以下、本開示の複数の実施形態を図面に基づいて説明する。尚、各実施形態において対応する構成要素には同一の符号を付すことにより、重複する説明を省略する場合がある。各実施形態において構成の一部分のみを説明している場合、当該構成の他の部分については、先行して説明した他の実施形態の構成を適用することができる。また、各実施形態の説明において明示している構成の組み合わせばかりではなく、特に組み合わせに支障が生じなければ、明示していなくても複数の実施形態の構成同士を部分的に組み合わせることができる。そして、複数の実施形態及び変形例に記述された構成同士の明示されていない組み合わせも、以下の説明によって開示されているものとする。
(第一実施形態)
本開示の第一実施形態による顔向き推定システム100は、図1及び図2に示すように、互いに通信可能なウェアラブルデバイス10及び車載デバイス40等によって構成されている。顔向き推定システム100は、移動体である車両110の車室内において主に機能する。顔向き推定システム100は、車両110に搭乗し、車両110を運転する運転者DRの頭部HDの挙動を、ウェアラブルデバイス10によって検出する。顔向き推定システム100は、検出された頭部HDの挙動から運転者DRの顔向きを車載デバイス40によって演算する。
顔向き推定システム100による運転者DRの顔向き情報は、例えば車両110に設置された各ミラー等を視認する確認頻度の低下、長時間の脇見、下向きでの端末の操作、及び居眠り等を判定するアプリケーションに用いられる。以上のような運転者DRの異常が検出されると、運転者DRに対する警告等のアクチュエーションが実行される。
ウェアラブルデバイス10は、図3に示すように、検出回路20をメガネ10aに搭載させたメガネ型のモーションセンサデバイスである。図1及び図2に示すウェアラブルデバイス10は、運転者DRの頭部HDに装着され、顔向きの検出結果を車載デバイス40へ向けて逐次出力する。ウェアラブルデバイス10の検出回路20は、顔向き検出部11、通信ユニット17、操作部18、及びバッテリ19等によって構成されている。
顔向き検出部11は、メガネ10a(図3参照)に搭載されたモーションセンサである。顔向き検出部11は、ウェアラブルデバイス10が運転者DRの頭部HDに装着されることで、運転者DRの顔向きに関連した値の検出を行う。顔向き検出部11は、眼電位センサ12、ジャイロセンサ13、及び加速度センサ14を有している。顔向き検出部11は、各センサ12〜14を用いて取得した検出結果を、通信ユニット17に逐次提供する。
眼電位センサ12は、例えばステンレス等の金属材料によって形成された複数の電極12a(図3参照)を有している。各電極12aは、互いに離間した配置にてメガネ10aのフレームに設けられている。ユーザである運転者DRがウェアラブルデバイス10を装着することにより、各電極12aは、運転者DRの眼球付近にて、運転者DRの皮膚に接触する。眼電位センサ12は、運転者DRの眼球運動に伴って変化する眼電位を、各電極12aのうちの二点間の電位差に基づいて計測する。眼電位センサ12による計測データ(以下、「眼電位データ」)は、検出結果として通信ユニット17に逐次提供される。
ジャイロセンサ13は、角速度を電圧値として検出するセンサである。ジャイロセンサ13は、メガネ10aの頭部HDへの装着により、顔向き検出部11において規定された互いに直交する三軸について、各軸周りに生じる角速度の大きさを計測する。各軸周りの角速度に基づき、横(ヨー)方向に頭部HDを振る動作、縦(ピッチ)方向に頭部HDを振る動作、及び頭部HDを左右に傾ける(ロール)方向の動作等が検出される。ジャイロセンサ13による計測データ(以下、「角速度データ」)は、検出結果として通信ユニット17に逐次提供される。
加速度センサ14は、加速度を電圧値として検出するセンサである。加速度センサ14は、メガネ10aの頭部HDへの装着により、顔向き検出部11において規定された互いに直交する三軸について、それぞれの軸方向に沿って頭部HDに作用する加速度大きさを計測する。加速度センサ14による計測データ(以下、「加速度データ」)は、検出結果として通信ユニット17に逐次提供される。
通信ユニット17は、車載デバイス40との間において、例えばブルートゥース(登録商標)及び無線LAN等による無線通信によって情報の送受信を行うことができる。通信ユニット17は、無線通信の規格に対応したアンテナを有している。通信ユニット17は、顔向き検出部11と電気的に接続されており、各センサ12〜14から出力された顔向きに関連する計測データを取得する。車載デバイス40との間において無線通信による接続が確立されている場合、通信ユニット17は、入力された各計測データを逐次符号化し、車載デバイス40へ向けて送信する。
