疲労度に応じて運転者に報知を行う報知手段を備えたことを特徴とする請求項１乃至１２のいずれかに記載の支援装置。
【請求項１４】
更に、
前記演算手段により演算された前記疲労度に応じて前記車両又は前記車両に搭載された機器に対するの制御命令を出力する出力手段を備えたことを特徴とする請求項１乃至１２のいずれかに記載の支援装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両を運転する運転者の支援技術に関し、特に、運転者の疲労の程度を判定する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
車両の運転において運転者の安心・安全な運転を支援するため、運転者の疲労度に応じて警報や車両制御を行うことが提案されている。このような支援を行う前提として、運転者の疲労度を何らかの方法で判定する必要がある。しかし、運転者の疲労はその精神状態も関係するため、これを判定することは容易ではない。従来提案されている方法としては、運転者の心拍、皮膚電気、瞬きといった生理データを収集し、収集した生理データに基づき疲労度を判定するものがある（例えば、特許文献１）。
【０００３】
【特許文献１】特開平８−１４０９４９号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ここで、生理データの収集のためには運転者の身体に何らかの計測器を取り付けることが要求される。しかし、運転の度に当該計測器を身体に取り付けることは運転者にとって煩わしい。従って、生理データを収集して疲労度を判定する方法は余り実用的ではなく、これを疲労度の判定の主たる手段とすることは好ましくない。また、車両を運転する者も様々であり、人によって疲労の感じ方も異なる。
【０００５】
従って、本発明の目的は車両の運転者の煩わしさを解消すると共に個々の運転者に対応してより正確に疲労度を演算し得る支援装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、車両の運転者の疲労度に応じて運転者の支援を行う支援装置であって、前記車両の走行環境を検出する走行環境検出手段と、前記走行環境検出手段により検出された前記走行環境に基づいて、運転者の疲労度を演算する演算手段と、運転者の向性を示す向性情報を記憶する記憶手段と、を備え、前記演算手段は、前記記憶手段に記憶された前記向性情報に応じて、異なる演算を行うことを特徴とする支援装置が提供される。
【０００７】
本発明は、車両の走行環境が運転者にとって精神的な負荷となり得、疲労度に反映されると共に、走行環境による疲労度の程度が運転者の向性により異なることに着目したものである。そして、本発明は、前記演算手段により、車両の走行環境に基づき運転者の疲労度を演算することで、運転者の身体に計測器等を取り付ける必要性を無くして運転者の煩わしさを解消でき、更に、運転者の向性により異なる演算をすることで個々の運転者に対応したより正確な疲労度の演算を行うことができる。
【０００８】
前記走行環境としては、運転者の視野に入る道路の構成、各種構造物の有無、歩行者・自転車その他の移動体の存在の有無、天候、渋滞等の発生等の交通状況等が挙げられる。これらの走行環境のうち少なくとも一部のものは、車両前方の風景画像を撮影する撮影手段と、撮影した画像を画像処理して風景画像中の各種物体を抽出する画像処理手段と、から前記走行環境検出手段を構成することで検出することができる。
【０００９】
また、これらの走行環境のうち、少なくとも一部のものは、レーダ、電波、超音波等を車両前方に出力する出力手段と、その反射を検出する受信手段と、から前記走行環境検出手段を構成することで検出することができる。
【００１０】
また、これらの走行環境のうち、少なくとも一部のものは、カーナビゲーションシステムに代表される、地図情報を記憶した記憶手段から前記走行環境検出手段を構成することで、その地図情報に基づき検出することもできる。
【００１１】
また、これらの走行環境のうち、少なくとも一部のものは、ＶＩＣＳやインターネット等により無線配信される各種情報を受信する受信手段から前記走行環境検出手段を構成することで、受信した情報に基づき検出することもできる。
【００１２】
その他、太陽の照度を検出する照度センサといった他の車載センサにより前記走行環境検出手段を構成することもできる。
【００１３】
本発明においては、更に、前記演算手段による演算の係数を選択する選択手段を備え、前記選択手段が前記記憶手段に記憶された前記向性情報に応じて前記係数を選択することで、前記演算手段が異なる演算を行うこともできる。運転者の向性により係数を選択して演算することで、運転者の向性に応じた疲労度の演算を簡易に行うことができる。
【００１４】
また、本発明においては、前記演算手段は、ｎ番目の演算時の前記疲労度をＦｎとし、前記走行情報に基づき算出した算出値をＡｎとし、Ｆｎ＝Ｆｎ−１＋Ａｎの式により前記疲労度を演算し、前記選択手段は、前記Ａｎを算出するための係数を選択することもできる。人間の疲労は経時的に蓄積されるところ、前回演算された疲労度に前記算出値を加算することで今回の疲労度を演算することで、疲労の蓄積を反映させて疲労度を演算することができる。
【００１５】
