本發(fā)明涉及駕駛意識推定裝置。

背景技術：

以往，作為涉及考慮駕駛員的狀況的系統(tǒng)的技術文獻，已知有日本特開2016-15137號公報。該公報中示出了一種算出能夠切實地繼續(xù)進行自主行駛的剩余時間即前置時間(leadtime)、和到駕駛員介入自動駕駛(對應于手動駕駛)為止的反應時間(reactiontime)的車輛用自主行駛系統(tǒng)。在該系統(tǒng)中，當前置時間與反應時間的差量即舒適時間(comforttime)變成零時，進行對駕駛員的警告等應對措施。

現(xiàn)有技術文獻

專利文獻

專利文獻1：日本特開2016-15137號公報

技術實現(xiàn)要素：

發(fā)明要解決的問題

然而，在上述以往的系統(tǒng)中，關于駕駛員的駕駛意識沒有做出合適的考慮。因此，在以往的系統(tǒng)中，即使在駕駛員的駕駛意識高的情況下，當舒適時間變成零時也進行警告等應對措施，所以，有可能使駕駛員感到厭煩。另一方面，在以往的系統(tǒng)中，即使在駕駛員的駕駛意識低的情況下，在舒適時間不為零時也不進行應對措施，所以，駕駛員的手動駕駛的應對有可能會產(chǎn)生延遲。

因此，在本技術領域中，希望提供一種能夠合適地對駕駛員進行注意提醒的駕駛意識推定裝置。

用于解決問題的技術方案

為了解決上述問題，本發(fā)明的一技術方案所涉及的駕駛意識推定裝置具備：駕駛員圖像取得部，其取得拍攝車輛的駕駛員而得到的駕駛員圖像；行駛環(huán)境識別部，其識別車輛的周圍的行駛環(huán)境；駕駛準備度推定部，其基于駕駛員圖像以及行駛環(huán)境，根據(jù)駕駛員對行駛環(huán)境的反應來推定與駕駛員的駕駛意識有關的駕駛準備度；行駛環(huán)境要求度推定部，其基于行駛環(huán)境來推定針對行駛環(huán)境對駕駛員所要求的駕駛準備度的指標，即行駛環(huán)境要求度；以及注意提醒部，其基于駕駛準備度與行駛環(huán)境要求度的比較結(jié)果來對駕駛員執(zhí)行與車輛的駕駛有關的注意提醒。

根據(jù)本發(fā)明的一技術方案所涉及的駕駛意識推定裝置，認為與車輛的駕駛意識低的駕駛員相比，駕駛意識高的駕駛員對車輛的周圍的行駛環(huán)境的反應不同，所以，能夠根據(jù)駕駛員對行駛環(huán)境的反應來合適地推定與駕駛員的駕駛意識有關的駕駛準備度。因此，在該駕駛意識推定裝置中，通過基于將合適地推定出的駕駛準備度與行駛環(huán)境對駕駛員所要求的行駛環(huán)境要求度進行比較而得到的比較結(jié)果來進行注意提醒，能夠考慮駕駛員的駕駛意識來對駕駛員合適地進行與車輛的駕駛有關的注意提醒。

也可以是，在上述的一技術方案所涉及的駕駛意識推定裝置中，駕駛準備度推定部基于駕駛員圖像以及行駛環(huán)境來算出駕駛員在面向車輛所行駛的道路的延伸方向的期間每預定時間內(nèi)的眼球的掃視(saccade)次數(shù)，基于掃視次數(shù)推定駕駛準備度。

在該駕駛意識推定裝置中，認為駕駛意識高的駕駛員在使面部朝向車輛所行駛的道路的延伸方向的同時，為了視覺識別道路的延伸方向的狀況，眼球的掃視次數(shù)會變多，所以，能夠基于駕駛員在面向道路的延伸方向的期間每預定時間內(nèi)的眼球的掃視次數(shù)來合適地推定駕駛準備度。

本發(fā)明的另一技術方案所涉及的駕駛意識推定裝置具備：駕駛員圖像取得部，其取得拍攝車輛的駕駛員而得到的駕駛員圖像；行駛環(huán)境識別部，其識別車輛的周圍的行駛環(huán)境；車輛狀態(tài)識別部，其識別車輛的行駛的狀態(tài)；駕駛準備度推定部，其基于駕駛員圖像以及車輛狀態(tài)，根據(jù)駕駛員對車輛狀態(tài)的反應來推定與駕駛員的駕駛意識有關的駕駛準備度；行駛環(huán)境要求度推定部，其基于行駛環(huán)境來推定針對行駛環(huán)境對駕駛員所要求的駕駛準備度的指標，即行駛環(huán)境要求度；以及注意提醒部，其基于駕駛準備度與行駛環(huán)境要求度的比較結(jié)果來對駕駛員執(zhí)行與車輛的駕駛有關的注意提醒。

根據(jù)本發(fā)明的另一技術方案所涉及的駕駛意識推定裝置，認為與車輛的駕駛意識低的駕駛員相比，駕駛意識高的駕駛員對車輛的車輛狀態(tài)的反應不同，所以，能夠根據(jù)駕駛員對車輛狀態(tài)的反應來合適地推定與駕駛員的駕駛意識有關的駕駛準備度。因此，在該駕駛意識推定裝置中，通過基于將合適地推定出的駕駛準備度與行駛環(huán)境對駕駛員所要求的行駛環(huán)境要求度進行比較而得到的比較結(jié)果來進行注意提醒，能夠考慮駕駛員的駕駛意識來對駕駛員合適地進行與車輛的駕駛有關的注意提醒。

也可以是，在上述的另一技術方案所涉及的駕駛意識推定裝置中，車輛狀態(tài)識別部識別車輛的前后加速度作為車輛狀態(tài)，駕駛準備度推定部基于駕駛員圖像以及車輛的前后加速度，根據(jù)相對于車輛的前后加速度的所述駕駛員的頭部俯仰角(pitchangle)來推定駕駛準備度。

根據(jù)該駕駛意識推定裝置，認為駕駛意識高的駕駛員會通過預測車輛的前后加速度的變化而擺好姿勢以使頭部俯仰角變小，所以，能夠基于相對于車輛的前后加速度的頭部俯仰角來合適地推定駕駛準備度。

也可以是，在上述的一技術方案或另一技術方案所涉及的駕駛意識推定裝置中，還具備算出駕駛準備度與行駛環(huán)境要求度的比較結(jié)果作為余裕度的余裕度算出部，注意提醒部在余裕度小于余裕度閾值的情況下執(zhí)行注意提醒。

根據(jù)該駕駛意識推定裝置，通過算出駕駛準備度與行駛環(huán)境要求度的比較結(jié)果作為余裕度，能夠使用一個指標來判斷注意提醒的執(zhí)行。

也可以是，在上述的一技術方案或另一技術方案所涉及的駕駛意識推定裝置中，還具備手動駕駛可否判定部，該手動駕駛可否判定部在車輛的自動駕駛ecu結(jié)束自動駕駛時，基于駕駛準備度與行駛環(huán)境要求度的比較結(jié)果來判定駕駛員是否處于能夠進行手動駕駛的狀況。

根據(jù)該駕駛意識推定裝置，基于將駕駛準備度與行駛環(huán)境要求度進行比較而得到的比較結(jié)果來判定駕駛員是否處于能夠進行手動駕駛的狀況，所以，能夠考慮駕駛員的駕駛意識來合適地判定駕駛員是否處于能夠進行手動駕駛的狀況。

發(fā)明的效果

如上所述，根據(jù)本發(fā)明的各種技術方案，能夠?qū)︸{駛員合適地進行注意提醒。

附圖說明

圖1是表示本實施方式所涉及的駕駛意識推定裝置的框圖。

圖2是表示駕駛意識推定裝置的注意提醒處理的流程圖。

圖3是表示駕駛意識推定裝置的手動駕駛可否判定處理的流程圖。

圖4(a)是表示駕駛準備度的推定的一例的流程圖。圖4(b)是表示駕駛準備度的推定的另一例的流程圖。

圖5(a)是表示行駛環(huán)境要求度的推定的一例的流程圖。圖5(b)是表示行駛環(huán)境要求度的推定的另一例的流程圖。

圖6是表示自動駕駛等級2的情況下的余裕度的時間變化的例子的圖表。

圖7是表示自動駕駛等級3的情況下的余裕度的時間變化的例子的圖表。

圖8是表示變形例所涉及的駕駛意識推定裝置的框圖。

圖9是表示1分鐘內(nèi)的每一次的連續(xù)斜視時間的次數(shù)分布的圖表。

圖10(a)是表示車輛變更車道的場景的俯視圖。圖10(b)是表示車輛向合流車道合流的場景的俯視圖。

圖11是表示駕駛準備度以及行駛環(huán)境要求度與判定結(jié)果的關系性的圖表。

附圖標記說明

1：駕駛員監(jiān)視相機；

2：外部傳感器；

3：內(nèi)部傳感器；

4：gps接收部；

5：地圖數(shù)據(jù)庫；

7：自動駕駛ecu；

8：座椅壓力傳感器；

9：握力傳感器；

10：心電傳感器；

11：通信部；

20、30：ecu；

21：駕駛員圖像取得部；

22：行駛環(huán)境識別部；

23：車輛狀態(tài)識別部；

24、34：頭部狀態(tài)識別部；

25、36：駕駛準備度推定部；

26、37：行駛環(huán)境要求度推定部；

27：余裕度算出部；

28：注意提醒部；

29：手動駕駛可否判定部；

35：身體狀態(tài)識別部；

100、200：駕駛意識推定裝置。

具體實施方式

以下，參照附圖對本發(fā)明的實施方式進行說明。

圖1所示的本實施方式所涉及的駕駛意識推定裝置100是進行與駕駛員的駕駛意識有關的駕駛準備度的推定的裝置。駕駛意識推定裝置100使用駕駛準備度來進行是否需要對駕駛員進行注意提醒等判定。在后面對駕駛意識以及駕駛準備度進行敘述。此外，駕駛意識推定裝置100也可以構(gòu)成執(zhí)行車輛的自動駕駛的自動駕駛系統(tǒng)的一部分。

