JPH07117517A - 居眠り運転検出装置 - Google Patents
居眠り運転検出装置Info
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- JPH07117517A JPH07117517A JP5266957A JP26695793A JPH07117517A JP H07117517 A JPH07117517 A JP H07117517A JP 5266957 A JP5266957 A JP 5266957A JP 26695793 A JP26695793 A JP 26695793A JP H07117517 A JPH07117517 A JP H07117517A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- steering
- vehicle speed
- steering cycle
- cycle
- data
- Prior art date
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-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2540/00—Input parameters relating to occupants
- B60W2540/18—Steering angle
Landscapes
- Auxiliary Drives, Propulsion Controls, And Safety Devices (AREA)
- Emergency Alarm Devices (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 運転開始後所定時間内における操舵データを
用いて任意の車速において確実に居眠り運転を検出でき
る居眠り運転検出装置を提供する。 【構成】 操舵角センサ10で検出された操舵角データ
から操舵周期を抽出し、車速センサ12からの車速デー
タに基づき車速別操舵周期が抽出される。車速別個人特
性取得部20はタイマー18でカウントされる運転開始
後10分間における操舵周期を算出する。未取得の車速
帯における操舵周期は未取得車速帯個人特性データ推定
部22にて予め記憶されている運転者によらない操舵周
期係数を用いて推定され、取得データとともに車速別個
人特性メモリ部24に格納される。任意の時間及び任意
の車速における操舵周期と車速別個人特性メモリ部24
に格納された操舵周期(基準値)を意識低下判定部26
で比較し、警報部28を作動させる。
用いて任意の車速において確実に居眠り運転を検出でき
る居眠り運転検出装置を提供する。 【構成】 操舵角センサ10で検出された操舵角データ
から操舵周期を抽出し、車速センサ12からの車速デー
タに基づき車速別操舵周期が抽出される。車速別個人特
性取得部20はタイマー18でカウントされる運転開始
後10分間における操舵周期を算出する。未取得の車速
帯における操舵周期は未取得車速帯個人特性データ推定
部22にて予め記憶されている運転者によらない操舵周
期係数を用いて推定され、取得データとともに車速別個
人特性メモリ部24に格納される。任意の時間及び任意
の車速における操舵周期と車速別個人特性メモリ部24
に格納された操舵周期(基準値)を意識低下判定部26
で比較し、警報部28を作動させる。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は居眠り運転検出装置、特
に操舵周期から居眠り運転を検出する装置に関する。
に操舵周期から居眠り運転を検出する装置に関する。
【0002】
【従来の技術】従来より、車両走行の安全性向上を目的
として種々の装置が開発、搭載されており、運転者の居
眠り状態を検出して警報を発生する装置もその一つであ
る。
として種々の装置が開発、搭載されており、運転者の居
眠り状態を検出して警報を発生する装置もその一つであ
る。
【0003】例えば、特開平5−58192号公報の居
眠り運転検出装置では、運転開始10分間の操舵データ
を車速毎に収集して基準値とし、この基準値と操舵デー
タを比較することにより居眠り運転を検出している。
眠り運転検出装置では、運転開始10分間の操舵データ
を車速毎に収集して基準値とし、この基準値と操舵デー
タを比較することにより居眠り運転を検出している。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、運転開
始10分間の間に全ての車速帯で車両を操向することは
