JP2013061763A - 判定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザがストレスを感じる状況にあるか否かをより適切に判定することができる。
【解決手段】 判定装置は、所定の情報を取得する取得手段と、取得した前記情報を用いて、ユーザがストレスを感じる状況にあるか否かを判定する判定手段と、前記判定手段で、ストレスを感じる状況であると判定された場合、所定のストレス軽減アクションを実行する実行手段と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、判定装置に関する。

特許文献１には、ユーザの疲労を考慮して所定の音声ガイダンスを出力する車載用ナビゲーション装置が開示されている。

特開２０１１−７５３９５号公報

上記文献に記載の車載用ナビゲーション装置は、運転距離や運転時間に応じて所定の音声ガイダンスを出力する。しかしながら、このような従来技術では、運転中のユーザがストレスを感じる状況にあるか否かを判定することはできない。

そこで、本発明は、ストレスを感じる状況にあるか否かをより適切に判定することができる判定装置の提供を目的とする。

上記課題を解決するため、本発明に係る判定装置は、所定の情報を取得する取得手段と、取得した前記情報を用いて、ユーザがストレスを感じる状況にあるか否かを判定する判定手段と、前記判定手段で、ストレスを感じる状況であると判定された場合、所定のストレス軽減アクションを実行する実行手段と、を備える。

本発明に係る判定装置によれば、ユーザがストレスを感じる状況にあるか否かをより適切に判定することができる。

本発明の一実施形態の概略構成を示す図である。 本発明の一実施形態に係る判定装置の概略構成を示す図である。 本発明の一実施形態に係る領域情報を示す図である。 本発明の一実施形態に係るプローブデータを示す図である。 本発明の一実施形態に係る車載カメラの撮像エリアを示す図である。 本発明の一実施形態に係る判定装置の機能ブロックを示す図である。 本発明の一実施形態に係るストレス判定処理Ａのフローを示す図である。 本発明の一実施形態に係るストレス判定処理Ｂのフローを示す図である。 本発明の一実施形態に係るストレス判定処理Ｃのフローを示す図である。 本発明の一実施形態に係る詳細判定処理ａのフローを示す図である。 本発明の一実施形態に係る詳細判定処理ｂのフローを示す図である。 本発明の一実施形態に係る詳細判定処理ｃのフローを示す図である。 本発明の一実施形態に係る詳細判定処理ｄのフローを示す図である。 本発明の一実施形態に係る詳細判定処理ｅのフローを示す図である。 本発明の一実施形態に係るストレス軽減アクション処理のフローを示す図である。

以下、本発明の一実施形態に係る判定装置について説明する。

図１は、本実施形態の概略構成を示した図である。図示するように、本実施形態に係る判定装置１００は、車両制御装置２００に接続され、運転中のユーザがストレスを感じる状況にあるか否かを判定する。

図２は、判定装置１００の概略構成を示した図である。ここで、判定装置１００は、推奨経路の探索や交通情報の表示といった、いわゆるナビゲーション機能を有するナビゲーション装置によって実現することができる。

判定装置１００は、演算処理装置１と、ディスプレイ１０と、記憶装置１１と、音声入出力装置１３と、入力装置１６と、ＲＯＭ装置２０と、車速センサ２１と、ジャイロセンサ２２と、ＧＰＳ受信装置２３と、ＦＭ多重放送受信装置２４と、ビーコン受信装置２５と、を備えている。また、これらの各装置やセンサは、バス６によって相互に接続され、データの受け渡しが可能な構成となっている。

演算処理装置１は、判定装置１００の様々な処理を行う中心的なユニットである。演算処理装置１は、例えば、車速センサ２１、ジャイロセンサ２２といった各種センサや、ＧＰＳ受信装置２３などから出力される情報を用いて、ユーザの現在地を特定する。

また、演算処理装置１は、記憶装置１１に格納されている地図情報１２を用いて、出発地および目的地を結ぶ推奨経路を探索する。

また、演算処理装置１は、地図情報１２、交通情報、誘導経路情報などをグラフィックス変換し、ディスプレイ１０に出力する。

また、演算処理装置１は、経路誘導を行うための音声情報を生成し、これをスピーカ１５に出力する。

また、演算処理装置１は、車両制御装置２００から取得した所定の情報を用いて、所定のタイミング（例えば、１秒ごと）でプローブデータを生成する。なお、プローブデータの詳細は後述する。

また、演算処理装置１は、車載カメラで撮像された画像情報を解析し、所定の被写体が写っているか否かを判定する。

なお、演算処理装置１は、数値演算、各装置およびセンサの制御など、様々な処理を実行するＣＰＵ２（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）と、プログラムやデータ、演算結果などを一時的に格納するＲＡＭ３と、プログラムやデータなどを格納するＲＯＭ４（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）と、各種ハードウェアを演算処理装置と接続するためのＩ／Ｆ（インターフェース）５と、を有している。また、ＣＰＵ２、ＲＡＭ３、ＲＯＭ４は、バス６によって相互に接続されている。

ディスプレイ１０は、演算処理装置１により生成されたグラフィックス情報を表示領域に表示させるユニットである。ディスプレイ１０は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイなどで構成される。

記憶装置１１は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）や不揮発性メモリカードといった、少なくとも読み書きが可能な記録媒体で構成される。記憶装置１１には、例えば、ナビゲーション機能に用いられる地図情報１２、交通情報、経路情報、区間情報、辞書情報、などが格納されている。

例えば、地図情報１２には、地図上の道路に関する情報であるリンク情報などを含む領域情報が格納されている。図３は、領域情報３００を示した図である。領域情報３００は、地図上の各領域が有するリンク情報３０３を含んだ情報である。なお、リンクとは、例えば、交差点などの各ノード間を結ぶ道路を意味し、リンク情報３０３には、かかる道路に関する情報が格納されている。

