(57)【要約】【課題】ドライバの運転適否状態を精度よく推定することができるようにする。【解決手段】アクセル開度センサ１２、車速センサ１４、及び車間距離計測部１６によって、自車両の走行状態及びドライバの操作状態を連続して検出する。運転モード同定部２２によって、区分線形モデルに基づいて、検出された走行状態及び操作状態の時系列データに対して、運転モードを同定する。遷移確率算出部２４によって、同定された運転モードの時系列データに基づいて、運転モードの遷移確率を算出し、ドライバ状態推定部２８によって、予め求められた正常運転状態における運転モードの遷移確率と、算出された運転モードの遷移確率とを比較し、比較結果に基づいて、ドライバの運転適否状態を推定する。【選択図】図１
2009157606.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の走行状態及びドライバが自車両を操作したときの操作状態の少なくとも一方の状態を連続して検出する状態検出手段と、
所定の運転適否状態における前記状態の時間変化を複数の運転モードの各々に対する線形モデルで表わした区分線形モデルに基づいて、前記状態検出手段によって連続して検出された前記状態の各々に対して、前記運転モードを同定する同定手段と、
前記同定手段によって同定された運転モードの時系列データに基づいて、前記運転モードの遷移の特徴量を算出する算出手段と、
予め求められた所定の運転適否状態における前記運転モードの遷移の特徴量と、前記算出手段によって算出された前記運転モードの遷移の特徴量とを比較し、比較結果に基づいて、前記ドライバの運転適否状態を推定するドライバ状態推定手段と、
を含むドライバ状態推定装置。
【請求項２】
前記ドライバ状態推定手段は、予め求められた複数の運転適否状態における前記運転モードの遷移の特徴量の各々と、前記算出手段によって算出された前記運転モードの遷移の特徴量とを比較し、比較結果に基づいて、前記ドライバの運転適否状態を推定する請求項１記載のドライバ状態推定装置。
【請求項３】
前記状態検出手段は、複数種類の状態を連続して検出し、
前記同定手段は、所定の運転適否状態における前記複数種類の状態の時間変化を複数の運転モードの各々に対する線形モデルで表わした区分線形モデルに基づいて、前記状態検出手段によって連続して検出された前記複数種類の状態の各々に対して、前記運転モードを同定する請求項１又は２記載のドライバ状態推定装置。
【請求項４】
前記運転モードの遷移の特徴量を、前記運転モードの遷移確率とした請求項１〜請求項３の何れか１項記載のドライバ状態推定装置。
【請求項５】
コンピュータを、
自車両の走行状態及びドライバが自車両を操作したときの操作状態の少なくとも一方の状態を連続して検出する状態検出手段によって連続して検出された前記状態の各々に対して、所定の運転適否状態における前記状態の時間変化を複数の運転モードの各々に対する線形モデルで表わした区分線形モデルに基づいて、前記運転モードを同定する同定手段、
前記同定手段によって同定された運転モードの時系列データに基づいて、前記運転モードの遷移の特徴量を算出する算出手段、及び
予め求められた所定の運転適否状態における前記運転モードの遷移の特徴量と、前記算出手段によって算出された前記運転モードの遷移の特徴量とを比較し、比較結果に基づいて、前記ドライバの運転適否状態を推定するドライバ状態推定手段
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ドライバ状態推定装置及びプログラムに係り、特に、車両の走行状態やドライバの操作状態に基づいて、ドライバの運転適否状態を推定するドライバ状態推定装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、道路形状によって推定のための情報源を切り替えて、ドライバの覚醒度を推定する車両用覚醒度検出装置が知られている（例えば、特許文献１）。この車両用覚醒度検出装置は、カーブでは、走行レーンの曲率から基準となるハンドル操作量を算出し、現在のハンドル操作量と基準操作量とのずれの標準偏差を用いて、ドライバの覚醒度を推定し、直線路では、レーン中央位置からの横ずれ量の標準偏差を用いて、ドライバの覚醒度を推定している。
【特許文献１】特開平７−９８７９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記の特許文献１に記載の技術では、異常運転状態を、対象信号（例えばハンドル操作量）の標準偏差に基づいて判定しており、時々刻々変化する多様な運転環境を、対象信号の変化としてのみ捕らえているに過ぎない。また、直線、カーブといったおおまかな走行路の区別だけでなく、前方車両が接近している場合や、アクセルを強く踏み込んでいる場合などにも、ハンドル操作量の特性が変化し、また、ドライバの運転適否状態によっても、ハンドル操作量の特性が変化することが予想されるが、ハンドル操作量の標準偏差では、そのような変化を捉えることはできないため、精度よくドライバの運転適否状態を推定することができない、という問題がある。
