検出期間において車両に生じるヨーレイトを検出し、検出されたヨーレイトの実測値に基づいて、前記検出期間において前記ヨーレイトの増減が反転する反転ポイントを特定し、時間軸上で連続する2つの前記反転ポイントを結ぶ線分からなるヨーレイトの線形変化率を演算し、時間軸上で連続する2つの前記反転ポイントの間における前記ヨーレイトの実測値を検査し、前記ヨーレイトの線形変化率と前記ヨーレイトの実測値との差を決定してこれを相違値として取得し、前記相違値に基づいて、運転者の状態が異常であるか否かを判断することを特徴とする運転者状態検出方法。請求項1に記載の運転者状態検出方法であって、前記ヨーレイトの線形変化率と前記ヨーレイトの実測値との差を決定してこれを相違値として取得することは、前記ヨーレイトの実測値が第1の値となる第1の時刻と、前記ヨーレイトの線形変化率が前記第1の値となる第2の時刻との時間差を、前記ヨーレイトの線形変化率と前記ヨーレイトの実測値との差として決定し、前記時間差を取得することを含み、前記相違値に基づいて、運転者の状態が異常であるか否かを判断することは、前記時間差に基づいて、運転者の状態が異常であるか否かを判断することを含むことを特徴とする運転者状態検出方法。請求項2に記載の運転者状態検出方法であって、検出されたヨーレイトの実測値に基づいて、前記検出期間において前記ヨーレイトの増減が反転する反転ポイントを特定することは、前記ヨーレイトの実測値における極大値及び極小値に相当する前記反転ポイントを特定することを含むことを特徴とする運転者状態検出方法。請求項3に記載の運転者状態検出方法であって、検出されたヨーレイトの実測値に基づいて、前記検出期間において前記ヨーレイトの増減が反転する反転ポイントを特定することは、前記ヨーレイトの実測値における複数の極大値及び複数の極小値に相当する複数の反転ポイントを特定することを含み、時間軸上で連続する2つの前記反転ポイントを結ぶ線分からなるヨーレイトの線形変化率を演算することは、時間軸上で連続する1つの極大値と1つの極小値を結ぶ線分からなる前記ヨーレイトの線形変化率を演算することを含み、時間軸上で連続する2つの前記反転ポイントの間における前記ヨーレイトの実測値を検査することは、時間軸上で連続する1つの極大値と1つの極小値の間における前記ヨーレイトの実測値を検査することを含み、前記ヨーレイトの線形変化率と前記ヨーレイトの実測値との差を決定してこれを相違値として取得することは、時間軸上で連続する1つの極大値と1つの極小値の間において、前記ヨーレイトの実測値が異なる複数の第1の値となる複数の第1の時刻と、前記ヨーレイトの線形変化率が前記異なる複数の第1の値となる複数の第2の時刻との各々の時間差を決定して、複数の前記時間差を取得することを含み、前記相違値に基づいて、運転者の状態が異常であるか否かを判断することは、前記複数の時間差に基づいて、運転者の状態が異常である否かを判断することを含むことを特徴とする運転者状態検出方法。請求項2~4のいずれか一項に記載の運転者状態検出方法であって、前記ヨーレイトの線形変化率と前記ヨーレイトの実測値との差を決定してこれを相違値として取得することは、前記ヨーレイトの実測値が第1の値となる第1の時刻が、前記ヨーレイトの線形変化率が前記第1の値となる第2の時刻よりも早いか或いは遅いかを決定することを含むことを特徴とする運転者状態検出方法。請求項1~5のいずれか一項に記載の運転者状態検出方法であって、前記ヨーレイトは、車両の左側方向へのヨーレイトを表す左ヨーレイト要素と、車両の右側方向へのヨーレイトを表す右ヨーレイト要素とを含むことを特徴とする運転者状態検出方法。請求項2~6のいずれか一項に記載の運転者状態検出方法であって、前記ヨーレイトの線形変化率と前記ヨーレイトの実測値との差を決定してこれを相違値として取得することは、前記ヨーレイトの線形変化率が前記第1の値となる第2の時刻の値から、前記ヨーレイトの実測値が前記第1の値となる第1の時刻の値を減じることにより、前記時間差を取得することを含むことを特徴とする運転者状態検出方法。請求項7に記載の運転者状態検出方法であって、前記時間差が正の値であることは、時間軸上で連続する1つの極大値と1つの極小値の間において、前記ヨーレイトの実測値が前記ヨーレイトの線形変化率よりも先に生じる先行状態を示し、前記時間差が負の値であることは、連続する1つの極大値と1つの極小値の間において、前記ヨーレイトの実測値が前記ヨーレイトの線形変化率よりも後に生じる遅滞状態を示すことを特徴とする運転者状態検出方法。請求項8に記載の運転者状態検出方法であって、前記相違値に基づいて、運転者の状態が異常であるか否かを判断することは、前記検出期間において生じる前記先行状態及び前記遅滞状態の回数を計数することと、計数された前記先行状態及び前記遅滞状態の合計回数に基づいて、運転者の状態が異常であるか否かを判断すること、を含むことを特徴とする運転者状態検出方法。