(57)【要約】【課題】  判定精度を高く維持しつつ判定不能期間を短縮する運転集中判定方法およびその装置を提供する。【解決手段】  車両の挙動もしくは操作量をセンサ１で測定し、その測定信号から抽出した判定用信号から運転集中の有無を判定する方法であって、上記判定用信号を所定時間ごとに統計し、上記所定時間内での統計結果に基づいて次の所定時間に用いる短期判定基準値Ｋｉを求め、上記判定用信号Ｘが短期判定基準値Ｋｉを超えたとき運転集中が無いと判定する。【選択図】  図１
2007026271.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の挙動もしくは操作量をセンサで測定し、その測定信号から抽出した判定用信号から運転集中の有無を判定する方法であって、上記判定用信号を所定時間ごとに統計し、上記所定時間内での統計結果に基づいて次の所定時間に用いる短期判定基準値を求め、上記判定用信号が短期判定基準値を超えたとき運転集中が無いと判定することを特徴とする運転集中判定方法。
【請求項２】
上記所定時間を複数回含む学習期間を設定し、学習期間の開始から終了までの間は、上記判定用信号が短期判定基準値を超えるか否かで運転集中の有無を判定し、学習期間の終了後は、学習期間内での統計結果に基づいて最終判定基準値を求め、上記判定用信号が最終判定基準値を超えるか否かで運転集中の有無を判定することを特徴とする請求項１記載の運転集中判定方法。
【請求項３】
車両の挙動もしくは操作量を測定するセンサと、その測定信号から抽出した判定用信号から運転集中の有無を判定する判定部とを有する運転集中判定装置において、上記判定部は、所望の時間刻みのクロックを発生するサンプリングインターバル発生部と、そのクロックごとに上記センサからの操舵角測定信号を取り込むデータ入力部と、取り込んだ測定信号のデータを順次格納するサンプリングデータ格納部と、測定信号のデータから抽出した判定用信号のデータを格納する判定用信号格納部と、上記判定用信号を所定時間ごとに統計し、その統計結果に基づいて求めた次の所定時間に用いる短期判定基準値を格納する短期判定基準値格納部と、上記判定用信号が上記短期判定基準値を超えたとき運転集中が無いと判定する制御部と、判定した結果に応じ警報や報知の信号を表示器あるいは音響機器に出力する判定結果出力部とを備えることを特徴とする運転集中判定装置。
【請求項４】
上記判定部は、上記所定時間を複数回含む学習期間を設定し、学習期間の開始から終了までの間は、上記判定用信号が短期判定基準値を超えるか否かで運転集中の有無を判定し、学習期間の終了後は、学習期間内での統計結果に基づいて最終判定基準値を求め、上記判定用信号が最終判定基準値を超えるか否かで運転集中の有無を判定することを特徴とする請求項３記載の運転集中判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の運転者が運転に集中しているかどうかを判定する方法および装置に係り、判定精度を高く維持しつつ判定不能期間を短縮する運転集中判定方法およびその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
運転者が運転に集中していないことを察知して警告するための技術がいくつか知られている。センサで測定可能な車両の挙動もしくは操作量のうちで、運転集中が無い状態と、運転集中が有る状態とを判定することができる量としては、ハンドルの操舵角、操舵輪の舵角、車両のヨー角、横加速度、走行軌跡などがあるが、操舵角を用いるのが一般的である。
【０００３】
図６に示されるように、運転者が覚醒しているときは、操舵角が小刻みに変化し、走行軌跡もわずかながら左右に振れるが大きな振れはない。運転者の覚醒が低下してきた初期では、操舵角が大きく変化するようになり、走行軌跡の振れも大きくなる。覚醒の低下が進んだ末期では、操舵角の小刻みな変化が減り、走行軌跡が一方に偏って変化してもそれを元へ戻す操舵の動きが無くなる。
【０００４】
図６のような特性が現れるのは、運転集中が有る状態では、カーブ走行や危険回避などにおける反応操作が俊敏であるため、一時に極端に大きな角度で操舵がなされることはないが、運転集中が無い状態では反応操作が鈍く遅れがちとなるため、一時に大きな角度で操舵がなされる傾向が出てくるからである。そこで、一定時間内の操舵角を測定し、その測定信号を適宜な判定基準値と比較して測定信号が判定基準値を超えれば運転集中が無いと判定することが考えられる。なお、居眠り運転に入ってしまうと操舵が止まってしまう。運転集中が無い状態とは、操舵が止まってしまう前の状態、運転者の動作が鈍化した状態を表している。従って、このような運転集中が無い状態を判定して運転者に警告を与えることで居眠り運転を未然に防止することが望まれる。
