JP3843513B2 - 車両用警報装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は車両用警報装置、特に運転者の集中力低下時の警報発生に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、車両運転者の集中力低下を検出して警報を出力する装置が知られている。例えば、特開平３−２６０９００号公報には、先行車に対する自車両の相対速度が予め定めた許容相対速度以上になったときに警報を与える警報発生手段を備え、脇見運転や居眠り運転が検出された場合に前記許容相対速度を低く補正して警報を発生し易くする技術が開示されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、運転者は現在の走行状態（先行車との相対速度や車間距離等）が自己のコントロールの範囲内であって安全であると判断して一時的に後測方確認や車載オーディオの操作等を行う場合も多く、これらを一義的に脇見運転と判定して警報を与えてしまうのは、運転者の運転フィーリングに合致せず運転者が煩わしいと感じる問題があった。
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、不要な警報を確実に抑制して、適当なタイミングで運転者に警報を与えることができる警報装置を提供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、第１の発明は、走行状態量を検出する検出手段と、運転者の集中力低下を評価する評価手段と、運転者の集中力が低下した時点における走行状態量を基準とし、該基準走行状態量と現在の走行状態量が所定値以上相違する場合に警報を出力する制御手段とを有することを特徴とする。
【０００５】
また、第２の発明は、第１の発明において、前記評価手段は、前記運転者の顔部を撮影して得られる運転者顔部画像情報を処理することで取得される前記運転者の顔の方向及び目の状態に関する情報に基づいて前記運転者の脇見を検出して前記集中力低下を評価することを特徴とする。
【０００６】
また、第３の発明は、第１の発明において、前記評価手段は、運転者の車載機器の操作により前記集中力低下を評価することを特徴とする。
【０００７】
また、第４の発明は、第１〜第３の発明において、前記検出手段は、前記走行状態量として車間距離を検出することを特徴とする。
【０００８】
また、第５の発明は、第１〜第３の発明において、前記検出手段は、前記走行状態量として道路の曲率または勾配を検出することを特徴とする。
【０００９】
また、第６の発明は、第１〜第３の発明において、前記検出手段は、前記走行状態量として走行レーンに対する車両の横変位量を検出することを特徴とする。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づき本発明の実施形態について説明する。
【００１１】
＜第１実施形態＞
図１は本実施形態の構成ブロック図である。ＴＶカメラ１０は車両のフロントパネル近傍に設置され、車両運転者の顔部を撮影する。このＴＶカメラ１０は例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device ）固体撮像素子等で構成される。なお、このＴＶカメラ１０にて明瞭な画像を得るために、車両の所定位置に照明装置を設けて運転者の顔に照明を当てても良い。この時、照明光としては運転の妨げとならないよう近赤外光（波長７００〜１０００μｍ）を用いるのが良く、また通常の白色光を可視光カットフィルタにてカットして照射光に用いることもできる。そして、ＴＶカメラ１０にはこの照明装置からの照射光のみが入射するようにフィルタをかけても良く、また必ずしも運転者の正面像を撮影する必要はなく、例えば所定の斜め方向の像でも良い。
【００１２】
