(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転者の心臓の拍動間隔を検出する拍動間隔検出手段と、
車両運転中に発生する運転状態の変化またはこれに関連するイベントを検出するイベント検出手段と、
同じイベントが発生した場合に、前記拍動間隔の変化の有無を判定し、該イベントの発生回数に対する当該イベントにより拍動間隔の変化が検出された回数の比率を学習する学習手段と、
前記比率が所定比率より大きいイベントを運転者状態判定基準として特定する判定基準特定手段と、
前記運転者状態判定基準として特定されたイベントが発生した場合に、前記拍動間隔の変化の有無に基づいて、前記運転者の状態を推定する運転者状態推定手段と、を備える運転者状態推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の運転者状態推定装置において、
前記学習手段は、所定の下限回数以上発生したイベントについてのみ前記比率を学習する運転者状態推定装置。
【請求項３】
請求項２に記載の運転者状態推定装置において、
前記学習手段は、前記下限回数以上発生したイベントが所定の上限回数を越えた場合には、時間的直近に発生した前記上限回数を超えないイベントについて前記比率を学習する運転者状態推定装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の運転者状態推定装置において、
前記学習手段は、前記イベント検出手段により検出されるイベントの一致度により同一イベントを細分類し、当該細分類されたイベントと前記拍動間隔の変化状態の関係を学習する運転者状態推定装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載の運転者状態推定装置において、
前記判定基準特定手段は、発生回数が多くかつ前記比率が大きいイベントほど、運転者状態推定の判定基準の重み付けを大きくする運転者状態推定装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項に記載の運転者状態推定装置において、
前記運転者状態推定手段は、前記イベント検出手段によりイベントが検出され、前記拍動間隔に変化がなく、前記拍動間隔により求められる心拍数が所定値より高い状態を維持する場合に、運転者は、イライラ状態、不安状態または考え事をしている状態であると推定する運転者状態推定装置。
【請求項７】
請求項６に記載の運転者状態推定装置において、
前記運転者状態推定手段は、前記イベント検出手段による検出情報に基づいて、前記運転者がイライラ状態、不安状態または考え事をしている状態のうちどれに該当するかを決定する運転者状態推定装置。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか一項に記載の運転者状態推定装置において、
前記運転者状態推定手段は、前記イベント検出手段によりイベントが検出され、前記拍動間隔に変化がなく、前記拍動間隔により求められる心拍数が所定値より高い状態を維持し且つ分散値が所定値より大きい状態である場合に、運転者は体調不良であると推定する運転者状態推定装置。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれか一項に記載の運転者状態推定装置において、
前記運転者状態推定手段は、前記イベント検出手段によりイベントが検出され、前記拍動間隔に変化がなく、前記拍動間隔により求められる心拍数が所定値より低い状態を維持し且つ分散値が所定値より小さい状態である場合に、運転者は、注意力が低下したぼんやり状態であると推定する運転者状態推定装置。
【請求項１０】
請求項１〜９のいずれか一項に記載の運転者状態推定装置において、
前記運転者状態推定手段は、前記イベント検出手段によりイベントが検出され、前記拍動間隔に変化がなく、前記拍動間隔により求められる心拍数が所定値より低い状態を維持し且つ分散値が所定値より大きい状態である場合に、運転者は、居眠り状態であると推定する運転者状態推定装置。
【請求項１１】
請求項１〜１０のいずれか一項に記載の運転者状態推定装置において、
前記運転者状態推定手段は、前記イベント検出手段によりイベントが検出されていない状態が所定時間以上継続し、前記拍動間隔検出手段により心拍数の断続的な上昇が検出された場合に、運転者は、眠気との葛藤状態であると推定する運転者状態推定装置。
【請求項１２】
請求項１〜１１のいずれか一項に記載の運転者状態推定装置において、