【０００５】
しかし、一般に操舵角センサは、ステアリングホイールの回転角度を測定するべく、ステアリングシャフトに取り付けられる。ステアリングホイールに遊びがあるため、実際には操舵には寄与しなくても、ある程度の回転角度が測定されることがある。また、操舵角センサの測定信号をデジタルサンプリングすると、サンプリングインターバルと操舵の速さとの兼ね合いにもよるが、一時的に非常に大きな変化を持つデータがサンプリングされる場合がある。
【０００６】
本出願人は、操舵角センサの測定信号をそのまま運転集中の有無の判定に供するのではなく、操舵角センサの測定信号を加工し、運転集中の有無が特徴的に現れる信号を抽出して判定に供することを提案している（特許文献１，２）。このように抽出した信号を判定用信号と呼ぶことにする。センサが操舵角センサでなくとも、例えばヨー角センサでも、適宜な抽出方法で判定用信号を抽出することが可能と思われる。
【０００７】
【特許文献１】特開平１０−１００７３４号公報
【特許文献２】特開平１１−２２７４８９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ところで、特許文献２に記載のように、覚醒時（本明細書では運転集中が有る状態と呼んでいる）における操作の仕方に運転者の個性があるため、判定基準値の設定が困難である。そこで、装置が運転者の個性を学習するための学習期間を設け、この学習期間における判定用信号の平均値を運転集中が有る状態を表す代表値として学習し、その代表値に所定の係数を掛け算して判定基準値とし、学習後は、判定用信号が判定基準値を超えれば運転集中が無いと判定するようにした。
【０００９】
一般に、好ましい学習結果を得るためには、学習期間をある程度長くとらなければならない。学習期間が短いと、運転者の個性を十分に学習したことにはならず、それだけ判定の精度が低下すると思われるからである。一方、学習期間の間は判定基準値が不在であるため判定不能な状態であるから、極力、学習期間を短くしたいところである。つまり、判定精度向上と判定不能期間短縮のトレードオフから学習期間を選ばざるを得ない。
【００１０】
本出願人が当初想定した学習期間は、学習開始の車速に達してから３分間である。
【００１１】
しかしながら、実際の運転状況を踏まえて考えると、例えば、高速道路の休憩所駐車場から発車した車両がしだいに加速して学習開始の車速（例えば、巡航速度）を超えながら高速道路に出ていくという場合、判定不能のままでの高速走行がしばらく続くことになる。なお、停車前の高速走行時に使用していた判定基準値は、再発車のときクリアしてある。これは、停車時にドライバーチェンジが行われた可能性があること、同一運転者でも停車前後で特性が異なることなどを考慮したものである。
【００１２】
また、長時間継続して運転をした場合、運転開始当初と長時間経過後とでは、運転者の特性に変化があり、運転集中が有る状態であっても判定用信号の変化の仕方に差異が現れる。してみると、運転開始当初に巡航速度を超えた時点での学習内容から判定基準値を決めてしまうと、長時間経過後にはその判定基準値が運転者の特性とは合っていないことになる。
【００１３】
そこで、本発明の目的は、上記課題を解決し、判定精度を高く維持しつつ判定不能期間を短縮する運転集中判定方法およびその装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的を達成するために本発明の方法は、車両の挙動もしくは操作量をセンサで測定し、その測定信号から抽出した判定用信号から運転集中の有無を判定する方法であって、上記判定用信号を所定時間ごとに統計し、上記所定時間内での統計結果に基づいて次の所定時間に用いる短期判定基準値を求め、上記判定用信号が短期判定基準値を超えたとき運転集中が無いと判定するものである。
【００１５】
上記所定時間を複数回含む学習期間を設定し、学習期間の開始から終了までの間は、上記判定用信号が短期判定基準値を超えるか否かで運転集中の有無を判定し、学習期間の終了後は、学習期間内での統計結果に基づいて最終判定基準値を求め、上記判定用信号が最終判定基準値を超えるか否かで運転集中の有無を判定してもよい。
【００１６】