【０００４】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、ドライバの運転適否状態を精度よく推定することができるドライバ状態推定装置及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記の目的を達成するために本発明に係るドライバ状態推定装置は、自車両の走行状態及びドライバが自車両を操作したときの操作状態の少なくとも一方の状態を連続して検出する状態検出手段と、所定の運転適否状態における前記状態の時間変化を複数の運転モードの各々に対する線形モデルで表わした区分線形モデルに基づいて、前記状態検出手段によって連続して検出された前記状態の各々に対して、前記運転モードを同定する同定手段と、前記同定手段によって同定された運転モードの時系列データに基づいて、前記運転モードの遷移の特徴量を算出する算出手段と、予め求められた所定の運転適否状態における前記運転モードの遷移の特徴量と、前記算出手段によって算出された前記運転モードの遷移の特徴量とを比較し、比較結果に基づいて、前記ドライバの運転適否状態を推定するドライバ状態推定手段とを含んで構成されている。
【０００６】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、自車両の走行状態及びドライバが自車両を操作したときの操作状態の少なくとも一方の状態を連続して検出する状態検出手段によって連続して検出された前記状態の各々に対して、所定の運転適否状態における前記状態の時間変化を複数の運転モードの各々に対する線形モデルで表わした区分線形モデルに基づいて、前記運転モードを同定する同定手段、前記同定手段によって同定された運転モードの時系列データに基づいて、前記運転モードの遷移の特徴量を算出する算出手段、及び予め求められた所定の運転適否状態における前記運転モードの遷移の特徴量と、前記算出手段によって算出された前記運転モードの遷移の特徴量とを比較し、比較結果に基づいて、前記ドライバの運転適否状態を推定するドライバ状態推定手段として機能させるためのプログラムである。
【０００７】
本発明によれば、状態検出手段によって、自車両の走行状態及びドライバが自車両を操作したときの操作状態の少なくとも一方の状態を連続して検出する。同定手段によって、所定の運転適否状態における状態の時間変化を複数の運転モードの各々に対する線形モデルで表わした区分線形モデルに基づいて、状態検出手段によって連続して検出された状態の各々に対して、運転モードを同定する。
【０００８】
そして、算出手段によって、同定手段によって同定された運転モードの時系列データに基づいて、運転モードの遷移の特徴量を算出し、ドライバ状態推定手段によって、予め求められた所定の運転適否状態における運転モードの遷移の特徴量と、算出手段によって算出された運転モードの遷移の特徴量とを比較し、比較結果に基づいて、ドライバの運転適否状態を推定する。
【０００９】
このように、自車両の走行状態又はドライバの操作状態を連続して検出して、区分線形モデルに基づいて、運転モードの遷移の特徴量を算出し、予め求められた所定の運転適否状態における運転モードの遷移の特徴量と比較して、ドライバの運転適否状態を推定することにより、ドライバの運転適否状態を精度よく推定することができる。
【００１０】
本発明のドライバ状態推定手段は、予め求められた複数の運転適否状態における運転モードの遷移の特徴量の各々と、算出手段によって算出された運転モードの遷移の特徴量とを比較し、比較結果に基づいて、ドライバの運転適否状態を推定することができる。これによって、ドライバの運転適否状態が、複数の運転適否状態の何れであるかを精度よく推定することができる。
【００１１】
本発明の状態検出手段は、複数種類の状態を連続して検出し、同定手段は、所定の運転適否状態における複数種類の状態の時間変化を複数の運転モードの各々に対する線形モデルで表わした区分線形モデルに基づいて、状態検出手段によって連続して検出された複数種類の状態の各々に対して、運転モードを同定することができる。これによって、複数種類の状態を連続して検出して、区分線形モデルに基づいて、複数種類の状態に対して同定された運転モードの遷移の特徴量を算出することにより、ドライバの運転適否状態を精度よく推定することができる。
【００１２】
上記の運転モードの遷移の特徴量を、運転モードの遷移確率とすることができる。
【発明の効果】
【００１３】
