JP2000211400A

JP2000211400A - 車両の危険運転判定装置

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Publication number: JP2000211400A
Application number: JP11012968A
Authority: JP
Inventors: Nobuo Daimon; 伸雄大門; Shigeru Takinami; 茂滝波
Original assignee: Isuzu Motors Ltd
Current assignee: Isuzu Motors Ltd
Priority date: 1999-01-21
Filing date: 1999-01-21
Publication date: 2000-08-02
Anticipated expiration: 2019-01-21
Also published as: JP3772565B2

Abstract

(57)【要約】【課題】車両の走行安定度を判定する車両の危険運転判
定装置において、学習区間における走行条件に関らず、
適切な閾値を得る。【解決手段】走行安定度低下判定手段を、学習区間にお
ける車両の走行安定度を基に、危険運転判定用閾値の学
習を行い、該閾値が最低値未満または最高値を上回ると
きのみ再学習を行い、それ以外のときは該閾値を採択す
るように構成する。また、好ましくは走行安定度低下判
定手段が、再学習が所定の回数以上になったとき該閾値
を採択するように構成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は車両の危険運転判定
装置に関し、特に車両の走行安定度が低下した時に危険
運転と判定する装置に関するものである。近年、社会的
に安全意識が高まり、交通事故を未然に防ぐ安全装置が
望まれるようになって来ており、居眠りや疲労、よそ見
等の危険運転は、重大事故の主要因の一つである。これ
らの危険運転を検知できれば、事故発生を未然に防ぐこ
とができるので、多くの研究機関や自動車会社ではこれ
らの危険運転判定装置の研究に取り組んでいる。

【０００２】

【従来の技術】従来の危険運転判定装置としては、車両
の走行安定度が低下した状態を判定することで運転者の
危険状態を間接的に推定するものが知られている。その
一例として、本発明者らによる特開平１０−１００７３
４号公報又は特願平１０−１１４２７号に示す如く、車
両が左右にフラフラすること無く、如何に安定して走行
しているか（以後、蛇行度合いと呼ぶ）を判定する走行
安定度低下判定手段が用いられる。

【０００３】このような走行安定度低下判定手段を備え
た車両の危険運転判定装置では、車両の蛇行度合いを求
め、これを正常時に期待される蛇行度合いの基準値（閾
値）と比較することで走行安定度が高いか低いかを判断
している。すなわち、蛇行度合いが大きい時を走行安定
度の低い状態、逆に蛇行度合いが小さい時を走行安定度
の高い状態と判定している。

【０００４】蛇行度合いは、（１）車両のヨー方向の角
速度の変化、横加速度の変化又はステアリングホイール
の回転角の変化、あるいは（２）車両の走行軌跡から蛇
行の偏差量そのものにより求めることができる。このよ
うな車両の危険運転判定装置の作動原理を、ヨー方向角
速度検出手段の場合を例として以下に説明する。

【０００５】図５に示すヨー方向角速度検出手段１０で
検出された信号成分の一例が図６（１）に示されてい
る。この検出信号には、蛇行度合いを表す情報以外にも
カーブ路走行中か直線路走行中かの情報が含まれてい
る。したがって、先ず周波数フィルタ等を用いて、検出
手段１０で検出された信号成分から比較的低い周波数帯
に存在するカーブ路成分を除外する必要がある。このよ
うに必要な周波数成分のみを走行安定度低下判定手段２
０中で抽出した信号が同図（２）に示されている。

【０００６】その上で、判定手段２０は、抽出した信号
の瞬間的な振幅（危険運転時は振幅大）や、変化の頻度
（単位時間内の変曲点の数；危険運転時は頻度小）、あ
るいは所定の単位時間内での標準偏差（危険運転時は
大）、あるいは絶対値の積分値（同図の黒色で塗り潰し
た部分の面積）等で蛇行度合いを求める。