また、本発明においては、前記演算手段は、前記疲労度Ｆｎが所定のレベルを超える場合には、前記算出値Ａｎに代えて、前記向性情報と無関係に定められたＡ１により、Ｆｎ＝Ｆｎ−１＋Ａ１の式により前記疲労度を再演算することもできる。疲労度が一定のレベルを超えた場合には疲労度に関する運転者の向性の影響がほとんどなく、むしろ誤差の要因となり得ることに着目したものであり、運転者の向性に無関係に疲労度を演算することで、より正確に疲労度を演算することができる。
【００１６】
また、本発明においては、前記演算手段は、前記車両の車速が予め定めた条件を満たす場合には、前記算出値Ａｎに代えて、前記向性情報と無関係に定められたＡ２により、Ｆｎ＝Ｆｎ−１＋Ａ２の式により前記疲労度を演算することもできる。車速が低速である場合や、高速である場合等には疲労度に関する運転者の向性の影響がほとんどなく、むしろ誤差の要因となり得ることに着目したものであり、運転者の向性に無関係に疲労度を演算することで、より正確に疲労度を演算することができる。なお、前記予め定めた条件としては、例えば、車両の車速が一定時間予め定めた値を超えている場合、若しくは、下回っている場合や、或いは、車両の車速が予め定めた値を超えている時間、又は、下回っている時間が単位時間あたりに占める割合が予め定めた値を超えている場合、が挙げられる。
【００１７】
また、本発明においては、更に、前記車両に他の乗員が乗車しているか否かを検出する乗員検出手段を備え、前記演算手段は、前記乗員検出手段により、他の乗員が乗車していることが検出された場合には、前記算出値Ａｎに代えて、前記向性情報と無関係に定められたＡ３により、Ｆｎ＝Ｆｎ−１＋Ａ３の式により、又は、予め定めた値αにより、Ｆｎ＝Ｆｎ−１＋α・Ａｎの式により前記疲労度を演算することもできる。同乗者が存在する場合には、運転者の疲労度がその向性によらず、一律に緩やかになる場合があることに着目したものであり、運転者の向性に無関係に疲労度を演算するか、修正することで、より正確に疲労度を演算することができる。
【００１８】
また、本発明においては、更に、前記車両内に音楽が出力されているか否かを検出する出力検出手段を備え、前記演算手段は、前記出力検出手段により、音楽が出力されていることが検出された場合には、前記算出値Ａｎに代えて、前記向性情報と無関係に定められたＡ４により、Ｆｎ＝Ｆｎ−１＋Ａ４の式により、又は、予め定めた値βにより、Ｆｎ＝Ｆｎ−１＋β・Ａｎの式により前記疲労度を演算することもできる。運転者にラジオやオーディオプレーやから出力される音楽が聞こえている場合には、運転者の疲労度がその向性によらず、一律に緩やかになる場合があることに着目したものであり、運転者の向性に無関係に疲労度を演算するか、修正することで、より正確に疲労度を演算することができる。
【００１９】
また、本発明においては、更に、運転者の瞳孔を撮影する撮影手段と、前記撮影手段により撮影された画像から、前記瞳孔の開き具合を測定する測定手段と、を備え、前記演算手段は、前記記憶手段に記憶された前記向性情報と前記測定手段により測定された前記瞳孔の開き具合とに応じて、異なる演算を行うこともできる。運転者の瞳孔の開き具合が運転者の運転に対する興味に反映され、また、運転に対する興味に起因する運転者の疲労度がその向性に影響されることに着目したものであり、運転者の瞳孔の開き具合と運転者の向性とに応じて、異なる演算をすることで、より正確に疲労度を演算することができる。
【００２０】
なお、運転者の瞳孔の開き具合は一種の生理データと言えるが、本発明では瞳孔を撮影することによりこれを検出するので、運転者の身体に何らかの計測器等を取り付ける必要はない。
【００２１】
また、本発明においては、更に、前記車両に対する運転者の単位時間あたりの操作量を検出する操作量検出手段を備え、前記演算手段は、前記記憶手段に記憶された前記向性情報と前記操作量検出手段により検出された前記操作量とに応じて、異なる演算を行うこともできる。運転者の操作量が運転者の疲労度に反映されると共にその向性に影響されることに着目したものであり、運転者の操作量と運転者の向性とに応じて、異なる演算をすることで、より正確に疲労度を演算することができる。
【００２２】
また、本発明においては、前記走行環境検出手段は、複数種類の前記走行環境を検出することもできる。複数種類の走行環境を検出し、疲労度の演算に用いることで、より正確に疲労度を演算することができる。
【００２３】
また、本発明においては、更に、前記走行環境の種類毎に運転者の疲労度に影響を与える程度を示す数値が記録されたテーブルを備え、前記演算手段は、前記テーブルに基づいて運転者の疲労度を演算することもできる。前記テーブルを予め用意しておくことで、より簡易に疲労度を演算することができる。
【００２４】
また、本発明においては、前記向性情報が、前記運転者が外向性の者か内向性の者かを示す情報であり、前記演算手段は、前記走行環境検出手段により検出された前記走行環境の単調の程度に応じて、単調の程度が高い場合は、前記向性情報が内向性を示す場合よりも外向性を示す場合の方が疲労度を高く演算し、単調の程度が低い場合は前記向性情報が外向性を示す場合よりも内向性を示す場合の方が疲労度を高く演算することもできる。向性が外向性の者は単調な負荷に疲労感を感じる傾向にある一方、内向性の者は単調な負荷に疲労感を感じにくい傾向にあることに着目したもので、内向性及び外向性という、運転者の向性に応じた疲労度の演算をすることができる。
【００２５】
また、本発明においては、更に、前記演算手段により演算された前記疲労度に応じて運転者に報知を行う報知手段を備えることもできる。運転者の疲労度に応じて報知を行うことで、例えば、疲労度が高い運転者に注意を促すことができる。報知の内容としては、例えば、音声による報知、情報表示による報知、インストルメントパネル等の発光色の変更による報知、等が挙げられる。
