特開 2024-62212 判定システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024062212

(43)【公開日】2024-05-09

(54)【発明の名称】判定システム

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/16 20060101AFI20240430BHJP

   G06Q 50/40 20240101ALI20240430BHJP

   G16Y 10/40 20200101ALI20240430BHJP

   G16Y 20/20 20200101ALI20240430BHJP

   G16Y 40/10 20200101ALI20240430BHJP

【ＦＩ】

G08G1/16 F

G06Q50/30

G16Y10/40

G16Y20/20

G16Y40/10

【審査請求】有

【請求項の数】14

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022170066

(22)【出願日】2022-10-24

(71)【出願人】

【識別番号】322003857

【氏名又は名称】パナソニックオートモーティブシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100109210

【弁理士】

【氏名又は名称】新居 広守

(74)【代理人】

【識別番号】100137235

【弁理士】

【氏名又は名称】寺谷 英作

(74)【代理人】

【識別番号】100131417

【弁理士】

【氏名又は名称】道坂 伸一

(72)【発明者】

【氏名】井上 雄太

(72)【発明者】

【氏名】松下 陽介

(72)【発明者】

【氏名】長田 圭介

【テーマコード（参考）】

5H181

5L049

5L050

【Ｆターム（参考）】

5H181AA01

5H181BB04

5H181BB13

5H181CC27

5H181EE02

5H181FF10

5H181FF13

5H181FF27

5H181FF32

5H181LL20

5H181MB12

5H181MC27

5L049CC41

5L050CC41

(57)【要約】

【課題】眠気が正常であるか否かを判定できる判定システムを提供する。
【解決手段】判定システム１０は、車両１００を運転する運転者の眠気に関する眠気データと、運転者の眠気が正常であるか否かを判定するための基準となる眠気に関する基準データとに基づいて、運転者の眠気が正常であるか否かを判定する判定部１８を備える。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

移動体を運転する運転者の眠気に関する眠気データと、前記運転者の眠気が正常であるか否かを判定するための基準となる眠気に関する基準データとに基づいて、前記運転者の眠気が正常であるか否かを判定する判定部を備える、
判定システム。

【請求項2】

前記判定部は、前記眠気データが示す眠気の変化速度である第１変化速度と前記基準データが示す眠気の変化速度である第２変化速度とを比較し、前記第１変化速度が前記第２変化速度よりも大きい場合、前記運転者の眠気が正常でないと判定する、
請求項１に記載の判定システム。

【請求項3】

前記判定部は、前記眠気データを補正するための補正値を算出する、
請求項１または２に記載の判定システム。

【請求項4】

前記判定部は、眠気に影響を与える外的要因による前記運転者の眠気の変化を小さくする前記補正値を算出する、
請求項３に記載の判定システム。

【請求項5】

前記判定部は、前記運転者が昼食を摂取することによる前記運転者の眠気の変化を小さくする前記補正値を算出する、
請求項３に記載の判定システム。

【請求項6】

前記判定部は、前記眠気データが示しかつ前記運転者が前記移動体の運転を開始した運転開始地点における前記運転者の眠気である第１眠気と前記基準データが示しかつ前記運転開始地点における前記運転者の過去の眠気である第２眠気とを比較し、前記第１眠気が前記第２眠気よりも大きい場合、前記運転者の眠気が正常でないと判定する、
請求項１または２に記載の判定システム。

【請求項7】

前記判定部は、増加傾向である眠気を示す前記眠気データと前記基準データとに基づいて、前記運転者の眠気が正常であるか否かを判定する、
請求項１または２に記載の判定システム。

【請求項8】

前記判定部によって前記運転者の眠気が正常でないと判定された場合、前記運転者の眠気が正常でない要因を推定する推定部を備える、
請求項１または２に記載の判定システム。

【請求項9】

前記推定部は、前記眠気データと前記基準データとに基づいて、前記要因を推定する、
請求項８に記載の判定システム。

【請求項10】

前記推定部は、前記判定部によって前記運転者の眠気が正常でないと判定された区間、前記運転者が前記移動体の運転を開始した運転開始地点における前記運転者の眠気、および前記運転者の生体情報の少なくとも１つに基づいて、前記要因を推定する、
請求項８に記載の判定システム。

【請求項11】

前記推定部は、眠気に影響を与える内的要因を、前記要因として推定する、
請求項８に記載の判定システム。

【請求項12】

前記判定部の判定結果に基づいて、前記移動体への報告を制御する制御部を備える、
請求項１または２に記載の判定システム。

【請求項13】

前記眠気データが取得された経路と前記眠気データが取得された時間帯とに基づいて過去の眠気に関する１以上の過去データを抽出し、前記１以上の過去データに基づいて前記基準データを生成する生成部を備える、
請求項１または２に記載の判定システム。

【請求項14】

前記生成部は、前記眠気データが取得された経路と一致する経路において取得されかつ過去の眠気に関する複数の過去データ、前記眠気データが取得された経路と部分一致する経路において取得されかつ過去の眠気に関する複数の過去データ、または前記眠気データが取得された経路と始点が一致する経路における前記始点から所定区間において取得されかつ過去の眠気に関する複数の過去データを、前記１以上の過去データとして抽出する、
請求項１３に記載の判定システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、判定システムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、眠気レベルが上昇するかを予測する眠気予測装置が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特許第５６９６６３２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、特許文献１の眠気予測装置では、眠気が正常であるか否かを判定することは想定されていないという課題がある。

【0005】

そこで、本開示は、眠気が正常であるか否かを判定できる判定システムを提供する。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示の一態様に係る判定システムは、移動体を運転する運転者の眠気に関する眠気データと、前記運転者の眠気が正常であるか否かを判定するための基準となる眠気に関する基準データとに基づいて、前記運転者の眠気が正常であるか否かを判定する判定部を備える。

【0007】

なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。また、記録媒体は、非一時的な記録媒体であってもよい。

【発明の効果】

【0008】

本開示の判定システムは、眠気が正常であるか否かを判定できる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、実施の形態に係る判定システム等を示す模式図である。

【図2】図２は、図１の判定システム等の機能構成を示すブロック図である。

【図3】図３は、図１の判定システムの機能構成を示すブロック図である。

【図4】図４は、図１の判定システムの動作の一例を示すフローチャートである。

【図5】図５は、図４のステップＳ２における動作の一例を示すフローチャートである。

【図6】図６は、図４のステップＳ３における動作の一例を示すフローチャートである。

【図7】図７は、図４のステップＳ４における動作の一例を示すフローチャートである。

【図8】図８は、図７のステップＳ３１における動作の一例を示すフローチャートである。

【図9】図９は、図７のステップＳ３２における動作の一例を示すフローチャートである。

【図10】図１０は、図９の動作の続きの動作の一例を示すフローチャートである。

【図11】図１１は、図４のステップＳ７における動作の一例を示すフローチャートである。

【図12】図１２は、図１の判定システムの他の動作の一例を示すフローチャートである。

【図13】図１３は、図４のステップＳ７における動作の他の一例を示すフローチャートである。

【図14】図１４は、図１３のステップＳ９３における動作の一例を示すフローチャートである。

【図15】図１５は、図４のステップＳ４における動作の他の一例を示すフローチャートである。

【図16】図１６は、正常な眠気および異常な眠気の一例を示すグラフである。

【発明を実施するための形態】

【0010】

本開示の一態様に係る判定システムは、移動体を運転する運転者の眠気に関する眠気データと、前記運転者の眠気が正常であるか否かを判定するための基準となる眠気に関する基準データとに基づいて、前記運転者の眠気が正常であるか否かを判定する判定部を備える。

【0011】

これによれば、眠気データと基準データとに基づいて、運転者の眠気が正常であるか否かを判定できる。

【0012】

また、本開示の一態様に係る判定システムにおいて、前記判定部は、前記眠気データが示す眠気の変化速度である第１変化速度と前記基準データが示す眠気の変化速度である第２変化速度とを比較し、前記第１変化速度が前記第２変化速度よりも大きい場合、前記運転者の眠気が正常でないと判定してもよい。

【0013】

これによれば、第１変化速度が第２変化速度よりも大きい場合、運転者の眠気が正常でないと判定できる。

【0014】

また、本開示の一態様に係る判定システムにおいて、前記判定部は、前記眠気データを補正するための補正値を算出してもよい。

【0015】

これによれば、補正値を用いて補正された眠気データと基準データとに基づいて、運転者の眠気が正常であるか否かを判定できるので、運転者の眠気が正常であるか否かをより精度良く判定できる。