前記判定基準特定手段による判定基準の特定過程に基づいて、前記運転者の運転適正度を判定する運転適正度判定手段をさらに備える運転者状態推定装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載の運転者状態推定装置において、
前記運転適正度判定手段は、発生するイベントに対する拍動間隔の変化の関係性から運転者状態判定基準を特定するのに必要な時間に基づいて運転適正度を判定する運転者状態推定装置。
【請求項１４】
車両運転中に発生する運転状態の変化またはこれに関連する同じイベントが発生した場合に、運転者の心臓の拍動間隔の変化の有無を判定して該イベントの発生回数に対する当該イベントにより拍動間隔の変化が検出された回数の比率を学習するステップと、
前記比率が所定比率より大きいイベントを運転者状態判定基準として特定するステップと、
前記運転者状態判定基準として特定されたイベントが発生した場合に、前記拍動間隔の変化の有無に基づいて、前記運転者の状態を推定するステップと、をコンピュータに実行させる運転者状態推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転者の運転状態や運転適正度などを判定または推定する運転者状態推定装置およびプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
車両の運転者の身体状態を計測する運転者状態計測装置に関し、運転者毎の運転者状態データを走行状況区分と関連づけて記憶し、新たに運転者状態データを検出したときに、同一走行状況区分に関連する運転者状態データを読み出し比較することにより、個々の運転者の個人差や走行状況の変化に対応させて、運転者の状態の変化を知ることができる技術が知られている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−１５１２３０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、上記従来技術では、運転者の状態変化を検出するためには、新たに検出された運転者状態データと前回の運転者状態データや運転者状態データの平均値とを比較しなければならない。したがって、推定精度を高めるためにはデータ検出に比較的長い時間が必要となる。
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、短時間で運転者状態を推定できる運転者状態推定装置及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、イベントの発生回数に対する当該イベントにより拍動間隔の変化が検出された回数の比率が大きいイベントを運転者状態の判定基準として特定し、該比率の有無により運転者状態を推定することによって、上記課題を解決する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、イベントの発生回数に対する当該イベントにより拍動間隔の変化が検出された回数の比率が大きいイベントを運転者状態の判定基準として特定するので、該比率の有無を判定し易い。その結果、短時間のデータ検出であっても精度良く運転者状態を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施の形態を適用した運転者状態推定装置を示すブロック図である。
【図２】図１の心電信号検出装置により検出される心電波形例を示すグラフである。
【図３】図１の拍動間隔算出回路から出力される拍動間隔ＲＲＩより変換した分間の瞬時心拍数を示す図である。
【図４】図１の学習回路および運転者状態判定基準特定回路における情報処理手順を示すフローチャートである。
【図５】図４のステップ５０２〜５０５で実行される情報処理を説明するための一例を示す図である。
【図６】図４のステップ５０４で実行される情報処理を説明するための一例を示す図である。
【図７】図１のイベント検出回路で実行されるイベントの細分類の一例を示す図である。
【図８】図１のイベント検出回路で実行されるイベントの細分類の他例を示す図である。
【図９】図１のイベント検出回路で実行されるイベントの細分類のさらに他例を示す図である。
【図１０】図１のイベント検出回路で実行されるイベントの細分類のさらに他例を示す図である。
【図１１】図１のイベント検出回路で細分類されたイベントの一例を示す図である。
【図１２】図１の運転者状態推定回路における情報処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１３】図１の運転者状態推定回路における情報処理手順の他例を示すフローチャートである。
