JPH06107030A - 居眠り運転検出装置 - Google Patents
居眠り運転検出装置Info
- Publication number
- JPH06107030A JPH06107030A JP25505392A JP25505392A JPH06107030A JP H06107030 A JPH06107030 A JP H06107030A JP 25505392 A JP25505392 A JP 25505392A JP 25505392 A JP25505392 A JP 25505392A JP H06107030 A JPH06107030 A JP H06107030A
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- JP
- Japan
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- data
- frequency
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- Auxiliary Drives, Propulsion Controls, And Safety Devices (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 居眠り運転を効果的に検出する。
【構成】 操舵角センサ１０からの１分間の検出データ
はダミーデータ付加部１３において、９分間のダミーデ
ータ（例えば０データ）が付加され、ＦＦＴ信号処理部
１４にてその周波数スペクトルが算出される。このよう
に、ダミーデータの付加により９分間のデータを基に周
波数解析が行われるため、分解能を所定値に維持でき、
かつ解析結果の時間遅れを最小限にできる。そして、周
波数解析の結果に応じて居眠りを判定し、居眠りを検出
した場合には警報部２４により警報を発する。
はダミーデータ付加部１３において、９分間のダミーデ
ータ（例えば０データ）が付加され、ＦＦＴ信号処理部
１４にてその周波数スペクトルが算出される。このよう
に、ダミーデータの付加により９分間のデータを基に周
波数解析が行われるため、分解能を所定値に維持でき、
かつ解析結果の時間遅れを最小限にできる。そして、周
波数解析の結果に応じて居眠りを判定し、居眠りを検出
した場合には警報部２４により警報を発する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、居眠り運転検出装置、
特に操舵角などの車両動作量の変化から居眠り運転を検
出する装置に関する。
特に操舵角などの車両動作量の変化から居眠り運転を検
出する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、高速道路等を走行中における
運転者の居眠りを防止するために、各種の装置が提案さ
れている。そして、効率的な居眠り防止のためには、運
転者の居眠り状態を検出することが重要であり、各種の
居眠り検出装置が開発されている。
運転者の居眠りを防止するために、各種の装置が提案さ
れている。そして、効率的な居眠り防止のためには、運
転者の居眠り状態を検出することが重要であり、各種の
居眠り検出装置が開発されている。
【０００３】例えば、特開昭６０−７６４２４号公報
（従来例１）には、ステアリングが一定角度回動したこ
とにより居眠り検出を行うことが示されており、特開昭
６０−１５７９２７号公報（従来例２）には、所定時間
内における操舵角変化の高周波成分が所定値以上である
ことから居眠り検出を行うことが示されている。
（従来例１）には、ステアリングが一定角度回動したこ
とにより居眠り検出を行うことが示されており、特開昭
６０−１５７９２７号公報（従来例２）には、所定時間
内における操舵角変化の高周波成分が所定値以上である
ことから居眠り検出を行うことが示されている。
【０００４】しかしながら、従来例１においては、カー
ブ走行を居眠りと検出してしまう場合があり、従来例２
においては必ずしも居眠り時に高周波成分が現われるわ
けではなく、また平常時において、高周波成分が現われ
ることがあり十分な居眠り検出が行えないという問題点
があった。
ブ走行を居眠りと検出してしまう場合があり、従来例２
においては必ずしも居眠り時に高周波成分が現われるわ
けではなく、また平常時において、高周波成分が現われ