そして、ＴＶカメラ１０によって撮影された運転者の顔部画像情報は二値化回路１２に送られ、所定の閾値を用いて白あるいは黒レベルに二値化処理される。顔部画像情報をアナログデ―タとして用いることも可能である。白あるいは黒レベルに二値化処理された顔部画像情報は更に切り出し回路１４に送られ、処理すべき所定の領域のみにウインドウを設定して顔部画像情報から切り出す。なお、ＣＣＤ固体撮像素子等をＴＶカメラ１０として用いた場合、顔部画像情報は二次元配列された複数の画素情報から構成されており、各画素情報は白あるいは黒レベルに二値化されて出力されることとなる。今、このように二次元配列した複数の画素に番号を付し、第ｉ行第ｊ列に位置する画素をａijと記し、その画素情報をＩijと記す。そして、このようにして切り出された顔部画像情報Ｉij（白レベルに相当する論理レベル１あるいは黒レベルに相当する論理レベル０のいずれかの値を有する）はニューラルネットワーク１６に入力されて処理される。なお、これら二値化処理、切り出し処理及び以下に示すニューラルネットワーク処理はＤＳＰ（Digital Signal Processor）を用いて行っても良い。周知の如く、ニューラルネットワークは入力層、中間層及び出力層の階層構造からなり、各層はニューラルユニット群から構成される。ニューラルユニットは所定の重み付け（結合係数）ｗijが付加された入力の総和に応じて一定の規則で変換し出力するユニットである。この規則としては種々の関数が用いられるが、本実施例においては入力の総和“ｎｅｔ”を
ｎｅｔ＝ΣｗijＩi
とした時、
ｆ＝１／｛１＋ｅｘｐ［−（ｎｅｔ＋α）］｝ 但し、αは定数
なるsigmoid 関数を用いることとした。この関数の値域は０〜１で、入力値が大きくなるにつれ１に、そして小さくなるにつれ０に近づく特性を示す。
【００１３】
さて、切り出し回路１４からの二値化された顔部画像情報、すなわち切り出された画像を構成する画素ａijの画像情報Ｉij（０または１）はニューラルネットワークの入力層を構成する各ニューラルユニットに入力される。従って、切り出された画像情報が２４０×４０個の画素から構成されている場合には、この画素数と同数の９６００個のニューラルユニットが存在することとなる。なお、入力層におけるニューラルユニットの数を減らしたい場合には、切り出された画像をいくつかの小領域に分割し、分割された小領域内の画素情報を足し合せる平均処理を行いニューラルユニットの個数を減らせば良い。例えば、小領域を４×４に設定すると、ニューラルユニットは６０×１０＝６００個に減少する。
【００１４】
このように切り出された画像を構成する各画素の画素情報Ｉijが入力層の各ニューラルユニットに入力された後、同様のニューラルユニット群からなる中間層及び出力層で所定の変換処理が行われる。すなわち、中間層の第ｊ番目に位置するニューラルユニットに入力される入力層の第ｉ番目のニューラルユニットの出力値をＩi 、この時の重み付けすなわち結合係数をｗijとすると、この第ｊ番目のニューラルユニットに入力される入力値の総和ｎｅｔj は、
ｎｅｔj ＝Σｗij・Ｉi
であり、その出力は前述したようにsigmoid 関数を用いて、
ｙj ＝ｆ（ｎｅｔj ）
となる。そして、中間層に存在する全てのニューラルユニットにて前述の処理が行われ、その出力値が出力層の各ニューラルユニットに入力される。出力層のニューラルユニットにおいても、中間層と同様の変換処理が行われる。なお、入力層から中間層への重み付け及び中間層から出力層への重み付けの値は、出力層からの実際の出力値と望ましい出力値との差が減少するように予め学習により調整しておく。
【００１５】
