"車両のドライバが意識低下状態であるか否かを判定するドライバ状態判定装置において、前記車両と前記車両の前方に位置する先行車との接近度に対応したドライバの加速操作状態を検出する操作状態検出手段と、前記操作状態検出手段により検出されたドライバの加速操作状態における通常の加速操作状態からの乖離度が所定の設定値を超えたときに、ドライバの意識が低下したもの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ドライバ状態判定装置。前記先行車との接近度及び前記加速操作状態の分布状態に基づいて、前記ドライバの加速操作状態の尤度及び前記所定の設定値を尤度閾値として算出する尤度算出手段とを備え、前記意識低下判定手段は、前記ドライバの加速操作状態の尤度が前記尤度閾値を下回ったときに、ドライバの意識が低下したものと判定する、請求項1に記載のドライバ状態判定装置。前記尤度算出手段は、前記尤度及び前記尤度閾値を混合正規分布により算出する、請求項2に記載のドライバ状態判定装置。しかしながら、このような技術にあっては、所定の運転操作において、ドライバの意識低下状態が精度よく判定できないという問題点がある。具体的には、先行車との車間距離の変化や先行車との相対速度の変化等、先行車への接近状態のみに基づいてドライバの意識低下判定を行う場合、接近状態に対する判定閾値がドライバや走行環境によらず常に一定となっているため、あるドライバが覚醒時に先行車に追従させて運転操作を行った場合は意識低下と判定されなくても、別のドライバが覚醒時に先行車に追従させて運転操作を行った場合は意識低下と判定される場合がある。よって、上記のようにドライバの意識低下の判定閾値を一定とした場合には、意識が低下していないドライバに対して不要な警報が出力されるおそれがある。このように、意識低下状態の判別精度においては、未だ改善の余地が大きい。そこで、本発明の目的は、自車が先行車に追従した場合におけるドライバの運転操作の特徴をも加味することにより、ドライバの意識低下の判定精度を向上させたドライバ状態判定装置を提供することである。すなわち、本発明に係るドライバ状態判定装置は、車両のドライバが意識低下状態であるか否かを判定するドライバ状態判定装置において、前記車両と前記車両の前方に位置する先行車との接近度に対応したドライバの加速操作状態を検出する操作状態検出手段と、前記操作状態検出手段により検出されたドライバの加速操作状態における通常の加速操作状態からの乖離度が所定の設定値を超えたときに、ドライバの意識が低下したもの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。この発明によれば、操作状態検出手段が先行車との接近度に対応した通常の加速操作状態を検出し、意識低下判定手段はこの通常の加速操作状態からの乖離度が所定の設定値を超えたときに、ドライバの意識が低下したものと判定する。よって、先行車追従時におけるドライバの運転操作の特徴を把握することが可能となり、この特徴をも加味した意識低下の判定を行うことが可能となる。従って、意識が低下していないドライバに対する不要警報が抑制されるため、ドライバの意識低下の判定精度を向上させることができる。また、本発明に係るドライバ状態判定装置において、前記先行車との接近度及び前記加速操作状態の分布状態に基づいて、前記ドライバの加速操作状態の尤度及び前記所定の設定値を尤度閾値として算出する尤度算出手段とを備え、前記意識低下判定手段は、前記ドライバの加速操作状態の尤度が前記尤度閾値を下回ったときに、ドライバの意識が低下したものと判定することが好ましい。この発明によれば、接近度に対するドライバの加速操作状態の分布が生成され、この分布からドライバの加速操作状態の尤度及び尤度閾値が算出される。よって、ドライバの先行車追従時における加速操作状態の特徴をモデル化するとともに、ドライバの加速操作状態が尤もらしくない場合を確実に検出することが可能となる。また、本発明に係るドライバ状態判定装置において、前記尤度算出手段は、前記尤度及び前記尤度閾値を混合正規分布により算出することが好ましい。この発明によれば、尤度算出手段が、混合正規分布により尤度及び尤度閾値を算出する。従って、接近度に対する加速操作状態をより正確にモデル化することが可能となり、ドライバの意識低下の判定精度をより一層向上させることができる。