(57)【要約】【課題】運転の質を的確に判定し、危険運転を注意喚起することが求められている。【解決手段】ＨＦＰ算出部は、データ保持部に保持された車両位置情報をもとにＨＦＰを算出し（Ｓ１６）、蛇行量算出部は、蛇行量を算出する（Ｓ１６）。評価判定部は、ＨＦＰが４０以上である場合（Ｓ２０のＹ）、乱暴運転であると判定する（Ｓ２２）。ＨＦＰが４０未満の場合（Ｓ２０のＮ）、非乱暴運転であると判定し、つづいて、蛇行量が３７以上である場合（Ｓ２４のＹ）、眠気運転であると判定する（Ｓ２６）。蛇行量が３７未満である場合、正常運転であると判定する（Ｓ２８）。【選択図】図１６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の走行位置の変化を周波数解析して得られた周波数成分のうち、第1の所定値以上の周波数成分のパワーをもとに、乱暴運転であるか否かを判定する乱暴運転判定部を備えていることを特徴とする運転の質評価装置。
【請求項２】
車両の蛇行量をもとに、眠気運転であるか否かを判定する眠気運転判定部が備えられていることを特徴とする請求項１に記載の運転の質評価装置。
【請求項３】
前記眠気運転判定部は、前記乱暴運転判定部において、乱暴運転でない旨の判定がなされた場合に、眠気運転であるか否かを判定することを特徴とする請求項２に記載の運転の質評価装置。
【請求項４】
前記乱暴運転判定部は、前記パワーを第２の所定値と比較し、当該第２の所定値以上のときに、乱暴運転であると判定することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の運転の質評価装置。
【請求項５】
前記眠気運転判定部は、前記蛇行量を第３の所定値と比較し、前記第３の所定値以上のときに、ドライバの運転が、眠気運転であると判定することを特徴とする請求項２から４のいずれかに運転の質評価装置。
【請求項６】
乱暴運転もしくは眠気運転と判定された旨を記録する記録部が、更に備えられていることを特徴とする請求項２から５のいずれかに記載の運転の質評価装置。
【請求項７】
乱暴運転もしくは眠気運転と判定された旨をドライバに通知する警告部が、更に備えられていることを特徴とする請求項２から６のいずれかに記載の運転の質評価装置。
【請求項８】
車両の走行位置の変化を周波数解析する周波数解析工程と、
前記周波数解析により得られた周波数成分のうち、第１の所定値以上の周波数成分のパワーが第２の所定値以上である場合、車両が乱暴に運転されていると判定し、前記第２の所定値未満の場合、乱暴には運転されていないと判定する乱暴運転判定工程と、
乱暴に運転されていないと判定された場合、車両の蛇行量を算出し、算出された蛇行量が第3の所定値以上である場合、眠気運転であると判定する眠気運転判定工程と、
を有することを特徴とする運転の質評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転の質評価装置および運転の質評価方法に係り、特に、車線に対する車両の位置と蛇行量をもとに運転の質を判定する運転の質評価装置および運転の質評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自動車技術の発展にともない自動車の走行性能の向上には目を見張るものがある。当然、走行性能の向上はもちろんだが、安全性能に対するドライバの要求も高くなってきており、事故を未然に防ぐ技術や、事故が発生した際に損害を低減する技術が実用化されている。こうした技術が実用化されているが、依然として事故防止にはドライバの安全運転に対する意識に依るところが大きい。
【０００３】
しかしながら、一部のドライバには、安全運転に対して関心が低いケースがある。また、睡魔により覚醒度が低下し、非常に危険な状態で運転が行われ、事故が発生してしまうこともある。特に、高速道路における事故は、車両が高速で走行しているため、わずかな不注意、運転ミスが重大事故に結び付きやすい。したがって、このような危険な運転状態を検知し、運転者に警告を与えることが事故を未然に防ぐことに効果的である。
【０００４】
運転状態の検知の技術として、例えば、車両の挙動から蛇行量を推定し、その蛇行量からドライバが居眠り運転（以下、「眠気運転」ともいう）を行っているかを判定する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