このようにニューラルネットワークを用いることにより、一組の入力画像情報からこれに対応した一組の出力値が得られることとなるが、出力層を構成する各ニューラルユニット１，２，……には所定の状態が対応しており、この出力層からの出力値により車両運転者の顔の方向及び目の状態を判定することができる。すなわち、出力層の第１番目のニューラルユニットからの出力は運転者の顔が正面方向を向いていることを意味し、第２番目のニューラルユニットからの出力値は運転者の目が閉じている状態に対応し、そして第３番目のニューラルユニットからの出力値は運転者がインストルメントパネル方向に向いていることに対応している。従って、出力層からの出力値がそれぞれ（１，０，０，……，０）である場合には、車両運転者の顔は正面を向き、かつ開眼状態にあると検出される。そして、検出された車両運転者の顔の方向や目の状態に関する情報に基づいて運転者の集中力を評価し、評価結果を車両の電子制御を行うＥＣＵ（Electronic Control Unit）に出力する。なお、運転者の集中力は、例えば運転者の脇見が検出された場合に低いと評価する。
【００１６】
そして、ＥＣＵ１８では、運転者の集中力の評価結果及び走行状態を検出するセンサ２０からの情報に基づき警報装置を作動させて運転者に警報を与える。具体的には、センサ２０として先行車との車間距離を検出するレーダ装置等が用いられ、ＥＣＵ１８は運転者の集中力が低下した時点の先行車との車間距離を基準値として一時的に記憶し、運転者の集中力低下が継続している状態で車間距離が基準の車間距離に対して所定値以上減少した場合に警報を与える。もちろん、警報の代わりに、あるいは警報とともにブレーキアクチュエータを制御することも可能である。
【００１７】
図２には、本実施形態における処理フローチャートが示されている。まず、センサ２０で先行車との車間距離を検出し（Ｓ１０１）、ニューラルネットワーク１６で運転者（ドライバ）の集中力低下を評価するために運転者の脇見を検出する（Ｓ１０２）。次に、先行車が存在するか否かを確認する（Ｓ１０３）。この確認は、センサ２０から有限の車間距離データが出力されているか否かで判定する。先行車が存在しない場合には、基準となる車間距離ＬTに初期値として所定値ＬW（例えば８０ｍ）を与える（Ｓ１０９）。先行車が存在する場合、次に運転者が脇見をしているか否かを判定する（Ｓ１０４）。運転者が脇見をしていない場合、すなわち運転者の集中力が低下していない場合には、Ｓ１０９と同様に所定値ＬWを基準車間距離ＬTに代入し（Ｓ１１０）、現在の車間距離Ｌと許容車間距離Ｌ0（例えば３０ｍ）を比較する（Ｓ１１１）。運転者の集中力が低下していなくても現在の車間距離Ｌが許容車間距離Ｌ0より小さい場合には、運転者に注意を促すべく警報を出力する（Ｓ１０８）。一方、運転者が脇見をしている場合には、さらに前回も脇見をしていたか否かを判定する（Ｓ１０５）。この判定は、脇見運転が継続しているか否かを確認するためのものであり、前回は脇見をしておらず今回初めて脇見をした場合（運転者の集中力低下の開始）には、その時点の車間距離Ｌを基準車間距離ＬTに設定する（Ｓ１０６）。また、前回も脇見をしている場合（運転者の集中力低下の継続状態）には、Ｓ１０６の処理は行わず集中力低下時点における基準車間距離の値が維持される。そして、現在の車間距離Ｌと基準車間距離ＬTとを比較し、両者が所定値以上相違するか否か、すなわち現在の車間距離ＬがＬT−ΔＬ1より小さいか否かを判定する（Ｓ１０７）。但し、ΔＬ1は所定の許容変化値であり、例えば１０ｍに設定される。そして、現在の車間距離Ｌが基準車間距離ＬTに対して所定値以上減少した場合には、運転者に注意を促すべく警報を出力する（Ｓ１０８）。一方、運転者の集中力が低下しても現在の車間距離Ｌが基準車間距離ＬTに対してほとんど変化していない場合には、安全性が確保されていると判定して警報を出力しない。
【００１８】
このように、本実施形態では、運転者が脇見をした時点における車間距離を基準とし、たとえ脇見状態が継続しても現在の車間距離が基準の車間距離に対して所定値以上変化していない場合には警報を出力しないので、運転者が十分安全と判断して一時的に脇見をした場合等に不要な警報を与えることを防止することができる。
＜第２実施形態＞
上述した第１実施形態では、運転者が脇見をしているか否かにより運転者の集中力低下を評価したが、本実施形態では、車載の携帯電話を操作しているか否かにより集中力低下を評価する。基本的な構成は図１とほぼ同様であるが、ＴＶカメラ１０やニューラルネットワーク１６等の代わりに携帯電話の操作の有無を検出する回路が設けられ、携帯電話が操作状態のときには運転者の集中力が低下していると判定する点が異なる。