請求項9に記載の運転者状態検出方法であって、前記検出期間において生じる前記先行状態及び前記遅滞状態の回数を計数することは、時間軸上で連続する1つの極大値と1つの極小値の間における前記時間差の絶対値の最大値が所定の時間差しきい値を超える前記先行状態及び前記遅滞状態の回数のみを計数することを含むことを特徴とする運転者状態検出方法。請求項9又は10に記載の運転者状態検出方法であって、前記検出期間において生じる前記先行状態及び前記遅滞状態の回数が、第1の警告しきい値を超える場合に、前記車両の運転者に対して警告を発することを特徴とする運転者状態検出方法。請求項11に記載の運転者状態検出方法であって、前記検出期間において生じる前記先行状態及び前記遅滞状態の回数が、前記第1の警告しきい値より大きい第2の警告しきい値を超える場合に、車両制御を実行する処理及び車両外部に情報を送る処理のうち少なくとも1つを含む対策を適用することを特徴とする運転者状態検出方法。請求項11に記載の運転者状態検出方法であって、前記警告には、音声による警告、視覚に訴える警告、触覚に訴える警告のうち少なくとも1つが含まれることを特徴とする運転者状態検出方法。請求項4~13のいずれか一項に記載の運転者状態検出方法であって、前記相違値に基づいて、運転者の状態が異常であるか否かを判断することは、時間軸上で連続する1つの極大値と1つの極小値の間における前記時間差の絶対値の最大値を少なくとも1つの時間差しきい値と比較し、前記時間差しきい値を超える前記時間差の絶対値の最大値の数に基づいて、運転者の状態が異常であるか否かを判断することを含むことを特徴とする運転者状態検出方法。請求項1~14のいずれか一項に記載の運転者状態検出方法であって、前記検出期間において車両に生じるヨーレイトを検出することは、車両に搭載されたヨーレイト検出器が検出したヨーレイトを示す情報を受け取ることを含むことを特徴とする運転者状態検出方法。請求項1~15のいずれか一項に記載の運転者状態検出方法であって、前記相違値に基づいて、運転者の状態が異常であるか否かを判断することは、車両のふらつき状態、運転者の顔の表情、運転者の注意力、車室内のアルコールの存在の少なくとも1つの情報を用いて、運転者の状態が異常であるか否かを判断することを含むことを特徴とする運転者状態検出方法。請求項4~16のいずれか一項に記載の運転者状態検出方法であって、前記相違値に基づいて、運転者の状態が異常であるか否かを判断することは、前記ヨーレイトの実測値が前記ヨーレイトの線形変化率よりも先に生じる第1のグループの時間差の最大値を所定の先行しきい値と比較することと、前記ヨーレイトの実測値が前記ヨーレイトの線形変化率よりも後に生じる第2のグループの時間差の最小値を所定の遅滞しきい値と比較することと、前記所定の先行しきい値よりも大きな第1のグループの時間差の最大値の数と、前記所定の遅滞しきい値よりも小さい第2のグループの時間差の最小値の数とに基づいて、運転者の状態が異常であるか否かを判断することとを含むことを特徴とする運転者状態検出方法。請求項1に記載の運転者状態検出方法であって、前記ヨーレイトの線形変化率と前記ヨーレイトの実測値との差を決定してこれを相違値として取得することは、前記ヨーレイトの線形変化率と前記ヨーレイトの実測値との差の最大値を決定することを含む、ことを特徴とする運転者状態検出方法。請求項1~18のいずれか一項に記載の運転者状態検出方法であって、前記ヨーレイトを検出すること、前記反転ポイントを特定すること、前記線形変化率を演算すること、前記実測値を検査すること、前記相違値を取得すること、及び前記運転者の状態を判断することは、運転者が車両を運転している間、実施されることを特徴とする運転者状態検出方法。請求項1~18のいずれか一項に記載の運転者状態検出方法であって、測定された前記車両のヨーレイトを示すデータを前記車両の外において受け取って蓄積することを更に有し、前記ヨーレイトを検出すること、前記反転ポイントを特定すること、前記線形変化率を演算すること、前記実測値を検査すること、前記相違値を取得すること、及び前記運転者の状態を判断することは、前記データを蓄積した後に、前記データに基づいて実施されることを特徴とする運転者状態検出方法。検出期間において車両に生じるヨーレイトを検出するヨーレイト検出器と、検出された前記ヨーレイトの実測値を示す信号を受信する制御部とを有し、前記制御部は、前記ヨーレイト検出器により検出されたヨーレイトの実測値に基づいて、前記検出期間において前記ヨーレイトの増減が反転する反転ポイントを特定する機能と、時間軸上で連続する2つの前記反転ポイントを結ぶ線分からなるヨーレイトの線形変化率を演算する機能と、時間軸上で連続する2つの前記反転ポイントの間における前記ヨーレイトの実測値を検査する機能と、前記ヨーレイトの線形変化率と前記ヨーレイトの実測値との差を決定してこれを相違値として取得する機能と、前記相違値に基づいて、運転者の状態が異常であるか否かを判断する機能とを備えることを特徴とする運転者状態検出システム。請求項21に記載の運転者状態検出システムであって、前記制御部は、前記ヨーレイトの実測値が第1の値となる第1の時刻と、前記ヨーレイトの線形変化率が前記第1の値となる第2の時刻との時間差を、前記ヨーレイトの線形変化率と前記ヨーレイトの実測値との差として決定し、前記時間差を取得することを特徴とする運転者状態検出システム。