(57)【要約】【課題】精度よく被験者の集中度を算出することができるようにする。【解決手段】眼球運動計測装置１２によって眼球運動を計測し、脳波計測装置１４によって脳波信号を計測する。信号抽出部２０によって、計測された眼球運動に基づいてサッケードの発生を判断し、サッケード終了時点を検出すると共に、サッケードが発生する毎に、サッケード終了時点から所定時間内の脳波信号の時系列データを抽出する。ピーク値検出部２２によって、信号抽出部２０によって抽出された複数の時系列データを加算平均し、加算平均された時系列データについて、脳波信号の最大値と最小値との差を表わすピークツーピーク値を検出する。集中度算出部２４によって、検出されたピークツーピーク値と、サッケードの発生回数とを乗算して、運転者の注意集中度を算出する。【選択図】図１
2010057710.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
眼球運動を計測する眼球運動計測手段と、
脳波信号を計測する脳波信号計測手段と、
前記眼球運動計測手段で計測された眼球運動に基づいてサッケードの発生を判断し、サッケード終了時点を検出すると共に、サッケードが発生する毎に、サッケード終了時点から所定時間内の脳波信号の時系列データを抽出する信号抽出手段と、
前記信号抽出手段によって抽出された複数の前記時系列データを加算し、前記加算された前記時系列データについて、前記脳波信号の眼球停留関連電位の特徴量を検出する眼球停留関連電位特徴量検出手段と、
前記眼球停留関連電位特徴量検出手段によって検出された前記眼球停留関連電位の特徴量と、前記判断されたサッケードの発生の回数とに応じて、被験者の集中度合いを示す集中度を算出する集中度算出手段と、
を含む集中度算出装置。
【請求項２】
前記集中度算出手段は、前記眼球停留関連電位特徴量検出手段によって検出された前記眼球停留関連電位の特徴量と、前記判断されたサッケードの発生の回数とを乗算することにより、前記集中度を算出する請求項１記載の集中度算出装置。
【請求項３】
前記集中度算出手段は、前記眼球停留関連電位特徴量検出手段によって検出された前記眼球停留関連電位の特徴量と、前記判断されたサッケードの発生の回数とを重み付け加算することにより、前記集中度を算出する請求項１記載の集中度算出装置。
【請求項４】
前記算出手段によって算出された前記集中度に基づいて、前記被験者が集中しているか否かを判定する判定手段を更に含む請求項１〜請求項３の何れか１項記載の集中度算出装置。
【請求項５】
前記眼球停留関連電位特徴量検出手段は、前記信号抽出手段によって抽出された複数の前記時系列データを加算して平均し、前記加算されて平均された前記時系列データについて、前記眼球停留関連電位の特徴量を検出する請求項１〜請求項４の何れか１項記載の集中度算出装置。
【請求項６】
前記脳波信号計測手段は、前記被験者の頭部表面に取り付けられた電極Ｏ１、電極Ｏ２、及び電極Ｃｚの少なくとも１つによって、脳波信号を計測する請求項１〜請求項５の何れか１項記載の集中度算出装置。
【請求項７】
前記眼球停留関連電位特徴量検出手段は、前記眼球停留関連電位の特徴量として、前記脳波信号の最大値と最小値との差を表わすピークツーピーク値を検出する請求項１〜請求項６の何れか１項記載の集中度算出装置。
【請求項８】
コンピュータを、
眼球運動を計測する眼球運動計測手段で計測された眼球運動に基づいてサッケードの発生を判断し、サッケード終了時点を検出すると共に、脳波信号を計測する脳波信号計測手段から、サッケードが発生する毎に、サッケード終了時点から所定時間内の脳波信号の時系列データを抽出する信号抽出手段、
前記信号抽出手段によって抽出された複数の前記時系列データを加算し、前記加算された前記時系列データについて、前記脳波信号の眼球停留関連電位の特徴量を検出する眼球停留関連電位特徴量検出手段、及び
前記眼球停留関連電位特徴量検出手段によって検出された前記眼球停留関連電位の特徴量と、前記判断されたサッケードの発生の回数とに応じて、被験者の集中度合いを示す集中度を算出する集中度算出手段
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、集中度算出装置及びプログラムに係り、特に、被験者の集中度を算出する集中度算出装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
