車両の走行車線に対する逸脱危険度を演算する逸脱危険度演算手段と、前記車両においてアウトインアウト走行が行われていることを判定するアウトインアウト走行判定手段と、前記アウトインアウト走行判定手段によってアウトインアウト走行が行われていると判断されない場合に、運転者が意識低下状態にない場合における、車両の走行方向に対する横方向の移動のばらつきを記録する走行データ記録手段と、前記走行データ記録手段によって記録された前記車両の走行方向に対する横方向の移動のばらつきに基づき、前記運転者が意識低下状態であると判定するための前記車両の逸脱危険度の閾値を決定する逸脱危険度閾値決定手段と、前記車両の逸脱危険度が前記逸脱危険度閾値決定手段によって決定される閾値以上である場合に、前記運転者が意識低下状態であると判定する意識低下判定手段と、を備える意識低下判定装置。前記車両の走行車線の道路曲率を演算する道路曲率演算手段をさらに備え、前記アウトインアウト走行判定手段は、前記道路曲率演算手段により演算された道路曲率と前記逸脱危険度演算手段により演算された逸脱危険度とが同位相である場合にアウトインアウト走行が行われていると判定する、請求項1に記載の意識低下判定装置。ところで、運転者が意識低下状態にあるか否かを、運転者の操舵状態に基づいて判定することも考えられる。具体的には、運転者の通常状態における通常操舵量及び逸脱危険度を予め学習しておいた後、操舵量が通常操舵量及び逸脱危険度から大きくかけ離れたものとなった場合に運転者が意識低下状態にあると判定することが考えられる。しかしながら、運転者が意識低下状態にないにもかかわらず操舵量及び逸脱危険度の値が大きくなる場合、通常操舵量及び逸脱危険度の学習が適切に行われない可能性がある。例えば、車両がカーブでアウトインアウト走行をする場合、かかる走行が行われたときに運転者が意識低下状態になくても、逸脱危険度の値が大きくなる。このときのデータを学習データとして用いると、運転者の通常状態における逸脱危険度のばらつきが大きな値となる。したがって、運転者が意識低下状態にあると判断される操舵角及び操舵速度の閾値が大きくなり、実際には運転者が意識低下状態にあるにもかかわらず意識低下状態にあることを検出できなくなるおそれが生じる。そこで、本発明は、車両がアウトインアウト走行をする場合の逸脱危険度の値を学習データから除外することによって運転者の運転特性をより正確に学習し、運転者の意識低下状態を精度よく判定することを目的とする。すなわち、本発明にかかる発明は、車両の走行車線に対する逸脱危険度を演算する逸脱危険度演算手段と、前記車両においてアウトインアウト走行が行われていることを判定するアウトインアウト走行判定手段と、前記アウトインアウト走行判定手段によってアウトインアウト走行が行われていると判断されない場合に、運転者が意識低下状態にない場合における、車両の走行方向に対する横方向の移動のばらつきを記録する走行データ記録手段と、前記走行データ記録手段によって記録された前記車両の走行方向に対する横方向の移動のばらつきに基づき、前記運転者が意識低下状態であると判定するための前記車両の逸脱危険度の閾値を決定する逸脱危険度閾値決定手段と、前記車両の逸脱危険度が前記逸脱危険度閾値決定手段によって決定される閾値以上である場合に、前記運転者が意識低下状態であると判定する意識低下判定手段とを備える意識低下判定装置である。この発明によれば、アウトインアウト走行の場合の逸脱危険度の値を学習データから除外して、意識低下判定を行うための逸脱危険度の閾値を決定する。このため、運転者の運転特性をより正確に学習でき、運転者の意識低下状態を精度よく判定することができる。また、本発明に係る意識低下判定装置において、車両の走行車線の道路曲率を演算する道路曲率演算手段をさらに備え、前記アウトインアウト走行判定手段は、前記道路曲率演算手段により演算された道路曲率と前記逸脱危険度演算手段により演算された逸脱危険度とが同位相である場合にアウトインアウト走行が行われていると判定してもよい。