また、本発明の装置は、車両の挙動もしくは操作量を測定するセンサと、その測定信号から抽出した判定用信号から運転集中の有無を判定する判定部とを有する運転集中判定装置において、上記判定部は、上記判定部は、所望の時間刻みのクロックを発生するサンプリングインターバル発生部と、そのクロックごとに上記センサからの操舵角測定信号を取り込むデータ入力部と、取り込んだ測定信号のデータを順次格納するサンプリングデータ格納部と、測定信号のデータから抽出した判定用信号のデータを格納する判定用信号格納部と、上記判定用信号を所定時間ごとに統計し、その統計結果に基づいて求めた次の所定時間に用いる短期判定基準値を格納する短期判定基準値格納部と、上記判定用信号が上記短期判定基準値を超えたとき運転集中が無いと判定する制御部と、判定した結果に応じ警報や報知の信号を表示器あるいは音響機器に出力する判定結果出力部とを備えるものである。
【００１７】
上記判定部は、上記所定時間を複数回含む学習期間を設定し、学習期間の開始から終了までの間は、上記判定用信号が短期判定基準値を超えるか否かで運転集中の有無を判定し、学習期間の終了後は、学習期間内での統計結果に基づいて最終判定基準値を求め、上記判定用信号が最終判定基準値を超えるか否かで運転集中の有無を判定してもよい。
【発明の効果】
【００１８】
本発明は次の如き優れた効果を発揮する。
【００１９】
（１）判定精度を高く維持しつつ判定不能期間を短縮することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明の第１及び第２の実施形態を添付図面に基づいて詳述する。
【００２１】
図１に示されるように、第１の実施形態による運転集中判定装置は、車両の挙動もしくは操作量を測定するセンサ１と、その測定信号から抽出した判定用信号から運転集中の有無を判定する判定部２とを有する運転集中判定装置において、上記判定部２は、上記判定用信号を所定時間ごとに統計し、上記所定時間内での統計結果に基づいて次の所定時間に用いる短期判定基準値を求め、上記判定用信号が短期判定基準値を超えたとき運転集中が無いと判定するものである。
【００２２】
統計を行う所定時間としては、５ｓｅｃ、１０ｓｅｃ、１５ｓｅｃあるいは３０ｓｅｃなどが好ましい。
【００２３】
第２の実施形態では、判定部２は、上記所定時間を複数回含む十分に長い、例えば３分間の学習期間を設定し、学習期間の開始から終了までの間は、上記判定用信号が短期判定基準値を超えるか否かで運転集中の有無を判定し、学習期間の終了後は、学習期間内での統計結果に基づいて最終判定基準値を求め、上記判定用信号が最終判定基準値を超えるか否かで運転集中の有無を判定するようになっている。
【００２４】
既に述べたように測定信号としてヨー角、横加速度、走行軌跡などが採用可能であるので、センサはそれに合わせて適宜選択するとよい。この実施形態では、センサ１として、操舵角を測定する操舵角センサ１ａを採用する。すなわち、ステアリングホイール３により回転されるステアリングシャフトに対してエンコーダ板（図示せず）が同軸に取り付けてあり、そのエンコーダ板の回転角を光学的に検出するようになっている。
【００２５】
第１及び第２の実施形態では、判定部２は、統計の値として平均値を使用する。そして、平均値に所定値を加算して短期判定基準値、最終判定基準値を求める。ただし、平均値に限らず種々の統計値が採用できる。
【００２６】
判定部２の内部構成として、所望の時間刻みのクロック（例えば、０．１ｓｅｃ）を発生するサンプリングインターバル発生部５、そのクロックごとに操舵角センサ１ａからの操舵角測定信号（アナログ値であればＡ／Ｄ変換を行うが、ここではデジタル値とする）を取り込むデータ入力部６、取り込んだ測定信号のデータを順次格納するサンプリングデータ格納部７、測定信号のデータから抽出した判定用信号のデータを格納する判定用信号格納部８、所定時間内で求めた短期判定基準値を格納する短期判定基準値格納部９、判定した結果に応じ警報や報知の信号を表示器あるいは音響機器に出力する判定結果出力部１０、そして判定用信号が短期判定基準値を超えたとき運転集中が無いと判定するなどの、本発明に係る演算を行う制御部１１がある。なお、第２の実施形態の場合は、この構成に加えて、学習期間内で求めた最終判定基準値を格納する最終判定基準値格納部がある。
【００２７】
実際には、エンジンコントローラとしての車載コンピュータ（ＥＣＵ）が従来より車載されているので、図１の運転集中判定装置はＥＣＵに組み込むことができる。また、操舵角以外の要素を測定するセンサが従来より車載されているので、学習開始のトリガに用いる車速はもとより、その他の車両状態の情報を運転集中判定に利用することが可能なことは言うまでもない。
