集中度判定装置、集中度判定方法及用于集中度判定的程序与流程

本发明涉及例如判定车辆驾驶员的集中度的集中度判定装置、集中度判定方法及用于集中度判定的程序。

背景技术：

近年来，作为车辆的驾驶模式，除了基于驾驶员的驾驶操作使车辆行驶的手动驾驶模式之外，无论驾驶员的驾驶操作如何都使车辆沿预先设定的路径行驶的自动驾驶模式的开发也获得进展。

当驾驶处于自动驾驶控制的车辆的用户在睡眠中时，车辆在自动驾驶区间内继续行驶直到用户清醒的时刻为止的技术的开发也获得进展(参照日本专利特开2015-141053号公报)。

技术实现要素：

驾驶员需要驾驶的安全性，但驾驶员所需的驾驶集中度根据驾驶员所处的状况而有所不同。若车辆总是以严格的基准监视驾驶员的驾驶集中度，并在驾驶集中度低于该基准时发出警告，则确保了驾驶的安全性。然而，根据驾驶员所处的状况，车辆频繁地发出警报。在这种情况下，驾驶员的驾驶舒适性受到损害。

另外，也可以设想优选为，根据驾驶模式和驾驶员的状态，以严格的基准来监视驾驶员的驾驶集中度的状况。

本发明是着眼于上述情况而提出的，其目的在于，提供能够根据驾驶模式和驾驶员的状态，考虑到驾驶的安全性和驾驶的舒适性这两者的集中度判定装置、集中度判定方法及用于集中度判定的程序。

为了解决上述课题，本发明第一方面是一种集中度判定装置，该集中度判定装置包括：息获取部，获取车辆的驾驶员的驾驶集中度；基准设定部，基于自动驾驶模式的执行过程中的第一驾驶集中度和行驶信息中的至少一方，设定用于从所述自动驾驶模式切换而来的手动驾驶模式的第一基准或比所述第一基准高的第二基准；基准比较部，将所述手动驾驶模式的执行过程中的第二驾驶集中度和所述第一基准或第二基准进行比较；以及信息输出部，输出与比较结果对应的信息。

本发明的第二方面的集中度判定装置在第一方面的集中度判定装置中，基于所述第一驾驶集中度的指标所包含的所述驾驶员的睡眠状态，设定所述第一基准或第二基准。

本发明的第三方面的集中度判定装置在第一或第二方面的集中度判定装置中，基于所述第一驾驶集中度的指标所包含的所述驾驶员的睡眠时间，设定所述第一基准或第二基准。

本发明的第四方面的集中度判定装置在第一至第三方面中任一方面的集中度判定装置中，所述基准设定部基于所述行驶信息所包含的行驶时间、行驶距离及道路环境中的至少一个，设定所述第一基准或所述第二基准。

本发明的第五方面的集中度判定装置在第一至第四方面中任一方面的集中度判定装置中，所述基准设定部基于包括即将从所述自动驾驶模式切换到所述手动驾驶模式之前的第一期间的所述第一驾驶集中度和所述行驶信息中的至少一方，设定所述第一基准或第二基准。

本发明的第六方面的集中度判定装置在第一至第五方面中任一方面的集中度判定装置中，所述基准设定部基于所述第一驾驶集中度和所述行驶信息中的至少一方，在包括刚从所述自动驾驶模式切换到所述手动驾驶模式之后的第二期间，设定所述第一基准或第二基准。

本发明的第七方面的集中度判定装置在第六方面的集中度判定装置中，所述基准设定部在经过了所述第二期间后的手动驾驶模式中设定所述第一基准。

本发明的第八方面的集中度判定装置在第六方面的集中度判定装置中，所述基准设定部基于所述第二期间的第二驾驶集中度，在经过了所述第二期间后的手动驾驶模式中设定所述第一基准或第二基准。

本发明的第九方面是一种集中度判定方法，该方法包括：信息获取过程，获取车辆的驾驶员的驾驶集中度；基准设定过程，基于自动驾驶模式的执行过程中的第一驾驶集中度和行驶信息中的至少一方，设定用于从所述自动驾驶模式切换而来的手动驾驶模式的第一基准或比所述第一基准高的第二基准；基准比较过程，将所述手动驾驶模式的执行过程中的第二驾驶集中度和所述第一基准或第二基准进行比较；以及信息输出过程，输出与比较结果对应的信息。

本发明的第十方面是一种用于集中度判定的程序，该程序使计算机执行第一方面至第八方面中任一方面的集中度判定装置所包括的各部的处理。

根据本发明的第一方面，集中度判定装置能够基于自动驾驶模式的执行过程中的第一驾驶集中度和行驶信息中的至少一方，设定用于从自动驾驶模式切换而来的手动驾驶模式的第一基准或比第一基准高的第二基准。也就是说，能够以基于自动驾驶模式执行过程中的状态而可变设定的第一基准或第二基准来判定手动驾驶模式的执行过程中的第二驾驶集中度。另外，根据判定结果，能够输出警告等信息。因此，根据自动驾驶模式的执行过程中的状态，通过在执行手动驾驶模式过程中输出适当的警告等信息，从而确保了驾驶的安全性。进而，根据自动驾驶模式的执行过程中的状态，通过在执行手动驾驶模式过程中输出适当的警告等信息，从而确保了舒适性。即，根据第一方面，集中度判定装置能够根据驾驶模式和驾驶员的状态，考虑到驾驶的安全性和驾驶的舒适性这两者。

根据本发明的第二方面，集中度判定装置能够基于自动驾驶模式的执行过程中的睡眠状态，设定用于从自动驾驶模式切换而来的手动驾驶模式的第一基准或第二基准。也就是说，能够以基于自动驾驶模式的执行过程中的睡眠状态而可变设定的第一基准或第二基准来判定手动驾驶模式的执行过程中的第二驾驶集中度。例如，在没有睡眠的情况下，设定第一基准并使判定基准为正常水平，在有睡眠的情况下，有时还未恢复到充分的清醒状态，因此设定第二基准并制定严格的判定基准。因此，根据自动驾驶模式的执行过程中的睡眠状态，通过在执行手动驾驶模式过程中输出适当的警告等信息，从而确保了驾驶的安全性。进而，根据自动驾驶模式的执行过程中的睡眠状态，通过在执行手动驾驶模式过程中输出适当的警告等信息，从而确保了舒适性。

根据本发明的第三方面，集中度判定装置能够基于自动驾驶模式的执行过程中的睡眠时间，设定用于从自动驾驶模式切换而来的手动驾驶模式的第一基准或第二基准。也就是说，能够以基于自动驾驶模式的执行过程中的睡眠时间而可变设定的第一基准或第二基准来判定手动驾驶模式的执行过程中的第二驾驶集中度。例如，当睡眠时间短于睡眠基准时间时，作为维持清醒状态，而设定第一基准并使判定基准为正常水平，当睡眠时间在睡眠基准时间以上时，作为未恢复到充分的清醒状态，而设定第二基准并制定严格的判定基准。或者，相反，当睡眠时间在睡眠基准时间以上时，获得充分的休息，因此设定第一基准并使判定基准为正常水平，当睡眠时间短于睡眠基准时间时，作为休息不充分，而设定第二基准并制定严格的判定基准。因此，根据自动驾驶模式的执行过程中的睡眠时间，通过在执行手动驾驶模式过程中输出适当的警告等信息，从而确保了驾驶的安全性。进而，根据自动驾驶模式的执行过程中的睡眠时间，通过在执行手动驾驶模式过程中输出适当的警告等信息，从而确保了舒适性。

根据本发明的第四方面，集中度判定装置能够基于自动驾驶模式的执行过程中的行驶时间、行驶距离及道路环境中的至少一个，设定用于从自动驾驶模式切换而来的手动驾驶模式的第一基准或第二基准。也就是说，能够以基于自动驾驶模式的执行过程中的行驶状态而可变设定的第一基准或第二基准来判定手动驾驶模式的执行过程中的第二驾驶集中度。例如，当行驶时间短于行驶基准时间时，假设疲劳度低，而设定第一基准并使判定基准为正常水平，当行驶时间在行驶基准时间以上时，假设疲劳度高，而设定第二基准并制定严格的判定基准。或者，当行驶距离短于行驶基准距离时，假设疲劳度低，而设定第一基准并使判定基准为正常水平，当行驶距离在行驶基准距离以上时，假设疲劳度高，而设定第二基准并制定严格的判定基准。或者，当在第一道路上行驶时，假设疲劳度低，而设定第一基准并使判定基准为正常水平，当驾驶员驾驶车辆在相比第一道路需要更多的集中力和注意力等的道路环境的第二道路上行驶时，假设疲劳度高，而设定第二基准并制定严格的判定基准。因此，根据自动驾驶模式的执行过程中的行驶状态，通过在执行手动驾驶模式过程中输出适当的警告等信息，从而确保了驾驶的安全性。进而，根据自动驾驶模式的执行过程中的行驶状态，通过在执行手动驾驶模式过程中输出适当的警告等信息，从而确保了舒适性。