【図１４】図１２のステップ１３０８で実行される情報処理を検証した実験結果の一例を示す図である。
【図１５】図１２及び図１３の情報処理手順による運転者状態の推定方法を示す図である。
【図１６】本発明の他の実施の形態を適用した運転者状態推定装置を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００１０】
《第１実施形態》
図１は本発明の一実施の形態を適用した運転者状態推定装置を示すブロック図であり、たとえば運転中に高頻度で発生するイベントと運転者の拍動間隔の変化状態の関係性から、多用途で高精度の運転者状態の推定と運転者の運転適正度を判定する装置例及び方法例について説明する。
【００１１】
本例に係るイベントとは、車両運転中に発生する運転状態の変化または車両運転中に発生する運転状態の変化に関連する事象を意味し、運転者の状態に影響を与える各種事象が含まれる。その代表的な運転状態の変化には、車両の加速、減速、合流、交差点での右左折、後続車の接近、先行車への接近などが含まれ、運転状態の変化に関連する事象には、歩行者の飛び出し、走行時刻、天候、走行路幅などが含まれる。
【００１２】
同図に示すシステムは、イベント検出回路１と、該イベント検出回路１に検出情報を出力する車速センサ２、舵角センサ３、アクセルセンサ４、ブレーキセンサ５、先行車及び／又は後続車との車間距離センサ６、雨滴センサ７、ウィンカーセンサ８、変速機のシフト位置センサ９、ＧＰＳ１０、地図情報１１といった各種センサ類と、複数の登録された運転者の中から測定時の運転者を特定する運転者特定装置１２と、ステアリング上に設置されたプラス極１３及びマイナス極１４と、心電信号検出装置１５と、該心電信号検出装置１５の信号から心臓の拍動間隔を算出する拍動間隔算出回路１６と、イベント検出回路１及び拍動間隔算出回路１６からの信号を受けて運転者毎にその関係性を学習する学習回路１７と、該学習回路１７の学習内容に基づき運転者状態の判定基準を特定する運転者状態判定基準特定回路１８と、該運転者状態判定基準特定回路１８により特定された判定基準信号を用いて、その後に出力されるイベント検出回路１及び拍動間隔算出回路１６の各信号からその関係性を判定することにより運転者状態を推定する運転者状態推定回路１９と、を備える。
【００１３】
運転者特定装置１２は、フロントパネル近傍に配置されたタッチパネル式のスイッチを有し、個々のスイッチに予めそれぞれ異なる運転者が登録されている。運転者が自分の登録されたスイッチを押圧すると、その運転者情報が学習回路１７に出力される。
【００１４】
心電信号検出装置１５は、電極１３,１４を用いて運転者の手から心電信号を採取し、この検出信号を拍動間隔算出回路１６へ出力する。図２は心電波形を示すグラフであり、同図（ａ）は人間の胸部に電極を装着して採取される心電波形を示し、同図（ｂ）は本例により採取された心電波形を示す。
【００１５】
同図（ｂ）に示すように手の平から採取した本例の心電信号は、同図（ａ）の心電信号に比べて、基線の変動が観測されるものの拍動のタイミングを十分に検出することができる。これまでの一般的な技術では、心電図信号を得るには身体に電極を装着する必要があったが、本例では医療用途のように正確な波形診断が目的ではないため、運転者の心電信号をハンドルに取り付けた電極１３，１４からでも測定することができる。
【００１６】
なお、身体に電極を装着することなく拍動タイミングを検出する方法としては、シートに取り付けた振動センサを用いて周波数解析するものや、マイクロ波のドップラー効果を用いるものや、皮膚−衣類−電極間に容量性結合を形成し、結合部の静電容量を通じて心臓活動電位の交流成分を計測するものがあり、本例の電極１３,１４による方法に代替することもできる。
【００１７】
拍動間隔算出回路１６は、運転者から採取した心電信号から拍動の時間間隔であるＲＲＩ（Ｒ−Ｒ  ｉｎｔｅｒｖａｌ）データを検出し、ＲＲＩデータの正規化分散値ＲＲＶと、図３に示すＲＲＩから分間の瞬時心拍数に変換し算出した平均心拍数ＢＥＡＴからなる二次元データを算出し、これを学習回路１７及び運転者状態推定回路１９へ出力する。
【００１８】
学習回路１７は、イベント検出回路１によりイベントが検出された場合に、拍動間隔算出回路１６により算出される拍動間隔の変化の有無を判定し、該イベントの発生回数に対する拍動間隔の変化比率を学習する。
【００１９】