この発明によれば、演算された道路曲率と逸脱危険度が同位相である場合にアウトインアウト走行が行われていると判定する。このため、アウトインアウト走行が行われていることを、道路曲率と逸脱危険度を用いて判定することが可能となる。本発明によれば、アウトインアウト走行の場合の逸脱危険度の値を学習データから除外することによって運転者の運転特性をより正確に学習し、運転者の意識低下状態を精度よく判定することができる。以下、本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。なお、同一要素又は同一相当要素には同一符号を用い、重複する説明は省略する。図1は、本発明の実施形態に係る意識低下判定装置1の概要構成を示すブロック図である。意識低下判定装置1は、車両に搭載され、車両の運転者の意識が低下しているか否かを判定する装置である。この意識低下判定装置1は、前方検知センサ2、車速センサ3、操舵角センサ4、ECUElectronicControlUnit5、警報部6を備えて構成されている。前方検知センサ2は、車両の前方を検知する前方検知手段として機能するものであり、例えば車両の前方を撮像するカメラが用いられる。前方検知センサ2はECU5と接続され、その出力信号はECU5に入力される。前方検知センサ2の撮像画像ないし撮像映像は、障害物有無の検知、走行路の白線検知に用いることができる。また、前方検知センサ2として、ミリ波レーダ、レーザレーダなどの他のセンサを用いて障害物検出を行う場合もある。車速センサ3は、車速を検出する車速検出手段として機能するものであり、例えば車輪速センサが用いられる。車速センサ3は、ECU5と接続され、その出力信号はECU5に入力される。操舵角センサ4は、車両のハンドルの操舵角を検出する操舵角検出手段として機能するものである。この操舵角センサ4としては、例えば、ステアリングシャフトの回転角を検出する操舵角センサが用いられる。この操舵角センサ4は、ECU5と接続され、その出力信号はECU5に入力される。なお、操舵角センサ4に代えて、操舵トルクセンサを用いてもよい。この場合、操舵トルクが出力する操舵トルク値に基づいてハンドルの操舵角が演算される。また、ハンドルの操舵角が取得できるものであれば、操舵角センサ4に代えて、いずれのものを用いてもよい。ECU5は、意識低下判定装置の装置全体の制御を行う電子制御ユニットであり、例えばCPUCentralProcessingUnit、ROMReadOnlyMemory、RAMRandomAccessMemoryを含むコンピュータを主体とし、入力信号回路、出力信号回路、電源回路を含んで構成される。ECU5は、道路曲率演算部51、逸脱危険度演算部52、アウトインアウト走行判定部53、走行データ記録部54、逸脱危険度閾値決定部55、無操舵状態判定部56、逸脱危険度判定部57、意識低下判定部58、警報制御部59を少なくとも有している。道路曲率演算部51は、車両が走行している道路の曲率を計算するものであって、道路曲率演算手段として機能するものである。道路曲率は前方検知センサ2の出力画像に基づき演算してもよいし、図示しないナビゲーションシステムの地図情報ないし道路情報に基づいて取得される道路曲率を用いてもよい。逸脱危険度演算部52は、車両の走行車線に対する逸脱危険度を演算する逸脱危険度演算手段として機能するものである。逸脱危険度は、少なくとも車両の車速、走行車線に対する進行方向及び走行車線に対する横位置に基づいて演算される。このように車両の車速、走行車線に対する進行方向及び走行車線に対する横位置に基づいて車両の走行車線に対する逸脱危険度を演算することにより、車両の物理的な車両の物理的な走行状態ないし挙動状態に基づいて車両の客観的な逸脱危険度を演算することができる。