JP2830475B2 - Drowsy driving alarm - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 技術分野 本発明は車両に装備される居眠り運転警報装置、特
に、車両の運転者が運転の継続中に覚醒状態を低下さ
せ、居眠り運転に入りかけた際に警報を発して注意を促
す居眠り運転警報装置に関する。Description: TECHNICAL FIELD The present invention relates to a drowsy driving alarm device mounted on a vehicle, and more particularly, to an alarm when a driver of a vehicle lowers a wakeful state during driving and starts drowsy driving. The present invention relates to a drowsy driving warning device that emits and calls attention.

背景技術 自動車には、たとえば、ステアリングハンドル、アク
セルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、ウインカ
ーレバー、ワイパースイッチ、照明スイッチなど、運転
者が操作し得る各種操作手段がある。2. Description of the Related Art Automobiles include various operation means that can be operated by a driver, such as a steering wheel, an accelerator pedal, a brake pedal, a shift lever, a turn signal lever, a wiper switch, and a lighting switch.

これら操作手段の操作が少なくなると、運転が単調と
なり、眠気が高まり、運転者が居眠りを始める可能性が
高まる。When the operation of these operation means is reduced, driving becomes monotonous, drowsiness increases, and the possibility that the driver starts to fall asleep increases.

そこで、従来、特開昭58−105844号公報に示されるよ
うに、運転中の時間経過をカウントし、各種操作手段の
操作がないまま一定時間が経過したとき、そこで居眠り
を防ぐための警報を発するものがある。Therefore, conventionally, as shown in Japanese Patent Application Laid-Open No. 58-105844, the elapsed time during operation is counted, and when a certain period of time has elapsed without operation of various operation means, an alarm for preventing falling asleep there is provided. Some emit.

更に、特開昭58−175094号公報に示されるように、各
種操作手段の操作の回数が所定値に満たないまま所定時
間が経過した場合に数値データ“1"を加算し、その加算
値がある値に達したところで居眠りを防ぐための警報を
発するものがある。Further, as shown in Japanese Patent Application Laid-Open No. 58-175094, when a predetermined time elapses without the number of operations of various operation means being less than a predetermined value, numerical data “1” is added, and the added value is When a certain value is reached, an alarm is issued to prevent falling asleep.

他方、車両の蛇行量と覚醒度（ここでは覚醒を必要と
する眠気度を指すものとする）とに関連があることが知
られており、その一例として本発明者の得たデータを第
42図に示した。On the other hand, it is known that there is a relationship between the amount of meandering of the vehicle and the degree of awakening (here, it refers to the degree of drowsiness that requires awakening).
It is shown in Figure 42.

車両の蛇行量に関しては特開平３−273498号公報に関
連技術が開示される。ここではビデオカメラによって前
方路面を撮像し、前方道路の車線表示ラインの交点に基
づき走行レーンにおける基準点を算出し、この基準点と
現在の車両の進行方向における車線表示ラインの交点と
の相対的なずれ（蛇行方向）に対して旋回指示が正しく
出されているか否か判断し、旋回指示が正しく無い場合
に、警報を発するようにしている。Japanese Patent Application Laid-Open No. 3-273498 discloses a related technique regarding the meandering amount of a vehicle. Here, the front road surface is imaged by a video camera, and a reference point in the traveling lane is calculated based on the intersection of the lane display line of the road ahead, and the relative point between this reference point and the intersection of the lane display line in the current traveling direction of the vehicle is calculated. It is determined whether or not a turn instruction is correctly issued for a deviation (meandering direction), and an alarm is issued if the turn instruction is incorrect.

しかしながら、上述の先行技術のうち、各種操作手段
の操作の頻度より運転者の単調の程度を検出する２つの
ものでは、運転者の単調の程度が一定時間毎にサンプリ
ング的に判断されるため、運転者の覚醒状態の変化を継
続的に捕らえることが難しい。However, among the above-mentioned prior arts, two of the prior arts that detect the degree of monotony of the driver from the frequency of operation of various operation means are determined in a sampling manner at regular intervals because the degree of monotony of the driver is determined at regular intervals. It is difficult to continuously capture changes in the driver's arousal state.

更に、前方道路の車線表示ラインの基準点と現在の進
行方向における車線表示ラインの交点との相対的なずれ
に応じて旋回指示が正しく出されていない場合に警報を
発するものでは、蛇行に応じた旋回指示の適否が常に居
眠り運転に正しく対応するとは限らず居眠り判定に限界
があり、精度の向上が望まれている。Further, in the case where a warning is issued when a turn instruction is not correctly issued in accordance with a relative displacement between a reference point of a lane display line of a road ahead and an intersection of a lane display line in the current traveling direction, a meandering is performed according to meandering. Whether or not the turning instruction is appropriate does not always correspond to the drowsy driving, and there is a limit to the drowsiness determination, and improvement in accuracy is desired.

本発明の目的は、運転開始から現在までの運転者の継
続的な覚醒状態の変化を考慮し、特に前方道路の白線認
識を行って、運転者毎の運転者特性を考慮し、運転者の
居眠りをより的確に検出し、警報を発することのできる
居眠り運転警報装置を提供することにある。An object of the present invention is to consider a continuous change in awakening state of a driver from the start of driving to the present, in particular, to recognize a white line on a road ahead and to consider a driver characteristic of each driver, An object of the present invention is to provide a drowsy driving alarm device capable of detecting a drows more accurately and issuing an alarm.

発明の開示 第１発明による居眠り運転警報装置は、 車両の運転中に所定時間毎に一定値を積算して単調度
を求める積算手段を有し、かつステアリングを除く各種
操作手段の操作が行なわれたとき該操作に対応して予め
設定された重み付け値を前記積算手段の積算値より減じ
て単調度を補正する減算手段を有する運転操作検出部
と、 前記ステアリングの一定時間内の操舵状態量を求める
ステアリング操作検出部と、 車体に支持されたカメラからの前方路面画像を選択的
に検査画像として取り込む画像データ記憶部と、画像デ
ータ記憶部からの検査画像に基づき白線画像を抽出し、
前記白線画像の座標を求める画像処理部と、前記白線画
像の座標データを所定回数取り込むことによって白線画
像の水平座標上のずれである蛇行量を検出する蛇行量演
算部とを有する走行位置検出部と、 前記運転操作検出部、前記ステアリング操作検出部及
び前記走行位置検出部のそれぞれに対応するメンバーシ
ップ関数に基づいて運転者の覚醒度を推定するファジィ
推論部と、 前記覚醒度に応じて警報手段を駆動する報知部と、 を備え、 前記ファジィ推論部は、前記走行位置検出部に対応す
るメンバーシップ関数の基準値として走行開始直後から
の初期運転時の蛇行量の平均値を用いて運転者の覚醒度
を推定することを特徴とする。DISCLOSURE OF THE INVENTION The drowsy driving alarm device according to the first invention has an accumulating means for accumulating a constant value at predetermined time intervals during driving of a vehicle to obtain monotonicity, and various operation means other than the steering are operated. A driving operation detecting section having subtraction means for correcting a monotonous degree by subtracting a weighting value set in advance corresponding to the operation from the integrated value of the integrating means, and a steering state amount within a fixed time of the steering. A steering operation detection unit to be sought, an image data storage unit that selectively captures a front road surface image from a camera supported by the vehicle body as an inspection image, and a white line image based on the inspection image from the image data storage unit,
A travel position detection unit including an image processing unit that calculates the coordinates of the white line image, and a meandering amount calculation unit that detects a meandering amount that is a shift on the horizontal coordinates of the white line image by capturing the coordinate data of the white line image a predetermined number of times; A fuzzy inference unit that estimates a driver's arousal level based on membership functions corresponding to the driving operation detection unit, the steering operation detection unit, and the travel position detection unit, respectively, and an alarm according to the arousal level A fuzzy inference unit that drives means using a mean value of a meandering amount in an initial operation immediately after the start of traveling as a reference value of a membership function corresponding to the traveling position detection unit. It is characterized by estimating the degree of awakening of a person.

更に、請求項１記載の居眠り運転警報装置において、 前記走行位置検出部の蛇行量演算部は、ウインカ信号
の入力中における蛇行量をゼロとして処理することを特
徴とする。Further, in the drowsy driving alarm device according to claim 1, the meandering amount calculating unit of the traveling position detecting unit processes the meandering amount during the input of the blinker signal as zero.

このような請求項１の発明によれば、 運転操作検出部において、所定時間毎に一定値が積算
されて単調度が求められ、ステアリングを除く各種操作
手段の操作時に同操作手段毎に設定されている重み付け
値が演算値から減じられ、単調度が補正され、ステアリ
ング検出部において、一定時間内の操舵状態量が求めら
れ、更に、走行位置検出部において、画像データ記憶部
がカメラからの前方路面画像を検査画像として取り込
み、画像処理手段が検査画像内の白線画像の座標を求
め、蛇行量演算部が白線画像の水平座標上のずれである
蛇行量を検出し、次いで、ファジィ推論部において、演
算された現在の単調度、操舵状態量、蛇行量が、それぞ
れに対応する各メンバーシップ関数で変換され、ここで
得られた値がファジィ推論により運転者の覚醒度として
推定され、この際、ファジィ推論部が、走行位置検出部
に対応するメンバーシップ関数の基準値として初期運転
時の蛇行量の平均値を用いて運転者の覚醒度を推定する
ようにし、次いで、報知部によりこの覚醒度に応じた警
報手段が駆動される。According to the first aspect of the present invention, in the driving operation detecting section, a monotonic degree is obtained by integrating a constant value every predetermined time, and is set for each operating means except for the steering when operating various operating means. The weighted value is subtracted from the calculated value, the monotonicity is corrected, the steering state amount within a fixed time is obtained by the steering detecting unit, and further, the image data storage unit in the traveling position detecting unit The road surface image is captured as an inspection image, the image processing means obtains the coordinates of the white line image in the inspection image, the meandering amount calculation unit detects the meandering amount, which is a deviation on the horizontal coordinates of the white line image, and then the fuzzy inference unit The calculated current monotonicity, steering state amount, and meandering amount are converted by the corresponding membership functions, and the obtained values are converted by the fuzzy inference to the driver. At this time, the fuzzy inference unit estimates the awakening degree of the driver using the average value of the meandering amount at the time of initial driving as a reference value of the membership function corresponding to the traveling position detection unit. Then, the alarm unit is driven by the notification unit in accordance with the arousal level.

このため、運転開始から現在までの運転者の継続的な
覚醒状態の変化を単調度、操舵状態量、蛇行量に基づき
考慮し、特に、まだ居眠り運転の心配の無い初期運転時
に、運転者毎の個人レベルの運転操作データを取り込む
こととなり、それをファジィ推論の基準値として盛り込
むようにでき、運転者毎の運転特性を考慮した上で運転
者の居眠りをより的確に検出し、警報を発するので、走
行安全性がより向上する。For this reason, the continuous change in the awake state of the driver from the start of driving to the present is considered based on the monotonic degree, the steering state amount, and the meandering amount. Of driving operation data at the individual level, which can be incorporated as a reference value for fuzzy inference, taking into account the driving characteristics of each driver, detecting driver's dozing more accurately, and issuing an alarm Therefore, driving safety is further improved.

特に、請求項１記載の居眠り運転警報装置において、
蛇行量演算部がウインカ信号の入力中の蛇行量をゼロと
するようにすることが良い。この場合、蛇行量を運転者
の居眠り状態に関連づける上での外乱を排除することと
成る。このため、運転者の居眠りをより的確に検出し、
より精度の良い制御を行なえる。In particular, in the dozing driving alarm device according to claim 1,
It is preferable that the meandering amount calculation unit sets the meandering amount during the input of the turn signal to zero. In this case, disturbance in associating the meandering amount with the driver's dozing state is eliminated. For this reason, the driver's falling asleep is detected more accurately,
More precise control can be performed.

図面の簡単な説明 第１図は、本発明の一実施例としての居眠り運転警報
装置の概略全体構成図である。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a schematic overall configuration diagram of a drowsy driving alarm device as one embodiment of the present invention.

第２図は、第１図の居眠り運転警報装置の走行位置検
出部が処理する検査画像の正面図である。FIG. 2 is a front view of an inspection image processed by a traveling position detection unit of the drowsy driving alarm device of FIG.

第３図は、運転者の眠気時と覚醒時の各蛇行量特性線
図である。FIG. 3 is a characteristic diagram of each meandering amount when the driver is drowsy and when awake.

第４図は、第１図の居眠り運転警報装置の走行位置検
出部が処理する白線候補点説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram of a white line candidate point processed by the traveling position detection unit of the drowsy driving alarm device of FIG.

第５図は、第１図の居眠り運転警報装置の走行位置検
出部が処理する白線候補点の微分フィルタ処理後の特性
線図である。FIG. 5 is a characteristic diagram of a white line candidate point processed by the traveling position detection unit of the drowsy driving alarm device of FIG. 1 after the differential filter processing.

第６図は、車両の車線変更時における白線中心位置の
経時変化特性線図である。FIG. 6 is a characteristic diagram with time of the white line center position when the lane of the vehicle is changed.

第７図は、車両の車線変更説明図である。 FIG. 7 is an explanatory diagram of lane change of a vehicle.

第８図は、操舵角の経時変化特性を示す線図である。 FIG. 8 is a diagram showing a time-dependent change characteristic of the steering angle.

第９図は、第１図の居眠り運転警報装置が行う制御処
理のフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart of a control process performed by the drowsy driving alarm device of FIG.

第10図は、第１図の居眠り運転警報装置が行う制御処
理のフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart of a control process performed by the dozing driving alarm device of FIG.

第11図は、第１図の居眠り運転警報装置が行う制御処
理のフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart of a control process performed by the drowsy driving alarm device of FIG.

第12図は、第１図の居眠り運転警報装置が行う制御処
理のフローチャートである。FIG. 12 is a flowchart of a control process performed by the drowsy driving alarm device of FIG.

第13図は、第１図の居眠り運転警報装置が行う制御処
理のフローチャートである。FIG. 13 is a flowchart of a control process performed by the drowsy driving alarm device of FIG.

第14図は、第１図の居眠り運転警報装置付きの車両に
おける一例としての単調度変化特性線図である。FIG. 14 is a monotonicity change characteristic diagram as an example in the vehicle with the drowsy driving alarm device of FIG.

第15図は、第１図の居眠り運転警報装置がファジィ推
論に用いるメンバーシップ関数の原形図である。FIG. 15 is a prototype diagram of a membership function used for fuzzy inference by the drowsy driving alarm device of FIG.

第16図は、第１図の居眠り運転警報装置が用いる覚醒
度についてのメンバーシップ関数の形状を示す図であ
る。FIG. 16 is a diagram showing the shape of a membership function for the arousal level used by the drowsy driving alarm device of FIG. 1.

第17図は、第１図の居眠り運転警報装置が用いる単調
度についてのメンバーシップ関数の形状を示す図であ
る。FIG. 17 is a diagram showing the shape of a membership function for monotony used by the drowsy driving alarm device of FIG. 1.

第18図は、第１図の居眠り運転警報装置が用いる操舵
量についてメンバーシップ関数の形状を示す図である。FIG. 18 is a diagram showing the shape of a membership function for the steering amount used by the drowsy driving alarm device of FIG.

第19図は、第１図の居眠り運転警報装置が用いる蛇行
量についてのメンバーシップ関数の形状を示す図であ
る。FIG. 19 is a diagram showing the shape of a membership function for the amount of meandering used by the drowsy driving alarm of FIG.

第20図は、第１図の居眠り運転警報装置がファジィ推
論に用いる制御ルールのフォーマットを示す図である。FIG. 20 is a diagram showing a format of a control rule used for fuzzy inference by the drowsy driving alarm device of FIG.

第21図は、第20図の制御ルールに各ファジィ変換グレ
ードを当て嵌めた状態でのフォーマットを示す図であ
る。FIG. 21 is a diagram showing a format in a state where each fuzzy conversion grade is applied to the control rule of FIG.

第22図は、第１図の居眠り運転警報装置が覚醒器の動
作を実行するための制御処理のフローチャートである。FIG. 22 is a flowchart of a control process for the drowsy driving alarm device of FIG. 1 to execute the operation of the awakening device.

第23図は、本発明の第２実施例としての居眠り運転警
報装置の概略全体構成図である。FIG. 23 is a schematic overall configuration diagram of a drowsy driving warning device as a second embodiment of the present invention.

第24図は、第23図の居眠り運転警報装置が行う制御処
理のフローチャートである。FIG. 24 is a flowchart of a control process performed by the dozing driving alarm device of FIG.

第25図は、第23図の居眠り運転警報装置が行う制御処
理のフローチャートである。FIG. 25 is a flowchart of a control process performed by the drowsy driving alarm of FIG. 23.

第26図は、第23図の居眠り運転警報装置が行う制御処
理のフローチャートである。FIG. 26 is a flowchart of a control process performed by the dozing driving alarm device of FIG.

