(57)【要約】  【課題】  検出精度が高く、無拘束で生体情報を検出できる車内生体情報検出装置を提供すること。  【解決手段】  ステッフ゜100で、各センサ素子部１１からの信号に基づいて圧力センサを分類する。ステッフ゜110では、（Ａ）、（Ｂ）圧力センサのセンサ出力を無くすようなＦＩＲフィルタを構築する。ステッフ゜120では、ＦＩＲフィルタを用いて、（Ｃ）圧力センサのセンサ出力をフィルタリングする。ステッフ゜130では、ＦＦＴによって周波数解析を行う。ステッフ゜140では、複数の（Ｃ）圧力センサのパワースペクトルから基準センサを決める。ステッフ゜150では、位相差を算出する。ステッフ゜160では、位相差を用いて、基準センサ以外の他の（Ｃ）圧力センサの分類を行う。ステッフ゜170では、位相差が大きな他の（Ｃ）圧力センサのセンサ信号の位相を逆転する。ステッフ゜180では、基準センサのセンサ出力に対して、他の（Ｃ）圧力センサのセンサ出力を加算する。【選択図】  図４
2006346093.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車内のシートに配置された圧力センサの出力に基づいて、前記シートに着座した人体の生体活動に関する生体情報を検出する車内生体情報検出装置において、
前記シートの表面に沿って圧力センサを複数配置し、第１の所定圧力以上の圧力を検出した圧力センサと、前記第１の所定圧力より低い第２の所定圧力以下の圧力を検出した圧力センサとを、前記生体情報の検出に用いる圧力センサから除外することを特徴とする車内生体情報検出装置。
【請求項２】
前記シートの人体の心臓に対応する位置に、前記圧力センサを密に配置したことを特徴とする請求項１に記載の車内生体情報検出装置。
【請求項３】
前記複数の圧力センサの出力に基づいて、前記人体の心臓の位置を推定することを特徴とする請求項１又は２に記載の車内生体情報検出装置。
【請求項４】
車内のシートに配置された圧力センサの出力に基づいて、前記シートに着座した人体の生体活動に関する生体情報を検出する車内生体情報検出装置において、
前記シートの表面に沿って圧力センサを複数配置し、該複数の圧力センサの出力に基づいて、前記人体の心臓の位置を推定することを特徴とする車内生体情報検出装置。
【請求項５】
前記複数の圧力センサの出力と、予め求められた体位・姿勢パターンのデータとを比較して、前記人体の心臓の位置を推定することを特徴とする請求項３又は４に記載の車内生体情報検出装置。
【請求項６】
前記推定した心臓の位置に基づいて、前記圧力センサの出力を補正することを特徴とする請求項３〜５のいずれかに記載の車内生体情報検出装置。
【請求項７】
前記推定した心臓の位置の情報に基づいて、前記生体情報の検出に用いる圧力センサを選択することを特徴とする請求項３〜６のいずれかに記載の車内生体情報検出装置。
【請求項８】
前記圧力センサのうち、前記生体活動を示す生体周波数成分が検出されている圧力センサのみを、前記生体情報を検出するために用いる圧力センサとすることを特徴とする請求項１〜８のいずれかに記載の車内生体情報検出装置。
【請求項９】
前記シートの座面部にある圧力センサ、又は前記生体情報の検出に用いる圧力センサから排除した圧力センサを、前記生体活動以外の要因による振動を検出するための振動リファレンスとすることを特徴とする請求項１〜８のいずれかに記載の車内生体情報検出装置。
【請求項１０】
車両に配置された振動センサを、前記生体活動以外の要因による振動を検出するための振動リファレンスとすることを特徴とする請求項１〜９のいずれかに記載の車内生体情報検出装置。
【請求項１１】
前記振動リファレンスを用いて、前記生体活動以外の要因による振動をキャンセルする適応フィルタを作成することを特徴とする請求項９又は１０に記載の車内生体情報検出装置。
【請求項１２】
前記適応フィルタを用いて、前記圧力センサのセンサ出力のフィルタリングを行うことを特徴とする請求項１１に記載の車内生体情報検出装置。
【請求項１３】