【0016】

また、本開示の一態様に係る判定システムにおいて、前記判定部は、眠気に影響を与える外的要因による前記運転者の眠気の変化を小さくする前記補正値を算出してもよい。

【0017】

これによれば、外的要因による運転者の眠気の変化が小さくなるように補正された眠気データと基準データとに基づいて、運転者の眠気が正常であるか否かを判定できるので、外的要因以外の要因によって眠気が正常でなくなっているか否かをより精度良く判定できる。

【0018】

また、本開示の一態様に係る判定システムにおいて、前記判定部は、前記運転者が昼食を摂取することによる前記運転者の眠気の変化を小さくする前記補正値を算出してもよい。

【0019】

これによれば、昼食を摂取することによる運転者の眠気の変化が小さくなるように補正された眠気データと基準データとに基づいて、運転者の眠気が正常であるか否かを判定できるので、昼食を摂取すること以外の要因によって眠気が正常でなくなっているか否かをより精度良く判定できる。

【0020】

また、本開示の一態様に係る判定システムにおいて、前記判定部は、前記眠気データが示しかつ前記運転者が前記移動体の運転を開始した運転開始地点における前記運転者の眠気である第１眠気と前記基準データが示しかつ前記運転開始地点における前記運転者の過去の眠気である第２眠気とを比較し、前記第１眠気が前記第２眠気よりも大きい場合、前記運転者の眠気が正常でないと判定してもよい。

【0021】

これによれば、第１眠気が第２眠気よりも大きい場合、運転者の眠気が正常でないと判定できる。

【0022】

また、本開示の一態様に係る判定システムにおいて、前記判定部は、増加傾向である眠気を示す前記眠気データと前記基準データとに基づいて、前記運転者の眠気が正常であるか否かを判定してもよい。

【0023】

これによれば、運転者の眠気の増大が進んでいる状態における、運転者の眠気が正常であるか否かを判定できる。

【0024】

また、本開示の一態様に係る判定システムは、前記判定部によって前記運転者の眠気が正常でないと判定された場合、前記運転者の眠気が正常でない要因を推定する推定部を備えてもよい。

【0025】

これによれば、運転者の眠気が正常でない要因を推定できる。

【0026】

また、本開示の一態様に係る判定システムにおいて、前記推定部は、前記眠気データと前記基準データとに基づいて、前記要因を推定してもよい。

【0027】

これによれば、眠気データと基準データとに基づいて運転者の眠気が正常でない要因を推定できるので、運転者の眠気が正常でない要因をより精度良く推定できる。

【0028】

また、本開示の一態様に係る判定システムにおいて、前記推定部は、前記判定部によって前記運転者の眠気が正常でないと判定された区間、前記運転者が前記移動体の運転を開始した運転開始地点における前記運転者の眠気、および前記運転者の生体情報の少なくとも１つに基づいて、前記要因を推定してもよい。

【0029】

これによれば、判定部によって運転者の眠気が正常でないと判定された区間、運転者が移動体の運転を開始した運転開始地点における運転者の眠気、および運転者の生体情報の少なくとも１つに基づいて、運転者の眠気が正常でない要因を推定できるので、運転者の眠気が正常でない要因をより精度良く推定できる。

【0030】

また、本開示の一態様に係る判定システムにおいて、前記推定部は、眠気に影響を与える内的要因を、前記要因として推定してもよい。

【0031】

これによれば、運転者の眠気が正常でない内的要因を推定できる。

【0032】

また、本開示の一態様に係る判定システムは、前記判定部の判定結果に基づいて、前記移動体への報告を制御する制御部を備えてもよい。

【0033】

これによれば、判定部の判定結果に基づいて移動体への報告を制御できるので、移動体の運転者は、運転者の眠気が正常である場合には特に報告を受けず、運転者の眠気が正常でない場合に報告を受けることができる。

【0034】

また、本開示の一態様に係る判定システムは、前記眠気データが取得された経路と前記眠気データが取得された時間帯とに基づいて過去の眠気に関する１以上の過去データを抽出し、前記１以上の過去データに基づいて前記基準データを生成する生成部を備えてもよい。

【0035】

これによれば、眠気データが取得された経路および時間帯に基づいて抽出された１以上の過去データを用いて基準データを生成できるので、運転者の眠気が正常であるか否かをより精度良く判定できる。

【0036】

また、本開示の一態様に係る判定システムにおいて、前記生成部は、前記眠気データが取得された経路と一致する経路において取得されかつ過去の眠気に関する複数の過去データ、前記眠気データが取得された経路と部分一致する経路において取得されかつ過去の眠気に関する複数の過去データ、または前記眠気データが取得された経路と始点が一致する経路における前記始点から所定区間において取得されかつ過去の眠気に関する複数の過去データを、前記１以上の過去データとして抽出してもよい。

【0037】

これによれば、眠気データが取得された経路と一致または類似している経路において取得された１以上の過去データを用いて基準データを生成できるので、運転者の眠気が正常であるか否かをより精度良く判定できる。

【0038】

以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。

【0039】

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置および接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、同じ構成部材については同じ符号を付している。

【0040】

（実施の形態）
図１は、実施の形態に係る判定システム１０等を示す模式図である。

【0041】

判定システム１０は、車両１００の運転者の眠気が正常であるか否かを判定するシステムである。図１に示すように、判定システム１０は、処理サーバ１２と、データベース１４とを備える。処理サーバ１２は、種々の処理を行う。データベース１４は、処理サーバ１２による処理に用いられる種々のデータ等を含むデータベースである。たとえば、判定システム１０は、クラウドによって実現される。

【0042】

車両１００は、移動体の一例である。たとえば、車両１００は、自動車である。なお、たとえば、移動体は、車輪のない乗物等であってもよい。車両１００の運転者は、車両１００に乗って車両１００を運転する。たとえば、車両１００は、荷物を配送するための車両であり、運転者は、予め決められた経路にしたがって車両１００を走行させる。たとえば、車両１００は、１以上のセンサを有し、１以上のセンサを用いて取得されたセンサデータを判定システム１０に送信する。たとえば、１以上のセンサは、運転者の眠気を推定するためのセンサ、運転者の生体情報を検出するためのセンサ、車両１００が走行する経路に関する経路情報を検出するためのセンサ、および車両１００に関する車両情報を検出するためのセンサ等を含む。本実施の形態では、１以上のセンサは、ドライブレコーダ１０１と、ドライバモニタリングシステム１０２とを含む。

【0043】

運行管理システム２００は、車両１００の運行を管理する。運行管理システム２００は、データベース２０１を有する。データベース２０１は、車両１００の運行管理に関する運行管理データ等を含むデータベースである。たとえば、運行管理データは、車両１００が走行する経路、および車両１００が経路を走行する時間帯等を示す。運行管理システム２００は、運行管理データを判定システム１０に送信する。たとえば、運行管理システム２００は、コンピュータ等によって実現される。

【0044】

判定システム１０は、センサデータおよび運行管理データに基づいて運転者の眠気が正常であるか否かの判定処理等を行い、処理結果を車両１００および運行管理システム２００に送信する。

【0045】

図２は、図１の判定システム１０等の機能構成を示すブロック図である。

【0046】

図２に示すように、車両１００は、眠気推定部１０３をさらに有する。眠気推定部１０３は、運転者の眠気を推定する。たとえば、眠気推定部１０３は、運転者の眠気レベルを推定する。眠気レベルは、眠気の大きさ（強さ）を示す指標であり、眠気レベルが高い程、大きい（強い）眠気を感じていることを示す。つまり、たとえば、眠気推定部１０３は、運転者がどれくらいの大きさの眠気を感じているかを推定する。たとえば、眠気推定部１０３は、ドライバモニタリングシステム１０２によって得られた運転者の瞬きの頻度および運転者の口の動き等に基づいて、運転者の眠気を推定する。たとえば、眠気推定部１０３は、運転者の瞬きの頻度が多い程、運転者の眠気レベルが高いと推定する。また、たとえば、眠気推定部１０３は、運転者の口が動く頻度が低い程、運転者の眠気レベルが高いと推定する。たとえば、眠気推定部１０３は、所定時間間隔で繰り返し運転者の眠気を推定する。眠気推定部１０３は、運転者の眠気を示す眠気データを判定システム１０に送信する。たとえば、眠気データは、運転者の眠気レベルの時系列データである。たとえば、眠気推定部１０３は、プロセッサ等によって実現される。なお、たとえば、車両１００ではなく、判定システム１０が、眠気推定部１０３を有していてもよい。