【００２６】
また、本発明においては、更に、前記演算手段により演算された前記疲労度に応じて前記車両又は前記車両に搭載された機器に対する制御命令を出力する出力手段を備えることもできる。運転者の疲労度に応じて車両又は車両に搭載された機器を制御することで、疲労度が高い運転者を支援することができる。
【００２７】
車両に対する制御命令としては、走行制御に関するものが挙げられる。例えば、ＡＣＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｃｒｕｉｓｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）を採用している場合に設定車間を広げたり、設定速度を落すといったことが挙げられる。また、ＤＳＣ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｓｔａｂｉｌｉｔｙ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）を採用している場合に危険回避支援が作動するタイミングを早くすることが挙げられる。
【００２８】
車両に搭載された機器に対する制御命令としては、運転者の活性を高める制御に関するものが挙げられる。例えば、シート内にマッサージ機を設けておき、これを駆動すること、エアコンからマイナスイオンを放出することが挙げられる。また、カーナビゲーションシステムに表示する情報の種類を交通関係の情報に切り替えて安全性を高めたり、カーナビゲーションシステムにおける旅行計画中に休憩時間を設定して、運転者を休憩所に誘導するように旅行計画を変更すること等が挙げられる。
【００２９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好適な実施の形態について図面を参照して説明する。図１は本発明の一実施形態に係る支援装置を適用した車両（本実施形態では乗用車を想定）の概略図、図２は本発明の一実施形態に係る支援装置のブロック図である。以下、両図を参照して本実施形態の支援装置の構成について説明する。
【００３０】
＜装置の構成＞
ＣＰＵ１０１は支援装置全体の制御を司るプロセッサであり、特に後述する処理を実行する。ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  ａｎｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０２は後述する各処理のプログラムの他、固定的なデータを記憶するメモリである。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０３はＣＰＵ１０１によって処理されるプログラムのワークエリアを有し、可変データ等を記憶する。これらのＲＯＭ１０２及びＲＡＭ１０３としては他の記憶手段を採用してもよいことはいうまでもない。時計ＩＣ１０４は時間情報をＣＰＵ１０１に提供する。
【００３１】
インターフェース１０５は、ＣＰＵ１０１と以下に述べる各デバイスとの間における情報の入力又は出力を中継するものであり、各デバイスの種類に応じて一又は複数設けられる。
【００３２】
風景撮影用ＣＣＤカメラ１１１は、車両前方の風景画像を撮影するカメラであり、概ね車両の運転車の視野範囲を撮影可能なように設置される。画像処理回路１１１ａは風景撮影用ＣＣＤカメラ１１１で撮影された風景画像を処理する回路であり、本実施形態では特に風景画像から特徴量を抽出する等して、風景画像中の各種物体、例えば、道路の構成、歩行者、他の車両、店舗等の構造物等、の存在の有無を出力する。
【００３３】
瞳孔撮影用ＣＣＤカメラ１１２は、車両の運転車の顔、特に、瞳孔を撮影するためのカメラであり、車室内にて運転車の顔に向けられて設置される。画像処理回路１１２ａは瞳孔撮影用ＣＣＤカメラ１１２で撮影された瞳孔画像を処理する回路であり、運転車の瞳孔の開き具合を測定すべく、瞳孔径を測定してその測定結果を出力する。
【００３４】
カーナビゲーション装置１１３は、車両の運転車に車両の運行情報を提供する装置であり、ＧＰＳシステムによる衛星からの信号を受信する受信機、情報を表示するディスプレイ、入力装置等を含む。カーナビゲーション装置１１３は地図情報ＤＢ（データベース）１１３ａを有し、走行中の道路の情報等を得ることができる。
【００３５】
ＶＩＣＳ情報受信機１１４は、ビーコンから配信されるＶＩＣＳシステムの交通情報を受信する受信機である。受信した交通情報はカーナビゲーション装置１１３のディスプレイにおいて出力可能である。テレマティス装置１１５は無線通信により、インターネットで配信等されている情報を取得する装置であり、一般には携帯型電話機等を接続することで通信可能となる。受信した各種情報はカーナビゲーション装置１１３のディスプレイにおいて出力可能である。
【００３６】
レーザレーダ装置１１６は、レーザを出力すると共にその反射波を受信することで車両前方の物体を検出する。車速センサ１１７は車両の走行速度を計測するセンサであり、例えば、エンジンの回転数を検出して車速に換算する。操舵角センサ１１８はハンドルの操舵角を検出するセンサであり、車両に対する運転車の操作量を検出するセンサの一つである。車両に対する運転車の操作量を検出するセンサとしてはこの他にも、アクセルやブレーキの操作量を検出するセンサを設けてもよい。
