JP2018032338A - 運転者体調検知装置及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出する。【解決手段】車両を運転する運転者の体調を検知する運転者体調検知装置であって、車両の走行中の動きの変化を検出する車両検出部と、運転者の動きの変化を検出する運転者検出部と、走行中の動きの変化に対する運転者の動きの変化の追従度合を算出する演算部と、追従度合に基づき、運転者の体調が異常であるか否かの判定処理を実行する体調判定部と、を備える。【選択図】図１

Description

ここに開示された技術は、運転者の体調を検知する運転者体調検知装置及び方法に関するものである。

交通事故の死亡原因の一つに、運転中における運転者の体調の急変がある。運転者の体調の急変の要因には、脳血管疾患及び心疾患等の種々の疾患が含まれており、体調の急変により運転が継続できなくなった運転者の状態は一定ではない。従来、運転者の体調の急変を検出する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載の技術では、運転者の運転姿勢に基づいて、運転者の異常を推定し、体調悪化の兆候を検出しようとしている。

特開２０１５−０２１９１２号公報

一般に、運転者の運転姿勢自体に大きな変化が現れるのは、ある程度、異常状態が進行した後であることが多い。しかしながら、運転者の安全を確保するためには、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することが必要である。

ここに開示された技術は、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することを目的とする。

ここに開示された技術の一態様は、車両を運転する運転者の体調を検知する運転者体調検知装置であって、前記車両の走行中の動きの変化を検出する車両検出部と、前記運転者の動きの変化を検出する運転者検出部と、前記走行中の動きの変化に対する前記運転者の動きの変化の追従度合を算出する演算部と、前記追従度合に基づき、前記運転者の体調が異常であるか否かの判定処理を実行する体調判定部と、を備えるものである。

この態様では、車両の走行中の動きの変化に対する運転者の動きの変化の追従度合が演算部によって算出される。追従度合に基づき、運転者の体調が異常であるか否かの判定処理が、体調判定部によって実行される。車両の走行中の動きの変化に対する運転者の動きの変化の追従度合は、運転者の体調が異常になり始めた段階で、首又は上半身の筋力が低下するため、体調が正常なときと異なるものとなる。したがって、本態様によれば、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

上記態様において、例えば、前記車両検出部は、前記車両の左右方向における前記走行中の動きの変化を検出してもよい。前記運転者検出部は、前記左右方向における前記運転者の動きの変化を検出してもよい。前記演算部は、前記左右方向における前記走行中の動きの変化に対する、前記左右方向における前記運転者の動きの変化の追従度合を算出してもよい。

この態様では、車両の左右方向における走行中の動きの変化に対する、車両の左右方向における運転者の動きの変化の追従度合が算出される。車両の左右方向における動きの変化に対する、車両の左右方向における運転者の動きの変化の追従度合は、車両の前後方向の場合に比べて、運転者の体調が異常になり始めた段階で、体調が正常なときと大きく異なるものとなる。したがって、本態様によれば、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

上記態様において、例えば、前記運転者検出部は、前記運転者の動きの変化として、前記運転者の重心位置の変化を検出してもよい。前記演算部は、前記走行中の動きの変化に対する前記重心位置の変化の追従度合を算出してもよい。

この態様では、運転者の動きの変化として、運転者の重心位置の変化が、運転者検出部によって検出される。車両の走行中の動きの変化に対する運転者の重心位置の変化の追従度合が、演算部によって算出される。車両の走行中の動きの変化に対する運転者の重心位置の変化の追従度合は、運転者の体調が異常になり始めた段階で、首又は上半身の筋力が低下するため、体調が正常なときと異なるものとなる。したがって、本態様によれば、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

上記態様において、例えば、前記運転者検出部は、前記運転者の動きの変化として、前記運転者の頭部の加速度を検出してもよい。前記演算部は、前記走行中の動きの変化に対する前記頭部の加速度の追従度合を算出してもよい。

この態様では、運転者の動きの変化として、運転者の頭部の加速度が、運転者検出部によって検出される。車両の走行中の動きの変化に対する運転者の頭部の加速度の追従度合が、演算部によって算出される。車両の走行中の動きの変化に対する運転者の頭部の加速度の追従度合は、運転者の体調が異常になり始めた段階で、首又は上半身の筋力が低下するため、体調が正常なときと異なるものとなる。したがって、本態様によれば、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

上記態様において、例えば、前記演算部は、前記追従度合として、前記走行中の動きの変化に対する前記運転者の動きの変化の時間遅れを算出してもよい。前記体調判定部は、前記時間遅れが基準時間以下のときに、前記運転者の体調が異常であると判定してもよい。

この態様では、追従度合として、車両の走行中の動きの変化に対する運転者の動きの変化の時間遅れが演算部によって算出される。時間遅れが基準時間以下のときに、運転者の体調が異常であると体調判定部によって判定される。運転者の体調が異常になり始めた段階で、首又は上半身の筋力が低下すると、車両の走行中の動きの変化に対する運転者の動きの変化の時間遅れが小さくなる。したがって、本態様によれば、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

上記態様において、例えば、前記演算部は、前記走行中の動きの時間変化と前記運転者の動きの時間変化との相互相関を計算して、前記時間遅れを算出してもよい。

この態様では、車両の走行中の動きの時間変化と運転者の動きの時間変化との相互相関が演算部によって計算されて、時間遅れが算出される。したがって、本態様によれば、時間遅れを精度良く算出することができる。

上記態様において、例えば、前記体調判定部は、前記走行中の動きの変化の大きさが予め定められた閾値以上のときのみ、前記判定処理を実行してもよい。

この態様では、車両の走行中の動きの変化の大きさが予め定められた閾値以上のときのみ、判定処理が体調判定部によって実行される。車両の走行中の動きの変化の大きさが予め定められた閾値未満の場合には、車両の走行中の動きの変化に対する運転者の動きの変化の追従度合について、運転者の体調が正常である場合と異常である場合との間で有意差を示さないことがある。したがって、本態様によれば、運転者の体調が異常であるか否かを精度良く判定することができる。