また、単に車両の横位置だけで車両の逸脱危険度を演算する場合と比べ、車速や車両の進行方向が加味されているので、車両が走行路にある障害物を回避しようとしているのか、運転者の意識低下により逸脱しそうになっているのかを的確に識別することが可能となる。すなわち、単に車両の横位置だけで車両の逸脱危険度を演算する場合、車両の横位置が車線の端位置にあるときには逸脱危険度が高く判定されてしまう。しかしながら、本実施形態に係る意識低下判定装置では、逸脱危険度の演算に車速や車両の進行方向を加味することにより、車両の横位置が車線の端位置にあるとしても、車速が遅く車両の進行方向が走行路と平行であれば逸脱危険度が高くないと適切な判定が可能となる。この逸脱危険度としては、例えば、車両の逸脱回避に必要な最小限のヨーレートとして演算される。逸脱危険度MLCは、次の式1により演算することができる。MLC=v1-cosθ/w/2-y1図2に示すように、式1において、vは車速、θは白線レーンマーカに対する車両のヨー角、wは車線幅、yは車線中央に対する車両の横位置横ずれ量である。車速vは、車速センサ3の出力信号に基づく車速データを用いればよい。ヨー角θは、前方検知センサ2の出力画像に基づき白線に対する車両のヨー角の演算値を用いればよい。車線幅wは、前方検知センサ2の出力画像に基づき演算される車線幅値を用いてもよいし、図示しないナビゲーションシステムの地図情報ないし道路情報に基づいて取得される車線幅値を用いてもよい。横位置yは、前方検知センサ2の出力画像に基づき演算される車両のオフセット量を用いればよい。なお、逸脱危険度は、車両の車線逸脱の危険度が大きいほど大きい値又は小さい値となるようなものであれば、車両の逸脱回避に必要な最小限のヨーレート以外の値を用いてもよい。アウトインアウト走行判定部53は、車両がアウトインアウト走行を行っているか否かを判定するものであって、アウトインアウト走行判定手段として機能するものである。具体的には、道路曲率演算部51によって演算された道路曲率と、逸脱危険度演算部52によって演算された逸脱危険度との増減の位相を比較し、同位相であれば車両がアウトインアウト走行を行っていると判定し、同位相でなければ車両がアウトインアウト走行を行っていないと判定する。なお、ここでいう同位相とは、アウトインアウト走行を行っていると判定できる程度のほぼ同位相を含む意味である。また、他の手法によりアウトインアウト走行を判定してもよい。例えば、道路の曲率状態と車両の走行車線に対する横ずれ量を演算し、車両の走行軌跡を算出することにより、アウトインアウト走行を行っていることを判定することもできる。走行データ記録部54は、運転者が意識低下状態にない場合における車両の走行方向に対する横方向の移動のばらつきを記録するものであって、走行データ記録手段として機能するものである。車両の走行方向に対する横方向の移動のばらつきとしては、例えば、逸脱危険度演算部52によって演算された逸脱危険度の分散を用いることができる。ここで、運転者が意識低下状態にない場合における逸脱危険度としては、例えば運転開始から5分以内の逸脱危険度を使用することが考えられる。運転開始直後であれば、運転者は意識低下状態にない場合が多いと考えられるからである。また、走行データ記録部54は、アウトインアウト走行判定部53によって車両がアウトインアウト走行を行っていると判定された場合には、当該アウトインアウト走行を行っている間の逸脱危険度を記録しない。このように、大きな値をとるアウトインアウト走行時の逸脱危険度を学習対象から除外することで、運転者が意識低下状態にあるか否かを判定するために用いる逸脱危険度の閾値が大きくなることを防ぐことができる。逸脱危険度閾値決定部55は、運転者が意識低下状態にあるか否かを判定するための逸脱危険度の閾値を決定する逸脱危険度閾値決定手段として機能するものである。この逸脱危険度の閾値は、逸脱危険度判定部57によって使用される。