WO2019131116A1

WO2019131116A1 - 情報処理装置、移動装置、および方法、並びにプログラム

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Publication number: WO2019131116A1
Application number: PCT/JP2018/045515
Authority: WO
Inventors: 公伸西村; 英史大場; 横山　正幸
Original assignee: ソニー株式会社; ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社
Priority date: 2017-12-26
Filing date: 2018-12-11
Publication date: 2019-07-04
Also published as: US20200385025A1

Abstract

自動運転実行中の車両の乗員の乗り物酔い度合いを推定して、酔い度合いが既定の基準値以上となった場合に手動運転への切り替えを促す警告出力を行い、安全な手動運転への復帰を可能とした構成を実現する。加速度センサ検出情報を入力して自動運転実行中の車両の乗員の酔い度合いを推定する。さらに、推定値と警告出力基準値を比較して推定値が基準値以上となった場合に、自動運転から手動運転への切り替えを促す警告出力を実行する。さらに、警告出力後の運転者の操作情報に基づく学習処理を実行し、操作が正常な運転操作であると判定した場合は基準値を上昇させる等の基準値更新処理を行い、運転者固有の基準値の適用を可能とする。

Description

情報処理装置、移動装置、および方法、並びにプログラム

　本開示は、情報処理装置、移動装置、および方法、並びにプログラムに関する。さらに詳細には、自動運転と手動運転の切り替え制御を行う情報処理装置、移動装置、および方法、並びにプログラムに関する。

　昨今、自動運転に関する技術開発が盛んに行われている。
　自動運転技術は、車両（自動車）に備えられた位置検出手段等の様々なセンサを用いて、道路上を自動走行可能とする技術であり、今後、急速に普及することが予測される。

　しかし、現状において自動運転は開発段階であり、１００％の自動運転が可能となるまでには時間を要すると考えられ、しばらくは、自動運転と、運転者（ドライバ）による手動運転とを、適宜切り替えて走行することになると予測される。
　例えば、高速道路等、直線的で道路幅が十分な道路では、自動運転モードでの走行を行うが、高速道路から出て駐車場の好きな位置に車を止める場合や、道路幅の狭い山道等では手動運転モードに切り替えて運転者（ドライバ）の操作で走行を行うといったモード切り替えが必要となると予測される。

　車両が自動運転を実行している間は、運転者（ドライバ）は車両走行方向である前方に視線を向ける必要がなく、例えば、居眠りをしたり、テレビを見たり、本を読んだり、あるいは後ろ向きに座って後部座席の人と会話をするといった自由な行動が可能となる。
　しかし、このように、車両走行中に車両走行方向である前方に視線を向けずに、その他の方向に視線を継続して向けていると、いわゆる車酔い（動揺病）の症状が表れやすくなる。これは、車の加速度等による身体変化と、視線方向の視覚情報変化とが整合しないことに起因する。

　ここで、上述したように、自動運転と手動運転を切り替えて走行する車両において、自動運転モードから、手動運転モードに切り替える必要が発生した場合、運転者（ドライバ）に手動運転を開始させることが必要となる。
　しかし、運転者（ドライバ）が重い車酔いの状態にあった場合、正常な手動運転を行うことができず、その状態で手動運転モードに切り替えてしまうと、最悪の場合、事故を起こす可能性がある。
　従って、自動運転から手動運転への切り替えを行う場合には、運転者（ドライバ）が、重い車酔いの状態になく正常な手動運転をできる状態にあることが必要である。

　なお、車酔いを低減する自動運転を行う運転制御構成を開示した従来技術として、特許文献１（特開２０１２－５９２７４号公報）がある。
　この特許文献１は、車両搭乗者の車酔い状態を検出する体調検出手段を有し、体調検出手段が、車両搭乗者の車酔い状態を検出した場合に、車酔いの発生しにくい運転を行うように自動運転の運転制御を行う構成や、車両搭乗者の睡眠を促すといった構成を開示している。

　また、特許文献２（特開２００６－０３４５７６号公報）は、車両の搭乗者が車酔い状態にあるか否かを判定して、車酔い状態にあると判定した場合には、窓を開ける、温度を下げる、音楽を流す等の車酔い解消の対策を実校する装置を開示している。

　しかし、特許文献１に記載の車酔いを低減させるための運転制御を行っても、車の加速度等による身体変化と、視線方向の視覚情報変化の不整合は解決されず、車酔い低減効果が得られない可能性も高いと想定される。
　また、運転者（ドライバ）が睡眠をとれば、車酔いは解消するが、目的地到着が遅れるという問題が発生する。

　また、特許文献２の構成を実現する場合には、窓を開ける、温度を下げる、音楽を流す等の新たな制御装置を車両に取り付けることが必要となる。

特開２０１２－５９２７４号公特開２００６－０３４５７６号公報特開平５－２４５１４９号公報特許第４８８２４３３号公報

　本開示は、例えば、上述の問題点に鑑みてなされたものであり、運転者（ドライバ）に、重い車酔い状態のまま手動運転をさせることを防止し、自動運転から手動運転への切り替えを安全に行うことを可能とした情報処理装置、移動装置、および方法、並びにプログラムを提供することを目的とする。

　本開示の第１の側面は、
　車両に備えられた加速度センサの検出情報を入力して、自動運転実行中の車両の乗員の乗り物酔い度合いを推定する酔い度合い推定部と、
　前記酔い度合い推定部の推定した酔い度合い推定値と、予め規定した警告出力基準値を比較する警告出力要否判定部と、
　前記酔い度合い推定値が、前記警告出力基準値以上となった場合に、自動運転から手動運転への切り替えを促す警告出力を実行する警告出力実行部を有する情報処理装置にある。

　さらに、本開示の第２の側面は、
　移動装置の加速度を計測する加速度センサと、
　前記加速度センサの検出情報を入力して、自動運転実行中の前記移動装置の乗員の乗り物酔い度合いを推定する酔い度合い推定部と、
　前記酔い度合い推定部の推定した酔い度合い推定値と、予め規定した警告出力基準値を比較する警告出力要否判定部と、
　前記酔い度合い推定値が、前記警告出力基準値以上となった場合に、自動運転から手動運転への切り替えを促す警告出力を実行する警告出力実行部を有する移動装置にある。

　さらに、本開示の第３の側面は、
　情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
　酔い度合い推定部が、車両に備えられた加速度センサの検出情報を入力して、自動運転実行中の前記車両の乗員の乗り物酔い度合いを推定する酔い度合い推定ステップと、
　警告出力要否判定部が、前記酔い度合い推定部の推定した酔い度合い推定値と、予め規定した警告出力基準値を比較する警告出力要否判定ステップと、
　警告出力実行部が、前記酔い度合い推定値が、前記警告出力基準値以上となった場合に、自動運転から手動運転への切り替えを促す警告出力を実行する警告出力実行ステップを実行する情報処理方法にある。

　さらに、本開示の第４の側面は、
　移動装置において実行する情報処理方法であり、
　加速度センサが、移動装置の加速度を計測するステップと、
　酔い度合い推定部が、前記加速度センサの検出情報を入力して、自動運転実行中の前記移動装置の乗員の乗り物酔い度合いを推定する酔い度合い推定ステップと、
　警告出力要否判定部が、前記酔い度合い推定部の推定した酔い度合い推定値と、予め規定した警告出力基準値を比較する警告出力要否判定ステップと、
　警告出力実行部が、前記酔い度合い推定値が、前記警告出力基準値以上となった場合に、自動運転から手動運転への切り替えを促す警告出力を実行する警告出力実行ステップを実行する情報処理方法にある。

　さらに、本開示の第５の側面は、
　情報処理装置において情報処理を実行させるプログラムであり、
　酔い度合い推定部に、車両に備えられた加速度センサの検出情報を入力して、自動運転実行中の前記車両の乗員の乗り物酔い度合いを推定させる酔い度合い推定ステップと、
　警告出力要否判定部に、前記酔い度合い推定部の推定した酔い度合い推定値と、予め規定した警告出力基準値を比較させる警告出力要否判定ステップと、
　警告出力実行部に、前記酔い度合い推定値が、前記警告出力基準値以上となった場合に、自動運転から手動運転への切り替えを促す警告出力を実行させる警告出力実行ステップを実行させるプログラムにある。

　なお、本開示のプログラムは、例えば、様々なプログラム・コードを実行可能な情報処理装置やコンピュータ・システムに対して、コンピュータ可読な形式で提供する記憶媒体、通信媒体によって提供可能なプログラムである。このようなプログラムをコンピュータ可読な形式で提供することにより、情報処理装置やコンピュータ・システム上でプログラムに応じた処理が実現される。

　本開示のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本開示の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

　本開示の一実施例の構成によれば、自動運転実行中の車両の乗員の乗り物酔い度合いを推定して、酔い度合いが既定の基準値以上となった場合に手動運転への切り替えを促す警告出力を行い、安全な手動運転への復帰を可能とした構成が実現される。
　具体的には、例えば、加速度センサ検出情報を入力して自動運転実行中の車両の乗員の酔い度合いを推定する。さらに、推定値と警告出力基準値を比較して推定値が基準値以上となった場合に、自動運転から手動運転への切り替えを促す警告出力を実行する。さらに、警告出力後の運転者の操作情報に基づく学習処理を実行し、操作が正常な運転操作であると判定した場合は基準値を上昇させる等の基準値更新処理を行い、運転者固有の基準値の適用を可能とする。
　本構成により、自動運転実行中の車両の乗員の酔い度合いを推定して、酔い度合いが既定の基準値以上となった場合に手動運転への切り替えを促す警告出力を行い、安全な手動運転への復帰を可能とした構成が実現される。
　なお、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、また付加的な効果があってもよい。

本開示の移動装置の一構成例について説明する図である。本開示の移動装置の表示部に表示されるデータの一例について説明する図である。本開示の移動装置の実行する酔い度合い推定処理について説明する図である。本開示の移動装置の実行する酔い度合い推定処理について説明する図である。本開示の移動装置のデータ処理部の一構成例について説明する図である。本開示の移動装置のデータ処理部の実行する処理のシーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。本開示の移動装置のデータ処理部の実行する処理のシーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。本開示の移動装置の一構成例について説明する図である。本開示の移動装置のデータ処理部の一構成例について説明する図である。本開示の移動装置の一構成例について説明する図である。本開示の移動装置のデータ処理部の一構成例について説明する図である。本開示の移動装置の構成例について説明する図である。情報処理装置のハードウェア構成例について説明する図である。

　以下、図面を参照しながら本開示の情報処理装置、移動装置、および方法、並びにプログラムの詳細について説明する。なお、説明は以下の項目に従って行なう。
　１．移動装置と情報処理装置の構成と処理について
　２．データ処理部の具体的構成例と処理例について
　３．生体センサを利用した実施例について
　４．環境センサを利用した実施例について
　５．その他の実施例について
　６．移動装置内の車両制御システムの構成例について
　７．情報処理装置の構成例について
　８．本開示の構成のまとめ

　　［１．移動装置と情報処理装置の構成と処理について］
　図１以下を参照して本開示の移動装置と情報処理装置の構成と処理について説明する。
　図１は、本開示の移動装置である自動車１０の一構成例を示す図である。
　図１に示す自動車１０に本開示の情報処理装置が装着されている。

　図１に示す自動車１０は、手動運転モードと、自動運転モードの２つの運転モードによる運転が可能な自動車である。
　手動運転モードは、運転者（ドライバ）５０の操作、すなわちハンドル（ステアリング）操作や、アクセル、ブレーキ等の操作に基づく走行が行われる。
　一方、自動運転モードでは、運転者（ドライバ）５０による操作が不要であり、例えば位置センサや、その他の周囲情報検出センサ等のセンサ情報に基づく運転が行われる。
　位置センサは、例えばＧＰＳ受信機等であり、周囲情報検出センサは、例えば、超音波センサ、レーダ、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ、Ｌａｓｅｒ　Ｉｍａｇｉｎｇ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ）、ソナー等である。

　なお、図１には、以下において説明する本開示の処理に必要となる構成要素、すなわち、自動運転モードと手動運転モードの運転モード切り替えに利用される主要な構成要素のみを示している。
　自動運転に必要となるセンサ等の構成については省略している。これらのセンサ（検出部）を含めた自動運転を行う自動車１０全体の構成については、後段で説明する。

　図１に示すように、自動車１０は、加速度センサ１１、データ処理部２０、表示部３０を有する。
　加速度センサ１１は、自動車の加速度を検出する。
　データ処理部２０が、本開示の情報処理装置の主要部に相当する。
　データ処理部２０は、加速度センサ１１の検出情報を入力して、自動運転実行時の運転者５０の乗り物酔い度合いを推定し、運転者５０の乗り物酔い度合いが予め規定した基準値に達したと判定した場合、運転者５０に対して自動運転から手動運転に切り替えるように促す警告（アラーム）を出力する。
　なお、以下の説明において、「酔い」とは「車酔い」等の「乗り物酔い」を意味する。

　警告（アラーム）は、例えば表示部３０に対する警告表示や、警告音の出力によって実行される。
　表示部３０に対する警告表示の例を図２に示す。

　図２に示すように、表示部３０には、以下の各表示がなされる。
　運転モード情報＝「自動運転中」、
　警告表示＝「酔い度合いが基準を超えました。手動運転に切り替えて酔いの悪化を予防しましょう」
　ユーザ選択部＝「手動運転に切り替える」「自動運転を継続する」

