JP6311742B2

JP6311742B2 - Driver status detection device

Info

Publication number: JP6311742B2
Application number: JP2016101077A
Authority: JP
Inventors: 洋一朗中畑; 岩下　洋平; 洋平岩下
Original assignee: Mazda Motor Corp
Current assignee: Mazda Motor Corp
Priority date: 2016-05-20
Filing date: 2016-05-20
Publication date: 2018-04-18
Anticipated expiration: 2036-05-20
Also published as: JP2017205381A

Description

ここに開示された技術は、運転者の異常状態を検出するドライバ状態検出装置に関するものである。 The technology disclosed herein relates to a driver state detection device that detects an abnormal state of a driver.

従来、運転者の脈拍、体温等の生体情報を検出し、検出した生体情報から運転者の体調等を推定する技術が知られている（特許文献１参照）。特許文献１に記載の技術では、車両座席のアームレスト部や機器を作動させるための操作スイッチに、生体情報を検出するセンサが組み込まれている。これによって、生体情報を検出する際に運転者に拘束感を与えないようにしている。 Conventionally, a technique for detecting biological information such as a driver's pulse and body temperature and estimating a driver's physical condition from the detected biological information is known (see Patent Document 1). In the technique described in Patent Literature 1, a sensor for detecting biological information is incorporated in an operation switch for operating an armrest portion of a vehicle seat or a device. This prevents the driver from feeling restrained when detecting biometric information.

特開２００９−２４７６４９号公報JP 2009-247649 A

しかしながら、センサを用いて運転者の生体情報を正確に検出するためには、センサを運転者に密着させておく必要がある。このため、生体情報を検出するセンサを用いる限りは、運転者に拘束感を与えることは避けられない。そこで、生体情報を検出するセンサを用いることなく、簡易に運転者の異常状態を検出することが望まれている。 However, in order to accurately detect the driver's biological information using the sensor, the sensor needs to be in close contact with the driver. For this reason, as long as a sensor for detecting biological information is used, it is inevitable to give the driver a sense of restraint. Therefore, it is desired to easily detect an abnormal state of the driver without using a sensor that detects biological information.

ここに開示された技術は、生体情報を検出するセンサを用いることなく、簡易に運転者の異常状態を検出することを目的とする。 The technology disclosed herein aims to easily detect an abnormal state of a driver without using a sensor that detects biological information.

上述の課題を解決するために、ここに開示された技術の一態様は、車両の運転者によりステアリングホイールに印加されるステアリングトルクを検出するトルク検出部と、前記ステアリングトルクの周波数解析を行って、前記運転者の異常状態に関する特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記運転者が異常状態になっていることが前記特徴量により表されると、前記運転者が異常状態になっていると判定する状態判定部と、を備え、前記特徴量抽出部は、前記ステアリングトルクのパワースペクトル密度を離散的に算出する解析部と、最小周波数から所定個数の前記パワースペクトル密度の平均値を前記特徴量として算出する計算部と、を含み、前記状態判定部は、前記パワースペクトル密度の平均値が第１閾値以下のときは、前記運転者が異常状態になっていると判定するものである。 In order to solve the above-described problem, an aspect of the technology disclosed herein includes a torque detection unit that detects a steering torque applied to a steering wheel by a driver of a vehicle, and a frequency analysis of the steering torque. A feature amount extraction unit that extracts a feature amount relating to the driver's abnormal state; and when the feature amount indicates that the driver is in an abnormal state, the driver is in an abnormal state A state determination unit for determining , wherein the feature amount extraction unit discretely calculates a power spectral density of the steering torque, and an average value of the predetermined number of the power spectral densities from a minimum frequency. A calculation unit that calculates as a feature amount, and the state determination unit is configured such that when the average value of the power spectrum density is equal to or less than a first threshold, It is shall be determined to have become the normal state.

この態様では、車両の運転者によりステアリングホイールに印加されるステアリングトルクがトルク検出部によって検出される。特徴量抽出部によって、検出されたステアリングトルクの周波数解析が行われて、運転者の異常状態に関する特徴量が抽出される。運転者が異常状態になっていることが特徴量により表されると、運転者が異常状態になっていると状態判定部により判定される。したがって、本態様によれば、生体情報を検出するセンサを用いることなく、簡易に運転者の異常状態を検出することができる。 In this aspect, the steering torque applied to the steering wheel by the driver of the vehicle is detected by the torque detector. A frequency analysis of the detected steering torque is performed by the feature amount extraction unit, and a feature amount related to the abnormal state of the driver is extracted. If the feature amount indicates that the driver is in an abnormal state, the state determination unit determines that the driver is in an abnormal state. Therefore, according to this aspect, it is possible to easily detect the abnormal state of the driver without using a sensor that detects biological information.

また、この態様では、ステアリングトルクのパワースペクトル密度が解析部により離散的に算出される。最小周波数から所定個数のパワースペクトル密度の平均値が特徴量として計算部により算出される。パワースペクトル密度の平均値が第１閾値以下のときは、運転者が異常状態になっていると状態判定部により判定される。運転者の体調が急変し、ステアリングホイールに運転者が寄りかかった状態では、低周波領域のパワースペクトル密度が低減する。したがって、本態様によれば、パワースペクトル密度の平均値が第１閾値以下のときは、運転者が異常状態になっていると判定することにより、生体情報を検出するセンサを用いることなく、簡易に運転者の異常状態を検出することができる。 In this aspect, the power spectral density of the steering torque is discretely calculated by the analysis unit. An average value of a predetermined number of power spectrum densities from the minimum frequency is calculated by the calculation unit as a feature amount. When the average value of the power spectrum density is equal to or less than the first threshold, the state determination unit determines that the driver is in an abnormal state. When the driver's physical condition changes suddenly and the driver leans against the steering wheel, the power spectrum density in the low frequency region is reduced. Therefore, according to this aspect, when the average value of the power spectral density is equal to or less than the first threshold, it is easy to determine that the driver is in an abnormal state without using a sensor that detects biological information. It is possible to detect an abnormal state of the driver.

上述の課題を解決するために、ここに開示された技術の一態様は、車両の運転者によりステアリングホイールに印加されるステアリングトルクを検出するトルク検出部と、前記ステアリングトルクの周波数解析を行って、前記運転者の異常状態に関する特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記運転者が異常状態になっていることが前記特徴量により表されると、前記運転者が異常状態になっていると判定する状態判定部と、を備え、前記特徴量抽出部は、前記ステアリングトルクのパワースペクトル密度を離散的に算出する解析部と、最小周波数から所定個数の前記パワースペクトル密度を直線で近似し、前記近似した直線と周波数軸とのなす傾斜角度を前記特徴量として算出する計算部と、を含み、前記状態判定部は、前記傾斜角度が第２閾値以下のときは、前記運転者が異常状態になっていると判定するものである。 In order to solve the above-described problem, an aspect of the technology disclosed herein includes a torque detection unit that detects a steering torque applied to a steering wheel by a driver of a vehicle, and a frequency analysis of the steering torque. A feature amount extraction unit that extracts a feature amount relating to the driver's abnormal state; and when the feature amount indicates that the driver is in an abnormal state, the driver is in an abnormal state A state determination unit that determines that the feature amount extraction unit approximates the power spectrum density of the steering torque in a straight line from an analysis unit that discretely calculates the power spectrum density of the steering torque. , seen containing a calculator, a for calculating a form the angle of inclination of the straight line and the frequency axis obtained by said approximated as the feature amount, the state determination section, the inclination angle is a second When the value or less, which is determined that the driver is in an abnormal state.

