JP2015214171A - 運転者体調検知装置、運転者体調検知方法、運転支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】運転者に各種センサーを装着する負担を与えたり、車両の構造や制御を複雑にしたりすることなく、運転者の体調異常を簡単に検出する。【解決手段】運転者の体調を検出するための検出位置を予め設定しておき、車両の現在位置が検出位置であると判断した場合に、運転者の運転挙動を検出する。そして、検出した運転挙動に基づいて、運転者の体調を検出する。こうすれば、運転挙動を検出した場所の違いによる影響を排除することができるので、運転者の体調が運転挙動に与える影響を明確に把握することができる。その結果、運転挙動に基づいて運転者の体調を検出することが可能となる。【選択図】図５

Description

本発明は、車両を運転中に運転者の体調を検知する技術、および運転者の体調に応じて運転支援する技術に関する。

運転者の体調に応じた運転支援を可能とするために、運転中に体調を検出する様々な技術が提案されている。例えば、運転中に検出した運転者の生体情報（心拍数や、脈拍、血圧など）と、過去に検出しておいた正常時の生体情報とを比較することによって、運転者の体調異常を検出する技術が提案されている。
また、生体情報を検出した時の交通環境（たとえば、車両の混雑度合いや、通過する路地の幅など）の影響で検出精度が低下することを回避するために、車両周辺の交通環境が適切な環境と判断した場合にだけ、運転者の生体情報を検出するようにした技術が提案されている（特許文献１）。
更に、運転者の体調の中でも特に眠気や漫然状態を検出する技術としては、運転中に撮影した運転者の顔画像を解析することによって、運転者の眠気や漫然状態を検出する技術が開発されている。

特許第３９６３０７２号

しかし、上記の提案の技術では、心拍数や、脈拍、血圧などを検出するための各種センサーの装着を運転者に強いることになるので、運転者に負担を与えてしまうという問題がある。
また、眠気や漫然状態などに絞って運転者の体調を検出する場合は、各種センサーの装着は不要となるが、運転者の顔面画像を撮影するための専用カメラや、顔面画像を解析する解析装置など、新たな装置が必要になるので車両の構造や制御が複雑化するという問題がある。

この発明は、従来技術が有する上述した課題に鑑みてなされたものであり、運転者に各種センサーを装着する負担を与えたり、車両の構造や制御を複雑にしたりすることなく、運転者の体調異常を簡単に検出することが可能な技術、および運転者の体調に応じて運転を支援する技術の提供を目的とする。

上述した課題を解決するために本発明の運転者体調検出装置および運転者体調検出方法は、運転者の体調を検出するための検出位置を予め設定しておき、車両の現在位置が検出位置であると判断した場合に、運転者の運転挙動を検出する。そして、検出した運転挙動に基づいて、運転者の体調を検出する。

こうすれば、運転挙動を検出した場所の違いによる影響を排除することができるので、運転者の体調が運転挙動に与える影響を明確に把握することができる。その結果、運転挙動に基づいて運転者の体調を検出することが可能となる。

また、本発明の運転支援装置は、予め設定された検出位置での運転挙動に基づいて、運転者の体調を検出し、その結果に基づいて運転支援を行う。
こうすれば、運転者の体調が運転挙動に影響していることを検出して、その結果に基づいた支援を行うことができるので、より適切に運転支援を行うことが可能となる。

本実施例の運転者体調検出装置１１０を搭載した運転支援装置１００の大まかな構成を示すブロック図である。 車両を停止させる際の停止挙動を様々な地点で計測した結果についての説明図である。 車両を停止させる際の停止挙動を同一地点で計測した結果についての説明図である。 同一地点での車両の停止挙動に基づいて運転者の体調を検出可能な理由を示す説明図である。 同一地点での車両の発進挙動に基づいて運転者の体調を検出可能な理由を示す説明図である。 本実施例の運転支援装置１００が運転者の体調を検出することによって体調に応じた運転支援を行う処理のフローチャートである。 第１変形例の運転者体調検出装置２１０を搭載した運転支援装置２００の大まかな構成を示すブロック図である。 第２変形例の運転者体調検出装置３１０を搭載した運転支援装置３００の大まかな構成を示すブロック図である。