【００２８】
本発明の動作を説明する。
【００２９】
図２（ａ）に示されるように、判定部２は、判定用信号Ｘの時系列に含まれている連続したｎ個を統計する。サンプリングインターバルが０．１ｓｅｃであって、統計を行う所定時間が１０ｓｅｃであるならば、ｎは１００ということになる。なお、この所定時間は、後述する移動積分の時間と同じにするのが望ましい。
【００３０】
判定部２は、車速があらかじめ定めた所定値を超えると、所定時間ごとの統計を開始する。第２の実施形態の場合、これに合わせて、学習を開始する。学習期間は、例えば３分間である。
【００３１】
図２（ｂ）に示されるように、判定部２は、最初の所定時間Ｔ０において、当該所定時間Ｔ０内におけるｎ個の判定用信号Ｘの平均値を求める。この平均値に所定値に所定値を加算して次の所定時間に用いる短期判定基準値Ｋ１を求める。
【００３２】
次の所定時間においては、前所定時間と同様に判定用信号Ｘの平均値を求め、所定値を加算してさらに次の所定時間に用いる短期判定基準値Ｋ２を求める。同時に、判定部２は、１個１個の判定用信号Ｘを短期判定基準値Ｋ１と比較して運転集中の有無を判定する。
【００３３】
第１の実施形態では、図２（ｃ）に示されるように、短期判定基準値Ｋ１，Ｋ２，…，Ｋｉが次々と更新されていくことになる。ある所定時間において使用される短期判定基準値Ｋｉは、その直前の所定時間に判定用信号の統計から求めたものである。
【００３４】
一方、第２の実施形態の場合は、図２（ｄ）に示されるように、短期判定基準値Ｋ１，Ｋ２，…，Ｋｉの更新は学習期間が終わると行われなくなる。代わりに判定部２は、学習期間内での判定用信号Ｘの平均値に所定値を加算して最終判定基準値Ｋを求める。学習期間が過ぎた後は、運転集中判定が必要なくなるまでこの最終判定基準値Ｋが適応される。
【００３５】
参考のために、従来技術による判定基準値Ｋを図２（ｅ）に示す。この技術では、学習期間が終わるまで判定基準値が存在しないため、学習期間中には運転集中判定が不可能であったが、図２（ｃ）、図２（ｄ）から分かるように、本発明では、最初の所定時間Ｔ０、例えば１０ｓｅｃを経過すれば運転集中判定が可能になる。
【００３６】
以上のように、本発明によれば、判定不能期間が短縮されるので、停車状態から高速走行へ移行する際に巡航速度に達してから運転集中判定が可能になるまでの時間が短くなり、車両運転の安全性をより高めることができる。
【００３７】
また、長時間継続して運転をした場合に、運転者の特性が刻々と変化していったとしても、短期判定基準値はその運転者の特性に追随して変化していくので、運転集中判定に適切な短期判定基準値でもって判定を行うことができる。
【００３８】
一方、最終判定基準値Ｋのように比較的長い時間の統計に基づいた判定基準値は、運転者の個性をより正確に反映した判定基準値となる。
【００３９】
次に、操舵角センサによる操舵角の測定信号から判定用信号を抽出する方法を説明する。図３に信号例を示し、図４にこのような信号を得る処理手順を、図５に模式的な処理イメージを示す。
【００４０】
図３（ａ）に示した信号は操舵角センサによる測定信号であり、ステアリングシャフトと一緒に回転するエンコーダ板の回転角を光学的に検出し、適宜なサンプリングインターバル（ここでは０．１ｓｅｃとする）にてサンプリングして得られた時系列である。運転集中判定においては回転方向は無関係であるので、測定信号は回転角の大きさ（つまり、角度絶対値）を表す。図３（ｂ）に示した信号は測定信号をスムージング処理して得た抽出途上の信号であり、ミドル信号と呼ぶ。図３（ｃ）に示した信号はそのミドル信号を移動積分処理して得た判定用信号である。判定基準値も示してある。図３（ｄ）に示した信号は、前記の信号と同時に得られた車速信号である。
【００４１】
図４に示されるように、まず、ステップＳ４１で操舵角センサの測定値をサンプリングする。図５には得られたサンプルを○で示してある。左から順に古いサンプルが並び、破線を示したサンプルを処理対象となっている時点のサンプル（対象時点サンプルと呼ぶ）とすると、それよりも右にあるサンプルは、後にサンプリングされたサンプルである。
【００４２】
次に、ステップＳ４２で現在のＨ平均値を計算する。Ｈ平均値とは比較的短期間での平均値（総和を個数で割ったもの）である。ここでは、Ｈ平均値の算出に使用するサンプル個数を対象時点サンプルと前後時点３サンプルの７個としている。よって、図５に○で示した測定値時系列の内、対象時点サンプルを含む連続した７個がＬ平均値の算出に使用される。