根据本发明的第五方面，集中度判定装置能够基于包括即将从自动驾驶模式切换到手动驾驶模式之前的第一期间的第一驾驶集中度和行驶信息中的至少一方，设定第一基准或第二基准。即将从自动驾驶模式切换到手动驾驶模式之前的状态，有可能在切换到手动驾驶模式之后产生影响。因为考虑到之前的状态，所以通过在执行手动驾驶模式过程中输出适当的警告等信息，从而确保了驾驶的安全性。进而，根据自动驾驶模式的执行过程中的状态，通过在执行手动驾驶模式过程中输出适当的警告等信息，从而确保了舒适性。

根据本发明的第六方面，集中度判定装置能够基于第一驾驶集中度和行驶信息中的至少一方，在包括刚从自动驾驶模式切换到手动驾驶模式之后的第二期间，设定第一基准或第二基准。刚从自动驾驶模式切换到手动驾驶模式之后，对即将从自动驾驶模式切换到手动驾驶模式之前的状态影响很大。通过在刚从自动驾驶模式切换到手动驾驶模式之后设定第一基准或第二基准，从而能够通过在刚执行手动驾驶模式之后输出适当的警告等信息来确保驾驶的安全性。进而，通过在刚从自动驾驶模式切换到手动驾驶模式之后设定第一基准或第二基准，从而能够通过在刚执行自动驾驶模式之后输出适当的警告等信息来确保舒适性。

根据本发明的第七方面，集中度判定装置能够在经过了第二期间后的手动驾驶模式中设定第一基准。当在手动驾驶模式的第二期间设定第一基准时，在经过了第二期间之后也继续进行第一基准的设定。当在手动驾驶模式的第二期间设定第二基准时，将经过第二期间后设定的第二基准变更为第一基准。例如，即使在执行自动驾驶模式过程中进行了睡眠，若在从自动驾驶模式切换为手动驾驶模式后经过第二期间，则驾驶员也会处于清醒状态。因此，通过在经过第二期间后在手动驾驶模式中设定第一基准，从而能够通过在执行手动驾驶模式过程中输出适当的警告等信息来确保驾驶的安全性。进而，通过在执行自动驾驶模式过程中输出适当的警告等信息，从而确保了舒适性。

根据本发明的第八方面，集中度判定装置能够基于第二期间的第二驾驶集中度，在经过了第二期间后的手动驾驶模式中设定第一基准或第二基准。也就是说，能够基于前一个第二期间的驾驶集中度，可变设定之后的第三期间的驾驶集中度的判定基准。在之前的驾驶集中度高的情况下，可以将之后的驾驶集中度设定为第一基准，在之前的驾驶集中度低的情况下，可以将之后的驾驶集中度设定为第二基准。由此，通过在执行手动驾驶模式过程中输出适当的警告等信息，从而确保了驾驶的安全性。进而，通过在执行自动驾驶模式过程中输出适当的警告等信息，从而确保了舒适性。

根据本发明的第九方面，集中度判定方法能够获得与上述第一方面相同的效果。即，集中度判定方法可以根据驾驶模式和驾驶员的状态，考虑到驾驶的安全性和驾驶的舒适性这两者。

根据本发明的第十方面，用于集中度判定的程序能够获得与上述第一至第八方面相同的效果。即，用于集中度判定的程序可以根据驾驶模式和驾驶员的状态，考虑到驾驶的安全性和驾驶的舒适性这两者。

附图说明

图1是示出包括本发明一实施方式涉及的集中度判定装置的车辆的整体结构的图。

图2是示出本发明一实施方式涉及的集中度判定装置的结构的框图。

图3是示出本发明一实施方式涉及的状态检测部的结构的框图。

图4是用于说明自动驾驶模式的执行期间所包含的第一期间的第一例的图。

图5是用于说明自动驾驶模式的执行期间所包含的第一期间的第二例的图。

图6是用于说明自动驾驶模式的执行期间所包含的第一期间的第三例的图。

图7是用于说明手动驾驶模式的执行期间所包含的第三期间的手动驾驶基准的再设定的其他示例的图。

图8是示出由图2所示的集中度判定装置进行的集中度判定的顺序的流程图。

图9是示出图8所示的集中度判定的手动驾驶基准的设定顺序的第一例的流程图。

图10是示出图8所示的集中度判定的手动驾驶基准的设定顺序的第二例的流程图。

图11是示出图8所示的集中度判定的手动驾驶基准的设定顺序的第三例的流程图。

具体实施方式

以下，参照附图对本发明涉及的实施方式进行说明。

[一实施方式]

(结构)

图1是示出包括本发明一实施方式涉及的集中度判定装置2的车辆1的整体结构的图。集中度判定装置2搭载于乘用车等车辆1。后面描述集中度判定装置2的结构。车辆1例如可以是汽车、公共汽车、卡车及电车等中的任意一种，也可以是除此之外的驾驶员(以下，也称为驾驶者(driver))乘坐的交通工具。

车辆1包括包含动力源和变速装置的动力单元3和装配有方向盘5的转向装置4作为基本设备，还包括手动驾驶模式和自动驾驶模式作为驾驶模式。作为动力源，使用发动机和电机或该两者。

手动驾驶模式例如是以驾驶员的手动驾驶操为主体而使车辆1行驶的模式。手动驾驶模式例如包含仅基于驾驶员的驾驶操作使车辆1行驶的动作模式和在以驾驶员的驾驶操作为主体的同时进行辅助驾驶员驾驶操作的驾驶操作辅助控制的动作模式。

驾驶操作辅助控制例如在车辆1转弯行驶时，基于转弯的曲率来帮助转向扭矩，使得驾驶员的转向为适当的转向量。另外，驾驶操作辅助控制包括辅助驾驶员的加速操作(例如加速踏板的操作)或制动操作(例如制动踏板的操作)的控制和手动转向(转向的手动运行)以及手动速度调节(速度调节的手动运行)。手动转向通过以驾驶员对方向盘5的操作为主体进行车辆1的转向。手动速度调节通过以驾驶员的加速操作或制动操作为主体，进行车辆1的速度调节。

需要说明的是，驾驶操作辅助控制不包括强制介入驾驶员的驾驶操作而使车辆1自动行驶的控制。即，手动驾驶模式不包括以下控制：在预先设定的允许范围内将驾驶员的驾驶操作反映到车辆1的行驶中，但在一定条件(例如车辆1的车道偏离等)下强制介入车辆1的行驶。

另一方面，自动驾驶模式例如是实现使车辆1沿着车辆1行驶的道路自动行驶的驾驶状态的模式。自动驾驶模式例如包括驾驶员不进行驾驶操作而使车辆1向预先设定的目的地自动行驶的驾驶状态。自动驾驶模式不一定需要自动地进行车辆1的全部控制，在预先设定的允许范围内将驾驶员的驾驶操作反映到车辆1的行驶中的驾驶状态也包含在自动驾驶模式中。即，自动驾驶模式包括以下控制：在预先设定的允许范围内将驾驶员的驾驶操作反映到车辆1的行驶中，但在一定条件下强制介入车辆1的行驶。

车辆1还包括车外相机6、转向传感器7、加速踏板传感器8、制动踏板传感器9、gps接收机10、陀螺仪传感器11、车速传感器12、导航装置13、自动驾驶控制装置14、驾驶员相机15和声音输出装置16。

车外相机6以能够对车辆1的外部进行拍摄的方式设置于车辆1的任意位置。需要说明的是，虽在图1中示出一个车外相机6，但车辆1也可以包括拍摄不同方向的多个车外相机。车外相机6连续拍摄车辆1附近的行驶环境。车外相机6响应于车辆1的驾驶开始而启动，连续拍摄车辆1的外部。车外相机6将拍摄的图像(以下，也称为车外图像数据)输出给集中度判定装置2和自动驾驶控制装置14。