特許文献１に開示の技術では、車両の操舵量を周波数解析し、その極低周波成分に基づいて車両の走行状態を判定し、ドライバの覚醒度を求める。
【０００６】
また、別の技術として、蛇行の度合い、車間距離の十分さ、速度の適正さを求め、運転の質を評価する技術が開示されている（例えば、非特許文献１参照）。この技術では、画像処理を用いて、車線と自車両の位置関係や、前方の車両との車間距離、自車両の速度を算出し、蛇行量を算出することで危険な運転であるか否かを判定する。
【特許文献１】特開平１１−２２７４８９号公報
【非特許文献１】“「運転の質」の定量化に関する研究”、第５回画像センシングシンポジウム講演論文集、１９９９年６月、ｐ．３４５−３５０。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、危険な運転は、眠気運転だけではない。追越しを頻繁に行うことにより車線変更することや、速度超過で運転することのような乱暴な運転も、当然危険な運転である。そのような乱暴な運転により、渋滞が発生したり、多くの事故が引き起こされたりしている。従って、眠気運転や乱暴運転と言った危険な運転を的確に把握し、ドライバに注意喚起を促すことが必要となっている。
【０００８】
しかしながら、例えば、特許文献１で開示されている技術では、眠気運転であるか否かは判定できるが、乱暴な運転であるかは判定できない。また、非特許文献１で開示されている技術では、車両が不安定であるか否かを判定する技術であり、必ずしも正常運転と乱暴な運転を判定する訳ではない。
【０００９】
このように、上述の技術では、眠気運転とそうでない運転とを判定、もしく不安定な運転であるか否かの判定は可能となっているが、乱暴な運転がなされているにもかかわらず正常運転と判定されてしまう事もある。したがって、眠気運転、乱暴運転、正常運転の判定し運転の質を評価する必要があるという課題が残っている。
【００１０】
本発明は、このような背景に鑑みてなされたものであり、その目的は、運転の質を評価する技術を提供することにあり、特に眠気運転、乱暴運転、および正常運転の判定をする技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明のある態様は、運転の質評価装置に関する。この装置は、車両の走行位置の変化を周波数解析して得られた周波数成分のうち、第1の所定値以上の周波数成分のパワーをもとに、乱暴運転であるか否かを判定する乱暴運転判定部を備えている。車両の蛇行量をもとに、ドライバの運転が、眠気運転であるか否かを判定する眠気運転判定部が備えられてもよい。
【００１２】
車両の走行位置の変化とは、例えば、車線における位置の変位や、他車両との距離の変化がある。それら変化は、例えば、車両が搭載するカメラにより撮像された画像をもとに算出してもよい。また、自車両と他車両との距離は、レーザーや赤外線を用いて計測してもよい。周波数解析として、例えばフーリエ変換がある。蛇行量は、蛇行量を求める時刻以前の所定期間における車両の平均位置と、その平均位置と実際の車両位置との差をもとに算出される。第１の所定値以上の周波数成分とは、ある特定の周波数成分であってもし、複数の周波数成分であってもよい。複数の周波数成分である場合、乱暴運転判定部は、それら複数の周波数成分のパワーの合計値をもとに、乱暴運転であるか否かの判定を行ってもよい。
【００１３】
眠気運転判定部は、乱暴運転判定部において乱暴運転でない旨の判定がなされた場合に、眠気運転であるか否かを判定してもよい。乱暴運転判定部は、前記のパワーを第２の所定値と比較し、当該第２の所定値以上のときに、乱暴運転であると判定してもよい。蛇行量判定部は、蛇行量を第３の所定値と比較し、第３の所定値以上のときに、ドライバの運転が、眠気運転であると判定してもよい。乱暴運転もしくは眠気運転と判定された旨を記録する記録部が更に備えられてもよい。乱暴運転もしくは眠気運転と判定された旨をドライバに通知する警告部が更に備えられてもよい。
【００１４】
