JP2024000144A - 車両の警報装置 - Google Patents

Abstract

【課題】乗員への警報を抑制しつつ、リスクに係る事象についての認識を促すように警報出力を改善する。【解決手段】車両の警報装置１０は、警報出力デバイス２５～２８と、リスクに係る事象を検出する事象検出デバイス２１～２２と、事象検出デバイス２１～２２によるリスクの検出結果に応じて、警報出力デバイス２５～２８からの警報出力を制御する制御部３４と、乗員によるリスクの認識状態を検出する認識検出デバイス２３～２４と、を有する。制御部３４は、事象検出デバイス２１～２２による検出結果に基づいて、警報を出力するリスクがあると判断し、かつ、認識検出デバイス２３～２４の検出結果に基づいて、乗員によるリスクの認識の有無についてあると判断している場合において、さらに乗員によるリスクの認識度を判定する。制御部３４は、認識度が高くない場合には、警報出力デバイス２５～２８から警報を出力する。【選択図】図２

Description

本発明は、車両の警報装置に関する。

自動車といった車両は、道路を走行する。道路は、他の自動車、モータサイクル、自転車、パーソナルモビリティなどの他の車両も走行する。
特に、モータサイクルや自転車は、走行中の車線の端を走行しながら、自車の近くを追い抜くことがある。
このようなリスクに係る事象が生じる場合、車両のドライバといった乗員は、それを確かに認識して自車を走行させることが望まれる。

特開２０２０－０６７７１１号公報 特開２０２０－０１３１７９号公報

このために、自動車といった車両では、リスクに係る事象が生じている場合にそれを警報する音を乗員へ出力することが考えられる。自動車では、各種の車両の警報装置が提案されている（特許文献１、２）。
しかしながら、特許文献１のようにリスクを検出した場合に警報を出力したり、特許文献２のようにリスクについての乗員の認識がない場合に警報を出力したり、したとしても、乗員がそのリスクを確かに認識している認識状態にあるとは限らない。
たとえば、警報などに基づいて乗員がリスクを認識することがあったとしても、乗員は、そのリスクを軽視している可能性がある。この場合、車両の警報装置は、乗員がリスクを確かに認識するまで、警報を継続して出力したり、繰り返しに出力したり、するとよい。
この他にもたとえば、リスクについての警報が頻繁に出力される場合には、乗員は、警報が出力されていないことに基づいてリスクが存在していないと独自に判断してしまう可能性がある。

また、警報の出力が継続的なものになると、乗員は、その警報をわずらわしく感じてしまうことになる。
煩わしさを感じた乗員は、警報が出力されることがないように車両の警報装置の設定を変更してしまう可能性がある。警報が出力できないように設定が変更されてしまうと、車両の警報装置は、警報を出力できなくなってしまう。

このように車両の警報装置には、乗員への警報出力を抑制しつつ、リスクに係る事象については確かな認識を促すことができるように警報を出力するように改善する、ことが求められる。

本発明の一形態に係る車両の警報装置は、車両の乗員に対して警報を出力する警報出力デバイスと、前記車両のリスクに係る事象を検出する事象検出デバイスと、前記事象検出デバイスによる前記車両のリスクの検出結果に応じて、前記警報出力デバイスからの警報出力を制御する制御部と、前記車両の乗員によるリスクの認識状態を検出する認識検出デバイスと、を有し、前記制御部は、前記事象検出デバイスによる前記車両のリスクの検出結果に基づいて、警報を出力するリスクがあると判断し、かつ、前記認識検出デバイスの検出結果に基づいて、前記車両の乗員によるリスクの認識があると判断している場合において、乗員によるリスクの認識度を判定し、認識度が高くない場合には前記警報出力デバイスから警報を出力する。

本発明では、事象検出デバイスによる車両のリスクの検出結果に基づいて、警報を出力するリスクがあると判断し、認識検出デバイスの検出結果に基づいて、車両の乗員によるリスクの認識の有無についてあると判断している場合において、さらに、乗員によるリスクの認識度を判定する。そして、認識度が高くない場合には、警報出力デバイスから警報を出力する。これにより、乗員は、既に認識しているリスクに係る事象についての警報を受けて、そのリスクについて再確認をしたり、リスクについて確かに認識したり、することができる。乗員は、たとえば既に認識はしているが軽視しているようなリスクについて、リスクについて認識していない場合のように警報を受けることにより、そのリスクについての認識を改める機会を得ることができる。
このように本発明では、乗員への警報出力を抑制しつつ、リスクに係る事象については確かに乗員により認識され得るように警報を出力することができる。

図１は、本発明の第一実施形態に係る車両の警報装置が適用可能な自動車の走行状況の一例の説明図である。 図２は、図１の自動車において車両の警報装置として機能する制御系の説明図である。 図３は、図１の自動車の車室の前部の模式的な説明図である。 図４は、図２の制御系による警報出力制御のフローチャートである。 図５は、図２のメモリに記録される乗員状態のログデータの一例の説明図である。 図６は、図５のリスク認識に基づく乗員の状態変化を判定するために用いる認識状態判定テーブルの一例の説明図である。 図７は、左右のドアミラー用のミラー表示デバイスでの警報出力の一例の説明図である。 図８は、図２の制御系による警報出力の終了制御のフローチャートである。 図９は、本発明の第二実施形態での、リスクに係る事象のリスクレベルに応じた認識度の閾値の設定制御のフローチャートである。 図１０は、事象についての複数のリスクレベルと、各々に応じた認識度の閾値との対応関係の一例の説明図である。

以下、本発明の実施形態を、図面に基づいて説明する。

［第一実施形態］
図１は、本発明の第一実施形態に係る車両の警報装置が適用可能な自動車１の走行状況の一例の説明図である。
図１の自動車１は、車両の一例である。自動車１は、二車線の道路の左レーン２を走行している。自車の後方では、他の移動体としての第一モータサイクル４が左レーン２を走行している。さらに他の移動体としての第二モータサイクル５は、右レーン３を走行している。
このような走行環境において、第一モータサイクル４や第二モータサイクル５は、自車を追い抜いてゆくことがある。第二モータサイクル５は、自車とは異なる右レーン３を走行する。これに対し、第一モータサイクル４は、自車が走行している左レーン２を走行する可能性がある。第一モータサイクル４は、図中に破線矢印で示すように、自車である自動車１の近くを通過する可能性がある。

このようなリスクに係る事象が生じる場合、自動車１のドライバといった乗員は、そのリスクを十分に認識しながら自車を走行させることが望まれる。乗員は、左右のドアミラーによる左右の視野６、７を確認しながら、自車を走行させることが望まれる。
また、自動車１では、このようなリスクなどについて警報する車両の警報装置を設けることが望まれる。乗員は、警報が出力されるまではそのリスクを軽視していたとしても、警報が出力されることにより、リスクやリスクに係る事象を十分に認識するようになる、と期待できる。
しかしながら、たとえば図１のような走行環境が続けて生じる場合には、車両の警報装置は、繰り返しに警報を出力することになる。乗員は、繰り返しに出力され続ける警報を、わずらわしく感じでしまう可能性がある。煩わしさを感じた乗員は、警報が出力されないように車両の警報装置の設定を変更してしまう可能性がある。警報が出力されないように設定が変更されてしまうと、車両の警報装置は、警報を出力できなくなってしまう。
このように自動車１の車両の警報装置には、乗員のわずらわしさを低減しつつ、リスクに係る事象についての認識が乗員において十分に得られることが期待できるように改善する必要がある。