本発明によれば、ドライバごとに、先行車追従時における通常の加速操作状態を算出するとともに、この通常の加速操作状態からの乖離度に基づいてドライバの意識低下状態を判定するため、先行車追従時におけるドライバの運転操作の特徴をも加味した判定を行うことが可能となり、ドライバの意識低下状態をより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ドライバ状態判定装置1の概要構成を示すブロック図である。ドライバ状態判定装置1は、車両に搭載され、車両のドライバの意識が低下しているか否かを判定する装置である。このドライバ状態判定装置1は、前方検知部2、自車速度センサ3、自車加速度センサ4、操舵角センサ5、アクセル開度センサ6、ECUElectronicControlUnit7及び警報部8を備えて構成されている。前方検知部2は、自車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、車両前部に取り付けられ、レーザ光を前方に照射しその反射光によって先行車の有無等を検出するセンサが用いられる。また、前方検知部2は、例えば自車の前方を撮像するカメラであってもよく、この場合、その撮像画像ないし撮像映像を、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。前方検知部2はECU7と接続され、その出力信号はECU7に入力される。自車速度センサ3は、自車の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。自車速度センサ3は、ECU7と接続され、その出力信号は、ECU7に入力される。自車加速度センサ4は、自車の加速度を検出する加速度検出手段として機能するものであり、例えば、自車の前部に設けられ、自車の前後加速度と横加速度を検出する加速度センサが用いられる。自車加速度センサ4は、ECU7と接続され、その出力信号は、ECU7に入力される。操舵角センサ5は、自車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5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5は、ECU7と接続され、その出力信号は、ECU7に入力される。なお、操舵角センサ5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5に代えて、いずれのものを用いてもよい。アクセル開度センサ6は、アクセルペダルの踏み込み量アクセル開度を検出するアクセル開度検出手段として機能するものである。アクセル開度センサ6は、ECU7に接続され、その出力信号は、ECU7に入力される。ECU7は、ドライバ状態判定装置1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、出力信号回路及び電源回路を含んで構成される。ECU7は、操作状態検出部71、情報格納部72、接近状態算出部73、分布生成部74、尤度算出部75、意識低下判定部76及び警報制御部77を少なくとも有している。操作状態検出部71は、車両と車両の前方に位置する先行車との接近度に対応した加速操作状態を検出するものであり、操作状態検出手段として機能する。なお、加速操作状態とは、単なる車両の加速操作だけでなく、ブレーキペダルの踏み込みによる減速操作やハンドル操作等の状態をも含む概念である。操作状態検出部71は、前方検知部2、自車速度センサ3、自車加速度センサ4、操舵角センサ5及びアクセル開度センサ6から出力される各種信号を繰り返し取得して、各々の信号を情報格納部72に格納させる。また、操作状態検出部71は、操舵角センサ5から入力された信号に基づいて操舵速度を演算する機能、アクセル開度センサ6から入力された信号に基づいてアクセルペダルの踏み込み速度アクセル踏み込み速度を演算する機能を有する。操作状態検出部71は、演算した上記の操舵速度及びアクセル踏み込み速度を情報格納部72に格納させる。接近状態算出部73は、車両と車両の前方に位置する先行車との接近度を算出するものであり、接近状態算出手段として機能する。接近状態算出部73は、情報格納部72に格納されている各種情報を用いて、例えば以下に示す第1~第4の接近状態算出方法により先行車との接近度を算出する。この接近度は、小さければ小さいほど自車が先行車に接近していることを示し、大きければ大きいほど自車が先行車から離れていることを示す。