領域情報３００は、地図上の領域を識別するメッシュＩＤ３０１ごとに、各メッシュが有する道路のリンクＩＤ３０２と、各リンクＩＤ３０２に対応付けられているリンク情報３０３と、を有している。また、リンク情報３０３は、道路の両端を示す開始ノードおよび終了ノードの地点座標３０４と、一般道、有料道路、国道、県道といった道路の種別を示す道路種別情報３０５と、道路の名称が格納される道路名称情報３０６と、道路の長さを示すリンク長情報３０７と、道路を通過するのに要する時間を示す旅行時間情報３０８と、道路の開始ノードおよび終了ノードの各々に接続する他の道路のリンクＩＤが格納されている開始接続リンク／終了接続リンク情報３０９と、リンクの制限速度が格納されている制限速度情報３１０と、を有している。

また、記憶装置１１には、例えば、演算処理装置１によって生成されたプローブデータが格納されている。図４は、プローブデータ４００を示した図である。プローブデータ４００は、例えば、ハンドルやアクセルペダルなどの車両操作や車速などに関する所定の情報を有している。具体的には、プローブデータ４００は、プローブデータ４００の生成時刻が格納される時刻フィールド４０１と、車速が格納される車速フィールド４０２と、アクセルペダル操作に関する情報が格納されるアクセルフィールド４０３と、ブレーキペダル操作に関する情報が格納されるブレーキフィールド４０４と、警報指示器（クラクション）の操作に関する情報が格納される警報フィールド４０５と、方向指示器の操作に関する情報が格納されるウィンカフィールド４０６と、ハンドルの回転量に応じた舵角が格納される舵角フィールド４０７と、からなるレコードを所定数（例えば、最大１０００個）有している。なお、蓄積されるレコードが最大数まで達すると、最も古い時刻が格納されているレコードから順に削除される。

また、アクセルフィールド４０３、ブレーキフィールド４０４、警報フィールド４０５には、図示するように、「ＯＮ」または「ＯＦＦ」といった情報が格納される。例えば、アクセルペダル、ブレーキペダルが踏み込まれた際に生成されたレコードには、これらのフィールドに「ＯＮ」が格納される。また、警報指示器が押された際（警報が鳴らされた際）に生成されたレコードの警報フィールド４０５には「ＯＮ」が格納される。なお、アクセルペダル、ブレーキペダルが踏み込まれている間に生成されたレコードのアクセルフィールド４０３、ブレーキフィールド４０４には、各々、「ＯＮ」が格納され続けることになる。

図２に戻って説明する。音声入出力装置１３は、音声入力装置１６としてのマイクロフォン１４と、音声出力装置としてのスピーカ１５と、を備える。マイクロフォン１４は、ユーザが発した声など、判定装置１００の外部音声を採取する。また、スピーカ１５は、演算処理装置１で生成したユーザへのメッセージを音声信号として出力する。

入力装置１６は、判定装置１００がユーザから所定の指示を受け付けるための装置である。具体的には、方向キー１７、ダイヤルスイッチ１８、タッチパネル１９、その他のハードスイッチ（図示しない）である縮尺変更キーなどで構成される。

方向キー１７は、例えば、上下左右および各斜め方向を示す８つのハードスイッチから構成され、ディスプレイ１０に表示されるメニュー項目の選択や、地図画像のスクロール方向を決定する際に用いられる。方向キー１７によって示される各方向は、選択するメニュー項目の移動方向や、ディスプレイ１０の表示エリアの移動方向を示す。

ダイヤルスイッチ１８は、時計回り及び反時計回りに回転可能に構成され、所定の角度の回転ごとにパルス信号を発生し、演算処理装置１に出力する。演算処理装置１に入力されたパルス信号の数から、ダイヤルスイッチ１８の回転角度が求められる。

タッチパネル１９は、ディスプレイ１０の表示面側に搭載され、表示画面を透視可能である。タッチパネル１９は、人の指によるタッチや専用のタッチペンによるタッチを検知する。使用者によるタッチ位置は、例えば、タッチパネル１９上に設定されるＸＹ座標に基づき特定される。このようなタッチパネル１９は、例えば、静電容量方式による入力検出素子などで構成される。

ＲＯＭ装置２０は、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどのＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）や、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）カードといった、少なくとも読み取りが可能な記録媒体で構成されている。この記録媒体には、例えば、動画情報、音声情報、音楽情報などが記録されている。

車速センサ２１、ジャイロセンサ２２およびＧＰＳ受信装置２３は、判定装置１００が搭載される車両の現在地を検出するために使用される。

車速センサ２１は、車速の算出に用いられる情報を出力する。具体的には、車速センサ２１は、検出した車輪の回転数をパルス信号に変換し、所定の時間内におけるパルス信号数といった所定の情報を出力する。

ジャイロセンサ２２は、光ファイバジャイロや振動ジャイロなどで構成され、移動体の回転による角速度を検出する。

ＧＰＳ受信装置２３は、ＧＰＳ衛星からの信号を受信して、車両とＧＰＳ衛星間の距離と、距離の変化率を３個以上の衛星に対して測定することで、車両の現在地、進行速度および進行方位を測定する。

ＦＭ多重放送受信装置２４は、ＦＭ放送局から送られてくるＦＭ多重放送信号を受信する。ＦＭ多重放送には、ＶＩＣＳ（Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ：格納商標）情報の概略現況交通情報、規制情報、ＳＡ／ＰＡ（サービスエリア／パーキングエリア）情報、駐車場情報、天気情報などや、ＦＭ多重一般情報としてラジオ局が提供する文字情報などがある。

ビーコン受信装置２５は、ＶＩＣＳ情報などの概略現況交通情報、規制情報、ＳＡ／ＰＡ（サービスエリア／パーキングエリア）情報、駐車場情報、天気情報や緊急警報などを受信する。例えば、光により通信する光ビーコン、電波により通信する電波ビーコンなどの受信装置である。

再び図１に戻り、判定装置１００に接続されている車両制御装置２００および車両の各制御部について説明する。

車両制御装置２００は、車両の動作などを総合的に制御する制御装置である。具体的には、車両制御装置２００は、ＥＣＵ２０１およびブレーキ制御部２０３から、各々、アクセルペダル２０２およびブレーキペダル２０４が踏み込まれたことを示す所定の信号を受信する。また、車両制御装置２００は、ハンドル制御部２０５から、ハンドル２０６の回転量を示す信号と、警報指示器２０８および方向指示器２０７が操作されたことを示す信号と、を受信する。また、車両制御装置２００は、車載カメラ２０９が撮像した画像情報を車載カメラ２０９から受信する。