转向传感器7检测转向角。转向传感器7将检测结果输出给自动驾驶控制装置14。

加速踏板传感器8检测加速踏板的操作量。加速踏板传感器8将检测结果输出给自动驾驶控制装置14。

制动踏板传感器9检测制动踏板的操作量。制动踏板传感器9将检测结果输出给自动驾驶控制装置14。

gps接收机10接收车辆1的当前位置信息。gps接收机10将当前位置信息输出给集中度判定装置2、导航装置13及自动驾驶控制装置14。

陀螺仪传感器11检测车辆1的行为。陀螺仪传感器11将检测结果输出给导航装置13和自动驾驶控制装置14。

车速传感器12检测车辆1的速度。车速传感器12将检测结果输出给导航装置13和自动驾驶控制装置14。

导航装置13是包括用于显示视频的显示器131的视频显示装置的一例。导航装置13存储地图信息。导航装置13使用与由驾驶员等输入的目的地有关的信息、地图信息和来自gps接收机10的当前位置信息，提取从当前位置到目的地的路径信息。导航装置13在显示器131上显示路径信息。导航装置13还可以在显示器131上显示除路径信息之外的信息。

导航装置13将路径信息输出给集中度判定装置2和自动驾驶控制装置14。

另外，导航装置13使用来自gps接收机10的当前位置信息、来自陀螺仪传感器11的检测结果及来自车速传感器12的检测结果，提取车辆的行驶信息(例如，行驶距离和行驶时间)。导航装置13将车辆的行驶信息显示在显示器131上。

导航装置13将车辆的行驶信息输出给集中度判定装置2和自动驾驶控制装置14。

上述路径信息不仅可以包括从当前位置到目的地的路线的信息，还可以包括与从当前位置到目的地的道路环境有关的信息。

针对与道路环境有关的信息的几个示例进行说明。

与道路环境有关的信息可以包括从当前位置起到目的地为止通过的道路的类型的信息。道路的类型例如分为限制人通行的道路或不限制人通行的道路等。限制人通行的道路例如是高速道路。高速道路也可以称为汽车专用道路。不限制人通行的道路例如是一般道路。

与道路环境有关的信息也可以包括从当前位置起到目的地为止通过的道路的限制速度的信息。

与道路环境有关的信息也可以包括从当前位置起到目的地为止通过的道路上的设置物的位置信息。设置物例如是标识，但除此之外也可以是设置于道路的物体。

与道路环境有关的信息可以包括从当前位置起到目的地为止通过的道路附近的建筑物的位置信息。

需要说明的是，路径信息也可以包括除上述示例之外的信息作为与道路环境有关的信息。

这里，说明第一道路和第二道路的示例。第二道路例如是相比第一道路驾驶员在车辆1的驾驶中需要更多的集中力和注意力等的道路环境的道路。此外，如上所述，第二道路只要是道路环境与第一道路不同的道路即可，并不限于该示例。

这里，针对第二道路是相比第一道路成为驾驶员在车辆1的驾驶中需要更多的集中力和注意力等的道路环境的道路的几个示例进行说明，但并不限于此。

在一例中，第一道路是高速道路，第二道路是一般道路。在高速道路上，人通常不会窜出。另一方面，在一般道路上，人可能窜出。进而，高速道路是相比一般道路具有较长的直线区间的道路。因此，无论驾驶模式如何，相比高速道路，在一般道路上驾驶员在车辆1的驾驶中需要更多的集中力和注意力等。

在另一示例中，第一道路是包括一般道路中设有信号的交叉路口的道路区间，第二道路是包括一般道路中未设有信号的交叉路口的道路区间。在设有信号的交叉路口，发生人窜出的可能性低。另一方面，在未设有信号的交叉路口，发生人窜出的可能性高。因此，无论驾驶模式如何，包括未设有信号的交叉路口的道路区间，与包括设有信号的交叉路口的道路区间相比，驾驶员在车辆1的驾驶中需要更多的集中力和注意力等。

对自动驾驶控制装置14的结构进行说明。

在驾驶模式为自动驾驶模式时，自动驾驶控制装置14对车辆1的行驶进行自动控制。

自动驾驶控制装置14基于各种信息或各种指示将驾驶模式设定为自动驾驶模式以对车辆1的行驶进行自动控制，或者将驾驶模式从自动驾驶模式切换为手动驾驶模式以停止自动控制。当切换为手动驾驶模式、即自动控制停止时，手动驾驶成为可能。例如，导航装置13接收来自驾驶员的自动驾驶模式的指示输入，并向自动驾驶控制装置14指示自动驾驶模式，自动驾驶控制装置14将驾驶模式设定为自动驾驶模式，对车辆1的行驶进行自动控制。另外，导航装置13接收与所存储的地图信息对应的自动驾驶区间的设定信息，当基于来自gps接收机10的当前位置信息检测到车辆1进入了自动驾驶区间时，导航装置13指示自动驾驶模式，并且自动驾驶控制装置14将驾驶模式设定为自动驾驶模式，对车辆1的形式进行自动控制。

自动驾驶控制装置14向集中度判定装置2通知驾驶模式(自动驾驶模式或手动驾驶模式)。

自动驾驶控制装置14获取来自车外相机6的车外图像数据、来自转向传感器7的检测结果、来自加速踏板传感器8的检测结果、来自制动踏板传感器9的检测结果、来自gps接收机10的当前位置信息、来自陀螺仪传感器11的检测结果、来自车速传感器12的检测结果和来自导航装置13的路径信息。自动驾驶控制装置14例如基于这些信息和通过路车间通信获取的交通信息，对车辆1的行驶进行自动控制。

自动控制例如具有自动转向(转向的自动运行)和自动速度调节(速度的自动运行)。自动转向是自动地控制转向装置4的驾驶状态。自动转向包括lkas(lanekeepingassistsystem：车道确保辅助系统)。例如即使在驾驶员不进行转向操作时，lkas也自动地控制转向装置4，以使车辆1不从行驶车道脱离。此外，即使在执行lkas的过程中，也可以在车辆1不脱离行驶车道的范围(允许范围)内，将驾驶员的转向操作反映到车辆的转向操作中。此外，自动转向不限于lkas。

自动速度调节是自动地控制车辆1的速度的驾驶状态。自动速度调节包括acc(adaptivecruisecontrol：自适应巡航控制)。acc是指例如在车辆1的前方不存在先行车时，进行以预先设定的设定速度使车辆1定速行驶的定速控制，在车辆1的前方存在先行车时，进行根据与先行车的车间距离调节车辆1的车速的跟踪控制。即使在执行acc的过程中，自动驾驶控制装置14也根据驾驶员的制动操作(例如制动踏板的操作)使车辆1减速。另外，即使在执行acc的过程中，自动驾驶控制装置14也能够根据驾驶员的加速操作(例如加速踏板的操作)将车辆1加速至预先设定的最大允许速度(例如在行驶中的道路上法律预定的最高速度)。此外，自动速度调节不限于acc，还包括cc(cruisecontrol：定速控制)等。

对驾驶员相机15的结构进行说明。

驾驶员相机15例如设置在如仪表板上那样面向驾驶员的位置。驾驶员相机15是用于监视驾驶员的传感器的一例。驾驶员相机15响应于车辆1的驾驶开始而启动，连续拍摄包括驾驶员脸部的预定范围。驾驶员相机15将拍摄的图像(以下，称为驾驶员图像数据)输出给集中度判定装置2。驾驶员图像数据是用于检测驾驶员状态的监视数据的一例。驾驶员的状态例如可以包括驾驶员的前方注视、困倦、睡眠、旁视、衣服的穿脱、电话操作、向窗户侧/扶手的依靠、由同乘者或宠物导致的妨碍驾驶、疾病发作、向后看、突然伏下、饮食、吸烟、头晕、异常行为、操作汽车导航/音频、摘戴眼镜/太阳镜、拍摄照片及视觉认知等的指标中的至少任一指标。视觉认知是驾驶员视觉上认知对象的程度的指标。驾驶员的状态也可以包括除这里例示的指标之外的指标。