【００３７】
照度センサ１１９は、太陽光の照度を検出するセンサであり、その検出結果は昼夜の判別等に用いる。着座センサ１２０は、運転者以外に乗員が存在するか否かを検出するセンサであり、運転者のシート以外の各シートに設けられ、個々のシートに乗員が存在するか否かを検出する。
【００３８】
オーディオ装置１２１はカセットデッキ、ＣＤプレーヤ等であり、車室内に音楽を出力する。エアコン１２２は車室内の空調を行う装置である。車両制御装置１２３は、例えば、ＡＣＣやＤＳＣである。マッサージ機１２４は運転者のシートに取り付けられており、運転者をマッサージするものである。ランプ類１２５は例えばインストルメントパネルの各計器類に設けられたランプである。
【００３９】
＜疲労度の判定原理＞
次に、本実施形態における疲労度の判定原理について説明する。本実施形態では、車両運転時における運転者の疲労度、特に精神的疲労度が車両の走行環境に依存することに着目している。とりわけ、運転時に運転者に見える風景が、その種類により運転者の負荷となり、精神的疲労度に影響を与えることに着目している。そこで、走行環境を検出し、疲労度を演算することで、運転者の身体に計測器等を取り付ける必要性を無くして運転者の煩わしさを解消できる。
【００４０】
そのような負荷としては種々の定義が可能であるが、本実施形態では、誘目度、ごちゃごちゃ度、ネガティブ印象度という３つの負荷要素を採用する。誘目度は、運転者が自然と目を引かれる物体の多さのことで、運転者の注意、集中、警戒を喚起する度合いである。ごちゃごちゃ度は、運転者の風景に対する変化、単調性の度合いである。そして、ネガティブ印象度は運転者が見た風景により引き起こされるネガティブな印象、例えば、圧迫感、危険感、いらいら感の程度である。
【００４１】
次に、本実施形態では、これら３つの負荷要素を走行環境との関係で定量化し、より簡易に運転者の疲労度を演算できるようにしている。図１１は、負荷要素と各種の走行環境との関係を数値で評価した評価値テーブルであり、各走行環境が運転者の精神的疲労度に影響を与える程度を数値で示したものである。本実施形態ではこの評価値テーブルのデータをＥＥＰＲＯＭ１０２に格納しておき、疲労度の演算時に用いる。
【００４２】
この評価値テーブルは、本発明の創作過程において実施された、自動車を日常的に運転する複数の被験者に対するアンケートに基づき作成されたものである。このアンケートは数十種類の風景画像を提示して、各風景画像から受ける、上述した３つの負荷要素に対する評価を複数段階で回答させたものである。
【００４３】
そして、評価値テーブルは被験者に提示した風景画像を各走行環境要素の有無で群分けし、評価値０〜３を付与したものである。評価値が高い程、疲労度に対する影響が大きくなる。評価値は、走行環境中における各走行環境要素の有無又は程度により加算される。
【００４４】
例えば、ある走行環境において、「カーブ」、「歩行者」、「バイク」、「路上駐車」が存在していた場合、誘目度Ｌ１は２＋３＋３＋２＝１０点となる。また、ごちゃごちゃ度Ｌ２は２＋３＋２＋３＝１０点となる。また、ネガティブ印象度Ｌ３は３＋２＋２＋２＝９点となる。
【００４５】
この評価値テーブルによれば、カーブの存在や歩道区分・ガードレールの不存在等の道路環境要因がネガティブ印象度に影響を与え、また、歩行者や自転車の存在等の周囲の交通要素が誘目性の高さに影響を与え、更に、車間距離や渋滞等の混雑がごちゃごちゃ度に影響を与えることが伺え、実経験に近いものであることが分かる。なお、上記アンケートでは図１１の評価値テーブルに記載した以外の走行環境要素も対象としたが、評価値に影響を与えなかった要素は削除している。
【００４６】
＜運転者の向性＞
上述したとおり、本実施形態では走行環境により運転者の疲労度を判定するが、本実施形態では走行環境から受ける疲労度が運転者の向性により異なることに更に着目し、運転者の向性により異なる演算をする。
【００４７】
人間の向性には内向性と外向性とがあり、心理的なエネルギーが働く方向が、主として客体に向かうか（外向）、主体に向かうか（内向）の違いがある。外界の事物に関心を向け、思考、感情、行動が外界に対して働きがちな習性となっているのが外向性である。一方、外界よりも自己自身に対する関心が強く、内的世界の中で思考したり空想したりしがちな習性となっているのが内向性である。
【００４８】
・外向性の特徴
生理学的側面：
刺激に対して興奮型の神経系を持っており、刺激を追い求める傾向にある（刺激希求性が高い）。刺激に対して、脳活動が活性化される傾向にある。
感情的側面：情緒の表出が自由で活発、気分の流動がはやく、物事にこだわらない。あっさりしていてあきらめもはやく、陽気で心配することが少ない。
意思的側面：
精力的で独立心が強く、統率の才能がある。決断力がはやく実行力も旺盛であるが、ときに思慮が十分でないことがある。粗雑で飽きやすく移り気であるが、新しい状況に対する適応力ははやい。
思想的側面：
常識的で奇をてらうようなところがなく、概して折衷的である。率直に他説を受け入れる。
社会的側面：
広い範囲の人と交際し、流暢な弁舌と巧みな機知を持って明るく談笑することを好む。他人におだてられたり、だまされたりすることもある。
・内向性の特徴
生理学的側面：
刺激に対して抑制型の神経系を持っており、刺激を受け入れない傾向にある（刺激希求性が低い）。刺激に対して、脳活動が抑制される傾向にある。
感情的側面：