請求項21又は22に記載の運転者状態検出システムであって、前記制御部は、前記反転ポイントの特定、前記ヨーレイトの線形変化率の演算、前記ヨーレイトの実測値の検査、前記相違値の取得、及び前記運転者状態の判断を、運転者が車両を運転している間、実施することを特徴とする運転者状態検出システム。請求項21又は22に記載の運転者状態検出システムであって、前記制御部は、前記車両の外に配置され、前記車両のヨーレイトを示す信号を表すデータを蓄積し、前記制御部は、前記データを蓄積した後に、前記データに基づいて、前記反転ポイントの特定、前記ヨーレイトの線形変化率の演算、前記ヨーレイトの実測値の検査、前記相違値の取得、及び前記運転者状態の判断を、実施することを特徴とする運転者状態検出システム。しかし、これらの技術は、判断の間違いを起こす傾向にあり、通常の運転者の特徴を、異常運転状態の運転者であることを示していると間違って判断してしまったり、或いはこれと逆の誤った判断をしてしまう。したがって、運転者の異常運転をより正確に特定する方法が求められている。これらの従来の技術に鑑みて、本発明は、第1の態様として、運転者状態検出方法を提供する。本発明の第1の態様に係わる運転者状態検出方法では、ヨーレイト検出段階と、反転ポイント特定段階と、線形変化率演算段階と、実測値検査段階と、相違値取得段階と、運転者状態判断段階と、を実行する。ヨーレイト検出段階では、検出期間において車両に生じるヨーレイトを検出する。反転ポイント特定段階では、検出されたヨーレイトの実測値に基づいて、検出期間においてヨーレイトの増減が反転する反転ポイントを特定する。線形変化率演算段階では、時間軸上で連続する2つの反転ポイントを結ぶ線分からなるヨーレイトの線形変化率を演算する。実測値検査段階では、時間軸上で連続する2つの反転ポイントの間におけるヨーレイトの実測値を検査する。相違値取得段階では、ヨーレイトの線形変化率とヨーレイトの実測値との差を決定してこれを相違値として取得する。運転者状態判断段階では、この相違値に基づいて、運転者の状態が異常であるか否かをを判断する。本願発明は、第2の態様として、運転者状態検出システムを提供する。本発明の第2の態様に係わる運転者状態検出システムは、検出期間において車両に生じるヨーレイトを検出するヨーレイト検出器と、検出されたヨーレイトの実測値を示す信号を受信する制御部とを有する。制御部は、ヨーレイト検出器により検出されたヨーレイトの実測値に基づいて、検出期間において前記ヨーレイトの増減が反転する反転ポイントを特定する機能と、時間軸上で連続する2つの前記反転ポイントを結ぶ線分からなるヨーレイトの線形変化率を演算する機能と、時間軸上で連続する2つの反転ポイントの間におけるヨーレイトの実測値を検査する機能と、ヨーレイトの線形変化率とヨーレイトの実測値との差を決定してこれを相違値として取得する機能と、相違値に基づいて、運転者の状態が異常であるか否かを判断する機能とを備える。本発明によれば、運転者の状態が異常であるか否かをより正確に特定することができる。以下図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。以下に示す実施形態の記載は、特許請求の範囲の記載により特定される発明及び均等の範囲を限定する目的とするものではない。図1は、実施の形態に係わる運転者状態検出システム10を装備する自動車などの車両HVの一例を示す。ここでは自動車を図示したが、車両という用語には、あらゆるタイプの車両、例えば、トラック、オートバイ、その他の1又は2以上の車輪を有する陸上の車両、ボードその他の水上車両、飛行機、ヘリコプターその他の航空車両、機械その他の産業用装置、スノーモービルその他のウィンタースポーツ車両などが含まれる。運転者状態検出システム10は、車両外において処理する状況、データ発掘用途に適用することができる。ここでは、サーバ以下に述べるサーバ39に蓄積されたセンサデータは、記録されてから長時間が経過した後に処理される。図1において、X軸は車両HVの長さ方向走行方向に相当し、Y軸は車両HVの幅方向に相当し、Z軸は車両HVの垂直方向に相当する。運転者状態検出システム10は、少なくとも1つのヨーレイト検出器12と制御部14とを備える。ヨーレイト検出器12は、水晶変換器、半導体装置、ジャイロスコープのような一般的なヨーレイト検出器であって、垂直軸Z軸周りの車両HVの回転速度を測定する。或いは、全地球測位システムGPSを車両HVのヨーレイトを検出するために使用することができ、ヨーレイト検出器として採用することができる。もちろん、車輪の速度を検出する車速検出器を車両HVのヨーレイトを検出するために使用することもできる。しかし、複数のヨーレイト検出器12を配置する場合又は異なるタイプのヨーレイト検出器を用いる場合の各ヨーレイト検出器12に、上記したヨーレイト検出器12の位置及び特徴を適用することは可能である。