この態様では、車両の運転者によりステアリングホイールに印加されるステアリングトルクがトルク検出部によって検出される。特徴量抽出部によって、検出されたステアリングトルクの周波数解析が行われて、運転者の異常状態に関する特徴量が抽出される。運転者が異常状態になっていることが特徴量により表されると、運転者が異常状態になっていると状態判定部により判定される。したがって、本態様によれば、生体情報を検出するセンサを用いることなく、簡易に運転者の異常状態を検出することができる。
また、この態様では、ステアリングトルクのパワースペクトル密度が解析部により離散的に算出される。最小周波数から所定個数のパワースペクトル密度が直線で近似され、近似された直線と周波数軸とのなす傾斜角度が特徴量として計算部により算出される。傾斜角度が第２閾値以下のときは、運転者が異常状態になっていると状態判定部により判定される。運転者の体調が急変し、ステアリングホイールに運転者が寄りかかった状態では、低周波領域のパワースペクトル密度が低減するため、傾斜角度も低減する。したがって、本態様によれば、傾斜角度が第２閾値以下のときは、運転者が異常状態になっていると判定することにより、生体情報を検出するセンサを用いることなく、簡易に運転者の異常状態を検出することができる。 In this aspect, the steering torque applied to the steering wheel by the driver of the vehicle is detected by the torque detector. A frequency analysis of the detected steering torque is performed by the feature amount extraction unit, and a feature amount related to the abnormal state of the driver is extracted. If the feature amount indicates that the driver is in an abnormal state, the state determination unit determines that the driver is in an abnormal state. Therefore, according to this aspect, it is possible to easily detect the abnormal state of the driver without using a sensor that detects biological information.
In this aspect, the power spectral density of the steering torque is discretely calculated by the analysis unit. A predetermined number of power spectrum densities are approximated by a straight line from the minimum frequency, and an inclination angle formed by the approximated straight line and the frequency axis is calculated by the calculation unit as a feature amount. When the tilt angle is equal to or smaller than the second threshold, the state determination unit determines that the driver is in an abnormal state. In a state where the driver's physical condition suddenly changes and the driver leans against the steering wheel, the power spectrum density in the low frequency region is reduced, so the inclination angle is also reduced. Therefore, according to this aspect, when the inclination angle is equal to or smaller than the second threshold, it is determined that the driver is in an abnormal state, and thus the driver can easily perform without using a sensor that detects biological information. Abnormal conditions can be detected.

上述の課題を解決するために、ここに開示された技術の一態様は、車両の運転者によりステアリングホイールに印加されるステアリングトルクを検出するトルク検出部と、前記ステアリングトルクの周波数解析を行って、前記運転者の異常状態に関する特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記運転者が異常状態になっていることが前記特徴量により表されると、前記運転者が異常状態になっていると判定する状態判定部と、を備え、前記特徴量抽出部は、前記ステアリングトルクのパワースペクトル密度を離散的に算出する解析部と、前記パワースペクトル密度の最大値を前記特徴量として算出する計算部と、を含み、前記状態判定部は、前記最大値が第３閾値以下のときは、前記運転者が異常状態になっていると判定するものである。 In order to solve the above-described problem, an aspect of the technology disclosed herein includes a torque detection unit that detects a steering torque applied to a steering wheel by a driver of a vehicle, and a frequency analysis of the steering torque. A feature amount extraction unit that extracts a feature amount relating to the driver's abnormal state; and when the feature amount indicates that the driver is in an abnormal state, the driver is in an abnormal state A state determination unit that determines that, the feature amount extraction unit discretely calculates a power spectrum density of the steering torque, and a calculation that calculates the maximum value of the power spectrum density as the feature amount seen containing a part, wherein the state determination section, when said maximum value is less than the third threshold value is for determining said driver is in an abnormal state.

この態様では、車両の運転者によりステアリングホイールに印加されるステアリングトルクがトルク検出部によって検出される。特徴量抽出部によって、検出されたステアリングトルクの周波数解析が行われて、運転者の異常状態に関する特徴量が抽出される。運転者が異常状態になっていることが特徴量により表されると、運転者が異常状態になっていると状態判定部により判定される。したがって、本態様によれば、生体情報を検出するセンサを用いることなく、簡易に運転者の異常状態を検出することができる。
また、この態様では、ステアリングトルクのパワースペクトル密度が解析部により離散的に算出される。パワースペクトル密度の最大値が特徴量として計算部により算出される。最大値が第３閾値以下のときは、運転者が異常状態になっていると状態判定部により判定される。運転者の体調が急変し、ステアリングホイールに運転者が寄りかかった状態では、低周波領域のパワースペクトル密度が低減する。一般に、パワースペクトル密度は、低周波領域で最大値をとる。このため、ステアリングホイールに運転者が寄りかかった状態では、パワースペクトル密度の最大値も低減する。したがって、本態様によれば、最大値が第３閾値以下のときは、運転者が異常状態になっていると判定することにより、生体情報を検出するセンサを用いることなく、簡易に運転者の異常状態を検出することができる。 In this aspect, the steering torque applied to the steering wheel by the driver of the vehicle is detected by the torque detector. A frequency analysis of the detected steering torque is performed by the feature amount extraction unit, and a feature amount related to the abnormal state of the driver is extracted. If the feature amount indicates that the driver is in an abnormal state, the state determination unit determines that the driver is in an abnormal state. Therefore, according to this aspect, it is possible to easily detect the abnormal state of the driver without using a sensor that detects biological information.
In this aspect, the power spectral density of the steering torque is discretely calculated by the analysis unit. The maximum value of the power spectral density is calculated as a feature amount by the calculation unit. When the maximum value is equal to or smaller than the third threshold, the state determination unit determines that the driver is in an abnormal state. When the driver's physical condition changes suddenly and the driver leans against the steering wheel, the power spectrum density in the low frequency region is reduced. In general, the power spectral density has a maximum value in a low frequency region. For this reason, in the state where the driver leans against the steering wheel, the maximum value of the power spectral density is also reduced. Therefore, according to this aspect, when the maximum value is equal to or smaller than the third threshold value, it is determined that the driver is in an abnormal state, so that the driver can easily perform without using a sensor that detects biological information. Abnormal conditions can be detected.

上記態様において、前記車両が走行している道路が舗装されているか否かを検出する路面検出部をさらに備えてもよい。前記状態判定部は、前記路面検出部により前記道路が舗装されていないことが検出されると、前記運転者が異常状態になっているか否かを判定しないとしてもよい。 The said aspect WHEREIN: You may further provide the road surface detection part which detects whether the road where the said vehicle is traveling is paved. The state determination unit may not determine whether or not the driver is in an abnormal state when the road surface detection unit detects that the road is not paved.

この態様では、車両が走行している道路が舗装されていないことが路面検出部により検出されると、運転者が異常状態になっているか否かを状態判定部は判定しない。舗装されていない道路を走行すると、路面からタイヤを介してステアリングホイールに伝わるトルクが大きくなる。このため、車両の運転者によりステアリングホイールに印加されるステアリングトルクの検出精度が低下する。したがって、運転者が異常状態になっているか否かを判定しないことにより、誤判定を防止することができる。 In this aspect, when the road surface detection unit detects that the road on which the vehicle is traveling is not paved, the state determination unit does not determine whether or not the driver is in an abnormal state. When traveling on an unpaved road, the torque transmitted from the road surface to the steering wheel via the tire increases. For this reason, the detection accuracy of the steering torque applied to the steering wheel by the driver of the vehicle decreases. Therefore, erroneous determination can be prevented by not determining whether or not the driver is in an abnormal state.

上記態様において、前記車両が走行している道路が曲線道路であるか否かを検出するカーブ検出部をさらに備えてもよい。前記状態判定部は、前記カーブ検出部により前記車両が走行している道路が曲線道路であることが検出されると、前記運転者が異常状態になっているか否かを判定しないとしてもよい。 The said aspect WHEREIN: You may further provide the curve detection part which detects whether the road where the said vehicle is traveling is a curved road. The state determination unit may not determine whether or not the driver is in an abnormal state when the curve detection unit detects that the road on which the vehicle is traveling is a curved road.

この態様では、車両が走行している道路が曲線道路であることがカーブ検出部により検出されると、運転者が異常状態になっているか否かを状態判定部は判定しない。曲線道路を走行すると、路面からタイヤを介してステアリングホイールに伝わるトルクが大きくなる。このため、車両の運転者によりステアリングホイールに印加されるステアリングトルクの検出精度が低下する。したがって、運転者が異常状態になっているか否かを判定しないことにより、誤判定を防止することができる。 In this aspect, when the curve detection unit detects that the road on which the vehicle is traveling is a curved road, the state determination unit does not determine whether or not the driver is in an abnormal state. When traveling on a curved road, the torque transmitted from the road surface to the steering wheel via the tire increases. For this reason, the detection accuracy of the steering torque applied to the steering wheel by the driver of the vehicle decreases. Therefore, erroneous determination can be prevented by not determining whether or not the driver is in an abnormal state.

このドライバ状態検出装置によれば、車両の運転者によりステアリングホイールに印加されるステアリングトルクが検出され、検出されたステアリングトルクの周波数解析が行われて、運転者が異常状態になっているか否かを表す特徴量が抽出され、運転者が異常状態になっていることが特徴量により表されると、運転者が異常状態になっていると判定されるため、生体情報を検出するセンサを用いることなく、簡易に運転者の異常状態を検出することができる。 According to this driver state detection device, the steering torque applied to the steering wheel by the driver of the vehicle is detected, and frequency analysis of the detected steering torque is performed to determine whether or not the driver is in an abnormal state. When the feature amount indicating the driver is extracted and the feature amount indicates that the driver is in an abnormal state, it is determined that the driver is in an abnormal state. Therefore, a sensor that detects biological information is used. Thus, the abnormal state of the driver can be detected easily.