上記態様において、例えば、前記車両検出部は、前記走行中の動きの変化として前記車両の加速度を検出する加速度センサを含んでもよい。

この態様では、車両の走行中の動きの変化として車両の加速度が加速度センサによって検出される。車両の加速度に対する運転者の動きの変化の追従度合に基づき、判定処理が体調判定部によって実行される。車両の加速度に対する運転者の動きの変化の追従度合は、運転者の体調が異常になり始めた段階で、体調が正常なときと異なるものとなる。したがって、本態様によれば、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

ここに開示された技術の他の態様は、車両を運転する運転者の体調を検知する運転者体調検知装置における運転者体調検知方法であって、前記車両の走行中の動きの変化を検出する車両検出工程と、前記運転者の動きの変化を検出する運転者検出工程と、前記走行中の動きの変化に対する前記運転者の動きの変化の追従度合を算出する演算工程と、前記追従度合に基づき、前記運転者の体調が異常であるか否かの判定処理を実行する体調判定工程と、を備えるものである。

この態様では、車両の走行中の動きの変化に対する運転者の動きの変化の追従度合が演算工程において算出される。追従度合に基づき、運転者の体調が異常であるか否かの判定処理が、体調判定工程において実行される。車両の走行中の動きの変化に対する運転者の動きの変化の追従度合は、運転者の体調が異常になり始めた段階で、首又は上半身の筋力が低下するため、体調が正常なときと異なるものとなる。したがって、本態様によれば、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

本開示の一態様によれば、車両の走行中の動きの変化に対する運転者の動きの変化の追従度合に基づき、運転者の体調が異常であるか否かの判定処理が実行されるため、異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

第１実施形態の運転者体調検知装置が搭載された車両の構成を概略的に示すブロック図である。 シートセンサにより検出される、運転者用シートに着座した運転者の圧力分布の一例を概略的に示す図である。 車両の左右方向における加速度の時間データ、重心位置演算部によってメモリに保存された運転者の重心位置の時間データ、及びこれらの相互相関の一例を概略的に示す図である。 車両の左右方向における加速度の時間データ、重心位置演算部によってメモリに保存された運転者の重心位置の時間データ、及びこれらの相互相関の一例を概略的に示す図である。 第１実施形態の運転者体調検知装置における車両の加速度取得手順の一例を概略的に示すフローチャートである。 第１実施形態の運転者体調検知装置における時間遅れの学習値を算出する手順の一例を概略的に示すフローチャートである。 第１実施形態の運転者体調検知装置において運転者の体調を判定する手順の一例を概略的に示すフローチャートである。 上記第１実施形態の運転者体調検知装置が搭載された車両の図１と異なる構成を概略的に示すブロック図である。 図８の構成において運転者の体調を判定する手順の一例を概略的に示すフローチャートである。 第２実施形態の運転者体調検知装置が搭載された車両の構成を概略的に示すブロック図である。 車両の動きの左右方向における加速度の時間変化と、運転者の頭部の動きの左右方向における加速度の時間変化とを概略的に示す図である。 車両の動きの左右方向における加速度の時間変化と、運転者の頭部の動きの左右方向における加速度の時間変化とを概略的に示す図である。 車両の左右方向における加速度の時間データと運転者の頭部の左右方向における加速度の時間データとの一例を概略的に示す図である。 車両の左右方向における加速度の時間データと運転者の頭部の左右方向における加速度の時間データとの一例を概略的に示す図である。 この第２実施形態の運転者体調検知装置における頭部の加速度取得手順の一例を概略的に示すフローチャートである。 この第２実施形態の運転者体調検知装置における時間遅れの学習値を算出する手順の一例を概略的に示すフローチャートである。 この第２実施形態の運転者体調検知装置において運転者の体調を判定する手順の一例を概略的に示すフローチャートである。 上記第２実施形態の運転者体調検知装置が搭載された車両の図１０と異なる構成を概略的に示すブロック図である。 図１８の構成において運転者の体調を判定する手順の一例を概略的に示すフローチャートである。

（本開示に係る一態様の着眼点）
まず、本開示に係る一態様の着眼点が説明される。本発明者は、種々の実験を重ねるうちに、運転者の体調が正常なときと異常なときとで、車両の動きの変化に対する運転者の動きの追従度合が相違することを見出した。

この相違について、発明者は、以下のように解釈している。すなわち、体調が正常な運転者は、直線道路からカーブに進入すると、車両から左右方向における加速度が作用されることを予期している。そこで、首又は上半身の筋力を用いて、車両から作用される左右方向における加速度に抵抗しようとする。その結果、車両の動きの変化に対する運転者の動きの追従度合は低下する。

これに対して、運転者が体調不良のときには、若干の意識低下に起因して、特に首の筋力が低下し、その結果、上半身の筋力が低下する。このため、車両の動きの変化に対する運転者の動きの追従度合は上昇する。ここで、「車両の左右方向」は、車両の前後方向に水平面内で直交する方向である。言い換えると、「車両の左右方向」は、直線道路を走行中の車両の進行方向に水平面内で直交する方向である。「車両の左右方向」は、「車幅方向」又は「車両の横方向」ということもできる。

なお、以下では、体調不良の運転者を模擬的に実現するために、視覚及び聴覚が奪われた被験者を助手席に着座させて、実験が実施された。視覚及び聴覚が奪われているため、被験者は、カーブに進入する際に、車両から左右方向における加速度が作用されることを予期することができない。このため、首又は上半身の筋力を用いて、車両から作用される左右方向における加速度に抵抗しようとすることが困難となる。このようにして、首又は上半身の筋力が低下した体調不良の運転者が模擬的に実現されている。

以上のような考察から、本発明者は、車両の動きの変化に対する運転者の動きの追従度合を調べることによって、運転者の体調不良を早期に発見することが可能であることを見出した。

（実施の形態）
以下、図面を参照しつつ、本開示の実施の形態が説明される。なお、各図では、同様の要素には同様の符号が付され、適宜、説明が省略される。

（第１実施形態）
図１は、第１実施形態の運転者体調検知装置が搭載された車両の構成を概略的に示すブロック図である。車両１０は、例えば４輪自動車である。車両１０は、図１に示されるように、加速度センサ１０２、シートセンサ１０３、警報音発生器２０１、警報ランプ２０２、電子制御ユニット（ＥＣＵ）３００を備える。