ることがあり十分な居眠り検出が行えないという問題点
があった。
【０００５】関連技術 そこで、本出願人は、特願平３−２２２９６７号におい
て、改良された居眠り運転検出装置について提案した。
この装置においては、操舵角などの車両状態量の所定時
間のサンプルを周波数解析（高速フーリエ変換）すると
共に、所定の低周波成分（所定の周波数帯域の成分）を
抽出し、抽出された低周波成分を平常運転時の低周波成
分量と比較し、これが所定以上増加したことにより、居
眠りを検出する。
て、改良された居眠り運転検出装置について提案した。
この装置においては、操舵角などの車両状態量の所定時
間のサンプルを周波数解析（高速フーリエ変換）すると
共に、所定の低周波成分（所定の周波数帯域の成分）を
抽出し、抽出された低周波成分を平常運転時の低周波成
分量と比較し、これが所定以上増加したことにより、居
眠りを検出する。
【０００６】運転者の意識が低下し始めると状況の認
識、判断、操舵という動作が緩慢になり、車両状態量の
変化の低周波成分が増加する。このため、車両状態量の
平常時の低周波成分と運転時のサンプルの低周波成分を
比較することによって、比較的正確な居眠り運転の検出
が行える。
識、判断、操舵という動作が緩慢になり、車両状態量の
変化の低周波成分が増加する。このため、車両状態量の
平常時の低周波成分と運転時のサンプルの低周波成分を
比較することによって、比較的正確な居眠り運転の検出
が行える。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】ここで、高速フーリエ
変換の周波数分解能は周波数変換の対象とするデータの
サンプリング時間に依存する。すなわち、周波数分解能
は１／データ長（ｓｅｃ）であり、目的とする周波数成
分（０．０５〜０．６Ｈｚ）のある区間の周波数解析を
行うためには、９分程度の時間が必要である。従って、
過去９分間のデータに基づいて周波数解析を行うことに
なる。そこで、この先に提案の装置においては、１０秒
毎に、９分間のデータを更新しながら、周波数解析を行
っても、得られる結果は４．５分遅れのものとなってし
まい、居眠りの検出が遅れてしまうという問題点があっ
た。
変換の周波数分解能は周波数変換の対象とするデータの
サンプリング時間に依存する。すなわち、周波数分解能
は１／データ長（ｓｅｃ）であり、目的とする周波数成
分（０．０５〜０．６Ｈｚ）のある区間の周波数解析を
行うためには、９分程度の時間が必要である。従って、
過去９分間のデータに基づいて周波数解析を行うことに
なる。そこで、この先に提案の装置においては、１０秒
毎に、９分間のデータを更新しながら、周波数解析を行
っても、得られる結果は４．５分遅れのものとなってし
まい、居眠りの検出が遅れてしまうという問題点があっ
た。
【０００８】本発明は、上記問題点を解決することを課
題としてなされたものであり、分解能を落とすことな
く、かつ検出遅れを最小限にできる居眠り運転検出装置
を提供することを目的とする。
題としてなされたものであり、分解能を落とすことな
く、かつ検出遅れを最小限にできる居眠り運転検出装置
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】本発明は、車両の走行状
態から運転者の居眠りを検出する居眠り運転検出装置に
おいて、車両の動作状態を検出する動作量検出手段と、
この動作量検出手段において検出される動作状態データ
から第１の所定時間分だけ抽出すると共に、この動作状
態データに対し予め決定されたダミーデータを第２の所
定時間だけ追加し、解析用データを作成する解析用デー
タ作成手段と、得られた解析用データを高速フーリエ変
換により周波数解析する周波数解析手段と、この周波数
解析により得られた周波数特性に基づいて運転者の居眠
り状態を判定する判定手段とを有することを特徴とす
る。
態から運転者の居眠りを検出する居眠り運転検出装置に
おいて、車両の動作状態を検出する動作量検出手段と、
この動作量検出手段において検出される動作状態データ
から第１の所定時間分だけ抽出すると共に、この動作状
態データに対し予め決定されたダミーデータを第２の所
定時間だけ追加し、解析用データを作成する解析用デー
タ作成手段と、得られた解析用データを高速フーリエ変
換により周波数解析する周波数解析手段と、この周波数