期待できない。そのため、全ての車速帯において操舵デ
ータを得ることはほとんど不可能であり、操舵データが
得られない車速帯においては、統計値から推定して基準
値として用いるので、運転者個々の運転特性に合致せ
ず、精度よく居眠り運転を検出できない場合があった。
始10分間の間に全ての車速帯で車両を操向することは
期待できない。そのため、全ての車速帯において操舵デ
ータを得ることはほとんど不可能であり、操舵データが
得られない車速帯においては、統計値から推定して基準
値として用いるので、運転者個々の運転特性に合致せ
ず、精度よく居眠り運転を検出できない場合があった。
【0005】本発明は上記従来技術の有する課題に鑑み
なされたものであり、その目的は、運転開始後所定時間
内における操舵データを用いて任意の車速において確実
に居眠り運転を検出できる居眠り運転検出装置を提供す
ることにある。
なされたものであり、その目的は、運転開始後所定時間
内における操舵データを用いて任意の車速において確実
に居眠り運転を検出できる居眠り運転検出装置を提供す
ることにある。
【0006】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項1記載の居眠り運転検出装置は、車両の操舵
状態から居眠り運転を検出する居眠り運転検出装置であ
って、操舵周期を検出する操舵周期検出手段と、運転開
始から所定時間内における平均操舵周期を車速帯別に算
出する第1基準操舵周期算出手段と、車速に対する運転
者に依存しない操舵特性係数を記憶する記憶手段と、前
記車速帯別の操舵周期と前記操舵特性係数に基づき全車
速に対する操舵周期を演算する第2基準操舵周期算出手
段と、任意の時間及び任意の車速において前記操舵周期
検出手段で検出された操舵周期とその車速における前記
第2基準操舵周期算出段で算出された操舵周期を比較す
ることにより居眠り運転の有無を判定する判定手段とを
有することを特徴とする。
に、請求項1記載の居眠り運転検出装置は、車両の操舵
状態から居眠り運転を検出する居眠り運転検出装置であ
って、操舵周期を検出する操舵周期検出手段と、運転開
始から所定時間内における平均操舵周期を車速帯別に算
出する第1基準操舵周期算出手段と、車速に対する運転
者に依存しない操舵特性係数を記憶する記憶手段と、前
記車速帯別の操舵周期と前記操舵特性係数に基づき全車
速に対する操舵周期を演算する第2基準操舵周期算出手
段と、任意の時間及び任意の車速において前記操舵周期
検出手段で検出された操舵周期とその車速における前記
第2基準操舵周期算出段で算出された操舵周期を比較す
ることにより居眠り運転の有無を判定する判定手段とを
有することを特徴とする。
【0007】また、上記目的を達成するために、請求項
2記載の居眠り運転検出装置は、前記第1基準操舵周期
算出手段が低車速帯ではサンプル数を増加させて平均操
舵周期を算出することを特徴とする。
2記載の居眠り運転検出装置は、前記第1基準操舵周期
算出手段が低車速帯ではサンプル数を増加させて平均操
舵周期を算出することを特徴とする。
【0008】
【作用】操舵周期は車速によって大きな影響を受け、運
転者個人の特性差による操舵周期の絶対値の差も大き
い。しかし、車速に伴う操舵周期の増減傾向は運転者に
よらずほぼ同様であることが経験的に知られている。本
発明はこのことに着目し、運転開始後所定時間内(例え
ば運転開始後10分間)における操舵周期データが得ら
れない車速帯については、予め記憶されている運転者の
運転特性によらない操舵特性係数と実際に検出して得ら
れた他の車速帯の操舵周期データとを用いて推定する。
すなわち、絶対値は異なるものの、運転者によってはそ
の増減傾向がほとんど変わらない操舵特性係数の絶対値
を実際の運転者の操舵周期データで補正して基準の操舵
周期とすることにより、実際の操舵周期データが得られ
ていない車速においても、確実に居眠り運転を検出する
ことができる。
転者個人の特性差による操舵周期の絶対値の差も大き
い。しかし、車速に伴う操舵周期の増減傾向は運転者に
よらずほぼ同様であることが経験的に知られている。本
発明はこのことに着目し、運転開始後所定時間内(例え
ば運転開始後10分間)における操舵周期データが得ら
れない車速帯については、予め記憶されている運転者の
運転特性によらない操舵特性係数と実際に検出して得ら
れた他の車速帯の操舵周期データとを用いて推定する。
すなわち、絶対値は異なるものの、運転者によってはそ
の増減傾向がほとんど変わらない操舵特性係数の絶対値
を実際の運転者の操舵周期データで補正して基準の操舵