以下では、上述した本願発明の内容を明確にするために実施例について説明する。
Ａ．装置構成 ：
図１には、本実施例の運転者体調検出装置１１０を搭載した運転支援装置１００の大まかな構成が示されている。図示されるように、本実施例の運転支援装置１００は、現在位置検出部１１１や、検出位置判断部１１２、検出位置記憶部１１３、運転挙動検出部１１４、体調検出部１１５、標準挙動記憶部１１６、運転支援部１２０を備えている。
尚、これらの「部」は、運転支援を行うために運転支援装置１００が備える機能に着目して、運転支援装置１００の内部を便宜的に分類した抽象的な概念であり、運転支援装置１００が物理的に区分されることを表すものではない。従って、これらの「部」は、ＣＰＵで実行されるコンピュータープログラムとして実現することもできるし、ＬＳＩやメモリーを含む電子回路として実現することもできるし、更にはこれらを組合せることによって実現することもできる。
また、運転支援装置１００が備えるこれらの「部」のうちで、運転支援部１２０を除いた残りの「部」が本実施例の運転者体調検出装置１１０に対応している。
尚、本実施例の運転支援装置１００あるいは運転者体調検出装置１１０は、ＣＰＵやＲＯＭやＲＡＭなどを備えたマイクロコンピューターによって主に形成されている。

現在位置検出部１１１は、図示しないナビゲーションシステムに搭載されたＧＰＳ装置１０に接続されており、ＧＰＳ装置１０から位置情報を取得することによって、自車両の現在位置を検出する。
尚、本実施例の現在位置検出部１１１は、ＧＰＳ装置１０から位置情報を取得するものとして説明するが、道路の路側に設置された路側機との間で路車間通信することによって位置情報を取得してもよい。こうすれば、路側機から得られた位置情報に基づいて、自車両の現在位置を検出することができる。

検出位置判断部１１２は、現在位置検出部１１１から自車両の現在位置を受け取ると、現在位置が運転者の体調を検出する検出位置に該当するか否かを判断する。検出位置記憶部１１３には、検出位置の位置情報が予め設定されており、検出位置判断部１１２は検出位置記憶部１１３を参照することによって、自車両の現在位置が検出位置に該当するか否かを判断することができる。そして、自車両の現在位置が検出位置に該当していると判断した場合は、その旨の判断結果を体調検出部１１５に出力する。

体調検出部１１５は、自車両が検出位置にいる旨の判断結果を受け取ると、運転挙動検出部１１４を用いて自車両の運転挙動を検出する。図示されるように、運転挙動検出部１１４には、運転者によるブレーキペダルの操作量を検出するブレーキ操作量センサー１１や、アクセルペダルの操作量を検出するアクセル操作量センサー１２や、ステアリングハンドルの操作量を検出するハンドル操作量センサー１３や、自車両の車速を検出する車速センサー１４などが接続されている。運転挙動検出部１１４は、これら複数のセンサーが出力する時系列データの中の少なくとも１つのデータを、運転者による運転挙動として検出する。従って、「運転挙動」という概念には、運転者が行った運転操作だけでなく、その運転操作によって生じる車両の挙動も含まれる。

こうして検出位置での運転挙動を取得すると、体調検出部１１５は、取得した運転挙動と、標準挙動記憶部１１６に記憶されている標準挙動とを比較することによって、運転者の体調を検出する。ここで、標準挙動とは、その検出位置での標準的な運転挙動である。標準挙動は、運転者の体調が正常な時に、その検出位置での運転挙動を予め計測しておくことによって求めることができる。また、詳細には後述するが、予め適切に設定しておいた検出位置での運転挙動と標準挙動とを比較すれば、運転者の体調に関する情報を得ることができる。
その結果、運転者の体調が異常と判断した場合には、体調検出部１１５は、その旨を運転支援部１２０に出力する。

運転支援部１２０は、運転者の体調が異常である旨の情報を体調検出部１１５から受け取ると、スピーカー２０から音声を出力することにより、あるいはディスプレイ２１に画像を表示することによって、運転に注意する旨を警告する。あるいは、エアコン２２を動作させることによって、運転者の意識をハッキリさせるようにしてもよい。更には、体調の検出結果を、車両の衝突回避支援や、走行車線維持支援、追従走行支援などの運転支援の支援内容（例えば支援パラメーター）に反映させても良い。