操作部18は、ウェアラブルデバイス10の電源をオン状態とオフ状態との間で切り替える電源スイッチ等を有している。バッテリ19は、顔向き検出部11及び通信ユニット17等に、作動のための電力を供給する電源である。バッテリ19は、リチウム電池等の一次電池であってもよく、リチウムイオン電池等の二次電池であってもよい。
車載デバイス40は、車両110に搭載された複数の電子制御ユニットのうちの一つである。車載デバイス40は、車載電源から供給される電力を用いて稼動する。車載デバイス40には、HMI制御ユニット50、車速センサ55、及びロケータ56等が接続されている。尚、車載デバイス40は、運転者によって車両110の車内に持ち込まれ、車体に後付けで固定可能な構成であってもよい。
HMI(Human Machine Interface)制御ユニット50は、車両110に搭載された複数の電子制御ユニットのうちの一つである。HMI制御ユニット50は、運転者DRによって入力された操作情報の取得と、運転者DRへの情報提示とを統合的に制御する。HMI制御ユニット50は、例えばディスプレイ51、スピーカ52、及び入力デバイス53等と接続されている。HMI制御ユニット50は、ディスプレイ51の表示及びスピーカ52による音声出力の制御により、運転者DRに情報を提示する。
車速センサ55は、車両110の走行速度を計測するセンサである。車速センサ55は、車両110の走行速度に対応した車速パルスを車載デバイス40へ向けて出力する。尚、車速パルスに基づいて演算された車速情報が、車載された通信バス等を介して車載デバイス40に供給されてもよい。
ロケータ56は、GNSS受信器57及び地図データベース58等を備えている。GNSS(Global Navigation Satellite System)受信器57は、複数の人工衛星からの測位信号を受信する。地図データベース58は、道路の縦断勾配及び曲率等の道路形状等を含む地図データを格納している。ロケータ56は、GNSS受信器57にて受信する測位信号に基づき、車両110の現在位置を逐次測位する。ロケータ56は、車両110の周囲及び進行方向の地図データを地図データベース58から読み出し、車載デバイス40に逐次提供する。以上により、車載デバイス40は、車両110が走行を予定している道路の形状情報を取得できる。
以上の各構成と接続されている車載デバイス40は、メモリ46、通信ユニット47、及び車載制御部45を備えている。
メモリ46は、フラッシュメモリ等の非遷移的実体的記憶媒体である。メモリ46は、車載デバイス40の作動に必要なアプリケーションのプログラム等を保存している。メモリ46内のデータは、車載制御部45によって読み出し及び書き換え可能である。メモリ46は、車載デバイス40に内蔵された構成であってもよく、又はメモリカード等の形態で車載デバイス40に設けられたカードスロットに挿入される構成であってもよい。
加えてメモリ46には、第一記憶領域46aと第二記憶領域46bとが確保されている。第一記憶領域46a及び第二記憶領域46bのそれぞれには、後述するように、車載制御部45によって分類された顔向きの検出結果に関連したデータが蓄積される。
通信ユニット47は、ウェアラブルデバイス10との間にて無線通信により情報の送受信を行う。通信ユニット47は、無線通信の規格に対応したアンテナを有している。通信ユニット47は、通信ユニット17から受信した無線信号を復号化することにより、各センサ12〜14による計測データを逐次取得する。通信ユニット47は、取得した各計測データを車載制御部45へ向けて出力する。
車載制御部45は、プロセッサ45a、RAM、及び入出力インターフェース等を有するマイクロコンピュータを主体に構成されている。車載制御部45は、メモリ46に記憶された顔向き推定プログラムをプロセッサ45aによって実行する。その結果、車載制御部45には、図4に示す運転者情報取得部71、走行情報取得部72、走行区間判定部73、停止判定部74、顔向き補正部75、計数処理部76、行動判定部77、及び警告制御部78等の機能ブロックが構築される。以下、図4及び図1に基づき、各機能ブロックの詳細を説明する。
運転者情報取得部71は、通信ユニット47によって受信された顔向き検出部11による検出結果を、通信ユニット47から取得する。具体的に、運転者情報取得部71は、眼電位データ、角速度データ、及び加速度データを取得する。
