JP6365554B2 - 運転支援装置 - Google Patents

Description

本発明は、運転支援装置に関するものである。

最近の車両では運転支援を行うものが多くなっており、例えば車線維持制御、自動ブレーキ制御、追従式の定速走行制御（オートクルーズ制御）等が既に実用化されている。特許文献１には、運転者の緊張状態を緩和するために、周辺環境への注意を低減させるものが開示されている。特許文献２には、制御介入により運転状態での筋緊張を緩和するものが開示されている。

特開平０６−２５５５１９号公報 特開平０７−０６９２３３号公報

ところで、運転者が緊張状態になる状態として、外的要因によって受動的に運転を行わざるを得ないことから（意思にそぐわない運転を行っていることから）、運転への外的集中が高くなって緊張状態になる場合がある。このような緊張状態は、いわば強いられた運転となるので好ましくなく、極力低減することが望まれるものである。これに対して、運転者が能動的な運転を行う（自らの意思で積極的に運転を行う）場合は、運転者の内的な集中が高まるものの、緊張状態とはならないものである。

本発明は以上のような事情を勘案してなされたもので、その目的は、受動的に運転を行うことにより運転への外的集中が高くなっている緊張状態を低減できるようにした運転支援装置を提供することにある。

前記目的を達成するため、本発明にあっては次のような解決手法を採択してある。すなわち、請求項１に記載のように、
運転者が受動的に運転を行うことにより運転への外的集中が高くなっている緊張状態であるか否かを判定する緊張状態判定手段と、
前記緊張状態判定手段によって運転者が緊張状態であると判定されたときに、運転者が能動的に運転を行うことにより運転への内的集中を高めて運転意欲が向上される方向への運転支援を行う運転支援手段と、
運転者の体調を検出する体調検出手段と、
渋滞状態であることを検出する渋滞検出手段と、
を備え、
前記運転支援手段は、前記体調検出手段によって運転者の体調が良好であることが検出されかつ前記渋滞検出手段によって渋滞が検出されていないことを条件として、運転への内的集中を高めて運転意欲が向上される方向への運転支援を行う、
うにしてある。

上記解決手法によれば、運転に対して内的な集中を高めるような運転支援を行うことにより、外的な集中が高いことに起因する緊張状態を低減することができる。特に、内的集中を高める運転支援なので、運転意欲が向上されて、運転スキルの向上を図る上でも好ましいものとなる。以上に加えて、運転意欲が向上されるような状況であることを確認して運転支援を行うので、緊張状態の低減を効果的に行う上で、また運転意欲の向上に伴う運転スキル向上を図る上で好ましいものとなる。

上記解決手法を前提とした好ましい態様は、請求項２以下に記載のとおりである。すなわち、
運転者の状態を検出する運転者状態検出手段と、
運転者による運転操作状態を検出する運転状態検出手段と、
運転者による運転操作とは無関係な車載機器の操作状態を検出する機器操作状態検出手段と、
前記各検出手段での検出結果に基づいて、運転者の運転に対する集中度合いと運転に対する余裕度合いとをパラメータとする複数の類型に分類する分類手段と、
を備え、
前記分類手段は、運転に対する集中度合いが低くかつ運転に対する余裕度合いが低くなって運転以外への集中度合いが高くなる第１類型と、運転に対する集中度合いが低くかつ運転に対する余裕度合いが高くて運転に対する余裕が十分にある第２類型と、運転に対する集中度合いが高くかつ運転に対する余裕度合いが低くて外的要因によって運転への外的集中が高くなっている第３類型と、運転に対する集中度合いが高くかつ運転に対する余裕度合いが高くて運転への内的な集中が高くなっている第４類型と、に分類し、
前記緊張状態判定手段は、前記分類手段によって前記第３類型であると分類されたときに運転者が緊張状態であると判定する、
ようにしてある（請求項２対応）。この場合、運転者状態について、運転への集中度合いと運転への余裕度合いとをパラメータとして４種類の類型に分類して、外的な集中による緊張状態であることを精度よく判定できるようにして、運転支援による緊張状態の低減を効果的に行う上で極めて好ましいものとなる。