ＥＣＵ２０１（Ｅｎｇｉｎｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）は、エンジンの動作に関する所定の制御を行う。ＥＣＵ２０１は、例えば、エンジンの始動指示を受け付けると、セルモータの回転によりエンジンを始動させる。また、ＥＣＵ２０１は、アクセルペダル２０２が踏み込まれたことを検出し、かかるペダル２０２の踏み込み量に応じてエンジンの回転数を制御する。また、ＥＣＵ２０１は、車両に搭載されている車速センサ（図示せず）から受信した車速信号を車両制御装置２００に出力する。また、ＥＣＵ２０１は、アクセルペダル２０２が踏み込まれたことを検出すると、その旨を示す信号を生成して車両制御装置２００に出力する。

ブレーキ制御部２０３は、タイヤのブレーキに関する所定の制御を行う。ブレーキ制御部２０３は、例えば、ブレーキペダル２０４が踏み込まれたことを検出し、アンダーステアにならないように後輪のブレーキ力を強めるなどの制御を行う。また、ブレーキ制御部２０３は、ブレーキペダル２０４が踏み込まれたことを検出すると、その旨を示す信号を生成して車両制御装置２００に出力する。

ハンドル制御部２０５は、ハンドル２０６、方向指示器２０７、警報指示器２０８が操作されたことを検出して所定の制御を行う。具体的には、ハンドル制御部２０５は、ハンドル２０６の回転量を検出し、かかる回転量から舵角を算出する。また、ハンドル制御部２０５は、算出した舵角に関する情報を車両制御装置２００に出力する。また、ハンドル制御部２０５は、方向指示器２０７への操作を検出すると、操作方向のウィンカを点滅させる制御を行う。また、ハンドル制御部２０５は、方向指示器２０７への操作が行われた旨を示す信号を生成して車両制御装置２００に出力する。また、ハンドル制御部２０５は、警報指示器２０８が押されたことを検出すると、かかる指示器が押されている間、所定の音量で警報を出力し続ける。また、ハンドル制御部２０５は、警報指示器２０８が押された旨を示す信号を生成して車両制御装置２００に出力する。

車載カメラ２０９は、図５に示すように、車両の所定位置に設置され、車両周囲の被写体を撮像し、画像情報を生成する。具体的には、車載カメラ２０９は、車載カメラＯ、Ｐ、Ｑ、Ｒがあり、各々、車両前方、車両右側、車両左側、車両後方の撮像エリアｏ、ｐ、ｑ、ｒを撮像できる車両の所定位置に設置される。なお、撮像エリアｏ、ｐ、ｑ、ｒは、例えば、所定の画角で車両から３ｍの範囲が設定されているものとする。

また、車載カメラＯ、Ｐ、Ｑ、Ｒの各々は、判定装置１００の演算処理装置１との間で同期を取り、例えば、プローブデータ４００が生成される時間間隔（例えば、１秒間）で所定数のコマ数（例えば、５コマ）が含まれる画像情報を生成する。なお、車載カメラ２０９には、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ−Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）イメージセンサなどの撮像素子が用いられる。車載カメラ２０９は、生成した画像情報を車両制御装置２００に出力する。

次に、本実施形態に係る判定装置１００の機能ブロックについて説明する。なお、判定装置１００の機能ブロックは、演算処理装置１に実装されるＣＰＵ２が読み込んだ所定のプログラムを実行することにより構築される。そのため、ＲＯＭ４には、各機能部の処理を実行するためのプログラムが記憶されている。

また、判定装置１００の機能ブロックは、本実施形態において実現される判定装置１００の機能を理解容易にするために、主な処理内容に応じて分類したものである。また、各機能の分類の仕方やその名称によって、本発明が制限されることはない。なお、判定装置１００の各構成は、処理内容に応じて、さらに多くの構成要素に分類することもできる。また、一つの構成要素がさらに多くの処理を実行するように分類することもできる。

また、判定装置１００の機能部は、ハードウェア（ＡＳＩＣなど）により構築されてもよい。また、各機能部の処理が一つのハードウェアで実行されてもよいし、複数のハードウェアで実行されてもよい。

図６は、判定装置１００の機能ブロックを示した図である。判定装置１００は、全体制御部５０１と、経路探索部５０２と、ストレス判定部５０３と、ストレス軽減処理部５０４と、を有している。

全体制御部５０１は、判定装置１００の様々な処理を行う中心的な機能部である。全体制御部５０１は、他の機能部、判定装置１００が内蔵する他の装置、センサ、並びに、外部装置から所定の情報や指示を受け付ける。また、全体制御部５０１は、取得した情報や受け付けた指示を、これらの情報や指示の種類または内容に応じて、所定のセンサ、装置、機能部に出力する。

経路探索部５０２は、ＧＰＳ受信装置２３、車速センサ２１、ジャイロセンサ２２から出力される所定の情報を用いて、車両の現在地を示す座標情報を特定する。また、経路探索部５０２は、現在地または指定された出発地から、ユーザの設定する目的地まで、を結ぶ経路を探索する機能部である。例えば、経路探索部５０２は、ダイクストラ法などを用いて、現在地またはユーザから受け付けた出発地と目的地とを結ぶ最小コストの推奨経路を探索する。また、経路探索部５０２は、探索した推奨経路に関する情報を全体制御部５０１に出力する。

ストレス判定部５０３は、ユーザがストレス状況にあるか否かを判定する機能部である。具体的には、ストレス判定部５０３は、画像情報を用いたストレス判定と、プローブデータ４００を用いたストレス判定と、を行う。

ストレス軽減処理部５０４は、ユーザによって予め設定されている所定のストレス軽減処理を行う機能部である。例えば、ストレス軽減処理部は、ＲＯＭ装置２０に収容されているＣＤ−ＲＯＭを再生したり、ＦＭ多重放送受信装置２４で受信したＦＭ放送番組をスピーカ１５から出力する。