走行情報取得部72は、ロケータ56から出力される道路の形状情報を逐次取得する。加えて走行情報取得部72は、車速センサ55から出力される車速パルスに基づき、車両110の現在の車速情報を取得する。
走行区間判定部73は、走行情報取得部72にて取得された道路の形状情報に基づき、車両110が直線的な区間を走行しているか否かと、車両110が傾斜の無い水平な区間を走行しているか否かと、を判定する。具体的に、車両前方の道路の曲率が所定の閾値よりも小さい場合に、走行区間判定部73は、直線区間を走行していると判定する。一方、車両前方の道路の曲率が所定の曲率よりも大きい場合に、走行区間判定部73は、直線区間ではなく、カーブ区間を走行していると判定する。
同様に、車両前方の道路における縦断勾配が所定の閾値よりも小さい場合に、走行区間判定部73は、水平な区間を走行していると判定する。一方、車両前方の道路における縦断勾配が所定の値よりも大きい場合に、走行区間判定部73は、水平な区間ではなく、登坂又は降坂となる坂道区間を走行していると判定する。
停止判定部74は、車両110が停止状態にあるか否かを判定する。具体的に、停止判定部74は、走行情報取得部72にて取得された車速情報に基づき、走行速度が実質的にゼロである場合、又は走行速度が停止閾値(例えば、5km/h)未満である場合に、車両110が走行状態ではなく、停止状態であると判定する。一方で、走行速度が上述の停止閾値を超えている場合に、停止判定部74は、車両110が停止状態ではなく、走行状態であると判定する。
加えて停止判定部74は、加速度センサ14による加速度データに基づいて、車両110が走行状態にあるか否かを判定可能である。具体的に、加速度データの推移から、走行に伴った上下方向の振動が検出されず、且つ、前後方向の加速度の変化が実質的に無い場合に、停止判定部74は、車両110が停止状態にあると判定する。
顔向き補正部75は、眼電位センサ12による眼電位データと、ジャイロセンサ13の角速度データとを組み合わせることにより、運転者DRの視線方向を推定する。具体的に、顔向き補正部75は、各軸周りの角速度を時間積分することにより、各回転方向における頭部HDの角度を算出する。以上により、顔向き補正部75は、運転者DRの首振りによって生じる運転者DRの顔向きを推定する。
加えて顔向き補正部75は、所謂EOG(Electro-Oculography)法を用いて、眼電位データの変化態様に基づき、運転者DRの眼球運動を推定する。具体的に、顔向き補正部75は、運転者DRの顔の正面方向を基準として、眼球の向いている上下左右の方向と、眼球の正面からの変化量とを算出する。顔向き補正部75は、推定した顔向きの方向を、眼球の向きの変化量によって補正することにより、車両110を基準とした運転者DRの視線方向を特定する。
計数処理部76は、運転者DRの視線方向をプロットするプロット処理と、車両110に搭載された視認対象物の位置を特定する特定処理と、運転者DRが視認対象物を視認した回数を計数する計数処理とを、少なくとも実施する。これらプロット処理、特定処理、及び計数処理は、停止判定部74にて車両110が停止状態にないと判定された場合に実施され、停止判定部74にて車両110が停止状態にあると判定された場合には、中断可能である。
プロット処理では、顔向き補正部75にて特定された運転者DRの視線方向を、所定の時間間隔でサンプリングすることにより、運転者DRの視認点VP(図5参照)を取得する。運転者DRの視認点VPは、車両110のウインドシールドの室内側面を含むよう規定された仮想湾曲面と、運転者DRの眼球から視線方向に延伸するよう規定された仮想線との幾何学的な交点である。以上のプロット処理により、仮想湾曲面上に多数の視認点VPがプロットされる。尚、ウインドシールドの外側にて、仮想湾曲面は、ウインドシールドを滑らかに延長させたような形状に規定されている。
特定処理では、プロット処理にてプロットされた多数の視認点VPの分布に基づいて、車両110に設置された複数の視認対象物の位置を特定する。各視認対象物には、車両110に実質的に固定された構成である左右のサイドミラー111,112、バックミラー113、ディスプレイ51、及びコンビネーションメータが含まれている。特定処理では、視認点VPが密集している範囲(以下、「集合部」)に視認対象物が存在すると特定される。
詳しく説明すると、図5に示すように、視認点VPが最も多く集まるウインドシールド中央の集合部61は、運転者DRの前景中における消失点である。そして、視認点VPのプロットされた数が二番目以降に多い各集合部62〜66が、各視認対象物の位置となる。