周期とすることにより、実際の操舵周期データが得られ
ていない車速においても、確実に居眠り運転を検出する
ことができる。
【0009】なお、請求項2記載の居眠り運転検出装置
では、低車速帯では操舵周期がばらつきやすい事実に着
目し、低車速帯ではサンプル数を多くして正確な操舵周
期を得るものである。
では、低車速帯では操舵周期がばらつきやすい事実に着
目し、低車速帯ではサンプル数を多くして正確な操舵周
期を得るものである。
【0010】
【実施例】以下、図面を用いながら本発明の好適な実施
例について説明する。
例について説明する。
【0011】図1には本実施例の構成ブロック図が示さ
れており、また、図2には本実施例の処理フローチャー
トが示されている。本実施例の居眠り運転検出装置は概
略操舵角センサ、車速センサ、電子制御装置ECU、及
び警報部から構成されている。操舵角センサ10は車両
のステアリングシャフトに取り付けられるホトインター
ラプタ等で構成される。操舵角センサ10には操舵周期
抽出部14が接続されており、検出された操舵角データ
からFFTにより操舵周期を演算する(図2のS10
1)。操舵周期からFFTにて操舵周期を演算する方法
は、従来技術の特開平5−58192号公報に記載の手
法を用いている。操舵周期抽出部14には車速別操舵周
期抽出部16が接続され、抽出された操舵周期が順次出
力される。一方、車速センサ12もこの車速別操舵周期
抽出部16に接続されており、検出された車速が順次出
力される。車速別操舵周期抽出部16では入力された操
舵周期データ及び車速データから車速毎の操舵周期を算
出する(S102)。車速別操舵周期抽出部16には車
速別個人特性取得部20が接続され、(車速,操舵周
期)のデータを順次出力する。車速別個人特性取得部2
0にはタイマー18が接続されており、運転開始後所定
時間、例えば10分間における車速帯別の操舵周期を算
出する。すなわち、タイマー18で所定時間経過したか
否かが判定され(S103)、運転開始後10分間に入
力される(車速,操舵周期)データを用い、車速を10
km/h毎に車速帯に区分し、例えば40km/h〜5
0km/hの操舵周期データがT1 、T2 、…Tn であ
った場合、これらの平均値を算出して車速帯40km/
h〜50km/hにおける操舵周期とする。この操舵周
期は運転開始後10分間(運転者が十分覚醒し、平常時
の運転を行うと考えられる時間)におけるその運転者の
運転特性を示すものである。
れており、また、図2には本実施例の処理フローチャー
トが示されている。本実施例の居眠り運転検出装置は概
略操舵角センサ、車速センサ、電子制御装置ECU、及
び警報部から構成されている。操舵角センサ10は車両
のステアリングシャフトに取り付けられるホトインター
ラプタ等で構成される。操舵角センサ10には操舵周期
抽出部14が接続されており、検出された操舵角データ
からFFTにより操舵周期を演算する(図2のS10
1)。操舵周期からFFTにて操舵周期を演算する方法
は、従来技術の特開平5−58192号公報に記載の手
法を用いている。操舵周期抽出部14には車速別操舵周
期抽出部16が接続され、抽出された操舵周期が順次出
力される。一方、車速センサ12もこの車速別操舵周期
抽出部16に接続されており、検出された車速が順次出
力される。車速別操舵周期抽出部16では入力された操
舵周期データ及び車速データから車速毎の操舵周期を算
出する(S102)。車速別操舵周期抽出部16には車
速別個人特性取得部20が接続され、(車速,操舵周
期)のデータを順次出力する。車速別個人特性取得部2
0にはタイマー18が接続されており、運転開始後所定
時間、例えば10分間における車速帯別の操舵周期を算
出する。すなわち、タイマー18で所定時間経過したか
否かが判定され(S103)、運転開始後10分間に入
力される(車速,操舵周期)データを用い、車速を10
km/h毎に車速帯に区分し、例えば40km/h〜5
0km/hの操舵周期データがT1 、T2 、…Tn であ
った場合、これらの平均値を算出して車速帯40km/
h〜50km/hにおける操舵周期とする。この操舵周
期は運転開始後10分間(運転者が十分覚醒し、平常時
の運転を行うと考えられる時間)におけるその運転者の
運転特性を示すものである。
【0012】運転開始後10分間において全ての車速帯
における操舵周期が得られていれば居眠り運転判定にお
ける基準周期として最適であるが、10分間で全ての車
速帯でのデータが得られるとは限らない。特に、低車速
帯では操舵周期にバラツキが大きくなるのでデータを取
得すべき時間を多くとる必要があるが、その時間がとれ
