JP4211841B2 - ドライバ状態推定装置、サーバ、ドライバ情報収集装置及び運転者状態推定システム - Google Patents

ドライバ状態推定装置、サーバ、ドライバ情報収集装置及び運転者状態推定システム Download PDF

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Description

本発明は、運転者の状態を推定して車両を制御するドライバ状態推定装置、サーバ、ドライバ情報収集装置及び運転者状態推定システムに関する。
車両を操作して移動している間、待ち合わせ時間や目的地までの到達時間を気にして運転者が焦りを感じる状況に陥ることが多い。このような焦りが運転に与える影響は個人差があるものの好ましいものではなく、また、運転者本人も気づかないうちに焦り状態に陥るおそれがある。そこで、運転者の焦りを検出する装置や焦りを検出した場合にそれを沈静化する装置が提案されている(例えば、特許文献1参照。)。特許文献1記載の装置では、乗員の移動幅や移動回数を温度センサにより基づき検出して、移動幅や移動回数が所定以上の場合に運転者が焦っていると判定し、焦っていると判定した場合には音楽を出力させたり香りを発生させて運転者を沈静化する。
特開2004−106716号公報
しかしながら、特許文献1記載の装置は温度センサのような直接的な手法により焦りを検知するものであるため、室温が高い場合には運転者の体温を検出することが困難になるおそれがある。
ところで、運転者の精神的な状態または体調が運転に影響を与えると考えられているが、運転者の精神的な状態や体調は運転中だけでなく運転前から運転者に作用し、運転中に発現するものである。しかしながら、運転中の移動幅から焦りを検出する特許文献1に示すように、これまで運転前の精神的な状態や体調を検出して運転前の運転者の状態を推定する技術は提案されていない。これでは、運転を開始するまで精神的な状態や体調等を検出することができず、支援が遅れてしまうという問題がある。
本発明は、上記課題に鑑み、運転開始前から運転者の状態を推定することが可能なドライバ状態推定装置、サーバ、ドライバ情報収集装置及び運転者状態推定システムを提供することを目的とする。
上記課題を解決するため、本発明は、運転者の状態を推定するドライバ状態推定装置において、運転者の自宅から検出した、忘れ物情報、鍵の閉め忘れ情報又は蛍光灯の消し忘れ情報の少なくともいずれかの情報を記憶した運転者自宅情報を受信する運転者自宅情報受信手段と運転者自宅情報に基づき運転開始前の運転者の状態を推定するドライバ状態推定手段と、ドライバ状態推定手段により推定されたドライバ状態に基づき、車載装置の制御を変更する制御変更手段と、を有することを特徴とする。
本発明によれば、運転開始前の運転者の状態を推定することで運転開始前から運転者の状態を検出でき、運転開始時から適切な運転支援をおこなうことができる。
運転開始前から運転者の状態を推定することが可能なドライバ状態推定装置、サーバ、ドライバ情報収集装置及び運転者状態推定システムを提供することができる。
以下、本発明を実施するための最良の形態について、実施例を挙げながら図面を参照しながら説明する。
図1は、運転者の状態の推定の概略を説明するための図である。運転者は自宅1で生活しており、移動する場合に車両3に乗り込んで勤務先やレジャー施設などの目的地4まで運転することが一般的である。本実施形態のドライバ状態検出装置は、自宅1、乗車時又は運転中における運転者の行動の検出結果に基づき運転者の状態(例えば、焦りの心理状態)を推定する。そして、焦っていると推定した場合には車両3は車両特性を安全側かつ環境配慮側に設定することで焦りが運転に与える影響を低減し、また、運転者が落ち着いたと判定すると車両特性を元に戻す。自宅1における行動、すなわち運転前における行動から焦りを検出するので、運転を開始した時点から安全側かつ環境配慮側の設定で車両を走行させることができる。
始めに、焦りをもたらす状況及びその時の運転者の行動について概略を説明する。ここでは、時間がない状況が生じた場合に人は焦りやすくなると考え、その状況の一例を示す。
a.自宅1において焦りをもたらす状況
出発が遅れた、寝坊した、忘れ物をした、心配事がある、人を待たせている
b.車両3に乗車時に焦りをもたらす状況
急いでいる、操作忘れ、乱暴
c.運転中に焦りをもたらす状況
予定時間に遅れそう、時間がない、前の車が遅い、トラック等で前が見えない、渋滞中、道に迷う、交差点信号に間に合うかどうか不安
したがってこのような状況をドライバの行動から検出すれば、運転者の焦りを検出することができる。
A.焦りをもたらす状況を自宅1で検出するための運転者の行動
忘れ物をする、玄関の鍵を閉め忘れる、部屋の電気を消し忘れる、ドアハンドルで施錠を何回も確認する
B.焦りをもたらす状況を乗車時に検出するための運転者の行動
荷物を車内に投げ込む、ドア・トランクを乱暴に開閉(速度大)、スイッチ操作ミス・乱暴・操作力大、乗り込みからエンジン始動前の時間が短い、乗車時携帯電話で通話している
C.焦りをもたらす状況を運転中に検出するための運転者の行動
車間距離小、信号無視(黄色で通過)、アクセル開度大・加減速Gが大、ブレーキタイミング遅れ・踏力大、蛇行、レーンチェンジ頻度大、追い越しレーン維持、視点集中・散乱、連続運転時間大、パーキングブレーキ引きずり、
A〜Cのような行動は運転者が焦っている(急いでいる)ことと相関して検出されるものであることから、これらの行動を検出することでそれぞれの状況に対応した焦りを検出することができる。
自宅1には、運転者の行動を検出するためドライバ情報収集装置6が配置される。ドライバ情報収集装置6は、Aに示した運転者の行動の乗車前行動情報を情報センタ2を介して車両3に送信する。同様に、車両3は運転者の状態を推定するためのドライバ状態推定装置5を有し、B又はCに示した運転者の行動の乗車時/乗車中行動情報、及び、受信した乗車前行動情報に応じて焦り状態か否か又は焦り度を判定する。
図2は、運転者の状態を推定するための運転者状態推定システムの構成図の一例を示す。運転者状態推定システムでは、ドライバ情報収集装置6と情報センタ2のサーバ7はネットワークを介して接続されると共に、ドライバ状態推定装置5はネットワークに接続された基地局8と無線又は有線で通信可能に構成されている。ネットワークは、公衆電話交換網(PSTN)やデジタル通信ネットワーク(ISDN)、光ファイバ等の有線、又は、携帯電話網、PHS(Personal Handy-phone System)網、無線LAN網、WiMAX(Worldwide Interoperability for Microwave Access)網、衛星電話、ビーコン等の無線にて構成される。
ドライバ情報収集装置6、サーバ7及びドライバ状態推定装置5間の通信は、PPPプロトコル(Point・to・Point・Protocol)に従うものでありPPPプロトコルによりこれらの間でデータリンクを確立し、上位層であるTCP/IPプロトコル(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)、TCP/IPと上位互換であるHTTP(Hyper Text Transfer Protocol)やFTP(File Transfer Protocol)を実現する。すなわち、ネットワークはインターネットやWAN(Wide Area Network)を構成して、データの送受信を可能とするものである。
〔A.自宅1で焦りをもたらす状況を検出するための運転者の行動〕