本実施の形態のドライバ状態検出装置が搭載された車両の構成を概略的に示すブロック図である。It is a block diagram which shows roughly the structure of the vehicle by which the driver state detection apparatus of this Embodiment is mounted. 車両の室内に居る運転者の状態を概略的に示す図である。It is a figure which shows roughly the state of the driver | operator who exists in the vehicle interior. 車両の室内に居る運転者の状態を概略的に示す図である。It is a figure which shows roughly the state of the driver | operator who exists in the vehicle interior. 車両の室内に居る運転者の状態を概略的に示す図である。It is a figure which shows roughly the state of the driver | operator who exists in the vehicle interior. 図２の状態において、ステアリングセンサにより検出されたステアリングトルクの時系列データの一例を概略的に示す図である。FIG. 3 is a diagram schematically showing an example of time-series data of steering torque detected by a steering sensor in the state of FIG. 2. 図３の状態において、ステアリングセンサにより検出されたステアリングトルクの時系列データの一例を概略的に示す図である。FIG. 4 is a diagram schematically showing an example of time-series data of steering torque detected by a steering sensor in the state of FIG. 3. 図４の状態において、ステアリングセンサにより検出されたステアリングトルクの時系列データの一例を概略的に示す図である。FIG. 5 is a diagram schematically showing an example of time-series data of steering torque detected by a steering sensor in the state of FIG. 4. 図５の時系列データに対して、スペクトル解析部によってＦＦＴが実行された結果を概略的に示す図である。It is a figure which shows roughly the result of having performed FFT by the spectrum analysis part with respect to the time series data of FIG. 図６の時系列データに対して、スペクトル解析部によってＦＦＴが実行された結果を概略的に示す図である。It is a figure which shows roughly the result of having performed FFT by the spectrum analysis part with respect to the time series data of FIG. 図７の時系列データに対して、スペクトル解析部によってＦＦＴが実行された結果を概略的に示す図である。It is a figure which shows roughly the result of having performed FFT by the spectrum analysis part with respect to the time series data of FIG. 図８〜図１０のパワースペクトル密度を併せて示した図である。It is the figure which showed collectively the power spectral density of FIGS. ドライバ状態検出動作の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of a driver state detection operation | movement. 図８〜図１０のパワースペクトル密度を併せて示した図である。It is the figure which showed collectively the power spectral density of FIGS. 図８〜図１０のパワースペクトル密度を併せて示した図である。It is the figure which showed collectively the power spectral density of FIGS. 剖検の例から推定された事故直前における運転者の運転姿勢を概略的に示す図である。It is a figure which shows roughly the driver | operator's driving posture immediately before the accident estimated from the example of autopsy.

（本開示に係る一態様の着眼点）
まず、本開示に係る一態様の着眼点が説明される。交通事故の死亡原因の一つに、運転中における運転者の体調の急変がある。運転者の体調の急変の要因には、脳血管疾患及び心疾患等の種々の疾患が含まれており、体調の急変により運転が継続できなくなった運転者の状態は一定ではない。 (Focus point of one aspect according to the present disclosure)
First, an aspect of one aspect according to the present disclosure will be described. One of the causes of traffic accident deaths is a sudden change in the physical condition of the driver while driving. Factors that cause a sudden change in the physical condition of the driver include various diseases such as a cerebrovascular disease and a heart disease, and the state of the driver who cannot continue driving due to the sudden change in the physical condition is not constant.

このような運転者の体調不良を、脈拍又は眼球の動きなどの生体情報から判断することは困難である。しかも、上述のように、生体情報を検出するセンサを用いることなく、簡易に運転者の状態を検出することが望まれている。 It is difficult to determine such poor physical condition of the driver from biological information such as a pulse or eye movement. In addition, as described above, it is desired to easily detect the state of the driver without using a sensor that detects biological information.

図１５は、剖検の例から推定された事故直前における運転者の運転姿勢を概略的に示す図である。図１５に示されるように、運転席１に着座している運転者２は、ステアリングホイール３に寄りかかっている。運転中に体調が急変した運転者２は、事故を回避するための行動を実行できていない場合が多い。したがって、運転者２は、体調の急変により意識レベルが低下し、場合によっては意識を失っていると思われる。このため、図１５に示されるように、運転者２は、ステアリングホイール３に寄りかかった状態になっていると考えられる。 FIG. 15 is a diagram schematically showing the driving posture of the driver immediately before the accident estimated from an autopsy example. As shown in FIG. 15, the driver 2 seated in the driver seat 1 leans against the steering wheel 3. In many cases, the driver 2 whose physical condition has suddenly changed during driving cannot perform an action for avoiding an accident. Therefore, it is considered that the driver 2 has a reduced level of consciousness due to sudden changes in physical condition, and has lost consciousness in some cases. For this reason, it is considered that the driver 2 is leaning against the steering wheel 3 as shown in FIG.

一方、ステアリングホイールに対する運転者の操舵力を補助する電動パワーステアリングを備える車両には、運転者がステアリングホイールに印加するステアリングトルクを検出するステアリングセンサが設けられている。このステアリングセンサにより検出されるステアリングトルクは、運転者２がステアリングホイール３を保持する通常の運転状態と、図１５に示されるように運転者２がステアリングホイール３に寄りかかった状態とでは、異なると考えられる。上述の考察に鑑みて、以下に説明される本開示の一態様が考え出された。 On the other hand, a vehicle having an electric power steering system that assists the steering force of the driver with respect to the steering wheel is provided with a steering sensor that detects a steering torque applied to the steering wheel by the driver. The steering torque detected by the steering sensor is different between a normal driving state where the driver 2 holds the steering wheel 3 and a state where the driver 2 leans against the steering wheel 3 as shown in FIG. it is conceivable that. In view of the above considerations, one aspect of the present disclosure described below has been devised.

（実施の形態）
以下、図面を参照しつつ、本開示の実施の形態が説明される。なお、各図では、同様の要素には同様の符号が付され、適宜、説明が省略される。 (Embodiment)
Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described with reference to the drawings. In each figure, the same numerals are given to the same element, and explanation is omitted suitably.

図１は、本実施の形態のドライバ状態検出装置が搭載された車両の構成を概略的に示すブロック図である。車両１０は、例えば４輪自動車である。車両１０は、図１に示されるように、車外カメラ１０２、操作スイッチ１０６、ブレーキペダル１０７、ステアリングセンサ１０８、地図データ記憶部１０９、ヨーレートセンサ１１０、警報音発生器２０１、ハザードフラッシャー２０２、運転支援装置２０３、電子制御ユニット（ＥＣＵ）３００を備える。 FIG. 1 is a block diagram schematically showing the configuration of a vehicle on which the driver state detection device of the present embodiment is mounted. The vehicle 10 is a four-wheeled vehicle, for example. As shown in FIG. 1, the vehicle 10 includes an outside camera 102, an operation switch 106, a brake pedal 107, a steering sensor 108, a map data storage unit 109, a yaw rate sensor 110, an alarm sound generator 201, a hazard flasher 202, and driving assistance. A device 203 and an electronic control unit (ECU) 300 are provided.

車外カメラ１０２（路面検出部の一例）は、車両１０の室内の例えばルームミラーの背面側又はフロントガラスの上端近傍に、車外カメラ１０２の光軸が車両１０の前方を向くように取り付けられる。車外カメラ１０２は、車両１０が走行する道路を撮像する。車外カメラ１０２は、撮像した画像データをＥＣＵ３００に出力する。 The outside camera 102 (an example of a road surface detection unit) is attached in the interior of the vehicle 10, for example, near the rear side of the rearview mirror or near the upper end of the windshield so that the optical axis of the outside camera 102 faces the front of the vehicle 10. The outside camera 102 images the road on which the vehicle 10 travels. The vehicle exterior camera 102 outputs the captured image data to the ECU 300.

操作スイッチ１０６は、作動している警報音発生器２０１を停止させるためのもので、運転者により操作される。ブレーキペダル１０７は、ブレーキを作動させるためのもので、運転者の足により操作される。ステアリングセンサ１０８は、ステアリングホイールに配置され、運転者によりステアリングホイールに印加されるステアリングトルクを検出する。 The operation switch 106 is for stopping the operating alarm sound generator 201 and is operated by the driver. The brake pedal 107 is for operating a brake and is operated by a driver's foot. The steering sensor 108 is disposed on the steering wheel and detects steering torque applied to the steering wheel by the driver.