ない場合がある。図5にはデータ取得に必要な時間が車
速毎に示されており、低速ほど信頼性の高いデータを得
るためには多くの時間、すなわち多くのサンプル数を要
する。図において、斜線で示された領域はデータが取得
されたと判定できる領域であり、他の領域は信頼性の観
点からデータが得られなかったと判定される領域を示し
ている。データ未取得の車速帯に関しては、何らかの方
法でその運転者の運転特性を反映した信頼性ある値を推
定する必要がある。そこで、本実施例では、データが未
取得の車速帯を以下のように推定する。すなわち、車速
別個人特性取得部20で算出された車速帯別の操舵周期
は未取得車速帯個人特性データ推定部22に出力され
る。未取得車速帯個人特性データ推定部22にはメモリ
が設けられており、予め車速に対する操舵周期係数がマ
ップとして、あるいは関数として格納されている。図3
には操舵周期係数の例が示されており、横軸は車速(k
m/h)、縦軸は車速が80km/hにおける周期を1
とした場合の相対的な周期係数である。車速が増加する
に従い操舵周期は減少し、かつ、70〜80km/h近
傍で操舵周期が比較的急峻に減少する傾向にある。この
操舵周期係数は統計的に得られたものであり、運転者の
運転特性によらず、どの運転者でも同じ様な傾向を示
す。そこで、本実施例の未取得車速帯個人特性データ推
定部22はこの操舵周期係数を用いて全車速帯の操舵周
期を算出するのである。図4には操舵周期の算出方法が
示されている。図において、横軸は車速(km/h)で
あり、縦軸は推定操舵周期(秒)である。黒丸は運転開
始10分間で取得できた操舵周期データであり、破線は
図3に示された操舵周期係数のグラフ(関数値)であ
る。実測して得られた操舵周期データが全て操舵周期係
数のグラフ上にのれば最適であるが、検出値には誤差が
含まれているため一般には全てのデータはグラフ上には
のらない。従って、未取得車速帯個人特性データ推定部
22はまず、図5に示された個人データ取得済判定領域
を満足する車速帯が少なくとも1つ以上存在するか否か
を判定する(S104)。そして、取得できた車速帯が
1つ以上存在する場合(本実施例では3個としている)
には、図4に示すように操舵周期係数を用いて他の車速
帯の操舵周期を推定する(S105、図4における破線
ア、イ、ウ)。一般にア、イ、ウは一致しないので、次
に、車速帯別のそれぞれの推定値(本実施例ではア、
イ、ウの3個)の平均値を算出して推定操舵周期とする
(S106)。図4の白丸がこのようにして得られた未
取得車速帯の推定操舵周期であり、実測して得られた操
舵周期(黒丸)及び推定操舵周期(白丸)を結んだ実線
が運転者固有の運転特性を反映した操舵周期である。未
取得車速帯個人特性データ推定部22はこのようにして
操舵周期を算出し、運転者の個人特性として車速別個人
特性メモリ部24に格納する(S107)。
における操舵周期が得られていれば居眠り運転判定にお
ける基準周期として最適であるが、10分間で全ての車
速帯でのデータが得られるとは限らない。特に、低車速
帯では操舵周期にバラツキが大きくなるのでデータを取
得すべき時間を多くとる必要があるが、その時間がとれ
ない場合がある。図5にはデータ取得に必要な時間が車
速毎に示されており、低速ほど信頼性の高いデータを得
るためには多くの時間、すなわち多くのサンプル数を要
する。図において、斜線で示された領域はデータが取得
されたと判定できる領域であり、他の領域は信頼性の観
点からデータが得られなかったと判定される領域を示し
ている。データ未取得の車速帯に関しては、何らかの方
法でその運転者の運転特性を反映した信頼性ある値を推
定する必要がある。そこで、本実施例では、データが未
取得の車速帯を以下のように推定する。すなわち、車速
別個人特性取得部20で算出された車速帯別の操舵周期
は未取得車速帯個人特性データ推定部22に出力され
る。未取得車速帯個人特性データ推定部22にはメモリ
が設けられており、予め車速に対する操舵周期係数がマ
ップとして、あるいは関数として格納されている。図3
には操舵周期係数の例が示されており、横軸は車速(k
m/h)、縦軸は車速が80km/hにおける周期を1
とした場合の相対的な周期係数である。車速が増加する
に従い操舵周期は減少し、かつ、70〜80km/h近
傍で操舵周期が比較的急峻に減少する傾向にある。この
操舵周期係数は統計的に得られたものであり、運転者の
運転特性によらず、どの運転者でも同じ様な傾向を示
す。そこで、本実施例の未取得車速帯個人特性データ推
定部22はこの操舵周期係数を用いて全車速帯の操舵周
期を算出するのである。図4には操舵周期の算出方法が