【００１９】
図３には、本実施形態の処理フローチャートが示されている。センサ２０で先行車との車間距離を検出し（Ｓ２０１）、運転者（ドライバ）の集中力低下を評価するために携帯電話の操作を検出する（Ｓ２０２）。次に、先行車が存在するか否かを確認する（Ｓ２０３）。先行車が存在しない場合には、基準となる車間距離ＬTに初期値として所定値ＬW（例えば８０ｍ）を与える（Ｓ２０９）。先行車が存在する場合、次に運転者が携帯電話を操作しているか否かを判定する（Ｓ２０４）。運転者が携帯電話を操作していない場合、すなわち運転者の集中力が低下していない場合には、Ｓ２０９と同様に所定値ＬWを基準車間距離ＬTに代入し（Ｓ２１０）、現在の車間距離Ｌと許容車間距離Ｌ0（例えば３０ｍ）を比較する（Ｓ２１１）。運転者の集中力が低下していなくても現在の車間距離Ｌが許容車間距離Ｌ0より小さい場合には、運転者に注意を促すべく警報を出力する（Ｓ２０８）。一方、運転者が携帯電話を操作している場合には、さらに前回も携帯電話を操作していたか否かを判定する（Ｓ２０５）。この判定は、携帯電話の操作が継続しているか否かを確認するためのものであり、前回は操作しておらず今回初めて操作した場合には、その時点の車間距離Ｌを基準車間距離ＬTに設定する（Ｓ２０６）。また、前回も携帯電話を操作している場合には、Ｓ２０６の処理は行わず集中力低下時点における基準車間距離の値が維持される。そして、現在の車間距離Ｌと基準車間距離ＬTとを比較し、両者が所定値以上相違するか否か、すなわち現在の車間距離ＬがＬT−ΔＬ2より小さいか否かを判定する（Ｓ２０７）。但し、ΔＬ2は所定の許容変化値であり、例えば８ｍに設定される。そして、現在の車間距離Ｌが基準車間距離ＬTに対して所定値以上減少した場合には、運転者に注意を促すべく警報を出力する（Ｓ２０８）。一方、運転者の集中力が低下しても現在の車間距離Ｌが基準車間距離ＬTに対してほとんど変化していない場合には、安全性が確保されていると判定して警報を出力しない。
【００２０】
このように、本実施形態では、運転者が携帯電話を操作した時点における車間距離を基準とし、たとえ携帯電話の操作状態が継続しても現在の車間距離が基準の車間距離に対して所定値以上変化していない場合には警報を出力しないので、運転者が十分安全と判断して一時的に携帯電話を操作した場合等に不要な警報を与えることを防止できる。
【００２１】
＜第３実施形態＞
上述した第２実施形態では、携帯電話の操作により運転者の集中力低下を評価したが、本実施形態では、車載ナビゲーション装置を操作しているか否か、特に目的地等を音声入力しているか否かにより集中力低下を評価する。基本的な構成は図１とほぼ同様であるが、ＴＶカメラ１０やニューラルネットワーク１６等の代わりに車載ナビゲーションの音声入力のＯＮ／ＯＦＦを検出する回路が設けられ、音声入力があるときには運転者の集中力が低下していると判定する点が異なる。
【００２２】
図４には、本実施形態の処理フローチャートが示されている。センサ２０で先行車との車間距離を検出し（Ｓ３０１）、運転者（ドライバ）の集中力低下を評価するために車載ナビゲーションの音声入力を検出する（Ｓ３０２）。次に、先行車が存在するか否かを確認する（Ｓ３０３）。先行車が存在しない場合には、基準となる車間距離ＬTに初期値として所定値ＬW（例えば８０ｍ）を与える（Ｓ３０９）。先行車が存在する場合、次に運転者が目的地等を音声で入力しているか否かを判定する（Ｓ３０４）。運転者が音声入力していない場合、すなわち運転者の集中力が低下していない場合には、Ｓ３０９と同様に所定値ＬWを基準車間距離ＬTに代入し（Ｓ３１０）、現在の車間距離Ｌと許容車間距離Ｌ0（例えば３０ｍ）を比較する（Ｓ３１１）。運転者の集中力が低下していなくても現在の車間距離Ｌが許容車間距離Ｌ0より小さい場合には、運転者に注意を促すべく警報を出力する（Ｓ３０８）。