図２は、図１の自動車１において車両の警報装置として機能する制御系１０の説明図である。
図２の制御系１０は、車外監視装置１１、乗員監視装置１２、警報制御装置１３、出力制御装置１４、操作装置１５、および、これらが接続される車ネットワーク１６、を有する。

車ネットワーク１６は、自動車１のためのたとえばＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＩＮ（Ｌｏｃａｌ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ Ｎｅｔｗｏｒｋ）に準拠した有線の通信ネットワークでよい。車ネットワーク１６は、ＬＡＮなどの通信用ネットワーク、無線方式の通信ネットワークなどを使用したり、これらを組合せたりしたものでもよい。車ネットワーク１６に接続される装置は、たとえば送信先を指定した暗号化パケットを車ネットワーク１６へ出力し、自身宛ての暗号化パケットを車ネットワーク１６から取得してよい。これにより、車ネットワーク１６に接続される装置は、他の装置との間で情報を送受できる。
車ネットワーク１６には、この他にも、自動車１の走行を制御する駆動装置、操舵装置、制動装置、走行制御装置、空調装置、無線通信装置、などが接続されてよい。走行制御装置は、乗員による走行についての操作を支援したり、自律的に走行を制御したり、してよい。無線通信装置は、たとえば道路の近くに設けられた基地局との間で無線通信路を確立し、確立している無線通信路を通じてサーバ装置などとの間で通信データを送受してよい。

車外監視装置１１には、自動車１の周辺を検出するために、たとえば車外カメラ２１、車外Ｌｉｄａｒ２２、が接続される。
車外カメラ２１は、たとえば自動車１の車室４０やドアミラーの位置において、車外を撮像するように設けられてよい。車外カメラ２１には、たとえば単眼カメラ、ステレオカメラ、３６０度カメラがある。たとえば左右のドアミラーの位置に設けられる車外カメラ４７（２１），４８（２１）は、自動車１の左右側面に沿って、自動車１の後方を撮像するように設けられてよい。車室の後部において後ろ向きに設けられる車外カメラ２１は、自動車１の後側を撮像できる。自動車１の後側の撮像画像は、ルームミラーの位置に設けられるミラー表示デバイス２７、ドライバの前のダッシュボード４１に設けられるメータ表示デバイス２５、に表示してよい。
車外Ｌｉｄａｒ２２は、車外をレーザスキャンして、自動車１の周囲の空間情報を生成する。車外Ｌｉｄａｒ２２が出力したレーザ光は、車外の物体により反射されて、車外Ｌｉｄａｒ２２により受光される。
そして、車外監視装置１１は、車外カメラ２１の撮像画像や、車外Ｌｉｄａｒ２２による空間情報を取得する。車外監視装置１１は、取得した周辺情報から、自動車１の周囲にある他の移動体や障害物といった物体を抽出する。この場合、車外カメラ２１および車外Ｌｉｄａｒ２２は、事象検出デバイスとして、警報出力デバイスから警報を出力する可能性がある事象を検出することになる。
車外監視装置１１は、抽出した各物体についてのリスクを判定してもよい。たとえば自動車１が進行している方向にある障害物は、自動車１の走行に影響を与える可能性が高い。また、自動車１と同じ左レーン２において追い抜こうとしてる第一モータサイクル４は、自動車１の走行に影響を与える可能性が高い。車外監視装置１１は、これらの事象についてのリスクを高いと判定してよい。これに対し、路肩にある固定物は、自動車１の走行に影響を与える可能性が低い。車外監視装置１１は、このような事象についてのリスクを低いと判定してよい。
車外監視装置１１は、車外カメラ２１や車外Ｌｉｄａｒ２２による検出情報とともに、これらの生成情報を、周辺情報として、車ネットワーク１６へ出力する。

乗員監視装置１２には、自動車１の車室にいる乗員を監視するために、たとえば車内カメラ２３、車内ミリ波センサ２４、が接続される。乗員監視装置１２には、マイクロホン、スピーカが接続されてもよい。
車内カメラ２３は、たとえば自動車１の車室の前部において、後向きに設置される。車内カメラ２３は、自動車１の車室にいるドライバを含む複数の乗員を撮像することが可能である。
車内ミリ波センサ２４は、たとえば自動車１の車室の上部において、下向き設置される。車内ミリ波センサ２４は、車室をレーザスキャンして、車室の空間情報を生成する。車内ミリ波センサ２４は、自動車１の車室とそこにいる乗員とによる空間情報を生成する。
そして、乗員監視装置１２は、車内カメラ２３の撮像画像や、車内ミリ波センサ２４による空間情報を取得する。乗員監視装置１２は、取得した車内情報から、車室にいる乗員などを抽出する。
乗員監視装置１２は、抽出した乗員についての脈拍数、呼吸数、瞳孔のサイズ、視線方向、などの生体情報を生成してよい。
乗員監視装置１２は、車内カメラ２３や車内ミリ波センサ２４による検出情報とともに、これらの生体情報を、乗員の認識状態を示す情報として、車ネットワーク１６へ出力する。

出力制御装置１４と操作装置１５とは、自動車１の車室にいる乗員のためのユーザインタフェースを構成する。出力制御装置１４には、たとえばメータ表示デバイス２５、センタ表示デバイス２６、ミラー表示デバイス２７、音出力デバイス２８、が接続される。操作装置１５には、タッチパネルデバイス２９、が接続される。

図３は、図１の自動車１の車室４０の前部の模式的な説明図である。
図３には、車室４０を画成する部材として、自動車１の車幅方向に延在するダッシュボード４１、ダッシュボード４１の左右両側に位置する一対のＡピラー４２，４３、が示されている。

メータ表示デバイス２５は、ダッシュボード４１の右側または左側の部分において、たとえばステアリング４４と重なる位置に設けられる。メータ表示デバイス２５は、ドライバに対して自車の走行に関する状態などを表示してよい。
センタ表示デバイス２６は、ダッシュボード４１の中央部分に設けられる。センタ表示デバイス２６は、たとえば車両の警報装置の出力可否の設定画面などを表示してよい。
ミラー表示デバイス２７は、ダッシュボード４１の右上部および左上部に設けられる。右側のミラー表示デバイス４５（２７）は、たとえば右側のＡピラー４２の外側となるドアミラーの位置に設けられる右側の車外カメラ４７（２１）により撮像した自車の右後方の画像を表示してよい。左側のミラー表示デバイス４６（２７）は、たとえば左側のＡピラー４３の外側となるドアミラーの位置に設けられる左側の車外カメラ４８（２１）により撮像した自車の左後方の画像を表示してよい。この他にもミラー表示デバイス２７は、たとえばルームミラーの位置にも設けられてよい。
音出力デバイス２８は、たとえばスピーカである。音出力デバイス２８は、たとえばダッシュボード４１の内部に隠して設けられてよい。
そして、出力制御装置１４は、車ネットワーク１６から表示に関する情報を取得する。出力制御装置１４は、取得した情報に基づいて、メータ表示デバイス２５、センタ表示デバイス２６、およびミラー表示デバイス２７の表示を制御する。また、出力制御装置１４は、音出力デバイス２８から、合成音声、警報音を出力する。
タッチパネルデバイス２９は、センタ表示デバイス２６と重ねて設けられてよい。タッチパネルデバイス２９は、センタ表示デバイス２６の表示画面に対する乗員の操作を検出する。
そして、操作装置１５は、センタ表示デバイス２６の表示画面に対する乗員の操作に応じた操作情報を生成し、車ネットワーク１６へ出力する。