[駕駛意識推定裝置的構(gòu)成]

以下，對本實施方式所涉及的駕駛意識推定裝置100的構(gòu)成進行說明。如圖1所示，駕駛意識推定裝置100具備統(tǒng)括性地管理裝置的ecu(electroniccontrolunit：電子控制單元)20。

ecu20是具有cpu(centralprocessingunit：中央處理器)、rom(readonlymemory：只讀存儲器)、ram(randomaccessmemory：隨機存取存儲器)、can(controllerareanetwork：控制器局域網(wǎng))通信電路等的電子控制單元。在ecu20中，例如，通過將存儲于rom的程序向ram加載，并且以cpu執(zhí)行加載到ram的程序來實現(xiàn)各種功能。ecu20也可以由多個電子控制單元構(gòu)成。

ecu20連接有駕駛員監(jiān)視相機1、外部傳感器2、內(nèi)部傳感器3、gps(globalpositioningsystem：全球定位系統(tǒng))接收部4、地圖數(shù)據(jù)庫5以及hmi6。另外，ecu20與自動駕駛ecu7連接。

駕駛員監(jiān)視相機1在車輛的轉(zhuǎn)向柱的護罩上設置于駕駛員的正面的位置，拍攝駕駛員的頭部。駕駛員監(jiān)視相機1也可以為了從多個方向?qū)︸{駛員進行拍攝而設置有多個。駕駛員監(jiān)視相機1向ecu20發(fā)送拍攝駕駛員而得到的駕駛員圖像。

外部傳感器2是檢測車輛的周邊環(huán)境的檢測設備。外部傳感器2包括相機、雷達(radar)或激光雷達(lidar：laserimagingdetectionandranging)。相機例如設置于車輛的前擋風玻璃的背側(cè)，拍攝車輛的前方。相機也可以設置于車輛的背面以及側(cè)面。相機向ecu20發(fā)送車輛周圍的拍攝信息。相機既可以是單眼相機，也可以是立體相機。立體相機具有以再現(xiàn)兩眼視差的方式配置的兩個拍攝部。

內(nèi)部傳感器3是檢測車輛的車輛狀態(tài)的檢測設備。內(nèi)部傳感器3包括車速傳感器、加速度傳感器以及橫擺角速度傳感器。車速傳感器是檢測車輛的速度的檢測器。作為車速傳感器，例如，使用被設置于車輛的車輪或與車輪一體地旋轉(zhuǎn)的驅(qū)動軸等而檢測車輪的旋轉(zhuǎn)速度的車輪速傳感器。車速傳感器向ecu20發(fā)送所檢測到的車速信息(車輪速信息)。

加速度傳感器是檢測車輛的加速度的檢測器。加速度傳感器例如包括檢測車輛的前后方向的加速度的前后加速度傳感器和檢測車輛的橫向加速度的橫向加速度傳感器。加速度傳感器例如向ecu20發(fā)送車輛的加速度信息。橫擺角速度傳感器是檢測車輛的繞重心的鉛垂軸的橫擺角速度(旋轉(zhuǎn)角速度)的檢測器。作為橫擺角速度傳感器，例如可以使用陀螺儀傳感器。橫擺角速度傳感器向ecu20發(fā)送所檢測到的車輛的橫擺角速度信息。

gps接收部4通過從3個以上的gps衛(wèi)星接收信號來測定車輛的位置(例如車輛的緯度以及經(jīng)度)。gps接收部4向ecu20發(fā)送所測定出的車輛的位置信息。此外，駕駛意識推定裝置100也可以替代gps而利用使用外部傳感器2的檢測結(jié)果和地圖信息的slam(simultaneouslocalizationandmapping：即時定位與地圖構(gòu)建)技術來取得車輛的位置信息。

地圖數(shù)據(jù)庫5是存儲地圖信息的數(shù)據(jù)庫。地圖數(shù)據(jù)庫5例如形成在搭載于車輛的hdd(harddiskdrive：硬盤驅(qū)動器)內(nèi)。地圖信息包括道路的位置信息、道路形狀的信息(例如彎道、直線部的類別、彎道的曲率等)、道路的寬度信息、道路的高度信息、交叉點以及分支點的位置信息、以及建筑物的位置信息等。此外，地圖數(shù)據(jù)庫5也可以存儲于能夠與車輛通信的管理中心等設施的計算機中。

hmi6是用于在駕駛意識推定裝置100與駕駛員之間進行信息的輸入輸出的接口。hmi6例如具備車輛的顯示器以及揚聲器。hmi6根據(jù)來自ecu20的控制信號，進行顯示器的圖像輸出以及來自揚聲器的聲音輸出。hmi6也可以具備hud(headupdisplay：平視顯示器)。

自動駕駛ecu7搭載于車輛，是用于執(zhí)行車輛的自動駕駛的電子控制單元。自動駕駛是指駕駛員不進行駕駛操作而使車輛自動地行駛的車輛控制。在sae(societyofautomotiveengineers：汽車工程師協(xié)會)j3016中根據(jù)自動駕駛的程度設定有自動駕駛等級0～自動駕駛等級4。

自動駕駛ecu7基于gps接收部4的車輛的位置信息、地圖數(shù)據(jù)庫5的地圖信息、后述的車輛的行駛環(huán)境以及車輛狀態(tài)來生成沿著預先設定的目的路線的行駛計劃。目的路線由駕駛員或周知的導航系統(tǒng)來設定。自動駕駛ecu7按照行駛計劃執(zhí)行自動駕駛。自動駕駛ecu7通過向車輛的致動器(發(fā)動機致動器、操舵致動器以及制動致動器等)發(fā)送控制信號來執(zhí)行自動駕駛。自動駕駛ecu7利用周知的方法來生成行駛計劃并且執(zhí)行自動駕駛。

自動駕駛ecu7在滿足了預先設定的自動駕駛的結(jié)束條件的情況下向駕駛意識推定裝置100的ecu20發(fā)送自動駕駛的結(jié)束的信號。另一方面，自動駕駛ecu7在從ecu20接收到手動駕駛轉(zhuǎn)變的信號的情況下，結(jié)束自動駕駛而使車輛轉(zhuǎn)變成手動駕駛。手動駕駛是指駕駛員為主體地通過駕駛員的駕駛操作使車輛行駛的狀態(tài)。自動駕駛ecu7在從ecu20接收到緊急退避的信號的情況下，執(zhí)行緊急退避。緊急退避是指使車輛自動地退避至道路的路肩等空間的車輛控制。自動駕駛ecu7利用周知的方法來執(zhí)行緊急退避。

接下來，對ecu20的功能的構(gòu)成進行說明。此外，以下所說明的ecu20的功能的一部分也可以是在能夠與車輛通信的管理中心等設施的計算機和/或自動駕駛ecu7中執(zhí)行的技術方案。另外，ecu20也可以與自動駕駛ecu7成為一體。

ecu20具備駕駛員圖像取得部21、行駛環(huán)境識別部22、車輛狀態(tài)識別部23、頭部狀態(tài)識別部24、駕駛準備度推定部25、行駛環(huán)境要求度推定部26、余裕度算出部27、注意提醒部28以及手動駕駛可否判定部29。

駕駛員圖像取得部21從駕駛員監(jiān)視相機1取得駕駛員圖像。駕駛員圖像取得部21在駕駛員監(jiān)視相機1具有多個相機的情況下，相關聯(lián)地取得各相機的駕駛員圖像。

行駛環(huán)境識別部22識別車輛的周圍的行駛環(huán)境。行駛環(huán)境識別部22基于外部傳感器2的檢測結(jié)果、gps接收部4的位置信息、地圖數(shù)據(jù)庫5的地圖信息以及與自動駕駛ecu7的行駛計劃有關的信息來識別行駛環(huán)境。行駛環(huán)境識別部22利用周知的方法來識別車輛的周圍的行駛環(huán)境。行駛環(huán)境包括車輛的周圍的障礙物的狀況以及車輛的行駛場景。

行駛環(huán)境識別部22基于外部傳感器2的檢測結(jié)果來識別車輛的周圍的障礙物的狀況。車輛的周圍的障礙物的狀況包括障礙物相對于車輛的位置、障礙物相對于車輛的相對速度以及障礙物相對于車輛的移動方向等。障礙物包括其他車輛、行人、自行車等移動障礙物、和護欄、墻壁、建筑物、停止的車輛等靜止障礙物。

行駛環(huán)境識別部22算出在車輛的前方行駛的先行車與車輛的碰撞余裕時間(timetocollision：ttc)作為車輛的周圍的障礙物的狀況。以先行車與車輛的相對速度除先行車與車輛的車間距離來求出碰撞余裕時間。行駛環(huán)境識別部22也可以算出先行車與車輛的車間時間(timeheadway：thw)作為車輛的周圍的障礙物的狀況。以車輛的車速除先行車與車輛的車間距離來求出車間時間。

行駛環(huán)境識別部22基于gps接收部4的位置信息以及地圖數(shù)據(jù)庫5的地圖信息來識別車輛的行駛場景。車輛的行駛場景包括車輛在直道行駛的狀況、車輛在彎道行駛的狀況、車輛向合流車道合流的狀況以及車輛經(jīng)過交叉點的狀況等。此外，行駛環(huán)境識別部22也可以基于車輛的位置信息和地圖信息、以及車輛的方向指示器的點亮狀況來識別車輛變更車道的狀況作為車輛的行駛場景?？梢岳弥苤姆椒▉磉M行對車輛變更車道的狀況的識別。行駛環(huán)境識別部22也可以基于來自自動駕駛ecu7的信息提供來識別車輛的行駛場景。