　運転モード情報の表示領域には、自動運転モードの実行時は「自動運転中」の表示が行われ、手動運転モードの実行時は「手動運転中」の表示が行われる。

　警告表示情報の表示領域には、自動運転モードで自動運転を実行している間に、運転を行っていない運転者の酔い度合いが予め規定した警告出力基準値以上となったと判定したときに、以下の表示を行う表示領域である。
　「酔い度合いが基準を超えました。手動運転に切り替えて酔いの悪化を予防しましょう」
　なお、運転者の酔い度合いの算出は、加速度センサ１１の計測する自動車の加速度の時間推移情報に基づいてデータ処理部２０が実行する。この処理については後段で説明する。

　ユーザ選択部は、ユーザ（運転者）によるタッチ処理による処理選択を行う入力部である。表示部３０はタッチパネルとして構成されており、ユーザ（運転者）のタッチ処理による入力が可能である。
　図に示す例は、「手動運転に切り替える」と、「自動運転を継続する」の２つの選択部が表示された例である。

　ユーザ（運転者）が、「手動運転に切り替える」を選択し、ユーザ（運転者）が手動運転を開始したことが検出された後に自動運転モードから手動運転モードへの変更が実行される。
　一方、ユーザ（運転者）が、「自動運転を継続する」を選択し、ユーザ（運転者）が手動運転を開始しない場合、自動運転モードが継続して実行される。

　図２に示すように、表示部３０には、自動運転モードで自動運転を実行している間に、運転を行っていない運転者の酔い度合いが予め規定した警告出力基準値以上となったと判定したときに、「酔い度合いが基準を超えました。手動運転に切り替えて酔いの悪化を予防しましょう」
　この警告表示を実行して、運転者に手動運転の開始を促す。

　車両が自動運転を実行している間は、運転者（ドライバ）は車両走行方向である前方に視線を向ける必要がなく、例えば、備え付けのテレビを見たり、本を読んだり、あるいは後ろ向きに座って後部座席の人と会話をするといった自由な行動が可能となる。
　しかし、このように、車両走行中に車両走行方向である前方に視線を向けずに、その他の方向に視線を継続して向けていると、いわゆる車酔い（動揺病）の症状が表れやすくなる。これは、車の加速度等による身体変化と、視線方向の視覚情報変化とが整合しないことに起因する。

　この車酔いの解消方法の一つが手動運転を行うことである。運転者（ドライバ）が手動運転を開始すると、運転者（ドライバ）は車両走行方向である前方に視線を向けることになる。この処理により、車の加速度等による身体変化と、視線方向の視覚情報変化とが整合し、車酔いが解消する。

　しかし、自動運転モードで走行中に運転者（ドライバ）が重い車酔いの状態に陥ってしまうと、自動運転から手動運転へ切り替えようとしても、運転者（ドライバ）は正常な手動運転を行うことができない場合が発生する。このような状態で手動運転モードに切り替えてしまうと、最悪の場合、事故を起こす可能性がある。
　本開示の構成では、このような不測の事態を防止するため、自動運転モードで自動運転を実行している間、運転を行っていない運転者の酔い度合いを推定する。さらに、この推定値と予め規定した警告出力基準値を比較し、酔い度合い推定値が警告出力基準値以上となったと判定した場合に図２に示す警告を出力する。

　すなわち、表示部３０に、
　「酔い度合いが基準を超えました。手動運転に切り替えて酔いの悪化を予防しましょう」
　この警告表示を実行して、運転者に手動運転の開始を促す。
　この処理により、運転者（ドライバ）が重い車酔いの状態に至る前に自動運転から手動運転への切り替えを行うことが可能となり、安全な走行が実現される。

　上記処理を行う場合、
　運転者の酔い度合い推定による酔い度合い推定値の算出、
　警告出力を行うか否かの判定基準となる警告出力基準値の設定、
　運転者の酔い度合い推定値と警告出力基準値との比較処理と、比較結果に基づく警告出力、
　これらの処理が必要となる。
　これらの処理は、データ処理部２０が実行する。

　図３を参照して、運転者の酔い度合いの時間推移の一例について説明する。
　図３に示すグラフは、横軸に「時間（Ｔ）」、縦軸に「酔い度合い推定値（Ｐ）」を設定したグラフである。

　時間ｔ０～ｔ１の期間は、運転者が手動運転を行っている期間である。
　その後、時間ｔ１～ｔ３が自動運転の実行期間である。
　時間ｔ２は、データ処理部２０が、運転を行っていない運転者の酔い度合い推定値（Ｐ）と予め規定した警告出力基準値（Ｐｖ）を比較し、酔い度合い推定値（Ｐ）が警告出力基準値（Ｐｖ）以上となったと判定した時間であり、この時間ｔ２において、図２に示す警告を出力する。
　その後、時間ｔ３において、運転者が手動運転を開始する。

　図３に太線で示す時間経過とともに緩やかに上昇する線が、運転者の時間経過に伴う酔い度合い推定値（Ｐ）の推移の一例である。
　図３に示す例では、酔い度合い推定値（Ｐ）は、自動運転の実行期間である時間ｔ１～ｔ３において、緩やかに上昇している。
　先に説明したように、車両が自動運転を実行している間は、運転者（ドライバ）は車両走行方向である前方に視線を向けずに他のタスクを行う場合が多く、このため車の加速度等による身体変化と視線方向の視覚情報変化とが整合しない。この結果、車酔い（動揺病）の症状が表れやすくなる。

　時間ｔ２において、「酔い度合い推定値（Ｐ）」が、予め規定した「警告出力基準値（Ｐｖ）」以上となり、データ処理部２０は、この時間ｔ２において、図２に示す警告を出力する。
　その後の時間ｔ３において、運転者が手動運転を開始すると、「酔い度合い推定値（Ｐ）」は徐々に低下する。
　これは、手動運転開始に伴い、運転者（ドライバ）が車両走行方向である前方に視線を向けるため、車の加速度等による身体変化と視線方向の視覚情報変化とが整合し、徐々に酔いが解消することを示している。

　「酔い度合い推定値（Ｐ）」は、データ処理部２０が加速度センサ１１から入力する加速度情報に基づいて算出する推定値である。
　この加速度に基づく酔い度合いの推定手法としては、例えば、以下の既存義出を利用することが可能である。
　「ＩＳＯ２３６１－１（１９９７）」に規定された手法、あるいは、
　「Ｔｈｉｓ　Ｗｉｅｄｅｒｋｅｈｒ，Ｆｒｉｅｄｈｅｌｍ　Ａｌｔｐｅｔｅｒ，"Ｒｅｖｉｅｗ　ｏｆ　Ｍｏｔｉｏｎ　Ｓｉｃｋｎｅｓｓ　Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　Ｍｅｔｈｏｄｓ　ａｎｄ　ｔｈｅｉｒ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｔｏ　Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ"，ＳＩＭＰＡＣＫ　Ｎｅｗｓ，Ｊｕｌｙ　２０１３，ｐｐ．１２－１５，２０１３」に記載された手法、
　これらの既存手法を適用することが可能である。

　例えば、ＩＳＯ２３６１－１（１９９７）は、加速度情報に基づいて算出する酔い度合いの指標値として、
　ＭＳＤＶｚ（Ｍｏｔｉｏｎ　Ｓｉｃｋｎｅｓｓ　Ｄｏｓｅ　Ｖａｌｕｅ）
　を規定している。

　ＭＳＤＶｚの算出処理手順について説明する。
　なお、ＭＳＤＶｚは、船酔いの指標値として算出されるデータであり、船舶において多く発生する鉛直方向成分の加速度に基づいて算出される酔い度合い指標値である。
　ＩＳＯ２３６１－１（１９９７）で規定する酔い度合い指標値（ＭＳＤＶｚ）は、加速度の曝露時間Ｔを用いて次式（式１）で算出することができる。

　上記（式１）において、
　Ｔは、加速度の暴露時間（秒）、すなわち加速度の影響を受けている時間である。
　ａｆは、ＩＳＯ２３６１－１（１９９７）において規定されたＷｆフィルタに従って補正された鉛直方向の加速度瞬時値である。
　図４にＷｆフィルタ対応曲線（Ｗｆ曲線）を示す。
　横軸が、振動周波数（Ｈｚ）であり、縦軸が、重み付け係数（ｄＢ）である。

　図４に示すＷｆ曲線は、低周波の振動周波数に対する酔い度合いの大きさに応じた重み設定曲線に相当する。
　図４に示すＷｆ曲線は、様々な振動の発生時における嘔吐発生率の計測結果に基づいて生成された曲線であり、約０．１７Ｈｚ（周期６秒）の振動において、最も嘔吐発生率が高い、すなわち酔い度合いが激しくなることを示している。

　Ｗｆ曲線は、約０．１７Ｈｚ（周期６秒）の振動に対する重みを最も高く設定し、その他の各周波数において各周波数対応の酔い度合い（嘔吐率）に応じた重みを設定した重み設定曲線である。
　このように、上記（式１）に示す「ａｆ」は、図４に示すＩＳＯ２３６１－１（１９９７）において規定されたＷｆフィルタに従って補正された鉛直方向の加速度瞬時値である。上記（式１）は、加速度の鉛直方向成分の時系列信号に対して、図４に示すＷｆ曲線をフィルタとして畳み込む演算であり、この演算により酔い度合い指標値（ＭＳＤＶｚ）を算出している。

　ただし、上記（式１）において算出されるＭＳＤＶｚは、縦方向の振動（揺れ）のみを考慮したものであり、図４に示すＷｆ曲線に基づく重み設定も縦揺れのみを考慮した曲線である。
　自動車の場合、縦揺れのみならず、横揺れも発生する。すなわち横方向の加速度に基づく振動が多く発生する。
　本実施例では、自動車における酔い度合いを考慮する必要があり、縦方向のみならず、あらゆる方向の振動を考慮することが必要である。

　上記（式１）で算出されるＭＳＤＶｚを、すべての方向の振動に対応させるため、上記（式１）内の「ａｆ」を鉛直成分のみならず、すべての方向の加速度瞬時値として設定する。
　Ｗｆ曲線については、図４に示す鉛直方向の特性をそのまま利用する。あるいは、新たに、全方向の振動と酔い度合いの関係を測定して、全方向振動対応の新たなＷｆ曲線を生成して、そのＷｆ曲線を利用する構成としてもよい。

　また、先に図３を参照して説明したように、自動車に乗車している運転者の酔いは、自動運転モード実行時に、より激しくなり、自動運転モートの継続に応じて酔い度合いが激しくなる。

　本開示の処理では、自動運転モードの開始時間からの経過時間に応じた酔い度合い指標値を算出することが必要となる。
　このため、上記のＩＳＯ２３６１－１（１９９７）において規定された垂直方向の振動に基づく酔い度合い指標値（ＭＳＤＶｚ）の算出式（式１）を以下の（式２）ように変更して、自動車の自動運転モードにおける酔い度合い指標値（ＭＳＤＶ）を算出する。

　上記（式２）において、
　Ｔは、自動運転開始後の経過時間（秒）、すなわち自動運転モードで加速度の影響を受けている時間である。
　ａｆは、ＩＳＯ２３６１－１（１９９７）において規定されたＷｆフィルタに従って補正された加速度瞬時値である。ただし、前述の（式１）の鉛直方向の加速度瞬時値ａｆとは異なり、上記（式２）のａｆは、方向を特定しない全方向の加速度瞬時値とする。

　なお、前述したように、加速度瞬時値ａｆを算出する際に用いるＷｆ曲線については、図４に示す鉛直方向の特性をそのまま利用する設定としてもよいが、新たに、全方向の振動と酔い度合いの関係を測定して、全方向振動対応の新たなＷｆ曲線を生成して、そのＷｆ曲線を利用する構成としてもよい。

　上記（式２）に従って算出される酔い度合い指標値（ＭＳＤＶ）を、自動車１０に乗車している運転者の酔い度合いの推定値とする。
　すなわち、上記（式２）に従って算出される酔い度合い指標値（ＭＳＤＶ）を、図３に示す酔い度合い推定値（Ｐ）として利用することができる。

　なお、酔い度合い推定値（Ｐ）の算出処理としては、上記（式２）に限らず、その他の算出方法を適用することも可能である。
　例えば、上記（式２）によって算出される酔い度合い指標値（ＭＳＤＶ）を以下の（式３）を用いて変換し、（式３）によって算出される変換値（ＩＲ：Ｉｌｌｎｅｓｓ　Ｒａｔｉｎｇ）を、酔い度合い推定値（Ｐ）として利用してもよい。

　上記（式３）におけるαは乗算係数である。
　乗算係数αは、以下のＩＲ基準に従った酔い度合いを示すスカラー値（ＩＲ）を算出可能とするための乗算係数である。
　ＩＲ＝０＝平気
　ＩＲ＝１＝少し気持ち悪い
　ＩＲ＝２＝かなり気持ち悪い、
　ＩＲ＝３＝ものすごくひどい

　上記（式３）におけるαは、上記の酔い度合い（０：平気～３：ものすごくひどい）を示す値０～３の値を、（式２）に従って算出される酔い度合い指標値（ＭＳＤＶ）から算出するために設定する乗算係数であり、例えば、α＝（１／５０）等の値が用いられる。

