JP4514372B2 - 情報提供システム、情報提供方法、情報提供プログラム、情報提供システムにおけるサーバ装置および、情報提供システムにおける端末装置 - Google Patents
情報提供システム、情報提供方法、情報提供プログラム、情報提供システムにおけるサーバ装置および、情報提供システムにおける端末装置 Download PDFInfo
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両運転中における運転者の生理状態を検出し、運転者に対して、警告を行う情報提供システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、車両運転中における運転者の生理状態、例えば、眠気、疲労、焦燥感（イライラ）等を検出して、これを運転者に知らせることにより安全運転を促すようにしたシステムの開発が行われている。
【０００３】
例えば、特開平８−１４０９４９公報で開示されたシステムにおいては、運転者から検出された心拍、呼吸、心拍のゆらぎ、瞬き等の生体情報と、ナビゲーションシステムから得られた車両の道路走行データに基づいて、運転者に生じている眠気、疲労および焦燥感の如き生理状態を検出して警告を促すこととしている。これにより、車両の運転中という状況下においても、運転者の眠気、疲労および焦燥感等の生理状態を検出して、この旨を警告することができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来のこのようなシステムにおいては、運転者に眠気、疲労および、焦燥感等が生じたときに警告を行うものである。例えば、眠気が生じている場合には、既に危険な状態であるといえるが、危険な状態になったときに警告しても、これを回避するための迅速な対応をとることが困難な場合が多い。
【０００５】
また、運転者は、例えば、眠気を自覚することができるが、かかる眠気について、運転者が自覚する時期と従来のシステムが検出する時期とが、誤差等により必ずしも一致しないため、却って煩わしいことになる場合がある。
【０００６】
また、運転者から検出された心拍、呼吸、心拍のゆらぎ、瞬き等の生体情報は個人差が大きいが、従来のシステムでは、個人差を考慮していないため、運転者が異なると誤った判断を下す場合がある。
【０００７】
さらに、例えば、眠気を検出した場合、今後の走行時間が長ければ警告は必要であり、直ぐに到着する場合には警告は不要であるが、従来のシステムは、到着時間に対する配慮がされていなかった。
【０００８】
本発明は、以上の点に鑑みてなされたものであり、これから走行する道路における運転者の生理状態を、当該運転者に正確かつ効果的に知覚させ、的確に危険を回避させることが可能な情報提供システム、情報提供方法、情報提供プログラム、情報提供システムにおけるサーバ装置および、情報提供システムにおける端末装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、車両の運転操作を行う運転者に対して、所望の情報を提供する情報提供システムであって、前記運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、前記車両の進行方向の所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量を算出する道路負荷量算出手段と、前記取得された生体情報と、前記算出された道路負荷量とを用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測する運転者状態予測手段と、を備えるように構成する。
【００１０】
請求項１に記載の発明によれば、生体情報取得手段により運転者の生体情報が取得され、道路負荷量算出手段により車両の進行方向の所定の区間における道路情報が解析され道路負荷量が算出される。ここで、生体情報取得手段には、例えば、ＭＴ（Minor Tremor）ピックアップ、マイクロ波センサや、ＧＳＲ（Galvanic Skin Response）センサなどが含まれる。また、道路情報には、例えば、信号、カーブ、曲がり角、法定速度、交通情報など、道路に関連する種々情報が含まれる。また、道路負荷量とは、道路を運転する際に、運転者に対してどの程度の負荷を与えるかを示す量である。そして、運転者状態予測手段により取得された生体情報と、算出された道路負荷量とが用いられ、車両の進行方向の所定の区間における前記運転者の生理状態が予測される。このように、運転者の生体情報と、道路の道路負荷量を用いることで、これから走行する道路における運転者の生理状態をより正確に予測することができる。従って、予測した生理状態を運転者に知覚させることで、的確に危険を回避させることができる。
【００１１】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の情報提供システムにおいて、前記運転者状態予測手段は、さらに、前記予測した運転者の生理状態に基づいて、前記所望の情報を前記運転者に提供すべきか否かを判別するように構成する。
【００１２】
請求項２に記載の発明によれば、予測した運転者の生理状態に基づいて、真に必要な場合にのみ、運転者に所望の情報の提供（例えば、警告）を行うことができる。
【００１３】
請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の情報提供システムにおいて、前記車両が走行前または走行開始直後の場合には、前記運転者状態予測手段は、前記生体情報取得手段により取得された現在の生体情報と、前記道路負荷量算出手段により算出された、これから走行すべき道路の道路負荷量とを用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測するように構成する。
【００１４】
請求項４に記載の発明は、請求項１または２に記載の情報提供システムにおいて、前記車両が走行中の場合には、前記運転者状態予測手段は、前記生体情報取得手段により取得された走行開始から現在に至るまでの生体情報のうち所定の時点における生体情報および、現在の生体情報と、前記道路負荷量算出手段により算出された、これから走行すべき道路の道路負荷量とを用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測するように構成する。
【００１５】
請求項４に記載の発明によれば、走行開始から現在に至るまでの生体情報のうち所定の時点における生体情報をも用いて運転者の生理状態を予測するので、車両が走行前または走行開始直後の運転者の生理状態を予測するよりも、より精度の高い予測を行うことができる。
【００１６】
請求項５に記載の発明は、請求項１乃至４の何れか１項に記載の情報提供システムにおいて、前記運転者状態予測手段は、さらに、データベースに記憶された前記運転者に関する固有の情報を用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測するように構成する。ここで、運転者に関する固有の情報には、例えば、運転者の心拍数と生理状態との関係や、道路負荷量と運転者の心拍数との関係が含まれる。
【００１７】
請求項５に記載の発明によれば、運転者の生理状態の予測を、運転者に関する固有の情報をも用いて行うので、例えば、運転者の心拍数と生理状態との関係や、道路負荷量と運転者の心拍数との関係に個人差があっても、精度の高い運転者の生理状態の予測を行うことができる。
【００１８】
請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の情報提供システムにおいて、前記運転者状態予測手段は、前記生体情報取得手段により取得された生体情報と、前記道路負荷量算出手段により算出された道路負荷量との関係を前記運転者に関する固有の情報として前記データベースに記憶するように構成する。
【００１９】
請求項６に記載の発明によれば、運転者に関する固有の情報をより正確な情報としていくことができ、より精度の高い運転者の生理状態の予測を行うことができる。
【００２０】
請求項７に記載の発明は、請求項１乃至６の何れか１項に記載の情報提供システムにおいて、前記運転者状態予測手段により予測された前記運転者の生理状態と前記運転者が自覚した生理状態とのずれ量を補正するための補正信号を入力する補正信号入力手段をさらに備え、前記補正信号が入力された場合には、前記運転者状態予測手段は、前記予測した運転者の生理状態と前記運転者が自覚した生理状態とのずれ量を補正するように構成する。
【００２１】
請求項７に記載の発明によれば、予測された運転者の生理状態と、運転者が自覚した生理状態とに、ずれが生じた場合であっても迅速に補正することができ、より精度の高い運転者の生理状態の予測を行うことができる。
【００２２】
請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の情報提供システムにおいて、前記運転者状態予測手段は、前記ずれ量を補正した場合には、当該ずれ量に関する情報を前記データベースに記憶された運転者に関する固有の情報に反映するように構成する。
【００２３】
請求項８に記載の発明によれば、運転者に関する固有の情報をより正確な情報としていくことができ、より精度の高い運転者の生理状態の予測を行うことができる。
【００２４】
請求項９に記載の発明は、請求項１乃至８の何れか１項に記載の情報提供システムにおいて、前記車両の経路を誘導するナビゲーション手段をさらに備え、前記道路負荷量算出手段は、前記ナビゲーション手段から得られる地図情報を利用して、前記進行方向の所定の区間を選定するように構成する。
【００２５】
請求項９に記載の発明によれば、ナビゲーション機能を利用して、簡単に、車両の進行方向の所定の区間を選定することができる。
【００２６】
請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の情報提供システムにおいて、前記道路負荷量算出手段は、前記地図情報に係わる前記運転者の走行履歴に基づいて前記進行方向の所定の区間を選定するように構成する。
【００２７】
請求項１０に記載の発明によれば、運転者が過去に走行した経路から、車両の進行方向の所定の区間を選定することができる。
【００２８】
請求項１１に記載の発明は、請求項９に記載の情報提供システムにおいて、前記道路負荷量算出手段は、前記運転者により設定された目的地までの経路を探索し、その結果に基づいて前記進行方向の所定の区間を選定するように構成する。
【００２９】
請求項１１に記載の発明によれば、運転者が設定した目的地までの経路から、進行方向の所定の区間を選定することができる。
【００３０】
請求項１２に記載の発明は、請求項１１に記載の情報提供システムにおいて、前記道路負荷量算出手段は、前記運転者により設定された目的地までの複数の経路を探索し、当該複数の経路毎に前記進行方向の所定の区間を選定して当該所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量を算出し、前記運転者状態予測手段は、前記取得された生体情報と、前記算出された道路負荷量とを用いて、前記複数の経路毎に前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測するとともに、その予測結果に基づいて前記複数の経路のうち運転に支障の少ない経路を判別するように構成する。
【００３１】
請求項１３に記載の発明は、請求項１２に記載の情報提供システムにおいて、前記運転者状態予測手段は、前記判別した運転に支障の少ない経路を前記運転者に提供するように構成する。
【００３２】
請求項１２または請求項１３に記載の発明によれば、より一層、危険を回避することができ、車両ナビゲーションシステムにおける経路探索機能の利便性をより一層向上させることができる。
【００３３】
請求項１４に記載の発明は、請求項１乃至１３の何れか１項に記載の情報提供システムにおいて、前記道路負荷量算出手段は、前記所定の区間における天候も考慮して前記道路情報を解析し道路負荷量を算出するように構成する。
【００３４】
請求項１４に記載の発明によれば、より精度の高い運転者の生理状態の予測を行うことができる。
【００３５】
請求項１５に記載の発明は、請求項１乃至１４の何れか１項に記載の情報提供システムにおいて、前記道路負荷量算出手段は、前記所定の区間における時刻も考慮して前記道路情報を解析し道路負荷量を算出するように構成する。
【００３６】
請求項１５に記載の発明によれば、より精度の高い運転者の生理状態の予測を行うことができる。
【００３７】
請求項１６に記載の発明は、請求項１乃至１５の何れか１項に記載の情報提供システムにおいて、前記生体情報には、心拍数、呼吸、心拍のゆらぎ、瞬き、顔色が含まれるように構成する。
【００３８】
請求項１７に記載の発明は、車両の運転操作を行う運転者に対して、所望の情報を提供する情報提供方法であって、前記運転者の生体情報を取得する工程と、前記車両の進行方向の所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量を算出する工程と、前記取得された生体情報と、前記算出された道路負荷量とを用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測する運転者状態予測工程と、を備えるように構成する。
【００３９】
請求項１７に記載の発明によれば、請求項１に記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【００４０】
請求項１８に記載の発明は、請求項１７に記載の情報提供方法において、運転者状態予測工程においては、さらに、前記予測した運転者の生理状態に基づいて、前記所望の情報を前記運転者に提供すべきか否かが判別されるように構成する。
【００４１】
請求項１８に記載の発明によれば、請求項２に記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【００４２】
請求項１９に記載の発明は、車両の運転操作を行う運転者に対して、所望の情報を提供する情報提供方法であって、前記運転者の生体情報を取得する工程と、前記運転者により設定された目的地までの複数の経路を探索し、当該複数の経路毎に、前記車両の進行方向の所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量を算出する工程と、前記取得された生体情報と、前記算出された道路負荷量とを用いて、前記複数の経路毎に前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測するとともに、その予測結果に基づいて前記複数の経路のうち運転に支障の少ない経路を判別する工程と、を備えるように構成する。
【００４３】
請求項１９に記載の発明によれば、請求項１２に記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【００４４】
請求項２０に記載の発明は、コンピュータによって、車両の運転操作を行う運転者に対して、所望の情報を提供する情報提供プログラムであって、前記コンピュータを、前記運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段、前記車両の進行方向の所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量を算出する道路負荷量算出手段、前記取得された生体情報と、前記算出された道路負荷量とを用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測する運転者状態予測手段、としてそれぞれ機能させるように構成する。
【００４５】
請求項２０に記載の発明によれば、当該情報提供プログラムがコンピュータに組み込まれることにより、請求項１に記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【００４６】
請求項２１に記載の発明は、請求項２０に記載の情報提供プログラムにおいて、 前記運転者状態予測手段は、さらに、前記予測した運転者の生理状態に基づいて、前記所望の情報を前記運転者に提供すべきか否かを判別するように構成する。
【００４７】
請求項２１に記載の発明によれば、当該情報提供プログラムがコンピュータに組み込まれることにより、請求項２に記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【００４８】
請求項２２に記載の発明は、請求項２０または２１に記載の情報提供プログラムにおいて、前記運転者状態予測手段は、さらに、データベースに記憶された前記運転者に関する固有の情報を用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測するように構成する。
【００４９】
請求項２２に記載の発明によれば、当該情報提供プログラムがコンピュータに組み込まれることにより、請求項５に記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【００５０】
請求項２３に記載の発明は、請求項２０乃至２２の何れか１項に記載の情報提供プログラムにおいて、前記運転者状態予測手段により予測された前記運転者の生理状態と前記運転者が自覚した生理状態とのずれ量を補正するための補正信号が入力された場合には、前記運転者状態予測手段は、前記予測した運転者の生理状態と前記運転者が自覚した生理状態とのずれ量を補正するように構成する。
【００５１】
請求項２３に記載の発明によれば、当該情報提供プログラムがコンピュータに組み込まれることにより、請求項７に記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【００５２】
請求項２４に記載の発明は、コンピュータによって、車両の運転操作を行う運転者に対して、所望の情報を提供する情報提供プログラムであって、前記コンピュータを、前記運転者の生体情報を取得する手段、前記運転者により設定された目的地までの複数の経路を探索し、当該複数の経路毎に、前記車両の進行方向の所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量を算出する手段、前記取得された生体情報と、前記算出された道路負荷量とを用いて、前記複数の経路毎に前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測するとともに、その予測結果に基づいて前記複数の経路のうち運転に支障の少ない経路を判別する手段、として機能させるように構成する。
【００５３】
請求項２４に記載の発明によれば、当該情報提供プログラムがコンピュータに組み込まれることにより、請求項１２に記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【００５４】
請求項２５に記載の発明は、固定設置されたサーバ装置と、車両に搭載され、移動体通信網を介して前記サーバ装置と通信を行うことが可能な端末装置と、により構成され、車両の運転操作を行う運転者に対して、所望の情報を提供する情報提供システムであって、前記端末装置は、前記運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、前記取得された生体情報を前記移動体通信網を介して前記サーバ装置に送信する送信手段と、を備え、前記サーバ装置は、前記端末装置から送信された生体情報を受信する受信手段と、前記車両の進行方向の所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量を算出する道路負荷量算出手段と、前記受信された生体情報と、前記算出された道路負荷量とを用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測する運転者状態予測手段と、を備えるように構成する。
【００５５】
請求項２６に記載の発明は、固定設置されたサーバ装置と、車両に搭載され、移動体通信網を介して前記サーバ装置と通信を行うことが可能な端末装置と、により構成され、車両の運転操作を行う運転者に対して、所望の情報を提供する情報提供システムにおける前記サーバ装置であって、前記端末装置から前記移動体通信網を介して送信された前記運転者の生体情報を受信する受信手段と、前記車両の進行方向の所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量を算出する道路負荷量算出手段と、前記受信された生体情報と、前記算出された道路負荷量とを用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測する運転者状態予測手段と、を備えるように構成する。
【００５６】
請求項２７に記載の発明は、固定設置されたサーバ装置と、車両に搭載され、移動体通信網を介して前記サーバ装置と通信を行うことが可能な端末装置と、により構成され、車両の運転操作を行う運転者に対して、所望の情報を提供する情報提供システムにおける前記端末装置であって、前記運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、前記取得された生体情報を前記移動体通信網を介して前記サーバ装置に送信する送信手段と、前記サーバ装置から前記移動体通信網を介して送信された前記運転者について予測された生理状態に関する情報を受信する受信手段と、前記受信された前記生理状態に関する情報に基づいて前記所望の情報を提供する情報提供手段と、を備えるように構成する。
【００５７】