行駛環(huán)境識別部22基于相機的車輛前方的拍攝圖像并且利用周知的白線識別技術來識別車輛所行駛的道路(車道)的延伸方向作為行駛環(huán)境。道路的延伸方向是指道路從車輛起延伸的方向。行駛環(huán)境識別部22例如識別道路的延伸方向是車輛的正面方向、還是左方向、還是右方向。此外，行駛環(huán)境識別部22也可以基于車輛的位置信息以及地圖信息來識別道路的延伸方向。即，若車輛所行駛的道路形狀為直線形狀則車輛的正面方向成為道路的延伸方向。若道路形狀為左轉(zhuǎn)彎道則車輛的左方向成為道路的延伸方向。若道路形狀為右轉(zhuǎn)彎道則車輛的右方向成為道路的延伸方向。

另外，行駛環(huán)境識別部22基于位置信息以及地圖信息來識別車輛所行駛的道路的狀況(道路的曲率、道路的形狀、道路的寬度等)作為行駛環(huán)境。此外，行駛環(huán)境識別部22也可以基于外部傳感器2的檢測結(jié)果，根據(jù)相機的拍攝圖像等來識別道路的狀況。

車輛狀態(tài)識別部23基于內(nèi)部傳感器3的檢測結(jié)果來識別行駛期間的車輛的狀態(tài)。車輛狀態(tài)包括車輛的車速、車輛的加速度以及車輛的橫擺角速度。具體而言，車輛狀態(tài)識別部23基于車速傳感器的車速信息來識別車輛的車速。車輛狀態(tài)識別部23基于加速度傳感器的加速度信息來識別車輛的加速度(前后加速度以及橫向加速度)。車輛狀態(tài)識別部23基于橫擺角速度傳感器的橫擺角速度信息來識別車輛的橫擺角速度。

頭部狀態(tài)識別部24基于駕駛員圖像取得部21所取得的駕駛員圖像來識別駕駛員的頭部的狀態(tài)。駕駛員的頭部的狀態(tài)包括駕駛員的面部的朝向以及駕駛員的眼睛的狀態(tài)等。駕駛員的眼睛的狀態(tài)包括駕駛員的視線以及駕駛員的眼球的掃視等。駕駛員的眼睛的狀態(tài)也可以包括眨眼頻度、閉眼速度以及閉眼狀態(tài)(上眼皮的位置)等。頭部狀態(tài)識別部24利用周知的圖像處理的方法來識別駕駛員的面部的朝向以及駕駛員的眼睛的狀態(tài)。

駕駛員的頭部的狀態(tài)包括駕駛員的頭部俯仰角以及頭部橫滾角(rollangle)。頭部俯仰角是指駕駛員的頭部繞車寬方向軸(在車輛的車寬方向上延伸的軸)的旋轉(zhuǎn)角度。頭部橫滾角是指駕駛員的頭部繞車輛前后方向軸(在車輛的前后方向上延伸的軸)的旋轉(zhuǎn)角度。頭部俯仰角以及頭部橫滾角例如以在車輛的上下方向上延伸的軸(垂直軸)為基準(零點)來計測。頭部狀態(tài)識別部24利用周知的圖像處理的方法來識別駕駛員的頭部俯仰角、頭部橫滾角以及頭部橫擺角等駕駛員的頭部的狀態(tài)。駕駛員的頭部的狀態(tài)也可以包括頭部橫擺角。頭部橫擺角是指繞車輛的上下方向軸(在車輛的上下方向上延伸的軸)的旋轉(zhuǎn)角度。在該情況下，頭部狀態(tài)識別部24能夠根據(jù)頭部俯仰角、頭部橫滾角以及頭部橫擺角來識別駕駛員的面部的朝向。

駕駛準備度推定部25推定與駕駛員的駕駛意識有關的駕駛準備度。駕駛意識是指駕駛員在操縱車時的，包括認知、預測、判斷、操作的心理活動的總稱。駕駛準備度是指表示駕駛員的駕駛意識的高度的程度，即駕駛員對駕駛的準備的水平。

駕駛準備度推定部25根據(jù)駕駛員對行駛環(huán)境的反應來推定駕駛準備度。駕駛準備度推定部25也可以具有駕駛準備度的初始值。

駕駛準備度推定部25基于行駛環(huán)境識別部22識別為行駛環(huán)境的車輛所行駛的道路的延伸方向、和頭部狀態(tài)識別部24根據(jù)駕駛員圖像識別出的駕駛員的面部的朝向來判定駕駛員是否面向車輛所行駛的道路的延伸方向。駕駛準備度推定部25在判定為駕駛員面向道路的延伸方向的情況下，基于頭部狀態(tài)識別部24所識別出的駕駛員的眼球的掃視來算出駕駛員在面向道路的延伸方向的期間每預定時間內(nèi)的眼球的掃視次數(shù)(以下，稱為掃視次數(shù))。

駕駛準備度推定部25基于作為駕駛員對行駛環(huán)境的反應的掃視次數(shù)來推定駕駛準備度。認為駕駛意識高的駕駛員在使面部朝向車輛所行駛的道路的延伸方向的同時，為了視覺識別道路的延伸方向的狀況眼球的掃視次數(shù)會變多。因此，在掃視次數(shù)為掃視閾值以上的情況下，與掃視次數(shù)小于掃視閾值的情況相比，駕駛準備度推定部25將駕駛準備度推定為大的值。掃視閾值是預先設定的值。成為駕駛準備度的值的基準的掃視閾值也可以設置有多個。以后所說明的閾值也同樣。

駕駛準備度推定部25基于行駛環(huán)境識別部22識別為行駛環(huán)境的車輛所行駛的道路的曲率、和頭部狀態(tài)識別部24根據(jù)駕駛員圖像識別出的駕駛員的頭部橫滾角來算出相對于道路的曲率的頭部橫滾角。駕駛準備度推定部25在每預定時間算出頭部橫滾角。駕駛準備度推定部25基于作為駕駛員對行駛環(huán)境的反應的，相對于道路的曲率的頭部橫滾角來推定駕駛準備度。認為駕駛意識高的駕駛員會對根據(jù)道路的曲率而施加于駕駛員的離心力擺好了姿勢，所以，與駕駛意識低的駕駛員相比，其頭部橫滾角變小。因此，在相對于相同道路的曲率的頭部橫滾角小于頭部橫滾角閾值的情況下，與頭部橫滾角為頭部橫滾角閾值以上的情況相比，駕駛準備度推定部25將駕駛準備度推定為大的值。頭部橫滾角閾值是根據(jù)道路的曲率預先設定了值的閾值。此外，駕駛準備度推定部25不一定必須基于道路的曲率以及頭部橫滾角來推定駕駛準備度。

另外，駕駛準備度推定部25根據(jù)駕駛員對車輛狀態(tài)的反應來推定駕駛準備度。

駕駛準備度推定部25基于車輛狀態(tài)識別部23識別為車輛狀態(tài)的車輛的前后加速度、和頭部狀態(tài)識別部24根據(jù)駕駛員圖像識別出的駕駛員的頭部俯仰角來算出相對于車輛的前后加速度的頭部俯仰角。駕駛準備度推定部25例如算出每預定時間的相對于車輛的前后加速度(絕對值的最大值)的頭部俯仰角(絕對值的最大值)。

駕駛準備度推定部25基于作為駕駛員對車輛狀態(tài)的反應的，相對于車輛的前后加速度的頭部俯仰角來推定駕駛準備度。認為駕駛意識高的駕駛員會預測車輛的行駛的狀況(起步、加速、減速、停止)并對前后加速度的變化擺好了姿勢，所以，與駕駛意識低的駕駛員相比，其頭部俯仰角變小。因此，在相對于前后加速度的頭部俯仰角小于頭部俯仰角閾值的情況下，與相對于相同前后加速度的頭部俯仰角為頭部俯仰角閾值以上的情況相比，駕駛準備度推定部25將駕駛準備度推定為大的值。頭部俯仰角閾值是根據(jù)車輛的前后加速度預先設定了值的閾值。

駕駛準備度推定部25基于車輛狀態(tài)識別部23識別為車輛狀態(tài)的車輛的橫擺角速度、和頭部狀態(tài)識別部24根據(jù)駕駛員圖像識別出的駕駛員的頭部橫滾角來算出相對于車輛的橫擺角速度的頭部橫滾角。駕駛準備度推定部25算出每預定時間的橫擺角速度(絕對值的最大值)和頭部橫滾角(絕對值的最大值)。

駕駛準備度推定部25基于作為駕駛員對車輛狀態(tài)的反應的，相對于橫擺角速度的頭部橫滾角來推定駕駛準備度。認為駕駛意識高的駕駛員會預測車輛行駛的狀況(彎道、左右轉(zhuǎn)彎)并對車輛的橫擺角速度(離心力的產(chǎn)生)擺好了姿勢，所以，與駕駛意識低的駕駛員相比，其頭部橫滾角變小。因此，在相對于橫擺角速度的頭部橫滾角小于第2頭部橫滾角閾值的情況下，與相對于相同橫擺角速度的頭部橫滾角為第2頭部橫滾角閾值以上的情況相比，駕駛準備度推定部25將駕駛準備度推定為大的值。第2頭部橫滾角閾值是根據(jù)橫擺角速度預先設定了值的閾值。此外，駕駛準備度推定部25不一定必須基于橫擺角速度以及頭部橫滾角來推定駕駛準備度。

另外，駕駛準備度推定部25既可以僅基于駕駛員對行駛環(huán)境的反應來推定駕駛準備度，也可以僅基于駕駛員對車輛狀態(tài)的反應來推定駕駛準備度。ecu20在僅基于駕駛員對行駛環(huán)境的反應來推定駕駛準備度的情況下，不一定必須具備車輛狀態(tài)識別部23。