解析により得られた周波数特性に基づいて運転者の居眠
り状態を判定する判定手段とを有することを特徴とす
る。
【００１０】
【作用】このように、本発明では、解析用データ作成手
段において、実際に検出した動作状態データにダミーデ
ータを付加する。そこで、例えば１分の動作状態データ
に８分のダミーデータを付加して９分の解析用データを
作成することができる。高速フーリエ変換による分解能
は、解析対象となるデータのデータ長（時間）による
が、本発明の解析用データは、ダミーデータの付加によ
り十分な長さがある。そこで、十分な分解能で周波数解
析を行うことができる。また、ダミーデータを付加し
て、解析用データを作成するため、実際の動作状態デー
タのデータ長は、短くて良い。そこで、周波数解析の時
間遅れを最小限とできる。
段において、実際に検出した動作状態データにダミーデ
ータを付加する。そこで、例えば１分の動作状態データ
に８分のダミーデータを付加して９分の解析用データを
作成することができる。高速フーリエ変換による分解能
は、解析対象となるデータのデータ長（時間）による
が、本発明の解析用データは、ダミーデータの付加によ
り十分な長さがある。そこで、十分な分解能で周波数解
析を行うことができる。また、ダミーデータを付加し
て、解析用データを作成するため、実際の動作状態デー
タのデータ長は、短くて良い。そこで、周波数解析の時
間遅れを最小限とできる。
【００１１】
【実施例】以下、本発明の一実施例について、図面に基
づいて説明する。図１には本実施例の構成ブロック図が
示されており、操舵角センサ１０は車両のステアリング
シャフトに取り付けられる。操舵角センサ１０としては
例えばステアリングシャフトに圧入されたスリット板と
コラムチューブに取り付けられた２組のホトインターラ
プタを用いることができ、ステアリングシャフトの回転
に伴いホトインターラプタがスリット板により遮光され
たりされなかったりすることでオン、オフするのを用い
てステアリングの回転方向と回転角度を検出することが
できる。
づいて説明する。図１には本実施例の構成ブロック図が
示されており、操舵角センサ１０は車両のステアリング
シャフトに取り付けられる。操舵角センサ１０としては
例えばステアリングシャフトに圧入されたスリット板と
コラムチューブに取り付けられた２組のホトインターラ
プタを用いることができ、ステアリングシャフトの回転
に伴いホトインターラプタがスリット板により遮光され
たりされなかったりすることでオン、オフするのを用い
てステアリングの回転方向と回転角度を検出することが
できる。
【００１２】そして、この操舵角センサ１０からの検出
信号は入力ポートを介してマイクロコンピュータに入力
される。このマイクロコンピュータ内にはＣＰＵやＲＡ
Ｍが内蔵され、ＣＰＵで構成される後述の各演算部が行
う演算処理により信号処理して居眠り運転を検出する。
すなわち、まず検出信号はマイクロコンピュータ内のＲ
ＡＭ等の操舵角データメモリ１２に入力され、例えば過
去２分間の操舵角データが１０秒ごとに順次更新されつ
つ格納されていく。そして、この操舵角データメモリ１
２に格納されている操舵角データは、更新されるごとに
１分間分ずつ出力される。
信号は入力ポートを介してマイクロコンピュータに入力
される。このマイクロコンピュータ内にはＣＰＵやＲＡ
Ｍが内蔵され、ＣＰＵで構成される後述の各演算部が行
う演算処理により信号処理して居眠り運転を検出する。
すなわち、まず検出信号はマイクロコンピュータ内のＲ
ＡＭ等の操舵角データメモリ１２に入力され、例えば過
去２分間の操舵角データが１０秒ごとに順次更新されつ
つ格納されていく。そして、この操舵角データメモリ１
２に格納されている操舵角データは、更新されるごとに
１分間分ずつ出力される。
【００１３】この操舵角データメモリ１２からの１０秒
ごとに出力される１分間分のデータは、ダミーデータ付
加部１３に入力され、ここでダミーデータが付加され
る。すなわち、図２に示されるように、１分間の検出操
舵角についての実データの前後に、４分間ずつのダミー
データを付加し、９分間の解析用データが作成される。
このダミーデータは、１分間の実データに基づく周波数
解析が効果的に行われることを目的として付加されるも
のであり、なるべく雑音の付加が少ないものが良い。そ
こで、本例では、ダミーデータとして、値０のデータを
採用している。なお、雑音の付加が少ないということか