請求項２５乃至２７の何れかに記載の発明によれば、道路負荷量算出手段および運転者状態予測手段が車両外に設けられている場合であっても、通信機能を利用して、請求項１に記載する発明と同様の効果を得ることができる。
【００５８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好適な実施の形態を添付図面に基づいて説明する。以下の説明は、車両ナビゲーションシステムに対して本発明にかかる情報提供システムを適用した場合の実施形態である。
【００５９】
（第１実施形態）
先ず、第１実施形態にかかる車両ナビゲーションシステムの構成および機能について、図１乃至図６を参照して説明する。図１は、第１実施形態にかかる車両ナビゲーションシステムの概略構成例を示す図である。図１に示すように、車両ナビゲーションシステム１００は、車両の経路を誘導する公知のナビゲーション機能を有するとともに、生体情報取得センサ部１と、位置検出センサ部２と、情報記憶部３と、通信部４と、システムコントロール部５と、音声出力部６と、表示部７と、操作部８と、を含んで構成されており、各構成要素は、バス９によって相互に接続されている。
【００６０】
生体情報取得センサ部１は、運転者の生体情報を取得する本発明の生体情報取得手段として機能し、公知のＭＴピックアップと、信号処理回路などから構成されている。なお、本実施形態においては、生体情報として心拍数を例にとって説明する。
【００６１】
ＭＴピックアップは、例えば、運転席側の座席に装備されたシートベルトに付着形成され、運転者の皮膚表面において生じる１〜１０ミクロン程度の皮膚振動を検出（取得）して、この検出した皮膚振動に対応した皮膚振動信号を信号処理回路に供給する。
【００６２】
信号処理回路は、図示しないアンプ、ＢＰＦ（Band Pass Filter）、ピークホールド、ＬＰＦ（Low Pass Filter）、Ａ／Ｄ（Digital／Analog）変換器などから構成されており、ＭＴピックアップから供給された皮膚振動信号に基づいて、運転者の心拍に対応した心拍信号を生成してこれをバス９を介してシステムコントロール部５に送出する。
【００６３】
具体的には、ＭＴピックアップから供給された皮膚振動信号は、アンプにより増幅され、ＢＰＦにより数１０ヘルツの成分が抽出され、ピークホールドに供給される。そして、ピークホールドにより、かかる皮膚振動信号の各レベルピーク値が保持され、得られたエンベロープ波形が心拍信号としてＬＰＦ供給される。そして、ＬＰＦにより高域のノイズ成分が除去された後、Ａ／Ｄ変換器により、かかる心拍信号が所定のサンプリングタイミングでサンプリングされてデジタル心拍信号としてバス９を介してシステムコントロール部５に送出される。
【００６４】
位置検出センサ部２は、自車位置を検出するために必要な各種センサ、例えば、車速センサ、加速度センサ、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサと、インターフェースなどから構成されている。車速センサは、いわゆる車速パルスに基づいて車両の走行距離および速度を検出する。加速度センサは、車両の旋回角度および上下方向の傾斜を検出して車両の進行方向に関する情報を検出する。ＧＰＳセンサは、ＧＰＳ衛星から放送された電波を受信機により受信し、これに含まれている位置情報（緯度および経度）を検出する。インターフェースは、各種センサとシステムコントロール部８との間のインターフェース動作を担い、各種センサにて検出された情報を、バス９を介してシステムコントロール部５に送出する。
【００６５】
情報記憶部３は、ＣＤ（Compact Disc）−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）−ＲＯＭドライブなどの読み出し専用記憶装置と、ハードディスクドライブ、ＣＤ−Ｒ／Ｗドライブ、ＤＶＤ−ＲＡＭドライブなどの読み書き可能記憶装置とにより構成されている。読み出し専用記憶装置に着脱自在に装着される読み出し専用記録媒体（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭなど）には、ナビゲーション動作や後述する道路負荷量の算出などに必要な道路情報（道路の種類、道路の形状、道路における法定速度など）を含む地図情報などが記録されている。読み出し専用記憶装置は、システムコントロール部５の指示に従い、読み出し専用記録媒体から必要な情報を読み出し、バス９を介してシステムコントロール部５などに送出する。
【００６６】
読み書き可能記憶装置に装着された読み書き可能記録媒体（ハードディスク、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ−ＲＡＭなど）には、読み出し専用記録媒体における地図情報が転送され格納される他、地図情報に係わる運転者の走行履歴が、運転者ごとに区別されて格納される。さらに、読み書き可能記録媒体には、運転者に関する固有の情報を記憶するデータベースが論理的に構築されている。このデータベースには、運転者に関する固有の情報が、運転者ごとに区別されて記憶されている。
【００６７】
図２は、データベースに記憶された運転者に関する固有の情報の一例として、運転者の心拍数（生体情報）と生理状態との関係を示すものであり、実測したデータを基づくものである。図２に示すように、運転者Ａ、Ｂ、Ｃの何れも、緊張、イライラの状態では心拍数が高く、眠気、疲労の状態では心拍数が低い傾向にある。但し、運転者の心拍数と生理状態との関係は、個人差があるため、運転者ごとに異なっており、例えば、運転者Ａの生理状態が集中にあるとき心拍数は６９〜６１であるのに対し、運転者Ｂの生理状態が集中にあるとき心拍数は７９〜６６である点で異なっている。
【００６８】
この他にも、データベースには、運転者ごとに、道路負荷量と運転者の心拍数との関係などが記憶されている。道路負荷量と運転者の心拍数との関係は、道路負荷量の変化に応じて心拍数がどのように変化するかを示すものである。
【００６９】
なお、運転者に関する固有の情報が未だ記憶される前の状態では、データベースには、運転者の心拍数と生理状態との一般的な関係や、道路負荷量と運転者の心拍数との一般的な関係などが記憶される。
【００７０】
通信部４は、図示しないセンタ局（または、センタ局に接続された情報報知用サーバ）から移動体通信網を介して送信される信号に対して予め設定されている入力インターフェース処理を実行し、システムコントロール部５に出力するとともに、システムコントロール部５から図示しないセンタ局に対して送信すべき信号が入力されると、当該信号に対して予め設定されている出力インターフェース処理を実行し、当該信号を移動体通信網２３を介してサーバ装置２２へ出力する公知の機能を有する。この通信部４は、主として、道路の交通情報や、天候情報の取得のために用いられる。なお、交通情報や天候情報は、公知のＶＩＣＳ（Vehicle Information Communication System）を利用して、道路に沿って設置された情報通信施設から取得するようにしてもよい。本発明のコンピュータとして演算機能を有するＣＰＵ５１、発振回路５２、本発明の情報提供プログラム等、各種動作制御のためのプログラムおよびデータを記憶するＲＯＭ５３、作業領域としてのＲＡＭ５４などを備え、車両ナビゲーションシステム１００全体における動作制御を担うとともに、時計機能を有する。ＲＯＭ３に記憶された情報提供プログラムは、ＣＰＵ５１を、本発明の特徴部分である道路負荷量算出手段としての道路負荷量算出部５１ａ、運転者状態予測手段としての運転者状態予測部５１ｂとしてそれぞれ機能させる。また、 前記道路負荷量算出手段は、前記ナビゲーション手段から得られる地図情報を利用して、前記進行方向の所定の区間を選定することを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項に記載の情報提供システム。以下に、道路負荷量算出部５１ａ、運転者状態予測部５１ｂの機能の詳細を順次説明する。
【００７１】
道路負荷量算出部５１ａは、車両の進行方向の所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量を算出する機能を有する。車両の進行方向の所定の区間は、車両の経路を誘導する公知のナビゲーション機能から得られた地図情報を利用して選定される。例えば、道路負荷量算出部５１ａは、運転者により設定された目的地までの経路（例えば、最適経路）を探索し、その結果に基づいて、車両の進行方向の所定の区間を選定する。
【００７２】
また、道路負荷量算出部５１ａは、地図情報に係わる運転者の走行履歴に基づいて、車両の進行方向の所定の区間を選定することもできる。さらに、運転者の走行履歴が無い場合にも、道路負荷量算出部５１ａは、現在地および進行方向から車両が走行する経路を推定して、その経路上の区間を、車両の進行方向の所定の区間として選定することもできる。
【００７３】
本実施形態においては、道路負荷量算出部５１ａは、このように選定した区間をさらに複数の区間（以下、「小区間」という。）に分割し、かかる小区間毎に道路情報を解析し道路負荷量を算出する。１つの小区間の長さは、任意に設定することが可能である。また、道路負荷量Ｗroadは、例えば、次の（１）式により算出される。
【００７４】
Ｗroad＝Ｗｓ＊Ｗｃ＊Ｗｗ＊Ｗｔ・・・（１）
ここで、Ｗｓは車両速度による負荷量、Ｗｃは運転作業による負荷量、Ｗｗは天候による負荷量、Ｗｔは時刻（時間帯）による負荷量を意味し、それぞれ０〜１までの数値で表される。
【００７５】
より具体的には、Ｗｓは、車両速度が運転者の負荷にどの程度の影響を与えるかを示す量であり、車両速度の上昇に比例して増加する。例えば、車両速度４０ｋｍ／ｈを基準としＷｓ＝０．５とした場合、車両速度６０ｋｍ／ｈではＷｓ＝０．６、車両速度２０ｋｍ／ｈではＷｓ＝０．４となる。このように、Ｗｓが車両速度の上昇に比例して増加するようにしたのは、一般に、車両速度が速くなればなるほど、視界が狭くなり、運転者はそれだけ周囲の状況を注意しなければならなくなるためである。それぞれの小区間における車両速度は、例えば、道路情報に含まれる法定速度から推定する。また、Ｗｓは、交通情報（渋滞情報）も考慮されて決定される。例えば、交通情報から各小区間における現在の渋滞の有無を取得し、将来、それら小区間を通過する際の渋滞有無を推定し、渋滞が有ると推定される場合には、Ｗｓを所定の割合分小さくする。
【００７６】
Ｗｃは、ハンドル操作、ブレーキ操作、アクセル操作、クラッチ操作などの運転作業が運転者の負荷にどの程度の影響を与えるかを示す量であり、運転作業量の増加に比例して増加する。例えば、運転作業量１０回を基準としＷｃ＝０．５とした場合、運転作業量１５回ではＷｃ＝０．６、運転作業量５回ではＷｃ＝０．４となる。それぞれの小区間における運転作業量は、道路情報に含まれる信号の数、カーブの数、曲がり角の数などから推定する。例えば、ある小区間において、カーブが３個、曲がり角が２個あった場合、カーブによりブレーキ操作が３回、曲がり角によりハンドル操作が２回およびブレーキ操作が２回あるとし、その小区間における運転作業量は７回（ブレーキ操作３回＋ハンドル操作２回＋ブレーキ操作２回＝７回）となる。
【００７７】
Ｗｗは、天候が運転者の負荷にどの程度の影響を与えるかを示す量であり、天候の状態により変化する。例えば、晴れのときはＷｗ＝０．１、小雨のときはＷｗ＝０．３、大雨のときはＷｗ＝０．７、雪のときはＷｗ＝０．９となる。それぞれの小区間における天候は、将来、それらの小区間を通過する際の天候であり、天候情報から得られる現在のそれらの小区間における天候から推定される。
【００７８】
Ｗｔは、時刻（時間帯）が運転者の負荷にどの程度の影響を与えるかを示す量であり、時刻（時間帯）により変化する。例えば、午前７時〜９時頃までの時間帯は、一般的に頭がすっきりしていることを考慮しＷｔ＝０．１と負荷量を小さくし、午後１時〜３時頃までの時間帯は、一般に眠気が生じることを考慮しＷｔ＝０．７と負荷量を大きくし、午後７時〜１１時頃までの時間帯は、一般に暗くて見ずらい等を考慮しＷｔ＝０．５とやや負荷量を大きくし、午後１１時以降の時間帯は、一般に大きな眠気を生じる等を考慮しＷｔ＝０．９と大幅に負荷量を大きくする。この時刻（時間帯）は、将来、それらの小区間を通過する際の時刻（時間帯）であり、現在時刻、車両速度、道路状況などから推定される。
【００７９】
次に、運転者状態予測部５１ｂは、生体情報取得センサ部１により取得された生体情報（ここでは、心拍数）と、道路負荷量算出部５１ａにより算出された道路負荷量Ｗroadとを用いて、上記所定の区間における運転者の生理状態を予測する機能を有する。
【００８０】
より具体的には、運転者状態予測部５１ｂは、上記所定の区間における連続する小区間ごとに算出された道路負荷量Ｗroadを、時間の関数に変換する。図３（Ａ）は、時間の関数に変換された道路負荷量Ｗroadの推移の一例を示すものである。図３（Ａ）の例では、現在から約２０分までは市街地走行であるため、この区間では道路負荷量Ｗroadは大きく、かつ、変動があるが、約２０分から４０分までは高速道路走行であるため、この区間では道路負荷量Ｗroadは小さく、ほぼ一定である。
【００８１】
運転者状態予測部５１ｂは、こうして得た道路負荷量Ｗroadの推移を、生体情報取得センサ部１により取得された心拍数を考慮しつつ、一定の法則に従い、心拍数の推移に変換する。ここにいう一定の法則とは、人間の経験によって見出される法則を意味し、例えば、（ａ）道路負荷量Ｗroadが一定の幅で変動する期間は心拍数の変動は少なくなること、（ｂ）道路負荷量Ｗroadが一定となる期間では一定の割合で心拍数が低下すること、（ｃ）道路負荷量Ｗroadが急激に上昇する期間では心拍数が一定の割合で上昇すること、などが上げられる。
【００８２】
図３（Ｂ）は、運転者状態予測部５１ｂにより予測された心拍数の推移の一例を示すものである。図３（Ｂ）に示すように、生体情報取得センサ部１により取得された心拍数（実測値）を出発点として、道路負荷量Ｗroadが変動する現在から約２０分までは心拍数（予測値）がほぼ一定であり、道路負荷量Ｗroadがほぼ一定である約２０分から４０分にかけて一定の割合で心拍数（予測値）が低下し、道路負荷量Ｗroadが再び変動する約２０分以降は心拍数（予測値）が上昇し一定となる。
【００８３】
運転者状態予測部５１ｂは、このような心拍数の推移と、上述したデータベースに記憶された運転者の心拍数と生理状態との関係から、運転者の生理状態を予測する。図３（Ｂ）の例では、運転者状態予測部５１ｂは、心拍数が５０〜６０では眠気、疲労の状態に、心拍数が６１〜８０では集中の状態に、心拍数が８１以上では緊張、イライラの状態にあることをそれぞれ予測することとなる。また、図３（Ｂ）の例より、現在地から約２１分後に運転者が集中の状態に入り、現在地から約３５分後に運転者が眠気、疲労の状態に入ることがわかる。
【００８４】
ところで、上述したように、運転者の心拍数と生理状態との関係や、道路負荷量と運転者の心拍数との関係には個人差がある。運転者の心拍数と生理状態との関係の個人差として、例えば、図３（Ｂ）の例では、心拍数が６１〜８０を集中の状態としている（一般的な関係）が、図２に示すように、運転者Ａでは、心拍数６１〜６９が集中の状態にある。また、道路負荷量Ｗroadと運転者の心拍数との関係の個人差として、例えば、図３（Ｂ）において、約２０分から４０分の間では、心拍数がほぼ一定の割合で低下しているが、この割合は運転者によって若干異なる。
【００８５】
従って、運転者状態予測部５１ｂは、データベースに運転者に関する固有の情報が記憶されている場合には、その運転者に対応する情報（運転者の心拍数と生理状態との関係や、道路負荷量Ｗroadと運転者の心拍数との関係）を適用し、運転者の生理状態を予測することになる。これにより、より精度の高い運転者の生理状態の予測を行うことができる。なお、どの運転者であるかを判別するには、例えば、後述する操作部８からの操作指示により行うことができる。
【００８６】
上記にて説明した図３（Ａ）および（Ｂ）は、車両が走行前または走行開始直後の場合の例を示したものであり、運転者状態予測部５１ｂは、現在の生体情報と、これから走行すべき道路の道路負荷量Ｗroadとを用いて、所定の区間における運転者の生理状態を予測したが、車両が走行中の場合には、運転者状態予測部５１ｂは、走行開始から現在に至るまでの生体情報のうち所定の時点（所定の区間でもよい）における生体情報および、現在の生体情報と、走行開始から現在に至るまでの道路の道路負荷量Ｗroadおよびこれから走行すべき道路の道路負荷量Ｗroadとを用いて、さらに精度の高い運転者の生理状態の予測を行うことができる。なお、走行開始から現在に至るまでの道路の道路負荷量Ｗroadは、走行開始から現在に至るまでの所定の区間の道路の道路負荷量Ｗroadであってもよい。
【００８７】
図４（Ａ）は、車両が走行中の場合において、時間の関数に変換された道路負荷量Ｗroadの推移の一例を示すものであり、図４（Ｂ）は、車両が走行中の場合において、運転者状態予測部５１ｂにより予測された心拍数の推移の一例を示すものである。図４（Ａ）の例では、走行開始から現在に至るまでの道路の道路負荷量Ｗroadの推移とこれから走行すべき道路の道路負荷量Ｗroadの推移が表されている。また、図４（Ｂ）の例では、現在地および現在地以前の期間の心拍数は実測値である。
【００８８】
車両が走行中の場合において、運転者状態予測部５１ｂは、これから走行すべき道路の道路負荷量Ｗroadの推移（図４（Ａ）の現在から４０分までの期間）を、現在の心拍数を考慮しつつ、一定の法則に従い、心拍数の推移（図４（Ｂ）の現在から４０分までの期間）に変換する。この場合の一定の法則には、上記車両が走行前または走行開始直後の場合の一定の法則（上記（ａ）〜（ｃ））に加えて、（ｄ）走行開始から現在に至るまでに心拍数の急激な上昇があった場合には、それがない場合に比べて、その後の道路負荷量Ｗroadが一定となる期間における心拍数の低下の割合が小さくなること、（ｅ）現在に至るまでに心拍数が一定の割合で低下していた場合には、その後、その割合が考慮されること、（ｆ）走行開始から現在に至るまでの道路負荷量Ｗroadが大きかった場合には、道路負荷量Ｗroadが小さかった場合に比べて、その後の道路負荷量Ｗroadが一定となる期間における心拍数の低下の割合が大きくなること、などが追加される。上記（ｄ）および（ｅ）の法則に該当するか否かは、走行開始から現在に至るまでの生体情報から判断され、上記（ｆ）の法則に該当するか否かは、走行開始から現在に至るまでの道路の道路負荷量Ｗroadから判断される。
【００８９】
図４（Ｂ）において、運転者状態予測部５１ｂにより予測された心拍数の推移によれば、高速道路走行における心拍数の低下の割合は、図３（Ｂ）での高速道路走行における心拍数の低下の割合よりも小さくなっており、その結果、運転者の生理状態は、眠気、疲労の状態には至ってはいない。これは、走行開始点から現在地までの間に、急激に心拍数が上昇（例えば、子供の飛び出し）した時点があったため、例えば、上記（ｄ）の法則が適用されたからである。
【００９０】
また、運転者状態予測部５１ｂは、走行開始から現在に至るまでの生体情報と走行開始から現在に至るまでの道路の道路負荷量Ｗroadとの関係を、その運転者に対応付けて、運転者に関する固有の情報としてデータベースに記憶する。これにより、データベース記憶された道路負荷量Ｗroadと運転者の生体情報との関係が、次第に、運転者ごとに、正確なものとすることができる。
【００９１】
なお、車両が走行中の場合において、運転者状態予測部５１ｂは、走行開始から現在に至るまでの生体情報のうち所定の時点における生体情報と走行開始から現在に至るまでの道路の道路負荷量Ｗroadとの何れか一方を用いて運転者の生理状態を予測してもよいし、双方共、用いることなく運転者の生理状態を予測してもよい。また、車両が走行中の場合においても、データベースに運転者に関する固有の情報が記憶されている場合には、その運転者に対応する情報を適用し、運転者の生理状態を予測することになる。
【００９２】
以上のように、運転者状態予測部５１ｂは、運転者の生理状態を予測すると、これに基づいて、所望の情報を運転者に提供すべきか否かを判別する。ここにいう所望の情報の提供には、例えば、数十分後に眠気が生じる旨の警告（文字表示、音声出力などによる）などが上げられる。
【００９３】
図５（Ａ）は、警告する場合における運転者状態予測部５１ｂにより予測された心拍数の推移の一例を示すものである。図５（Ｂ）は、警告しない場合における運転者状態予測部５１ｂにより予測された心拍数の推移の一例を示すものである。
【００９４】
図５（Ａ）および（Ｂ）ともに、運転者により目的地が設定されているが、図５（Ａ）における目的地は、図５（Ｂ）における目的地より遠方に設定されている。その結果、図５（Ａ）の場合は、目的地に至るまでに眠気を生じる期間がある一方、図５（Ｂ）の場合は、目的地に至るまでに眠気を生じる期間はない。従って、図５（Ｂ）の場合には、警告を運転者に行うべきでないと判別し、運転者に対して警告を行わず、図５（Ａ）の場合には、警告を運転者に行うべきであると判別し、運転者に対して、例えば、３５分後に眠気が生じる旨の警告を行うことになる。
【００９５】
図１に戻り、音声出力部６は、音声処理回路、スピーカなどから構成されている。音声処理回路は、システムコントロール部５からの指示に従い、音声信号を適切なレベルに増幅し、スピーカに出力する。このような音声信号としては、例えば、車両の経路を誘導するための案内音声や、上記運転者への警告などの音声がある。
【００９６】
