(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操作状態を検出する。そして、運転信号生成部２６によって、正常運転状態及び異常運転状態の各々における混合ガウス分布、及び検出された走行状態及び操作状態に基づいて、正常運転状態及び異常運転状態の各々について、混合ガウス分布における条件付確率が最大となるアクセル開度を次時刻のアクセル開度として推定する。そして、ドライバ状態推定部２８によって、推定された正常運転状態及び異常運転状態の各々における次時刻のアクセル開度と、当該次時刻に検出されたアクセル開度とを比較し、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
2009175929.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検出する状態検出手段と、
予め求められた複数の運転適否状態の各々における前記状態の確率分布、及び前記状態検出手段によって検出された前記状態に基づいて、該状態が検出されたタイミングより後のタイミングにおける前記複数のドライバの運転適否状態の各々に対する前記状態として、前記運転適否状態の前記確率分布における前記検出された前記状態に対する確率より前記確率が高くなる前記状態を推定する状態推定手段と、
前記状態推定手段によって推定された前記複数の運転適否状態に対する前記状態の各々と、前記状態検出手段によって該タイミングに検出された前記状態とを比較し、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】
前記状態検出手段は、複数種類の状態を検出し、
前記状態推定手段は、予め求められた前記複数の運転適否状態の各々における前記複数種類の状態の組み合わせの確率分布、及び前記状態検出手段によって検出された前記複数種類の状態に基づいて、前記後のタイミングにおける前記複数の運転適否状態の各々に対する前記複数種類の状態の何れか一つとして、前記運転適否状態の前記確率分布における前記検出された前記複数種類の状態に対する確率より前記確率が高くなる前記複数種類の状態の何れか一つを推定し、
前記ドライバ状態推定手段は、前記状態推定手段によって推定された前記複数の運転適否状態に対する前記複数種類の状態の何れか一つの各々と、前記状態検出手段によって該タイミングに検出された前記複数種類の状態の何れか一つとを比較し、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】
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検出する状態検出手段によって検出された前記状態、及び予め求められた複数の運転適否状態の各々における前記状態の確率分布に基づいて、該状態が検出されたタイミングより後のタイミングにおける前記複数のドライバの運転適否状態の各々に対する前記状態として、前記運転適否状態の前記確率分布における前記検出された前記状態に対する確率より前記確率が高くなる前記状態を推定する状態推定手段、及び
前記状態推定手段によって推定された前記複数の運転適否状態に対する前記状態の各々と、前記状態検出手段によって該タイミングに検出された前記状態とを比較し、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、加減速の滑らかさを表す車両のジャークを算出し、ジャークに関する正常運転時との異なりに基づいて、ドライバ状態を推定する運転状態推定装置が知られている（例えば、特許文献１）。
【０００３】
また、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に基づいて、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２）。
【特許文献１】特開２００６−３３５２７７号公報
【特許文献２】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】
【０００４】
しかしながら、上記の特許文献１、２に記載の技術では、現在の車両信号と、基準となる車両信号との異なりに基づいて、ドライバの状態を推定しており、基準とどれだけ異なっていれば異常と推定することが可能か、という点と、信号が基準と異なっている場合は必ず異常状態であるか、という点とに関して、明確な基準が与えられていないため、誤推定が生じてしまう、という問題があった。
【０００５】
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】
【０００６】