運転者が能動的に運転を行っていることによる内的な集中度合いを判定する内的集中度合い判定手段と、
運転者が受動的に運転を行っていることによる外的な集中度合いを判定する外的集中度合い判定手段と、
運転者が、運転操作以外のことに集中している運転外集中度合いを判定する運転外集中度合い判定手段と、
運転者がなにも集中していないスペア余裕の度合いを判定するスペア余裕度合い判定手段と、
をさらに備え、
前記類型手段は、前記内的集中度合い判定手段と前記外的集中度合い判定手段と前記運転外集中度合い判定手段と前記スペア余裕度合い判定手段との各判定結果に基づいて、前記類型に関する分類を行う、
ようにしてある（請求項３対応）。この場合、各集中度合いおよびスペア余裕度合いを個別に判定することにより４種類の類型を精度よく分類することができ、緊張状態の低減を効果的に行う上で好ましいものとなる。

前記類型判定手段は、前記内的集中度合いと前記スペア余裕度合いとがそれぞれ運転者の余裕度合いに関する値とし、前記内的集中度合いと前記外的集中度合いとがそれぞれ運転者の集中度合いに関する値として、前記類型についての分類を行う、ようにしてある（請求項４対応）。この場合、運転に対する集中度合いと余裕度合いとを適切に設定して、４種類の類型への分類を精度よく行う上で好ましいものとなる。

前記運転者状態検出手段が、少なくとも運転者の顔面を含む画像を取得する撮像手段を含むものとされ、
前記運転状態検出手段が、少なくともアクセルペダルとブレーキペダルとの操作状況を検出するセンサを含むものとされている、
ようにしてある（請求項５対応）。この場合、各集中度合いおよびスペア余裕度合を判定するために用いる機器類として一般的なものを用いつつ、各集中度合いおよびスペア余裕度合を精度よく判定する上で好ましいものとなる。

本発明によれば、運転への外的集中が高くなっている緊張状態を低減することができる。

本発明の制御系統例を示す図。 ４つの類型の内容をまとめて示す図。 ４つの類型を判定するための各種パラメータの例を示す図。 本発明の制御例を示す図。 図４におけるドライバ状態を判定するためのフローチャート。 図５の続きを示すフローチャート。 図６の続きを示すフローチャート。 運転スキル判定の制御例を示すフローチャート。 運転スキルを判定するための具体例を示す図。 運転意欲向上のための制御例を図式的に示す図。 運転者が楽しいと感じるときの道路特徴を記憶する制御例を示すフローチャート。 スロットル特性を変更例を図式的に示す図。 運転者の運転負担を軽減させるための制御例を示すフローチャート。 外的集中の要因に対する認識を低減させるための制御例を示すフローチャート。

図１は、本発明の制御系統例を示すもので、図中Ｕは、マイクロコンピュータを利用して構成されたコントローラ（制御ユニット）である。このコントローラＵには、各種センサあるいは機器類Ｓ１〜Ｓ７からの信号が入力される。Ｓ１は、アクセル開度を検出するアクセルセンサである。Ｓ２は、ブレーキペダルの操作量を検出するブレーキセンサである。Ｓ３は、舵角を検出するステアリングセンサである。Ｓ４は、運転者の顔部分を撮像する撮像手段としての車室内カメラである。Ｓ５は、車両外部の状況、特に自車両の前方の状況を撮像するための車外カメラである。Ｓ６は、自車両前方の障害物等までの距離を検出するレーダである。Ｓ７は、ナビゲーション装置であり、地図情報と自車両の現在位置情報とが取得される。