表示部７は、表示制御回路、バッファメモリ、ディスプレイなどから構成されている。表示制御回路は、システムコントロール部５からの指示に従い、ディスプレイに表示すべき表示データを生成し、バッファメモリに一時的に保存しつつ、適宜のタイミングでバッファメモリから表示データを読み出してディスプレイに表示出力する。このような表示データとしては、例えば、車両の経路を誘導するための案内画面や、上記運転者への警告などの文字表示がある。
【００９７】
操作部８は、ナビゲーション動作における所望の操作を行うための各種ボタンが配列されて構成され、例えば、車両ナビゲーションシステム１００の本体部に設けられる。図６は、操作部８の外観構成例を示す図である。図６に示すように、操作部８には、操作ボタン部８１と、運転者設定ボタン部８２と、警告ランプ部８３と、ずれ量補正ボタン部８４と、が設けられている。操作ボタン部８１、運転者設定ボタン部８２、ずれ量補正ボタン部８４における各ボタンが押下されると、対応する検知信号がバス９を介してシステムコントロール部５に送出される。
【００９８】
操作ボタン部８１は、運転者が目的地設定や経路探索などの指示入力を行うためのものである。操作ボタン部８１には、公知の車両ナビゲーションシステムにおいても備えている各種ボタンが設けられている。
【００９９】
運転者設定ボタン部８２は、運転者設定指示入力を行うためのものである。運転者設定ボタン部８２には、運転者Ａ、Ｂ、Ｃボタン８２ａ〜８２ｃが設けられており、何れかのボタンの押下により、運転者の判別を行うことができる。例えば、車両を運転する運転者がＡであった場合には、運転者Ａボタン８２ａを押下すると、システムコントロール部５はこれを認識し、データベースに記憶された運転者Ａに関する固有の情報を読み出し、生理状態の予測に用いる。
【０１００】
警告ランプ部８３は、運転者に対して、運転者に生理状態の予測に基づく警告を判りやすく行うためのものである。警告ランプ部８３には、現在、１０分後・・・６０分後まで、それぞれに対応するランプ８３ａ〜８３ｇが段階的に設けられており、例えば、緊張、イライラを予測した場合は青色に、集中を予測した場合は黄色に、眠気、疲労を予測した場合は警告表示である赤色に、それぞれ点灯する。例えば、４０分後に眠気、疲労が生じると予測され、それ以外は集中であると予測された場合には、４０分後に対応するランプ８３ｅが赤色に、それ以外のランプは黄色に点灯することになる。これにより、運転者は、何分後に眠気が生じるかを一目で把握することができる。
【０１０１】
ずれ量補正ボタン部８４は、本発明の補正信号入力手段として機能し、運転者状態予測部５１ｂが予測した運転者の生理状態と運転者が自覚した生理状態とのずれ量を補正する指示入力を行うためのものである。ずれ量補正ボタン部８４には、設定ボタン８４ａと解除ボタン８４ｂが設けられている。
【０１０２】
例えば、図２における運転者Ａが車両を運転しており現在の心拍数が６５であるとき、運転者状態予測部５１ｂは、図２より集中していると予測し警告ランプ部８３における現在に対応するランプ８３ａを黄色（集中）に点灯させるが、運転者Ａとしては、眠気を自覚している場合、運転者状態予測部５１ｂが予測した運転者の生理状態と運転者が自覚した生理状態とにずれが生じていることになる。
【０１０３】
このような場合、運転者Ａが、設定ボタン８４ａを押下すると、運転者状態予測部５１ｂは、予測した運転者の生理状態（集中）と、運転者が自覚した生理状態（眠気）とのずれ量を補正する。例えば、データベースに記憶された、運転者Ａが眠気を生じ始める心拍数６０を、心拍数６５に上げるように補正、即ち、眠気を予測しやすくなるように補正する。また、運転者状態予測部５１ｂは、当該ずれ量に関する情報（例えば、眠気が生じ始める心拍数のレベルを６０から６５に変更する情報）を、上記データベースに記憶された運転者Ａに関する固有の情報に反映する。これにより、より精度の高い運転者の生理状態の予測を行うことができる。
【０１０４】
一方、図２における運転者Ａが車両を運転しており現在の心拍数が５６であるとき、運転者状態予測部５１ｂは、図２より眠気を生じていると予測し警告ランプ部８３における現在に対応するランプ８３ａを赤色（眠気）に点灯させるが、運転者Ａとしては、集中であると自覚している場合、運転者状態予測部５１ｂが予測した運転者の生理状態と運転者が自覚した生理状態とにずれが生じていることになる。
【０１０５】
このような場合、運転者Ａが、解除ボタン８４ｂを押下すると、運転者状態予測部５１ｂは、予測した運転者の生理状態（眠気）と、運転者が自覚した生理状態（集中）とのずれ量を補正する。例えば、データベースに記憶された、運転者Ａが眠気を生じ始める心拍数６０を、心拍数５５に下げるように補正、即ち、眠気を予測しにくくなるように補正する。また、運転者状態予測部５１ｂは、当該ずれ量に関する情報（例えば、眠気が生じ始める心拍数のレベルを６０から５５に変更する情報）を、上記データベースに記憶された運転者Ａに関する固有の情報に反映する。
【０１０６】
次に、車両ナビゲーションシステム１００の動作について、図７乃至図１２を参照して説明する。図７は、システムコントロール部５のＣＰＵ５１における概略フローを示す図である。図８は、図７におけるステップＳ４の道路負荷量算出処理の詳細を示すフローチャートである。図９は、図７におけるステップＳ６の運転者状態予測処理の詳細を示すフローチャートである。図１０は、図９におけるステップＳ６４の車両走行前の予測処理の詳細を示すフローチャートである。図１１は、図９におけるステップＳ６５の車両走行中の予測処理の詳細を示すフローチャートである。図１２は、図７におけるステップＳ８におけるずれ量補正処理の詳細を示すフローチャートである。
【０１０７】
これらの各処理の情報処理プログラムは、例えば、ＲＯＭ５３に記憶されており、車両のエンジンスタート若しくは、操作部８からの開始指令に応じてＣＰＵ５１により読み出されて実行される。
【０１０８】
図７の運転者識別処理（ステップＳ２）では、ＣＰＵ５１は、操作部８における運転者設定ボタン部８２にて、運転者が設定されている否か、即ち、運転者Ａ、Ｂ、Ｃボタン８２ａ〜８２ｃの何れかが押下されているか否かを判別し、運転者Ａ、Ｂ、Ｃボタン８２ａ〜８２ｃの何れかが押下されている場合には、ＣＰＵ５１は、押下されたボタンに対応する運転者を認識する。
【０１０９】
なお、運転者を認識（識別）する方法として、操作部８における運転者設定ボタン部８２による他にも、例えば、生体情報取得センサ部１により取得された心拍数から心電図の波形を解析し、運転者を識別するように構成してもよい。また、車両のキーから得られる運転者個人の識別番号から運転者を識別するように構成してもよい。さらに、車両のシートやミラーの位置のなどによって、運転者を識別するように構成してもよい。
【０１１０】
次に、図７の道路負荷量算出処理（ステップＳ４）では、図８に示すように、ＣＰＵ５１の道路負荷量算出部５１ａが、先ず、目的地設定されている否かを判別する（ステップＳ４１）。目的地設定されていると判別した場合、道路負荷量算出部５１ａは、情報記憶部３から地図情報を取得して目的地までの経路を探索し、目的地までの経路から、車両の進行方向の所定の区間を選定する（ステップＳ４２）。例えば、現在地点から目的地までの経路上の区間が当該所定の区間として選定される。
【０１１１】
一方、ステップＳ４１において、目的地設定されていないと判別した場合、道路負荷量算出部５１ａは、情報記憶部３を参照し、地図情報に係わる運転者の走行履歴があるか否かを判別する（ステップＳ４３）。運転者の走行履歴があると判別した場合、道路負荷量算出部５１ａは、過去の走行経路から、車両の進行方向の所定の区間を選定する（ステップＳ４４）。例えば、過去に走行した頻度が最も高い経路上の区間が当該所定の区間として選定される。
【０１１２】
一方、ステップＳ４３において、運転者の走行履歴がないと判別した場合、道路負荷量算出部５１ａは、現在地および進行方向から車両が走行する経路を推定して、その経路上の区間を、車両の進行方向の所定の区間として選定する（ステップＳ４５）。
【０１１３】
次に、道路負荷量算出部５１ａは、情報記憶部３から道路情報を、通信部４を介して交通情報（渋滞情報）を、それぞれ取得し、選定された所定の区間の小区間における車両速度による負荷量Ｗｓを、上述したように道路情報および渋滞情報に基づいて算出する（ステップＳ４６）。次に、道路負荷量算出部５１ａは、選定された所定の区間の小区間における運転作業による負荷量Ｗｃを、上述したように道路情報に基づいて算出する（ステップＳ４７）。
【０１１４】
次に、道路負荷量算出部５１ａは、通信部４を介して天候情報を取得し、選定された所定の区間の小区間における天候による負荷量Ｗｗを、上述したように天候情報などに基づいて算出する（ステップＳ４８）。次に、道路負荷量算出部５１ａは、選定された所定の区間の小区間における時刻（時間帯）による負荷量Ｗｔを、上述したようにその小区間を走行する際の時間帯に基づいて算出する（ステップＳ４９）。
【０１１５】
次に、道路負荷量算出部５１ａは、こうして算出された各負荷量を用いて、上記（１）式により道路負荷量Ｗroadを算出する（ステップＳ５０）。次に、道路負荷量算出部５１ａは、選定された所定の区間における全ての小区間についての道路負荷量Ｗroadが算出されたか否かを判断し（ステップＳ５１）、全ての小区間についての道路負荷量Ｗroadが算出されていない場合には、ステップＳ４６に戻り、次の小区間についての道路負荷量Ｗroadを算出する。こうして、選定された所定の区間における全ての小区間についての道路負荷量Ｗroadが算出された場合には、道路負荷量算出部５１ａは、当該処理を終了する。
【０１１６】
なお、道路負荷量算出部５１ａにより算出された道路負荷量Ｗroadは、一時、ＲＡＭ５４に記憶される。
【０１１７】
次に、図７の運転者状態予測処理（ステップＳ６）では、図９に示すように、ＣＰＵ５１の運転者状態予測部５１ｂが、先ず、生体情報取得センサ部１から取得された現在の生体情報（ここでは、心拍数）を取得する（ステップＳ６１）。
【０１１８】
なお、生体情報取得センサ部１から、周期的（Ａ／Ｄ変換器の所定のサンプリングタイミング）に取得される生体情報は、ＲＡＭ５４に蓄積されていくこととなる。
【０１１９】
次に、運転者状態予測部５１ｂは、上記道路負荷量算出処理にて算出された全ての小区間における道路負荷量Ｗroadを取得する（ステップＳ６２）。
【０１２０】
次に、運転者状態予測部５１ｂは、現在、車両が走行前（走行開始直後も含む）であるか否かを判別する（ステップＳ６３）。車両が走行前（走行開始直後も含む）であると判別した場合、運転者状態予測部５１ｂは、車両走行前の予測処理に移行する（ステップＳ６４）。一方、車両が走行前（走行開始直後も含む）でないと判別した場合、運転者状態予測部５１ｂは、車両走行中の予測処理に移行する（ステップＳ６５）。
【０１２１】
車両走行前の予測処理（ステップＳ６４）では、図１０に示すように、先ず、上記ステップＳ２で、特定の運転者が認識されている場合、運転者状態予測部５１ｂは、その運転者に関する固有の情報、即ち、その運転者の心拍数と生理状態との関係や、道路負荷量Ｗroadとその運転者の心拍数との関係を、上記データベースから取得する（ステップＳ６４１、Ｓ６４２）。一方、特定の運転者が認識されていない場合、一般的な運転者に関する情報、即ち、運転者の心拍数と生理状態との一般的な関係や、道路負荷量Ｗroadと運転者の心拍数との一般的な関係を、上記データベースから取得する（ステップＳ６４１、Ｓ６４３）。
【０１２２】
次に、運転者状態予測部５１ｂは、上記所定の区間における連続する小区間ごとに算出された道路負荷量Ｗroadを、時間の関数に変換する（ステップＳ６４４）。次に、運転者状態予測部５１ｂは、時間の関数に変換された道路負荷量Ｗroadの推移を、上記にて図３（Ａ）および（Ｂ）を参照して説明したように、生体情報取得センサ部１により取得された心拍数（実測値）を考慮しつつ、一定の法則に従い生体情報である心拍数（予測値）の推移に変換する（ステップＳ６４５）。次に、運転者状態予測部５１ｂは、上記取得した運転者の心拍数と生理状態との関係に従い、変換された心拍数の推移から、運転者の生理状態を予測する（ステップＳ６４６）。
【０１２３】
一方、車両走行中の予測処理（ステップＳ６５）では、図１１に示すように、ステップＳ６５１〜ステップＳ６５３における処理は、図１０に示すステップＳ６４１〜ステップＳ６４３と同様である。
【０１２４】
ステップＳ６５４では、ＣＰＵ５１の運転者状態予測部５１ｂは、走行開始から現在に至るまでの生体情報および、走行開始から現在に至るまでの道路の道路負荷量Ｗroadを、ＲＡＭ５４から取得する。
【０１２５】
次に、上記ステップＳ６４４と同様、運転者状態予測部５１ｂは、道路負荷量Ｗroadを、時間の関数に変換する（ステップＳ６５５）。そして、運転者状態予測部５１ｂは、時間の関数に変換された道路負荷量Ｗroadの推移を、上記にて図４（Ａ）および（Ｂ）を参照して説明したように、生体情報取得センサ部１により取得された心拍数（実測値）を考慮しつつ、走行開始から現在に至るまでの生体情報のうち所定の時点における生体情報や、走行開始から現在に至るまでの道路の道路負荷量Ｗroadを考慮した一定の法則に従い心拍数（予測値）の推移に変換する（ステップＳ６５６）。こうして、運転者状態予測部５１ｂは、上記ステップＳ６４６と同様、運転者の心拍数と生理状態との関係に従い、変換された心拍数の推移から、運転者の生理状態を予測する（ステップＳ６５７）。
【０１２６】
図９に戻り、ステップＳ６６では、運転者状態予測部５１ｂは、予測された運転者の生態情報に基づいて、所望の情報を運転者に提供すべきか否か、例えば、運転者に警告を行うべきか否かを判別する。警告を行うべきであると判別した場合、例えば、４０分後に眠気が生じると予測された場合、運転者状態予測部５１ｂは、音声出力部６からその旨の警告音声を出力させたり、表示部７からその旨の警告を表示させたりする（ステップＳ６７）。また、運転者状態予測部５１ｂは、ステップＳ６７において、図６に示す操作部８の警告表示ランプ部８３における４０分後に対応するランプ８３ｅを黄色表示から、赤色表示に変化させる。こうして、運転者状態予測部５１ｂは、当該処理を終了する。
【０１２７】
次に、図７のずれ量補正処理（ステップＳ８）では、図１２に示すように、ＣＰＵ５１の運転者状態予測部５１ｂが、操作部８のずれ量補正ボタン部８４における設定ボタン８４ａの押下を検出する（ステップＳ８１）。例えば、運転者が眠気を自覚しているにも関わらず、運転者状態予測部５１ｂが眠気を予測していない場合に、運転者が設定ボタン８４ａを押下すると、運転者状態予測部５１ｂは、これを検出し、上述したように、予測した運転者の生理状態と、運転者が自覚した生理状態とのずれ量を補正（例えば、眠気を予測しやすくなるように補正）する（ステップＳ８２）。
【０１２８】
また、運転者状態予測部５１ｂは、操作部８のずれ量補正ボタン部８４における解除ボタン８４ｂの押下を検出する（ステップＳ８３）。例えば、運転者が眠気を自覚していないにも関わらず、運転者状態予測部５１ｂが眠気を予測している場合に、運転者が解除ボタン８４ｂを押下すると、運転者状態予測部５１ｂは、これを検出し、上述したように、予測した運転者の生理状態と、運転者が自覚した生理状態とのずれ量を補正（眠気を予測しにくくなるように補正）する（ステップＳ８４）。
【０１２９】
次に、運転者状態予測部５１ｂは、上記ステップＳ２おいて特定の運転者が認識されていた場合、上記ずれ量に関する情報を、上述したように、上記データベースに記憶された、その運転者に関する固有の情報に反映する（ステップＳ８５）。これにより、その運転者の生理状態の予測の精度を次第に向上していくことができる。なお、上記ステップＳ２おいて特定の運転者が認識されていない場合、一般的な運転者に関する情報に反映する。
【０１３０】
以上説明したように第１実施形態によれば、生体情報および道路負荷量Ｗroadを用いて、これから走行する道路における運転者の生理状態をより正確に予測し、将来、生じるであろう眠気、疲労を事前に運転者に警告するので、運転者は、現時点で眠気等が生じていなくても、今後どの位の時間が経過すれば眠気等が生じるかを効果的に知ることができる。従って、運転者は、例えば、高速道路を運転中に眠気等が生じる前に、サービスエリアで休憩をとったり、前もって眠気覚ましの飲み物を飲むなど、危険を回避するための有効な対応を効果的にとることができる。
【０１３１】
また、予測した運転者の生理状態に基づいて警告を行うべきか否かを判別し、眠気が生じることを予測した等の真に必要な場合にのみ、警告を行うので、運転者に対する不要な警告による不快感を与えることを防止することができる。
【０１３２】
また、運転者の生理状態の予測を、運転者に関する固有の情報をも用いて行うので、例えば、運転者の心拍数と生理状態との関係や、道路負荷量Ｗroadと運転者の心拍数との関係に個人差があっても、精度の高い運転者の生理状態の予測を行うことができる。
【０１３３】
さらに、予測した運転者の生理状態と、運転者が自覚した生理状態とのずれ量を簡単に補正できるので、ずれが生じた場合であっても迅速に補正することができ、より精度の高い運転者の生理状態の予測を行うことができる。
【０１３４】
なお、上記図８に示すステップＳ４１において、道路負荷量算出部５１ａが、目的地設定されていると判別した場合、道路負荷量算出部５１ａは、設定された目的地までの複数の経路を探索し、当該複数の経路毎に車両の進行方向の所定の区間を選定して当該所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量Ｗroadを算出するように構成してもよい。
【０１３５】
この場合、運転者状態予測部５１ｂは、図９に示すステップＳ６４若しくは、ステップＳ６５において、生体情報取得センサ部１により取得された生体情報、道路負荷量算出部５１ａにより算出された道路負荷量Ｗroad、データベースに記憶された情報などを用いて（上記第１実施形態と同様）、複数の経路毎に所定の区間における運転者の生理状態を予測するとともに、その予測結果に基づいて複数の経路のうち運転に支障の少ない経路を判別する。
【０１３６】
例えば、運転者状態予測部５１ｂは、複数の経路のうちで、眠気、疲労または、緊張、イライラが生じない経路を判別する。そして、運転者状態予測部５１ｂが、判別された運転に支障の少ない経路を、運転者に提供するように構成する。例えば、運転者状態予測部５１ｂは、表示部７におけるディスプレイ上に、眠気、疲労が生じない経路を表示させ、運転者を誘導するように構成する。このように構成すれば、運転者に対して、眠気、疲労を生じることがない経路を提供することができるので、上記実施形態よりもさらに眠気、疲労による危険を回避することができ、車両ナビゲーションシステムにおける経路探索機能の利便性をより一層向上させることができる。
【０１３７】
また、道路負荷量算出部５１ａにより、既に、眠気、疲労を生じることがない経路の探索が行われ、運転者がその経路に基づいて、車両を走行させている場合に、状況の変化により運転者状態予測部５１ｂが、その経路において眠気、疲労を予測した場合には、再度、複数の経路毎に所定の区間における運転者の生理状態を予測し、その結果に基づいて経路を変更するように構成してもよい。
【０１３８】
さらに、運転者状態予測部５１ｂが、目的地までの複数の経路毎に、所定の区間における運転者の生理状態を予測した結果、例えば、眠気を生じない経路がない場合に、目的地の変更を促す情報を運転者に提供し、運転者からの了解を得て目的地を変更するように構成してもよい。
【０１３９】
（第２実施形態）
第２実施形態の車両ナビゲーションシステムの構成、機能および動作は、第１実施形態の車両ナビゲーションシステム１００の構成、機能および動作と基本的には同様であるが、運転者の生理状態を予測する手法が若干異なる。以下、主として、第１実施形態における車両ナビゲーションシステム１００と異なる部分について説明する。
【０１４０】
上記第１実施形態における運転者の生理状態の予測は、図１０若しくは図１１に示すような手順で行うように構成したが、第２実施形態の車両ナビゲーションシステムにおける運転者の生理状態の予測は、学習などの高次情報処理機能を有する公知のニューラルネットワークを利用して行うように構成する。
【０１４１】
第２実施形態における運転者状態予測部５１ｂには、ニューラルネットワークが論理的に構築されている。図１３（Ａ）は、図９のステップＳ６４における車両が走行前（走行開始直後も含む）の予測処理を行う場合の運転者状態予測部５１ｂ内のニューラルネットワークで用いるニューロンのモデル図である。図１３（Ｂ）は、図９のステップＳ６５における車両が走行中の予測処理を行う場合の運転者状態予測部５１ｂ内のニューラルネットワークで用いるニューロンのモデル図である。
【０１４２】
図１３（Ａ）において、Ｘ１〜Ｘ３は入力信号を、Ｗ１〜Ｗ３は結合係数（結合荷重）を、Ｓはニューロンの状態を、Ｙは出力信号を、Ｉは教師信号を、それぞれ示す。例えば、入力信号Ｘ１には、生体情報取得センサ部１により取得された現在の生体情報が、入力信号Ｘ２には、道路負荷量算出部５１ａにより算出された道路負荷量Ｗroadが、入力信号Ｘ３には、データベースに記憶された運転者に関する固有の情報が、それぞれ設定される。結合係数Ｗ１〜Ｗ３は、入力信号Ｘ１〜Ｘ３に対して重みづけを行うものであり、入力信号Ｘ１〜Ｘ３に、それぞれ乗じられる。また、結合係数Ｗ１〜Ｗ３は、学習により変化するものである。ニューロンの状態Ｓは、例えば、次の（２）式（ニューロンの状態Ｓの一般式）により算出される。
【０１４３】
Ｓ＝Ｗ１＊Ｘ１＋Ｗ２＊Ｘ２＋Ｗ３＊Ｘ３・・・（２）