【0047】

判定システム１０は、生成部１６と、判定部１８と、要因推定部２０と、制御部２２とを備える。たとえば、生成部１６、判定部１８、要因推定部２０、および制御部２２は、プロセッサ、メモリ、および無線通信モジュール等によって実現される。

【0048】

生成部１６は、眠気データが取得された経路と眠気データが取得された時間帯とに基づいて過去の眠気に関する１以上の過去データを抽出し、１以上の過去データに基づいて基準データを生成する。基準データは、運転者の眠気が正常であるか否かを判定するための基準となる眠気に関するデータである。たとえば、基準データは、眠気レベルの時系列データである。たとえば、生成部１６は、車両１００が走行している経路、車両１００が経路を走行している時間帯、および車両１００が走行している経路の交通状況等に基づいて、基準データを生成する。たとえば、車両１００が走行している経路、車両１００が経路を走行している時間帯、および車両１００が走行している経路の交通状況等を示す情報は、センサデータおよび運行管理データ等に含まれる。

【0049】

判定部１８は、運転者の眠気が正常であるか否かを判定する。判定部１８は、車両１００を運転する運転者の眠気に関する眠気データと、運転者の眠気が正常であるか否かを判定するための基準となる眠気に関する基準データとに基づいて、運転者の眠気が正常であるか否かを判定する。たとえば、判定部１８は、運転者の眠気レベルの上昇速度（増加速度）と、許容できる眠気の上昇速度（増加速度）である許容上昇速度とを比較し、運転者の眠気レベルの上昇速度が許容上昇速度よりも大きい場合、運転者の眠気が正常でないと判定する。また、たとえば、判定部１８は、運転者の眠気レベルと、許容できる眠気レベルである許容眠気レベルとを比較し、運転者の眠気レベルが許容眠気レベルよりも大きい場合、運転者の眠気が正常でないと判定する。たとえば、許容上昇速度は、基準データが示す眠気レベルの上昇速度に閾値を加算した上昇速度であり、許容眠気レベルは、基準データが示す眠気レベルに閾値を加算した眠気レベルである。図１６は、正常な眠気および異常な眠気の一例を示すグラフである。ここでは、図１６に示すように、退屈、長時間運転等が原因の眠気については、正常な眠気とする。一方、睡眠不足、疲労等が原因の眠気については、正常でない眠気つまり異常な眠気とする。睡眠不足等の運転者の体調に関わる要因により、眠気が早急に進む状態（眠気レベルの上昇速度が許容上昇速度よりも大きい状態）である場合（図１６の二点鎖線で囲まれた部分を参照）、眠気に異常性があるつまり運転者の眠気が正常でないとする。

【0050】

判定部１８は、判定結果を出力する。たとえば、判定結果は、運転者の眠気が正常であるか否か、および運転者の眠気が正常でない場合における眠気の異常の現れ方等を示す。たとえば、運転者の眠気が正常でない場合における眠気の異常の現れ方は、運転者の眠気の変化速度、運転者の眠気の大きさ、運転者の眠気が正常でない（異常である）区間、および運転者の眠気が正常でなくなった（異常になった）タイミング等によって示される。

【0051】

要因推定部２０は、判定部１８によって運転者の眠気が正常でないと判定された場合、運転者の眠気が正常でない要因を推定する推定部の一例である。たとえば、要因推定部２０は、判定部１８の判定結果、車両１００が走行している経路、車両１００が経路を走行している時間帯、および車両１００が走行している経路の交通状況等に基づいて、運転者の眠気が正常でない要因を推定する。たとえば、車両１００が走行している経路、車両１００が経路を走行している時間帯、および車両１００が走行している経路の交通状況等を示す情報は、センサデータおよび運行管理データ等に含まれる。要因推定部２０は、推定結果を出力する。たとえば、推定結果は、運転者の眠気が正常でない要因を示す。具体的には、たとえば、推定結果は、服薬が要因である可能性の度合い、睡眠不足が要因である可能性の度合い、および前日疲労が要因である可能性の度合い等を示す。

【0052】

制御部２２は、判定部１８の判定結果に基づいて、車両１００への報告を制御する。たとえば、制御部２２は、判定部１８によって運転者の眠気が正常でないと判定された場合、車両１００に対して、運転者の眠気が正常でないことの報告を行う。たとえば、制御部２２は、運転者の眠気が正常でないことを示す情報を車両１００に送信することによって、車両１００に対して、運転者の眠気が正常でないことの報告を行う。また、たとえば、制御部２２は、要因推定部２０によって要因が推定された場合、車両１００に対して、運転者の眠気が正常でない要因の報告を行う。たとえば、制御部２２は、要因推定部２０によって推定された要因を示す情報を車両１００に送信することによって、車両１００に対して、運転者の眠気が正常でない要因の報告を行う。また、たとえば、制御部２２は、判定部１８によって運転者の眠気が正常であると判定された場合、車両１００に対して報告を行わない。制御部２２は、同様に、運行管理システム２００への報告も制御する。

【0053】

図３は、図１の判定システム１０の機能構成を示すブロック図である。

【0054】

図３に示すように、判定システム１０は、データ取得部２４をさらに備える。

【0055】

データ取得部２４は、センサデータを取得するセンサデータ取得部２６と、眠気データを取得する眠気データ取得部２８と、運行管理データを取得する運行管理データ取得部３０とを有する。データ取得部２４は、取得したセンサデータと眠気データと運行管理データとを、生成部１６と判定部１８と要因推定部２０とに送信する。たとえば、データ取得部２４は、無線通信モジュール等によって実現される。

【0056】

生成部１６は、データベース３２と、抽出部３４と、基準データ生成部３６とを有する。データベース３２は、過去の眠気に関する１以上の過去データを含むデータベースである。たとえば、１以上の過去データのそれぞれは、眠気レベルの時系列データである。抽出部３４は、眠気データが取得された経路と眠気データが取得された時間帯とに基づいて、１以上の過去データを抽出する。本実施の形態では、抽出部３４は、データベース３２から１以上の過去データを抽出する。基準データ生成部３６は、抽出された１以上の過去データに基づいて基準データを生成する。

【0057】

判定部１８は、データベース３８と、処理部４０と、補正部４２と、比較部４４とを有する。データベース３８は、基準データ等を含むデータベースである。処理部４０は、種々の処理を行う。たとえば、処理部４０は、データ取得部２４によって取得された眠気データが運転者の眠気が正常であるか否かを判定するためのデータとして適切か否かを判定するための処理等を行う。補正部４２は、眠気データを補正するための補正値を算出し、補正値を用いて眠気データを補正する。比較部４４は、眠気データと基準データとを比較する。

【0058】

センサデータ取得部２６、眠気データ取得部２８、運行管理データ取得部３０、抽出部３４、基準データ生成部３６、処理部４０、補正部４２、比較部４４、要因推定部２０、および制御部２２は、処理サーバ１２に含まれる。また、データベース３２およびデータベース３８は、データベース１４に含まれる。

【0059】

図４は、図１の判定システム１０の動作の一例を示すフローチャートである。

【0060】

図４に示すように、まず、判定システム１０は、センサデータ、眠気データ、および運行管理データを取得する（ステップＳ１）。本実施の形態では、データ取得部２４が、センサデータ、眠気データ、および運行管理データを取得する。

【0061】

判定システム１０は、基準データ生成用の１以上の過去データを抽出する（ステップＳ２）。本実施の形態では、生成部１６が、１以上の過去データを抽出する。

【0062】

判定システム１０は、基準データを生成する（ステップＳ３）。本実施の形態では、生成部１６が、１以上の過去データを用いて基準データを生成する。

【0063】

判定システム１０は、運転者の眠気が正常であるか否かを判定する（ステップＳ４）。本実施の形態では、判定部１８が、運転者の眠気が正常であるか否かを判定する。

【0064】

判定システム１０は、運転者の眠気が正常であると判定されたか否かを判定する（ステップＳ５）。本実施の形態では、判定部１８が、運転者の眠気が正常であると判定されたか否かを判定する。

【0065】

判定システム１０は、運転者の眠気が正常であると判定された場合（ステップＳ５でＹｅｓ）、報告を行わず（ステップＳ６）、処理を終了する。たとえば、制御部２２は、運転者の眠気が正常であると判定された場合、報告を行わない。