コントローラＵは、後述する運転支援のために、各種機器類Ｓ１１〜Ｓ１６を制御する。Ｓ１１は、運転席の前方に設けられたヘッドアップディスプレイである。Ｓ１２は、車室内に向けて音声を発するスピーカである。Ｓ１３は、追従式の定速走行装置（オートクルーズ装置）であり、実施形態では全車速域（０ｋｍ／ｈを超える極低車速から最高車速の範囲）でもって作動されるものとなっている。Ｓ１４は、パワーステアリング装置であり、特に自動操舵を行うためのものとなっている。Ｓ１５は、スロットルアクチュエータであり、スロットル特性を変更するためのものとなっている（アクセル開度に対するスロットル開度の特性を変更するためのもの）。Ｓ１６は、ルームミラーであり、例えば液晶表示方式によって反射率が変更可能となっていて、運転者が目視したときの後方の状況（特に後続車両）の見え方を変更するためのものとなっている。

コントローラＵは、後述する各種の運転支援のために、３種類のデータベース（ＤＢ）Ｄ１〜Ｄ３を有する。このデータベースＤ１〜Ｄ３は、実際には、外部接続された大容量の記憶手段により構成されている。データベースＤ１は、エキスパート（ベテラン）ドライバが運転したときに行われる模範の運転操作（アクセルペダルの踏み込み具合、ブレーキペダルの踏み込み具合、ステアリングハンドルの操作タイミングや操作量等）を記憶しているもので、各種の走行状況に対応した模範の運転操作が記憶している。データベースＤ２は、運転者が楽しいと感じたときの道路特徴を記憶するものである。データベースＤ３は、運転者により行われが実際の運転操作を記憶しておくものであり、実施形態ではアクセルペダルおよびブレーキペダルについての操作状況を記憶するものとなっている。

次に、図２を参照しつつ、運転者の状態がどのような状態であるかを、４種類の類型に分類する点について説明する。この類型への分類を行う前提として、運転者の運転に対する集中度合いと余裕度合いの点についてまず説明する。

運転に対する集中としては、その内容に応じて、以下のような第１〜第４の４種類の集中が設定される。すなわち、第１に、運転への外的な（受動的な）集中であり、外的要因によって運転操作を強いられるような状況であり、運転意欲が低い状態となる。第２に、内的な（能動的な）集中であり、運転者自らが積極的な意思をもって運転操作している状態で、運転意欲が高くて好ましい状態となる。第３に、運転以外の集中が設定される（例えば、ナビゲーション装置の画面操作や、電話による対話等への集中）。第４に、集中に対する余裕分で、何に対しても集中していない状態である（運転の集中に対するスペアの余裕分で、図面中の記載でスペアキャパと称することもある）。

上記４種類の各集中度合いの合計を１００％としたとき、運転への集中度合いが、外的な集中と内的な集中との加算値分の割合とされる。また、運転者の運転に対する余裕度合いが、内的な集中とスペアの余裕分との加算値分の割合とされる。

４種類の類型として、第１類型〜第４類型が設定される。第１類型は、運転への集中度合いが低くかつ運転に対する余裕度合いが低い場合であり、具体的には脇見運転しているようなときが想定される。第２類型は、運転への集中度合いが低くかつ運転に対する余裕度合いが高い場合で、具体的には自動運転や漫然状態のときが想定される。第３類型は、運転への集中度合いが高くかつ運転に対する余裕度合いが低い場合とされる。この第３類型に該当するときは、例えば、後続車両に接近されているようなときで、運転者が緊張状態であると判定されるようになっている。第４類型は、運転への集中度合いが高くかつ運転に対する余裕度合いが高い場合であり、理想的な運転状態とされる。

図３は、車内カメラＳ４によって撮像された画像から得られる運転者状態、つまり運転者の顔表情や視線方向、瞳孔状態等と、アクセルペダル（Ａペダル）やブレーキペダル（Ｂペダル）の操作状況とに基づいて、外的な集中度合い、内的な集中度合い、運転以外への集中度合いおよびスペアの余裕度合いがそれぞれ判定される。そして、各判定結果を総合して、前述した４種類の類型のうち現在どの類型に該当するかが判定される。