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検出する状態検出手段と、予め求められた複数の運転適否状態の各々における前記状態の確率分布、及び前記状態検出手段によって検出された前記状態に基づいて、該状態が検出されたタイミングより後のタイミングにおける前記複数のドライバの運転適否状態の各々に対する前記状態として、前記運転適否状態の前記確率分布における前記検出された前記状態に対する確率より前記確率が高くなる前記状態を推定する状態推定手段と、前記状態推定手段によって推定された前記複数の運転適否状態に対する前記状態の各々と、前記状態検出手段によって該タイミングに検出された前記状態とを比較し、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。
【０００７】
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検出する状態検出手段によって検出された前記状態、及び予め求められた複数の運転適否状態の各々における前記状態の確率分布に基づいて、該状態が検出されたタイミングより後のタイミングにおける前記複数のドライバの運転適否状態の各々に対する前記状態として、前記運転適否状態の前記確率分布における前記検出された前記状態に対する確率より前記確率が高くなる前記状態を推定する状態推定手段、及び前記状態推定手段によって推定された前記複数の運転適否状態に対する前記状態の各々と、前記状態検出手段によって該タイミングに検出された前記状態とを比較し、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。
【０００８】
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検出する。そして、状態推定手段によって、予め求められた複数の運転適否状態の各々における状態の確率分布、及び状態検出手段によって検出された状態に基づいて、該状態が検出されたタイミングより後のタイミングにおける複数のドライバの運転適否状態の各々に対する状態として、運転適否状態の確率分布における検出された状態に対する確率より確率が高くなる状態を推定する。
【０００９】
そして、ドライバ状態推定手段によって、状態推定手段によって推定された複数の運転適否状態に対する状態の各々と、状態検出手段によって該タイミングに検出された状態とを比較し、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。
【００１０】
このように、複数の運転適否状態の各々に対して運転適否状態の確率分布における確率が高くなるように推定された状態の各々と、検出された状態とを比較して、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。
【００１１】
上記の状態検出手段は、複数種類の状態を検出し、状態推定手段は、予め求められた複数の運転適否状態の各々における複数種類の状態の組み合わせの確率分布、及び状態検出手段によって検出された複数種類の状態に基づいて、後のタイミングにおける複数の運転適否状態の各々に対する複数種類の状態の何れか一つとして、運転適否状態の確率分布における検出された複数種類の状態に対する確率より確率が高くなる複数種類の状態の何れか一つを推定し、ドライバ状態推定手段は、状態推定手段によって推定された複数の運転適否状態に対する複数種類の状態の何れか一つの各々と、状態検出手段によって該タイミングに検出された複数種類の状態の何れか一つとを比較し、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、複数種類の状態を検出し、複数種類の状態の組み合わせの確率分布に基づいて推定された複数種類の状態の何れか一つ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。
【発明の効果】
【００１２】
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、複数の運転適否状態の各々に対して運転適否状態の確率分布における確率が高くなるように推定された状態の各々と、検出された状態とを比較して、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】
【００１３】
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。
【００１４】
図１に示すように、本発明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。
【００１５】
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。
【００１６】