図3はドライバ情報収集装置6の構成図を示す。ドライバ情報収集装置6は、運転者の行動を検出するための各種のセンサ11がLANなどのネットワークを介して情報収集装置60に接続して構成される。
センサ11は、例えば、忘れ物検出装置61、ドアセンサ62、家電モニタ装置63、集音装置64である。忘れ物検出装置61は、携帯電話、自宅1の鍵、車両3の鍵、財布、定期、IDカードなど、普段身につけて外出する小物が自宅1に残されたまま運転者が自宅1を出たことを検出して忘れ物を検出する。これらの小物が自宅1に存在するか否かは例えば、忘れ物検出装置61が発信するリクエスト電波に小物が内蔵するICチップが応答するか否かにより検出される。リクエスト電波の発信機は玄関に備えられており、運転者が玄関に存在すること(出発直前であること)を赤外線センサや床圧力センサにより検知した場合に発信器が発信するリクエスト電波に小物のICチップが応答するか否かにより忘れ物があるか否かを判定する。外出時に応答すべき小物は予め忘れ物検出装置61に登録しておいてもよいし、外出時に携帯する小物を忘れ物検出装置61が記憶しておき過去の統計から携帯すべき小物を判定してもよい。
ドアセンサ62は、自宅1のドアの開閉及び鍵のロック/アンロック状態を検出するセンサである。例えば、鍵がロックされるとオン信号を出力するスイッチを鍵部に備え、ドアの開→閉後にオン信号が検出されない場合、ドアセンサ62は鍵の閉め忘れと判定する。また、ドアの鍵にスマートキーシステムが適用されている場合、スマートキーの機能を利用して鍵の閉め忘れを検知する。スマートキーシステムでは自宅1の玄関の内側と外側にそれぞれキー検知エリアを形成し、外出時にスマートキーを携帯していると玄関の内側でスマートキーが検知され、運転者が外側に出ると外側のキー検知エリアでスマートキーが検知されその後検知エリアから離れると自動的にドアがロックされる。したがって、例えばスマートキーを携帯せずに外出した場合、玄関の外側のキー検知エリアでスマートキーが応答せず、外出が検知されない状態となり鍵がかからない(その後しばらくすると自動にロックされる)。ドアセンサ62はこのような鍵の閉め忘れ(スマートキーの忘れ物)を検知する。
家電モニタ装置63は、蛍光灯やテレビなどの作動状態を監視する装置である。家電モニタ装置63は、運転者が外出したあとに蛍光灯やテレビ、エアコン、ステレオなどが作動していると消し忘れたものと判定する。
集音装置64は自宅1の種々の場所や庭先に配置されたマイクから、運転者及び家族の発する音や外部の騒音を検出して音が運転者に及ぼす影響を判定する。集音装置64はマイクにより音を検出している間その音の大きさや場所を示す情報を取得する。また、集音装置64は音声認識機能を備え、運転者が発した言葉を認識することが好適である。
情報収集装置60は、プログラムを実行するCPU605、センサ11が取得した乗車前行動情報やプログラムを記憶するメモリ602、OSやデバイスプログラムを記憶したROM604、プログラムを一時的に記憶する作業領域となるRAM603、NIC(Network Interface Card)などネットワークに接続するための通信装置606等が相互にバスで接続されたコンピュータとして構成される。CPU605がプログラムを実行することでドライバ情報収集手段60aが実現される。
情報収集装置60は、インターフェイス601を介してセンサ11と接続されていて、センサ11が検出する乗車前行動情報を収集する。インターフェイス601は、通信装置606のNICで兼用してセンサ11からIPアドレスで指定されて乗車前行動情報を受信してもよいし、インターフェイス601としていわゆるデータロガーを設け、データロガーを介してセンサ11の乗車前行動情報を受信してもよい。
ドライバ情報収集手段60aは、センサ11から送信される乗車前行動情報をメモリ602に記憶する。図4はメモリ602に記憶される乗車前行動情報の一例を示す。ドライバ情報収集手段60aはセンサ11がそれぞれの検出タイミングで検出した乗車前行動情報を取得するが、車両3に乗り込む前の情報としては直前の乗車前行動情報が必要となるので、例えば一日毎に乗車前行動情報を記憶しておく。図4では忘れ物情報として「財布」、ドア情報として「鍵閉め忘れ」、家電作動情報として「蛍光灯消し忘れ」が記憶されている。検出された行動が多いほど運転者が焦っている度合いが高いと推定される。なお、乗車前行動情報は、検出可能な全ての行動をテーブル上にリストしておき、焦っていると推定される行動が検出された場合にはフラグをオンにするようにして構成してもよい。
ドライバ情報収集手段60aは、運転者が外出する際にセンサ11が検出した乗車前行動情報を情報センタ2に送信する。なお、ドライバ情報収集手段60aが後述する方法で運転者の焦り状態を判定してもよいが、焦り状態の判定は乗車時及び乗車中も行われるので、車両3が焦り状態を判定することが好適である。
情報センタ2について説明する。情報センタ2のサーバ7は、ドライバ情報収集装置6と車両3を仲介して種々のサービスを運転者に提供するものである。例えば、情報センタ2には運転者の携帯端末13のメールアドレス等が登録されていて、第三者の車両3への侵入やエンジン始動等を監視して運転者に通知したり、運転者が携帯端末13から情報センタ2にアクセスすると携帯端末13の操作内容に基づき車両3の車載装置を遠隔操作することができる。
図5は、サーバ7のハードウェア構成図を示す。サーバ7はそれぞれバスで相互に接続されているCPU71、主記憶装置72、HDDなどの記憶装置73、表示装置74、入力装置75、ドライブ装置76及び通信装置77、を有するように構成される。
CPU71は、OSやアプリケーションなどのプログラムを記憶装置73から読み込んでして実行することで種々の機能を提供すると共に、サーバ7が行う処理を統括的に制御する。主記憶装置72はRAMにより構成され、OSやプログラム、データを一時保管する作業領域となる。記憶装置73は、HDDやフラッシュメモリなど不揮発性メモリであり、OS、プログラム、ドライバ等のファイルが記憶されている。表示装置74は、プログラムが指示する画面情報に基づき所定の解像度や色数等で液晶などのディスプレイに描画する。例えば、GUI(Graphical User Interface)画面を形成し、操作に必要な各種ウィンドウやデータ等をディスプレイに表示する。
入力装置75はキーボードやマウスなどで構成され、ユーザからの様々な操作指示を入力するために用いられる。ドライブ装置76は記憶媒体78が挿入可能に構成されており、記憶媒体78に記憶されたデータを読み取って主記憶装置72等に送出する。通信装置77は、インターネットやLANなどのネットワークに接続するためのインターフェイスであり、例えばモデム、NIC等で構成される。
CPU71がプログラムを実行することでドライバ状態推定手段71aが実現される。ドライバ状態推定手段71aの機能は、情報収集装置60から送信された乗車前行動情報そのまま車両3へ転送したり、乗車前行動情報に基づき後述する方法で運転者の焦りを判定しそれらを車両3へ送信するものである。情報収集装置60から焦り判定結果(後述する焦り状態を示す情報)が送信された場合はそれを車両3へ転送する。すなわち、焦り判定は情報収集装置60、サーバ7又は車両3のいずれが行ってもよい処理である。
〔B.焦りをもたらす状況を乗車時に検出するための運転者の行動〕
焦りをもたらす状況を乗車時に検出するための運転者の行動について説明する。乗車時において、運転者が焦ると行動が速くなると推定されるので、乗車時の種々の操作の速さを検出することで、運転者の焦りを検出できる。