ヨーレートセンサ１１０は、道路に対する車両１０の相対的な方向を示すヨー角が変化する速さであるヨーレートを検出する。地図データ記憶部１０９は、道路に関するデータを保存している。地図データ記憶部１０９に保存されている道路に関するデータは、道路が舗装されているか否かのデータを含む。なお、本実施形態では、車両１０は、地図データ記憶部１０９を備えなくてもよい。地図データ記憶部１０９は、後述の変形された実施の形態で用いられる。 The yaw rate sensor 110 detects the yaw rate, which is the speed at which the yaw angle indicating the relative direction of the vehicle 10 with respect to the road changes. The map data storage unit 109 stores data regarding roads. The data relating to the road stored in the map data storage unit 109 includes data indicating whether the road is paved. In the present embodiment, the vehicle 10 may not include the map data storage unit 109. The map data storage unit 109 is used in a modified embodiment described later.

警報音発生器２０１は、例えばブザー又はベルを含み、運転者に対する警報音を発生する。ハザードフラッシャー２０２は、橙色の全て（例えば４個）の方向指示灯を一斉に点滅させる。運転支援装置２０３は、運転者による車両１０の運転を支援する。運転支援装置２０３は、自動的にブレーキを作動させて車両１０を減速又は停止させる機能を有してもよい。運転支援装置２０３は、ステアリングホイールを制御することにより車両１０に車線を維持させる機能を有してもよい。 The alarm sound generator 201 includes, for example, a buzzer or a bell, and generates an alarm sound for the driver. The hazard flasher 202 blinks all the orange direction indicator lights (for example, four) simultaneously. The driving support device 203 supports driving of the vehicle 10 by the driver. The driving assistance device 203 may have a function of decelerating or stopping the vehicle 10 by automatically operating a brake. The driving assistance device 203 may have a function of causing the vehicle 10 to maintain a lane by controlling the steering wheel.

ＥＣＵ３００は、車両１０の全体の動作を制御する。ＥＣＵ３００は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）３１０、メモリ３２０、その他の周辺回路を含む。メモリ３２０（記憶部の一例）は、例えば、フラッシュメモリなどの半導体メモリ、ハードディスク、又は他の記憶素子で構成される。メモリ３２０は、プログラムを保存するメモリ、データを一時的に保存するメモリ等を含む。メモリ３２０は、予め定められたパワースペクトル密度の閾値ＴＨ１をプログラムの一部として保存している。パワースペクトル密度の閾値ＴＨ１は後に詳述される。なお、メモリ３２０は、プログラムを保存する領域、データを一時的に保存する領域を備えた単一のメモリで構成されていてもよい。 ECU 300 controls the overall operation of vehicle 10. ECU 300 includes a central processing unit (CPU) 310, a memory 320, and other peripheral circuits. The memory 320 (an example of a storage unit) is configured by, for example, a semiconductor memory such as a flash memory, a hard disk, or another storage element. The memory 320 includes a memory that stores a program, a memory that temporarily stores data, and the like. The memory 320 stores a predetermined power spectral density threshold TH1 as part of the program. The power spectral density threshold TH1 will be described in detail later. The memory 320 may be composed of a single memory having an area for storing a program and an area for temporarily storing data.

ＣＰＵ３１０は、メモリ３２０に保存されているプログラムに従って動作することにより、特徴量抽出部３１６、状態判定部３１２、運転制御部３１５、道路判定部３１９として機能し、特徴量抽出部３１６は、スペクトル解析部３１７と、特徴量計算部３１８とを含む。 The CPU 310 operates as a feature amount extraction unit 316, a state determination unit 312, a driving control unit 315, and a road determination unit 319 by operating according to a program stored in the memory 320. The feature amount extraction unit 316 performs spectrum analysis. A unit 317 and a feature amount calculation unit 318.

道路判定部３１９は、車外カメラ１０２により撮像された画像データに基づき、車両１０が走行している道路が舗装されているか否かを判定する。道路判定部３１９は、例えば舗装された道路を撮像した画像データからなるテンプレートと、舗装されていない道路を撮像した画像データからなるテンプレートとを保持する。道路判定部３１９は、車外カメラ１０２により撮像された画像データと保持しているテンプレートとのテンプレートマッチングにより、車両１０が走行している道路が舗装されているか否かを判定する。本実施の形態において、道路判定部３１９及び車外カメラ１０２は、路面検出部の一例を構成する。 The road determination unit 319 determines whether the road on which the vehicle 10 is running is paved based on the image data captured by the outside camera 102. The road determination unit 319 holds, for example, a template made up of image data obtained by imaging a paved road and a template made up of image data taken by an unpaved road. The road determination unit 319 determines whether the road on which the vehicle 10 is running is paved by template matching between the image data captured by the outside camera 102 and the retained template. In the present embodiment, the road determination unit 319 and the outside camera 102 constitute an example of a road surface detection unit.

道路判定部３１９は、さらに、ヨーレートセンサ１１０により検出されたヨーレートに基づき、車両１０が走行している道路が曲線道路であるか否かを判定する。例えば、道路判定部３１９は、ヨーレートセンサ１１０により検出されたヨーレートが所定値以上の場合に、車両１０が走行している道路が曲線道路であると判定する。
本実施の形態において、道路判定部３１９及びヨーレートセンサ１１０は、カーブ検出部の一例を構成する。 The road determination unit 319 further determines whether the road on which the vehicle 10 is traveling is a curved road based on the yaw rate detected by the yaw rate sensor 110. For example, when the yaw rate detected by the yaw rate sensor 110 is equal to or greater than a predetermined value, the road determination unit 319 determines that the road on which the vehicle 10 is traveling is a curved road.
In the present embodiment, the road determination unit 319 and the yaw rate sensor 110 constitute an example of a curve detection unit.

特徴量抽出部３１６は、ステアリングセンサ１０８により検出されたステアリングトルクに基づき、運転者が異常状態になっているか否かを表す特徴量を抽出する。 The feature amount extraction unit 316 extracts a feature amount indicating whether or not the driver is in an abnormal state based on the steering torque detected by the steering sensor 108.

特徴量抽出部３１６のスペクトル解析部３１７（解析部の一例）は、ステアリングセンサ１０８により検出された所定時間（例えば１０ｍｓｅｃの予め定められた時間）分のステアリングトルクの時系列データ（例えば１２８サンプル）に対してスペクトル解析を行って、パワースペクトル密度を離散的に算出する。スペクトル解析部３１７は、スペクトル解析のアルゴリズムとして種々の手法を用いることができる。スペクトル解析部３１７は、本実施形態では、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いる。 The spectrum analysis unit 317 (an example of the analysis unit) of the feature amount extraction unit 316 is a time series data (for example, 128 samples) of steering torque for a predetermined time (for example, a predetermined time of 10 msec) detected by the steering sensor 108. Is subjected to spectral analysis to calculate power spectral density discretely. The spectrum analysis unit 317 can use various methods as an algorithm for spectrum analysis. In the present embodiment, the spectrum analysis unit 317 uses fast Fourier transform (FFT).

特徴量計算部３１８（計算部の一例）は、スペクトル解析部３１７により離散的に得られたパワースペクトル密度において、最小周波数から所定数（本実施形態では４個）のパワースペクトル密度の平均値を特徴量として算出する。 The feature amount calculation unit 318 (an example of a calculation unit) calculates an average value of power spectrum densities of a predetermined number (four in this embodiment) from the minimum frequency in the power spectrum density obtained discretely by the spectrum analysis unit 317. Calculated as a feature quantity.

状態判定部３１２は、運転者が異常状態になっていることを特徴量抽出部３１６により抽出された特徴量が表すと、運転者が異常状態になっていると判定する。具体的には、状態判定部３１２は、特徴量計算部３１８により算出されたパワースペクトル密度の平均値が、メモリ３２０に保存されているパワースペクトル密度の閾値ＴＨ１（第１閾値の一例）以下であるか否かを判定する。状態判定部３１２は、算出されたパワースペクトル密度の平均値がパワースペクトル密度の閾値ＴＨ１以下であれば、運転者が異常状態になっていると判定する。 When the feature amount extracted by the feature amount extraction unit 316 indicates that the driver is in an abnormal state, the state determination unit 312 determines that the driver is in an abnormal state. Specifically, in the state determination unit 312, the average value of the power spectrum density calculated by the feature amount calculation unit 318 is less than or equal to the power spectrum density threshold value TH 1 (an example of the first threshold value) stored in the memory 320. It is determined whether or not there is. The state determination unit 312 determines that the driver is in an abnormal state if the calculated average value of the power spectrum density is equal to or less than the power spectrum density threshold value TH1.