眼球停留関連電位（ＥＦＲＰ（ｅｙｅ ｆｉｘａｔｉｏｎ ｒｅｌａｔｅｄ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ））は、サッケード（ｓａｃｃａｄｅ ）眼球運動（視線移動時の速い眼の動き）の終了時点に同期した所定時間内の脳波信号を加算処理することにより算出される誘発脳波であり、この眼球停留関連電位の特定成分（例えば、ラムダ反応成分）の振幅値は、眼を向けた対象（視対象）への注意集中度が高いと大きくなることが知られていることから、視対象への注意集中度の評価指標として用いられている。
【０００３】
例えば、サッケードサイズの大きさに応じて分類した眼球停留関連電位を算出することにより、精度良く注意集中度を評価する眼球停留関連電位解析装置が知られている（特許文献１）。
【０００４】
また、複数部位の眼球停留関連電位を短い更新サイクルで見やすく表示することが可能な眼球停留関連電位解析装置が知られている（特許文献２）。
【特許文献１】特開２００７−１２５１８４号公報
【特許文献２】特開２００２−２７２６９３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の特許文献１に記載の技術では、例えば居眠り運転を行っている場合、眼球停留関連電位を得ることができる回数が少なくなるため、精度よく集中度を求めることができない、という問題がある。
【０００６】
また、上記の特許文献２に記載の技術では、眼球停留関連電位を表示するだけであるため、集中度を算出することができない、という問題がある。
【０００７】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、精度よく被験者の集中度を算出することができる集中度算出装置及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の目的を達成するために本発明に係る集中度算出装置は、眼球運動を計測する眼球運動計測手段と、脳波信号を計測する脳波信号計測手段と、前記眼球運動計測手段で計測された眼球運動に基づいてサッケードの発生を判断し、サッケード終了時点を検出すると共に、サッケードが発生する毎に、サッケード終了時点から所定時間内の脳波信号の時系列データを抽出する信号抽出手段と、前記信号抽出手段によって抽出された複数の前記時系列データを加算し、前記加算された前記時系列データについて、前記脳波信号の眼球停留関連電位の特徴量を検出する眼球停留関連電位特徴量検出手段と、前記眼球停留関連電位特徴量検出手段によって検出された前記眼球停留関連電位の特徴量と、前記判断されたサッケードの発生の回数とに応じて、被験者の集中度合いを示す集中度を算出する集中度算出手段とを含んで構成されている。
【０００９】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、眼球運動を計測する眼球運動計測手段で計測された眼球運動に基づいてサッケードの発生を判断し、サッケード終了時点を検出すると共に、脳波信号を計測する脳波信号計測手段から、サッケードが発生する毎に、サッケード終了時点から所定時間内の脳波信号の時系列データを抽出する信号抽出手段、前記信号抽出手段によって抽出された複数の前記時系列データを加算し、前記加算された前記時系列データについて、前記脳波信号の眼球停留関連電位の特徴量を検出する眼球停留関連電位特徴量検出手段、及び前記眼球停留関連電位特徴量検出手段によって検出された前記眼球停留関連電位の特徴量と、前記判断されたサッケードの発生の回数とに応じて、被験者の集中度合いを示す集中度を算出する集中度算出手段として機能させるためのプログラムである。
【００１０】
本発明によれば、眼球運動計測手段によって眼球運動を計測し、脳波信号計測手段によって脳波信号を計測する。信号抽出手段によって、眼球運動計測手段で計測された眼球運動に基づいてサッケードの発生を判断し、サッケード終了時点を検出すると共に、サッケードが発生する毎に、サッケード終了時点から所定時間内の脳波信号の時系列データを抽出する。
【００１１】
そして、眼球停留関連電位特徴量検出手段によって、信号抽出手段によって抽出された複数の時系列データを加算し、加算された時系列データについて、脳波信号の眼球停留関連電位の特徴量を検出する。集中度算出手段によって、眼球停留関連電位特徴量検出手段によって検出された眼球停留関連電位の特徴量と、判断されたサッケードの発生の回数とに応じて、被験者の集中度合いを示す集中度を算出する。
【００１２】