［動作の説明］次に、判定装置１００で実行されるストレス判定処理について説明する。本実施形態に係るストレス判定処理は、画像情報を用いて行われるストレス判定処理Ａ、Ｂと、プローブデータ４００を用いて行われるストレス判定処理Ｃと、がある。なお、判定装置１００は、ストレス判定処理Ａ〜Ｃの各々を並行して実行する。

図７は、ストレス判定処理Ａのフロー図である。ストレス判定処理Ａは、自車の四方を同一の車両が所定時間以上併走している、という状況がユーザにストレスを感じさせる要因と考えられるため、かかる状況であるか否かを判定するために行われる処理である。なお、ストレス判定処理Ａは、判定装置１００の起動とともに開始される。

判定装置１００が起動されると、ストレス判定部５０３は、各車載カメラＯ、Ｐ、Ｑ、Ｒで生成された車両周囲の画像情報を所定のタイミング（例えば、１秒ごと）で車両制御装置２００から取得する（ステップＳ００１）。

画像情報を取得すると（ステップＳ００１）、ストレス判定部５０３は、俯瞰画像情報を生成する（ステップＳ００２）。具体的には、ストレス判定部５０３は、車両周囲の撮像エリアｏ、ｐ、ｑ、ｒの画像情報を用いて俯瞰画像を生成する。なお、俯瞰画像は、各車載カメラ２０９で撮像された画像の視点を変換することにより生成される。このような視点の変換は、例えば、視点変換前後の画素の配置を定義した変換式などを用いて、各画像の画素を再配置することにより俯瞰画像を生成する周知技術が用いられればよい。なお、変換式などは、例えば、記憶装置に予め格納されていればよい。

俯瞰画像が生成されると（ステップＳ００２）、ストレス判定部５０３は、自車周囲の四方を同一の車両が所定時間以上（例えば、３分以上）併走しているか否かを判定する（ステップＳ００３）。具体的には、ストレス判定部５０３は、各撮像エリアの車両の特徴点を俯瞰画像を用いて特定し、かかる特徴点が各撮像エリア内に所定時間以上（例えば、３分以上）含まれているか否かを追跡することにより、各撮像エリアごとに、同一の車両が併走しているか否かを判定する。

自車の四方に設定されている撮像エリアｏ、ｐ、ｑ、ｒの各々について、同一の車両が所定時間以上併走していると判定すると（ステップＳ００３でＹｅｓ）、ストレス判定部５０３は、所定のストレス軽減アクションを実行するための指示を生成し、ストレス軽減処理部に出力して（ステップＳ００４）、処理をステップＳ００１に戻す。

ここで、図１５は、ストレス軽減アクションの処理を示したフロー図である。ストレス軽減処理部５０４は、ストレス軽減アクションの実行指示を受け付けると、かかる処理を開始する。

ストレス軽減処理部５０４は、かかる指示を受け付けると、ストレス軽減アクションフラグがＯＮであるか否かを判定する（ステップＳ１０１）。なお、ストレス軽減アクションフラグは、ストレス軽減アクションが実行される際、ＯＮに設定される。また、ストレス軽減処理部５０４は、ストレス軽減アクションを終了すると、かかるフラグをＯＦＦに設定する。

判定の結果、フラグがＯＮである場合（ステップＳ１０１でＹｅｓ）、ストレス軽減処理部５０４は、ストレス軽減アクション処理を終了する。すなわち、ストレス軽減処理部５０４は、ストレス軽減アクションを実行しない。これは、ストレス軽減アクションを重複して実行しないようにするためである。

一方で、フラグがＯＦＦである場合（ステップＳ１０１でＮｏ）、ストレス軽減処理部５０４は、フラグをＯＮに設定し（ステップＳ１０２）、所定のストレス軽減アクションを実行する（ステップＳ１０３）。ストレス軽減アクションは、ユーザによって予め設定されていればよい。例えば、ストレス軽減処理部５０４は、ユーザの設定に応じて、ＲＯＭ装置２０に収容されているＣＤ−ＲＯＭを再生する。例えば、ＲＯＭ装置２０に音楽ＣＤが収容されている場合、所定の音楽がスピーカから出力されることによりユーザのストレスが軽減されることになる。

また、ストレス軽減処理部５０４は、ユーザの設定に応じて、ＦＭ多重放送受信装置２４で受信されたＦＭ放送番組をスピーカから出力する。なお、ストレス軽減アクションは、このような処理に限られず、例えば、ユーザの設定に応じて、ドアウィンドウを開ける処理が実行されてもよい。車内に外気が取り入れられることで、ユーザのストレスが軽減されることになる。

ストレス軽減処理部５０４は、所定時間（例えば、５分間）ストレス軽減アクションを実行した後、かかるアクションを終了し（ステップＳ１０４）、フラグをＯＦＦに設定して（ステップＳ１０５）、ストレス軽減アクション処理を終了する。

なお、後述のストレス判定処理Ｂ、Ｃにおいて、ストレス軽減アクションの開始指示を受信した場合でも、ストレス軽減処理部５０４は前述と同様のストレス軽減アクション処理を実行する。したがって、ストレス判定処理Ｂ、Ｃの説明では、ストレス軽減処理部５０４で実行されるストレス軽減アクション処理の説明を省略する。

次に、ストレス判定処理Ｂについて説明する。図８は、ストレス判定処理Ｂを示したフロー図である。ストレス判定処理Ｂは、飛び出し注意や落石注意などの警戒標識がある道路を走行する、という状況が、より注意して運転する必要がある、というストレスをユーザに感じさせるため、かかる状況であるか否かを判定するために行われる。なお、ストレス判定処理Ｂは、判定装置１００の起動とともに開始される。

判定装置１００が起動されると、ストレス判定部５０３は、車載カメラｏにより車両前方の撮像エリアｏを撮像した画像情報を車両制御装置２００から取得する（ステップＳ０１１）。

画像情報を取得すると（ステップＳ０１１）、ストレス判定部５０３は、警戒標識を検出したか否かを判定する（ステップＳ０１２）。具体的には、ストレス判定部５０３は、取得した画像情報に警戒標識が写っているか否かにより判定処理を行う。なお、警戒標識が画像に写っているか否かの判定は、例えば、記憶装置内に予め格納されている警戒標識情報を用いたパターンマッチング処理といった従来技術を用いて検出されればよい。