一方、運転者が音声入力している場合には、さらに前回も音声入力していたか否かを判定する（Ｓ３０５）。この判定は、音声入力状態が継続しているか否かを確認するためのものであり、前回は音声入力しておらず今回初めて音声入力した場合には、その時点の車間距離Ｌを基準車間距離ＬTに設定する（Ｓ３０６）。また、前回も音声入力している場合には、Ｓ３０６の処理は行わず集中力低下時点における基準車間距離の値が維持される。そして、現在の車間距離Ｌと基準車間距離ＬTとを比較し、両者が所定値以上相違するか否か、すなわち現在の車間距離ＬがＬT−ΔＬ3より小さいか否かを判定する（Ｓ３０７）。但し、ΔＬ3は所定の許容変化値であり、例えば９ｍに設定される。そして、現在の車間距離Ｌが基準車間距離ＬTに対して所定値以上減少した場合には、運転者に注意を促すべく警報を出力する（Ｓ３０８）。一方、運転者の集中力が低下しても現在の車間距離Ｌが基準車間距離ＬTに対してほとんど変化していない場合には、安全性が確保されていると判定して警報を出力しない。
【００２３】
このように、本実施形態では、運転者が車載ナビゲーションの音声入力をした時点における車間距離を基準とし、たとえ音声入力状態が継続しても現在の車間距離が基準の車間距離に対して所定値以上変化していない場合には警報を出力しないので、運転者が十分安全と判断して一時的に音声入力した場合等に不要な警報を与えることを防止できる。
なお、本実施形態において、音声入力ではなく手動で目的地等を設定する場合にも同様に適用できることは言うまでもない。
【００２４】
＜第４実施形態＞
上述した第１〜第３実施形態では、車両の走行状態量として先行車との車間距離を検出したが、本実施形態では道路の曲率を走行状態量として検出する場合を示す。基本的な構成は図１とほぼ同様であり、センサ２０として道路の曲率を検出するセンサが設けられており、運転者の集中力低下時の曲率を基準の曲率とする点が異なる。なお、曲率センサは、例えば車載ナビゲーションの地図データとＧＰＳで構成することができ、検出した現在位置に対応する地図データ上の道路の曲率を検索すればよい。
【００２５】
図５には、本実施形態の処理フローチャートが示されている。まず、ＧＰＳ等で現在位置を検出し（Ｓ４０１）、ニューラルネットワーク１６で運転者（ドライバ）の脇見を検出する（Ｓ４０２）。そして、脇見をしているか否かを判定し（Ｓ４０３）、脇見をしている場合にはさらに前回も脇見をしていたか否かを判定する（Ｓ４０４）。今回初めて脇見をした場合（運転者の集中力低下の開始）には、そのときの曲率ρを基準の曲率ρTとする（Ｓ４０７）。一方、前回も脇見である場合（集中力低下が継続している状態）には、現在位置から所定前方（例えば１０ｍ先）の曲率ρ1が基準の曲率ρTと等しいか否かを判定する（Ｓ４０５）。現在位置から所定前方の曲率は、車載ナビゲーションの地図データから検索することができ、両者が等しくない、すなわち所定値以上相違する場合には運転者に注意を促すべく警報を出力する（Ｓ４０６）。一方、運転者の集中力が低下しても道路の曲率が基準の曲率から変化しない場合には、安全性が確保されていると判定して警報を出力しない。従って、本実施形態では直線道路を走行していて運転者が一時的に脇見をしても直線道路を走行している限り警報は与えられないが、直線道路走行中に一時的に脇見をしたが、前方にカーブ路が存在する場合には警報が与えられることになる。
【００２６】
本実施形態によっても、運転者にとり不要と考えられる警報が頻繁に発生するのを防止することができるとともに、真に必要と考えられるタイミングでは警報を与えることができる。
【００２７】
なお、本実施形態において、運転者の集中力の低下を携帯電話の操作や音声入力等で評価することもできる。
【００２８】
＜第５実施形態＞