図6は、ドライバ状態推定装置5の構成図の一例を示す。ドライバ状態推定装置5は、ドライバ状態推定部50により制御され、各種のセンサ又は装置から乗車時及び乗車中の運転者の乗車時行動情報又は乗車中行動情報を収集し、ドライバ状態推定手段50aが焦りを判定する。なお、ドライバ状態推定部50は、CPU、ROM、RAM及びメモリ等を有するコンピュータで、メモリに記憶されたプログラムを実行することで、ドライバ状態推定手段50aが実現される。
通信装置41は、携帯電話網やPHS網、無線LAN網などに接続して、情報センタ2から送信される乗車前行動情報又は焦り判定結果を受信する。荷重センサ42は例えば各座席のシートに配置された圧電素子であって、乗車の有無や乗員の人数の検出を可能とする。スイッチ43は、カーナビやエンジンスタートボタンなど車載装置を各種スイッチであり、例えば、操作ミスをして押し直した場合にそれを検出したり、操作力を検出する荷重センサを備える。開閉速度センサ44はドアやトランクの開閉速度を検出するセンサであり、例えば、ドアやトランクのヒンジの変位を検出するセンサにより構成される。携帯通信装置45は例えばナビゲーションシステムが運転者の有する携帯端末13と無線又は有線で通信する装置であり、ブルートゥースを利用すれば運転者に乗車するだけで携帯通信装置45と携帯端末13とが通信を開始する。また、接続されればいわゆるハンズフリーフォンが可能となり、運転者の発した音声は携帯通信装置45から携帯端末13に送信され、携帯電話網から受信される音声は携帯端末13が受信して携帯通信装置45に送信され車載スピーカから出力される。また、携帯端末13が電子メールを送受信する場合にも、携帯通信装置45が電子メールを抽出してナビゲーションシステムに表示したり読み上げることができる。室内カメラ46は、車両後方に向けてインストルメントパネルに搭載されたCCD(Charge Coupled Device)等の光電変換素子を有し、室内を移動する動体を検出するする。動体の動きは例えば画像データの画素値(例えば輝度)が変化するか否かに基づき検出され、画素値の変化の速さから動体の動きの速さが検出される。
ミリ波レーダ47は、所定の波長のミリ波を発信し、障害物に反射して帰って来るまでの時間及び周波数変化により障害物までの距離と相対速度を検出する。路車間通信装置48は、例えば路側に設けられたVICS(Vehicle Information and Communication System)やDSRC(Dedicated Short Range Communication)の基地局と無線やビーコンで通信するものであり、路車間通信装置48は基地局から道路の渋滞状態、信号機の状態等を受信する。アクセルペダルストロークセンサ49は、運転者のアクセルペダルの踏み込み量を検出するものであって踏み込み量に応じたアクセル開度を検出する。ブレーキペダル踏力センサ51は、運転者のブレーキペダルの踏み込み及びその踏力を検出する。Gセンサ52は、車両の走行中の加速度及び減速度を検出する。白線認識装置53は、カメラにより撮影した車両前方の画像データから走行レーンを区切る左右の白線を検出する。顔カメラ54は、例えばステアリングコラムに搭載された運転者の顔を撮影するカメラであり、顔を撮影した画像データを処理して顔向きや開眼/閉眼を検出する。パーキングブレーキスイッチ55はパーキングブレーキの作動状態を検出する。シフトポジションセンサ56は、シフトポジション(D、1,2、N、R)を検出する。エアバッグシートセンサ57は、座席に乗員が着座しているか否か及び着座している者のおよその伸長を検出する。ボンネット開閉センサ510はボンネットの開閉を検出するセンサであり、シート角度センサ511は運転席のバックシートの角度を検出するセンサである。
ドライバ状態推定手段50aは、乗車時の行動をセンサにより検出し、運転者が焦っている行動を示せばそれを取得する。例えば、荷重センサ42が瞬間的に大きな荷重を検出する場合、ドライバ状態推定手段50aは荷物が投げ込まれた衝撃であると検出し、室内カメラ46が荷物の移動を検出すれば荷物が投げ込まれたと検出する。また、開閉速度センサ44が所定以上に速いドアやトランクを開閉を検出した場合、ドライバ状態推定手段50aはドア・トランクが乱暴に開閉されたと検出する。また、同じスイッチ43が何度も押下されたり強い操作力で押下されたり、押し直しや前画面に戻る操作が検出された場合、ドライバ状態推定手段50aはスイッチ操作ミスや乱暴な操作があったと検出する。また、携帯通信装置45が車内に侵入した携帯端末13と通信した結果、通話中であることを検出した場合、ドライバ状態推定手段50aは運転者が通話してると検出する。また、ドライバ状態推定手段50aは、ドア開からエンジン始動までの時間が短い場合や、シートベルトを締めずにエンジンを始動した場合、運転者が焦っていると判定する。ドア開からエンジン始動までの時間やシートベルトの装着有無などは個人差が大きいので、過去の運転者の行動を記憶しておきそれとの比較により判定することが好適である。
ドライバ状態推定手段50aは、図7(a)に示すように焦っていると推定される行動が検出されるとそれを乗車時行動情報として記憶する。図7(a)では「荷物投げ込み 有」、「ドア開閉速度 大」、「ドア開→エンジン始動時間 短」と記憶されている。検出された行動が多いほど運転者が焦っている度合いが高いと推定される。なお、乗車時行動情報は、検出可能な全ての行動をテーブル上にリストしておき、焦っていると推定される行動が検出された場合にはフラグをオンにするように構成してもよい。
〔C.運転中に焦りをもたらす状況を検出するための運転者の行動〕
焦りをもたらす状況を乗車中に検出するための運転者の行動について説明する。なお、ドライバ状態推定装置5の構成については、図6と同様である。
ドライバ状態推定手段50aは、乗車中の行動をセンサにより検出し、運転者が焦っている行動を示せばそれを取得する。例えば、ミリ波レーダ47が検出する先行車両との距離が小さい場合、ドライバ状態推定手段50aは運転者が焦っていると検出する。また、信号機の状態を路車間通信装置48や前方を撮影するカメラから取得して黄色の状態で車両3が信号を通過した場合、ドライバ状態推定手段50aは運転者が焦っていると検出する。また、アクセルペダルストロークセンサ49によりアクセル開度が所定より大きいことやGセンサ52が検出する加速度が所定より大きい場合、ドライバ状態推定手段50aは運転者が焦っていると判定する。また、ミリ波レーダ47が検出する先行車両との関係においてブレーキペダル踏力センサ51が検出するブレーキ開始タイミングの遅れを検出したり、Gセンサ52が検出する減速度が所定より大きい場合、ドライバ状態推定手段50aは運転者が焦っていると検出する。また、白線認識装置53は車両3が白線を横切る走行レーンのチェンジを検出するので、ドライバ状態推定手段50aは走行レーンの変更頻度が所定以上であれば運転者が焦っていると検出する。また、白線に対し車両3の蛇行が検出される場合、ドライバ状態推定手段50aは運転者が焦っていると検出する。また、高速道路において、追い越しレーン(例えば右端のレーンでありそれより右側に走行レーンがない)を走行している時間が所定以上の場合、ドライバ状態推定手段50aは運転者が焦っていると検出する。また、顔カメラ54により検出した顔向きや視線方向が前方に集中していたり、極度に安定しない場合、ドライバ状態推定手段50aは運転者が焦っていると検出する。また、パーキングブレーキスイッチ55が走行中もパーキングブレーキが解除されないと検出した場合、ドライバ状態推定手段50aは運転者が焦っていると検出する。また、ドライバ状態推定手段50aは、連続運転時間(エンジン始動時から計測)が所定以上になると運点者が休憩を取れないほど焦っていると検出する。