例えば、ウインドシールドの左縁の集合部62は、左側のサイドミラー111(図2参照)の位置に相当する。ウインドシールドの右縁の集合部63は、右側のサイドミラー112(図2参照)の位置に相当する。集合部61の上方に位置する集合部64は、バックミラー113(図2参照)の位置に相当する。各集合部61,64の下方に位置する集合部65は、ディスプレイ51(図1参照)の位置に相当する。そして、運転者DRの正面下方に位置する集合部66は、コンビネーションメータの位置に相当する。尚、図5及び図6における横長の矩形枠の最外縁は、ウインドシールドの外縁に相当する。
ここで、図2に示す運転者DRの前景中における消失点の位置は、車両110がカーブ区間又は坂道区間を走行しているシーンにおいて、車両110に対して左右方向又は上下方向に変化する。その結果、図6に示すように、集合部61の位置も、車両110(図2参照)がカーブ区間又は坂道区間を走行している期間において、各視認対象物の位置に相当する他の各集合部62〜66に対し、相対的に変化する。
そのため図4及び図1に示すように、計数処理部76は、車両110の走行している道路環境に基づき、プロットされた視認点VPの位置情報を分類し、各視認対象物の位置を特定するための情報として、第一記憶領域46a又は第二記憶領域46bに蓄積する。具体的に、走行区間判定部73にて水平且つ直線的な区間を走行中であると判定された期間にプロットされた視認点VPの位置情報は、第一記憶領域46aに蓄積される。
一方、走行区間判定部73にてカーブ区間又は坂道区間を走行中であると判定された期間にプロットされた視認点VPの位置情報は、第一記憶領域46aへの蓄積の対象から除外される。そして、カーブ区間にてプロットされた視認点VPの位置情報は、カーブ区間の曲率の大きさとカーブの湾曲方向を示す曲率情報と紐付けされて、第二記憶領域46bに蓄積される。同様に、坂道区間にてプロットされた視認点VPの位置情報は、坂道区間の縦断勾配の大きさと勾配の上下方向を示す勾配情報と紐付けされて、第二記憶領域46bに蓄積される。
計数処理では、運転者DRによる各視認対象物の視認回数を計数する。計数処理では、消失点に対応する集合部61の位置を基準(ゼロ点位置)として、顔向き補正部75にて特定された視線方向の相対的な変化の推移に基づいて、視認対象物の視認回数がカウントされる(図7及び図8参照)。
具体的に計数処理では、各視認対象物を視認したとカウントするための閾値を設定する。一つの視認対象物につき、上下方向及び左右方向の各閾値が個別に設定可能である。顔向き補正部75にて特定された視線方向が各閾値を超えた回数を、計数処理部76は、各視認対象物の視認回数として計数する。
例えば図7に示すように、直線区間にて、集合部61(図5参照)の位置を基準としたゼロ点位置から、右方向に閾値th(r)(例えば15°)を超えて視線方向が移動したとする。この場合に、計数処理部76は、右側のサイドミラー112(図2参照)を一回視認したと計数する。同様に、集合部61(図5参照)の位置を基準としたゼロ点位置から、左方向に閾値th(l)(例えば30°)を超えて視線方向が移動した場合に、計数処理部76は、右側のサイドミラー112(図2参照)を一回視認したと計数する。以上の各閾値th(r),th(l)の具体的な値は、第一記憶領域46aに蓄積された視認点VPの位置情報の分布に基づいて、設定可能である。尚、図7では、右側への首振りがマイナス側とされており、左側への首振りがプラス側とされている。
行動判定部77は、各視認対象物を視認する運転者DRの視認行動が変化したか否かを判定する。上述したように、車両110がカーブ区間又は坂道区間を走行するシーンでは、運転者DRの視認する前景中にて、消失点の位置が変化する(図6参照)。行動判定部77は、消失点の位置変化に起因した運転者DRの視認行動の変化の発生を検出する。
行動判定部77は、顔向き検出部11の検出結果の変化に基づいて、運転者DRの視認行動が変化したか否かを判定可能である。具体的に、行動判定部77は、左右のうちで運転者DRから遠い側のサイドミラー、即ち左側のサイドミラー111を視認する行動の態様変化に基づき、運転者DRによる視認行動が変化したか否かを判定する。行動判定部77は、左側のサイドミラー111を視認する頻度(所定時間あたりの回数)、及び左側のサイドミラー111を視認するパターンの変化に基づいて、運転者DRの視認行動が変化したか否かを判定できる。
