(57)【要約】  情報収集部（１１）は、運転者の車両（１）に対する運転操作及び当該運転操作により変化する車両（１）の状態を示す情報を収集し、収集した情報のうち、車両（１）の停止に寄与する運転操作が行われた起点から、車両（１）の停車時間が予め定められた時間以上継続する停止状態における停止開始点までの情報を、運転操作情報として出力する。状態推定部（１３）は、運転操作情報を入力すると運転者の状態を示す運転者状態情報を出力するように機械学習を行った学習済みの学習器（１２）に、情報収集部（１１）から出力される運転操作情報を入力し、学習器（１２）の演算処理を実行することで、運転者状態情報を学習器（１２）から取得する。
2020255252.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転者の車両に対する運転操作及び当該運転操作により変化する前記車両の状態を示す情報を収集し、収集した前記情報のうち、前記車両の停止に寄与する運転操作が行われた起点から、前記車両の停車時間が予め定められた時間以上継続する停止状態における停止開始点までの情報を、運転操作情報として出力する情報収集部と、
前記運転操作情報を入力すると前記運転者の状態を示す運転者状態情報を出力するように機械学習を行った学習済みの学習器に、前記情報収集部から出力される前記運転操作情報を入力し、前記学習器の演算処理を実行することで、前記運転者状態情報を前記学習器から取得する状態推定部とを備える運転者状態推定装置。
【請求項２】
前記運転操作情報は、前記車両に対するブレーキ操作、ステアリング操作、アクセル操作、若しくは車速のうちの少なくとも１つである第一の運転操作情報、又は前記第一の運転操作情報から導出される第二の運転操作情報であることを特徴とする請求項１記載の運転者状態推定装置。
【請求項３】
前記運転操作情報は、前記情報収集部により収集された前記情報のうち、前記車両の停止に寄与する運転操作が行われた前記起点から、前記車両が前記停止状態の後に発進し予め定められた車速になった時点までの情報を含むことを特徴とする請求項１記載の運転者状態推定装置。
【請求項４】
情報収集部が、運転者の車両に対する運転操作及び当該運転操作により変化する前記車両の状態を示す情報を収集し、収集した前記情報のうち、前記車両の停止に寄与する運転操作が行われた起点から、前記車両の停車時間が予め定められた時間以上継続する停止状態における停止開始点までの情報を、運転操作情報として出力し、
状態推定部が、前記運転操作情報を入力すると前記運転者の状態を示す運転者状態情報を出力するように機械学習を行った学習済みの学習器に、前記情報収集部から出力される前記運転操作情報を入力し、前記学習器の演算処理を実行することで、前記運転者状態情報を前記学習器から取得する運転者状態推定方法。
【請求項５】
学習用情報収集部が、車両の停止に寄与する運転操作が行われた起点から、前記車両の停車時間が予め定められた時間以上継続する停止状態における停止開始点までにおける、運転者の前記車両に対する運転操作及び当該運転操作により変化する前記車両の状態を示す情報を、運転操作情報として収集し、
学習部が、前記運転操作情報を入力すると前記運転者の状態を示す運転者状態情報を出力するように学習器を機械学習させる学習方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、車両の運転者状態推定装置、運転者状態推定方法、及び学習方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
運転者が正常状態で運転しているときの運転状態のデータ用いて運転者モデルを作成し、作成した運転者モデルを使用して正常状態での運転操作を推定し、推定した運転操作と実際の運転操作とから運転者の状態を判定して運転支援を行う運転支援装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２７２８３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の運転支援装置は、例えば、自車両が片側３車線の国道における信号が青の交差点を右折専用車線から右折しようとしており、かつ対向車があり、かつ横断歩道に歩行者がいる場面というように、自車両周辺環境の場面ごとに運転者モデルを作成する必要があった。交差点のような場所では、対向車及び歩行者等の位置、数、及び動き等に応じた多様な場面が存在するため、従来の運転支援装置は、多様な場面に対応した、運転者の状態を推定できる運転者モデルを作成することが困難であった。