第27図は、第23図の居眠り運転警報装置が行う制御処
理のフローチャートである。FIG. 27 is a flowchart of a control process performed by the dozing driving alarm device of FIG.

第28図は、第23図の居眠り運転警報装置付き車両にお
ける操舵回数、操舵速度の関連を説明するための操舵角
の経時的特性線図である。FIG. 28 is a time-dependent characteristic diagram of the steering angle for explaining the relationship between the number of times of steering and the steering speed in the vehicle with the drowsy driving warning device of FIG. 23.

第29図は、第23図の居眠り運転警報装置が用いる操舵
速度についてのメンバーシップ関数の形状を示す図であ
る。FIG. 29 is a diagram showing the shape of a membership function for the steering speed used by the drowsy driving alarm of FIG. 23.

第30図は、第１図の居眠り運転警報装置が用いる操舵
回数についてのメンバーシップ関数の形状を示す図であ
る。FIG. 30 is a diagram showing a shape of a membership function regarding the number of steering operations used by the drowsy driving alarm device of FIG. 1.

第31図は、第１図の居眠り運転警報装置がファジィ推
論に用いる制御ルールのフォーマットを示す図である。FIG. 31 is a diagram showing a format of a control rule used by the drowsy driving alarm device of FIG. 1 for fuzzy inference.

第32図は、第31図の制御ルールに各ファジィ変換グレ
ードを当て嵌めた状態でのフォーマットを示す図であ
る。FIG. 32 is a diagram showing a format in a state where each fuzzy conversion grade is applied to the control rule of FIG.

第33図は、第23図の居眠り運転警報装置が用いる覚醒
度についてのメンバーシップ関数の形状を示す図であ
る。FIG. 33 is a diagram showing the shape of a membership function regarding the arousal level used by the drowsy driving alarm device of FIG. 23.

第34図は、本発明の第２実施例の変形例である居眠り
運転警報装置が用いる無操作時間についてのメンバーシ
ップ関数の形状を示す図である。FIG. 34 is a diagram showing the shape of the membership function for the no-operation time used by the drowsy driving alarm according to the modification of the second embodiment of the present invention.

第35図は、本発明の第３実施例としての居眠り運転警
報装置の概略全体構成図である。FIG. 35 is a schematic overall configuration diagram of a drowsy driving alarm device as a third embodiment of the present invention.

第36図は、図35の居眠り運転警報装置が行う制御処理
のフローチャートである。FIG. 36 is a flowchart of a control process performed by the dozing driving alarm device of FIG.

第37図は、第35図の居眠り運転警報装置が行う制御処
理のフローチャートである。FIG. 37 is a flowchart of a control process performed by the drowsy driving alarm of FIG. 35;

第38図は、第35図の居眠り運転警報装置が行う制御処
理のフローチャートである。FIG. 38 is a flowchart of a control process performed by the drowsy driving alarm of FIG. 35.

第39図は、第35図の居眠り運転警報装置がファジィ推
論に用いる制御ルールのフォーマットを示す図である。FIG. 39 is a diagram showing a format of a control rule used for fuzzy inference by the drowsy driving alarm device of FIG. 35.

第40図は、第35図の制御ルールに各ファジィ変換グレ
ードを当て嵌めた状態でのフォーマットを示す図であ
る。FIG. 40 is a diagram showing a format in which each fuzzy conversion grade is applied to the control rule of FIG. 35.

第41図は、第35図の居眠り運転警報装置が用いる覚醒
度についてのメンバーシップ関数の形状を示す図であ
る。FIG. 41 is a diagram showing the shape of a membership function regarding the arousal level used by the drowsy driving alarm device of FIG. 35.

第42図は、車両の運転者の眠気時における蛇行量と覚
醒度必要量の相関関係を説明する線図である。FIG. 42 is a diagram illustrating a correlation between the amount of meandering and the required amount of arousal during the drowsiness of the driver of the vehicle.

発明を実施するための最良の形態 第１図には本発明の一実施例としての居眠り運転警報
装置S1を示した。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION FIG. 1 shows a drowsy driving alarm device S1 as one embodiment of the present invention.

この居眠り運転警報装置S1は図示しない車室の前部に
装備され前方路面１（第２図参照）を撮影するカメラ２
と、カメラ２に接続される画像処理装置３と、居眠り運
転警報用のコントロールユニット４と警報手段としての
表示器６及び覚醒器７とを備える。The drowsy driving warning device S1 is provided at a front portion of a vehicle compartment (not shown) and is a camera 2 for photographing a front road surface 1 (see FIG. 2).
And an image processing device 3 connected to the camera 2, a control unit 4 for drowsy driving warning, a display 6 and a wake-up device 7 as warning means.

なお、居眠り運転警報用コントロールユニット４は画
像処理装置３に通信回線で接続され、両者間での信号の
授受を行なえるように構成される。The drowsy driving warning control unit 4 is connected to the image processing apparatus 3 via a communication line, and is configured to be able to exchange signals between the two.

カメラ２は前方路面の画像を、例えば第２図に示す画
面A₀内に写すべく装備され、このカメラ２からの路面画
像は画像処理装置３に入力される。The camera 2 images the road surface ahead is equipped to copy, for example the screen A ₀ shown in FIG. 2, the road image from the camera 2 is input to the image processing apparatus 3.

画像処理装置３は周知の画像処理機能を備え、特に、
走行位置検出手段Ｃの一部である画像データ記憶部C1と
画像処理手段C2としての機能を備える。The image processing device 3 has a well-known image processing function.
It has functions as an image data storage unit C1 and an image processing unit C2 which are a part of the traveling position detection unit C.

画像データ記憶部C1は、カメラ２からの路面画像デー
タを所定時間毎に静止した検査画像P1として選択的に取
り込み、順次この検査画像P1（画面A₀も検査画像の一
つ）の画像データを所定の画像記憶装置内の最新検査画
像データ収容エリアにファイルする。The image data storage unit C1 selectively captures road surface image data from the camera 2 at predetermined time intervals as a stationary inspection image P1, and sequentially stores the image data of the inspection image P1 (the screen _A0 is also one of the inspection images). The file is stored in the latest inspection image data storage area in a predetermined image storage device.

画像処理手段C2は画像処理工程を順次実行する。 The image processing means C2 sequentially executes the image processing steps.

即ち、適時に最新検査画像データの収容エリアより最
新検査画像P1（第２図参照）のデータを取り込む。そし
て、各検査画像の内でＹ軸側（垂直側）の、例えば、n
1,n2,n3（前以て複数位置が設定される）にそれぞれ位
置すると共にＸ軸方向（水平方向）に並ぶ各ラインn1,n
2,n3上の全画素で光電変換された検出信号がA/D変換さ
れ、例えば、第４図に示すような濃淡値に変換される。
次いで、この各ラインn1,n2,n3上の全画素の濃淡値は各
検査画像の照度の変化（ずれ）に対応すべく、各ライン
上の各画素は順次（１）式を用いて微分フィルタ処理さ
れる。That is, the data of the latest inspection image P1 (see FIG. 2) is fetched from the storage area of the latest inspection image data in a timely manner. Then, in each inspection image, for example, n on the Y axis side (vertical side)
Lines n1, n located at 1, n2, n3 (a plurality of positions are set in advance) and arranged in the X-axis direction (horizontal direction)
The detection signals photoelectrically converted by all the pixels on 2, n3 are subjected to A / D conversion, for example, to gray-scale values as shown in FIG.
Next, in order to correspond to the change (deviation) in the illuminance of each inspection image, the grayscale values of all the pixels on each of the lines n1, n2, and n3 are sequentially differentiated using the equation (1). It is processed.

ｆ（i,j）＝−１×ｆ（ｉ−3,j）−１×ｆ（ｉ−2,
j）−１×ｆ（ｉ−1,j）＋０×ｆ（i,j） ＋１×ｆ（ｉ＋1,j）＋１×ｆ（ｉ＋2,j）
＋１×ｆ（ｉ＋3,j） ……（１） この微分フィルタ処理によって各ラインn1,n2,n3上の
全画素の濃淡値は平滑化され、例えば、第５図に示すよ
うな濃淡値差に変換される。f (i, j) = − 1 × f (i−3, j) −1 × f (i−2,
j) -1 × f (i−1, j) + 0 × f (i, j) + 1 × f (i + 1, j) + 1 × f (i + 2, j)
+ 1 × f (i + 3, j) (1) The gradation value of all pixels on each line n1, n2, n3 is smoothed by this differential filter processing, and for example, a gradation value difference as shown in FIG. Is converted.

この後、画像処理手段C2は白線候補点の検出を行なう
べく、ここでは確定した各ラインn1,n2,n3上の全画素の
濃淡値差を予め設定されたスライスレベルs1と比較し、
白線候補点paを検索する。Thereafter, the image processing means C2 compares the gray level difference of all pixels on each of the determined lines n1, n2, n3 with a preset slice level s1 to detect a white line candidate point,
Search for the white line candidate point pa.

この後、各ラインn1,n2,n3上の各白線候補点paのデー
タに基づき左右の白線L_R,L_Lを推定する演算を実行す
る。ここでは最小二乗法に沿って各ラインn1,n2,n3上の
各白線候補点paのデータを演算処理し、白線L_R,L_LのX,Y
座標上の位置（Y_Rn＝aX_Rn＋ｂ）、（Y_Ln＝cX_Ln＋ｄ）を
決定し、居眠り運転警報用コントロールユニット４に出
力する。Thereafter, executing white line L _R of the right and left based on the data of each line n1, n2, each white line candidate points on n3 pa, the operation for estimating the L _L. Here arithmetically processes the data for each white line candidate point pa on each line n1, n2, n3 along a least squares method, the white line L _R, L _L of X, Y
Position on the coordinates _{(Y R n = aX R n} + b), (Y L n = cX L n + d) and outputs an in drowsiness alarm control units 4.

居眠り運転警報用コントロールユニット４はその制御
部８に、自動車の各種操作手段の操作を検知するため
の、車速センサ10、ブレーキ操作検知手段11、エキブレ
検知手段12、シフト操作検知手段13、ウインカー操作検
知手段14、ワイパー操作検知手段15、照明操作検知手段
16及び操舵角センサ17が接続されている。The drowsy driving warning control unit 4 has a control unit 8 for controlling the operation of various operation means of the vehicle, such as a vehicle speed sensor 10, a brake operation detection means 11, an exhaust detection means 12, a shift operation detection means 13, and a turn signal operation. Detecting means 14, wiper operation detecting means 15, lighting operation detecting means
16 and a steering angle sensor 17 are connected.

車速センサ10は自動車の車速Ｖを検知する。ブレーキ
操作検知手段11はブレーキペダルの操作を検知する。エ
キブレ検知手段12はエキゾーストブレーキスイッチの操
作を検知する。シフト操作検知手段13はトランスミッシ
ョンのシフトレバーの操作を検知する。ウインカー操作
検知手段14はウインカーレバーの操作を検知する。ワイ
パー操作検知手段15はワイパースイッチの操作を検知す
る。照明操作検知手段16は照明スイッチの操作を検知す
る。操舵角センサ17はステアリングの操舵角Ｑを検知す
る。The vehicle speed sensor 10 detects a vehicle speed V of the vehicle. The brake operation detecting means 11 detects the operation of the brake pedal. The exhaust detection unit 12 detects an operation of an exhaust brake switch. The shift operation detecting means 13 detects an operation of a shift lever of the transmission. The turn signal operation detecting means 14 detects an operation of the turn signal lever. The wiper operation detecting means 15 detects an operation of the wiper switch. The lighting operation detecting means 16 detects an operation of a lighting switch. The steering angle sensor 17 detects a steering angle Q of the steering.

更に、制御部８にはタイマ18、カウンタ19,20、表示
器６、覚醒手段７及びメモリ21が接続される。Further, a timer 18, counters 19 and 20, a display 6, an awakening means 7 and a memory 21 are connected to the control unit 8.

覚醒手段７は、覚醒作用の強弱が異なる複数の覚醒器
7a,7b,7c,7dからなる。The wake-up means 7 includes a plurality of wake-up devices having different wake-up actions.
7a, 7b, 7c, 7d.

覚醒器7aは、動作時に臭い又は弱風を発するもので、
覚醒作用が最も弱い。The awakening device 7a emits an odor or a weak wind during operation,
Arousal effect is weakest.

覚醒器7bは、動作時に光又は強風を発するもので、覚
醒作用が覚醒器7aより強い。The wake-up device 7b emits light or a strong wind during operation, and has a stronger wake-up effect than the wake-up device 7a.

覚醒器7cは、動作時に音又は振動を発するもので、覚
醒作用が覚醒器7bより強い。The wake-up device 7c emits sound or vibration during operation, and has a stronger wake-up effect than the wake-up device 7b.

覚醒器7dは、動作時に臭い、光、風、音、振動のうち
複数を合わせて発したり、あるいは電気的な衝撃を発す
るもので、覚醒作用が最も強い。The awakening device 7d emits a combination of a plurality of odors, light, wind, sound, and vibration during operation, or emits an electric shock, and has the strongest awakening action.

タイマ18は、運転中の各種時間カウントおよび制御サ
イクルタイムのカウントなどに用いられる。The timer 18 is used for counting various times during operation and counting control cycle times.

メモリ21は各操作手段の操作に対する重み付け値ni
（ｉ＝1,2,3……）を記憶するための記憶手段であり、
その重み付け値niが各操作手段に対応付けてあらかじめ
記憶される。また、このメモリ21には、他にも各種設定
値データが記憶される。The memory 21 stores a weight value ni for the operation of each operation means.
(I = 1, 2, 3,...)
The weight value ni is stored in advance in association with each operation means. In addition, the memory 21 stores various other set value data.

重み付け値niは、操作の実行によって解消される単調
感が操作の種類に応じて異なることを考慮して定められ
ている。例えば、車線変更のためのウインカーレバー操
作は、重み付け値niとして“1"が設定される。停止また
は減速のためのブレーキ操作は、単調度の解消量が大き
いことから重み付け値niとして“2.5"が設定される。つ
まり、ウインカーレバーの一回の操作はそのまま操作回
数“1"として検出されるが、ブレーキの１回の操作は操
作回数“2.5"として検出される。The weighting value ni is determined in consideration of the fact that the monotonous feeling eliminated by the execution of the operation differs depending on the type of operation. For example, in the turn signal lever operation for changing lanes, “1” is set as the weight value ni. In the brake operation for stopping or decelerating, since the degree of elimination of monotony is large, “2.5” is set as the weight value ni. That is, one operation of the turn signal lever is detected as it is as the number of operations “1”, but one operation of the brake is detected as “2.5” times of the operation.

他の操作についても同様に、単調度の解消量を考慮し
た重み付け値niがそれぞれ設定される。Similarly, for other operations, weighting values ni are set in consideration of the amount of elimination of monotonicity.

ここで、居眠り運転警報用コントロールユニット４は
要部がマイクロコンピュータで構成され、走行位置検出
部Ｃとして蛇行量演算部C3の機能を備え、しかも、後述
の運転操作検出部Ａとステアリング操作検出部Ｂと運転
者の覚醒度を推定するファジィ推論部Ｄと基準値設定部
Ｅ及び報知部Ｆとしての各機能を備える。Here, the control unit 4 for the drowsiness driving alarm is composed mainly of a microcomputer, has a function of a meandering amount calculation unit C3 as a traveling position detection unit C, and has a driving operation detection unit A and a steering operation detection unit described later. B, a fuzzy inference unit D for estimating the degree of arousal of the driver, a reference value setting unit E, and a notification unit F.

走行位置検出部Ｃの一部を成す蛇行量演算部C3は画像
処理装置３側より白線L_R,L_LのX,Y座標上の位置（Y_Rn＝a
X_Rn＋ｂ）、（Y_Ln＝cX_Ln＋ｄ）データを所定回数取り込
み、これら各白線画像のＸ座標（X_Rn1,X_Ln1）、（X_Rn2,
X_Ln2）、（X_Rn3,X_Ln3）を順次演算し、その各白線画像
のＸ座標でのずれ、即ち標準偏差を蛇行量Rnとして演算
する。White from meandering amount computing unit C3 is the image processing apparatus 3 which forms part of the travel position detector C _{L R,} L L of X, the position on the Y-coordinate (Y _R n = a
_{X R n + b), (} Y L n = cX L n + d) data a predetermined number of times uptake, X-coordinate of the respective white line images _{(X Rn1, X Ln1),} (X Rn2,
_{X Ln2), (X Rn3,} X Ln3) sequentially calculates the deviation of the X coordinates of the respective white line image, i.e., we calculate the standard deviation as a meandering amount Rn.

なお、第３図に示すように、覚醒時の蛇行量Rnに対し
て眠気時の蛇行量Rnはその量が大幅に大きく成っている
ことが明らかと成っている。As shown in FIG. 3, it is clear that the meandering amount Rn during sleepiness is much larger than the meandering amount Rn during awakening.

ここで基準値設定部Ｅは、運転開始から一定時間の初
期運転に関して働くもので、次の（１）〜（４）区分の
機能を備える。Here, the reference value setting unit E works for an initial operation for a certain period of time from the start of operation, and has the following functions of (1) to (4).