ら、１分間の実データを９回繰り返して、解析用データ
を作成することも好適である。さらに、実データと０デ
ータを適当な割合で組み合わせても良い。
ごとに出力される１分間分のデータは、ダミーデータ付
加部１３に入力され、ここでダミーデータが付加され
る。すなわち、図２に示されるように、１分間の検出操
舵角についての実データの前後に、４分間ずつのダミー
データを付加し、９分間の解析用データが作成される。
このダミーデータは、１分間の実データに基づく周波数
解析が効果的に行われることを目的として付加されるも
のであり、なるべく雑音の付加が少ないものが良い。そ
こで、本例では、ダミーデータとして、値０のデータを
採用している。なお、雑音の付加が少ないということか
ら、１分間の実データを９回繰り返して、解析用データ
を作成することも好適である。さらに、実データと０デ
ータを適当な割合で組み合わせても良い。
【００１４】また、ダミーデータの長さは、本実施例の
８分間に限られるものではないが、余り長くすると演算
を実行するハードの負担が大きくなるため、ハードの演
算スピードにも依存するが、８分程度が適当であると考
えられる。なお、データ長を短くすると分解能の問題が
生じる。
８分間に限られるものではないが、余り長くすると演算
を実行するハードの負担が大きくなるため、ハードの演
算スピードにも依存するが、８分程度が適当であると考
えられる。なお、データ長を短くすると分解能の問題が
生じる。
【００１５】さらに、実データの長さも、１分間には限
定されない。しかし、操舵の周期が４〜５秒程度の場合
が多いため、少なくとも１分程度が必要であり、実デー
タ長を長くすると周波数解析における時間遅れが大きく
なってしまう。そこで、実施例の１分程度が好適であ
る。また、ダミーデータと実データとの位置関係は、Ｆ
ＦＴ解析を行う際の窓関係に依存する。このため、特に
実データが中央である必要はなく、端におくなどケース
バイケースで適宜決定するとよい。
定されない。しかし、操舵の周期が４〜５秒程度の場合
が多いため、少なくとも１分程度が必要であり、実デー
タ長を長くすると周波数解析における時間遅れが大きく
なってしまう。そこで、実施例の１分程度が好適であ
る。また、ダミーデータと実データとの位置関係は、Ｆ
ＦＴ解析を行う際の窓関係に依存する。このため、特に
実データが中央である必要はなく、端におくなどケース
バイケースで適宜決定するとよい。
【００１６】このようにして、作成された解析用データ
は、ＦＦＴ信号処理部１４に入力され、ここで高速フー
リエ変換され、時間領域の信号が周波数領域の信号に変
換される。そして、得られた信号は、特定周波数区間積
分部１６に供給される。
は、ＦＦＴ信号処理部１４に入力され、ここで高速フー
リエ変換され、時間領域の信号が周波数領域の信号に変
換される。そして、得られた信号は、特定周波数区間積
分部１６に供給される。
【００１７】この特定周波数区間積分部１６では送られ
てきた信号から低周波成分（０．６Ｈｚ以下）を抽出
し、０．１Ｈｚ〜０．２Ｈｚ、０．２Ｈｚ〜０．３Ｈ
ｚ、０．３Ｈｚ〜０．４Ｈｚ、０．４Ｈｚ〜０．５Ｈ
ｚ、０．５Ｈｚ〜０．６Ｈｚの５区間の積分を行う（Ｓ
１０３）。なお、積合のとり方は、この他０．０５〜
０．１５，…０．４５〜０．５５Ｈｚ等でも良い。そし
て、運転開始後例えば１０分間経過以前であれば、平常
運転時のデータを得ることができる。そこで、この間の
周波数解析データを適当な数平均し、これを上記６周波
数区間毎に平均値メモリ１８に格納する。例えば、５分
経過時周辺の１００秒間（解析データは１０秒毎に得ら
れるため１０回分のデータ）の平均を算出し記憶すると
よい。一方、運転開始後１０分間経過後である場合には
特定周波数区間積分部１６で算出された各周波数区間の
積分値を１０秒ごとに比較部２０に供給する。
てきた信号から低周波成分（０．６Ｈｚ以下）を抽出
し、０．１Ｈｚ〜０．２Ｈｚ、０．２Ｈｚ〜０．３Ｈ
ｚ、０．３Ｈｚ〜０．４Ｈｚ、０．４Ｈｚ〜０．５Ｈ
ｚ、０．５Ｈｚ〜０．６Ｈｚの５区間の積分を行う（Ｓ
１０３）。なお、積合のとり方は、この他０．０５〜
０．１５，…０．４５〜０．５５Ｈｚ等でも良い。そし
て、運転開始後例えば１０分間経過以前であれば、平常
運転時のデータを得ることができる。そこで、この間の
周波数解析データを適当な数平均し、これを上記６周波