運転者状態判定基準特定回路１８は、学習回路１７により学習された拍動間隔の変化比率が、予め定められた所定比率より大きいイベントを特定し、これを運転者状態判定基準として運転者状態推定回路１９に出力する。
【００２０】
運転者状態推定回路１９は、運転者状態判定基準特定回路１８により特定されたイベントを運転者状態判定基準に特定し、このイベントが発生した場合に拍動間隔の変化の有無に基づいて運転者の状態を推定する。
【００２１】
なお、イベント検出回路１、拍動間隔算出回路１６、学習回路１７、運転者状態判定基準特定回路１８、運転者状態推定回路１９は、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ及びＲＡＭを含む一つ又は複数のマイクロコンピュータで構成することができる。
【００２２】
次に情報処理手順を説明する。
【００２３】
図４は、学習回路１７および運転者状態判定基準特定回路１８の情報処理手順を示すフローチャートである。
【００２４】
まず、ステップ５０１では、車両の走行に応じて出力される車速センサ２、舵角センサ３その他のセンサ類４〜１１などの検出信号をイベント検出回路１に入力する。
【００２５】
ステップ５０２では、それぞれの検出信号から条件を満たすイベントＸが発生したかどうかの判定を行う。このイベントＸを図５に示す具体例で説明する。
【００２６】
同図に示すように、イベントＸには、予めイベントとして登録されている加速、合流、交差点での右左折、後続車の接近などが含まれ、加速、減速などのように走行中に常に発生するイベントと、合流、交差点での右左折など道路上の特定の地点でのみ発生するイベントがある。したがって、加速イベントなどのように地点を特定することなく発生するイベントについては、加速イベントであって合流イベントでもあるというように、他の合流や車線変更などのイベントと重複して認識されることもある。
【００２７】
ステップ５０２でイベントＸの発生がない場合は、一連のフローを抜けてステップＳ５０１へ戻り新たな検出信号の入力を行う。これに対し、ステップ５０２でイベントＸの発生があったと判定された場合は、ステップ５０３に移行してイベントＸのカウントアップ（回数計測）を行う。この処理を図５に示す具体例で説明する。
【００２８】
イベントＸとは、加速、合流、交差点での右左折、後続車の接近などの何れかであり、ステップ５０３でカウントアップされた数値は、各々のイベントの発生回数として記録される。たとえば、同図に示す状態から加速イベントが発生したと判定されたら同図の発生回数１００回を１０１回にカウントアップする。
【００２９】
ステップ５０４では、イベントＸに対応する拍動間隔の変化があったかどうかを判定する。この判定方法を図６に示す合流イベントの例で説明する。
【００３０】
図６（ａ）は、右下から右上に向かう一般道から、右から左に向かうバイパス道に左側から合流する地点の地図を示し、図６（ｂ）は、図６（ａ）の地図に示すＡ点〜Ｄ点の地点を通過する経過時間を横軸にして、左の縦軸に車速、右の縦軸に平均心拍数を示したグラフである。
【００３１】
該当する車両は、運転者によってコントロールされ、交差点Ｂでの左折に備え、Ａ点から徐々に減速してＢ点に達し、その後左折して合流するＣ点に向けて徐々に加速し、Ｄ点で合流が完了する。この合流という一連のイベント（運転操作）において、運転者は通常の運転状態より運転に注意を払う必要がある。このため、運転者自身は気づいていないかもしれないが、同図に示すように注意レベルを上げることで心拍数が上昇している。この傾向は運転者を限定すればかなり標準化され、同じイベントに対し、同じように反応し、同じような心拍数の上昇として計測することができる。
【００３２】
つまり、ある程度の運転経験のある運転者は、注意力を上げなければならないイベント発生時とそうでない時とを、的確に使い分けるメリハリのある運転をする傾向が強い。
【００３３】
ステップ５０４で拍動間隔の変化があったと判定された場合は、ステップ５０５に移行して、イベントＸに対する反応カウンタ（図５の拍動間隔の変化のあった回数）をカウントアップしたのち、ステップ５０６へ移行する。ステップ５０４で拍動間隔の変化がなかったと判定された場合は、ステップ５０５をスルーしてステップ５０６に移行する。
【００３４】
ステップ５０６では、各々のイベントＸの発生に対する拍動間隔の変化比率を算出する。その具体例を、図５を用いて説明する。
【００３５】