以上説明したように、本発明のドライバ状態推定装置及びプログラムによれば、自車両の走行状態又はドライバの操作状態を連続して検出して、区分線形モデルに基づいて、運転モードの遷移の特徴量を算出し、予め求められた所定の運転適否状態における運転モードの遷移の特徴量と比較して、ドライバの運転適否状態を推定することにより、ドライバの運転適否状態を精度よく推定することができる、という効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、車両に搭載されたドライバ状態推定装置に本発明を適用した場合を例に説明する。
【００１５】
図１に示すように、第１の実施の形態に係るドライバ状態推定装置１０は、ドライバが自車両を操作したときの操作状態としてのアクセル開度を検出するアクセル開度センサ１２と、自車両の走行状態としての車速を検出する車速センサ１４と、走行状態としての車間距離を計測する車間距離計測部１６と、アクセル開度センサ１２、車速センサ１４、及び車間距離計測部１６からの出力に基づいて、ドライバの運転適否状態が正常運転状態及び異常運転状態の何れであるかを推定し、推定されたドライバの運転適否状態に応じて、表示装置４０に警告メッセージを表示させるコンピュータ１８とを備えている。
【００１６】
アクセル開度センサ１２は、検出したアクセル開度を示すアクセル開度信号を出力し、車速センサ１４は、検出した自車両の車速を示す車速信号を出力し、また、車間距離計測部１６は、計測した前方車両との車間距離を示す前方車間距離信号を出力する。また、アクセル開度センサ１２、車速センサ１４、及び車間距離計測部１６は、ある一定間隔で（例えば、１００ｍｓ毎）で、各信号をコンピュータ１８に入力する。
【００１７】
コンピュータ１８は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述するドライバ状態推定処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備え、機能的には次に示すように構成されている。コンピュータ１８は、ドライバが正常運転状態であるときの運転行動をモデル化した行動モデルに関する情報を記憶した正常運転時行動モデル記憶部２０と、アクセル開度センサ１２から入力された時刻ｔのアクセル開度信号、車速センサ１４から入力された時刻ｔの車速信号、及び車間距離計測部１６から入力された時刻ｔの前方車間距離信号、及び正常運転状態時の行動モデルに基づいて、各信号の組み合わせの時系列データの各データに対して、後述する運転モードを同定する運転モード同定部２２と、同定された運転モードの時系列データに基づいて、運転モードの遷移確率を算出する遷移確率算出部２４と、ドライバが正常運転状態であるときの運転モードの遷移確率を記憶した遷移確率記憶部２６と、遷移確率記憶部２６によって算出された遷移確率、及び遷移確率記憶部２６に記憶された遷移確率を比較して、ドライバの運転適否状態を推定するドライバ状態推定部２８と、ドライバ状態推定部２８によって推定されたドライバの運転適否状態に応じて、表示装置４０に警告メッセージを表示させる表示制御部３０とを備えている。
【００１８】
ここで、本実施の形態の原理について説明する。ドライバの運転行動は、ドライバの動作を表わす複数の運転モードと、運転モードの切り替えで実現されていると考えられる。そこで、本実施の形態では、上述の考えに基づき、正常運転状態時における運転行動を、区分線形モデルとしてモデル化する。
【００１９】
また、正常運転状態時の運転行動と異常運転状態時の運転行動では、運転モードの切り替え方が異なることが予想される。そこで、正常運転状態時の運転モードの遷移に対して、推定対象の現在の運転行動の運転モードの遷移がどれだけ異なるかを指標化し、異常運転状態時にはその指標値が大きくなる（正常運転時との異なりが大きくなる）ことを利用して、ドライバの運転適否状態を推定する。
【００２０】
運転モード同定部２２は、以下に説明するように、運転モードを同定する。まず、入力された車速信号及び前方車間距離信号から得られる、走行状態としての前方車の面積変化率（ＫｄＢ）を求める。ＫｄＢは、非特許文献（津留等、“前後方向の接近に伴う危険状態評価に関する研究（第５報）”、自動車技術会２００７春季大会）に記載された接近離間状態を評価する指標であり、本実施の形態では、以下の（１）式により導出する。
【００２１】
【数１】
2009157606.tif 000003
【００２２】
次に、入力された車速信号が示す車速、入力された前方車間距離信号が示す車間距離、算出された面積変化率、及び入力されたアクセル開度信号が示すアクセル開度を、バッファ（図示省略）に格納する。ここで、バッファサイズをＴとし、バッファインデックスｉのバッファの値は、現在からＴ−ｉ＋１時刻前の各信号を表すものとする。
【００２３】