なお、車両１０が舗装されていない道路を走行すると、路面からタイヤを介してステアリングホイールに伝わるトルクが大きくなる。このため、車両１０の運転者によりステアリングホイールに印加されるステアリングトルクの検出精度が低下する。そこで、本実施形態では、状態判定部３１２は、車両１０が走行している道路が舗装されていないと道路判定部３１９により判定されると、運転者が異常状態になっているか否かを判定しない。これによって、誤判定を防止することができる。 When the vehicle 10 travels on a road that is not paved, the torque transmitted from the road surface to the steering wheel via the tire increases. For this reason, the detection accuracy of the steering torque applied to the steering wheel by the driver of the vehicle 10 is lowered. Therefore, in this embodiment, the state determination unit 312 determines whether or not the driver is in an abnormal state when the road determination unit 319 determines that the road on which the vehicle 10 is traveling is not paved. do not do. Thereby, erroneous determination can be prevented.

また、車両１０が曲線道路を走行すると、路面からタイヤを介してステアリングホイールに伝わるトルクが大きくなる。このため、車両１０の運転者によりステアリングホイールに印加されるステアリングトルクの検出精度が低下する。そこで、本実施形態では、状態判定部３１２は、車両１０が走行している道路が曲線道路であることが道路判定部３１９により判定されると、運転者が異常状態になっているか否かを判定しない。これによって、誤判定を防止することができる。 Further, when the vehicle 10 travels on a curved road, the torque transmitted from the road surface to the steering wheel via the tire increases. For this reason, the detection accuracy of the steering torque applied to the steering wheel by the driver of the vehicle 10 is lowered. Therefore, in this embodiment, the state determination unit 312 determines whether or not the driver is in an abnormal state when the road determination unit 319 determines that the road on which the vehicle 10 is traveling is a curved road. Do not judge. Thereby, erroneous determination can be prevented.

運転制御部３１５は、運転者が異常状態になっていると状態判定部３１２により判定されると、ハザードフラッシャー２０２を作動させ、全ての方向指示器を点滅させて、他車に注意を促す。運転制御部３１５は、運転支援装置２０３を制御して、運転者の運転を支援する。運転制御部３１５は、例えばブレーキを動作させて、車両１０を減速又は停止させてもよい。運転制御部３１５は、ステアリングホイールを制御して、車両１０が走行している車線を維持してもよい。 When the state determination unit 312 determines that the driver is in an abnormal state, the driving control unit 315 activates the hazard flasher 202 and blinks all the direction indicators to call attention to other vehicles. The driving control unit 315 supports the driving of the driver by controlling the driving support device 203. For example, the operation control unit 315 may decelerate or stop the vehicle 10 by operating a brake. The driving control unit 315 may maintain the lane in which the vehicle 10 is traveling by controlling the steering wheel.

図２〜図４は、それぞれ、車両の室内に居る運転者の状態を概略的に示す図である。図２には、運転席２１に着座し、ステアリングホイール２２を握って車両を運転している運転者２３の通常の状態が示されている。図３には、運転者２３がステアリングホイール２２に寄りかかって、運転者２３の体とステアリングホイール２２とが接触している状態が示されている。図４には、運転者２３がステアリングホイール２２に寄りかかって、運転者２３の顔とステアリングホイール２２とが接触している状態が示されている。 2 to 4 are diagrams schematically showing the state of the driver in the vehicle interior. FIG. 2 shows a normal state of a driver 23 who is seated on the driver's seat 21 and holds the steering wheel 22 to drive the vehicle. FIG. 3 shows a state in which the driver 23 leans against the steering wheel 22 and the body of the driver 23 and the steering wheel 22 are in contact with each other. FIG. 4 shows a state where the driver 23 leans against the steering wheel 22 and the face of the driver 23 and the steering wheel 22 are in contact with each other.

図５〜図７は、それぞれ、図２〜図４の各状態において、ステアリングセンサ１０８により検出されたステアリングトルクの時系列データの一例を概略的に示す図である。図５〜図７の横軸（Ｘ軸）は時間を示し、縦軸（Ｙ軸）はステアリングトルクを示す。図５〜図７は、停止した車両で行われた実験により得られた時系列データを示す。 5 to 7 are diagrams schematically showing examples of time-series data of steering torque detected by the steering sensor 108 in the respective states of FIGS. 2 to 4. 5 to 7, the horizontal axis (X axis) represents time, and the vertical axis (Y axis) represents steering torque. 5 to 7 show time-series data obtained by an experiment performed on a stopped vehicle.

図５の時間Ｓ１では、図２に示されるように、運転者２３は、運転席２１に着座してステアリングホイール２２を保持する通常の運転状態になっている。図６の時間Ｓ２では、図３に示されるように、運転者２３はステアリングホイール２２に寄りかかって、運転者２３の体とステアリングホイール２２とが接触する状態になっている。図７の時間Ｓ３では、図４に示されるように、運転者２３はステアリングホイール２２に寄りかかって、運転者２３の顔とステアリングホイール２２とが接触する状態になっている。 At time S 1 in FIG. 5, as shown in FIG. 2, the driver 23 is in a normal driving state in which the driver 23 sits on the driver seat 21 and holds the steering wheel 22. At time S2 in FIG. 6, as shown in FIG. 3, the driver 23 leans against the steering wheel 22, and the body of the driver 23 and the steering wheel 22 are in contact with each other. At time S3 in FIG. 7, as shown in FIG. 4, the driver 23 leans against the steering wheel 22, and the face of the driver 23 and the steering wheel 22 are in contact with each other.

図８〜図１０は、それぞれ、図５〜図７の各時間Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３における時系列データに対して、スペクトル解析部３１７によってＦＦＴが実行された結果を概略的に示す図である。図８〜図１０のＸ軸は周波数を示し、Ｙ軸はパワースペクトル密度（ＰＳＤ）を示す。 FIGS. 8 to 10 are diagrams schematically showing the results of the FFT performed by the spectrum analysis unit 317 on the time series data at the times S1, S2 and S3 in FIGS. 8 to 10, the X axis represents frequency, and the Y axis represents power spectral density (PSD).

図８に示されるように、運転者２３がステアリングホイール２２を保持する通常の運転状態のパワースペクトル密度Ｆ１では、運転者２３がステアリングホイール２２を保持する保持力によって低周波成分のＰＳＤが大きくなり、車両１０の振動等による高周波成分のＰＳＤが抑制されている。 As shown in FIG. 8, in the power spectrum density F 1 in the normal driving state where the driver 23 holds the steering wheel 22, the low frequency component PSD increases due to the holding force of the driver 23 holding the steering wheel 22. The PSD of the high frequency component due to the vibration of the vehicle 10 or the like is suppressed.

一方、運転者２３の顔とステアリングホイール２２とが接触する状態のパワースペクトル密度Ｆ３では、ステアリングホイール２２を保持する力が小さい。このため、図１０に示されるように、低周波成分のＰＳＤが大きくならず、低周波成分のＰＳＤに比べて高周波成分のＰＳＤが抑制されるということはない。 On the other hand, in the power spectral density F3 in a state where the face of the driver 23 and the steering wheel 22 are in contact, the force for holding the steering wheel 22 is small. For this reason, as shown in FIG. 10, the PSD of the low frequency component is not increased, and the PSD of the high frequency component is not suppressed as compared with the PSD of the low frequency component.

また、運転者２３の体とステアリングホイール２２とが接触する状態では、運転者２３の体重によってステアリングホイール２２に印加される押圧力が、運転者２３の顔とステアリングホイール２２とが接触する状態に比べて大きいと考えられる。したがって、運転者２３の体とステアリングホイール２２とが接触する状態のパワースペクトル密度Ｆ２における低周波成分と高周波成分との差異は、図９に示されるように、図８の場合と図１０の場合との中間になっている。 Further, in the state where the body of the driver 23 and the steering wheel 22 are in contact, the pressing force applied to the steering wheel 22 by the weight of the driver 23 causes the face of the driver 23 and the steering wheel 22 to contact each other. It is considered large compared. Therefore, as shown in FIG. 9, the difference between the low frequency component and the high frequency component in the power spectral density F2 in the state where the body of the driver 23 and the steering wheel 22 are in contact is the case of FIG. 8 and FIG. It is in the middle.

図１１は、図８〜図１０のパワースペクトル密度Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３を併せて示した図である。図１１のＸ軸は周波数を示し、Ｙ軸はパワースペクトル密度（ＰＳＤ）を示す。図１１には、メモリ３２０に保存されているパワースペクトル密度の閾値ＴＨ１が示されている。 FIG. 11 is a diagram showing the power spectral densities F1, F2, and F3 of FIGS. 8 to 10 together. In FIG. 11, the X axis indicates the frequency, and the Y axis indicates the power spectral density (PSD). FIG. 11 shows a threshold TH1 of the power spectral density stored in the memory 320.