警報制御装置１３は、たとえば自車の走行に関連するリスクが高い事象がある場合、またはリスクの可能性がある事象がある場合、自動車１に乗車しているドライバといった乗員に対して、各種の警報を出力する制御を実行する。
警報制御装置１３は、入出力部（Ｉ／Ｏ）３１、タイマ（Ｔｉｍｅｒ）３２、メモリ（Ｍｅｍｏｒｙ）３３、ＥＣＵ３４、および、これらが接続される内部バス３５、を有する。なお、図中に示す他の装置も、警報制御装置１３と同様の内部構造を有してよい。
入出力部３１は、車ネットワーク１６に接続される。入出力部３１は、車ネットワーク１６を通じた他の装置との情報の送受を制御する。
タイマ３２は、時間、時刻を計測する。
メモリ３３は、ＥＣＵ３４により実行されるプログラムや各種の情報を、記録する。メモリ３３に記録されているプログラムは、記録媒体に記録されていたものであっても、伝送媒体を通じて取得したものであってもよい。
ＥＣＵ３４は、中央処理装置（ＣＰＵ）の一種である。ＥＣＵ３４は、メモリ３３に記録されているプログラムを実行する。これにより、ＥＣＵ３４は、車両の警報装置としての動作を制御する制御部として機能する。

ＥＣＵ３４は、車両の警報装置の制御部として、車ネットワーク１６を通じて接続されている操作装置１５から取得する操作情報に基づいて、警報出力についての設定を実行する。ＥＣＵ３４は、たとえば警報対象を設定してよい。また、ＥＣＵ３４は、警報出力の有無を設定してよい。設定情報は、メモリ３３に記録される。ＥＣＵ３４は、メモリ３３に記録されている設定情報にしたがって乗員に対する警報出力を制御する。
警報を出力するように設定されている場合、警報制御装置１３のＥＣＵ３４は、車ネットワーク１６を通じて接続されているたとえば車外監視装置１１、乗員監視装置１２、出力制御装置１４を用いて、警報出力制御を実行する。
ここで、ＥＣＵ３４は、車外監視装置１１から取得する情報を、周辺情報として取得して、リスクに係る事象の有無を検出したり、リスクに係る事象のリスクの程度が警報を出力する必要があるものであるか否かを判定したり、してよい。この場合、車外カメラ２１、車外Ｌｉｄａｒ２２、および、車外監視装置１１は、車外におけるリスクに係る事象を検出する事象検出デバイスとして機能する。
ＥＣＵ３４は、乗員監視装置１２から情報を取得して、乗員によるリスクに係る事象の認識の有無を、事象検出デバイスによる車両のリスクの検出結果に応じて判定してよい。この場合、車内カメラ２３、車内ミリ波センサ２４、および、乗員監視装置１２は、乗員の認識状態を検出する認識検出デバイスとして機能する。
また、ＥＣＵ３４は、乗員監視装置１２から情報を取得して、ドライバといった乗員による警報対象についての認識の程度を示す認識度を、事象検出デバイスによる車両のリスクの検出結果に応じて判定してよい。この場合、車内カメラ２３、車内ミリ波センサ２４、および、乗員監視装置１２は、乗員によるリスクに係る事象の認識を検出する認識検出デバイスとして機能する。
ＥＣＵ３４は、警報出力を指示する情報を生成して、車ネットワーク１６を通じて出力制御装置１４へ出力する。出力制御装置１４は、メータ表示デバイス２５、センタ表示デバイス２６、ミラー表示デバイス２７、および音出力デバイス２８の中から、取得した情報に適した警報出力デバイスを選択して警報を出力する。たとえば音出力デバイス２８を選択する場合、出力制御装置１４は、音出力デバイス２８から、自動車１の乗員に対して警報を出力するための警報音または警報メッセージを出力する。ミラー表示デバイス２７を選択する場合、出力制御装置１４は、自動車１の乗員に対して警報を出力するために、ミラー表示デバイス２７の表示を通常表示とは異なる強調表示に切り替える。メータ表示デバイス２５、またはセンタ表示デバイス２６を選択する場合、出力制御装置１４は、自動車１の乗員に対して警報を出力するために、リスクに係る事象についての画像などをそれらのデバイスに表示するように表示を切り替える。この場合、メータ表示デバイス２５、センタ表示デバイス２６、ミラー表示デバイス２７、音出力デバイス２８、および、出力制御装置１４は、自動車１の乗員に対してリスクについての警報を出力する警報出力デバイスとして機能する。また、ＥＣＵ３４は、警報出力デバイスからの警報出力を制御することができる。なお、警報出力デバイスは、少なくとも、ミラー表示デバイス、および音出力デバイス、を含むのが望ましい。

図４は、図２の制御系１０による警報出力制御のフローチャートである。
警報制御装置１３のＥＣＵ３４は、リスクに係る事象についての警報を出力するために、図４の警報出力制御を繰り返し実行する。
なお、図４の警報出力制御の処理の一部は、図２の制御系１０の他の装置、たとえば車外監視装置１１、乗員監視装置１２、または出力制御装置１４が実行してもよい。

ステップＳＴ１は、警報出力の設定が出力可能とされているか否かを判断するステップである。警報制御装置１３のＥＣＵ３４は、メモリ３３から警報出力の設定を取得して、警報が出力可能とされているか否かを判断する。警報が出力可能に設定されている場合、ＥＣＵ３４は、処理をステップＳＴ２へ進める。警報が出力不可に設定されている場合、ＥＣＵ３４は、警報を出力することなく、本制御を終了する。

ステップＳＴ２は、自車の周辺情報を取得するステップである。ＥＣＵ３４は、たとえば車外監視装置１１から自車の周辺情報を取得する。この場合の周辺情報には、たとえば、車外カメラ２１による自車の周辺の撮像画像、車外Ｌｉｄａｒ２２による自車の周辺の空間情報、が含まれる。周辺情報には、撮像画像や空間情報に基づいて抽出された車外の物体の情報が含まれてもよい。