【０００５】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、自車両周辺環境の場面によらず、運転者の状態を推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る運転者状態推定装置は、運転者の車両に対する運転操作及び当該運転操作により変化する車両の状態を示す情報を収集し、収集した情報のうち、車両の停止に寄与する運転操作が行われた起点から、車両の停車時間が予め定められた時間以上継続する停止状態における停止開始点までの情報を、運転操作情報として出力する情報収集部と、運転操作情報を入力すると運転者の状態を示す運転者状態情報を出力するように機械学習を行った学習済みの学習器に、情報収集部から出力される運転操作情報を入力し、学習器の演算処理を実行することで、運転者状態情報を学習器から取得する状態推定部とを備えるものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明によれば、運転中に多く発生する車両停止に着目し、減速から停止にかけての運転操作及びこの運転操作により変化する車両の状態を示す情報を用いて、学習器により運転者の状態を推定するようにしたので、自車両周辺環境の場面によらず、運転者の状態を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１に係る運転者状態推定装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】情報収集部から状態推定部に入力される運転操作情報を説明する図である。
【図３】実施の形態１に係る運転者状態推定装置の動作例を示すフローチャートである。
【図４】実施の形態１に係る学習装置の構成例を示すブロック図である。
【図５】実施の形態１に係る学習装置の動作例を示すフローチャートである。
【図６】図６Ａ及び図６Ｂは、実施の形態１に係る運転者状態推定装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図７】図７Ａ及び図７Ｂは、実施の形態１に係る学習装置のハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る運転者状態推定装置１０の構成例を示すブロック図である。実施の形態１に係る運転者状態推定装置１０は、情報収集部１１、学習済みの学習器１２、及び状態推定部１３を備える。この運転者状態推定装置１０は、車両１に搭載され、この車両１の運転者が正常な状態とは異なる状態（以下、「異常状態」と称する）であることを推定するものである。正常な状態とは、運転者が車両１を運転できる心身状態である。異常状態とは、運転に集中できていない若しくは注意が散漫になっている漫然状態、眠っている若しくは眠気を感じている居眠り状態、疲労状態、又は苛々している等の感情に問題がある状態等である。なお、運転者状態推定装置１０は、運転者が異常状態であることを推定することに加え、運転者が漫然状態、居眠り状態、疲労状態、又は感情に問題がある状態等のうちのいずれの状態であるかを推定してもよい。
【００１０】
情報収集部１１は、運転者の車両１に対する運転操作の情報、及びこの運転操作により変化する車両１の状態を示す情報を収集する。運転操作の情報は、運転者が車両１に与えたブレーキ操作量、ステアリング操作量、又はアクセル操作量等のうちの少なくとも１つを含む。車両１の状態を示す情報は、車両１の車速、前後方向の加速度、左右方向の加速度、又は現在位置等のうちの少なくとも１つを含む。
【００１１】
なお、情報収集部１１は、運転操作の情報及び車両１の状態を示す情報に加え、車両１の周辺の状況を示す情報を収集してもよい。周辺の状況を示す情報は、車両１に搭載されたカメラ、各種センサ、ライダ（Ｌｉｇｈｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇ）、又は車車間通信等により取得される、周辺車両の情報又は車両１と白線との位置関係の情報等を含む。周辺車両の情報とは、車両１と前方車両との車間距離を示す情報等である。車両１と白線の位置関係の情報とは、車両１が走行している車線を示す情報等である。
【００１２】
情報収集部１１は、収集したこれらの情報のうち、車両１の停止に寄与する運転操作が行われた起点から、車両１の停車時間が予め定められた時間以上継続している状態（以下、「停止状態」と称する）における停止開始点までの情報を抽出し、抽出した情報を運転操作情報として状態推定部１３へ出力する。
【００１３】
図２は、情報収集部１１から状態推定部１３に入力される運転操作情報を説明する図である。実施の形態１では、車両１が交差点で信号に従い停止する場面が想定される。停止とは、車両１の車速が、第１の予め定められた速度以下である状態をいう。第１の予め定められた速度は、０ｋｍ／ｈに近い低速度である。
【００１４】