コントローラＵは、運転者が第３類型に該当する場合、つまり緊張状態にあると判定したときに、運転支援によって外的な集中度合いを低減するための制御を行う。以下、図４〜図７のフローチャートを参照しつつ、コントローラＵによる制御例について説明する。なお、以下の説明でＱはステップを示す。

まず、図４のＱ１において、後述するように、ドライバ状態の判定が行われる。このＱ１での判定は、４種類の類型のうち運転者が現在どの類型に該当するかを判定するものである。Ｑ２では、運転者が緊張状態であるか否か、つまり前述した第３類型に該当するか否かが判別される。このＱ２の判別でＮＯのときは、運転支援は行わないということで、Ｑ１に戻る。

Ｑ２の判別でＹＥＳのときは、Ｑ３において、運転者の体調が良いか否かが判別される。運転者の体調としては、高熱等の病的な体調の他、正常な運転を阻害する眠気等をも含むものである。車内カメラＳ４で得られた情報に基づいて判定することもできるが、この他、例えば、運転者の心拍（例えばシートクッションに設けた心拍センサの利用）、皮膚抵抗や皮膚温度（例えばステアリングハンドルに設けた抵抗センサや温度センサの利用）、運転者の体表面温度（例えば赤外線センサの利用）等をも加味して判定することができる。

このＱ３の判別でＹＥＳのときは、Ｑ４において、渋滞以外であるか否かが判別される。渋滞であるか否かは、例えば、車外カメラＳ５で検出される前方の状況、ナビゲーション装置Ｓ７から取得される渋滞情報、サービスセンタとの通信を利用した渋滞情報等を考慮して判定することができる。

上記Ｑ４の判別でＹＥＳのとき、つまり渋滞していないときは、Ｑ５において、後述するように、運転スキルが高いか否かが判別される。このＱ５の判別でＹＥＳのときは、後述するように運転に対する内的な集中を高めような運転支援を行うことにより、運転に対する外的な集中が低減される。Ｑ５の判別でＮＯのときは、後述するように、外的な要因の運転者への認識レベルを低減させるような運転支援を行うことにより、運転に対する外的な集中が低減される。

前記Ｑ３の判別でＮＯのとき（つまり体調が悪いとき）、あるいはＱ４の判別でＮＯのとき（つまり渋滞のとき）は、それぞれＱ８に移行される。Ｑ８では、後述するように、運転操作の負担が低減されるような運転支援を行って、運転に対する外的な集中が低減される。

図５〜図７は、図４のＱ１の詳細を示すものである。すなわち、図５のＱ１１において、データ入力された後、Ｑ１２において、運転者の顔向きオフセット（脇見対応）が大きいか否かが判別される。このＱ１２の判別でＹＥＳのときは、Ｑ１３において、運転以外の集中量について加点される（例えば２０点）。

Ｑ１３の後、あるいはＱ１２の判別でＮＯのときは、それぞれＱ１４において、主運転操作（例えばアクセル操作、ブレーキ操作、ハンドル操作等の車両の挙動を変化させるための運転操作）以外の操作頻度が大であるか否か（あらかじめ設定されたしきい値以上であるか否か）が判別される。このＱ１４の判別でＹＥＳのときは、Ｑ１５において、運転以外の集中量について加点される（例えば２０点）。

Ｑ１５の後、あるいはＱ１４の判別でＮＯのときは、それぞれＱ１６において、主運転操作以外の操作時間が大であるか否か（あらかじめ設定されたしきい値以上であるか否か）が判定される。このＱ１６の判別でＹＥＳのときは、Ｑ１７において、運転以外の集中量について加点される（例えば２０点）。

Ｑ１７の後、あるいはＱ１６の判別でＮＯのときは、それぞれＱ１８において、運転者の頭部の揺れが大であるか否か（あらかじめ設定されたしきい値以上であるか否か）が判定される。このＱ１８の判別でＹＥＳのときは、Ｑ１９において、スペアの余裕量について加点される（例えば２０点）。