ヨーレイト検出器12は、制御部14に電気的に組み合わされ、車両HVに生じるヨーレイトを表す信号を制御部14へ供給する。ヨーレイト検出器12は、例えば車両HVの重心CGの近くを含む、車両HVの複数の箇所に配置することができる。本実施形態では、後部座席近くのトランクの中に配置されている。ヨーレイト検出器12は、車両HVの長さ方向の中心軸CLの近くに配置されることが望ましい。剛体力学の標準的な計算が制御部14により実行され、制御部14は、ヨーレイト検出器12から出力されたヨーレイトを車両の重心CGにおけるヨーレイトに変換することが望ましい。もちろん、ヨーレイト検出器12は垂直軸Z軸に沿った車両HVのの回転を測定するため、ヨーレイト検出器12は車両HVが属するX-Y平面に対して、傾斜していない、或いは実質的に傾斜していない。制御部14は、制御プログラムがインストールされたマイクロコンピュータを含むことが望ましい。制御プログラムを実行することにより、マイクロコンピュータは、以下に示すように、運転者の異常運転状態を突き止めるためにヨーレイトの先行状態LEAD状態及び遅滞状態LAG状態を決定するために、所定の検出期間においてヨーレイトを監視する。運転者の異常運転状態には、アルコール或いは薬物によって運転者が酩酊した状態、運転者の疲労、病気、注意散漫、その他、運転者が車両運転能力に悪影響を与える生理学的、生物学的、或いは科学的な状態が含まれる。制御部14は、入力インターフェース回路、出力インターフェース回路、及び制御プログラムや処理実行結果を蓄積する、ROM読み出し専用メモリ及びRAMランダムアクセスメモリを含むデータ蓄積装置を含む一般的なマイクロコンピュータの構成を有している。例えば、制御部14の内部RAMは、制御フラグの状態や様々な制御データを蓄積し、様々な制御動作の制御プログラムを蓄積している。制御部14は、一般的な方法で下記の構成要素と機能的に結合し、制御プラグラムにしたがってあらゆる構成要素を選択的に制御することができる。本実施形態の機能を実行するための様々なハードウェアとソフトウェアの組合せを、制御部14の詳細な構造やアルゴリズムに適用できることは本明細書の開示から明らかである。本実施形態では、後で述べるように、車両HVの運転者の状態が異常であるか否かを判断するために、所定の検出期間におけるヨーレイトの変化を監視する。図2の例示的なフローチャートに示すように、制御部14は、ステップS1において検出期間における車両のヨーレイトの実測値を示す信号をヨーレイト検出器12から受信する。図3aは、検出されたヨーレイトの実測値以後、ヨーレイトカーブ16というを例示するグラフであり、この例ではおよそ80秒間継続する検出期間におけるヨーレイトカーブ16を示している。図3aの縦軸はヨーレイトの実測値を示し、図3bの縦軸は時間差を示し、図3a及び図3bの横軸は時間秒を示す。また、ヨーレイトには、車両HVの左側方向へのヨーレイトを表す左ヨーレイト要素と、車両HVの右側方向へのヨーレイトを表す右ヨーレイト要素とが含まれる。図3aにおいては、左側方向へのヨーレイトを正の値で示し、右側方向へのヨーレイトを負の値で示す。次に、制御部14は、時間軸上で連続する2つの前記反転ポイントの間における前記ヨーレイトの実測値を検査する実測値検査段階。第1の実施の形態では、その一例として、ステップS2において、制御部14は、所望のサンプリングレートにて、ヨーレイトカーブ16をサンプリングする。本実施形態では、サンプリングレートは10Hzすなわち毎秒10回のサンプリングである。しかし、サンプリングレートは、当業者が理解する適切な値を設定することができる。さらに、制御部14は、ヨーレイト検出器12からヨーレイトを示す信号を受信した時或いはその近傍において、ヨーレイトカーブ16をサンプリングしてもよい。或いは、制御部14は、制御部14がヨーレイトの信号を蓄積してから所定の時間が経過した後に、ヨーレイトカーブ16をサンプリングしてもよい。本実施形態において、制御部14は、移動平均或いはローパスフィルターのような一般的な平滑化アルゴリズムをヨーレイトカーブ16に適用する。この平滑化により、数秒、数分の一秒程度の小さな遅延が生じる。しかし、この遅延時間よりも長い検出期間例えば80秒にわたってヨーレイトの実測値を検出するため、このわずかな遅延時間は、運転者の状態の判断精度に悪影響を与えない。ヨーレイトカーブ16に対して平滑化処理が施された後、ステップS3において、制御部14は、検出されたヨーレイトカーブ16に基づいて、検出期間においてヨーレイトの増減が反転する反転ポイントを特定する反転ポイント特定段階。具体的には、制御部14は、ステップS3において、ヨーレイトカーブ16における極大値及び極小値に相当する反転ポイントを特定する。図4には、図3aのヨーレイトカーブ16の一部F4を拡大して示す。ヨーレイトカーブ16の一部F4において、極大値18-1、18-2、18-3、極小値20-1、20-2、20-3を特定することができる。2つの最小値の間の最大値は極大値であり、2つの最大値の間の最小値は極小値である。制御部14は、一般的に方法を用いて、ヨーレイトカーブ16における極大値及び極小値を特定する。