出力信号Ｙは、運転者の生理状態を示す値（０〜１の値）であり、ニューロンの状態Ｓの結果により計算された伝達関数に基づいて算出される。例えば、出力信号Ｙの値が眠気予測値ｄ以上であるとき、眠気を生じると予測されることになる。教師信号Ｉは、ニューラルネットワークにおける学習の際に用いられるものである。この学習は、主として、予測された運転者の生理状態と運転者が自覚した生理状態とのずれ量を補正するために用いられるものであり、詳細は後述する。
【０１４４】
一方、図１３（Ｂ）のモデル図は、図１３（Ａ）のモデル図に対し、入力信号および結合係数の数が多く、例えば、入力信号Ｘ１には、生体情報取得センサ部１により取得された走行開始から現在に至るまでの生体情報のうち所定の時点（所定の区間でもよい）における生体情報が、入力信号Ｘ２には、生体情報取得センサ部１により取得された現在の生体情報が、入力信号Ｘ３には、道路負荷量算出部５１ａにより算出された走行開始から現在に至るまでの道路の道路負荷量Ｗroadが、入力信号Ｘ４には、道路負荷量算出部５１ａにより算出されたこれから走行すべき道路の道路負荷量Ｗroadが、入力信号Ｘ５には、データベースに記憶された運転者に関する固有の情報が、それぞれ設定される。また、ニューロンの状態Ｓは、例えば、次の（３）式（ニューロンの状態Ｓの一般式）により算出される。
【０１４５】
Ｓ＝Ｗ１＊Ｘ１＋Ｗ２＊Ｘ２＋Ｗ３＊Ｘ３＋Ｗ４＊Ｘ４＋Ｗ５＊Ｘ５・・・（３）
図１４は、上記ニューラルネットワークにおいて学習が行われるときの運転者状態予測部５１ｂの処理を示すフローチャートであり、上記第１実施形態における図１２に示すずれ量補正処理に相当するものである。
【０１４６】
図１４において、先ず、運転者状態予測部５１ｂは、眠気予測値ｄを取得する（ステップＳ９１）。上述した操作部８のずれ量補正ボタン部８４における設定ボタン８４ａが押下されると、運転者状態予測部５１ｂは、これを検出し（ステップＳ９２）、教師信号Ｉを、例えば、１．５＊ｄに設定する（ステップＳ９３）。これは、教師信号Ｉを眠気予測値ｄより大きくすることで、眠気を予測しやすくすることを意味する。例えば、運転者が現在、眠気を自覚しているのに、運転者状態予測部５１ｂが眠気を予測していない場合に、設定ボタン８４ａを押下する。
【０１４７】
一方、操作部８のずれ量補正ボタン部８４における解除ボタン８４ｂが押下されると、運転者状態予測部５１ｂは、これを検出し（ステップＳ９４）、教師信号Ｉを、例えば、０．７＊ｄに設定する（ステップＳ９５）。これは、教師信号Ｉを眠気予測値ｄより小さくすることで、眠気を予測しにくくすることを意味する。例えば、運転者が現在、眠気を自覚していないのに、運転者状態予測部５１ｂが眠気を予測している場合に、解除ボタン８４ｂを押下する。
【０１４８】
そして、運転者状態予測部５１ｂは、ニューラルネットワークにおいて、上記ステップＳ９３若しくはＳ９５で設定された教師信号Ｉと出力信号Ｙを比較し、誤差が最小になるように結合係数Ｗ１〜Ｗ３の値を調整する（ステップＳ９６）。このような学習が行われることにより最適な結合係数Ｗ１〜Ｗ３が求められる。
【０１４９】
以上説明したように第２実施形態によれば、上記第１実施形態にかかる車両ナビゲーション装置おける効果に加えてさらに、ニューラルネットワークによる学習機能により、より高度な運転者の生理状態の予測を行うことができる。
【０１５０】
（第３実施形態）
上記第１実施形態および第２実施形態においては、車両内に設置された車両ナビゲーションシステムにて、上記道路負荷量算出処理および、運転者状態予測処理を行うのに対し、第３実施形態における車両ナビゲーションシステムにおいては、車両外に固定設置されたサーバ装置において、道路負荷量算出処理および、運転者状態予測処理を行う点で異なる。以下、主として、第１実施形態および第２実施形態における車両ナビゲーションシステム１００と異なる部分について説明する。
【０１５１】
図１５は、第３実施形態にかかる車両ナビゲーションシステムの概略構成例を示す図である。図１５に示すように、車両ナビゲーションシステム２００は、固定設置されたサーバ装置２２と、車両に搭載され、移動体通信網２３を介してサーバ装置２２と通信を行うことが可能な端末装置２１と、を含んで構成されている。なお、移動体通信網２３は、無線基地局、専用回線、公衆回線などから構成された公知の情報通信網である。
【０１５２】
端末装置２１は、システムコントロール部２１ａと、生体情報取得センサ部２１ｂと、位置検出センサ部２１ｃと、通信部２１ｄと、音声出力部２１ｅと、表示部２１ｆと、操作部２１ｇと、を含んで構成されており、各構成要素は、バス２１ｈによって相互に接続されている。
【０１５３】
システムコントロール部２１ａは、本発明の情報提供手段としての機能を有するＣＰＵ、発振回路、各種動作制御のためのプログラムおよびデータを記憶するＲＯＭ、作業領域としてのＲＡＭなどを備え、端末装置２１全体における動作制御を担う。
【０１５４】
生体情報取得センサ部２１ｂは、第１実施形態における生体情報取得センサ部１に相当するものであり、運転者の生体情報を取得する本発明の生体情報取得手段として機能する。また、位置検出センサ部２１ｃ、通信部２１ｄ、音声出力部２１ｅ、表示部２１ｆ、操作部２１ｇは、それぞれ、第１実施形態における位置検出センサ部１、通信部４、音声出力部６、表示部７、操作部８と同様の機能を有する。
【０１５５】
また、通信部２１ｄは、さらに、生体情報取得センサ部２１ｂにより取得された生体情報を移動体通信網２３を介してサーバ装置２２に送信する送信手段としての機能、および移動体通信網２３を介してサーバ装置２２から送信された運転者の生理状態の予測に関する種々の情報を受信する受信手段としての機能を有する。
【０１５６】
なお、操作部２１ｇにおけるの各種ボタンの押下により、対応する検知信号が通信部２１ｄおよび移動体通信網２３を介してサーバ装置２２に送信されることになる。
【０１５７】
サーバ装置２２は、システムコントロール部２２ａと、通信部２２ｂと、情報記憶部２２ｃと、を含んで構成されており、各構成要素は、バス２２ｄによって相互に接続されている。
【０１５８】
システムコントロール部２２ａは、演算機能を有するＣＰＵ２２１、発振回路、各種動作制御のためのプログラムおよびデータを記憶するＲＯＭ、作業領域としてのＲＡＭなどを備え、サーバ装置２２全体における動作制御を担うとともに、時計機能を有する。ＲＯＭに記憶された情報提供プログラムは、ＣＰＵ２２１を、道路負荷量算出部２２２、運転者状態予測部２２３としてそれぞれ機能させる。道路負荷量算出部２２２、運転者状態予測部２２３は、それぞれ、第１実施形態または、第２実施形態における道路負荷量算出部５１ａ、運転者状態予測部５１ｂと同様の機能を有し、第１実施形態における図７に示す処理を行う。
【０１５９】
通信部２２ｂは、端末装置２１から送信された生体情報を受信する受信手段としての機能、および移動体通信網２３を介して端末装置２１に運転者の生理状態の予測に関する種々の情報を送信する機能を有する。
【０１６０】
情報記憶部２２ｃは、第１実施形態における情報記憶部３と同様の機能を有する。
【０１６１】
このような構成において、端末装置２１では、生体情報取得センサ部２１ｂにより運転者の生体情報（例えば、心拍数）が取得され、それが、通信部２１ｄにより移動体通信網２３を介してサーバ装置２２に送信される。サーバ装置２２では、端末装置２１から送信された生体情報が通信部２２ｂにより受信される。そして、サーバ装置２２では、道路負荷量算出部２２２により車両の進行方向の所定の区間における道路情報が解析され道路負荷量Ｗroadが算出される。
【０１６２】
例えば、端末装置２１において運転者が端末装置２１の操作部２１ｇにて目的地を設定すると、その情報が通信部２１ｄおよび移動体通信網２３を介してサーバ装置２２に送信される。サーバ装置２２では、端末装置２１から送信された目的地に関する情報が通信部２２ｂにより受信される。そして、サーバ装置２２の道路負荷量算出部２２２により、受信された目的地までの経路に基づいて車両の進行方向の所定の区間が設定され、その区間における道路情報が解析され道路負荷量Ｗroadが算出される。
【０１６３】
そして、サーバ装置２２では、運転者状態予測部２２３により受信された生体情報と、算出された道路負荷量Ｗroadとが用いられ、車両の進行方向の所定の区間における運転者の生理状態が予測される。サーバ装置２２では、運転者状態予測部２２３により、こうして予測された運転者の生理状態に基づいて、所望の情報を運転者に提供すべきか否かを判別され、提供すべきであると判断された場合には、例えば、数十分後に眠気を生じる旨の情報が、運転者状態予測部２２３により、通信部２２ｂおよび移動体通信網２３を介して、端末装置２１に送信される。そして、端末装置２１では、サーバ装置２２から送信された情報が通信部２２ｂにより受信され、システムコントロール部２１ａにより、例えば、数十分後に眠気を生じる旨の警告が、音声出力部２１ｅおよび、表示部２１ｆから出力されるとともに、操作部２１ｇの警告ランプ部の何れかのランプが赤色に点灯される。
【０１６４】
以上説明したように第３実施形態によれば、道路負荷量算出部および、運転者状態予測部が車両外に存在する場合であっても、通信機能を利用して、上記第１実施形態および第２実施形態にかかる車両ナビゲーションシステムと同様の効果を得ることができる。
【０１６５】
なお、上記実施形態においては、運転者状態予測部５１ｂ若しくは２２３が運転者の生理状態を予測後に提供する所望の情報の例として、数十分後に眠気が生じる旨の警告としたが、これに限定されるものではなく、例えば、眠気が生じる数分前に、運転者状態予測部５１ｂ若しくは２２３が、眠気が解消されるような音楽を選曲し、かかる音楽を情報記憶部３若しくは２２ｃから読み出し音声出力部６若しくは２１ｅから再生するように構成してもよい。
【０１６６】
また、上記実施形態においては、眠気を予測して警告を行うように構成したが、これ以外にも、イライラを予測して警告を行うように構成してもよい。このように構成すれば、イライラによる車両の速度超過に伴う事故を未然に防止することができる。
【０１６７】
また、上記実施形態においては、生体情報として心拍数を例にとり、これを用いて生理状態である眠気、疲労、集中、緊張、イライラを予測するように構成したが、これに限定されるものではなく、例えば、呼吸、心拍のゆらぎ、瞬き、顔色などを生体情報取得センサ部１にて取得し、これを用いて生理状態を予測するように構成しても上記実施形態と同様の効果を得ることができる。
【０１６８】
また、上記実施形態においては、生理状態には、眠気、疲労、集中、緊張、イライラが含まれていたが、これに限定されるものではなく、例えば、吐き気、めまいなども含まれる。例えば、吐き気、めまいは、生体情報として顔色の変化および道路負荷量Ｗroadを用いて予測するように構成すれば、より正確な予測を行うことができる。
【０１６９】
また、上記実施形態においては、生体情報から運転者の生理状態を予測したが、これと別に、運転者の聴く音楽やラジオの音量、内容から運転者の生理状態を予測するように構成してもよい。例えば、カーラジオで音楽を聴く目的は、人によって異なるが、イライラすると静かな音楽を聴いて気を静める行動をする人や、眠くなると活性化する音楽の音量をあげて聴く人の場合に、音楽、ラジオの音量等を調べることにより運転者の生理状態を予測することができる。
【０１７０】
また、上記実施形態においては、本発明にかかる情報提供装置を車両ナビゲーション装置に対して適用したが、これに限定されるものではなく、例えば、運行管理システムなどに適用してもよい。運行管理システムに適用すれば、運転者の生理状態を予測して運行管理者に知らせることができるので、運転者の生理状態により運行する経路を変更して指示を出すことが可能となる。また、運行管理者が運転者に生理状態を質問し、その回答をその運転者の固有の情報としてデータベースに反映することが可能となる。
【０１７１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、運転者の生体情報と、道路の道路負荷量とを用いて運転者の生理状態を予測するように構成したので、これから走行する道路における運転者の生理状態をより正確に予測することができる。従って、予測した生理状態を運転者に知覚させることで、的確に危険を回避させることができる。
【０１７２】
また、運転者の生理状態の予測を、運転者に関する固有の情報をも用いて行うように構成したので、例えば、運転者の心拍数と生理状態との関係や、道路負荷量と運転者の心拍数との関係に個人差があっても、精度の高い運転者の生理状態の予測を行うことができる。
【０１７３】
さらに、予測した運転者の生理状態と、運転者が自覚した生理状態とのずれ量を補正できるように構成したので、予測された運転者の生理状態と、運転者が自覚した生理状態とに、ずれが生じた場合であっても迅速に補正することができ、より精度の高い運転者の生理状態の予測を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１実施形態にかかる車両ナビゲーションシステムの概略構成例を示す図である。
【図２】データベースに記憶された運転者に関する固有の情報の一例として、運転者の心拍数（生体情報）と生理状態との関係を示す図である。
【図３】（Ａ）は、時間の関数に変換された道路負荷量Ｗroadの推移の一例を示す図である。（Ｂ）は、運転者状態予測部５１ｂにより予測された心拍数の推移の一例を示す図である。
【図４】（Ａ）は、車両が走行中の場合において、時間の関数に変換された道路負荷量Ｗroadの推移の一例を示す図である。（Ｂ）は、車両が走行中の場合において、運転者状態予測部５１ｂにより予測された心拍数の推移の一例を示す図である。
【図５】（Ａ）は、警告する場合における運転者状態予測部５１ｂにより予測された心拍数の推移の一例を示す図である。（Ｂ）は、警告しない場合における運転者状態予測部５１ｂにより予測された心拍数の推移の一例を示す図である。
【図６】操作部８の外観構成例を示す図である。
【図７】システムコントロール部５のＣＰＵ５１における概略フローを示す図である。
【図８】図７におけるステップＳ４の道路負荷量算出処理の詳細を示すフローチャートである。
【図９】図７におけるステップＳ６の運転者状態予測処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１０】図９におけるステップＳ６４の車両走行前の予測処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１１】図９におけるステップＳ６５の車両走行中の予測処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１２】図７におけるステップＳ８におけるずれ量補正処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１３】（Ａ）は、図９のステップＳ６４における車両が走行前（走行開始直後も含む）の予測処理を行う場合の運転者状態予測部５１ｂ内のニューラルネットワークで用いるニューロンのモデル図である。（Ｂ）は、図９のステップＳ６５における車両が走行中の予測処理を行う場合の運転者状態予測部５１ｂ内のニューラルネットワークで用いるニューロンのモデル図である。
【図１４】ニューラルネットワークにおいて学習が行われるときの運転者状態予測部５１ｂの処理を示すフローチャートである。
【図１５】第３実施形態にかかる車両ナビゲーションシステムの概略構成例を示す図である。
【符号の説明】
１ 生体情報取得センサ部
２ 位置検出センサ部
３ 情報記憶部
４ 通信部
５ システムコントロール部
６ 音声出力部
７ 表示部
８ 操作部
９ バス
２１ 端末装置
２２ サーバ装置
２３ 移動体通信網
５１ ＣＰＵ
５１ａ 道路負荷量算出部
５１ｂ 運転者状態予測部
５２ 発振回路
５３ ＲＯＭ
５４ ＲＡＭ
８１ 操作ボタン部
８２ 運転者設定ボタン部
８３ 警告ランプ部
８４ ずれ量補正ボタン部
１００、２００ 車両ナビゲーションシステム
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両運転中における運転者の生理状態を検出し、運転者に対して、警告を行う情報提供システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、車両運転中における運転者の生理状態、例えば、眠気、疲労、焦燥感（イライラ）等を検出して、これを運転者に知らせることにより安全運転を促すようにしたシステムの開発が行われている。
【０００３】
例えば、特開平８−１４０９４９公報で開示されたシステムにおいては、運転者から検出された心拍、呼吸、心拍のゆらぎ、瞬き等の生体情報と、ナビゲーションシステムから得られた車両の道路走行データに基づいて、運転者に生じている眠気、疲労および焦燥感の如き生理状態を検出して警告を促すこととしている。これにより、車両の運転中という状況下においても、運転者の眠気、疲労および焦燥感等の生理状態を検出して、この旨を警告することができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来のこのようなシステムにおいては、運転者に眠気、疲労および、焦燥感等が生じたときに警告を行うものである。例えば、眠気が生じている場合には、既に危険な状態であるといえるが、危険な状態になったときに警告しても、これを回避するための迅速な対応をとることが困難な場合が多い。
【０００５】
また、運転者は、例えば、眠気を自覚することができるが、かかる眠気について、運転者が自覚する時期と従来のシステムが検出する時期とが、誤差等により必ずしも一致しないため、却って煩わしいことになる場合がある。
【０００６】
また、運転者から検出された心拍、呼吸、心拍のゆらぎ、瞬き等の生体情報は個人差が大きいが、従来のシステムでは、個人差を考慮していないため、運転者が異なると誤った判断を下す場合がある。
【０００７】
さらに、例えば、眠気を検出した場合、今後の走行時間が長ければ警告は必要であり、直ぐに到着する場合には警告は不要であるが、従来のシステムは、到着時間に対する配慮がされていなかった。
【０００８】
本発明は、以上の点に鑑みてなされたものであり、これから走行する道路における運転者の生理状態を、当該運転者に正確かつ効果的に知覚させ、的確に危険を回避させることが可能な情報提供システム、情報提供方法、情報提供プログラム、情報提供システムにおけるサーバ装置および、情報提供システムにおける端末装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、車両の運転操作を行う運転者に対して、所望の情報を提供する情報提供システムであって、前記運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、前記車両の進行方向の所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量を算出する道路負荷量算出手段と、前記取得された生体情報と、前記算出された道路負荷量とを用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測する運転者状態予測手段と、を備えるように構成する。
【００１０】
請求項１に記載の発明によれば、生体情報取得手段により運転者の生体情報が取得され、道路負荷量算出手段により車両の進行方向の所定の区間における道路情報が解析され道路負荷量が算出される。ここで、生体情報取得手段には、例えば、ＭＴ（Minor Tremor）ピックアップ、マイクロ波センサや、ＧＳＲ（Galvanic Skin Response）センサなどが含まれる。また、道路情報には、例えば、信号、カーブ、曲がり角、法定速度、交通情報など、道路に関連する種々情報が含まれる。また、道路負荷量とは、道路を運転する際に、運転者に対してどの程度の負荷を与えるかを示す量である。そして、運転者状態予測手段により取得された生体情報と、算出された道路負荷量とが用いられ、車両の進行方向の所定の区間における前記運転者の生理状態が予測される。このように、運転者の生体情報と、道路の道路負荷量を用いることで、これから走行する道路における運転者の生理状態をより正確に予測することができる。従って、予測した生理状態を運転者に知覚させることで、的確に危険を回避させることができる。
【００１１】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の情報提供システムにおいて、前記運転者状態予測手段は、さらに、前記予測した運転者の生理状態に基づいて、前記所望の情報を前記運転者に提供すべきか否かを判別するように構成する。
【００１２】
請求項２に記載の発明によれば、予測した運転者の生理状態に基づいて、真に必要な場合にのみ、運転者に所望の情報の提供（例えば、警告）を行うことができる。
【００１３】
請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の情報提供システムにおいて、前記車両が走行前または走行開始直後の場合には、前記運転者状態予測手段は、前記生体情報取得手段により取得された現在の生体情報と、前記道路負荷量算出手段により算出された、これから走行すべき道路の道路負荷量とを用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測するように構成する。
【００１４】
請求項４に記載の発明は、請求項１または２に記載の情報提供システムにおいて、前記車両が走行中の場合には、前記運転者状態予測手段は、前記生体情報取得手段により取得された走行開始から現在に至るまでの生体情報のうち所定の時点における生体情報および、現在の生体情報と、前記道路負荷量算出手段により算出された、これから走行すべき道路の道路負荷量とを用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測するように構成する。