【0066】

判定システム１０は、運転者の眠気が正常でないと判定された場合（ステップＳ５でＮｏ）、運転者の眠気が正常でない要因を推定する（ステップＳ７）。たとえば、要因推定部２０は、運転者の眠気が正常でないと判定された場合、運転者の眠気が正常でない要因を推定する。

【0067】

判定システム１０は、運転者の眠気が正常でない要因を推定すると、報告を行う（ステップＳ８）。たとえば、制御部２２は、運転者の眠気が正常でないと判定された場合、報告を行う。

【0068】

図５は、図４のステップＳ２における動作の一例を示すフローチャートである。

【0069】

図５に示すように、まず、抽出部３４は、運転者が車両１００の運転を開始した運転開始地点から車両１００の現在地点までの経路と一致する経路に係る過去データが所定数以上あるか否かを判定する（ステップＳ１１）。たとえば、運転者が車両１００の運転を開始した運転開始地点から車両１００の現在地点までの経路と一致する経路は、運転者が車両１００の運転を開始した運転開始地点から車両１００の現在地点までの経路の全部と一致する経路である。たとえば、過去データは、過去の眠気に関するデータであり、眠気レベルの時系列データである。たとえば、運転者が車両１００の運転を開始した運転開始地点から車両１００の現在地点までの経路と一致する経路に係る過去データは、運転者が過去に当該経路にしたがって車両１００を走行させているときに取得された運転者の眠気レベルの時系列データである。たとえば、抽出部３４は、現在から遡って所定年数の範囲において取得された複数の過去データのうちから、過去データが所定数以上あるか否かを判定する。

【0070】

抽出部３４は、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と一致する経路に係る過去データが所定数以上ある場合（ステップＳ１１でＹｅｓ）、当該過去データが取得された時間帯を取得する（ステップＳ１２）。たとえば、過去データには当該過去データが取得された時刻を示すタイムスタンプが紐付けられている。具体的には、たとえば、過去データには当該過去データが示す各眠気レベルが得られた時刻を示すタイムスタンプが紐付けられている。

【0071】

抽出部３４は、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と一致する経路に係る過去データが所定数以上ない場合（ステップＳ１１でＮｏ）、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と部分一致する経路に係る過去データが所定数以上あるか否かを判定する（ステップＳ１３）。たとえば、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と部分一致する経路に係る過去データは、運転者が過去に当該経路にしたがって車両１００を走行させているときに取得された運転者の眠気レベルの時系列データである。

【0072】

抽出部３４は、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と部分一致する経路に係る過去データが所定数以上ある場合（ステップＳ１３でＹｅｓ）、一致区間に係る過去データが取得された時間帯を取得する（ステップＳ１４）。一致区間は、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と部分一致する経路のうち、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と一致する区間である。

【0073】

抽出部３４は、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と部分一致する経路に係る過去データが所定数以上ない場合（ステップＳ１３でＮｏ）、運転開始地点が一致する経路に係る過去データが所定数以上あるか否かを判定する（ステップＳ１５）。つまり、抽出部３４は、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と部分一致する経路に係る過去データが所定数以上ない場合、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と始点が一致する経路に係る過去データが所定数以上あるか否かを判定する。

【0074】

抽出部３４は、運転開始地点が一致する経路に係る過去データが所定数以上ある場合（ステップＳ１５でＹｅｓ）、所定区間に係る過去データが取得された時間帯を取得する（ステップＳ１６）。たとえば、所定区間は、運転開始から数十分程度の時間区間である。

【0075】

抽出部３４は、運転開始地点が一致する経路に係る過去データが所定数以上ない場合（ステップＳ１５でＮｏ）、処理を終了する。

【0076】

抽出部３４は、時間帯一致率が閾値より高い過去データを抽出する（ステップＳ１７）。たとえば、２４時間（１日）を４時間毎に６つの時間帯に分け、過去データが取得された時間帯が、眠気データが取得された時間帯と同じ時間帯であれば一致率を１００とし、眠気データが取得された時間帯と隣り合う時間帯であれば一致率を８０とし、眠気データが取得された時間帯と１つの時間帯を挟んで隣り合う時間帯であれば一致率を６０とし、眠気データが取得された時間帯と２つの時間帯を挟んで隣り合う時間帯であれば一致率を４０とする。たとえば、閾値は５０であり、抽出部３４は、ステップＳ１１、ステップＳ１３、またはステップＳ１５であると判定された所定数以上の過去データのうち、一致率が５０よりも大きい過去データを抽出する。

【0077】

抽出部３４は、抽出された過去データが所定数以上あるか否かを判定する（ステップＳ１８）。具体的には、抽出部３４は、ステップＳ１７で抽出された過去データが所定数以上あるか否かを判定する。

【0078】

抽出部３４は、抽出された過去データが所定数以上ある場合（ステップＳ１８でＹｅｓ）、処理を終了する。

【0079】

抽出部３４は、抽出された過去データが所定数以上ない場合（ステップＳ１８でＮｏ）、過去データが所定数以上になるように、時間帯一致率が閾値以下の過去データのうち時間帯一致率がより高い過去データから順番に抽出し（ステップＳ１９）、処理を終了する。

【0080】

このように、生成部１６は、眠気データが取得された経路と一致する経路において取得されかつ過去の眠気に関する複数の過去データ、眠気データが取得された経路と部分一致する経路において取得されかつ過去の眠気に関する複数の過去データ、または眠気データが取得された経路と始点が一致する経路における始点から所定区間において取得されかつ過去の眠気に関する複数の過去データを、１以上の過去データとして抽出する。

【0081】

図６は、図４のステップＳ３における動作の一例を示すフローチャートである。

【0082】

図６に示すように、まず、基準データ生成部３６は、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と一致する経路に係る過去データか否かを判定する（ステップＳ２１）。たとえば、基準データ生成部３６は、ステップＳ２において抽出された１以上の過去データが車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と一致する経路に係る過去データであるか否かを判定する。

【0083】

基準データ生成部３６は、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と一致する経路に係る過去データでない場合（ステップＳ２１でＮｏ）、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と部分一致する経路に係る過去データか否かを判定する（ステップＳ２２）。たとえば、基準データ生成部３６は、ステップＳ２において抽出された１以上の過去データが車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と部分一致する経路に係る過去データであるか否かを判定する。

【0084】

基準データ生成部３６は、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と部分一致する経路に係る過去データである場合（ステップＳ２２でＹｅｓ）、一致区間に係る過去データを抽出する（ステップＳ２３）。

【0085】

基準データ生成部３６は、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と部分一致する経路に係る過去データでない場合（ステップＳ２２でＮｏ）、運転開始地点が一致する経路に係る過去データか否かを判定する（ステップＳ２４）。たとえば、基準データ生成部３６は、ステップＳ２において抽出された１以上の過去データが運転開始地点が一致する経路に係る過去データであるか否かを判定する。

【0086】

基準データ生成部３６は、運転開始地点が一致する経路に係る過去データでない場合（ステップＳ２４でＮｏ）、処理を終了する。

【0087】

基準データ生成部３６は、運転開始地点が一致する経路に係る過去データである場合（ステップＳ２４でＹｅｓ）、所定区間に係る過去データを抽出する（ステップＳ２５）。

【0088】

基準データ生成部３６は、時間帯が一致しているか否かを判定する（ステップＳ２６）。たとえば、基準データ生成部３６は、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と一致する経路に係る１以上の過去データのそれぞれが取得された時間帯が、眠気データが取得された時間帯と一致していれば、時間帯が一致していると判定する。一方、基準データ生成部３６は、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と一致する経路に係る１以上の過去データの少なくとも１つが取得された時間帯が、眠気データが取得された時間帯と一致していなければ、時間帯が一致していないと判定する。また、たとえば、基準データ生成部３６は、ステップＳ２３またはステップＳ２５で抽出した１以上の過去データのそれぞれが取得された時間帯が、眠気データが取得された時間帯と一致していれば、時間帯が一致していると判定する。一方、基準データ生成部３６は、ステップＳ２３またはステップＳ２５で抽出した１以上の過去データの少なくとも１つが取得された時間帯が、眠気データが取得された時間帯と一致していなければ、時間帯が一致していないと判定する。