本発明の別の態様は運転の質評価方法に関する。この方法は、車両の走行位置の変化を周波数解析する周波数解析工程と、周波数解析により得られた周波数成分のうち、第１の所定値以上の周波数成分のパワーを算出し、算出されたパワーが第２の所定値以上である場合、車両が乱暴に運転されていると判定し、第２の所定値未満の場合、乱暴には運転されていないと判定する乱暴運転判定工程と、乱暴に運転されていないと判定された場合、車両の蛇行量を算出し、算出された蛇行量が第３の所定値以上である場合、眠気運転であると判定する眠気運転判定工程とを有する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、ドライバの運転を「正常運転」「眠気運転」「乱暴運転」３種類に判別をすることができる。また、判別結果をドライバに呈示することで安全運転の喚起ができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
本実施形態では、ドライバが高速道路を運転する際に、その運転の質の判定を行い、判定結果をドライバに通知するとともに記録する。運転の質は、正常運転、眠気運転、乱暴運転の３種類に判定される。その判定の工程では、まず、乱暴運転であるかを判定し、乱暴運転でない場合、正常運転であるか睡眠運転であるかを判定する。
【００１７】
乱暴運転であるか否かの判定は、自車両の位置の変位を周波数解析し、その結果をもとに乱暴運転であるか否かを判定する。乱暴運転でないと判定された場合、自車両の蛇行量を算出し、その結果をもとに眠気運転であるか正常運転であるかを判定する。以下、図面をもとに詳細に説明する。
【００１８】
図１は、本実施の形態にかかる運転の質評価装置１０の構成を示す機能ブロック図である。運転の質評価装置１０は、車両前方を撮像するカメラ１２と、撮像した画像より自車両の位置を算出する画像処理部２０と、運転の質を判定する際に使用するパラメータを算出するパラメータ算出部４０と、算出されたパラメータをもとに運転の質を判定する評価判定部５０と、判定結果をユーザに通知する警告部５２と、判定結果を記録する記録部５４と、を備える。画像処理部２０、パラメータ算出部４０、および評価判定部５０は、ＣＰＵ、メモリ、メモリにロードされたプログラムなどによって実現され、ここではそれらの連携によって実現される構成を描いている。機能ブロックがハードウエアのみ、ソフトウエアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者に理解されるところである。
【００１９】
カメラ１２として、ＣＣＤカメラやＣＭＯＳセンサーカメラがある。運転の質評価装置１０のために別段設けられるものでなくてもよい。例えば、近年、トラックやＳＵＶ車両などでは、巻き込み事故防止の為に、カメラを装備し死角を監視する機能を有する車両がある。そのような場合、そのカメラを利用してもよい。
【００２０】
自車両の位置の算出は、道路の白線を認識する工程（以下、単に「白線認識工程」ともいう）と、認識された白線を用いて自車両の位置を算出する工程（以下、単に「車両位置算出工程」ともいう）との二つの工程からなり、画像処理部２０が実行し、算出結果をパラメータ算出部４０に通知する。
【００２１】
白線認識工程について説明する。一般に、高速道路を走行している際に撮像される画像では、白線部分には、（１）路面と比較して輝度が高い、（２）自車両近傍では白線は直線に近似できる、（３）白線の検出位置には連続性がある、という特徴がある。
【００２２】
そこでまず、画像中の白線と路面との境界、つまり白線のエッジ点の検出を行う。図２は、撮像された自車両前方の画像の一例を示す図である。本図に示すように白線エッジの探索範囲６０を、自車両近傍である画面下側に設定した。つづいて、画面中央から探索範囲６０内で左右に向けて微分処理を行う。上述の通り、白線６２部分の輝度が高く、白線６２以外の路面６４部分との境界に大きな輝度差がある。したがって、微分処理をすることで、境界の認識が容易にできる。微分処理において、微分した値が大きくなる点を白線のエッジ候補とする。
【００２３】
次に、回転フィルタを用いて白線６２以外から生じる不要なエッジ候補点を除去する。図３は、不要なエッジ候補点を除去する回転フィルタ法を示す図である。１フレーム前の画像において、ＦＯＥ（Ｆｏｃｕｓ  Ｏｆ  Ｅｘｐａｎｓｉｏｎ）点を頂点とする頂角２度の三角形とエッジの探索範囲６０の重なる領域を投票範囲６６と定義する。ここで、ＦＯＥとは左右白線６２を延長したときの交点である。この投票範囲６６内でエッジ強度の合計を計算し、投票範囲６６を図のように１度回転させる。そして再びエッジ強度の合計を計算し、投票範囲６６を回転させる。この処理を繰り返し行い、エッジ強度の合計が最大の領域を決定する。ここで用いる回転角度の範囲は１フレーム前の白線６２が持つ傾きに対して、プラス・マイナス７度である。