【０００７】そして、判定手段２０は、該蛇行度合い
を、予め設定した閾値と比較することで、車両の走行安
定度の低下を判定する。なお、設定する閾値は、運転開
始後、所定の作動条件を満たした後の学習区間におい
て、蛇行度合いを基に計算される。例えば、蛇行度合い
×２を閾値として設定することができる。

【０００８】ここで、所定の作動条件とは、例えば運転
開始後１０分経過後、車速５０km/h以上等である。すな
わち、運転開始後の早期段階で運転者が居眠り等の危険
運転の状態に陥ることは考えにくいので、この段階を学
習区間として蛇行度合いから閾値を算出すればよい。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の走行安定度低下判定手段を、車両の危険運転
判定装置としてそのまま実際の車両に装着すると、問題
が発生する場合がある。これは、学習区間での走行状態
が通常とは著しく異なる場合、学習された閾値が通常よ
り低かったり、高かったりするために生じるものであ
る。すなわち、学習された閾値が通常期待される値より
も低い場合は、警報が出やすくなり、誤報の恐れが増
す。逆に、学習された閾値が通常期待される値よりも高
い場合は、警報が出にくくなり、肝心の所で警報が漏れ
たり遅れる恐れがある。

【００１０】誤報の回数が多くなり過ぎると装置に対す
る信頼感が著しく低下し、肝心の場面で警報の意味を持
たなくなる恐れがある。したがって、誤報の回数削減
は、危険運転判定装置の精度向上のために必要不可欠で
ある。ここで、誤報の頻度が高くなる原因として、学習
区間における走行状態が非常に安定しているために学習
した閾値が低くなる場合について説明する。

【００１１】これは、東京湾アクアラインに代表される
海底トンネルのような、路面が平滑な直線路であり、無
風であり、しかも、景色に目を奪われて脇見をすること
もない等の条件が揃っている道路を走行しているときが
丁度学習区間であった場合に生じる現象である。

【００１２】しかしながら、海底トンネルのような条件
の道路を走行する場合、通常路に比べて車線中央を正確
にトレースすることが容易であるので、蛇行度合いが比
較的小さくなる。したがって、学習区間における走行条
件がこのように特殊な場合は学習された閾値が低くな
り、この閾値の状態で通常路に出た場合には、危険運転
でなくても警報が発せられてしまう可能性が高くなる。

【００１３】一方、閾値が高いために逆に警報が出難く
なる原因としては、路面の凹凸やうねりの大きい道路な
どを走行しているときが丁度学習区間であった場合のよ
うに、学習区間における走行状況が不安定な場合が考え
られる。図７は上記のような様々な蛇行度合いの度数分
布を示しており、海底トンネル走行時、通常路の走行
時（平常時）、凸凹路（路面の凹凸やうねりの大きい
道路）走行時、そして危険運転時の順にピークが蛇
行度合いの大きい方にずれている。例えば、学習区間が
通常路の走行時であれば、学習された閾値よりも大き
な蛇行度合いが検出された場合に危険運転と判断すれば
よい。

【００１４】ところが、学習区間が海底トンネル走行時
である場合は、学習された閾値が通常路の走行時に
学習された場合よりも低くなるため、閾値Dminに設定さ
れてしまい、通常路の走行時に誤報が発せられる可能
性が高い。逆に、学習区間が凸凹路走行時の場合は、
閾値Dmaxに設定されてしまい、危険運転時でも警報が
発せられない可能性が高い。

【００１５】上記の如く学習した閾値が低いために生じ
る誤報の回数を減らす方法として、閾値算出のために蛇
行度合いに乗じる乗数を一律に大きくすることによっ
て、閾値を高くする方法が考えられるが、これでは通常
の学習区間が得られた場合にも、閾値が大きくなってし
まい、警報が漏れたり、遅れたりするため、安全上問題
がある。

【００１６】また、学習区間が海底トンネル走行時や凸
凹路走行時のように特殊な走行条件の場合にだけ、閾値
算出のための乗数を大きくすることも考えられるが、こ
の場合は学習区間における走行条件が特殊であるか否か
を何らかの別手段で認識しなければならず、コストアッ
プにつながる可能性がある。