ここで、逸脱危険度の閾値の決定は、走行データ記録部54によって記録された、運転者が意識低下していない状態における逸脱危険度の分散を使用して、次のように行われる。すなわち、逸脱危険度が小さく、運転者が意識低下していない状態における逸脱危険度の分布範囲にあるときには運転者が意識低下状態にないと判定でき、かつ、逸脱危険度が大きくなり、運転者が意識低下していない状態における逸脱危険度の分布範囲を大きく外れたときには運転者が意識低下状態にあると判定できるように、逸脱危険度の閾値は決定される。無操舵状態判定部56は、車両の運転者のハンドル操作において無操舵状態となっているか否かを判定するものであって、無操舵状態判定手段として機能するものである。例えば、車両のハンドルの操舵角が設定時間以上変化していない場合に無操舵状態であると判定され、ハンドルの操舵角が設定時間以内に変化している場合に無操舵状態でないと判定される。このとき、操舵角が変化しているか否かの判定は、例えば、操舵角が設定角度以上変化していないときには操舵角変化なしと判定し、操舵角が設定角度以上変化しているときには操舵角変化ありと判定される。設定時間及び設定角度は、予めECU5に設定される設定値が用いられる。この設定時間及び設定角度は、無操舵状態であるか否かを判定するための判定閾値となるものである。逸脱危険度判定部57は、車両の逸脱危険度が閾値以上であるか否かを判定する逸脱危険度判定手段として機能するものである。逸脱危険度の閾値は、逸脱危険度閾値決定部55によって決定された値が用いられる。上述した無操舵状態判定部56及び逸脱危険度判定部57は、運転者の意識が低下しているか否かを判定する意識低下判定手段として機能する。意識低下判定部58は、車両が無操舵状態であると判定され、かつ車両の逸脱危険度が閾値以上であると判定された場合に、運転者が意識低下状態であると判定する意識低下判定手段として機能するものである。また、意識低下判定部58において、車両が無操舵状態でないと判定され、または、車両の逸脱危険度が設定値以上でないと判定された場合には、運転者が意識低下状態でないと判定される。例えば、この意識低下判定部58は、運転者が意識低下状態であると判定した場合に意識低下フラグをオンとして運転者が意識低下状態であることを認識し、運転者が意識低下状態でないと判定した場合に意識低下フラグをオフとして運転者が意識低下状態でないことを認識する。警報制御部59は、運転者が意識低下状態であると判定された場合に警報部6に対し警報制御信号を出力制御するものであって、警報制御手段として機能するものである。上述した道路曲率演算部51、逸脱危険度演算部52、アウトインアウト走行判定部53、走行データ記録部54、逸脱危険度閾値決定部55、無操舵状態判定部56、逸脱危険度判定部57、意識低下判定部58及び警報制御部59は、これらの機能ないし処理を実行するプログラムなどのソフトウェアをECU5に導入することにより構成されている。なお、道路曲率演算部51、逸脱危険度演算部52、アウトインアウト走行判定部53、走行データ記録部54、逸脱危険度閾値決定部55、無操舵状態判定部56、逸脱危険度判定部57、意識低下判定部58及び警報制御部59は、それらの機能ないし処理が実行できるものであれば、個別のハードウェアによって構成されていてもよい。警報部6は、車両の運転者に警報を与える警報手段であって、ECU5から出力される警報制御信号に応じて作動する。この警報部6としては、運転者の聴覚、視覚、触覚を通じて運転者に警報を与えるものが用いられる。例えば、警報部6としては、スピーカ、ブザー、ナビゲーションシステムのモニタ、ディスプレイ、ランプ、LED、ハンドル又はシートに設置される振動装置などが用いられる。次に、本実施形態に係る意識低下判定装置1の動作について説明する。図3は意識低下判定装置1の動作を示すフローチャートである。このフローチャートに示される一連の制御処理のうち、ステップS12以下、S12という。