図１１に示されるように、図８〜図１０を用いて上述された理由によって、運転者２３の３つの状態のパワースペクトル密度Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３では、低周波成分での差異が大きくなっている。そこで、本実施形態では、特徴量計算部３１８は、最小周波数から４点のパワースペクトル密度の平均値を算出する。 As shown in FIG. 11, for the reason described above with reference to FIGS. 8 to 10, the difference in the low frequency component becomes large in the power spectral densities F1, F2, and F3 of the three states of the driver 23. Yes. Therefore, in the present embodiment, the feature amount calculation unit 318 calculates an average value of power spectrum densities at four points from the minimum frequency.

パワースペクトル密度ＭＥ１は、運転者２３がステアリングホイール２２を保持する通常の運転状態のパワースペクトル密度Ｆ１において、最小周波数から４点Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ１３，Ｐ１４のパワースペクトル密度の平均値である。パワースペクトル密度ＭＥ２は、運転者２３の体とステアリングホイール２２とが接触する状態のパワースペクトル密度Ｆ２において、最小周波数から４点Ｐ２１，Ｐ２２，Ｐ２３，Ｐ２４のパワースペクトル密度の平均値である。パワースペクトル密度ＭＥ３は、運転者２３の顔とステアリングホイール２２とが接触する状態のパワースペクトル密度Ｆ３において、最小周波数から４点Ｐ３１，Ｐ３２，Ｐ３３，Ｐ３４のパワースペクトル密度の平均値である。 The power spectral density ME1 is an average value of power spectral densities at four points P11, P12, P13, and P14 from the minimum frequency in the power spectral density F1 in a normal driving state in which the driver 23 holds the steering wheel 22. The power spectral density ME2 is an average value of power spectral densities at four points P21, P22, P23, and P24 from the minimum frequency in the power spectral density F2 in a state where the body of the driver 23 and the steering wheel 22 are in contact with each other. The power spectral density ME3 is an average value of power spectral densities at four points P31, P32, P33, and P34 from the minimum frequency in the power spectral density F3 in a state where the face of the driver 23 and the steering wheel 22 are in contact with each other.

図１１に示されるように、ＭＥ１＞ＭＥ２＞ＭＥ３になっている。そして、メモリ３２０に保存されているパワースペクトル密度の閾値ＴＨ１は、図１１に示されるように、ＭＥ１＞ＴＨ１＞ＭＥ２を満たすように予め設定されている。 As shown in FIG. 11, ME1> ME2> ME3. The power spectrum density threshold TH1 stored in the memory 320 is set in advance so as to satisfy ME1> TH1> ME2, as shown in FIG.

図１２は、ドライバ状態検出動作の一例を示すフローチャートである。例えば車両１０のエンジンが始動されると、例えば一定の時間間隔で、図１２に示される動作が実行される。 FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of the driver state detection operation. For example, when the engine of the vehicle 10 is started, the operation shown in FIG. 12 is executed at regular time intervals, for example.

ステップＳ５０１において、ＣＰＵ３１０は、ステアリングセンサ１０８、ヨーレートセンサ１１０の検出値を読み込み、メモリ３２０に保存する。ステップＳ５０２において、道路判定部３１９は、車外カメラ１０２により撮像された画像データから、例えばテンプレートマッチングによって、車両１０が走行している道路が舗装されているか否かを判定する。 In step S 501, the CPU 310 reads the detection values of the steering sensor 108 and the yaw rate sensor 110 and stores them in the memory 320. In step S502, the road determination unit 319 determines whether the road on which the vehicle 10 is running is paved from image data captured by the outside camera 102, for example, by template matching.

車両１０が走行している道路が舗装されていると道路判定部３１９により判定されると（ステップＳ５０２でＹＥＳ）、状態判定部３１２は、処理をステップＳ５０３に進める。一方、車両１０が走行している道路が舗装されていないと道路判定部３１９により判定されると（ステップＳ５０２でＮＯ）、状態判定部３１２は、図１２の動作を終了する。 If road determination unit 319 determines that the road on which vehicle 10 is traveling is paved (YES in step S502), state determination unit 312 advances the process to step S503. On the other hand, when road determination unit 319 determines that the road on which vehicle 10 is traveling is not paved (NO in step S502), state determination unit 312 ends the operation of FIG.

ステップＳ５０３において、道路判定部３１９は、ヨーレートセンサ１１０の検出値から、車両１０が曲線道路を走行しているか否かを判定する。車両１０が曲線道路を走行していると道路判定部３１９により判定されると（ステップＳ５０３でＹＥＳ）、状態判定部３１２は、図１２の動作を終了する。一方、車両１０が曲線道路を走行していない（つまり直線道路を走行している）と道路判定部３１９により判定されると（ステップＳ５０３でＮＯ）、状態判定部３１２は、処理をステップＳ５０４に進める。 In step S503, the road determination unit 319 determines whether or not the vehicle 10 is traveling on a curved road from the detection value of the yaw rate sensor 110. If road determination unit 319 determines that vehicle 10 is traveling on a curved road (YES in step S503), state determination unit 312 ends the operation in FIG. On the other hand, when the road determination unit 319 determines that the vehicle 10 is not traveling on a curved road (that is, traveling on a straight road) (NO in step S503), the state determination unit 312 proceeds to step S504. Proceed.

ステップＳ５０４において、スペクトル解析部３１７は、ステアリングセンサ１０８により検出されたステアリングトルクの時系列データに対してＦＦＴ処理を行う。ステップＳ５０５において、特徴量計算部３１８は、最小周波数から４点のパワースペクトル密度の平均値ＭＥを算出する。 In step S504, the spectrum analysis unit 317 performs FFT processing on the time series data of the steering torque detected by the steering sensor 108. In step S505, the feature amount calculation unit 318 calculates an average value ME of power spectrum densities at four points from the minimum frequency.

ステップＳ５０６において、状態判定部３１２は、特徴量計算部３１８により算出された平均値ＭＥが、メモリ３２０に保存されているパワースペクトル密度の閾値ＴＨ１以下であるか否かを判定する。平均値ＭＥが閾値ＴＨ１以下であれば（ステップＳ５０６でＹＥＳ）、状態判定部３１２は、処理をステップＳ５０７に進める。一方、平均値ＭＥが閾値ＴＨ１を超えていれば（ステップＳ５０６でＮＯ）、状態判定部３１２は、運転者２３が異常状態になっていないと判定して、図１２の動作を終了する。 In step S 506, the state determination unit 312 determines whether or not the average value ME calculated by the feature amount calculation unit 318 is less than or equal to the power spectrum density threshold TH 1 stored in the memory 320. If average value ME is equal to or smaller than threshold value TH1 (YES in step S506), state determination unit 312 advances the process to step S507. On the other hand, if average value ME exceeds threshold value TH1 (NO in step S506), state determination unit 312 determines that driver 23 is not in an abnormal state, and ends the operation of FIG.

ステップＳ５０７において、状態判定部３１２は、運転者２３が異常状態になっていると判定し、警報音発生器２０１を作動させて、運転者２３に注意を促す。 In step S507, the state determination unit 312 determines that the driver 23 is in an abnormal state, activates the alarm sound generator 201, and alerts the driver 23.

ステップＳ５０８において、状態判定部３１２は、ステップＳ５０７の警報音発生器２０１の作動に対して、運転者２３の反応があるか否かを判定する。状態判定部３１２は、例えば操作スイッチ１０６が操作されて警報音発生器２０１がオフにされると、運転者２３の反応があると判定する。状態判定部３１２は、ブレーキペダル１０７が操作されると、運転者２３の反応があると判定してもよい。状態判定部３１２は、ステアリングセンサ１０８の検出値に基づき、ステアリングホイール２２が操作されたと判定すると、運転者２３の反応があると判定してもよい。 In step S508, the state determination unit 312 determines whether or not there is a response from the driver 23 to the operation of the alarm sound generator 201 in step S507. For example, when the operation switch 106 is operated and the alarm sound generator 201 is turned off, the state determination unit 312 determines that there is a reaction from the driver 23. The state determination unit 312 may determine that there is a reaction from the driver 23 when the brake pedal 107 is operated. If the state determination unit 312 determines that the steering wheel 22 has been operated based on the detection value of the steering sensor 108, the state determination unit 312 may determine that there is a response from the driver 23.

運転者２３の反応があると判定すると（ステップＳ５０８でＹＥＳ）、状態判定部３１２は、図１２に示される動作を終了する。一方、運転者２３の反応がないと判定すると（ステップＳ５０８でＮＯ）、状態判定部３１２は、処理をステップＳ５０９に進める。 If it is determined that there is a response from the driver 23 (YES in step S508), state determination unit 312 ends the operation shown in FIG. On the other hand, if it is determined that there is no response from the driver 23 (NO in step S508), state determination unit 312 advances the process to step S509.