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、アクセル開度センサ１２から入力されたアクセル開度信号、車速センサ１４から入力された車速信号、及び車間距離計測部１６から入力された前方車間距離信号の各々について、１次微分及び２次微分を算出する微分算出部２０と、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として、正常運転状態におけるアクセル開度、車速、及び車間距離の各々の１次微分及び２次微分と車速と車間距離との組み合わせの確率分布を表わす混合ガウス分布を記憶した正常運転時行動モデル記憶部２２と、ドライバが異常運転状態として例えば居眠り状態であるときの運転行動をモデル化した行動モデルとして、異常運転状態におけるアクセル開度、車速、及び車間距離の各々の１次微分及び２次微分と車速と車間距離との組み合わせの確率分布を表わす混合ガウス分布を記憶した異常運転時行動モデル記憶部２４と、微分算出部２０により算出された時刻ｔのアクセル開度、車速信号、及び車間距離の各々の１次微分及び２次微分と、車速センサ１４から入力された時刻ｔの車速信号と、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との組み合わせ、正常運転状態に対する混合ガウス分布、並びに異常運転状態に対する混合ガウス分布に基づいて、次の時刻ｔ＋１における正常運転状態に対するアクセル開度信号、及び時刻ｔ＋１における異常運転状態に対するアクセル開度信号を生成する運転信号生成部２６と、アクセル開度センサ１２から入力されたアクセル開度信号、及び運転信号生成部２６によって生成された各運転適否状態に対するアクセル開度信号とを比較して、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。
【００１７】
微分算出部２０は、以下に説明するように、アクセル開度、車速、及び車間距離の各々の１次微分及び２次微分を算出する。
【００１８】
まず、ある時刻ｔに入力された車速信号が示す車速又は前方車間距離信号が示す車間距離をｘ（ｔ)とすると、車速又は車間距離の１次微分量Δｘ（ｔ）は、以下の（１）式によって算出される。
【００１９】
【数１】
2009175929.tif 000003
【００２０】
ここで、Ｃは予め定められた定数である。
【００２１】
また、上記（１）式において、ｘ（ｔ）を１次微分量Δｘ（ｔ）に置き換えた式に従って、車速又は車間距離の１次微分量に基づいて、車速又は車間距離の２次微分量が算出される。
【００２２】
また、時刻ｔに入力されたアクセル開度信号が示すアクセル開度をｘ（ｔ)とすると、アクセル開度の１次微分量Δｘ（ｔ）は、以下の（２）式によって算出される。
【００２３】
【数２】
2009175929.tif 000004
【００２４】
また、上記（２）式において、ｘ（ｔ）を１次微分量Δｘ（ｔ）に置き換えた式に従って、アクセル開度の１次微分量に基づいて、アクセル開度の２次微分量が算出される。
【００２５】
また、車速センサ１４から入力された車速信号が示す車速、車間距離計測部１６から入力された前方車間距離信号が示す車間距離、及び微分算出部２０によって算出された各信号の１次微分と２次微分とは、ＦＩＦＯ型バッファ（図示省略）に格納される。ここで、ＦＩＦＯ型バッファのバッファサイズを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。
【００２６】
正常運転時行動モデル記憶部２２には、正常運転状態時の行動モデルを表現する確率分布としての混合ガウス分布を決定するパラメータが記憶されている。ここで、正常運転状態に対する混合ガウス分布の混合要素ｍの条件付確率ｐ（ｘ｜θｎｍ）は、以下の（３）式で表される。
【００２７】
【数３】
2009175929.tif 000005
【００２８】
ここで、θｎｍは正常運転状態に対する混合ガウス分布を決定するパラメータであり、θｎｍ＝｛ａｎｍ,μｎｍ,Σｎｍ｝である。また、ａｎｍは、正常運転状態に対する混合ガウス分布の混合要素ｍの混合重み係数であり、μｎｍは、正常運転状態に対する混合ガウス分布の混合要素ｍの平均ベクトルであり、Σｎｍは、正常運転状態に対する混合ガウス分布の混合要素ｍの共分散行列であり、Ｄは次元数である。なお、この実施例においては、アクセル開度、車間距離、及び車速の各々の１次微分量及び２次微分量と車間距離と車速とからなる８種類の値を用いるため、Ｄ＝８である。
【００２９】
上記のパラメータθｎｍは学習によって予め求められ、正常運転時行動モデル記憶部２２に記憶されている。
【００３０】
また、異常運転時行動モデル記憶部２４には、異常運転状態時の行動モデルを表現する確率分布としての混合ガウス分布を決定するパラメータが記憶されている。正常運転時行動モデル記憶部２２と同様に、異常運転状態に対する混合ガウス分布を決定するパラメータθｉｍ（θｉｍ＝｛ａｉｍ,μｉｍ,Σｉｍ｝）が、異常運転時行動モデル記憶部２４に記憶されている。ただし、ａｉｍは、異常運転状態に対する混合ガウス分布の混合要素ｍの混合重み係数であり、μｉｍは、異常運転状態に対する混合ガウス分布の混合要素ｍの平均ベクトルであり、Σｉｍは、異常運転状態に対する混合ガウス分布の混合要素ｍの共分散行列である。