声音输出装置16包括扬声器161。声音输出装置16以声音方式输出各种信息。

对上述集中度判定装置2的结构进行说明。

集中度判定装置2基于上述驾驶员的状态推断驾驶员的驾驶集中度，并判定驾驶员是否处于适合驾驶车辆1的状态。驾驶集中度是驾驶员适合驾驶车辆1的程度。随着驾驶集中度提高，驾驶员变为更适合驾驶车辆1的状态。相反，随着驾驶集中度降低，驾驶员变为更不适合驾驶车辆1的状态。此外，驾驶集中度也可以说是驾驶危险度。随着驾驶集中度提高，驾驶危险度降低安全性提高。相反，随着驾驶集中度降低，驾驶危险度变高安全性降低。

图2是示出作为一例的集中度判定装置2的结构的框图。

集中度判定装置2包括输入输出接口单元21、存储单元22和控制单元23。

输入输出接口单元21将车外相机6、gps接收机10、导航装置13、自动驾驶控制装置14、驾驶员相机15及声音输出装置16分别与控制单元23连接。

对存储单元22的结构进行说明。

存储单元22例如是ssd(solidstatedrive：固态硬盘)、hdd(harddiskdrive：硬盘驱动器)等可随时写入和读出的非易失性存储器。存储单元22包括驾驶员图像数据存储部221、车外图像数据存储部222和集中度表存储部223。

驾驶员图像数据存储部221存储有控制单元23从驾驶员相机15获取的驾驶员图像数据。

车外图像数据存储部222存储有控制单元23从车外相机6获取的车外图像数据。

集中度表存储部223存储有控制单元23用于推断驾驶集中度的集中度表。针对各指标，集中度表将驾驶员的状态根据驾驶集中度分为多个等级并相对应。多个等级例如分为等级1、等级2及等级3这三个等级，但不限于此。这里，对设定为随着等级的编号变大，驾驶集中度降低的示例进行说明，但不限于此。也可以设定为随着等级的编号变大，驾驶集中度变高。

以旁视为例，对集中度表中所管理的信息进行说明。

如下所示，针对作为指标的旁视，集中度表将驾驶员的状态分别与等级1、等级2及等级3相对应。等级1例如与以下驾驶员的状态相对应，即驾驶员在相对于车辆1的行驶方向以0度以上且小于第一角度的范围内的角度倾斜的方向上进行观察。也就是说，等级1是驾驶员未旁视、驾驶集中度高的状态。等级2例如与以下驾驶员的状态相对应，即驾驶员在相对于车辆1的行驶方向以第一角度以上且小于第二角度的范围内的角度倾斜的方向上进行观察。也就是说，等级2是驾驶员稍微旁视、与等级1相比驾驶集中度较低的状态。等级3例如与以下驾驶员的状态相对应，即驾驶员在相对于车辆1的行驶方向以第二角度以上的角度倾斜的方向上进行观察。也就是说，等级3是驾驶员旁视、与等级2相比驾驶集中度较低的状态。这里，以旁视为例，对集中度表中所管理的信息进行了说明，但对于其他指标也是一样的。

对控制单元23的结构进行说明。

控制单元23包括处理器231和存储器232。

处理器231例如是构成计算机的cpu(centralprocessingunit：中央处理单元)。后面描述处理器231所包括的各部的结构。需要说明的是，图2示出一个处理器231，但控制单元23可以包括一个以上的处理器。

存储器232包括用于使处理器231执行处理器231所包括的各部的处理的程序。程序也可以称为使处理器231运行的指令。程序存储在存储单元22中，并从存储单元22读出到存储器232中。存储器232的程序由处理器231读出。一实施方式可以通过程序来实现。

对处理器231所包括的各部的结构进行说明。

处理器231包括监视数据获取部2311、车外图像数据获取部2312、路径信息获取部2313、当前位置信息获取部2314、状态检测部2315、集中度推断部2316、信息获取部2317、基准设定部2318a、基准比较部2318b和信号输出部2319。需要说明的是，各部也可以分布在一个以上的处理器中。

监视数据获取部2311经由输入输出接口单元21从驾驶员相机15获取驾驶员图像数据。监视数据获取部2311将驾驶员图像数据存储到驾驶员图像数据存储部221中。

车外图像数据获取部2312经由输入输出接口单元21从车外相机6获取车外图像数据。车外图像数据获取部2312将车外图像数据存储到车外图像数据存储部222中。

路径信息获取部2313经由输入输出接口单元21从导航装置13获取路径信息。路径信息获取部2313将路径信息输出给状态检测部2315。

当前位置信息获取部2314经由输入输出接口单元21从gps接收机10获取当前位置信息。当前位置信息获取部2314将当前位置信息输出给状态检测部2315。

状态检测部2315根据存储于驾驶员图像数据存储部221的驾驶员图像数据，检测驾驶员的状态。除了使用驾驶员图像数据之外，状态检测部2315还可以使用例如车外图像数据、路径信息及当前位置信息中的至少任意一个来检测上述视觉认知，作为驾驶员的状态。后面描述状态检测部2315检测驾驶员状态的示例。需要说明的是，状态检测部2315也可以不经由驾驶员图像数据存储部221而从监视数据获取部2311获取驾驶员图像数据。在这种情况下，存储单元22可以不包括驾驶员图像数据存储部221。

状态检测部2315将驾驶员的状态输出给集中度推断部2316。

另外，例如，状态检测部2315使用路径信息和当前位置信息，检测车辆行驶信息中包含的道路环境。另外，状态检测部2315也可以使用通过路车间通信而获得的信息，检测车辆行驶信息中包含的道路环境。另外，除了使用路径信息和当前位置信息之外，状态检测部2315还可以使用车外图像数据来检测道路环境。状态检测部2315也可以基于除这些之外的信息，判别车辆1行驶的道路的道路环境。

状态检测部2315将道路环境输出给信息获取部2317。

集中度推断部2316基于由状态检测部2315检测到的驾驶员的状态，推断驾驶员的驾驶集中度。需要说明的是，如上所述根据驾驶员图像数据检测驾驶员的状态，因此集中度推断部2316也可以根据驾驶员图像数据推断驾驶员的驾驶集中度。集中度推断部2316推断与驾驶员状态所包含的一个以上的指标分别对应的驾驶集中度。集中度推断部2316例如推断以困倦为指标的驾驶集中度，并且还推断以旁视为指标的驾驶集中度。需要说明的是，集中度推断部2316例如也可以针对驾驶员状态所包含的多个指标，进行综合判断并推断一个驾驶集中度。

在一例中，集中度推断部2316能够用比例等数值推断驾驶集中度。由集中度推断部2316推断的数值既可以随着驾驶集中度的提高而增大，也可以随着驾驶集中度的提高而减小。

在另一示例中，集中度推断部2316能够参照存储于集中度表存储部223的集中度表，根据多个等级推断与驾驶员状态对应的驾驶集中度的等级。需要说明的是，当集中度推断部2316用数值推断驾驶集中度时，存储单元22也可以不包括集中度表存储部223。

集中度推断部2316的驾驶集中度的推断也可以使用机器学习和深度学习等ai(artificialintelligence：人工智能)功能来进行。在这种情况下，集中度推断部2316例如可以通过将过去的推断结果灵活运用于当前驾驶集中度的推断，从而高精度地推断驾驶员的状态。

集中度推断部2316将驾驶集中度输出给信息获取部2317。

信息获取部2317经由输入输出接口单元21获取来自自动驾驶控制装置14的与驾驶模式(自动驾驶模式或手动驾驶模式)有关的信息。另外，信息获取部2317获取来自集中度推断部2316的驾驶集中度。另外，信息获取部2317经由输入输出接口单元21获取行驶距离和行驶时间等，作为从导航装置13输出的行驶信息。另外，信息获取部2317获取道路环境等作为从状态检测部2315输出的行驶信息。

基准比较部2318b将由集中度推断部2316推断的驾驶集中度与基准进行比较。在车辆1的驾驶模式为自动驾驶模式时，基准比较部2318b将驾驶集中度与自动驾驶基准进行比较。另一方面，在驾驶模式为手动驾驶模式时，基准比较部2318b将驾驶集中度与第一手动驾驶基准或第二手动驾驶基准进行比较。

例如，第一手动驾驶基准是比自动驾驶基准高的基准，第二手动驾驶基准是比第一手动驾驶基准高的标准。换言之，第一手动驾驶基准是相比自动驾驶基准对驾驶集中度更严格的基准，第二手动驾驶基准可以说是相比第一手动驾驶基准对驾驶集中度更严格的基准。此外，自动驾驶基准、第一手动驾驶基准及第二手动驾驶基准可以任意地进行变更。在集中度推断部2316推断多个指标各自的驾驶集中度时，基准比较部2318b可以将多个指标各自的驾驶集中度与基准进行比较。基准比较部2318b将比较结果输出给信号输出部2319。