　上記（式３）によって算出される酔い度合い指標値（ＩＲ）を、自動車１０に乗車している運転者の酔い度合いの推定値として用いてもよい。
　すなわち、上記（式３）に従って算出される酔い度合い指標値（ＭＳＤＶ）を、図３に示す酔い度合い推定値（Ｐ）として利用することができる。

　なお、図３に示す警告出力基準値（Ｐｖ）は、自動運転モードで走行中の自動車の運転者に対して、自動運転モードから手動運転モードに変更を促すための警告を出力するタイミングを規定した基準値である。
　この警告出力基準値（Ｐｖ）は、自動運転モードにおいて酔いが進行した運転者が正常な手動運転に復帰できるレベルの適正な酔い度合いレベルに設定することが好ましい。

　警告出力基準値（Ｐｖ）を、運転者が正常な手動運転に復帰できるレベルの酔い度合いレベルに設定することで、図２を参照して説明した警告出力後、運転者は正常な手動運転を開始し、安全な走行を行うことが可能となる。

　例えば、警告出力基準値（Ｐｖ）を、運転者が正常な手動運転に復帰できない高いレベルの酔い度合いレベルに設定してしまうと、警告出力後、運転者は酔い度合いが重すぎて正常な手動運転を開始することができず、安全な走行を行うことが不可能となる場合がある。
　一方、警告出力基準値（Ｐｖ）を、過度に低いレベルの酔い度合いレベルに設定してしまうと、頻繁に警告出力が行われ、自動運転モードの継続時間が短くなり、頻繁に手動運転の開始要求がなされてしまうという問題が発生する。

　従って、警告出力基準値（Ｐｖ）は、最適な値に設定することが必要となる。
　なお、警告出力基準値（Ｐｖ）は、以下のいずれかの設定が可能である。
　（設定１）予め規定した値を用い、すべての運転者に共通な値を適用する、
　（設定２）各運転者に固有な値を適用する。
　これらの２つの異なる設定が可能である。
　酔い度合いには個人差があり、すべての運転者に共通な値を用いることが必ずしも最適でない場合もある。従って、各個人固有の警告出力基準値（Ｐｖ）を利用する構成が好ましい。

　各個人固有の警告出力基準値（Ｐｖ）は、例えば学習処理によって算出することができる。
　例えば、警告出力後の自動運転モードから手動運転モードへのモード変更時に、手動運転が正常に行われているか否かを判定し、正常に行われている場合は、警告出力基準値（Ｐｖ）を徐々に高くしていく。
　一方、警告出力後の自動運転モードから手動運転モードへのモード変更時の手動運転が正常に行われていない場合は、警告出力基準値（Ｐｖ）を徐々に低下させていく。
　このような制御を行うことで、各個人（運転者）に対応した警告出力基準値（Ｐｖ）を設定することができる。

　自動運転モードから手動運転モードへのモード変更時に、手動運転が正常に行われているか否かを判定する処理、および、この判定結果に基づく警告出力基準値（Ｐｖ）の更新処理は、データ処理部２０が実行する。
　データ処理部２０は、例えば手動運転開始後のハンドル（ステアリング）操作情報、アクセル、ブレーキ等のペダル操作情報を取得して、これらの情報から、正常な手動運転が実行されているか否かを判定する。
　この判定情報に基づいて、その運転者対応の警告出力基準値（Ｐｖ）の最適値を算出する。
　この処理は、例えば学習処理によって実行され、警告出力基準値（Ｐｖ）の最適値を含む学習処理結果データが記憶部（学習データ格納部）に格納される。

　データ処理部２０は、記憶部（学習データ格納部）に格納されたデータを参照して、運転者固有の最適な警告出力基準値（Ｐｖ）を取得し、自動運転モード実行中の運転者の酔い度合いが警告出力基準値（Ｐｖ）に達した場合、図２に示す警告を出力する。

　なお、酔い度合い推定値（Ｐ）の算出は、上記処理に限らず、例えば、以下に示す（式４）や（式５）を適用して算出する構成としてもよい。
　Ｐ＝ＭＳＤＶ－γ・Ｔ・・・（式４）
　Ｐ＝ＩＲ－γ・Ｔ・・・（式５）

　上記（式４）、（式５）は、酔い度合いの回復を考慮した式である。
　上記（式４）に示すＭＳＤＶは、先に説明した（式２）に従って算出される酔い度合い指標値（ＭＳＤＶ）である。
　上記（式５）に示すＩＲは、先に説明した（式３）に従って算出される変換値（ＩＲ：Ｉｌｌｎｅｓｓ　Ｒａｔｉｎｇ）である。

　γは、酔い度合い回復度合いを示すパラメータであり、正の値となる。
　γは、酔いが醒めやすい人、醒めにくい人の個人差の影響を受ける他、ＭＳＤＶ、ＩＲの時間変化と比較すると、変化が少なく一定値とみなすことができる。
　Ｔは、加速度の暴露時間である。
　上記の（式４）、（式５）を適用して、酔い度合い推定値（Ｐ）を算出する構成としてもよい。

　　［２．データ処理部の具体的構成例と処理例について］
　以下、データ処理部２０の具体的構成例と処理例について説明する。
　図５に、データ処理部２０の具体的構成の一例を示す。
　図５に示すように、データ処理部２０は、酔い度合い推定部２１、警告出力要否判定部２２、警告出力実行部２３、学習処理部２４、警告出力基準値格納部（学習データ格納部）２５、観測データ取得部２６を有する。

　酔い度合い推定部２１は、加速度センサ１１から自動車１０の加速度情報を入力し、運転者の酔い度合いを推定する。
　すなわち、先に図３を参照して説明した酔い度合い推定値（Ｐ）を算出する。
　具体的には、自動運転モード開始時間からの経過時間Ｔを利用して、先に説明した（式２）に従って算出されるＭＳＤＶ、または（式２）と（式３）を適用して算出されるＩＲ、いずれかの値を酔い度合い推定値（Ｐ）として算出する。
　あるいは、（式４）、（式５）を適用して、酔い度合い推定値（Ｐ）を算出する。

　すなわち、酔い度合い推定部２１は、図３のグラフの縦軸の酔い度合い推定値（Ｐ）に相当する値として、
　（式２）に従って算出されるＭＳＤＶ、または、
　（式２）と（式３）を適用して算出されるＩＲ、
　これらのいずれかの値を算出する。
　あるいは、（式４）、（式５）を適用して、酔い度合い推定値（Ｐ）を算出する。

　酔い度合い推定部２１の算出した酔い度合い推定値（Ｐ）は、警告出力要否判定部２２と、学習処理部２４に入力される。
　警告出力要否判定部２２は、酔い度合い推定部２１から入力する酔い度合い推定値（Ｐ）と、警告出力基準値格納部（学習データ格納部）２５に格納された警告出力基準値（Ｐｖ）とを比較する。

　酔い度合い推定部２１から入力した酔い度合い推定値（Ｐ）が、警告出力基準値（Ｐｖ）以上、すなわち、
　Ｐ≧Ｐｖ
　上記判定式が成立すると判定した場合、警告出力実行部２３に対して警告出力の実行要求を出力する。

　警告出力実行部２３は、警告出力要否判定部２２から警告出力の実行要求を入力すると、表示部３０に対する警告出力を実行する。
　警告表示は、先に図２を参照して説明した表示であり、
　「酔い度合いが基準を超えました。手動運転に切り替えて酔いの悪化を予防しましょう」
　この警告表示を実行して、運転者に手動運転の開始を促す。
　なお、警告出力実行部２３は、表示部３０に対する警告表示の他、警告音の出力によって警告出力を行ってもよい。

　先に図２を参照して説明したように、表示部３０はタッチパネルとして構成されており、ユーザ（運転者）のタッチ処理による入力が可能である。
　図２を参照して説明したように、表示部３０には警告表示とともに、
　「手動運転に切り替える」と、「自動運転を継続する」の２つの選択部が表示される。

　ユーザ（運転者）が、「手動運転に切り替える」を選択し、ユーザ（運転者）が手動運転を開始し、正常な手動運転が行われていることが確認されると、自動運転モードから手動運転モードへの変更処理が実行される。
　一方、ユーザ（運転者）が、「自動運転を継続する」を選択し、ユーザ（運転者）が手動運転を開始しない場合、自動運転モードが継続して実行される。

　観測データ取得部２６は、ユーザ（運転者）の操作情報を取得する。
　観測データ取得部２６は、ユーザ（運転者）が、表示部３０に表示された選択入力部である「手動運転に切り替える」を選択し、ユーザ（運転者）が手動運転を開始した後のユーザの操作情報を取得する。例えばハンドル（ステアリング）の操作情報や、アクセル、ブレーキ等のペダル部の操作情報等を取得する。

　観測データ取得部２６が取得した観測情報は、学習処理部２４に入力される。
　学習処理部２４は、観測データ取得部２６が取得した観測情報に基づいて、ユーザ（運転者）が手動運転を開始した直後に、正常な手動運転が行われているか否かを判定する。

　学習処理部２４は、手動運転開始後のハンドル（ステアリング）操作情報、アクセル、ブレーキ等のペダル操作情報を取得して、これらの情報から、正常な手動運転が実行されているか否かを判定する。この判定情報に基づいて、その運転者対応の警告出力基準値（Ｐｖ）の最適値を算出する。

　学習処理部２４は、ユーザ（運転者）が、警告表示に従って手動運転を開始するタイミング毎に、ユーザの操作情報を取得し、取得データに基づく学習処理を行う。
　すなわち、ユーザ（運転者）固有の最適な警告出力基準値（Ｐｖ）の算出する学習処理を行う。学習データの結果データ、すなわち、ユーザ（運転者）固有の最適な警告出力基準値（Ｐｖ）は警告出力基準値格納部（学習データ格納部）２５に格納される。

　例えば、警告出力直後に観測データ取得部２６から入力するユーザ操作情報に基づいてユーザ（運転者）が正常な手動運転を行っていることが確認された場合は、警告出力基準値（Ｐｖ）を徐々に高くする基準値更新処理を実行する。
　一方、警告出力後に観測データ取得部２６から入力するユーザ操作情報に基づいてユーザ（運転者）が正常な手動運転を行っていないと判定した場合は、警告出力基準値（Ｐｖ）を徐々に低下させる基準値更新処理を実行する。
　更新された警告出力基準値は、警告出力基準値格納部（学習データ格納部）２５に格納される。

　なお、警告出力基準値格納部（学習データ格納部）２５に初期的に格納される警告出力基準値（Ｐｖ）は、予め規定した値を用いる。例えば、すべての運転者に共通な値を格納する。
　その後の学習処理によって、この値が、各ユーザ（運転者）固有の値に、順次、更新される。

　酔い度合いには、個人差があり、すべての運転者に共通な値を用いることが必ずしも最適でない場合がある。
　データ処理部２０の学習処理部２４は、警告出力直後の手動運転の操作情報に基づく学習処理を実行して各個人固有の最適な警告出力基準値（Ｐｖ）を算出する。
　このユーザ固有の最適な警告出力基準値（Ｐｖ）を、警告出力基準値格納部（学習データ格納部）２５に格納して、利用することで、各ユーザ単位で最適な警告出力を行うことが可能となる。

　次に、図６に示すフローチャートを参照して本実施例の処理シーケンスについて説明する。
　図６に示すフローチャートは、例えば記憶部に格納されたプログラムに従ってプログラム実行機能を有するＣＰＵ等を備えたデータ処理部において実行される。図５に示すデータ処理部２０であり、データ処理部２０は、記憶部に格納されたプログラムを読み出して、図６に示すフローに従った処理を実行する。
　以下、図６に示すフローチャートの各ステップの処理について、順次、説明する。

　　（ステップＳ１０１）
　まずデータ処理部は、ステップＳ１０１において、現在、自動車が自動運転モードで走行中か否かを判定する。
　自動運転モードであると判定した場合は、ステップＳ１０２に進む。

　　（ステップＳ１０２）
　ステップＳ１０１において、自動運転モードであると判定した場合、ステップＳ１０２において、加速度センサの検出値に基づく酔い度合い推定処理を実行する。

　この処理は、図５に示す酔い度合い推定部２１の実行する処理である。
　酔い度合い推定部２１は、加速度センサ１１から自動車１０の加速度情報を入力し、運転者の酔い度合いを推定する。
　すなわち、先に図３を参照して説明した酔い度合い推定値（Ｐ）を算出する。
　具体的には、自動運転モード開始時間からの経過時間Ｔを利用して、先に説明した（式２）に従って算出されるＭＳＤＶ、または（式２）と（式３）を適用して算出されるＩＲ、いずれかの値を酔い度合い推定値（Ｐ）として算出する。
　すなわち、
　（式２）に従って算出されるＭＳＤＶ、または、
　（式２）と（式３）を適用して算出されるＩＲ、
　これらのいずれかの値を酔い度合い推定値（Ｐ）として算出する。
　あるいは、（式４）、（式５）を適用して、酔い度合い推定値（Ｐ）を算出する。