加速度センサ１０２（車両検出部の一例）は、車両１０の例えば直交３軸方向の加速度を検出する。加速度センサ１０２は、検出した車両１０の加速度をＥＣＵ３００に出力する。シートセンサ１０３は、運転者用シートの座面部に配置されている。シートセンサ１０３は、例えば３２×３２個の圧電素子を含み、運転者用シートに着座した運転者の圧力分布を検出する。シートセンサ１０３は、検出データをＥＣＵ３００に出力する。

警報音発生器２０１は、例えば電子ブザーを含み、運転者への警報音を発生する。警報ランプ２０２は、例えば発光ダイオードを含み、運転者への警報を表示する。なお、警報ランプ２０２は、専用のランプに限られず、計器パネルのメータ等を点滅させることにより、警報ランプとして兼用してもよい。

ＥＣＵ３００は、車両１０の全体の動作を制御する。ＥＣＵ３００は、メモリ３１０、中央演算処理装置（ＣＰＵ）３２０、その他の周辺回路を含む。メモリ３１０は、例えば、フラッシュメモリなどの半導体メモリ、ハードディスク、又は他の記憶素子で構成される。メモリ３１０は、プログラムを保存するメモリ、データを一時的に保存するメモリ等を含む。メモリ３１０は、プログラムを保存する領域、データを一時的に保存する領域等を備えた単一のメモリで構成されていてもよい。

ＣＰＵ３２０は、メモリ３１０に保存されているプログラムに従って動作することにより、加速度制御部３２１、体調判定部３２２、警報制御部３２５、圧力データ取得部３５１、重心位置演算部３５２、相互相関演算部３６１、及び学習値制御部３６２として機能する。

加速度制御部３２１は、予め定められた時間（例えば１００ｍｓｅｃ）毎に、加速度センサ１０２から出力される車両１０の例えば直交３軸方向の加速度データから車両１０の動きの左右方向における加速度を取得する。加速度制御部３２１は、予め定められた時間分（本実施形態では、例えば１０秒間）の、車両１０の動きの左右方向における加速度の時間データをメモリ３１０に保存する。例えば予め定められた時間が１０秒間で、１００ｍｓｅｃ毎に加速度のデータが加速度センサ１０２から取得される場合には、１００個の加速度の時間データがメモリ３１０に保存されることとなる。

圧力データ取得部３５１は、シートセンサ１０３から出力される各圧電素子の圧力データを取得する。圧力データ取得部３５１は、取得した圧力データを重心位置演算部３５２に出力する。重心位置演算部３５２は、圧力データ取得部３５１からの圧力データを用いて、車両１０の左右方向における運転者の重心位置を算出する。重心位置演算部３５２は、予め定められた時間分の運転者の重心位置のデータをメモリ３１０に保存する。この実施形態では、予め定められた時間は、例えば１０秒間である。

図２は、シートセンサ１０３により検出される、運転者用シートに着座した運転者の圧力分布の一例を概略的に示す図である。図２では、圧力値の等しい等圧線が示されている。図２において、密になっている等圧線の中心位置の圧力値が最も高くなっている。

シートセンサ１０３は、各圧電素子の座標と圧力値との組を、例えばシリアルデータとして、ＥＣＵ３００に出力する。圧力データ取得部３５１は、受け取ったシリアルデータを加工して、各圧電素子の座標と圧力値との組を重心位置演算部３５２に出力する。重心位置演算部３５２は、各圧電素子の座標と圧力値との組から、車両１０の左右方向（図２ではＸ軸方向）における運転者の重心位置を算出する。重心位置演算部３５２は、例えばＸ軸における原点からの距離として、運転者の重心位置を算出する。

図１に戻って、相互相関演算部３６１は、加速度制御部３２１によってメモリ３１０に保存された車両１０の左右方向における加速度の時間データと、重心位置演算部３５２によってメモリ３１０に保存された運転者の重心位置の時間データと、の相互相関を計算する。相互相関は、２つの関数（本実施形態では、車両１０の左右方向における加速度の時間データを表す関数及び運転者の重心位置の時間データを表す関数）を畳み込む畳み込みの式のうち、片方の関数の信号配列の順序を逆順にして畳み込むと、求められる。相互相関演算部３６１は、求めた相互相関から時間遅れを算出する。

図３、図４は、車両１０の左右方向における加速度の時間データ、重心位置演算部３５２によってメモリ３１０に保存された運転者の重心位置の時間データ、及びこれらの相互相関の一例を概略的に示す図である。図３、図４のセクション（Ａ）は、車両１０の左右方向における加速度ＣＡの時間データと運転者の左右方向における重心位置ＧＣの時間データとを示す。図３、図４のセクション（Ａ）において、横軸は時間［秒］を表し、左側の縦軸は加速度［Ｇ］を表し、右側の縦軸は重心位置［ｃｍ］を表す。図３のセクション（Ａ）は、体調が正常な運転者の場合を示し、図４のセクション（Ａ）は、体調が異常な運転者の場合を示す。

図３、図４のセクション（Ｂ）は、セクション（Ａ）に示される加速度ＣＡの時間データと重心位置ＧＣの時間データとの相互相関ＭＣを示す。図３、図４のセクション（Ｂ）において、横軸は時間遅れを表し、縦軸は相関値の大きさを表す。

図３のセクション（Ｂ）は、相関値のピーク値が（−１）に近いので負の相関があることを表し、時間遅れ「０」に対して相関値のピーク値がずれているので、時間遅れＴＤがあることを表す。図４のセクション（Ｂ）は、相関値のピーク値が（−１）に近いので負の相関があることを表し、時間遅れ「０」と相関値のピーク値とが一致しているので、時間遅れがないことを表す。

図３、図４のセクション（Ａ）に示されるように、直線道路を走行していた車両１０がカーブに進入することによって、車両１０の左右方向における加速度が増大し、この加速度の増大に応じて、運転者の左右方向における重心位置が移動する。体調が正常な運転者は、車両１０の左右方向における加速度が増大すると、この加速度の増大によって視界が妨げられないように、上半身に力を入れて、良好な視界を維持しようとする。このため、図３のセクション（Ｂ）に示されるように、加速度ＣＡの時間データと重心位置ＧＣの時間データとの相互相関ＭＣに、時間遅れＴＤが生じる。

これに対して、体調不良の運転者は、車両１０の左右方向における加速度が増大すると、上半身に力を入れることが困難であるため、加速度の増大に応じて、重心位置が移動してしまう。その結果、図４のセクション（Ｂ）に示されるように、加速度ＣＡの時間データに対して、重心位置ＧＣの時間データに時間遅れが殆ど生じない。