同図に示すように、イベントＸが加速イベントである場合の発生回数が１００回であり、この加速イベントに対して拍動間隔の変化があった回数が７２回であるとすると、ステップ５０６で算出される拍動間隔の変化比率は７２％になる。すなわち、本例に係る拍動間隔の変化比率とは、そのイベントＸの発生回数に対する拍動間隔の変化が検出された回数の割合として定義され、この特性値の意味するところは、イベントＸが発生したときにどれだけ高い確率で拍動間隔の変化が検出されるかという関連性を示す値ということになる。
【００３６】
なお、その他のイベント別の変化比率は、合流イベントでは８０％、交差点での右左折イベントでは７９％、後続車の接近イベントでは１００％となっている。これらの例でいえば、後続車の接近イベントの拍動間隔の変化比率が最も高く、加速イベントの拍動間隔の変化比率が最も低いことになる。
【００３７】
以上が学習回路１７で実行される情報処理手順である。
【００３８】
これに対し、ステップ５０７以降は、ステップ５０６までのイベントに対する拍動間隔変化の反応の学習内容に基づき、運転者状態判定基準特定回路１８にて実行される運転者状態の判定基準を特定する情報処理手順である。
【００３９】
ステップ５０７ではイベントＸの発生回数（図５参照）が所定値Ｈを超えたかどうかを判定する。この所定値Ｈはイベント発生回数の上限値を意味し、拍動間隔の発生比率を算出するためのイベント発生数を制限し、イベント発生回数が所定値Ｈを越えたらデータを更新して発生比率を算出する。イベント発生回数が所定値Ｈを超えたと判定された場合は、ステップ５０９に移行して判定データ数を上限値Ｈで固定し、Ｈ個の直近のイベントデータに更新しながらステップ５１０でイベント発生回数と拍動間隔の変化比率に基づいて運転者状態の判定基準を特定し、更新する。このステップ５０７により、常に新しい状況でイベントに対する心拍間隔の変化比率を学習することができる。
【００４０】
ステップ５０７でイベント発生回数が所定値Ｈを超えていないと判定された場合はステップ５０８に移行し、イベント発生回数が所定値Ｌを超えたかどうかを判定する。所定値Ｌはイベント発生回数の下限値を意味し、この発生回数を超えた時に初めてそのイベントＸを運転者状態判定基準として用いることとしている。
【００４１】
そして、ステップ５０８でイベント発生回数が所定値Ｌを超えたと判定された場合はステップ５１０に移行し、イベント発生回数と拍動間隔の変化比率に基づいて運転者状態の判定基準の特定を行う。
【００４２】
ステップ５０７、５０８のイベント発生回数の所定値Ｈ（上限値）とＬ（下限値）は、図５に示すイベント毎にその発生頻度に基づいて互いに異なる値とすることもできる。つまり、加速イベントのように発生頻度の高いものは、その上限値Ｈ、下限値Ｌ共に大きい値とし、これに対して後続車の接近のように発生頻度の低いイベントは小さい値とすることもできる。
【００４３】
以上のステップ５０７〜５１０の処理手順について、加速イベントを例に挙げ、ステップ５０７、５０８の処理内容に具体的な数値を当てはめて説明する。下限値Ｌ＝５０，上限値Ｈ＝１００，運転者状態判定基準として特定するか否かの変化比率の閾値が８０％に設定されているものとする。
【００４４】
ステップ５０８において加速イベントの発生回数が５０回を超えたらステップ５１０に移行し、その時のイベント発生回数に対する拍動間隔の変化比率を求め、運転者の状態判定基準として用いるかどうかを判定する。例えば、５０回発生した加速イベントのうち拍動間隔の変化が４０回検出されたとすると、拍動間隔の変化比率は８０％となるが、８０％以上であれば運転者状態判定基準として特定する。ここで８０％未満である場合は、ステップ５０１へ戻ってその後の加速イベントの発生を待ち、拍動間隔の変化比率が８０％を超えるか否かの判定を続ける。
【００４５】
この処理を繰り返す中で、上限値Ｈの１００回に達したら、比率を算出している分母を最新のデータ１００回に更新し、１００回の加速イベントに対する拍動間隔の変化比率を算出し、常に新しいデータで運転者状態判定基準の更新を続ける。
【００４６】
なお、イベントＸの発生回数に対する拍動間隔の変化比率の閾値は、上述の例で記載した８０％のように一つの基準とするだけでなく、複数の判定基準を設定し、その値によって、その後行う運転者状態推定の判定に関する重み付けを変えることもできる。
【００４７】
次に、イベント検出回路１により検出されるイベントの検出情報の一致度により同一イベントを更に細分類する方法について説明する。
【００４８】
図７に加速イベント、図８に合流イベント、図９に交差点での右左折イベント、図１０に後続車の接近イベントの例を示す。このうち図７の加速イベントの例で細分類の詳細を説明する。
【００４９】