　　（ステップＳ１０３）
　次に、ステップＳ１０３において、酔い度合い推定部２１の算出した酔い度合い推定値（Ｐ）が、基準値（警告出力基準値）以上か否かを判定する。

　この処理は、図５に示す警告出力要否判定部２２の実行する処理である。
　警告出力要否判定部２２は、酔い度合い推定部２１から入力する酔い度合い推定値（Ｐ）と、警告出力基準値格納部（学習データ格納部）２５に格納された警告出力基準値（Ｐｖ）とを比較する。

　酔い度合い推定部２１から入力した酔い度合い推定値（Ｐ）が、警告出力基準値（Ｐｖ）以上、すなわち、
　Ｐ≧Ｐｖ
　上記判定式が成立すると判定した場合、ステップＳ１０４に進む。
　上記判定式が成立しないと判定した場合、ステップＳ１０２に戻り、酔い度合い推定処理を継続する。

　　（ステップＳ１０４）
　ステップＳ１０３において、酔い度合い推定値（Ｐ）が、警告出力基準値（Ｐｖ）以上であると判定した場合、ステップＳ１０４において、警告出力を実行する。

　この処理は、図５に示す警告出力実行部２３の実行する処理である。
　警告出力実行部２３は、警告出力要否判定部２２から警告出力の実行要求を入力すると、表示部３０に対する警告出力を実行する。
　警告表示は、先に図２を参照して説明した表示であり、
　「酔い度合いが基準を超えました。手動運転に切り替えて酔いの悪化を予防しましょう」
　この警告表示を実行して、運転者に手動運転の開始を促す。
　なお、警告出力実行部２３は、表示部３０に対する警告表示に限らず、警告音や警告音声の出力による警告出力を行う構成としてもよい。

　　（ステップＳ１０５）
　ステップＳ１０４の警告出力後、ステップＳ１０５において手動運転への切り替えが完了したか否かを確認する。、

　先に図２を参照して説明したように表示部３０には警告表示とともに、
　「手動運転に切り替える」と、「自動運転を継続する」の２つの選択部が表示される。
　ユーザ（運転者）が、「手動運転に切り替える」を選択し、ユーザ（運転者）が手動運転を開始し、正常な手動運転が実行されていることが確認された場合、自動運転モードから手動運転モードへの変更処理が実行される。
　一方、ユーザ（運転者）が、「自動運転を継続する」を選択し、ユーザ（運転者）が手動運転を開始しない場合、自動運転モードが継続して実行される。

　ステップＳ１０５では、ユーザ（運転者）が、「手動運転に切り替える」を選択し、ユーザ（運転者）が手動運転を開始し、正常な手動運転が実行されていることが確認された場合、処理を終了する。
　一方、ユーザ（運転者）が、「自動運転を継続する」を選択し、ユーザ（運転者）が手動運転を開始しない場合、自動運転モードが継続して実行する。さらに、ステップＳ１０２以下の処理を継続する。
　この場合、ユーザの酔い度合い推定値（Ｐ）が基準値（Ｐｖ）を超えた状態が継続している場合は、警告出力も継続、あるいは間欠的に出力されることになる。
　ユーザの酔い度合い推定値（Ｐ）が基準値（Ｐｖ）を下回った場合は、警告出力は停止される。

　図６を参照して説明したフローは、自動運転モード実行時におけるユーザ（運転者）の酔い度合い推定値（Ｐ）に基づく警告出力処理を説明するフローである。
　データ処理部は、この処理に併せて、警告出力後のユーザの操作情報を入力した学習処理による警告出力基準値（Ｐｖ）の更新処理を行う。
　この処理シーケンスについて、図７に示すフローチャートを参照して説明する。

　図７に示すフローチャートも図６のフローと同様、例えば記憶部に格納されたプログラムに従ってプログラム実行機能を有するＣＰＵ等を備えたデータ処理部において実行される。図５に示すデータ処理部２０であり、データ処理部２０は、記憶部に格納されたプログラムを読み出して、図７に示すフローに従った処理を実行する。
　以下、図７に示すフローチャートの各ステップの処理について、順次、説明する。

　　（ステップＳ１５１）
　まずデータ処理部は、ステップＳ１５１において、ユーザが警告出力に対して、手動運転切り替えを選択したか否かを判定する。
　すなわち、図２に示す表示部３０の警告出力に併せて表示された「手動運転に切り替える」をユーザ（運転者）が選択したか否かを判定する。
　選択が確認された場合は、ステップＳ１５２に進む。

　　（ステップＳ１５２）
　次に、ステップＳ１５２において、ユーザ操作情報を取得する。
　この処理は、図５に示す観測データ取得部２６において実行される。
　観測データ取得部２６は、ユーザ（運転者）が、「手動運転に切り替える」を選択し、ユーザ（運転者）が手動運転を開始した後のユーザの操作情報を取得する。例えばハンドル（ステアリング）の操作情報や、アクセル、ブレーキ等のペダル部の操作情報等を取得する。
　観測データ取得部２６が取得した観測情報は、学習処理部２４に入力される。

　　（ステップＳ１５３）
　次に、ステップＳ１５３において、ユーザ操作が正常な操作であるか否かを判定する。
　この処理は、図５に示す学習処理部２４の実行する処理である。

　学習処理部２４は、観測データ取得部２６が取得した観測情報に基づいて、ユーザ（運転者）が手動運転を開始した直後に、正常な手動運転が行われているか否かを判定する。
　学習処理部２４は、手動運転開始後のハンドル（ステアリング）操作情報、アクセル、ブレーキ等のペダル操作情報を取得して、これらの情報から、正常な手動運転が実行されているか否かを判定する。

　正常な手動運転が実行されていると判定した場合は、ステップＳ１５４に進む。
　一方、正常な手動運転が実行されていないと判定した場合は、ステップＳ１５５に進む。

　　（ステップＳ１５４）
　ステップＳ１５３において、ユーザ（運転者）が手動運転を開始した直後に、正常な手動運転が行われていると判定した場合、ステップＳ１５４に進む。
　ステップＳ１５４では、警告出力基準値（Ｐｖ）を徐々に高くする基準値更新処理を実行する。

　　（ステップＳ１５５）
　一方、ステップＳ１５３において、ユーザ（運転者）が手動運転を開始した直後に、正常な手動運転を行っていないと判定した場合は、ステップＳ１５５に進む。
　ステップＳ１５５では、警告出力基準値（Ｐｖ）を徐々に低下させる基準値更新処理を実行する。

　なお、ステップＳ１５４、Ｓ１５５において更新された警告出力基準値は、警告出力基準値格納部（学習データ格納部）２５に格納される。
　この学習処理によって、警告出力基準値格納部（学習データ格納部）２５に格納される警告出力基準値（Ｐｖ）が、各ユーザ（運転者）固有の値に、順次、更新される。
　ユーザ固有の最適な警告出力基準値（Ｐｖ）を、警告出力基準値格納部（学習データ格納部）２５に格納して、利用することで、各ユーザ単位で最適な警告出力を行うことが可能となる。

　　［３．生体センサを利用した実施例について］
　次に、実施例２として、生体センサを利用した実施例について説明する。
　図８に、本実施例２の自動車１０ｂを示す。
　図８に示す自動車１０ｂは、先に図１を参照して説明した自動車１０に、生体センサ１２を追加した構成である。
　その他の構成は、図１を参照して説明した構成と同様である。

　図８に示すように、自動車１０ｂは、加速度センサ１１、生体センサ１２、データ処理部２０、表示部３０を有する。
　加速度センサ１１は、自動車の加速度を検出する。

　生体センサ１２は、運転者（ドライバ）５０の様々な生体情報を取得するセンサであり、１つのセンサに限らず、複数のセンサの組み合わせによって構成可能である。
　例えば生体センサ１２は振動センサであり、運転者（ドライバ）５０の心拍鼓動による体動を検知して処理することで心拍数を計測する。

　なお、生体センサ１２は、このような心拍数計測センサに限らず、例えば、以下のようなセンサも利用可能である。
　運転者（ドライバ）５０の脈拍計測センサ、
　運転者（ドライバ）５０の顔画像を撮影するカメラ、
　運転者（ドライバ）５０の頭部の動き解析に基づく運転者（ドライバ）５０の気分推定を可能とする頭部動き計測センサ、
　これらのセンサのいずれか、あるいは組み合わせ構成としてもよい。

　データ処理部２０は、加速度センサ１１と、生体センサ１２の検出情報を入力して、自動運転実行時の運転者５０の酔い度合いを推定する。さらに、運転者５０の酔い度合いが予め規定した基準値に達したと判定した場合、運転者５０に対して自動運転から手動運転に切り替えるように促す警告（アラーム）を出力する。

　警告（アラーム）は、例えば表示部３０に対する警告表示や、警告音の出力によって実行される。
　表示部３０に対する警告表示は、例えば先に図２を参照して説明した表示として行われる。

　次に、図９を参照して本実施例のデータ処理部２０の構成と処理について説明する。
　図９に示すデータ処理部２０は、先に図５を参照して説明した構成と同様の構成であり、以下の構成要素を有する。
　酔い度合い推定部２１、警告出力要否判定部２２、警告出力実行部２３、学習処理部２４、警告出力基準値格納部（学習データ格納部）２５、観測データ取得部２６を有する。

　ただし、酔い度合い推定部２１は、加速度センサ１１から自動車１０の加速度情報を入力するとともに、生体センサ１２から運転者５０の生体情報を入力し、加速度情報と生体情報に基づいて運転者の酔い度合いを推定する。

　加速度情報に基づく酔い度合い推定処理は、先に図３、図４を参照して説明した処理と同様の処理である。
　すなわち、先に説明した（式２）に従って算出されるＭＳＤＶ、または（式２）と（式３）を適用して算出されるＩＲ、いずれかの値を酔い度合い推定値（Ｐ１）として算出する。
　あるいは、（式４）、（式５）を適用して、酔い度合い推定値（Ｐ１）を算出する。

　生体センサ１２の検出した生体情報に基づく酔い度合い推定処理は、生体センサ１２の検出情報に応じて、様々な処理が行われる。
　例えば生体センサ１２が運転者５０の心拍数を検出するセンサである場合、酔い度合い推定部２１は運転者５０の心拍数に基づく酔い度合い推定処理を実行する。なお、心拍数に基づく酔い度合い推定処理については、例えば特許文献３（特開平５－２４５１４９号公報）に記載がある。この既存技術を適用して酔い度合い推定を行うことが可能である。

　また、例えば生体センサ１２として運転者の頭部の動きを検出するセンサを用いた構成では、運転者の頭部動きと情報に基づく酔い度合い推定処理を実行する。
　運転者の頭部動きと情報に基づく酔い度合い推定処理については、例えば特許文献４（特許第４８８２４３３号公報）に記載がある。この既存技術を適用して酔い度合い推定を行うことが可能である。

　このように、酔い度合い推定部２１は、
　加速度情報に基づく酔い度合い推定値（Ｐ１）と、
　生体情報に基づく酔い度合い推定値（Ｐ２）を、
　個別に算出する。

　さらに、酔い度合い推定部２１は、上記２つの推定値（Ｐ１，Ｐ２）を総合して運転者の最終的な酔い度合い推定値（Ｐ）を算出する。
　例えば、以下の重み付け加算式に従って算出する。
　Ｐ＝α・Ｐ１＋β・Ｐ２
　上記式に従って、運転者の最終的な酔い度合い推定値（Ｐ）を算出する。
　上記式において、α，βは、０～１の範囲で、α＋β＝１を満たす乗算係数であり、予め規定された値を用いる。
　上記式に従って算出された運転者の最終的な酔い度合い推定値（Ｐ）は、先に図３を参照して説明したグラフの縦軸の酔い度合い推定値（Ｐ）に相当する値となる。

　警告出力実行部２３は、警告出力要否判定部２２から警告出力の実行要求を入力すると、表示部３０に対する警告出力を実行する。
　警告表示は、先に図２を参照して説明した表示であり、
　「酔い度合いが基準を超えました。手動運転に切り替えて酔いの悪化を予防しましょう」
　この警告表示を実行して、運転者に手動運転の開始を促す。
　なお、警告出力実行部２３は、表示部３０に対する警告表示に限らず、警告音や警告音声の出力によって警告出力を行う構成としてもよい。

　観測データ取得部２６は、ユーザ（運転者）が、「手動運転に切り替える」を選択し、ユーザ（運転者）が手動運転を開始した後のユーザの操作情報を取得する。例えばハンドル（ステアリング）の操作情報や、アクセル、ブレーキ等のペダル部の操作情報等を取得する。
　さらに、本実施例では、生体センサ１２から生体情報も取得する。

　観測データ取得部２６が取得した観測情報であるユーザ操作情報と、生体情報は、学習処理部２４に入力される。
　学習処理部２４は、観測データ取得部２６が取得した観測情報であるユーザ操作情報と、生体情報に基づいて、ユーザ（運転者）が手動運転を開始した直後に、正常な手動運転が行われているか否か、さらに、ユーザの酔い度合いが低下したか否かを判定する。

　学習処理部２４は、手動運転開始後のハンドル（ステアリング）操作情報、アクセル、ブレーキ等のペダル操作情報を取得して、これらの情報から、正常な手動運転が実行されているか否かを判定する。
　さらに、学習処理部２４は、手動運転開始後のユーザ（運転者）の生体情報を取得して、ユーザ（運転者）の酔い度合いを判定する。
　これらの判定情報に基づいて、その運転者対応の警告出力基準値（Ｐｖ）の最適値を算出する。