本実施形態では、一般的な数学上のアルゴリズムを用いて、極大値及び極小値を特定する。具体的には、ヨーレイトカーブ16において、連続する複数のサンプリングポイントのうち、接線の傾きの符号が反転する時のサンプリングポイントを極大値又は極小値として特定する。複数の極大値及び複数の極小値を特定すると、制御部14は、ステップS4において、例えば図5に示すように、時間軸上で連続する2つの反転ポイントを結ぶ線分からなるヨーレイトの線形変化率すなわち線形傾斜を演算する線形変化率演算段階。詳細には、時間軸上で連続する1つの極大値と1つの極小値を結ぶ線分からなるヨーレイトの線形変化率を演算する。例えば、制御部14は、極小値20-1及び極大値18-1を結ぶ線分からなるヨーレイトの線形変化率22-1を演算する。同様に、制御部14は、極大値18-1及び極小値20-2の間、極小値20-2及び極大値18-2の間、極大値18-2及び極小値20-3の間、極小値20-3及び極大値18-3の間をそれぞれ結ぶ線分からなるヨーレイトの線形変化率22-2、22-3、22-4、22-5を演算する。図3a及び後述する図7aには明示しないが、検出期間全体にわたって、連続する極大値及び極小値の間をそれぞれ結ぶ線分からなるヨーレイトの線形変化率を求めることができることは明らかである。次に、制御部14は、ヨーレイトの線形変化率とヨーレイトカーブ16との差を決定してこれを相違値として取得する相違値取得段階。先ず、制御部14は、ステップS5において、極大値及び極小値の間においてヨーレイトカーブ16が測定される時刻と、極大値及び極小値の間においてヨーレイトの線形変化率が生じであろう時刻とを対比する。例えば、図6に示すように、制御部14は、ヨーレイトカーブ16を反転ポイントを境にして区画し、その1つの区画16-1における総てのサンプリングポイントと、ヨーレイトの線形変化率22-1を構成する計算値との間の時間差を見積もる。同様に、制御部14は、ヨーレイトカーブ16の1つの各区間16-2、16-3、16-4、16-5における総てのサンプリングポイントと、ヨーレイトの線形変化率22-2、22-3、22-4、22-5を構成する計算値との間の時間差を見積もる。もう一度繰り返すと、図3a及び図7aには明示しないが、極大値及び極小値の間におけるヨーレイトカーブ16のサンプリングポイントと極大値及び極小値の間におけるヨーレイトの線形変化率との比較は、検出期間全体にわたって実施されることは明らかである。本実施形態では、この時間差を計算することにより上記した比較を実施する。ここで、時間差とは、ヨーレイトカーブ16ヨーレイトの実測値が第1の値となる第1の時刻と、ヨーレイトの線形変化率が第1の値となる第2の時刻との時間差を示す。各サンプリング時刻すなわち10Hzサンプリング周波数におけるヨーレイトカーブ16の値と、各サンプリング時刻に対応するヨーレイトの線形変化率の値との間の時間差を計算する。例えば、制御部14は、ヨーレイトカーブ16の区画16-1に各サンプリング時刻におけるヨーレイトカーブ16の値とヨーレイトの線形変化率の値との一致すなわち、補間及び四捨五入により同値となることを検索し、値が一致するヨーレイトカーブ16とヨーレイトの線形変化率との時間差を求める。しかし、制御部14は、ヨーレイトカーブ16の値とヨーレイトの線形変化率の値とを、任意のサンプリングレートにおいて比較することができる。ここでいうサンプリングレートは、ステップS2におけるサンプリングレートとは異なる値であって構わない。次に、ステップS6において、制御部14は、ヨーレイトカーブ16の各区画における時間差の符号に基づいて、各区画に先行状態或いは遅滞状態を割り当てる。制御部14は、ヨーレイトの線形変化率が第1の値となる第2の時刻の値から、ヨーレイトカーブ16が第1の値となる第1の時刻の値を減じることにより、時間差を取得する。この時間差が正の値であることは、時間軸上で連続する1つの極大値と1つの極小値の間において、ヨーレイトカーブ16がヨーレイトの線形変化率よりも先に生じる先行状態を示す。一方、この時間差が負の値であることは、連続する1つの極大値と1つの極小値の間において、ヨーレイトカーブ16がヨーレイトの線形変化率よりも後に生じる遅滞状態を示す。このように、制御部14は、ヨーレイトカーブ16が第1の値となる第1の時刻が、ヨーレイトの線形変化率が第1の値となる第2の時刻よりも早いか或いは遅いかを決定することにより、各区画に先行状態或いは遅滞状態を割り当てる。例えば、ヨーレイトカーブ16の区画16-1とヨーレイトの線形変化率22-1の間における時間差の絶対値の最大値は、図6に示す時刻24-1において発生する。時間差の絶対値の最大値において、ヨーレイトカーブ16の区画16-1がヨーレイトの線形変化率22-1よりも後に位置する。したがって、ヨーレイトカーブ16の区画16-1は、図6の時刻24-1で示すように、ヨーレイトカーブ16の区画16-1とヨーレイトの線形変化率22-1との差に等しい先行の最大値を有する。