Ｑ１９の後、あるいはＱ１８の判別でＮＯのときは、それぞれＱ２０において、アクセルペダルとブレーキペダルとの間での踏み替え遅れ時間が大であるか否か（あらかじめ設定されたしきい値以上であるか否か）が判定される。このＱ２０の判別でＹＥＳのときは、Ｑ２１において、スペアの余裕量について加点される（例えば２０点）。

Ｑ２１の後、あるいはＱ２０の判別でＮＯのときは、それぞれＱ２２において、運転者の視線移動速度が低いか否か（あらかじめ設定されたしきい値以下であるか否か）が判定される。このＱ２２の判別でＹＥＳのときは、Ｑ２３において、スペアの余裕量について加点される（例えば２０点）。

Ｑ２３の後、あるいはＱ２２の判別でＮＯのときは、それぞれ、図６のＱ３１において、運転者の顔向き方向と視線方向との一致度が高いか否か（一致度があらかじめ設定されたしきい値範囲内であるか否か）が判定される。このＱ３１の判別でＹＥＳのときは、Ｑ３２において、運転に対する能動的な（内的な）集中量について加点される（例えば２０点）。

Ｑ３２の後、あるいはＱ３１の判別でＮＯのときは、それぞれＱ３３において、アクセル開度の保持時間が大であるか否か（あらかじめ設定されたしきい値以上であるか否か）が判定される。このＱ３３の判別でＹＥＳのときは、Ｑ３４において、運転に対する能動的な（内的な）集中量について加点される（例えば２０点）。

Ｑ３４の後、あるいはＱ３３の判別でＮＯのときは、それぞれＱ３５において、アクセルペダルとブレーキペダルとの間での踏み替え時間のばらつき（標準偏差）が小であるか否か（あらかじめ設定されたしきい値以下であるか否か）が判定される。このＱ３５の判別でＹＥＳのときは、Ｑ３６において、運転に対する能動的な（内的な）集中量について加点される（例えば２０点）。

Ｑ３５の判別でＮＯのときは、Ｑ３７において、受動的な（外的な）運転集中量について加点される（例えば５０点）。

Ｑ３７の後は、図７におけるＱ４１において、運転以外の集中量（の合計点）が０よりも大きいか否かが判別される。このＱ４１の判別でＹＥＳのときは、Ｑ４２において、運転者が脇見状態、つまり第１類型に該当すると判定される。

Ｑ４１の判別でＮＯのときは、Ｑ４３において、スペア余裕量（の合計値）が、受動的運転集中量（の合計値）と能動的運転集中量（の合計値）との加算値よりも大きいか否かが判別される。このＱ４３の判別でＹＥＳのときは、Ｑ４４において、運転者が漫然状態、つまり第２類型に該当すると判定される。

Ｑ４３の判別でＮＯのときは、Ｑ４５において、能動的集中量（の合計値）が受動的集中量（の合計値）よりも大きいか否かが判別される。このＱ４５の判別でＹＥＳのときは、Ｑ４６において、運転者が理想状態（第４類型）であると判定される。一方、Ｑ４５の判別でＮＯのときは、Ｑ４７において、運転者が、緊張状態（第３類型）であると判定される。

次に、図４のＱ５に対応した運転スキルの判定手法について、図８のフローチャートおよび図９を参照しつつ説明する。まず、図８のＱ５１において、運転評価の実行指令が行われる（運転評価のためのデータ取得に要する所定時間を設定）。この後、Ｑ５２において、一定時間分について、アクセルペダルとブレーキペダルの操作状況が蓄積される（実操作データベースＤ３への記憶）。この後Ｑ５３において、データベースＤ１から読み出されたエキスパートドライバによる操作状況と、データベースＤ３に記憶されている運転者の操作状況とを比較して、運転評価点が算出される。そして、Ｑ５４において、運転評価点に基づいて、運転スキルが高いか低いかの判定が行われる。