【００１７】したがって、本発明は上記の問題点に鑑
み、車両の走行安定度を判定する車両の危険運転判定装
置において、学習区間における走行条件に関らず、適切
な閾値を得ることを目的とする。

【００１８】

【課題を解決するための手段】〔１〕上記の目的を達成
するため、本発明に係る車両の危険運転判定装置は、車
両挙動検出手段によって検出された車両挙動の検出信号
から車両の走行安定度を走行安定度低下判定手段が判定
する車両の危険運転判定装置において、該走行安定度低
下判定手段は、学習区間における車両の走行安定度を基
に、危険運転判定用閾値の学習を行い、該閾値が最低値
未満であるときは再学習を行い、該閾値が該最低値以上
であるときは該閾値を採択することを特徴としている。

【００１９】すなわち、該走行安定度低下判定手段は、
学習区間において学習した閾値を最低値と比較し、該閾
値が該最低値未満であるときは該閾値を採択せず、再学
習を行なう。これにより、学習区間における走行条件が
特殊である等の原因で閾値が低過ぎる値に設定されるこ
とを避けることができ、このような低い閾値に起因する
誤報を削減することが可能となる。

【００２０】〔２〕また、本発明に係る車両の危険運転
判定装置は、車両挙動検出手段によって検出された車両
挙動の検出信号から車両の走行安定度を走行安定度低下
判定手段が判定する車両の危険運転判定装置において、
該走行安定度低下判定手段は、学習区間における車両の
走行安定度を基に、危険運転判定用閾値の学習を行い、
該閾値が最高値を上回るときは再学習を行い、該閾値が
該最高値以下であるときは該閾値を採択することを特徴
としている。

【００２１】すなわち、該走行安定度低下判定手段は、
学習区間において学習した閾値を最高値と比較し、該閾
値が該最高値を上回るときは該閾値を採択せず、再学習
を行なう。これにより、学習区間における走行条件が特
殊である等の原因で閾値が高過ぎる値に設定されること
を避けることができ、このような高い閾値に起因する誤
報を削減することが可能となる。

【００２２】〔３〕また、本発明に係る車両の危険運転
判定装置は、上記本発明〔１〕または〔２〕において、
該走行安定度低下判定手段は、該再学習の回数が所定回
数に達したとき、該閾値を採択することができる。例え
ば本発明〔１〕の場合、該走行安定度低下判定手段は再
学習を行なった回数をカウントし、所定回数に達したと
きは、このときの閾値が該所定値未満であっても再学習
は行なわず、該閾値を採択することができる。

【００２３】これにより、該所定値未満の閾値が適正な
閾値である場合に、該閾値を採択する事が可能となる。
これは、学習した閾値が低過ぎることの原因が学習区間
に一時的な特殊条件が重なったことである場合は、再学
習を行なうことによって適正な閾値を得ることが可能で
あるはずだが、再学習を複数回行なっても閾値が該所定
値以上の値にならないならば、別の原因が考えられるた
めである。例えば、運転者がより高度な運転技術を持っ
た運転者に交代した場合などは、該所定値未満であって
も学習した閾値が適正であると見做すことができる。

【００２４】〔４〕また、本発明に係る車両の危険運転
判定装置は、上記本発明〔１〕または〔２〕において、
該所定の値を、過去に採択された閾値を基に設定しても
よい。すなわち、該所定の値を固定値とするのではな
く、過去に採択された閾値を基に平均値、ばらつきを考
慮する等の方法により算出して設定してもよい。これに
より、運転者の運転傾向に適した値を得る事ができる。

【００２５】〔５〕また、本発明に係る車両の危険運転
判定装置は、上記本発明〔１〕または〔２〕において、
該学習区間が、車両の運転開始後であって、所定時間経
過時、所定車速への到達時、及び所定車速以上の状態が
所定時間継続した時のいずれかの時点以後の区間とする
ことができる。