情緒の表出は控えめで、気分の変化は少ない。内気で気むずかしく、心配しがちである。
意思的側面：
実行力は乏しいが思慮深く、やり始めたことを良心的に粘り強く行う。凝り性で新しい事態への適応には時間がかかる。主導性がなく服従的である。緻密で繊細な、人間関係の煩雑でない仕事を好む。
思想的側面：
懐疑的・批判的であるが、理論的分析に長じている。自説を固執し、ときには些細なことにこだわって大局を見失うこともある。
社会的側面：
他人と色々な交渉をもつことを好まない。交友範囲は狭く、友人を作るのが困難である。他人からの批判や意見には敏感で、これによって感情を傷つけられやすい。
【００４９】
このような向性の相違により、走行環境の負荷が大きい（刺激が多い）と、内向性の者は活性レベルの低下が大きく進行して疲労しやすいのに対し、外向性の者はさほど活性レベルが低下せす、疲労しにくい。逆に、走行環境の負荷が小さい（刺激が小さい）と、外向性の者は活性レベルの低下が大きく進行して疲労しやすいのに対し、内向性の者はさほど活性レベルが低下しないことになる。
【００５０】
すなわち、走行環境の単調の程度が高い場合（刺激が少ない）であれば内向性者よりも外向性者の方が疲労度が高くなり、単調の程度が低い場合（刺激が多い）であれば外向性者よりも内向性者の方が疲労度が高くなる。本実施形態では基本的に、前者の場合に外向性者の疲労度を高く、内向性者の疲労度を低く、演算し、後者の場合にその逆とする。
【００５１】
このため、本実施形態では、運転者が内向性か外向性かを示す向性情報を予めＥＥＰＲＯＭ１０２に格納しておき、演算時に利用する。運転者が内向性か外向性かは本実施形態の支援装置を用いる際に、性格分析用のアンケート等を運転者に行わせ、その結果に応じて向性情報を設定することができる。なお、一つの車両に対して複数の運転者が予定されている場合には、各運転者について向性情報を設定し、運転時に誰が運転者なのかを装置へ入力させて対応する向性情報を採用するようにすればよい。
【００５２】
＜基本フロー＞
図３は本実施形態の支援装置においてＣＰＵ１０１が実行する基本的な処理を示すフローチャートである。Ｓ１では演算する疲労度値Ｆの初期値を設定する。最初に運転する場合、疲労度値としては例えば０とすることができる。一方、例えば、パーキングエリアで休憩した後のように、運転を途中で中断し、再開するような場合には運転者の疲労が残っていると考えられるので中断時の疲労度値から算出して当該中断時の疲労度値から減らした値を初期値とすることができる。この場合、例えば、外向性者の方が内向性者よりも疲労の回復が早いと考えられるので、運転者の向性に応じて疲労度値の初期値を設定してもよい。
【００５３】
Ｓ２では、疲労度の演算タイミングか否かを判定する。疲労度の演算は、例えば、数秒乃至数十秒間隔で行うことができる。Ｓ３では走行環境を検出する処理を行う。ここでは、図１１に示した評価値テーブルの各走行環境要素を検出する。走行環境の検出は、例えば、歩行者、自転車、先行車、側方車、車間距離、路上駐車、路上駐輪のように、変動的な走行環境要素については、主として風景撮影用ＣＣＤカメラ１１１及び画像処理装置１１１ａによる撮影画像からの抽出や、レーザレーダ装置１１６により検出することができる。また、明るさについては照度センサ１１９により検出することができる。
【００５４】
一方、カーブ、車線数、歩道の区分、ガードレール等、固定的な走行環境要素については、主としてカーナビゲーション装置１１３の地図情報ＤＢ１１３ａとＧＰＳ機能による現在の位置情報とから検出することができる。また、渋滞等、交通情報は主としてＶＩＣＳ情報受信機１１４から検出することができる。また、テレマティックス装置１１５から得られるインターネット上の情報からこれらの一部を検出することも可能である。
【００５５】
次に、Ｓ４ではＳ３で検出した走行環境に基づいて疲労度を演算する。詳細は後述する。Ｓ５ではＳ４で演算した疲労度が所定の値を超えているか否かを判定する。超えていなければＳ２へ戻り、上述した処理を繰り返す。超えていた場合はＳ６へ進み運転者の支援処理を行う。
【００５６】
Ｓ６の支援処理では、例えば、運転者に注意を促す報知を行うことができる。報知の方法としては、例えば、カーナビゲーション装置１１３から警告音を発生したり、あるいは、そのディスプレイに注意を促す表示をすることができる。また、インストルメントパネルのランプ類１２５の発光色を赤に変える等して報知することもできる。
【００５７】
また、Ｓ６の支援処理では、車両又は車両に搭載された機器に対して、各種の制御命令を出力してもよい。車両に対する制御命令としては、車両制御装置１２３に対して、例えば、ＡＣＣを採用している場合に設定車間を広げたり、設定速度を落すといったことが挙げられ、ＤＳＣを採用している場合に危険回避支援が作動するタイミングを早くすることが挙げられる。
【００５８】
車両に搭載された機器に対する制御命令としては、マッサージ機１２４を駆動して運転者をマッサージしたり、エアコン１２２からマイナスイオンを放出するように制御命令を出力することもできる。更に、カーナビゲーション装置１１３において旅行計画が設定されている場合には、これに強制的に休憩時間を設定して、運転者を休憩所に誘導するように旅行計画を変更すること等が挙げられる。
【００５９】
＜疲労度の演算処理＞
図４はＳ４の疲労度演算処理の例を示すフローチャートである。Ｓ１１では負荷要素選択カウンタｉを初期値にセットする。本実施形態の場合、負荷要素Ｌｉとして誘目度（Ｌ１）、ごちゃごちゃ度（Ｌ２）、ネガティブ印象度（Ｌ３）の３つを想定している。従って、選択カウンタｉは１〜３の値をとることになり、最初にｉ＝１がセットされる。