このように、サッケード終了時点から所定時間内の脳波信号の眼球停留関連電位の特徴量と、サッケードの発生の回数とに応じて、集中度を算出することにより、精度よく被験者の集中度を算出することができる。
【００１３】
本発明の集中度算出手段は、眼球停留関連電位特徴量検出手段によって検出された眼球停留関連電位の特徴量と、判断されたサッケードの発生の回数とを乗算することにより、集中度を算出することができる。
【００１４】
本発明の集中度算出手段は、眼球停留関連電位特徴量検出手段によって検出された眼球停留関連電位の特徴量と、判断されたサッケードの発生の回数とを重み付け加算することにより、集中度を算出することができる。
【００１５】
上記の集中度算出装置は、算出手段によって算出された集中度に基づいて、被験者が集中しているか否かを判定する判定手段を更に含むことができる。
【００１６】
本発明の眼球停留関連電位特徴量検出手段は、信号抽出手段によって抽出された複数の時系列データを加算して平均し、加算されて平均された時系列データについて、眼球停留関連電位の特徴量を検出することができる。
【００１７】
上記の脳波信号計測手段は、被験者の頭部表面に取り付けられた電極Ｏ１、電極Ｏ２、及び電極Ｃｚの少なくとも１つによって、脳波信号を計測することができる。
【００１８】
上記の眼球停留関連電位特徴量検出手段は、眼球停留関連電位の特徴量として、脳波信号の最大値と最小値との差を表わすピークツーピーク値を検出することができる。
【発明の効果】
【００１９】
以上説明したように、本発明の集中度算出装置及びプログラムによれば、サッケード終了時点から所定時間内の脳波信号の眼球停留関連電位の特徴量と、サッケードの発生の回数とに応じて、集中度を算出することにより、精度よく被験者の集中度を算出することができる、という効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、被験者としての運転者の視対象への注意集中度を算出する集中度算出装置に本発明を適用した場合を例に説明する。
【００２１】
図１に示すように、第１の実施の形態に係る集中度算出装置１０は、運転者の水平方向及び垂直方向の眼球運動を検出して眼球運動信号を出力する眼球運動計測装置１２と、運転者の脳波信号を計測する脳波計測装置１４と、眼球運動信号及び脳波信号に基づいて、運転者が視対象へ注意を集中させている度合いを示す注意集中度を算出するコンピュータ１６と、算出された注意集中度を出力するＬＣＤ等の表示装置で構成された出力装置１８とを備えている。
【００２２】
眼球運動計測装置１２は、ＥＯＧ（ｅｌｅｃｔｒｏ−ｏｃｕｌｏｇｒａｐｈ）法に基づいて眼球運動を計測する装置を用いており、この眼球運動計測装置１２には、人間の左右のこめかみに各々貼付される＋電極及び−電極からなる２つの左右電極（後述する図３に１２Ｈ参照）、及び眼球の上下に各々貼付される＋電極及び−電極からなる２つの上下電極（図３の１２Ｖ参照）が設けられている。
【００２３】
左右電極からは、眼球の水平方向の動きを表す水平眼球運動信号が電圧で計測され、上下電極からは、眼球の垂直方向の動きを表す垂直眼球運動信号が電圧で計測される。水平眼球運動信号及び垂直眼球運動信号は、各々アンプ（図示せず）を介してコンピュータ１６に供給される。
【００２４】
ＥＯＧ法に基づく水平眼球運動信号及び垂直眼球運動信号の振幅値の増大は、眼球の角膜部が＋電極に近づく方向に運動したことを示し、振幅値の減少は、眼球の角膜部が−電極に近づく方向に運動したことを示している。この特性から、所定サンプリング毎に水平眼球運動信号及び垂直眼球運動信号の振幅値をデジタル信号に変換して取り込み、振幅値が増大しているか、振幅値が減少しているかをコンピュータ１６において判断することにより、眼球が＋電極方向に水平運動または上下運動しているのか、−電極方向に水平運動または上下運動しているのかを検出することができる。これによって、サッケードの発生及びサッケードの終了時点を検出することができる。
【００２５】
なお、眼球運動を示す信号として、水平眼球運動信号及び垂直眼球運動信号を合成して得られたベクトル信号を用いてもよい。また、ＥＯＧ法に代えて角膜反射法等の他の方法を用いて眼球運動を検出し、眼球の運動方向を検出してもよい。カメラとオプトエレクトロニクスによる視線計測装置からなる眼球運動計測装置を用いて眼球の運動方向を検出してもよい。
【００２６】