【００４３】
ステップＳ４３で現在のＬ平均値を計算する。Ｌ平均値とは比較的長期間での平均値である。ここでは、Ｌ平均値の算出に使用するサンプル個数を対象時点サンプルと前後時点６サンプルの１３個としている。よって、図５に○で示した測定値時系列の内、対象時点サンプルを含む連続した１３個がＨ平均値の算出に使用される。
【００４４】
ステップＳ４４では、Ｈ平均値−Ｌ平均値の絶対値を計算する。ステップＳ４２〜ステップＳ４４を行うことがスムージング処理である。スムージング処理で得たミドル値を図５に◎で示す。対象時点を１サンプリングインターバルづつずらせていくと、測定値時系列と同じ個数のミドル値時系列が得られる。ミドル値はその時点における操舵角（特定の角速度範囲に入らない雑音を除いたもの）と考えることができる。そして、ミドル値時系列からなるミドル信号は、操舵角センサの測定信号をバンドパスフィルタに通して所望する帯域（例えば中心周波数が１Ｈｚ近傍）のみを取り出したものに相当する。なお、被験者を対象にした実際の測定によると、居眠りに入る直前にはある特徴的な帯域の測定信号が出やすい。その帯域が１Ｈｚを中心とする帯域である。つまり、ミドル信号は、運転集中の有無を判定するのに好適な帯域の信号を抽出した信号と言える。
【００４５】
ステップＳ４５では、３０秒前から現時点までのミドル値の総和を計算する。この計算を行うことが移動積分処理である。移動積分処理で得た移動積分値を図５に●で示す。対象時点を１サンプリングインターバルずつずらせていくと、測定値時系列と同じ個数の移動積分値時系列が得られる。移動積分値の時系列が判定用信号となる。なお、移動積分した信号が判定に有効であることは特許文献１に開示されているとおりである。
【００４６】
図３（ｃ）に示されるように、判定用信号に対して判定基準値を適用することで、運転集中の有無を判定することができる。判定基準値を高く設定するとこれを判定用信号が超えることが少なくなり、判定基準値を低く設定するとこれを判定用信号が超えることが多くなる。
【００４７】
図４の処理手順を使用して判定用信号を抽出することのメリットを説明する。フィルタリングを物理的なフィルタで行うと、そのための部材としてフィルタが必要になる。中心周波数が１Ｈｚ近傍の物理的なフィルタはサイズがとても大きい。つまり、物理的なフィルタを使用すると、部材が増え、装置が複雑かつ大型になるというデメリットがある。その点、本装置ではコンピュータ処理で判定用信号を抽出するので、装置が簡素かつ小型にできる。一方、フィルタリングをコンピュータで行うと、一般的なフィルタリング演算の処理はかなり複雑であるため、コンピュータに負荷がかかる。その点、ここで用いたスムージング処理や移動積分処理は、一種のデジタルフィルタでありながら、演算のほとんどが足し算であり、繰り返しも少ない単純な計算なので、コンピュータにあまり負荷がかからない。
【００４８】
また、移動積分処理により、測定値や平均値よりもスケールの大きい値が得られるため、判定基準値との比較が正確になるというメリットもある。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明の一実施形態を示す運転集中判定装置のブロック構成図である。
【図２】（ａ）は判定用信号時系列と所定時間の区切りを示す図、（ｂ）は短期判定基準値を適用する様子を示す図、（ｃ）は第１の実施形態において短期判定基準値を長い時間で見た図、（ｄ）は第２の実施形態において短期判定基準値と最終判定基準値を長い時間で見た図、（ｅ）は従来の判定基準値を長い時間で見た図である。
【図３】（ａ）は操舵角センサによる測定信号の図、（ｂ）はミドル信号の図、（ｃ）は判定用信号の図、（ｄ）は車速信号の図である。
【図４】判定用信号を抽出する手順を示す流れ図である。
【図５】判定用信号を抽出する様子を時系列のイメージで示した図である。
【図６】車両の走行軌跡と操舵角と運転者の覚醒状態の関係を示す図である。
【符号の説明】
【００５０】
１    センサ
１ａ  操舵角センサ
２    判定部
【図１】
2007026271.tif 000003
【図２】
2007026271.tif 000004
【図３】
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【図４】
2007026271.tif 000006
【図５】
2007026271.tif 000007
【図６】
2007026271.tif 000008