ステップＳＴ３は、リスクとなる事象を検出して判定するステップである。
ＥＣＵ３４は、まず、取得した自車の周辺情報から車外の物体の情報を抽出して、または自車の周辺情報に含まれている車外の物体の情報を取得する。ＥＣＵ３４は、複数の車外の物体の情報を取得してよい。
次に、ＥＣＵ３４は、車外の各物体についてのリスクの程度を判定する。たとえば自動車１が進行している方向にある車外の障害物は、自動車１の走行に影響を与える可能性が高い。また、自動車１と同じ左レーン２において追い抜こうとしてる車外の第一モータサイクル４は、自動車１の走行に影響を与える可能性が高い。たとえば第一モータサイクル４の画像解析に基づく速度と自車の速度との速度差が閾値以上である場合に、第一モータサイクル４が自車を追い抜こうとしていると判定してよい。ＥＣＵ３４は、これらの事象を、リスクとなる事象と判定してよい。これに対し、自車の進行方向にはない路肩にある固定物は、自動車１の走行に影響を与える可能性が低い。自動車１と異なる右レーン３において追い抜こうとしてる車外の第二モータサイクル５は、自動車１の走行に影響を与える可能性が低い。ＥＣＵ３４は、これらの事象を、リスクとなる事象として判定しなくてもよい。これにより、ＥＣＵ３４は、制御部として、事象検出デバイスの検出に基づいて、警報を出力すると判定されている事象についての、リスクの程度を判定できる。

ステップＳＴ４は、警報すべきリスクに係る事象の有無を判断するステップである。ＥＣＵ３４は、たとえばステップＳＴ３において自動車１の走行に影響を与える可能性が高いと判断した車外の物体の有無を判断する。これにより、ＥＣＵ３４は、制御部として、事象検出デバイスの検出に基づいて、警報出力デバイスから警報を出力する事象についての検出の有無を判定することができる。自動車１の走行に影響を与える可能性が高いと判断した車外の物体がある場合、ＥＣＵ３４は、警報すべきリスクとなる事象があると判断し、処理をステップＳＴ５へ進める。ステップＳＴ３において自動車１の走行に影響を与える可能性が高いと判断した車外の物体が１つもない場合、ＥＣＵ３４は、警報すべきリスクとなる事象がないと判断し、警報を出力することなく、本制御を終了する。

ステップＳＴ５は、警報を出力すべきと判定している事象についての、乗員による認識の有無を判定するステップである。
ＥＣＵ３４は、乗員監視装置１２から情報を取得して、乗員によるリスクに係る事象の認識の有無を判定してよい。乗員は、たとえばミラー表示デバイス２７を視認することにより、第一モータサイクル４を認識する。ＥＣＵ３４は、乗員監視装置１２から取得する情報に基づいて、乗員がミラー表示デバイス２７を視認しているか否かを判定することにより、乗員による警報すべきリスクに係る事象についての認識有無を判定してよい。ＥＣＵ３４は、リスクに係る事象に応じて異なる判定制御を実行してよい。これにより、ＥＣＵ３４は、制御部として、事象検出デバイスにより警報出力デバイスから警報を出力する事象が検出されている場合に、認識検出デバイスの検出に基づいて、乗員によるリスクに係る事象の認識の有無を判定できる。

ステップＳＴ６は、乗員がリスクに係る事象を認識しているか否かを判断するステップである。ＥＣＵ３４は、たとえばステップＳＴ５の認識の有無の判定結果に基づいて、乗員がリスクに係る事象を認識しているか否かを判断してよい。乗員がリスクに係る事象を認識している場合、ＥＣＵ３４は、処理をステップＳＴ８へ進める。これに対し、乗員がリスクに係る事象を認識していない場合、ＥＣＵ３４は、処理をステップＳＴ７へ進める。

ステップＳＴ７は、リスクに係る事象を認識していない乗員に対して、警報を出力するステップである。ＥＣＵ３４は、警報出力を指示する情報を生成して、車ネットワーク１６を通じて出力制御装置１４へ出力する。
この場合、乗員がリスクに係る事象を認識していないため、ＥＣＵ３４は、少なくとも音による警報出力を指示する情報を生成する。出力制御装置１４は、音出力デバイス２８を選択して、音出力デバイス２８から警報音または警報メッセージを出力する。
また、ＥＣＵ３４は、音による警報出力の指示とともに、リスクに係る事象を強調表示する警報出力の指示を含む情報を生成してもよい。出力制御装置１４は、たとえばミラー表示デバイス２７を選択して、ミラー表示デバイス２７においてリスクに係る事象を強調表示させる。
少なくとも音による警報が出力されることにより、ＥＣＵ３４は、制御部としての処理により乗員がリスクに係る事象を認識していないと判定する場合には、警報出力デバイスから警報を出力することができる。また、リスクを認識していない乗員は、未認識のリスクに係る事象があることについての注意喚起を少なくとも音により明確に受けることができる。乗員は、たとえばミラー表示デバイス２７を視認して、第一モータサイクル４が追い抜こうとしている状況を認識することが可能になる。その後、ＥＣＵ３４は、本制御を終了する。

ステップＳＴ８は、リスクに係る事象を認識している乗員についての、リスクに係る事象の認識度を判定するステップである。
ＥＣＵ３４は、たとえば、ステップＳＴ５で乗員監視装置１２から取得している乗員の認識状態を示す生体情報に基づいて、またはそれをメモリ３３に蓄積したログデータに基づいて、乗員によるリスクの認識度を判定してよい。乗員は、たとえば車外の物体にリスクがあると十分に認識している場合、脈拍数が高くなったり、呼吸数が増えたり、瞳孔のサイズが大きくなったり、することがある。また、第一モータサイクル４が自車を追い抜こうとしていることを認識していると、乗員は、ミラー表示デバイス２７を凝視するように視認し続けたり、繰り返し視認したり、する。
ＥＣＵ３４は、これらのリスク認識による乗員の状態変化に基づいて、乗員についての、リスクに係る事象の認識度を判定してよい。
このようにＥＣＵ３４は、乗員がリスクに係る事象についての認識あると判定する場合には、さらにその後にその認識度を判定する。ＥＣＵ３４は、認識検出デバイスにより検出される乗員の認識状態に基づいて、警報を出力すると判定しているリスクに係る事象についての乗員の認識度を判定することができる。

ステップＳＴ９は、乗員によるリスクの認識度の値が、認識度の閾値以上であるか否かを判断する。
ＥＣＵ３４は、ステップＳＴ８において判定した乗員によるリスクの認識度の値が、閾値以上である場合、警報を出力することなく、本制御を終了する。これにより、ＥＣＵ３４は、リスクに係る事象について乗員が既に高い認識度にあると判定できる場合には、警報出力デバイスから警報を出力しないようにできる。
ステップＳＴ８において判定した認識度が閾値以上ではない場合、ＥＣＵ３４は、処理をステップＳＴ１０へ進める。これにより、ＥＣＵ３４は、乗員がリスクに係る事象についての認識しているもののその認識度が高いものではない場合には、警報出力デバイスから警報を出力するようにできる。