このように、本実施例の運転支援装置１００（および運転者体調検出装置１１０）は、自車両の運転挙動に基づいて運転者の体調を検出することができる。
このため、心拍数や、脈拍、血圧などを検出するための各種センサーの装着を運転者に強いる必要がない。また、自車両の現在位置を検出するための機器（ＧＰＳ装置１０など）や、運転挙動を検出するためのセンサー類（ブレーキ操作量センサー１１など）にように、通常の車両には既に搭載されている機器を用いて、運転者の体調を検出することができる。このため、車両の構造や制御が複雑化することもない。
それでいながら、以下に説明するように、十分な精度で運転者の体調を検出することができる。
しかも、運転支援に活用することを目的として運転者の体調を検出するのであれば、従来のように、心拍数や脈拍などの生体情報や顔画像の解析結果に基づいて検出するよりも、運転挙動に基づいて検出する方が、より直接的な（従って精度が高い）検出結果を得ることができると考えられる。
以下では、この点（すなわち、運転挙動に基づいて運転者の体調を検出した方が、従来の方法よりも直接的な検出結果が得られる点）について簡単に説明した後、運転挙動に基づいて運転者の体調を検出する原理について説明する。

Ｂ．運転挙動に基づいて運転者の体調を検出することの優位性と問題点 ：
前述したように、運転者の体調を検出する技術として現時点で最も盛んに研究されているのは、心拍数や脈拍などの生体情報に基づいて検出する技術である。この技術では、運転者の生体情報が正常状態から外れたことを検出することによって、運転者の体調異常を検出する。
また、運転者の体調の中でも特に眠気や漫然状態に限定すれば、運転者の顔画像の解析結果に基づいて検出する技術が、既に広く使用されている。この技術も、解析結果が正常状態から外れたことを検出することによって、運転者が眠気を感じていることや、漫然状態になっていることを検出する。

しかし、運転者の心拍数や脈拍などの生体情報が正常状態から外れたからと言って、必ずしもその影響が運転挙動に現れるとは限らない。従って、「生体情報が正常状態から外れたか否か」に関する情報は、「運転挙動に影響が現れる可能性」を表していると考えることができる。当然ながら、「運転挙動に影響が現れる可能性」を表す情報よりも、「運転挙動に対する影響が現れているか否か」に関する情報の方が直接的な情報であり、運転支援の観点からは、より重要な情報と考えられる。
もちろん、「運転挙動に影響が現れる可能性」を表す情報も、走行の安全を予防的に確保する観点からすると、重要な情報であることは疑う余地がない。しかし、運転挙動に悪影響が現れると走行の安全が直接的に脅かされるので、より重要な情報と考えることができる。

同様なことは、運転者の眠気や漫然状態を検出する技術についても当て嵌まる。すなわち、運転者が眠気を感じたり、漫然状態になったりしたからと言って、必ずしもその影響が運転挙動に現れるとは限らない。従って、運転挙動に悪影響が現れる可能性を示す「運転者が眠気を感じているか否か、あるいは漫然状態にあるか否か」に関する情報よりも、「運転挙動に対する影響の有無」に関する情報の方が、より直接的で重要と考えられる。
従って、運転者の体調異常（あるいは眠気など）の影響による運転挙動の変化を検出して、運転挙動の変化に基づいて運転者の体調異常などを検出することができれば、生体情報や顔画像の解析結果に基づく従来の方法よりも、運転支援の観点からは、より直接的で重要な情報が得られると考えられる。

しかし、運転挙動の変化に基づいて運転者の体調異常などを検出する方法は、現在までのところ、真剣には研究されて来なかった。これは、運転挙動には、運転者の体調異常などの影響だけでなく、道路の広さや形状、路面の状態、更には交通状況などによる外乱の影響も加わり、しかも外乱の影響の方が大きいので、体調異常などの影響を検出することが困難と考えられたためである。

図２には、目的地に到着するまでの間に、運転者がブレーキペダルを踏み始めてから停車するまでの運転挙動（停止挙動）を実測した結果が示されている。当然ながら、運転者は同一であるが、車両が停止した地点は、全て異なる地点での計測結果となっている。また、図２（ａ）は、ブレーキペダルを踏み始めてから停車するまでの車速の変化を表しており、図２（ｂ）は、その間のブレーキペダルの踏込量の変化を表している。
図２に示した例では、６ヶ所の地点での停止挙動が示されているが、ブレーキペダルを踏み始めた時の車速や、その後に減速する仕方、更には、停車するまでのブレーキペダルの踏込量の変化の何れについても、全くバラバラとなっている。これは、停止挙動を計測した地点が全て異なっているので、各地点での道路状況や交通状況が全く異なっており、その結果、停止挙動も全く異なったものと考えられる。