図１に戻って、学習値制御部３６２は、車両１０のイグニションスイッチがオンにされてから予め定められた時間が経過するまでの間は、運転者の体調が正常であるとみなして、この間に得られた加速度ＣＡの時間データと重心位置ＧＣの時間データとの相互相関の時間遅れの平均値を学習値としてメモリ３１０に保存する。

体調判定部３２２は、車両１０の左右方向における加速度ＣＡの時間データと運転者の重心位置ＧＣの時間データとの相互相関の時間遅れと、メモリ３１０に保存されている学習値とを比較し、その比較結果に基づき、運転者の体調が異常であるか否かを判定する。具体的には、体調判定部３２２は、加速度ＣＡの時間データと重心位置ＧＣの時間データとの相互相関の時間遅れが学習値のＫ１倍以下であれば、運転者の体調が異常であると判定する。係数Ｋ１は、１未満の値であり、本実施形態では例えば、Ｋ１＝０．５に設定されている。体調判定部３２２は、運転者の体調が異常であると判定すると、運転者の体調が異常であることを警報制御部３２５に通知する。

体調判定部３２２は、車両１０の動きの左右方向における加速度が予め定められた加速度閾値ＡＣｔｈ以上のときにのみ、運転者の体調が異常であるか否かの判定を行う。この理由は、車両１０の動きの左右方向における加速度が小さいときは、運転者が正常である場合と異常である場合とで、加速度ＣＡの時間データと重心位置ＧＣの時間データとの相互相関の時間遅れに有意差が生じないからである。この実施形態では例えば、ＡＣｔｈ＝０．１［Ｇ］に設定されている。

警報制御部３２５は、運転者の体調が異常であることが体調判定部３２２から通知されると、警報音発生器２０１を作動させるとともに、警報ランプ２０２を点滅させて、運転者に注意を促す。警報制御部３２５は、例えばブレーキを動作させて車両１０を減速又は停止させたり、ステアリングホイールを制御して車両１０を路肩に移動させたりして、運転者の運転を支援してもよい。

図５は、第１実施形態の運転者体調検知装置における車両の加速度取得手順の一例を概略的に示すフローチャートである。図５のフローは、予め定められた時間（例えば１００ｍｓｅｃ）毎に実行される。ステップＳ２５００において、加速度制御部３２１は、加速度センサ１０２から出力される車両１０の例えば直交３軸方向の加速度データから車両１０の動きの左右方向における加速度を取得する。ステップＳ２５１０において、加速度制御部３２１は、予め定められた時間分（本実施形態では、例えば１０秒間）の、車両１０の動きの左右方向における加速度の時間データをメモリ３１０に保存する。つまり、加速度制御部３２１は、新しい加速度のデータが得られると、最も古い加速度のデータをメモリ３１０から消去して、予め定められた時間分の加速度のデータがメモリ３１０に保存されるようにしている。その後、図５の処理は終了する。

図６は、第１実施形態の運転者体調検知装置における時間遅れの学習値を算出する手順の一例を概略的に示すフローチャートである。図６のフローは、予め定められた時間（例えば１００ｍｓｅｃ）毎に実行される。

ステップＳ２６００において、圧力データ取得部３５１は、圧力データをシートセンサ１０３から取得する。ステップＳ２６１０において、重心位置演算部３５２は、運転者の左右方向における重心位置を算出する。重心位置演算部３５２は、予め定められた時間分の運転者の重心位置の時間データをメモリ３１０に保存する。

ステップＳ２６２０において、学習値制御部３６２は、車両１０のイグニションスイッチがオンにされてから予め定められた時間が経過したか否かを判定する。

車両１０のイグニションスイッチがオンにされてから予め定められた時間が経過していなければ（ステップＳ２６２０でＮＯ）、処理はＳ２６３０に進む。一方、車両１０のイグニションスイッチがオンにされてから予め定められた時間が経過していれば（ステップＳ１７２０でＹＥＳ）、図６の処理は終了する。すなわち、ステップＳ２６２０でＮＯであれば、運転者の体調が正常であるとみなされて、処理はステップＳ２６３０に進んで、学習値を求める処理が行われる。一方、ステップＳ２６２０でＹＥＳであれば、学習値を求める処理は行わずに、図６の処理は終了する。

ステップＳ２６３０において、相互相関演算部３６１は、メモリ３１０に保存されている重心位置の時間データと、車両加速度の時間データとから、相互相関を計算し、相関値のピーク値の時間遅れを算出する。ステップＳ２６４０において、学習値制御部３６２は、算出した時間遅れの平均値を学習値としてメモリ３１０に保存する。その後、図６の処理は終了する。

図７は、第１実施形態の運転者体調検知装置において運転者の体調を判定する手順の一例を概略的に示すフローチャートである。図７のフローは、予め定められた時間（例えば１００ｍｓｅｃ）毎に実行される。

ステップＳ２７００において、体調判定部３２２は、メモリ３１０に保存されている車両１０の左右方向における加速度の時間データのうち（本実施形態では、例えば１０秒間のデータ）、最新の加速度ＣＡｎをメモリ３１０から取得する。ステップＳ２７１０において、体調判定部３２２は、取得した車両の左右方向における最新の加速度ＣＡｎの絶対値が、加速度閾値ＡＣｔｈ以上であるか否かを判定する。車両の左右方向における最新の加速度ＣＡｎの絶対値が加速度閾値ＡＣｔｈ未満であれば（ステップＳ２７１０でＮＯ）、図７の処理は終了する。一方、車両の左右方向における最新の加速度ＣＡｎの絶対値が加速度閾値ＡＣｔｈ以上であれば（ステップＳ２７１０でＹＥＳ）、処理は、ステップＳ２７２０に進む。

上述のように、本実施形態では、例えばＡＣｔｈ＝０．１［Ｇ］である。また、例えば図３のセクション（Ａ）において、時刻ｔ１は、車両の左右方向における加速度ＣＡの絶対値が０．１［Ｇ］以上になった時刻である。時刻ｔ２は、その後、車両の左右方向における加速度ＣＡの絶対値が０．１［Ｇ］未満になった時刻である。時刻ｔ３は、その後、車両の左右方向における加速度ＣＡの絶対値が０．１［Ｇ］以上になった時刻である。時刻ｔ４は、その後、車両の左右方向における加速度ＣＡの絶対値が０．１［Ｇ］未満になった時刻である。