図２において、時間ｔ０は、車両１の停止に寄与する運転操作が行われた起点である。この起点とは、例えば、運転者がアクセルペダルから足を離すことによるアクセル操作量の変化、ブレーキペダルを踏むことによるブレーキの作動及びブレーキ操作量の変化、又は車速の低下といった、運転者が車両１を停止させるために運転操作を行った時刻、又は運転者が車両１を停止させるために行った運転操作により車両１の状態が変化し始めた時刻である。
【００１５】
図２において、時刻ｔ１は、車両１の停止状態における停止開始点である。この停止開始点とは、車両１の停車時間が予め定められた時間ｔｈ以上継続する停止状態の中で、この停止状態が開始した時刻である。停車時間は、停止開始点である図２の時刻ｔ１から、車両１が発進した時点である図２の時刻ｔ２までの時間である。
【００１６】
なお、情報収集部１１は、収集したこれらの情報のうち、車両１の停止に寄与する運転操作が行われた起点から、車両１が停止状態の後に発進し予め定められた車速になった時点までの情報を抽出し、抽出した情報を運転操作情報として状態推定部１３へ出力してもよい。図２において、時刻ｔ３は、車両１が停止状態の後に発進し第２の予め定められた速度になった時点である。この第２の予め定められた速度は、上記第１の予め定められた速度と同じ速度であってもよいし、上記第１の予め定められた速度より大きい速度であってもよい。
【００１７】
学習器１２は、上記運転操作情報を入力すると運転者の状態を示す情報（以下、「運転者状態情報」と称する）を出力するように、機械学習を行った学習済みのモデルである。学習器１２は、運転者状態推定装置１０に予め備えられていてもよいし、通信機器等を介して外部から取得されてもよい。また、運転者状態推定装置１０に予め備えられている学習器１２が、途中で、外部から取得された別の学習器１２に置き換えられてもよい。また、学習器１２は、車両１の車種又は運転者等によらず同じものであってもよいし、車両１の車種又は運転者等に合わせて学習されたものであってもよい。さらに、運転者状態推定装置１０は、一般的な運転者の運転操作の傾向ごとに学習された複数の学習器１２を予め備えていてもよい。この場合、後述する状態推定部１３は、車両１に乗車している実際の運転者の初期の運転操作情報に基づいて当該運転者の運転操作の傾向を判定し、複数の学習器１２の中から当該運転者の運転操作の傾向に合った学習器１２を選択して使用してもよい。または、状態推定部１３は、複数の学習器１２から取得した複数の運転者状態情報の中から、多数決を行うことによって採用する運転者状態情報を選択してもよいし、論理演算を行うことによって採用する運転者状態情報を選択してもよい。
【００１８】
状態推定部１３は、学習済みの学習器１２に、情報収集部１１が出力する上記運転操作情報を入力し、学習器１２の演算処理を実行することで、車両１の運転の状態を示す運転者状態情報を学習器１２から取得する。運転者状態情報は、運転者が正常状態か異常状態かを示す情報である。また、運転者状態情報は、運転者が正常状態か異常状態かを示す情報に加え、運転者が漫然状態、居眠り状態、疲労状態、又は感情に問題がある状態等のうちのいずれの状態であるかを示す情報を含んでもよい。
【００１９】
例えば、「車両挙動に基づくドライバの異常状態推定技術の開発」（田中雄介、坂東誉司、自動車技術会論文集、２０１３年、４４巻、２号、ｐ．６８５−６９０）では、運転者が異常状態に陥った場合の運転操作には正常状態での運転操作に比べて大きなばらつき又は遅れが生じると仮定し、車両１の挙動に基づいて運転者の異常状態を推定する手法が提案されている。
【００２０】
また、「先行車減速時における車両情報指標を用いたドライバ特性の推定」（柴田千里、他３名、情報処理学会研究報告、２０１６年、６４巻、１１号、ｐ．１−８）では、先行車両が減速した時の車両挙動と運転者の特性とに相関があることが示され、車両挙動から運転者の特性を推定可能であることが示唆されている。
【００２１】
このように、従来、運転者の状態に応じて、運転操作及び当該運転操作による車両挙動に違いが現れることが明らかになっている。
赤信号及び一時停止による車両停止の運転操作は、運転中に多く発生する操作であり、かつ、自車両周辺環境の場面ごとの操作に比べて、操作に統一性があり、操作に対する外乱が少ない。そこで、実施の形態１に係る運転者状態推定装置１０は、特に車両停止に寄与する運転操作及びこの運転操作により変化する車両の状態に注目することで、精度よく運転者の異常状態を推定する。また、車両停止に寄与する運転操作は発生回数が多いので、学習器１２の作成効率もよい。一方、先立って説明した特許文献１のような従来技術は、運転操作ではなく場面に着目し、場面の種類に応じた運転者モデルを作成していた。しかしながら、交差点のような多様な場面が生じる場所では、同種の場面が現れる回数が少なく、かつ、場面間に操作の統一性がない。そのため、従来技術では、多様な場面に対応した、運転者の状態を推定できる運転者モデルを作成することが困難であった。