　学習処理部２４は、ユーザ（運転者）が、警告表示に従って手動運転を開始するタイミング毎に、ユーザの操作情報や生体情報を取得し、取得データに基づく学習処理を行う。
　すなわち、ユーザ（運転者）固有の最適な警告出力基準値（Ｐｖ）の算出する学習処理を行う。学習データの結果データ、すなわち、ユーザ（運転者）固有の最適な警告出力基準値（Ｐｖ）は警告出力基準値格納部（学習データ格納部）２５に格納される。

　例えば、警告出力直後に観測データ取得部２６から入力するユーザ操作情報に基づいてユーザ（運転者）が正常な手動運転を行っていることが確認された場合は、警告出力基準値（Ｐｖ）を徐々に高くする基準値更新処理を実行する。
　さらに、手動運転開始時のユーザの生体情報を取得して、取得した生体情報が、正常な手動運転を実行可能な低い酔い度合いの状態を示す生体情報であると判定する。

　一方、警告出力後に観測データ取得部２６から入力するユーザ操作情報に基づいてユーザ（運転者）が正常な手動運転を行っていないと判定した場合は、警告出力基準値（Ｐｖ）を徐々に低下させる基準値更新処理を実行する。
　さらに、手動運転開始時のユーザの生体情報を取得して、取得した生体情報が、正常な手動運転を実行できない高い酔い度合いの状態を示す生体情報であると判定する。

　更新された警告出力基準値は、警告出力基準値格納部（学習データ格納部）２５に格納する。
　さらに、取得した生体情報と酔い度合いとの関係データについても警告出力基準値格納部（学習データ格納部）２５に格納する。

　また、警告出力基準値格納部（学習データ格納部）２５に格納された生体情報と酔い度合いとの関係データは、酔い度合い推定部２１における酔い度合いの推定処理に際して参照され、より正確な酔い度合い推定処理を行うための補助情報として利用される。

　酔い度合いには、個人差があり、すべての運転者に共通な値を用いることが必ずしも最適でない場合がある。
　本開示の処理では、警告出力直後の手動運転の操作情報に基づく学習処理によって、各個人固有の最適な警告出力基準値（Ｐｖ）を算出して適用可能とするとともに、警告出力直後の手動運転開始時の生体情報に基づいて、ユーザ固有の生体情報と酔い度合いとの関係データを蓄積し、その後の酔い度合い推定処理に適用可能な構成としている。

　また、生体センサ１２の検出情報を警告出力要否判定部２２に入力し、警告出力要否判定部２２において、生体センサ１２の検出情報に基づいて警告出力基準値を、直接変更する構成としてもよい。
　例えば、生体センサ１２として運転者のストレス状態を計測するセンサを装着し、生体センサ１２の取得した運転者ストレス情報を警告出力要否判定部２２に入力し、警告出力要否判定部２２において、運転者のストレス状態が高いと判定した場合、警告出力基準値を低下させるといった対応を行う。

　　［４．環境センサを利用した実施例について］
　次に、実施例３として、環境センサを利用した実施例について説明する。
　図１０に、本実施例の自動車１０ｃを示す。
　図１０に示す自動車１０ｃは、先に図８を参照して説明した自動車１ｂ０に、さらに環境センサ１３を追加した構成である。
　その他の構成は、図８を参照して説明した構成と同様である。

　図１０に示すように、自動車１０ｃは、加速度センサ１１、生体センサ１２、環境センサ１３、データ処理部２０、表示部３０を有する。
　加速度センサ１１は、自動車の加速度を検出する。

　生体センサ１２は、運転者（ドライバ）５０の様々な生体情報を取得するセンサであり、１つのセンサに限らず、複数のセンサの組み合わせによって構成可能である。
　例えば以下のようなセンサによって構成される。
　生体センサ１２は、例えば運転者（ドライバ）５０の心拍数を計測するセンサ、
　運転者（ドライバ）５０の脈拍計測センサ、
　運転者（ドライバ）５０の顔画像を撮影するカメラ、
　運転者（ドライバ）５０の頭部の動き解析に基づく運転者（ドライバ）５０の気分推定を行う頭部動き計測センサ、
　例えば、これらのセンサである。

　環境センサ１３は、様々な環境情報を取得するセンサであり、１つのセンサに限らず、複数のセンサの組み合わせによって構成可能である。
　環境センサ１３の一例として、例えば、自動車１０ｃの走行ルート情報取得センサがある。
　走行ルート情報取得センサは、ナビゲーションシステムから目的地設定情報と緯度経度情報を取得する。あるいは、自動運転において利用される高精度地図情報であるローカルダイナミックマップを利用して走行ルート情報取得する構成としてもよい。
　また、環境センサ１３として、周辺の交通量情報を取得するセンサ、運転者の予定情報、運転者の同行者情報を取得するセンサ等が利用可能である。

　データ処理部２０は、加速度センサ１１と、生体センサ１２の検出情報を入力して、自動運転実行時の運転者５０の酔い度合いを推定する。さらに、運転者５０の酔い度合いが予め規定した警告出力基準値（Ｐｖ）に達したと判定した場合、運転者５０に対して自動運転から手動運転に切り替えるように促す警告（アラーム）を出力する。
　また、環境センサ１３のセンサ検出情報に基づいて、警告出力基準値（Ｐｖ）を変更する制御を行う。

　次に、図１１を参照して本実施例のデータ処理部２０の構成と処理について説明する。
　図１１に示すデータ処理部２０は、先に図５を参照して説明した構成と同様の構成であり、以下の構成要素を有する。
　酔い度合い推定部２１、警告出力要否判定部２２、警告出力実行部２３、学習処理部２４、警告出力基準値格納部（学習データ格納部）２５、観測データ取得部２６を有する。

　ただし、酔い度合い推定部２１は、加速度センサ１１から自動車１０の加速度情報を入力し、生体センサ１２から運転者５０の生体情報を入力する。
　酔い度合い推定部２１は、加速度情報と生体情報に基づいて運転者の酔い度合いを推定する。
　また、警告出力要否判定部２２は、環境センサ１３のセンサ検出情報を入力して、警告出力基準値（Ｐｖ）を変更する制御を行う。

　酔い度合い推定部２１における加速度情報に基づく酔い度合い推定処理は、先に図３、図４を参照して説明した処理と同様の処理である。
　すなわち、先に説明した（式２）に従って算出されるＭＳＤＶ、または（式２）と（式３）を適用して算出されるＩＲ、いずれかの値を酔い度合い推定値（Ｐ１）として算出する。
　あるいは、（式４）、（式５）を適用して、酔い度合い推定値（Ｐ１）を算出する。

　生体センサ１２の検出した生体情報に基づく酔い度合い推定処理は、先の実施例において説明した処理と同様の処理である。
　例えば生体センサ１２の検出する運転者５０の心拍数に基づく酔い度合い推定処理などが実行される。

　酔い度合い推定部２１は、
　加速度情報に基づく酔い度合い推定値（Ｐ１）と、
　生体情報に基づく酔い度合い推定値（Ｐ２）、
　これらを総合して運転者の最終的な酔い度合い推定値（Ｐ）を算出する。
　例えば、以下の重み付け加算式に従って算出する。
　Ｐ＝α・Ｐ１＋β・Ｐ２
　上記式に従って、運転者の最終的な酔い度合い推定値（Ｐ）を算出する。
　上記式において、α，βは、０～１の範囲で、α＋β＝１を満たす乗算係数であり、予め規定された値である。

　上記式に従って算出された運転者の最終的な酔い度合い推定値（Ｐ）は、先に図３を参照して説明したグラフの縦軸の酔い度合い推定値（Ｐ）に相当する値となる。

　なお、警告出力要否判定部２２には、環境センサ１３の取得した環境情報も入力される。
　例えば、自動車が狭い道路を走行中である、あるいは渋滞しているといった環境情報が得られている場合、警告基準値格納部２５から取得した警告出力基準値（Ｐｖ）より小さい基準値（Ｐｖ１）を適用して、酔い度合い推定部２１から入力した酔い度合い推定値（Ｐ）との比較処理を行う。すなわち、
　Ｐ≧Ｐｖ１
　上記判定式が成立すると判定した場合は、警告出力実行部２３に対して警告出力の実行要求を出力する。

　逆に、自動車が広い道路を走行中である、あるいは空いた道路を走行しているといった環境情報が得られている場合、警告基準値格納部２５から取得した警告出力基準値（Ｐｖ）より大きい基準値（Ｐｖ２）を適用して、酔い度合い推定部２１から入力した酔い度合い推定値（Ｐ）との比較処理を行う。すなわち、
　Ｐ≧Ｐｖ２
　上記判定式が成立すると判定した場合は、警告出力実行部２３に対して警告出力の実行要求を出力する。

　また、例えば同乗者がいいる場合と、いない場合とで、警告出力基準値格納部（学習データ格納部）２５から取得した警告出力基準値（Ｐｖ）を変更して適用するといった処理を行ってもよい。

　観測データ取得部２６は、ユーザ（運転者）が、「手動運転に切り替える」を選択し、ユーザ（運転者）が手動運転を開始した後のユーザの操作情報を取得する。例えばハンドル（ステアリング）の操作情報や、アクセル、ブレーキ等のペダル部の操作情報等を取得し、さらに、生体センサ１２から生体情報を取得する。
　さらに環境センサ１３からの環境情報も取得する。

　観測データ取得部２６が取得した観測情報であるユーザ操作情報と、生体情報と、環境情報は、学習処理部２４に入力される。
　本実施例では、学習処理部２４は、環境情報を適用した学習処理を行う。例えば環境情報として、目的地までの走行ルート情報が取得されている場合、目的地までの距離が長いか短いかを判定し、短い場合は警告出力基準値（Ｐｖ）を高く設定するといった処理を行う。これによって、自動運転中運転者の酔い度合いが高くても、目的地に近ければ通知基準となる酔い度合いの閾値が上がり、通知が発生しにくくなる。
　また、環境情報として、同乗者検出情報が含まれる場合は、酔いが発生しにくいと判定し、警告出力基準値（Ｐｖ）を高く設定するといった処理を行う。

　　［５．その他の実施例について］
　次に、その他の実施例について説明する。
　上述した実施例では、自動運転モード実行中の運転者の酔い度合いが警告出力基準値に達すると警告出力を行い、運転者に手動運転を促すという処理を行っているが、さらに、運転者が手動運転を開始した後も、運転者の酔い度合いの推定処理を継続し、酔い度合いが低下しない場合は、自動運転モードから手動運転モードへの切り替えを行うことなく、自動運転モードを継続する構成としてもよい。

　さらに、例えば、図６に示すフローのステップＳ１０５における手動運転切り替え完了後に、運転者の酔い度合いの推定処理を継続し、運転者の酔い度合いが低下せずに高くなった場合に緊急車両停止や速度低下処理などを行う構成としてもよい。

　また、先に図２を参照して説明したように、表示部３０には手動運転への切り替えを促す警告表示に併せて、「手動運転に切り替える」と、「自動運転を継続する」、これら２つのユーザ選択部が表示され、ユーザ（運転者）は、警告出力後も、表示部３０に表示された「自動運転を継続する」をタッチすることで、自動運転を継続させることができる。

　このように、警告出力後も運転者が自動運転を継続した場合、ユーザ選択情報を学習処理部２４に入力し、学習処理部２４において、警告出力基準値（Ｐｖ）を高くする処理を行う構成としてもよい。
　警告出力後も運転者が自動運転を継続させるということは、運転者が酔い度合いが低いという自覚を持っていると判断できるからである。
　すなわち、警告通知基準が運転者の主観的な基準よりも低いと判定し、警告出力基準値（Ｐｖ）を高くする。この制御により、運転者に対する無駄な警告通知を低減できる。

　また、上述した実施例では、警告通知の態様を表示部３０に対する表示処理を中心として説明したが、音声による通知を行ってもよい。
　また、上記実施例では、表示部３０をタッチパネルとして、「手動運転に切り替える」と、「自動運転を継続する」、これら２つの選択部に対するタッチ処理でユーザ入力を可能としたユーザインタフェース構成を説明した。
　ユーザインタフェースはこのようなタッチパネル方式のみならず、その他の方式も利用可能である。例えば、マイクによる音声入力、カメラによるジェスチャ認識、ハンドルやペダル操作の開始をトリガとして手動運転の開始確認を行うといった、様々なインタフェース構成が利用可能である。

　さらに、自動運転を継続した場合、生体センサ１２によって計測している心拍数や、心拍数から導出するＬＦ／ＨＦなどの心拍変動特徴量を学習処理部２４に入力して、学習処理部２４が警告出力基準値（Ｐｖ）を更新する構成としてもよい。

　また、上記実施例では、酔い度合い推定部２１は、加速度センサ１１の検出情報、あるいは生体センサ１２の検出情報を用いて運転者の酔い度合いを推定する構成としていた。
　この酔い度合い推定は、さらに、運転者の自己申告によって行う構成としてもよい、
　例えば、酔い度合いが高まってきたことを運転者が音声入力、あるいはボタン、タッチインタフェースなどを利用して入力（自己申告）する構成としてもよい