【００２６】すなわち、車両の運転開始後、学習を開始
する前に所定の作動条件が成立するまで待機する。例え
ば、時間が10分経過する、時速50km/h以上になる、ある
いは、時速50km/h以上が10分間継続する等である。この
ような作動条件が成立するまで待機するのは、車両の運
転開始直後の学習区間として不適当な区間で学習するこ
とを避けるためである。

【００２７】〔６〕また、本発明に係る車両の危険運転
判定装置は、上記本発明〔１〕または〔２〕において、
該閾値の学習が、該学習区間内の走行安定度の平均値に
所定値を乗じた値、該平均値に標準偏差の所定数倍の値
を加えた値、及び該走行安定度の最大値に所定の値を加
えた値のいずれかとすることができる。

【００２８】〔７〕また、本発明に係る車両の危険運転
判定装置は、上記本発明〔１〕または〔２〕において、
該車両挙動検出手段が、車両のヨー方向角速度検出手
段、横加速度検出手段、及びステアリングホイールの回
転角検出手段のいずれかであればよい。

【００２９】〔８〕また、本発明に係る車両の危険運転
判定装置は、上記本発明〔１〕または〔２〕において、
該車両挙動検出手段を車両の走行軌跡測定手段とするこ
とができる。

〔９〕なお、上記本発明〔８〕において、
該走行軌跡測定手段が、画像信号入力手段、磁気信号入
力手段、及び電波信号入力手段のいずれかの入力手段
と、該入力手段で検出された信号から車両の走行軌跡を
求める信号処理手段とによって構成することができる。

【００３０】〔１０〕また、本発明に係る車両の危険運
転判定装置は、上記本発明〔１〕または〔２〕におい
て、該走行安定度は、該信号成分の瞬間的な振幅、変化
の頻度、所定の単位時間内での標準偏差、及び絶対値の
積分値のいずれかの値で示すことができる。

【００３１】

【発明の実施の形態】図１は本発明に係る車両の危険運
転判定装置における車両挙動検出手段がヨー方向角速度
検出手段１０である場合の実施例を示したブロック図で
ある。また、走行安定度低下判定手段２０は、ヨー方向
角速度検出手段１０に接続され検出手段１０からのデジ
タル検出信号及びその他各種検出信号１１を取り込む入
力回路２１と、この入力回路２１に接続されＲＯＭ２
３，ＲＡＭ２４，及びカウンタ２５と協動して演算処理
を行うＣＰＵ２２と、ＣＰＵ２２に接続され外部の警報
器３０に接続された出力回路２７とで構成されている。

【００３２】また、図２は、図１に示した走行安定度低
下判定手段２０による演算処理フローの実施例を示した
ものである。この演算処理フローはＲＯＭ２３に格納さ
れたプログラムにより実行される。以下、図１及び２を
参照して、この実施例の動作を説明する。

【００３３】ＲＡＭ２４には、４つの閾値D，D1，D2，
及びD3の領域が確保されている。まず、ＣＰＵ２２は該
プログラムに従い、現在の閾値D、１つ前の閾値D1、及
び２つ前の閾値D2を、閾値D1、閾値D2、及び３つ前の閾
値D3にそれぞれ代入して過去の閾値を更新する。次に、
閾値の最低値Dmin（これ以下には設定することが好まし
くない値）及び最高値Dmax（これ以上には設定すること
が好ましくない値）を算出する（ステップＳ１）。

【００３４】この閾値の最低値Dmin及び最高値Dmaxの算
出は過去の閾値D1、D2、及びD3の平均値にそれぞれ例え
ば0.8及び1.2を乗ずる等の方法で行う。次に、カウンタ
２５，２６のカウント値CNT1，CNT2及びこれから算出す
る閾値Dをそれぞれ“０"にクリアしておく（ステップＳ
２）。