そして、バッファ中に含まれる信号に対して、正常運転状態時の行動モデルのパラメータに基づいて、運転モードを繰り返し同定し、同定された運転モードの時系列データを求める。
【００２４】
モード同定は、後述する複数の運転モードに対する予め計算されたモード境界に基づいて、同定対象となる信号の組み合わせが、どの運転モードの領域に含まれるかを判定して、運転モードを同定する。具体的には、ｏｎｅ−ｖｓ−ｒｅｓｔ法に基づいたＳＶＭ識別器を設計し、多クラス識別問題を解くことによって、モード同定を行なう。すなわち信号の組み合わせを表わすベクトルｘに対して、以下の（２）式を最大にする運転モードｍを、同定対象の信号の組み合わせが属する運転モードと判定する。
【００２５】
【数２】
2009157606.tif 000004
【００２６】
ここで、Ｎは、サポートベクトルの個数、ｘｉ、ｍは、運転モードｍにおけるサポートベクトル、ｙｉ、ｍは、運転モードｍにおけるサポートベクトルの符号、αｉ、ｍは、運転モードｍにおける重み係数のベクトルである。サポートベクトルの符号は、ｏｎｅ−ｖｓ−ｒｅｓｔ法に従い、対象データｘが運転モードｍに属するとき＋１とし、運転モードｍに属しないときに−１とする。また、ｙｉ、ｍ、αｉ、ｍ、ｂは、後述するモード境界の推定によって求められる。
【００２７】
また、運転モードについて説明する。ドライバの運転行動は、複数の連続的な動作、及び入力情報に基づいた判断によってそれらの動作を切り替えることで実現されていると考えられる。そこで、本実施の形態では、ドライバの運転適否状態としての正常運転状態における運転行動を、各信号の時間変化を複数の運転モードの各々に対する線形モデルで表わした区分線形モデルにおける複数の運転モードと、その運転モードの切り替えとによってモデル化する。
【００２８】
ここで、運転モードの分類について説明する。予め学習により、各信号及びＫｄＢの組み合わせの時間変化を線形モデルで表わし、線形モデルに関するパラメータを、クラスタリングによって分類し、分類に対応して複数の運転モードを定める。
【００２９】
以下に、クラスタリングによる運転モードの分類方法について説明する。まず、車速信号、前方車間距離信号、アクセル開度信号、及び面積変化率（ＫｄＢ）の組み合わせの時系列データＰが得られた場合、各データＰｉ（ｉ＝１、２、・・・、ｎ）に対し、距離の近いｃ個のデータを集め、局所集合ＬＤｓｉを作り、特徴量ξｉを得る。ここで、特徴量ξｉは、ＬＤｓｉ中のデータに対して、以下の（３）式で示されるような、ある時刻のＫｄＢ、車速、車間距離、及びアクセル開度に対して、次時刻のアクセル開度を出力する線形モデルを想定し、最小二乗推定を施すことにより得られる線形モデルに関するパラメータａｖ、ａｄ、ａｋ、ａｘと、ＬＤｓｉ中のデータの平均値から構成される。
ｘ（ｔ＋１）＝
ａｖ＊Ｖ（ｔ）＋ａｄ＊ｄ（ｔ）＋ａｋ＊ｋｄｂ（ｔ）＋ａｘ＊ｘ（ｔ）
・・・（３）
【００３０】
ここで、Ｖ（ｔ）が時刻ｔにおける車速、ｄ（ｔ）が時刻ｔにおける前方車間距離、ｋｄｂ（ｔ）が時刻ｔにおける面積変化率、ｘ（ｔ）が時刻ｔにおけるアクセル開度である。
【００３１】
そして、時系列データＰ中の各データＰｉ（ｉ＝１、２、・・・、ｎ）を、特徴量ξｉに変換することで、特徴空間における分布を得る。そして、特徴空間上のデータに対し、Ｋ−ｍｅａｎｓ法に基づいて、クラスタリングを行って、得られた複数のクラスタを、複数の運転モードとして決定する。
【００３２】
例えば、図２に示すように、ドライバの運転適否状態が正常運転状態である場合には、一般に運転者は、車速の上昇に合わせて車間距離が広くなるように調整して運転する。車速は、法定速度に従い上限が定められ、この上限速度付近では、車速に対する車間距離のばらつきが大きくなる。
【００３３】
よって、おおまかには、上限速度付近で分類される２つの運転モードに従ってドライバは運転すると考えられるため、学習により、車速信号が示す車速及び前方車間距離信号が示す車間距離の組み合わせの時系列データの各データを、線形モデルで表わし、線形モデルに関するパラメータを、クラスタリングによって分類することにより、２つの運転モードに分類される。
【００３４】
また、上記のように、クラスタリング（例えばｋ−ｍｅａｎｓクラスタリング）により分類された線形モデルに関するパラメータに基づいて、最小二乗法を用いて、各運転モードに対して、線形モデルに関するパラメータを求め、以下の（４）式から（６）式のように、区分線形モデルの形式で、運転行動をモデル化する。
運転モード１：
ｘ（ｔ＋１）＝
ａｖｍ１＊Ｖ（ｔ）＋ａｄｍ１＊ｄ（ｔ）＋ａｋｍ１＊ｋｄｂ（ｔ）＋ａｘｍ１＊ｘ（ｔ）
・・・（４）
運転モード２：
ｘ（ｔ＋１）＝
ａｖｍ２＊Ｖ（ｔ）＋ａｄｍ２＊ｄ（ｔ）＋ａｋｍ２＊ｋｄｂ（ｔ）＋ａｘｍ２＊ｘ（ｔ）
・・・（５）
運転モード３：