以下で、第1~第4の接近状態算出方法について説明する。第1の接近状態算出方法は、前方検知部2により検出された自車と先行車との車間距離Dを算出して、これを接近度とする方法である。なお、車間距離Dに代えてこの値に所定の加減乗除を施した値を接近度として利用してもよい。第2の接近状態算出方法は、先行車に対する自車の接近度合いを示す物理量である衝突余裕度TTCを用いる方法である。この衝突余裕度TTCの値が大きいほど衝突する可能性が低く、値が小さいほど衝突する可能性が高い。衝突余裕度TTCは、次の式1により演算することができる。式1において、Dは車間距離、Vrは先行車に対する自車の相対速度である。第2の接近状態算出方法において接近状態算出部73は、衝突余裕度TTCを接近度として利用する。なお、衝突余裕度TTCに代えてこの値に所定の加減乗除を施した値を接近度として利用してもよい。第3の接近状態算出方法は、自車が先行車に到達するまでの時間に関する指標である車間時間THWを用いる方法である。車間時間THWの値が大きいほど自車は先行車から離れており、値が小さいほど自車は先行車に接近している。車間時間THWは、次の式2により演算することができる。式2において、Dは車間距離、Vsは自車の車速である。第3の接近状態算出方法において接近状態算出部73は、車間時間THWを接近度として利用する。なお、この車間時間THWに代えてこの値に所定の加減乗除を施した値を接近度として利用してもよい。第4の接近状態算出方法は、自車が先行車に接近している感覚接近感を示す指標である接近感指標PREを利用する方法である。接近感指標PREの値が大きいほど自車は先行車に接近しており、値が小さいほど自車は先行車から離れている。接近感指標PREは、次の式3により演算することができる。式3において、Vrは相対速度、Vsは自車の車速、Axは相対加速度、Dは車間距離、α及びβは所定の係数、nは所定の1以下の正の実数である。第4の接近状態算出方法において接近状態算出部73は、接近感指標PREの逆数を接近度として利用する。また、接近感指標PREの逆数に所定の加減乗除を施した値を接近度としてもよい。なお、この接近感指標PREは、上述した車間距離、衝突余裕度TTC及び車間時間THWと共に利用することもできる。また、接近感指標PREは、上記車間距離、衝突余裕度TTC及び車間時間THWと比較して感度が優れているため、これを用いた場合、意識低下状態の判定精度をより上げることが可能となる。接近状態算出部73は、上述した第1~第4のいずれかの接近状態算出方法を用いて、自車がどの程度先行車に近づいているかの指標を示す接近度を算出する。接近状態算出部73により算出された接近度は随時情報格納部72に格納される。なお、接近度としては、必ずしも上記第1~第4の接近状態算出方法により得られた値を用いなければならないわけではなく、別の方法を用いて算出した値を接近度として利用してもよい。分布生成部74は、接近度と加速操作状態との関係を示す分布を生成するものであり、分布生成手段として機能する。分布生成部74は、例えば、接近状態算出部73により算出された接近度と操作状態検出部71により検出されたアクセル開度との関係を図2aに示すグラフとして作成し、主成分となる近似直線y=axbを求める。ここで、近似直線y=axbは、最小二乗法により求められるが、具体的には、n個のデータx1,y1,x2,y2,...xn,ynの近似曲線をy=axbとすると、下記の式4及び式5を用いることにより、a及びbが求められる。なお、得られた主成分からの距離の平均εは、下記の式6を用いることにより求められる。分布生成部74は、上記の方法で主成分となる近似曲線y=axbを求めた後、得られた分布の平均値を原点に移動させ、主成分がx軸、垂直成分がy軸となるように回転させて、図2bに示すグラフを作成する。なお、この原点へ移動させる処理をしなくても、後述する式7を用いてドライバの意識低下判定処理を行うことはできるが、この原点移動処理を行うことにより、演算を容易にし、後述する尤度の算出を簡易にすることができる。尤度算出部75は、分布生成部74により生成された分布図2bに示すグラフから、ドライバの加速操作状態の尤もらしさを示す尤度及び尤度閾値を算出するものであり、尤度算出手段として機能する。尤度算出部75は、主成分の平均μx及び母分散σx、並びに垂直成分の平均μy及び母分散σyを用いて密度関数fx,yを求めることにより、ドライバの加速操作状態の尤度を算出する。