【００２４】
以上のように決定された探索範囲６０内の白線エッジ候補点を白線６２のエッジ点として最小自乗法を用いて直線近似し、白線６２と認識する。
【００２５】
次に、自車両位置算出工程を説明する。図４は、自車両の走行位置と白線およびＦＯＥの関係を示す図である。左側の白線と画面水平成分とのなす角をθ１、右側の白線と画面水平成分とのなす角をθ２と定義し、それら角度を求める。つづいて、１／ｔａｎθ１と１／ｔａｎθ２との比を求めることで、ｌとｒが求まり、自車両の走行位置が特定される。
【００２６】
なお、白線認識工程および自車両位置算出工程は、上記の手法に限るものではなく、最終的に自車両の位置が特定できればよい。
【００２７】
図１に戻り、パラメータ算出部４０は、ＨＦＰ算出部４２と蛇行量算出部４４とデータ保持部４６とを備える。ＨＦＰ算出部４２は、走行位置の軌跡をフーリエ変換により周波数解析し、所定値以上の周波数成分である高周波成分のパワーの合計値を算出する。この高周波成分のパワーの合計値を、ＨＦＰ（Ｈｉｇｈ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｐｏｗｅｒ）と呼び、ここでは、０．１Ｈｚ以上の周波数成分のパワーの合計値とした。また、ある時点のＨＦＰは、その瞬間のＨＦＰではなく、１２８秒前からその時点までの値の合計値とした。蛇行量算出部４４は、画像処理部２０から取得した自車両の位置（以下、「車両位置情報」ともいう）をもとに、以下に述べる蛇行量算出工程を実行し、蛇行量を算出する。
【００２８】
以下に、乱暴運転とＨＦＰとの関係を調べた実験結果、および睡眠運転と蛇行量との関係を調べた実験結果を示す。
【００２９】
図５は、正常運転時および乱暴運転時における周波数解析の結果を表しているグラフである。横軸は、周波数（Ｈｚ）を表し、縦軸は経過時間（秒）を表している。ここでは周波数は、０．０Ｈｚから０．２５Ｈｚまでの範囲を示している。また、グラフの色の濃淡が、パワーの強さを表しており、濃く表示されている部分がパワーが低い旨を示している。
【００３０】
このグラフは、ドライビングシミュレータを用いて１２００秒運転した際の実験結果を表しているものである。ドライビングシミュレータにおいて表示されるコースは、３車線の高速道路のコースであり、車線幅、白線の太さ、および白線の破線間隔は法律で定められている条件に一致させている。他車両として、左側車線である第１車線には時速７２ｋｍで走行する車両を、中央車線である第２車線には時速９０ｋｍで走行する車両を、右側車線である第３車線には時速１００ｋｍで走行する車両を、それぞれ２００ｍおきに描画している。以下、本実施の形態における「正常運転」「眠気運転」「乱暴運転」に関する実験結果は、このドライビングシミュレータを用いたものであり、断りがない限り上記の条件で描画する。
【００３１】
実験条件は、最初の６００秒が通常運転、後半の６００秒が乱暴運転である。ここで、通常運転とは頻繁な追越しをせずに、第２車線の車線中央付近を他車両の流れに沿って、概ね時速９０ｋｍで走行する運転であり、一般的には安全運転である。乱暴運転とは、目的地に限られた時間内に到着するために、頻繁に他車両を追い越しながら走行する危険な運転である。具体的には、本実験では３車線とも走行可能とし、アクセル開度全開で、極力多くの車両を追い越す運転である。
【００３２】
図５においては、下側半分が正常運転時、上側半分が乱暴運転時のパワーの分布を表している。本図で示すように、高周波成分において乱暴運転と正常運転の差が顕著に表れるという実験結果が得られた。つまり、正常運転の場合、本図右側部分の高周波数領域においてパワーが低くなっている。一方、乱暴運転の場合、正常運転と比較して高周波数領域においてパワーが高くなっている。そこで、領域Ａ１に示す、０．１Ｈｚ以上の周波数成分のパワーを合計した値をＨＦＰとし、乱暴運転と通常運転との判定に用いた。なお、このＨＦＰの値を算出する工程を、単にＨＦＰ算出工程とも言う。当然、全周波数領域のパワーをもとに、乱暴運転と正常運転とを判定してもよいが、パワーの値の違いが顕著に表れる高周波数領域に着目することで、より的確に乱暴運転と正常運転とを判定できる。
【００３３】