判定の結果、取得した画像情報から警戒標識が検出されると（ステップＳ０１２でＹｅｓ）、ストレス判定部５０３は、ストレス軽減アクションの開始指示を出力する（ステップＳ０１３）。一方で、取得した画像情報から警戒標識を検出しない場合（ステップＳ０１２でＮｏ）、ストレス判定部５０３は、処理をステップＳ０１１に戻す。

次に、プローブデータ４００を用いて行うストレス判定処理Ｃについて説明する。図９は、かかる処理を示したフロー図である。ストレス判定処理Ｃは、判定装置１００の起動とともに開始される。

判定装置１００が起動されると、ストレス判定部５０３は、プローブデータ４００を車両制御装置２００から取得する（ステップＳ０２１）。具体的には、ストレス判定部５０３は、最新の時刻が格納されているプローブデータ４００のレコードを記憶装置１１から取得する。

プローブデータ４００を取得すると（ステップＳ０２１）、ストレス判定部５０３は、プローブデータ４００の車速フィールド４０２から車速を抽出する（ステップＳ０２２）。そして、ストレス判定部５０３は、抽出した車速が０．１ｋｍ／ｈ以上１０．０ｋｍ／ｈ未満であるか否かを判定する（ステップＳ０２３）。

判定の結果、抽出した車速が上記の速度範囲に含まれている場合（ステップＳ０２３でＹｅｓ）、ストレス判定部は、詳細判定処理ａに移行する。一方で、車速がかかる範囲内に含まれていない場合（ステップＳ０２３でＮｏ）、ストレス判定部５０３は、処理をステップＳ０２４に移行する。

ここで、詳細判定処理ａについて説明する。図１０は、詳細判定処理ａを示したフロー図である。図示するように、ストレス判定部５０３は、ハンドル２０６の舵角フィールド４０７に格納される舵角が所定角（例えば、４５°）よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ０３１）。なお、判定に用いられる所定角を示す情報は、予め記憶装置１１などの記録媒体に格納されていればよい。

判定の結果、抽出した舵角が所定角よりも大きい場合（ステップＳ０３１でＹｅｓ）、ストレス判定部５０３は、処理をステップＳ０３２に移行する。一方で、舵角が所定角よりも小さい場合、ストレス判定部５０３は、詳細判定処理ａを終了し、処理をステップＳ０２６（図９）に移行する。

舵角が所定角よりも大きい場合（ステップＳ０３１でＹｅｓ）、ストレス判定部５０３は、ユーザが方向指示器２０７を点灯させたか否かを判定する（ステップＳ０３２）。具体的には、ストレス判定部５０３は、プローブデータ４００のウィンカフィールド４０６に格納されている情報が「ＯＮ」であるか否かを判定する。

判定の結果、ウィンカフィールド４０６の情報が「ＯＮ」である場合、すなわち、自車のウィンカが点灯している場合（ステップＳ０３２でＹｅｓ）、ストレス判定部５０３は、処理をステップＳ０３３に移行する。一方で、ウィンカフィールド４０６の情報が「ＯＦＦ」である場合、すなわち、自車のウィンカが点灯していない場合（ステップＳ０３２でＮｏ）、ストレス判定部５０３は、詳細判定処理ａを終了し、処理をステップＳ０２６（図９）に移行する。

ウィンカが点灯されている場合（ステップＳ０３２でＹｅｓ）、ストレス判定部５０３は、現在地がリンクの途中であるか否か、すなわち、現在地がノード（交差点）上に位置していないか、を判定する（ステップＳ０３３）。具体的には、ストレス判定部５０３は、経路探索部５０２で特定された現在地を示す座標情報と、現在地周辺にあるノードの座標情報と、の距離を比較し、両者が所定距離（例えば、５０ｍ）よりも離れているか否かを判定する。

判定の結果、現在地と現在地周辺のノードとが所定の距離以上（例えば、５０ｍ）離れている場合、ストレス判定部５０３は、現在地がリンクの途中にあると判定し（ステップＳ０３３でＹｅｓ）、ストレス軽減アクションの開始指示を出力する（ステップＳ０３４）。一方で、両者が所定の距離以上離れていない場合、ストレス判定部５０３は、詳細判定処理ａを終了し、処理をステップＳ０２６（図９）に移行する。

このようなストレス判定処理ａは、例えば、自車前方に停車などしている車両や障害物がある場合、それを迂回する操作がなされたか否かを判定することができる。そして、かかる操作がなされたと判定した場合、ユーザが障害物を回避するというストレスを感じる状況にあると考えられるため、所定のストレス軽減アクションを実行することにより、ユーザのストレスを軽減させることができる。

図９のフロー図に戻って説明を続ける。プローブデータ４００の車速フィールド４０２に格納されている車速が０．１ｋｍ／ｈ以上１０．０ｋｍ／ｈ未満でない場合（ステップＳ０２３でＮｏ）、ストレス判定部５０３は、車速が０．０ｋｍ／ｈ（停車状態）であるか否かを判定する。

判定の結果、車速が０．０ｋｍ／ｈである場合、ストレス判定部５０３は、詳細判定処理ｂに移行する。一方で、車速が０．０ｋｍ／ｈでない場合、ストレス判定部５０３は、処理をステップＳ０２５に移行する。

ここで、詳細判定処理ｂについて説明する。図１１は詳細判定処理ｂを示したフロー図である。図示するように、ストレス判定部５０３は、現在地がノードから所定の距離以内（例えば、５０ｍ以内）にあるか否かを判定する（ステップＳ０４１）。具体的には、ストレス判定部５０３は、経路探索部５０２で特定された現在地を示す座標情報を用いて、現在地周辺のノードとの間の距離が所定の距離以内であるか否かを判定する。

判定の結果、現在地がノードから所定の距離以内である場合（ステップＳ０４１でＹｅｓ）、ストレス判定部５０３は、処理をステップＳ０４２に移行する。一方で、現在地とノードとの距離が所定の距離よりも離れている場合（ステップＳ０４１でＮｏ）、ストレス判定部５０３は、処理をステップＳ０４３に移行する。