行駛環(huán)境要求度推定部26推定行駛環(huán)境要求度。行駛環(huán)境要求度是指針對行駛環(huán)境對駕駛員所要求的駕駛準備度的指標。行駛環(huán)境要求度推定部26基于行駛環(huán)境識別部22識別出的行駛環(huán)境來推定行駛環(huán)境要求度。行駛環(huán)境要求度推定部26也可以具有行駛環(huán)境要求度的初始值。也可以將初始值設定成與車輛的車速成比例地變大。

行駛環(huán)境要求度推定部26基于行駛環(huán)境識別部22識別為行駛環(huán)境的先行車與車輛的碰撞余裕時間來推定行駛環(huán)境要求度。在先行車與車輛的碰撞余裕時間小于ttc閾值的情況下，與碰撞余裕時間為ttc閾值以上的情況相比，行駛環(huán)境要求度推定部26將行駛環(huán)境要求度推定為大的值。ttc閾值是預先設定的閾值。此外，也可以使用車間時間來替代碰撞余裕時間。

行駛環(huán)境要求度推定部26基于行駛環(huán)境識別部22識別為行駛環(huán)境的車輛所行駛的道路的曲率來推定行駛環(huán)境要求度。在車輛所行駛的道路的曲率為彎道閾值以上的情況下，與道路的曲率小于彎道閾值的情況相比，行駛環(huán)境要求度推定部26將行駛環(huán)境要求度推定為大的值。彎道閾值是預先設定的閾值。

余裕度算出部27算出駕駛準備度與行駛環(huán)境要求度的比較結(jié)果，即余裕度。余裕度例如可以作為以行駛環(huán)境要求度除駕駛準備度與行駛環(huán)境要求度的差量而得到的值而算出。余裕度也可以是駕駛準備度與行駛環(huán)境要求度的差量的值。余裕度在行駛環(huán)境要求度比駕駛準備度大的情況下(推定為相對于行駛環(huán)境而言駕駛員的駕駛意識低的情況下)成為負的值。

注意提醒部28在余裕度算出部27所算出的余裕度小于余裕度閾值的情況下，對駕駛員執(zhí)行與車輛的駕駛有關的注意提醒。余裕度閾值是被預先設定成判斷相對于行駛環(huán)境要求度而言駕駛準備度是否足夠的基準的閾值。余裕度閾值基本上被設定為正的值。注意提醒部28在車輛處于手動駕駛期間的情況下和車輛處于自動駕駛期間的情況下使用不同值的余裕度閾值。車輛處于手動駕駛期間的情況下的余裕度閾值是比車輛處于自動駕駛期間的情況下的余裕度閾值大的值。另外，注意提醒部28在自動駕駛ecu7能夠執(zhí)行與不同的自動駕駛等級對應的自動駕駛的情況下，根據(jù)執(zhí)行期間的自動駕駛等級而使用不同值的余裕度閾值。執(zhí)行期間的自動駕駛等級越高，則注意提醒部28使用值越小的余裕度閾值。

注意提醒部28為了使余裕度成為余裕度閾值以上(駕駛準備度充分增加)而對駕駛員進行注意提醒。注意提醒部28通過向hmi6發(fā)送控制信號，利用在顯示器的圖像顯示和/或來自揚聲器的聲音輸出對駕駛員進行注意提醒。此外，注意提醒部28也可以在駕駛席具備振動機構(gòu)的情況下利用振動對駕駛員進行注意提醒。

手動駕駛可否判定部29在從自動駕駛ecu7接收到自動駕駛的結(jié)束的信號的情況下(當自動駕駛ecu7結(jié)束車輛的自動駕駛時)，判定駕駛員是否處于能夠進行手動駕駛的狀況。手動駕駛可否判定部29在余裕度為手動駕駛轉(zhuǎn)變閾值以上的情況下判定為駕駛員處于能夠進行手動駕駛的狀況。手動駕駛可否判定部29在余裕度小于手動駕駛轉(zhuǎn)變閾值的情況下判定為駕駛員不處于能夠進行手動駕駛的狀況。手動駕駛轉(zhuǎn)變閾值是被預先設定成判斷駕駛員是否處于能夠進行手動駕駛的狀況的基準的閾值。

手動駕駛可否判定部29在判定為駕駛員處于能夠進行手動駕駛的狀況的情況下，向自動駕駛ecu7發(fā)送手動駕駛轉(zhuǎn)變的信號。自動駕駛ecu7利用周知的方法來進行向手動駕駛的轉(zhuǎn)變處理。注意提醒部28在由手動駕駛可否判定部29判定為駕駛員處于能夠進行手動駕駛的狀況的情況下，對駕駛員進行手動駕駛轉(zhuǎn)變的注意提醒。手動駕駛轉(zhuǎn)變的注意提醒是指利用在顯示器的圖像顯示和/或來自揚聲器的聲音輸出來傳達給駕駛員向手動駕駛轉(zhuǎn)變這一情況的注意提醒。手動駕駛轉(zhuǎn)變的注意提醒是與車輛的駕駛有關的注意提醒。

另一方面，注意提醒部28在由手動駕駛可否判定部29判定為駕駛員不處于能夠進行手動駕駛的狀況的情況下，對駕駛員進行與車輛的駕駛有關的注意提醒。注意提醒部28進行使駕駛員的駕駛準備度增加的注意提醒以使得判定為駕駛員處于能夠進行手動駕駛的狀況。注意提醒部28從判定為駕駛員處于能夠進行手動駕駛的狀況起對駕駛員進行注意提醒，直到隨著時間經(jīng)過手動駕駛可否判定部29結(jié)束判定為止。

手動駕駛可否判定部29在判定為駕駛員不處于能夠進行手動駕駛的狀況的情況下，在預先設定的寬限時間的期間內(nèi)反復進行手動駕駛可否的判定。寬限時間利用周知的方法在自動駕駛ecu7中設定。手動駕駛可否判定部29在判定為駕駛員處于能夠進行手動駕駛的狀況的情況下，結(jié)束判定并向自動駕駛ecu7發(fā)送手動駕駛轉(zhuǎn)變的信號。手動駕駛可否判定部29在即使經(jīng)過寬限時間也無法判定為駕駛員處于能夠進行手動駕駛的狀況的情況下，向自動駕駛ecu7發(fā)送緊急退避的信號。自動駕駛ecu7在從ecu20接收到緊急退避的信號的情況下執(zhí)行使車輛自動地退避至道路的路肩等的緊急退避。

[駕駛意識推定裝置的注意提醒處理]

接下來，參照圖2對本實施方式所涉及的駕駛意識推定裝置100的注意提醒處理進行說明。圖2是表示駕駛意識推定裝置100的注意提醒處理的流程圖。圖2所示的流程圖在車輛處于行駛期間的情況下執(zhí)行。

如圖2所示，駕駛意識推定裝置100的ecu20在s10中進行通過駕駛準備度推定部25實現(xiàn)的駕駛準備度的推定。駕駛準備度推定部25基于駕駛員對行駛環(huán)境的反應以及駕駛員對車輛狀態(tài)的反應來推定駕駛準備度。

在s12中，ecu20進行通過行駛環(huán)境要求度推定部26實現(xiàn)的行駛環(huán)境要求度的推定。行駛環(huán)境要求度推定部26基于行駛環(huán)境識別部22所識別出的行駛環(huán)境來推定行駛環(huán)境要求度。此外，s10和s12既可以順序相反，也可以同時進行。

在s14中，ecu20進行通過余裕度算出部27實現(xiàn)的余裕度的算出。余裕度算出部27算出駕駛準備度與行駛環(huán)境要求度的比較結(jié)果，即余裕度。

在s16中，ecu20利用注意提醒部28判定余裕度是否小于余裕度閾值。余裕度閾值在車輛處于手動駕駛期間的情況下和車輛處于自動駕駛期間的情況下使用不同的值。ecu20在判定為余裕度不小于余裕度閾值(s16：否)的情況下，結(jié)束本次的注意提醒處理。之后，ecu20在經(jīng)過預定時間后從s10起反復進行處理。ecu20在判定為余裕度小于余裕度閾值(s16：是)的情況下，移至s18。

在s18中，ecu20利用注意提醒部28對駕駛員執(zhí)行與車輛的駕駛有關的注意提醒。注意提醒部28通過向hmi6發(fā)送控制信號來進行通過在顯示器的圖像顯示和/或來自揚聲器的聲音輸出實現(xiàn)的注意提醒，以使得余裕度成為余裕度閾值以上。之后，ecu20結(jié)束本次的注意提醒處理。ecu20在經(jīng)過預定時間后從s10起反復進行處理。此外，ecu20在執(zhí)行接下來所說明的手動駕駛可否判定處理的情況下，中斷注意提醒處理。

[駕駛意識推定裝置的手動駕駛可否判定處理]

接下來，參照圖3對本實施方式所涉及的駕駛意識推定裝置100的手動駕駛可否判定處理進行說明。圖3是表示駕駛意識推定裝置100的手動駕駛可否判定處理的流程圖。在從自動駕駛ecu7接收到自動駕駛的結(jié)束的信號的情況下執(zhí)行圖3所示的流程圖。

如圖3所示，駕駛意識推定裝置100的ecu20進行通過駕駛準備度推定部25實現(xiàn)的駕駛準備度的推定，作為s20。s20～s24的處理與圖2所示的s10～s14的處理是同樣的，所以省略詳細的說明。

在s22中，ecu20進行通過行駛環(huán)境要求度推定部26實現(xiàn)的行駛環(huán)境要求度的推定。在s24中ecu20進行通過余裕度算出部27實現(xiàn)的余裕度的算出。