需要说明的是，上述基准也可以定义为危险度判定水平(判定不适合驾驶的阈值)。

作为一例，对基准比较部2318b进行的用数值推断的驾驶集中度与基准的比较进行说明。

首先，对由集中度推断部2316推断的数值随着驾驶集中度的提高而增大的情况进行说明。将基准设为数值a。若由集中度推断部2316推断的数值小于基准即数值a，则基准比较部2318b判断为由集中度推断部2316推断的驾驶集中度低于基准。

接着，对由集中度推断部2316推断的数值随着驾驶集中度的提高而减小的情况进行说明。若由集中度推断部2316推断的数值大于基准即数值a，则基准比较部2318b判断为由集中度推断部2316推断的驾驶集中度低于基准。

作为另一示例，对基准比较部2318b进行的用等级推断的驾驶集中度与基准等级的比较进行说明。

将基准设为从多个等级中提取的等级b。当将低于作为基准的等级b的驾驶集中度分配给由集中度推断部2316推断的等级时，基准比较部2318b判断为由集中度推断部2316推断的驾驶集中度低于基准。

这里，对于如上所述集中度表针对各指标，将驾驶员的状态分为等级1、等级2及等级3这三个等级并相对应的示例进行具体说明。例如，将基准设为等级1。基准比较部2318b判断为由集中度推断部2316推断的等级2或等级3低于作为基准的等级1。另一方面，基准比较部2318b判断为由集中度推断部2316推断的等级1不低于作为基准的等级1。

信号输出部2319经由输入输出接口单元21向各部输出信号。以下，对信号输出部2319输出的几个信号的示例进行说明。

信号输出部2319基于来自基准比较部2318b的比较结果，判断是否将指示驾驶员执行辅助的指示信号输出给辅助提供装置。例如，在由集中度推断部2316推断的驾驶集中度低于基准时，信号输出部2319输出指示信号。在从信号输出部2319接收到指示信号时，辅助提供装置对驾驶员执行预定的辅助。辅助提供装置例如是导航装置13或声音输出装置16。

导航装置13基于指示信号，以图像或视频方式在显示器131上显示用于提醒驾驶员注意的警告。声音输出装置16基于指示信号，以声音方式从扬声器161输出用于提醒驾驶员注意的警告。警告只要是提醒驾驶员注意例如驾驶集中度低或者需要集中精力驾驶等的内容即可，并不限于特定的输出方式。驾驶员可以通过警告识别出驾驶员自身不处于适合驾驶车辆1的状态，并且可以重新集中精力驾驶车辆1。此外，信号输出部2319也可以将指示信号输出给除导航装置13和声音输出装置16之外的辅助提供装置。信号输出部2319例如可以向对驾驶员施加振动等外部刺激的支持提供装置输出指示信号。所谓对驾驶员的辅助，只要是基于驾驶集中度作用于驾驶员的输出内容即可，除了警告和注意提醒、信息提供之外，还包括促使改善驾驶集中度的各种辅助。

信号输出部2319可以在根据多个指标推断的多个驾驶集中度中的一个以上的驾驶集中度低于基准时输出警告信号。信号输出部2319也可以在根据多个指标推断的多个驾驶集中度中的预定数量以上的驾驶集中度低于基准时输出警告信号。

另外，信号输出部2319也可以将用于切换驾驶模式的切换信号输出给自动驾驶控制装置14。例如，当在手动驾驶模式中满足上述警告信号的输出条件时，信号输出部2319可以输出警告信号，并且向自动驾驶控制装置14输出用于将驾驶模式从手动驾驶模式切换到自动驾驶模式的切换信号。

接着，对状态检测部2315使用驾驶员图像数据检测驾驶员状态的示例进行说明。需要说明的是，驾驶员状态的检测方法并不限于这里说明的示例。

图3是示出状态检测部2315的结构的框图。作为一例，状态检测部2315包括局部状态检测部23151、全局状态检测部23152和驾驶员状态检测部23153。

局部状态检测部23151检测驾驶员图像数据中驾驶员脸部所包含的器官中的至少一个的状态。脸部所包含的器官例如是眼睛、嘴部、鼻子及耳朵，但也可以是除此之外的器官。当局部状态检测部23151检测眼睛的状态时，局部状态检测部23151例如检测驾驶员的眼睛的开合度、视线方向及脸部朝向等。局部状态检测部23151将检测结果(以下，也称为局部信息)输出给驾驶员状态检测部23153。

全局状态检测部23152检测驾驶员图像数据中驾驶员的全局状态中的至少一种状态。全局状态例如是驾驶员的动作和姿势等，但也可以是除此之外的状态。全局状态检测部23152将检测结果(以下，也称为全局信息)输出给驾驶员状态检测部23153。

驾驶员状态检测部23153使用来自局部状态检测部23151的局部信息和来自全局状态检测部23152的全局信息，检测上述驾驶员的状态。

如此，状态检测部2315例如可以通过组合局部信息和全局信息，检测各种驾驶员的状态。

接着，对状态检测部2315检测视觉认知的几个示例进行说明。状态检测部2315可以使用监视数据和对象的位置信息，检测视觉认知。

作为一例，除了使用驾驶员图像数据之外，状态检测部2315还可以使用车外图像数据，如下所述检测视觉认知。状态检测部2315从车外图像数据中提取用于检测视觉认知的对象。对象例如是标识等设置物和建筑物等，但只要是驾驶员有可能视觉上识别的物体即可，没有特别限定。状态检测部2315根据在与提取有对象的车外图像数据的拍摄定时大致相同的定时拍摄到的驾驶员图像数据，检测驾驶员的视线和脸部朝向。如上所述，由局部状态检测部23151检测驾驶员的视线和脸部朝向。状态检测部2315使用驾驶员的视线和脸部朝向中的至少任意一方和对象的位置信息，检测视觉认知。可以说随着驾驶员的视线和脸部朝向面向对象，视觉认知提高。

作为另一示例，除了使用驾驶员图像数据之外，状态检测部2315还可以使用路径信息和当前位置信息，如下所述检测视觉认知。

状态检测部2315参照路径信息和当前位置信息，提取位于车辆1附近的对象。如上所述，对象例如是标识等设置物和建筑物等，但只要是驾驶员有可能视觉上识别的物体即可，没有特别限定。状态检测部2315根据与车辆1通过对象附近的定时大致相同的定时拍摄到的驾驶员图像数据，检测驾驶员的视线和脸部朝向。状态检测部2315使用驾驶员的视线和脸部朝向中的至少任意一方和对象的位置信息，检测视觉认知。

作为另一示例，状态检测部2315可以通过路车间通信获得对象的位置和车辆1通过对象附近的定时。在这种情况下，状态检测部2315根据在与车辆1通过对象附近的定时大致相同的定时拍摄到的驾驶员图像数据，检测驾驶员的视线和脸部朝向。状态检测部2315使用驾驶员的视线和脸部朝向中的至少任意一方和对象的位置信息，检测视觉认知。

作为另一示例，状态检测部2315可以使用在导航装置13的显示器131上显示的消息作为对象。在这种情况下，状态检测部2315根据在与消息显示在显示器131上的定时大致相同的定时拍摄到的驾驶员图像数据，检测驾驶员的视线和脸部朝向。状态检测部2315使用驾驶员的视线和脸部朝向中的至少任意一方和对象的位置信息，检测视觉认知。

如上所述，通过状态检测部2315至少使用监视数据和对象的位置信息，状态检测部2315能够适当地检测以视觉认知为指标的驾驶员状态。

此外，状态检测部2315可以使用位于车辆1前后左右任意附近的对象。状态检测部2315优选为使用位于相比车辆1的前侧更靠左侧或右侧附近的对象。若对象位于车辆1的前侧，则驾驶员的视线和脸部没有多大的移动。与此相对，若对象位于车辆1的左侧或右侧附近，则驾驶员的视线和脸部向左侧或右侧移动。因此，状态检测部2315能够适当地检测视觉认知。

(各期间的定义)