また、例えば、走行中の乗員の会話をマイク及び音声認識装置により抽出し、怒声、トイレ、具合が悪い、泣き声等、運転者に焦りを感じさせる言葉が検出された場合、ドライバ状態推定手段50aは、運点者が焦っていると検出する。また、VICSから渋滞情報を検出したり雨天や濃霧の天候に起因して速度を上げるのが困難な状態になると、運点者が焦っていると検出してもよい。
ドライバ状態推定手段50aは、図7(b)に示すように焦っていると推定される行動が検出されるとそれを乗車中行動情報として記憶する。図7(b)では「車間距離 小」、「信号無視 有」、「加速度 大」と記憶されている。検出された行動が多いほど運転者が焦っている度合いが高いと推定される。なお、乗車中行動情報は、検出可能な全ての行動をテーブル上にリストしておき、焦っていると推定される行動が検出された場合にはフラグをオンにするように構成してもよい。
〔焦り判定〕
続いて、ドライバ状態推定手段50aによる焦り判定について説明する。ドライバ状態推定手段50aは、例えばエンジン始動までに乗車前行動情報及び乗車時行動情報を取得し、また、走行中は乗車中行動情報を取得する。上記のように、乗車前行動情報、乗車時行動情及び乗車中行動情報は検出された行動が多いほど、運転者が焦る度合いが高いと考えられるので、ドライバ状態推定手段50aは例えば検出された行動情報の数が所定値以上の場合焦り状態と判定しまた、行動情報の数に応じて焦り度を判定する。
図8は、焦り判定の概略を示す図である。ドライバ状態推定手段50aは、乗車前行動情報、乗車時行動情報及び乗車中行動情報の数を掛け合わせそれが所定値以上であれば(S1のYes)、焦り状態であると判定する(S4)。また、所定以上でなくても(S1のNo)、乗車前行動情報、乗車時行動情報又は乗車中行動情報の数のうちいずれか2つ以上が所定値L以上の場合(S2のYes)、ドライバ状態推定手段50aは焦り状態であると判定する(S4)。所定値L以上でない場合でも(S2のNo)、乗車前行動情報、乗車時行動情報又は乗車中行動情報の数のうちいずれかが所定値M(>L)以上の場合、ドライバ状態推定手段50aは焦り状態と判定する(S4)。なお、乗車時までに焦り状態と判定されない場合、乗車中行動情報に応じて随時焦り状態と判定される。
また、乗車前行動情報、乗車時行動情報及び乗車中行動情報の数を掛け合わせた値、又は、乗車前行動情報、乗車時行動情及び乗車中行動情報の数を加算した値に応じて数段階に焦り度を判定してもよい。
また、焦り状態の判定は、乗車前行動情報、乗車時行動情報及び乗車中行動情報を全て利用する必要はなく、乗車前行動情報のみから、又は、乗車前行動情報と乗車時行動情報のみ、から焦り状態を判定してもよい。
ところで、焦り状態となるか否かまたその時の焦り度は、年齢、性別や環境等によりある程度の傾向を示すことが多い。そこで、ドライバ状態推定装置5は、年齢、性別、環境等の情報を取得し、焦り状態の判定の重み付けを行うことが好適となる。年齢や性別は、情報センタ2や車両3に予め登録しておいてもよいしICカード化された運転免許証からリーダが読み取る。雨や雪、渋滞などの環境情報は、レインセンサやVICSから取得できる。ドライバ状態推定手段50aは焦り状態か否かを判定する場合、年齢、性別及び環境に応じた係数(重み付け)を行動情報の数又は所定値M、Lに乗じる。例えば、年齢であれば、高齢者であるほど焦りが運転に影響を及ぼしやすいので、高齢者の場合には焦り状態と判定しやすくする。また、例えば性別に関しては男性の方が、環境に関しては雨天や渋滞している場合に焦り状態と判定しやすくなるように重み付けする。
〔焦り状態と判定された場合の車両特性〕
続いて、焦り状態と判定された場合に設定される車両制御について説明する。運転者が焦っている場合には、速度の出し過ぎや排ガス状態の悪化をもたらすおそれがあるため、焦り状態と判定された場合には運転者に注意喚起したり、速度の出し過ぎを抑制する車両制御を行うことが好ましい。
図9は、焦り状態と判定された場合に車両制御する車両3のシステム構成図の一例を示す。ドライバ状態推定部50は、CAN等の車内LANを介してメータECU501、エンジンECU502、ナビECU503、LKA(Lane Keeping Assist)装置504、ACC(Adaptive Cruise Control)装置505及び車車間通信装置506と接続され、ドライバ状態推定手段50aが焦り状態であることを送出すると、制御変更手段50bがこれら各ECUに制御値を変更するよう要求する。
焦り状態と判定された場合の制御は安全面と環境面に分類され、さらに安全面では3つに分類される。
安全面I:運転者への注意喚起・警告
メータECU501は、コンビネーションパネルのランプや警報音を吹鳴するものであって、制御変更手段50bの要求に応じ、例えば、イグニションオン時に運転者を落ち着かせるための情報を表示する。また、より好ましくは、ナビゲーションシステムを制御するナビECU502が運転者を落ち着かせるための情報を表示すれば、より表現の豊かな情報を表示できる。運転者を落ち着かせるための情報は、例えば、「焦り状態と判定されています。安全運転を心がけましょう。」といったメッセージや、焦り度と危険度の関係を示すグラフに現在の焦り度が強調されたもの、家族の写真などである。また、予め録音した自分や家族の声(「落ち着いて運転しよう」)やクラシック音楽をスピーカから出力してもよい。
安全面II:自律系による車両制御値変更
エンジンECU503は、例えばアクセル開度に応じてアクセルマップを参照して目標トルクついでエンジン制御量等を決定し、また、目標の加速度となるようにシフトマップを参照してトランスミッションを制御する。そこで、焦り状態であると判定され、制御変更手段50bの要求があると、エンジンECU503は通常よりも加速度や車速が低くなるようにエンジン制御量を決定しまたシフト制御する。
また、LKA装置504は、左右の白線の略中央を目標走行線として目標走行線からの乖離量が閾値以上となると警報音を吹鳴するが、焦り状態であると判定され制御変更手段50bの要求があると、警報音を吹聴する閾値を低下させる。
ACC装置505は、先行車両との車間距離を例えば3段階のいずれかに設定して車両3を追従走行させるが、焦り状態であると判定され制御変更手段50bの要求があると、3段階のうち最も長い車間距離かそれよりもさらに長い車間距離に設定する。このような、通常と異なる制御により運転者は焦り状態と判定されたことに気づき、落ち着きを取り戻しやすくなり、また、警報音が早めに吹鳴され、車間距離も長めになるので焦り状態であっても安全を確保することができる。また、PCS(Pre−Crash Safety System)装置507であれば、通常よりも短いTTC(Time To Collision)で警報音を吹鳴する。
なお、このような制御を運転者が煩わしいと感じるおそれがあるため、通知後に制御を実行してもよい。また、運転者がLKA装置504やACC装置505を使用していない場合、運転者に通知した後にLKA装置504やACC装置505をオンにして制御を実行する。
安全面III:自律・インフラ系による車両制御
