車両の運転者が意識低下状態であるか否かを判定する意識低下判定装置において、前記運転者が操舵操作を行うまでの直近の一定時間における操舵角分散のうち、前記車両又は前記運転者の状態を示す指標が所定値以下の場合の前記操舵角分散を通常操舵量として演算する通常操舵量演算手段と、前記運転者の操舵量と前記通常操舵量との乖離度を、操舵角を前記操舵角分散で除すことによって演算する操舵乖離度演算手段と、前記操舵乖離度が所定値以上であるか否かを判定する操舵乖離度判定手段と、前記操舵乖離度が所定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、を備えたことを特徴とする意識低下判定装置。前記通常操舵量演算手段は、前記直近の一定時間における前記車両又は前記運転者の状態を示す指標が所定値より大きい場合には、前記直近の一定時間の前における、当該指標が前記所定値以下のときの操舵角分散を通常操舵量とする、請求項1記載の意識低下判定装置。前記車両又は前記運転者の状態を示す指標は、車線中央に対する前記車両の横位置及び前記運転者の操舵角である、請求項1又は2記載の意識低下判定装置。前記運転者による前記車両の運転継続時間が所定値より大きい場合には、前記運転継続時間が所定値以下の区間における操舵角分散を通常操舵量とする、請求項1~3のいずれか一項記載の意識低下判定装置。ところで、車両の運転者の意識低下状態を判定する技術としては、通常の操舵状態と比べて現時点の操舵状態が所定以上掛け離れているか否かで判定することが考えられる。このような判定装置において、運転者の操舵操作の直近の一定時間における操舵角のばらつき量を通常時の操舵量として演算しても、外乱が混入する可能性はあり、意識低下状態の操舵量が混入してしまう場合もある。そこで、本発明の目的は、通常時の操舵量を適切に演算し設定することにより、外乱や意識低下状態の操舵量が混入しないように運転者の意識低下判定を行い、運転者の意識低下状態を精度よく判定できる意識低下判定装置を提供することである。すなわち、本発明の意識低下判定装置は、運転者が操舵操作を行うまでの直近の一定時間における操舵角分散のうち、車両又は運転者の状態を示す指標が所定値以下の場合の操舵角分散を通常操舵量として演算する通常操舵量演算手段と、運転者の操舵量と通常操舵量との乖離度を、操舵角を操舵角分散で除すことにより演算する操舵乖離度演算手段と、操舵乖離度が所定値以上であるか否かを判定する操舵乖離度判定手段と、操舵乖離度が所定値以上である場合に、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、を備えて構成されている。上記意識低下判定装置においては、運転者が操舵操作を行うまでの直近の一定時間における操舵角分散のうち、車両又は運転者の状態を示す指標が所定値以下の場合の操舵角分散を通常操舵量として演算し、運転者の操舵量との乖離度操舵乖離度を演算する。これにより、通常時の操舵量に外乱や意識低下状態の操舵量が混入しにくくなり、操舵乖離度をより正確に演算できることになる。このため、居眠り運転の誤検出や未検出が減少し、精度よく意識低下判定を行うことが可能となる。本発明において、上記通常操舵量演算手段は、上記直近の一定時間における車両又は運転者の状態を示す指標が所定値より大きい場合には、上記直近の一定時間の前における、当該指標が所定値以下のときの操舵角分散を通常操舵量としてもよい。直近の一定時間において車両又は運転者の状態を示す指標が所定値より大きい場合には、直近の一定時間の前における、当該指標が所定値以下のときの操舵角分散を通常操舵量とすることによって、外乱や意識低下状態の操舵量の混入を防止しやすくなる。本発明において、車両又は運転者の状態を示す指標は、車線中央に対する前記車両の横位置及び運転者の操舵角としてもよい。上記車両の横位置や運転者の操舵角を指標として用いることによって、外乱や意識低下状態の操舵量を検出しやすくなる。また、本発明において、運転者による車両の運転継続時間が所定値より大きい場合には、運転継続時間が所定値以下の区間における操舵角分散を通常操舵量としてもよい。運転者による車両の運転継続時間が長くなると、運転者の運転意識が低下する可能性が高まるため、運転継続時間が所定値より大きい場合には、その操舵角分散を用いずに、運転継続時間が所定値以下の区間における操舵角分散を通常操舵量とする。これにより、意識低下状態の操舵量の混入をより防止しやすくなる。本発明によれば、通常時の操舵量を適切に演算し設定することにより、外乱や意識低下状態の操舵量が混入しないように運転者の意識低下判定を行い、運転者の意識低下状態を精度よく判定できる意識低下判定装置を提供することができる。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、走行経路状態例えば走行経路の曲率の検知などに用いることができる。