他のステップにおいても同様とする。からS17までの各処理は、例えばECU5によって予め設定された周期例えば100msで繰り返し実行される。このフローチャートの制御処理は、例えば車両のイグニッションオンによって開始され、まずS11にて、逸脱危険度閾値決定ルーチンの処理が行われる。ここでは、S14で行われる逸脱危険度判定処理に用いられる逸脱危険度の閾値が決定される。S11の逸脱危険度閾値決定ルーチンについて、図4のフローチャートを用いて詳細に説明する。最初に、S21にて、道路情報および自車情報が前方検知部2、車速センサ3、操舵角センサ4から取得され、記憶される。ここで取得される情報としては、道路曲率、車線の幅、自車の横位置、車線に対する車両のヨー角、自車速度が挙げられる。次に、S22に処理が移行し、逸脱危険度演算処理が行われる。逸脱危険度演算処理は、車両の走行車線に対する逸脱危険度を演算する処理であり、逸脱危険度演算部52により実行される。この逸脱危険度は、少なくとも車両の車速、走行車線に対する進行方向及び走行車線に対する横位置に基づいて演算される。逸脱危険度としては、例えば、車両の逸脱回避に必要な最小限のヨーレートとして演算される。逸脱危険度MLCは、例えば、上述した式1により演算される。そして、S23に処理が移行し、道路曲率と逸脱危険度が同位相であるか否かを判定する、位相比較処理が行われる。この位相比較処理は、車両がアウトインアウト走行を行っているかを判定する処理であり、アウトインアウト走行判定部53によって行われる。ここで、アウトインアウト走行の特徴について、図5を用いて説明する。図5は、アウトインアウト走行をする車両と道路、それに道路曲率、車両の逸脱危険度を表す図である。ここでは、車両がアウトインアウト走行をしながら右カーブ、左カーブの順に進行していく場合を考える。まず、車両が右カーブに入る前の地点図5のA地点を走行しているときには、道路曲率は小さく、また、車両が車線の中央付近を走行するため、逸脱危険度も小さい。次に、車両が右カーブ中の地点図5のB地点を走行しているときには、道路曲率は大きく、また、車両がカーブの内側、すなわち車線の右端近くを走行するため、逸脱危険度も大きくなる。そして、車両が右カーブを抜け、左カーブに入る前の地点図5のC地点を走行しているときには、道路曲率は再び小さくなり、また、車両が車線の中央付近を走行するため、逸脱危険度も再び小さくなる。その後、車両が左カーブ中の地点図5のD地点を走行しているときには、道路曲率が再び大きくなり、また、車両がカーブの内側、すなわち車線の左端近くを走行するため、逸脱危険度も再び大きくなる。最後に、車両が左カーブを抜けた地点図5のE地点を走行しているときには、道路曲率は小さくなり、また、車両が車線の中央付近を走行するため、逸脱危険度も小さくなる。以上のように、車両がアウトインアウト走行をする場合には、道路曲率と逸脱危険度は同位相で変動するという特徴がある。そこで、図4のS23では、道路曲率と逸脱危険度の変動の位相が同位相であるか否かを判定することによって、車両がアウトインアウト走行を行っているか否かを判定する。図4に戻り、逸脱危険度閾値決定ルーチンの説明を続ける。S23において、道路曲率と逸脱危険度が同位相である場合には、S24に処理が移行し、逸脱危険度を学習データに使用しないという処理が行われる。一方、S23において、道路曲率と逸脱危険度が同位相でない場合には、S25に処理が移行し、逸脱危険度を学習データに使用する処理が行われる。必要な量の学習データが得られたら、S26に処理が移行し、逸脱危険度閾値決定処理が行われる。この逸脱危険度閾値決定処理は、逸脱危険度閾値決定部55によって行われる。具体的には、例えば、走行開始後5分以内の逸脱危険度からアウトインアウト走行の場合の逸脱危険度を除外したものの分散が演算され、演算された分散に基づいて閾値が決定される。