ステップＳ５０９において、運転制御部３１５は、ハザードフラッシャー２０２を作動させて、ハザードランプ（橙色の４個の方向指示器）を点滅させる。続くステップＳ５１０において、運転制御部３１５は、運転支援装置２０３を作動させる。その後、図１２に示される動作は終了する。 In step S509, the operation control unit 315 activates the hazard flasher 202 to blink the hazard lamp (four orange direction indicators). In subsequent step S510, the driving control unit 315 operates the driving support device 203. Thereafter, the operation shown in FIG. 12 ends.

以上説明されたように、本実施形態では、最小周波数から４点のパワースペクトル密度の平均値ＭＥが、メモリ３２０に保存されているパワースペクトル密度の閾値ＴＨ１以下であれば、状態判定部３１２は、運転者２３が異常状態になっていると判定する。したがって、本実施形態によれば、生体情報を検出するセンサを用いることなく、簡易に運転者２３の異常状態を検出することができる。 As described above, in the present embodiment, if the average value ME of the power spectrum density of the four points from the minimum frequency is equal to or less than the threshold value TH1 of the power spectrum density stored in the memory 320, the state determination unit 312 It is determined that the driver 23 is in an abnormal state. Therefore, according to this embodiment, it is possible to easily detect the abnormal state of the driver 23 without using a sensor that detects biological information.

また、本実施形態では、車両１０が走行している道路が舗装されていないと道路判定部３１９により判定されると、状態判定部３１２は、運転者２３が異常状態になっているか否かを判定しない。また、本実施形態では、車両１０が曲線道路を走行していると道路判定部３１９により判定されると、状態判定部３１２は、運転者２３が異常状態になっているか否かを判定しない。これによって、誤判定を防止することができる。 In the present embodiment, when the road determination unit 319 determines that the road on which the vehicle 10 is traveling is not paved, the state determination unit 312 determines whether or not the driver 23 is in an abnormal state. Do not judge. In this embodiment, when the road determination unit 319 determines that the vehicle 10 is traveling on a curved road, the state determination unit 312 does not determine whether or not the driver 23 is in an abnormal state. Thereby, erroneous determination can be prevented.

（変形された実施の形態）
（１）上記実施形態では、特徴量計算部３１８は、最小周波数から４点のパワースペクトル密度の平均値を特徴量として算出しているが、これに限られない。 (Modified embodiment)
(1) In the above embodiment, the feature amount calculation unit 318 calculates an average value of four power spectrum densities from the minimum frequency as the feature amount, but is not limited thereto.

図１３は、図１１と同様に、図８〜図１０のパワースペクトル密度Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３を併せて示した図である。図１３のＸ軸（周波数軸の一例）は周波数を示し、Ｙ軸はパワースペクトル密度（ＰＳＤ）を示す。 FIG. 13 is a diagram illustrating the power spectral densities F1, F2, and F3 of FIGS. 8 to 10 together with FIG. The X axis (an example of a frequency axis) in FIG. 13 indicates frequency, and the Y axis indicates power spectral density (PSD).

図１３の直線Ｆ１０は、パワースペクトル密度Ｆ１において、最小周波数から４点Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ１３，Ｐ１４のパワースペクトル密度を直線で近似したものである。直線Ｆ２０は、パワースペクトル密度Ｆ２において、最小周波数から４点Ｐ２１，Ｐ２２，Ｐ２３，Ｐ２４のパワースペクトル密度を直線で近似したものである。直線Ｆ３０は、パワースペクトル密度Ｆ３において、最小周波数から４点Ｐ３１，Ｐ３２，Ｐ３３，Ｐ３４のパワースペクトル密度を直線で近似したものである。直線Ｆ１０，Ｆ２０，Ｆ３０は、例えば最小二乗法等の公知の手法によって求めることができる。 A straight line F10 in FIG. 13 is obtained by approximating the power spectral density at four points P11, P12, P13, and P14 from the minimum frequency with a straight line in the power spectral density F1. A straight line F20 is obtained by approximating the power spectral density at four points P21, P22, P23, and P24 from the minimum frequency with a straight line in the power spectral density F2. A straight line F30 is obtained by approximating the power spectral densities of four points P31, P32, P33, and P34 from the minimum frequency with a straight line in the power spectral density F3. The straight lines F10, F20, and F30 can be obtained by a known method such as a least square method.

傾斜角度θ１は、直線Ｆ１０と、Ｘ軸に平行な直線Ｘ１０とのなす角度である。傾斜角度θ２は、直線Ｆ２０と、Ｘ軸に平行な直線Ｘ２０とのなす角度である。傾斜角度θ３は、直線Ｆ３０と、Ｘ軸に平行な直線Ｘ３０とのなす角度である。図１３に示されるように、θ１＞θ２＞θ３になっている。図１３に示される閾値θｔｈ（第２閾値の一例）は、θ１＞θｔｈ＞θ２に予め設定されている。 The inclination angle θ1 is an angle formed by the straight line F10 and a straight line X10 parallel to the X axis. The inclination angle θ2 is an angle formed by the straight line F20 and the straight line X20 parallel to the X axis. The inclination angle θ3 is an angle formed by the straight line F30 and a straight line X30 parallel to the X axis. As shown in FIG. 13, θ1> θ2> θ3. The threshold value θth (an example of the second threshold value) illustrated in FIG. 13 is set in advance such that θ1> θth> θ2.

図１３の実施形態では、特徴量計算部３１８は、最小周波数から所定個数（図１３では４個）のパワースペクトル密度を直線で近似し、近似した直線とＸ軸とのなす傾斜角度θを特徴量として算出する。メモリ３２０は、閾値θｔｈを保存している。状態判定部３１２は、特徴量計算部３１８により算出された傾斜角度θが、メモリ３２０に保存されている閾値θｔｈ以下のときは、運転者２３が異常状態になっていると判定する。 In the embodiment of FIG. 13, the feature quantity calculation unit 318 approximates a predetermined number (four in FIG. 13) of power spectrum density from the minimum frequency with a straight line, and features a tilt angle θ formed by the approximated straight line and the X axis. Calculate as a quantity. The memory 320 stores a threshold value θth. The state determination unit 312 determines that the driver 23 is in an abnormal state when the inclination angle θ calculated by the feature amount calculation unit 318 is less than or equal to the threshold θth stored in the memory 320.

図１４は、図１１と同様に、図８〜図１０のパワースペクトル密度Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３を併せて示した図である。図１４のＸ軸は周波数を示し、Ｙ軸はパワースペクトル密度（ＰＳＤ）を示す。 FIG. 14 is a diagram showing the power spectral densities F1, F2, and F3 of FIGS. 8 to 10 together with FIG. The X axis in FIG. 14 represents frequency, and the Y axis represents power spectral density (PSD).

図１４のパワースペクトル密度ＭＸ１は、パワースペクトル密度Ｆ１の最小周波数の点Ｐ１１のパワースペクトル密度であり、パワースペクトル密度Ｆ１の最大値である。パワースペクトル密度ＭＸ２は、パワースペクトル密度Ｆ２の最小周波数の点Ｐ２１のパワースペクトル密度であり、パワースペクトル密度Ｆ２の最大値である。パワースペクトル密度ＭＸ３は、パワースペクトル密度Ｆ３の最小周波数の点Ｐ３１のパワースペクトル密度であり、パワースペクトル密度Ｆ３の最大値である。図１４に示されるように、ＭＸ１＞ＭＸ２＞ＭＸ３になっている。図１４に示される閾値ＴＨ２（第３閾値の一例）は、ＭＸ１＞ＴＨ２＞ＭＸ２に予め設定されている。 The power spectral density MX1 in FIG. 14 is the power spectral density at the point P11 having the minimum frequency of the power spectral density F1, and is the maximum value of the power spectral density F1. The power spectral density MX2 is the power spectral density at the point P21 of the minimum frequency of the power spectral density F2, and is the maximum value of the power spectral density F2. The power spectral density MX3 is the power spectral density at the point P31 of the minimum frequency of the power spectral density F3, and is the maximum value of the power spectral density F3. As shown in FIG. 14, MX1> MX2> MX3. The threshold value TH2 (an example of the third threshold value) shown in FIG. 14 is preset as MX1> TH2> MX2.

図１４の実施形態では、特徴量計算部３１８は、パワースペクトル密度の最大値ＭＸを特徴量として算出する。メモリ３２０は、閾値ＴＨ２を保存している。状態判定部３１２は、特徴量計算部３１８により算出された最大値ＭＸが、メモリ３２０に保存されている閾値ＴＨ２以下のときは、運転者２３が異常状態になっていると判定する。 In the embodiment of FIG. 14, the feature amount calculation unit 318 calculates the power spectrum density maximum value MX as a feature amount. The memory 320 stores a threshold value TH2. The state determination unit 312 determines that the driver 23 is in an abnormal state when the maximum value MX calculated by the feature amount calculation unit 318 is equal to or less than the threshold value TH2 stored in the memory 320.

