(57)【要約】【課題】  誤判定の少ない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、まず学習期間中に上記判定用信号から運転集中が有る状態を表す代表値を求め、この代表値に所定値を加算して判定基準値とし、学習後は、上記判定用信号が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。【選択図】  図１
2007026270.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、まず学習期間中に上記判定用信号から運転集中が有る状態を表す代表値を求め、この代表値に所定値を加算して判定基準値とし、学習後は、上記判定用信号が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運転集中判定方法。
【請求項２】
上記センサで測定する操作量は、操舵角であ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】
上記代表値は、学習期間中における上記判定用信号の平均値であることを特徴とする請求項１又は２記載の運転集中判定方法。
【請求項４】
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、学習期間中に上記判定用信号から求めた運転集中が有る状態を表す代表値に所定値を加算して生成した判定基準値を格納する判定基準値格納部と、学習後、上記判定用信号が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５】
上記センサは、操舵角を測定する操舵角センサであることを特徴とする請求項４記載の運転集中判定装置。
【請求項６】
上記判定部は、上記代表値として、学習期間中における上記判定用信号の平均値を求めることを特徴とする請求項４又は５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、誤判定の少ない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、操舵角、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】
特許文献２の発明に際し、本出願人は運転者の個性による相違を調べるために、複数の被験者について判定用信号を実際に測定してみた。すると、運転集中が有る状態においても、判定用信号にある程度の大小の幅が存在することが分かった。そこで、判定用信号の平均値である代表値に所定の係数を掛け算して判定基準値とすることで、運転集中が有る状態では判定用信号が判定基準値を超えないことを保証するようにした。
【００１０】
ところが、その後、より多くの被験者について上記の測定調査を続けていったところ、運転者によって判定用信号の平均値に大小の差が見られることが分かった。平均値が大きい場合、それを代表値として採用し、所定の係数、例えば１．６を掛けると判定基準値はかなり大きくなる。逆に、判定用信号の平均値が小さい場合、それを代表値として採用し、所定の係数を掛けても、もともとの値が小さいので判定基準値はあまり大きくならない。
【００１１】
さらに、運転集中が有る状態と無い状態での判定用信号の差を運転者別に調べてみると、両状態間の判定用信号の差に個人差があまりないことが判明した。
【００１２】
この調査結果によると、学習期間において判定用信号の平均値が小さいと、判定基準値は小さく、平均値と判定基準値との差も小さい。しかし、実際には判定用信号がある程度大きくなっても運転集中が維持される。このため、運転集中が有る状態であるのにも関わらず、判定用信号が判定基準値を超えてしまい運転集中が無いという誤判定が出てしまう。また、学習期間において判定用信号の平均値が大きいと、判定基準値は大きく、平均値と判定基準値との差も大きい。この場合も、運転集中が無い状態になると判定用信号がある程度大きくなるが、今度は、判定用信号が判定基準値に達しないため運転集中が有るという誤判定が出てしまう。
【００１３】
しかし、平均値が小さいときに判定基準値が小さいという問題に対応するために、係数を、例えば１．９のように大きくすると、平均値が大きいときの判定基準値がいっそう大きくなり、好ましくない。このように、従来の方法では誤判定を回避することが困難であった。
【００１４】
そこで、本発明の目的は、上記課題を解決し、誤判定の少ない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】
【００１５】
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、まず学習期間中に上記判定用信号から運転集中が有る状態を表す代表値を求め、この代表値に所定値を加算して判定基準値とし、学習後は、上記判定用信号が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ものである。
【００１６】
上記センサで測定する操作量は、操舵角であってもよい。
【００１７】
上記代表値は、学習期間中における上記判定用信号の平均値であってもよい。
【００１８】
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、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、学習期間中に上記判定用信号から求めた運転集中が有る状態を表す代表値に所定値を加算して生成した判定基準値を格納する判定基準値格納部と、学習後、上記判定用信号が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たものである。
【００１９】
上記センサは、操舵角を測定する操舵角センサであってもよい。
【００２０】
上記判定部は、上記代表値として、学習期間中における上記判定用信号の平均値を求めてもよい。
【発明の効果】
【００２１】
本発明は次の如き優れた効果を発揮する。
【００２２】
（１）誤判定を少なくすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、本発明の一実施形態を添付図面に基づいて詳述する。
【００２４】
図１に示されるように、本発明に係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、まず学習期間中に上記判定用信号から運転集中が有る状態を表す代表値を求め、この代表値に所定値を加算して判定基準値とし、学習後は、上記判定用信号が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ものである。
【００２５】
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。
【００２６】
また、判定部２は、学習期間中における判定用信号の平均値を求めて運転集中が有る状態を表す代表値とする。このような代表値は、判定用信号の平均値には限らず、判定用信号に基づく種々の統計値が採用できる。
【００２７】
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、学習期間の後に生成した判定基準値を格納する判定基準値格納部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などの、本発明に係る演算を行う制御部１１などがある。
【００２８】
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、その他の車両状体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。
【００２９】
本発明の動作を説明する。
【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学習を開始する。学習期間は、例えば３分である。
【００３１】
図２（ａ）に示されるように、学習期間中において、判定用信号Ｘの平均値Ｍを求めて当該運転者の運転集中が有る状態を表す代表値とする。図２（ｂ）に示されるように、運転者によって平均値Ｍ１，Ｍ２に差異がある。従来は平均値Ｍ１，Ｍ２に係数１．６を掛けて判定基準値Ｋ１，Ｋ２を得ていたので、平均値Ｍ１が低いと判定基準値Ｋ１は平均値Ｍ１との差が小さく、判定用信号にあまり大きくない変動があっても判定基準値Ｋ１を超えやすかった。
【００３２】
図２（ｃ）に示されるように、本発明では、平均値Ｍ１，Ｍ２に所定値αを加算して、判定基準値Ｋ１，Ｋ２を得る。よって、平均値Ｍ１が低くても、判定基準値Ｋ１は平均値Ｍ１との差が十分にあり、判定用信号にあまり大きくない変動があっても判定基準値Ｋ１を超えないようになる。
【００３３】
また、図２（ｂ）に示されるように、平均値Ｍ２が高いと判定基準値Ｋ２は平均値Ｍ２との差がとても大きく、判定用信号にある程度大きい変動があっても判定基準値Ｋ２を超えにくかった。これに対し、図２（ｃ）に示されるように、平均値Ｍ２が高くても判定基準値Ｋ２は極端に高くはならず、判定用信号にある程度大きい変動があれば判定基準値Ｋ２を超えることになる。
【００３４】
以上のように、本発明は、運転集中が有る状態における判定用信号の平均値には運転者による個人差が顕著であるのに、運転集中が有る状態と無い状態での判定用信号の差には個人差があまりないという調査結果に鑑み、学習期間中に得た代表値（この実施形態では判定用信号の平均値）に所定値αを加算して判定基準値としたので、誤判定を少なくすることができる。
【００３５】
所定値αは、大勢の被験者を対象とした実験調査の統計結果から定めるのがよい。
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
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。
【００４５】
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】
【００４６】
【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）は平均値を説明する図、（ｂ）は従来の判定基準値を説明する図、（ｃ）は本発明の判定基準値を説明する図である。
【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】
【００４７】
１  センサ
１ａ  操舵角センサ
２  判定部
【図１】
2007026270.tif 000003
【図２】
2007026270.tif 000004
【図３】
2007026270.tif 000005
【図４】
2007026270.tif 000006
【図５】
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【図６】
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