【００２２】
次に、運転者状態推定装置１０の動作を説明する。
図３は、実施の形態１に係る運転者状態推定装置１０の動作例を示すフローチャートである。なお、図３における運転操作情報は、車両１の停止に寄与する運転操作が行われた起点（図２の時刻ｔ０）から、車両１が停止状態の後に発進し第２の予め定められた速度になった時点（図２の時刻ｔ３）までの情報ではなく、車両１の停止に寄与する運転操作が行われた起点（図２の時刻ｔ０）から車両１の停車時間が予め定められた時間（図２の時刻ｔｈ）以上継続している停止状態における停止開始点（図２の時刻ｔ１）までの情報であるものとする。
【００２３】
ステップＳＴ１１において、情報収集部１１は、運転操作の情報、この運転操作により変化する車両１の状態を示す情報、及び車両１の周辺の状況を示す情報を車両１から収集する処理を開始する。
【００２４】
ステップＳＴ１２において、情報収集部１１は、車両１の状態を示す情報の１つとして収集した車速が、第１の予め定められた速度以下であるか否かを判定する。
情報収集部１１は、車速が予め定められた速度以下である場合（ステップＳＴ１２“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ１３において車両１が停止状態であると判定する。一方、車速が第１の予め定められた速度以下でない場合（ステップＳＴ１２“ＮＯ”）、情報収集部１１の処理はステップＳＴ１２に戻る。
【００２５】
ステップＳＴ１４において、情報収集部１１は、ステップＳＴ１３で停止状態と判定した時点から、予め定められた時間ｔｈが経過したか否かを判定する。
情報収集部１１は、車速が第１の予め定められた速度以下のまま、予め定められた時間ｔｈが経過した場合（ステップＳＴ１４“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ１５において、ステップＳＴ１１で収集した情報に基づき、車両１の停止に寄与する運転操作が行われた起点（図２の時刻ｔ０）を決定する。また、情報収集部１１は、ステップＳＴ１３で停止状態と判定した時点を、車両１の停止状態における停止開始点（図２の時刻ｔ１）に決定する。一方、予め定められた時間（図２の時間ｔｈ）が経過していない場合（ステップＳＴ１４“ＮＯ”）、ステップＳＴ１８において、情報収集部１１は、車速が第１の予め定められた速度以下であるか否かを判定する。車速が第１の予め定められた速度以下である場合（ステップＳＴ１８“ＹＥＳ”）、情報収集部１１の処理はステップＳＴ１４に戻り、車速が第１の予め定められた速度以下でない場合（ステップＳＴ１８“ＮＯ”）、情報収集部１１の処理はステップＳＴ１２に戻る。
【００２６】
ステップＳＴ１６において、情報収集部１１は、ステップＳＴ１５で決定した車両１の停止に寄与する運転操作の起点から停止開始点までの間に収集した情報を、運転操作情報として出力する。
【００２７】
ステップＳＴ１７において、状態推定部１３は、ステップＳＴ１６で情報収集部１１から出力された運転操作情報を学習器１２に入力し、学習器１２の演算処理を実行することで、車両１の運転者の状態を推定する。そして、状態推定部１３は、運転者の状態を示す運転者状態情報を、学習器１２から取得する。
【００２８】
状態推定部１３が学習器１２から取得した運転者状態情報は、車両１の運転モードを手動運転から自動運転へ切り替えるか否かの判断、自動運転レベルを変更するか否かの判断、手動運転中に休憩を促す（つまり停車を促す）か否かの判断、又は、車両１の乗員による手動運転から車外のオペレータによる遠隔操作に切り替えるか否かの判断等に使用される。
【００２９】
なお、状態推定部１３が学習器１２に入力する情報は、情報収集部１１が収集した運転操作の情報、この運転操作により変化する車両１の状態を示す情報、及び車両１の周辺の状況を示す情報に限定されない。
ここで、情報収集部１１が収集した運転操作の情報、この運転操作により変化する車両１の状態を示す情報、及び車両１の周辺の状況を示す情報を「第一の運転操作情報」とする。状態推定部１３は、第一の運転操作情報を学習器１２に入力してもよいし、第一の運転操作情報に代えて第二の運転操作情報を学習器１２に入力してもよいし、第一の運転操作情報と第二の運転操作情報の両方を学習器１２に入力してもよい。
【００３０】
第二の運転操作情報は、第一の運転操作情報から導出される情報である。例えば、第一の運転操作情報が車速である場合、車速を微分演算することによって導出される加速度は、第二の運転操作情報である。
【００３１】