在s26中，ecu20利用手動駕駛可否判定部29來判定余裕度是否小于手動駕駛轉(zhuǎn)變閾值。ecu20在判定為余裕度不小于手動駕駛轉(zhuǎn)變閾值的情況下(s26：否)，認為駕駛員處于能夠進行手動駕駛的狀況，而移至s28。ecu20在判定為余裕度小于手動駕駛轉(zhuǎn)變閾值的情況下(s26：是)，認為駕駛員不處于能夠進行手動駕駛的狀況，而移至s32。

在s28中，ecu20利用注意提醒部28對駕駛員進行手動駕駛轉(zhuǎn)變的注意提醒。注意提醒部28利用在顯示器的圖像顯示和/或來自揚聲器的聲音輸出來進行傳達給駕駛員向手動駕駛轉(zhuǎn)變這一情況的注意提醒。之后，在s30中，在ecu20中從手動駕駛可否判定部29向自動駕駛ecu7發(fā)送手動駕駛轉(zhuǎn)變的信號并且結(jié)束手動駕駛可否判定處理。

另一方面，在s32中，ecu20利用注意提醒部28來對駕駛員進行與車輛的駕駛有關的注意提醒。注意提醒部28進行使駕駛員的駕駛準備度增加的注意提醒以使得判定為駕駛員處于能夠進行手動駕駛的狀況。之后，ecu20在經(jīng)過預定時間后，再次從s20起反復進行處理。

此外，ecu20在即使經(jīng)過預先設定的寬限時間后還是沒有由手動駕駛可否判定部29判定為駕駛員處于能夠進行手動駕駛的狀況的情況下，向自動駕駛ecu7發(fā)送緊急退避的信號并且結(jié)束手動駕駛可否判定處理。

[駕駛意識推定裝置的駕駛準備度的推定處理]

以下，對駕駛準備度的推定處理進行說明。圖4(a)是表示駕駛準備度的推定的一例的流程圖。圖4(a)所示的流程圖在進行駕駛準備度的推定時執(zhí)行。

如圖4(a)所示，駕駛意識推定裝置100的ecu20在s40中利用行駛環(huán)境識別部22識別車輛所行駛的道路的延伸方向作為行駛環(huán)境。行駛環(huán)境識別部22基于相機所拍攝到的車輛前方的圖像來識別道路的延伸方向。

在s42中，ecu20利用頭部狀態(tài)識別部24識別駕駛員的面部的朝向。頭部狀態(tài)識別部24基于駕駛員圖像識別駕駛員的面部的朝向。

在s44中，ecu20利用駕駛準備度推定部25來判定駕駛員是否面向道路的延伸方向。駕駛準備度推定部25基于行駛環(huán)境識別部22識別為行駛環(huán)境的車輛所行駛的道路的延伸方向、和頭部狀態(tài)識別部24根據(jù)駕駛員圖像識別出的駕駛員的面部的朝向來進行上述判定。ecu20在判定為駕駛員不面向道路的延伸方向的情況下(s44：否)，結(jié)束本次的處理。之后，ecu20在駕駛準備度的推定沒有完成的情況下，在經(jīng)過預定時間后再次從s40起進行處理。ecu20在判定為駕駛員面向道路的延伸方向的情況下(s44：是)，移至s46。

在s46中，ecu20利用駕駛準備度推定部25算出駕駛員的眼球的掃視次數(shù)。駕駛準備度推定部25基于頭部狀態(tài)識別部24識別出的駕駛員的眼球的掃視來算出駕駛員在面向道路的延伸方向的期間每預定時間內(nèi)的眼球的掃視次數(shù)。

在s48中，ecu20利用駕駛準備度推定部25判定掃視次數(shù)是否為掃視閾值以上。ecu20在判定為掃視次數(shù)不為掃視閾值以上的情況下(s48：否)，結(jié)束本次的處理。之后，ecu20在駕駛準備度的推定沒有完成的情況下，在經(jīng)過預定時間后再次從s40起進行處理。ecu20在判定為掃視次數(shù)為掃視閾值以上的情況下(s48：是)，移至s50。

在s50中，ecu20利用駕駛準備度推定部25推定駕駛準備度。與s48為否的情況相比，駕駛準備度推定部25將駕駛準備度推定為大的值。

圖4(b)是表示駕駛準備度的推定的另一例的流程圖。圖4(b)所示的流程圖在進行駕駛準備度的推定時執(zhí)行。

如圖4(b)所示，駕駛意識推定裝置100的ecu20在s60中利用駕駛準備度推定部25算出相對于車輛的前后加速度的頭部俯仰角。駕駛準備度推定部25基于車輛狀態(tài)識別部23識別為車輛狀態(tài)的車輛的前后加速度、和頭部狀態(tài)識別部24根據(jù)駕駛員圖像識別出的駕駛員的頭部俯仰角來算出相對于車輛的前后加速度的頭部俯仰角。駕駛準備度推定部25例如算出每預定時間的前后加速度(絕對值的最大值)和頭部俯仰角(絕對值的最大值)。

在s62中，ecu20利用駕駛準備度推定部25來判定相對于前后加速度的頭部俯仰角是否小于頭部俯仰角閾值。ecu20在判定為相對于前后加速度的頭部俯仰角不小于頭部俯仰角閾值的情況下(s62：否)，結(jié)束本次的處理。之后，ecu20在駕駛準備度的推定沒有完成的情況下，在經(jīng)過預定時間后再次從s60起進行處理。ecu20在判定為相對于前后加速度的頭部俯仰角小于頭部俯仰角閾值的情況下(s62：是)，移至s64。

在s64中，ecu20利用駕駛準備度推定部25推定駕駛準備度。與s62為否的情況相比，駕駛準備度推定部25將駕駛準備度推定為大的值。

[駕駛意識推定裝置的行駛環(huán)境要求度的推定處理]

以下，對駕駛意識推定裝置100的行駛環(huán)境要求度的推定處理進行說明。圖5(a)是表示行駛環(huán)境要求度的推定的一例的流程圖。圖5(a)所示的流程圖在進行行駛環(huán)境要求度的推定時執(zhí)行。

如圖5(a)所示，駕駛意識推定裝置100的ecu20利用行駛環(huán)境識別部22來判定是否存在先行車，作為s70。行駛環(huán)境識別部22基于外部傳感器2的檢測結(jié)果來判定是否存在先行車。ecu20在判定為不存在先行車的情況下(s70：否)，結(jié)束本次的處理。之后，ecu20在行駛環(huán)境要求度的推定沒有完成的情況下，在經(jīng)過預定時間后再次從s70起進行處理。ecu20在判定為存在先行車的情況下(s70：是)，移至s72。

在s72中，ecu20利用行駛環(huán)境識別部22算出車輛與先行車的碰撞余裕時間。行駛環(huán)境識別部22基于外部傳感器2的檢測結(jié)果來算出碰撞余裕時間。

在s74中，ecu20利用行駛環(huán)境要求度推定部26來判定車輛與先行車的碰撞余裕時間是否小于ttc閾值。ecu20在判定為碰撞余裕時間不小于ttc閾值的情況下(s74：否)，結(jié)束本次的處理。之后，ecu20在行駛環(huán)境要求度的推定沒有完成的情況下，在經(jīng)過預定時間后再次從s70起進行處理。ecu20在判定為碰撞余裕時間小于ttc閾值的情況下(s74：是)，移至s76。

在s76中，ecu20利用行駛環(huán)境要求度推定部26推定行駛環(huán)境要求度。與s74為否的情況相比，行駛環(huán)境要求度推定部26將行駛環(huán)境要求度推定為大的值。

圖5(b)是表示行駛環(huán)境要求度的推定的另一例的流程圖。圖5(b)所示的流程圖在進行行駛環(huán)境要求度的推定時執(zhí)行。

如圖5(b)所示，駕駛意識推定裝置100的ecu20利用行駛環(huán)境識別部22來識別道路曲率作為行駛環(huán)境，作為s80。行駛環(huán)境識別部22基于車輛的位置信息以及地圖信息來識別車輛所行駛的道路曲率。

作為s82，ecu20利用行駛環(huán)境要求度推定部26來判定道路曲率是否為彎道閾值以上。ecu20在判定為道路曲率不為彎道閾值以上的情況下(s82：否)，結(jié)束本次的處理。之后，ecu20在行駛環(huán)境要求度的推定沒有完成的情況下，在經(jīng)過預定時間后再次從s80起進行處理。ecu20在判定為道路曲率為彎道閾值以上的情況下(s82：是)，移至s84。

在s84中，ecu20利用行駛環(huán)境要求度推定部26推定行駛環(huán)境要求度。與s82為否的情況相比，行駛環(huán)境要求度推定部26將行駛環(huán)境要求度推定為大的值。

[駕駛意識推定裝置的作用效果]

根據(jù)以上所說明的本實施方式所涉及的駕駛意識推定裝置100，認為與車輛的駕駛意識低的駕駛員相比，駕駛意識高的駕駛員對車輛的周圍的行駛環(huán)境的反應不同，所以，能夠根據(jù)駕駛員對行駛環(huán)境的反應來合適地推定與駕駛員的駕駛意識有關的駕駛準備度。因此，在該駕駛意識推定裝置中，通過基于將合適地推定出的駕駛準備度與行駛環(huán)境對駕駛員所要求的行駛環(huán)境要求度進行比較而得到的比較結(jié)果來進行注意提醒，能夠考慮駕駛員的駕駛意識來對駕駛員合適地進行與車輛的駕駛有關的注意提醒。

同樣地，根據(jù)駕駛意識推定裝置100，認為與車輛的駕駛意識低的駕駛員相比，駕駛意識高的駕駛員對車輛的車輛狀態(tài)的反應不同，所以，能夠根據(jù)駕駛員對車輛狀態(tài)的反應來合適地推定與駕駛員的駕駛意識有關的駕駛準備度。因此，在該駕駛意識推定裝置中，通過基于將合適地推定出的駕駛準備度與行駛環(huán)境對駕駛員所要求的行駛環(huán)境要求度進行比較而得到的比較結(jié)果來進行注意提醒，能夠考慮駕駛員的駕駛意識來對駕駛員合適地進行與車輛的駕駛有關的注意提醒。