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、通常操舵量演算部51、操舵乖離度演算部55、操舵乖離度判定部56、意識低下判定部57及び警報制御部58を少なくとも有している。通常操舵量演算部51は、車両の運転者の通常時の運転における操舵量を演算するものであり、通常操舵量演算手段として機能する。通常操舵量演算部51は、通常運転時における操舵角分散操舵角の分散ばらつきを通常操舵量として演算する。具体的に説明すると、通常操舵量は、運転者ごとに運転時のハンドルの操舵角の分散として演算される。例えば、運転時のハンドルの操舵角が複数ないし多数取得され、それらの操舵角データに基づき操舵角分散として通常操舵量が演算される。図2及び図3は、操舵角分散操舵角のばらつきの説明図である。図2に示すように、覚醒時意識低下していない運転時の操舵角の分散は、被験者Aは分散が大きく、被験者BはAよりも分散が小さい。このように、操舵角の分散は運転者ごとに個人差が見られる。このため、閾値を一定にした場合には、操舵角のばらつきが大きい被験者Aは覚醒時であっても意識低下時であると誤検出されてしまう。一方、図3に示すように、被験者ごとに操舵角の分散に応じた閾値を設定すると、意識低下判定における未検出や誤検出を防止しやすくなる。本実施形態において、操舵角分散は、運転者が操舵操作を行うまでの直近の一定時間において取得された操舵角データが用いられることが好ましい。図4及び図5は、通常の操舵状態における外乱の影響を示す説明図である。図4に示すように、例えば、操舵角分散を運転開始の一定時間であるt1とした場合、t1において路面状況や横風などの外乱が影響すると、通常時と比較して大きな操舵量のデータが混入してしまい、操舵角の分散が大きくなってしまう場合がある。この結果、精度のよい意識低下判定を行うことができなくなってしまう恐れがある。一方、図5に示すように、t1より後のt2においては、路面状況や横風などの外乱が影響しておらず、通常時と比較して大きな操舵量も混入していない。よって、直近の一定時間における操舵角分散を通常操舵量として演算することにより、適切な操舵角分散を得やすくなる。また、直近の一定時間における操舵角分散を一定周期ごとに演算し、更新することによって、精度よく意識判定を行うこともできることから好ましい態様である。しかし、運転者が操舵操作を行うまでの直近の一定時間においても、外乱や意識低下状態の操舵量が混入してしまうおそれがある。図6~8は、運転走行時間と車両又は運転者の状態を示す指標の関係を示す説明図である。図6に示すように、運転走行時間が長くなると運転開始時t3に比べて、直近の一定時間t2においては運転者が意識低下する可能性が高くなり、車両又は運転者の状態を示す指標例えば、意識低下状態を示す指標も上昇傾向となる。そこで、本実施形態においては、図7に示すように、車両又は運転者の状態を示す指標意識低下状態などを示す指標が所定値よりも高い場合には、当該指標が所定値以下の区間t3における操舵角分散を通常操舵量として用いる。図7のt2のように、当該指標が所定値以下の区間であれば、いずれの範囲を用いることもできる。また、新たに演算せずに、過去の演算結果をそのまま通常操舵量として用いてもよい。また、図8に示すように、直近の一定時間における一部の操舵量について、車両又は運転者の状態を示す指標が所定値よりも高い場合には、該当する操舵量を除去するなどして用いずに操舵角分散を演算することも、本実施形態において好ましい態様である。車両又は運転者の状態を示す指標とは、例えば意識低下状態などを示す指標であり、車線中央に対する車両の横位置やヨー角、逸脱危険度、前方偏差などを用いてもよい。また、相対化舵角やヨーレート、横G、操舵トルクなどを用いることもできる。さらに、舵角速度やヨーレート変化率、ジャーク、操舵トルク微分値なども用いてもよい。この中でも、車線中央に対する車両の横位置及び運転者の操舵角を用いることが好ましい。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9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。また、上述した図6に示すように、運転者による車両の運転継続時間が長くなると、運転者の運転意識が低下する可能性が高まる。そこで、運転継続時間が所定値より大きい区間t2の操舵角分散を通常操舵量としては用いずに、運転継続時間が所定値以下の区間t3における操舵角分散を通常操舵量として用いることが好ましい。例えば、運転継続時間が1時間の場合は所定値より小さいとして直近の一定時間の操舵角分散を通常操舵量として用い、運低継続時間が2時間の場合は所定値より大きいとして、所定値以下の1時間における操舵角分散を通常操舵量として用いる。