現在地が現在地周辺のノードから所定の距離以内である場合（ステップＳ０４１でＹｅｓ）、ストレス判定部５０３は、画像情報から青信号を検出したか否かを判定する（ステップＳ０４２）。具体的には、ストレス判定部５０３は、プローブデータ４００を取得したタイミングで生成された画像情報であって、車両前方の撮像エリアｏを撮像した画像情報を車両制御装置２００から取得する。

また、ストレス判定部５０３は、取得した画像情報に、青色かつ所定以上の大きさの円状の被写体を特定するための処理を行う。なお、被写体の特定は、例えば、輝度差や色彩などを認識して対象物を特定する従来技術が用いられればよい。そして、画像情報から青信号を検出した場合（ステップＳ０４２でＹｅｓ）、ストレス判定部５０３は、処理をステップＳ０４３に移行する。一方で、画像情報から青信号を検出しない場合（ステップＳ０４２でＮｏ）、ストレス判定部５０３は、詳細判定処理ｂを終了し、処理をステップＳ０２６（図９）に移行する。

ステップＳ０４３では、ストレス判定部５０３は、前方車両の方向指示器２０７が点灯しているか否かを判定する。具体的には、ストレス判定部５０３は、青信号の検出と同様に、車両前方の撮像エリアｏを撮像した画像情報を車両制御装置２００から取得し、かかる画像情報を解析する。そして、画像情報から前方車両の方向指示器２０７が点灯していることを検出すると（ステップＳ０４３でＹｅｓ）、ストレス判定部５０３は、ストレス軽減アクションの開始指示を出力する（ステップＳ０４４）。一方で、前方車両の方向指示器２０７が点灯していることを検出しない場合（ステップＳ０４３でＮｏ）、ストレス判定部５０３は、詳細判定処理ｂを終了し、処理をステップＳ０２６（図９）に移行する。

このようなストレス判定処理ｂは、例えば、交差点や信号機の無い場所で、前方車両が右折するために停車しているか否かを判定することができる。そして、右折のための停車であると判定した場合、ユーザが右折待ちをするというストレスを感じる状況にあると考えられるため、所定のストレス軽減アクションを実行することにより、ユーザのストレスを軽減させることができる。

再び、図９のフロー図に戻って説明を続ける。プローブデータ４００の車速フィールド４０２に格納されている車速が０．０ｋｍ／ｈでない場合（ステップＳ０２４でＮｏ）、ストレス判定部５０３は、制限速度よりも２０ｋｍ／ｈ以上下回った車速が車速フィールド４０２に格納されているか否かを判定する。なお、現在地のあるリンクの制限速度が３０ｋｍ／ｈ以下である場合、ストレス判定部５０３は、車速フィールド４０２の車速が制限速度の３０％〜５０％の範囲に含まれる速度であるか否かを判定する。

判定の結果、車速が制限速度よりも２０ｋｍ／ｈ以上下回った速度である場合、または、制限速度が３０ｋｍ／ｈ以下である時に制限速度の３０％〜５０％の範囲に含まれる速度である場合（ステップＳ０２５でＹｅｓ）、ストレス判定部５０３は、詳細判定処理ｃに移行する。一方で、これらに該当しない場合（ステップＳ０２５でＮｏ）、ストレス判定部５０３は、処理をステップＳ０２６に移行する。

ここで、詳細判定処理ｃについて説明する。図１２は詳細判定処理ｃを示したフロー図である。図示するように、ストレス判定部５０３は、前方車両との距離が所定の距離以内（例えば、３ｍ以内）であるか否かを判定する（ステップＳ０５１）。具体的には、ストレス判定部５０３は、撮像エリアｏを撮像した画像情報を用いて、自車と前方車両との車間距離を算出し、その距離を判定する。なお、車間距離は、焦点距離の調整、被写体同士の輝度差、トーンの違いなどから算出する従来技術が用いられればよい。

判定の結果、前方車両との車間距離が所定の距離以内（例えば、３ｍ）である場合（ステップＳ０５１でＹｅｓ）、ストレス判定部５０３は、処理をステップＳ０５２に移行する。一方で、自車と前方車両との車間距離が所定の距離以上離れている場合、ストレス判定部５０３は、詳細判定処理ｃを終了し、処理をステップＳ０２６（図９）に移行する。

車間距離が所定の距離以内である場合（ステップＳ０５１でＹｅｓ）、ストレス判定部５０３は、現在地のある道路が渋滞道路であるか否かを判定する（ステップＳ０５２）。具体的には、ストレス判定部５０３は、現在地を示す座標情報を経路探索部から取得し、かかる座標情報から現在地のあるリンクを特定する。そして、ストレス判定部５０３は、現在地のある道路に渋滞が生じているか否かをＶＩＣＳ情報から特定する。

判定の結果、現在地のある道路が渋滞していない場合（ステップＳ０５２でＮｏ）、ストレス判定部５０３は、ストレス軽減アクションの開始指示を出力する。一方で、渋滞している場合（ステップＳ０５２でＹｅｓ）、ストレス判定部５０３は、詳細判定処理ｃを終了し、処理をステップＳ０２６（図９）に移行する。

このようなストレス判定処理ｃは、低速走行の要因が、前方走行車両であるか否かを判定することができる。そして、低速走行の要因が、前方走行車両であると判定した場合、ユーザが低速走行にストレスを感じる状況にあると考えられるため、所定のストレス軽減アクションを実行することにより、ユーザのストレスを軽減させることができる。このような例は、バス車両や初心者マークを付けた車両の後方を走行する場合などが考えられる。

再び、図９のフロー図に戻って説明を続ける。ストレス判定部５０３は、プローブデータ４００のアクセルフィールド４０３またはブレーキフィールド４０４に格納されている情報が「ＯＮ」であるか否かを判定する（ステップＳ０２６）。そして、いずれかのフィールドに格納されている情報が「ＯＮ」である場合、ストレス判定部は、詳細判定処理ｄに処理を移行する。一方で、アクセルフィールド４０３およびブレーキフィールド４０４の両者に格納される情報が「ＯＦＦ」である場合、ストレス判定部５０３は、処理をステップＳ０２７に移行する。