ステップＳＴ１０は、乗員によるリスクの認識度に応じた警報を出力する制御を実行するステップである。
ＥＣＵ３４は、ステップＳＴ８において判定した乗員によるリスクの認識度に応じた警報を出力するための指示情報を生成して、車ネットワーク１６を通じて出力制御装置１４へ出力する。
この場合、乗員がリスクに係る事象があることを認識しているため、ＥＣＵ３４は、少なくとも音によらない警報出力を指示する情報を生成するとよい。ＥＣＵ３４は、リスクに係る事象を強調表示する警報出力の指示を含む情報を生成するとよい。出力制御装置１４は、ＥＣＵ３４からの指示情報に基づいて、音出力デバイス２８以外の、たとえば左右のミラー表示デバイス４５，４６（２７）を選択する。出力制御装置１４は、選択した左右のミラー表示デバイス４５，４６（２７）において、リスクに係る事象を強調表示させる。
ステップＳＴ８において判定する乗員の認識度を３種類以上に分ける場合、ＥＣＵ３４は、認識度が低くなるほど強調の程度を高めるように、強調表示の程度を認識度に応じて変化させてよい。たとえば、出力制御装置１４は、リスクに係る事象を、拡大して表示したり、輝度を相対的に高めて表示したり、警報マークを付加して表示したり、することにより強調して表示することができる。ＥＣＵ３４は、認識度が低くなるほど、リスクに係る事象を拡大して表示したり、明るく表示したり、より強い警報マークを付加したり、してよい。
また、ＥＣＵ３４は、左右のミラー表示デバイス４５，４６（２７）ではなく、たとえはルームミラーの位置に設けられる他のミラー表示デバイス２７、メータ表示デバイス２５、センタ表示デバイス２６、またはこれらの組み合わせにおいて、リスクに係る事象を強調表示してもよい。これにより、ＥＣＵ３４は、認識検出デバイスの検出結果から得られる乗員の生体情報の変化に基づいて、乗員の認識度を取得し、取得した乗員の生体情報に基づく乗員の認識度が閾値より低い場合には、警報出力デバイスから警報を出力することができる。
その後、ＥＣＵ３４は、本制御を終了する。

このようにＥＣＵ３４は、認識検出デバイスの検出結果に基づいて自動車１の乗員がリスクを認識していると判断できる場合でも、その認識度が高くない場合には、乗員がリスクを認識していないと判断する場合と同様に、警報出力デバイスから警報を出力する。ただし、この場合の警報出力は、乗員がリスクを認識していないと判断する場合と比べて、警報の内容を抑えたものとしている。具体的には、リスクを認識している乗員に対して警報を出力する場合には、少なくとも音出力デバイス２８を除いて、ミラー表示デバイス２７において、認識度に応じた強調表示を出力する。また、警報が少なくとも音によらないものとされることにより、乗員は、既に認識している認識状態にあるリスクに係る事象について、過度な警報を受けないで済む。
しかも、このようにミラー表示デバイス２７において、リスクに係る事象についての強調表示がなされることにより、それを視認した乗員は、その事象のリスクについてより強く認識するようになる。乗員は、たとえば追い抜こうとしている状況にある第一モータサイクル４が、ミラー表示デバイス２７において強調表示されることにより、そのリスクに係る事象を十分に認識するようになる。

次に、上述した本実施形態での警報出力制御の具体例について、さらに詳しく説明する。

図５は、図２のメモリ３３に記録される乗員状態のログデータ５１の一例の説明図である。
図５の乗員状態のログデータ５１は、乗員監視装置１２が乗員の生体情報として生成した複数の脈拍数が、それに対応する時刻とともに、記録されている。脈拍数は、乗員の認識状態を判定するための指標として用いることができる。
このような乗員状態のログデータ５１は、リスク認識に基づく乗員の状態変化を判定して、さらに乗員によるリスクの認識度を判定するために使用することが可能である。
また、乗員によるリスクの認識度の判定には、複数種類の乗員状態のログデータ５１に基づいて総合的に判断するとよい。

警報制御装置１３のＥＣＵ３４は、乗員監視装置１２が新たな脈拍数を取得すると、それを取得して、その取得時刻とともに、図５の乗員状態のログデータ５１に追加記録してよい。ＥＣＵ３４は、タイマ３２から、取得時刻を取得してよい。
また、図５の乗員状態のログデータ５１は、メモリ３３の使用領域を制限するために、たとえば１分といった一定時間に対応するデータのみを記録するものであってもよい。この場合、乗員状態のログデータ５１に最大数の脈拍数が記録されているとき、警報制御装置１３のＥＣＵ３４は、最も古い脈拍数と時刻とを、最新のものにより上書きしてよい。
そして、図５の乗員状態のログデータ５１には、その一例として、最新の４組の脈拍数とそれに対応する時刻とが記録されている。そして、警報制御装置１３のＥＣＵ３４が、ステップＳＴ５の処理を、たとえば第一時刻「１２（時）：２３（分）：０５（秒）」において実行したものとする。
この場合、警報制御装置１３のＥＣＵ３４は、ステップＳＴ８の乗員の認識度の判定処理において、図５の乗員状態のログデータ５１において第一時刻（Ｔｄｅｔｅｃｔ）の前後の時刻となる三番目と四番目との脈拍数を取得する。
ＥＣＵ３４は、第一時刻の後である四番目の脈拍数「１０８」から、第一時刻の前である三番目の脈拍数「１０４」を除算して、脈拍数のリスク認識による状態変化の値として「＋４」を演算する。
このようにＥＣＵ３４は、認識検出デバイスにより検出される乗員の認識状態についての、制御部の判定処理の前後におけるリスク認識による状態変化を取得できる。
なお、ＥＣＵ３４は、ステップＳＴ５の乗員によるリスクに係る事象の認識の有無の判定タイミングの前後の生体情報の値を演算するのではなく、ステップＳＴ３のリスク事象の有無の判定タイミングの前後の生体情報の値を演算してもよい。
また、ＥＣＵ３４は、判定タイミングの後の生体情報との演算において、判定タイミングの前の複数の生体情報の値の平均値または代表値を用いてもよい。

図６は、図５のリスク認識に基づく乗員の状態変化を判定するために用いる認識状態判定テーブル５２の一例の説明図である。
図６の認識状態判定テーブル５２は、メモリ３３に記録されてよい。図６の認識状態判定テーブル５２には、乗員の脈拍数の変化の段階として、０以下、＋１、・・・、＋１０の複数の段階が含まれている。
そして、図６の認識状態判定テーブル５２では、乗員の脈拍数の変化の段階ごとに、段階が上がるにつれて大きくなる認識度の値が対応付けられている。たとえば乗員の脈拍数の変化の段階が０以下であって、乗員がリスクをリスクに係る事象として認識していない場合、認識度の値として０が対応付けられている。乗員の脈拍数の変化の段階が＋１である場合、認識度の値として１０が対応付けられている。そして、乗員の脈拍数の変化の段階が＋１０以上であって、乗員がリスクをリスクに係る事象として認識している場合、認識度の値として１００が対応付けられている。
このように認識状態判定テーブル５２を用いることにより、ＥＣＵ３４は、乗員のリスク認識に基づくリスク認識による状態変化を、乗員がリスクに係る事象を十分に認識している段階（＋１０）を含む３以上の段階に判定することができる。
ＥＣＵ３４は、ステップＳＴ８の乗員の認識度の判定処理において、上述した演算などによる乗員の脈拍数の変化の段階を用いて、それに対応する認識度の値を取得する。図５の例では、ＥＣＵ３４は、乗員の脈拍数の変化の段階として「＋４」を用いて、図６の認識状態判定テーブル５２から、認識度の値として「４０」を取得する。