車車間通信装置506は、送信機/受信機を備え、通信用のアンテナにより無線周波数帯の電波(例えば、30GHz〜300Hz帯のミリ波)を送受信することにより他車両との通信する装置ある。例えば焦り度がかなり高く制御変更手段50bの要求があると、車車間通信装置506が周囲の車両に警告したり回避要請することで、より確実に安全を確保できる。なお、焦り度だけでなく、車両挙動(車速、蛇行、車間距離等)から総合的に危険と判定される場合に、回避要請してもよい。
環境面:環境に配慮した車両制御
安全面IIのように、エンジンECU503により通常よりも加速度や車速が低くなるようにエンジン制御量を決定しまたシフト制御することで環境に配慮した車両制御となる。また、ハイブリッド車や電気自動車では制動時の回生力から発電するが、環境に配慮した車両制御を行う場合、エンジンECU503は回生モードに入りやすくなるように車両を制御することで、車速を抑制し環境に配慮した車両制御とすることができる。
〔焦り状態の解除判定〕
運転者の焦りは永続するものではないため、焦り状態が解消されたら安全面及び環境面の車両制御は解除することが好ましい。そこで、ドライバ状態推定手段50aは、乗車時及び乗車中の運転者の行動を検出して、正常(焦っていない)と推定される行動を検出して焦り状態を解除する。図6に示したように、車両3のドライバ状態推定装置5はボンネット開閉センサ510、シート角度センサ511を有する。
例えば、乗車前にボンネットを開けて、ブレーキの液量やバッテリー液量等を点検することが推奨されることがあるが、乗車前行動情報が検出されていても、運転者がこのような始業点検を行う場合、焦っていないか焦り度は低下傾向にあると考えられる。同様に、運転者が乗車前にシート角度を調整する場合、焦っていないか焦り度は低下傾向にあると考えられる。ドライバ状態推定手段50aはボンネット開閉センサ510とシート角度センサ511からボンネットの開閉及びシート角度の調整を検出して、これを焦り解除行動情報として記憶する。
また、走行中は、運転者が、他車両に割り込みを許したり、走行レーンを維持して走行している場合、車間距離が大きい場合、一旦停止を尊守する場合、焦っていないか焦り度は低下傾向にあると考えられる。ドライバ状態推定手段50aは、ミリ波レーダ47や白線認識装置53により自車両の走行レーンの直前に割り込む他車両が検出された場合や、白線認識装置53により所定時間以上同じ走行レーンを走行していることが検出された場合、ミリ波レーダ47により検出される先行車両との車間距離が所定以上の場合、ナビゲーションシステムや路車間通信で取得した一時停止箇所で車両3が一旦停止した場合、これらを焦り解除行動情報として記憶する。
ドライバ状態推定手段50aは、焦り解除行動情報の数Pに対し、乗車前行動情報、乗車時行動情報及び乗車中行動情報の合計数Qを相殺して、十分に焦り度が低下傾向になったと判定した場合に、焦り状態を解除する。例えば、Q−P=0になった場合である。
また、焦り状態を段階的に解除してもよい。焦り状態では安全面から見た3つの車両制御を説明したが、安全面I、安全面II、安全面IIIの順序で焦り度に対する制御としては介入度が大きくなる。そこで、ドライバ状態推定手段50aは、焦り解除行動情報を検出するたびに、介入度が小さくなるように車両制御することが好適となる。例えば、安全面IIIの車両制御を行っている状態で焦り解除行動情報を検出したら安全面IIIの車両制御を停止し、ついで焦り解除行動情報を検出したら安全面IIの車両制御を停止し、ついで焦り解除行動情報を検出したら安全面Iの車両制御を停止する。このように解除することで、焦り度が高いほどゆっくりと焦り状態を解除することができ、安全を確保しやすくなる。
〔ドライバ状態推定装置5の作動の流れ〕
図10は、ドライバ状態推定装置5の作動の手順を示すフローチャート図である。図10のフローチャート図は、例えば、スマートキーによるアンロックをトリガにスタートする。
ドアがアンロックされると運転者が車両3に接近したことになるので、ドライバ状態推定手段50aは乗車時行動情報を取得する(S10)。
そして、イグニションがオンになると車両3は情報センタ2経由で送信される乗車前行動情報を受信する(S20)。なお、イグニションオンでなくても乗車前行動情報を受信可能であれば、運転者が車両3に到達する前に受信してもよい。
ついで、ドライバ状態推定手段50aは、乗車前行動情報及び乗車時行動情報の数に応じて運転者が焦り状態か否かを判定する(S30)。焦り状態か否かは、乗車前行動情報の数と乗車時行動情報の数を掛け合わせた値が所定値以上か否か、いずれかが所定値以上が否か等に基づき判定する。
焦り状態でない場合(S30のNo)、ドライバ状態推定手段50aは何もせずそのまま処理が終了する。焦り状態の場合(S30のYes)、ドライバ状態推定手段50aは安全面I〜III及び環境面に配慮した車両制御を実行する(S40)。
そして、車両3が走行している間、ドライバ状態推定手段50aは、焦り解除行動情報が検出されるか否かを判定する(S50)。例えば、ドライバ状態推定手段50aは、焦り解除情報が所定数以上検出されたことをもって焦り解除行動情報が検出されたと判定する。
焦り解除行動情報が検出された場合(S50のYes)、ドライバ状態推定手段50aは焦り状態を解除して、安全面及び環境面に配慮した車両制御を終了する。
図11は、ドライバ状態推定装置5の作動の手順を示すフローチャート図である。図11のフローチャート図は、さらに乗車中行動情報を検出して安全面及び環境面に配慮した車両制御を行うものである。なお、図10と同一ステップには同じ符号を付した。
ドアがアンロックされると運転者が車両3に接近したことになるので、ドライバ状態推定手段50aは乗車時行動情報を取得する(S10)。
そして、イグニションがオンになると車両3は情報センタ2経由で送信される乗車前行動情報を受信する(S20)。なお、イグニションオンでなくても乗車前行動情報を受信可能であれば、運転者が車両3に到達する前に受信してもよい。
ついで、ドライバ状態推定手段50aは、乗車前行動情報及び乗車時行動情報の数に応じて運転者が焦り状態か否かを判定する(S30)。焦り状態か否かは、乗車前行動情報の数と乗車時行動情報の数を掛け合わせた値が所定値以上か否か、いずれかが所定値以上が否か等に基づき判定する。
焦り状態でない場合(S30のNo)、ドライバ状態推定手段50aは乗車時には何もしないが、走行中に乗車中行動情報を検出するか否かを判定する(S60)。そして、例えば乗車中行動情報が所定値以上になった場合、乗車中行動情報を検出したと判定しステップS30以降の処理に進む。
焦り状態の場合(S30のYes)、ドライバ状態推定手段50aは安全面I〜III及び環境面に配慮した車両制御を実行する(S40)。
そして、車両3が走行している間、ドライバ状態推定手段50aは、焦り解除行動情報が検出されるか否かを判定する(S50)。例えば、ドライバ状態推定手段50aは、焦り解除情報が所定数以上検出されたことをもって焦り解除行動情報が検出されたと判定する。
焦り解除行動情報が検出された場合(S50のYes)、ドライバ状態推定手段50aは焦り状態を解除して、安全面及び環境面に配慮した車両制御を終了する。
本実施例によれば、自宅1や乗車時における運転者の焦りを検出して、運転開始前から安全面・環境面に配慮した車両制御が可能なので、運転者が焦っていることを早期に検出し、焦っている場合でも安全を確保し環境に配慮した走行が可能となる。