Ｃ．運転挙動に基づいて運転者の体調を検出する原理 ：
上述したように運転挙動は、運転挙動を検出した時の道路状況や交通状況の影響によって大きく変化する。しかし、逆に言えば、道路状況や交通状況を揃えることができれば、運転挙動から運転者の体調を検出できる可能性がある。そこで、同じ交差点で車両を停止させる際の停止挙動を実測した。

図３には、同じ運転者が同じ交差点で車両を停止させる際の停止挙動の実測結果が示されている。計測した地点は、交通量の少ない路地から広い道路に合流する地点であり、信号機がないために必ず一時停止する際の停止挙動を計測した。また、図３（ａ）は、ブレーキペダルを踏み始めてから停車するまでの車速の変化を表しており、図３（ｂ）は、その間のブレーキペダルの踏込量の変化を表している。
図３では、異なる日に計測された３つの停止挙動が示されている。ブレーキペダルを踏み始める車速や、その後の減速の仕方、停車するまでのブレーキペダルの踏込量の変化の何れについても、若干の違いはあるものの全体としてはよく似た傾向を示している。

そこで今度は、運転者の体調が大きく異なる状態で同様な停止挙動を計測した。計測地点や運転者は、図３に示した計測時と同じである。但し、体調を大きく異ならせるために、徹夜明けで体調が異常な状態と、通常通りの睡眠を取って体調が正常な状態とで、停止挙動を計測した。
図４には、得られた停止挙動が例示されている。図４（ａ）は、ブレーキペダルを踏み始めてから停車するまでの車速の変化を表しており、図４（ｂ）は、その間のブレーキペダルの踏込量の変化を表している。

図４中に実線で示した体調正常時の停止挙動と、破線で示した体調異常時の停止挙動とを比較すると、両者には明確な違いが存在している。例えば、図４（ｂ）に示したブレーキ踏込量については、体調異常時は停車の直前になって一気にブレーキ踏込量が増加する傾向にあるが、体調正常時は停車する少し前からブレーキが踏まれている。
また、体調正常時は停車する少し前にブレーキを踏み込んだ後も、ブレーキ踏込量が細かく修正されているが、体調異常時は、停車の少し前からブレーキ踏込量を細かく修正する傾向は見られない。
更に、体調正常時は、停止直前にブレーキを大きく踏み込んだ後も、ブレーキ踏込量を細かく修正しているが、体調異常時では単にブレーキを大きく踏み込むだけで、ブレーキ踏込量を細かく修正する傾向は見られない。
加えて、ブレーキ踏込量そのものも、体調異常時は体調正常時に比べて、全体的に小さくなっている。これは、図４（ａ）に示すように、体調異常時は体調正常時に比べて、車速が抑え気味となることに対応したものと考えられる。

このように、計測地点を適切に設定してやれば、停止挙動の違いに基づいて、運転者の体調を検出可能と考えられる。そこで、運転者が車両を発進させる際の運転挙動（発進挙動）についても、同様な計測を行った。

図５には、交通量の少ない交差点で信号機が青信号に変わって車両を発進させる際の発進挙動を計測した結果が例示されている。また、運転者の体調を大きく異ならせるために、徹夜明けで体調が異常な状態と、通常通りの睡眠を取って体調が正常な状態とで、発進挙動を計測した。図５（ａ）は、運転者がブレーキペダルから足を離してからの車速の変化を表しており、図５（ｂ）は、ブレーキペダルから足を離した後のアクセル踏込量の変化を表している。

図５中に実線で示した体調正常時の発進挙動と、破線で示した体調異常時の発進挙動とを比較すると、両者にも明確な違いが存在する。先ず、図５（ａ）に示されるように、体調正常時の方が、体調異常時の時よりも車速が速やかに上昇する。
また、図５（ｂ）に示されるように、体調正常時はブレーキペダルから足を離すと直ぐにアクセルペダルが踏み込まれるのに対して、体調異常時は、ブレーキペダルから足を離してからアクセルペダルが踏み込まれるまでの間に時間がかかっている。
更に、体調正常時はアクセル踏込量を頻繁に、且つ大きく修正している。これに対して体調異常時は、アクセル踏込量を修正する頻度も、修正量も大きく減少している。