ヨーレイトカーブ16の区画16-1における時間差は負の値となり、ヨーレイトカーブ16がヨーレイトの線形変化率よりも後に生じる遅滞状態が割り当てられる。このように、制御部14は、時間軸上で連続する1つの極大値及び1つの極小値により区画されるヨーレイトカーブ16の各区画について、ヨーレイトの線形変化率とヨーレイトカーブ16との時間差を求める。これらの時間差を、図3bのグラフに示す。図3aに示すように、時間差には、先行状態における時間差これを先行時間差ATDというと、遅滞状態における時間差これを遅滞時間差GTDというとが含まれる。時間差は、ヨーレイトの線形変化率が第1の値となる第2の時刻の値から、ヨーレイトカーブ16が第1の値となる第1の時刻の値を減じることにより算出される。このため、図3bにおいては、先行時間差ATDを正の値で示し、遅滞時間差GTDを負の値で示す。図3bに示すように、ヨーレイトカーブ16の各区画において、先行時間差の最大値26-1~26-7は、先行しきい値LETよりも大きく、遅滞時間差の最小値28-1~28-7は、遅滞しきい値LGTよりも小さい。なお、図3aのグラフに示すヨーレイトカーブ16において、連続する隣接する極小値と極大値が同じ値であったり、時間的に近づき過ぎて2つのカーブに分けることができない場合に、周期的に中断部分が生じる。したがって、ヨーレイトカーブ16とヨーレイトの線形変化率の間の時間差が零或いは本質的に零である場合、図3bのグラフにも中断部分が現れる。そして、制御部14は、ステップS7において、検出期間例えば80秒において、図3bに示すように、先行時間差の最大値26-1~26-7が所定の先行しきい値LETよりも大きくなる回数、及び遅滞時間差の最小値28-1~28-7が所定の遅滞しきい値LGTよりも小さくなる回数をそれぞれ計数する計数段階。先行時間差の最大値及び遅滞時間差の最小値を先行しきい値LET及び遅滞しきい値LGTとそれぞれ比較する代わりに、先行時間差及び遅滞時間差の絶対値の最大値を同じ時間差しきい値と比較しても構わない。先行しきい値LET、遅滞しきい値LGT及び時間差しきい値は、運転者の正常運転状態において発生する平常な時間差の絶対値の最大値に対して、極度の異常運転状態において発生する時間差の最大値を識別するために、例えば、先の試験や実際の運行データ自動車の運転データの検査に基づいて決定される。先行状態及び遅滞状態の存在及び異常運転状態を監視するためには様々な手段を用いることができる。例えば1分間に、時間差の絶対値の最大値が時間差しきい値を超える先行状態及び遅滞状態が1又は2回発生することは、運転者の注意が車両の内部に向いている状態、或いはその他の通常の注意散漫状態を示すものである。しかしながら、例えば、特定の速度で走行している例えば1分間に、各区画における時間差の絶対値の最大値が所定の時間差しきい値を超える先行状態及び遅滞状態が3回発生することは、注意散漫の継続状態或いは酩酊状態を示すものである。各区画における時間差の絶対値の最大値が時間差しきい値を超える頻度や、各区画における時間差の絶対値の最大値が時間差しきい値から逸脱する大きさを組み合わせることにより、異なる運転状態例えば、酩酊状態と短時間の注意散漫を識別することができる。このように、先行しきい値、遅滞しきい値及び時間差しきい値は、異常と思われる運転と通常の運転とを見分けるために設定される。本実施形態では、先行しきい値を0.30.3秒の先行を示すに設定し、遅滞しきい値を-0.30.3秒の遅滞を示すに設定する。検出期間において、連続する1つの極大値と1つの極小値の間における先行時間差の最大値が先行しきい値よりも大きくなる先行状態の回数、及び連続する1つの極大値と1つの極小値の間における遅滞時間差の最小値が遅滞しきい値よりも小さくなる遅滞状態の回数とを合算した合計回数が、通常の回数警告しきい値よりも多い場合S7でYES、制御部14は、ステップS9において、異常運転状態であると判断する。一方、通常の回数警告しきい値以下である場合S7でNO、制御部14は、ステップS8において、正常運転状態であると判断する。図7aは、任意の検出期間における正常運転状態でのヨーレイトの実測値ヨーレイトカーブ16を例示するグラフである。図7aの縦軸はヨーレイトを示し、図7bの縦軸は時間差を示し、図7a及び図7bの横軸は時間秒を示す。図7a及び図7bから分かるように、ヨーレイトカーブ16から擬似的な先行状態及び遅滞状態が検出される。例えば、運転者の視線が前方の道から外れ、前方を注視しながら蓄積された軌道修正を行うことにより、擬似的な先行状態或いは遅滞状態が車両走行中に軌道修正を行う際に発生する。図7bの45秒付近において、例えば、擬似的な遅滞状態が現れている。制御部14は、1回或いは複数回の擬似的な先行状態或いは遅滞状態から、異常運転状態を特定しない。しかし、短い期間中にこれらの擬似的な先行状態或いは遅滞状態が連続すれば、走行方向に対する注意が欠如し続けていることを示しているので、異常運転状態であることが明らかにされる。