また、図６において、認識度を判定する閾値は、たとえば「７５」としてよい。
ＥＣＵ３４は、ステップＳＴ９において、認識状態判定テーブル５２に基づいて得られる認識度の値がこの閾値以上であると判断すると、警報を出力しない。
逆に、認識状態判定テーブル５２に基づいて得られる認識度の値がこの閾値以上ではないと判断すると、ＥＣＵ３４は、警報を出力する。この場合の警報は、たとえば認識度が低いほど警報を過大にするように、認識度の値に応じたものとしてよい。
たとえば認識度の値として「４０」を取得している場合、ＥＣＵ３４は、閾値「７５」以上ではないと判断し、警報を出力する。
これに対し、認識度の値がたとえば「８０」を取得している場合、ＥＣＵ３４は、閾値「７５」以上であると判断し、警報を出力しない。

図７は、左右のドアミラー用のミラー表示デバイス４５（２７），４６（２７）での警報出力の一例の説明図である。
図７の上段には、車外カメラ２１による自車の後方の撮像画像（Ｒｅａｒ Ｖｉｅｗ）６０が示されている。

警報制御装置１３から特段の指示がない場合、出力制御装置１４は、車外監視装置１１から撮像画像６０を取得し、図中に破線の切出枠６１，６２で示すようにその一部を切り出す。これにより、出力制御装置１４は、図７の中段に示すように、左側のドアミラー用のミラー表示デバイス４６（２７）に表示する画像（Ｌｅｆｔ Ｍｉｒｒｏｒ）６４を生成する。また、出力制御装置１４は、右側のドアミラー用のミラー表示デバイス４５（２７）に表示する画像（Ｒｉｇｈｔ Ｍｉｒｒｏｒ）６３を生成する。左側のドアミラー用のミラー表示デバイス４６（２７）に表示する画像６４には、破線の切出枠６１と同様に、自車と同じ左レーン２において追い越しをかけようとしている第一モータサイクル４が含まれている。このような第一モータサイクル４は、リスクに係る事象となる。右側のドアミラー用のミラー表示デバイス４５（２７）に表示する画像６３には、破線の切出枠６２と同様に、隣接する右レーン３を走行する第二モータサイクル５が含まれる。ただし、ここでの第一モータサイクル４と第二モータサイクル５とは、撮像画像６０での切り出し範囲での占有率と同様のサイズまたは占有率により表示されている。
警報制御装置１３から強調表示の指示があると、出力制御装置１４は、警報を要するリスクに係る事象、ここでは第一モータサイクル４を拡大して強調表示するように表示を切り替える。出力制御装置１４は、図７の下段左側に示すように、左側のドアミラー用のミラー表示デバイス４６（２７）に表示する画像６５を切り替える。画像６５では、画像６４と比べて、第一モータサイクル４が拡大して表示されている。出力制御装置１４は、たとえば、撮像画像６０からの、左側のドアミラー用のミラー表示デバイス４６（２７）に表示する画像のための切出枠６１を小さくする処理をして、表示画像６５での第一モータサイクル４の占有率を大きくしてよい。この他にもたとえば、出力制御装置１４は、撮像画像６０からの切出枠６１そのものは変更することなく、切出後の画像において第一モータサイクル４を含む部分を拡大してもよい。

認識度に応じた警報出力をする場合、出力制御装置１４は、警報制御装置１３からの強調表示の程度の指示に基づいて表示を替えてよい。出力制御装置１４は、低い認識度の下での強い強調表示の指示があると、図７の下段右側に示すように、第一モータサイクル４を拡大するとともにその輝度を周囲より相対的に高くするようにしてよい。この場合、左側のドアミラー用のミラー表示デバイス４６（２７）には、強い強調表示の画像６６が表示される。出力制御装置１４は、たとえば認識度「低」の場合に、強い強調表示を実行して図７の下段右側の強い強調表示の画像６６を表示し、認識度「中」の場合に、弱い強調表示を実行して図７の下段左側の弱い強調表示の画像６５を表示してよい。

このように、出力制御装置１４は、警報制御装置１３のＥＣＵ３４から強調表示の指示があると、既にリスクを認識している乗員に対してリスクに係る事象を警報出力するために、認識度に応じた強調表示をミラー表示デバイス２７へ出力できる。
また、出力制御装置１４は、ＥＣＵ３４の指示情報に基づく認識度に応じた強調表示のために、左右のミラー表示デバイス４５，４６（２７）以外での表示を追加したり、各表示を強調表示したりしてよい。出力制御装置１４は、たとえばルームミラーの位置に設けられる他のミラー表示デバイス２７、メータ表示デバイス２５、センタ表示デバイス２６、またはこれらの組み合わせにおいて、リスクに係る事象を表示してよい。
これにより、ＥＣＵ３４は、警報出力デバイスから、取得した乗員の生体情報に基づく乗員の認識度に応じて異なる警報を出力することができる。

次に、強調表示を開始した後の、強調表示の終了制御について説明する。
図８は、図２の制御系１０による警報出力の終了制御のフローチャートである。
警報制御装置１３のＥＣＵ３４は、図８の警報出力の終了制御を繰り返し実行する。
なお、図８の警報出力の終了制御は、図２の制御系１０の他の装置、たとえば出力制御装置１４が実行してもよい。

ステップＳＴ２１は、強調表示中であるか否かを判断するステップである。警報制御装置１３のＥＣＵ３４は、図４のステップＳＴ１０において、出力制御装置１４へ強調表示を指示する。ＥＣＵ３４は、ステップＳＴ１０を実行する際に、強調表示中を示すフラグをメモリ３３に記録してよい。この場合、ＥＣＵ３４は、該フラグがメモリ３３に記録されているか否かに基づいて、強調表示中であるか否かを判断してよい。

ステップＳＴ２２は、自車の最新の周辺情報を取得するステップである。ＥＣＵ３４は、車外監視装置１１から、たとえばステップＳＴ１０の処理後の最新の周辺情報を取得する。

ステップＳＴ２３は、リスクに係る事象についての自車からの実距離を推定するステップである。ＥＣＵ３４は、ステップＳＴ２２で取得している最新の周辺情報に基づいて、強調表示中のリスクに係る事象についての、自車からの実距離を推定する。自車の近くにある物体は、それが自車から遠くにある場合と比べて、撮像画像６０や空間情報において、大きな範囲を占める。ＥＣＵ３４は、たとえば撮像画像６０における強調表示中のリスクに係る事象の占有率を演算し、その占有率に基づいて自車からの実距離を推定することができる。