このことから、計測地点を適切に設定してやれば、道路の広さや形状、路面の状態、更には交通状況などによる外乱の影響を排除することができると考えられる。このため、運転挙動の違いに基づいて、運転者の体調を十分な精度で検出可能な筈である。特に、発進挙動を検出してやれば、計測開始時の車速や、計測開始タイミングなどの計測条件を揃えることができるので、より一層外乱の影響を受けにくくなり、検出精度を高めることが可能と考えられる。
本実施例の運転支援装置１００および運転者体調検出装置１１０は、以上のような検出原理に基づいて、運転挙動から運転者の体調を検出することにより、運転者の体調に応じた運転支援を実施する。

Ｄ．運転支援処理 ：
図６には、本実施例の運転支援装置１００が運転者の体調を検出して実行する運転支援処理のフローチャートが示されている。
本実施例の運転支援処理では、先ず始めに自車両の現在位置を取得する（Ｓ１０１）。自車両の現在位置は、ＧＰＳ装置１０から取得することができる。あるいは、走行中の道路脇に設置された路側機などと路車間通信することによって取得してもよい。

続いて、自車両の現在位置が、運転者の体調を検出するように設定された検出位置か否かを判断する（Ｓ１０２）。前述したように、適切な検出位置を設定しておけば、検出位置での運転挙動に基づいて運転者の体調を検出することができる。そこで、本実施例の運転支援装置１００（および運転者体調検出装置１１０）では、予め検出位置が設定されており、自車両の現在位置が検出位置に該当するか否かを判断する。
尚、検出位置としては、自宅あるいは駐車場から一定範囲内に設定された複数の検出位置を設定しておくことが望ましい。これは、体調が異常だからといって、必ずしも運転挙動に影響が現れるとは限らないので、運転開始後に通過する経路上に複数の検出位置を設定しておき、何れかで運転挙動の異常が検出されれば、体調異常を検出可能なためである。また、自宅あるいは駐車場から一定範囲内に検出しておけば、運転開始後、早めに体調異常を検出することが可能となるためである。尚、検出位置は、厳密な意味での地点だけでなく、その周囲を含めた一定範囲の領域とすることもできる。

その結果、自車両の現在位置が検出位置には該当しないと判断した場合は（Ｓ１０２：ｎｏ）、運転を終了するか否かを判断し（Ｓ１１３）、運転を終了しない場合は（Ｓ１１３：ｎｏ）、処理の先頭に戻って、再び自車両の現在位置を取得する（Ｓ１１３）。

これに対して、自車両の現在位置が検出位置に該当すると判断した場合は（Ｓ１０２：ｙｅｓ）、自車両が停止しているか否かを判断する（Ｓ１０３）。自車両が停止しているか否かは、車速センサー１４の出力に基づいて判断することができる。
その結果、自車両が停車中であった場合は（Ｓ１０３：ｙｅｓ）、車両の発進時の運転挙動（発進挙動）を検出する（Ｓ１０４）。すなわち、運転者がブレーキペダルから足を離してから所定時間が経過するまでのアクセル踏込量や車速などの時系列データを計測する。もちろん、ブレーキ踏込量やハンドル操作量などの時系列データを計測したり、車速データから車両の加速度あるいは減速度などを算出したりすることもできる。一般的に車両には、ブレーキ操作量センサー１１や、アクセル操作量センサー１２、ハンドル操作量センサー１３、車速センサー１４などが搭載されているので、これらのセンサーからの時系列データであれば、車両の構造や制御を複雑にすることなく、簡単に検出することができる。

そして、計測した発進挙動を、予め記憶しておいた発進時の標準挙動と比較する（Ｓ１０５）。計測した発進挙動と標準挙動とを比較する方法については、種々の方法を考えることができる。たとえば、図５（ｂ）中に実線で示したように、時間の経過によってアクセル踏込量が増減する波形を標準挙動として記憶しておき、発進挙動として計測したアクセル踏込量の増減を示す波形と、標準挙動の波形との相関係数を算出してもよい。
あるいは、ブレーキペダルから足を離して計測が開始されてから、アクセル踏込量が増加するまでの経過時間や、アクセル踏込量が修正される回数や、修正量などの特徴量を抽出して、それらの特徴量を用いて、標準挙動と、計測した発進挙動とを比較しても良い。