したがって、もし、連続する1つの極大値と1つの極小値により区画される各区画における時間差の絶対値の最大値が時間差しきい値を超える回数が、検出期間における望ましい或いは通常の回数よりも多いければ、制御部14は、ステップS9において異常運転状態にあると判断する。これに応じて、制御部14は、ステップS10において、図1に示すように、例えば、アラームベルやブザーなどの音声による警告を発する音声警報装置30、ディスプレイ装置に警告文を表示するような視覚に訴える警告を発する視覚警報装置32、又は、ステアリングコラム及びブレーキペダルの少なくとも一方に設けた振動装置など、触覚に訴える警告を発する触覚警報装置34を起動させる。なお、制御部14は、音声警報装置30、視覚警報装置32、及び触覚警報装置34を組み合わせて起動させてもよい。制御部14は、車速を減ずる又は車両HVを使用不能にするといった車両統制を含む対策を適用してもよい。減速又は車両HVの使用不能化は、ブレーキ/操舵/イグニション制御装置、アダプティブクルーズコントロールACC、車線逸脱警報KDWシステムを起動することにより実現される。車線逸脱警報KDWシステムとは、たとえば高速道路での定速走行時に意図せずに走行車線を外れてしまいそうな時、ドライバーに操作を促すシステムであり、車線から逸脱しそうな場合、車線逸脱警報はブザーとディスプレイ表示で運転者に注意を喚起する。車速を減ずる又は車両HVを使用不能にするといった車両統制を含む対策は、既知の装置を用いて実施されるため、その詳細な構成について言及しないが、より正確には、本発明の実施に用いることができる様々なハードウェア構成及びソフトウェア構成は、本願の開示内容から明らかである。更に、制御部14は、ふらつき検出器40から供給される信号に基づいて、車両のふらつき状態を監視することができる。更にその上、制御部14は、運転者の映像を表示する映像検出器42から供給される信号に基づいて、運転者の顔の表情及び運転者の注意力を監視することができる。更に、制御部14は、アルコール検出器44から供給される信号に基づいて、車両HV内のアルコールの存在を監視することができる。連続する1つの極大値と1つの極小値により区画される各区画における時間差の絶対値の最大値が時間差しきい値を超える回数のみに基づいて異常運転状態を判断する代わりに、制御部14は、時間差の絶対値の最大値が時間差しきい値を超える回数のみならず、車両HVのふらつき状態、運転者の顔の表情、運転者の注意力、車室内のアルコールの存在の少なくとも1つの情報を付加して、運転者が異常運転状態であるか否かを判断してもよい。ふらつき検出器40、映像検出器42、アルコール検出器44は、一般的に知られている構成を用いることができるので、その詳細な構成について言及しないが、より正確には、本実施形態に係わる運転状態検出方法の実施に用いることができる様々なハードウェア構成及びソフトウェア構成は、本願の開示内容から明らかである。最初の検出期間が経過した後、検出期間が、開示時刻が各サンプリング時間について移動する時間枠として振るまいながら、制御部14によるステップS1~S10の処理が繰り返し実行される。例えば、検出期間が80秒間でサンプリングレートが10Hzであるとした場合、最初のサンプリングが行われた時刻を0秒とすると、最初の検出期間は、0~80秒まで継続する。このように、ステップS1~S10の処理は、最初の80秒間の検出期間において継続される。ステップS7の比較段階では、最初の80秒間の検出期間において、先行時間差の最大値び遅滞時間差の最小値が先行しきい値或いは遅滞しきい値をそれぞれ超える先行状態及び遅滞状態の回数が所定の警告しきい値を超えるか否かを判断する。最初の80秒間の検出期間が経過した後、サンプリングは80.1秒において行われ、次の検出期間は、0.1~80.1秒まで継続する。この時、0.1~80.1秒の間において、先行時間差の最大値び遅滞時間差の最小値が先行しきい値或いは遅滞しきい値をそれぞれ超える先行状態及び遅滞状態の回数が所定の警告しきい値を超えるか否かを判断する。同様にして、その後のサンプリングは80.2秒において行われ、次の検出期間は、0.2~80.2秒まで継続する。したがって、制御部14は、直近のサンプリングを含む80秒間の検出期間においてヨーレイトカーブ16を効果的且つ継続的に監視することができる。更に、上記した本実施形態では、ヨーレイトの実測値とヨーレイトの線形変化率との時間差を求める場合を示しているが、運転者の状態が異常であるか否かを識別するためにその他の差を求めても構わない。例えば、制御部14は、同時刻における、ヨーレイトカーブ16の各区画16-1~16-5と、ヨーレイトの線形変化率22-1~22-5との間のヨーレイトの値の差ヨーレイト差というを求めてもよい。制御部14は、連続する1つの極大値と1つの極小値により区画される各区画におけるヨーレイト差の最大値を求める。そして、制御部14は、ヨーレイト差の最大値とヨーレイトしきい値とを比較する。ここで、ヨーレイトしきい値は、異常と思われる運転と通常の運転とを見分けるために設定される。上記した本実施形態では、制御部14のように、車両HVに搭載された構成要素が、異常運転状態であるか否かを識別するためのステップS1~S10の制御動作を実行する。