【0089】

基準データ生成部３６は、時間帯が一致している場合（ステップＳ２６でＹｅｓ）、（Σ（過去データ））／（過去データ数）によって基準データを算出する（ステップＳ２７）。たとえば、基準データ生成部３６は、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と一致する経路に係る１以上の過去データを合算し、合算したデータを１以上の過去データの個数で除算することによって基準データを算出する。また、たとえば、基準データ生成部３６は、ステップＳ２３またはステップＳ２５で抽出した１以上の過去データを合算し、合算したデータを１以上の過去データの個数で除算することによって、基準データを算出する。たとえば、１以上の過去データを合算することは、１以上の過去データが示す各時刻の眠気レベルを合算することであり、合算したデータを１以上の過去データの個数で除算することは、合算して得られた各時刻の眠気レベルを１以上の過去データの個数で除算することである。

【0090】

基準データ生成部３６は、時間帯が一致していない場合（ステップＳ２６でＮｏ）、（Σ（重み係数×過去データ））／（Σ（重み係数））によって眠気データを算出する（ステップＳ２８）。重み係数は、時間帯の一致率が高い程大きい値に設定される。たとえば、時間帯の一致率が１００の過去データには、１０という重み係数が乗算され、時間帯の一致率が８０の過去データには、８という重み係数が乗算され、時間帯の一致率が６０の過去データには、６という重み係数が乗算され、時間帯の一致率が４０の過去データには、４という重み係数が乗算され、時間帯の一致率が２０の過去データには、２という重み係数が乗算される。たとえば、基準データ生成部３６は、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と一致する経路に係る１以上の過去データのそれぞれに重み係数をかけて合算し、合算したデータを１以上の過去データに乗算された１以上の重み係数の値を合算した値で除算することによって基準データを算出する。また、たとえば、基準データ生成部３６は、ステップＳ２３またはステップＳ２５で抽出した１以上の過去データのそれぞれに重み係数をかけて合算し、合算したデータを１以上の過去データに乗算された１以上の重み係数の値を合算した値で除算することによって、基準データを算出する。たとえば、１以上の過去データのそれぞれに重み係数をかけて合算することは、１以上の過去データが示す各時刻の眠気レベルに重み係数をかけ、重み係数をかけて得られた各時刻の眠気レベルを合算することであり、合算したデータを１以上の過去データに乗算された１以上の重み係数の値を合算した値で除算することは、合算して得られた各時刻の眠気レベルを１以上の過去データに乗算された１以上の重み係数の値を合算した値で除算することである。

【0091】

図７は、図４のステップＳ４における動作の一例を示すフローチャートである。

【0092】

図７に示すように、まず、判定部１８は、眠気データを補正する（ステップＳ３１）。

【0093】

判定部１８は、基準データと眠気データとを比較して眠気が正常か否か判定する（ステップＳ３２）。

【0094】

図８は、図７のステップＳ３１における動作の一例を示すフローチャートである。

【0095】

図８に示すように、まず、補正部４２は、外的要因に応じた補正値を取得する（ステップＳ４１）。外的要因は、眠気に影響を与える外的な要因である。外的要因に応じた補正値は、外的要因による運転者の眠気の変化を小さくする補正値である。たとえば、外的要因は、天気、渋滞、月、日、および室温等である。

【0096】

補正部４２は、補正値を用いて眠気データを補正する（ステップＳ４２）。

【0097】

補正部４２は、全ての外的要因について補正が終了したか否かを判定する（ステップＳ４３）。

【0098】

補正部４２は、全ての外的要因について補正が終了していない場合（ステップＳ４３でＮｏ）、まだ取得していない外的要因に応じた補正値を取得する（ステップＳ４１）。

【0099】

補正部４２は、全ての外的要因について補正が終了している場合（ステップＳ４３でＹｅｓ）、処理を終了する。

【0100】

図９は、図７のステップＳ３２における動作の一例を示すフローチャートである。図１０は、図９の動作の続きの動作の一例を示すフローチャートである。

【0101】

図９に示すように、まず、処理部４０は、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と一致する経路に係る基準データか否かを判定する（ステップＳ５１）。車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と一致する経路に係る基準データは、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と一致する経路に係る１以上の過去データを用いて生成された基準データである。

【0102】

処理部４０は、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と一致する経路に係る基準データである場合（ステップＳ５１でＹｅｓ）、眠気データと基準データとの比較の時間窓を運転開始地点から現在地点に設定する（ステップＳ５２）。

【0103】

処理部４０は、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と一致する経路に係る基準データでない場合（ステップＳ５１でＮｏ）、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と部分一致する経路に係る基準データであるか否かを判定する（ステップＳ５３）。車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と部分一致する経路に係る基準データは、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と部分一致する経路に係る１以上の過去データを用いて生成された基準データである。

【0104】

処理部４０は、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と部分一致する経路に係る基準データである場合（ステップＳ５３でＹｅｓ）、眠気データと基準データとの比較の時間窓を一致区間に設定する（ステップＳ５４）。

【0105】

処理部４０は、時間窓を設定すると、眠気データが増加傾向であるか否かを判定する（ステップＳ５５）。たとえば、処理部４０は、眠気データ（時系列データ）をローパスフィルタに通し、小さな振動の無い眠気データを生成した後、当該眠気データに対して時間差分値を計算し、単調増加性を判定し、眠気データが増加傾向であるか否かを判定する。

【0106】

処理部４０は、眠気データが増加傾向でない場合（ステップＳ５５でＮｏ）、処理を終了する。

【0107】

比較部４４は、眠気データが増加傾向である場合（ステップＳ５５でＹｅｓ）、図１０に示すように、運転開始地点において眠気が基準眠気よりも閾値以上大きいか否かを判定する（ステップＳ５６）。基準眠気は、基準データが示す眠気である。たとえば、閾値が０．５である場合、比較部４４は、運転開始地点における眠気の眠気レベルが、運転開始地点における基準眠気の眠気レベルに０．５を加算したレベル以上か否かを判定する。

【0108】

比較部４４は、運転開始地点において眠気が基準眠気よりも閾値以上大きい場合（ステップＳ５６でＹｅｓ）、初期の眠気が正常でないと判定する（ステップＳ５７）。

【0109】

比較部４４は、運転開始地点において眠気が基準眠気よりも閾値以上大きくない場合（ステップＳ５６でＮｏ）、眠気の変化速度が基準眠気の変化速度より閾値以上に大きいか否かを判定する（ステップＳ５８）。たとえば、閾値が０．５である場合、比較部４４は、眠気が上昇する速度（変化速度）が、基準眠気が上昇する速度（変化速度）に０．５を加算した速度以上か否かを判定する。

【0110】

比較部４４は、眠気の変化速度が基準眠気の変化速度より閾値以上に大きい場合（ステップＳ５８でＹｅｓ）、眠気の変化速度が正常でないと判定する（ステップＳ５９）。

【0111】

比較部４４は、眠気の変化速度が基準眠気の変化速度より閾値以上に大きくない場合（ステップＳ５８でＮｏ）、初期の眠気が正常でないと判定したか否かを判定する（ステップＳ６０）。

【0112】

比較部４４は、眠気の変化速度が正常でないと判定した場合（ステップＳ５９）、および初期の眠気が正常でないと判定した場合（ステップＳ６０でＹｅｓ）、眠気が正常でないと判定する（ステップＳ６１）。

【0113】

比較部４４は、初期の眠気が正常でないと判定されていない場合（ステップＳ６０でＮｏ）、眠気が正常であると判定し（ステップＳ６２）、処理を終了する。

【0114】

図９に戻って、処理部４０は、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路と部分一致する経路に係る基準データでない場合（ステップＳ５３でＮｏ）、運転開始地点が一致する経路に係る過去データであるか否かを判定する（ステップＳ６３）。

【0115】

比較部４４は、運転開始地点が一致する経路に係る過去データである場合（ステップＳ６３でＹｅｓ）、図１０に示すように、運転開始地点において眠気が基準眠気よりも閾値以上大きいか否かを判定する（ステップＳ６４）。比較部４４は、ステップＳ５６と同様にして、運転開始地点において眠気が基準眠気よりも閾値以上大きいか否かを判定する。

【0116】

比較部４４は、運転開始地点において眠気が基準眠気よりも閾値以上大きい場合（ステップＳ６４でＹｅｓ）、初期の眠気が正常でないと判定する（ステップＳ６５）。

【0117】

比較部４４は、運転開始地点において眠気が基準眠気よりも閾値以上大きくない場合（ステップＳ６４でＮｏ）、眠気が正常であると判定し（ステップＳ６２）、処理を終了する。

【0118】

図９に戻って、処理部４０は、運転開始地点が一致する経路に係る過去データでない場合（ステップＳ６３でＮｏ）、図１０に示すように、処理を終了する。

【0119】

このように、判定部１８は、眠気データが示す眠気の変化速度である第１変化速度と基準データが示す眠気の変化速度である第２変化速度とを比較し、第１変化速度が第２変化速度よりも大きい場合、運転者の眠気が正常でないと判定する。