ｘ（ｔ＋１）＝
ａｖｍ３＊Ｖ（ｔ）＋ａｄｍ３＊ｄ（ｔ）＋ａｋｍ３＊ｋｄｂ（ｔ）＋ａｘｍ３＊ｘ（ｔ）
・・・（６）
【００３５】
ここで、ａｖｍｉ、ａｄｍｉ、ａｋｍｉ、及びａｘｍｉの各々は、運転モードｉに対する区分線形モデルに関するパラメータである。
【００３６】
また、運転モード間の境界の推定方法について説明する。本実施の形態では、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）による境界の推定を行う。運転モード間の境界を簡略に表現するため、非線形式としての識別関数（各運転モード間の境界）は考えず、線形式としての識別関数を用いることとして、運転モード間の境界面を求める。以下に線形ＳＶＭの概要を示す。ＳＶＭは基本的に２クラスの識別器を構成するための学習法である。
【００３７】
例えば、運転モード１と運転モード２との間の境界を求める場合、境界を飛び越えて存在する学習データの数（例えば、運転モード２側に存在する運転モード１の学習データの数）が、最小となる境界面を求める。
【００３８】
これは、以下の（７）式、（８）式を制約条件とした、以下の（９）式に示すような２次計画問題として定式化することができる
αｉ，ｍＴｘｉ，ｍ−ｂ≧１  ｉｆ  ｙｉ，ｍ＝１    ・・・（７）
αｉ，ｍＴｘｉ，ｍ−ｂ≧−１  ｉｆ  ｙｉ，ｍ＝−１    ・・・（８）
【００３９】
【数３】
2009157606.tif 000005
【００４０】
ここで、ｘｉ，ｍは、運転モードｍに該当する学習データ、ｙｉ，ｍは、運転モードｍにおけるサポートベクトルの符号、αｉ，ｍは境界面の重み係数のベクトル、ｂは境界面の切片である。
【００４１】
なお、上記のモード同定に用いるＳＶＭのパラメータは、正常運転の行動モデルについて予め求められ、正常運転時行動モデル記憶部２０に記憶されている。
【００４２】
上述したように、運転モード同定部２２によって、バッファのインデックス１〜Ｔに格納された各信号及びＫｄＢの時系列データの各データに対して、運転モードを同定すると、運転モードの時系列データが得られ、運転モードの時系列データに基づいて、図３に示すような、運転モードの遷移が得られる。
【００４３】
遷移確率算出部２４は、運転モード同定部２２によって得られた運転モードの時系列データに基づいて、運転モードの遷移確率を算出する。例えば、モード数をｃとした場合、運転モードｉから運転モードｊに遷移する遷移確率ＰＡｉｊを表わすｃ×ｃの遷移確率行列Ａは、以下の（１０）式で表される。
【００４４】
【数４】
2009157606.tif 000006
【００４５】
遷移確率記憶部２６は、学習により予め求められた正常運転状態時の運転モードの遷移確率を記憶している。正常運転状態時の運転モードの遷移確率を求める学習では、正常運転状態時に得られた車速、車間距離、アクセル開度、及びＫｄＢの学習データの時系列データから、上記の正常運転状態時の区分線形モデルの運転モードに基づいて、各データについて、運転モードを同定して、運転モードの時系列データを取得する。なお、運転モードの同定では、運転モード同定部２２と同様に、正常運転時行動モデル記憶部２０に記憶されたパラメータを用いて、上記の（２）式を最大にする運転モードを、同定対象の信号の組み合わせが属する運転モードと判定する。そして、モード同定により得られた運転モードの時系列データに基づいて、正常運転状態時の運転モードの遷移確率を算出する。なお、遷移確率記憶部２６に記憶された遷移確率は、上記（１０）式と同様に、遷移確率行列の形式で表わされる。
【００４６】
ドライバ状態推定部２８は、遷移確率算出部２４によって算出された遷移確率Ａ、及び遷移確率記憶部２６に記憶された遷移確率Ｂに基づいて、以下の（１１）式に従って、遷移確率Ａと遷移確率ＢとのＫＬ情報量（Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ  Ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ）を計算する。そして、ＫＬ情報量が閾値ｔｈ以上である場合には、遷移確率Ａと遷移確率Ｂとが類似していないと判断されるため、ドライバの運転適否状態が異常運転状態であると推定する。一方、ＫＬ情報量が閾値ｔｈ未満である場合には、遷移確率Ａと遷移確率Ｂとが同一であるか又は類似していると判断されるため、ドライバの運転適否状態が正常運転状態であると推定する。
【００４７】
【数５】
2009157606.tif 000007
【００４８】
なお、上記の閾値については、正常運転状態時の各信号及びＫｄＢの学習データから得られる運転モードの遷移確率を複数用意し、複数の遷移確率の各々と、遷移確率記憶部２６に記憶された遷移確率とに基づいて、ＫＬ情報量を各々求め、求められたＫＬ情報量に基づいて、予め閾値を設定しておけばよい。