ステップＳＴ２４は、リスクに係る事象の実距離が、強調表示での対応位置より近いか否かを判断するステップである。ＥＣＵ３４は、たとえば撮像画像６０における強調表示中のリスクに係る事象の占有率と、左側のドアミラー用のミラー表示デバイス４６（２７）に表示する画像での同一物の占有率と、を比較する。そして、撮像画像６０における占有率が、ミラー表示デバイス２７に表示する画像のもの以上である場合、ＥＣＵ３４は、リスクに係る事象の実距離が、強調表示での対応位置より近いと判断し、処理をステップＳＴ２６へ進める。それ以外の場合、すなわちリスクに係る事象の実距離が、強調表示での対応位置より近いと判断しない場合、ＥＣＵ３４は、処理をステップＳＴ２５へ進める。

ステップＳＴ２５は、リスクに係る事象が、表示範囲の外へ移動したか否かを判断するステップである。ＥＣＵ３４は、たとえば、最新の撮像画像６０において、強調表示中のリスクに係る事象が、左側のドアミラー用のミラー表示デバイス４６（２７）に表示する画像の切り出し範囲の外へ移動したか否かを判断する。
そして、切り出し範囲の外へ移動していない場合、ＥＣＵ３４は、処理をステップＳＴ２２へ戻す。ＥＣＵ３４は、ステップＳＴ２４またはステップＳＴ２５においてＹｅｓと判断するまで、ステップＳＴ２２からステップＳＴ２５までの処理を繰り返す。

ステップＳＴ２６は、リスクに係る事象についての乗員の認識状態を再確認するステップである。ＥＣＵ３４は、現時点での乗員のリスク認識による状態変化の情報に基づいて、たとえば上述した図４のステップＳＴ８からステップＳＴ９と同等の処理を実行する。これにより、ＥＣＵ３４は、リスクに係る事象についての乗員による現時点での認識度を再判定することができる。
そして、乗員による現時点での認識度が閾値以上の「高」である場合、ＥＣＵ３４は、処理をステップＳＴ２７へ進める。それ以外の場合、ＥＣＵ３４は、処理をステップＳＴ２４へ戻す。この場合、左側のドアミラー用のミラー表示デバイス４６（２７）の表示は、乗員が閾値以上の「高」の認識度となるまで、リスクに係る事象についての強調表示を継続する。
これにより、ＥＣＵ３４は、リスクに係る事象の実距離が、強調表示での対応位置より近くなり、かつ、乗員がそれを認識度「高」で認識している場合おいて、処理をステップＳＴ２７へ進めることになる。リスクに係る事象の実距離が、強調表示での対応位置より近くなっても、乗員がそれを軽視していて認識度が閾値以上の「高」とならない場合には、強調表示が継続されることになる。ここで、処理をステップＳＴ２４へ戻す場合には、ＥＣＵ３４は、強調をさらに高めるように表示を切り替えてもよい。ＥＣＵ３４は、警報音を出力するようにしてもよい。

ステップＳＴ２７は、強調表示を終了する処理を実行するステップである。ＥＣＵ３４は、強調表示を終了する指示を生成して、車ネットワーク１６を通じて出力制御装置１４へ出力する。
出力制御装置１４は、たとえばミラー表示デバイス２７におけるリスクに係る事象の強調表示を終了する。ミラー表示デバイス２７の表示は、たとえば図７の下段のものから、中段のものへ切り替わる。
このようにＥＣＵ３４は、たとえばステップＳＴ２４からステップＳＴ２７の処理へ進む場合では、リスクに係る事象が強調表示に対応する位置より近づいてきたことに基づいて、強調表示を終了してミラー表示デバイス２７を通常表示へ戻す。リスクに係る事象は、強調表示された状態での位置から自車へ近づくように表示される。
この他にもたとえばステップＳＴ２６からステップＳＴ２７の処理へ進む場合では、リスクに係る事象が強調表示に対応する位置に到達する前にミラー表示デバイス２７の通常表示範囲から外へ移動したことに基づいて、強調表示を終了してミラー表示デバイス２７を通常表示へ戻す。リスクに係る事象は、強調表示された状態から、表示されない状態へ変化する。

このようにＥＣＵ３４は、ミラー表示デバイスから認識度に応じた強調表示により警報を出力した後、リスクに係る事象が強調表示に対応する位置より近づいてきているか否かと、リスクに係る事象がミラー表示デバイスの通常表示範囲から外へ移動したか否かと、を判断する。そして、リスクに係る事象が強調表示に対応する位置より近づいてきている場合、または、リスクに係る事象がミラー表示デバイスの通常表示範囲から外へ移動している場合には、ＥＣＵ３４は、強調表示を終了してミラー表示デバイスを通常表示へ戻すことができる。

以上のように、本実施形態では、自動車１のリスクに係る事象を検出する認識検出デバイスの検出結果に基づいて自動車１の乗員がリスクを認識していると判断できる場合であっても、さらに乗員の認識度を判定する。そして、認識度が高くない場合には、警報出力デバイスから警報を出力する。これにより、乗員は、認識しているリスクに係る事象についての警報に基づいて、乗員が認識していないリスクと同様に、確かに認識するようになる。車両の警報装置としての制御系１０は、乗員がわずらわしく感じてしまうような警報出力となってしまうことを抑制しつつ、リスクに係る事象については確かに乗員により認識され得るように警報を出力することができる。

［第二実施形態］
次に、本発明の第二実施形態に係る自動車１の車両の警報装置を説明する。以下の説明では、上述した実施形態との相違点について主に説明する。上述した実施形態と同様の構成および処理については、その説明を省略する。

図９は、本発明の第二実施形態での、リスクに係る事象のリスクレベルに応じた認識度の閾値の設定制御のフローチャートである。
警報制御装置１３のＥＣＵ３４は、図９の認識度の閾値の設定制御を繰り返し実行する。
なお、図９の認識度の閾値の設定制御は、図２の制御系１０の他の装置、たとえば出力制御装置１４が実行してもよい。

ステップＳＴ３１において、ＥＣＵ３４は、リスク事象についての情報を取得する。ここでは、ＥＣＵ３４は、図４のステップＳＴ３またはステップＳＴ４による情報を、取得してよい。これらのステップによる情報には、検出されたリスクに係る事象の情報や、そのリスクについての警報の要否についての情報、が含まれ得る。

ステップＳＴ３２において、ＥＣＵ３４は、ステップＳＴ３１で取得している情報から、１つの事象を選択する。警報が必要とされる自動車１のリスクに係る事象は、単独とは限らない。

ステップＳＴ３３において、ＥＣＵ３４は、ステップＳＴ３２で選択した事象についてのリスクレベルを判定する。リスクレベルについては、後述する。

ステップＳＴ３４において、ＥＣＵ３４は、未処理の事象の有無を判断する。そして、未処理の事象が残っている場合、ＥＣＵ３４は、処理をステップＳＴ３２へ戻す。ＥＣＵ３４は、ステップＳＴ３１で取得している情報に含まれるすべての事象についてのリスクレベルを判定するまで、ステップＳＴ３２からステップＳＴ３４の処理を繰り返す。ステップＳＴ３１で取得している情報に含まれるすべての事象についてのリスクレベルを判定すると、ＥＣＵ３４は、処理をステップＳＴ３５へ進める。