上述した第４実施形態では、車両の走行状態量として道路の曲率を検出したが、本実施形態では道路の勾配を走行状態量として検出する場合を示す。基本的な構成は図１とほぼ同様であり、センサ２０として道路の勾配を検出するセンサが設けられており、運転者の集中力低下時の勾配を基準の勾配とする点が異なる。なお、勾配センサは、例えば車載ナビゲーションの地図データとＧＰＳで構成することができ、検出した現在位置に対応する地図データ上の道路の勾配を検索すればよい。
【００２９】
図６には、本実施形態の処理フローチャートが示されている。まず、ＧＰＳ等で現在位置を検出し（Ｓ５０１）、ニューラルネットワーク１６で運転者（ドライバ）の脇見を検出する（Ｓ５０２）。そして、脇見をしているか否かを判定し（Ｓ５０３）、脇見をしている場合にはさらに前回も脇見をしていたか否かを判定する（Ｓ５０４）。今回初めて脇見をした場合（運転者の集中力低下の開始）には、そのときの勾配θを基準の勾配θTとする（Ｓ５０７）。一方、前回も脇見である場合（集中力低下が継続している状態）には、現在位置から所定前方（例えば１０ｍ先）の勾配θ1が基準の勾配θTと等しいか否かを判定する（Ｓ５０５）。現在位置から所定前方の勾配は、車載ナビゲーションの地図データから検索することができ、両者が等しくない、すなわち所定値以上相違する場合には運転者に注意を促すべく警報を出力する（Ｓ５０６）。一方、運転者の集中力が低下しても道路の勾配が基準の勾配から変化しない場合には、安全性が確保されていると判定して警報を出力しない。従って、本実施形態では平坦道路を走行していて運転者が一時的に脇見をしても平坦道路を走行している限り警報は与えられないが、平坦道路走行中に一時的に脇見をしたが、前方に下り坂（あるいは上り坂）が存在する場合には警報が与えられることになる。
【００３０】
本実施形態によっても、運転者にとり不要と考えられる警報が頻繁に発生するのを防止することができるとともに、真に必要と考えられるタイミングでは警報を与えることができる。
【００３１】
また、本実施形態でも、運転者の集中力低下を携帯電話等で評価することもできる。
【００３２】
＜第６実施形態＞
上述した各実施形態では、車両の走行状態量として先行車との車間距離や道路曲率あるいは勾配を検出したが、本実施形態では車両の走行状態量として車両の走行レーンに対する横変位量を検出する場合を示す。基本的な構成は図１とほぼ同様であり、センサ２０として走行レーンに対する車両の横変位量を検出するセンサが設けられており、運転者の集中力低下時の横変位量を基準の横変位量とする点が異なる。
【００３３】
図７には、本実施形態の処理フローチャートが示されている。センサ２０で走行レーン内の横変位量ΔＸを検出し（Ｓ６０１）、ニューラルネットワーク１６で運転者（ドライバ）の脇見を検出する（Ｓ６０２）。次に、走行レーンを検出できたか否かを確認する（Ｓ６０３）。走行レーンを検出できない場合（白線がない場合等）には、基準となる左横変位量ΔＸTl、右横変位量ΔＸTrに初期値としてそれぞれ所定値ΔＸw（例えば０．４ｍ）を与える（Ｓ６０９）。走行レーンを検出できる場合、次に運転者が脇見をしているか否かを判定する（Ｓ６０４）。運転者が脇見をしていない場合、すなわち運転者の集中力が低下していない場合には、Ｓ６０９と同様に所定値ΔＸWを基準横変位量ΔＸTl、ΔＸTrに代入し（Ｓ６１０）、現在の横変位量ΔＸと許容横変位量Δｘ1（例えば０．８ｍ）を比較する（Ｓ６１１）。運転者の集中力が低下していなくても現在の横変位量ΔＸが許容横変位量Δｘ1を越えている場合には、運転者に注意を促すべく警報を出力する（Ｓ６０８）。一方、運転者が脇見をしている場合には、さらに前回も脇見をしていたか否かを判定する（Ｓ６０５）。この判定は、脇見が継続しているか否かを確認するためのものであり、前回は脇見をしておらず今回初めて脇見した場合には、その時点の横変位量ΔＸの大きさに許容量を加算した横変位量を基準横変位量に設定する（Ｓ６０６）。具体的には、以下の通りである。
【００３４】
＜車両が走行レーン中央に対して左側に変位している場合＞
基準となる左横変位量ΔＸTLは、ΔＸTl＝｜ΔＸ｜＋ΔＸww
基準となる右横変位量ΔＸtrは、ΔＸTr＝ΔＸw