上記Ｑ５３での運転評価点の算出は、例えば図９に示すように行われる。すなわち、アクセルペダルについて開度保持時間と踏み込み遅れ時間、およびアクセルペダルとブレーキペダルとの間での踏み替え時間との３つの要素について、エキスパートドライバとの時間差分（実施形態では３段階の時間差を設定）に応じて評価点が付与される。そして、Ｑ５４での運転スキルの判定は、上記３つの要素についての各評価点の合計点が所定のしきい値以上であれば高スキルであると判定され、当該所定のしきい値未満であれば低スキルであると判定される。

次に、図４におけるＱ６での内的集中を向上させる手法例について、図１０〜図１２を参照しつつ説明する。まず、図１０は、運転者に対して、模範となる運転操作を画面表示するようにした例を示す。すなわち、例えば、コーナリングを走行しようとする際に、表示された道路中に、減速領域と加速領域とを示す他（例えば各領域の色分け表示）、操舵開始タイミングを示す操舵ポイントを表示する（例えば操舵ポイントに点滅表示）。これにより、運転者は、運転意欲が向上されると共に、運転スキルが向上されることになる。図１０は、コーナリングについて示したが、例えば高速道路における模範運転操作を目標表示したり、駐車を行う際の模範運転操作を目標表示する等、道路状況に応じた適切な模範運転操作を目標表示することができる。特に、操舵タイミングや、アクセルペダル、ブレーキペダルの踏み込みタイミングを目標表示するのが好ましく、このタイミングを音声ガイドすることもできる。

図１１は、運転者が楽しいと感じる特徴を有する道路へと誘導するために用いられる制御例となっている。すなわち、Ｑ６１において、例えば車内カメラＳ４により取得された運転者の顔表情等に基づいて、運転者の感情が推定される。Ｑ６２では、Ｑ６１での推定結果として、運転者が楽しいという感情を抱いているか否かが判別される。このＱ６２の判別でＹＥＳのときは、楽しいと感じているときの道路の特徴が、データベースＤ２に記憶される。なお、Ｑ６２の判別でＮＯのときは、そのままリターンされる。そして、図４におけるＱ６では、現在走行している道路とほぼ同方向に向かう道路のうち、データベースＤ２に記憶されている特徴を有する道路を選択して、この選択された道路へ誘導するような案内を行う（例えばナビゲーション画面での案内表示）。

図１２は、アクセル操作に対するエンジン出力の感度を上げることにより、運転意欲を向上させる場合の例が示される。図１２中、実線がノーマル（基本）なスロットル特性線であり、破線が感度アップさせたスロットル特性線であり（アクセル開度に対するスロットル開度がノーマルの場合よりも大となる特性）、一点鎖線が感度を低下させたスロットル特性線を示す（アクセル開度に対するスロットル開度がノーマルの場合よりも小となる特性）。図４のＱ６では、図１２における感度アップさせた破線で示すスロットル特性線が選択されて、この選択されたスロットル特性に基づいてスロットルアクチュエータＳ１５が制御されることになる。なお、図１０〜図１２に示す制御の任意の２つあるいは全てを行うこともできる。勿論、内的な集中を向上させる運転支援は、上記以外にも適宜選択できるものである。

図１３は、図４のＱ８における制御例、つまり運転操作の負担を低減させる制御例を示すものである。すなわち、Ｑ７１において、現在オートクルーズ制御中であるか否かが判別される。このＱ７１の判別でＮＯのときは、Ｑ７２において、オートクルーズの制御を実行することの予告警報（例えば音声による予告警報やヘッドアップディスプレイでの予告表示）が行われる。この後、Ｑ７３において、オートクルーズ制御が実行（開始）される。上記Ｑ７１の判別でＮＯのときは、Ｑ７４において、エンジン出力の感度を低下させる制御が行われる（例えば図１２の一点鎖線で示すスロットル特性線の選択）。上述したオートクルーズ制御に代えて、あるいは加えて、自動操舵の制御を実行するようにしてもよい。すなわち、現在走行している走行車線を維持するように自動操舵を行うことによって、運転操作への負担を低減することができる。