複数の圧力センサ間の位相差を利用して、前記圧力センサの出力を補正することを特徴とする請求項１〜１２のいずれかに記載の車内生体情報検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転中のドライバ等の乗員の心拍数や呼吸数などの生体情報を検出することができる車内生体情報検出装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、運転中や睡眠中の人の心拍数や呼吸数などの生体情報を検出する方法として、各種の技術が提案されている。
例えば、寝具の下に空気袋を配置し、その内圧をマイクロフォンや圧力センサで検出し、その内圧の信号を周波数解析することによって、心拍、呼吸、体動等の生体情報を得る技術が提案されている（特許文献１参照）。
【０００３】
また、これとは別に、居眠り防止のために、ドライバの腕等に赤外線心拍センサを取り付け、この心拍センサの信号によって、運転中のドライバの心拍を検出する装置が提案されている（引用文献２参照）。
【０００４】
更に、座席に配置した心拍検出手段とそれ以外の場所に配置した感度検出手段の出力を基にして、心拍検出信号から感度検出信号を減算し、信号処理によって心拍信号を検出する技術が提案されている（引用文献３参照）。
【特許文献１】特開２００１−１４５６０５号公報  （第４頁、図２）
【特許文献２】特開平６−１９７８８８号公報  （第３頁、図１）
【特許文献３】特許第３０９８８４３号公報    （第２頁、図１）
【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、上述した引用文献１の技術では、外乱ノイズの少ない室内での生体情報の検知には有効であるが、運転時の車室内などにおいて、周波数領域の重なる信号に関しては、心拍の信号等を検出できないという問題がある。
【０００６】
また、引用文献２の技術では、赤外線心拍センサを体に拘束する必要があり、使用感や使い勝手が悪いという問題があった。
更に、引用文献３の技術では、センサ自体にノイズが混入した場合には、ノイズ検出位置と心拍検出位置とが異なることから、振動伝達関数が異なり、心拍検出センサからノイズを減算しても、ノイズ成分を除去できるものではない。また、減算した成分中の信号が、心拍信号によるものか、ノイズ減算が未熟であることによるノイズであるかどうか不明であるという問題があった。
【０００７】
本発明は、前記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、検出精度が高く、無拘束で生体情報を検出できる車内生体情報検出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（１）請求項１の発明は、車内のシートに配置された圧力センサの出力に基づいて、シートに着座した人体の生体活動（例えば心拍）に関する生体情報を検出する車内生体情報検出装置に関するものであり、本発明では、シートの表面に沿って（例えば平面状に広がるように）圧力センサを複数配置し、第１の所定圧力以上（例えば動脈閉塞圧力以上）の圧力を検出した圧力センサと、第１の所定圧力より低い第２の所定圧力以下（例えば殆ど圧力がかかっていない状態）の圧力を検出した圧力センサとを、生体情報の検出に用いる圧力センサ（検出対象）から除外する。
【０００９】
本発明では、人がシートに着座することによって生ずる圧力を、複数の圧力センサで検出するが、この複数の圧力センサのセンサ出力のなかには、人の生体活動を検出するために用いるには適当でないセンサがある。そこで、本発明では、心拍等の生体活動を検出するために好ましくない過大な圧力或いは過小の圧力を示すセンサ出力を除外するようにしている。
【００１０】
これによって、生体活動を好適に示すセンサ出力のみを使用することができるので、精度の良い測定ができるという効果がある。また、本発明では、人はシートに着座するだけでよく、無拘束であるという利点もある。
【００１１】
・ここで、検出対象とする圧力センサが複数ある場合には、例えば各センサ出力を加算することによって、測定精度を高めることができる。