図６〜図８は、乱暴運転および正常運転を行った場合のＨＦＰの推移を示したグラフである。ここでは、６０秒ごとにプロットしたグラフとしている。図６は、直線道路のみのコースで実験した結果であり、図７は、半径１ｋｍのカーブ道路のみで実験した結果であり、図８は、半径１．５ｋｍのカーブ道路のみのコースで実験した結果である。各コースとも、１０回ずつ実験を行った。
【００３４】
いずれの条件も、正常運転の場合、ＨＦＰは０〜２０の範囲にあり、一方、乱暴運転の場合、ＨＦＰは５０〜７０の範囲で、概ね６０近傍の値にある。直線道路のコースと比較して、カーブ道路のコースは、若干ＨＦＰが高くなっているが、有意な差はない。つまり、高速道路のような道路条件では、直線またはカーブであるかによってＨＦＰの差は明確には現れない。従って、本実験によれば、乱暴運転と正常運転の判定に用いる指標として、ＨＦＰの値は２０〜６０の間に設定すればよいことが分かる。
【００３５】
図９は、ドライビングシミュレータで描画される他車両の間隔を、２００ｍではなく、１０００ｍ，５００ｍ，２５０ｍ，１２５ｍの４条件に変えて、正常運転と乱暴運転とのＨＦＰを計測した結果を示す図である。正常運転では、いずれの条件でもほとんどの時間帯でＨＦＰが１０を下回っている。一方、乱暴運転では、他車両の間隔が広くなるにつれ、ＨＦＰが低下している。これは、車両間隔が広い場合、追越しのために車線を変更する頻度が少なくなる。従って、自車両位置の変位を周波数解析した場合、高周波成分のパワーが低くなる。また、他車両の間隔が１０００ｍや５００ｍである場合、車線変更の頻度が少なく、車線変更を頻繁に行うという観点では乱暴運転とはならない。従って、現実的に乱暴運転であると見なせる他車両間隔２５０ｍおよび１２５ｍを参照する。それら二つの条件では、概ねＨＦＰは５０以上である。従って、本実験によれば、正常運転と乱暴運転の判定に用いるしきい値として、ＨＦＰを２０〜５０の間に設定すればよい。
【００３６】
図１０は、眠気運転時のＨＦＰを計測した際の最大値を示す表である。なお、眠気運転の定義は後述するが、脳波計測により取得したα波を用いて、被験者が眠気運転状態にあると判断した。本図に示すように、眠気運転状態にある時のＨＦＰの値は、概ね２０〜３０の範囲を示した。
【００３７】
以上のことから、ＨＦＰを用いることで、乱暴運転であるか否かを判定することができきる。その判定するための基準として、ＨＦＰの値を３０〜５０の間に設定すればよく、本実施の形態では、その範囲の中央値である４０に設定した。
【００３８】
一方、乱暴運転でない場合（以下、「非乱暴運転」ともいう）、正常運転であるか眠気運転であるかの判定は、ＨＦＰを参照することでは困難である。従って、正常運転であるか眠気運転であるかの判定には、別な手法が必要であり、本実施の形態では、蛇行量算出部４４において算出される、自車両の蛇行量にもとづいて判定する。
【００３９】
車両の蛇行量を算出する手法について説明する。図１１は、走行位置の推移とスムージング曲線を表示したグラフである。自車両の走行位置の推移が、本図の実線で示す曲線であった場合、まず、任意時刻ｔにおけるスムージング処理値を過去Ｔ１秒間の自車両位置を平均化することにより求める。この時間をスムージング処理時間Ｔ１ともいう。つづいて、自車両の位置とスムージング処理値の差の２乗を過去の所定期間である蛇行量算出時間Ｔ２において加算したものを時刻ｔの蛇行量とする（本図中、斜線で示す）。以上が蛇行量を算出する手順である。ここで蛇行量算出時間Ｔ２は１２８秒である。
【００４０】
蛇行量に基づいて眠気運転の評価および判定を行うためには、ドライバの眠気を客観的に評価する指標が必要となる。そこで、その指標として脳波の一種であるα波を用いる。通常、α波は、覚醒時かつ安静時に顕著に表れる脳波と定義されており脳が発生する電気的振動のうち、８〜１３Ｈｚの成分を指す。一般的に、運転中は、白線や前方車両、障害物といった多くの視覚情報を処理しなければならないため、ドライバの脳への負担は大きい。しかし、長時間に亘る運転などによって脳が疲労すると、次第に視覚情報の処理が追いつかなくなり、脳は安静状態になる。それと同時に、脳はドライバに眠いという感覚を与える。つまり、ドライバが眠気を覚えるとα波が顕著に表れることになる。
【００４１】