尤度算出部75により算出された尤度は、ドライバの先行車追従時における通常覚醒時の加速操作状態を示す通常走行度としても用いられ、尤度閾値は、ドライバの加速操作状態における通常の加速操作状態からの乖離度の閾値として用いられる。尤度算出部75は、まず、分布生成部74により生成された分布から、主成分の平均μx及び母分散σx、並びに垂直成分の平均μy及び母分散σyを求め、そして、尤度及び尤度閾値を混合正規分布GaussianMixtureModel、以下GMMと称するにより算出する。その算出方法について以下で説明する。GMMは、複数の正規分布の和によってデータ分布を近似する手法であり、通常は、主成分の平均μx及び母分散σx、垂直成分の平均μy及び母分散σy、並びに母共分散σxyを用いて、以下の式7により二次元正規分布の密度関数fx,yを求め、これを通常走行モデルとして利用する。しかしながら、本実施形態では、上述したように、主成分分析において主成分がx軸となるようにデータを回転させているため母共分散σxyは0となり、尤度算出部75は、μx,μy及び母分散σx,σxのみを用いて尤度の算出を行う。すなわち、尤度算出部75は、上記式7においてσxy=0とした下記の式8を用いて、二次元正規分布の密度関数fx,yを求める。尤度算出部75は、上記のようにして得られた密度関数fx,yの対数をとったモデルを作成し、そのグラフは、例えば、全データの平均原点に近づくにつれ対数的に高くなる、図3に示すようなものとなる。また、尤度算出部75は、得られた分布を正規分布により近似して、その平均尤度平均と称すると分散尤度分散と称するを用いて、例えば下記の式9を用いて尤度閾値を算出する。上記式9において、mは正の実数であり、このmの値を適宜変更することにより、尤度閾値を変更し、ドライバの意識低下状態の判定閾値を変更することができる。具体的には、mを大きくすると尤度閾値が小さくなるため、意識低下の判定閾値を低く、すなわち意識低下と判定されにくくすることができ、また、mを小さくすると尤度閾値が大きくなるため、意識低下の判定閾値を高く、すなわち意識低下と判定されやすくすることができる。意識低下判定部76は、操作状態検出部71により検出されたドライバの加速操作状態における通常覚醒時の加速操作状態からの乖離度が所定の設定値を超えたときに、ドライバの意識が低下したものと判定するものであり、意識低下判定手段として機能する。言い換えるならば、意識低下判定部76は、先行車への接近度に対するドライバの加速操作状態が、尤度算出部75により算出された尤もらしさから逸脱したときにドライバの意識が低下したものと判定する。具体的には、意識低下判定部76は、接近状態算出部73により算出された接近度に対する操作状態検出部71により検出されたドライバの加速操作状態の尤度が、尤度算出部75により算出された尤度閾値より小さいときに、ドライバが覚醒時とは異なる運転操作を行い、ドライバの意識が低下したものと判定する。この意識低下判定部76において、ドライバの加速操作状態の尤度が尤度閾値より大きい場合には、ドライバが通常の運転操作をしているものとして意識低下状態でないと判断される。警報制御部77は、警報部8の作動を制御する警報制御手段として機能するものであり、ドライバが意識低下状態であると判定された場合に警報部8に対し警報制御信号を出力する。上述した操作状態検出部71、情報格納部72、接近状態算出部73、分布生成部74、尤度算出部75、意識低下判定部76及び警報制御部77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8は、車両のドライバに警報を与える警報手段であって、ECU7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8としては、ドライバの聴覚、視覚、又は触覚を通じてドライバに警報を与えるものが用いられる。例えば、警報部8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等が用いられる。次に、本実施形態に係るドライバ状態判定装置1の動作について説明する。図4は、ドライバ状態判定装置1の動作を示すフローチャートである。図4のフローチャートに示される一連の制御処理は、例えばECU7によって予め定められた周期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、操作状態検出処理が行われる。