示されている。図において、横軸は車速(km/h)で
あり、縦軸は推定操舵周期(秒)である。黒丸は運転開
始10分間で取得できた操舵周期データであり、破線は
図3に示された操舵周期係数のグラフ(関数値)であ
る。実測して得られた操舵周期データが全て操舵周期係
数のグラフ上にのれば最適であるが、検出値には誤差が
含まれているため一般には全てのデータはグラフ上には
のらない。従って、未取得車速帯個人特性データ推定部
22はまず、図5に示された個人データ取得済判定領域
を満足する車速帯が少なくとも1つ以上存在するか否か
を判定する(S104)。そして、取得できた車速帯が
1つ以上存在する場合(本実施例では3個としている)
には、図4に示すように操舵周期係数を用いて他の車速
帯の操舵周期を推定する(S105、図4における破線
ア、イ、ウ)。一般にア、イ、ウは一致しないので、次
に、車速帯別のそれぞれの推定値(本実施例ではア、
イ、ウの3個)の平均値を算出して推定操舵周期とする
(S106)。図4の白丸がこのようにして得られた未
取得車速帯の推定操舵周期であり、実測して得られた操
舵周期(黒丸)及び推定操舵周期(白丸)を結んだ実線
が運転者固有の運転特性を反映した操舵周期である。未
取得車速帯個人特性データ推定部22はこのようにして
操舵周期を算出し、運転者の個人特性として車速別個人
特性メモリ部24に格納する(S107)。
【0013】以上のようにして運転者の個人特性がメモ
リに格納された後、この個人特性を基準値として運転者
の居眠り運転を判定する。前述した車速別操舵周期抽出
部16には意識低下判定部26が接続されており、運転
開始後10分経過後に抽出された車速毎の操舵周期が順
次出力される。意識低下判定部26は比較器を有し、入
力された操舵周期と車速別個人特性メモリ部24に格納
された基準値にあるゲインを判定レベルに応じてかけた
ものとを比較して運転者の意識レベルを監視する。そし
て、運転者の意識レベルが低下、すなわち現状の操舵周
期がゲインをかけた基準値より大きい場合には警報部2
8を作動させて運転者に覚醒を促す。
リに格納された後、この個人特性を基準値として運転者
の居眠り運転を判定する。前述した車速別操舵周期抽出
部16には意識低下判定部26が接続されており、運転
開始後10分経過後に抽出された車速毎の操舵周期が順
次出力される。意識低下判定部26は比較器を有し、入
力された操舵周期と車速別個人特性メモリ部24に格納
された基準値にあるゲインを判定レベルに応じてかけた
ものとを比較して運転者の意識レベルを監視する。そし
て、運転者の意識レベルが低下、すなわち現状の操舵周
期がゲインをかけた基準値より大きい場合には警報部2
8を作動させて運転者に覚醒を促す。
【0014】このように、本実施例では、実測して得ら
れた操舵周期、及び運転者によらずほぼ同様な増減傾向
を示す操舵周期係数を用いて実測値から推定された操舵
周期を運転者固有の基準値として居眠り運転を判定する
ので、未取得の車速帯において統計的に得られた一定の
値を基準値とする従来の居眠り運転検出装置と比べ、運
転者の運転特性により合致した確実な居眠り判定が可能
となり、意識が高い場合に誤警報が発生するわずらわし
さや警報の遅れ等を除去するすることができる。
れた操舵周期、及び運転者によらずほぼ同様な増減傾向
を示す操舵周期係数を用いて実測値から推定された操舵
周期を運転者固有の基準値として居眠り運転を判定する
ので、未取得の車速帯において統計的に得られた一定の
値を基準値とする従来の居眠り運転検出装置と比べ、運
転者の運転特性により合致した確実な居眠り判定が可能
となり、意識が高い場合に誤警報が発生するわずらわし
さや警報の遅れ等を除去するすることができる。
【0015】また、本実施例では図5に示すように車速
毎に取得または未取得を判定する時間を変化させ、低速
程より多くの時間を要するように設定しているので、信
頼性ある実測操舵周期が得られるとともに、データを取
得済みと判定するのに車速によらず一定時間を要すると
した場合に比べ、正確でより迅速に運転者の個人特性デ
ータを得ることができる。また、操舵周期を測定するた
めにFFTを用いた手法を例示したが、この限りでな
く、操舵の切り返し点を求め、切り返しパターンから推
定する方法でもよい。
毎に取得または未取得を判定する時間を変化させ、低速
程より多くの時間を要するように設定しているので、信
頼性ある実測操舵周期が得られるとともに、データを取
得済みと判定するのに車速によらず一定時間を要すると
した場合に比べ、正確でより迅速に運転者の個人特性デ
ータを得ることができる。また、操舵周期を測定するた