脳波計測装置１４は、頭皮に貼付される電極（後述する図３の１４Ａ参照）を備えた市販の脳波計等を用いることができ、所定部位の脳波をアナログ信号で検出する。所定部位としては、後頭葉周辺であることが望ましく、例えば、電極として、図２に示す左後頭部に貼付される電極Ｏ1を用いることが好ましい。また、電極１４Ａとして、右後頭部に貼付される電極Ｏ２や、正中中心部に貼付される電極Ｃｚを用いることもできる。
【００２７】
コンピュータ１６は、ＣＰＵ、後述する集中度算出処理ルーチンを実現するためのプログラムを記憶したＲＯＭ、データを一時的に記憶するＲＡＭ、及び脳波信号を記憶するＨＤＤ等の記憶装置で構成されている。
【００２８】
コンピュータ１６を以下で説明する集中度算出処理ルーチンに従って機能ブロックで表すと、図１に示すように、眼球運動計測装置１２で計測された眼球運動に基づいてサッケードの発生を判断し、サッケード終了時点を検出すると共に、サッケードの発生毎にサッケード終了時点の各々をトリガとして、所定時間Ｔ内の脳波信号を脳波の時系列データとして各々抽出する信号抽出部２０、発生した複数のサッケードについて抽出された複数の脳波の時系列データを加算平均し、加算平均された脳波の時系列データのピークツーピーク値を検出するピーク値検出部２２、及び検出されたピークツーピーク値とサッケードの発生回数とに基づいて、運転者の注意集中度を算出する集中度算出部２４で表すことができる。
【００２９】
図３に示すように、信号抽出部２０は、ＨＤＤ等で構成され、脳波計測装置１４の電極１４Ａが接続された脳波記憶部２０Ａと、眼球運動計測装置１２の２つの左右電極１２Ｈ及び２つの上下電極１２Ｖ、並びに脳波記憶部２０Ａが接続された脳波抽出部２０Ｂとを備えている。
【００３０】
脳波記憶部２０Ａには、電極１４Ａによって検出された脳波信号がデジタル信号に変換されて脳波信号が時系列的に記憶される。
【００３１】
脳波抽出部２０Ｂは、眼球運動計測装置１２から入力された水平眼球運動信号及び垂直眼球運動信号に基づいて、サッケードの発生及びサッケードの終了時点を検出して、サッケードの発生毎に、サッケード終了時点から所定時間Ｔ内の脳波信号の時系列データを、脳波記憶部２０Ａから抽出して出力する。また、脳波抽出部２０Ｂは、サッケードの発生を検出する毎に、サッケードの発生回数をインクリメントして、設定時間（例えば２分間）内のサッケード発生回数を得る。
【００３２】
信号抽出部２０は、設定時間毎に、上記のように求められた、サッケード発生回数と、複数の脳波信号の時系列データとを出力する。
【００３３】
ここで、図４に、サッケード発生時刻ｔｓ１、ｔｓ２、ｔｓ３、・・・、サッケード終了時刻ｔｅ１、ｔｅ２、ｔｅ３、・・・を示す。図４の眼球運動を表す波形のサッケード発生時刻とサッケード終了時刻との間の部分がサッケード発生中を示し、眼球運動を表す波形の水平部分は眼球停留状態を示している。
【００３４】
ピーク値検出部２２は、上記図４に示すように、サッケードの発生毎に抽出された複数の脳波信号の時系列データ（図４のＥＦＲＰ−１〜ＥＦＲＰ−５）を加算平均して、図５に示すような、加算平均された脳波信号の時系列データを得る。また、ピーク値検出部２２は、加算平均された脳波信号の時系列データについて、脳波信号の最大値Ｎ０と最小値Ｐ１との差を表わすピークツーピーク値を検出する。
【００３５】
ピーク値検出部２２は、信号抽出部２０より設定時間毎に出力された複数の脳波信号の時系列データに基づいて、設定時間毎のピークツーピーク値を検出する。
【００３６】
集中度算出部２４は、信号抽出部２０でカウントされた設定時間内のサッケード発生回数と、ピーク値検出部２２で検出されたピークツーピーク値とに基づいて、以下の（１）式に従って、注意集中度を算出して、出力装置１８に出力する。
注意集中度＝（ピークツーピーク値）×（サッケード発生回数）    ・・・（１）
集中度算出部２４は、設定時間毎のピークツーピーク値と、設定時間毎のサッケード発生回数とに基づいて、設定時間毎の注意集中度を算出し、注意集中度の時系列データとして、出力装置１８に出力する。
【００３７】
出力装置１８は、集中度算出部２４から出力された注意集中度の時系列データを表示する。
【００３８】
次に、第１の実施の形態に係る集中度算出装置１０の作用について説明する。なお、以下では、被験者となる運転者の頭部に、眼球運動計測装置１２の左右電極１２Ｈ及び上下電極Ｖと、脳波計測装置１４の電極１４Ａとが貼付されている状態で、運転者が車両を運転している場合を例に説明する。
【００３９】