加速イベントを更に細かく分類する区分としては、図７に示すように、１．加速度、２．初速、３．Ｍａｘ速度、４．発生時刻、５．天候などが挙げられる。図７に示すように、加速度区分は車速センサ又はＧセンサで分類することができ、同様に初速およびＭａｘ速度は車速センサ、時刻は時計又はＧＰＳ、天候は雨滴センサ又はワイパースイッチセンサ又は温度センサでそれぞれ分類することができる。そして、これらに基づいて図１１に示すように加速イベントをイベントパターンＡ〜Ｄに細分類することができる。
【００５０】
図１１の加速イベントパターンＡを例に、その内容を説明すると、加速イベントパターンＡの加速度区分はｃで加速度Ｇは０．３〜０．４の間、初速はａで０〜５ｋｍ／ｈ、加速後のＭａｘ速度はｃで４０〜６０ｋｍ／ｈ、発生した時刻はｂで４時から８時の間、天候は晴れまたは曇りであったという状態である。この後、この条件に合う加速イベントをパターンＡとして学習し、異なった加速イベントは、随時、パターンＢ、Ｃ、Ｄとパターンを増やしながら学習する。そして、この中で運転者の拍動間隔の変化が起こりやすいものと、そうでないものとを分類することで、個人差を考慮したより精度の高い運転者状態推定が可能となる。
【００５１】
次に、このようにして運転者状態判定基準特定回路１８で特定した判定基準を用いた運転者状態推定回路１９の情報処理手順を、図１２に示すフローチャートを用いて説明する。
【００５２】
図１２のフローチャートでは、運転者状態推定回路１９に運転者状態の判定基準として加速イベントが設定されている場合を例に説明する。
【００５３】
まず、ステップ１３０１では、車両の走行に応じて出力される車速センサ２や舵角センサ３その他のセンサ類４〜１１などの検出信号をイベント検出回路１に入力する。
【００５４】
ステップ１３０２では、運転者状態判定基準特定回路１８によって特定された加速イベント条件を満足するかどうかを判定する。ステップ１３０２で加速イベントの発生がない場合は、一連のフローを抜けてステップ１３０１へ戻り新たな検出信号の入力を行う。これに対し、ステップ１３０２で加速イベントの発生があったと認識された場合はステップ１３０３に移行し、拍動間隔の変化があったかどうかを判定する。
【００５５】
ステップ１３０３で拍動間隔の変化があったと判定された場合は、拍動間隔の変化比率が高い加速イベントにおいて予想される拍動間隔の変化が検出されたので、その運転者は正常な状態で運転していると判断し、一連のフローを抜けてステップ１３０１へ戻り新たな検出信号の入力を行う。
【００５６】
これに対し、ステップ１３０３で加速イベントに対する拍動間隔の変化がなかったと判定された場合は、運転者が何らかの異常状態にあるとしてステップ１３０４以降の判定を行う。
【００５７】
ステップ１３０４では、拍動間隔算出回路１６で算出される心拍数が平常時より高いかどうかを判定する。心拍数が平常時より高い場合はステップ１３０５に移行し、次に拍動間隔の分散値が平常時より大きいかどうかを判定する。
【００５８】
ステップ１３０４で心拍数が平常時より高く、ステップ１３０５で拍動間隔の分散値が平常時より大きい（すなわち拍動間隔のバラツキが大きい）と判定された場合は、ステップ１３０９に移行し、運転者は体調不良状態にあると推定する。運転者が発熱や腹痛といった体調不良状態にある時は、心拍数が通常より上がるだけでなく、拍動間隔の乱れも大きくなり、イベントに対する拍動間隔の変化のメリハリは確認できなくなることが本発明者らにより知見されている。
【００５９】
これに対し、ステップ１３０５で分散値が平常時より大きくないと判定された場合、すなわち拍動間隔のバラツキが小さい場合は、ステップ１３０６に移行する。
【００６０】
ステップ１３０６では、加速イベントが発生し、拍動間隔に変化がなく、心拍数が平常時より高い状態を維持していて、拍動間隔の分散値が平常時と特に変化していない状態において、予め条件設定している検出信号（センシング情報）の有無を確認する。ステップ１３０６で該当するセンシング情報が特にないと判定された場合はステップ１３０８に移行して、現在の運転者状態を運転に関係しない考え事をしており運転に集中できていないとする。
【００６１】
この状態を、加速イベントと心拍数との関係を検証した実験結果を示す図１４を用いて説明する。
【００６２】
図１４（ａ）は、加速イベント（車速のグラフに示す矢印）の発生に対し、拍動間隔の変化（心拍数のグラフに示す矢印）が検出され、加速イベントに対するメリハリのある注意が向けられた通常状態の運転を示している。これに対し図１４（ｂ）は、加速イベントが発生しているにも拘らず、これに対応する心拍間隔の変化が見られないことが分かる。このデータを収集した時の被験者のアンケート結果からは、この時間帯に非常に気にかかることがあり、運転に十分集中できていなかったことが確認されている。