　さらに、上述した実施例では、自動車内にすべての処理部を構成した設定としているが、これらの処理部の一部は自動車外に構成することも可能である。
　例えば運転者が利用可能なスマートフォンやウェアラブルデバイスなど、または外部サーバなどに、一部の処理機能を搭載する構成としてもよい。例えば自動車と外部サーバ間で通信を実行して、一部の処理をサーバ側で実行する構成などが可能である。

　また、運転者が装着するウェアラブルデバイスで脈拍数を計測し、スマートフォンにブルートゥース（登録商標）通信で送信する。さらに、スマートフォンで脈拍数の時間変化から酔い度合いを推定し、警告出力基準値（Ｐｖ）と比較して警告出力を行うか否かを判定する。酔い度合いが警告出力基準値（Ｐｖ）以上となった場合、スマートフォンで音声とフラッシュライトによって警告の通知を行う。
　例えば、このように外部機器を利用した構成が可能である。
　特に処理負荷が大きい学習処理部の処理は、外部サーバにおいて実行する構成とすることで、自動車の処理負荷を低減することが可能となる。

　　［６．移動装置内の車両制御システムの構成例について］
　次に、図１２を参照して移動装置内の車両制御システムの一構成例について説明する。
　図１２は、上述した処理を実行する移動装置である自動車１０に備えられた車両制御システム１００の概略的な機能の構成例を示すブロック図である。

　なお、以下、車両制御システム１００が設けられている車両を他の車両と区別する場合、自車又は自車両と称する。

　車両制御システム１００は、入力部１０１、データ取得部１０２、通信部１０３、車内機器１０４、出力制御部１０５、出力部１０６、駆動系制御部１０７、駆動系システム１０８、ボディ系制御部１０９、ボディ系システム１１０、記憶部１１１、及び、自動運転制御部１１２を備える。入力部１０１、データ取得部１０２、通信部１０３、出力制御部１０５、駆動系制御部１０７、ボディ系制御部１０９、記憶部１１１、及び、自動運転制御部１１２は、通信ネットワーク１２１を介して、相互に接続されている。通信ネットワーク１２１は、例えば、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＩＮ（Ｌｏｃａｌ　Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、又は、ＦｌｅｘＲａｙ（登録商標）等の任意の規格に準拠した車載通信ネットワークやバス等からなる。なお、車両制御システム１００の各部は、通信ネットワーク１２１を介さずに、直接接続される場合もある。

　なお、以下、車両制御システム１００の各部が、通信ネットワーク１２１を介して通信を行う場合、通信ネットワーク１２１の記載を省略するものとする。例えば、入力部１０１と自動運転制御部１１２が、通信ネットワーク１２１を介して通信を行う場合、単に入力部１０１と自動運転制御部１１２が通信を行うと記載する。

　入力部１０１は、搭乗者が各種のデータや指示等の入力に用いる装置を備える。例えば、入力部１０１は、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチ、及び、レバー等の操作デバイス、並びに、音声やジェスチャ等により手動操作以外の方法で入力可能な操作デバイス等を備える。また、例えば、入力部１０１は、赤外線若しくはその他の電波を利用したリモートコントロール装置、又は、車両制御システム１００の操作に対応したモバイル機器若しくはウェアラブル機器等の外部接続機器であってもよい。入力部１０１は、搭乗者により入力されたデータや指示等に基づいて入力信号を生成し、車両制御システム１００の各部に供給する。

　データ取得部１０２は、車両制御システム１００の処理に用いるデータを取得する各種のセンサ等を備え、取得したデータを、車両制御システム１００の各部に供給する。

　例えば、データ取得部１０２は、自車の状態等を検出するための各種のセンサを備える。具体的には、例えば、データ取得部１０２は、ジャイロセンサ、加速度センサ、慣性計測装置（ＩＭＵ）、及び、アクセルペダルの操作量、ブレーキペダルの操作量、ステアリングホイールの操舵角、エンジン回転数、モータ回転数、若しくは、車輪の回転速度等を検出するためのセンサ等を備える。

　また、例えば、データ取得部１０２は、自車の外部の情報を検出するための各種のセンサを備える。具体的には、例えば、データ取得部１０２は、ＴｏＦ（Ｔｉｍｅ　Ｏｆ　Ｆｌｉｇｈｔ）カメラ、可視光カメラ、ステレオカメラ、単眼カメラ、（遠）赤外線カメラ、及び、その他のカメラ等の撮像装置を備える。また、例えば、データ取得部１０２は、天候又は気象等を検出するための環境センサ、及び、自車の周囲の物体を検出するための周囲情報検出センサを備える。環境センサは、例えば、雨滴センサ、霧センサ、日照センサ、雪センサ等からなる。周囲情報検出センサは、例えば、超音波センサ、レーダ、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ、Ｌａｓｅｒ　Ｉｍａｇｉｎｇ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ）、ソナー等からなる。

　さらに、例えば、データ取得部１０２は、自車の現在位置を検出するための各種のセンサを備える。具体的には、例えば、データ取得部１０２は、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ　Ｓｙｓｔｅｍ）衛星からのＧＮＳＳ信号を受信するＧＮＳＳ受信機等を備える。

　また、例えば、データ取得部１０２は、車内の情報を検出するための各種のセンサを備える。具体的には、例えば、データ取得部１０２は、運転者を撮像する撮像装置、運転者の生体情報を検出する生体センサ、及び、車室内の音声を集音するマイクロフォン等を備える。生体センサは、例えば、座面又はステアリングホイール等に設けられ、座席に座っている搭乗者又はステアリングホイールを握っている運転者の生体情報を検出する。

　通信部１０３は、車内機器１０４、並びに、車外の様々な機器、サーバ、基地局等と通信を行い、車両制御システム１００の各部から供給されるデータを送信したり、受信したデータを車両制御システム１００の各部に供給したりする。なお、通信部１０３がサポートする通信プロトコルは、特に限定されるものではなく、また、通信部１０３が、複数の種類の通信プロトコルをサポートすることも可能である

　例えば、通信部１０３は、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＮＦＣ（Ｎｅａｒ　Ｆｉｅｌｄ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、又は、ＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ　ＵＳＢ）等により、車内機器１０４と無線通信を行う。また、例えば、通信部１０３は、図示しない接続端子（及び、必要であればケーブル）を介して、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　Ｓｅｒｉａｌ　Ｂｕｓ）、ＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ－Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ　Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、又は、ＭＨＬ（Ｍｏｂｉｌｅ　Ｈｉｇｈ－ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ　Ｌｉｎｋ）等により、車内機器１０４と有線通信を行う。

　さらに、例えば、通信部１０３は、基地局又はアクセスポイントを介して、外部ネットワーク（例えば、インターネット、クラウドネットワーク又は事業者固有のネットワーク）上に存在する機器（例えば、アプリケーションサーバ又は制御サーバ）との通信を行う。また、例えば、通信部１０３は、Ｐ２Ｐ（Ｐｅｅｒ　Ｔｏ　Ｐｅｅｒ）技術を用いて、自車の近傍に存在する端末（例えば、歩行者若しくは店舗の端末、又は、ＭＴＣ（Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｔｙｐｅ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）端末）との通信を行う。さらに、例えば、通信部１０３は、車車間（Ｖｅｈｉｃｌｅ　ｔｏ　Ｖｅｈｉｃｌｅ）通信、路車間（Ｖｅｈｉｃｌｅ　ｔｏ　Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）通信、自車と家との間（Ｖｅｈｉｃｌｅ　ｔｏ　Ｈｏｍｅ）の通信、及び、歩車間（Ｖｅｈｉｃｌｅ　ｔｏ　Ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ）通信等のＶ２Ｘ通信を行う。また、例えば、通信部１０３は、ビーコン受信部を備え、道路上に設置された無線局等から発信される電波あるいは電磁波を受信し、現在位置、渋滞、通行規制又は所要時間等の情報を取得する。

　車内機器１０４は、例えば、搭乗者が有するモバイル機器若しくはウェアラブル機器、自車に搬入され若しくは取り付けられる情報機器、及び、任意の目的地までの経路探索を行うナビゲーション装置等を含む。

　出力制御部１０５は、自車の搭乗者又は車外に対する各種の情報の出力を制御する。例えば、出力制御部１０５は、視覚情報（例えば、画像データ）及び聴覚情報（例えば、音声データ）のうちの少なくとも１つを含む出力信号を生成し、出力部１０６に供給することにより、出力部１０６からの視覚情報及び聴覚情報の出力を制御する。具体的には、例えば、出力制御部１０５は、データ取得部１０２の異なる撮像装置により撮像された画像データを合成して、俯瞰画像又はパノラマ画像等を生成し、生成した画像を含む出力信号を出力部１０６に供給する。また、例えば、出力制御部１０５は、衝突、接触、危険地帯への進入等の危険に対する警告音又は警告メッセージ等を含む音声データを生成し、生成した音声データを含む出力信号を出力部１０６に供給する。

　出力部１０６は、自車の搭乗者又は車外に対して、視覚情報又は聴覚情報を出力することが可能な装置を備える。例えば、出力部１０６は、表示装置、インストルメントパネル、オーディオスピーカ、ヘッドホン、搭乗者が装着する眼鏡型ディスプレイ等のウェアラブルデバイス、プロジェクタ、ランプ等を備える。出力部１０６が備える表示装置は、通常のディスプレイを有する装置以外にも、例えば、ヘッドアップディスプレイ、透過型ディスプレイ、ＡＲ（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ　Ｒｅａｌｉｔｙ）表示機能を有する装置等の運転者の視野内に視覚情報を表示する装置であってもよい。

　駆動系制御部１０７は、各種の制御信号を生成し、駆動系システム１０８に供給することにより、駆動系システム１０８の制御を行う。また、駆動系制御部１０７は、必要に応じて、駆動系システム１０８以外の各部に制御信号を供給し、駆動系システム１０８の制御状態の通知等を行う。

　駆動系システム１０８は、自車の駆動系に関わる各種の装置を備える。例えば、駆動系システム１０８は、内燃機関又は駆動用モータ等の駆動力を発生させるための駆動力発生装置、駆動力を車輪に伝達するための駆動力伝達機構、舵角を調節するステアリング機構、制動力を発生させる制動装置、ＡＢＳ（Ａｎｔｉｌｏｃｋ　Ｂｒａｋｅ　Ｓｙｓｔｅｍ）、ＥＳＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｓｔａｂｉｌｉｔｙ　Ｃｏｎｔｒｏｌ）、並びに、電動パワーステアリング装置等を備える。

　ボディ系制御部１０９は、各種の制御信号を生成し、ボディ系システム１１０に供給することにより、ボディ系システム１１０の制御を行う。また、ボディ系制御部１０９は、必要に応じて、ボディ系システム１１０以外の各部に制御信号を供給し、ボディ系システム１１０の制御状態の通知等を行う。

　ボディ系システム１１０は、車体に装備されたボディ系の各種の装置を備える。例えば、ボディ系システム１１０は、キーレスエントリシステム、スマートキーシステム、パワーウィンドウ装置、パワーシート、ステアリングホイール、空調装置、及び、各種ランプ（例えば、ヘッドランプ、バックランプ、ブレーキランプ、ウィンカ、フォグランプ等）等を備える。

　記憶部１１１は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｃ　Ｄｒｉｖｅ）等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、及び、光磁気記憶デバイス等を備える。記憶部１１１は、車両制御システム１００の各部が用いる各種プログラムやデータ等を記憶する。例えば、記憶部１１１は、ダイナミックマップ等の３次元の高精度地図、高精度地図より精度が低く、広いエリアをカバーするグローバルマップ、及び、自車の周囲の情報を含むローカルマップ等の地図データを記憶する。

　自動運転制御部１１２は、自律走行又は運転支援等の自動運転に関する制御を行う。具体的には、例えば、自動運転制御部１１２は、自車の衝突回避あるいは衝撃緩和、車間距離に基づく追従走行、車速維持走行、自車の衝突警告、又は、自車のレーン逸脱警告等を含むＡＤＡＳ（Ａｄｖａｎｃｅｄ　Ｄｒｉｖｅｒ　Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ　Ｓｙｓｔｅｍ）の機能実現を目的とした協調制御を行う。また、例えば、自動運転制御部１１２は、運転者の操作に拠らずに自律的に走行する自動運転等を目的とした協調制御を行う。自動運転制御部１１２は、検出部１３１、自己位置推定部１３２、状況分析部１３３、計画部１３４、及び、動作制御部１３５を備える。

　検出部１３１は、自動運転の制御に必要な各種の情報の検出を行う。検出部１３１は、車外情報検出部１４１、車内情報検出部１４２、及び、車両状態検出部１４３を備える。

　車外情報検出部１４１は、車両制御システム１００の各部からのデータ又は信号に基づいて、自車の外部の情報の検出処理を行う。例えば、車外情報検出部１４１は、自車の周囲の物体の検出処理、認識処理、及び、追跡処理、並びに、物体までの距離の検出処理を行う。検出対象となる物体には、例えば、車両、人、障害物、構造物、道路、信号機、交通標識、道路標示等が含まれる。また、例えば、車外情報検出部１４１は、自車の周囲の環境の検出処理を行う。検出対象となる周囲の環境には、例えば、天候、気温、湿度、明るさ、及び、路面の状態等が含まれる。車外情報検出部１４１は、検出処理の結果を示すデータを自己位置推定部１３２、状況分析部１３３のマップ解析部１５１、交通ルール認識部１５２、及び、状況認識部１５３、並びに、動作制御部１３５の緊急事態回避部１７１等に供給する。