図１４は、図４のＱ７における制御例、つまり外的な集中の要因に対する認識レベルを低減させる制御例を示す。実施形態では、後続車両が接近して緊張状態にあることを前提としており、実施形態ではルームミラーＳ１６の反射率を低減させて、運転者に対して後続車両を認識しずらくするようにしてある。

具体的には、Ｑ８１において、後続車両との車間距離が短いか否か（車速に応じてあらかじめ設定されたしきい値以下であるか否か）が判別される。このＱ８１の判別でＮＯのときは、そのままリターンされる。Ｑ８１の判別でＹＥＳのときは、Ｑ８２において、過剰緊張状態であると判定された後、Ｑ８３において、コントローラＵのうちルームミラー制御部に対して指示が行われて、Ｑ８４においてルームミラーＳ１６の反射率が通常時よりも低下されて、後続車両に対する認識レベルが低下される。この後、Ｑ８５〜Ｑ８７の処理によって運転評価が行われるが、これは図８におけるＱ５１〜Ｑ５４の制御に対応しているので、その重複した説明は省略する。そして、Ｑ８８において、評価結果が例えばヘッドアップディスプレイＳ１１に表示される（運転スキル向上に役立てるための情報表示）。なお、後続車両の認識レベルを低下させるために、上記反射率の低下に代えてあるいは加えて、ルームミラーＳ１６に映し出される後続車両を、通常時よりも小さく表示させることもできる。

図１４の制御例の他、例えば液晶表示式とされたサイドミラー（図示略）での表示形態を変更することにより、外的要因に対する認識レベルを低下させるようにすることもできる。すなわち、離合シーン（例えば壁寄せ）では、自車両の後側方に障害物（固定物あるいは他車両）が位置して緊張状態とされることもある。この場合、サイドミラーに映る側方障害物の表示面積（表示領域）を通常時に比して小さくなるようにして（特に、通常時に比して、車幅方向外方側に寄った位置に障害物を表示させるようにして）、障害物の認識レベル（接近感）を低減することもできる。

以上実施形態について説明したが、本発明は、実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲の記載された範囲において適宜の変更が可能である。図４のＱ６で行われる内的集中を高めるための運転支援の実行条件として、体調の善し悪し、渋滞の有無、運転スキルの高低のうち、いずれか１種類のみあるいは任意の２種類とすることもでき、これ以外の実行条件を設定することもできる。また、内的集中を高めるための運転支援を、外的集中により緊張状態であると判定されたときに常に行うようにしてもよい。内的集中を高めるための運転支援の具体的な手法としては、実施形態で示す他、例えば、ステアリングハンドルの感度を高める等、適宜の手法を採択し得る。図２に示す４種類の類型を行うために用いるパラメータとしては、図３に示すもののうち一部であってもよく、またステアリング操作状態等の適宜のパラメータをさらに含めることもできる。スピーカＳ１２からエンジン音（疑似音も可）を出力させて、図４のＱ６ではエンジン音を強調して出力し、Ｑ７ではエンジン音を弱めて出力するようにしてもよい。フローチャートに示す各ステップあるいはステップ群は、コントローラＵの有する機能を示すもので、この機能を示す名称に手段あるいは部の文字を付して、コントローラＵの有する構成要件として把握することができる。勿論、本発明の目的は、明記されたものに限らず、実質的に好ましいあるいは利点として表現されたものを提供することをも暗黙的に含むものである。