実施例1では、自宅1、乗車時及び乗車中の行動から運転者が焦っていると推定される行動を検出したが、行動からの検出では検出の確度が低い場合がある。そこで、より直接的に運転者に焦りをもたらす要因を検出する。例えば、急な家族の不幸、妻の出産、家族の事故現場へ駆けつける場合等、誰にも生じ得てかつ生じた場合にはかなりの確度で運転者に焦りを生じさせる状況がある。したがって、このような状況を検出することで、運転者の行動からだけでなく個別かつ具体的に焦りを検出することができ、焦り検出の精度を向上することができる。運転者に焦りを生じさせる個別の状況は、例えばスケジュール、電子メール、会話内容、電話の通話内容等から検出される。
〔乗車前〕
図12は、本実施例におけるドライバ情報収集装置6の構成図を示す。なお、図12において図3と同一構成部分には同一の符号を付しその説明は省略する。図12では、LANなどのネットワークを介して、情報収集装置60にパーソナルコンピュータ(以下、PC)12が接続されている。
PC12はCPU、ROM、RAM及びHDD等を有するコンピュータで、HDDに記憶されたプログラムを実行することで、スケジュールソフト及びメールソフトを実現する。運転者は、このスケジュールソフトとメールソフトを使用してスケジュールを管理したり、知人と電子メールを送受信する。また、PC12のHDDに記憶されたプログラムを実行することで、スケジュールや送受信した電子メールから運転者の個別焦り情報を抽出する個別情報抽出手段12aが実現される。個別情報抽出手段12aは常駐型のプログラムで、スケジュールソフトとメールソフトが起動している間バックグラウンドで起動している。個別情報抽出手段12aには、抽出する個別焦り情報として予めキーワード(例えば、死んだ、駆けつける、すぐ行く、生まれる、泣き声、葬儀、通夜、葬式、亡くなった、部長、役員、重要、プレゼン等、その他、運転者が登録可能)が登録されており、キーワードに合致する運転者の個別焦り情報を抽出して、情報収集装置60に送信する。
図13(a)はスケジュールソフトが表示したスケジュールの一例を、図13(b)はメールソフトが受信した電子メールの一例をそれぞれ示す。スケジュールソフトには、「10:00 こわもて部長と商談」、「17:00 プレゼン発表(△△ホール)」と表示されている。また、メールソフトには「○△さんが亡くなりました。通夜は○□時です。」と表示されている。個別情報抽出手段12aは、スケジュールからキーワードに合致する「部長」「プレゼン」「亡くなりました」「通夜」を抽出し、抽出した言葉そのもの又は抽出したキーワードの数を個別焦り情報として情報収集装置60に送信する。
スケジュールソフト及びメールソフトは携帯端末13によっても実現可能である。携帯端末13は、携帯電話、PDA(Personal Data Assitant)、携帯ゲーム機等、電子メールを無線で送受信する送受信装置を有した、CPU、ROM、RAM及びフラッシュメモリ等を有するコンピュータである。携帯端末13は、PC12と同様に個別情報抽出手段12aを備え、スケジュールや電子メールから抽出した個別焦り情報を例えば電子メール等で情報収集装置60に送信する。なお、後述するように、携帯端末13を車両3に持ち込むことで、車両3がスケジュールや電子メールから抽出した個別焦り情報を抽出可能となる。また、携帯端末13とPC12はスケジュールや電子メールを同期させることができるため、同期した際に携帯端末13からPC12が個別焦り情報を抽出してもよい。
また、情報収集装置60は、集音装置64が備える音声認識機能により、自宅1における運転者と家族との会話からキーワードを抽出し、高い確度で焦りをもたらす状況を抽出する。
ドライバ情報収集手段60aは個別焦り情報が検出される毎又は定期的に個別焦り情報を情報センタ2を介して車両3に送信する。
〔乗車時/乗車中〕
上述のように、車両3は携帯通信装置45を有する。例えば、携帯通信装置45と運転者の携帯端末13が通信している場合、携帯端末13に送信された電子メールからドライバ状態推定手段50aがキーワードを抽出して個別焦り情報を検出することができる。また、ハンズフリーフォンで通話する場合、通話の内容はいったんナビゲーションシステムなどの車両3に取り込まれるので、音声認識により通話の内容からキーワードを抽出することができる。また、車両3は車載装置を制御するための音声認識装置を備えるので、会話の内容からキーワードを抽出することができる。ドライバ状態推定手段50aは、このように、乗車時又は乗車中に検出されたキーワードを個別焦り情報として記憶しておく。
また、乗車中は電子メールやスケジュールのような情報からだけでなく、突発的な状況が焦りをもたらすことがある。例えば、車両3が動物や他車両と接触した場合は、かなりの確度で運転者が焦ると考えられ、また、パトカーや救急車が接近してきた場合、その方向や所定操作(道を空ける)などを要求されることから運転者が焦る可能性が高い。そこで、ドライバ状態推定装置5は例えばエアバッグ展開用の荷重センサや衝撃音により動物や他車両との接触を検知し、また、パトカーなどを警報音により検知しこれらを個別焦り情報として記憶する。
〔焦り状態の判定〕
車両3のドライバ状態推定手段50aは自宅1から個別焦り情報を受信し、また、車両3に乗車中に個別焦り情報を取得する。個別焦り情報は、かなりの確度で焦りを生じさせるものであるため、乗車前行動情報、乗車時行動情報及び乗車中行動情報よりも焦り状態と判定しやすくすることが好適となる。
図14は、焦り判定の概略を示す図である。ドライバ状態推定手段50aは、個別焦り情報が複数以上検出されているか否かを判定し(S100)、複数以上であれば(S100のYes)焦り状態であると判定する(S400)。
複数以上でない場合(S100のNo)、個別焦り情報、乗車前行動情報、乗車時行動情報及び乗車中行動情報のうち2つ以上が所定値L以上か否かを判定し(S200)、所定値L以上であればドライバ状態推定手段50aは焦り状態であると判定する(S400)。
所定値L以上でない場合(S200のNo)、個別焦り情報、乗車前行動情報、乗車時行動情報及び乗車中行動情報のうちいずれかが所定値M(>L)以上か否かを判定し(300)、所定値M以上の場合、ドライバ状態推定手段50aは焦り状態と判定する(S400)。なお、実施例1と同様に、年齢、性別や環境等に応じて重み付けをしてもよい。
〔ドライバ状態推定装置5の作動の流れ〕
焦り状態と判定された場合、制御値変更定手段50bは各ECUに制御値を変更するよう要求し実施例1と同様の車両特性にて車両3を設定し、また、同様の解除判定を行って車両特性を元に戻す。
図15は、ドライバ状態推定装置5の作動の手順を示すフローチャート図である。図15のフローチャート図は、個別焦り情報、乗車前行動情報、乗車時行動情報及び乗車中行動情報に基づき安全面及び環境面に配慮した車両制御を行うものである。
ドアがアンロックされると運転者が車両3に接近したことになるので、ドライバ状態推定手段50aは乗車時行動情報を取得する(S101)。
そして、イグニションがオンになると車両3は情報センタ2経由で送信される個別焦り情報及び乗車前行動情報を受信する(S102)。なお、イグニションオンでなくても受信可能であれば、運転者が車両3に到達する前に受信してもよい。
ついで、ドライバ状態推定手段50aは、個別焦り情報、乗車前行動情報及び乗車時行動情報の数に応じて運転者が焦り状態か否かを判定する(S103)。焦り状態か否かは、個別焦り情報の数が複数以上か、個別焦り情報、乗車前行動情報及び乗車時行動情報のいずれか2つ以上が所定値L以上か、又は、個別焦り情報、乗車前行動情報及び乗車時行動情報のうちいずれかが所定値M以上か否かに基づき判定する。
なお、本実施例では、スケジュールを利用しているので、その内容だけでなく待ち合わせ時間を抽出して、例えば、VICS等から得られる予定到達時刻が待ち合わせ時間を超過するような場合、焦り状態と判定してもよい。