加えて行動判定部77は、走行区間判定部73の判定結果に基づいて、運転者DRの視認行動の変化を検出できる。具体的に、行動判定部77は、走行区間判定部73にてカーブ区間又は坂道区間を走行していると判定された場合に、運転者DRの視認行動が変化していると判定する。以上の行動判定部77による判定結果は、計数処理部76に逐次提供される。
以上の行動判定部77の判定結果に基づき、計数処理部76は、消失点の位置変化に対応するように計数処理の内容を変更する。具体的に、計数処理部76は、行動判定部77にて運転者DRの視認行動が変化したと判定された場合に、集合部61(図6参照)の位置のスライドに合わせて、基準となるゼロ点位置を変更する。その結果、図5〜図8に示すように、視認回数の計数に用いる各閾値が変更される。
例えば図6に示すように、車両110が左カーブ区間を走行している場合、集合部61は、車両110に対して左側にシフトして、左側のサイドミラー111(図2参照)に相当する集合部62に近接している。その結果、首振りの角度の基準となるゼロ点位置も左側にずれる。故に、図8に示すように、右側のサイドミラー112の視認回数を計数する閾値th(r)の絶対値は、直線区間を走行している場合よりも大きい値(例えば25°)に変更される。一方で、左側のサイドミラー111の視認回数を計数する閾値th(l)の絶対値は、直線区間を走行している場合よりも小さい値(例えば20°)に変更される。これら閾値th(r),th(l)の具体的な値は、第二記憶領域46bに蓄積された視認点VPの位置情報のうちで、現在走行中の道路環境に対応した蓄積データの分布に基づいて、設定される。故に、各閾値th(r),th(l)は、カーブの曲率の大きさ及び勾配の大きさに応じて、段階的に変化する。
図4及び図1に示す構成にて、警告制御部78は、計数処理にて計数された各視認対象物の所定時間あたりの視認回数を、計数処理部76から取得する。警告制御部78は、取得した各視認対象物の視認回数に基づき、運転者DRの視認行動が異常状態であるか否かを判定する。例えば、左右のサイドミラー111,112を視認する頻度が所定の頻度閾値を下回った場合に、警告制御部78は、異常状態であると判定する。警告制御部78は、異常状態であるとの判定した場合に、警告実施を指令する指令信号をHMI制御ユニット50へ向けて出力する。その結果、ディスプレイ51及びスピーカ52等により、運転者DRへ向けた警告が実施される。
以上説明した車載制御部45による顔向き推定のための各処理の詳細を、図9のフローチャートに基づき、図1及び図2を参照しつつ説明する。図9に示す各処理は、例えばウェアラブルデバイス10及び車載デバイス40の電源が共にオン状態とされ、ウェアラブルデバイス10から車載デバイス40への検出結果の送信が開始されたことに基づき、車載制御部45によって開始される。図9に示す各処理は、ウェアラブルデバイス10及び車載デバイス40の少なくとも一方がオフ状態とされるまで、繰り返し実施される。
S101では、運転者DRの顔向き及び視線方向の特定と、視認点VPのプロットとを開始し、S102に進む。S102では、各視認対象物の視認回数を計数する各閾値を設定し、各視認対象物の視認回数のカウントを開始して、S103に進む。尚、S102では、予め設定された初期値が各閾値として設定される。
S103では、S101にてプロットを開始した視認点VPの分布、道路の形状情報、及び最新の車速情報等に基づいて、車両110の走行環境を判定し、S104に進む。S103にて車両110が停止状態にあると判定されていた場合、S104からS103に戻る。このように車両110が停止状態にあると判定された場合、S101にて開始されたプロット処理は、走行状態に切り替わるまで一時的に中断されてもよい。一方、S103にて車両110が走行状態にあると判定されていた場合、S104からS105に進む。
S105では、視認行動が変化したか否かを判定する。S103にて走行環境の判定結果が従来と実質的に同一である場合、S105では、視認行動が変化していないと判定し、S107に進む。一方で、S103にて走行環境の判定結果に従来からの変化が生じていた場合、S105では、視認行動が変化したと判定し、S106に進む。
S106では、直前のS103にて判定された走行環境に対応した各閾値への変更を実施し、S107に進む。S107では、現在設定されている各閾値を用いて各視認対象物の視認回数を計数する計数処理を実施し、S108に進む。S108では、運転者DRの視線方向の特定と視認点VPのプロットとを継続すると共に、プロットした視認点VPのデータを現在の走行環境に対応した各記憶領域46a,46bに蓄積し、S109に進む。