S26の処理が終わると、逸脱危険度閾値決定ルーチンS11の一連の処理が終了する。図3に戻り、意識低下判定処理についての説明を続ける。逸脱危険度の閾値が決定された後、S12に処理が移行し、無操舵状態であるか否かが判定される。この判定処理は、車両の運転者のハンドル操作において無操舵状態となっているか否かを判定する処理であり、無操舵状態判定部56により実行される。例えば、車両のハンドルの操舵角が設定時間以上変化していない場合に無操舵状態であると判定され、ハンドルの操舵角が設定時間以内に変化している場合に無操舵状態でないと判定される。このとき、操舵角が変化しているか否かの判定は、操舵角が設定角度以上変化していないときには操舵角変化なしと判定され、操舵角が設定角度以上変化しているときには操舵角変化ありと判定される。設定時間及び設定角度としては、予めECU5に設定される設定値が用いられる。S12にて無操舵状態でないと判定された場合には、運転者が意識低下状態でないと判断され、S17に処理が移行する。一方、S12にて無操舵状態であると判定された場合には、逸脱危険度演算処理が行われるS13。逸脱危険度演算処理は、車両の走行車線に対する逸脱危険度を演算する処理であり、逸脱危険度演算部52により実行される。この逸脱危険度は、少なくとも車両の車速、走行車線に対する進行方向及び走行車線に対する横位置に基づいて演算される。逸脱危険度としては、例えば、車両の逸脱回避に必要な最小限のヨーレートとして演算される。逸脱危険度MLCは、例えば、上述した式1により演算される。そして、S14に処理が移行し、車両の逸脱危険度が閾値以上であるか否かが判定される。この判定処理は、逸脱危険度判定部57により実行される。例えば、S13にて演算された車両の逸脱危険度がS11で決定された閾値以上であるか否かが判定される。この場合、逸脱危険度が大きいほど車両が逸脱する危険度が高いことを意味している。このS14にて車両の逸脱危険度が閾値以上でないと判定された場合には、運転者が意識低下状態でないと判断され、S17に処理が移行する。S17では意識低下でないとの認識処理が行われる。例えば、運転者の意識低下状態を認識するためのフラグがオフとされる。一方、S14にて車両の逸脱危険度が設定値以上であると判定された場合には、S15に処理が移行し、意識低下判定処理が行われるS15。意識低下判定処理は、車両が無操舵状態であって、かつ、車両の逸脱危険度が閾値以上であると判定されたことから、運転者が意識低下状態であると判定し認識する処理である。例えば、運転者の意識低下状態を認識するためのフラグがオンとされ、そのフラグにより運転者が意識低下状態であることが認識される。そして、S16に処理が移行し、警報処理が行われる。警報処理は、警報部6に対し警報制御信号を出力する処理である。この警報処理により、警報部6が運転者に対し警報動作、例えば音声もしくは警報音を発したり、モニタもしくはディスプレイに警報表示を行ったり、ハンドルもしくはシートに警報振動を与えたりする。これにより、運転者は意識低下状態から覚醒状態となる。S16及びS17の処理を終えたら、一連の制御処理が終了する。以上のように、本実施形態に係る意識低下判定装置によれば、アウトインアウト走行の場合の逸脱危険度の値を学習データから除外して、意識低下判定を行うための逸脱危険度の閾値を決定する。このため、運転者の運転特性をより正確に学習し、運転者の意識低下状態を精度よく判定することができる。また、本発明に係る意識低下判定装置において、演算された道路曲率と逸脱危険度が同位相である場合にアウトインアウト走行が行われていると判定する。このため、アウトインアウト走行が行われていることを、道路曲率と逸脱危険度を用いて判定することが可能となる。なお、上述した実施形態は本発明に係る意識低下判定装置の実施形態を説明したものであり、本発明に係る意識低下判定装置は本実施形態に記載したものに限定されるものではない。