まず、眼球運動計測装置１２によって、水平眼球運動信号及び垂直眼球運動信号が時系列的に計測されて、コンピュータ１６に入力され、また、脳波計測装置１４によって、脳波信号が時系列的に計測されて、コンピュータ１６に入力される。
【００４０】
そして、コンピュータ１６において、図６に示す集中度算出処理ルーチンが実行される。
【００４１】
まず、ステップ１００において、眼球運動計測装置１２で計測された水平眼球運動信号及び垂直眼球運動信号からなる眼球運動信号を予め定められたサンプリング周期でデジタル信号に変換して取り込み、ステップ１０２において、上記ステップ１００で取り込んだ眼球運動信号に基づいてサッケードが発生したか否かを判断する。
【００４２】
サッケード発生中以外、すなわち眼球停留時には、眼球運動方向は短いサイクルで微小変化しており、またサッケードは所定時間を超えて長時間継続しないことが知られている。したがって、サッケードが発生したか否かは、眼球が移動しているか（水平移動及び上下移動しているか）を判断し、この判断結果に基づいて眼球の運動方向が所定時間（例えば、３０ｍｓｅｃ〜７０ｍｓｅｃ）連続して同じか否かを判断することにより、判断することができる。そして、眼球の運動方向が所定時間連続して同じ方向の場合に、サッケードが発生したと判断する。
【００４３】
上記ステップ１０２でサッケードが発生したと判断されたときは、ステップ１０４において、設定時間内のサッケード発生回数をカウントするために、サッケード発生回数をインクリメントする。そして、ステップ１０６において、サッケードが発生した後、眼球の運動方向が変化したか否かを判断することによりサッケードが終了したか否かを判断する。眼球の運動方向が変化した場合には、サッケードが終了したと判断し、この時点をサッケードが終了した時点として検出して、ステップ１０８へ進む。
【００４４】
ステップ１０８では、脳波記憶部２０Ａに記憶されている脳波信号から、サッケード終了時点をトリガとした所定時間Ｔ内の脳波信号の時系列データを抽出し、ピーク値検出部２２に一旦記憶する。
【００４５】
そして、ステップ１１０において、眼球信号や脳波信号の計測を開始してから設定時間が経過したか否かを判定し、計測開始から設定時間を経過していない場合には、ステップ１００へ戻って上記の処理を繰り返すが、設定時間を経過した場合には、ステップ１１２へ移行する。
【００４６】
ステップ１１２では、記憶された複数の脳波信号の時系列データの加算平均を算出することにより、眼球停留関連電位を算出する。また、ステップ１１４において、上記ステップ１１２で算出された眼球停留関連電位の最大値と最小値との差を表わすピークツーピーク値を検出し、ステップ１１６で、上記ステップ１０４でカウントされたサッケード発生回数と、上記ステップ１１４で検出されたピークツーピーク値とに基づいて、上記（１）式に従って、注意集中度を算出して、出力装置１８に出力する。
【００４７】
そして、ステップ１１８で、処理の終了か否かを判断し、終了でない場合は、ステップ１２０において、カウントされた設定時間内のサッケード発生回数を０にリセットすると共に、ピーク値検出部２２に記憶された、設定時間内の脳波信号の時系列データとをリセットして、上記ステップ１００へ戻り、再び眼球信号や脳波信号の計測を開始する。
【００４８】
上記の集中度算出処理ルーチンが実行されることにより、出力装置１８に注意集中度が時系列的に出力され、出力装置１８において、注意集中度の時系列データが表示される。
【００４９】
以上説明したように、第１の実施の形態に係る集中度算出装置によれば、居眠り状態を示す指標であるサッケードの発生回数と、視覚の注意と関連がある眼球停留関連電位のピークツーピーク値との積を用いて、視対象への注意集中度を算出することにより、眠気やボンヤリ、考え事など、注意集中度に相関があるファクターに基づく運転者の注意集中度を効率的に、かつ、精度よく求めることができる。また、居眠り検出だけではなく、運転中の注意集中度の低下を検出することができる。
【００５０】
また、運転中にどのくらい運転に集中しているのかを観測できるので、より明確な基準に応じた注意集中度を判定することが可能になる。居眠り検出だけでは無く、運転中の考え事やボンヤリなどの漫然作業防止にも応用できる。
【００５１】
また、従来手法のカメラを用いる手法では運転者の顔の動きや眼球の状態などにより正しく計測できないが、本実施の形態では、運転者の脳波などの生体情報を用いるため、顔の動きなどの影響を少なくして、注意集中度を精度よく算出することができる。
【００５２】