めにFFTを用いた手法を例示したが、この限りでな
く、操舵の切り返し点を求め、切り返しパターンから推
定する方法でもよい。
【0016】
【発明の効果】以上説明したように、請求項1記載の居
眠り運転検出装置では、運転開始後所定時間内における
操舵データを用いて任意の車速において確実に居眠り運
転を検出できる。
眠り運転検出装置では、運転開始後所定時間内における
操舵データを用いて任意の車速において確実に居眠り運
転を検出できる。
【0017】また、請求項2記載の居眠り運転検出装置
では、車速毎に取得または未取得を判定する時間を変化
させる、すなわち、低速ほど多くの時間を要することと
しているので、正確かつ迅速に操舵周期を得ることがで
きる。
では、車速毎に取得または未取得を判定する時間を変化
させる、すなわち、低速ほど多くの時間を要することと
しているので、正確かつ迅速に操舵周期を得ることがで
きる。
【図1】本発明の実施例の構成ブロック図である。
【図2】同実施例の処理フローチャートである。
【図3】同実施例の操舵周期係数を示すグラフ図であ
る。
る。
【図4】同実施例の推定操舵周期算出説明図である。
【図5】同実施例の車速に対するデータ取得時間を示す
グラフ図である。
グラフ図である。
10 操舵角センサ 12 車速センサ 28 警報部
Claims (2)
- 【請求項1】 車両の操舵状態から居眠り運転を検出す
る居眠り運転検出装置であって、 操舵周期を検出する操舵周期検出手段と、 運転開始から所定時間内における平均操舵周期を車速帯
別に算出する第1基準操舵周期算出手段と、 車速に対する運転者に依存しない操舵特性係数を記憶す
る記憶手段と、 前記車速帯別の操舵周期と前記操舵特性係数に基づき全
車速に対する操舵周期を演算する第2基準操舵周期算出
手段と、 任意の時間及び任意の車速において前記操舵周期検出手
段で検出された操舵周期とその車速における前記第2基
準操舵周期算出段で算出された操舵周期を比較すること
により居眠り運転の有無を判定する判定手段と、を有す
ることを特徴とする居眠り運転検出装置。 - 【請求項2】 請求項1記載の居眠り運転検出装置にお
いて、 前記第1基準操舵周期算出手段は、低車速帯ではサンプ
ル数を増加させて平均操舵周期を算出することを特徴と
する居眠り運転検出装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP5266957A JP2856047B2 (ja) | 1993-10-26 | 1993-10-26 | 居眠り運転検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP5266957A JP2856047B2 (ja) | 1993-10-26 | 1993-10-26 | 居眠り運転検出装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH07117517A true JPH07117517A (ja) | 1995-05-09 |
JP2856047B2 JP2856047B2 (ja) | 1999-02-10 |
Family
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JP2010072800A (ja) * | 2008-09-17 | 2010-04-02 | Fuji Heavy Ind Ltd | 覚醒度判定装置 |
JP2010148718A (ja) * | 2008-12-25 | 2010-07-08 | Honda Motor Co Ltd | 生体情報検出システム |
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1993
- 1993-10-26 JP JP5266957A patent/JP2856047B2/ja not_active Expired - Fee Related
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JP2010049609A (ja) * | 2008-08-25 | 2010-03-04 | Fuji Heavy Ind Ltd | 覚醒度判定装置 |
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JP2856047B2 (ja) | 1999-02-10 |
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