【００１５】
請求項４に記載の発明によれば、走行開始から現在に至るまでの生体情報のうち所定の時点における生体情報をも用いて運転者の生理状態を予測するので、車両が走行前または走行開始直後の運転者の生理状態を予測するよりも、より精度の高い予測を行うことができる。
【００１６】
請求項５に記載の発明は、請求項１乃至４の何れか１項に記載の情報提供システムにおいて、前記運転者状態予測手段は、さらに、データベースに記憶された前記運転者に関する固有の情報を用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測するように構成する。ここで、運転者に関する固有の情報には、例えば、運転者の心拍数と生理状態との関係や、道路負荷量と運転者の心拍数との関係が含まれる。
【００１７】
請求項５に記載の発明によれば、運転者の生理状態の予測を、運転者に関する固有の情報をも用いて行うので、例えば、運転者の心拍数と生理状態との関係や、道路負荷量と運転者の心拍数との関係に個人差があっても、精度の高い運転者の生理状態の予測を行うことができる。
【００１８】
請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の情報提供システムにおいて、前記運転者状態予測手段は、前記生体情報取得手段により取得された生体情報と、前記道路負荷量算出手段により算出された道路負荷量との関係を前記運転者に関する固有の情報として前記データベースに記憶するように構成する。
【００１９】
請求項６に記載の発明によれば、運転者に関する固有の情報をより正確な情報としていくことができ、より精度の高い運転者の生理状態の予測を行うことができる。
【００２０】
請求項７に記載の発明は、請求項１乃至６の何れか１項に記載の情報提供システムにおいて、前記運転者状態予測手段により予測された前記運転者の生理状態と前記運転者が自覚した生理状態とのずれ量を補正するための補正信号を入力する補正信号入力手段をさらに備え、前記補正信号が入力された場合には、前記運転者状態予測手段は、前記予測した運転者の生理状態と前記運転者が自覚した生理状態とのずれ量を補正するように構成する。
【００２１】
請求項７に記載の発明によれば、予測された運転者の生理状態と、運転者が自覚した生理状態とに、ずれが生じた場合であっても迅速に補正することができ、より精度の高い運転者の生理状態の予測を行うことができる。
【００２２】
請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の情報提供システムにおいて、前記運転者状態予測手段は、前記ずれ量を補正した場合には、当該ずれ量に関する情報を前記データベースに記憶された運転者に関する固有の情報に反映するように構成する。
【００２３】
請求項８に記載の発明によれば、運転者に関する固有の情報をより正確な情報としていくことができ、より精度の高い運転者の生理状態の予測を行うことができる。
【００２４】
請求項９に記載の発明は、請求項１乃至８の何れか１項に記載の情報提供システムにおいて、前記車両の経路を誘導するナビゲーション手段をさらに備え、前記道路負荷量算出手段は、前記ナビゲーション手段から得られる地図情報を利用して、前記進行方向の所定の区間を選定するように構成する。
【００２５】
請求項９に記載の発明によれば、ナビゲーション機能を利用して、簡単に、車両の進行方向の所定の区間を選定することができる。
【００２６】
請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の情報提供システムにおいて、前記道路負荷量算出手段は、前記地図情報に係わる前記運転者の走行履歴に基づいて前記進行方向の所定の区間を選定するように構成する。
【００２７】
請求項１０に記載の発明によれば、運転者が過去に走行した経路から、車両の進行方向の所定の区間を選定することができる。
【００２８】
請求項１１に記載の発明は、請求項９に記載の情報提供システムにおいて、前記道路負荷量算出手段は、前記運転者により設定された目的地までの経路を探索し、その結果に基づいて前記進行方向の所定の区間を選定するように構成する。
【００２９】
請求項１１に記載の発明によれば、運転者が設定した目的地までの経路から、進行方向の所定の区間を選定することができる。
【００３０】
請求項１２に記載の発明は、請求項１１に記載の情報提供システムにおいて、前記道路負荷量算出手段は、前記運転者により設定された目的地までの複数の経路を探索し、当該複数の経路毎に前記進行方向の所定の区間を選定して当該所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量を算出し、前記運転者状態予測手段は、前記取得された生体情報と、前記算出された道路負荷量とを用いて、前記複数の経路毎に前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測するとともに、その予測結果に基づいて前記複数の経路のうち運転に支障の少ない経路を判別するように構成する。
【００３１】
請求項１３に記載の発明は、請求項１２に記載の情報提供システムにおいて、前記運転者状態予測手段は、前記判別した運転に支障の少ない経路を前記運転者に提供するように構成する。
【００３２】
請求項１２または請求項１３に記載の発明によれば、より一層、危険を回避することができ、車両ナビゲーションシステムにおける経路探索機能の利便性をより一層向上させることができる。
【００３３】
請求項１４に記載の発明は、請求項１乃至１３の何れか１項に記載の情報提供システムにおいて、前記道路負荷量算出手段は、前記所定の区間における天候も考慮して前記道路情報を解析し道路負荷量を算出するように構成する。
【００３４】
請求項１４に記載の発明によれば、より精度の高い運転者の生理状態の予測を行うことができる。
【００３５】
請求項１５に記載の発明は、請求項１乃至１４の何れか１項に記載の情報提供システムにおいて、前記道路負荷量算出手段は、前記所定の区間における時刻も考慮して前記道路情報を解析し道路負荷量を算出するように構成する。
【００３６】
請求項１５に記載の発明によれば、より精度の高い運転者の生理状態の予測を行うことができる。
【００３７】
請求項１６に記載の発明は、請求項１乃至１５の何れか１項に記載の情報提供システムにおいて、前記生体情報には、心拍数、呼吸、心拍のゆらぎ、瞬き、顔色が含まれるように構成する。
【００３８】
請求項１７に記載の発明は、車両の運転操作を行う運転者に対して、所望の情報を提供する情報提供方法であって、前記運転者の生体情報を取得する工程と、前記車両の進行方向の所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量を算出する工程と、前記取得された生体情報と、前記算出された道路負荷量とを用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測する運転者状態予測工程と、を備えるように構成する。
【００３９】
請求項１７に記載の発明によれば、請求項１に記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【００４０】
請求項１８に記載の発明は、請求項１７に記載の情報提供方法において、運転者状態予測工程においては、さらに、前記予測した運転者の生理状態に基づいて、前記所望の情報を前記運転者に提供すべきか否かが判別されるように構成する。
【００４１】
請求項１８に記載の発明によれば、請求項２に記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【００４２】
請求項１９に記載の発明は、車両の運転操作を行う運転者に対して、所望の情報を提供する情報提供方法であって、前記運転者の生体情報を取得する工程と、前記運転者により設定された目的地までの複数の経路を探索し、当該複数の経路毎に、前記車両の進行方向の所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量を算出する工程と、前記取得された生体情報と、前記算出された道路負荷量とを用いて、前記複数の経路毎に前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測するとともに、その予測結果に基づいて前記複数の経路のうち運転に支障の少ない経路を判別する工程と、を備えるように構成する。
【００４３】
請求項１９に記載の発明によれば、請求項１２に記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【００４４】
請求項２０に記載の発明は、コンピュータによって、車両の運転操作を行う運転者に対して、所望の情報を提供する情報提供プログラムであって、前記コンピュータを、前記運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段、前記車両の進行方向の所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量を算出する道路負荷量算出手段、前記取得された生体情報と、前記算出された道路負荷量とを用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測する運転者状態予測手段、としてそれぞれ機能させるように構成する。
【００４５】
請求項２０に記載の発明によれば、当該情報提供プログラムがコンピュータに組み込まれることにより、請求項１に記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【００４６】
請求項２１に記載の発明は、請求項２０に記載の情報提供プログラムにおいて、 前記運転者状態予測手段は、さらに、前記予測した運転者の生理状態に基づいて、前記所望の情報を前記運転者に提供すべきか否かを判別するように構成する。
【００４７】
請求項２１に記載の発明によれば、当該情報提供プログラムがコンピュータに組み込まれることにより、請求項２に記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【００４８】
請求項２２に記載の発明は、請求項２０または２１に記載の情報提供プログラムにおいて、前記運転者状態予測手段は、さらに、データベースに記憶された前記運転者に関する固有の情報を用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測するように構成する。
【００４９】
請求項２２に記載の発明によれば、当該情報提供プログラムがコンピュータに組み込まれることにより、請求項５に記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【００５０】
請求項２３に記載の発明は、請求項２０乃至２２の何れか１項に記載の情報提供プログラムにおいて、前記運転者状態予測手段により予測された前記運転者の生理状態と前記運転者が自覚した生理状態とのずれ量を補正するための補正信号が入力された場合には、前記運転者状態予測手段は、前記予測した運転者の生理状態と前記運転者が自覚した生理状態とのずれ量を補正するように構成する。
【００５１】
請求項２３に記載の発明によれば、当該情報提供プログラムがコンピュータに組み込まれることにより、請求項７に記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【００５２】
請求項２４に記載の発明は、コンピュータによって、車両の運転操作を行う運転者に対して、所望の情報を提供する情報提供プログラムであって、前記コンピュータを、前記運転者の生体情報を取得する手段、前記運転者により設定された目的地までの複数の経路を探索し、当該複数の経路毎に、前記車両の進行方向の所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量を算出する手段、前記取得された生体情報と、前記算出された道路負荷量とを用いて、前記複数の経路毎に前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測するとともに、その予測結果に基づいて前記複数の経路のうち運転に支障の少ない経路を判別する手段、として機能させるように構成する。
【００５３】
請求項２４に記載の発明によれば、当該情報提供プログラムがコンピュータに組み込まれることにより、請求項１２に記載の発明と同様の効果を得ることができる。
【００５４】
請求項２５に記載の発明は、固定設置されたサーバ装置と、車両に搭載され、移動体通信網を介して前記サーバ装置と通信を行うことが可能な端末装置と、により構成され、車両の運転操作を行う運転者に対して、所望の情報を提供する情報提供システムであって、前記端末装置は、前記運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、前記取得された生体情報を前記移動体通信網を介して前記サーバ装置に送信する送信手段と、を備え、前記サーバ装置は、前記端末装置から送信された生体情報を受信する受信手段と、前記車両の進行方向の所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量を算出する道路負荷量算出手段と、前記受信された生体情報と、前記算出された道路負荷量とを用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測する運転者状態予測手段と、を備えるように構成する。
【００５５】
請求項２６に記載の発明は、固定設置されたサーバ装置と、車両に搭載され、移動体通信網を介して前記サーバ装置と通信を行うことが可能な端末装置と、により構成され、車両の運転操作を行う運転者に対して、所望の情報を提供する情報提供システムにおける前記サーバ装置であって、前記端末装置から前記移動体通信網を介して送信された前記運転者の生体情報を受信する受信手段と、前記車両の進行方向の所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量を算出する道路負荷量算出手段と、前記受信された生体情報と、前記算出された道路負荷量とを用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測する運転者状態予測手段と、を備えるように構成する。
【００５６】
請求項２７に記載の発明は、固定設置されたサーバ装置と、車両に搭載され、移動体通信網を介して前記サーバ装置と通信を行うことが可能な端末装置と、により構成され、車両の運転操作を行う運転者に対して、所望の情報を提供する情報提供システムにおける前記端末装置であって、前記運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、前記取得された生体情報を前記移動体通信網を介して前記サーバ装置に送信する送信手段と、前記サーバ装置から前記移動体通信網を介して送信された前記運転者について予測された生理状態に関する情報を受信する受信手段と、前記受信された前記生理状態に関する情報に基づいて前記所望の情報を提供する情報提供手段と、を備えるように構成する。
【００５７】
請求項２５乃至２７の何れかに記載の発明によれば、道路負荷量算出手段および運転者状態予測手段が車両外に設けられている場合であっても、通信機能を利用して、請求項１に記載する発明と同様の効果を得ることができる。
【００５８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好適な実施の形態を添付図面に基づいて説明する。以下の説明は、車両ナビゲーションシステムに対して本発明にかかる情報提供システムを適用した場合の実施形態である。
【００５９】
（第１実施形態）
先ず、第１実施形態にかかる車両ナビゲーションシステムの構成および機能について、図１乃至図６を参照して説明する。図１は、第１実施形態にかかる車両ナビゲーションシステムの概略構成例を示す図である。図１に示すように、車両ナビゲーションシステム１００は、車両の経路を誘導する公知のナビゲーション機能を有するとともに、生体情報取得センサ部１と、位置検出センサ部２と、情報記憶部３と、通信部４と、システムコントロール部５と、音声出力部６と、表示部７と、操作部８と、を含んで構成されており、各構成要素は、バス９によって相互に接続されている。
【００６０】
生体情報取得センサ部１は、運転者の生体情報を取得する本発明の生体情報取得手段として機能し、公知のＭＴピックアップと、信号処理回路などから構成されている。なお、本実施形態においては、生体情報として心拍数を例にとって説明する。
【００６１】
ＭＴピックアップは、例えば、運転席側の座席に装備されたシートベルトに付着形成され、運転者の皮膚表面において生じる１〜１０ミクロン程度の皮膚振動を検出（取得）して、この検出した皮膚振動に対応した皮膚振動信号を信号処理回路に供給する。
【００６２】
信号処理回路は、図示しないアンプ、ＢＰＦ（Band Pass Filter）、ピークホールド、ＬＰＦ（Low Pass Filter）、Ａ／Ｄ（Digital／Analog）変換器などから構成されており、ＭＴピックアップから供給された皮膚振動信号に基づいて、運転者の心拍に対応した心拍信号を生成してこれをバス９を介してシステムコントロール部５に送出する。
【００６３】
具体的には、ＭＴピックアップから供給された皮膚振動信号は、アンプにより増幅され、ＢＰＦにより数１０ヘルツの成分が抽出され、ピークホールドに供給される。そして、ピークホールドにより、かかる皮膚振動信号の各レベルピーク値が保持され、得られたエンベロープ波形が心拍信号としてＬＰＦ供給される。そして、ＬＰＦにより高域のノイズ成分が除去された後、Ａ／Ｄ変換器により、かかる心拍信号が所定のサンプリングタイミングでサンプリングされてデジタル心拍信号としてバス９を介してシステムコントロール部５に送出される。
【００６４】
位置検出センサ部２は、自車位置を検出するために必要な各種センサ、例えば、車速センサ、加速度センサ、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサと、インターフェースなどから構成されている。車速センサは、いわゆる車速パルスに基づいて車両の走行距離および速度を検出する。加速度センサは、車両の旋回角度および上下方向の傾斜を検出して車両の進行方向に関する情報を検出する。ＧＰＳセンサは、ＧＰＳ衛星から放送された電波を受信機により受信し、これに含まれている位置情報（緯度および経度）を検出する。インターフェースは、各種センサとシステムコントロール部８との間のインターフェース動作を担い、各種センサにて検出された情報を、バス９を介してシステムコントロール部５に送出する。
【００６５】
情報記憶部３は、ＣＤ（Compact Disc）−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）−ＲＯＭドライブなどの読み出し専用記憶装置と、ハードディスクドライブ、ＣＤ−Ｒ／Ｗドライブ、ＤＶＤ−ＲＡＭドライブなどの読み書き可能記憶装置とにより構成されている。読み出し専用記憶装置に着脱自在に装着される読み出し専用記録媒体（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭなど）には、ナビゲーション動作や後述する道路負荷量の算出などに必要な道路情報（道路の種類、道路の形状、道路における法定速度など）を含む地図情報などが記録されている。読み出し専用記憶装置は、システムコントロール部５の指示に従い、読み出し専用記録媒体から必要な情報を読み出し、バス９を介してシステムコントロール部５などに送出する。
【００６６】
読み書き可能記憶装置に装着された読み書き可能記録媒体（ハードディスク、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ−ＲＡＭなど）には、読み出し専用記録媒体における地図情報が転送され格納される他、地図情報に係わる運転者の走行履歴が、運転者ごとに区別されて格納される。さらに、読み書き可能記録媒体には、運転者に関する固有の情報を記憶するデータベースが論理的に構築されている。このデータベースには、運転者に関する固有の情報が、運転者ごとに区別されて記憶されている。
【００６７】
図２は、データベースに記憶された運転者に関する固有の情報の一例として、運転者の心拍数（生体情報）と生理状態との関係を示すものであり、実測したデータを基づくものである。図２に示すように、運転者Ａ、Ｂ、Ｃの何れも、緊張、イライラの状態では心拍数が高く、眠気、疲労の状態では心拍数が低い傾向にある。但し、運転者の心拍数と生理状態との関係は、個人差があるため、運転者ごとに異なっており、例えば、運転者Ａの生理状態が集中にあるとき心拍数は６９〜６１であるのに対し、運転者Ｂの生理状態が集中にあるとき心拍数は７９〜６６である点で異なっている。
【００６８】
この他にも、データベースには、運転者ごとに、道路負荷量と運転者の心拍数との関係などが記憶されている。道路負荷量と運転者の心拍数との関係は、道路負荷量の変化に応じて心拍数がどのように変化するかを示すものである。
【００６９】
なお、運転者に関する固有の情報が未だ記憶される前の状態では、データベースには、運転者の心拍数と生理状態との一般的な関係や、道路負荷量と運転者の心拍数との一般的な関係などが記憶される。
【００７０】