本発明は、運転者の緊張状態を低減する上で好ましいものとなる。

Ｕ：コントローラ
Ｓ１：アクセルセンサ
Ｓ２：ブレーキセンサ
Ｓ３：舵角センサ
Ｓ４：車内カメラ（運転集中度合い、楽しさの感情検出等）
Ｓ５：車外カメラ（周囲状況検出）
Ｓ６：レーダ
Ｓ７：ナビゲーション装置
Ｓ１１：ヘッドアップディスプレイ
Ｓ１２：スピーカ
Ｓ１３：オートクルーズ
Ｓ１４：パワーステアリング装置
Ｓ１５：スロットルアクチュエータ
Ｓ１６：ルームミラー（反射率可変）
Ｄ１：第１データベース
Ｄ２：第２データベース
Ｄ３：第３データベース

Claims (5)

1. 運転者が受動的に運転を行うことにより運転への外的集中が高くなっている緊張状態であるか否かを判定する緊張状態判定手段と、
   前記緊張状態判定手段によって運転者が緊張状態であると判定されたときに、運転者が能動的に運転を行うことにより運転への内的集中を高めて運転意欲が向上される方向への運転支援を行う運転支援手段と、
   運転者の体調を検出する体調検出手段と、
   渋滞状態であることを検出する渋滞検出手段と、
   を備え、
   前記運転支援手段は、前記体調検出手段によって運転者の体調が良好であることが検出されかつ前記渋滞検出手段によって渋滞が検出されていないことを条件として、運転への内的集中を高めて運転意欲が向上される方向への運転支援を行う、
   ことを特徴とする運転支援装置。
2. 請求項１において、
   運転者の状態を検出する運転者状態検出手段と、
   運転者による運転操作状態を検出する運転状態検出手段と、
   運転者による運転操作とは無関係な車載機器の操作状態を検出する機器操作状態検出手段と、
   前記各検出手段での検出結果に基づいて、運転者の運転に対する集中度合いと運転に対する余裕度合いとをパラメータとする複数の類型に分類する分類手段と、
   を備え、
   前記分類手段は、運転に対する集中度合いが低くかつ運転に対する余裕度合いが低くなって運転以外への集中度合いが高くなる第１類型と、運転に対する集中度合いが低くかつ運転に対する余裕度合いが高くて運転に対する余裕が十分にある第２類型と、運転に対する集中度合いが高くかつ運転に対する余裕度合いが低くて外的要因によって運転への外的集中が高くなっている第３類型と、運転に対する集中度合いが高くかつ運転に対する余裕度合いが高くて運転への内的な集中が高くなっている第４類型と、に分類し、
   前記緊張状態判定手段は、前記分類手段によって前記第３類型であると分類されたときに運転者が緊張状態であると判定する、
   ことを特徴とする運転支援装置。
   
3. 請求項２において、
   運転者が能動的に運転を行っていることによる内的な集中度合いを判定する内的集中度合い判定手段と、
   運転者が受動的に運転を行っていることによる外的な集中度合いを判定する外的集中度合い判定手段と、
   運転者が、運転操作以外のことに集中している運転外集中度合いを判定する運転外集中度合い判定手段と、 運転者がなにも集中していないスペア余裕の度合いを判定するスペア余裕度合い判定手段と、
   をさらに備え、
   前記類型手段は、前記内的集中度合い判定手段と前記外的集中度合い判定手段と前記運転外集中度合い判定手段と前記スペア余裕度合い判定手段との各判定結果に基づいて、前記類型に関する分類を行う、
   ことを特徴とする運転支援装置。
4. 請求項３において、
   前記類型判定手段は、前記内的集中度合いと前記スペア余裕度合いとがそれぞれ運転者の余裕度合いに関する値とし、前記内的集中度合いと前記外的集中度合いとがそれぞれ運転者の集中度合いに関する値として、前記類型についての分類を行う、ことを特徴とする運転支援装置。
5. 請求項２ないし請求項４のいずれか１項において、
   前記運転者状態検出手段が、少なくとも運転者の顔面を含む画像を取得する撮像手段を含むものとされ、
   前記運転状態検出手段が、少なくともアクセルペダルとブレーキペダルとの操作状況を検出するセンサを含むものとされている、
   ことを特徴とする運転支援装置。
   

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