数区間毎に平均値メモリ１８に格納する。例えば、５分
経過時周辺の１００秒間（解析データは１０秒毎に得ら
れるため１０回分のデータ）の平均を算出し記憶すると
よい。一方、運転開始後１０分間経過後である場合には
特定周波数区間積分部１６で算出された各周波数区間の
積分値を１０秒ごとに比較部２０に供給する。
【００１８】また、比較部２０には、前述した平均値メ
モリ１８に格納されている運転開始から１０分間経過以
前（平常運転時）の操舵角データの平均が読み出されて
供給される。従って、この比較部２０には現在の積分値
と運転開始時１０分間経過以前の平常運転時の平均値が
供給されることとなり、比較部２０ではこれらの差分を
算出して両値の比較を各周波数区間毎に行う。そして、
比較結果、すなわち差分値は判定部２２に供給され、こ
の差分値と予め定められている値との大小比較が行われ
る。
モリ１８に格納されている運転開始から１０分間経過以
前（平常運転時）の操舵角データの平均が読み出されて
供給される。従って、この比較部２０には現在の積分値
と運転開始時１０分間経過以前の平常運転時の平均値が
供給されることとなり、比較部２０ではこれらの差分を
算出して両値の比較を各周波数区間毎に行う。そして、
比較結果、すなわち差分値は判定部２２に供給され、こ
の差分値と予め定められている値との大小比較が行われ
る。
【００１９】ここで、図３には、平常運転時および居眠
り運転時の操舵角の周波数スペクトラムが示されてお
り、図３（Ａ）の平常運転時に比べ、図３（Ｂ）の居眠
り運転時の方がその低周波成分（図中ａ領域）が増大し
ていることがわかる。なお、極低周波領域（図中ｂ領
域）の変化はカーブ走路における操舵角変化によるもの
であり、居眠り運転か否かとは関係ない。そこで、この
領域の差分値は除外している。従って、走路形状によら
ず居眠り運転による低周波成分の増大を検出することが
できる。そこで、判定部２２にて所定周波数帯域におけ
る差分値と所定値以上か否かを調べ、居眠りを検出す
る。
り運転時の操舵角の周波数スペクトラムが示されてお
り、図３（Ａ）の平常運転時に比べ、図３（Ｂ）の居眠
り運転時の方がその低周波成分（図中ａ領域）が増大し
ていることがわかる。なお、極低周波領域（図中ｂ領
域）の変化はカーブ走路における操舵角変化によるもの
であり、居眠り運転か否かとは関係ない。そこで、この
領域の差分値は除外している。従って、走路形状によら
ず居眠り運転による低周波成分の増大を検出することが
できる。そこで、判定部２２にて所定周波数帯域におけ
る差分値と所定値以上か否かを調べ、居眠りを検出す
る。
【００２０】図４には、このようにして得た本実施例の
差分値の時間変化が、１分間のデータのみに基づく場合
および居眠りに対応する脳波（α波）の測定結果と共に
示されている。これより、本実施例のよる解析データに
基づく判定結果は、α波との相関が非常に高く、この値
に応じて、居眠り検出が効果的に行えることがわかる。
さらに、本実施例の場合には、時間的な遅れもない。従
って、好適な居眠り検出を行うことができる。
差分値の時間変化が、１分間のデータのみに基づく場合
および居眠りに対応する脳波（α波）の測定結果と共に
示されている。これより、本実施例のよる解析データに
基づく判定結果は、α波との相関が非常に高く、この値
に応じて、居眠り検出が効果的に行えることがわかる。
さらに、本実施例の場合には、時間的な遅れもない。従
って、好適な居眠り検出を行うことができる。
【００２１】そして、その差分値が所定値以上、例えば
平常運転時サンプルの値の２倍以上であった場合には判
定部２２は居眠り運転が発生していると判定する。この
場合には判定部２２が、ランプやブザー、音声発生器な
どの警報部２４に信号を供給して警報を与えドライバの
覚醒を促す。そして、これら各ステップを１０秒毎に繰
り返し行うことにより、ドライバの意識状態を常にモニ
タし、居眠り運転を防止することができる。
平常運転時サンプルの値の２倍以上であった場合には判
定部２２は居眠り運転が発生していると判定する。この
場合には判定部２２が、ランプやブザー、音声発生器な
どの警報部２４に信号を供給して警報を与えドライバの
覚醒を促す。そして、これら各ステップを１０秒毎に繰
り返し行うことにより、ドライバの意識状態を常にモニ
タし、居眠り運転を防止することができる。
【００２２】なお、本実施例では操舵角センサ１０を用