ここで、詳細判定処理ｄについて説明する。図１３は、詳細判定処理ｄを示したフロー図である。前述のステップＳ０２６において、アクセルフィールド４０３の情報が「ＯＮ」であると判定した場合、ストレス判定部は、かかるフィールドを有するレコードの直前レコードのアクセルフィールド４０３に「ＯＦＦ」が格納されているか否かを判定する（ステップＳ０６１）。また、前述のステップＳ０２６において、ブレーキフィールド４０４の情報が「ＯＮ」であると判定した場合も同様に、ストレス判定部５０３は、かかるフィールドを有するレコードの直前レコードのブレーキフィールド４０４に「ＯＦＦ」が格納されているか否かを判定する（ステップＳ０６１）。

アクセルペダル２０２、ブレーキペダル２０４が踏み続けられている間に生成されたレコードのアクセルフィールド４０３、ブレーキフィールド４０４には、連続して「ＯＮ」が格納され続ける。したがって、ストレス判定部５０３は、アクセルペダル２０２またはブレーキペダル２０４が単発的に踏まれたことを判別するため、直前レコードの対応するフィールドに「ＯＦＦ」が格納されているかを判定する。

直前レコードのアクセルフィールド４０３またはブレーキフィールド４０４に「ＯＦＦ」が格納されている場合（ステップＳ０６１でＹｅｓ）、ストレス判定部５０３は、処理をステップＳ０６２に移行する。一方で、直前レコードのアクセルフィールド４０３またはブレーキフィールド４０４に「ＯＮ」が格納されている場合（ステップＳ０６１でＮｏ）、ストレス判定部５０３は、詳細判定処理ｄを終了し、処理をステップＳ０２７（図９）に移行する。

ステップＳ０６２において、ストレス判定部５０３は、所定時間内（例えば、６０秒以内）にアクセルペダル２０２操作およびブレーキペダル操作が所定数回数以上（例えば、アクセルペダル２０２操作およびブレーキペダル操作が各々１０回ずつ）行われたか否かを判定する。具体的には、ストレス判定部５０３は、プローブデータ４００の最新レコードおよび最新レコードよりも古い所定数のレコード（例えば、６０個分のレコード）のアクセルフィールド４０３、ブレーキフィールド４０４を参照し、所定時間以内（例えば、６０秒以内）になされたペダル操作の回数を算出する。

なお、ストレス判定部５０３は、「ＯＮ」が格納されているレコードの直前レコードの対応するフィールドに「ＯＦＦ」が格納されている場合のみ、ペダル操作回数を１つ加算する。すわなち、ストレス判定部５０３は、継続的にペダルが踏み込まれていた場合に連続して各レコードに格納される「ＯＮ」は、始めの「ＯＮ」すなわち直前レコードに「ＯＦＦ」が格納されているものを１回として加算する。

判定の結果、アクセルペダル２０２およびブレーキペダルが所定時間内（例えば、６０秒以内）に所定回数以上（例えば、アクセルペダル２０２操作およびブレーキペダル操作が各々１０回ずつ）操作されている場合（ステップＳ０６２でＹｅｓ）、ストレス判定部５０３は、ストレス軽減アクションの開始指示を出力する（ステップＳ０６３）。一方で、両ペダル操作の合計が所定時間内に所定回数以上さていない場合（ステップＳ０６２でＮｏ）、ストレス判定部５０３は、詳細判定処理ｄを終了し、処理をステップＳ０２７（図９）に移行する。

このようなストレス判定処理ｄは、ユーザがアクセルペダルおよびブレーキペダルを短時間に多数回踏み換えているか否かを判定することができる。そして、多数踏み換えている場合、ユーザが前方の走行車両にストレスを感じる状況にあると考えられるため、所定のストレス軽減アクションを実行することにより、ユーザのストレスを軽減させることができる。このような例は、バス車両や初心者マークを付けた車両の後方を走行する場合などが考えられる。

再び、図９に戻って説明を続ける。ステップＳ０２７において、ストレス判定部５０３は、警報フィールド４０５に「ＯＮ」が格納されているか否かを判定する。判定の結果、「ＯＮ」が格納されている場合、ストレス判定部５０３は、詳細判定処理ｅに移行する。一方で、警報フィールド４０５に「ＯＦＦ」が格納されている場合、ストレス判定部５０３は、処理をステップＳ０２１に移行する。

ここで、詳細判定処理ｅについて説明する。図１４は、詳細判定処理ｅを示したフロー図である。前述のステップＳ０２７（図９）において、警報フィールド４０５の情報が「ＯＮ」であると判定した場合、ストレス判定部５０３は、かかるフィールドを有するレコードの直前レコードの警報フィールド４０５に「ＯＦＦ」が格納されているか否かを判定する。

警報指示器２０８が押し続けられている間に生成されたレコードの警報フィールド４０５には、連続して「ＯＮ」が格納され続ける。したがって、警報指示器２０８が単発的に押されたことを判別するため、ストレス判定部５０３は、直前レコードの対応するフィールドに「ＯＦＦ」が格納されているかを判定する。

直前レコードの警報フィールド４０５に「ＯＦＦ」が格納されている場合（ステップＳ０７１でＹｅｓ）、ストレス判定部５０３は、処理をステップＳ０７２に移行する。一方で、直前レコードの警報フィールド４０５に「ＯＮ」が格納されている場合（ステップＳ０７１でＮｏ）、ストレス判定部５０３は、詳細判定処理ｅを終了し、処理をステップＳ０２１（図９）に移行する。

ステップＳ０７２において、ストレス判定部５０３は、所定時間以内（例えば、６０秒以内）に警報指示器２０８が所定回数以上（例えば、１０回以上）押されたか否かを判定する。具体的には、ストレス判定部５０３は、プローブデータ４００の最新レコードおよび最新レコードよりも古い所定数のレコード（例えば、６０個分のレコード）の警報フィールド４０５から所定時間以内（例えば、６０秒内）になされた警報指示器の操作回数を算出する。

なお、ストレス判定部５０３は、「ＯＮ」が格納されているレコードの直前レコードの対応するフィールドに「ＯＦＦ」が格納されている場合のみ、警報指示器の操作回数を１つ加算する。すわなち、ストレス判定部５０３は、継続的に警報指示器２０８が押されていた場合に連続して各レコードに格納される「ＯＮ」は、始めの「ＯＮ」すなわち直前レコードに「ＯＦＦ」が格納されているものを１回として加算する。