ただし、α波値には個人差があり、指標を算出するための実験中に被験者が覚える眠気は同じではなく、また、同じ眠気を覚えたときのα波値も同じではなく、個人差がある。従って、単純にα波値と蛇行量との関係から、眠気運転と正常運転の判定をするための指標を求めることは好ましくない。そこで本発明者は、眠気の強さを定量化するために次のような手法を用いた。つまり、実験開始初期は、どの被験者も眠気を覚えていないと判断し、実験開始から所定期間のα波の平均値を基準として、計測したα波値をこの基準で割り、α波値の正規化を図った。以下、この正規化した値を「α波比」と呼ぶ。
【００４２】
そして、α波比が１．７を超える値をとったときに被験者は眠気を覚えているとして、その時の蛇行量に注目する。ここで蛇行量は、上述のように、前１２８秒の走行位置の軌跡とスムージング処理値との差を足し込んだ値である。従って、蛇行運転を行ってからそれが蛇行量として反映されるまでには若干の遅れが生じると思われる。実際に眠気運転実験の結果をみると，α波値が大きくなった時刻からやや経ってから蛇行量が多くなったものが多数見られた。そこで，α波比が１．７５を超える値をとった時刻から、所定時間経過後の所定期間（以下、「蛇行量着目期間」ともいう）における蛇行量に注目した。
【００４３】
図１２は、蛇行量とα波比とを計測した実験結果の一例を示したグラフである。左の縦軸が蛇行量を示し、右側の縦軸がα波比を示し、横軸が実験の時間を示す。ここで、α波比が１．７５を超える時刻を太線で示している。図１３は、理解を容易にするため、図１２に示した実験結果から、α波比を除き蛇行量だけを示したものであり、更に、α波比が１．７５を超えてからの蛇行量着目期間を太線で囲んでいる。この蛇行量着目期間の時間帯を、眠気運転とすると、蛇行量の最小値は４０となる。この実験結果によると、蛇行量が４０を超えた場合に眠気運転であると判定すればよいことになる。いま、実験により眠気運転であると判定された区間の蛇行量の最低値を眠気判定しきい値と呼ぶ。ただし、蛇行量が４０を超えた場合であっても、α波比によると眠気運転ではないと判断できる時間帯が存在する。この時間帯を、本図の太文字破線で示す。
【００４４】
図１４は、図１３と同様の実験により眠気判定しきい値を求めた結果を示した表である。ＨＦＰの実験と同様に、直線道路、半径１ｋｍのカーブ道路、半径１．５ｋｍのカーブ道路の３種類の条件で、各１０回の実験を行い、眠気判定しきい値を求めた。眠気判定しきい値は、最低３７から最高８０であった。従って、これらの実験結果から、最終的に眠気運転と正常運転の判定に用いるしきい値として蛇行量を３７に設定すればよい。
【００４５】
なお、図１３に示した実験と同様に、α波比では眠気運転とは判定されていないにもかかわらず眠気判定しきい値を超える蛇行量を示す区間を有する実験が８回あった。その８回の実験は、図１４で「×」マークで示している。眠気を覚えていなくても蛇行量がしきい値より大きな値をとる時間帯が存在し、上記の手法で求めたしきい値では，これらの時間帯も眠気運転を行っていると誤って認識してしまうこと畏れがある。また、実験結果の最低値とすると眠気運転ではないにも拘わらず眠気運転と誤認識される可能性が高くなる。
【００４６】
しかし、しきい値を高く設定してしまうと，眠気運転の検出漏れが起きてしまう可能性がある。一般には、眠気運転を行っていると誤認識してしまうことと，眠気運転の検出漏れをしてしまうこととを比べた場合，後者の方が明らかに避けなければならない。また、眠気を覚えていなくても蛇行量の多い運転は危険であることに変わりはない。そこで、そのような時間帯も含めて眠気運転を行っていると判定することとした。
【００４７】
図１５は、正常運転と乱暴運転とにおける蛇行量を求めた結果を示す図である。当然、蛇行量だけで、正常運転、眠気運転、乱暴運転の判定が可能であれば複数のパラメータを扱わなくてよく、好ましい。そこで、蛇行量から正常運転と乱暴運転とを判定できるか調べた。ここでは、二人の被験者による実験結果を示してある。本図から分かるように、被験者によっては正常運転と乱暴運転との間に蛇行量の値に明確な差がないことがある。従って、蛇行量だけで乱暴運転と正常運転の判定することは困難である。
【００４８】
以上のＨＦＰおよび蛇行量に関する２種類の実験結果から、上述の通り、本実施の形態では、まず、乱暴運転であるかを判定し、乱暴運転でない場合、正常運転であるか睡眠運転であるかを判定すればよい。
【００４９】
図１に戻る。蛇行量算出部４４でなされる蛇行量算出工程におけるスムージング処理、および蛇行量算出部４２におけるＨＦＰ算出処理において、各工程に必要とされる所定時間前までのデータが使用される。データ保持部４６は、車両位置情報、蛇行量、およびＨＦＰを所定期間保持する。算出された蛇行量およびＨＦＰは、評価判定部５０に通知される。