【００３５】以下、ステップＳ３〜Ｓ１４で構成される
学習モード及びステップＳ３〜Ｓ６とステップＳ１５〜
Ｓ１７で構成される監視モードについて説明する。ま
ず、学習モードでは、入力回路２１を介してヨー方向角
速度検出手段１０のデジタル検出信号及び作動条件成立
の判定用各種検出信号１１を読み込む（ステップＳ
３）。

【００３６】ここで、所定の作動条件が成立するか否か
判断する（ステップＳ４）。所定の作動条件とは、例え
ば、車両の運転開始後、時間が10分経過する、車速が50
km/h以上になる、あるいは車速が50km/h以上の状態が10
分間継続するなどの条件である。

【００３７】作動条件が成立しない場合はステップＳ３
に戻り同じ動作を繰り返す。成立する場合はステップＳ
５に移り、蛇行度合いd(t)を算出する。蛇行度合いd(t)
を算出するには、まず、ヨー方向角速度検出手段１０の
検出されたヨー方向角速度信号の微小時間的な偏差（以
後単に、ヨーレートの偏差と呼ぶ）に着目する。ヨーレ
ートの偏差とは、図６（２）に示した如く検出信号（同
図（１））からカーブ路成分を除外したもので、周波数
フィルタ等を用いて得る事ができる。本実施例ではこの
周波数フィルタをプログラムによりデジタルフィルタ処
理している（図示せず）。

【００３８】なお、蛇行度合いd(t)は、ヨーレートの偏
差信号の瞬間的な振幅、変化の頻度、所定の単位時間内
での標準偏差、あるいは絶対値の積分値等で表すことが
できる。次に、閾値D=0であるかどうかを判定する（ス
テップＳ６）。最初は閾値D=0であるので、学習値d(T)
を算出する（ステップＳ７）。この学習値d(T)は所定の
学習所要時間T（例えば10分間）の学習区間における蛇
行度合いd(t)の平均値に所定数（例えば2）を乗じた
り、d(t)の平均値に標準偏差σの何倍かを加えたり、d
(t)の最大値に所定の値を加えたりして算出する。

【００３９】次に、学習所要時間Tに基づく学習値d(T)
の算出が完了したか否かをステップＳ８で判定し、完了
していない場合はステップＳ３に戻り学習モードを繰り
返す。完了した場合はステップＳ９に移り、学習値d(T)
と閾値の最低値Dminを比較する。d(T)＜Dminである場合
は、通常期待される値を下回る学習値であることから、
学習区間における走行条件が特殊であったものと見做
す。ここで、カウンタ２５のカウント値CNT1を“1"だけ
インクリメントする（ステップＳ１０）。

【００４０】次に、カウント値CNT1＜3且つカウント値C
NT2＜4であることが確認できれば（ステップＳ１１）、
ステップＳ３に戻り学習モードを繰り返す。なお、本実
施例では閾値の最低値Dminを下回る回数を3に、閾値の
最高値Dmaxを上回る回数を4に設定している。

【００４１】d(T)≧Dminである場合は、ステップＳ１２
に移り、学習値d(T)を閾値の最高値Dmaxと比較する。d
(T)＞Dmaxである場合は、通常期待される値を上回る学
習値であることから、学習区間における走行条件が特殊
であったものと見做す。ここで、カウンタ２６のカウン
ト値CNT2を“1"だけインクリメントする（ステップＳ１
３）。

【００４２】次に、カウント値CNT1＜3且つカウント値C
NT2＜4であることが確認できれば（ステップＳ１１）、
ステップＳ３に戻り学習モードを繰り返す。d(T)≧Dmin
である場合は、通常期待される範囲内の学習値が得られ
たことになるので、学習値d(T)を閾値Dとして採択する
ことができる（ステップＳ１４）。