另外，在駕駛意識推定裝置100中，基于駕駛員在面向車輛所行駛的道路的延伸方向的期間每預定時間內(nèi)的眼球的掃視次數(shù)來推定駕駛準備度。因此，在駕駛意識推定裝置100中，認為駕駛意識高的駕駛員在使面部朝向車輛所行駛的道路的延伸方向的同時，為了視覺識別道路的延伸方向的狀況眼球的掃視次數(shù)會變多，所以，能夠基于駕駛員在面向道路的延伸方向的期間每預定時間內(nèi)的眼球的掃視次數(shù)來合適地推定駕駛準備度。

另外，在駕駛意識推定裝置100中，基于相對于車輛的前后加速度的駕駛員的頭部俯仰角來推定駕駛準備度。因此，在駕駛意識推定裝置100中，認為駕駛意識高的駕駛員會通過預測車輛的前后加速度的變化而擺好姿勢以使頭部俯仰角變小，所以，能夠基于相對于車輛的前后加速度的頭部俯仰角來合適地推定駕駛準備度。

另外，在駕駛意識推定裝置100中，算出駕駛準備度與行駛環(huán)境要求度的比較結(jié)果作為余裕度，在余裕度小于余裕度閾值的情況下執(zhí)行注意提醒。因此，根據(jù)駕駛意識推定裝置100，通過算出駕駛準備度與行駛環(huán)境要求度的比較結(jié)果作為余裕度，能夠使用一個指標來判斷注意提醒的執(zhí)行。

另外，在駕駛意識推定裝置100中，在自動駕駛ecu結(jié)束自動駕駛時，基于駕駛準備度與行駛環(huán)境要求度的比較結(jié)果來判定駕駛員是否處于能夠進行手動駕駛的狀況。因此，在駕駛意識推定裝置100中，由于基于將駕駛準備度與行駛環(huán)境要求度進行比較而得到的比較結(jié)果來判定駕駛員是否處于能夠進行手動駕駛的狀況，所以，能夠考慮駕駛員的駕駛意識來合適地判定駕駛員是否處于能夠進行手動駕駛的狀況。

在此，圖6是表示自動駕駛等級2的情況下的余裕度的時間變化的例子的圖表?？v軸表示余裕度，橫軸表示時間。在圖6中示出了如下狀況：車輛的駕駛狀態(tài)起始于手動駕駛的狀態(tài)，在時間t1開始自動駕駛，在時間t2自動駕駛結(jié)束而轉(zhuǎn)變成手動駕駛。在圖6中以虛線表示余裕度的時間變化。

在圖6所示的狀況下，關于手動駕駛期間的駕駛員，余裕度起始于比手動駕駛轉(zhuǎn)變閾值高的狀態(tài)，當切換成自動駕駛時降低到小于手動駕駛轉(zhuǎn)變閾值。因此，駕駛意識推定裝置100在自動駕駛結(jié)束而轉(zhuǎn)變成手動駕駛時，對駕駛員執(zhí)行注意提醒。駕駛意識推定裝置100在利用注意提醒使駕駛員的駕駛準備度增加并且余裕度成為手動駕駛轉(zhuǎn)變閾值以上時，向自動駕駛ecu7發(fā)送手動駕駛轉(zhuǎn)變的信號來進行向手動駕駛的轉(zhuǎn)變。此外，駕駛意識推定裝置100在自動駕駛期間駕駛員的余裕度變?yōu)榱诵∮谧詣玉{駛等級2的余裕度閾值的情況下，對駕駛員進行注意提醒。在自動駕駛期間駕駛員的余裕度變?yōu)榱诵∮谇胺奖O(jiān)視能力界限的余裕度閾值的情況下，與駕駛員的余裕度變?yōu)榱诵∮谧詣玉{駛等級2的余裕度閾值的情況相比，駕駛意識推定裝置100進行聲音輸出的音量等更強的刺激強烈的注意提醒。

圖7是表示自動駕駛等級3的情況下的余裕度的時間變化的例子的圖表。縱軸表示余裕度，橫軸表示時間。在圖7中，車輛的駕駛狀態(tài)起始于手動駕駛的狀態(tài)，在時間t10開始自動駕駛，在時間t11判斷自動駕駛的結(jié)束，設置到時間t12為止不完全結(jié)束自動駕駛的寬限時間。之后，從時間t12起轉(zhuǎn)變成手動駕駛。在圖7中以實線表示余裕度的時間變化。

在圖7所示的狀況下，關于手動駕駛期間的駕駛員，余裕度起始于比手動駕駛轉(zhuǎn)變閾值高的狀態(tài)，當切換成自動駕駛時降低到小于手動駕駛轉(zhuǎn)變閾值。因此，駕駛意識推定裝置100在自動駕駛完全結(jié)束前的寬限時間內(nèi)，對駕駛員執(zhí)行注意提醒。駕駛意識推定裝置100在利用注意提醒使駕駛員的駕駛準備度增加并且余裕度成為手動駕駛轉(zhuǎn)變閾值以上時，向自動駕駛ecu7發(fā)送手動駕駛轉(zhuǎn)變的信號來進行向手動駕駛的轉(zhuǎn)變。此外，在圖7所示的狀況下，執(zhí)行自動駕駛等級3的自動駕駛，所以即使在自動駕駛期間余裕度變?yōu)樾∮谧詣玉{駛等級2的余裕度閾值也不進行注意提醒。駕駛意識推定裝置100在自動駕駛期間余裕度變?yōu)榱诵∮谧詣玉{駛等級3的余裕度閾值的情況下對駕駛員進行注意提醒。此外，在圖6、圖7中，在行駛環(huán)境要求度恒定的情況下，可以將余裕度置換成駕駛準備度。

以上，對本發(fā)明的優(yōu)選的實施方式進行了說明，但本發(fā)明不限定于上述實施方式。本發(fā)明能夠以上述實施方式為首，以基于本領域技術人員的知識實施了各種變更、改良而得到的各種方式來實施。

[變形例]

接下來，參照附圖對本發(fā)明的變形例所涉及的駕駛意識推定裝置200進行說明。圖8是表示變形例所涉及的駕駛意識推定裝置200的框圖。如圖8所示，與上述實施方式相比，駕駛意識推定裝置200還具備座椅壓力傳感器(seatpressuresensor)8、握力傳感器(grippressuresensor)9、心電傳感器10以及通信部11。此外，駕駛意識推定裝置200不一定必須具備座椅壓力傳感器8、握力傳感器9、心電傳感器10以及通信部11的全部。

座椅壓力傳感器8是檢測駕駛席的座椅壓力的檢測器。座椅壓力傳感器8由設置于駕駛席的座椅下部的多個傳感器構(gòu)成，能夠檢測駕駛員在駕駛席的載荷分布作為座椅壓力。座椅壓力傳感器8向ecu20發(fā)送所檢測到的座椅壓力信息。

握力傳感器9設置于車輛的方向盤，是檢測駕駛員對方向盤的握力的檢測器。握力傳感器9也可以具備計測壓力分布(手的各手指的間隙距離)的功能。握力傳感器9向ecu20發(fā)送所檢測到的握力信息。

心電傳感器10設置于車輛的方向盤，是用于計測握住方向盤的駕駛員的心電的檢測器。心電傳感器10分別被埋入方向盤的左側(cè)和右側(cè)，具有用于經(jīng)由握住方向盤的手來計測駕駛員的心電的電極。心電傳感器10向ecu20發(fā)送所檢測到的駕駛員的心電信息。此外，心電傳感器10也可以具有用于從駕駛員的手計測脈搏的脈搏計測用的光傳感器。

通信部11與穿戴于駕駛員身上的各種可穿戴設備進行無線通信?？纱┐髟O備包括穿戴于駕駛員手臂的手表型設備、戴在駕駛員面部的眼鏡型設備等。可穿戴設備取得駕駛員的心電、駕駛員的肌電以及駕駛員的腦電波等身體信息。通信部11利用無線通信向ecu20發(fā)送從可穿戴設備獲得的駕駛員的身體信息。

接下來，對駕駛意識推定裝置200的ecu30的功能的構(gòu)成進行說明。與上述實施方式相比，ecu30還具備身體狀態(tài)識別部35。另外，頭部狀態(tài)識別部34、駕駛準備度推定部36、以及行駛環(huán)境要求度推定部37具備追加的功能。

頭部狀態(tài)識別部34基于駕駛員圖像識別駕駛員的斜視(注：分心看向別處，心不在焉的狀態(tài)。日語：脇見)。斜視也包括駕駛員正在看智能手機等信息終端那樣的看別處的狀態(tài)。另外，頭部狀態(tài)識別部34也可以根據(jù)駕駛員的面部的朝向來判定是否在交叉點等確認了左右。頭部狀態(tài)識別部34也可以根據(jù)駕駛員的面部的朝向來判定是否在變更車道等時確認了相鄰車道的后方。

另外，也可以是，頭部狀態(tài)識別部34在經(jīng)由通信部11從穿戴于駕駛員身上的可穿戴設備(例如眼鏡型的可穿戴設備)取得了駕駛員的腦電波的信息的情況下，識別駕駛員的腦電波作為駕駛員的頭部的狀態(tài)。頭部狀態(tài)識別部24識別γ波、β波、α波、θ波等作為腦電波。

身體狀態(tài)識別部35基于駕駛員圖像取得部21所取得的駕駛員圖像來識別駕駛員的身體狀態(tài)。駕駛員的身體狀態(tài)包括：挺直腰板地握住方向盤的駕駛姿勢的狀態(tài)、將手從方向盤拿開了的放手狀態(tài)、深深地倚靠在駕駛席的座椅的休息姿勢的狀態(tài)、以及暫時在交叉點等探身并確認左右的姿勢的狀態(tài)等。身體狀態(tài)識別部35利用周知的圖像處理的方法來識別駕駛員的身體狀態(tài)。