S109では、直前のS107にて実施した計数処理の結果に基づき、運転者DRが異常状態にあるか否かを判定する。S109にて、運転者DRが正常な視認行動を行っており、異常状態にないと判定した場合、S103に戻る。一方で、S109にて、運転者DRが異常状態にあると判定した場合、S110に進む。
S110では、HMI制御ユニット50へ向けて警告の実施を指令する指令信号を出力し、一連の処理を一旦終了する。S110にて出力される指令信号に基づき、ディスプレイ51及びスピーカ52による警告が実施される。S110による警告が終了すると、車載制御部45は、再びS101を開始する。
ここまで説明した第一実施形態では、車両110がカーブ区間及び坂道区間等を走行することにより、前景中での消失点の位置に変化が生じると、こうした位置変化に起因して運転者DRの視認行動が変化したと判定される。その結果、視認対象物を運転者DRが視認した回数を計数する計数処理は、消失点の位置変化に合わせて、運転者DRの視認行動の変化に対応した内容に変更される。したがって、消失点の位置変化に起因して運転者DRの視認行動が変化しても、運転者が視認対象物を視認した回数は、精度良く計数可能となる。
また上述したように、消失点の位置が変化した場合、運転者DRの顔向きの検出結果にも確実に変化が生じる。その結果、顔向きの検出結果に基づく視認対象物の視認頻度及び視認対象物の視認パターンにも、明確な変化が生じ得る。そのため、これらの視認頻度及び視認パターンの変化に基づいて運転者DRの視認行動の変化の有無を判定すれば、消失点の位置変化に起因する視認行動の変化の発生は、漏れ無く検出可能となる。
加えて第一実施形態では、左右のうちで運転者DRから遠い左側のサイドミラー111を視認する行動の態様変化に基づき、消失点の位置変化に伴う視認行動全体の変化の有無が判定される。例えば、右側のサイドミラー112を視認する場合、主に眼球運動による視線移動だけでも可能であるため、首振りによる顔向きの変化は小さくなる。一方で、左側のサイドミラー111を視認する場合、眼球運動による視線移動だけでは移動量が不足するため、首振りによる明確な顔向きの変化が生じる。
以上の理由により、図10に示すように、左側のサイドミラー111の視認行動を検出する場合の誤検出及び未検出は、右側のサイドミラー112の視認行動を検出する場合の誤検出及び未検出よりも、確実に低減される。このように、左側のサイドミラー111を視認する行動は、高精度に検出され易い。そのため、左側のサイドミラー111を視認する行動の態様変化に基づくことで、行動判定部77は、運転者DRの視認行動全体の態様変化の発生も、精度良く判定可能となる。
さらに第一実施形態の行動判定部77は、走行区間判定部73の判定結果を用いることによっても、運転者DRの視認行動の変化を判定できる。上述したように、消失点の位置変化は、主にカーブ区間及び坂道区間にて発生する。故に、道路の形状情報を用いて、カーブ区間又は坂道区間の走行を特定すれば、行動判定部77は、消失点の位置変化に起因した視認行動の変化の発生を、正確且つ遅延無く判定することができる。
加えて第一実施形態では、顔向きの検出結果をプロットした視認点VPの位置情報は、第一記憶領域46aに蓄積されて、視認対象物の位置の特定に用いられる。このように視認点VPの位置情報を継続的に蓄積すれば、視認対象物の位置は、さらに精度良く特定され得る。その結果、視認行動の態様変化の判定精度、及び視認対象物の視認回数の計数精度は、共に向上可能となる。
また第一実施形態では、走行区間判定部73にて直線区間でないと判定された期間に取得される視認点VPの位置情報は、第一記憶領域46aに蓄積されない。こうした処理によれば、第一記憶領域46aには、消失点の位置変化が実質的に生じていない期間における視認点VPの位置情報のみが蓄積される。故に、第一記憶領域46aに蓄積された位置情報に基づくことで、視認対象物の位置は、直線区間にていっそう正確に特定可能となる。
さらに第一実施形態では、運転者DRの視認行動が変化したと判定された場合に、視認回数の計数に用いられる各閾値が変更される。以上によれば、計数処理部76は、運転者DRの視認行動の変化に合わせて適確な閾値を選択し、視認対象物の視認回数を精度良く計数し続けることが可能となる。
加えて第一実施形態では、車両110が実質的に停止状態にある場合、計数処理は中断される。このように、車両110が走行状態に無ければ、視認行動に係る運転者DRへの警告は、運転者DRにとって煩わしく、実質的に不要である。そのため、停止状態であれば、警告の中断に合わせて計数処理も中断されることが望ましい。