また、図7のt2のように、当該指標が所定値以下の区間であれば、いずれの範囲の操舵角分散も適宜用いることができる。運転継続時間が所定値以下の場合の操舵角分散を通常操舵量として用いることによって、意識低下状態の操舵量の混入をより防止しやすくなる。本実施形態において運転者が操舵操作を行うまでの直近の一定時間とは、操舵角データが十分に得られる時間であれば特に制限されず、運転者の操舵操作の直近の10分間でもよく、3分間でもよい。操舵角のばらつきに関するデータを十分に得る点と、できるだけ外乱の混入を防止する点を両立させる観点から、運転者の操舵操作の直近の5分間がもっとも好ましい。また、通常操舵量を演算し、更新する一定周期とは、通常操舵量を適切に演算できる周期であれば特に制限されないが、データ処理負荷を考慮して設定することが好ましい。操舵角は、車両が走行する走行路に対する相対的な舵角相対操舵角であることが好ましい。相対操舵角は、走行路に対する相対的な操舵角である。すなわち、走行路に沿ったハンドル操作の場合には相対操舵角は小さいものとなるが、走行路に沿わないハンドル操作の場合には相対操舵角は大きなものとなる。例えば、曲率の大きいカーブでハンドル操作した場合、ハンドルの操舵角の絶対値は大きくなるが、カーブに沿ってハンドル操作されていれば相対操舵角は小さいものとなる。このように、操舵角の絶対値でなく、相対操舵角に基づいて通常操舵量を演算することにより、カーブの多い走行路を走行する場合であっても運転者の操舵操作特性を的確に演算することができる。なお、通常操舵量は、操舵角分散に加え、運転者の通常のハンドル操舵特性を表せるものであれば、操舵速度、操舵量積算値など、通常運転時におけるハンドルの操舵角のばらつき量以外の数値をさらに用いて演算してもよい。操舵乖離度演算部55は、車両の運転者の操舵量と通常操舵量との乖離度操舵乖離度を演算する操舵乖離度演算手段として機能するものである。例えば、操舵乖離度演算部55は、操舵角センサ4により取得される操舵角データを用いて運転者の現時点の操舵量を演算し、次の式2に示すように、その現在の操舵量である操舵角ψ、絶対値を、通常操舵量演算部51により演算された通常操舵量である操舵角分散の値ψu1で除すことにより操舵乖離度D1を演算する。D1=|ψ|/ψu12また、相対操舵角を用いる場合には、操舵乖離度をD2、現時点の相対操舵角をψr、通常操舵量である相対操舵角分散の値をψu2とした場合、操舵乖離度D2は、次の式3に示すように、相対操舵角ψrの絶対値を通常操舵量である相対操舵角分散の値ψu2で除することより演算される。D2=|ψr|/ψu23相対操舵角ψrは、走行路に対する相対的な操舵角である。この相対操舵角ψrは、次の式4に示すように、実操舵角ψから推定操舵角ψeを引いて演算される。ψr=ψ-ψe4推定操舵角ψeは、走行路のカーブ旋回に必要な操舵角であり、例えば次の式5により演算される。ψe=1Khv2lρRG5この式5において、Khは車両のスタビリティファクタ、vは車速、lは車両のホイルベース、ρは走行路の曲率、RGは車両のステアリングギア比である。操舵乖離度判定部56は、操舵乖離度が所定値以上か否かを判定する操舵乖離度判定手段として機能するものである。例えば、操舵乖離度判定部56は、上述した操舵乖離度演算部55により演算される操舵乖離度が予めECU5に設定される設定値以上か否かを判定する。意識低下判定部57は、操舵乖離度が所定値以上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。この意識低下判定部57は、例えば、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58は、運転者が意識低下状態である場合に警報部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。上述した通常操舵量演算部51、操舵乖離度演算部55、操舵乖離度判定部56、意識低下判定部57及び警報制御部58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、通常操舵量演算部51、操舵乖離度演算部55、操舵乖離度判定部56、意識低下判定部57及び警報制御部58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10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、まずステップS10以下、S10という。他のステップにおいても同様とする。にて、センサ情報の読み込み処理が行われる。このセンサ情報の読み込み処理は、前方検知センサ2、車速センサ3、操舵角センサ4の出力信号に含まれるセンサ情報をそれぞれ読み込む処理である。次に、S12に処理が移行し、通常操舵量演算処理が行われる。