なお、上記例では、情報収集部１１、学習器１２、及び状態推定部１３の機能が、車両１に搭載される運転者状態推定装置１０に集約された構成であったが、一部又は全ての機能がネットワーク上のサーバ装置にあってもよい。例えば、情報収集部１１を備える車載器と、学習器１２及び状態推定部１３を備えるサーバ装置とにより、運転者状態推定装置１０が構成される。この場合、車載器の情報収集部１１からサーバ装置の状態推定部１３へ、通信装置等を介して運転操作情報が出力され、サーバ装置の状態推定部１３において運転者状態情報が推定される。この運転者状態情報は、通信装置等を介してサーバ装置の状態推定部１３から車載器へ出力される。
【００３２】
次に、運転者状態推定装置１０が備える学習器１２の機械学習を行う学習装置２０について説明する。
図４は、実施の形態１に係る学習装置２０の構成例を示すブロック図である。実施の形態１に係る学習装置２０は、学習用情報収集部２１、学習器２２、及び学習部２３を備える。図５は、実施の形態１に係る学習装置２０の動作例を示すフローチャートである。
【００３３】
ステップＳＴ２１において、学習用情報収集部２１は、学習器１２の機械学習に用いる運転操作情報を収集する。学習用情報収集部２１が収集する運転操作情報は、情報収集部１１から状態推定部１３へ入力される運転操作情報と同じく、車両の停止に寄与する運転操作が行われた起点から、この車両の停車時間が予め定められた時間以上継続する停止状態における停止開始点までにおける、運転者の車両に対する運転操作及び当該運転操作により変化する車両の状態を示す情報を含む。また、学習用情報収集部２１が収集する運転操作情報は、運転者の車両に対する運転操作の情報及びこの運転操作により変化する車両の状態を示す情報、に加え、車両の周辺の状況を示す情報を含んでもよい。また、学習用情報収集部２１が収集する運転操作情報は、車両の停止に寄与する運転操作が行われた起点から、この車両が停止状態の後に発進し予め定められた車速になった時点までの情報であってもよい。さらに、学習用情報収集部２１が収集する運転操作情報は、上記第一の運転操作情報に相当する情報であってもよいし、上記第二の運転操作情報に相当する情報であってもよい。
【００３４】
ステップＳＴ２２において、学習部２３は、学習用情報収集部２１により収集された運転操作情報を学習器２２に入力して、学習器２２の機械学習を行う。機械学習が行われた学習器２２は、運転者状態推定装置１０が用いる学習済みの学習器１２となる。
【００３５】
なお、学習装置２０は、運転者状態推定装置１０と同じ車両１に設けられてもよいし、運転者状態推定装置１０の内部に設けられてもよい。これらの構成の場合、学習装置２０は、運転者状態推定装置１０が搭載された車両１から収集する運転操作情報を用いた、学習器２２のオンライン学習を容易に行うことができる。
学習装置２０が車両１の外部にある場合、学習装置２０は、通信装置等を介して定期的に、車両１の運転者状態推定装置１０から運転者状態情報を収集して学習器２２の機械学習を行い、学習済みの学習器２２を運転者状態推定装置１０へ出力してもよい。
【００３６】
また、学習用情報収集部２１の情報収集対象となる車両及び運転者は、学習装置２０により機械学習が行われた学習器２２を、学習済みの学習器１２として用いる運転者状態推定装置１０が搭載された車両１及び運転者であってもよいし、車両１以外の車両及び運転者であってもよい。
【００３７】
学習部２３は、教師ありの機械学習を行う場合、学習器２２に入力する運転操作情報に対して正解ラベルを付与する。正解ラベルの数は、運転者の正常状態と異常状態を示す２つでもよいし、正常状態と異常状態との間の状態が複数の段階に分類された各段階を示す３つ以上でもよい。異常状態の正解ラベルが付与された運転操作情報の生成方法はここでは問わないが、例えば以下のような方法がある。例えば、学習部２３は、擬似的に作り出された異常状態の運転操作情報を取得して正解ラベルを付与する。また、学習部２３は、生体センサが測定した運転中の運転者の生体情報を用いて当該運転者の状態を判定し、判定結果を正解ラベルとして運転操作情報に付与してもよい。例えば、生体センサが運転者の脈拍を測定するものである場合、学習部２３は、脈拍を元に運転者が居眠り状態又は疲労状態等であるか否かを判定する。また、学習部２３は、カメラが撮像した運転中の運転者の顔画像を用いて当該運転者の状態を判定し、判定結果を正解ラベルとして運転操作情報に付与してもよい。例えば、学習部２３は、顔画像から運転者の眼の開眼度を検知して居眠り状態であるか否かを判定してもよいし、表情を検知して居眠り状態であるか否かを判定してもよい。
【００３８】