【００４９】
表示制御部３０は、ドライバ状態推定部２８によってドライバの運転適否状態が異常運転状態であると判定された場合に、異常運転状態であることを示す警告メッセージを表示装置４０に表示させる。
【００５０】
次に、第１の実施の形態に係るドライバ状態推定装置１０の作用について説明する。まず、以下に説明するような学習処理が行われる。学習処理では、予め用意した正常運転状態時の学習データ（アクセル開度、車速、車間距離、及び面積変化率（ＫｄＢ）の組み合わせの学習データ）の時系列データから、各データについて、線形モデルに関するパラメータを求める。そして、線形モデルに関するパラメータに対して、クラスタリングを行い、線形モデルに関するパラメータを複数の運転モードに分類する。また、分類された運転モードについて、ＳＶＭによる境界推定を行い、モード同定に用いるＳＶＭのパラメータを求め、正常運転時行動モデル記憶部２０に記憶する。
【００５１】
そして、正常運転状態時の学習データ（アクセル開度、車速、車間距離、及び面積変化率（ＫｄＢ）の組み合わせの学習データ）の時系列データから、各データについて、運転モードを同定して、運転モードの時系列データを求める。そして、運転モードの時系列データに基づいて、運転モードの遷移確率を算出し、遷移確率記憶部２６に記憶する。
【００５２】
そして、ドライバ状態推定装置１０を搭載した車両の走行中に、コンピュータ１８において、図４に示すドライバ状態推定処理ルーチンが実行される。
【００５３】
ステップ１０２において、アクセル開度センサ１２、車速センサ１４、及び車間距離計測部１６の各々から出力された信号を取得する。
【００５４】
そして、ステップ１０４では、上記ステップ１０２で取得した車速信号及び車間距離信号に基づいて、前方車の面積変化率（ＫｄＢ）を算出する。次のステップ１０６では、上記ステップ１０２で取得した車速信号、車間距離信号、及びアクセル開度信号と、上記ステップ１０４で算出した面積変化率とを、ＦＩＦＯバッファに格納する。
【００５５】
ステップ１１２では、変数ｔを初期値１に設定し、ステップ１１４で、バッファのインデックスｔから、アクセル開度信号、車速信号、車間距離信号、及び面積変化率を取得し、ステップ１１６において、正常運転時行動モデル記憶部２０に記憶されたＳＶＭのパラメータを用いて、上記ステップ１１４で取得したアクセル開度信号、車速信号、車間距離信号、及び面積変化率に基づいて、上記（２）式を最大にする運転モードを決定して、モード同定を行う。
【００５６】
そして、ステップ１１８において、変数ｔが定数Ｔ以上であるか否かを判定し、変数ｔがＴ未満である場合には、ステップ１２０で、変数ｔをインクリメントして、ステップ１１４へ戻る。一方、上記ステップ１１８において、変数ｔがＴに達した場合には、ステップ１２２へ移行する。
【００５７】
ステップ１２２では、上記ステップ１１６で同定された運転モードの時系列データに基づいて、運転モードの遷移確率を算出する。そして、ステップ１２４において、上記ステップ１２２で算出された運転モードの遷移確率、及び遷移確率記憶部２６に記憶された正常運転時の運転モードの遷移確率に基づいて、上記（１１）式に従って、ＫＬ情報量を算出する。
【００５８】
次のステップ１２６では、上記ステップ１２４で算出したＫＬ情報量が、閾値以上であるか否かを判定する。ＫＬ情報量が閾値以上である場合には、ドライバの運転適否状態が異常運転状態であると推定されるため、ステップ１２８で、ドライバの運転適否状態が異常運転状態であることを示す警告メッセージを表示装置４０に表示させて、ドライバ状態推定処理ルーチンを終了する。一方、上記ステップ１２６において、ＫＬ情報量が閾値以上である場合には、ドライバの運転適否状態が正常運転状態であると推定されるため、ステップ１３０において、ドライバの運転適否状態が正常運転状態であることを示すメッセージを表示装置４０に表示させて、ドライバ状態推定処理ルーチンを終了する。
【００５９】
以上説明したように、第１の実施の形態に係るドライバ状態推定装置によれば、自車両の車速、車間距離、ＫｄＢ、及びドライバのアクセル開度を連続して検出して、区分線形モデルに基づいて、運転モードの遷移確率を算出し、予め求められた正常運転状態時における運転モードの遷移確率と比較することにより、ドライバの運転適否状態を精度よく推定することができる。
【００６０】
また、自車両の車速、車間距離、ＫｄＢ、及びドライバのアクセル開度を連続して検出して、区分線形モデルに基づいて、ドライバの運転行動を、複数の運転モードで表現し、推定対象となる状況下での運転について、運転モードがどのように遷移するかを判定する。そして、その運転モードの遷移が基準となる走行に対してどれだけ異なるかを判定することによって、多様な運転環境下でのドライバの運転適否状態の異なりを表現することができる。