＜車両が走行レーン中央に対して右側に変位している場合＞
基準となる左横変位量ΔＸTlは、ΔＸTl＝ΔＸw
基準となる右横変位量ΔＸTrは、ΔＸTr＝｜ΔＸ｜＋ΔＸww
但し、ΔＸwwは許容量であり、｜ΔＸ｜が小さいときは０．４ｍ、｜ΔＸ｜が大きいときは０．２ｍ等とΔＸに応じて変化させるのが好適である。また、前回も脇見をしている場合には、Ｓ６０６の処理は行わず集中力低下時点における基準横変位量の値が維持される。そして、現在の横変位量ΔＸと基準横変位量ΔＸTl、ΔＸTrとを比較し、現在の横変位量が基準横変位量を越えるか否かを判定する（Ｓ６０７）。現在の横変位量が基準横変位量を越えた場合には、運転者に注意を促すべく警報を出力する（Ｓ６０８）。一方、運転者の集中力が低下しても現在の横変位量が基準横変位量に対してほとんど変化していない場合には、たとえ走行レーンの中央を走行していなくても安全性が確保されていると判定して警報を出力しない。
【００３５】
このように、本実施形態では、脇見状態が継続しても脇見開始時点の横変位量と現在の横変位量に相違がない場合には警報を出力しないので、運転者が十分安全と判断して一時的に脇見をした場合等に不要な警報を与えることを防止できる。
【００３６】
なお、本実施形態において、運転者の集中力低下を携帯電話の操作等で評価してもよく、また、横変位量が基準横変位量を越えた場合に、ＥＣＵ１８は警報を発生するとともにステアリングアクチュエータを駆動して車両を走行レーン中央に戻すように制御することも可能である。
【００３７】
さらに、本実施形態におけるΔｘ1やΔＸw、ΔＸwwを車速やレーン幅、曲率等に応じて変化させることも可能である。
【００３８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、運転者にとり煩わしいと感じる不要な警報を確実に抑制して、適当なタイミングで運転者に警報を与えることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施形態の構成ブロック図である。
【図２】 第１実施形態の処理フローチャートである。
【図３】 第２実施形態の処理フローチャートである。
【図４】 第３実施形態の処理フローチャートである。
【図５】 第４実施形態の処理フローチャートである。
【図６】 第５実施形態の処理フローチャートである。
【図７】 第６実施形態の処理フローチャートである。
【符号の説明】
１０ ＴＶカメラ、１２ 二値化回路、１４ 切り出し回路、１６ ニューラルネットワーク、１８ ＥＣＵ（電子制御装置）、２０ センサ。

Claims (6)

1. 走行状態量を検出する検出手段と、
   運転者の集中力低下を評価する評価手段と、
   運転者の集中力が低下した時点における走行状態量を基準とし、該基準走行状態量と現在の走行状態量が所定値以上相違する場合に警報を出力する制御手段と、
   を有することを特徴とする車両用警報装置。
2. 前記評価手段は、前記運転者の顔部を撮影して得られる運転者顔部画像情報を処理することで取得される前記運転者の顔の方向及び目の状態に関する情報に基づいて前記運転者の脇見を検出して前記集中力低下を評価することを特徴とする請求項１記載の車両用警報装置。
3. 前記評価手段は、運転者の車載機器の操作により前記集中力低下を評価することを特徴とする請求項１記載の車両用警報装置。
4. 前記検出手段は、前記走行状態量として車間距離を検出することを特徴とする請求項１、２、３のいずれかに記載の車両用警報装置。
5. 前記検出手段は、前記走行状態量として道路の曲率または勾配を検出することを特徴とする請求項１、２、３のいずれかに記載の車両用警報装置。
6. 前記検出手段は、前記走行状態量として走行レーンに対する車両の横変位量を検出することを特徴とする請求項１、２、３のいずれかに記載の車両用警報装置。

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