另外，也可以是，身體狀態(tài)識別部35除了駕駛員圖像以外還基于座椅壓力傳感器8的座椅壓力信息來識別駕駛員的身體狀態(tài)。身體狀態(tài)識別部35利用預先將座椅壓力信息與駕駛員的身體狀態(tài)相關聯(lián)的映射數(shù)據(jù)并且根據(jù)座椅壓力信息來識別駕駛員的身體狀態(tài)。身體狀態(tài)識別部35也可以基于駕駛員圖像和座椅壓力信息雙方來識別駕駛員的身體狀態(tài)。

身體狀態(tài)識別部35也可以基于駕駛員圖像以及座椅壓力信息來判定駕駛員的身體是否處于僵硬狀態(tài)。僵硬狀態(tài)是指當在狹窄的道路上行駛時等駕駛員由于緊張而身體的微小的動作減少了的狀態(tài)。身體狀態(tài)識別部35也可以存儲有成為是否處于僵硬狀態(tài)的判定基準的駕駛員的個人信息。

另外，身體狀態(tài)識別部35也可以還識別駕駛員對方向盤的握力作為駕駛員的身體狀態(tài)。在該情況下，身體狀態(tài)識別部35基于握力傳感器9的握力信息來識別駕駛員對方向盤的握力。身體狀態(tài)識別部35在握力傳感器9具備計測壓力分布的功能的情況下，根據(jù)駕駛員在緊張時手的各手指的間隙距離會變小這一情況，基于握力信息來識別手的各手指的間隙距離。此外，也可以是，身體狀態(tài)識別部35在在車輛的扶手設有壓力傳感器的情況下，識別駕駛員對扶手的按壓力作為駕駛員的身體狀態(tài)。

身體狀態(tài)識別部35也可以還識別駕駛員的心跳數(shù)的波動作為駕駛員的身體狀態(tài)。在該情況下，身體狀態(tài)識別部35基于心電傳感器10的心電信息來識別駕駛員的心跳數(shù)的波動。身體狀態(tài)識別部35例如識別心跳數(shù)的波動作為cvrr(coefficientofvariationofr-rintervals：心電圖r-r間隔變異系數(shù))。cvrr按照以下的式子求出。

cvrr＝(r-r間隔的標準偏差/r-r間隔的平均值)×100

也可以是，身體狀態(tài)識別部35在經(jīng)由通信部11從穿戴于駕駛員身上的可穿戴設備(例如手表型的可穿戴設備)取得了駕駛員的肌電的信息的情況下，還識別駕駛員的肌電作為駕駛員的身體狀態(tài)。此外，ecu20不一定必須具有身體狀態(tài)識別部35。

駕駛準備度推定部36基于身體狀態(tài)識別部35所識別出的駕駛員的身體狀態(tài)來推定駕駛準備度。在駕駛員處于挺直腰板地握住方向盤的駕駛姿勢的狀態(tài)的情況下，與駕駛員處于將手從方向盤拿開了的放手狀態(tài)或深深地倚靠在駕駛席的座椅的休息姿勢的狀態(tài)的情況相比，駕駛準備度推定部36將駕駛準備度推定為大的值。

駕駛準備度推定部36基于行駛環(huán)境識別部22所識別出的行駛環(huán)境和身體狀態(tài)識別部35所識別出的駕駛員的身體狀態(tài)、并且根據(jù)駕駛員對行駛環(huán)境的反應來推定駕駛準備度。在車輛處于進入交叉點的行駛場景(行駛環(huán)境)的情況下，當駕駛員采取了探身并確認左右的姿勢時，認為駕駛員對行駛環(huán)境具有駕駛意識而做出了反應，所以，與駕駛員沒有探身的情況相比，駕駛準備度推定部36將駕駛準備度推定為大的值。

在此，駕駛準備度推定部36也可以判定車輛的行駛環(huán)境是否包含于，車輛在道路寬度為預定值以下的狹窄的道路上行駛的行駛環(huán)境、車輛在高度為預定值以上的高處行駛的行駛環(huán)境、車輛的前后的車間距離為預定值以下的行駛環(huán)境等被認為會造成駕駛員緊張的預定的行駛環(huán)境。將這樣的預定的行駛環(huán)境設為緊張行駛環(huán)境。此外，也可以由行駛環(huán)境識別部22判定是否為緊張行駛環(huán)境。

也可以是，在車輛的行駛環(huán)境為緊張行駛環(huán)境的情況下，當判定為駕駛員的身體處于僵硬狀態(tài)時，認為駕駛員對行駛環(huán)境具有駕駛意識而做出了反應，所以，與沒有判定為駕駛員處于僵硬狀態(tài)時相比，駕駛準備度推定部36將駕駛準備度推定為大的值。

駕駛準備度推定部36也可以基于行駛環(huán)境和駕駛員對方向盤的握力來推定駕駛準備度。也可以是，在車輛的行駛環(huán)境為緊張行駛環(huán)境的情況下，當駕駛員對方向盤的握力為握力閾值以上時，認為駕駛員對行駛環(huán)境具有駕駛意識而做出了反應，所以，與小于握力閾值時相比，駕駛準備度推定部36將駕駛準備度推定為大的值。握力閾值是預先設定的值。

此外，也可以是，駕駛準備度推定部36除了握力以外還使用手的各手指的間隙距離來進行判定。也可以是，在車輛的行駛環(huán)境為緊張行駛環(huán)境的情況下，當駕駛員的手的各手指的間隙距離小于間隙閾值時，與各手指的間隙距離為間隙閾值以上時相比，駕駛準備度推定部36將駕駛準備度推定為大的值。另外，也可以使用握力的單位時間變化來替代握力。認為在駕駛員識別行駛環(huán)境而變得緊張的情況下，握力的單位時間變化會變小。

同樣地，駕駛準備度推定部36也可以基于行駛環(huán)境和駕駛員對扶手的按壓力來推定駕駛準備度。也可以是，在車輛的行駛環(huán)境為緊張行駛環(huán)境的情況下，當駕駛員對扶手的按壓力為按壓力閾值以上時，與小于按壓力閾值的情況相比，駕駛準備度推定部36將駕駛準備度推定為大的值。

另外，駕駛準備度推定部36也可以基于行駛環(huán)境和cvrr(心跳數(shù)的波動)來推定駕駛準備度。也可以是，在車輛的行駛環(huán)境為緊張行駛環(huán)境的情況下，當駕駛員的cvrr小于cvrr閾值時，認為駕駛員識別行駛環(huán)境并且由于緊張心跳數(shù)的波動變少，所以，與cvrr為cvrr閾值以上時相比，駕駛準備度推定部36將駕駛準備度推定為大的值。

此外，已知：當人類緊張時，心跳數(shù)的波動的高頻率成分(0.15＝0.4hz)hf的功率(power)會減小，低頻率成分(0.05～0.15hz)lf的功率會增加。也可以是，在車輛的行駛環(huán)境為緊張行駛環(huán)境的情況下，當hf小于hf閾值并且lf為lf閾值以上時，與hf不小于hf閾值時或lf不為lf閾值以上時相比，駕駛準備度推定部36將駕駛準備度推定為大的值。

駕駛準備度推定部36也可以基于行駛環(huán)境和肌電來推定駕駛準備度。也可以是，在車輛的行駛環(huán)境為緊張行駛環(huán)境的情況下，當肌電的振幅量為肌電閾值以上時，認為駕駛員識別行駛環(huán)境而肌電出現(xiàn)了反應，所以，與肌電的振幅量小于肌電閾值時相比，駕駛準備度推定部36將駕駛準備度推定為大的值。

也可以是，在車輛的行駛環(huán)境為緊張行駛環(huán)境的情況下，當從上手臂向前手臂的拮抗肌(例如，肱二頭肌以及肱三頭肌)的肌電的輸出為拮抗肌閾值以上時，認為駕駛員識別行駛環(huán)境而肌電出現(xiàn)了反應，所以，與該肌電的輸出小于拮抗肌閾值時相比，駕駛準備度推定部36將駕駛準備度推定為大的值。除手臂以外，下肢的拮抗肌(例如，脛骨肌以及腓腸肌)也同樣可以用于駕駛準備度的推定。

駕駛準備度推定部36也可以基于行駛環(huán)境和頭部狀態(tài)識別部34所識別出的腦電波來推定駕駛準備度。也可以是，在車輛的行駛環(huán)境為緊張行駛環(huán)境的情況下，當駕駛員的α波小于α閾值時，認為駕駛員識別行駛環(huán)境而腦電波出現(xiàn)了反應，所以，與駕駛員的α波為α閾值以上的情況相比，駕駛準備度推定部36將駕駛準備度推定為大的值。

也可以是，在車輛的行駛環(huán)境為緊張行駛環(huán)境的情況下，當駕駛員的β波為β閾值以上時，認為駕駛員識別行駛環(huán)境而腦電波出現(xiàn)了反應，所以，與駕駛員的β波小于β閾值的情況相比，駕駛準備度推定部36將駕駛準備度推定為大的值。

也可以是，在車輛處于變更車道或合流的行駛場景(行駛環(huán)境)的情況下，當駕駛員的θ波為θ閾值以上時，認為駕駛員識別行駛環(huán)境而腦電波出現(xiàn)了反應(集中力提高)，所以，與駕駛員的θ波小于θ閾值的情況相比，駕駛準備度推定部36將駕駛準備度推定為大的值。