【0120】

また、判定部１８は、眠気データが示しかつ運転者が車両１００の運転を開始した運転開始地点における運転者の眠気である第１眠気と基準データが示しかつ運転開始地点における運転者の過去の眠気である第２眠気とを比較し、第１眠気が第２眠気よりも大きい場合、運転者の眠気が正常でないと判定する。

【0121】

また、判定部１８は、増加傾向である眠気を示す眠気データと基準データとに基づいて、運転者の眠気が正常であるか否かを判定する。

【0122】

図１１は、図４のステップＳ７における動作の一例を示すフローチャートである。

【0123】

図１１に示すように、まず、要因推定部２０は、要因推定用の参考データがあるか否かを判定する（ステップＳ７１）。たとえば、参考データは、眠気データが取得された月または日等を示すデータである。

【0124】

要因推定部２０は、参考データがある場合（ステップＳ７１でＹｅｓ）、参考データに基づいて要因を推定する（ステップＳ７２）。たとえば、要因推定部２０は、参考データが示す月が花粉が多い花粉月である場合、花粉症による服薬が要因であると推定する。このように、たとえば、要因推定部２０は、内的要因を、運転者の眠気が正常でない要因として推定する。たとえば、内的要因は、服薬、睡眠不足、および前日疲労等である。

【0125】

要因推定部２０は、参考データがない場合（ステップＳ７１でＮｏ）、処理を終了する。

【0126】

図１２は、図１の判定システム１０の他の動作の一例を示すフローチャートである。

【0127】

図１２に示すように、まず、補正部４２は、過去データを外的要因の種別毎に分類する（ステップＳ８１）。たとえば、外的要因が、天気の場合、外的要因の種別は、晴れ、曇り、雨、および雪等である。また、たとえば、外的要因が、渋滞の場合、外的要因の種別は、有り、および無し等である。また、たとえば、外的要因が、室温、湿度、気圧、照度の場合、外的要因の種別は、各範囲である。また、たとえば、外的要因が、月の場合、外的要因の種別は、１から１２月である。たとえば、補正部４２は、晴れのときに取得された過去データ、曇りのときに取得された過去データ、雨のときに取得された過去データ、および雪のときに取得された過去データに分類する。

【0128】

補正部４２は、どの種別についても所定数以上の過去データがある経路を抽出する（ステップＳ８２）。たとえば、補正部４２は、晴れのときに取得された過去データ、曇りのときに取得された過去データ、雨のときに取得された過去データ、および雪のときに取得された過去データのそれぞれが所定数以上ある経路を抽出する。

【0129】

補正部４２は、影響を受ける外的要因があるか否かを判定する（ステップＳ８３）。たとえば、天気、渋滞、室温、湿度、気圧、照度は、影響を受けない外的要因であり、月は、影響を受ける外的要因である。たとえば、補正部４２は、天気の種別毎に分類した複数の過去データが取得された月の種別が異なっている場合、影響を受ける外的要因があると判定する。

【0130】

補正部４２は、影響を受ける外的要因がある場合（ステップＳ８３でＹｅｓ）、影響を受ける外的要因について過去データを補正する（ステップＳ８４）。たとえば、補正部４２は、天気の種別毎に分類した複数の過去データのうち花粉月（たとえば、３月、４月）に分類された過去データを小さくするように補正する。

【0131】

補正部４２は、影響を受ける外的要因がない場合（ステップＳ８３でＮｏ）、および影響を受ける外的要因について過去データを補正した場合（ステップＳ８４）、外的要因の種別毎に平均データを算出し、複数の平均データを比較する（ステップＳ８５）。たとえば、補正部４２は、晴れのときに取得された１以上の過去データを平均した平均データ、曇りのときに取得された１以上の過去データを平均した平均データ、雨のときに取得された１以上の過去データを平均した平均データ、および雪のときに取得された１以上の過去データを平均した平均データを算出し、これらの複数の平均データを比較する。

【0132】

補正部４２は、複数の平均データに有意な差があるか否かを判定する（ステップＳ８６）。たとえば、有意な差は、所定以上の眠気レベルの差、および所定以上の眠気レベルの変化速度（上昇速度）の差等である。

【0133】

補正部４２は、複数の平均データに有意な差がある場合（ステップＳ８６でＹｅｓ）、有意な差がなくなるような値を補正値として記憶する（ステップＳ８７）。

【0134】

補正部４２は、全ての外的要因について終了したか否かを判定する（ステップＳ８８）。

【0135】

補正部４２は、全ての外的要因について終了していない場合（ステップＳ８８でＮｏ）、まだ終了していない外的要因について、過去データを当該外的要因の種別毎に分類する（ステップＳ８１）。

【0136】

補正部４２は、複数の平均データに有意な差がない場合（ステップＳ８６でＮｏ）、および全ての外的要因について終了した場合（ステップＳ８８でＹｅｓ）、処理を終了する。

【0137】

このように、判定部１８は、眠気に影響を与える外的要因による運転者の眠気の変化を小さくする補正値を算出する。たとえば、判定部１８は、天気による運転者の眠気の変化を小さくする補正値を算出する。

【0138】

図１３は、図４のステップＳ７における他の動作の一例を示すフローチャートである。

【0139】

図１３に示すように、要因推定部２０は、参考データに基づいて要因を推定すると（ステップＳ７２）、参考データに基づいて眠気データを補正する（ステップＳ９１）。たとえば、要因推定部２０は、眠気データが花粉月に取得されたものであれば、眠気の変化速度が小さくなるように眠気データを補正する。

【0140】

要因推定部２０は、補正後の眠気の変化速度が基準眠気の変化速度より大きいか否かを判定する（ステップＳ９２）。補正後の眠気の変化速度は、ステップＳ９１において補正された眠気データによって示される眠気の変化速度である。

【0141】

要因推定部２０は、補正後の眠気の変化速度が基準眠気の変化速度より大きい場合（ステップＳ９２でＹｅｓ）、運転者由来の要因を推定する（ステップＳ９３）。たとえば、運転者由来の要因は、内的要因の一例である。

【0142】

要因推定部２０は、補正後の眠気の変化速度が基準眠気の変化速度より大きくない場合（ステップＳ９２でＮｏ）、および運転者由来の要因を推定した場合（ステップＳ９３）、主要因を推定する（ステップＳ９４）。たとえば、要因推定部２０は、眠気データが花粉月に取得されたものであって、眠気の変化速度が小さくなるように補正した眠気データが示す補正後の眠気の変化速度が基準眠気の変化速度より大きくない場合、花粉症による服薬が主要因であると推定する。また、たとえば、要因推定部２０は、運転者由来の要因を推定した場合には、運転者由来の要因を主要因と推定する。

【0143】

図１４は、図１３のステップＳ９３における動作の一例を示すフローチャートである。

【0144】

図１４に示すように、要因推定部２０は、前半の区間の眠気が正常であるか否かを判定する（ステップＳ１０１）。前半の区間は、車両１００の運転開始地点から現在地点までの経路における前半の区間である。たとえば、要因推定部２０は、眠気データと基準データとに基づいて、前半の区間の眠気が正常であるか否かを判定する。

【0145】

要因推定部２０は、前半の区間の眠気が正常でない場合（ステップＳ１０１でＮｏ）、前日疲労という要因候補および睡眠不足という要因候補に重み付けをする（ステップＳ１０２）。

【0146】

要因推定部２０は、初期の眠気が正常であるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。たとえば、要因推定部２０は、眠気データと基準データとに基づいて、運転開始地点において眠気が基準眠気よりも閾値以上大きいか否かを判定し、運転開始地点において眠気が基準眠気よりも閾値以上大きくない場合には初期の眠気が正常であると判定し、運転開始地点において眠気が基準眠気よりも閾値以上大きい場合には初期の眠気が正常でないと判定する。

【0147】

要因推定部２０は、初期の眠気が正常でない場合（ステップＳ１０３でＮｏ）、前日疲労という要因候補に重み付けをする（ステップＳ１０４）。

【0148】

要因推定部２０は、前半の区間の眠気が正常である場合（ステップＳ１０１でＹｅｓ）、初期の眠気が正常である場合（ステップＳ１０３でＹｅｓ）、および前日疲労という要因候補に重み付けをした場合（ステップＳ１０４）、運転者が直前に降車および乗車をしたか否かを判定する（ステップＳ１０５）。たとえば、要因推定部２０は、車両１００の運転席のドアの開閉記録から、運転席のドアが２回開閉されていると判定した場合、運転者が降車および乗車したと判定する。たとえば、要因推定部２０は、現在時刻から遡った所定時間以内に運転者が降車および乗車をしていれば、運転者が直前に降車および乗車をしたと判定する。