通常操舵量演算処理は、車両の運転者の通常時の運転における操舵量を演算する処理であり、通常操舵量演算部51により実行され、通常運転時における操舵角のばらつき量分散が通常操舵量として演算される。より具体的な演算処理については後述する。次に、S14に処理が移行し、操舵乖離度演算処理が行われる。操舵乖離度演算処理は、車両の運転者の操舵量と通常操舵量との乖離度掛け離れ度を演算する処理であり、操舵乖離度演算部55により実行される。例えば、操舵角センサ4により取得される操舵角データに基づき運転者の現時点の操舵量が演算され、その現在の操舵量を、S12にて演算された、現在の操舵量の直近の5分間の相対操舵角の分散相対操舵角分散で除すことによって操舵乖離度が演算される。操舵乖離度は、通常操舵量に対する現時点の操舵角の掛け離れ度として演算されるものであって、現時点の操舵角と通常操舵量との距離として把握されるものである。具体的には、上述した式2又は3を用いて、操舵乖離度が演算される。そして、S16に処理が移行し、操舵乖離度が所定値以上か否かが判定される。この判定処理は、操舵乖離度判定部56により実行される。例えば、操舵乖離度判定処理において、S14により演算される操舵乖離度が予めECU5に設定される設定値以上か否かが判定される。S16にて操舵乖離度が所定値未満と判定された場合には、意識低下判定部57における判定処理により、運転者が意識低下状態でないと判断され、S18に処理が移行する。S18では意識低下でないとの認識処理が意識低下判定部57により行われる。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、S16にて操舵乖離度が所定値以上と判定された場合には、意識低下判定処理が行われるS20。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、S22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。S18又はS22の処理を終えたら、一連の制御処理が終了する。図11は、図10のステップ12における通常操舵量の演算の手順の一例を示すフローチャートである。本実施形態において通常操舵量演算部51は、車両又は運転者の状態を示す指標が所定値以下か否かを判定する機能も備えている。なお、本フローチャートにおいて、車両又は運転者の状態を示す指標は、意識低下状態を示す指標として以下に説明する。S30においては、直近の一定時間における意識低下状態を示す指標が全て所定値以下か否かを判定する。意識低下状態を示す指標が全て所定値以下である場合には、直近の一定時間における全ての操舵角の分散を演算するS32。一方、S30において意識低下状態を示す指標が全て所定値以下ではない場合には、意識低下状態を示す指標が全て所定値より大きいか否かを判定するS34。意識低下状態を示す指標が全て所定値より大きい場合には、直近の一定時間の前における、当該指標が所定値以下のときの操舵角の分散を演算するS36。一方、S34において意識低下状態を示す指標が全て所定値より大きくない場合には、直近の一定時間における当該指標が所定値以下の場合のみの操舵角の分散を演算するS38。S40において、通常操舵量を取得し、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は、運転者の操舵量と通常操舵量との乖離度を、運転者が操舵操作を行うまでの直近の一定時間における操舵角分散のうち、車両又は運転者の状態を示す指標が所定値以下の場合の操舵角分散で操舵角を除すことによって演算し、操舵乖離度が所定値以上であるか否かを判定し、操舵乖離度が所定値以上である場合には、運転者が意識低下状態であると判定する。これにより、通常時の操舵量に外乱や意識低下状態の操舵量が混入しないように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。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。本発明に係る意識低下判定装置は、各請求項に記載した要旨を変更しないように実施形態に係る意識低下判定装置を変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。例えば、図10及び11の一連の制御処理において、本実施形態に係る意識低下判定装置の作用効果が得られれば、その一部の処理を省略し又は追加の処理を行って実行してもよい。また、走行経路の曲率は、上述したカメラ映像による検知に特に限定されるものではない。例えば、意識低下判定装置1が備えることができるナビゲーションシステムが格納するデータベースから読み出した道路経路情報や、路車間通信等によるインフラ情報から取得した道路形状情報をもとに検知することもできる。