　車内情報検出部１４２は、車両制御システム１００の各部からのデータ又は信号に基づいて、車内の情報の検出処理を行う。例えば、車内情報検出部１４２は、運転者の認証処理及び認識処理、運転者の状態の検出処理、搭乗者の検出処理、及び、車内の環境の検出処理等を行う。検出対象となる運転者の状態には、例えば、体調、覚醒度、集中度、疲労度、視線方向等が含まれる。検出対象となる車内の環境には、例えば、気温、湿度、明るさ、臭い等が含まれる。車内情報検出部１４２は、検出処理の結果を示すデータを状況分析部１３３の状況認識部１５３、及び、動作制御部１３５の緊急事態回避部１７１等に供給する。

　車両状態検出部１４３は、車両制御システム１００の各部からのデータ又は信号に基づいて、自車の状態の検出処理を行う。検出対象となる自車の状態には、例えば、速度、加速度、舵角、異常の有無及び内容、運転操作の状態、パワーシートの位置及び傾き、ドアロックの状態、並びに、その他の車載機器の状態等が含まれる。車両状態検出部１４３は、検出処理の結果を示すデータを状況分析部１３３の状況認識部１５３、及び、動作制御部１３５の緊急事態回避部１７１等に供給する。

　自己位置推定部１３２は、車外情報検出部１４１、及び、状況分析部１３３の状況認識部１５３等の車両制御システム１００の各部からのデータ又は信号に基づいて、自車の位置及び姿勢等の推定処理を行う。また、自己位置推定部１３２は、必要に応じて、自己位置の推定に用いるローカルマップ（以下、自己位置推定用マップと称する）を生成する。自己位置推定用マップは、例えば、ＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ　Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｍａｐｐｉｎｇ）等の技術を用いた高精度なマップとされる。自己位置推定部１３２は、推定処理の結果を示すデータを状況分析部１３３のマップ解析部１５１、交通ルール認識部１５２、及び、状況認識部１５３等に供給する。また、自己位置推定部１３２は、自己位置推定用マップを記憶部１１１に記憶させる。

　状況分析部１３３は、自車及び周囲の状況の分析処理を行う。状況分析部１３３は、マップ解析部１５１、交通ルール認識部１５２、状況認識部１５３、及び、状況予測部１５４を備える。

　マップ解析部１５１は、自己位置推定部１３２及び車外情報検出部１４１等の車両制御システム１００の各部からのデータ又は信号を必要に応じて用いながら、記憶部１１１に記憶されている各種のマップの解析処理を行い、自動運転の処理に必要な情報を含むマップを構築する。マップ解析部１５１は、構築したマップを、交通ルール認識部１５２、状況認識部１５３、状況予測部１５４、並びに、計画部１３４のルート計画部１６１、行動計画部１６２、及び、動作計画部１６３等に供給する。

　交通ルール認識部１５２は、自己位置推定部１３２、車外情報検出部１４１、及び、マップ解析部１５１等の車両制御システム１００の各部からのデータ又は信号に基づいて、自車の周囲の交通ルールの認識処理を行う。この認識処理により、例えば、自車の周囲の信号の位置及び状態、自車の周囲の交通規制の内容、並びに、走行可能な車線等が認識される。交通ルール認識部１５２は、認識処理の結果を示すデータを状況予測部１５４等に供給する。

　状況認識部１５３は、自己位置推定部１３２、車外情報検出部１４１、車内情報検出部１４２、車両状態検出部１４３、及び、マップ解析部１５１等の車両制御システム１００の各部からのデータ又は信号に基づいて、自車に関する状況の認識処理を行う。例えば、状況認識部１５３は、自車の状況、自車の周囲の状況、及び、自車の運転者の状況等の認識処理を行う。また、状況認識部１５３は、必要に応じて、自車の周囲の状況の認識に用いるローカルマップ（以下、状況認識用マップと称する）を生成する。状況認識用マップは、例えば、占有格子地図（Ｏｃｃｕｐａｎｃｙ　Ｇｒｉｄ　Ｍａｐ）とされる。

　認識対象となる自車の状況には、例えば、自車の位置、姿勢、動き（例えば、速度、加速度、移動方向等）、並びに、異常の有無及び内容等が含まれる。認識対象となる自車の周囲の状況には、例えば、周囲の静止物体の種類及び位置、周囲の動物体の種類、位置及び動き（例えば、速度、加速度、移動方向等）、周囲の道路の構成及び路面の状態、並びに、周囲の天候、気温、湿度、及び、明るさ等が含まれる。認識対象となる運転者の状態には、例えば、体調、覚醒度、集中度、疲労度、視線の動き、並びに、運転操作等が含まれる。

　状況認識部１５３は、認識処理の結果を示すデータ（必要に応じて、状況認識用マップを含む）を自己位置推定部１３２及び状況予測部１５４等に供給する。また、状況認識部１５３は、状況認識用マップを記憶部１１１に記憶させる。

　状況予測部１５４は、マップ解析部１５１、交通ルール認識部１５２及び状況認識部１５３等の車両制御システム１００の各部からのデータ又は信号に基づいて、自車に関する状況の予測処理を行う。例えば、状況予測部１５４は、自車の状況、自車の周囲の状況、及び、運転者の状況等の予測処理を行う。

　予測対象となる自車の状況には、例えば、自車の挙動、異常の発生、及び、走行可能距離等が含まれる。予測対象となる自車の周囲の状況には、例えば、自車の周囲の動物体の挙動、信号の状態の変化、及び、天候等の環境の変化等が含まれる。予測対象となる運転者の状況には、例えば、運転者の挙動及び体調等が含まれる。

　状況予測部１５４は、予測処理の結果を示すデータを、交通ルール認識部１５２及び状況認識部１５３からのデータとともに、計画部１３４のルート計画部１６１、行動計画部１６２、及び、動作計画部１６３等に供給する。

　ルート計画部１６１は、マップ解析部１５１及び状況予測部１５４等の車両制御システム１００の各部からのデータ又は信号に基づいて、目的地までのルートを計画する。例えば、ルート計画部１６１は、グローバルマップに基づいて、現在位置から指定された目的地までのルートを設定する。また、例えば、ルート計画部１６１は、渋滞、事故、通行規制、工事等の状況、及び、運転者の体調等に基づいて、適宜ルートを変更する。ルート計画部１６１は、計画したルートを示すデータを行動計画部１６２等に供給する。

　行動計画部１６２は、マップ解析部１５１及び状況予測部１５４等の車両制御システム１００の各部からのデータ又は信号に基づいて、ルート計画部１６１により計画されたルートを計画された時間内で安全に走行するための自車の行動を計画する。例えば、行動計画部１６２は、発進、停止、進行方向（例えば、前進、後退、左折、右折、方向転換等）、走行車線、走行速度、及び、追い越し等の計画を行う。行動計画部１６２は、計画した自車の行動を示すデータを動作計画部１６３等に供給する

　動作計画部１６３は、マップ解析部１５１及び状況予測部１５４等の車両制御システム１００の各部からのデータ又は信号に基づいて、行動計画部１６２により計画された行動を実現するための自車の動作を計画する。例えば、動作計画部１６３は、加速、減速、及び、走行軌道等の計画を行う。動作計画部１６３は、計画した自車の動作を示すデータを、動作制御部１３５の加減速制御部１７２及び方向制御部１７３等に供給する。

　動作制御部１３５は、自車の動作の制御を行う。動作制御部１３５は、緊急事態回避部１７１、加減速制御部１７２、及び、方向制御部１７３を備える。

　緊急事態回避部１７１は、車外情報検出部１４１、車内情報検出部１４２、及び、車両状態検出部１４３の検出結果に基づいて、衝突、接触、危険地帯への進入、運転者の異常、車両の異常等の緊急事態の検出処理を行う。緊急事態回避部１７１は、緊急事態の発生を検出した場合、急停車や急旋回等の緊急事態を回避するための自車の動作を計画する。緊急事態回避部１７１は、計画した自車の動作を示すデータを加減速制御部１７２及び方向制御部１７３等に供給する。

　加減速制御部１７２は、動作計画部１６３又は緊急事態回避部１７１により計画された自車の動作を実現するための加減速制御を行う。例えば、加減速制御部１７２は、計画された加速、減速、又は、急停車を実現するための駆動力発生装置又は制動装置の制御目標値を演算し、演算した制御目標値を示す制御指令を駆動系制御部１０７に供給する。

　方向制御部１７３は、動作計画部１６３又は緊急事態回避部１７１により計画された自車の動作を実現するための方向制御を行う。例えば、方向制御部１７３は、動作計画部１６３又は緊急事態回避部１７１により計画された走行軌道又は急旋回を実現するためのステアリング機構の制御目標値を演算し、演算した制御目標値を示す制御指令を駆動系制御部１０７に供給する。

　　［７．情報処理装置の構成例について］
　図１２は、上述した処理を実行する移動装置内に装着可能な移動体制御システムの一例である車両制御システム１００の構成であるが、先に説明した実施例に従った処理は、様々なセンサの検出情報をＰＣ等の情報処理装置に入力して行う構成とすることも可能である。
　この場合の情報処理装置の具体的なハードウェア構成例について、図１３を参照して説明する。

　図１３は、一般的なＰＣ等の情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。
　ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）３０１は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）３０２、または記憶部３０８に記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行するデータ処理部として機能する。例えば、上述した実施例において説明したシーケンスに従った処理を実行する。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）３０３には、ＣＰＵ３０１が実行するプログラムやデータなどが記憶される。これらのＣＰＵ３０１、ＲＯＭ３０２、およびＲＡＭ３０３は、バス３０４により相互に接続されている。

　ＣＰＵ３０１はバス３０４を介して入出力インタフェース３０５に接続され、入出力インタフェース３０５には、各種スイッチ、キーボード、タッチパネル、マウス、マイクロフォン、さらに、センサ、カメラ、ＧＰＳ等の状況データ取得部などよりなる入力部３０６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部３０７が接続されている。
　なお、入力部３０６には、センサ３２１からの入力情報も入力される。
　また、出力部３０７は、移動装置の駆動部３２２に対する駆動情報も出力する。

　ＣＰＵ３０１は、入力部３０６から入力される指令や状況データ等を入力し、各種の処理を実行し、処理結果を例えば出力部３０７に出力する。
　入出力インタフェース３０５に接続されている記憶部３０８は、例えばハードディスク等からなり、ＣＰＵ３０１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。通信部３０９は、インターネットやローカルエリアネットワークなどのネットワークを介したデータ通信の送受信部として機能し、外部の装置と通信する。

　入出力インタフェース３０５に接続されているドライブ３１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいはメモリカード等の半導体メモリなどのリムーバブルメディア３１１を駆動し、データの記録あるいは読み取りを実行する。

　　［８．本開示の構成のまとめ］
　以上、特定の実施例を参照しながら、本開示の実施例について詳解してきた。しかしながら、本開示の要旨を逸脱しない範囲で当業者が実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本開示の要旨を判断するためには、特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。

　なお、本明細書において開示した技術は、以下のような構成をとることができる。
　（１）　車両に備えられた加速度センサの検出情報を入力して、自動運転実行中の車両の乗員の乗り物酔い度合いを推定する酔い度合い推定部と、
　前記酔い度合い推定部の推定した酔い度合い推定値と、予め規定した警告出力基準値を比較する警告出力要否判定部と、
　前記酔い度合い推定値が、前記警告出力基準値以上となった場合に、自動運転から手動運転への切り替えを促す警告出力を実行する警告出力実行部を有する情報処理装置。

　（２）　前記情報処理装置は、さらに、
　前記警告出力後の運転者の操作情報を取得する観測データ取得部と、
　前記観測データ取得部の取得した操作情報に基づく学習処理を実行して、運転者固有の警告出力基準値を算出する学習処理部を有する（１）に記載の情報処理装置。

　（３）　前記学習処理部は、
　前記警告出力後の運転者の操作が正常な運転操作であると判定した場合は、前記警告出力基準値を上昇させ、
　正常な運転操作でないと判定した場合は、前記警告出力基準値を低下させる警告出力基準値変更処理を行う（２）に記載の情報処理装置。

　（４）　前記酔い度合い推定部は、
　自動運転実行時間の継続時間に応じて前記酔い度合いが上昇する酔い度合い算出式を適用して酔い度合い算出処理を実行する（１）～（３）いずれかに記載の情報処理装置。

　（５）　前記酔い度合い推定部は、
　車両に備えられた生体センサの検出情報を入力して、自動運転実行中の乗員の酔い度合いを推定する（１）～（４）いずれかに記載の情報処理装置。

　（６）　前記生体センサは、乗員の心拍数検出センサである（５）に記載の情報処理装置。

　（７）　前記酔い度合い推定部は、
　前記加速度センサの検出情報に基づいて算出した酔い度合い推定値と、
　前記生体センサの検出情報に基づいて算出した酔い度合い推定値との２種類の酔い度合い推定値を重み付け加算して、最終的な乗員の酔い度合い推定値を算出する（５）または（６）に記載の情報処理装置。