次に第２の実施の形態について説明する。なお、第２の実施の形態に係る集中度算出装置の構成は、第１の実施の形態と同様であるため、同一符号を付して説明を省略する。
【００５３】
第２の実施の形態では、注意集中度の算出方法が第１の実施の形態と異なっている。
【００５４】
第２の実施の形態に係る集中度算出装置の集中度算出部２４は、信号抽出部２０でカウントされた設定時間内のサッケード発生回数と、ピーク値検出部２２で検出されたピークツーピーク値とに基づいて、以下の（２）式に従って、注意集中度を算出して、出力装置１８に出力する。
注意集中度＝ｗ１×（ピークツーピーク値）＋ｗ２×（サッケード発生回数）
・・・（２）
ただし、ｗ１、ｗ２は、予め定められた重み係数である。
【００５５】
なお、第２の実施の形態に係る集中度算出装置の他の構成及び作用については、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【００５６】
このように、サッケードの発生回数と、眼球停留関連電位のピークツーピーク値とを重み付き加算して、視対象への注意集中度を算出することにより、運転者の注意集中度を効率的に、かつ、精度よく求めることができる。
【００５７】
次に第３の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。
【００５８】
第３の実施の形態では、運転支援を行なう運転支援システムに、本発明を適用した場合を例に説明する。
【００５９】
図７に示すように、第３の実施の形態に係る運転支援システム３１０は、眼球運動計測装置１２と、脳波計測装置１４と、眼球運動信号及び脳波信号に基づいて、運転者が運転に集中しているか否かを判定するコンピュータ３１６と、運転者の運転を支援する運転支援装置３１８とを備えている。
【００６０】
運転支援装置３１８は、コンピュータ３１６によって起動されると、運転介入制御を行って、運転者の運転を支援する。
【００６１】
コンピュータ３１６は、信号抽出部２０、ピーク値検出部２２、集中度算出部２４、及び算出された注意集中度に基づいて、運転者が運転に集中しているか否かを判定する集中判定部３２６を備えている。
【００６２】
ここで、本実施の形態の原理について説明する。頭部表面に貼付された各電極Ｏ１、Ｏ２、Ｃｚを用いて計測した注意集中度（図８の縦軸）と、交通事故の原因である反応時間（図８の横軸）とは、図８（Ａ）〜（Ｃ）に示すような関係となる。注意集中度は数値が低いほど集中低下を意味する。注意集中度が２．５以下になると反応時間が遅くなることが分かる。
【００６３】
また、本実施の形態の手法により算出された注意集中度と反応時間との相関を、ピアソン検定により検定すると、左後頭部の電極Ｏ１を用いた場合には、有意確率Ｐ＝０．０００２が得られ、Ｐ≦０．００１であるため、９９％の相関があることが分かる。また、右後頭部の電極Ｏ２を用いた場合には、有意確率Ｐ＝０．０１２６が得られ、また、正中中心部の電極Ｃｚを用いた場合には、有意確率Ｐ＝０．０２６４が得られ、Ｐ≦０．０５であるため、有意差があり、９５％の相関があることが分かる。
【００６４】
従って、本実施の形態の手法により算出された注意集中度が、交通事故の原因である反応時間の遅れを予測する指標になることを意味し、注意集中度が、運転者に対する運転支援装置を立ち上げるタイミングを判断する指標になる。
【００６５】
そこで、集中判定部３２６は、算出された注意集中度が、閾値以上であるか否かを判断して、注意集中度が閾値以上である場合には、運転者が運転に集中していると判定し、一方、注意集中度が閾値未満である場合には、運転者が運転に集中していないと判定し、運転支援装置３１８を起動させる。
【００６６】
なお、閾値については予め定めておけばよく、例えば、２〜３を閾値として設定すればよい。好ましくは、２．５を閾値として設定しておけばよい。
【００６７】
次に、第３の実施の形態に係る運転支援システム３１０の作用について説明する。
【００６８】
コンピュータ３１６において、上記の第１の実施の形態で説明した集中度算出処理ルーチンと同様に、設定時間毎の注意集中度を算出する。そして、コンピュータ３１６において、注意集中度を算出する毎に、閾値判定を行って、運転者が運転に集中しているか否かを判定し、運転者が運転に集中していないと判定すると、運転支援装置３１８を起動させる。
【００６９】
そして、起動された運転支援装置３１８において、運転者に対して運転介入制御を行う。
【００７０】