図１３、図１４の実施形態でも、上記実施形態と同様に、生体情報を検出するセンサを用いることなく、簡易に運転者２３の異常状態を検出することができる。 In the embodiment of FIGS. 13 and 14 as well, the abnormal state of the driver 23 can be easily detected without using a sensor for detecting biological information, as in the above embodiment.

（２）図１に示される地図データ記憶部１０９を備えてもよい。地図データ記憶部１０９は、道路に関するデータを保存している。地図データ記憶部１０９に保存されている道路に関するデータは、道路が舗装されているか否かのデータを含む。 (2) The map data storage unit 109 shown in FIG. 1 may be provided. The map data storage unit 109 stores data regarding roads. The data relating to the road stored in the map data storage unit 109 includes data indicating whether the road is paved.

道路判定部３１９は、例えばグローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）を利用して自車の位置を判定してもよい。道路判定部３１９は、判定した自車の位置と、地図データ記憶部１０９に保存されている道路に関するデータとから、車両１０が走行している道路が舗装されているか否かを判定してもよい。この実施形態において、道路判定部３１９及び地図データ記憶部１０９は、路面検出部の一例を構成する。 The road determination unit 319 may determine the position of the host vehicle using, for example, a global positioning system (GPS). The road determination unit 319 determines whether or not the road on which the vehicle 10 is traveling is paved from the determined position of the own vehicle and the data related to the road stored in the map data storage unit 109. Good. In this embodiment, the road determination unit 319 and the map data storage unit 109 constitute an example of a road surface detection unit.

（３）図１に示される地図データ記憶部１０９を備えてもよい。地図データ記憶部１０９は、道路に関するデータを保存している。道路判定部３１９は、例えばグローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）を利用して自車の位置を判定してもよい。道路判定部３１９は、判定した自車の位置と、地図データ記憶部１０９に保存されている道路に関するデータとから、車両１０が走行している道路が曲線道路であるか否かを判定してもよい。この実施形態において、道路判定部３１９及び地図データ記憶部１０９は、カーブ検出部の一例を構成する。 (3) The map data storage unit 109 shown in FIG. 1 may be provided. The map data storage unit 109 stores data regarding roads. The road determination unit 319 may determine the position of the host vehicle using, for example, a global positioning system (GPS). The road determination unit 319 determines whether or not the road on which the vehicle 10 is traveling is a curved road from the determined position of the own vehicle and data relating to the road stored in the map data storage unit 109. Also good. In this embodiment, the road determination unit 319 and the map data storage unit 109 constitute an example of a curve detection unit.

１０２車外カメラ
１０８ステアリングセンサ
１０９地図データ記憶部
１１０ヨーレートセンサ
３１２状態判定部
３１６特徴量抽出部
３１７スペクトル解析部
３１８特徴量計算部
３１９道路判定部
３２０メモリ DESCRIPTION OF SYMBOLS 102 Out-of-vehicle camera 108 Steering sensor 109 Map data memory | storage part 110 Yaw rate sensor 312 State determination part 316 Feature-value extraction part 317 Spectrum-analysis part 318 Feature-value calculation part 319 Road determination part 320 Memory

Claims

車両の運転者によりステアリングホイールに印加されるステアリングトルクを検出するトルク検出部と、
前記ステアリングトルクの周波数解析を行って、前記運転者の異常状態に関する特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記運転者が異常状態になっていることが前記特徴量により表されると、前記運転者が異常状態になっていると判定する状態判定部と、
を備え、
前記特徴量抽出部は、
前記ステアリングトルクのパワースペクトル密度を離散的に算出する解析部と、
最小周波数から所定個数の前記パワースペクトル密度の平均値を前記特徴量として算出する計算部と、
を含み、
前記状態判定部は、前記パワースペクトル密度の平均値が第１閾値以下のときは、前記運転者が異常状態になっていると判定する、
ドライバ状態検出装置。 A torque detector for detecting a steering torque applied to the steering wheel by a driver of the vehicle;
A feature amount extraction unit that performs frequency analysis of the steering torque and extracts a feature amount relating to the abnormal state of the driver;
When the feature amount indicates that the driver is in an abnormal state, a state determination unit that determines that the driver is in an abnormal state;
Equipped with a,
The feature amount extraction unit includes:
An analysis unit for discretely calculating the power spectrum density of the steering torque;
A calculation unit that calculates an average value of the power spectrum density of a predetermined number from a minimum frequency as the feature amount;
Including
The state determination unit determines that the driver is in an abnormal state when an average value of the power spectral density is equal to or less than a first threshold value.
Driver state detection device.

車両の運転者によりステアリングホイールに印加されるステアリングトルクを検出するトルク検出部と、
前記ステアリングトルクの周波数解析を行って、前記運転者の異常状態に関する特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記運転者が異常状態になっていることが前記特徴量により表されると、前記運転者が異常状態になっていると判定する状態判定部と、
を備え、
前記特徴量抽出部は、
前記ステアリングトルクのパワースペクトル密度を離散的に算出する解析部と、
最小周波数から所定個数の前記パワースペクトル密度を直線で近似し、前記近似した直線と周波数軸とのなす傾斜角度を前記特徴量として算出する計算部と、
を含み、
前記状態判定部は、前記傾斜角度が第２閾値以下のときは、前記運転者が異常状態になっていると判定する、
ドライバ状態検出装置。 A torque detector for detecting a steering torque applied to the steering wheel by a driver of the vehicle;
A feature amount extraction unit that performs frequency analysis of the steering torque and extracts a feature amount relating to the abnormal state of the driver;
When the feature amount indicates that the driver is in an abnormal state, a state determination unit that determines that the driver is in an abnormal state;
Equipped with a,
The feature amount extraction unit includes:
An analysis unit for discretely calculating the power spectrum density of the steering torque;
A calculation unit for approximating a predetermined number of the power spectrum density from a minimum frequency by a straight line, and calculating an inclination angle formed by the approximated straight line and a frequency axis as the feature amount;
Including
The state determination unit determines that the driver is in an abnormal state when the tilt angle is equal to or less than a second threshold value.
Driver state detection device.

車両の運転者によりステアリングホイールに印加されるステアリングトルクを検出するトルク検出部と、
前記ステアリングトルクの周波数解析を行って、前記運転者の異常状態に関する特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記運転者が異常状態になっていることが前記特徴量により表されると、前記運転者が異常状態になっていると判定する状態判定部と、
を備え、
前記特徴量抽出部は、
前記ステアリングトルクのパワースペクトル密度を離散的に算出する解析部と、
前記パワースペクトル密度の最大値を前記特徴量として算出する計算部と、
を含み、
前記状態判定部は、前記最大値が第３閾値以下のときは、前記運転者が異常状態になっていると判定する、
ドライバ状態検出装置。 A torque detector for detecting a steering torque applied to the steering wheel by a driver of the vehicle;
A feature amount extraction unit that performs frequency analysis of the steering torque and extracts a feature amount relating to the abnormal state of the driver;
When the feature amount indicates that the driver is in an abnormal state, a state determination unit that determines that the driver is in an abnormal state;
Equipped with a,
The feature amount extraction unit includes:
An analysis unit for discretely calculating the power spectrum density of the steering torque;
A calculation unit for calculating the maximum value of the power spectral density as the feature amount;
Including
The state determination unit determines that the driver is in an abnormal state when the maximum value is equal to or less than a third threshold value.
Driver state detection device.

前記車両が走行している道路が舗装されているか否かを検出する路面検出部をさらに備え、
前記状態判定部は、前記路面検出部により前記道路が舗装されていないことが検出されると、前記運転者が異常状態になっているか否かを判定しない、
請求項１〜３のいずれか１項に記載のドライバ状態検出装置。 A road surface detection unit for detecting whether the road on which the vehicle is traveling is paved,
The state determination unit does not determine whether or not the driver is in an abnormal state when the road surface detection unit detects that the road is not paved.
The driver state detection apparatus of any one of Claims 1-3 .

前記車両が走行している道路が曲線道路であるか否かを検出するカーブ検出部をさらに備え、
前記状態判定部は、前記カーブ検出部により前記車両が走行している道路が曲線道路であることが検出されると、前記運転者が異常状態になっているか否かを判定しない、
請求項１〜４のいずれか１項に記載のドライバ状態検出装置。 A curve detector for detecting whether or not the road on which the vehicle is traveling is a curved road;
The state determination unit does not determine whether the driver is in an abnormal state when the curve detection unit detects that the road on which the vehicle is traveling is a curved road,
The driver state detection apparatus of any one of Claims 1-4 .