したがって、例えば図３のセクション（Ａ）において、最初から時刻ｔ１までの間はステップＳ２７１０でＮＯとなり、図７の処理は終了する。その後は、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの間、および、時刻ｔ３から時刻ｔ４までの間において、それぞれ、ステップＳ２７１０でＹＥＳとなり、処理はステップＳ２７２０に進む。

また、例えば図４のセクション（Ａ）において、時刻ｔ１１は、車両の左右方向における加速度ＣＡの絶対値が０．１［Ｇ］以上になった時刻である。時刻ｔ１２は、その後、車両の左右方向における加速度ＣＡの絶対値が０．１［Ｇ］未満になった時刻である。時刻ｔ１３は、その後、車両の左右方向における加速度ＣＡの絶対値が０．１［Ｇ］以上になった時刻である。時刻ｔ１４は、その後、車両の左右方向における加速度ＣＡの絶対値が０．１［Ｇ］未満になった時刻である。

したがって、例えば図４のセクション（Ａ）において、最初から時刻ｔ１１までの間はステップＳ２７１０でＮＯとなり、図７の処理は終了する。その後は、時刻ｔ１１から時刻ｔ１２までの間、時刻ｔ１３から時刻ｔ１４までの間において、それぞれ、ステップＳ２７１０でＹＥＳとなり、処理はステップＳ２７２０に進む。

図７に戻って、ステップＳ２７２０において、相互相関演算部３６１は、重心位置の時間データと車両加速度の時間データとから相互相関を計算し、相関値のピーク値の時間遅れを算出する。ステップＳ２７３０において、体調判定部３２２は、メモリ３１０に保存されている時間遅れの学習値をメモリ３１０から取得する。

ステップＳ２７４０において、体調判定部３２２は、ステップＳ２７２０で算出された時間遅れが、ステップＳ２７３０で取得された学習値のＫ１倍以下であるか否かを判別する。算出された時間遅れが学習値のＫ１倍より大きければ（ステップＳ２７４０でＮＯ）、図７の処理は終了する。算出された時間遅れが学習値のＫ１倍以下であれば（ステップＳ２７４０でＹＥＳ）、処理はステップＳ２７５０に進む。

ステップＳ２７５０において、体調判定部３２２は、運転者の体調が異常であると判定して、警報制御部３２５にその旨を通知する。ステップＳ２７６０において、警報制御部３２５は、警報音発生器２０１及び警報ランプ２０２を作動させて、体調が異常であることを運転者に報知して、図７の処理は終了する。

以上説明されたように、第１実施形態では、相互相関演算部３６１は、重心位置の時間データと車両加速度の時間データとから相互相関を計算し、相関値のピーク値の時間遅れを算出する。体調判定部３２２は、時間遅れが学習値のＫ１倍以下であれば、運転者の体調が異常であると判定する。運転者が体調不良になると、若干の意識低下から首又は上半身の筋力が低下し、上半身に力を入れることが困難であるため、車両１０の左右方向における加速度が増大すると、運転者の重心位置が追従して移動してしまう。その結果、車両の加速度ＣＡの時間データに対して、運転者の重心位置ＧＣの時間データに時間遅れが殆ど生じない。したがって、この第１実施形態によれば、運転者の体調の異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

また、この第１実施形態では、学習値制御部３６２は、車両１０のイグニションスイッチがオンにされてから予め定められた時間が経過するまでの間は、運転者の体調が正常であるとみなして、この間に得られた時間遅れの平均値を学習値としてメモリ３１０に保存する。このように、車両１０のイグニションスイッチがオンにされる度に、学習値を求めているため、その運転者に適切な学習値を得ることができる。したがって、この第１実施形態によれば、運転者の体調の良否を正確に判定できる。

なお、上記第１実施形態では、相互相関の時間遅れを学習値と比較しているが、これに限られない。例えば、相互相関の時間遅れを予め定められた判定閾値と比較してもよい。

図８は、上記第１実施形態の運転者体調検知装置が搭載された車両の図１と異なる構成を概略的に示すブロック図である。図８のＣＰＵ３２０は、図１のＣＰＵ３２０が備える学習値制御部３６２を備えていない。図８の体調判定部３２２は、相互相関の時間遅れが、メモリ３１０に予め保存されている判定閾値以下であれば、運転者の体調が異常であると判定する。判定閾値は、例えば実験的に予め定められて、メモリ３１０に予め保存されている。判定閾値は、例えば３秒程度であってもよい。

図９は、図８の構成において運転者の体調を判定する手順の一例を概略的に示すフローチャートである。図９のフローは、予め定められた時間（例えば１００ｍｓｅｃ）毎に実行される。

図９のステップＳ２７００，Ｓ２７１０，Ｓ２７２０は、図７のステップＳ２７００，Ｓ２７１０，Ｓ２７２０と同じである。ステップＳ２７２０に続くステップＳ２９００において、体調判定部３２２は、時間遅れの判定閾値をメモリ３１０から取得する。

ステップＳ２９１０において、体調判定部３２２は、ステップＳ２７２０で算出された時間遅れが判定閾値以下であるか否かを判別する。算出された時間遅れが判定閾値より大きければ（ステップＳ２９１０でＮＯ）、図９の処理は終了する。算出された時間遅れが判定閾値以下であれば（ステップＳ２９１０でＹＥＳ）、処理はステップＳ２７５０に進む。ステップＳ２７５０，Ｓ２７６０は、それぞれ、図７のステップＳ２７５０，Ｓ２７６０と同じである。

このように、相互相関の時間遅れを予め定められた判定閾値と比較しても、上記第１実施形態と同様に、運転者の体調の異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

（第２実施形態）
図１０は、第２実施形態の運転者体調検知装置が搭載された車両の構成を概略的に示すブロック図である。第１実施形態では、運転者の重心位置の時間データを用いて運転者の体調を判定していたのに対して、この第２実施形態では、運転者の頭部の加速度の時間データを用いて運転者の体調を判定している。