【００６１】
また、複数種類の操作状態又は走行状態として、車速、アクセル開度、車間距離、及び面積変化率を連続して検出して、区分線形モデルに基づいて、車速、アクセル開度、車間距離、及び面積変化率の組み合わせに対して運転モードを同定し、同定された運転モードの遷移確率に基づいて、ドライバの運転適否状態を精度よく推定することができる。
【００６２】
なお、上記の実施の形態では、検出する操作状態又は走行状態の特徴量として、車速、車間距離、及びアクセル開度を採用した場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、他の特徴量の組み合わせであってもよい。例えば、アクセル開度、ブレーキ操作量、及びハンドル操作量などの操作状態の特徴量の組み合わせを検出するようにしてもよい。また、走行状態を表わす特徴量のみを検出するようにしてもよい。
【００６３】
また、１種類の特徴量だけを検出するようにしてもよい。例えば、アクセル開度を連続して検出し、検出されたアクセル開度の時系列データから、運転モードの遷移確率を算出するようにしてもよい。
【００６４】
また、１時刻の検出信号及びＫｄＢに対して、運転モードを同定する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、所定期間の検出信号及びＫｄＢの時系列データに対して、運転モードを同定するようにしても良い。
【００６５】
また、バッファに格納された時刻１〜Ｔの各信号及びＫｄＢに基づいて、ドライバの運転適否状態を推定する場合を例に説明したが、ドライバの運転適否状態を１回推定する度にバッファをクリアし、新たに各信号及びＫｄＢの時系列データをバッファに格納して、ドライバの運転適否状態を繰り返し推定して、最終的に、複数の推定結果に基づいて、ドライバの運転適否状態を推定するようにしてもよい。
【００６６】
また、正常運転状態時の区分線形モデルを用いて、モード同定を行い、予め求められた正常運転状態時における運転モードの遷移確率と比較して、ドライバの運転適否状態を推定する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、異常運転状態時の区分線形モデルを用いて、モード同定を行なってもよく、また、予め求められた異常運転状態時における運転モードの遷移確率と比較して、ドライバの運転適否状態を推定するようにしてもよい。
【００６７】
また、運転モードの遷移確率を算出し、遷移確率を比較して、運転適否状態を推定した場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、運転モードの遷移を表わす他の特徴量を算出し、この特徴量を比較して、ドライバの運転適否状態を推定するようにしてもよい。
【００６８】
次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第２の実施の形態に係るドライバ状態推定装置は、第１の実施の形態と同様の構成であるため、同一符号を付して説明を省略する。
【００６９】
第２の実施の形態では、得られた各信号及びＫｄＢに基づく運転モードの遷移確率と、予め求められた正常運転状態時の遷移確率及び異常運転状態時の遷移確率の各々とを比較して、どちらに近いかによって、ドライバの運転適否状態を推定している点が第１の実施の形態と異なっている。
【００７０】
第２の実施の形態に係るドライバ状態推定装置１０では、遷移確率記憶部２６に、学習により予め求めた、正常運転状態時における運転モードの遷移確率及び異常運転状態（例えば居眠り状態）時における運転モードの遷移確率を記憶している。異常運転状態時の運転モードの遷移確率を求める学習では、居眠り状態時に得られた車速、車間距離、アクセル開度、及びＫｄＢの学習データの時系列データから、上記の正常運転状態時の区分線形モデルの運転モードに基づいて、各データについて、運転モードを同定して、運転モードの時系列データを取得する。なお、運転モードの同定では、運転モード同定部２２と同様に、正常運転時行動モデル記憶部２０に記憶されたパラメータを用いて、上記の（２）式を最大にする運転モードを、同定対象の信号の組み合わせが属する運転モードと判定する。そして、モード同定により得られた運転モードの時系列データに基づいて、異常運転状態時の運転モードの遷移確率を算出する。
【００７１】