　（８）　警告出力要否判定部は、
　環境センサの検出情報を入力して、入力値に基づいて前記警告出力基準値を変更する（１）～（７）いずれかに記載の情報処理装置。

　（９）　移動装置の加速度を計測する加速度センサと、
　前記加速度センサの検出情報を入力して、自動運転実行中の前記移動装置の乗員の乗り物酔い度合いを推定する酔い度合い推定部と、
　前記酔い度合い推定部の推定した酔い度合い推定値と、予め規定した警告出力基準値を比較する警告出力要否判定部と、
　前記酔い度合い推定値が、前記警告出力基準値以上となった場合に、自動運転から手動運転への切り替えを促す警告出力を実行する警告出力実行部を有する移動装置。

　（１０）　前記移動装置は、さらに、
　前記警告出力後の運転者の操作情報を取得する観測データ取得部と、
　前記観測データ取得部の取得した操作情報に基づく学習処理を実行して、運転者固有の警告出力基準値を算出する学習処理部を有する（９）に記載の移動装置。

　（１１）　前記観測データ取得部の取得する運転者の操作情報は、
　ハンドル、アクセル、またはブレーキの少なくともいずれかの操作情報を含む（１０）に記載の移動装置。

　（１２）　前記学習処理部は、
　前記警告出力後の運転者の操作が正常な運転操作であると判定した場合は、前記警告出力基準値を上昇させ、
　正常な運転操作でないと判定した場合は、前記警告出力基準値を低下させる警告出力基準値変更処理を行う（１０）または（１１）に記載の移動装置。

　（１３）　前記移動装置は、さらに、
　前記乗員の生体情報を取得する生体センサを有し、
　前記酔い度合い推定部は、
　前記生体センサの検出情報を入力して、自動運転実行中の乗員の酔い度合いを推定する（９）～（１２）いずれかに記載の移動装置。

　（１４）　前記生体センサは、乗員の心拍数検出センサである（１３）に記載の移動装置。

　（１５）　前記酔い度合い推定部は、
　前記加速度センサの検出情報に基づいて算出した酔い度合い推定値と、
　前記生体センサの検出情報に基づいて算出した酔い度合い推定値との２種類の酔い度合い推定値を重み付け加算して、最終的な乗員の酔い度合い推定値を算出する（１３）または（１４）に記載の移動装置。

　（１６）　前記移動装置は、さらに、
　前記移動装置の環境情報を取得する環境センサを有し、
　警告出力要否判定部は、
　前記環境センサの検出情報を入力して、入力値に基づいて前記警告出力基準値を変更する（９）～（１５）いずれかに記載の移動装置。

　（１７）　情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
　酔い度合い推定部が、車両に備えられた加速度センサの検出情報を入力して、自動運転実行中の前記車両の乗員の乗り物酔い度合いを推定する酔い度合い推定ステップと、
　警告出力要否判定部が、前記酔い度合い推定部の推定した酔い度合い推定値と、予め規定した警告出力基準値を比較する警告出力要否判定ステップと、
　警告出力実行部が、前記酔い度合い推定値が、前記警告出力基準値以上となった場合に、自動運転から手動運転への切り替えを促す警告出力を実行する警告出力実行ステップを実行する情報処理方法。

　（１８）　移動装置において実行する情報処理方法であり、
　加速度センサが、移動装置の加速度を計測するステップと、
　酔い度合い推定部が、前記加速度センサの検出情報を入力して、自動運転実行中の前記移動装置の乗員の乗り物酔い度合いを推定する酔い度合い推定ステップと、
　警告出力要否判定部が、前記酔い度合い推定部の推定した酔い度合い推定値と、予め規定した警告出力基準値を比較する警告出力要否判定ステップと、
　警告出力実行部が、前記酔い度合い推定値が、前記警告出力基準値以上となった場合に、自動運転から手動運転への切り替えを促す警告出力を実行する警告出力実行ステップを実行する情報処理方法。

　（１９）　情報処理装置において情報処理を実行させるプログラムであり、
　酔い度合い推定部に、車両に備えられた加速度センサの検出情報を入力して、自動運転実行中の前記車両の乗員の乗り物酔い度合いを推定させる酔い度合い推定ステップと、
　警告出力要否判定部に、前記酔い度合い推定部の推定した酔い度合い推定値と、予め規定した警告出力基準値を比較させる警告出力要否判定ステップと、
　警告出力実行部に、前記酔い度合い推定値が、前記警告出力基準値以上となった場合に、自動運転から手動運転への切り替えを促す警告出力を実行させる警告出力実行ステップを実行させるプログラム。

　また、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。例えば、プログラムは記録媒体に予め記録しておくことができる。記録媒体からコンピュータにインストールする他、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットといったネットワークを介してプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。

　なお、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

　以上、説明したように、本開示の一実施例の構成によれば、自動運転実行中の車両の乗員の乗り物酔い度合いを推定して、酔い度合いが既定の基準値以上となった場合に手動運転への切り替えを促す警告出力を行い、安全な手動運転への復帰を可能とした構成が実現される。
　具体的には、例えば、加速度センサ検出情報を入力して自動運転実行中の車両の乗員の酔い度合いを推定する。さらに、推定値と警告出力基準値を比較して推定値が基準値以上となった場合に、自動運転から手動運転への切り替えを促す警告出力を実行する。さらに、警告出力後の運転者の操作情報に基づく学習処理を実行し、操作が正常な運転操作であると判定した場合は基準値を上昇させる等の基準値更新処理を行い、運転者固有の基準値の適用を可能とする。
　本構成により、自動運転実行中の車両の乗員の酔い度合いを推定して、酔い度合いが既定の基準値以上となった場合に手動運転への切り替えを促す警告出力を行い、安全な手動運転への復帰を可能とした構成が実現される。

　１０・・自動車，１１・・加速度センサ，１２・・生体センサ，１３・・環境センサ，２０・・データ処理部，２１・・酔い度合い推定部，２２・・警告出力要否判定部，２３・・警告出力実行部，２４・・学習処理部，２５・・警告基準値格納部，２６・・観測データ取得部，３０・・表示部，５０・・運転者，１００・・車両制御システム，１０１・・入力部，１０２・・データ取得部，１０３・・通信部，１０４・・車内機器，１０５・・出力制御部，１０６・・出力部，１０７・・駆動系制御部，１０８・・駆動系システム，１０９・・ボディ系制御部，１１０・・ボディ系システム，１１１・・記憶部，１１２・・自動運転制御部，１２１・・通信ネットワーク，１３１・・検出部，１３２・・自己位置推定部，１３３・・状況分析部，１３４・・計画部，１３５・・動作制御部，１４１・・車外情報検出部，１４２・・車内情報検出部，１４３・・車両状態検出部，１５１・・マップ解析部，１５２・・交通ルール認識部，１５３・・状況認識部，１５４・・状況予測部，１６１・・ルート計画部，１６２・・行動計画部，１６３・・動作計画部，１７１・・緊急事態回避部，１７２・・加減速制御部，１７３・・方向制御部，３０１・・ＣＰＵ，３０２・・ＲＯＭ，３０３・・ＲＡＭ，３０４・・バス，３０５・・入出力インタフェース，３０６・・入力部，３０７・・出力部，３０８・・記憶部，３０９・・通信部，３１０・・ドライブ，３１１・・リムーバブルメディア，３２１・・センサ，３２２・・駆動部

Claims

　車両に備えられた加速度センサの検出情報を入力して、自動運転実行中の車両の乗員の乗り物酔い度合いを推定する酔い度合い推定部と、
　前記酔い度合い推定部の推定した酔い度合い推定値と、予め規定した警告出力基準値を比較する警告出力要否判定部と、
　前記酔い度合い推定値が、前記警告出力基準値以上となった場合に、自動運転から手動運転への切り替えを促す警告出力を実行する警告出力実行部を有する情報処理装置。
　前記情報処理装置は、さらに、
　前記警告出力後の運転者の操作情報を取得する観測データ取得部と、
　前記観測データ取得部の取得した操作情報に基づく学習処理を実行して、運転者固有の警告出力基準値を算出する学習処理部を有する請求項１に記載の情報処理装置。
　前記学習処理部は、
　前記警告出力後の運転者の操作が正常な運転操作であると判定した場合は、前記警告出力基準値を上昇させ、
　正常な運転操作でないと判定した場合は、前記警告出力基準値を低下させる警告出力基準値変更処理を行う請求項２に記載の情報処理装置。
　前記酔い度合い推定部は、
　自動運転実行時間の継続時間に応じて前記酔い度合いが上昇する酔い度合い算出式を適用して酔い度合い算出処理を実行する請求項１に記載の情報処理装置。
　前記酔い度合い推定部は、
　車両に備えられた生体センサの検出情報を入力して、自動運転実行中の乗員の酔い度合いを推定する請求項１に記載の情報処理装置。
　前記生体センサは、乗員の心拍数検出センサである請求項５に記載の情報処理装置。
　前記酔い度合い推定部は、
　前記加速度センサの検出情報に基づいて算出した酔い度合い推定値と、
　前記生体センサの検出情報に基づいて算出した酔い度合い推定値との２種類の酔い度合い推定値を重み付け加算して、最終的な乗員の酔い度合い推定値を算出する請求項５に記載の情報処理装置。
　警告出力要否判定部は、
　環境センサの検出情報を入力して、入力値に基づいて前記警告出力基準値を変更する請求項１に記載の情報処理装置。
　移動装置の加速度を計測する加速度センサと、
　前記加速度センサの検出情報を入力して、自動運転実行中の前記移動装置の乗員の乗り物酔い度合いを推定する酔い度合い推定部と、
　前記酔い度合い推定部の推定した酔い度合い推定値と、予め規定した警告出力基準値を比較する警告出力要否判定部と、
　前記酔い度合い推定値が、前記警告出力基準値以上となった場合に、自動運転から手動運転への切り替えを促す警告出力を実行する警告出力実行部を有する移動装置。
　前記移動装置は、さらに、
　前記警告出力後の運転者の操作情報を取得する観測データ取得部と、
　前記観測データ取得部の取得した操作情報に基づく学習処理を実行して、運転者固有の警告出力基準値を算出する学習処理部を有する請求項９に記載の移動装置。
　前記観測データ取得部の取得する運転者の操作情報は、
　ハンドル、アクセル、またはブレーキの少なくともいずれかの操作情報を含む請求項１０に記載の移動装置。
　前記学習処理部は、
　前記警告出力後の運転者の操作が正常な運転操作であると判定した場合は、前記警告出力基準値を上昇させ、
　正常な運転操作でないと判定した場合は、前記警告出力基準値を低下させる警告出力基準値変更処理を行う請求項１０に記載の移動装置。
　前記移動装置は、さらに、
　前記乗員の生体情報を取得する生体センサを有し、
　前記酔い度合い推定部は、
　前記生体センサの検出情報を入力して、自動運転実行中の乗員の乗り物酔い度合いを推定する請求項９に記載の移動装置。
　前記生体センサは、乗員の心拍数検出センサである請求項１３に記載の移動装置。
　前記酔い度合い推定部は、
　前記加速度センサの検出情報に基づいて算出した酔い度合い推定値と、
　前記生体センサの検出情報に基づいて算出した酔い度合い推定値との２種類の酔い度合い推定値を重み付け加算して、最終的な乗員の酔い度合い推定値を算出する請求項１３に記載の移動装置。
　前記移動装置は、さらに、
　前記移動装置の環境情報を取得する環境センサを有し、
　警告出力要否判定部は、
　前記環境センサの検出情報を入力して、入力値に基づいて前記警告出力基準値を変更する請求項９に記載の移動装置。
　情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
　酔い度合い推定部が、車両に備えられた加速度センサの検出情報を入力して、自動運転実行中の前記車両の乗員の乗り物酔い度合いを推定する酔い度合い推定ステップと、
　警告出力要否判定部が、前記酔い度合い推定部の推定した酔い度合い推定値と、予め規定した警告出力基準値を比較する警告出力要否判定ステップと、
　警告出力実行部が、前記酔い度合い推定値が、前記警告出力基準値以上となった場合に、自動運転から手動運転への切り替えを促す警告出力を実行する警告出力実行ステップを実行する情報処理方法。
　移動装置において実行する情報処理方法であり、
　加速度センサが、移動装置の加速度を計測するステップと、
　酔い度合い推定部が、前記加速度センサの検出情報を入力して、自動運転実行中の前記移動装置の乗員の乗り物酔い度合いを推定する酔い度合い推定ステップと、
　警告出力要否判定部が、前記酔い度合い推定部の推定した酔い度合い推定値と、予め規定した警告出力基準値を比較する警告出力要否判定ステップと、
　警告出力実行部が、前記酔い度合い推定値が、前記警告出力基準値以上となった場合に、自動運転から手動運転への切り替えを促す警告出力を実行する警告出力実行ステップを実行する情報処理方法。
　情報処理装置において情報処理を実行させるプログラムであり、
　酔い度合い推定部に、車両に備えられた加速度センサの検出情報を入力して、自動運転実行中の前記車両の乗員の乗り物酔い度合いを推定させる酔い度合い推定ステップと、
　警告出力要否判定部に、前記酔い度合い推定部の推定した酔い度合い推定値と、予め規定した警告出力基準値を比較させる警告出力要否判定ステップと、
　警告出力実行部に、前記酔い度合い推定値が、前記警告出力基準値以上となった場合に、自動運転から手動運転への切り替えを促す警告出力を実行させる警告出力実行ステップを実行させるプログラム。