【００５０】
評価判定部５０は、運転の質の評価として、まずＨＦＰを参照し、乱暴運転であるか否かを判定する。上述の通り、ＨＦＰが４０以上である場合、評価判定部５０は、乱暴運転と判定する。非乱暴運転と判定された場合、評価判定部５０は、蛇行量を参照し、眠気運転であるか正常運転であるかを判定する。蛇行量が３７以上である場合、評価判定部５０は、正常運転と判定し、３７未満の時は睡眠運転と判定する。判定結果は、警告部５２および記録部５４に通知される。
【００５１】
警告部５２は、判定結果をドライバに通知する。通知の方法として、例えば、図示しないインストルメントパネルに判定結果を表示したり、乱暴運転または眠気運転と判定された場合には、警告音を発したりする。
【００５２】
記録部５４は、判定結果を時間情報とともに記録する。また、その記録の際に、判定結果だけでなく、蛇行量やＨＦＰを合わせて記録してもよい。さらに、図示しない速度計や加速度計により取得した情報を合わせて記録してもよい。例えば、道路運送車両法で、５トン以上の業務用トラックなどには、速度・時間・距離の３項目の運行記録を自動で行う、いわゆるタコグラフの装着が義務付けられている。このタコグラフに、上述の運転の質の判定結果、蛇行量、ＨＦＰを記録する機能を備える構成としてもよい。
【００５３】
以下、「運転の質」を判定するアルゴリズムをまとめたフローチャートを図１６に示す。自車両が備えるカメラ１２は、車両前方の画像を取得する（Ｓ１０）。画像処理部２０は、取得した画像に対して白線認識工程（Ｓ１２）、自車両位置算出工程（Ｓ１４）を施す。これにより車両の位置が特定され、その旨がパラメータ算出部４０に通知され、データ保持部４６に車両位置情報として保持される。
【００５４】
ＨＦＰ算出部４２は、データ保持部４６に保持された車両位置情報をもとにＨＦＰを算出し（Ｓ１６）、算出結果を評価判定部５０に通知する。同様に、蛇行量算出部４４は、データ保持部４６に保持された車両位置情報をもとに、蛇行量を算出し（Ｓ１８）、算出結果を評価判定部５０に通知する。
【００５５】
評価判定部５０は、ＨＦＰの値が所定値以上、ここでは４０以上であるか否かを判定する（Ｓ２０）。ＨＦＰが４０以上である場合（Ｓ２０のＹ）、評価判定部５０は、乱暴運転であると判定する（Ｓ２２）。ＨＦＰが４０未満の場合（Ｓ２０のＮ）、評価判定部５０は非乱暴運転であると判定し、続いて蛇行量が所定値以上、ここでは３７以上であるか否かを判定する（Ｓ２４）。蛇行量が３７以上である場合（Ｓ２４のＹ）、評価判定部５０は眠気運転であると判定する（Ｓ２６）。蛇行量が３７未満である場合、評価判定部５０は正常運転であると判定する（Ｓ２８）。
【００５６】
以上により、「運転の質」が３種類に評価され、評価判定部５０は、その評価結果を警告部５２に通知するとともに（Ｓ３０）、記録部５４に記録する（Ｓ３２）。
【００５７】
なお、上述の「運転の質」を３種類に評価する工程において、まずＨＦＰの評価を行い、つづいて蛇行量の評価を行ったが、評価の順番を逆にしても良い。図１７は、評価の順番を逆にした場合における、「運転の質」を判定するアルゴリズムをまとめたフローチャートである。なお、このフローチャートにおける処理も、上述の運転の質評価装置１０にて行う。
【００５８】
画像取得工程（Ｓ１１０）から蛇行量算出工程（Ｓ１１８）までの工程、運転の質の判定後の警告部５２への通知（Ｓ１３０）と記録部５４への記録（Ｓ１３２）は、図１６で示した工程と同一なので説明を省略し、主に運転の質の判定を行う工程について説明する。
【００５９】
ＨＦＰ算出工程（Ｓ１１６）と、蛇行量算出工程（Ｓ１１８）によりＨＦＰと蛇行量が算出されると、評価判定部５０は、蛇行量が所定値以上、ここでは３７以上であるか否かを判定する（Ｓ１２０）。
【００６０】
蛇行量が３７以上である場合（Ｓ１２０のＹ）、ＨＦＰの値を参照し乱暴運転か眠気運転であるかを判定する（Ｓ１２１）。ＨＦＰが４０以上である場合（Ｓ１２１のＹ）、評価判定部５０は、乱暴運転であると判定する（Ｓ１２２）。ＨＦＰが４０未満の場合（Ｓ１２１のＮ）、評価判定部５０は、眠気運転であると判定する（Ｓ１２３）。
【００６１】