これに対して、自車両が停車中では無かった場合は（Ｓ１０３：ｎｏ）、停車しようとしているか否か、すなわち停車動作中か否かを判断する（Ｓ１０６）。例えば、直前の一定時間に亘って車速が単調に減少し、その結果、現在の車速が所定速度以下となっており、且つ、現時点でアクセルペダルが踏み込まれていなければ、停車動作中と判断することができる。
その結果、停車動作中と判断した場合は（Ｓ１０６：ｙｅｓ）、車両の停止時の運転挙動（停止挙動）を検出する（Ｓ１０７）。停止挙動としては、ブレーキ踏込量や車速などの時系列データを計測する。もちろん、アクセル踏込量やハンドル操作量などの時系列データも計測することができる。
そして、計測した停止挙動を、予め記憶しておいた停止時の標準挙動と比較する（Ｓ１０８）。計測した停止挙動と標準挙動とを比較する方法についても、発進挙動の場合と同様に、種々の方法を適用することができる。

以上のようにして、計測した運転挙動（発進挙動あるいは停止挙動）を標準挙動と比較した結果、運転挙動が標準挙動に該当するか否かを判断する（Ｓ１０９）。例えば、運転挙動の波形と、標準挙動の波形との相関係数を算出することによって両者を比較したのであれば、相関係数が所定の閾値以上であった場合に、運転挙動が標準挙動に該当すると判断することができる。
その結果、運転挙動が標準挙動に該当していた場合は（Ｓ１０９：ｙｅｓ）、運転者の体調は正常と判断する（Ｓ１１０）。そして、この場合は、特に運転者に対して警告などをすることなく、運転を終了するか否かを判断する（Ｓ１１３）。

これに対して、運転挙動が標準挙動に該当していない場合は（Ｓ１０９：ｎｏ）、運転者の体調は異常と判断して（Ｓ１１１）、体調が異常である旨を運転者に対して警告する（Ｓ１１２）。警告は、スピーカー２０から所定の音声を出力しても良いし、ディスプレイ２１の画面上に所定の警告画像を表示しても良い。また、運転者の気持ちをハッキリさせるために、エアコン２２を動作させて冷気を吹き出させてもよい。もちろん、このような態様に限らず、種々の周知な態様で運転支援することができる。
そして、運転者に警告した後は（Ｓ１１２）、運転を終了するか否かを判断する（Ｓ１１３）。

一方、自車両の現在位置が検出位置では無かった場合や（Ｓ１０２：ｎｏ）、何らかの理由で、検出位置で停止することなく、そのまま通り過ぎようとしていた場合は（Ｓ１０６：ｎｏ）、運転挙動を検出することなく、運転を終了するか否かを判断する（Ｓ１１３）。
そして、運転を終了しないと判断した場合は（Ｓ１１３：ｎｏ）、処理の先頭に戻って、再び自車両の現在位置を取得した後（Ｓ１０１）、上述した続く一連の処理を開始する。これに対して、運転終了と判断した場合は（Ｓ１１３：ｙｅｓ）、図６に示した運転支援処理を終了する。

以上に説明したように、本実施例の運転支援処理では、運転挙動に基づいて運転者の体調を検出することができるので、心拍数や脈拍などを検出するための各種センサーの装着を運転者に強いる必要がない。また、運転挙動は、ブレーキ操作量センサー１１や、アクセル操作量センサー１２、ハンドル操作量センサー１３、車速センサー１４などのように、既に搭載されているセンサー類を用いて検出することができるので、車両の構造や制御が複雑化することもない。
それでいながら、十分な精度で運転者の体調を検出することができ、加えて、運転支援の観点からは、従来の方法よりも直接的で重要な情報を得ることが可能となる。

尚、上述した実施例では、運転挙動として、発進挙動あるいは停止挙動を検出するものとして説明した。発進挙動は車速が０ｋｍ／ｈからの運転挙動であるため、車速に関する条件を揃え易い。停止挙動についても同様に、車速が０ｋｍ／ｈになるまでの運転挙動であるため、車速に関する条件を揃え易い。このため何れの場合でも、で外乱の影響を抑制することができるという利点がある。

もっとも、発進挙動あるいは停止挙動を検出しなければならないわけではなく、例えば、車両を右折あるいは左折させる時の運転挙動を検出しても良い。このような運転挙動においても、運転者がアクセルペダルやブレーキペダルを操作するタイミングと、ハンドルを操作するタイミングとの関係や、それぞれの操作量との関係などに、運転者の体調による影響が現れると考えられる。従って、これらを検出することによっても、運転者の体調を十分な精度で検出することが可能となる。