（１）運転開始から一定時間t_s1を初期運転として設定
する。(1) Set a fixed time t _s1 from the start of operation as the initial operation.

（２）各種操作手段のうちステアリングを除く少なくと
も１つが操作されたとき、その操作手段に対応する重み
付け値niをメモリ21から読み出す。(2) When at least one of the various operation means except the steering is operated, the weight value ni corresponding to the operation means is read from the memory 21.

（３）読出される重み付け値niをカウンタ19で加算し
（ｎ＝Σni）、加算値ｎを初期運転中の全操作回数Noと
して保持する。ここで、重み付け値niを加算するのは、
実際に起こる率は低いと思われるが、複数の操作手段が
同時に操作される場合への対応である。(3) The read weight value ni is added by the counter 19 (n = Σni), and the added value n is held as the number of all operations during the initial operation No. Here, the weighting value ni is added
Although the actual rate seems to be low, this is a case where a plurality of operating means are operated simultaneously.

（４）初期運転の終了時、全操作回数No、操舵量SQの平
均値SQm、蛇行量Rnの平均値Rnsをそれぞれ基準値として
メモリ21に記憶する。(4) At the end of the initial operation, the total number of operations No, the average value SQm of the steering amount SQ, and the average value Rns of the meandering amount Rn are stored in the memory 21 as reference values.

また、運転操作検出部Ａは初期運転の経過後に働くも
ので、次の、（１）〜（８）区分の各機能を備える。The driving operation detecting section A operates after the initial driving, and has the following functions (1) to (8).

（１）タイマ18で運転時間t₂及び覚醒度判定用時間t₃の
カウントをそれぞれ開始する。(1) To start each operation time t ₂ and the count of the awareness determination for time t ₃ the timer 18.

（２）積算手段A1として、制御サイクルタイムであると
ころの1/10秒ごとに一定値Toをカウンタ19で積算し、単
調度Ｔを求める。(2) As the integration means A1, a constant value To is integrated by the counter 19 every 1/10 second, which is the control cycle time, to obtain a monotonic degree T.

（３）各種操作手段のうちステアリングを除く少なくと
も１つが操作されたとき、該操作手段に対応する重み付
け値niをメモリ21から読みだす。(3) When at least one of the various operation means except the steering is operated, the weight value ni corresponding to the operation means is read from the memory 21.

（４）読出される重み付け値niをカウンタ19で加算し
（ｎ＝Σni）、加算値ｎを初期運転後の全操作回数Ｎと
して保持する。(4) The read weight value ni is added by the counter 19 (n = Σni), and the added value n is held as the total number of operations N after the initial operation.

（５）運転時間t₂を全操作回数Ｎで除算することによ
り、運転中の各操作間の時間経過の平均値（＝t₂/N）を
求める。(5) By dividing the operation time t ₂ by the total number of operations N, an average value (= t ₂ / N) of elapsed time between operations during operation is obtained.

（６）時間経過の平均値に一定値Toを乗算することによ
り、運転中の各操作間の単調度増加量〔＝t₂/N）・To〕
を算出する。(6) By multiplying the average value over time by a constant value To, the monotonicity increase between each operation during driving [= t ₂ / N) · To]
Is calculated.

（７）単調度増加量に重み付け値ｎ（＝niの加算値）を
乗算することにより、現時点の操作に基づく単調度解消
量〔＝（t₂/N）・To・ｎ〕を求める。(7) The monotonic degree cancellation amount [= (t ₂ / N) · To · n] based on the current operation is obtained by multiplying the monotonic degree increase amount by the weight value n (= addition value of ni).

（８）減算手段A2として、単調度解消量だけカウンタ19
の積算値を減じて単調度Ｔを補正する。(8) As the subtraction means A2, the counter 19 for the monotonicity cancellation amount
Is corrected to correct the monotonicity T.

更に、ステアリング操作検出部Ｂは初期運転の経過後
に働くもので、次の（１）〜（２）区分の各機能を備え
る。Further, the steering operation detecting section B operates after the lapse of the initial driving, and has the following functions (1) and (2).

（１）操舵角センサ17の検知結果に基づく操舵角データ
をメモリ21に蓄積する。(1) The steering angle data based on the detection result of the steering angle sensor 17 is stored in the memory 21.

（２）最新の単位時間（現在は１分間を単位としてい
る）の操舵角Ｑデータに基づき、その所定時間における
操舵量SQを（２）式より求める。(2) Based on the steering angle Q data of the latest unit time (currently, one minute is used as a unit), the steering amount SQ in the predetermined time is obtained from the equation (2).

この場合、第８図に示すように、制御サイクルタイム
であるところの1/10秒（dt）ごとに操舵角データの前回
値q_iと今回値q_i+1の差分（q_i+1−q_i）を求めて順次加算
し、単位時間（q₁乃至q_nの時間幅）の加算値を操舵量SQ
として算出する。 In this case, as shown in FIG. 8, the difference (q _{i + 1} −) between the previous value q _i and the current value q _{i + 1} of the steering angle data every 1/10 second (dt), which is the control cycle time. q _i ) are obtained and sequentially added, and the added value of the unit time (time width of q _{1 to} q _n ) is calculated as the steering amount SQ
Is calculated as

ファジィ推論部Ｄは初期運転の経過後働くもので、次
の（１）の機能を備える。（１）運転操作検出部Ａから
の単調度Ｔ、ステアリング操作検出部Ｂから操舵量SQ、
走行位置検出部Ｃからの蛇行量Rnに対応するメンバーシ
ップ関数に基づいて運転者の覚醒度を推定する。The fuzzy inference unit D works after the initial operation, and has the following function (1). (1) The monotonicity T from the driving operation detecting unit A, the steering amount SQ from the steering operation detecting unit B,
The awakening degree of the driver is estimated based on the membership function corresponding to the meandering amount Rn from the traveling position detection unit C.

なお、このファジィ推論部Ｄは１分間毎に判定サイク
ルを実行して覚醒度を更新するが、各判定サイクルで使
用すデータは各判定サイクル直前の10分間の時間範囲で
取り込まれ、そのデータ範囲は１分ずつずらせて順次取
り込まれることとなる。The fuzzy inference unit D executes a determination cycle every minute to update the arousal level, but data used in each determination cycle is taken in a time range of 10 minutes immediately before each determination cycle, and the data range Are sequentially shifted by one minute.

報知部Ｆは、初期運転の経過後に働くもので、次の
（１）の機能手段を備える。The notification unit F works after the elapse of the initial operation, and has the following function means (1).

（１）覚醒度に応じて覚醒器7a,7b,7c,7dを選択的に作
動せしめる。(1) The wake-up devices 7a, 7b, 7c, 7d are selectively operated according to the wake-up degree.

次に、上述の構成の作用を第９図至第13図及び第22図
のフローチャートを参照しながら説明する。Next, the operation of the above configuration will be described with reference to the flowcharts of FIGS. 9 to 13 and FIG.

イグニッションスイッチがオンされてエンジンが始動
されると、カメラ２と画像処理装置３及び居眠り運転警
報用のコントロールユニット４とがシステム起動し、制
御部８によって車速センサ10の検知車速Ｖが監視される
（ステップ101）。When the ignition switch is turned on and the engine is started, the camera 2, the image processing device 3, and the control unit 4 for drowsiness driving are activated, and the control unit 8 monitors the detected vehicle speed V of the vehicle speed sensor 10. (Step 101).

車速Ｖが一定値V1を越えると（ステップ101のYes）、
タイマ18で初期運転時間t₁（秒）のカウントが開始され
（ステップ102）、路面撮影指令をカメラ２及び画像処
理装置３に発する。これによって、画像処理装置３が後
述の処理に入る。When the vehicle speed V exceeds a certain value V1 (Yes in step 101),
The timer 18 starts counting the initial operation time t ₁ (second) (step 102), and issues a road surface shooting command to the camera 2 and the image processing device 3. As a result, the image processing device 3 enters a process described below.

ここで一定値V₁としては、運転者が単調感を覚えやす
い高速道路を想定しており、例えば、60Km乃至70Kmの値
に設定される。The constant value V ₁ where the driver assumes a catchy highway monotony, for example, is set to a value of 60Km to 70 Km.

運転中、運転者によって種々の操作が実行されるが、
その種類として次のものがある。During driving, various operations are performed by the driver,
The types are as follows.

即ち、アクセルペダルの操作、ブレーキペダルの操
作、エキゾーストブレーキスイッチの操作、シフトレバ
ーの操作、ウインカーレバーの操作、ワイパースイッチ
の操作、照明スイッチの操作、ステアリングの操作があ
る。That is, there are operation of an accelerator pedal, operation of a brake pedal, operation of an exhaust brake switch, operation of a shift lever, operation of a turn signal lever, operation of a wiper switch, operation of a lighting switch, and operation of steering.

これら操作の内、ステアリング操作を除く少なくとも
１つの操作が実行されると（ステップ104のYes）、その
操作手段に対して予め定められている重み付け値niがメ
モリ21から読出される（ステップ105）。When at least one of these operations other than the steering operation is executed (Yes in step 104), a predetermined weight value ni for the operation means is read from the memory 21 (step 105). .

読みだされる重み付け値niは同時操作がある場合を考
慮にカウンタ19で加算され（ステップ106）、加算値ｎ
が初期運転中の全操作回数Noとして保持される（ステッ
プ107）。The read weight value ni is added by the counter 19 in consideration of the case where there is a simultaneous operation (step 106), and the added value n
Is held as the number of all operations during the initial operation (step 107).

ｎ＝Σni No＝No＋ｎ ステアリングが操作されると、操舵角Ｑが操舵角セン
サ17で検知される。操舵があると、（ステップ108のYe
s）、その検知された操舵角Ｑに基づき（２）式より操
舵量SQが求められ、メモリ21に順次記憶される（ステッ
プ109）。n = Σni No = No + n When the steering is operated, the steering angle Q is detected by the steering angle sensor 17. When there is steering, (Ye in step 108)
s) Based on the detected steering angle Q, the steering amount SQ is obtained from the equation (2), and is sequentially stored in the memory 21 (step 109).

ステップ110では画像処理装置３から、白線L_R,L_LのX,
Y座標上の位置（Y_Rn＝aX_Rn＋ｂ）、（Y_Ln＝cX_Ln＋ｄ）
が初期運転時間t₁中順次取り込まれ、メモリ21に順次記
憶される。In step 110, the image processing device 3 sends the white lines L _R , X of the _LL ,
Position on the Y coordinate _{(Y R n = aX R n} + b), (Y L n = cX L n + d)
Are sequentially taken in during the initial operation time t ₁ and sequentially stored in the memory 21.

初期運転時間t₁が一定時間t_s1（例えば20分）を越え
ると（ステップ111）、そこで初期運転の終了と成る。When the initial operation time t ₁ exceeds a predetermined time t _s1 (e.g. 20 minutes) (step 111), where is terminated early operation.

一方、画像処理装置３は路面撮影指令を受けた時点か
ら一定時間の初期運転において第13図のフローチャート
で示すような白線推定処理に入る。On the other hand, the image processing device 3 enters white line estimation processing as shown in the flowchart of FIG.

ここでは、路面撮影指令の入力を待ち（ステップ30
0）、指令が入力されるとカメラ２からの路面画像デー
タを所定時間毎に静止した検査画像P1（検査画像の一例
である第２図の画面A₀を参照）として撮影し取り込み、
検査画像P1データを所定の画像記憶装置内の最新検査画
像データ収容エリアにファイルする。Here, input of a road surface shooting command is waited (step 30).
0), photographed uptake as the command is input test image was still a road image data from the camera 2 at predetermined time P1 (see screen A ₀ of FIG. 2 is an example of an inspection image),
The inspection image P1 data is filed in the latest inspection image data storage area in a predetermined image storage device.

ステップ302では最新検査画像データの収容エリアよ
り最新検査画像P1のデータを取り込み、検査画像の内
で、n₁,n₂,n₃にそれぞれ位置する全画素の濃淡値データ
を求める（ステップ303）。ステップ304,305では、全画
素の濃淡値を上述の（１）式によって微分フィルタ処理
し、全画素の濃淡値差を予め設定されたスライスレベル
s1と比較し、白線候補点paを検索する。In step 302 takes in data of the latest inspection image P1 from the housing area of the latest inspection image data, among the inspection image, n _1, n _2, respectively located n ₃ obtains the gray value data of all the pixels (step 303) . In steps 304 and 305, the grayscale values of all the pixels are subjected to the differential filter processing by the above equation (1), and the grayscale value differences of all the pixels are set to a predetermined slice level.
Compare with s1 and search for white line candidate point pa.

ステップ306では、最小二乗法に沿って各ラインn₁,
n₂,n₃上の各白線候補点paのデータを演算処理し、白線L
_R,L_LのX,Y座標上の位置（Y_Rn＝aX_Rn＋ｂ）、（Y_Ln＝cX_L
n＋ｄ）を決定し、同値を制御部８に出力する。In step 306, each line n ₁ ,
The data of each white line candidate point pa on n ₂ and n ₃ is subjected to arithmetic processing, and the white line L
_R, X of L _L, the position on the Y-coordinate _{(Y R n = aX R n} + b), (Y L n = cX L
n + d), and outputs the same value to the control unit 8.

メインルーチンでのステップ111で初期運転が終了し
たと判断してステップ112に達すると、所定回数分の白
線L_R,L_Lの位置（Y_Rn＝aX_Rn＋ｂ）、（Y_Ln＝cX_Ln＋ｄ）
データより、各白線のＸ座標（X_Rn1,X_Ln1）、（X_Rn2,X
_Ln2）、（X_Rn3,X_Ln3）を順次演算し、その各白線画像の
Ｘ座標でのずれ、即ち、初期運転時の運転者固有の標準
偏差を蛇行量Rnsとして演算する。このように、ここで
は、走行開始直後のまだ居眠り運転の心配の無い初期運
転時において、運転者の個人レベルでの運転操作データ
より蛇行量Rnsを演算する。When the initial operation at step 111 in the main routine reaches step 112 it is determined to have ended, the position of the white line L _R, L _L of a predetermined number of times _{(Y R n = aX R n} + b), (Y L n = cX _L n + d)
From the data, X-coordinate of the white line _{(X Rn1, X Ln1),} (X Rn2, X
_{Ln2), (X Rn3, X} Ln3) sequentially calculates the deviation of the X coordinates of the respective white line image, i.e., it calculates the driver-specific standard deviation in the initial operation as meandering amount Rns. As described above, the meandering amount Rns is calculated from the driving operation data at the individual level of the driver at the time of the initial driving immediately after the start of driving and there is no concern about falling asleep.

ステップs113に達すると、メモリ21に記憶されている
各操舵角Ｑデータに基づき操舵量SQを（２）式より求め
る。その操舵量SQが読出され、初期運転時の操舵量の加
算値SQmが算出される。When the process reaches step s113, a steering amount SQ is obtained from equation (2) based on each steering angle Q data stored in the memory 21. The steering amount SQ is read, and an added value SQm of the steering amount at the time of the initial operation is calculated.

そして、カウンタ19の初期運転時の全操作回数No、初
期運転時の操舵量（標準値）SQm、初期運転時の蛇行量R
nsがそれぞれ基準値としてメモリ21に保持される（ステ
ップ114）。Then, the total number of operations No. of the counter 19 in the initial operation, the steering amount (standard value) SQm in the initial operation, the meandering amount R in the initial operation
The ns are held in the memory 21 as reference values (step 114).

こうして、一定時間t_s1にわたる初期運転の間に、運
転者毎の個人レベルの運転操作データが取り込まれる。In this way, during the initial driving for the fixed time _ts1 , the driving operation data at the individual level for each driver is captured.

初期運転の開始後、ステップ115ではタイマ18で運転
時間t₂、覚醒度判定用時間t₃のカウントが開始される。After the start of the initial operation, the operating time t ₂ in step 115 the timer 18, the count of the awareness determination for time t ₃ is started.

車速Ｖが一定値V1を越えると（ステップ116のYes）ス
テップ117に進み、ウインカ操作中か否か判断し、操作
中はステップ118で蛇行量Rn＝０に設定しステップ121に
進む。When the vehicle speed V exceeds the fixed value V1 (Yes in step 116), the process proceeds to step 117, where it is determined whether or not the blinker operation is being performed. During the operation, the meandering amount Rn = 0 is set in step 118, and the process proceeds to step 121.