この操作状態検出処理は、前方検知部2、自車速度センサ3、自車加速度センサ4、操舵角センサ5及びアクセル開度センサ6の出力信号に含まれるセンサ信号をそれぞれ操作状態検出部71が取得し情報格納部72に格納する処理である。次に、S12に処理が移行し、接近状態算出処理が行われる。接近状態算出処理は、自車の先行車に対する接近状態を示す接近度を算出する処理であり、接近状態算出部73により実行される。具体的には、例えば上述したように、自車と先行車との車間距離、衝突余裕度TTC、車間時間THW、又は接近感指標PREの逆数等の値が接近状態算出部73により接近度として算出される。そして、S14に処理が移行し、一連の処理を開始してから所定時間であるt秒が経過したか否かが判定される。そして、t秒経過していない場合には、S10に戻り、再度操作状態の検出処理S10及び接近状態の算出処理S12が行われる。すなわち、t秒が経過するまでの間、繰り返し操作状態及び接近度のデータサンプリングが行われ、得られたデータが後述する分布生成及び尤度算出に用いられる。また、S14にてt秒が経過したものと判定された場合は、S16に処理が移行する。S16では、分布生成部74により、主成分分析処理が行われる。この主成分分析処理では、S14にて得られた例えばアクセル開度と接近度との関係を示すn個のデータx1,y1,x2,y2,...xn,ynから、最小二乗法、すなわち、上記の式4及び式5を用いて、近似直線y=axbを生成する。S14にて得られる近似直線は、図2aに示すグラフのようになる。そして、S18に処理が移行し、分布生成部74により、原点移動処理が行われる。原点移動処理では、分布の平均値が原点に移動され、主成分がx軸、垂直成分がy軸となるように回転されて、例えば図2bに示すようなグラフが作成される。そして、S20に処理が移行し、尤度算出部75により、通常走行モデル作成処理が行われる。この通常走行モデルとは、先行車への接近度に対する覚醒時のドライバの加速操作状態のモデルを示すものであり、ドライバの加速操作状態ごとに異なるモデルが生成される。具体的には、S20において尤度算出部75により、主成分の平均μx及び母分散σx、並びに垂直成分の平均μy及び母分散σyを求められ、上述した式8により二次元正規分布の密度関数fx,yが求められ、例えば、図3に示すようなグラフが生成される。そして、S22に処理が移行し、尤度算出部75により、尤度算出処理が行われる。S22において尤度算出部75は、式8を用いて、現在のドライバの加速操作状態の尤度を算出する。なお、この尤度が大きければ大きいほど、ドライバは通常に近い状態で運転操作をしており、小さければ小さいほど、ドライバは通常とは逸脱した状態で運転操作をしていることとなる。そして、S24に処理が移行し、尤度分布を正規分布により近似して、その尤度平均及び尤度分散の算出を行い、更にS26に処理が移行し、S24にて算出した尤度平均及び尤度分散、並びに上述した式9を用いて、尤度閾値を通常走行度閾値として算出する。S24及びS26の処理は、尤度算出部75により行われる。そして、S28に処理が移行し、情報格納部72に格納された現在の接近度に対するドライバの加速操作状態の尤度の判定処理が行われる。この判定処理は、意識低下判定部76により行われる処理であり、具体的には、S22にて算出された尤度がS26において算出された通常走行度閾値より小さいか否かが判定され、尤度が通常走行度閾値以上の場合はS30に処理が移行し、尤度が通常走行度閾値より小さい場合はS32に処理が移行する。S30では、意識低下判定部76によりドライバの意識が低下していないと判定され、一連の処理を終了する。このとき例えば、ドライバの意識低下状態を認識するためのフラグがオフとされ、そのフラグによりドライバが意識低下状態でないことが認識される。一方、S32では、意識低下判定処理が行われる。意識低下判定処理は、加速操作状態の尤度が通常走行度閾値より小さいときに、ドライバが意識低下状態であると判定し認識する処理である。このとき例えば、ドライバの意識低下状態を認識するためのフラグがオンとされ、そのフラグによりドライバが意識低下状態であることが認識される。そして、S34に処理が移行し、警報処理が行われる。