【００３１】
運転信号生成部２６は、ＦＩＦＯ型バッファ中のインデックスｔに含まれる各信号、各信号の１次微分、及び各信号の２次微分と、正常運転状態に対する混合ガウス分布を決定するパラメータとに基づいて、正常運転状態に対する、次の時刻ｔ＋１のアクセル開度を算出して、時刻ｔ＋１のアクセル開度信号を生成する。
【００３２】
ここで、次時刻のアクセル開度Ａ（ｉ＋１）のハットは、以下の（４）式に示すように、条件付確率を最大化するアクセル開度Ａ（ｉ＋１）を解くことによって求められる。
【００３３】
【数４】
2009175929.tif 000006
【００３４】
ただし、Ａ（ｉ）は時刻ｉのアクセル開度、ｖ（ｉ）は時刻ｉの車速、ｄ（ｉ）は時刻ｉの車間距離である。また、ΔＡ（ｉ）は時刻ｉのアクセル開度の１次微分量、Δｖ（ｉ）は時刻ｉの車速の１次微分量、Δｄ（ｉ）は時刻ｉの車間距離の１次微分量、ΔΔｖ（ｉ）は時刻ｉの車速の２次微分量、ΔΔｄ（ｉ）は時刻ｉの車間距離の２次微分量である。
【００３５】
上記（４）式の解は、例えば、以下の（５）式を最大にするＡ（ｉ＋１）を求めることによって得られる。
【００３６】
【数５】
2009175929.tif 000007
【００３７】
ただし、ｐｍ、ｑｍ、ｒｍは以下の式で表される。
【００３８】
【数６】
2009175929.tif 000008
【００３９】
なお、μｎｍ，ｖは、速度ｖの平均ベクトルであり、μｎｍ，ΔＡ（ｉ）は、アクセル開度の１次微分量ΔＡ（ｉ）の平均ベクトルであり、μｎｍ，Ａ（ｉ＋１）は、アクセル開度Ａ（ｉ＋１）の平均ベクトルである。
【００４０】
上記（５）式に従って、時刻ｉの信号値と全ての混合要素のガウス分布との交点のうち、最大確率を与えるアクセル開度を初期値として、確率密度値が高くなるように山登り法によって逐次的にアクセル開度の値を更新し、最大確率が得られるアクセル開度Ａ（ｉ＋１）を、求めるべき次時刻のアクセル開度の推定値とする。
【００４１】
上記のように、バッファ中に含まれる信号から、正常運転状態時の行動モデルのパラメータに基づいて、次時刻のアクセル開度信号を繰り返し生成し、生成されたアクセル開度信号の時系列データを正常時算出用バッファ（図示省略）に格納する。この生成処理では、バッファのインデックスｉの各信号の情報から、時刻ｉの次の時刻ｉ＋１のアクセル開度信号を求める処理を、時刻１〜Ｔ−１に対応するバッファのインデックス１〜Ｔ−１の各々に対して繰り返して行うことで、時刻２〜Ｔまでのアクセル開度信号の時系列データを得て、アクセル開度信号の時系列データを正常時算出用バッファのインデックス２〜Ｔに格納する。
【００４２】
また、運転信号生成部２６は、正常運転状態時に対するアクセル開度信号を生成する場合と同様に、バッファ中に含まれる信号から、異常運転状態時の行動モデルのパラメータに基づいて、次時刻のアクセル開度信号を繰り返し生成し、生成されたアクセル開度信号の時系列データを異常時算出用バッファ（図示省略）に格納する。この生成処理では、バッファのインデックスｉの各信号の情報から、時刻ｉの次の時刻ｉ＋１のアクセル開度信号を求める処理を、時刻１〜Ｔ−１に対応するバッファのインデックス１〜Ｔ−１の各々に対して繰り返して行うことで、時刻２〜Ｔまでのアクセル開度信号の時系列データを得て、アクセル開度信号の時系列データを異常時算出用バッファのインデックス２〜Ｔに格納する。
【００４３】
ドライバ状態推定部２８は、運転信号生成部２６によって生成された正常時算出用バッファ中のインデックス２〜Ｔの正常時のアクセル開度信号（ｓｉｇ）と、バッファ（ｂｕｆ）中のインデックス２〜Ｔのアクセル開度信号との差の総和ｄｎを、以下の（６）式によって計算する。
【００４４】
【数７】
2009175929.tif 000009
【００４５】
同様に、ドライバ状態推定部２８は、異常時算出用バッファ中のインデックス２〜Ｔの異常時のアクセル開度信号（ｓｉｇ）と、バッファ（ｂｕｆ）中のインデックス２〜Ｔのアクセル開度信号との差の総和ｄａを求める。そして、求めた差の総和ｄｎ、ｄａの大小比較から、ドライバの運転適否状態が正常運転状態および異常運転状態の何れであるかを推定する。
【００４６】
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。
【００４７】
次に、本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。正常運転に関する学習処理では、予め用意した正常運転状態時の複数の学習データ（アクセル開度の１次微分及び２次微分、車速の１次微分及び２次微分、車間距離の１次微分及び２次微分、車速、並びに車間距離の組み合わせからなる学習データ）から、確率分布としての混合ガウス分布を決定するパラメータを求め、正常運転時行動モデル記憶部２２に記憶する。
【００４８】