第２実施形態の車両１０は、カメラ１０１、加速度センサ１０２、警報音発生器２０１、警報ランプ２０２、ＥＣＵ３００を備えている。

カメラ１０１（運転者検出部の一例）は、車両１０の室内の例えば運転席の前方の天井に、カメラ１０１の光軸が車両１０の運転者用シートを向くように取り付けられる。カメラ１０１は、車両１０の運転者を前方から撮像して、左右方向に動く運転者の頭部を撮像する。カメラ１０１は、撮像したフレーム画像を例えば１／６０秒ごとにＥＣＵ３００に出力する。代替的に、カメラ１０１は、車両１０の室内の運転者用シートの上方の天井に、カメラ１０１の光軸が車両１０の運転者用シートを向くように取り付けられてもよい。さらに代替的に、複数のカメラが、車両１０の室内の天井等に、各々の光軸が車両１０の運転者用シートを向くように取り付けられてもよい。カメラ１０１は、車両１０の運転者の頭部の左右方向における動きを撮像できるように、車両１０の室内に取り付けられていればよい。

第２実施形態では、ＣＰＵ３２０は、メモリ３１０に保存されているプログラムに従って動作することにより、加速度制御部３２１、体調判定部３２２、加速度演算部３２３、頭部検出部３２４、警報制御部３２５、相互相関演算部３６１、学習値制御部３６２として機能する。

頭部検出部３２４は、カメラ１０１により撮像されたフレーム画像から、例えばテンプレートマッチングによって、運転者の頭部を検出する。頭部検出部３２４は、カメラ１０１の撮像範囲内における、運転者の頭部の例えば中心の位置座標を、フレーム画像毎にメモリ３１０に保存する。頭部検出部３２４は、予め定められた時間分の運転者の頭部の位置座標の時間データをメモリ３１０に保存する。予め定められた時間が例えば１秒間で、フレーム画像が１／６０秒ごとにカメラ１０１から出力される場合には、６０個の運転者の頭部の位置座標の時間データがメモリ３１０に保存されることとなる。

加速度演算部３２３は、メモリ３１０に保存されている運転者の頭部の位置座標の時間データを用いて、運転者の頭部の動きの左右方向における加速度を算出する。例えば、加速度演算部３２３は、フレーム画像ごとの頭部の位置座標からフレーム画像間の移動距離を算出し、算出した移動距離のフレーム画像ごとの変化量から加速度を算出する。加速度演算部３２３は、予め定められた時間分の運転者の頭部の動きの加速度の時間データをメモリ３１０に保存する。上述のように、予め定められた時間が例えば１秒間で、フレーム画像が１／６０秒ごとにカメラ１０１から出力される場合には、６０個の運転者の頭部の動きの加速度の時間データがメモリ３１０に保存されることとなる。

体調判定部３２２は、車両１０の動きの左右方向における加速度の変化に対して、運転者の頭部の動きの左右方向における加速度の変化に時間遅れが生じているか否かに基づき、運転者の体調が異常であるか否かを判定する。

図１１、図１２は、車両１０の動きの左右方向における加速度ＣＡの時間変化と、運転者の頭部の動きの左右方向における加速度ＨＤの時間変化とを概略的に示す図である。図１１は運転者の体調が正常な場合を示し、図１２は運転者が体調不良の場合を示す。

図１１における車両の加速度ＣＡの変化に対する頭部の加速度ＨＤの変化の時間遅れＴ１と、図１２における車両の加速度ＣＡの変化に対する頭部の加速度ＨＤの変化の時間遅れＴ２とを比較すると、Ｔ１＞Ｔ２になっている。

この理由は、以下の通りであると考えられる。すなわち、運転者が体調不良の場合、首の筋力が低下しているため、車両の加速度ＣＡの変化に追従して、頭部の加速度ＨＤが変化することから、時間遅れＴ２は比較的小さい。これに対して、運転者の体調が正常の場合、首の筋力に力を入れて、車両の加速度ＣＡの変化に抵抗しようとするため、頭部の加速度ＨＤの変化の時間遅れＴ１は比較的大きい。

図１０に戻って、体調判定部３２２は、車両１０の動きの左右方向における加速度が予め定められた加速度閾値ＡＣｔｈ以上のときにのみ、運転者の体調が異常であるか否かの判定を行う。この理由は、車両１０の動きの左右方向における加速度が小さいときは、運転者が正常である場合と異常である場合とで、車両の加速度ＣＡの変化に対する頭部の加速度ＨＤの変化の時間遅れに有意差が生じないからである。この実施形態では例えば、ＡＣｔｈ＝０．１［Ｇ］に設定されている。

相互相関演算部３６１は、加速度制御部３２１によってメモリ３１０に保存された車両１０の左右方向における加速度の時間データと、加速度演算部３２３によってメモリ３１０に保存された運転者の頭部の左右方向における加速度の時間データと、の相互相関を計算する。相互相関は、上述のように、２つの関数（本実施形態では、車両１０の左右方向における加速度の時間データを表す関数及び運転者の頭部の左右方向における加速度の時間データを表す関数）を畳み込む畳み込みの式のうち、片方の関数の信号配列の順序を逆順にして畳み込むと、求められる。相互相関演算部３６１は、求めた相互相関から時間遅れを算出する。

図１３、図１４は、車両１０の左右方向における加速度ＣＡの時間データと運転者の頭部の左右方向における加速度ＨＤの時間データとの一例を概略的に示す図である。図１３、図１４において、横軸は時間［秒］を表し、左側の縦軸は頭部の加速度［Ｇ］を表し、右側の縦軸は車両１０の加速度［Ｇ］を表す。図１３は、体調が正常な運転者の場合を示し、図１４は、体調が異常な運転者の場合を示す。

図１３、図１４に示されるように、直線道路を走行していた車両１０がカーブに進入することによって、車両１０の左右方向における加速度が増大し、この加速度の増大に応じて、運転者の頭部の左右方向における加速度が増大する。体調が正常な運転者は、車両１０の左右方向における加速度が増大すると、この加速度の増大によって頭部が揺れないように、首の筋肉に力を入れて、頭部が揺れないようにしようとする。このため、車両の加速度ＣＡの時間データと運転者の頭部の加速度ＨＤの時間データとの相互相関に、時間遅れが生じる。