【００６０】
Ｓ１２では、選択カウンタｉで選択された負荷要素の値を算出する。負荷要素値は、Ｓ３で検出した走行環境に該当する得点を図１１を参照して上述した評価値テーブルから抽出し、加算することで算出する。Ｓ１３ではＳ１２で算出した負荷要素値に基づき、疲労度を演算する演算式の係数を選択する。係数の選択は運転者の向性情報に従って行う。詳細は後述する。
【００６１】
Ｓ１４では、疲労度の加算値Ａ（ｉ）を算出する。本実施形態では、加算値を以下の通り算出する。
【００６２】
Ａ（ｉ）＝ａ（ｉ）ｘ・｜Ｌｉ−Ｔｈ｜
ここで、ａ（ｉ）ｘはＳ１３で選択された係数、Ｌｉは負荷要素値、Ｔｈは閾値である。この式から明らかなように、Ｓ１３で選択された係数は疲労度のゲイン係数となる。なお、｜Ｌｉ−Ｔｈ｜の項については、（Ｌｉ−Ｔｈ）２とするなど、他の演算式を用いてもよい。
【００６３】
本実施形態では、このようにして各負荷要素による加算値を決定し、最終的にＳ１８に示すように、ｎ番目（ｎは自然数）の演算の疲労度値Ｆｎを前回の演算で算出した疲労度値にこの加算値を加えることで算出する。すなわち、
Ｆｎ＝Ｆｎ−１＋Ａｎ
とする。人間の疲労は経時的に蓄積されるところ、前回演算された疲労度値に今回の加算値を加算して今回の疲労度を演算することで、疲労の蓄積を反映せて疲労度を演算することができる。そして、Ｓ１４では、各負荷要素値に基づく個別の加算値を算出している。
【００６４】
Ｓ１５では、全ての負荷要素について加算値を算出したか否かを判定する。算出していない場合はＳ１６へ進み、選択カウンタｉを一つ加算してＳ１２へ戻る。全て算出していた場合はＳ１６へ進み、各負荷要素毎に算出された加算値の合計を取る。Ｓ１８では、上記の式により今回の疲労度値を算出して処理を終了する。
【００６５】
次に、Ｓ１３の係数選択処理の例について図５を参照して説明する。本実施形態では、各負荷要素毎に４種類の係数（全部で１２種類）を容易しており、図５の処理によりいずれかを選択する。Ｓ２１ではＳ１２で算出した負荷要素値が所定の閾値Ｔｈを超えているか否かを判定する。本実施形態では、この閾値Ｔｈと運転者の向性により係数を選択する。
【００６６】
超えていた場合はＳ２２へ進み、ａ（ｉ）１及びａ（ｉ）２を選択する。選択後、Ｓ２４ではＥＥＰＲＯＭ１０２に格納された向性情報を参照して、向性情報が内向性の場合はＳ２６へ進み係数ａ（ｉ）１を選択する。一方、外向性の場合はＳ２７へ進み、ａ（ｉ）２を選択する。これら２つの係数の関係を、例えば、ａ（ｉ）１＞＞ａ（ｉ）２≧０とすれば、外向性者よりも内向性者の方が疲労度がより高く演算される。
【００６７】
次に、Ｓ２１でＳ１２で算出した負荷要素値が所定の閾値Ｔｈを超えていない場合はＳ２３へ進み、ａ（ｉ）３及びａ（ｉ）４を選択する。選択後、Ｓ２５ではＥＥＰＲＯＭ１０２に格納された向性情報を参照して、向性情報が内向性の場合はＳ２８へ進み係数ａ（ｉ）３を選択する。一方、外向性の場合はＳ２９へ進み、ａ（ｉ）４を選択する。これら２つの係数の関係を、例えば、ａ（ｉ）４＞＞ａ（ｉ）３≧０とすれば、内向性者よりも外向性者の方が疲労度がより高く演算される。
【００６８】
上記の各係数の関係は、負荷要素値が閾値を超えた場合は内向性者の方が疲労度が高く演算され、閾値を超えない場合は外向性者の方が疲労度が高く演算されることになる。これは、負荷要素値が高いということはそれだけ運転者にとって刺激が多く、単調の程度が低いということであり、内向性者の疲労を増加させる一方、負荷要素値が低いということはそれだけ運転者にとって刺激が少なく、単調の程度が高いということであり、外向性者の疲労を増加させるという考えに基づくものである。以上のようにして、係数が選択され、疲労度が演算されることになる。
【００６９】
このように、本実施形態では、車両の走行環境に基づき運転者の疲労度を演算するに際し、運転者の向性に応じて異なる演算を行うので、個々の運転者に対応したより正確な疲労度の演算を行うことができる。また、本実施形態のように、運転者の向性により係数を選択して演算し、これにより異なる演算を行うことで、運転者の向性に応じた疲労度の演算を簡易に行うことができる。
【００７０】
＜疲労度演算の変形例１＞
次に、上述した疲労度の演算の変形例について説明する。図６は本例の処理を示すフローチャートである。疲労度が一定のレベルを超えた場合には疲労度に関する運転者の向性の影響がほとんどなく、むしろ誤差の要因となり得る。そこで、本例では係る場合に、運転者の向性に無関係に疲労度を演算することで、より正確に疲労度を演算するものである。
【００７１】
まず、図４のＳ１８で疲労度Ｆｎを算出した後、Ｓ３１では疲労度Ｆｎが予め定めた閾値を越えているか否かを判定する。超えていなければ処理を終了し、図４のＳ１８で算出した疲労度値が確定する。超えていた場合は、Ｓ３２へ進み、運転者の向性に影響されない以下の式で疲労度値を再演算し、これを今回の疲労度値に画定する。
【００７２】
Ｆｎ＝Ｆｎ−１＋Ａｌｉｍ
Ａｌｉｍは運転者の向性と無関係に定められる値で、固定値（例えば、０）としてもよいし可変値（例えば、走行環境のみに依存する値）とする。いずれにしても、Ｓ１８で算出した疲労度値よりも小さくなるようにすることが望ましい。
【００７３】
＜疲労度演算の変形例２＞