蛇行量が３７未満である場合（Ｓ１２０のＮ）、ＨＦＰの値を参照し乱暴運転か正常運転であるかを判定する（Ｓ１２４）。ＨＦＰが４０以上である場合（Ｓ１２４のＹ）、評価判定部５０は、乱暴運転であると判定する（Ｓ１２５）。ＨＦＰが４０未満の場合（Ｓ１２４のＮ）、評価判定部５０は、正常運転であると判定する（Ｓ１２６）。評価判定部５０における判定結果は、つまり「正常運転」「眠気運転」「乱暴運転」のどの運転と判定されたかが、警告部５２へ通知される（Ｓ１３０）と共に、記録部５４に記録される（Ｓ１３２）。
【００６２】
なお、これら「運転の質」を判定する工程は、車両が走行中常時実行されてもよいし、例えば、高速道路を走行中に実行されてもよい。高速道路であるかを判断するために、例えば、ナビゲーションシステムを用いてもよい。また、車両の速度が一定以下、例えば、高速道路において時速３０ｋｍ以下となった際に、「運転の質」を判定する工程を一時停止してもよい。渋滞の場合、車線変更の頻度が多くなる事も考えられるし、また、画像に写る白線の領域が少ない場合、白線を的確に認識できない可能性もある。
【００６３】
以上、本実施の形態によれば、ドライバの運転の質を「正常運転」「眠気運転」「乱暴運転」の３種類に判定することができる。これにより、ドライバに対して的確な注意喚起が可能となる。ドライバは危険な運転しているか否かを認識できるため、安全運転を意識した運転を実現できる。さらに、運送会社などにおいては、ドライバの安全運転管理がより的確にできる。
【００６４】
以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。この実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
【産業上の利用可能性】
【００６５】
本発明によれば、運転の質を評価し、的確な注意喚起をすることに利用できる。また、輸送業界において、安全運転管理に利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】本実施の形態にかかる運転の質評価装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】カメラにより撮像された車両前方の画像の一例を示す図である。
【図３】回転フィルタ法を説明するための図である。
【図４】自車両の走行位置と白線およびＦＯＥの関係を説明するための図である。
【図５】正常運転時および乱暴運転時における周波数解析の結果を表しているグラフを示す図である。
【図６】直線道路のみのコースで、乱暴運転および正常運転を行った場合のＨＦＰの推移を示したグラフを示す図である。
【図７】半径１ｋｍのカーブ道路のみのコースで、乱暴運転および正常運転を行った場合のＨＦＰの推移を示したグラフを示す図である。
【図８】半径１．５ｋｍのカーブ道路のみのコースで、乱暴運転および正常運転を行った場合のＨＦＰの推移を示したグラフを示す図である。
【図９】ドライビングシミュレータで描画される他車両の間隔を、１０００ｍ，５００ｍ，２５０ｍ，１２５ｍの４条件に変更し、正常運転と乱暴運転とのＨＦＰを計測した結果を示す図である。
【図１０】眠気運転時に計測されたＨＦＰの最大値を示す表である。
【図１１】走行位置の軌跡とスムージング曲線を表示したグラフである。
【図１２】蛇行量とα波比の関係を計測した実験結果の一例を示したグラフである。
【図１３】図１２に示した実験結果から、α波比を除き蛇行量だけを示したグラフである。
【図１４】眠気判定しきい値を求めた結果を示した表である。
【図１５】正常運転と乱暴運転とにおける蛇行量を求めた結果を示す図である。
【図１６】「運転の質」を判定するアルゴリズムをまとめたフローチャートである。
【図１７】図１６における「運転の質」の判定順を逆にしたアルゴリズムをまとめたフローチャートである。
【符号の説明】
【００６７】
１０      運転の質評価装置
１２      カメラ
２０      画像処理部
４０      パラメータ算出部
４２      ＨＦＰ算出部
４４     蛇行量算出部
４６      データ保持部
５０      評価判定部（眠気運転判定部，乱暴運転判定部）
５２      警告部
５４      記録部
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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