これに対して、体調不良の運転者は、車両１０の左右方向における加速度が増大すると、首の筋力が低下しているため、車両の加速度の増大に、頭部の加速度が追従する。その結果、車両の加速度ＣＡの時間データに対して、頭部の加速度ＨＤの時間データに時間遅れが殆ど生じない。

図１０に戻って、学習値制御部３６２は、車両１０のイグニションスイッチがオンにされてから予め定められた時間が経過するまでの間は、運転者の体調が正常であるとみなして、この間に得られた車両１０の加速度ＣＡの時間データと頭部の加速度ＨＤの時間データとの相互相関の時間遅れの平均値を学習値としてメモリ３１０に保存する。

体調判定部３２２は、車両１０の左右方向における加速度ＣＡの時間データと運転者の頭部の左右方向における加速度ＨＤの時間データとの相互相関の時間遅れと、メモリ３１０に保存されている学習値とを比較し、その比較結果に基づき、運転者の体調が異常であるか否かを判定する。具体的には、体調判定部３２２は、車両の加速度ＣＡの時間データと運転者の頭部の加速度ＨＤの時間データとの相互相関の時間遅れが学習値のＫ２倍以下であれば、運転者の体調が異常であると判定する。係数Ｋ２は、１未満の値であり、本実施形態では例えば、Ｋ２＝０．５に設定されている。係数Ｋ２は、係数Ｋ１と同じ値でもよく、異なる値でもよい。体調判定部３２２は、運転者の体調が異常であると判定すると、運転者の体調が異常であることを警報制御部３２５に通知する。

体調判定部３２２は、車両１０の動きの左右方向における加速度が予め定められた加速度閾値ＡＣｔｈ以上のときにのみ、運転者の体調が異常であるか否かの判定を行う。この理由は、車両１０の動きの左右方向における加速度が小さいときは、運転者が正常である場合と異常である場合とで、加速度ＣＡの時間データと頭部の加速度ＨＤの時間データとの相互相関の時間遅れに有意差が生じないからである。この実施形態では例えば、ＡＣｔｈ＝０．１［Ｇ］に設定されている。

この第２実施形態における加速度制御部３２１による車両の加速度取得手順は、図５に示される第１実施形態の手順と同じである。

図１５は、この第２実施形態の運転者体調検知装置における頭部の加速度取得手順の一例を概略的に示すフローチャートである。図１５のフローは、予め定められた時間毎（例えばカメラ１０１からのフレーム画像の出力毎、つまり本実施形態では１／６０ｓｅｃ毎）に実行される。

ステップＳ３３００において、頭部検出部３２４は、カメラ１０１により撮像されたフレーム画像のデータを取得する。ステップＳ３３１０において、頭部検出部３２４は、取得したフレーム画像から運転者の頭部を検出し、運転者の頭部の例えば中心の位置座標を算出する。ステップＳ３３２０において、頭部検出部３２４は、予め定められた時間分の運転者の頭部の位置座標の時間データをフレーム画像毎にメモリ３１０に保存する。つまり、頭部検出部３２４は、新しい位置座標のデータが得られると、最も古い位置座標のデータをメモリ３１０から消去して、予め定められた時間分の位置座標のデータがメモリ３１０に保存されるようにしている。

ステップＳ３３３０において、加速度演算部３２３は、メモリ３１０に保存されている運転者の頭部の位置座標の時間データを用いて、運転者の頭部の動きの左右方向における加速度を算出する。ステップＳ３３４０において、加速度演算部３２３は、予め定められた時間分の運転者の頭部の動きの加速度の時間データをメモリ３１０に保存する。ステップＳ３３２０と同様に、加速度演算部３２３は、新しい加速度のデータが得られると、最も古い加速度のデータをメモリ３１０から消去して、予め定められた時間分の加速度のデータがメモリ３１０に保存されるようにしている。その後、図１５の処理は終了する。

図１６は、この第２実施形態の運転者体調検知装置における時間遅れの学習値を算出する手順の一例を概略的に示すフローチャートである。図１６のフローは、予め定められた時間（例えば１００ｍｓｅｃ）毎に実行される。

ステップＳ３４００において、学習値制御部３６２は、車両１０のイグニションスイッチがオンにされてから予め定められた時間が経過したか否かを判定する。

車両１０のイグニションスイッチがオンにされてから予め定められた時間が経過していなければ（ステップＳ３４００でＮＯ）、処理はＳ３４１０に進む。一方、車両１０のイグニションスイッチがオンにされてから予め定められた時間が経過していれば（ステップＳ３４００でＹＥＳ）、図１６の処理は終了する。すなわち、ステップＳ３４００でＮＯであれば、運転者の体調が正常であるとみなされて、処理はステップＳ３４１０に進んで、学習値を求める処理が行われる。一方、ステップＳ３４００でＹＥＳであれば、学習値を求める処理は行わずに、図１６の処理は終了する。

ステップＳ３４１０において、相互相関演算部３６１は、メモリ３１０に保存されている頭部の加速度の時間データと、車両の加速度の時間データとから、相互相関を計算し、相関値のピーク値の時間遅れを算出する。ステップＳ３４２０において、学習値制御部３６２は、算出した時間遅れの平均値を学習値としてメモリ３１０に保存する。その後、図１６の処理は終了する。

図１７は、この第２実施形態の運転者体調検知装置において運転者の体調を判定する手順の一例を概略的に示すフローチャートである。図１７のフローは、予め定められた時間（例えば１００ｍｓｅｃ）毎に実行される。

ステップＳ２７００，Ｓ２７１０は、図７のステップＳ２７００，Ｓ２７１０と同じである。ステップＳ２７１０に続くステップＳ３５００において、相互相関演算部３６１は、頭部の加速度の時間データと車両の加速度の時間データとから相互相関を計算し、相関値のピーク値の時間遅れを算出する。ステップＳ３５１０において、体調判定部３２２は、メモリ３１０に保存されている時間遅れの学習値をメモリ３１０から取得する。

ステップＳ３５２０において、体調判定部３２２は、ステップＳ３５００で算出された時間遅れが、ステップＳ３５１０で取得された学習値のＫ２倍以下であるか否かを判別する。算出された時間遅れが学習値のＫ２倍より大きければ（ステップＳ３５２０でＮＯ）、図１７の処理は終了する。算出された時間遅れが学習値のＫ２倍以下であれば（ステップＳ３５２０でＹＥＳ）、処理はステップＳ２７５０に進む。ステップＳ２７５０，Ｓ２７６０は、図７のステップＳ２７５０，Ｓ２７６０と同じである。