ここで、ウインカ操作期間中に、例えば第７図に示す
ように左側車線走行中の車両が右側車線に車線変更し、
再度左側車線に変更がなされた場合、第６図に示すよう
に白線画像（Y_Rn＝aX_Rn＋ｂ）、（Y_Ln＝cX_Ln＋ｄ）の中
心位置の軌跡が変化する。この場合、中心位置はａ線よ
りｂ線（右側車線の右白線画像）に大きく変更し、再
度、ａ線に戻るという変位が生じる。このウインカ作動
期間中の蛇行は眠気に起因するものでは無く、この時の
蛇行を運転者の居眠りに関連づけることが無いようにウ
インカ信号の入力中の蛇行量Rnをゼロとし、これにより
精度良い居眠り判定制御を行なえるようにしている。Here, during the turn signal operation period, for example, as shown in FIG. 7, the vehicle traveling in the left lane changes lanes to the right lane.
If again changed to the left lane was made, white line image as shown in FIG. 6 _{(Y R n = aX R n} + b), a change in the trajectory of the center position of _{(Y L n = cX L n} + d). In this case, a displacement occurs in which the center position is greatly changed from the a line to the b line (right white line image of the right lane) and returns to the a line again. The meandering during the blinker operation period is not caused by drowsiness, and the meandering amount Rn during the input of the turn signal is set to zero so that the meandering at this time is not related to the driver's dozing, so that the accurate dozing is achieved. Judgment control can be performed.

他方、ステップ117でウインカ非操作中との判断を行
なうとステップ119,120に進み、画像処理装置３より最
新の白線画像の位置（Y_Rn＝aX_Rn＋ｂ）、（Y_Ln＝cX_Ln＋
ｄ）を取り込み、この白線のＸ座標（X_Rn1,X_Ln1）、（X
_Rn2,X_Ln2）、（X_Rn3,X_Ln3）と前回白線のＸ座標とのＸ
座標でのずれである蛇行量Rnを算出し、メモリ21にスト
アする。On the other hand, the process proceeds to step 119 and 120 is performed to determine the in winker inoperative at step 117, the position of the latest white line image from the image processing apparatus _{3 (Y R n = aX R} n + b), (Y L n = cX L n +
d), the X coordinate (X _Rn1 , X _Ln1 ), (X
_Rn2, X _Ln2), X and (X _Rn3, X _Ln3) and the X-coordinate of the last white line
The meandering amount Rn, which is a deviation in coordinates, is calculated and stored in the memory 21.

ステップ121では操舵角センサ17の検知した操舵角Ｑ
データ（第８図中に示す（q_i+1−q_i）値）に基づき上述
の（２）式より操舵量SQが求められ、操舵量データがメ
モリ21に蓄積される。In step 121, the steering angle Q detected by the steering angle sensor 17
Based on the data ((q _{i + 1} −q _i ) value shown in FIG. 8), the steering amount SQ is obtained from the above equation (2), and the steering amount data is stored in the memory 21.

さらに、カウンタ19で一定値Toが積算され、単調度Ｔ
が求められる（ステップ122）。Further, the constant value To is integrated by the counter 19, and the monotonicity T
Is obtained (step 122).

Ｔ＝Ｔ＋To この一定値Toの積算は、制御サイクルタイムであると
ころの1/10秒ごとに繰返し実行される。T = T + To This integration of the constant value To is repeatedly executed every 1/10 second, which is the control cycle time.

運転中、ステアリング操作を除く少なくとも１つの操
作が実行されると（ステップ123のYes）、その操作手段
に対して予め定められている重み付け値niがメモリ21か
ら読出され、その重み付け値niが加算される（ステップ
124）。そして、加算値ｎが運転中の全操作回数Ｎとし
てカウンタ19で積算される（ステップ125）。When at least one operation other than the steering operation is performed during driving (Yes in step 123), a predetermined weight value ni for the operation means is read from the memory 21, and the weight value ni is added. (Step
124). Then, the addition value n is integrated by the counter 19 as the total number of operations N during operation (step 125).

ｎ＝Σni Ｎ＝Ｎ＋ｎ 運転時間t₂がこの全操作回数Ｎで除算され、初期運転
経過後の各操作間の時間経過の平均値〔＝t₂/N〕が求め
られる。n = Σni N = N + n The operation time t ₂ is divided by the total number of operations N, and an average value [= t ₂ / N] of the lapse of time between operations after the initial operation has elapsed is obtained.

この時間経過の平均値に１秒当たりの単調度増加量
（＝10・To）が乗算され、これに読出される重み付け値
の加算値ｎが乗算され、現時点の操作に基づく単調度解
消量〔＝（t₂/N）・10・To・ｎ〕が求められる（ステッ
プ126）。The average value of the elapsed time is multiplied by the monotonicity increase amount per second (= 10 · To), multiplied by the added value n of the read weight value, and the monotonicity cancellation amount based on the current operation [ = (T ₂ / N) · 10 · To · n] is obtained (step 126).

この単調度解消量だけカウンタ19の積算値が減じられ
（ステップ127）、単調度Ｔが補正される。The integrated value of the counter 19 is reduced by this monotonic degree cancellation amount (step 127), and the monotonic degree T is corrected.

Ｔ＝Ｔ−〔（t₂/N）・10・To・ｎ〕 したがって、単調度Ｔは、第14図の実験データから判
るように、操作がなければ増大を続け、操作がなされる
ごとにその操作に応じた分だけ解消される。T = T − [(t ₂ / N) · 10 · To · n] Therefore, as can be seen from the experimental data in FIG. 14, the monotonicity T continues to increase without any operation, and every time the operation is performed, It is canceled by the amount corresponding to the operation.

単調度Ｔが負の値に成った場合（ステップ127のYe
s）、単調度Ｔは零に修正される（ステップ128）。When the monotonicity T becomes a negative value (Ye in step 127)
s) The monotonicity T is corrected to zero (step 128).

こうして、覚醒度判定時間t₃が所定時間に達するまで
（ステップ129）、単調度Ｔの係数、操舵量SQ及び蛇行
量Rnの蓄積が繰り返される。Thus, until the awareness determination time t ₃ reaches a predetermined time (step 129), the coefficient of monotonousness T, the accumulation of steering amount SQ and meandering amount Rn are repeated.

ところで、車速Ｖが一定値V1を下回った場合（ステッ
プ116のNo）、それまで蓄積されたメモリ21内の操舵量S
Qがクリアされる（ステップ130）。When the vehicle speed V falls below the fixed value V1 (No in step 116), the steering amount S stored in the memory 21 up to that time is stored.
Q is cleared (step 130).

同時に、覚醒度判定時間t3がクリアされて零に戻され
る（ステップ131）。また、車速Ｖが零まで下がると
（ステップ132のYes）、つまり自動車が停止すると、後
述する覚醒度の表示がオフされる（ステップ133）。た
だし、この場合、単調度Ｔ及び前回白線のＸ座標は保持
される。At the same time, the alertness determination time t3 is cleared and returned to zero (step 131). When the vehicle speed V drops to zero (Yes in step 132), that is, when the vehicle stops, the display of the arousal level described later is turned off (step 133). However, in this case, the monotonicity T and the X coordinate of the previous white line are retained.

覚醒度判定時間t₃が所定時間を超えると（ステップ12
9のYes）、その所定時間に記憶された各白線画像（Y_Rn
＝aX_Rn＋ｂ）、（Y_Ln＝cX_Ln＋ｄ）のＸ座標のずれであ
る蛇行量Rnの平均値Rn1が求められる（ステップ134）。When awareness determination time t ₃ exceeds a predetermined time (Step 12
9 Yes), each white line image (Y _R n) stored at the predetermined time
_{= AX R n + b),} (Y L n = cX L n + d) the average value of the meandering amount Rn is a deviation of the X-coordinate of Rn1 is determined (step 134).

同じく所定時間に蓄えられた操舵角Qnデータに基づ
き、最新の所定時間における各制御周期毎の各操舵角が
加算され、操舵量SQ（＝ΣQn）がメモリ21にストアされ
る（ステップ135）。Similarly, based on the steering angle Qn data stored at the predetermined time, the respective steering angles for each control cycle at the latest predetermined time are added, and the steering amount SQ (= ΣQn) is stored in the memory 21 (step 135).

ステップ136に達すると、覚醒度Ｘの推論を行なう。 When the process reaches step 136, the awakening degree X is inferred.

まず、メモリ21に記憶されていた蛇行量Rs、単調度
Ｔ、操舵量SQについてのメンバーシップ関数が呼び出さ
れる。First, the membership functions for the meandering amount Rs, the monotonic degree T, and the steering amount SQ stored in the memory 21 are called.

これらメンバーシップ関数は、共に第15図に示すよう
に、３クラス、三角型、しかも前件部がＡ、Ｂ、Ｃの３
つに区切られたものであり、基本的には、初期運転で得
られた各基準値（平均蛇行量Rns、単調度Ｔ、操舵量SQ
m、全操作回数No）および初期運転の経過後に得られた
全操作回数Ｎに応じてそれぞれ形状が決定される。As shown in FIG. 15, each of these membership functions has three classes, a triangular shape, and three antecedents A, B, and C.
Basically, each reference value (average meandering amount Rns, monotonic degree T, steering amount SQ) obtained in the initial operation is used.
m, the total number of operations No) and the shape are determined according to the total number of operations N obtained after the elapse of the initial operation.

具体的には次の表１に示すような関係に基づいて区切
り値A,B,Cが求められている。Specifically, the delimiter values A, B, and C are obtained based on the relationship shown in Table 1 below.

（１）単調度についてのメンバーシップ関数の形状は
“高い”“中間”“低い”の３クラスに区切られてお
り、その区切り値ＡはＣの1/3、区切り値ＢはＣの2/3と
して求められ、その区切り値Ｃの値は40、単調度のMAX
値、各操作間の単調度増加量ａに定数12を乗算した値
（＝12×ａ）のうち最大値が設定される。 (1) The shape of the membership function for monotonicity is divided into three classes of “high”, “medium”, and “low”, and the delimiting value A is 1/3 of C, and the delimiting value B is 2 / of C. It is obtained as 3, and the value of the delimiter value C is 40, MAX of monotonicity
The maximum value is set among the value and the value (= 12 × a) obtained by multiplying the monotone increment a between the operations by the constant 12.

ここで各操作間の単調度増加量ａは次の様に求められ
る。Here, the monotonicity increment a between the operations is obtained as follows.

初期運転時t_s1が全操作回数Noで乗算されることによ
り、無操作時間の平均値ｂが求められる。この無操作時
間の平均値ｂに１秒間当りの単調度増加量（＝10・To）
が乗算され、各操作間の単調度増加量ａが求められる。By multiplying the initial operation time t _s1 by the total number of operations No, the average value b of the non-operation time is obtained. Monotonicity increase per second (= 10 · To) to this average value b of no operation time
Is multiplied to obtain the monotonicity increment a between the operations.

ｂ＝t_s1/No ａ＝（t_s1/No）・10・To 実例を第17図に示す。b = _ts1 / No a = ( _ts1 / No) · 10 · To An actual example is shown in FIG.

（２）操舵量についてのメンバーシップ関数の形状は、
“多い”“中間”“少ない”の３クラスに区切られてお
り、所定時間（覚醒度判定用時間t3）当たりの操舵量SQ
nの最小値、または最大値の0.6倍のうちいずれか小さい
方が区切り値Ａとして決定される。区切り値Ｂは（Ａ＋
Ｃ）/2として求められ、区切り値Ｃは操舵量SQnの最大
値として決定される。(2) The shape of the membership function for the steering amount is
The steering amount SQ is divided into three classes of “large”, “middle”, and “small”, and the steering amount SQ per a predetermined time (wake-up degree determination time t3).
The smaller of the minimum value of n and 0.6 times the maximum value is determined as the delimiter value A. The delimiter value B is (A +
C) / 2, and the separation value C is determined as the maximum value of the steering amount SQn.

実例を第18図に示す。 An example is shown in FIG.

（３）蛇行量についてのメンバーシップ関数の形状は、
“大きい”“中間”“小さい”の３クラスに区切られて
おり、その区切り値Ａは、平均蛇行量Rnsがそのまま区
切り値Ａと決定され、区切り値ＢはＡの1.5倍、区切り
値ＣはＡの２倍として決定される。(3) The shape of the membership function for the meandering amount is
It is divided into three classes of “large”, “middle”, and “small”, and the delimiting value A is determined as the delimiting value A with the average meandering amount Rns as it is, the delimiting value B is 1.5 times A, and the delimiting value C is It is determined as twice A.

実例を第19図に示す。 An example is shown in FIG.

なお、ファジィ推論の基準値である各メンバーシップ
関数の区切り値の設定処理が終了し、覚醒度の判定処理
に入ってからも単調度と操舵量に関しては、Min、Maxの
値が更新された都度その値を反映し、蛇行量に関しては
基準値設定が終了したらその後、変更せずに使用する。Note that the processing of setting the delimiter value of each membership function, which is the reference value of fuzzy inference, has been completed, and the values of Min and Max have been updated with respect to the monotonous degree and the steering amount even after entering the awakening degree determination processing. The value is reflected each time, and the meandering amount is used without being changed after the reference value setting is completed.

そして、これらメンバーシップ関数を用いてファジィ
推論が実行され、運転者の覚醒度が求められる（ステッ
プ136）。以下、このファジィ推論について説明する。Then, fuzzy inference is performed using these membership functions, and the awakening degree of the driver is obtained (step 136). Hereinafter, this fuzzy inference will be described.

現時点の単調度Ｔ（カウンタ19の値）と第17図のメン
バーシップ関数とから、単調度のファジィ変換グレード
が算出される。The fuzzy conversion grade of the monotonicity is calculated from the current monotonicity T (the value of the counter 19) and the membership function shown in FIG.

例えば、単調度Ｔが“20.57"の場合、その単調度Ｔは
第17図に示すように２つのクラス“中間”“低い”に対
応し、２つのファジィ変換グレード“0.76"“0.24"が算
出される。For example, when the monotonicity T is “20.57”, the monotonicity T corresponds to two classes “intermediate” and “low” as shown in FIG. 17, and two fuzzy conversion grades “0.76” and “0.24” are calculated. Is done.

ステップ135で求められた所定時間当たりの操舵量SQn
と第18図のメンバーシップ関数とから、操舵量のファジ
ィ変換グレードが算出される。Steering amount SQn per predetermined time obtained in step 135
The fuzzy conversion grade of the steering amount is calculated from the membership function shown in FIG.

たとえば、操舵量の平均値が“6452"の場合、その平
均値は第18図に示すように２つのクラス“多い”“中
間”に対応し、２つのファジィ変換グレード“0.86"
“0.14"が算出される。For example, if the average value of the steering amount is “6452”, the average value corresponds to two classes “many” and “middle” as shown in FIG. 18, and two fuzzy conversion grades “0.86”
“0.14” is calculated.

ステップ134で求められた所定時間の蛇行量の平均値R
n1と第19図のメンバーシップ関数とから、蛇行量のファ
ジィ変換グレードが算出される。Average value R of meandering amount for predetermined time obtained in step 134
The fuzzy conversion grade of the meandering amount is calculated from n1 and the membership function in FIG.

たとえば、蛇行量が“20.6"の場合、その蛇行量は第1
9図に示すように、２つのクラス“中間”“大きい”に
対応し、２つのファジィ変換グレード“0.95"“0.05"が
算出される。For example, if the meandering amount is “20.6”, the meandering amount is the first
As shown in FIG. 9, two fuzzy conversion grades “0.95” and “0.05” are calculated corresponding to the two classes “middle” and “large”.

メモリ21にはさらに、第20図に示す制御ルールのフォ
ーマットが記憶されており、その制御ルールに対して算
出された各ファジィ変換グレードが当て嵌められること
により、必要量であるところの覚醒度のクラスが求めら
れる。The memory 21 further stores a format of the control rule shown in FIG. 20, and by applying each fuzzy conversion grade calculated for the control rule, the awakening degree which is a necessary amount is Class is required.

この場合、３つのファジィ変換グレードが算出されて
おり、当て嵌めの該当箇所を第20図においてアンダーラ
インで示し、当て嵌めらる数値（ファジィ変換グレー
ド）データを第21図に示している。In this case, three fuzzy conversion grades have been calculated. Applicable fitting portions are indicated by underlines in FIG. 20, and numerical values (fuzzy conversion grade) data to be fitted are shown in FIG.

単調度、操舵量、及び蛇行量の３項目について、ファ
ジィ変換グレードがすべて零でないクラスは“4"“3.5"
“3"“2.5"“2"の５つである。For the three items of monotonicity, steering amount, and meandering amount, the classes whose fuzzy conversion grades are not all zero are “4” and “3.5”.
There are five, "3", "2.5" and "2".

そして、クラス“4"に対応する各項目のファジィ変換
グレードのうち、最大値は“0.05"である。クラス“3.
5"に対応する各項目のファジィ変換グレードのうち、最
大値は“0.05"である。クラス“3"に対応する各項目の
ファジィ変換グレードのうち、最大値は“0.14"であ
る。クラス“2.5"に対応する各項目のファジィ変換グレ
ードのうち、最大値は“0.76"である。The maximum value among the fuzzy conversion grades of each item corresponding to the class “4” is “0.05”. Class “3.
The maximum value among the fuzzy conversion grades of each item corresponding to 5 "is" 0.05. The maximum value among the fuzzy conversion grades of each item corresponding to class "3" is "0.14. Class" Among the fuzzy conversion grades of each item corresponding to 2.5 ", the maximum value is" 0.76 ".