・シートに配置され圧力センサとしては、少なくとも圧力センサのうち荷重を受ける例えばエアバッグ等の検出部であればよい。
【００１２】
・検出する生体活動としては、心拍や呼吸などの生体活動が挙げられる。
・複数の圧力センサは、シートの表面に沿ってアレイ状（格子状）に配置することが好ましい。これによって、シートの表面の広範囲にわたって圧力分布を検出できるので、生体活動を示すセンサ出力を漏れなく把握することができる。また、圧力分布から、例えば人の姿勢等を把握することもできる。
【００１３】
・圧力センサは、心拍等を検出する場合には、シートの背もたれ部に配置することが好ましい。つまり、心拍等を検出するためには、人体のうち心臓のある上体の荷重が加わる背もたれ部に圧力センサを配置することが好適である。
【００１４】
（２）請求項２の発明では、シートの人体の心臓に対応する位置に、圧力センサを密に配置する。
心臓に近い位置に圧力センサを密に配置することにより、心拍信号由来の成分を増加させることができ、精度良く心拍等の生体情報を得ることができる。
【００１５】
（３）請求項３の発明では、複数の圧力センサの出力に基づいて、人体の心臓の位置を推定する。
圧力センサが複数配置されている場合には、心臓の位置からの距離によりセンサ出力が異なる。従って、センサ出力を解析することにより、心臓の位置を推定することが可能である。
【００１６】
（４）請求項４の発明は、車内のシートに配置された圧力センサの出力に基づいて、シートに着座した人体の生体活動（例えば心拍）に関する生体情報を検出する車内生体情報検出装置に関するものであり、本発明では、シートの表面に沿って（例えば平面状に広がるように）圧力センサを複数配置し、複数の圧力センサの出力に基づいて、人体の心臓の位置を推定する。
【００１７】
上述した様に、圧力センサが複数配置されている場合には、心臓の位置からの距離によりセンサ出力が異なる。よって、センサ出力を解析することにより、心臓の位置を推定することが可能である。そして、心臓の位置を推定できれば、後述するように、例えば各圧力センサの出力を心臓からの距離等に応じて補正することなどにより、センサ出力の信頼性を高めることができる。その結果、心拍等の生体情報を精度良く検出することができる。
【００１８】
・ここで、検出対象とする圧力センサが複数ある場合には、例えば各センサ出力を加算することによって、測定精度を高めることができる。
・シートに配置され圧力センサとしては、少なくとも圧力センサのうち荷重を受ける例えばエアバッグ等の検出部であればよい。
【００１９】
・検出する生体活動としては、心拍や呼吸などの生体活動が挙げられる。
・複数の圧力センサは、シートの表面に沿ってアレイ状（格子状）に配置することが好ましい。これによって、シートの表面にわたって圧力分布を検出できるので、生体活動を示すセンサ出力を漏れなく把握することができる。また、圧力分布から、例えば人の姿勢等を把握することもできる。
【００２０】
・圧力センサは、心拍等を検出する場合には、シートの背もたれ部に配置することが好ましい。つまり、心拍等を検出するためには、人体のうち心臓のある上体の荷重が加わる背もたれ部に圧力センサを配置することが好適である。
【００２１】
（５）請求項５の発明は、複数の圧力センサの出力と、予め求められた体位・姿勢パターンのデータとを比較して、人体の心臓の位置を推定する。
本発明は、心臓の位置の推定方法を例示したものであり、シートに着座した姿勢の状態が分かれば心臓の位置を推定することが可能である。
【００２２】
（６）請求項６の発明では、推定した心臓の位置に基づいて、圧力センサの出力を補正する。
心臓の位置が分かった場合には、心臓の位置と複数の圧力センサとの位置関係が分かる。従って、圧力センサの位置に応じてセンサ出力の重み付けをすることが考えられる。例えば、心臓の位置に近い圧力センサのセンサ出力の精度は、遠い圧力センサより高いと考えられるので、近い圧力センサのセンサ出力を増幅させるようにして、センサ出力の重み付けをすることができる。これによって、測定精度が向上する。
【００２３】
（７）請求項７の発明では、推定した心臓の位置の情報に基づいて、前記生体情報の検出に用いる圧力センサ（検出対象）を選択する。