在此，ecu20也可以存儲有與特定的行駛環(huán)境(發(fā)現(xiàn)紅燈、先行車的制動燈的點亮、發(fā)現(xiàn)插入車道的車輛、行人的突然出現(xiàn)等)對應的駕駛員的個人的腦電波圖。當識別出與行駛環(huán)境識別部22已識別的行駛環(huán)境對應的駕駛員的腦電波圖時，認為駕駛員識別行駛環(huán)境而有腦電波的反應，所以也可以是，與沒有識別出該腦電波圖時相比，駕駛準備度推定部36將駕駛準備度推定為大的值。可以利用周知的方法來進行腦電波圖的識別。此外，作為腦電波,可以使用視覺的事件相關電位(visualevent-relatedpotential)、眼球停留相關電位(eyeretention-relatedpotential)。

另外，也可以是，在車輛處于進入交叉點的行駛場景的情況下，當由頭部狀態(tài)識別部34判定為駕駛員使面部朝向左右來確認左右時，認為駕駛員對行駛環(huán)境具有駕駛意識而做出了反應，所以，與駕駛員沒有確認左右時相比，駕駛準備度推定部36將駕駛準備度推定為大的值。

也可以是，在車輛處于進行變更車道或合流的車輛的行駛場景的情況下，當由頭部狀態(tài)識別部34判定為駕駛員回頭來確認相鄰車道的后方時，認為駕駛員對行駛環(huán)境具有駕駛意識而做出了反應，所以，與駕駛員沒有確認后方的情況相比，駕駛準備度推定部36將駕駛準備度推定為大的值。

此外，駕駛準備度推定部36也可以基于頭部狀態(tài)識別部34所識別出的駕駛員的斜視并且根據(jù)駕駛員的連續(xù)斜視時間來推定駕駛準備度。圖9是表示1分鐘內(nèi)的每一次的連續(xù)斜視時間的次數(shù)分布的圖表。圖9的縱軸是次數(shù)，橫軸是時間(秒)。駕駛員的連續(xù)斜視時間一般會呈現(xiàn)如圖9所示的傾向。因此，相比于使用圖9所示的圖表中的累積頻數(shù)(accumulativefrequency)第50百分位的值(平均值)，通過使用連續(xù)斜視時間的次數(shù)的變化大的累積頻數(shù)第80百分位的值，使駕駛準備度的推定精度提高。駕駛準備度推定部36也可以將連續(xù)斜視時間的累積頻數(shù)第80百分位的值的次數(shù)的倒數(shù)乘以預定的系數(shù)而得到的值用于駕駛準備度的推定。

另外，也可以是，在識別出駕駛員對信息終端(智能手機等)的操作的情況下，與沒有識別出駕駛員對信息終端的操作的情況相比，駕駛準備度推定部36將駕駛準備度推定為小的值。也可以是，在駕駛員對車輛所行駛的道路的延伸方向的變化(例如從正面方向、左方向、右方向中的某一方向向另外的方向變化)做出反應而跟隨著道路的延伸方向在預定時間以內(nèi)使面部的朝向與道路的延伸方向相符的情況下，與駕駛員沒有使面部的朝向與道路的延伸方向相符的情況相比，駕駛準備度推定部36將駕駛準備度推定為大的值。

另外，也可以是，駕駛準備度推定部36經(jīng)由hmi6詢問駕駛員道路標識的內(nèi)容、先行車的車牌號，在駕駛員的回答正確的情況下，與回答不正確的情況相比，將駕駛準備度推定為大的值。

行駛環(huán)境要求度推定部37也可以根據(jù)行駛環(huán)境和車輛狀態(tài)雙方來推定行駛環(huán)境要求度。圖10(a)是表示車輛變更車道的行駛場景的俯視圖。在圖10(a)中示出車輛(自身車輛)m、車輛m所行駛的行駛車道r1、相鄰車道r2、在相鄰車道r2行駛的另一車輛n1以及另一車輛n2、以及另一車輛n1與另一車輛n2的車間距離l1。車輛m欲向另一車輛n1與另一車輛n2之間變更車道。在該狀況下，行駛環(huán)境要求度推定部37也可以按照以下的式子(1)推定行駛環(huán)境要求度。

行駛環(huán)境要求度＝常數(shù)γ1×√((另一車輛n2的車速-車輛m的車速)^2)+常數(shù)γ2×1/(另一車輛n1與n2的車間距離l1)···(1)

圖10(b)是表示車輛向合流車道合流的行駛場景的俯視圖。在圖10(b)中示出車輛m距合流部終端的距離ls、另一車輛n1與另一車輛n2的車間距離l2。車輛m欲向另一車輛n1與另一車輛n2之間合流。在該狀況下，行駛環(huán)境要求度推定部37也可以按照以下的式子(2)推定行駛環(huán)境要求度。

行駛環(huán)境要求度＝(常數(shù)δ1×√((另一車輛n2的車速-車輛m的車速)^2)+常數(shù)δ2×1/(另一車輛n1與n2的車間距離l2))×常數(shù)δ3(1/(距離ls/車輛m的車速))···(2)

此外，行駛環(huán)境要求度推定部37也可以基于車輛的周圍的障礙物的狀況來推定行駛環(huán)境要求度。即，行駛環(huán)境要求度推定部37可以按照以下的式子(3)推定行駛環(huán)境要求度。

行駛環(huán)境要求度＝常數(shù)ε1×(1/障礙物與車輛的縱向ttc)×常數(shù)ε2×(1/障礙物與車輛的橫向距離)×常數(shù)ε3(障礙物的橫向速度)···(3)

此外，縱向是指車輛的前后方向，橫向是指車輛的車寬方向。

行駛環(huán)境要求度推定部37也可以在利用經(jīng)由通信部11等的與交通信息管理中心等的無線通信取得了車輛所在的區(qū)域(例如在地圖上設定的200m×200m的區(qū)域)內(nèi)的行人(包括自行車)的密度信息的情況下，基于密度信息推定行駛環(huán)境要求度。也可以是，行駛環(huán)境要求度推定部37利用周知的方法，根據(jù)密度信息算出車輛所在的區(qū)域中的行人遭遇預測值，將行人遭遇預測值乘以常數(shù)而得到的值設為行駛環(huán)境要求度。

另外，行駛環(huán)境要求度推定部37也可以使用先行車與車輛的碰撞余裕時間，將碰撞余裕時間的倒數(shù)乘以常數(shù)而得到的值推定為行駛環(huán)境要求度。行駛環(huán)境要求度推定部37也可以將每預定時間中的車輛的橫擺角速度的最大值乘以常數(shù)而得到的值推定為行駛環(huán)境要求度。行駛環(huán)境要求度推定部37也可以將每預定時間中的車輛的操舵角速度的最大值乘以常數(shù)而得到的值推定為行駛環(huán)境要求度。

行駛環(huán)境要求度推定部37也可以在多個行駛環(huán)境重疊的情況下(彎道行駛+障礙物等)，通過將以上述的方法算出的值相加來推定綜合的行駛環(huán)境要求度。

根據(jù)以上所說明的變形例所涉及的駕駛意識推定裝置200，能夠通過以各種方法推定駕駛準備度以及行駛環(huán)境要求度來提高推定精度。

此外，上述駕駛意識推定裝置100、200不一定必須運算余裕度。駕駛意識推定裝置100、200也可以基于駕駛準備度與行駛環(huán)境要求度的比較結(jié)果來執(zhí)行注意提醒。同樣地，駕駛意識推定裝置100、200也可以基于駕駛準備度與行駛環(huán)境要求度的比較結(jié)果來判定駕駛員是否處于能夠進行手動駕駛的狀況。

圖11是表示駕駛準備度以及行駛環(huán)境要求度與判定結(jié)果的關系性的圖表?？v軸是駕駛準備度，橫軸是行駛環(huán)境要求度。在圖11中示出手動駕駛轉(zhuǎn)變邊界線、自動駕駛等級2邊界線、自動駕駛等級3邊界線。手動駕駛轉(zhuǎn)變邊界線對應于使用余裕度的圖7中的手動駕駛轉(zhuǎn)變閾值。自動駕駛等級2邊界線對應于圖7中的自動駕駛等級2的余裕度閾值。自動駕駛等級2邊界線對應于圖7中的自動駕駛等級3的余裕度閾值。d1是駕駛準備度比手動駕駛轉(zhuǎn)變邊界線大的區(qū)域。d2是手動駕駛轉(zhuǎn)變邊界線與自動駕駛等級2邊界線之間的區(qū)域。d3是自動駕駛等級2邊界線與自動駕駛等級3邊界線之間的區(qū)域。

注意提醒部28例如通過利用預先設定的圖11所示的關系性，能夠不使用余裕度地根據(jù)駕駛準備度與行駛環(huán)境要求度的比較結(jié)果來執(zhí)行注意提醒。在執(zhí)行自動駕駛等級2的車輛的自動駕駛的情況下，在圖11中對所推定出的駕駛準備度以及行駛環(huán)境要求度進行描點而當所描的點包含在d3或d4的區(qū)域內(nèi)時，注意提醒部28執(zhí)行注意提醒。在執(zhí)行自動駕駛等級3的車輛的自動駕駛的情況下，在圖11中對所推定出的駕駛準備度以及行駛環(huán)境要求度進行描點而當所描的點包含在d4的區(qū)域內(nèi)時，注意提醒部28執(zhí)行注意提醒。

在圖11中對所推定出的駕駛準備度以及行駛環(huán)境要求度進行描點而當所描的點包含在d1的區(qū)域內(nèi)時，手動駕駛可否判定部29判定為駕駛員處于能夠進行手動駕駛的狀況。在圖11中對所推定出的駕駛準備度以及行駛環(huán)境要求度進行描點而當所描的點包含在d2～d4的區(qū)域內(nèi)時，手動駕駛可否判定部29判定為駕駛員不處于能夠進行手動駕駛的狀況。

另外，上述駕駛意識推定裝置100、200的ecu20、30不一定必須與自動駕駛ecu7連接。本發(fā)明也可以應用于不執(zhí)行自動駕駛的車輛。