Ｅ．変形例 ：
上述した本実施例の運転支援装置１００（および運転者体調検出装置１１０）には、幾つかの変形例を考えることができる。以下では、これら変形例について、本実施例との相違点を中心として簡単に説明する。尚、以下の変形例では、上述した本実施例と同じ内容については同じ番号を付すこととして、詳細な説明は省略する。

Ｅ−１．第１変形例 ：
図７には、第１変形例の運転者体調検出装置２１０を搭載した運転支援装置２００の大まかな構成が示されている。図示されるように、第１変形例の運転支援装置２００（および運転者体調検出装置２１０）は、上述した運転支援装置１００（および運転者体調検出装置１１０）に対して、運転者識別部１１７を備えており、標準挙動記憶部１１６は運転者毎に標準挙動を記憶している点が異なっている。

上述した実施例では、運転者の体調の違いによる影響は、運転者の違いによる影響よりも大きいので、特に運転者の違いを考慮しなくても、運転者の体調の違いを十分な精度で検出できるものとした。しかし、運転者毎の運転挙動の違いを考慮すれば、運転者の体調の検出精度を向上させることができる。
そこで、第１変形例の標準挙動記憶部１１６には、運転者毎に標準挙動が記憶されている。そして、運転者識別部１１７は、車両の運転開始時に運転者を識別する。図７に示した例では、運転者識別部１１７には、運転者の顔面の画像を撮影する運転者顔面カメラ１５が接続されており、顔面の画像を解析することによって運転者を識別する。もちろん、運転者を識別することができるのであれば、運転者顔面カメラ１５以外の機器を運転者識別部１１７に接続しても良い。

運転者識別部１１７は、運転者を識別すると、その結果を体調検出部１１５に出力する。すると、体調検出部１１５は、標準挙動記憶部１１６を参照して、その運転者に対応する標準挙動を探索する。そして、その運転者に対応する標準挙動が記憶されていた場合には、その標準挙動を用いて運転者の体調を検出する。また、運転者に対応する標準挙動が記憶されていない場合には、一般的な標準挙動を用いて運転者の体調を検出する。
こうすれば、運転者の違いが運転挙動に与える影響も考慮することができるので、運転者の体調をより一層精度良く検出することが可能となる。

Ｅ−２．第２変形例 ：
図８には、第２変形例の運転者体調検出装置３１０を搭載した運転支援装置３００の大まかな構成が示されている。図示されるように、第２変形例の運転支援装置３００（および運転者体調検出装置３１０）は、上述した運転支援装置１００（および運転者体調検出装置１１０）に対して、現在時刻検出部１１８を備える点が異なっている。

上述した実施例では、自車両が検出位置にあれば、運転挙動を検出して運転者の体調を判断するものとして説明した。しかし、同じ検出位置でも、時間帯によって交通状況が変化することも考えられる。例えば、通常とは異なる時間帯に検出位置を通過して、その時の交通状況が変わっていたために、運転者の体調を誤認識してしまうことも起こり得る。
そこで、第２変形例の運転支援装置３００（および運転者体調検出装置３１０）には、現在時刻検出部１１８が搭載されている。そして、体調検出部１１５は、自車両の現在位置が検出位置であり、且つ、現在時刻検出部１１８から受け取った現在時刻が想定された時刻の範囲（時間帯）であった場合に、運転挙動を検出する。
こうすれば、時間帯による交通状況の違いによる影響を受けることなく、運転者の体調を十分な精度で検出することが可能となる。

以上、本実施例および各種の変形例について説明したが、本発明は上記の実施例および変形例に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様で実施することができる。

例えば、上述した実施例および変形例では、運転者の体調が、検出位置での発進挙動あるいは停止挙動に与える影響を検出することによって、運転者の体調異常の有無を検出した。しかし、運転者の体調が異常な状態では、たとえば赤信号の見落としなどに伴う急なブレーキ操作やハンドル操作、あるいは青信号に変わったことを見落とすことに伴う急発進が生じ易くなると考えられる。そこで、これらの運転挙動を検出することによって、運転者の体調を検出するようにしても良い。