【0149】

要因推定部２０は、運転者が直前に降車および乗車をしていない場合（ステップＳ１０５でＮｏ）、運転者のストレス度が高いか否かを判定する（ステップＳ１０６）。具体的には、要因推定部２０は、運転者のストレス度が閾値よりも高いか否かを判定する。たとえば、要因推定部２０は、運転者の生体情報に基づいて、運転者のストレス度を算出する。たとえば、生体情報は、心拍、体温、および呼吸数等を含む。

【0150】

要因推定部２０は、運転者のストレス度が高い場合（ステップＳ１０６でＹｅｓ）、ストレスという要因候補に重み付けをする（ステップＳ１０７）。

【0151】

要因推定部２０は、運転者が直前に降車または乗車をしている場合（ステップＳ１０５でＹｅｓ）、運転者のストレス度が高くない場合（ステップＳ１０６でＮｏ）、およびストレスという要因候補に重み付けをした場合（ステップＳ１０７）、所定日数分の心拍、体温、および呼吸数を抽出する（ステップＳ１０８）。たとえば、要因推定部２０は、生体情報から抽出する。

【0152】

要因推定部２０は、所定日数におけるストレス度が高いか否かを判定する（ステップＳ１０９）。ここでは、要因推定部２０は、所定日数における運転者のストレス度が、ステップＳ１０６で用いた閾値よりも小さい閾値よりも高いか否かを判定する。つまり、ステップＳ１０６で用いられる閾値は、ステップＳ１０９で用いられる閾値よりも大きい。

【0153】

要因推定部２０は、所定日数におけるストレス度が高い場合（ステップＳ１０９でＹｅｓ）、睡眠不足という要因候補に重み付けをする（ステップＳ１１０）。

【0154】

要因推定部２０は、所定日数におけるストレス度が高くない場合（ステップＳ１０９でＮｏ）、および睡眠不足という要因候補に重み付けをした場合（ステップＳ１１０）、基準データに比べて心拍、体温、および呼吸数が増加しているか否かを判定する（ステップＳ１１１）。

【0155】

要因推定部２０は、基準データに比べて心拍、体温、および呼吸数が増加している場合（ステップＳ１１１でＹｅｓ）、風邪という要因候補に重み付けする（ステップＳ１１２）。

【0156】

要因推定部２０は、基準データに比べて心拍、体温、および呼吸数が増加していない場合（ステップＳ１１１でＮｏ）、および風邪という要因候補に重み付けした場合（ステップＳ１１２）、処理を終了する。

【0157】

要因推定部２０は、最も重みが大きい要因候補を、主要因として推定する（ステップＳ９４）（図１３を参照）。

【0158】

このように、要因推定部２０は、判定部１８によって運転者の眠気が正常でないと判定された区間、運転者が車両１００の運転を開始した運転開始地点における運転者の眠気、および運転者の生体情報の少なくとも１つに基づいて、要因を推定する。

【0159】

また、要因推定部２０は、眠気に影響を与える内的要因を、要因として推定する。

【0160】

図１５は、図４のステップＳ４における動作の他の一例を示すフローチャートである。

【0161】

図１５に示すように、判定部１８は、眠気データを補正すると（ステップＳ３１）、眠気データが取得された時間帯が昼であるか否かを判定する（ステップＳ１２１）。

【0162】

判定部１８は、眠気データが取得された時間帯が昼である場合（ステップＳ１２１でＹｅｓ）、運転者が降車および乗車したか否かを判定する（ステップＳ１２２）。たとえば、判定部１８は、車両１００の運転席のドアの開閉記録から運転者が降車および乗車したか否かを判定する。

【0163】

判定部１８は、運転者が降車および乗車した場合（ステップＳ１２２でＹｅｓ）、運転者が昼食を摂取したと判定し、眠気の変化速度を遅くなるように補正する（ステップＳ１２３）。たとえば、判定部１８は、昼食を摂取することによって眠気の変化速度がどれくらい大きくなるかを予め計測する等して取得し、昼食を摂取することによる眠気の変化が小さくなる補正値を予め算出している。判定部１８は、当該補正値を眠気データに乗算することによって、眠気の変化速度を遅くなるように補正する。

【0164】

判定部１８は、眠気データが取得された時間帯が昼でない場合（ステップＳ１２１でＮｏ）、運転者が降車および乗車していない場合（ステップＳ１２２でＮｏ）、および眠気の変化速度を遅くなるように補正した場合（ステップＳ１２３）、基準データと眠気データとを比較して判定する（ステップＳ３２）。

【0165】

このように、判定部１８は、運転者が昼食を摂取することによる運転者の眠気の変化を小さくする補正値を算出し、当該補正値を用いて眠気データを補正し、補正後の眠気データと基準データとを比較して運転者の眠気が正常であるか否か判定する。

【0166】

本実施の形態に係る判定システム１０は、移動体（車両１００）を運転する運転者の眠気に関する眠気データと、運転者の眠気が正常であるか否かを判定するための基準となる眠気に関する基準データとに基づいて、運転者の眠気が正常であるか否かを判定する判定部１８を備える。

【0167】

これによれば、眠気データと基準データとに基づいて、運転者の眠気が正常であるか否かを判定できる。

【0168】

また、本実施の形態に係る判定システム１０において、判定部１８は、眠気データが示す眠気の変化速度である第１変化速度と基準データが示す眠気の変化速度である第２変化速度とを比較し、第１変化速度が第２変化速度よりも大きい場合、運転者の眠気が正常でないと判定する。

【0169】

これによれば、第１変化速度が第２変化速度よりも大きい場合、運転者の眠気が正常でないと判定できる。

【0170】

また、本実施の形態に係る判定システム１０において、判定部１８は、眠気データを補正するための補正値を算出する。

【0171】

これによれば、補正値を用いて補正された眠気データと基準データとに基づいて、運転者の眠気が正常であるか否かを判定できるので、運転者の眠気が正常であるか否かをより精度良く判定できる。

【0172】

また、本実施の形態に係る判定システム１０において、判定部１８は、眠気に影響を与える外的要因による運転者の眠気の変化を小さくする補正値を算出する。

【0173】

これによれば、外的要因による運転者の眠気の変化が小さくなるように補正された眠気データと基準データとに基づいて、運転者の眠気が正常であるか否かを判定できるので、外的要因以外の要因によって眠気が正常でなくなっているか否かをより精度良く判定できる。

【0174】

また、本実施の形態に係る判定システム１０において、判定部１８は、運転者が昼食を摂取することによる運転者の眠気の変化を小さくする補正値を算出する。

【0175】

これによれば、昼食を摂取することによる運転者の眠気の変化が小さくなるように補正された眠気データと基準データとに基づいて、運転者の眠気が正常であるか否かを判定できるので、昼食を摂取すること以外の要因によって眠気が正常でなくなっているか否かをより精度良く判定できる。

【0176】

また、本実施の形態に係る判定システム１０において、判定部１８は、眠気データが示しかつ運転者が移動体（車両１００）の運転を開始した運転開始地点における運転者の眠気である第１眠気と基準データが示しかつ運転開始地点における運転者の過去の眠気である第２眠気とを比較し、第１眠気が第２眠気よりも大きい場合、運転者の眠気が正常でないと判定する。

【0177】

これによれば、第１眠気が第２眠気よりも大きい場合、運転者の眠気が正常でないと判定できる。

【0178】

また、本実施の形態に係る判定システム１０において、判定部１８は、増加傾向である眠気を示す眠気データと基準データとに基づいて、運転者の眠気が正常であるか否かを判定する。

【0179】

これによれば、運転者の眠気の増大が進んでいる状態における、運転者の眠気が正常であるか否かを判定できる。

【0180】

また、本実施の形態に係る判定システム１０は、判定部１８によって運転者の眠気が正常でないと判定された場合、運転者の眠気が正常でない要因を推定する推定部（要因推定部２０）を備える。