以上説明されたように、第２実施形態では、相互相関演算部３６１は、頭部の加速度の時間データと車両加速度の時間データとから相互相関を計算し、相関値のピーク値の時間遅れを算出する。体調判定部３２２は、時間遅れが学習値のＫ２倍以下であれば、運転者の体調が異常であると判定する。運転者が体調不良になると、若干の意識低下から首又は上半身の筋力が低下し、上半身に力を入れることが困難であるため、車両１０の左右方向における加速度が増大すると、頭部の加速度が追従してしまう。その結果、車両の加速度ＣＡの時間データに対して、運転者の頭部の加速度ＨＤの時間データに時間遅れが殆ど生じない。したがって、この第２実施形態によれば、運転者の体調の異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

また、この第２実施形態では、第１実施形態と同様に、学習値制御部３６２は、車両１０のイグニションスイッチがオンにされてから予め定められた時間が経過するまでの間は、運転者の体調が正常であるとみなして、この間に得られた時間遅れの平均値を学習値としてメモリ３１０に保存する。このように、車両１０のイグニションスイッチがオンにされる度に、学習値を求めているため、その運転者に適切な学習値を得ることができる。したがって、この第２実施形態によれば、第１実施形態と同様に、運転者の体調の良否を正確に判定できる。

なお、上記第２実施形態では、相互相関の時間遅れを学習値と比較しているが、これに限られない。例えば、相互相関の時間遅れを予め定められた判定閾値と比較してもよい。

図１８は、上記第２実施形態の運転者体調検知装置が搭載された車両の図１０と異なる構成を概略的に示すブロック図である。図１８のＣＰＵ３２０は、図１０のＣＰＵ３２０が備える学習値制御部３６２を備えていない。図１８の体調判定部３２２は、相互相関の時間遅れが、メモリ３１０に予め保存されている判定閾値以下であれば、運転者の体調が異常であると判定する。判定閾値は、例えば実験的に予め定められて、メモリ３１０に予め保存されている。判定閾値は、例えば３秒程度であってもよい。

図１９は、図１８の構成において運転者の体調を判定する手順の一例を概略的に示すフローチャートである。図１９のフローは、予め定められた時間（例えば１００ｍｓｅｃ）毎に実行される。

図１９のステップＳ２７００，Ｓ２７１０は、それぞれ、図７のステップＳ２７００，Ｓ２７１０と同じである。図１９のステップＳ３５００は、図１７のステップＳ３５００と同じである。図１９のステップＳ２９００，Ｓ２９１０は、それぞれ、図９のステップＳ２９００，Ｓ２９１０と同じである。図１９のステップＳ２７５０，Ｓ２７６０は、それぞれ、図７のステップＳ２７５０，Ｓ２７６０と同じである。

このように、相互相関の時間遅れを予め定められた判定閾値と比較しても、上記第２実施形態と同様に、運転者の体調の異常状態が進行する前の早い段階で、運転者の体調の異常を検出することができる。

１０１ カメラ
１０２ 加速度センサ
１０３ シートセンサ
３１０ メモリ
３２１ 加速度制御部
３２２ 体調判定部
３２３ 加速度演算部
３２４ 頭部検出部
３５１ 圧力データ取得部
３５２ 重心位置演算部
３６１ 相互相関演算部
３６２ 学習値制御部

Claims (9)

1. 車両を運転する運転者の体調を検知する運転者体調検知装置であって、
   前記車両の走行中の動きの変化を検出する車両検出部と、
   前記運転者の動きの変化を検出する運転者検出部と、
   前記走行中の動きの変化に対する前記運転者の動きの変化の追従度合を算出する演算部と、
   前記追従度合に基づき、前記運転者の体調が異常であるか否かの判定処理を実行する体調判定部と、
   を備える運転者体調検知装置。
2. 前記車両検出部は、前記車両の左右方向における前記走行中の動きの変化を検出し、
   前記運転者検出部は、前記左右方向における前記運転者の動きの変化を検出し、
   前記演算部は、前記左右方向における前記走行中の動きの変化に対する、前記左右方向における前記運転者の動きの変化の追従度合を算出する、
   請求項１に記載の運転者体調検知装置。
3. 前記運転者検出部は、前記運転者の動きの変化として、前記運転者の重心位置の変化を検出し、
   前記演算部は、前記走行中の動きの変化に対する前記重心位置の変化の追従度合を算出する、
   請求項１又は２に記載の運転者体調検知装置。
4. 前記運転者検出部は、前記運転者の動きの変化として、前記運転者の頭部の加速度を検出し、
   前記演算部は、前記走行中の動きの変化に対する前記頭部の加速度の追従度合を算出する、
   請求項１又は２に記載の運転者体調検知装置。
5. 前記演算部は、前記追従度合として、前記走行中の動きの変化に対する前記運転者の動きの変化の時間遅れを算出し、
   前記体調判定部は、前記時間遅れが基準時間以下のときに、前記運転者の体調が異常であると判定する、
   請求項１〜４のいずれか１項に記載の運転者体調検知装置。
6. 前記演算部は、前記走行中の動きの時間変化と前記運転者の動きの時間変化との相互相関を計算して、前記時間遅れを算出する、
   請求項５に記載の運転者体調検知装置。
7. 前記体調判定部は、前記走行中の動きの変化の大きさが予め定められた閾値以上のときのみ、前記判定処理を実行する、
   請求項１〜６のいずれか１項に記載の運転者体調検知装置。
8. 前記車両検出部は、前記走行中の動きの変化として前記車両の加速度を検出する加速度センサを含む、
   請求項１〜７のいずれか１項に記載の運転者体調検知装置。
9. 車両を運転する運転者の体調を検知する運転者体調検知装置における運転者体調検知方法であって、
   前記車両の走行中の動きの変化を検出する車両検出工程と、
   前記運転者の動きの変化を検出する運転者検出工程と、
   前記走行中の動きの変化に対する前記運転者の動きの変化の追従度合を算出する演算工程と、
   前記追従度合に基づき、前記運転者の体調が異常であるか否かの判定処理を実行する体調判定工程と、
   を備える運転者体調検知方法。
   

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