次に、上述した疲労度の演算の他の変形例について説明する。図７は本例の処理を示すフローチャートである。車速が低速である場合や、高速である場合等には疲労度に関する運転者の向性の影響がほとんどなく、むしろ誤差の要因となり得る。そこで、本例では、係る場合に運転者の向性に無関係に疲労度を演算することで、より正確に疲労度を演算するものである。
【００７４】
まず、本例の場合、車速センサ１１７により常時車速を計測する。そして、図４のＳ１７で加算値Ａｎを算出した後、Ｓ４１では一定時間内における、所定の高速側の閾値を超えた時間の割合を算出する。例えば、一定時間を１０分にセットし、高速側の閾値を８０ｋｍ／ｈとした場合に、これを超える車速で５分間走行していたならば割合は５０％となる。Ｓ４２では、同様に一定時間内における、所定の低速側の閾値を下回る時間の割合を算出する。例えば、一定時間を１０分にセットし、低速側の閾値を２０ｋｍ／ｈとした場合に、これを下回る車速で５分間走行していたならば割合は５０％となる。
【００７５】
Ｓ４３では、Ｓ４１で算出した高車速の割合が予め定めた閾値を超えたか否かを判定する。超えていた場合（つまり、高速の時間が長い）は、Ｓ４６へ進み、そうでない場合はＳ４４へ進む。Ｓ４４では、Ｓ４２で算出した低車速の割合が予め定めた閾値を越えていたか否かを判定する。超えていた場合（つまり、低速の時間が長い）は、Ｓ４５へ進み、そうでない場合はＳ１８へ戻る（Ｓ１７で算出された加算値が疲労度値の演算に用いられる。）。また、Ｓ４６でもＳ４４と同様に、Ｓ４２で算出した低車速の割合が予め定めた閾値を越えていたか否かを判定する。超えていた場合（つまり、高速と低速の双方の時間が長い）は、Ｓ４７へ進み、そうでない場合（つまり、高速の時間が長い）はＳ４８へ進む）。
【００７６】
Ｓ４５、Ｓ４７及びＳ４８では、それぞれＳ１７で算出された加算値Ａｎを、運転者の向性に無関係に定められたＡｌｉｍ−Ｌ（低車速が長かった場合用）、Ａｌｉｍ−ＬＨ（高低双方の時間が長かった場合用）、Ａｌｉｍ−Ｈ（高車速が長かった場合用）に置き換え、Ｓ１８へ戻る。これらの各値は例えば、固定的な値であってもよい。
【００７７】
＜疲労度演算の変形例３＞
次に、疲労度の演算の更に他の変形例について説明する。図８（ａ）は本例の処理を示すフローチャートである。同乗者が存在する場合には、運転者の疲労度がその向性によらず、一律に緩やかになる場合があるため、運転者の向性に無関係に疲労度を演算するか、修正することで、より正確に疲労度を演算するものである。
【００７８】
まず、図４のＳ１７で加算値Ａｎを算出した後、Ｓ５１では、運転者以外の乗者が存在するか否かを検出する。他の乗員は、着座センサ１２０の検出結果に基づき判定する。Ｓ５２では、Ｓ５１の検出結果により、他の乗員が存在した場合にはＳ５３へ進み、そうでない場合はＳ１８へ戻る（Ｓ１７で算出された加算値が疲労度値の演算に用いられる。）。
【００７９】
Ｓ５３では、Ｓ１７で算出された加算値Ａｎを、向性情報と無関係に定められたＡｌｉｍにより、又は、予め定めた値α（０≦α＜１）により、α・Ａｎにより置き換える。この場合、同乗者の数に応じて値を変更してもよい。
【００８０】
＜疲労度演算の変形例４＞
次に、疲労度の演算の更に他の変形例について説明する。図８（ｂ）は本例の処理を示すフローチャートである。運転者にラジオやオーディオプレーやから出力される音楽が聞こえている場合、換言すれば、ＢＧＭが流れている場合には、運転者の疲労度がその向性によらず、一律に緩やかになる場合があることに着目したものであり、運転者の向性に無関係に疲労度を演算するか、修正することで、より正確に疲労度を演算するものである。
【００８１】
まず、図４のＳ１７で加算値Ａｎを算出した後、Ｓ６１では、音楽が出力されているか否かを検出する。音楽の出力は、オーディオ装置１２１の駆動状況を検出することにより判定する。Ｓ６２では、Ｓ６１の検出結果により、音楽出力がされている場合にはＳ６３へ進み、そうでない場合はＳ１８へ戻る（Ｓ１７で算出された加算値が疲労度値の演算に用いられる。）。
【００８２】
Ｓ６３では、Ｓ１７で算出された加算値Ａｎを、向性情報と無関係に定められたＡｌｉｍにより、又は、予め定めた値β（０≦β＜１）により、β・Ａｎにより置き換える。この場合、音楽の音量や種類（ポップス、演歌、ロック等）に応じて値を変更してもよい。
【００８３】
＜疲労度演算の変形例５＞
次に、上述した疲労度の演算の更に他の変形例について説明する。図９は本例の処理を示すフローチャートである。運転者の瞳孔の開き具合が運転者の運転に対する興味に反映され、また、運転に対する興味に起因する運転者の疲労度がその向性に影響され得るため、運転者の瞳孔の開き具合と運転者の向性とに応じて、異なる演算をすることで、より正確に疲労度を演算するものである。
【００８４】
まず、本例の場合、瞳孔撮影用ＣＣＤカメラ１１２により運転者の瞳孔を撮影し、画像処理回路１１２ａにより常時瞳孔径を計測する。そして、図４のＳ１７で加算値Ａｎを算出した後、Ｓ７１では一定時間における運転者の瞳孔径の平均値ＰＤを算出する。Ｓ７２ではＳ７１で算出した瞳孔径の平均値ＰＤが２つの閾値（低閾値：運転に対する興味が低い状態とみなす閾値、高閾値：運転に対する興味が高い状態とみなす閾値）の範囲にあるか否かを判定する。当該範囲内にある場合はＳ１８へ戻り（Ｓ１７で算出された加算値が疲労度値の演算に用いられる。）、そうでない場合はＳ７３へ進む。
【００８５】