また、ＧＰＳ装置１０などによって自車両の現在位置を検出することができない場合は、走行経路上の全ての地点で運転挙動を検出してもよい。あるいは先行車両との車間距離を検出可能な場合には、走行経路上での車間距離を検出してもよい。そして、走行経路上で検出した運転挙動あるいは車間距離に基づいて、運転者の体調異常の有無を検出することとしても良い。

１０…ＧＰＳ装置、 １１…ブレーキ操作量センサー、
１２…アクセル操作量センサー、 １３…ハンドル操作量センサー、
１４…車速センサー、 １５…運転者顔面カメラ、 ２０…スピーカー、
２１…ディスプレイ、 ２２…エアコン、 １００…運転支援装置、
１１０…運転者体調検出装置、 １１１…現在位置検出部、
１１２…検出位置判断部、 １１３…検出位置記憶部、 １１４…運転挙動検出部、
１１５…体調検出部、 １１６…標準挙動記憶部、 １１７…運転者識別部、
１１８…現在時刻検出部、 １２０…運転支援部、
２００…運転支援装置、 ２１０…運転者体調検出装置、
３００…運転支援装置、 ３１０…運転者体調検出装置。

Claims (11)

1. 車両を運転中の運転者の体調を検出する運転者体調検出装置（１１０、２１０、３１０）であって、
   前記車両の現在位置を検出する現在位置検出部（１１１）と、
   前記現在位置が予め設定された検出位置であるか否かを判断する検出位置判断部（１１２）と、
   前記現在位置が前記検出位置であると判断された場合に、前記運転者による運転挙動を検出する運転挙動検出部（１１４）と、
   前記運転挙動に基づいて前記運転者の体調を検出する体調検出部（１１５）と
   を備える運転者体調検出装置。
2. 請求項１に記載の運転者体調検出装置であって、
   前記検出位置での標準的な前記運転挙動を標準挙動として記憶しておく標準挙動記憶部（１１６）を備え、
   前記体調検出部は、前記検出位置で検出された前記運転挙動を前記標準挙動と比較することによって、前記運転者の体調を検出する検出部である
   運転者体調検出装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の運転者体調検出装置であって、
   前記運転挙動検出部は、前記運転者の運転操作を、前記運転挙動として検出する検出部である
   運転者体調検出装置。
4. 請求項３に記載の運転者体調検出装置であって、
   前記運転挙動検出部は、前記運転者によるアクセル操作を、前記運転挙動として検出する検出部である
   運転者体調検出装置。
5. 請求項３または請求項４に記載の運転者体調検出装置であって、
   前記運転挙動検出部は、前記運転者によるブレーキ操作を、前記運転挙動として検出する検出部である
   運転者体調検出装置。
6. 請求項３ないし請求項５の何れか一項に記載の運転者体調検出装置であって、
   前記運転挙動検出部は、前記運転者によるハンドル操作を、前記運転挙動として検出する検出部である
   運転者体調検出装置。
7. 請求項１または請求項２に記載の運転者体調検出装置であって、
   前記運転挙動検出部は、前記運転者の運転操作による前記車両の挙動を、前記運転挙動として検出する検出部である
   運転者体調検出装置。
8. 請求項１ないし請求項７の何れか一項に記載の運転者体調検出装置であって、
   前記運転挙動検出部は、前記検知位置で停止した前記車両を発進させる際の前記運転挙動を検出する検出部である
   運転者体調検出装置。
9. 請求項１ないし請求項８の何れか一項に記載の運転者体調検出装置であって、
   前記運転挙動検出部は、前記検知位置で前記車両を停止させる際の前記運転挙動を検出する検出部である
   運転者体調検出装置。
10. 請求項１ないし請求項９の何れか一項の運転者体調検出装置と、
    前記運転者体調検出装置で検出された運転者の体調に基づいて所定の運転支援を実行する運転支援部（１２０）と
    を備える運転支援装置（１００、２００、３００）。
11. 車両を運転中の運転者の体調を検出する運転者体調検出方法であって、
    前記車両の現在位置を検出する現在位置検出工程（Ｓ１０１）と、
    前記現在位置が予め設定された検出位置であるか否かを判断する検出位置判断工程（Ｓ１０２）と、
    前記現在位置が前記検出位置であると判断された場合に、前記運転者による運転挙動を検出する運転挙動検出工程（Ｓ１０４、Ｓ１０７）と、
    前記運転挙動に基づいて前記運転者の体調を検出する体調検出工程（Ｓ１０９〜Ｓ１１１）と
    を備える運転者体調検出方法。

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