【００６３】
さらに図１４の実験結果を用いて、学習回路１７におけるイベント発生回数に対する拍動間隔の変化比率による運転者状態推定の判定に関する重み付けの変え方について説明する。
【００６４】
学習時にイベント発生回数に対する拍動間隔の変化比率が非常に高かった場合は、その後に発生する加速イベントに対し、１回でも拍動間隔の変化が見られなかった場合に運転者は異常状態であると推定する一方で、学習時にイベント発生回数に対する拍動間隔の変化比率が低かった場合は、数回連続する拍動間隔の変化により運転者状態の異常を推定するといったように、重み付けを変えることもできる。これにより、特定された運転者に対する運転者状態の推定精度が向上する。
【００６５】
なお、学習過程において、イベントに対する拍動間隔の変化が見られない状態が連続すると運転者状態判定基準から外れることになる。
【００６６】
図１２に戻り、ステップ１３０６で予め設定しているセンシング情報があると判定された場合は、ステップ１３０７に移行してセンシング情報による運転者状態の推定を行う。たとえば、イベント発生時のセンシング情報により、渋滞または急操舵、急ブレーキが検出された場合は、運転者はイライラ状態にあると推定し、初めての走行経路の走行中や悪天候である場合は、不安状態にあると推定する。
【００６７】
一方、ステップ１３０４で心拍数が平常時かまたはそれ以下であると判定され、ステップ１３１０で拍動間隔の分散値が平常時と変わらないと判定された場合は、ステップ１３１１に移行し、運転者は、注意レベルが低下したぼんやりした状態であると推定する。これに対し、ステップ１３１０で拍動間隔の分散値が平常時より大きいと判定された場合はステップ１３１２に移行し、運転者は居眠り状態であると推定する。
【００６８】
つぎに、図１３のフローチャートを用いてイベントの発生がない時間が継続している時に拍動間隔の変化が検出された時の運転者の状態推定方法について説明する。
【００６９】
ステップ１４０１では、学習回路１７と運転者状態判定基準特定回路１８により特定されているイベントの発生がない時間を計測するタイマーを作動させる。なお、図１３のフローチャートの判定ステップとしては記載していないが、この状態推定を行うには、事前に複数個のイベントが学習されていることが前提条件となる。
【００７０】
ステップ１４０２では、各種センサ類２〜１１の検出信号を入力し、ステップ１４０３で条件を満たすイベントが発生したかどうかを判定する。
【００７１】
ステップ１４０３で該当するイベントの発生があると判定された場合はステップ１４０７に移行し、イベントなしタイマーをリセットしたのち、ステップ１４０１へ戻って再スタートさせる。
【００７２】
ステップ１４０３で条件を満たすイベントの発生がないと判定された場合は、ステップ１４０４に移行する。ステップ１４０４では、イベントなしタイマーが所定時間を超えたかどうかを判定し、タイマーが所定時間を超えるまでは、ステップ１４０３で条件を満たすイベントの発生を判定しながらフローチャート記載の処理を繰り返す。
【００７３】
これに対し、ステップ１４０４でイベントなしタイマーが所定時間を超えたと判定された場合は、ステップ１４０５に移行し、断続的な拍動間隔の変化があったかどうかを判定する。イベントがない状態が継続している中で、断続的な拍動間隔の変化があったと判定された場合はステップ１４０６に移行し、運転者は、眠気との葛藤状態であると推定する。そしてこの後、ステップ１４０７に移行してイベントなしタイマーをリセットし、再スタートさせることで、つぎの時間区間における判定に移る。図１２及び図１３の情報処理手順について、運転者状態の推定方法の一例をまとめると図１５に示すようになる。
【００７４】
以上のとおり、本例の運転者状態推定装置によれば、図５に示す拍動間隔の変化比率が大きいイベント、たとえば後続車の接近イベント（１００％）や合流イベント（８０％）を運転者状態の判定基準として特定するので、多数のイベントの発生をサンプリングしなくても拍動間隔の変化比率の有無を判定し易い。その結果、短時間のデータ検出であっても精度良く運転者状態を推定することができる。
【００７５】
また学習段階において、イベント発生回数の下限値Ｌを超えたイベント、すなわち発生頻度の高いイベントを運転者状態の判定基準として特定するので、拍動間隔の変化比率の精度が高くなり、しかも発生頻度が高い分だけ短時間で推定結果を得ることができる。