或いは、制御部14の代わりに、車両の外に配置されたサーバ39が制御部14と同様な機能を有していてもよい。サーバ39は、トランシーバ38から転送されるデータを即時に受け取ることができるように接続されていてもよい。また或いは、サーバ39は、実験においてダウンロードされたデータや、運転研究や製品開発試験のような広範な期間において収集されたデータを受け取ることができるように接続されていてもよい。そして、サーバ39は、上記したステップS1~S10の処理を実行して、検出期間における異常運転状態/正常運転状態を識別してもよい。この場合、ステップS10において対策を実行する代わりに、サーバ39は、異常運転状態である判断している総ての検出期間にフラグを立てる対策を実施することができる。サーバ39は、月、年、その他のあらゆる所定の期間において収集されたヨーレイトのデータを蓄積し、特定の車両から受け取ったヨーレイトのデータの総てについて、異常運転状態であるか否かを識別することができる。もちろん、サーバ39は、複数の車両の各々からヨーレイトのデータを受け取り、ヨーレイトのデータの各々についてステップS1~S10の処理を実行し、車両の各々について異常運転状態であるか否かを識別することができる。上記からも分かるように、車両の異常運転状態は、極大値と極小値の間に挿入されるヨーレイトの線形変化率とヨーレイトの実測値との先行時間差及び遅滞時間差をたどることにより検出することができる。車両HVが走行する時、ヨーレイトカーブ16上の極大値及び極小値、すなわち極値をたどることによりヨーレイトの線形変化率が求まり、連続する極小値と極大値の間を結ぶ線分からなるヨーレイトの線形変化率を描くことができる。先行状態は、ヨーレイトカーブ16がヨーレイトの線形変化率よりも先に生じる時に検出される。遅滞状態は、ヨーレイトカーブ16がヨーレイトの線形変化率よりも後に生じる時に検出される。先行状態及び遅滞状態は、異常運転状態においてよく起こるため、異常運転状態を検出するための正確な指標となる。先行時間差の最大値及び遅滞時間差の最小値が先行しきい値或いは遅滞しきい値をそれぞれ超える先行状態及び遅滞状態の回数が計数され、所定の期間において計数された前記した回数に基づいて、異常運転状態か否かが判断される。所定の警告しきい値を設定し、検出期間における先行状態及び遅滞状態の回数を計数することにより、異常運転状態を短い期間においてより正確に検出し、そして、異常運転状態であると誤って判断することを回避或いは抑制することができる。本発明の範囲を理解する上で、ここで使用される備えるという用語及び派生語は、本発明を特定するために必要な特徴、構成要素、構成部材、構成部材群、ステップの存在を明記する用語であるが、本発明が、明記されていない他の特徴、構成要素、構成部材、構成部材群、ステップを更に備えることを排除するものではない。含む及び有する及びこれらの派生語についても同様である。本実施形態で記載したように、方向を示す用語である前向き、後向き、上向き、下向き、垂直、水平、下方及び横及びその他の同様な方向を示す用語は、運転者状態検出方法を実行するための構成を装備する車両におけるこれらの方向を参照している。したがって、これらの用語は、本発明を表すために利用できるように、運転者状態検出方法を実行するための構成を装備する車両に関連して解釈すべきである。構成要素、階級、装置などにより実行される作用又は機能を表す検出には、物理的な検出を必要としない構成要素、階級、装置などにより実行される行為又は機能も含まれる。より正確に言うと、検出の用語には、決定、測定模型制作予測計算、その他の作用や機能を実行する用語の意味が含まれる。装置の一部や一要素を表現するために用いられている備えるには、所望の機能を実行するために構成され、或いはプログラムされたハードウェア或いはソフトウェアが含まれる。ここで使用されている実質的およそだいたいのような程度を示す用語は、結果が大きく変化しない適当量の逸脱を意味する。本実施形態は、本発明を表すために選択されたものだが、当業者であればこの開示内容から、特許請求の範囲に規定された発明の範囲を逸脱しない範囲において、様々な変更及び変形が可能である。例えば、様々な構成要素の大きさ、形状、配置、方向は、要望や希望に応じて変更することができる。互いに直接に接続或いは接触して表現された構成要素の対は、その間に中間部材が介在する構造を有していてもよい。1つの要素の機能は、2つの要素によって実現されてもよいし、その逆であっても構わない。1つの実施形態の構造及び機能は、他の実施形態の中に採用することができる。個々の実施形態に総ての利点が同時に存在する必要はない。従来技術に比して特有な総ての特徴は、単独或いは他の特徴と結合して、これらの1又は2以上の特徴を具現化した構造的或いは機能的概念を含む、本発明者による別個の独立した発明の記述を成すとみなすべきである。このように、前記した本発明の実施形態は、特許請求の範囲の記載により特定される発明及び均等の範囲を限定する目的とするものではない。