図６Ａ及び図６Ｂは、実施の形態１に係る運転者状態推定装置１０のハードウェア構成例を示す図である。運転者状態推定装置１０における情報収集部１１、学習器１２、及び状態推定部１３の機能は、処理回路により実現される。即ち、運転者状態推定装置１０は、上記機能を実現するための処理回路を備える。処理回路は、専用のハードウェアとしての処理回路１００であってもよいし、メモリ１０２に格納されるプログラムを実行するプロセッサ１０１であってもよい。
【００３９】
図６Ａに示されるように、処理回路が専用のハードウェアである場合、処理回路１００は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、又はこれらを組み合わせたものが該当する。情報収集部１１、学習器１２、及び状態推定部１３の機能を複数の処理回路１００で実現してもよいし、各部の機能をまとめて１つの処理回路１００で実現してもよい。
【００４０】
図６Ｂに示されるように、処理回路がプロセッサ１０１である場合、情報収集部１１、学習器１２、及び状態推定部１３の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、又はソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェア又はファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ１０２に格納される。プロセッサ１０１は、メモリ１０２に格納されたプログラムを読みだして実行することにより、各部の機能を実現する。即ち、運転者状態推定装置１０は、プロセッサ１０１により実行されるときに、図３のフローチャートで示されるステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ１０２を備える。また、このプログラムは、情報収集部１１、学習器１２、及び状態推定部１３の手順又は方法をコンピュータに実行させるものであるとも言える。
【００４１】
なお、情報収集部１１、学習器１２、及び状態推定部１３の機能について、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェア又はファームウェアで実現するようにしてもよい。このように、運転者状態推定装置１０における処理回路は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの組み合わせによって、上述の機能を実現することができる。
【００４２】
図７Ａ及び図７Ｂは、実施の形態１に係る学習装置２０のハードウェア構成例を示す図である。学習装置２０における学習用情報収集部２１、学習器２２、及び学習部２３の機能は、処理回路により実現される。即ち、学習装置２０は、上記機能を実現するための処理回路を備える。処理回路は、専用のハードウェアとしての処理回路２００であってもよいし、メモリ２０２に格納されるプログラムを実行するプロセッサ２０１であってもよい。
【００４３】
図７Ａに示されるように、処理回路が専用のハードウェアである場合、処理回路２００は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又はこれらを組み合わせたものが該当する。学習用情報収集部２１、学習器２２、及び学習部２３の機能を複数の処理回路２００で実現してもよいし、各部の機能をまとめて１つの処理回路２００で実現してもよい。
【００４４】
図７Ｂに示されるように、処理回路がプロセッサ２０１である場合、学習用情報収集部２１、学習器２２、及び学習部２３の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、又はソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェア又はファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ２０２に格納される。プロセッサ２０１は、メモリ２０２に格納されたプログラムを読みだして実行することにより、各部の機能を実現する。即ち、学習装置２０は、プロセッサ２０１により実行されるときに、図５のフローチャートで示されるステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ２０２を備える。また、このプログラムは、学習用情報収集部２１、学習器２２、及び学習部２３の手順又は方法をコンピュータに実行させるものであるとも言える。
【００４５】
なお、学習用情報収集部２１、学習器２２、及び学習部２３の機能について、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェア又はファームウェアで実現するようにしてもよい。このように、学習装置２０における処理回路は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの組み合わせによって、上述の機能を実現することができる。