い、操舵角の周波数スペクトルにおける低周波成分に着
目して居眠り運転を検出しているが、操舵角センサ１０
の代わりに横変位センサを用い、この横変位の周波数ス
ペクトルにおける低周波成分に着目して居眠り運転を同
様に検出することができる。これは、車両の横変位量と
操舵角とは比例関係にあるからである。また、横Ｇセン
サ等でも同様な解析が行える。
い、操舵角の周波数スペクトルにおける低周波成分に着
目して居眠り運転を検出しているが、操舵角センサ１０
の代わりに横変位センサを用い、この横変位の周波数ス
ペクトルにおける低周波成分に着目して居眠り運転を同
様に検出することができる。これは、車両の横変位量と
操舵角とは比例関係にあるからである。また、横Ｇセン
サ等でも同様な解析が行える。
【００２３】また、本実施例では運転開始後１０分間の
操舵角データを平常運転時のサンプルとして現在値と比
較しているが、本実施例の構成にさらに車速センサを設
け、運転開始後１０分間の操舵角データをさらに車速毎
に平常運転時のサンプルとして平均値メモリ１８に格納
し（例えば０〜３０ｋｍ／ｈの平均値、３０〜４０ｋｍ
／ｈの平均値、４０〜５０ｋｍ／ｈの平均値）、現在の
操舵角データと現在車速に対応する平均値とを車速区間
毎に比較して居眠り運転を判定する構成としてもよい。
操舵角データを平常運転時のサンプルとして現在値と比
較しているが、本実施例の構成にさらに車速センサを設
け、運転開始後１０分間の操舵角データをさらに車速毎
に平常運転時のサンプルとして平均値メモリ１８に格納
し（例えば０〜３０ｋｍ／ｈの平均値、３０〜４０ｋｍ
／ｈの平均値、４０〜５０ｋｍ／ｈの平均値）、現在の
操舵角データと現在車速に対応する平均値とを車速区間
毎に比較して居眠り運転を判定する構成としてもよい。
【００２４】これは、一般に操舵角変化は車速に大きく
依存し（車速が速くなるにしたがってドライバの認知−
判断−操作に素早い処理がなされるため、操舵周波数、
横変位周波数が高くなる。）、従って操舵角スペクトル
も車速に応じて変化するため、異なる車速で現在値とサ
ンプルとを比較すると平常運転にもかかわらず低周波成
分がサンプルと相違し、場合によっては居眠り運転と誤
判定してしまうからである。
依存し（車速が速くなるにしたがってドライバの認知−
判断−操作に素早い処理がなされるため、操舵周波数、
横変位周波数が高くなる。）、従って操舵角スペクトル
も車速に応じて変化するため、異なる車速で現在値とサ
ンプルとを比較すると平常運転にもかかわらず低周波成
分がサンプルと相違し、場合によっては居眠り運転と誤
判定してしまうからである。
【００２５】さらに、本実施例では居眠り運転を検出し
た場合にランプやブザー等で警報を与える構成としてい
るが、このように単に警報を与えるだけでなく、アクセ
ルを自動的にもどす、あるいはブレーキを自動的に印加
して減速するように構成することもできる。すなわち、
判定部２２にて居眠り運転と判定された場合に警報部２
４に信号を供給するとともにスロットルアクチュエータ
やブレーキアクチュエータに制御信号を供給すればよ
い。
た場合にランプやブザー等で警報を与える構成としてい
るが、このように単に警報を与えるだけでなく、アクセ
ルを自動的にもどす、あるいはブレーキを自動的に印加
して減速するように構成することもできる。すなわち、
判定部２２にて居眠り運転と判定された場合に警報部２
４に信号を供給するとともにスロットルアクチュエータ
やブレーキアクチュエータに制御信号を供給すればよ
い。
【００２６】
【発明の効果】以上説明したように、本発明に係る居眠
り運転検出装置によれば、ダミーデータを付加して、周
波数解析を行うため、時間的遅れが少なく、かつ高分解
能の周波数解析を行うことができ、確実に居眠り運転を
検出することができる。
り運転検出装置によれば、ダミーデータを付加して、周
波数解析を行うため、時間的遅れが少なく、かつ高分解
能の周波数解析を行うことができ、確実に居眠り運転を
検出することができる。
【図１】本発明の一実施例の構成ブロック図である。
【図２】解析用データの構成を示す特性図である。
【図３】平常時および居眠り時における操舵の周波数ス
ペクトルを表す特性図である。
ペクトルを表す特性図である。
【図４】差分値とα波の関連を説明する特性図である。
１０ 操舵角センサ １３ ダミーデータ付加部 １４ ＦＦＴ信号処理部 １８ 平均値メモリ ２０ 比較部 ２２ 判定部 ２４ 警報部