焦り状態でない場合(S103のNo)、ドライバ状態推定手段50aは乗車時には何もしないが、乗車中に個別焦り情報又は乗車中行動情報を検出するか否かを判定する(S107)。検出しない場合(S107のNo)、ドライバ状態推定手段50aは通常の車両特性のまま走行を開始する。
検出した場合(S107のYes)、ステップS103に戻り、再度、焦り状態か否かを判定する。
焦り状態の場合(S103のYes)、ドライバ状態推定手段50aは安全I〜III及び環境面に配慮した車両制御を実行する(S104)。
そして、車両3が走行している間、ドライバ状態推定手段50aは、焦り解除行動情報が検出されるか否かを判定する(S105)。例えば、ドライバ状態推定手段50aは、焦り解除情報が所定数以上検出されたことをもって焦り解除行動情報が検出されたと判定する。
焦り解除行動情報が検出された場合(S105のYes)、ドライバ状態推定手段50aは焦り状態を解除して、安全面及び環境面に配慮した車両制御を終了する。
本実施例によれば、実施例1の効果に加え、焦りが生じる確度の高い個別の状況を検出して焦り状態を検出できるため、より安全を確保し環境に配慮した走行が可能となる。
実施例1では自宅1の運転者の行動から焦り状態を判定したが、実施例1と同様の構成により運転者の睡眠状態に関する情報を抽出することができる。そこで、本実施例では、焦りの検出と同様の構成により自宅1の運転者の睡眠状態に関する情報を検出して、睡眠状態(体調)を判定し運転者が眠くなる可能性有り(以下、単に眠気有りという)と判定された場合には、車両特性を眠気を考慮した状態に設定することで眠気が運転に与える影響を低減する。眠気だけを検出してもよいし、焦りをもたらす行動を同時に検出してもよいが、本実施例では焦りを持たす行動を同時に検出する。なお、ドライバ情報収集装置6の構成図は図3と、ドライバ状態推定装置5の構成図は図6と、眠気有りと判定された場合に車両制御する車両3のシステム構成図は図9と、それぞれ同様であるので説明は省略する。
〔睡眠不足をもたらす状況及びその検出〕
自宅1の情報収集装置60は家電モニタ装置63や集音装置64を用いて、運転者の睡眠状態に影響する眠気要因情報を収集する。家電モニタ装置63は、蛍光灯の作動時間を検出するので、情報収集装置60は消灯時刻から翌日の点灯時刻までの時間を基づき睡眠時間を推定することができる。また、蛍光灯が消灯されていてもテレビが点灯されていた場合にはテレビのオフ時刻から翌日の何らかの家電装置のオン時刻までを睡眠時刻とするなど適切な方法で睡眠時間を推定してもよい。
また、寝室にマイクを備えている場合、集音装置64は、運転者の寝息やいびきの音を集音するので、いびきの周期や音量に基づき眠りの質を判定する。また、赤ん坊がいる家庭では深夜の泣き声から夜泣き回数や頻度、音量を判定し、外部の騒音を検出するマイクから、暴走族の騒音の音量やその回数を判定する。
情報収集装置60は、睡眠時間、いびき、赤ん坊の夜泣き及び騒音等に関する眠気要因情報をメモリ602にそれぞれ記憶する。図16はメモリ602に記憶される眠気要因情報の一例を示す。ドライバ情報収集手段60aは、例えば毎朝、前の晩の運転者の睡眠状態を判定するための眠気要因情報をメモリ602に記憶しておく。図16では睡眠時間として「7時間」、集音情報として「いびきレベル3」「周囲騒音レベル2」(数値が大きいほど音が大きい)が記憶されている。
ドライバ情報収集手段60aは、運転者が外出する際に眠気要因情報を情報センタ2を介し車両3に送信するので、情報センタ2又は車両3は運転者の眠気有りか否かを判定する。なお、ドライバ情報収集手段60aが眠気要因情報に基づき眠気有りか否か判定してもよい。
〔眠気の判定〕
眠気の判定は、例えば、睡眠時間が所定時間以下か否か、いびきレベルが所定以上か否か、周囲騒音レベルが所定以上か否か、等の条件を複数満たす場合に眠気有りと判定する。また、睡眠時間が極端に短い場合はそれだけで眠気有りと判定したり、また、眠気に与える眠気要因情報の影響からそれぞれを重み付けして所定の閾値を超えたら眠気有りと判定する。また、眠気を数段階に分けて眠気度を判定してもよい。
なお、乗車中は顔カメラ54により運転者の顔を撮影し、開眼/閉眼を検出しているので、ドライバ状態推定手段50aは、閉眼時間が所定以上継続するような場合眠気有りと判定する。また、体温や血圧、発汗などを検出するセンサを例えばステアリングホイール設け、これらから眠気を判定してもよい。
〔眠気有りと判定された場合の車両特性〕
眠気有りと判定された場合に設定される車両制御について説明する。眠気有りと判定された場合は、眠くならないように注意喚起したり、眠くなった場合にレーンを外れたり先行車両に衝突するおそれがあるため、これらを防止する車両制御を行うことが好ましい。
図9のシステム構成図に示したように、ドライバ状態推定手段50aが眠気有りと判定した場合、制御変更手段50bはCAN等の車内LANを介してメータECU501等に制御値を変更するよう要求する。
・運転者への注意喚起・警告
制御値の変更要求があった場合、メータECU501は警告音の周波数や音色を変化させ運転者を覚醒するように誘導する。周波数の場合、通常よりも増大(例えば0.7kHz→1.4kHz)することで注意喚起性が向上する(例えば、ピッ、ピッ、ピッ→ピピピ)。また、警告音の音量を増大する。また、ナビ画面や液晶表示部へ表示する文字を大きくしたり、コンビネーションランプの警告ランプの輝度を上げることで注意喚起性を向上する。
・自律系による車両制御値変更
制御値の変更要求があった場合、LKA装置504は警報音を吹聴する閾値を低下させる。また、PCS装置は通常よりも短いTTCにより警告音を吹鳴する。また、ACC装置505は、3段階のうち最も長い車間距離かそれよりもさらに長い車間距離に設定する。なお、このような制御を運転者が煩わしいと感じるおそれがあるため、通知後に制御を実行してもよい。また、運転者がLKA装置504やACC装置505、PCS装置507を使用していない場合、運転者に通知した後にこれらをオンにして制御を実行する。
また、エアコン温度を低めに制御したり酸素濃度を上げて覚醒を促したりしてもよい。また、眠気有りを運転開始前に検出できるので、制御変更手段50bが運転開始前にシートを倒したりステアリング位置を最高高さ又は最低高さに移動させ、運転者にシートやステアリングの位置調整をさせることで覚醒を促してもよい。
なお、ドライバ状態推定手段50aが、焦り状態と判定している場合は、実施例1及び2と同様に、各ECUは安全面I〜III及び環境面に配慮した車両特性により車両を制御する。眠気有りの場合と焦り状態の場合で重複する車両制御は、いずれかの車両制御を行う。
〔眠気有りの判定の解除判定〕
運転者の眠気が解消されたら車両制御を解除する。ドライバ状態推定手段50aは、乗車時及び乗車中の運転者の行動を検出して、正常(眠気なし)と推定される行動を検出して焦り状態を解除する。
眠気がない運転者は、ステアリング操作も速く、適切な車間距離を保ち、信号機に対する応答も素早く、走行レーンに対する蛇行もしないものである。したがって、ドライバ状態推定手段50aは、走行中の運転者の操作を検出し、眠気が解消したと推定される行動を検出する。すなわち、ドライバ状態推定手段50aは、操舵角センサによる操舵速度、ミリ波レーダ47による先行車両との距離、信号機の状態とブレーキペダル操作のタイミング、目標走行線に対する自車両の乖離度等を検出し、これを眠気解除行動情報として記憶する。