Ｓ７３では、瞳孔径の平均値ＰＤが高閾値を超えているか否かを判定する。超えていない場合（低閾値未満となる）はＳ７４へ進み、超えている場合はＳ７７へ進む。Ｓ７４では、向性情報が内向性か外向性かを判断し、内向性の場合はＳ７５へ進み、外向性の場合はＳ７６へ進む。Ｓ７５及びＳ７６では、それぞれ加算値Ａｎを、ＡＬ２、ＡＨ１に置き換える。
【００８６】
Ｓ７７では、向性情報が内向性か外向性かを判断し、内向性の場合はＳ７８へ進み、外向性の場合はＳ７９へ進む。Ｓ７８及びＳ７９では、それぞれ加算値Ａｎを、ＡＨ２、ＡＬ１に置き換える。各加算値の関係は、ＡＨ１＞ＡＬ１、ＡＨ２＞ＡＬ２である。すなわち、運転に興味がある状態が続く場合、外向性者は疲労度が余り加算されず内向性者はより加算され、運転に興味がない状態が続く場合、外向性者は疲労度がより加算され内向性者は余り加算されないことになる。
【００８７】
＜疲労度演算の変形例６＞
次に、上述した疲労度の演算の更に他の変形例について説明する。図１０は本例の処理を示すフローチャートである。運転者の操作量が運転者の疲労度に反映されると共にその向性に影響され得るため、運転者の操作量と運転者の向性とに応じて、異なる演算をすることで、より正確に疲労度を演算するものである。なお、対象とする操作量として本実施形態ではハンドルの操舵角とするが、これに限られずアクセル、ブレーキ等の操作量を対象としてもよい。
【００８８】
まず、本例の場合、操舵角センサ１１９により運転者のハンドルの操舵角を常時計測する。そして、図４のＳ１７で加算値Ａｎを算出した後、Ｓ８１では一定時間における運転者のハンドル操作量ＳＴＲを操舵角を積分することで算出する。Ｓ８２ではＳ８１で算出したハンドル操作量ＳＴＲが２つの閾値（低閾値：ほとんど直線ばかりを走行して刺激が低い状態とみなす閾値、高閾値：ハンドルを頻繁に操作しており刺激が高い状態とみなす閾値）の範囲にあるか否かを判定する。当該範囲内にある場合はＳ１８へ戻り（Ｓ１７で算出された加算値が疲労度値の演算に用いられる。）、そうでない場合はＳ８３へ進む。
【００８９】
Ｓ７３では、ハンドル操作量ＳＴＲが高閾値を超えているか否かを判定する。超えていない場合（低閾値未満となる）はＳ８４へ進み、超えている場合はＳ８７へ進む。Ｓ８４では、向性情報が内向性か外向性かを判断し、内向性の場合はＳ８５へ進み、外向性の場合はＳ８６へ進む。Ｓ８５及びＳ８６では、それぞれ加算値Ａｎを、ＡＬ２、ＡＨ１に置き換える。
【００９０】
Ｓ８７では、向性情報が内向性か外向性かを判断し、内向性の場合はＳ８８へ進み、外向性の場合はＳ８９へ進む。Ｓ８８及びＳ８９では、それぞれ加算値Ａｎを、ＡＨ２、ＡＬ１に置き換える。各加算値の関係は、ＡＨ１＞ＡＬ１、ＡＨ２＞ＡＬ２である。すなわち、ハンドルを頻繁に操作するような刺激の多い状態が続く場合、外向性者は疲労度が余り加算されず内向性者はより加算され、ほとんど直線を走行して刺激が少ない状態が続く場合、外向性者は疲労度がより加算され内向性者は余り加算されないことになる。
【００９１】
【発明の効果】
以上述べた通り、本発明によれば、車両の運転者の煩わしさを解消すると共に個々の運転者に対応してより正確に疲労度を演算することができ、もって運転者を好適に支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る支援装置を適用した車両の概略図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る支援装置のブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る支援装置により実行される処理の例を示すフローチャートである。
【図４】疲労度演算処理の例を示すフローチャートである。
【図５】係数選択処理の例を示すフローチャートである。
【図６】疲労度演算処理の変形例を示すフローチャートである。
【図７】疲労度演算処理の他の変形例を示すフローチャートである。
【図８】疲労度演算処理の他の変形例を示すフローチャートである。
【図９】疲労度演算処理の他の変形例を示すフローチャートである。
【図１０】疲労度演算処理の他の変形例を示すフローチャートである。
【図１１】評価値テーブルの一例である。
【符号の説明】
１０１  ＣＰＵ、１０２  ＥＥＰＲＯＭ、１０３  ＲＡＭ、１０４  時計ＩＣ、１０５  インターフェース、１１１  風景撮影用ＣＣＤカメラ、１１２  瞳孔撮影用ＣＣＤカメラ、１１１ａ、１１２ａ  画像処理回路、１１３  カーナビゲーション装置、１１３ａ  地図情報データベース、１１４  ＶＩＣＳ情報受信機、１１５  テレマティス装置、１１６  レーザレーダ装置、１１７  車速センサ、１１８  操舵角センサ、１１９  照度センサ、１２０  着座センサ、１２１  オーディオ装置、１２２  エアコン、１２３  車両制御装置、１２４  マッサージ機、１２５  ランプ類
【図１】
2005006966.tif 000003
【図２】
2005006966.tif 000004
【図３】
2005006966.tif 000005
【図４】
2005006966.tif 000006
【図５】
2005006966.tif 000007
【図６】
2005006966.tif 000008
【図７】
2005006966.tif 000009
【図８】
2005006966.tif 000010
【図９】
2005006966.tif 000011
【図１０】
2005006966.tif 000012
【図１１】
2005006966.tif 000013