また第一実施形態では、顔向き検出部11の加速度センサ14にて検出された加速度データが、停止判定部74の停止判定に活用されている。このように、頭部HDの挙動検出を行う既存の構成を利用すれば、顔向き推定システム100の複雑化を回避しつつ、停止状態の判定が精度良く実施可能となる。
さらに第一実施形態において、運転者DRの頭部HDに装着されたジャイロセンサ13の計測データに基づき、運転者DRの顔向きが推定される。このように頭部HDと一体的に動くジャイロセンサ13は、頭部HDの動きを忠実に検出し得る。その結果、推定される運転者DRの顔向きの精度も、確保され易くなる。
また第一実施形態のように、顔向き検出部11がメガネ10aに搭載される形態であれば、顔向き検出部11は、頭部HDに対してずれ難く、頭部HDの動きを確実に検出できる。したがって、メガネ10aに顔向き検出部11を搭載する形態は、視認対象物の視認回数を計数する処理の精度向上に寄与し得る。
尚、第一実施形態において、第一記憶領域46aが「記憶領域」に相当し、運転者情報取得部71が「顔向き情報取得部」に相当し、車載デバイス40が「顔向き推定装置」に相当し、車両110が「移動体」に相当する。
(第二実施形態)
図11に示す本発明の第二実施形態による顔向き推定システム200は、第一実施形態の変形例である。第二実施形態の顔向き推定システム200では、運転者DR(図2参照)の顔向きを推定する各処理が主にウェアラブルデバイス210によって実施される。車載デバイス240は、取得した車速情報及び道路の形状情報を、無線通信によって通信ユニット47からウェアラブルデバイス210に送信する。
ウェアラブルデバイス210は、第一実施形態と同様のメガネ型のモーションセンサデバイスである(図3参照)。ウェアラブルデバイス210の検出回路220は、第一実施形態と実質同一の顔向き検出部11、通信ユニット17、操作部18、及びバッテリ19に加えて、ウェアラブル制御部215及び振動通知部218を備えている。
ウェアラブル制御部215は、プロセッサ215a、RAM、及び入出力インターフェース等を主体とするマイクロコンピュータ、並びにメモリ216等によって構成されている。メモリ216には、第一実施形態の各記憶領域46a,46b(図1参照)に相当する第一記憶領域216aと第二記憶領域216bとが確保されている。
ウェアラブル制御部215は、第一実施形態の車載制御部45(図1参照)と同様に、メモリ216に記憶された顔向き推定プログラムをプロセッサ215aによって実行する。その結果、ウェアラブル制御部215には、第一実施形態と実質同一の複数の機能ブロック(71〜78,図4参照)が構築される。
ウェアラブル制御部215に構築される運転者情報取得部71(図4参照)は、顔向き検出部11から直接的に検出結果を取得可能である。一方、ウェアラブル制御部215に構築される走行情報取得部72(図4参照)は、通信ユニット17によって受信された車速情報及び道路の形状情報を取得する。
ウェアラブル制御部215に構築される警告制御部78(図4参照)は、異常状態であるとの判定した場合に、警告実施を指令する指令信号を振動通知部218へ向けて出力する。その結果、振動通知部218の振動により、運転者DR(図2参照)へ向けた警告が実施される。
ここまで説明した第二実施形態のように、顔向き推定のための各処理がウェアラブルデバイス210で実施されても、計数処理は、運転者DRの視認行動の変化に対応した内容に変更され得る。したがって、第一実施形態と同様に、第一消失点の位置変化に起因して運転者DRの視認行動が変化しても、運転者が視認対象物を視認した回数は、精度良く計数可能となる。尚、第二実施形態では、ウェアラブルデバイス210が「顔向き推定装置」に相当する。
(他の実施形態)
以上、本開示による複数の実施形態について説明したが、本開示は、上記実施形態に限定して解釈されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲内において種々の実施形態及び組み合わせに適用することができる。
上記実施形態において、顔向き推定に係る各処理は、車載デバイス及びウェアラブルデバイスのいずれか一方で実施されていた。しかし、顔向き推定に係る各処理は、車載デバイス及びウェアラブルデバイスの各プロセッサによって分散実施されてよい。こうした形態では、顔向き推定システムが「顔向き推定装置」に相当する。また、上記実施形態にてプロセッサによって提供されていた各機能は、上述の構成とは異なるハードウェア及びソフトウェア、或いはこれらの組み合わせによっても提供可能である。さらに、車載デバイスは、例えば運転者によって車内に持ち込まれるスマートフォン及びタブレット等の携帯端末等であってもよい。