图4是用于说明自动驾驶模式m11的执行期间所包含的第一期间的第一例的图。如图4所示，例如自动驾驶模式m11的执行期间所包含的第一期间是包含即将切换到手动驾驶模式m21之前的预定期间。该预定期间也可以设定为任意时间。例如，可以将预定期间设定为90分钟、60分钟或30分钟。将与该第一期间对应推断(获取)的驾驶集中度定义为第一驾驶集中度，并将与该第一期间对应获取的行驶信息定义为第一行驶信息。此外，对应于自动驾驶模式m11的执行期间，设定自动驾驶基准。在该第一例中，不将自动驾驶模式m11的全部期间设定为第一期间，而是将一部分设定为第一期间。例如，在自动驾驶模式m11的执行期间非常长的情况下，能够设定有限的第一期间，并且能够基于与有限的第一期间对应的第一驾驶集中度，进行判定。

另外，手动驾驶模式m21的执行期间所包含的第二期间是包含刚从自动驾驶模式m11切换到手动驾驶模式m21之后的预定期间。可以将第二期间设定为30分钟、20分钟或10分钟。将与该第二期间对应推断(获取)的驾驶集中度定义为第二驾驶集中度，并将与该第二期间对应获取的行驶信息定义为第二行驶信息。此外，基于第一驾驶集中度和第一行驶信息中的至少一方，与该第二期间对应地设定第一手动驾驶基准或第二手动驾驶基准。后面详细说明如何选择第一手动驾驶基准或第二手动驾驶基准。

另外，手动驾驶模式m21的执行期间所包含的第三期间是经过了第二期间后的期间。将与该第三期间对应推断(获取)的驾驶集中度定义为第三驾驶集中度，并将与该第三期间对应获取的行驶信息定义为第三行驶信息。此外，与该第三期间对应地设定第一手动驾驶基准。

图5是用于说明自动驾驶模式m11的执行期间所包含的第一期间的第二例的图。如图5所示，例如第一期间是包含即将切换到手动驾驶模式m21之前的期间，并且是与该自动驾驶模式m11的执行期间对应的期间。将与该第一期间对应推断(获取)的驾驶集中度定义为第一驾驶集中度，并将与该第一期间对应获取的行驶信息定义为第一行驶信息。在该第二例中，实质上将自动驾驶模式m11的连续的全部执行期间设定为第一期间。因此，能够基于与自动驾驶模式m11从开始到结束的整个期间对应的驾驶员的状态、即第一驾驶集中度，进行判定。

图6是用于说明自动驾驶模式m11的执行期间所包含的第一期间的第三例的图。如图6所示，例如，第一期间(1/2和2/2)可以是非连续的。第一期间包含多个自动驾驶模式(例如自动驾驶模式m10和m11)的执行期间，并且是包含即将切换到手动驾驶模式m21之前的期间。非连续的期间是手动驾驶模式m20的执行期间，例如将非连续期间限制在3分钟以下。由此，即使在自动驾驶模式m10与m11之间插入较短时间的手动驾驶模式m20，插入的手动驾驶模式下的驾驶集中度对自动驾驶模式m10和m11下的驾驶集中度的影响也较小。因此，也可以将上述非连续的多个自动驾驶模式作为第一期间。

将与该第一期间(1/2和2/2)对应推断(获取)的驾驶集中度定义为第一驾驶集中度(1/2和2/2)，并将与该第一期间对应获取的行驶信息定义为第一行驶信息(1/2和2/2)。

图7是用于说明手动驾驶模式m21的执行期间所包含的第三期间的手动驾驶基准的再设定的其他示例的图。如图7所示，基于手动驾驶模式m21的执行期间的第二期间的第二驾驶集中度和第二行驶信息中的至少一方，与手动驾驶模式m21的执行期间的第三期间对应地设定第一手动驾驶基准或第二手动驾驶基准。后面详细说明如何选择第一手动驾驶基准或第二手动驾驶基准。

(动作)

接着，说明如上所述结构的集中度判定装置2的动作。

图8是示出由集中度判定装置2进行的驾驶集中度判定处理的一例的流程图。首先，对驾驶集中度的推断流程进行说明。监视数据获取部2311从监视车辆1的驾驶员的传感器获取监视数据。监视数据获取部2311例如经由输入输出接口单元21从驾驶员相机15获取驾驶员图像数据。此外，监视数据获取部2311获取监视数据的间隔可以与状态检测部2315检测驾驶员的状态的间隔相同，也可以比该间隔短。

接着，状态检测部2315根据监视数据检测驾驶员的状态。状态检测部2315例如根据驾驶员图像数据检测驾驶员的状态。状态检测部2315例如可以以预先设定的一定间隔检测驾驶员的状态。在自动驾驶模式和手动驾驶模式中，状态检测部2315可以以相同的间隔检测驾驶员的状态，也可以以不同的间隔检测驾驶员的状态。状态检测部2315也可以在任意的时刻检测驾驶员的状态。

接着，集中度推断部2316根据监视数据推断驾驶员的驾驶集中度。集中度推断部2316例如基于在状态检测部2315中根据驾驶员图像数据检测到的驾驶员的状态，推断驾驶集中度。

信息获取部2317获取与驾驶模式(自动驾驶模式或手动驾驶模式)有关的信息、驾驶集中度及行驶信息(行驶距离、行驶时间及道路环境等)(步骤s11)。基准设定部2318a基于驾驶模式、驾驶集中度及行驶信息，设定用于判定驾驶集中度的基准(步骤s12～步骤s14)。

例如，在驾驶模式为自动驾驶模式时(步骤s12、否)，基准设定部2318a设定用于判定驾驶集中度的自动驾驶基准(步骤s14)。将根据多个指标推断的多个驾驶集中度中的一个以上的驾驶集中度作为判定对象，并设定与作为对象的各驾驶集中度对应的自动驾驶基准。

另外，在驾驶模式从自动驾驶模式切换到手动驾驶模式时(步骤s12、是)，基准设定部2318a基于自动驾驶模式的执行过程中的第一驾驶集中度、驾驶员的状态及第一行驶信息中的至少一个，设定用于判定从该自动驾驶模式切换而来的手动驾驶模式的执行过程中的第二驾驶集中度的第一手动驾驶基准或第二手动驾驶基准(步骤s13)。

在使用驾驶集中度的情况下，将根据多个指标推断的多个驾驶集中度中的一个以上的驾驶集中度作为判定对象，并设定与作为对象的各驾驶集中度对应的第一手动驾驶基准或第二手动驾驶基准。例如，在自动驾驶模式下的第一驾驶集中度为基准以上时，基准设定部2318a判定为比较安全，并且为了判定手动驾驶模式下的第二驾驶集中度而设定第一手动驾驶基准，在自动驾驶模式下的第一驾驶集中度低于基准时，基准设定部2318a判定为危险，并且为了判定手动驾驶模式下的第二驾驶集中度而设定第二手动驾驶基准。可以设定第二手动驾驶基准，并在经过预定期间后，将第二手动驾驶基准变更为第一手动驾驶基准。另外，可以监视手动驾驶模式的执行过程中的第二驾驶集中度，并当第二驾驶集中度在第二手动驾驶基准以上持续一定时间以上时，将第二手动驾驶基准变更为第一手动驾驶基准。

后面详细说明基准设定部2318a对第一手动驾驶基准或第二手动驾驶基准的设定。

接着，基准比较部2318b将驾驶集中度与所设定的基准、即自动驾驶基准和第一手动驾驶基准及第二手动驾驶基准中的任意一个设定基准进行比较(步骤s15)。信号输出部2319根据比较结果输出驾驶集中度的判定结果等信息。例如，当驾驶集中度低于基准时，信号输出部2319输出警告信号。另外，当驾驶集中度低于基准时，信号输出部2319也可以输出减速控制信号或停止控制信号。自动驾驶控制装置14基于减速控制信号或停止控制信号，控制制动操作来使车辆减速或停止。另外，当驾驶集中度为基准以上时，信号输出部2319可以输出驾驶集中度信息。例如，驾驶集中度信息包括图像信息，导航装置13基于图像信息来显示以比例形式表示驾驶集中度的图像。

图9是示出基准设定部2318a的手动驾驶模式的第一基准设定例的流程图。基准设定部2318a根据自动驾驶模式的执行期间所包含的第一期间(参照图4)中的驾驶员的睡眠状态，在手动驾驶模式的执行期间所包含的第二期间(参照图4)中设定第一手动驾驶基准或第二手动驾驶基准。