Claims (1)
- 【請求項１】 車両の走行状態から運転者の居眠りを検
出する居眠り運転検出装置において、 車両の動作状態を検出する動作量検出手段と、 この動作量検出手段において検出される動作状態データ
から第１の所定時間分だけ抽出すると共に、この動作状
態データに対し予め決定されたダミーデータを第２の所
定時間だけ追加し、解析用データを作成する解析用デー
タ作成手段と、 得られた解析用データを高速フーリエ変換により周波数
解析する周波数解析手段と、 この周波数解析により得られた周波数特性に基づいて運
転者の居眠り状態を判定する判定手段と、 を有することを特徴とする居眠り運転検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25505392A JPH06107030A (ja) | 1992-09-24 | 1992-09-24 | 居眠り運転検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25505392A JPH06107030A (ja) | 1992-09-24 | 1992-09-24 | 居眠り運転検出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06107030A true JPH06107030A (ja) | 1994-04-19 |
Family
ID=17273500
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP25505392A Pending JPH06107030A (ja) | 1992-09-24 | 1992-09-24 | 居眠り運転検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06107030A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08178712A (ja) * | 1994-12-22 | 1996-07-12 | Toyota Motor Corp | 漫然運転検出装置 |
| JP2003290894A (ja) * | 2002-04-01 | 2003-10-14 | Thermo Techno:Kk | 溶融金属移送ノズル内流動状態検知方法及びその装置 |
| JP2006199159A (ja) * | 2005-01-20 | 2006-08-03 | Univ Nagoya | 運転行動認識装置 |
| JP2015189402A (ja) * | 2014-03-28 | 2015-11-02 | 株式会社デンソーアイティーラボラトリ | ドライバ状態判定装置及びドライバ状態判定プログラム |
| JP2019095915A (ja) * | 2017-11-20 | 2019-06-20 | 富士通株式会社 | 波形推定装置、波形推定方法および波形推定プログラム |
-
1992
- 1992-09-24 JP JP25505392A patent/JPH06107030A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08178712A (ja) * | 1994-12-22 | 1996-07-12 | Toyota Motor Corp | 漫然運転検出装置 |
| JP2003290894A (ja) * | 2002-04-01 | 2003-10-14 | Thermo Techno:Kk | 溶融金属移送ノズル内流動状態検知方法及びその装置 |
| JP2006199159A (ja) * | 2005-01-20 | 2006-08-03 | Univ Nagoya | 運転行動認識装置 |
| JP2015189402A (ja) * | 2014-03-28 | 2015-11-02 | 株式会社デンソーアイティーラボラトリ | ドライバ状態判定装置及びドライバ状態判定プログラム |
| JP2019095915A (ja) * | 2017-11-20 | 2019-06-20 | 富士通株式会社 | 波形推定装置、波形推定方法および波形推定プログラム |
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