また、異常運転に関する学習処理では、予め用意した異常運転状態時の複数の学習データ（アクセル開度の１次微分及び２次微分、車速の１次微分及び２次微分、車間距離の１次微分及び２次微分、車速、並びに車間距離の組み合わせからなる学習データ）から、確率分布としての混合ガウス分布を決定するパラメータを求め、異常運転時行動モデル記憶部２４に記憶する。
【００４９】
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２に示すドライバ状態推定処理ルーチンが実行される。
【００５０】
まず、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の各々から連続して出力された信号を取得する。
【００５１】
そして、ステップ１０４では、上記ステップ１０２で取得したアクセル開度信号、車速信号、及び車間距離信号の各々について、１次微分及び２次微分を算出し、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及び車間距離信号と、上記ステップ１０４で算出したアクセル開度信号、車速信号、及び車間距離信号の各々の１次微分及び２次微分との組み合わせからなる信号ベクトルの時系列データを、ＦＩＦＯ型バッファに格納する。
【００５２】
そして、ステップ１１２において、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、車速信号及び車間距離信号と、アクセル開度信号、車速信号、及び車間距離信号の各々の１次微分及び２次微分とを読み込んで取得する。そして、ステップ１１６において、時刻ｔ＋１における正常運転状態時のアクセル開度信号を生成する。上記ステップ１１６では、正常運転時行動モデル記憶部２２に記憶された正常運転状態時の混合ガウス分布を決定するパラメータと、上記ステップ１１４で取得した各信号とを用いて、上記（４）式に従って、正常運転状態時に対する混合ガウス分布において条件付確率を最大化するアクセル開度信号を、時刻ｔ＋１におけるアクセル開度信号として生成する。
【００５３】
次のステップ１１８において、上記ステップ１１６で生成されたアクセル開度信号を、正常時算出用バッファのインデックスｔ＋１に格納する。
【００５４】
そして、ステップ１２０において、時刻ｔ＋１における異常運転状態時のアクセル開度信号を算出して生成する。上記ステップ１２０では、異常運転時行動モデル記憶部２４に記憶された異常運転状態時の混合ガウス分布を決定するパラメータと、上記ステップ１１４で取得した各信号とを用いて、上記（４）式と同様の式に従って、異常運転状態時に対する混合ガウス分布において条件付確率を最大化するアクセル開度信号を、時刻ｔ＋１におけるアクセル開度信号として生成する。
【００５５】
次のステップ１２２では、上記ステップ１２０で生成されたアクセル開度信号を、異常時算出用バッファのインデックスｔ＋１に格納する。
【００５６】
そして、ステップ１２４において、変数ｔが定数Ｔ−１以上であるか否かを判定し、変数ｔがＴ−１未満である場合には、ステップ１２６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１２４において、変数ｔがＴ−１に達した場合には、ステップ１２８へ移行する。
【００５７】
ステップ１２８では、上記（６）式に従って、正常時算出用バッファの値とバッファの値との差の総和ｄｎを算出し、ステップ１３０において、異常時算出用バッファの値とバッファの値との差の総和ｄａを算出する。
【００５８】
そして、ステップ１３２において、上記ステップ１２８で算出した差の総和ｄｎが、上記ステップ１３０で算出した差の総和ｄａより大きいか否かを判定し、ｄｎがｄａより大きい場合には、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１３４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１３２において、ｄｎがｄａ以下である場合には、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１３６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、本実施の形態に係るドライバ状態推定装置によれば、正常運転状態及び異常運転状態の各々における各センサから出力される信号や微分量の組み合わせの混合ガウス分布に基づいて、条件付確率が最大となるように推定された次時刻のアクセル開度信号の各々と、当該次時刻に検出されたアクセル開度信号とを比較して、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。
【００６０】