上述した様に、心臓の位置に近い圧力センサのセンサ出力の精度は、遠い圧力センサより高いと考えられる。よって、例えば心臓の位置に近い圧力センサのセンサ出力のみを使用するようにしてもよい。これによっても、測定精度が向上する。
【００２４】
（８）請求項８の発明では、圧力センサのうち、生体活動を示す生体周波数成分（例えば心拍周波数）が検出されている圧力センサのみを検出対象とする。
センサ出力を周波数解析することによって、生体活動を示す生体周波数成分を取り出すことができる。よって、この生体周波数成分が検出されている圧力センサのみを検出対象とすることによって、ノイズの影響を低減でき、測定精度が向上する。
【００２５】
（９）請求項９の発明では、シートの座面部にある圧力センサ、又は前記生体情報の検出に用いる圧力センサ（検出対象）から排除した圧力センサを、生体活動以外の要因による振動を検出するための振動リファレンスとする。
【００２６】
車両に搭載された圧力センサ等のセンサ出力には、生体活動以外の例えば車両振動によるノイズが重畳する。従って、このノイズの乗った振動リファレンスの信号を用いることにより、生体活動による信号が加わったセンサ出力からノイズを除去することが可能である。例えば生体活動を検出可能な圧力センサのセンサ出力から、振動リファレンスの（生体活動による信号を含まない、即ち車両振動等に起因する）信号を除去する。これによって、測定精度が向上する。
【００２７】
（１０）請求項１０の発明は、
車両に配置された振動センサ（例えばＧセンサ）を、生体活動以外の要因による振動を検出するための振動リファレンスとする。
【００２８】
これによって、前記請求項１０と同様な効果を奏する。
（１１）請求項１１の発明では、振動リファレンスを用いて、生体活動以外の要因による振動をキャンセルする適応フィルタを作成する。
【００２９】
この適応フィルタを用いることによって、生体活動による信号のみを抽出することが可能になる。
（１２）請求項１２の発明では、適応フィルタを用いて、圧力センサのセンサ出力のフィルタリングを行う。
【００３０】
これによって、生体活動や車両振動等による信号を含むセンサ出力から、生体活動のみを含む信号を抽出することができる。
（１３）請求項１３の発明では、複数の圧力センサ間の位相差を利用して、前記圧力センサの出力を補正する。
【００３１】
圧力センサはシートの表面に分布しているので、例えば心拍由来の信号は心臓の位置からの距離によって、センサ出力に位相差が生じる。従って、この位相差を低減するような補正を行うことによって、心拍由来の信号成分が大きくなるので、例えば補正したセンサ出力を加算することによって、測定精度が向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
以下に本発明の最良の実施形態（実施例）を、図面と共に説明する。
【実施例１】
【００３３】
本実施例の車内生体情報検出装置は、例えば運転席に着座した運転者の心拍等の生体情報を検出し、その生体情報に基づいて運転者の眠気やストレスの判定を行う装置である。
ａ）まず、本実施例の車内生体情報検出装置のシステム構成について説明する。
【００３４】
図１に示す様に、運転席のシート１は、運転者が着座する座面部３と背中を支持する背もたれ部５とを備えており、本実施例の車内生体情報検出装置は、主としてこのシート１に配置されている。
【００３５】
詳しくは、図２に示す様に、シート１の背もたれ部５には、その表面に沿って且つ全面に渡って、複数のエア入りバック（検出用エアバッグ）７が格子状に配置されて、エア入りバックアレイ９が構成されている。尚、検出用エアバッグ７は、圧力センサの検知部を構成している。
【００３６】
また、シート１の外には、（圧力センサの）センサ素子部１１が格子状に配列されて、センサアレイ１３が構成されている。このセンサ素子部１１は、例えばコンデンサマイクロフォン又は差圧センサ等により、検出用エアバック７の圧力を電気信号に変換するものである。
【００３７】