【００７６】
また学習段階において、イベントの発生回数が上限値Ｈを超えたら最新のイベントデータに更新した上で拍動間隔の変化比率を算出するので、運転者の適正度の変動に応じて正確な状態を推定することができる。
【００７７】
また学習段階において、イベントを細分類することで発生するイベントに対する運転者状態の推定精度が向上し、また細分類した分だけ短時間で推定結果を得ることができる。
【００７８】
また判定基準の特定段階において、イベントの発生回数が多いほど、および／または拍動間隔の変化比率が高いイベントほど運転者状態判定基準として特定するように重み付けすることで、推定精度が向上し、しかも発生回数が多い分だけ短時間で推定結果を得ることができる。
【００７９】
《第２実施形態》
図１６は、本発明の他の実施の形態を適用した運転者状態推定装置を示すブロック図であり、本例では運転者の適正度を判定する装置として構成された例を説明する。
【００８０】
本例は、図１の運転者状態推定装置と同じように、イベント検出回路１と、複数の登録された運転者の中から測定時の運転者を特定する運転者特定装置１２と、ステアリング上に設置されたプラス極１３及びマイナス極１４と、心電信号検出装置１５と、該心電信号検出装置１５の信号から心臓の拍動間隔を算出する拍動間隔算出回路１６と、イベント検出回路１及び拍動間隔算出回路１６からの信号を受けて運転者毎にその関係性を学習する学習回路１７と、該学習回路１７の学習内容に基づき運転者状態の判定基準を特定する運転者状態判定基準特定回路１８と、該運転者状態判定基準特定回路１８により特定された判定基準信号を用いて、その後に出力されるイベント検出回路１及び拍動間隔算出回路１６の各信号からその関係性を判定することにより運転者状態を推定する運転者状態推定回路１９と、イベント検出回路１で検出したイベントと拍動間隔算出回路１６で検出した拍動間隔変化状態の関係性の学習のし易さから運転適正度を判定する運転適正度判定回路２０と、を備える。本例の運転者状態推定装置は図１に示す装置に運転適正度判定回路２０を付け加えることで、両方の機能を両立させることもできる。
【００８１】
運転適正度判定回路２０における運転適正度の判定方法は、図４に示すフローチャートのステップ５０８のイベント発生回数が所定値Ｌを超え、そのイベントに対する拍動間隔の変化比率が高く、運転者が注意を要する特定のイベントを自分で標準化していて、すなわちメリハリのある運転ができている運転者に対しては運転適正度が高いと判定する。
【００８２】
したがって、注意を要する特定のイベントを本例の運転者状態推定装置が短時間に学習できるほど、運転適正度が高いと判定することもできる。運転者が初心者である場合は、イベントの有無の関係なく常に心拍数が高く学習に要する時間が長くなるため、運転適正度が低いと判定することができる。
【００８３】
また、一度学習できても、そのルール化が安定せず、すぐキャンセルされるような運転者は、気分屋でむらっ気のある運転者と判定することもできる。
【００８４】
以上のとおり、本例の運転者状態推定装置によれば、多数のイベントの発生をサンプリングしなくても拍動間隔の変化比率の有無を判定し易い。その結果、上記第１実施形態の効果に加えて、短時間のデータ検出であっても精度良く運転者の適正度を判定することができる。
【００８５】
ちなみに、上記電極１３，１４、心電信号検出装置１５及び拍動間隔算出回路１６は本発明に係る拍動間隔検出手段に相当し、上記各種センサ２〜１１及びイベント検出回路１は本発明に係るイベント検出手段に相当し、上記学習回路１７は本発明に係る学習手段に相当し、上記運転者状態判定基準特定回路１８は本発明に係る判定基準特定手段に相当し、上記運転者状態推定回路１９は本発明に係る運転者状態推定手段に相当し、上記運転適正度判定回路２０は本発明に係る運転適正度判定手段に相当する。
【符号の説明】
【００８６】
１…イベント検出回路
２…車速センサ
３…舵角センサ
４…アクセルセンサ
５…ブレーキセンサ
６…車間距離センサ
７…雨滴センサ
８…ウィンカーセンサ
９…シフト位置センサ９
１０…ＧＰＳ
１１…地図情報
１２…運転者特定装置
１３…プラス極
１４…マイナス極
１５…心電信号検出装置
１６…拍動間隔算出回路
１７…学習回路
１８…運転者状態判定基準特定回路
１９…運転者状態推定回路
２０…運転適正度判定回路
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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