判定の結果、警報指示器２０８が所定時間以内（例えば、６０秒以内）に所定回数以上（例えば、１０回以上）操作されている場合（ステップＳ０７２でＹｅｓ）、ストレス判定部５０３は、ストレス軽減アクションの開始指示を出力する（ステップＳ０７３）。一方で、警報指示器２０８の操作が所定時間以内に所定回数以上なされていない場合（ステップＳ０７２でＮｏ）、ストレス判定部５０３は、詳細判定処理ｅを終了し、処理をステップＳ０２１（図９）に移行する。

このようなストレス判定処理ｅは、ユーザが警報指示器を短時間に多数回押しているか否かを判定することができる。そして、多数回押している場合、ユーザが前方の走行車両にストレスを感じる状況にあると考えられるため、所定のストレス軽減アクションを実行することにより、ユーザのストレスを軽減させることができる。このような例は、運転に不慣れな車両や、交通ルールを守らない車両の後方を走行する場合などが考えられる。

このような本実施形態に係る発明によれば、ユーザがストレスを感じる状況にあるか否かをより適切に判定することができる。

なお、前述の実施形態では、判定処理Ａ、Ｂ、詳細判定処理ａ〜ｅの何れかで所定の条件が満たされる場合に所定のストレス軽減アクションを実行したが、本発明は本実施形態に限られるものではない。例えば、本実施形態の変形例として、複数の判定処理において所定の条件が満たされる場合のみ、所定のストレス軽減アクションが実行される。例えば、判定処理Ａ、Ｂ、詳細判定処理ａ〜ｅのうち、３つ以上の判定処理でユーザがストレスを感じる状況にあると判定された場合のみ、所定のストレス軽減アクションが実行される。

このような変形例に係る発明によれば、ユーザがストレスを感じる状況にあるか否かをより適切に判定することができる。特に、複数の判定処理でストレスを感じる状況であると判定されなければストレス軽減アクションが実行されないため、頻繁にストレス軽減アクションが実行されてしまうことを回避することができる。

なお、前述の実施形態では、判定装置を車載ナビゲーション装置として実現したが、本発明はかかる実施形態に限られるものではない。例えば、判定装置を船舶に搭載し、所定の判定を行うことによりユーザがストレスを感じる状況にあるか否かを判定するようにしてもよい。その際、海上における交通ルールなどを適用させてユーザがストレスを感じる状況にあるか否かを判定するようにする。

１００・・・判定装置、１・・・演算処理装置、
１０・・・ディスプレイ、１１・・・記憶装置、
１３・・・音声入出力装置、１６・・・入力装置、
２０・・・ＲＯＭ装置、２１・・・車速センサ、
２２・・・ジャイロセンサ、２３・・・ＧＰＳ受信装置、
２４・・・ＦＭ多重放送受信装置、２５・・・ビーコン受信装置

Claims (10)

1. 所定の情報を取得する取得手段と、
   取得した前記情報を用いて、ユーザがストレスを感じる状況にあるか否かを判定する判定手段と、
   前記判定手段で、ストレスを感じる状況であると判定された場合、所定のストレス軽減アクションを実行する実行手段と、
   を備えることを特徴とする判定装置。
2. 請求項１または２に記載の判定装置であって、
   前記取得手段は、車両周囲を撮像した画像情報を取得し、
   前記判定手段は、
   車両周囲を同一車両が所定時間以上併走していることを前記画像情報から検出すると、ユーザがストレスを感じる状況にあると判定する
   ことを特徴とする判定装置。
3. 請求項２に記載の判定装置であって、
   前記取得手段は、車速および車両操作に関する情報が格納されたプローブデータを取得し、
   前記判定手段は、
   前記プローブデータに所定の車速および所定の車両操作を示す情報が格納されている場合、ユーザがストレスを感じる状況にあると判定する
   ことを特徴とする判定装置。
4. 請求項２に記載の判定装置であって、
   前記取得手段は、車両の四方に各々設定される撮像エリアの被写体を撮像した画像情報を取得し、
   前記判定手段は、
   前記撮像エリアごとに、同一の車両が所定時間以上存在していることを検出すると、ユーザがストレスを感じる状況にあると判定する
   ことを特徴とする判定装置。
5. 請求項１に記載の判定装置であって、
   前記取得手段は、車両前方に設定される撮像エリアの被写体を撮像した画像情報を取得し、
   前記判定手段は、
   前記画像情報から所定の被写体を検出した場合、ユーザがストレスを感じる状況にあると判定する
   ことを特徴とする判定装置。
6. 請求項３に記載の判定装置であって、
   前記判定手段は、
   前記プローブデータに格納される車速、舵角、ウィンカに関する情報および地図上における車両位置が所定の条件を満たす場合に、ユーザがストレスを感じる状況にあると判定する
   ことを特徴とする判定装置。
7. 請求項３に記載の判定装置であって、
   前記判定手段は、
   前記プローブデータに格納される車速、ウィンカに関する情報および地図上における車両位置が所定の条件を満たし、かつ、前記画像情報から青信号を検出した場合、ユーザがストレスを感じる状況にあると判定する
   ことを特徴とする判定装置。
8. 請求項７に記載の判定装置であって、
   前記取得手段は、
   前記地図上における車両位置が所定の条件を満たさない場合、車両があるリンクに渋滞が生じているか否かの情報を取得し、
   前記判定手段は、
   前記リンクが渋滞していない場合、ユーザがストレスを感じる状況にあると判定する
   ことを特徴とする判定装置。
9. 請求項３に記載の判定装置であって、
   前記判定手段は、
   前記プローブデータに格納されるアクセルおよびブレーキに関する情報が所定の条件を満たす場合、ユーザがストレスを感じる状況にあると判定する
   ことを特徴とする判定装置。
10. 請求項３に記載の判定装置であって、
    前記判定手段は、
    前記プローブデータに格納される警報に関する情報が所定の条件を満たす場合、ユーザがストレスを感じる状況にあると判定する
    ことを特徴とする判定装置。

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