通信部４は、図示しないセンタ局（または、センタ局に接続された情報報知用サーバ）から移動体通信網を介して送信される信号に対して予め設定されている入力インターフェース処理を実行し、システムコントロール部５に出力するとともに、システムコントロール部５から図示しないセンタ局に対して送信すべき信号が入力されると、当該信号に対して予め設定されている出力インターフェース処理を実行し、当該信号を移動体通信網２３を介してサーバ装置２２へ出力する公知の機能を有する。この通信部４は、主として、道路の交通情報や、天候情報の取得のために用いられる。なお、交通情報や天候情報は、公知のＶＩＣＳ（Vehicle Information Communication System）を利用して、道路に沿って設置された情報通信施設から取得するようにしてもよい。本発明のコンピュータとして演算機能を有するＣＰＵ５１、発振回路５２、本発明の情報提供プログラム等、各種動作制御のためのプログラムおよびデータを記憶するＲＯＭ５３、作業領域としてのＲＡＭ５４などを備え、車両ナビゲーションシステム１００全体における動作制御を担うとともに、時計機能を有する。ＲＯＭ３に記憶された情報提供プログラムは、ＣＰＵ５１を、本発明の特徴部分である道路負荷量算出手段としての道路負荷量算出部５１ａ、運転者状態予測手段としての運転者状態予測部５１ｂとしてそれぞれ機能させる。また、 前記道路負荷量算出手段は、前記ナビゲーション手段から得られる地図情報を利用して、前記進行方向の所定の区間を選定することを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項に記載の情報提供システム。以下に、道路負荷量算出部５１ａ、運転者状態予測部５１ｂの機能の詳細を順次説明する。
【００７１】
道路負荷量算出部５１ａは、車両の進行方向の所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量を算出する機能を有する。車両の進行方向の所定の区間は、車両の経路を誘導する公知のナビゲーション機能から得られた地図情報を利用して選定される。例えば、道路負荷量算出部５１ａは、運転者により設定された目的地までの経路（例えば、最適経路）を探索し、その結果に基づいて、車両の進行方向の所定の区間を選定する。
【００７２】
また、道路負荷量算出部５１ａは、地図情報に係わる運転者の走行履歴に基づいて、車両の進行方向の所定の区間を選定することもできる。さらに、運転者の走行履歴が無い場合にも、道路負荷量算出部５１ａは、現在地および進行方向から車両が走行する経路を推定して、その経路上の区間を、車両の進行方向の所定の区間として選定することもできる。
【００７３】
本実施形態においては、道路負荷量算出部５１ａは、このように選定した区間をさらに複数の区間（以下、「小区間」という。）に分割し、かかる小区間毎に道路情報を解析し道路負荷量を算出する。１つの小区間の長さは、任意に設定することが可能である。また、道路負荷量Ｗroadは、例えば、次の（１）式により算出される。
【００７４】
Ｗroad＝Ｗｓ＊Ｗｃ＊Ｗｗ＊Ｗｔ・・・（１）
ここで、Ｗｓは車両速度による負荷量、Ｗｃは運転作業による負荷量、Ｗｗは天候による負荷量、Ｗｔは時刻（時間帯）による負荷量を意味し、それぞれ０〜１までの数値で表される。
【００７５】
より具体的には、Ｗｓは、車両速度が運転者の負荷にどの程度の影響を与えるかを示す量であり、車両速度の上昇に比例して増加する。例えば、車両速度４０ｋｍ／ｈを基準としＷｓ＝０．５とした場合、車両速度６０ｋｍ／ｈではＷｓ＝０．６、車両速度２０ｋｍ／ｈではＷｓ＝０．４となる。このように、Ｗｓが車両速度の上昇に比例して増加するようにしたのは、一般に、車両速度が速くなればなるほど、視界が狭くなり、運転者はそれだけ周囲の状況を注意しなければならなくなるためである。それぞれの小区間における車両速度は、例えば、道路情報に含まれる法定速度から推定する。また、Ｗｓは、交通情報（渋滞情報）も考慮されて決定される。例えば、交通情報から各小区間における現在の渋滞の有無を取得し、将来、それら小区間を通過する際の渋滞有無を推定し、渋滞が有ると推定される場合には、Ｗｓを所定の割合分小さくする。
【００７６】
Ｗｃは、ハンドル操作、ブレーキ操作、アクセル操作、クラッチ操作などの運転作業が運転者の負荷にどの程度の影響を与えるかを示す量であり、運転作業量の増加に比例して増加する。例えば、運転作業量１０回を基準としＷｃ＝０．５とした場合、運転作業量１５回ではＷｃ＝０．６、運転作業量５回ではＷｃ＝０．４となる。それぞれの小区間における運転作業量は、道路情報に含まれる信号の数、カーブの数、曲がり角の数などから推定する。例えば、ある小区間において、カーブが３個、曲がり角が２個あった場合、カーブによりブレーキ操作が３回、曲がり角によりハンドル操作が２回およびブレーキ操作が２回あるとし、その小区間における運転作業量は７回（ブレーキ操作３回＋ハンドル操作２回＋ブレーキ操作２回＝７回）となる。
【００７７】
Ｗｗは、天候が運転者の負荷にどの程度の影響を与えるかを示す量であり、天候の状態により変化する。例えば、晴れのときはＷｗ＝０．１、小雨のときはＷｗ＝０．３、大雨のときはＷｗ＝０．７、雪のときはＷｗ＝０．９となる。それぞれの小区間における天候は、将来、それらの小区間を通過する際の天候であり、天候情報から得られる現在のそれらの小区間における天候から推定される。
【００７８】
Ｗｔは、時刻（時間帯）が運転者の負荷にどの程度の影響を与えるかを示す量であり、時刻（時間帯）により変化する。例えば、午前７時〜９時頃までの時間帯は、一般的に頭がすっきりしていることを考慮しＷｔ＝０．１と負荷量を小さくし、午後１時〜３時頃までの時間帯は、一般に眠気が生じることを考慮しＷｔ＝０．７と負荷量を大きくし、午後７時〜１１時頃までの時間帯は、一般に暗くて見ずらい等を考慮しＷｔ＝０．５とやや負荷量を大きくし、午後１１時以降の時間帯は、一般に大きな眠気を生じる等を考慮しＷｔ＝０．９と大幅に負荷量を大きくする。この時刻（時間帯）は、将来、それらの小区間を通過する際の時刻（時間帯）であり、現在時刻、車両速度、道路状況などから推定される。
【００７９】
次に、運転者状態予測部５１ｂは、生体情報取得センサ部１により取得された生体情報（ここでは、心拍数）と、道路負荷量算出部５１ａにより算出された道路負荷量Ｗroadとを用いて、上記所定の区間における運転者の生理状態を予測する機能を有する。
【００８０】
より具体的には、運転者状態予測部５１ｂは、上記所定の区間における連続する小区間ごとに算出された道路負荷量Ｗroadを、時間の関数に変換する。図３（Ａ）は、時間の関数に変換された道路負荷量Ｗroadの推移の一例を示すものである。図３（Ａ）の例では、現在から約２０分までは市街地走行であるため、この区間では道路負荷量Ｗroadは大きく、かつ、変動があるが、約２０分から４０分までは高速道路走行であるため、この区間では道路負荷量Ｗroadは小さく、ほぼ一定である。
【００８１】
運転者状態予測部５１ｂは、こうして得た道路負荷量Ｗroadの推移を、生体情報取得センサ部１により取得された心拍数を考慮しつつ、一定の法則に従い、心拍数の推移に変換する。ここにいう一定の法則とは、人間の経験によって見出される法則を意味し、例えば、（ａ）道路負荷量Ｗroadが一定の幅で変動する期間は心拍数の変動は少なくなること、（ｂ）道路負荷量Ｗroadが一定となる期間では一定の割合で心拍数が低下すること、（ｃ）道路負荷量Ｗroadが急激に上昇する期間では心拍数が一定の割合で上昇すること、などが上げられる。
【００８２】
図３（Ｂ）は、運転者状態予測部５１ｂにより予測された心拍数の推移の一例を示すものである。図３（Ｂ）に示すように、生体情報取得センサ部１により取得された心拍数（実測値）を出発点として、道路負荷量Ｗroadが変動する現在から約２０分までは心拍数（予測値）がほぼ一定であり、道路負荷量Ｗroadがほぼ一定である約２０分から４０分にかけて一定の割合で心拍数（予測値）が低下し、道路負荷量Ｗroadが再び変動する約２０分以降は心拍数（予測値）が上昇し一定となる。
【００８３】
運転者状態予測部５１ｂは、このような心拍数の推移と、上述したデータベースに記憶された運転者の心拍数と生理状態との関係から、運転者の生理状態を予測する。図３（Ｂ）の例では、運転者状態予測部５１ｂは、心拍数が５０〜６０では眠気、疲労の状態に、心拍数が６１〜８０では集中の状態に、心拍数が８１以上では緊張、イライラの状態にあることをそれぞれ予測することとなる。また、図３（Ｂ）の例より、現在地から約２１分後に運転者が集中の状態に入り、現在地から約３５分後に運転者が眠気、疲労の状態に入ることがわかる。
【００８４】
ところで、上述したように、運転者の心拍数と生理状態との関係や、道路負荷量と運転者の心拍数との関係には個人差がある。運転者の心拍数と生理状態との関係の個人差として、例えば、図３（Ｂ）の例では、心拍数が６１〜８０を集中の状態としている（一般的な関係）が、図２に示すように、運転者Ａでは、心拍数６１〜６９が集中の状態にある。また、道路負荷量Ｗroadと運転者の心拍数との関係の個人差として、例えば、図３（Ｂ）において、約２０分から４０分の間では、心拍数がほぼ一定の割合で低下しているが、この割合は運転者によって若干異なる。
【００８５】
従って、運転者状態予測部５１ｂは、データベースに運転者に関する固有の情報が記憶されている場合には、その運転者に対応する情報（運転者の心拍数と生理状態との関係や、道路負荷量Ｗroadと運転者の心拍数との関係）を適用し、運転者の生理状態を予測することになる。これにより、より精度の高い運転者の生理状態の予測を行うことができる。なお、どの運転者であるかを判別するには、例えば、後述する操作部８からの操作指示により行うことができる。
【００８６】
上記にて説明した図３（Ａ）および（Ｂ）は、車両が走行前または走行開始直後の場合の例を示したものであり、運転者状態予測部５１ｂは、現在の生体情報と、これから走行すべき道路の道路負荷量Ｗroadとを用いて、所定の区間における運転者の生理状態を予測したが、車両が走行中の場合には、運転者状態予測部５１ｂは、走行開始から現在に至るまでの生体情報のうち所定の時点（所定の区間でもよい）における生体情報および、現在の生体情報と、走行開始から現在に至るまでの道路の道路負荷量Ｗroadおよびこれから走行すべき道路の道路負荷量Ｗroadとを用いて、さらに精度の高い運転者の生理状態の予測を行うことができる。なお、走行開始から現在に至るまでの道路の道路負荷量Ｗroadは、走行開始から現在に至るまでの所定の区間の道路の道路負荷量Ｗroadであってもよい。
【００８７】
図４（Ａ）は、車両が走行中の場合において、時間の関数に変換された道路負荷量Ｗroadの推移の一例を示すものであり、図４（Ｂ）は、車両が走行中の場合において、運転者状態予測部５１ｂにより予測された心拍数の推移の一例を示すものである。図４（Ａ）の例では、走行開始から現在に至るまでの道路の道路負荷量Ｗroadの推移とこれから走行すべき道路の道路負荷量Ｗroadの推移が表されている。また、図４（Ｂ）の例では、現在地および現在地以前の期間の心拍数は実測値である。
【００８８】
車両が走行中の場合において、運転者状態予測部５１ｂは、これから走行すべき道路の道路負荷量Ｗroadの推移（図４（Ａ）の現在から４０分までの期間）を、現在の心拍数を考慮しつつ、一定の法則に従い、心拍数の推移（図４（Ｂ）の現在から４０分までの期間）に変換する。この場合の一定の法則には、上記車両が走行前または走行開始直後の場合の一定の法則（上記（ａ）〜（ｃ））に加えて、（ｄ）走行開始から現在に至るまでに心拍数の急激な上昇があった場合には、それがない場合に比べて、その後の道路負荷量Ｗroadが一定となる期間における心拍数の低下の割合が小さくなること、（ｅ）現在に至るまでに心拍数が一定の割合で低下していた場合には、その後、その割合が考慮されること、（ｆ）走行開始から現在に至るまでの道路負荷量Ｗroadが大きかった場合には、道路負荷量Ｗroadが小さかった場合に比べて、その後の道路負荷量Ｗroadが一定となる期間における心拍数の低下の割合が大きくなること、などが追加される。上記（ｄ）および（ｅ）の法則に該当するか否かは、走行開始から現在に至るまでの生体情報から判断され、上記（ｆ）の法則に該当するか否かは、走行開始から現在に至るまでの道路の道路負荷量Ｗroadから判断される。
【００８９】
図４（Ｂ）において、運転者状態予測部５１ｂにより予測された心拍数の推移によれば、高速道路走行における心拍数の低下の割合は、図３（Ｂ）での高速道路走行における心拍数の低下の割合よりも小さくなっており、その結果、運転者の生理状態は、眠気、疲労の状態には至ってはいない。これは、走行開始点から現在地までの間に、急激に心拍数が上昇（例えば、子供の飛び出し）した時点があったため、例えば、上記（ｄ）の法則が適用されたからである。
【００９０】
また、運転者状態予測部５１ｂは、走行開始から現在に至るまでの生体情報と走行開始から現在に至るまでの道路の道路負荷量Ｗroadとの関係を、その運転者に対応付けて、運転者に関する固有の情報としてデータベースに記憶する。これにより、データベース記憶された道路負荷量Ｗroadと運転者の生体情報との関係が、次第に、運転者ごとに、正確なものとすることができる。
【００９１】
なお、車両が走行中の場合において、運転者状態予測部５１ｂは、走行開始から現在に至るまでの生体情報のうち所定の時点における生体情報と走行開始から現在に至るまでの道路の道路負荷量Ｗroadとの何れか一方を用いて運転者の生理状態を予測してもよいし、双方共、用いることなく運転者の生理状態を予測してもよい。また、車両が走行中の場合においても、データベースに運転者に関する固有の情報が記憶されている場合には、その運転者に対応する情報を適用し、運転者の生理状態を予測することになる。
【００９２】
以上のように、運転者状態予測部５１ｂは、運転者の生理状態を予測すると、これに基づいて、所望の情報を運転者に提供すべきか否かを判別する。ここにいう所望の情報の提供には、例えば、数十分後に眠気が生じる旨の警告（文字表示、音声出力などによる）などが上げられる。
【００９３】
図５（Ａ）は、警告する場合における運転者状態予測部５１ｂにより予測された心拍数の推移の一例を示すものである。図５（Ｂ）は、警告しない場合における運転者状態予測部５１ｂにより予測された心拍数の推移の一例を示すものである。
【００９４】
図５（Ａ）および（Ｂ）ともに、運転者により目的地が設定されているが、図５（Ａ）における目的地は、図５（Ｂ）における目的地より遠方に設定されている。その結果、図５（Ａ）の場合は、目的地に至るまでに眠気を生じる期間がある一方、図５（Ｂ）の場合は、目的地に至るまでに眠気を生じる期間はない。従って、図５（Ｂ）の場合には、警告を運転者に行うべきでないと判別し、運転者に対して警告を行わず、図５（Ａ）の場合には、警告を運転者に行うべきであると判別し、運転者に対して、例えば、３５分後に眠気が生じる旨の警告を行うことになる。
【００９５】
図１に戻り、音声出力部６は、音声処理回路、スピーカなどから構成されている。音声処理回路は、システムコントロール部５からの指示に従い、音声信号を適切なレベルに増幅し、スピーカに出力する。このような音声信号としては、例えば、車両の経路を誘導するための案内音声や、上記運転者への警告などの音声がある。
【００９６】
表示部７は、表示制御回路、バッファメモリ、ディスプレイなどから構成されている。表示制御回路は、システムコントロール部５からの指示に従い、ディスプレイに表示すべき表示データを生成し、バッファメモリに一時的に保存しつつ、適宜のタイミングでバッファメモリから表示データを読み出してディスプレイに表示出力する。このような表示データとしては、例えば、車両の経路を誘導するための案内画面や、上記運転者への警告などの文字表示がある。
【００９７】
操作部８は、ナビゲーション動作における所望の操作を行うための各種ボタンが配列されて構成され、例えば、車両ナビゲーションシステム１００の本体部に設けられる。図６は、操作部８の外観構成例を示す図である。図６に示すように、操作部８には、操作ボタン部８１と、運転者設定ボタン部８２と、警告ランプ部８３と、ずれ量補正ボタン部８４と、が設けられている。操作ボタン部８１、運転者設定ボタン部８２、ずれ量補正ボタン部８４における各ボタンが押下されると、対応する検知信号がバス９を介してシステムコントロール部５に送出される。
【００９８】
操作ボタン部８１は、運転者が目的地設定や経路探索などの指示入力を行うためのものである。操作ボタン部８１には、公知の車両ナビゲーションシステムにおいても備えている各種ボタンが設けられている。
【００９９】
運転者設定ボタン部８２は、運転者設定指示入力を行うためのものである。運転者設定ボタン部８２には、運転者Ａ、Ｂ、Ｃボタン８２ａ〜８２ｃが設けられており、何れかのボタンの押下により、運転者の判別を行うことができる。例えば、車両を運転する運転者がＡであった場合には、運転者Ａボタン８２ａを押下すると、システムコントロール部５はこれを認識し、データベースに記憶された運転者Ａに関する固有の情報を読み出し、生理状態の予測に用いる。
【０１００】
警告ランプ部８３は、運転者に対して、運転者に生理状態の予測に基づく警告を判りやすく行うためのものである。警告ランプ部８３には、現在、１０分後・・・６０分後まで、それぞれに対応するランプ８３ａ〜８３ｇが段階的に設けられており、例えば、緊張、イライラを予測した場合は青色に、集中を予測した場合は黄色に、眠気、疲労を予測した場合は警告表示である赤色に、それぞれ点灯する。例えば、４０分後に眠気、疲労が生じると予測され、それ以外は集中であると予測された場合には、４０分後に対応するランプ８３ｅが赤色に、それ以外のランプは黄色に点灯することになる。これにより、運転者は、何分後に眠気が生じるかを一目で把握することができる。
【０１０１】
ずれ量補正ボタン部８４は、本発明の補正信号入力手段として機能し、運転者状態予測部５１ｂが予測した運転者の生理状態と運転者が自覚した生理状態とのずれ量を補正する指示入力を行うためのものである。ずれ量補正ボタン部８４には、設定ボタン８４ａと解除ボタン８４ｂが設けられている。
【０１０２】
例えば、図２における運転者Ａが車両を運転しており現在の心拍数が６５であるとき、運転者状態予測部５１ｂは、図２より集中していると予測し警告ランプ部８３における現在に対応するランプ８３ａを黄色（集中）に点灯させるが、運転者Ａとしては、眠気を自覚している場合、運転者状態予測部５１ｂが予測した運転者の生理状態と運転者が自覚した生理状態とにずれが生じていることになる。
【０１０３】
このような場合、運転者Ａが、設定ボタン８４ａを押下すると、運転者状態予測部５１ｂは、予測した運転者の生理状態（集中）と、運転者が自覚した生理状態（眠気）とのずれ量を補正する。例えば、データベースに記憶された、運転者Ａが眠気を生じ始める心拍数６０を、心拍数６５に上げるように補正、即ち、眠気を予測しやすくなるように補正する。また、運転者状態予測部５１ｂは、当該ずれ量に関する情報（例えば、眠気が生じ始める心拍数のレベルを６０から６５に変更する情報）を、上記データベースに記憶された運転者Ａに関する固有の情報に反映する。これにより、より精度の高い運転者の生理状態の予測を行うことができる。
【０１０４】
一方、図２における運転者Ａが車両を運転しており現在の心拍数が５６であるとき、運転者状態予測部５１ｂは、図２より眠気を生じていると予測し警告ランプ部８３における現在に対応するランプ８３ａを赤色（眠気）に点灯させるが、運転者Ａとしては、集中であると自覚している場合、運転者状態予測部５１ｂが予測した運転者の生理状態と運転者が自覚した生理状態とにずれが生じていることになる。
【０１０５】
このような場合、運転者Ａが、解除ボタン８４ｂを押下すると、運転者状態予測部５１ｂは、予測した運転者の生理状態（眠気）と、運転者が自覚した生理状態（集中）とのずれ量を補正する。例えば、データベースに記憶された、運転者Ａが眠気を生じ始める心拍数６０を、心拍数５５に下げるように補正、即ち、眠気を予測しにくくなるように補正する。また、運転者状態予測部５１ｂは、当該ずれ量に関する情報（例えば、眠気が生じ始める心拍数のレベルを６０から５５に変更する情報）を、上記データベースに記憶された運転者Ａに関する固有の情報に反映する。
【０１０６】
次に、車両ナビゲーションシステム１００の動作について、図７乃至図１２を参照して説明する。図７は、システムコントロール部５のＣＰＵ５１における概略フローを示す図である。図８は、図７におけるステップＳ４の道路負荷量算出処理の詳細を示すフローチャートである。図９は、図７におけるステップＳ６の運転者状態予測処理の詳細を示すフローチャートである。図１０は、図９におけるステップＳ６４の車両走行前の予測処理の詳細を示すフローチャートである。図１１は、図９におけるステップＳ６５の車両走行中の予測処理の詳細を示すフローチャートである。図１２は、図７におけるステップＳ８におけるずれ量補正処理の詳細を示すフローチャートである。
【０１０７】
これらの各処理の情報処理プログラムは、例えば、ＲＯＭ５３に記憶されており、車両のエンジンスタート若しくは、操作部８からの開始指令に応じてＣＰＵ５１により読み出されて実行される。
【０１０８】
図７の運転者識別処理（ステップＳ２）では、ＣＰＵ５１は、操作部８における運転者設定ボタン部８２にて、運転者が設定されている否か、即ち、運転者Ａ、Ｂ、Ｃボタン８２ａ〜８２ｃの何れかが押下されているか否かを判別し、運転者Ａ、Ｂ、Ｃボタン８２ａ〜８２ｃの何れかが押下されている場合には、ＣＰＵ５１は、押下されたボタンに対応する運転者を認識する。
【０１０９】