ステップＳＴ３５において、ＥＣＵ３４は、判定したすべてのリスクレベルから最大レベルのものを選択する。

ステップＳＴ３６において、ＥＣＵ３４は、ステップＳＴ３５において選択した最大のリスクレベルに対応する閾値を選択する。この閾値は、図４のステップＳＴ９や、図８のステップＳＴ２６での認識度のレベル判断に用いられるものである。

図１０は、事象についての複数のリスクレベルと、各々に応じた認識度の閾値との対応関係の一例の説明図である。
図１０には、「低」、「中」、「高」の３段階のリスクレベルと、各々のリスクレベルに対応する閾値とが示されている。リスクレベル「低」には、閾値７５が対応付けられている。リスクレベル「中」には、閾値５５が対応付けられている。リスクレベル「高」には、閾値３５が対応付けられている。図１０の情報は、メモリ３３に記録されてよい。

ＥＣＵ３４は、図９の処理により、図１０の情報から、最大のリスクレベルに対応する閾値を選択する。
そして、ＥＣＵ３４は、図４のステップＳＴ９や、図８のステップＳＴ２６での認識度のレベル判断において、選択した閾値を用いる。
選択された閾値は、図６の認識状態判定テーブル５２から選択された認識度の値と、比較される。この場合、生体情報と間接的に比較されることになる。

以上のように、本実施形態では、ＥＣＵ３４は、警報を出力すると判定されている事象についての、リスクの程度を判定する。本実施形態では、乗員のリスク認識による状態変化とともに、判定した事象のリスクの程度を用いて、これらに応じた認識度を判定する。
たとえば閾値として「７５」を設定している状態で、認識度の値としてたとえば「６０」を取得すると、ＥＣＵ３４は、認識度の値が閾値以上ではないと判断し、警報を出力する。
これに対し、閾値として「５５」を設定している状態で、認識度の値としてたとえば「６０」を取得すると、ＥＣＵ３４は、認識度の値が閾値以上であると判断し、警報を出力しない。
これにより、ＥＣＵ３４は、たとえば判定される事象そのもののリスクの程度が高くなるほど、乗員のリスク認識による状態変化に基づく認識度と比較される閾値を小さくして、警報を積極的に出力するように判定を調整することができる。
ＥＣＵ３４は、事象検出デバイスの検出結果に基づいて車両のリスクについてのリスクレベルを判定し、判定した車両のリスクのリスクレベルに応じた閾値を、取得した乗員の生体情報に基づく乗員の認識度の比較判断に用いることができる。

以上の実施形態は、本発明に好適な実施形態の例であるが、本発明はこれに限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲において適宜変更が可能である。

１…自動車（車両）、２…左レーン、３…右レーン、４…第一モータサイクル、５…第二モータサイクル、６，７…視野、１０…制御系（車両の警報装置）、１１…車外監視装置、１２…乗員監視装置、１３…警報制御装置、１４…出力制御装置、１５…操作装置、１６…車ネットワーク、２１…車外カメラ（事象検出デバイス）、２２…車外Ｌｉｄａｒ（事象検出デバイス）、２３…車内カメラ（認識検出デバイス）、２４…車内ミリ波センサ（認識検出デバイス）、２５…メータ表示デバイス（警報出力デバイス）、２６…センタ表示デバイス（警報出力デバイス）、２７…ミラー表示デバイス（警報出力デバイス）、２８…音出力デバイス（警報出力デバイス）、２９…タッチパネルデバイス、３１…入出力部、３２…タイマ、３３…メモリ、３４…ＥＣＵ、３５…内部バス、４０…車室、４１…ダッシュボード、４２…右側のＡピラー、４３…左側のＡピラー、４４…ステアリング、４５…右側のミラー表示デバイス、４６…左側のミラー表示デバイス、４７…右側の車外カメラ、４７…左側のドアミラーの位置にある車外カメラ、４８…左側のドアミラーの位置にある車外カメラ、５１…ログデータ、５２…認識状態判定テーブル、５３…認識度判定テーブル、５４…事象リスク判定テーブル、６０…撮像画像、６１，６２…切出枠、６３…右側のドアミラー用のミラー表示デバイスに表示する画像、６４…左側のドアミラー用のミラー表示デバイスに表示する画像、６５…弱い強調表示の画像、６６…強い強調表示の画像

Claims (6)

1. 車両の乗員に対して警報を出力する警報出力デバイスと、
   前記車両のリスクに係る事象を検出する事象検出デバイスと、
   前記事象検出デバイスによる前記車両のリスクの検出結果に応じて、前記警報出力デバイスからの警報出力を制御する制御部と、
   前記車両の乗員によるリスクの認識状態を検出する認識検出デバイスと、
   を有し、
   前記制御部は、
   前記事象検出デバイスによる前記車両のリスクの検出結果に基づいて、警報を出力するリスクがあると判断し、かつ、前記認識検出デバイスの検出結果に基づいて、前記車両の乗員によるリスクの認識の有無についてあると判断している場合において、乗員によるリスクの認識度を判定し、認識度が高くない場合には前記警報出力デバイスから警報を出力する、
   車両の警報装置。
   
2. 前記制御部は、
   前記認識検出デバイスの検出結果から得られる乗員の生体情報の変化に基づいて、乗員によるリスクの認識度の値を取得し、
   取得した乗員の生体情報に基づく乗員によるリスクの認識度の値が閾値より低い場合には、前記警報出力デバイスから警報を出力する、
   請求項１記載の、車両の警報装置。
   
3. 前記制御部は、
   前記事象検出デバイスの検出結果に基づいて前記車両のリスクについてのリスクレベルを判定し、
   判定した前記車両のリスクのリスクレベルに応じた閾値を、取得した乗員の生体情報に基づく乗員によるリスクの認識度の値との比較判断に用いる、
   請求項２記載の、車両の警報装置。
   
4. 前記制御部は、
   前記警報出力デバイスから、取得した乗員の生体情報に基づく乗員によるリスクの認識度の値に応じて異なる警報を出力する、
   請求項２または３記載の、車両の警報装置。
   
5. 前記警報出力デバイスは、少なくとも、ミラー表示デバイス、および音出力デバイス、を含み、
   前記制御部は、
   リスクを認識していない乗員に対して警報を出力する場合には、少なくとも前記音出力デバイスから音による警報を出力し、
   リスクを認識している乗員に対して警報を出力する場合には、前記音出力デバイスを除いて、少なくとも前記ミラー表示デバイスから認識度に応じた強調表示による警報を出力する、
   請求項４記載の、車両の警報装置。
   
6. 前記制御部は、
   前記ミラー表示デバイスから認識度に応じた強調表示により警報を出力した後、
   リスクに係る事象が強調表示に対応する位置より近づいてきているか否かと、リスクに係る事象が前記ミラー表示デバイスの通常表示範囲から外へ移動したか否かと、を判断し、
   リスクに係る事象が強調表示に対応する位置より近づいてきている場合、または、リスクに係る事象が前記ミラー表示デバイスの通常表示範囲から外へ移動している場合には、強調表示を終了して前記ミラー表示デバイスを通常表示へ戻す、
   請求項５記載の、車両の警報装置。
   
   
   

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