【００４６】
上記のプロセッサ１０１，２０１とは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、処理装置、演算装置、又はマイクロプロセッサ等のことである。
メモリ１０２，２０２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、又はフラッシュメモリ等の不揮発性もしくは揮発性の半導体メモリであってもよいし、ハードディスク又はフレキシブルディスク等の磁気ディスクであってもよいし、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）又はＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）等の光ディスクであってもよい。
【００４７】
以上のように、実施の形態１に係る運転者状態推定装置１０は、情報収集部１１と、状態推定部１３とを備える。情報収集部１１は、運転者の車両１に対する運転操作及び当該運転操作により変化する車両１の状態を示す情報を収集し、収集した情報のうち、車両１の停止に寄与する運転操作が行われた起点から、車両１の停車時間が予め定められた時間以上継続する停止状態における停止開始点までの情報を、運転操作情報として出力する。状態推定部１３は、運転操作情報を入力すると運転者の状態を示す運転者状態情報を出力するように機械学習を行った学習済みの学習器１２に、情報収集部１１から出力される運転操作情報を入力し、学習器１２の演算処理を実行することで、運転者状態情報を学習器１２から取得する。この構成により、運転者状態推定装置１０は、運転中に多く発生する車両停止に着目し、減速から停止にかけての運転操作及びこの運転操作により変化する車両１の状態を示す情報を用いて、学習器１２により運転者の状態を推定するようにしたので、自車両周辺環境の場面によらず、運転者の状態を推定することができる。
【００４８】
また、実施の形態１によれば、運転操作情報は、車両１に対するブレーキ操作、ステアリング操作、アクセル操作、若しくは車速のうちの少なくとも１つである第一の運転操作情報、又は第一の運転操作情報から導出される第二の運転操作情報であってもよい。学習器１２に入力する情報の種類が増えることで、運転者状態推定装置１０は、より精度よく運転者の状態を推定可能となる。
【００４９】
また、実施の形態１によれば、運転操作情報は、情報収集部１１により収集された情報のうち、車両１の停止に寄与する運転操作が行われた起点から、車両１が停止状態の後に発進し予め定められた車速になった時点までの情報を含んでもよい。学習器１２に入力する情報の収集時間が長くなることで、運転者状態推定装置１０は、より精度よく運転者の状態を推定可能となる。
【００５０】
また、実施の形態１に係る学習装置２０は、学習用情報収集部２１と、学習部２３とを備える。学習用情報収集部２１は、車両の停止に寄与する運転操作が行われた起点から、車両の停車時間が予め定められた時間以上継続する停止状態における停止開始点までにおける、運転者の車両に対する運転操作及び当該運転操作により変化する車両の状態を示す情報を、運転操作情報として収集する。学習部２３は、運転操作情報を入力すると運転者の状態を示す運転者状態情報を出力するように学習器２２を機械学習させる。この構成により、学習装置２０は、自車両周辺環境の場面によらずに運転者の状態を推定することができる学習器２２を構築することができる。
【００５１】
なお、本発明はその発明の範囲内において、実施の形態の任意の構成要素の変形、又は実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５２】
この発明に係る運転者状態推定装置は、運転中の運転者の状態を推定するようにしたので、例えば、運転者の状態に応じて自動運転と手動運転とを切り替える自動運転車両に搭載される運転者状態推定装置等に用いるのに適している。
【符号の説明】
【００５３】
１  車両、１０  運転者状態推定装置、１１  情報収集部、１２  学習器、１３  状態推定部、２０  学習装置、２１  学習用情報収集部、２２  学習器、２３  学習部、１００，２００  処理回路、１０１，２０１  プロセッサ、１０２，２０２  メモリ。
【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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【国際調査報告】
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