【００４３】ステップＳ１１においてカウント値CNT1≧
3またはカウント値CNT2≧4である場合は、学習値d(T)が
通常期待される範囲内にはないものの、学習値を閾値と
して採択することが適切であると判断できるので、ステ
ップ１４に移り、学習値d(T)を閾値Dとして採択する。

【００４４】ステップＳ１４においては閾値Dが決定す
るので、ステップＳ１５に移る。ステップＳ１５では、
蛇行度合いd(t)と閾値Dとを比較し、d(t)≧Dであれば、
走行安定度が低下していると判定して警報出力をＯＮに
し（ステップＳ１６）、そうでない場合は走行安定度は
低下していないと判定して警報出力をＯＦＦにする（ス
テップＳ１７）。

【００４５】以降は監視モードに入る。この監視モード
においては、閾値学習モードで学習値d(T)を閾値Dとし
て採択した後であるので、ステップＳ６は常にD=d(T)
(≠0)であるため、ステップ１５に進み、ステップＳ１
６またはＳ１７の後、ステップＳ３に戻り、監視モード
の処理を繰り返すこととなる。なお、ステップＳ４にお
ける作動条件は、車両の運転開始後一度成立してしまっ
た後は、常に成立している状態になるので、ステップＳ
３〜Ｓ６が上述と同様に実行される。

【００４６】なお、ヨー方向角度検出手段１０を使用す
る代わりに横加速度検出手段またはステアリングホイー
ルの回転角検出手段を用いてもよい。この場合、ヨーレ
ートの代わりに車両の横加速度またはステアリングホイ
ールの回転角の微少時間的変化を用いて上記と同様の処
理を行えばよい。

【００４７】図３は、本発明に係る危険運転判定装置の
第２の実施例を示している。この実施例では、第１の実
施例と異なり、車両挙動検出手段として車両の走行軌跡
測定手段４０を用いている。走行軌跡測定手段４０は、
画像信号入力手段、磁気信号入力手段、及び電波信号入
力手段のいずれかの信号入力手段５０と、該信号入力手
段５０で検出された信号から車両の走行軌跡を求める信
号処理手段６０とによって構成することができる。

【００４８】信号入力手段５０が画像信号入力手段であ
る場合、信号入力手段５０は、車両が走行する道路上の
車線を含む画像を取込む。該取込んだ画像を信号処理手
段６０で処理し、車線の位置を特定する。図４に示す如
く、車両中心Ｏと車線中心Ｌとの相対位置偏差Ｉを求
め、この偏差Ｉに基づいて車両の走行軌跡を求めること
ができる。

【００４９】また、信号入力手段５０が磁気信号入力手
段である場合は、予め道路に連続して設置された磁気コ
イル等の信号を該信号入力手段５０が検知し、信号処理
手段６０で車両と磁気コイルとの相対位置を連続的に求
めることによって車両の走行軌跡を求めることができ
る。

【００５０】また、信号入力手段５０が電波信号入力手
段である場合は、ＧＰＳの衛星の信号を該信号入力手段
５０が検知し、ナビゲーションシステムで周知の如く位
置検出するのと同様に、車両の位置を検出して、車両の
走行軌跡を求めることができる。信号処理手段６０は、
この走行軌跡に基づいて例えばヨー方向角速度を求めて
走行安定度低下判定手段２０に与える。以降の判定手段
２０の処理は第１の実施例と同じである。

【００５１】

【発明の効果】以上説明したように本発明に係る車両の
危険運転判定装置によれば、走行安定度低下判定手段
を、学習区間における車両の走行安定度を基に、危険運
転判定用閾値の学習を行い、該閾値が最低値未満または
最高値を上回るときのみ再学習を行い、それ以外のとき
は該閾値を採択するように構成したので、学習区間にお
ける走行条件に関らず、適切な閾値を得、以って正確な
警報を与えることが可能となる。また、好ましくは走行
安定度低下判定手段が、再学習が所定の回数以上になっ
たとき該閾値を採択するように構成したので、適切な閾
値を得、以って正確な警報を与えることが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る車両の危険運転判定装置の第１の
実施例を示したブロック図である。