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、及び車間距離を検出して、車速、アクセル開度、及び車間距離の各々の１次微分及び２次微分と、車速と、車間距離との組み合わせの確率モデルを表わす混合ガウス分布に基づいて、次の時刻のアクセル開度を推定することにより、正常運転状態および異常運転状態の各々におけるアクセル開度を精度よく推定することができる。
【００６１】
また、各センサから得られる信号列に基づいて、正常運転状態および異常運転状態における運転行動を、確率モデルによってモデル化し、これらの２つの確率モデルに基づいて、正常運転状態および異常運転状態において推定される信号を生成する。ドライバの運転適否状態が正常運転状態であれば、センサから検出された信号は、正常運転状態の確率モデルから生成された信号との差が小さくなることが期待されるため、生成された信号とセンサから検出された信号との差を比較して、ドライバの運転適否状態を精度よく推定することが可能となる。
【００６２】
また、運転適否状態として、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。
【００６３】
また、センサから検出される信号について、正常運転状態の確率モデルから生成される信号との差が大きかったとしても、異常運転状態の確率モデルから生成される信号との差が、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。
【００６４】
従来技術では、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いた。これは、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、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。一方、本実施の形態では、運転状態を表わす信号の組み合わせの確率分布である混合ガウス分布によって運転行動モデルのモデル化を行ない、混合ガウス分布に基づいて、最も尤もらしい行動を示す信号を生成することによって、様々な状況下でドライバがどのように運転するかを推定することができる。
【００６５】
なお、上記の実施の形態では、バッファに記憶された信号の時系列データから、各時刻の次の時刻のアクセル開度信号を生成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、各センサから信号が検出される毎に、リアルタイムに次の時刻のアクセル開度信号を予測するようにしてもよい。この場合には、正常運転状態及び異常運転状態の各々について予測された次時刻のアクセル開度信号と、当該次時刻にアクセル開度センサから検出されたアクセル開度信号とを比較して、ドライバの運転適否状態を推定すればよい。
【００６６】
また、混合ガウス分布において条件付確率が最大となるアクセル開度を、次の時刻のアクセル開度として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、混合ガウス分布から得られる確率が、各センサから検出された信号等に対する確率より大きくなるようなアクセル開度を、次の時刻のアクセル開度として推定するようにしてもよい。
【００６７】
また、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。
【００６８】
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、アクセル開度を検出し、検出されたアクセル開度から、正常運転状態及び異常運転状態の確率モデルに基づいて次の時刻のアクセル開度を推定して、センサから検出されたアクセル開度と比較するようにしてもよい。
【００６９】
また、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行動を、混合ガウス分布でモデル化すればよい。
【００７０】
また、運転行動をモデル化した確率モデルとして、混合ガウス分布を用い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、混合確率分布を用いてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】本発明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】本発明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】
【００７２】
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   微分算出部
２２   正常運転時行動モデル記憶部
２４   異常運転時行動モデル記憶部
２６   運転信号生成部
２８   ドライバ状態推定部
【図１】
2009175929.tif 000010
【図２】
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