上記第二実施形態のウェアラブルデバイス210(図11参照)は、無線通信によって車速情報及び道路の形状情報を取得していた。しかし、ウェアラブルデバイスは、これら車速情報及び道路の形状情報を用いることなく、顔向き推定に係る各処理を実施してもよい。
上記第一実施形態の車載デバイスが例えばナビゲーション装置から車両の予定走行経路を取得可能であれば、例えば右左折を実施するシーンでも、カーブ区間の判定と同様に、走行区間判定部は、直線区間でないと判定することが可能である。こうした形態であれば、右左折を実施するシーンにて、サイドミラーの見落としを適確に警告することができる。
上記実施形態の顔向き検出部は、複数のセンサ12〜14を有していた。しかし、眼球運動による視線方向の変化を考慮しない形態であれば、眼電位センサは、顔向き検出部から省略可能である。また、車速情報のみによって停止判定を実施する形態であれば、加速度センサは、顔向き検出部から省略可能である。さらに、上記とは異なる他のセンサ、例えば磁気センサ及び温度センサ等が、顔向き検出部に含まれていてもよい。
上記実施形態では、ウェアラブルデバイスとして、メガネ型の構成が例示されていた。しかし、ウェアラブルデバイスは、首よりも上の頭部に取り付け可能な構成であれは、メガネ型の構成に限定されない。例えば、帽子等に取り付けられるバッジ型のウェアラブルデバイス、又は耳の後方に引っ掛けられる耳掛け型のウェアラブルデバイスが、顔向き推定システムに採用可能である。さらに、運転者の顔向きを検出する構成は、ウェアラブルデバイスに限定されない。例えば、運転者の顔を撮影するカメラが顔向き検出部として顔向き推定システムに設けられていてもよい。こうした形態では、例えば車載制御部は、カメラにて撮像された画像から、画像解析によって顔向きを検出する処理を実施する。
しかしながら、ウェアラブルデバイスの採用によれば、カメラを設置する場所の確保は不要となる。また、運転者が装着する通常のメガネやサングラス、或いは強い外光等に起因して、カメラの画像を用いた顔向きの検出が困難となる事態も回避される。
上記実施形態の行動判定部は、左側のサイドミラーの視認頻度及び視認パターンの変化を検出することで、運転者の視認行動の変化を判定していた。しかし、行動判定部は、例えば、所定の期間内にて、左右に並ぶ各サイドミラーを視認した視認回数の割合が変化した場合に、運転者の視認行動が変化したと判定してもよい。また、ステアリングが車両の左側に配置されている場合には、行動判定部は、運転者から遠い側のサイドミラーとして、右側のサイドミラーの視認頻度及び視認パターンの変化を検出することで、運転者の視認行動の変化を判定することが望ましい。
上記実施形態では、ディスプレイ及びメータ等も視認対象物として位置を特定されていたが、位置を特定される視認対象物は、左右のサイドミラー及びバックミラーだけであってもよい。また、他の車両の構成が視認対象物として位置を特定されてもよい。さらに、左右のサイドミラーに替えて、電子ミラーの画面が視認対象物として位置を特定されてもよい。
上記実施形態では、車両が概ね停止状態にある場合に、異常判定に基づく警告の実施、及び計数処理部による各処理は、中断された。しかし、例えば運転者の視線方向をプロットする処理は、車両が停止状態にある場合でも、継続されてよい。さらに、ロケータの受信する測位信号の推移に基づいて、停止判定が実施されてもよい。
上記実施形態では、プロット処理によって取得された視認点VPの位置情報が、第一記憶領域及び第二記憶領域に分類されて、蓄積されていた。しかし、位置情報の分類及び蓄積は、実施されなくてもよい。また、第一記憶領域及び第二記憶領域が設けられる記憶媒体は、フラッシュメモリに限定されず、ハードディスクドライブ等の他の記憶媒体であってもよい。
上記実施形態では、消失点に対応する集合部61(図5及び図6参照)の位置をゼロ点として規定し、上下方向及び左右方向の顔向き及び視線方向を数値化していた(図7及び図8参照)。そのため、視認回数を計数する場合の各閾値も、消失点に対応する集合部の位置を基準に設定されていた。しかし、例えばウインドシールドの特定位置(例えば中央位置)を基準にして顔向き及び視線方向を数値化する形態であれば、各閾値も、ウインドシールドの特定位置を基準に設定されてよい。
そして、本開示の顔向き推定方法を適用した処理は、上記実施形態とは異なる移動体においても、実施可能である。さらに、自動運転中の車両において自動運転機能を監視するオペレータも、運転者に該当し得る。