クラス“2"に対応する各項目のファジィ変換グレード
のうち、最大値は“0.24"である。以上は、いわゆるMi
n,Max合成重心法により求められるものである。The maximum value among the fuzzy conversion grades of each item corresponding to the class “2” is “0.24”. The above is the so-called Mi
It is determined by the n, Max composite centroid method.

また、後件部であるところの覚醒度について、第16図
に示す９クラス、三角形、覚醒度“１ないし5"のメンバ
ーシップ関数が用意され、それがメモリ21に記憶されて
いる。As for the degree of arousal, which is the consequent part, a membership function of 9 classes, triangles, and arousal level “1 to 5” shown in FIG. 16 is prepared and stored in the memory 21.

この覚醒度のメンバーシップ関数に対し、抽出された
各クラスごとのファジィ変換グレードが第16図に斜線で
示すごとぐ、当て嵌められ、かつ、斜線部分の重心が計
算されることにより、覚醒度Ｘ（＝“2.6"）が求められ
る。これでファジィ推論の終了である。With respect to the membership function of the arousal level, the extracted fuzzy conversion grade for each class is fitted as shown by hatching in FIG. 16, and the center of gravity of the hatched portion is calculated, thereby obtaining the arousal level. X (= “2.6”) is obtained. This is the end of fuzzy inference.

こうして、覚醒度Ｘが求まると、それが表示器６で表
示される（ステップ137）。この表示を見ることによ
り、運転者は自身の運転状態を把握することができる。
また、同乗者は運転者が居眠りしないように、運転者に
話しかけたり、注意を与えたり、適切な処置をとること
ができる。When the arousal level X is obtained in this way, it is displayed on the display 6 (step 137). By looking at this display, the driver can grasp his own driving state.
Also, the passenger can speak to the driver, give attention, and take appropriate measures to prevent the driver from falling asleep.

この後、運転停止で無い限り、覚醒度判定時間t₃が強
制的に60秒にセットされ（ステップ139）、ステップ116
に戻り、運転停止でシステム停止となる。Thereafter, unless the operation is stopped is awareness determination time t ₃ forcibly set to 60 seconds (step 139), step 116
And the system stops when the operation stops.

一方、第22図のフローチャートに示すように、ファジ
ィ推論によって求められる覚醒度Ｘと、予めメモリ21に
記憶されている設定値“4"“3"“2"“1"とが逐次に比較
される（ステップ201〜204）。On the other hand, as shown in the flowchart of FIG. 22, the awakening degree X obtained by fuzzy inference is sequentially compared with the set values “4”, “3”, “2”, and “1” stored in the memory 21 in advance. (Steps 201 to 204).

ここで、設定値“4"は殆ど居眠り状態に相当するレベ
ルである。、設定値“3"は居眠り、蛇行運転が時々見ら
れるレベルである。“2"はあくびが頻発するなど、かな
り眠気を催しているレベルである。設定値“1"はやや眠
気を催しているレベルである。Here, the set value “4” is a level almost corresponding to a dozing state. The set value “3” is a level at which the driver sometimes falls asleep and sometimes snakes. “2” is a level that is quite sleepy, such as frequent yawning. The set value “1” is a level that causes a slight drowsiness.

覚醒度Ｘの必要量が設定値“4"より大きければ（ステ
ップ210のYes）、覚醒器7dが所定時間だけ動作し（ステ
ップ205）、光、風、音、振動が合わせて発せられた
り、または電気的な衝撃が運転者の体に加えられる。If the required amount of the arousal degree X is larger than the set value “4” (Yes in step 210), the awakening device 7d operates for a predetermined time (step 205), and light, wind, sound, and vibration are emitted together, Or an electric shock is applied to the driver's body.

覚醒度Ｘの必要量が設定値“3"より大きければ（ステ
ップ202のYes）、覚醒器7cが所定時間だけ動作し（ステ
ップ206）、音、が発せられたり、または振動が運転者
の体に加えられる。If the required amount of the arousal degree X is larger than the set value “3” (Yes in step 202), the awakening device 7c operates for a predetermined time (step 206), and a sound or vibration is generated by the driver's body. Is added to

覚醒度Ｘの必要量が設定値“2"より大きければ（ステ
ップ203のYes）、覚醒器7bが所定時間だけ動作し（ステ
ップ207）、光が発せられたり、強風が運転者の体に吹
き付けられる。If the required amount of the arousal degree X is larger than the set value “2” (Yes in step 203), the awakening device 7b operates for a predetermined time (step 207), and light is emitted or a strong wind blows on the driver's body. Can be

覚醒度Ｘの必要量が設定値“1"より大きければ（ステ
ップ204のYes）、覚醒器7aが所定時間だけ動作し（ステ
ップ208）、臭いが発せられたり、弱風が運転者の体に
吹き付けられる。If the required amount of the arousal degree X is larger than the set value "1" (Yes in step 204), the awakening device 7a operates only for a predetermined time (step 208), and an odor is emitted or a weak wind is applied to the driver's body. Sprayed.

覚醒度Ｘの必要量が設定値“1"より小さい場合（ステ
ップ204のNo）、覚醒器は作動しない。When the required amount of the arousal degree X is smaller than the set value “1” (No in step 204), the awakening device does not operate.

このように、覚醒度Ｘの必要量に応じたレベルの覚醒
作用を運転者に与えることにより、運転者の居眠りを未
然に防ぐことが出来、安全性が向上する。As described above, by giving the driver a wake-up effect at a level corresponding to the required amount of wakefulness X, the driver can be prevented from falling asleep beforehand, and safety is improved.

特に、運転者の継続的な状態変化を単調度として捕ら
え、しかも、居眠り運転につながるステアリング操作の
特徴に加え、カメラによって捕らえた前方路面の白線位
置のずれ量に応じた蛇行量を捕らえ、これらをファジィ
推論の入力とすると共に、まだ居眠り運転の心配の無い
初期運転時に、運転者毎の個人レベルの運転操作データ
を取り込み、それをファジィ推論の基準値として盛り込
むようにしたので、運転者の居眠りを的確にしかも、常
に把握出来、信頼性にすぐれたものとなる。更に、段階
的に覚醒度に応じた覚醒手段を起動することが出来、最
適な覚醒処理が可能と成る。In particular, it captures the continuous state change of the driver as monotonicity, and in addition to the features of steering operation that leads to dozing driving, captures the meandering amount according to the deviation amount of the white line position on the front road surface captured by the camera, Is used as input for fuzzy inference, and at the time of initial driving when there is no worry about drowsy driving, individual-level driving operation data for each driver is fetched and incorporated as reference values for fuzzy inference. You can get a good idea of snoozing and always have a good sense of reliability. Further, it is possible to activate the awakening means in accordance with the degree of awakening step by step, so that an optimal awakening process can be performed.

なお、覚醒器としては上述の実施例のものに限らず、
シートに振動を与える等、種々のものが使用可能であ
る。The awakening device is not limited to the one in the above-described embodiment,
Various types can be used, such as giving a vibration to the sheet.

第23図には本発明の第２の実施例を示した。 FIG. 23 shows a second embodiment of the present invention.

この第２実施例としての居眠り運転警報装置S2は第１
図の居眠り運転警報装置S1と比較し、居眠り運転警報用
のコントロールユニット4a内のステアリング操作検出部
Baと運転者の覚醒度を推定するファジィ推論部Daとの機
能が相違する点以外は同様の構成を採り、ここでは同一
部材には同一符号を付し、同一構成部分の重複説明を略
し、相違点部分を主に説明する。The drowsy driving warning device S2 as the second embodiment is
Compared to the drowsy driving alarm device S1 in the figure, the steering operation detection unit in the control unit 4a for drowsy driving alarm
The same configuration is adopted except that the functions of Ba and the fuzzy inference unit Da for estimating a driver's arousal level are different. Here, the same members are denoted by the same reference numerals, and the same components are not described repeatedly. The differences will be mainly described.

コントロールユニット4aはその制御部8aに、コントロ
ールユニット４と同様に自動車の各種操作手段の操作を
検知するためのセンサを接続され、走行位置検出部Ｃと
して蛇行量演算部C3の機能を備え、しかも、コントロー
ルユニット４で説明したと同様の運転操作検出部Ａと基
準値設定部Ｅ及び報知部Ｆとしての機能を備えると共
に、ステアリング操作検出部Baと運転者の覚醒度を推定
するファジィ推論部Daとしての各機能を備える。The control unit 4a is connected to its control unit 8a, similarly to the control unit 4, with a sensor for detecting the operation of various operation means of the vehicle. The control unit 4a has a meandering amount calculation unit C3 as a traveling position detection unit C. , A driving operation detection unit A, a reference value setting unit E, and a notification unit F, which are the same as those described in the control unit 4, and a steering operation detection unit Ba and a fuzzy inference unit Da for estimating the awakening degree of the driver. Each function is provided.

この第２実施例としての居眠り運転警報装置S2は第１
図の居眠り運転警報装置S1と比較し、居眠り運転警報用
のコントロールユニット4a内の制御機能が相違する点以
外は同様の構成を採り、ここでは同一部材には同一符号
を付し、重複説明を略して説明する。The drowsy driving warning device S2 as the second embodiment is
Compared to the drowsy driving alarm device S1 in the figure, the same configuration is adopted except that the control function in the drowsing driving alarm control unit 4a is different. The description is abbreviated.

コントロールユニット4aはその制御部8aに、コントロ
ールユニット４と同様に自動車の各種操作手段の操作を
検知するためのセンサを接続され、紙かも、コントロー
ルユニット４で説明したと同様に走行位置検出部Ｃを成
す蛇行量演算部C3と、運転操作検出部Ａと、報知部Ｆと
しての機能を備え、これらの説明は略す。The control unit 4a is connected to its control unit 8a with a sensor for detecting the operation of various operation means of the vehicle, similarly to the control unit 4, and the paper position is detected by the travel position detecting unit C as described in the control unit 4. The functions as a meandering amount calculating unit C3, a driving operation detecting unit A, and a notifying unit F, which are described below, are omitted.

更に、コントロールユニット4aは基準値設定部Eaとス
テアリング操作検出部Baと運転者の覚醒度を推定するフ
ァジィ推論部Daとしての各機能を備える。Further, the control unit 4a has various functions as a reference value setting unit Ea, a steering operation detection unit Ba, and a fuzzy inference unit Da for estimating the awakening degree of the driver.

基準値設定部Eaは運転開始から一定時間の初期運転に
関して働くもので、次の（１）〜（８）区分の機能を備
える。The reference value setting unit Ea works for an initial operation for a certain period of time from the start of operation, and has functions of the following (1) to (8).

（１）運転開始から一定時間t_s1を初期運転として設定
する。(1) Set a fixed time t _s1 from the start of operation as the initial operation.

（２）各種操作手段のうちステアリングを除く少なくと
も１つが操作されたとき、その操作手段に対応する重み
付け値niをメモリ21から読み出す。(2) When at least one of the various operation means except the steering is operated, the weight value ni corresponding to the operation means is read from the memory 21.

（３）読出される重み付け値niをカウンタ19で加算し
（ｎ＝Σni）、加算値ｎを初期運転中の全操作回数Noと
して保持する。ここで、重み付け値niを加算するのは、
実際に起こる率は低いと思われるが、複数の操作手段が
同時に操作される場合への対処である。(3) The read weight value ni is added by the counter 19 (n = Σni), and the added value n is held as the number of all operations during the initial operation No. Here, the weighting value ni is added
Although the actual rate seems to be low, it is a measure to cope with the case where a plurality of operating means are operated simultaneously.

（４）操舵角センサ17で検知される各操舵角Ｑ（第28図
中の各丸印参照）の前回値との偏差がプラス、マイナス
で反転した時（例えば第28図中の符号qa〜qb及びqc〜qd
の各中間時期ta,tb）、一操舵期間と判定して、その操
舵毎にカウンタ20を「１」ずつ加算して操舵回数Ｍを求
め、１分毎の操舵回数Ｍをメモリ14に順次記憶する。(4) When the deviation of each steering angle Q (see each circle in FIG. 28) detected by the steering angle sensor 17 from the previous value is reversed to plus or minus (for example, reference numerals qa to q in FIG. 28). qb and QC ~ qd
, Each intermediate time ta, tb), is determined to be one steering period, and the counter 20 is incremented by “1” for each steering to obtain the number of steerings M, and the number of steerings M per minute is sequentially stored in the memory 14. I do.

（５）操舵角センサ17で検知される操舵角Ｑに基づき、
隣合う一操舵時（例えば第28図中の時期taとtb）を結ぶ
直線Ｌの傾斜（＝dt/dQ）状態より各操舵速度（deg/
秒）を求め、それをメモリ21に順次記憶する。(5) Based on the steering angle Q detected by the steering angle sensor 17,
Each steering speed (deg / deg) is determined based on the inclination (= dt / dQ) of a straight line L connecting one adjacent steering operation (for example, timings ta and tb in FIG. 28).
Seconds) and sequentially stores them in the memory 21.

（６）初期運転の終了後、記憶された各操舵速度の平均
値ｄを求める。(6) After the end of the initial operation, an average value d of the stored steering speeds is obtained.

（７）初期運転の終了時、記憶された各操舵速度の所定
偏差（＝上側四分位置と下側四分位置との差）ｅを求め
る。(7) At the end of the initial operation, a predetermined deviation (= difference between the upper quadrant and the lower quadrant) e of each of the stored steering speeds is obtained.

（８）初期運転の終了時、全操作回数No、各操舵回数
Ｍ、各操舵速度の平均値ｄ、及び各操舵速度の所定偏差
ｅをそれぞれ基準値としてメモリ21に記憶する。(8) At the end of the initial operation, the total number of operations No, each number of steerings M, the average value d of each steering speed, and the predetermined deviation e of each steering speed are stored in the memory 21 as reference values.

ステアリング操作検出部Baは初期運転の経過後に働く
もので、次の（１）〜（３）区分の各機能を備える。The steering operation detection unit Ba operates after the lapse of the initial driving, and has the following functions (1) to (3).

（１）操舵角センサ17の検知結果に基づく操舵角データ
をメモリ21に蓄積する。(1) The steering angle data based on the detection result of the steering angle sensor 17 is stored in the memory 21.

（２）最新の単位時間（１分間を単位としている）の操
舵角Ｑデータに基づき、その所定時間における各操舵の
操舵速度の平均値ｄを求める。(2) Based on the steering angle Q data of the latest unit time (one minute is a unit), an average value d of the steering speeds of the respective steerings in the predetermined time is obtained.

（３）最新の１分間の操舵角データに基づき、その１分
間における操舵回数Ｍを求める。(3) Based on the latest steering angle data for one minute, the number of steerings M in the one minute is obtained.

ファジィ推論部Daは初期運転の経過後働くもので、次
の（１）の機能を備える。The fuzzy inference unit Da works after the elapse of the initial operation, and has the following function (1).

（１）運転操作検出部Ａからの単調度Ｔ、ステアリング
操作検出部Baから操舵回数Ｍ、操舵速度ｄ、走行位置検
出部Ａからの蛇行量Rnに対応する各メンバーシップ関数
に基づいて運転者の覚醒度を推定する。(1) The driver based on each membership function corresponding to the monotonicity T from the driving operation detecting unit A, the number of steerings M, the steering speed d from the steering operation detecting unit Ba, and the meandering amount Rn from the traveling position detecting unit A. Estimate the arousal level of.

次に、居眠り運転警報装置S2の作動を第24図乃至第27
図のフローチャートを参照しながら説明する。なお、こ
こでのフローチャートは、居眠り運転警報装置S1の第９
図乃至第12図のフローチャートと同一構成部分が多く、
ここでは同一ステップには同一ステップ番号を付し、相
違するステップには「ａ」記号を追加して付し、更に、
重複説明は簡略化する。Next, the operation of the drowsy driving alarm device S2 will be described with reference to FIGS.
This will be described with reference to the flowchart in FIG. Note that the flowchart here is the ninth operation of the drowsy driving alarm device S1.
Many components are the same as those in the flowcharts of FIGS.
Here, the same steps are denoted by the same step numbers, and the different steps are denoted by adding an “a” symbol.
Duplicate description will be simplified.

イグニッションスイッチがオンされてエンジンが始動
されると、カメラ２と画像処理装置３及び居眠り運転警
報用のコントロールユニット4aとがシステム起動し、検
知車速Ｖが一定値V1を越えるのを待ち、越えると初期運
転時間t₁のカウントが開始され、路面撮影指令をカメラ
２及び画像処理装置３に発する（ステップ101〜103）。
これによって、画像処理装置３が第13図で説明したと同
様の処理に入る。When the ignition switch is turned on and the engine is started, the camera 2, the image processing device 3, and the control unit 4a for drowsiness driving are activated, and the system waits until the detected vehicle speed V exceeds a certain value V1. count the initial operation time t ₁ is started, it emits a road image acquisition command to the camera 2 and the image processing apparatus 3 (step 101 to 103).
As a result, the image processing apparatus 3 enters the same processing as described with reference to FIG.