なお、運転者を認識（識別）する方法として、操作部８における運転者設定ボタン部８２による他にも、例えば、生体情報取得センサ部１により取得された心拍数から心電図の波形を解析し、運転者を識別するように構成してもよい。また、車両のキーから得られる運転者個人の識別番号から運転者を識別するように構成してもよい。さらに、車両のシートやミラーの位置のなどによって、運転者を識別するように構成してもよい。
【０１１０】
次に、図７の道路負荷量算出処理（ステップＳ４）では、図８に示すように、ＣＰＵ５１の道路負荷量算出部５１ａが、先ず、目的地設定されている否かを判別する（ステップＳ４１）。目的地設定されていると判別した場合、道路負荷量算出部５１ａは、情報記憶部３から地図情報を取得して目的地までの経路を探索し、目的地までの経路から、車両の進行方向の所定の区間を選定する（ステップＳ４２）。例えば、現在地点から目的地までの経路上の区間が当該所定の区間として選定される。
【０１１１】
一方、ステップＳ４１において、目的地設定されていないと判別した場合、道路負荷量算出部５１ａは、情報記憶部３を参照し、地図情報に係わる運転者の走行履歴があるか否かを判別する（ステップＳ４３）。運転者の走行履歴があると判別した場合、道路負荷量算出部５１ａは、過去の走行経路から、車両の進行方向の所定の区間を選定する（ステップＳ４４）。例えば、過去に走行した頻度が最も高い経路上の区間が当該所定の区間として選定される。
【０１１２】
一方、ステップＳ４３において、運転者の走行履歴がないと判別した場合、道路負荷量算出部５１ａは、現在地および進行方向から車両が走行する経路を推定して、その経路上の区間を、車両の進行方向の所定の区間として選定する（ステップＳ４５）。
【０１１３】
次に、道路負荷量算出部５１ａは、情報記憶部３から道路情報を、通信部４を介して交通情報（渋滞情報）を、それぞれ取得し、選定された所定の区間の小区間における車両速度による負荷量Ｗｓを、上述したように道路情報および渋滞情報に基づいて算出する（ステップＳ４６）。次に、道路負荷量算出部５１ａは、選定された所定の区間の小区間における運転作業による負荷量Ｗｃを、上述したように道路情報に基づいて算出する（ステップＳ４７）。
【０１１４】
次に、道路負荷量算出部５１ａは、通信部４を介して天候情報を取得し、選定された所定の区間の小区間における天候による負荷量Ｗｗを、上述したように天候情報などに基づいて算出する（ステップＳ４８）。次に、道路負荷量算出部５１ａは、選定された所定の区間の小区間における時刻（時間帯）による負荷量Ｗｔを、上述したようにその小区間を走行する際の時間帯に基づいて算出する（ステップＳ４９）。
【０１１５】
次に、道路負荷量算出部５１ａは、こうして算出された各負荷量を用いて、上記（１）式により道路負荷量Ｗroadを算出する（ステップＳ５０）。次に、道路負荷量算出部５１ａは、選定された所定の区間における全ての小区間についての道路負荷量Ｗroadが算出されたか否かを判断し（ステップＳ５１）、全ての小区間についての道路負荷量Ｗroadが算出されていない場合には、ステップＳ４６に戻り、次の小区間についての道路負荷量Ｗroadを算出する。こうして、選定された所定の区間における全ての小区間についての道路負荷量Ｗroadが算出された場合には、道路負荷量算出部５１ａは、当該処理を終了する。
【０１１６】
なお、道路負荷量算出部５１ａにより算出された道路負荷量Ｗroadは、一時、ＲＡＭ５４に記憶される。
【０１１７】
次に、図７の運転者状態予測処理（ステップＳ６）では、図９に示すように、ＣＰＵ５１の運転者状態予測部５１ｂが、先ず、生体情報取得センサ部１から取得された現在の生体情報（ここでは、心拍数）を取得する（ステップＳ６１）。
【０１１８】
なお、生体情報取得センサ部１から、周期的（Ａ／Ｄ変換器の所定のサンプリングタイミング）に取得される生体情報は、ＲＡＭ５４に蓄積されていくこととなる。
【０１１９】
次に、運転者状態予測部５１ｂは、上記道路負荷量算出処理にて算出された全ての小区間における道路負荷量Ｗroadを取得する（ステップＳ６２）。
【０１２０】
次に、運転者状態予測部５１ｂは、現在、車両が走行前（走行開始直後も含む）であるか否かを判別する（ステップＳ６３）。車両が走行前（走行開始直後も含む）であると判別した場合、運転者状態予測部５１ｂは、車両走行前の予測処理に移行する（ステップＳ６４）。一方、車両が走行前（走行開始直後も含む）でないと判別した場合、運転者状態予測部５１ｂは、車両走行中の予測処理に移行する（ステップＳ６５）。
【０１２１】
車両走行前の予測処理（ステップＳ６４）では、図１０に示すように、先ず、上記ステップＳ２で、特定の運転者が認識されている場合、運転者状態予測部５１ｂは、その運転者に関する固有の情報、即ち、その運転者の心拍数と生理状態との関係や、道路負荷量Ｗroadとその運転者の心拍数との関係を、上記データベースから取得する（ステップＳ６４１、Ｓ６４２）。一方、特定の運転者が認識されていない場合、一般的な運転者に関する情報、即ち、運転者の心拍数と生理状態との一般的な関係や、道路負荷量Ｗroadと運転者の心拍数との一般的な関係を、上記データベースから取得する（ステップＳ６４１、Ｓ６４３）。
【０１２２】
次に、運転者状態予測部５１ｂは、上記所定の区間における連続する小区間ごとに算出された道路負荷量Ｗroadを、時間の関数に変換する（ステップＳ６４４）。次に、運転者状態予測部５１ｂは、時間の関数に変換された道路負荷量Ｗroadの推移を、上記にて図３（Ａ）および（Ｂ）を参照して説明したように、生体情報取得センサ部１により取得された心拍数（実測値）を考慮しつつ、一定の法則に従い生体情報である心拍数（予測値）の推移に変換する（ステップＳ６４５）。次に、運転者状態予測部５１ｂは、上記取得した運転者の心拍数と生理状態との関係に従い、変換された心拍数の推移から、運転者の生理状態を予測する（ステップＳ６４６）。
【０１２３】
一方、車両走行中の予測処理（ステップＳ６５）では、図１１に示すように、ステップＳ６５１〜ステップＳ６５３における処理は、図１０に示すステップＳ６４１〜ステップＳ６４３と同様である。
【０１２４】
ステップＳ６５４では、ＣＰＵ５１の運転者状態予測部５１ｂは、走行開始から現在に至るまでの生体情報および、走行開始から現在に至るまでの道路の道路負荷量Ｗroadを、ＲＡＭ５４から取得する。
【０１２５】
次に、上記ステップＳ６４４と同様、運転者状態予測部５１ｂは、道路負荷量Ｗroadを、時間の関数に変換する（ステップＳ６５５）。そして、運転者状態予測部５１ｂは、時間の関数に変換された道路負荷量Ｗroadの推移を、上記にて図４（Ａ）および（Ｂ）を参照して説明したように、生体情報取得センサ部１により取得された心拍数（実測値）を考慮しつつ、走行開始から現在に至るまでの生体情報のうち所定の時点における生体情報や、走行開始から現在に至るまでの道路の道路負荷量Ｗroadを考慮した一定の法則に従い心拍数（予測値）の推移に変換する（ステップＳ６５６）。こうして、運転者状態予測部５１ｂは、上記ステップＳ６４６と同様、運転者の心拍数と生理状態との関係に従い、変換された心拍数の推移から、運転者の生理状態を予測する（ステップＳ６５７）。
【０１２６】
図９に戻り、ステップＳ６６では、運転者状態予測部５１ｂは、予測された運転者の生態情報に基づいて、所望の情報を運転者に提供すべきか否か、例えば、運転者に警告を行うべきか否かを判別する。警告を行うべきであると判別した場合、例えば、４０分後に眠気が生じると予測された場合、運転者状態予測部５１ｂは、音声出力部６からその旨の警告音声を出力させたり、表示部７からその旨の警告を表示させたりする（ステップＳ６７）。また、運転者状態予測部５１ｂは、ステップＳ６７において、図６に示す操作部８の警告表示ランプ部８３における４０分後に対応するランプ８３ｅを黄色表示から、赤色表示に変化させる。こうして、運転者状態予測部５１ｂは、当該処理を終了する。
【０１２７】
次に、図７のずれ量補正処理（ステップＳ８）では、図１２に示すように、ＣＰＵ５１の運転者状態予測部５１ｂが、操作部８のずれ量補正ボタン部８４における設定ボタン８４ａの押下を検出する（ステップＳ８１）。例えば、運転者が眠気を自覚しているにも関わらず、運転者状態予測部５１ｂが眠気を予測していない場合に、運転者が設定ボタン８４ａを押下すると、運転者状態予測部５１ｂは、これを検出し、上述したように、予測した運転者の生理状態と、運転者が自覚した生理状態とのずれ量を補正（例えば、眠気を予測しやすくなるように補正）する（ステップＳ８２）。
【０１２８】
また、運転者状態予測部５１ｂは、操作部８のずれ量補正ボタン部８４における解除ボタン８４ｂの押下を検出する（ステップＳ８３）。例えば、運転者が眠気を自覚していないにも関わらず、運転者状態予測部５１ｂが眠気を予測している場合に、運転者が解除ボタン８４ｂを押下すると、運転者状態予測部５１ｂは、これを検出し、上述したように、予測した運転者の生理状態と、運転者が自覚した生理状態とのずれ量を補正（眠気を予測しにくくなるように補正）する（ステップＳ８４）。
【０１２９】
次に、運転者状態予測部５１ｂは、上記ステップＳ２おいて特定の運転者が認識されていた場合、上記ずれ量に関する情報を、上述したように、上記データベースに記憶された、その運転者に関する固有の情報に反映する（ステップＳ８５）。これにより、その運転者の生理状態の予測の精度を次第に向上していくことができる。なお、上記ステップＳ２おいて特定の運転者が認識されていない場合、一般的な運転者に関する情報に反映する。
【０１３０】
以上説明したように第１実施形態によれば、生体情報および道路負荷量Ｗroadを用いて、これから走行する道路における運転者の生理状態をより正確に予測し、将来、生じるであろう眠気、疲労を事前に運転者に警告するので、運転者は、現時点で眠気等が生じていなくても、今後どの位の時間が経過すれば眠気等が生じるかを効果的に知ることができる。従って、運転者は、例えば、高速道路を運転中に眠気等が生じる前に、サービスエリアで休憩をとったり、前もって眠気覚ましの飲み物を飲むなど、危険を回避するための有効な対応を効果的にとることができる。
【０１３１】
また、予測した運転者の生理状態に基づいて警告を行うべきか否かを判別し、眠気が生じることを予測した等の真に必要な場合にのみ、警告を行うので、運転者に対する不要な警告による不快感を与えることを防止することができる。
【０１３２】
また、運転者の生理状態の予測を、運転者に関する固有の情報をも用いて行うので、例えば、運転者の心拍数と生理状態との関係や、道路負荷量Ｗroadと運転者の心拍数との関係に個人差があっても、精度の高い運転者の生理状態の予測を行うことができる。
【０１３３】
さらに、予測した運転者の生理状態と、運転者が自覚した生理状態とのずれ量を簡単に補正できるので、ずれが生じた場合であっても迅速に補正することができ、より精度の高い運転者の生理状態の予測を行うことができる。
【０１３４】
なお、上記図８に示すステップＳ４１において、道路負荷量算出部５１ａが、目的地設定されていると判別した場合、道路負荷量算出部５１ａは、設定された目的地までの複数の経路を探索し、当該複数の経路毎に車両の進行方向の所定の区間を選定して当該所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量Ｗroadを算出するように構成してもよい。
【０１３５】
この場合、運転者状態予測部５１ｂは、図９に示すステップＳ６４若しくは、ステップＳ６５において、生体情報取得センサ部１により取得された生体情報、道路負荷量算出部５１ａにより算出された道路負荷量Ｗroad、データベースに記憶された情報などを用いて（上記第１実施形態と同様）、複数の経路毎に所定の区間における運転者の生理状態を予測するとともに、その予測結果に基づいて複数の経路のうち運転に支障の少ない経路を判別する。
【０１３６】
例えば、運転者状態予測部５１ｂは、複数の経路のうちで、眠気、疲労または、緊張、イライラが生じない経路を判別する。そして、運転者状態予測部５１ｂが、判別された運転に支障の少ない経路を、運転者に提供するように構成する。例えば、運転者状態予測部５１ｂは、表示部７におけるディスプレイ上に、眠気、疲労が生じない経路を表示させ、運転者を誘導するように構成する。このように構成すれば、運転者に対して、眠気、疲労を生じることがない経路を提供することができるので、上記実施形態よりもさらに眠気、疲労による危険を回避することができ、車両ナビゲーションシステムにおける経路探索機能の利便性をより一層向上させることができる。
【０１３７】
また、道路負荷量算出部５１ａにより、既に、眠気、疲労を生じることがない経路の探索が行われ、運転者がその経路に基づいて、車両を走行させている場合に、状況の変化により運転者状態予測部５１ｂが、その経路において眠気、疲労を予測した場合には、再度、複数の経路毎に所定の区間における運転者の生理状態を予測し、その結果に基づいて経路を変更するように構成してもよい。
【０１３８】
さらに、運転者状態予測部５１ｂが、目的地までの複数の経路毎に、所定の区間における運転者の生理状態を予測した結果、例えば、眠気を生じない経路がない場合に、目的地の変更を促す情報を運転者に提供し、運転者からの了解を得て目的地を変更するように構成してもよい。
【０１３９】
（第２実施形態）
第２実施形態の車両ナビゲーションシステムの構成、機能および動作は、第１実施形態の車両ナビゲーションシステム１００の構成、機能および動作と基本的には同様であるが、運転者の生理状態を予測する手法が若干異なる。以下、主として、第１実施形態における車両ナビゲーションシステム１００と異なる部分について説明する。
【０１４０】
上記第１実施形態における運転者の生理状態の予測は、図１０若しくは図１１に示すような手順で行うように構成したが、第２実施形態の車両ナビゲーションシステムにおける運転者の生理状態の予測は、学習などの高次情報処理機能を有する公知のニューラルネットワークを利用して行うように構成する。
【０１４１】
第２実施形態における運転者状態予測部５１ｂには、ニューラルネットワークが論理的に構築されている。図１３（Ａ）は、図９のステップＳ６４における車両が走行前（走行開始直後も含む）の予測処理を行う場合の運転者状態予測部５１ｂ内のニューラルネットワークで用いるニューロンのモデル図である。図１３（Ｂ）は、図９のステップＳ６５における車両が走行中の予測処理を行う場合の運転者状態予測部５１ｂ内のニューラルネットワークで用いるニューロンのモデル図である。
【０１４２】
図１３（Ａ）において、Ｘ１〜Ｘ３は入力信号を、Ｗ１〜Ｗ３は結合係数（結合荷重）を、Ｓはニューロンの状態を、Ｙは出力信号を、Ｉは教師信号を、それぞれ示す。例えば、入力信号Ｘ１には、生体情報取得センサ部１により取得された現在の生体情報が、入力信号Ｘ２には、道路負荷量算出部５１ａにより算出された道路負荷量Ｗroadが、入力信号Ｘ３には、データベースに記憶された運転者に関する固有の情報が、それぞれ設定される。結合係数Ｗ１〜Ｗ３は、入力信号Ｘ１〜Ｘ３に対して重みづけを行うものであり、入力信号Ｘ１〜Ｘ３に、それぞれ乗じられる。また、結合係数Ｗ１〜Ｗ３は、学習により変化するものである。ニューロンの状態Ｓは、例えば、次の（２）式（ニューロンの状態Ｓの一般式）により算出される。
【０１４３】
Ｓ＝Ｗ１＊Ｘ１＋Ｗ２＊Ｘ２＋Ｗ３＊Ｘ３・・・（２）
出力信号Ｙは、運転者の生理状態を示す値（０〜１の値）であり、ニューロンの状態Ｓの結果により計算された伝達関数に基づいて算出される。例えば、出力信号Ｙの値が眠気予測値ｄ以上であるとき、眠気を生じると予測されることになる。教師信号Ｉは、ニューラルネットワークにおける学習の際に用いられるものである。この学習は、主として、予測された運転者の生理状態と運転者が自覚した生理状態とのずれ量を補正するために用いられるものであり、詳細は後述する。
【０１４４】
一方、図１３（Ｂ）のモデル図は、図１３（Ａ）のモデル図に対し、入力信号および結合係数の数が多く、例えば、入力信号Ｘ１には、生体情報取得センサ部１により取得された走行開始から現在に至るまでの生体情報のうち所定の時点（所定の区間でもよい）における生体情報が、入力信号Ｘ２には、生体情報取得センサ部１により取得された現在の生体情報が、入力信号Ｘ３には、道路負荷量算出部５１ａにより算出された走行開始から現在に至るまでの道路の道路負荷量Ｗroadが、入力信号Ｘ４には、道路負荷量算出部５１ａにより算出されたこれから走行すべき道路の道路負荷量Ｗroadが、入力信号Ｘ５には、データベースに記憶された運転者に関する固有の情報が、それぞれ設定される。また、ニューロンの状態Ｓは、例えば、次の（３）式（ニューロンの状態Ｓの一般式）により算出される。
【０１４５】
Ｓ＝Ｗ１＊Ｘ１＋Ｗ２＊Ｘ２＋Ｗ３＊Ｘ３＋Ｗ４＊Ｘ４＋Ｗ５＊Ｘ５・・・（３）
図１４は、上記ニューラルネットワークにおいて学習が行われるときの運転者状態予測部５１ｂの処理を示すフローチャートであり、上記第１実施形態における図１２に示すずれ量補正処理に相当するものである。
【０１４６】
図１４において、先ず、運転者状態予測部５１ｂは、眠気予測値ｄを取得する（ステップＳ９１）。上述した操作部８のずれ量補正ボタン部８４における設定ボタン８４ａが押下されると、運転者状態予測部５１ｂは、これを検出し（ステップＳ９２）、教師信号Ｉを、例えば、１．５＊ｄに設定する（ステップＳ９３）。これは、教師信号Ｉを眠気予測値ｄより大きくすることで、眠気を予測しやすくすることを意味する。例えば、運転者が現在、眠気を自覚しているのに、運転者状態予測部５１ｂが眠気を予測していない場合に、設定ボタン８４ａを押下する。
【０１４７】
一方、操作部８のずれ量補正ボタン部８４における解除ボタン８４ｂが押下されると、運転者状態予測部５１ｂは、これを検出し（ステップＳ９４）、教師信号Ｉを、例えば、０．７＊ｄに設定する（ステップＳ９５）。これは、教師信号Ｉを眠気予測値ｄより小さくすることで、眠気を予測しにくくすることを意味する。例えば、運転者が現在、眠気を自覚していないのに、運転者状態予測部５１ｂが眠気を予測している場合に、解除ボタン８４ｂを押下する。
【０１４８】
そして、運転者状態予測部５１ｂは、ニューラルネットワークにおいて、上記ステップＳ９３若しくはＳ９５で設定された教師信号Ｉと出力信号Ｙを比較し、誤差が最小になるように結合係数Ｗ１〜Ｗ３の値を調整する（ステップＳ９６）。このような学習が行われることにより最適な結合係数Ｗ１〜Ｗ３が求められる。
【０１４９】
以上説明したように第２実施形態によれば、上記第１実施形態にかかる車両ナビゲーション装置おける効果に加えてさらに、ニューラルネットワークによる学習機能により、より高度な運転者の生理状態の予測を行うことができる。
【０１５０】
（第３実施形態）
上記第１実施形態および第２実施形態においては、車両内に設置された車両ナビゲーションシステムにて、上記道路負荷量算出処理および、運転者状態予測処理を行うのに対し、第３実施形態における車両ナビゲーションシステムにおいては、車両外に固定設置されたサーバ装置において、道路負荷量算出処理および、運転者状態予測処理を行う点で異なる。以下、主として、第１実施形態および第２実施形態における車両ナビゲーションシステム１００と異なる部分について説明する。
【０１５１】
図１５は、第３実施形態にかかる車両ナビゲーションシステムの概略構成例を示す図である。図１５に示すように、車両ナビゲーションシステム２００は、固定設置されたサーバ装置２２と、車両に搭載され、移動体通信網２３を介してサーバ装置２２と通信を行うことが可能な端末装置２１と、を含んで構成されている。なお、移動体通信網２３は、無線基地局、専用回線、公衆回線などから構成された公知の情報通信網である。
【０１５２】
端末装置２１は、システムコントロール部２１ａと、生体情報取得センサ部２１ｂと、位置検出センサ部２１ｃと、通信部２１ｄと、音声出力部２１ｅと、表示部２１ｆと、操作部２１ｇと、を含んで構成されており、各構成要素は、バス２１ｈによって相互に接続されている。
【０１５３】
システムコントロール部２１ａは、本発明の情報提供手段としての機能を有するＣＰＵ、発振回路、各種動作制御のためのプログラムおよびデータを記憶するＲＯＭ、作業領域としてのＲＡＭなどを備え、端末装置２１全体における動作制御を担う。
【０１５４】
生体情報取得センサ部２１ｂは、第１実施形態における生体情報取得センサ部１に相当するものであり、運転者の生体情報を取得する本発明の生体情報取得手段として機能する。また、位置検出センサ部２１ｃ、通信部２１ｄ、音声出力部２１ｅ、表示部２１ｆ、操作部２１ｇは、それぞれ、第１実施形態における位置検出センサ部１、通信部４、音声出力部６、表示部７、操作部８と同様の機能を有する。
【０１５５】
また、通信部２１ｄは、さらに、生体情報取得センサ部２１ｂにより取得された生体情報を移動体通信網２３を介してサーバ装置２２に送信する送信手段としての機能、および移動体通信網２３を介してサーバ装置２２から送信された運転者の生理状態の予測に関する種々の情報を受信する受信手段としての機能を有する。
【０１５６】
なお、操作部２１ｇにおけるの各種ボタンの押下により、対応する検知信号が通信部２１ｄおよび移動体通信網２３を介してサーバ装置２２に送信されることになる。
【０１５７】
サーバ装置２２は、システムコントロール部２２ａと、通信部２２ｂと、情報記憶部２２ｃと、を含んで構成されており、各構成要素は、バス２２ｄによって相互に接続されている。
【０１５８】