ドライバ状態推定部２８は、遷移確率算出部２４によって算出された遷移確率、及び遷移確率記憶部２６に記憶された正常状態時の遷移確率に基づいて、上記の（１１）式に従って、ＫＬ情報量を算出すると共に、遷移確率算出部２４によって算出された遷移確率、及び遷移確率記憶部２６に記憶された異常状態時の遷移確率に基づいて、上記の（１１）式に従って、ＫＬ情報量を算出する。そして、異常状態時の遷移確率に基づくＫＬ情報量が、正常状態時の遷移確率に基づくＫＬ情報量より大きい場合には、算出された遷移確率が、正常状態時の遷移確率と同一であるか又は類似していると判断されるため、ドライバの運転適否状態が正常運転状態であると推定する。一方、異常状態時の遷移確率に基づくＫＬ情報量が、正常状態時の遷移確率に基づくＫＬ情報量以下である場合には、算出された遷移確率が、異常状態時の遷移確率と同一であるか又は類似していると判断されるため、ドライバの運転適否状態が異常運転状態であると推定する。
【００７２】
このように、算出された運転モードの遷移確率が、正常運転状態時における運転モードの遷移確率と大きく異なっていたとしても、異常運転状態時における運転モードの遷移確率との異なりが、それ以上に大きければ、ドライバの運転適否状態が正常運転状態であると推定することができるため、誤推定が生じることを防止することができる。
【００７３】
なお、上記の実施の形態では、ドライバの運転適否状態が、正常運転状態及び異常運転状態の何れであるかを推定する場合を例に説明したが、ドライバの運転適否状態の異常運転状態として、居眠り状態や飲酒状態など複数種類の状態の何れかであるかを推定するようにしてもよい。この場合には、複数種類の異常運転状態の各々における運転モードの遷移確率を予め求めておき、算出された遷移確率とこれらの遷移確率の各々とを比較すればよい。これによって、異常運転状態として、居眠り状態、飲酒状態、漫然状態等、正常とは異なるドライバの状態を、検出される走行状態や操作状態によって推定することが可能となる。
【００７４】
次に、第３の実施の形態について説明する。なお、第３の実施の形態に係るドライバ状態推定装置は、第１の実施の形態と同様の構成であるため、同一符号を付して説明を省略する。
【００７５】
第３の実施の形態では、区分線形モデルに関するパラメータの空間上におけるユークリッドノルムに基づいて、モード同定を行なっている点が第１の実施の形態と異なっている。
【００７６】
第３の実施の形態に係るドライバ状態推定装置１０の運転モード同定部２２は、まず、バッファ中に格納された各信号及びＫｄＢに対し、上記（３）式で示した線形モデルに関するパラメータを算出する。そして、区分線形モデルに関するパラメータの空間上において、予め用意した正常運転状態時の学習データから得られた各運転モードの境界の代表ベクトルと、算出された線形モデルに関するパラメータとのユークリッド距離を各々算出する。
【００７７】
このようにして算出されたユークリッド距離のうち、最小の距離を与える運転モードを、当該時刻における各信号及びＫｄＢの組み合わせに対する運転モードと判定して、運転モードを同定する。
【００７８】
具体的には、非特許文献（Ｇｉａｎｃａｒｌｏ  Ｆｅｒｒａｒｉ−Ｔｒｅｃａｔｅ  ｅｔ  ａｌ．，Ａ  ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｐｉｅｃｅｗｉｓｅ  ａｆｆｉｎｅ  ｓｙｓｔｅｍ，ａｕｔｏｍａｔｉｃａ，Ｖｏｌ．３９，ｐｐ．２０５−２１７，２００３）などに示されるアルゴリズムを用いて、モード同定を行えばよい。
【００７９】
なお、上記の運転モードの境界の代表ベクトルについては、予め用意した正常運転状態時の学習データを用いた学習により予め求めておき、正常運転時行動モデル記憶部２０に記憶しておく。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係るドライバ状態推定装置の構成を示す概略図である。
【図２】正常運転状態時の車速及び車間距離の時間変化に対する運転モードの分類を説明するためのグラフである。
【図３】運転モードの遷移を示すイメージ図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態に係るドライバ状態推定装置におけるドライバ状態推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００８１】
１０  ドライバ状態推定装置
１２   アクセル開度センサ
１４   車速センサ
１６   車間距離計測部
１８  コンピュータ
２０   正常運転時行動モデル記憶部
２２   運転モード同定部
２４   遷移確率算出部
２６   遷移確率記憶部
２８   ドライバ状態推定部
【図１】
2009157606.tif 000008
【図２】
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【図３】
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【図４】
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