運転中、運転者によって操作部材の操作があり、これ
らの内、ステアリングリング操作を除く少なくとも１つ
の操作が実行されると、その操作手段に対した重み付け
値niが読出され、重み付け値niがカウンタ19で加算さ
れ、加算値ｎが初期運転中の全操作回数Noとして保持さ
れる（ステップ104〜107）。During driving, the driver operates the operating members, and when at least one of these operations except the steering ring operation is performed, a weight value ni for the operating means is read out, and the weight value ni is stored in the counter. The result is added in step 19, and the added value n is held as the total number of operations No during the initial operation (steps 104 to 107).

ステアリングの操舵角Ｑが操舵角センサ17で検知され
ており、操舵があったと判断されるとその操舵毎に、カ
ウンタ20が「１」づつ加算されて操舵回数Ｍがメモリ21
に順次記憶される（ステップ108,109_a-1,109_a-2）。The steering angle Q of the steering is detected by the steering angle sensor 17, and when it is determined that steering has been performed, the counter 20 is incremented by “1” for each steering operation, and the number of times of steering M is stored in the memory 21.
(Steps 108, 109a _-1 and 109a _-2 ).

Ｍ＝Ｍ＋１ 同時に、検知される操舵角Ｑに基づき、一操舵毎の操
舵速度（deg/秒）が求められ、それがメモリ21に順次記
憶される。M = M + 1 At the same time, a steering speed (deg / sec) for each steering is obtained based on the detected steering angle Q, and is sequentially stored in the memory 21.

ステップ110では画像処理装置３から、白線L_R,L_LのX,
Y座標上の位置（Y_Rn＝aX_Rn＋ｂ）、（Y_Ln＝cX_Ln＋ｄ）
が初期運転時間t₁中順次取り込まれ、メモリ21に順次記
憶される。In step 110, the image processing device 3 sends the white lines L _R , X of the _LL ,
Position on the Y coordinate _{(Y R n = aX R n} + b), (Y L n = cX L n + d)
Are sequentially taken in during the initial operation time t ₁ and sequentially stored in the memory 21.

初期運転時間t₁が一定時間t_s1（例えば20分）を越え
ると（ステップ111）、そこで初期運転の終了と成る。When the initial operation time t ₁ exceeds a predetermined time t _s1 (e.g. 20 minutes) (step 111), where is terminated early operation.

一方、画像処理装置３は路面撮影指令を受けた時点か
ら一定時間の初期運転において第13図のフローチャート
で示すような白線推定処理を上述と同様に行ない、初期
運転時に運転者の個人レベルでの運転操作データより蛇
行量Rnsを演算する（ステップ112）。On the other hand, the image processing device 3 performs the white line estimation processing as shown in the flowchart of FIG. 13 in the initial operation for a certain period of time from the time when the road surface photographing command is received, in the same manner as described above. The meandering amount Rns is calculated from the driving operation data (step 112).

ステップs113aに達すると、メモリ21に記憶されてい
る各操舵速度が読出され、その操舵速度の平均値ｄが求
められるとともに、同操舵速度所定偏差（＝上側四分位
置と下側四分位置との差）ｅが求められる。When the process reaches step s113a, the respective steering speeds stored in the memory 21 are read out, an average value d of the steering speeds is obtained, and the steering speed predetermined deviation (= the upper quadrant position and the lower quadrant position are calculated). E) is determined.

そして、カウンタ19の初期運転時の全操作回数No、初
期運転時の各操舵回数Ｍ、各操舵速度の平均値ｄ、各操
舵速度の所定偏差ｅ及び初期運転時の蛇行量Rnsがそれ
ぞれ基準値としてメモリ21に保持される（ステップ114
a）。Then, the total number of operations No of the counter 19 at the time of the initial operation, the number of times of each steering M at the time of the initial operation, the average value d of each of the steering speeds, the predetermined deviation e of each of the steering speeds, and the meandering amount Rns at the time of the initial operation are reference values Is stored in the memory 21 (step 114
a).

こうして、一定時間t_s1にわたる初期運転の間に、運
転者毎の個人レベルの運転操作データが取り込まれる。In this way, during the initial driving for the fixed time _ts1 , the driving operation data at the individual level for each driver is captured.

初期運転の開始後、ステップ115ではタイマ18で運転
時間t₂、覚醒度判定用時間t₃のカウントが開始される。After the start of the initial operation, the operating time t ₂ in step 115 the timer 18, the count of the awareness determination for time t ₃ is started.

車速Ｖが一定値V1を越えると、ウインカ操作中か否か
判断し、操作中は蛇行量Rn＝０に設定し、ステップ121a
に進む。If the vehicle speed V exceeds the fixed value V1, it is determined whether or not the turn signal is being operated. During the operation, the meandering amount Rn is set to 0, and step 121a is performed.
Proceed to.

他方、ウインカ非操作中は、画像処理装置３より最新
の白線画像の位置（Y_Rn＝aX_Rn＋ｂ）、（Y_Ln＝cX_Ln＋
ｄ）のＸ座標（X_Rn1,X_Ln1）、（X_Rn2,X_Ln2）、（X_Rn3,X
_Ln3）と前回白線のＸ座標とのＸ座標でのずれである蛇
行量Rnを算出し、メモリ21にストアする（ステップ116
〜120）。On the other hand, the winker during non-operation, the position of the latest white line image from the image processing apparatus _{3 (Y R n = aX R} n + b), (Y L n = cX L n +
X-coordinate of _{d) (X Rn1, X Ln1} ), (X Rn2, X Ln2), (X Rn3, X
_Ln3 ) and the meandering amount Rn, which is the difference between the X coordinate of the previous white line and the X coordinate, are stored in the memory 21 (step 116).
~ 120).

ところで、車速Ｖが一定値V1を下回った場合、それま
で蓄積されていたメモリ21内の操舵角データがクリアさ
れる。同時に覚醒度判定用時間t₃がクリアされてゼロに
戻される（ステップ130a,131）。また、車速Ｖが零まで
下がると、覚醒度の表示がオフされる（ステップ132,13
3）。ただし、この場合、無操作時間t₄、単調度Ｔ及び
前回白線のＸ座標は保持される。When the vehicle speed V falls below the fixed value V1, the steering angle data stored in the memory 21 is cleared. Awareness determination for time t ₃ is returned to zero cleared simultaneously (step 130a, 131). When the vehicle speed V drops to zero, the display of the alertness level is turned off (steps 132 and 13).
3). However, in this case, the no-operation time t ₄ , the monotonicity T, and the X coordinate of the previous white line are retained.

ステップ121a,122では操舵角センサ17の検知した操舵
角Ｑデータ（図28中に示す各qnのデータ）がメモリ21に
蓄積され、次いで、カウンタ19で一定値Toが積算され、
単調度Ｔが求められる。In steps 121a and 122, the steering angle Q data (data of each qn shown in FIG. 28) detected by the steering angle sensor 17 is stored in the memory 21, and then the counter 19 accumulates a constant value To,
A monotonicity T is determined.

Ｔ＝Ｔ＋To この一定値Toの積算は、制御サイクルタイムであると
ころの1/10秒ごとに繰返し実行される。T = T + To This integration of the constant value To is repeatedly executed every 1/10 second, which is the control cycle time.

運転中、ステアリング操作を除く少なくとも１つの操
作が実行されると、その操作手段に定められている重み
付け値niが読出され、加算され、加算値ｎが運転中の全
操作回数Ｎとしてカウンタ19で積算される（ステップ12
3〜125）。When at least one operation other than the steering operation is performed during driving, the weighting value ni determined for the operating means is read and added, and the added value n is set as the total number of operations N during driving by the counter 19. Accumulated (Step 12
3-125).

ｎ＝Σni Ｎ＝Ｎ＋ｎ 次いで、初期運転経過後の各操作間の時間経過の平均
値〔＝t₂/N〕が求められ、この平均値に単調度増加量
（＝10・To）が乗算され、これに読出される重み付け値
ｎが乗算され、単調度解消量〔＝（t₂/N）・10・To・
ｎ〕が求められる。更に、この単調度解消量だけカウン
タ19の積算値が減じられ、単調度Ｔが補正される（ステ
ップ126）。n = Σni N = N + n Then, an average value [= t ₂ / N] of the time lapse between each operation after the initial operation has elapsed is obtained, and this average value is multiplied by the monotonicity increase amount (= 10 · To). , Is multiplied by a weight value n to be read, and the monotonicity cancellation amount [= (t ₂ / N) · 10 · To ·
n] is required. Further, the integrated value of the counter 19 is reduced by the monotonic degree cancellation amount, and the monotonicity T is corrected (step 126).

Ｔ＝Ｔ−〔（t₂/N）・10・To・ｎ〕 したがって、第14図の実験データから判るように、操
作がなければ増大を続け、操作がなされる毎にその操作
に応じた分だけ解消される。T = T − [(t ₂ / N) · 10 · To · n] Therefore, as can be seen from the experimental data in FIG. 14, the increase is continued if no operation is performed. It is eliminated by the minute.

操作がなされる毎に無操作時間t₄のカウント値がメモ
リ21に記憶され、且つ、そのカウント値がクリアされる
（ステップ126_a-1）。Operation is the count value of the non-operation time t ₄ for each to be made is stored in the memory 21, and the count value is cleared (step 126 _a-1).

単調度Ｔが負の値に成った場合、単調度Ｔは零に修正
される（ステップ127,128）。When the monotonicity T becomes a negative value, the monotonicity T is corrected to zero (steps 127 and 128).

こうして、覚醒度判定時間t₃が所定時間に達するまで
（ステップ129）、単調度Ｔの係数、操舵角データ及び
蛇行量Rnの蓄積が繰り返される。Thus, until the awareness determination time t ₃ reaches a predetermined time (step 129), the coefficient of monotonousness T, the accumulation of the steering angle data and the meandering amount Rn are repeated.

覚醒度判定時間t3が所定時間を超えると、その所定時
間に記憶された各白線画像（Y_Rn＝aX_Rn＋ｂ）、（Y_Ln＝
cX_Ln＋ｄ）のＸ座標のずれである蛇行量Rnの平均値Rn1
が求められる（ステップ129,134）。When awareness determination time t3 exceeds the predetermined time, the white line image stored in the predetermined time _{(Y R n = aX R n} + b), (Y L n =
The average value Rn1 of the meandering amount Rn, which is the deviation of the X coordinate of cX _L n + d)
Are calculated (steps 129 and 134).

同じく所定時間に記憶された各無操作時間t₄の平均値
が求められる（ステップ135a）。同じく所定時間に蓄え
られた操舵角Ｑデータに基づき、最新の所定時間におけ
る各操舵の操舵速度の平均値ｄが求められる（ステップ
135_a-1）。同じく所定時間に蓄えられた操舵角Ｑデータ
に基づき、最新の所定時間における操舵回数Ｍが求めら
れる（ステップ135_a-2）。Also the average value of each non-operation time t ₄ when stored in a predetermined time is determined (step 135a). Similarly, based on the steering angle Q data stored at the predetermined time, the average value d of the steering speed of each steering at the latest predetermined time is obtained (step
135 _a-1 ). Similarly, based on the steering angle Q data stored at the predetermined time, the number of steerings M at the latest predetermined time is obtained (step 135a _-2 ).

ステップ136aに達すると、覚醒度Ｘの推論を行なう。
まず、メモリ21に記憶されていた蛇行量Rn、単調度Ｔ、
操舵速度ｄ及び操舵回数Ｍについての４つのメンバーシ
ップ関数が呼び出される。When the process reaches step 136a, the awakening degree X is inferred.
First, the meandering amount Rn, monotonicity T,
Four membership functions for the steering speed d and the number of steerings M are called.

これらメンバーシップ関数は、初期運転で得られた各
基準値（平均蛇行量Rns、全操作回数No、操舵回数M,各
操舵速度の平均値ｄ、各操舵速度の所定偏差ｅ）および
初期運転の経過後に得られた全操作回数Ｎに応じてそれ
ぞれ形状が決定され、ここでは次の表２に示すような関
係に基づいて区切り値A,B,Cが求められている。These membership functions are used to calculate each reference value (average meandering amount Rns, total number of operations No, number of steerings M, average value d of each steering speed, predetermined deviation e of each steering speed) obtained in the initial operation, and the initial operation. The shape is determined in accordance with the total number of operations N obtained after the lapse of time. Here, the separation values A, B, and C are obtained based on the relationship shown in Table 2 below.

（１）単調度についてのメンバーシップ関数の形状は、
第１図の居眠り運転警報装置S1で説明したと同様に設定
され、実例は上述の第16図に示した。 (1) The shape of the membership function for monotonicity is
The setting is performed in the same manner as described for the drowsy driving warning device S1 in FIG. 1, and an example is shown in FIG. 16 described above.

（２）操舵速度についてのメンバーシップ関数の形状
は、“速い”“中間”“遅い”の３クラスに区切られて
おり、偏差ｅに定数0.75が乗算され、その乗算値を平均
値ｄから減算した値（＝ｄ−0.75e）が区切り値Ａと決
定される。偏差ｅに定数0.25が乗算され、その乗算値を
平均値ｄから減算した値（＝ｄ−0.25e）が区切り値Ｂ
と決定される。偏差ｅに定数0.25が乗算され、その乗算
値を平均値ｄに加算した値（＝ｄ＋0.25e）が区切り値
Ｃと決定される。実例を第29図に示す。(2) The shape of the membership function for the steering speed is divided into three classes of “fast”, “intermediate”, and “slow”. The deviation e is multiplied by a constant 0.75, and the multiplied value is subtracted from the average value d. The determined value (= d−0.75e) is determined as the separation value A. The deviation e is multiplied by a constant 0.25, and a value obtained by subtracting the multiplied value from the average value d (= d−0.25e) is a delimiter value B.
Is determined. The deviation e is multiplied by a constant 0.25, and the value obtained by adding the multiplied value to the average value d (= d + 0.25e) is determined as the separation value C. An example is shown in FIG.

（３）操舵回数についてのメンバーシップ関数の形状
は、“多い”“中間”“少ない”の３クラスに区切られ
ており、まず、各操舵回数Ｍの最小値ｆ、平均値ｇ、最
大値ｈ、標準偏差ｉが求められる。ここで、ｆまたは
（ｇ−２×ｉ）または（２×ｇ−ｈ）のうち、最大のも
のが区切り値Ａに決定される。ｇが区切り値Ｂと決定さ
れる。（ｇ＋２×ｉ）またはｈのうち、最小のものが区
切り値Ｃと決定される。実例を第30図に示す。(3) The shape of the membership function regarding the number of times of steering is divided into three classes of “many”, “intermediate”, and “small”. First, the minimum value f, the average value g, and the maximum value h of each steering frequency M , Standard deviation i. Here, the largest one of f or (g−2 × i) or (2 × g−h) is determined as the separation value A. g is determined as the delimiter value B. The smallest one of (g + 2 × i) or h is determined as the separation value C. An example is shown in FIG.

（４）蛇行量についてのメンバーシップ関数の形状は、
第１図の居眠り運転警報装置S1で説明したと同様に設定
され、実例は上述の第19図に示した。(4) The shape of the membership function for the meandering amount is
The settings are set in the same manner as described for the drowsy driving warning device S1 in FIG. 1, and an example is shown in FIG. 19 described above.

なお、ファジィ推論の基準値である各メンバーシップ
関数の区切り値の設定処理が終了し、覚醒度の判定処理
に入ってからも単調度と操舵回数と操舵速度に関して
は、Min、Maxの値が更新された都度その値を反映し、蛇
行量に関しては基準値設定が終了したらその後、変更せ
ずに使用する。In addition, after the setting process of the boundary value of each membership function, which is the reference value of fuzzy inference, is completed and the values of Min and Max are not changed with respect to the monotonicity, the number of times of steering, and the steering speed even after the determination process of the arousal level is started. The value is reflected each time it is updated, and the meandering amount is used without being changed after the reference value setting is completed.

そして、これらメンバーシップ関数を用いてファジィ
推論が実行され、運転者の覚醒度が求められる（ステッ
プ136a）。以下、このファジィ推論について説明する。Then, fuzzy inference is performed using these membership functions, and the awakening degree of the driver is obtained (step 136a). Hereinafter, this fuzzy inference will be described.

現時点の単調度Ｔ（カウンタ19の値）と第17図のメン
バーシップ関数とから、単調度のファジィ変換グレード
が算出される。The fuzzy conversion grade of the monotonicity is calculated from the current monotonicity T (the value of the counter 19) and the membership function shown in FIG.

例えば、単調度Ｔが“20.57"の場合、その単調度Ｔは
第17図に示すように２つのクラス“中間”“低い”に対
応し、２つのファジィ変換グレード“0.76"“0.24"が算
出される。For example, when the monotonicity T is “20.57”, the monotonicity T corresponds to two classes “intermediate” and “low” as shown in FIG. 17, and two fuzzy conversion grades “0.76” and “0.24” are calculated. Is done.