システムコントロール部２２ａは、演算機能を有するＣＰＵ２２１、発振回路、各種動作制御のためのプログラムおよびデータを記憶するＲＯＭ、作業領域としてのＲＡＭなどを備え、サーバ装置２２全体における動作制御を担うとともに、時計機能を有する。ＲＯＭに記憶された情報提供プログラムは、ＣＰＵ２２１を、道路負荷量算出部２２２、運転者状態予測部２２３としてそれぞれ機能させる。道路負荷量算出部２２２、運転者状態予測部２２３は、それぞれ、第１実施形態または、第２実施形態における道路負荷量算出部５１ａ、運転者状態予測部５１ｂと同様の機能を有し、第１実施形態における図７に示す処理を行う。
【０１５９】
通信部２２ｂは、端末装置２１から送信された生体情報を受信する受信手段としての機能、および移動体通信網２３を介して端末装置２１に運転者の生理状態の予測に関する種々の情報を送信する機能を有する。
【０１６０】
情報記憶部２２ｃは、第１実施形態における情報記憶部３と同様の機能を有する。
【０１６１】
このような構成において、端末装置２１では、生体情報取得センサ部２１ｂにより運転者の生体情報（例えば、心拍数）が取得され、それが、通信部２１ｄにより移動体通信網２３を介してサーバ装置２２に送信される。サーバ装置２２では、端末装置２１から送信された生体情報が通信部２２ｂにより受信される。そして、サーバ装置２２では、道路負荷量算出部２２２により車両の進行方向の所定の区間における道路情報が解析され道路負荷量Ｗroadが算出される。
【０１６２】
例えば、端末装置２１において運転者が端末装置２１の操作部２１ｇにて目的地を設定すると、その情報が通信部２１ｄおよび移動体通信網２３を介してサーバ装置２２に送信される。サーバ装置２２では、端末装置２１から送信された目的地に関する情報が通信部２２ｂにより受信される。そして、サーバ装置２２の道路負荷量算出部２２２により、受信された目的地までの経路に基づいて車両の進行方向の所定の区間が設定され、その区間における道路情報が解析され道路負荷量Ｗroadが算出される。
【０１６３】
そして、サーバ装置２２では、運転者状態予測部２２３により受信された生体情報と、算出された道路負荷量Ｗroadとが用いられ、車両の進行方向の所定の区間における運転者の生理状態が予測される。サーバ装置２２では、運転者状態予測部２２３により、こうして予測された運転者の生理状態に基づいて、所望の情報を運転者に提供すべきか否かを判別され、提供すべきであると判断された場合には、例えば、数十分後に眠気を生じる旨の情報が、運転者状態予測部２２３により、通信部２２ｂおよび移動体通信網２３を介して、端末装置２１に送信される。そして、端末装置２１では、サーバ装置２２から送信された情報が通信部２２ｂにより受信され、システムコントロール部２１ａにより、例えば、数十分後に眠気を生じる旨の警告が、音声出力部２１ｅおよび、表示部２１ｆから出力されるとともに、操作部２１ｇの警告ランプ部の何れかのランプが赤色に点灯される。
【０１６４】
以上説明したように第３実施形態によれば、道路負荷量算出部および、運転者状態予測部が車両外に存在する場合であっても、通信機能を利用して、上記第１実施形態および第２実施形態にかかる車両ナビゲーションシステムと同様の効果を得ることができる。
【０１６５】
なお、上記実施形態においては、運転者状態予測部５１ｂ若しくは２２３が運転者の生理状態を予測後に提供する所望の情報の例として、数十分後に眠気が生じる旨の警告としたが、これに限定されるものではなく、例えば、眠気が生じる数分前に、運転者状態予測部５１ｂ若しくは２２３が、眠気が解消されるような音楽を選曲し、かかる音楽を情報記憶部３若しくは２２ｃから読み出し音声出力部６若しくは２１ｅから再生するように構成してもよい。
【０１６６】
また、上記実施形態においては、眠気を予測して警告を行うように構成したが、これ以外にも、イライラを予測して警告を行うように構成してもよい。このように構成すれば、イライラによる車両の速度超過に伴う事故を未然に防止することができる。
【０１６７】
また、上記実施形態においては、生体情報として心拍数を例にとり、これを用いて生理状態である眠気、疲労、集中、緊張、イライラを予測するように構成したが、これに限定されるものではなく、例えば、呼吸、心拍のゆらぎ、瞬き、顔色などを生体情報取得センサ部１にて取得し、これを用いて生理状態を予測するように構成しても上記実施形態と同様の効果を得ることができる。
【０１６８】
また、上記実施形態においては、生理状態には、眠気、疲労、集中、緊張、イライラが含まれていたが、これに限定されるものではなく、例えば、吐き気、めまいなども含まれる。例えば、吐き気、めまいは、生体情報として顔色の変化および道路負荷量Ｗroadを用いて予測するように構成すれば、より正確な予測を行うことができる。
【０１６９】
また、上記実施形態においては、生体情報から運転者の生理状態を予測したが、これと別に、運転者の聴く音楽やラジオの音量、内容から運転者の生理状態を予測するように構成してもよい。例えば、カーラジオで音楽を聴く目的は、人によって異なるが、イライラすると静かな音楽を聴いて気を静める行動をする人や、眠くなると活性化する音楽の音量をあげて聴く人の場合に、音楽、ラジオの音量等を調べることにより運転者の生理状態を予測することができる。
【０１７０】
また、上記実施形態においては、本発明にかかる情報提供装置を車両ナビゲーション装置に対して適用したが、これに限定されるものではなく、例えば、運行管理システムなどに適用してもよい。運行管理システムに適用すれば、運転者の生理状態を予測して運行管理者に知らせることができるので、運転者の生理状態により運行する経路を変更して指示を出すことが可能となる。また、運行管理者が運転者に生理状態を質問し、その回答をその運転者の固有の情報としてデータベースに反映することが可能となる。
【０１７１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、運転者の生体情報と、道路の道路負荷量とを用いて運転者の生理状態を予測するように構成したので、これから走行する道路における運転者の生理状態をより正確に予測することができる。従って、予測した生理状態を運転者に知覚させることで、的確に危険を回避させることができる。
【０１７２】
また、運転者の生理状態の予測を、運転者に関する固有の情報をも用いて行うように構成したので、例えば、運転者の心拍数と生理状態との関係や、道路負荷量と運転者の心拍数との関係に個人差があっても、精度の高い運転者の生理状態の予測を行うことができる。
【０１７３】
さらに、予測した運転者の生理状態と、運転者が自覚した生理状態とのずれ量を補正できるように構成したので、予測された運転者の生理状態と、運転者が自覚した生理状態とに、ずれが生じた場合であっても迅速に補正することができ、より精度の高い運転者の生理状態の予測を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１実施形態にかかる車両ナビゲーションシステムの概略構成例を示す図である。
【図２】データベースに記憶された運転者に関する固有の情報の一例として、運転者の心拍数（生体情報）と生理状態との関係を示す図である。
【図３】（Ａ）は、時間の関数に変換された道路負荷量Ｗroadの推移の一例を示す図である。（Ｂ）は、運転者状態予測部５１ｂにより予測された心拍数の推移の一例を示す図である。
【図４】（Ａ）は、車両が走行中の場合において、時間の関数に変換された道路負荷量Ｗroadの推移の一例を示す図である。（Ｂ）は、車両が走行中の場合において、運転者状態予測部５１ｂにより予測された心拍数の推移の一例を示す図である。
【図５】（Ａ）は、警告する場合における運転者状態予測部５１ｂにより予測された心拍数の推移の一例を示す図である。（Ｂ）は、警告しない場合における運転者状態予測部５１ｂにより予測された心拍数の推移の一例を示す図である。
【図６】操作部８の外観構成例を示す図である。
【図７】システムコントロール部５のＣＰＵ５１における概略フローを示す図である。
【図８】図７におけるステップＳ４の道路負荷量算出処理の詳細を示すフローチャートである。
【図９】図７におけるステップＳ６の運転者状態予測処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１０】図９におけるステップＳ６４の車両走行前の予測処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１１】図９におけるステップＳ６５の車両走行中の予測処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１２】図７におけるステップＳ８におけるずれ量補正処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１３】（Ａ）は、図９のステップＳ６４における車両が走行前（走行開始直後も含む）の予測処理を行う場合の運転者状態予測部５１ｂ内のニューラルネットワークで用いるニューロンのモデル図である。（Ｂ）は、図９のステップＳ６５における車両が走行中の予測処理を行う場合の運転者状態予測部５１ｂ内のニューラルネットワークで用いるニューロンのモデル図である。
【図１４】ニューラルネットワークにおいて学習が行われるときの運転者状態予測部５１ｂの処理を示すフローチャートである。
【図１５】第３実施形態にかかる車両ナビゲーションシステムの概略構成例を示す図である。
【符号の説明】
１ 生体情報取得センサ部
２ 位置検出センサ部
３ 情報記憶部
４ 通信部
５ システムコントロール部
６ 音声出力部
７ 表示部
８ 操作部
９ バス
２１ 端末装置
２２ サーバ装置
２３ 移動体通信網
５１ ＣＰＵ
５１ａ 道路負荷量算出部
５１ｂ 運転者状態予測部
５２ 発振回路
５３ ＲＯＭ
５４ ＲＡＭ
８１ 操作ボタン部
８２ 運転者設定ボタン部
８３ 警告ランプ部
８４ ずれ量補正ボタン部
１００、２００ 車両ナビゲーションシステム
Claims (27)
- 車両の運転操作を行う運転者に対して、所望の情報を提供する情報提供システムであって、
前記運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
前記車両の進行方向の所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量を算出する道路負荷量算出手段と、
前記取得された生体情報と、前記算出された道路負荷量とを用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測する運転者状態予測手段と、を備えることを特徴とする情報提供システム。 - 前記運転者状態予測手段は、さらに、前記予測した運転者の生理状態に基づいて、前記所望の情報を前記運転者に提供すべきか否かを判別することを特徴とする請求項１に記載の情報提供システム。
- 前記車両が走行前または走行開始直後の場合には、前記運転者状態予測手段は、前記生体情報取得手段により取得された現在の生体情報と、前記道路負荷量算出手段により算出された、これから走行すべき道路の道路負荷量とを用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測することを特徴とする請求項１または２に記載の情報提供システム。
- 前記車両が走行中の場合には、前記運転者状態予測手段は、前記生体情報取得手段により取得された走行開始から現在に至るまでの生体情報のうち所定の時点における生体情報および、現在の生体情報と、前記道路負荷量算出手段により算出された、これから走行すべき道路の道路負荷量とを用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測することを特徴とする請求項１または２に記載の情報提供システム。
- 前記運転者状態予測手段は、さらに、データベースに記憶された前記運転者に関する固有の情報を用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の情報提供システム。
- 前記運転者状態予測手段は、前記生体情報取得手段により取得された生体情報と、前記道路負荷量算出手段により算出された道路負荷量との関係を前記運転者に関する固有の情報として前記データベースに記憶することを特徴とする請求項５に記載の情報提供システム。
- 前記運転者状態予測手段により予測された前記運転者の生理状態と前記運転者が自覚した生理状態とのずれ量を補正するための補正信号を入力する補正信号入力手段をさらに備え、
前記補正信号が入力された場合には、前記運転者状態予測手段は、前記予測した運転者の生理状態と前記運転者が自覚した生理状態とのずれ量を補正することを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載の情報提供システム。 - 前記運転者状態予測手段は、前記ずれ量を補正した場合には、当該ずれ量に関する情報を前記データベースに記憶された運転者に関する固有の情報に反映することを特徴とする請求項７に記載の情報提供システム。
- 前記車両の経路を誘導するナビゲーション手段をさらに備え、
前記道路負荷量算出手段は、前記ナビゲーション手段から得られる地図情報を利用して、前記進行方向の所定の区間を選定することを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項に記載の情報提供システム。 - 前記道路負荷量算出手段は、前記地図情報に係わる前記運転者の走行履歴に基づいて前記進行方向の所定の区間を選定することを特徴とする請求項９に記載の情報提供システム。
- 前記道路負荷量算出手段は、前記運転者により設定された目的地までの経路を探索し、その結果に基づいて前記進行方向の所定の区間を選定することを特徴とする請求項９に記載の情報提供システム。
- 前記道路負荷量算出手段は、前記運転者により設定された目的地までの複数の経路を探索し、当該複数の経路毎に前記進行方向の所定の区間を選定して当該所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量を算出し、
前記運転者状態予測手段は、前記取得された生体情報と、前記算出された道路負荷量とを用いて、前記複数の経路毎に前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測するとともに、その予測結果に基づいて前記複数の経路のうち運転に支障の少ない経路を判別することを特徴とする請求項１１に記載の情報提供システム。 - 前記運転者状態予測手段は、前記判別した運転に支障の少ない経路を前記運転者に提供することを特徴とする請求項１２に記載の情報提供システム。
- 前記道路負荷量算出手段は、前記所定の区間における天候も考慮して前記道路情報を解析し道路負荷量を算出することを特徴とする請求項１乃至１３の何れか１項に記載の情報提供システム。
- 前記道路負荷量算出手段は、前記所定の区間における時刻も考慮して前記道路情報を解析し道路負荷量を算出することを特徴とする請求項１乃至１４の何れか１項に記載の情報提供システム。
- 前記生体情報には、心拍数、呼吸、心拍のゆらぎ、瞬き、顔色が含まれることを特徴とする請求項１乃至１５の何れか１項に記載の情報提供システム。
- 車両の運転操作を行う運転者に対して、所望の情報を提供する情報提供方法であって、
前記運転者の生体情報を取得する工程と、
前記車両の進行方向の所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量を算出する工程と、
前記取得された生体情報と、前記算出された道路負荷量とを用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測する運転者状態予測工程と、を備えることを特徴とする情報提供方法。 - 運転者状態予測工程においては、さらに、前記予測した運転者の生理状態に基づいて、前記所望の情報を前記運転者に提供すべきか否かが判別されることを特徴とする請求項１７に記載の情報提供方法。
- 車両の運転操作を行う運転者に対して、所望の情報を提供する情報提供方法であって、
前記運転者の生体情報を取得する工程と、
前記運転者により設定された目的地までの複数の経路を探索し、当該複数の経路毎に、前記車両の進行方向の所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量を算出する工程と、
前記取得された生体情報と、前記算出された道路負荷量とを用いて、前記複数の経路毎に前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測するとともに、その予測結果に基づいて前記複数の経路のうち運転に支障の少ない経路を判別する工程と、を備えることを特徴とする情報提供方法。 - コンピュータによって、車両の運転操作を行う運転者に対して、所望の情報を提供する情報提供プログラムであって、
前記コンピュータを、
前記運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段、
前記車両の進行方向の所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量を算出する道路負荷量算出手段、
前記取得された生体情報と、前記算出された道路負荷量とを用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測する運転者状態予測手段、としてそれぞれ機能させることを特徴とする情報提供プログラム。 - 前記運転者状態予測手段は、さらに、前記予測した運転者の生理状態に基づいて、前記所望の情報を前記運転者に提供すべきか否かを判別することを特徴とする請求項２０に記載の情報提供プログラム。
- 前記運転者状態予測手段は、さらに、データベースに記憶された前記運転者に関する固有の情報を用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測することを特徴とする請求項２０または２１に記載の情報提供プログラム。
- 前記運転者状態予測手段により予測された前記運転者の生理状態と前記運転者が自覚した生理状態とのずれ量を補正するための補正信号が入力された場合には、前記運転者状態予測手段は、前記予測した運転者の生理状態と前記運転者が自覚した生理状態とのずれ量を補正することを特徴とする請求項２０乃至２２の何れか１項に記載の情報提供プログラム。
- コンピュータによって、車両の運転操作を行う運転者に対して、所望の情報を提供する情報提供プログラムであって、
前記コンピュータを、
前記運転者の生体情報を取得する手段、
前記運転者により設定された目的地までの複数の経路を探索し、当該複数の経路毎に、前記車両の進行方向の所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量を算出する手段、
前記取得された生体情報と、前記算出された道路負荷量とを用いて、前記複数の経路毎に前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測するとともに、その予測結果に基づいて前記複数の経路のうち運転に支障の少ない経路を判別する手段、としてそれぞれ機能させることを特徴とする情報提供プログラム。 - 固定設置されたサーバ装置と、車両に搭載され、移動体通信網を介して前記サーバ装置と通信を行うことが可能な端末装置と、により構成され、車両の運転操作を行う運転者に対して、所望の情報を提供する情報提供システムであって、
前記端末装置は、
前記運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
前記取得された生体情報を前記移動体通信網を介して前記サーバ装置に送信する送信手段と、を備え、
前記サーバ装置は、
前記端末装置から送信された生体情報を受信する受信手段と、
前記車両の進行方向の所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量を算出する道路負荷量算出手段と、
前記受信された生体情報と、前記算出された道路負荷量とを用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測する運転者状態予測手段と、を備えることを特徴とする情報提供システム。 - 固定設置されたサーバ装置と、車両に搭載され、移動体通信網を介して前記サーバ装置と通信を行うことが可能な端末装置と、により構成され、車両の運転操作を行う運転者に対して、所望の情報を提供する情報提供システムにおける前記サーバ装置であって、
前記端末装置から前記移動体通信網を介して送信された前記運転者の生体情報を受信する受信手段と、
前記車両の進行方向の所定の区間における道路情報を解析し道路負荷量を算出する道路負荷量算出手段と、
前記受信された生体情報と、前記算出された道路負荷量とを用いて、前記所定の区間における前記運転者の生理状態を予測する運転者状態予測手段と、を備えることを特徴とする情報提供システムにおけるサーバ装置。 - 固定設置されたサーバ装置と、車両に搭載され、移動体通信網を介して前記サーバ装置と通信を行うことが可能な端末装置と、により構成され、車両の運転操作を行う運転者に対して、所望の情報を提供する情報提供システムにおける前記端末装置であって、
前記運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
前記取得された生体情報を前記移動体通信網を介して前記サーバ装置に送信する送信手段と、
前記サーバ装置から前記移動体通信網を介して送信された前記運転者について予測された生理状態に関する情報を受信する受信手段と、
前記受信された前記生理状態に関する情報に基づいて前記所望の情報を提供する情報提供手段と、を備えることを特徴とする情報提供システムにおける端末装置。
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