【0181】

これによれば、運転者の眠気が正常でない要因を推定できる。

【0182】

また、本実施の形態に係る判定システム１０において、推定部（要因推定部２０）は、眠気データと基準データとに基づいて、要因を推定する。

【0183】

これによれば、眠気データと基準データとに基づいて運転者の眠気が正常でない要因を推定できるので、運転者の眠気が正常でない要因をより精度良く推定できる。

【0184】

また、本実施の形態に係る判定システム１０において、推定部（要因推定部２０）は、判定部１８によって運転者の眠気が正常でないと判定された区間、運転者が移動体（車両１００）の運転を開始した運転開始地点における運転者の眠気、および運転者の生体情報の少なくとも１つに基づいて、要因を推定する。

【0185】

これによれば、判定部１８によって運転者の眠気が正常でないと判定された区間、運転者が移動体（車両１００）の運転を開始した運転開始地点における運転者の眠気、および運転者の生体情報の少なくとも１つに基づいて、運転者の眠気が正常でない要因を推定できるので、運転者の眠気が正常でない要因をより精度良く推定できる。

【0186】

また、本実施の形態に係る判定システム１０において、推定部（要因推定部２０）は、眠気に影響を与える内的要因を、要因として推定する。

【0187】

これによれば、運転者の眠気が正常でない内的要因を推定できる。

【0188】

また、本実施の形態に係る判定システム１０は、判定部１８の判定結果に基づいて、移動体（車両１００）への報告を制御する制御部２２を備える。

【0189】

これによれば、判定部１８の判定結果に基づいて移動体（車両１００）への報告を制御できるので、移動体（車両１００）の運転者は、運転者の眠気が正常である場合には特に報告を受けず、運転者の眠気が正常でない場合に報告を受けることができる。

【0190】

また、本実施の形態に係る判定システム１０は、眠気データが取得された経路と眠気データが取得された時間帯とに基づいて過去の眠気に関する１以上の過去データを抽出し、１以上の過去データに基づいて基準データを生成する生成部１６を備える。

【0191】

これによれば、眠気データが取得された経路および時間帯に基づいて抽出された１以上の過去データを用いて基準データを生成できるので、運転者の眠気が正常であるか否かをより精度良く判定できる。

【0192】

また、本実施の形態に係る判定システム１０において、生成部１６は、眠気データが取得された経路と一致する経路において取得されかつ過去の眠気に関する複数の過去データ、眠気データが取得された経路と部分一致する経路において取得されかつ過去の眠気に関する複数の過去データ、または眠気データが取得された経路と始点が一致する経路における始点から所定区間において取得されかつ過去の眠気に関する複数の過去データを、１以上の過去データとして抽出する。

【0193】

これによれば、眠気データが取得された経路と一致または類似している経路において取得された１以上の過去データを用いて基準データを生成できるので、運転者の眠気が正常であるか否かをより精度良く判定できる。

【0194】

（他の実施の形態等）
以上、一つまたは複数の態様に係る判定システムについて、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものも、本開示の範囲内に含まれてもよい。

【0195】

なお、上述した実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）またはプロセッサ等のプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。ここで、上述した実施の形態の装置等を実現するソフトウェアは、図４から図１５に示すフローチャートに含まれる各ステップをコンピュータに実行させるプログラムである。

【0196】

なお、以下のような場合も本開示に含まれる。

【0197】

（１）上記の各装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、ディスプレイユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭまたはハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、各装置は、その機能を達成する。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。

【0198】

（２）上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）から構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。

【0199】

（３）上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、各装置に脱着可能なＩＣカードまたは単体のモジュールから構成されているとしてもよい。前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、その機能を達成する。このＩＣカードまたはこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。

【0200】

（４）本開示は、上記に示す方法であるとしてもよい。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしてもよいし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。

【0201】

また、本開示は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ）、半導体メモリなどに記録したものとしてもよい。また、これらの記録媒体に記録されている前記デジタル信号であるとしてもよい。

【0202】

また、本開示は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。

【0203】

また、本開示は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、前記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、前記マイクロプロセッサは、前記コンピュータプログラムにしたがって動作するとしてもよい。

【0204】

また、前記プログラムまたは前記デジタル信号を前記記録媒体に記録して移送することにより、または前記プログラムまたは前記デジタル信号を前記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい。

【0205】

（５）上記実施の形態及びその他の形態を組み合わせてもよい。

【0206】

（付記）
以上の実施の形態等の記載により、下記の技術が開示される。

【0207】

（技術１）
移動体を運転する運転者の眠気に関する眠気データと、前記運転者の眠気が正常であるか否かを判定するための基準となる眠気に関する基準データとに基づいて、前記運転者の眠気が正常であるか否かを判定する判定部を備える、
判定システム。

【0208】

（技術２）
前記判定部は、前記眠気データが示す眠気の変化速度である第１変化速度と前記基準データが示す眠気の変化速度である第２変化速度とを比較し、前記第１変化速度が前記第２変化速度よりも大きい場合、前記運転者の眠気が正常でないと判定する、
技術１に記載の判定システム。

【0209】

（技術３）
前記判定部は、前記眠気データを補正するための補正値を算出する、
技術１または２に記載の判定システム。

【0210】

（技術４）
前記判定部は、眠気に影響を与える外的要因による前記運転者の眠気の変化を小さくする前記補正値を算出する、
技術３に記載の判定システム。

【0211】

（技術５）
前記判定部は、前記運転者が昼食を摂取することによる前記運転者の眠気の変化を小さくする前記補正値を算出する、
技術３に記載の判定システム。

【0212】

（技術６）
前記判定部は、前記眠気データが示しかつ前記運転者が前記移動体の運転を開始した運転開始地点における前記運転者の眠気である第１眠気と前記基準データが示しかつ前記運転開始地点における前記運転者の過去の眠気である第２眠気とを比較し、前記第１眠気が前記第２眠気よりも大きい場合、前記運転者の眠気が正常でないと判定する、
技術１から５のいずれか１つに記載の判定システム。

【0213】

（技術７）
前記判定部は、増加傾向である眠気を示す前記眠気データと前記基準データとに基づいて、前記運転者の眠気が正常であるか否かを判定する、
技術１から６のいずれか１つに記載の判定システム。

【0214】

（技術８）
前記判定部によって前記運転者の眠気が正常でないと判定された場合、前記運転者の眠気が正常でない要因を推定する推定部を備える、
技術１に記載の判定システム。

【0215】

（技術９）
前記推定部は、前記眠気データと前記基準データとに基づいて、前記要因を推定する、
技術８に記載の判定システム。

【0216】

（技術１０）
前記推定部は、前記判定部によって前記運転者の眠気が正常でないと判定された区間、前記運転者が前記移動体の運転を開始した運転開始地点における前記運転者の眠気、および前記運転者の生体情報の少なくとも１つに基づいて、前記要因を推定する、
技術８または９に記載の判定システム。

【0217】

（技術１１）
前記推定部は、眠気に影響を与える内的要因を、前記要因として推定する、
技術８から１０のいずれか１つに記載の判定システム。

【0218】

（技術１２）
前記判定部の判定結果に基づいて、前記移動体への報告を制御する制御部を備える、
技術１から１１のいずれか１つに記載の判定システム。

【0219】

（技術１３）
前記眠気データが取得された経路と前記眠気データが取得された時間帯とに基づいて過去の眠気に関する１以上の過去データを抽出し、前記１以上の過去データに基づいて前記基準データを生成する生成部を備える、
技術１から１２のいずれか１つに記載の判定システム。

【0220】

（技術１４）
前記生成部は、前記眠気データが取得された経路と一致する経路において取得されかつ過去の眠気に関する複数の過去データ、前記眠気データが取得された経路と部分一致する経路において取得されかつ過去の眠気に関する複数の過去データ、または前記眠気データが取得された経路と始点が一致する経路における前記始点から所定区間において取得されかつ過去の眠気に関する複数の過去データを、前記１以上の過去データとして抽出する、
技術１３に記載の判定システム。

【産業上の利用可能性】

【0221】

本開示は、運転者の眠気が正常であるか否かを判定するシステム等に利用可能である。

【符号の説明】

【0222】

１０ 判定システム
１２ 処理サーバ
１４，３２，３８，２０１ データベース
１６ 生成部
１８ 判定部
２０ 要因推定部
２２ 制御部
２４ データ取得部
２６ センサデータ取得部
２８ 眠気データ取得部
３０ 運行管理データ取得部
３４ 抽出部
３６ 基準データ生成部
４０ 処理部
４２ 補正部
４４ 比較部
１００ 車両
１０１ ドライブレコーダ
１０２ ドライバモニタリングシステム
１０３ 眠気推定部
２００ 運行管理システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】