ステップ135_a-1で求められた所定時間当たりの各操舵
の操舵速度の平均値ｄと第29図のメンバーシップ関数と
から、操舵操舵速度のファジィ変換グレードが算出され
る。A fuzzy conversion grade of the steering speed is calculated from the average value d of the steering speed of each steering per predetermined time obtained in step 135a _-1 and the membership function in FIG.

たとえば、操舵速度の平均値が“5.54deg/秒”の場
合、その平均値は第29図に示すように１つのクラス“遅
い”に対応し、１つのファジィ変換グレード“1.0"が算
出される。For example, when the average value of the steering speed is “5.54 deg / sec”, the average value corresponds to one class “slow” as shown in FIG. 29, and one fuzzy conversion grade “1.0” is calculated. .

ステップ135_a-2で求められた所定時間当たりの操舵回
数Ｎと第30図のメンバーシップ関数とから、操舵回数の
ファジィ変換グレードが算出される。A fuzzy conversion grade of the number of steering operations is calculated from the number of steering operations N per predetermined time obtained in step 135a _-2 and the membership function shown in FIG.

たとえば、操舵回数が“9.0回／秒”の場合、その操
舵回数は第30図に示すように１つのクラス“少ない”に
対応し、１つのファジィ変換グレード“1.0"が算出され
る。For example, when the number of times of steering is “9.0 times / second”, the number of times of steering corresponds to one class “less” as shown in FIG. 30, and one fuzzy conversion grade “1.0” is calculated.

ステップ134で求められた所定時間の蛇行量の平均値R
n1と第19図のメンバーシップ関数とから、蛇行量のファ
ジィ変換グレードが算出される。Average value R of meandering amount for predetermined time obtained in step 134
The fuzzy conversion grade of the meandering amount is calculated from n1 and the membership function in FIG.

たとえば、蛇行量が“20.6"の場合、その蛇行量は第1
9図に示すように、２つのクラス“中間”“大きい”に
対応し、２つのファジィ変換グレード“0.95"“0.05"が
算出される。For example, if the meandering amount is “20.6”, the meandering amount is the first
As shown in FIG. 9, two fuzzy conversion grades “0.95” and “0.05” are calculated corresponding to the two classes “middle” and “large”.

メモリ21にはさらに、第31図に示す制御ルールのフォ
ーマットが記憶されており、その制御ルールに対して算
出された各ファジィ変換グレードが当て嵌められること
により、必要量であるところの覚醒度のクラスが求めら
れる。The format of the control rule shown in FIG. 31 is further stored in the memory 21, and by applying each fuzzy conversion grade calculated for the control rule, the awakening degree which is a necessary amount is Class is required.

この場合、４つのファジィ変換グレードが算出されて
おり、当て嵌めの該当箇所を第31図においてアンダーラ
インで示し、当て嵌めらる数値データを第32図に示して
いる。In this case, four fuzzy conversion grades have been calculated. Applicable parts are indicated by underlines in FIG. 31, and numerical data to be applied are shown in FIG.

単調度、操舵速度、操舵回数及び蛇行量の４項目につ
いて、ファジィ変換グレードがすべて零でないクラスは
“4"“3.5"“3"“2.5"の４つである。Regarding the four items of the monotonicity, the steering speed, the number of times of steering, and the meandering amount, the classes in which the fuzzy conversion grades are not all zero are “4”, “3.5”, “3”, and “2.5”.

そして、クラス“4"に対応する各項目のファジィ変換
グレードのうち、最大値は“0.05"である。クラス“3.
5"に対応する各項目のファジィ変換グレードのうち、最
大値は“0.76"である。クラス“3"に対応する各項目の
ファジィ変換グレードのうち、最大値は“0.05"であ
る。クラス“2.5"に対応する各項目のファジィ変換グレ
ードのうち、最大値は“0.24"である。The maximum value among the fuzzy conversion grades of each item corresponding to the class “4” is “0.05”. Class “3.
The maximum value of the fuzzy conversion grades of each item corresponding to "5" is "0.76". The maximum value of the fuzzy conversion grades of each item corresponding to class "3" is "0.05. Class" The maximum value among the fuzzy conversion grades of each item corresponding to 2.5 "is" 0.24 ".

また、後件部であるところの覚醒度について、第33図
に示す９クラス、三角形、必要幅“１ないし5"のメンバ
ーシップ関数が用意され、それがメモリ21に記憶されて
いる。For the degree of arousal, which is the consequent part, a membership function of 9 classes, triangles, and required widths “1 to 5” shown in FIG. 33 is prepared and stored in the memory 21.

この覚醒度のメンバーシップ関数に対し、抽出された
各クラスごとのファジィ変換グレードが第33図に斜線で
示すごとぐ、当て嵌められ、かつ、斜線部分の重心が計
算されることにより、覚醒度Ｘ（＝“3.3"）が求められ
る。これでファジィ推論の終了である。With respect to the membership function of the arousal level, the extracted fuzzy conversion grade for each class is fitted as shown by the shaded area in FIG. 33, and the center of gravity of the shaded area is calculated. X (= “3.3”) is obtained. This is the end of fuzzy inference.

こうして、覚醒度Ｘが求まると、それが表示器６で表
示される（ステップ137）。この表示を見ることによ
り、運転者は自身の運転状態を把握することができる。
また、同乗者は運転者が居眠りしないように、運転者に
話しかけたり、注意を与えたり、適切な処置をとること
ができる。When the arousal level X is obtained in this way, it is displayed on the display 6 (step 137). By looking at this display, the driver can grasp his own driving state.
Also, the passenger can speak to the driver, give attention, and take appropriate measures to prevent the driver from falling asleep.

この後、運転停止で無い限り、覚醒度判定時間t₃が強
制的に60秒にセットされ（ステップ139）、ステップ116
に戻り、運転停止でシステム停止となる。Thereafter, unless the operation is stopped is awareness determination time t ₃ forcibly set to 60 seconds (step 139), step 116
And the system stops when the operation stops.

この後、居眠り運転警報装置S1と同様にコントロール
ユニット4a内の報知部Ｆが第22図のフローチャートに示
したと同様に覚醒度Ｘのレベルに応じて覚醒器7a,7b,7
c,7dを選択的に駆動し、覚醒度Ｘに応じたレベルの覚醒
作用を運転者に与えることにより、運転者の居眠りを未
然に防ぐことが出来、安全性が向上する。Thereafter, as in the case of the drowsy driving alarm device S1, the notifying unit F in the control unit 4a controls the wake-up devices 7a, 7b, 7 in accordance with the level of the wake-up degree X as shown in the flowchart of FIG.
By selectively driving c and 7d to give the driver an awakening action at a level corresponding to the awakening degree X, the driver can be prevented from falling asleep beforehand and safety is improved.

このように、第２実施例としての居眠り運転警報装置
S2は第１図の居眠り運転警報装置S1と同様の作用効果が
得られ、特に、居眠り運転につながるステアリング操作
（ステアリング操作検出部Baから操舵回数Ｍ、操舵速度
ｄ）の特徴と蛇行量をファジィ推論の入力とすると共
に、運転者毎の個人レベルの運転操作データをファジィ
推論の基準値として盛り込むようにしたので、運転者の
居眠りを木目細かく的確に、しかも、常に把握出来、信
頼性にすぐれたものとなる。Thus, the drowsy driving alarm device as the second embodiment
S2 has the same operation and effect as the drowsy driving alarm device S1 of FIG. 1. In particular, the characteristics of the steering operation (the number of steering times M and the steering speed d from the steering operation detection unit Ba and the steering speed d) leading to the drowsy driving are fuzzy. In addition to inference input, driver-level driving operation data for each driver is included as a reference value for fuzzy inference, so that the driver's drowsiness can be grasped precisely and constantly, and the reliability is excellent. It will be.

上述のところにおいて、第２実施例の居眠り運転警報
装置S2のステアリング操作検出部Baはステアリング操作
量として操舵回数Ｍ、操舵速度ｄを用いたが、これら何
れか一方に代えて、ステップ126_a-1で処理している無操
作時間t₄をもちいてファジィ変換グレードの一つを設定
するように構成しても良い。この場合、例えば、無操作
時間t₄と第34図のメンバーシップ関数とから、無操作時
間のファジィ変換グレードが算出され、その他の操舵回
数Ｍ、操舵速度ｄの何れか一方、単調度及び蛇行量の各
ファジィ変換グレードが算出され、以下同様に処理さ
れ、覚醒度Ｘを推論できる。この場合も第２実施例とし
ての居眠り運転警報装置S2と同様の作用効果が得られ
る。In place of the above, the steering operation detection unit Ba of drowsy driving warning device S2 of the second embodiment is steered number M as a steering operation amount, was used steering speed d, instead of one of these either, step 126 _a- using a non-operation time t ₄ when being treated with ₁ may be configured to set one of the fuzzy conversion grade. In this case, for example, from a non-operation time t ₄ and a membership function of FIG. 34, the fuzzy conversion grade non-operation time is calculated, the other steering number M, one of the steering speed d on the other hand, monotonousness and meander The amount of each fuzzy transform grade is calculated, and so on, and the arousal level X can be inferred. In this case, the same operation and effect as the drowsy driving warning device S2 as the second embodiment can be obtained.

第35図には本発明の第３の実施例を示した。 FIG. 35 shows a third embodiment of the present invention.

この第３実施例としての居眠り運転警報装置S3は第１
図の居眠り運転警報装置S1と比較し、カメラ２及びそれ
に接続される画像処理装置３を備えず、居眠り運転警報
用のコントロールユニット4b内に蛇行量演算部C3を備え
ず、運転者の覚醒度を推定するファジィ推論部Dbの機能
が相違する点以外は同様の構成を採り、ここでは同一部
材には同一符号を付し、同一構成部分の重複説明を略
し、相違点部分を主に説明する。The drowsy driving warning device S3 as the third embodiment is
Compared to the drowsy driving alarm device S1 in the figure, the camera 2 and the image processing device 3 connected thereto are not provided, the meandering amount calculation unit C3 is not provided in the control unit 4b for drowsy driving warning, The same configuration is adopted except that the function of the fuzzy inference unit Db for estimating the same is different. Here, the same members are denoted by the same reference numerals, overlapping description of the same components will be omitted, and differences will be mainly described. .

コントロールユニット4bはその制御部8bに、第１図の
コントロールユニット４と同様に自動車の各種操作手段
の操作を検知するためのセンサを接続され、しかも、コ
ントロールユニット４で説明したと同様の運転操作検出
部Ａとステアリング操作検出部Ｂ及び報知部Ｆとしての
機能を備え、これらの説明は略す。The control unit 4b is connected to its control unit 8b with a sensor for detecting the operation of various operation means of the vehicle in the same manner as the control unit 4 in FIG. It has functions as the detection unit A, the steering operation detection unit B, and the notification unit F, and a description thereof will be omitted.

更に、コントロールユニット4bは基準値設定部Ebと、
運転者の覚醒度を推定するファジィ推論部Dbとしての機
能を備える。Further, the control unit 4b includes a reference value setting unit Eb,
It has a function as a fuzzy inference unit Db for estimating the arousal level of the driver.

ここで基準値設定部Ebは、運転開始から一定時間の初
期運転に関して働くもので、次の（１）〜（４）区分の
機能を備える。Here, the reference value setting unit Eb works for the initial operation for a certain period of time from the start of the operation, and has the following functions of (1) to (4).

（１）運転開始から一定時間t_s1を初期運転として設定
する。(1) Set a fixed time t _s1 from the start of operation as the initial operation.

（２）各種操作手段のうちステアリングを除く少なくと
も１つが操作されたとき、その操作手段に対応する重み
付け値niをメモリ21から読み出す。(2) When at least one of the various operation means except the steering is operated, the weight value ni corresponding to the operation means is read from the memory 21.

（３）読出される重み付け値niをカウンタ19で加算し
（ｎ＝Σni）、加算値ｎを初期運転中の全操作回数Noと
して保持する。ここで、重み付け値niを加算するのは、
実際に起こる率は低いと思われるが、複数の操作手段が
同時に操作される場合への対応である。(3) The read weight value ni is added by the counter 19 (n = Σni), and the added value n is held as the number of all operations during the initial operation No. Here, the weighting value ni is added
Although the actual rate seems to be low, this is a case where a plurality of operating means are operated simultaneously.

（４）初期運転の終了時、全操作回数No、操舵量SQの平
均値SQmをそれぞれ基準値としてメモリ21に記憶する。(4) At the end of the initial operation, the total number of operations No and the average value SQm of the steering amount SQ are stored in the memory 21 as reference values.

また、ファジィ推論部Dbは初期運転の経過後働くもの
で、次の（１）の機能を備える。The fuzzy inference unit Db operates after the elapse of the initial operation, and has the following function (1).

（１）運転操作検出部Ａからの単調度Ｔ、ステアリング
操作検出部Ｂからの操舵量SQに対応するメンバーシップ
関数に基づいて運転者の覚醒度を推定する。(1) The awakening degree of the driver is estimated based on the membership function corresponding to the monotonic degree T from the driving operation detecting section A and the steering amount SQ from the steering operation detecting section B.

なお、このファジィ推論部Dbは１分間毎に判定サイク
ルを実行して覚醒度を更新するが、各判定サイクルで使
用すデータは各判定サイクル直前の10分間の時間範囲で
取り込まれ、そのデータ範囲は１分ずつずらせて順次取
り込まれることとなる。The fuzzy inference unit Db executes a determination cycle every minute to update the arousal level, but the data used in each determination cycle is taken in the time range of 10 minutes immediately before each determination cycle, and the data range Are sequentially shifted by one minute.

次に、第３実施例としての居眠り運転警報装置S3の作
動を第36図乃至第38図のフローチャートを参照しながら
説明する。なお、ここでのフローチャートは、居眠り運
転警報装置S1の第９図乃至第12図のフローチャートと同
一構成部分が多く、ここでは同一ステップには同一ステ
ップ番号を付し、相違するステップには「ｂ」記号を追
加して付し、更に、重複説明は簡略化する。Next, the operation of the drowsy driving alarm device S3 as the third embodiment will be described with reference to the flowcharts of FIGS. 36 to 38. Note that the flowchart here has many components that are the same as those in the flowcharts of FIGS. 9 to 12 of the drowsy driving alarm device S1. Here, the same steps are denoted by the same step numbers, and different steps are denoted by “b”. The symbol is added and the repeated explanation is simplified.

イグニッションスイッチがオンされてエンジンが始動
されると、コントロールユニット4bがシステム起動し、
検知車速Ｖが一定値V1を越えると初期運転時間t₁のカウ
ントが開始される（ステップ101〜102）。When the ignition switch is turned on and the engine is started, the control unit 4b starts the system,
Detecting the vehicle speed V is counted in the initial operation time t ₁ exceeds the predetermined value V1 is started (step 101-102).

運転中、ステアリング操作を除く少なくとも１つの操
作部材操作が実行されると、その操作手段に対した重み
付け値niが読出され、重み付け値niがカウンタ19で加算
され、加算値ｎが初期運転中の全操作回数Noとして保持
される（ステップ104〜107）。During driving, when at least one operation member operation other than the steering operation is performed, a weight value ni for the operation means is read out, the weight value ni is added by the counter 19, and the added value n is set in the initial operation. The number of times of all operations is held as No (steps 104 to 107).

操舵があると、その操舵毎に、カウンタ20が「１」づ
つ加算されて操舵回数Ｍがメモリ21に順次記憶される
（ステップ108,109）。When steering is performed, the counter 20 is incremented by "1" for each steering operation, and the number of times of steering M is sequentially stored in the memory 21 (steps 108 and 109).

Ｍ＝Ｍ＋１ 初期運転時間t₁が一定時間t_s1（例えば20分）を越え
ると（ステップ111）、そこで初期運転の終了と成る。M = M + 1 when the initial operation time t ₁ exceeds a predetermined time t _s1 (e.g. 20 minutes) (step 111), where is terminated early operation.

ステップs113に達すると、メモリ21に記憶されている
各操舵角Ｑデータに基づき操舵量SQを（２）式より求め
る。その操舵量SQが読出され、初期運転時の操舵量の加
算値SQmが算出される。When the process reaches step s113, a steering amount SQ is obtained from equation (2) based on each steering angle Q data stored in the memory 21. The steering amount SQ is read, and an added value SQm of the steering amount at the time of the initial operation is calculated.

そして、カウンタ19の初期運転時の全操作回数No、初
期運転時の操舵量（標準値）SQmがそれぞれ基準値とし
てメモリ21に保持される（ステップ114b）。Then, the total number of operations No of the counter 19 at the time of the initial operation and the steering amount (standard value) SQm at the time of the initial operation are held in the memory 21 as reference values (step 114b).

初期運転の開始後、ステップ115ではタイマ18で運転
時間t₂、覚醒度判定用時間t₃のカウントが開始される。After the start of the initial operation, the operating time t ₂ in step 115 the timer 18, the count of the awareness determination for time t ₃ is started.