以上説明したように、第３の実施の形態に係る運転支援システムによれば、時系列で運転者の注意集中度を算出して、その都度、運転者が集中しているか否かを判定することにより、より早いうちに運転支援を行なうことができ、交通事故を未然に防止することができる。
【００７１】
なお、上記の実施の形態では、運転者が集中していないと判定したときに、運転支援として、運転介入制御を行なう場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、運転支援として、運転者に対する警報を行うようにしてもよい。
【００７２】
また、上記の第１の実施の形態〜第３の実施の形態では、運転者の視対象への注意集中度を算出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、プラントでの監視作業の作業者を被験者として、作業者の視対象への注意集中度を算出するようにしてもよい。これにより、作業者が作業に集中しているか否かを精度良く判断することができる。また、集中しているか否かの閾値判定を行う場合には、閾値として、４〜５の値を設定すればよい。
【００７３】
また、頭部表面の１つの部位に、脳波計測用の電極を取り付ける場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、複数の部位に電極を取り付けるようにしてもよい。例えば、電極Ｏ１、Ｏ２、Ｃｚのうちの２つ又は全てを用いて、脳波信号を計測するようにしてもよい。この場合には、複数の部位の電極の各々において、計測された脳波信号の時系列データを加算平均して、各部位の電極の脳波信号の時系列データについて、ピークツーピーク値を検出し、各部位の電極に対するピークツーピーク値の平均値を用いて、注意集中度を算出するようにすればよい。
【００７４】
また、サッケード終了時点をトリガとして抽出する脳波信号として、サッケード終了時点から所定時間内の脳波信号を抽出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、サッケード終了時点をトリガとして抽出する脳波信号として、サッケード終了時点をトリガとした前後所定時間内の脳波信号を抽出するようにしてもよい。
【００７５】
また、眼球停留関連電位の特徴量として、加算平均された脳波の最大値と最小値との差を表わすピークツーピーク値を用いる場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、眼球停留関連電位の特徴量として、加算平均された脳波の振幅、波長、位相差などを用いるようにしてもよい。
【００７６】
また、本発明に係るプログラムを、記録媒体に格納して提供することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る集中度算出装置の構成を示す概略図である。
【図２】電極が貼付される頭部表面の部位を説明するための図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態に係る集中度算出装置の信号抽出部の構成を示すブロック図である。
【図４】サッケード発生時刻、サッケード終了時刻、及びサッケードの発生毎に抽出された複数の脳波信号の時系列データを示すイメージ図である。
【図５】加算平均された脳波信号の時系列データを示すグラフである。
【図６】本発明の第１の実施の形態に係る集中度算出装置のコンピュータにおける集中度算出処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第３の実施の形態に係る運転支援システムの構成を示す概略図である。
【図８】（Ａ）電極Ｏ１を用いて計測した注意集中度と反応時間との関係を示すグラフ、（Ｂ）電極Ｏ２を用いて計測した注意集中度と反応時間との関係を示すグラフ、及び（Ｃ）電極Ｃｚを用いて計測した注意集中度と反応時間との関係を示すグラフである。
【符号の説明】
【００７８】
１０   集中度算出装置
１２   眼球運動計測装置
１４   脳波計測装置
１４Ａ 電極
１６、３１６  コンピュータ
１８   出力装置
２０   信号抽出部
２０Ａ 脳波記憶部
２０Ｂ 脳波抽出部
２２   ピーク値検出部
２４   集中度算出部
３１０ 運転支援システム
３１８ 運転支援装置
３２６ 集中判定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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