また、乗車時及び乗車中は、顔カメラ54により運転者の顔を撮影し、開眼/閉眼を検出しているので、開眼時間が所定以上継続するような場合は、所定時間毎に眠気が解消される傾向にあるとして眠気解除行動情報として記憶する。なお、「所定時間毎に」としたのは、眠気有りの判定を徐々に解除することを可能にするためである。
ドライバ状態推定手段50aは、例えば、眠気解除行動情報が所定数以上検出されたら、眠気有りの判定を解除する。また、眠気解除行動情報が検出されるたびに、介入度が小さくなるように、自律系の車両制御から運転者への注意喚起までの車両制御を徐々に低減するように解除してもよい。
〔ドライバ状態推定装置5の作動の流れ〕
図17は、ドライバ状態推定装置5の作動の手順を示すフローチャート図である。図17のフローチャート図は、例えば、イグニッションオンによりスタートする。
イグニションがオンになると車両3は情報センタ2経由で送信される眠気要因情報を受信する(S201)。なお、イグニションオンでなくても眠気要因情報を受信可能であれば、運転者が車両3に到達する前に受信してもよい。
ついで、ドライバ状態推定手段50aは、眠気要因情報の数に応じて運転者が眠気有りか否かを判定する(S202)。
眠気有りでない場合(S202のNo)、ドライバ状態推定手段50aは何もせずそのまま処理が終了する。眠気有りと判定された場合(S202のYes)、制御変更手段50bは運転者に注意喚起及び警告し、眠気があっても安全に走行が可能なように車両制御値を変更する(S203)。
そして、車両3が走行している間、ドライバ状態推定手段50aは、眠気解除行動情報が検出されるか否かを判定する(S204)。例えば、ドライバ状態推定手段50aは、眠気解除情報が所定数以上検出されたことをもって判定する。
眠気解除行動情報が検出された場合(S204のYes)、制御変更手段50bは眠気有りの判定を解除して、眠気を考慮した車両制御を終了する。
本実施例によれば、自宅1における運転者の行動から眠気を推定して、運転開始前から眠気を考慮した車両制御が可能なので、運転者の眠気を早期に検出し、安全な走行が可能となる。
以上のように、本実施形態によれば、運転開始前から運転者の状態を推定することができるため運転開始時には適切な運転支援を行うことができ、運転者の精神的な状態が運転に影響することを低減できる。
運転者の状態の推定の概略を説明するための図である。 運転者の状態を推定するための運転者状態推定システムの構成図の一例である。 ドライバ情報収集装置の構成図である。 メモリに記憶される乗車前行動情報の一例である。 サーバのハードウェア構成図である。 ドライバ状態推定装置の構成図の一例である。 乗車時行動情報及び乗車中行動情報の一例を示す図である。 焦り判定の概略を示す図である。 焦り状態と判定された場合に車両制御する車両のシステム構成図の一例である。 ドライバ状態推定装置の作動の手順を示すフローチャート図である。 ドライバ状態推定装置の作動の手順を示すフローチャート図である。 実施例2におけるドライバ情報収集装置の構成図の一例である。 スケジュールソフトが表示したスケジュール、メールソフトが受信した電子メールの一例を示す図である。 実施例2において焦り判定の概略を示す図である。 実施例2においてドライバ状態推定装置の作動の手順を示すフローチャート図である。 メモリに記憶される眠気要因情報の一例である。 実施例3においてドライバ状態推定装置の作動の手順を示すフローチャート図である。
符号の説明
1 自宅
2 情報センタ
3 車両
4 目的地
5 ドライバ状態推定装置
6 ドライバ情報収集装置
7 サーバ
8 基地局
11 センサ
50 ドライバ状態推定部
50a ドライバ状態推定手段
50b 制御変更手段
60 情報収集装置
60a ドライバ情報収集手段




Claims (10)

  1. 運転者の状態を推定するドライバ状態推定装置において、
    運転者の自宅から検出した、忘れ物情報、鍵の閉め忘れ情報又は蛍光灯の消し忘れ情報の少なくともいずれかの情報を記憶した運転者自宅情報を受信する運転者自宅情報受信手段と
    前記運転者自宅情報に基づき運転開始前の運転者の状態を推定するドライバ状態推定手段と、
    前記ドライバ状態推定手段により推定されたドライバ状態に基づき、車載装置の制御を変更する制御変更手段と、
    を有するドライバ状態推定装置。
  2. 前記運転者自宅情報は、運転者の睡眠にかかる情報を有し、
    前記ドライバ状態推定手段は、前記運転者自宅情報に基づき運転者の眠気を推定する、
    ことを特徴とする請求項記載のドライバ状態推定装置。
  3. エンジン始動前までの車載装置の操作を検知する検知手段を有し、
    前記ドライバ状態推定手段は、前記検知手段の検知結果に基づき運転者の状態を推定する、
    ことを特徴とする請求項1記載のドライバ状態推定装置。
  4. 前記運転者自宅情報は、運転者の会話から抽出した会話情報を有し、
    前記ドライバ状態推定手段は、前記会話情報に基づき運転者の状態を推定する、
    ことを特徴とする請求項記載のドライバ状態推定装置。
  5. 前記運転者自宅情報は、運転者のスケジュールから抽出した予定時刻情報及び予定内容情報を有し、
    前記ドライバ状態推定手段は、前記予定内容情報のみに基づき運転者の状態を推定する、
    ことを特徴とする請求項記載のドライバ状態推定装置。
  6. 前記運転者自宅情報は、運転者が送受信した電子メールから抽出したメール情報を有し、
    前記ドライバ状態推定手段は、前記メール情報に基づき運転者の状態を推定する、
    ことを特徴とする請求項記載のドライバ状態推定装置。
  7. 前記検知手段は、荷物の投げ込み、ドア開閉速度が所定以上か又はスイッチ操作ミスのいずれかを検知する、
    ことを特徴とする請求項記載のドライバ状態推定装置。
  8. 運転者の自宅から検出した、忘れ物情報、鍵の閉め忘れ情報又は蛍光灯の消し忘れ情報の少なくともいずれかの情報を記憶した運転者自宅情報を受信する運転者自宅情報受信手段と、
    前記運転者自宅情報に基づき運転者の状態を推定するドライバ状態推定手段と、
    前記ドライバ状態推定手段により推定された運転者の状態を車両に送信する送信手段と、
    を有することを特徴とするサーバ。
  9. 運転者の自宅において運転者の情報を検出するセンサと、
    前記センサにより検出された運転者の、忘れ物情報、鍵の閉め忘れ情報又は蛍光灯の消し忘れ情報の少なくともいずれかの情報を収集するドライバ情報収集手段と、
    前記ドライバ情報収集手段が収集した運転者の情報を車両に送信する送信手段と、
    を有することを特徴とするドライバ情報収集装置。
  10. 運転者の状態を推定するための運転者状態推定システムであって、
    運転者の自宅は、運転者の自宅において運転者の情報を検出するセンサと、
    前記センサにより検出された運転者の、忘れ物情報、鍵の閉め忘れ情報又は蛍光灯の消し忘れ情報の少なくともいずれかの運転者自宅情報を収集するドライバ情報収集手段と、
    前記運転者自宅情報を車両に送信する送信手段と、を有し、
    車両は、前記運転者自宅情報を受信する受信手段と、
    前記運転者自宅情報又はエンジン始動前までの車載装置の操作に基づき運転開始前の運転者の状態を推定するドライバ状態推定手段と、を有する、
    運転者状態推定システム。
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