警報処理は、警報部8に対して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8がドライバに対して警報動作、例えば音声若しくは警報音を発したり、モニタ若しくはディスプレイに警報表示を行ったり、ハンドル若しくはシートに警報振動を与えたりする。これにより、ドライバは意識低下状態から覚醒状態となる。S34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、本実施形態に係るドライバ状態判定装置によれば、操作状態検出部71が、車両の接近度に対応した加速操作状態を検出し、意識低下判定部76が、ドライバの加速操作状態における通常覚醒時の加速操作状態からの乖離度が所定の設定値を超えたときに、ドライバの意識が低下したものと判定する。このように、本実施形態に係るドライバ状態判定装置によれば、加速操作状態における通常の加速操作状態からの乖離度が所定の設定値を超えたときに、意識低下判定を行うため、先行車追従時におけるドライバごとの通常覚醒時の運転操作の特徴を把握するとともに、この特徴を加味したドライバの意識低下状態の判定が可能となる。従って、先行車追従時におけるドライバごとの運転操作の差異により不要な警報が出力されることがなくなるため、ドライバの意識低下の判定精度を向上させることができる。また、本実施形態に係るドライバ状態判定装置によれば、分布生成部74が、接近度と加速操作状態との関係を示す分布を生成するとともに、尤度算出部75が、この分布状態に基づいて、接近度に対応した加速操作状態の尤度を算出し、更に上記所定の設定値として尤度閾値通常走行度閾値を算出する。よって、ドライバごとの先行車追従時における加速操作状態の特徴をモデル化することが可能となる。また、本実施形態に係るドライバ状態判定装置によれば、尤度算出部75が、GMMにより尤度及び尤度閾値を算出する。よって、接近度に対するドライバごとの加速操作状態をより精密にモデル化することが可能となり、ドライバの意識低下の判定精度をより一層向上させることができる。なお、上述した実施形態は本発明に係るドライバ状態判定装置の実施形態を説明したものであり、本発明に係るドライバ状態判定装置は本実施形態に記載されたものに限定されない。本発明に係るドライバ状態判定装置は、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ドライバ状態判定装置を変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。例えば、上述した実施形態では、アクセル開度と接近度との関係を用いてドライバの意識低下判定を行う例について説明したが、先行車追従時における加速操作状態の検出にあたり必ずしもアクセル開度を利用しなければならないわけではない。例えば、ブレーキペダルの開度、又はハンドルの操作状況を加速操作状態として利用してもよい。また、上述した実施形態では、操作状態検出部71が、前方検知部2、自車速度センサ3、自車加速度センサ4、操舵角センサ5及びアクセル開度センサ6から出力される各種信号を繰り返し取得して、各々の信号を情報格納部72に格納させる例について説明したが、必ずしも上記全ての信号を繰り返し取得しなければならないわけではない。すなわち、ドライバの加速操作状態を検出可能な情報であれば、例えばアクセル開度等、必要な情報を必要な場合にのみ取得するようにしてもよい。また、上述した実施形態では、意識低下判定部76が意識低下状態であると判定したときに、警報制御部77により、警報部8から警報がドライバに発せられる例について説明したが、必ずしもこの警報制御部77及び警報部8を用いなければならないわけではない。具体的には、意識低下状態であると判定したときに、自車を先行車から離すよう減速処理を行うようにしてもよい。また、上述した実施形態では、図4のフローチャートに示される一連の制御処理において、S10~S14にてt秒間データサンプリングを行ってから毎回主成分分析等を行う例について説明したが、主成分分析から尤度閾値算出までの処理S16からS26までは毎回行わなくてもよく、例えば、ドライバが変わるごとに行うようにしてもよい。また、上記のデータサンプリングの結果を予め情報格納部72に格納させておくようにしてもよく、この場合は、S10からS26までの処理を省略することも可能である。すなわち、図4の一連の制御処理において、本実施形態に係るドライバ状態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。"