例如，状态检测部2315根据驾驶员图像数据检测驾驶员的睡眠状态或有困倦的状态(以下称为困倦状态)。状态检测部2315也可以根据驾驶员的眼睛的开合度，检测连续闭眼超过睡眠判定时间(例如10秒)的状态作为睡眠状态。另外，状态检测部2315也可以根据驾驶员的眼睛的开合度，检测连续闭眼超过眨眼时间以上的时间(例如，1.5秒)的状态作为困倦状态。另外，状态检测部2315也可以检测与睡眠状态或困倦状态中的任一个都不相符的状态作为清醒状态。

集中度推断部2316推断与状态检测部2315检测到的驾驶员状态所包含的一个以上的指标分别对应的驾驶集中度。例如，集中度推断部2316推断与睡眠状态的指标对应的驾驶集中度。例如，与睡眠状态的指标对应的驾驶集中度在有睡眠时较低，在无睡眠时变高。或者，与睡眠状态的指标对应的驾驶集中度也可以是有睡眠或无睡眠的信息。基准设定部2318a根据与睡眠状态的指标对应的驾驶集中度，判定驾驶员有无睡眠，并且在无睡眠时(步骤s1311、否)，设定第一手动驾驶基准(步骤s1312)。另外，在有睡眠时(步骤s1311、是)，基准设定部2318a设定第二手动驾驶基准(步骤s1313)。进而，基准设定部2318a在经过恢复时间(第二期间)之前(步骤s1314、否)，维持第二手动驾驶基准的设定(步骤s1313)，并且在经过恢复时间时(步骤s1314、是)，将第二手动驾驶基准变更为第一手动驾驶基准(步骤s1312)。也就是说，基准设定部2318a在经过第二期间后的第三期间，设定第一手动驾驶基准。例如，恢复时间相当于第二期间，并且也可以作为从睡眠状态的人醒来到转变为清醒状态所需要的统计数据等导出的时间。

此外，基准设定部2318a可以根据自动驾驶模式的执行期间所包含的第一期间的困倦状态，在手动驾驶模式的执行期间所包含的第二期间设定第一手动驾驶基准或第二手动驾驶基准。

另外，代替与集中度推断部2316所推断的睡眠状态或困倦状态的指标对应的驾驶集中度，可以利用由状态检测部2315检测到的睡眠状态或困倦状态来设定第一手动驾驶基准或第二手动驾驶基准。

图10是示出基准设定部2318a的手动驾驶模式的第二基准设定例的流程图。基准设定部2318a根据自动驾驶模式的执行期间所包含的第一期间的驾驶员的睡眠时间，在手动驾驶模式的执行期间所包含的第二期间设定第一手动驾驶基准或第二手动驾驶基准。

例如，状态检测部2315检测睡眠状态的时间。另外，状态检测部2315也可以检测困倦状态的时间。另外，状态检测部2315也可以检测清醒状态的时间。

例如，集中度推断部2316推断与睡眠时间的指标对应的驾驶集中度。例如，睡眠时间越长，与睡眠时间的指标对应的驾驶集中度就越低。或者，与睡眠时间的指标对应的驾驶集中度也可以在获取某种程度的较长睡眠时间(例如为10分钟以上且20分钟以下)时变高，并且可以随着偏离该睡眠时间而降低。或者，与睡眠时间的指标对应的驾驶集中度也可以是表示睡眠时间的信息。基准设定部2318a根据与睡眠状态对应的驾驶集中度判定驾驶员的睡眠时间，在睡眠时间短于睡眠基准时间时(步骤s1321、否)，设定第一手动驾驶基准(步骤s1322)。另外，在睡眠时间为睡眠基准时间以上时(步骤s1321、是)，基准设定部2318a设定第二手动驾驶基准(步骤s1323)。进而，基准设定部2318a在经过恢复时间(第二期间)之前(步骤s1324、否)，维持第二手动驾驶基准的设定(步骤s1323)，当经过恢复时间时(步骤s1324、是)，将第二手动驾驶基准变更为第一手动驾驶基准(步骤s1322)。也就是说，基准设定部2318a在经过第二期间后的第三期间，设定第一手动驾驶基准。另外，在得知较短的睡眠时间后驾驶员的集中度提高、在较长的睡眠时间后驾驶员的集中度降低的情况下，基于睡眠时间的第一手动驾驶基准或第二手动驾驶基准的设定是有效的。需要说明的是，考虑到小睡的效果，也可以变更睡眠基准时间的长度。

另外，代替与集中度推断部2316所推断的睡眠状态或困倦状态的指标对应的驾驶集中度，可以利用由状态检测部2315检测到的睡眠状态或困倦状态来设定第一手动驾驶基准或第二手动驾驶基准。

图11是示出基准设定部2318a的手动驾驶模式的第三基准设定例的流程图。基准设定部2318a根据自动驾驶模式的执行期间所包含的第一期间的车辆行驶时间，在手动驾驶模式的执行期间所包含的第二期间设定第一手动驾驶基准或第二手动驾驶基准。

例如，信息获取部2317获取行驶时间。在行驶时间短于行驶基准时间时(步骤s1331、否)，基准设定部2318a设定第一手动驾驶基准(步骤s1332)。另外，在行驶时间为行驶基准时间以上时(步骤s1331、是)，基准设定部2318a设定第二手动驾驶基准(步骤s1333)。进而，基准设定部2318a在经过恢复时间(第二期间)之前(步骤s1334、否)，维持第二手动驾驶基准的设定(步骤s1333)，当经过恢复时间时(步骤s1334、是)，将第二手动驾驶基准变更为第一手动驾驶基准(步骤s1332)。也就是说，基准设定部2318a在经过第二期间后的第三期间，设定第一手动驾驶基准。

此外，基准设定部2318a可以基于行驶时间、行驶距离、道路环境中的至少一个条件，设定第一手动驾驶基准或第二手动驾驶基准。例如，基准设定部2318a可以在行驶距离短于行驶基准距离时设定第一手动驾驶基准，并在行驶距离为行驶基准距离以上时设定第二手动驾驶基准。另外，基准设定部2318a可以在道路环境为第一道路时设定第一手动驾驶基准，并在道路环境为第二道路时设定第二手动驾驶基准。另外，当组合两个以上的条件时，基准设定部2318a可以在各个条件下，若满足设定第一手动驾驶基准的必要条件，则设定第一手动驾驶基准，除此之外的情况下设定第二手动驾驶基准。

另外，基准设定部2318a可以基于驾驶集中度和行驶信息中的至少一方，设定第一手动驾驶基准或第二手动驾驶基准。当组合驾驶集中度和行驶信息这两个条件时，基准设定部2318a也可以在各自的条件下，若满足设定第一手动驾驶基准的要件，则设定第一手动驾驶基准，除此之外的情况下设定第二手动驾驶基准。

(效果)

如以上详细所述，在本发明的一实施方式中，集中度判定装置2可以基于自动驾驶模式的执行过程中的第一驾驶集中度和第一行驶信息中的至少一方，设定用于从自动驾驶模式切换而来的手动驾驶模式的第一基准或比第一基准高的第二基准。也就是说，能够基于自动驾驶模式的执行过程中的状态将危险度判定基准设定为第一基准或第二基准，并且能够以基于自动驾驶模式的执行过程中的状态而可变设定的第一基准或第二基准来判定手动驾驶模式的执行过程中的第二驾驶集中度。另外，根据判定结果，能够输出警告等信息。因此，根据自动驾驶模式的执行过程中的状态，通过在执行手动驾驶模式的过程中输出适当的警告等信息，从而确保了驾驶的安全性。进而，根据自动驾驶模式的执行过程中的状态，通过在执行手动驾驶模式的过程中输出适当的警告等信息，从而确保了舒适性。

例如，当执行自动驾驶模式过程中的第一驾驶集中度为自动驾驶基准以上时，在从自动驾驶模式切换而来的手动驾驶模式中判定为危险度较低，因此在手动驾驶模式中，可以针对安全性设定标准的第一手动驾驶基准。另外，当执行自动驾驶模式过程中的第一驾驶集中度低于自动驾驶基准时，在从自动驾驶模式切换而来的手动驾驶模式中判定为危险度高，因此在手动驾驶模式中，能够针对安全性设定严格的第二手动驾驶基准。