【図２】本発明に係る車両の危険運転判定装置の走行安
定度低下判定手段における動作手順例を示したフローチ
ャート図である。

【図３】本発明に係る車両の危険運転判定装置の第２の
実施例を示したブロック図である。

【図４】一般的な画像信号から車両の走行軌跡の求めか
たを説明するための図である。

【図５】従来例による車両の危険運転判定装置の原理を
示したブロック図である。

【図６】本発明及び従来例に係る車両の危険運転判定装
置における一検出手段によって検出された信号例を示し
た波形図である。

【図７】一般的な蛇行度合いの度数分布図である。

【符号の簡単な説明】

１０ヨー方向角速度検出手段１１各種検
出信号２０走行安定度低下判定手段２１入力回
路２２ＣＰＵ２３ＲＯＭ２４ＲＡＭ２５，２６
カウンタ２７出力回路３０警報器４０走行軌跡測定手段５０信号入力手段（画像信号入力手段／磁気信号入力
手段／電波信号入力手段）６０信号処理手段図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】車両挙動検出手段によって検出された車両
挙動の検出信号から車両の走行安定度を走行安定度低下
判定手段が判定する車両の危険運転判定装置において、該走行安定度低下判定手段は、学習区間における車両の
走行安定度を基に、危険運転判定用閾値の学習を行い、
該閾値が最低値未満であるときは再学習を行い、該閾値
が該最低値以上であるときは該閾値を採択することを特
徴とした車両の危険運転判定装置。
【請求項２】車両挙動検出手段によって検出された車両
挙動の検出信号から車両の走行安定度を走行安定度低下
判定手段が判定する車両の危険運転判定装置において、該走行安定度低下判定手段は、学習区間における車両の
走行安定度を基に、危険運転判定用閾値の学習を行い、
該閾値が最高値を上回るときは再学習を行い、該閾値が
該最高値以下であるときは該閾値を採択することを特徴
とした車両の危険運転判定装置。
【請求項３】請求項１または２において、該走行安定度低下判定手段は、該再学習の回数が所定回
数に達したとき、該閾値を採択することを特徴とした車
両の危険運転判定装置。
【請求項４】請求項１または２において、該所定の値が、過去に採択された閾値を基に設定される
ことを特徴とした車両の危険運転判定装置。
【請求項５】請求項１または２において、該学習区間が、車両の運転開始後であって、所定時間経
過時、所定車速への到達時、及び所定車速以上の状態が
所定時間継続した時のいずれかの時点以後の区間である
ことを特徴とした車両の危険運転判定装置。
【請求項６】請求項１または２において、該閾値が、該学習区間内の走行安定度の平均値に所定値
を乗じた値、該平均値に標準偏差の所定数倍の値を加え
た値、及び該走行安定度の最大値に所定の値を加えた値
のいずれかであることを特徴とした車両の危険運転判定
装置。
【請求項７】請求項１または２において、該車両挙動検出手段が車両のヨー方向角速度検出手段、
横加速度検出手段、及びステアリングホイールの回転角
検出手段のいずれかであることを特徴とした車両の危険
運転判定装置。
【請求項８】請求項１または２において、該車両挙動検出手段が車両の走行軌跡測定手段であるこ
とを特徴とした車両の危険運転判定装置。
【請求項９】請求項８において、該走行軌跡測定手段が、画像信号入力手段、磁気信号入
力手段、及び電波信号入力手段のいずれかの信号入力手
段と、該いずれかの信号入力手段で検出された信号から
車両の走行軌跡を求める信号処理手段とによって構成さ
れることを特徴とした車両の危険運転判定装置。
【請求項１０】請求項１または２において、該走行安定度が、該信号成分の瞬間的な振幅、変化の頻
度、所定の単位時間内での標準偏差、及び絶対値の積分
値のいずれかの値で示されることを特徴とした車両の危
険運転判定装置。