ところで、車速Ｖが一定値V1を下回った場合、それま
で蓄積されていたメモリ21内の操舵量データがクリアさ
れる（ステップ130,131）。When the vehicle speed V falls below the fixed value V1, the steering amount data stored in the memory 21 is cleared (steps 130 and 131).

また、車速Ｖが零まで下がると、覚醒度の表示がオフ
される（ステップ132,133）。ただし、この場合、単調
度Ｔは保持される。When the vehicle speed V decreases to zero, the display of the arousal level is turned off (steps 132 and 133). However, in this case, the monotonicity T is maintained.

ステップ121では操舵角Ｑデータに基づき上述の
（２）式より操舵量SQが求められ、操舵量データがメモ
リ21に蓄積される。In step 121, the steering amount SQ is obtained from the above equation (2) based on the steering angle Q data, and the steering amount data is stored in the memory 21.

さらに、カウンタ19で一定値Toが積算され、単調度Ｔ
が求められる（ステップ122）。Further, the constant value To is integrated by the counter 19, and the monotonicity T
Is obtained (step 122).

Ｔ＝Ｔ＋To この一定値Toの積算は、制御サイクルタイムであると
ころの1/10秒ごとに繰返し実行される。T = T + To This integration of the constant value To is repeatedly executed every 1/10 second, which is the control cycle time.

運転中、ステアリング操作を除く少なくとも１つの操
作が実行されると（ステップ123のYes）、その操作手段
に対して予め定められている重み付け値niがメモリ21か
ら読出され、その重み付け値niが加算される（ステップ
124）。そして、加算値ｎが運転中の全操作回数Ｎとし
てカウンタ19で積算される（ステップ125）。When at least one operation other than the steering operation is performed during driving (Yes in step 123), a predetermined weight value ni for the operation means is read from the memory 21, and the weight value ni is added. (Step
124). Then, the addition value n is integrated by the counter 19 as the total number of operations N during operation (step 125).

ｎ＝Σni Ｎ＝Ｎ＋ｎ 運転時間t₂がこの全操作回数Ｎで除算され、初期運転
経過後の各操作間の時間経過の平均値〔＝t₂/N〕が求め
られる。n = Σni N = N + n The operation time t ₂ is divided by the total number of operations N, and an average value [= t ₂ / N] of the lapse of time between operations after the initial operation has elapsed is obtained.

この時間経過の平均値に１秒当たりの単調度増加量
（＝10・To）が乗算され、これに読出される重み付け値
の加算値ｎが乗算され、現時点の操作に基づく単調度解
消量〔＝（t₂/N）・10・To・ｎ〕が求められる（ステッ
プ126）。The average value of the elapsed time is multiplied by the monotonicity increase amount per second (= 10 · To), multiplied by the added value n of the read weight value, and the monotonicity cancellation amount based on the current operation [ = (T ₂ / N) · 10 · To · n] is obtained (step 126).

この単調度解消量だけカウンタ19の積算値が減じられ
（ステップ127）、単調度Ｔが補正される。The integrated value of the counter 19 is reduced by this monotonic degree cancellation amount (step 127), and the monotonic degree T is corrected.

Ｔ＝Ｔ−〔（t₂/N）・10・To・ｎ〕 したがって、単調度Ｔは、第14図の実験データから判
るように、操作がなければ増大を続け、操作がなされる
ごとにその操作に応じ分だけ解消される。T = T − [(t ₂ / N) · 10 · To · n] Therefore, as can be seen from the experimental data in FIG. 14, the monotonicity T continues to increase without any operation, and every time the operation is performed, It is canceled by the amount corresponding to the operation.

単調度Ｔが負の値に成った場合（ステップ127のYe
s）、単調度Ｔは零に修正される（ステップ128）。When the monotonicity T becomes a negative value (Ye in step 127)
s) The monotonicity T is corrected to zero (step 128).

こうして、覚醒度判定時間t₃が所定時間に達するまで
（ステップ129）、単調度Ｔの計数、操舵量SQの蓄積が
繰り返される。Thus, until the awareness determination time t ₃ reaches a predetermined time (step 129), the count of monotonousness T, accumulation of steering amount SQ is repeated.

覚醒度判定時間t₃が所定時間を超えると（ステップ12
9のYes）、その所定時間に蓄えられた操舵角Qnデータに
基づき、最新の所定時間における各操舵量が加算されSQ
n（＝ΣQn）がメモリ21にストアされる（ステップ13
5）。When awareness determination time t ₃ exceeds a predetermined time (Step 12
9), based on the steering angle Qn data stored at the predetermined time, each steering amount at the latest predetermined time is added, and SQ
n (= ΣQn) is stored in the memory 21 (step 13
Five).

ステップ136bに達すると、覚醒度Ｘの推論を行なう。 When the process reaches step 136b, the awakening degree X is inferred.

まず、メモリ21に記憶されていた単調度Ｔ、操舵量SQ
についてのメンバーシップ関数が呼び出される。First, the monotonicity T and the steering amount SQ stored in the memory 21 are stored.
The membership function for is called.

これらメンバーシップ関数は共に第15図に示すよう
に、３クラス、三角型、しかも前件部がＡ、Ｂ、Ｃの３
つに区切られたものであり、基本的には、初期運転で得
られた各基準値（単調度Ｔ、操舵量SQm、全操作回数N
o）および初期運転の経過後に得られた全操作回数Ｎに
応じてそれぞれ形状が決定される。As shown in Fig. 15, these membership functions have three classes, a triangular shape, and three antecedents A, B, and C.
Basically, each reference value (monotonicity T, steering amount SQm, total number of operations N
o) and the shape is determined according to the total number of operations N obtained after the elapse of the initial operation.

具体的には次の表３に示すような関係に基づいて区切
り値A,B,Cが求められている。Specifically, the separation values A, B, and C are obtained based on the relationship as shown in Table 3 below.

（１）単調度についてのメンバーシップ関数の形状は、
第１図の居眠り運転警報装置S1で説明したと同様に設定
され、実例は上述の第17図に示した。 (1) The shape of the membership function for monotonicity is
The setting is performed in the same manner as described for the drowsy driving alarm device S1 in FIG. 1, and an example is shown in FIG. 17 described above.

（２）操舵量についてのメンバーシップ関数の形状は、
第１図の居眠り運転警報装置S1で説明したと同様に設定
され、実例は上述の第18図に示した。(2) The shape of the membership function for the steering amount is
The settings are set in the same manner as described for the drowsy driving warning device S1 in FIG. 1, and an example is shown in FIG. 18 described above.

なお、ファジィ推論の基準値である各メンバーシップ
関数の区切り値の設定処理が終了し、覚醒度の判定処理
に入ってからも単調度と操舵量に関しては、Min、Maxの
値が更新された都度その値を反映させて使用する。Note that the processing of setting the delimiter value of each membership function, which is the reference value of fuzzy inference, has been completed, and the values of Min and Max have been updated with respect to the monotonous degree and the steering amount even after entering the awakening degree determination processing. Use this value each time.

そして、これらメンバーシップ関数を用いてファジィ
推論が実行される。Then, fuzzy inference is performed using these membership functions.

現時点の単調度Ｔ（カウンタ19の値）と第17図のメン
バーシップ関数とから、単調度のファジィ変換グレード
が算出される。The fuzzy conversion grade of the monotonicity is calculated from the current monotonicity T (the value of the counter 19) and the membership function shown in FIG.

例えば、単調度Ｔが“20.57"の場合、その単調度Ｔは
第17図に示すように２つのクラス“中間”“低い”に対
応し、２つのファジィ変換グレード“0.76"“0.24"が算
出される。For example, when the monotonicity T is “20.57”, the monotonicity T corresponds to two classes “intermediate” and “low” as shown in FIG. 17, and two fuzzy conversion grades “0.76” and “0.24” are calculated. Is done.

ステップ135で求められた所定時間当たりの操舵量SQn
と第18図のメンバーシップ関数とから、操舵量のファジ
ィ変換グレードが算出される。Steering amount SQn per predetermined time obtained in step 135
The fuzzy conversion grade of the steering amount is calculated from the membership function shown in FIG.

たとえば、操舵量の平均値が“6452"の場合、その平
均値は第18図に示すように２つのクラス“多い”“中
間”に対応し、２つのファジィ変換グレード“0.86"
“0.14"が算出される。For example, if the average value of the steering amount is “6452”, the average value corresponds to two classes “many” and “middle” as shown in FIG. 18, and two fuzzy conversion grades “0.86”
“0.14” is calculated.

メモリ21にはさらに、第39図に示す制御ルールのフォ
ーマットが記憶されており、その制御ルールに対して算
出された各ファジィ変換グレードが当て嵌められること
により、必要量であるところの覚醒度のクラスが求めら
れる。The format of the control rule shown in FIG. 39 is further stored in the memory 21, and by applying each fuzzy conversion grade calculated for the control rule, the awakening degree which is a necessary amount is Class is required.

この場合、２つのファジィ変換グレードが算出されて
おり、当て嵌めの該当箇所を第39図においてアンダーラ
インで示し、当て嵌めらる数値（ファジィ変換グレー
ド）データを第40図に示している。In this case, two fuzzy conversion grades have been calculated. Applicable fitting portions are indicated by underlines in FIG. 39, and numerical values (fuzzy conversion grade) data to be fitted are shown in FIG.

単調度、操舵量の２項目について、ファジィ変換グレ
ードがすべて零でないクラスは“3"“2.5"“1.5"“1"の
４つである。Regarding the two items of monotonicity and steering amount, there are four classes in which the fuzzy conversion grades are not all zero: "3", "2.5", "1.5", and "1".

そして、クラス“3"に対応する各項目のファジィ変換
グレードの値は“0.14"である。クラス“2.5"に対応す
る各項目のファジィ変換グレードの値は“0.14"であ
る。クラス“1.5"に対応する各項目のファジィ変換グレ
ードの値は“0.76"である。The value of the fuzzy conversion grade of each item corresponding to the class “3” is “0.14”. The value of the fuzzy conversion grade of each item corresponding to the class “2.5” is “0.14”. The value of the fuzzy conversion grade of each item corresponding to the class “1.5” is “0.76”.

クラス“1"に対応する各項目のファジィ変換グレード
のうち、最大値は“0.24"である。The maximum value among the fuzzy conversion grades of each item corresponding to the class “1” is “0.24”.

また、後件部であるところの覚醒度について、第41図
に示す９クラス、三角形、必要幅“１ないし5"のメンバ
ーシップ関数が用意され、それがメモリ21に記憶されて
いる。For the degree of arousal, which is the consequent part, a membership function having nine classes, triangles, and required widths “1 to 5” shown in FIG. 41 is prepared and stored in the memory 21.

この覚醒度のメンバーシップ関数に対し、抽出された
各クラスごとのファジィ変換グレードが第41図に斜線で
示すごとぐ、当て嵌められ、かつ、斜線部分の重心が計
算されることにより、覚醒度Ｘ（＝“1.6"）が求められ
る。これでファジィ推論の終了である。With respect to the membership function of the arousal level, the extracted fuzzy conversion grade for each class is fitted as shown by the diagonal line in FIG. 41, and the center of gravity of the diagonal line part is calculated. X (= “1.6”) is obtained. This is the end of fuzzy inference.

こうして、覚醒度Ｘが求まると、それが表示器６で表
示される（ステップ137）。この表示を見ることによ
り、運転者は自身の運転状態を把握することができる。
また、同乗者は運転者が居眠りしないように、運転者に
話しかけたり、注意を与えたり、適切な処置をとること
ができる。When the arousal level X is obtained in this way, it is displayed on the display 6 (step 137). By looking at this display, the driver can grasp his own driving state.
Also, the passenger can speak to the driver, give attention, and take appropriate measures to prevent the driver from falling asleep.

この後、運転停止で無い限り、覚醒度判定時間t₃が強
制的に60秒にセットされ（ステップ139）、ステップ116
に戻り、運転停止でシステム停止となる。Thereafter, unless the operation is stopped is awareness determination time t ₃ forcibly set to 60 seconds (step 139), step 116
And the system stops when the operation stops.

この後、居眠り運転警報装置S3では居眠り運転警報装
置S1と同様にコントロールユニット4b内の報知部Ｆが第
22図のフローチャートに沿って覚醒度Ｘのレベルに応じ
て覚醒器7a,7b,7c,7dを選択的に駆動し、覚醒度Ｘに応
じたレベルの覚醒作用を運転者に与えることにより、運
転者の居眠りを未然に防ぐことが出来、安全性が向上す
る。Thereafter, in the drowsy driving alarm device S3, the notification unit F in the control unit 4b is turned on in the same manner as the dozing driving alarm device S1.
By selectively driving the wake-up devices 7a, 7b, 7c, 7d in accordance with the level of the wakefulness X according to the flowchart of FIG. This can prevent a person from falling asleep beforehand and improve safety.

このように、第３実施例としての居眠り運転警報装置
S3は居眠り運転警報装置S1と同様に、運転者の居眠りに
対して的確に警報を発することができ、しかも、常に居
眠りの程度を把握出来、信頼性にすぐれたものとなる。
特に、カメラ２や画像処理装置３等の構成部材が排除さ
れ、制御も簡素化され、コスト低減を図り易い。Thus, the drowsy driving alarm device as the third embodiment
S3, like the dozing driving alarm device S1, can accurately issue a warning to the driver falling asleep, and at the same time, can always grasp the degree of dozing and has excellent reliability.
In particular, components such as the camera 2 and the image processing device 3 are eliminated, the control is simplified, and the cost can be easily reduced.

産業上の利用可能性 以上のように、本発明にかかる居眠り運転警報装置
は、乗用車等の含む多種の自動車に容易に装着でき、車
両の運転者が居眠り運転に入りかけた際に警報を発して
走行安全性を確保できる装置としてその効果を十分に発
揮できる。INDUSTRIAL APPLICABILITY As described above, the drowsy driving alarm device according to the present invention can be easily attached to various kinds of automobiles including passenger cars, and emits an alarm when the driver of the vehicle starts drowsy driving. The effect can be fully exhibited as a device that can ensure traveling safety.

フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G08G 1/00 - 1/16 B60K 28/06 B60R 21/00Continuation of the front page (58) Field surveyed (Int. Cl. ⁶ , DB name) G08G 1/00-1/16 B60K 28/06 B60R 21/00

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項１】車両の運転中に所定時間毎に一定値を積算
して単調度を求める積算手段を有し、かつステアリング
を除く各種操作手段の操作が行なわれたとき該操作に対
応して予め設定された重み付け値を前記積算手段の積算
値より減じて単調度を補正する減算手段を有する運転操
作検出部と、 前記ステアリングの一定時間内の操舵状態量を求めるス
テアリング操作検出部と、 車体に支持されたカメラからの前方路面画像を選択的に
検査画像として取り込む画像データ記憶部と、画像デー
タ記憶部からの検査画像に基づき白線画像を抽出し、前
記白線画像の座標を求める画像処理部と、前記白線画像
の座標データを所定回数取り込むことによって白線画像
の水平座標上のずれである蛇行量を検出する蛇行量演算
部とを有する走行位置検出部と、 前記運転操作検出部、前記ステアリング操作検出部及び
前記走行位置検出部のそれぞれに対応するメンバーシッ
プ関数に基づいて運転者の覚醒度を推定するファジィ推
論部と、 前記覚醒度に応じて警報手段を駆動する報知部と、 を備え、 前記ファジィ推論部は、前記走行位置検出部に対応する
メンバーシップ関数の基準値として走行開始直後からの
初期運転時の蛇行量の平均値を用いて運転者の覚醒度を
推定することを特徴とする居眠り運転警報装置。An integrated means for integrating a constant value at predetermined time intervals during driving of a vehicle to obtain a monotonic degree, and when an operation of various operation means except a steering is performed, the operation is performed in response to the operation. A driving operation detecting section having subtraction means for correcting a monotonous degree by subtracting a preset weighting value from the integrated value of the integrating means, a steering operation detecting section for obtaining a steering state amount within a fixed time of the steering, An image data storage unit for selectively capturing a front road surface image from a camera supported by the camera as an inspection image, and an image processing unit for extracting a white line image based on the inspection image from the image data storage unit and obtaining coordinates of the white line image A traveling position detection unit having a meandering amount calculating unit that detects a meandering amount that is a shift on the horizontal coordinates of the white line image by capturing coordinate data of the white line image a predetermined number of times; A fuzzy inference unit that estimates a driver's arousal level based on membership functions corresponding to each of the driving operation detection unit, the steering operation detection unit, and the travel position detection unit; An informing unit to be driven, and wherein the fuzzy inference unit uses the average value of the meandering amount at the time of initial driving immediately after the start of driving as a reference value of a membership function corresponding to the driving position detecting unit. A drowsy driving warning device characterized by estimating a degree of arousal. 【請求項２】請求項１記載の居眠り運転警報装置におい
て、 前記走行位置検出部の蛇行量演算部は、ウインカ信号の
入力中における蛇行量をゼロとして処理することを特徴
とする。2. The drowsy driving alarm device according to claim 1, wherein the meandering amount calculating unit of the traveling position detecting unit processes the meandering amount during the input of the turn signal to zero.