例如，当在执行自动驾驶模式的过程中没有睡眠时，驾驶员维持清醒状态，在从自动驾驶模式切换的手动驾驶模式中判定为危险度较低，因此能够在手动驾驶模式中，针对安全性设定标准的第一手动驾驶基准。另外，当在执行自动驾驶模式的过程中有睡眠时，驾驶员恢复到清醒状态需要时间，因此在从自动驾驶模式切换的手动驾驶模式中判定为危险度高，能够在手动驾驶模式中，针对安全性设定严格的第二手动驾驶基准。

例如，在执行自动驾驶模式过程中的睡眠时间短于睡眠基准时间时，预想驾驶员会立即返回到清醒状态，在从自动驾驶模式切换的手动驾驶模式中判定为危险度较低，因此能够在手动驾驶模式中，针对安全性设定标准的第一手动驾驶基准。另外，在执行自动驾驶模式过程中的睡眠时间为睡眠基准时间以上时，驾驶员恢复到清醒状态需要时间，因此在从自动驾驶模式切换的手动驾驶模式中判定为危险度高，能够在手动驾驶模式中，针对安全性设定严格的第二手动驾驶基准。

例如，在执行自动驾驶模式过程中的行驶时间或行驶距离比行驶基准时间或行驶基准距离短时，预想驾驶员的疲劳度低，在从自动驾驶模式切换的手动驾驶模式中判定为危险度较低，因此能够在手动驾驶模式中，针对安全性设定标准的第一手动驾驶基准。另外，在执行自动驾驶模式过程中的行驶时间或行驶距离为行驶基准时间或行驶基准距离以上时，预计驾驶员的疲劳度高，在从自动驾驶模式切换的手动驾驶模式中判定为危险度高，因此能够在手动驾驶模式中，针对安全性设定严格的第二手动驾驶基准。

例如，在执行自动驾驶模式过程中的道路环境为第一道路时，预想驾驶员的疲劳度低，在从自动驾驶模式切换的手动驾驶模式中判定为危险度较低，因此能够在手动驾驶模式中，针对安全性设定标准的第一手动驾驶基准。另外，在执行自动驾驶模式过程中的道路环境为第二道路时，预计驾驶员的疲劳度高，在从自动驾驶模式切换的手动驾驶模式中判定为危险度高，因此能够在手动驾驶模式中，针对安全性设定严格的第二手动驾驶基准。

例如，在从自动驾驶模式切换的手动驾驶模式中设定了第二手动驾驶基准之后，经过第二期间(一定期间)时，能够在手动驾驶模式中将第二手动驾驶基准变更为第一手动驾驶基准。预计在一定期间内，即使驾驶员有困倦，也会清醒过来，通过将严格的第二手动驾驶基准变更为标准的第一手动驾驶基准，能够减少过度警报并确保舒适性。

例如，监视从自动驾驶模式切换而来的手动驾驶模式的执行过程中的第二驾驶集中度，在第二驾驶集中度为第二手动驾驶基准以上且持续一定时间以上时，将第二手动驾驶基准变更为第一手动驾驶基准。由此，在手动驾驶模式中提前提高驾驶集中度时，能够提前将严格的第二手动驾驶基准变更为标准的第一手动驾驶基准，另外，当在手动驾驶模式中驾驶集中度长期较低时，可继续地持续设定严格的第二手动驾驶基准。由此，能够减少过度警报，并且同时实现确保舒适性和安全性。

例如，通过采用图4所示的第一例的第一期间，能够将自动驾驶模式m11的一部分设定为第一期间。例如，在自动驾驶模式m11的执行期间非常长时，能够设定有限的第一期间，并且能够基于与有限的第一期间对应的第一驾驶集中度来设定第一手动驾驶基准或第二手动驾驶基准。

另外，通过采用图5所示的第二例的第一期间，能够将自动驾驶模式m11的连续的全部执行期间设定为第一期间。因此，能够基于自动驾驶模式m11从开始到结束期间的第一驾驶集中度来设定第一手动驾驶基准或第二手动驾驶基准。

另外，通过采用图6所示的第三例的第一期间，能够将非连续的多个自动驾驶模式的执行期间设定为第一期间。因此，能够基于与非连续的多个自动驾驶模式的期间对应的第一驾驶集中度来设定第一手动驾驶基准或第二手动驾驶基准。

[其他的实施方式]

以下，说明几个其他的实施方式。

在上述一实施方式中，对第一手动驾驶基准或第二手动驾驶基准这两个基准的区分使用进行了说明，但也可以区分使用三个以上不同的基准。例如，在执行自动驾驶模式过程中获得的与多个指标对应的多个第一驾驶集中度中的例如一个(第一预定数)不满足自动驾驶基准时，设定第一手动驾驶基准。另外，在多个第一驾驶集中度中的例如三个(比第一预定数多的第二预定数)不满足自动驾驶基准时，设定第二手动驾驶基准。另外，在多个第一驾驶集中度中的例如五个(比第二预定数多的第三预定数)不满足自动驾驶基准时，可以设定比第二手动驾驶基准更高(更严格)的第三手动驾驶基准。或者，也可以基于组合了自动驾驶模式执行过程中的一个或多个第一驾驶集中度和行驶信息的结果，区分使用三个以上的手动驾驶基准。

在上述一实施方式中，说明了根据手动驾驶模式执行过程中的睡眠的有无等，设定用于从手动驾驶模式切换而来的手动驾驶模式的第一手动驾驶基准或第二手动驾驶基准的情况，但也可以根据除有无睡眠之外的情况。例如，代替睡眠的有无，也可以使用读书的有无或玩游戏的有无。在沉浸于读书或玩游戏之后，集中力有时下降，危险度有时升高。例如，在没有读书或没有玩游戏的情况下，设定第一自动驾驶基准，在有读书或有玩游戏的情况下，设定第二自动驾驶基准。

在上述一实施方式中，集中度判定装置2使用驾驶员相机15拍摄到的驾驶员图像数据作为监视数据，检测驾驶员的状态并推断驾驶集中度。然而，监视数据不限于驾驶员图像数据。例如，监视数据也可以是由监视车辆1的驾驶员的生物传感器获得的生物数据。生物传感器例如是脉搏波传感器或心率传感器。生物传感器只要能够监视驾驶员即可，并不限于此。此外，生物传感器可以是接触式传感器，也可以是非接触式传感器。集中度判定装置2能够根据生物数据检测驾驶员的状态。根据生物数据检测到的驾驶员的状态例如是脉搏波或心率等指标。

进而，监视数据例如可以是由设置于方向盘5的用于测量驾驶员抓握方向盘5的强度的传感器获得的数据。

总之，本发明并不限于上述实施方式的原样，在实施阶段可以在不脱离其主旨的范围内使构成要素变形而具体化。另外，通过上述实施方式中公开的多个构成要素的适当组合，能够形成各种发明。例如，可以从实施方式中例示的所有构成要素中删除一些构成要素。进而，也可以适当组合不同实施方式的结构要素。

另外，上述实施方式也可以通过存储有程序的rom(readonlymemory：只读存储器)等存储介质来实现，该程序使处理器231执行处理器231所包括的各部的处理。

上述实施方式的一部分或全部也可以如下述附录那样记载，但并不限于以下。

(附录1)

一种集中度判定装置，包括处理器和存储使所述处理器运行的指令的存储器，

所述处理器构成为，

获取车辆的驾驶员的驾驶集中度，

基于自动驾驶模式的执行过程中的第一驾驶集中度和行驶信息中的至少一方，设定用于从所述自动驾驶模式切换而来的手动驾驶模式的第一基准或比所述第一基准高的第二基准，

将所述手动驾驶模式的执行过程中的第二驾驶集中度和所述第一基准或第二基准进行比较，

输出与比较结果对应的信息。

(附录2)

一种集中度判定方法，包括：

信息获取过程，使用至少一个处理器，获取车辆的驾驶员的驾驶集中度；

基准设定过程，使用所述至少一个处理器，基于自动驾驶模式的执行过程中的第一驾驶集中度和行驶信息中的至少一方，设定用于从所述自动驾驶模式切换而来的手动驾驶模式的第一基准或比所述第一基准高的第二基准；

基准比较过程，使用所述至少一个处理器，将所述手动驾驶模式的执行过程中的第二驾驶集中度和所述第一基准或第二基准进行比较；以及

信息输出过程，使用所述至少一个处理器，输出与比较结果对应的信息。