前記各検出用エアバッグ７は、それぞれ空気チューブ１５を介して個々のセンサ素子部１１に接続されている。つまり、各検出用エアバッック７内の圧力を各センサ素子部１１によって検出できるように、各検出用エアバッック７と各センサ素子部１１とは、１対１に対応づけて接続されている。
【００３８】
尚、検出用エアバッグ７（又は参照用エアバッグ１７）とセンサ素子部１１と空気チューブ１５とにより圧力センサが構成されている。
従って、運転者が着座し、その背中からの荷重によって検出用エアバック７に圧力が加わると、検出用エアバック７が圧縮され、その圧力が空気チューブ１５を介してセンサ素子部１１に伝わって圧力（従って荷重）を検出することができる。
【００３９】
また、座面部３のうち、着座によって圧力が変化しない位置には、振動検出センサ（振動リファレンス）として用いるために、同様なエア入りバック（参照用エアバッグ）１７が配置され、この参照用エアバッグ１７も、空気チューブ１９を介して、対応するセンサ素子部１１に接続されている。
【００４０】
前記圧力センサ（従ってセンサ素子部１１）は、電子制御装置２１に接続されている。この電子制御装置２１は、図３に示す様に、周知のマイクロコンピュータを主要部とする装置であり、ＣＰＵ２１ａ、ＲＯＭ２１ｂ、ＲＡＭ２１ｃ、バス２１ｄ、入出部２１ｅ、出力部２１ｆ等を備えている。尚、入力部２１ａには、各センサ素子部１１が接続され、出力部２１ｆには、ディスプレイ２３やスピーカ２５等が接続されている。
【００４１】
ｂ）次に、前記電子制御装置２１にて行われる処理について説明する。
図４のフローチャートで示す様に、ステップ１００では、各センサ素子部１１からの信号に基づいて圧力センサを分類する。
【００４２】
つまり、動脈閉塞圧以上の圧力センサ（以下（Ａ）圧力センサと記す）及び圧力印加のない圧力センサ（以下（Ｂ）圧力センサと記す）の場合には、ステップ１１０に進み、圧力はあるものの動脈閉塞圧未満の圧力センサ（以下（Ｃ）圧力センサと記す）の場合は、ステップ１２０に進む。
【００４３】
これは、（Ａ）圧力センサ及び（Ｂ）圧力センサの場合には、運転者の心拍等の生体活動によって加えられた圧力に対応したセンサ信号が得られないからであり、（Ｃ）圧力センサの場合には、運転者の生体活動によって加えられた圧力（即ち心拍による圧力変動）に対応したセンサ信号が得られるからである。
【００４４】
ステップ１１０では、（Ａ）圧力センサ及び（Ｂ）圧力センサのセンサ出力を無くすようなＦＩＲフィルタを構築する。つまり、（Ａ）圧力センサ及び（Ｂ）圧力センサのセンサ出力を無くすように、ＦＩＲフィルタの適応フィルタ係数を構築する。尚、この様な適応フィルタ係数の導出方法としては、例えば周知のＬＭＳアルゴリズムを採用できる。
【００４５】
ステップ１２０では、前記ステップ１１０にて構築したＦＩＲフィルタを用いて、（Ｃ）圧力センサのセンサ出力をフィルタリングする。
つまり、（Ａ）圧力センサ及び（Ｂ）圧力センサのセンサ出力は、主として運転者の生体活動の圧力以外の例えば車両の振動等による信号であると考えられるので、この（Ａ）圧力センサ及び（Ｂ）圧力センサのセンサ出力を無くすようなＦＩＲフィルタを用いて、（Ｃ）圧力センサのセンサ出力をフィルタリングする。これによって（Ｃ）圧力センサのセンサ出力から運転者の生体活動によって加えられる圧力のみを抽出することができる。
【００４６】
続くステップ１３０では、フィルタリングされたセンサ出力に対して、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）によって周波数解析を行う。
これによって、各（Ｃ）圧力センサ（ここでは（Ｃ）圧力センサが複数ある場合を考える）毎に、例えば図５に示す様な、パワースペクトルが得られる。尚、ＨＲ（ハートレイト）とは、心拍の状態を示す周波数（心拍周波数）であり、０．７〜１．８Ｈｚである。
【００４７】
続くステップ１４０では、複数の（Ｃ）圧力センサのパワースペクトルから、基準となる（Ｃ）圧力センサ（基準センサ）を決める。
例えばＨＲの範囲におけるパワースペクトルのピーク（或いは積分値）が最大のものを、基準センサとして設定する。
【００４８】
続くステップ１５０では、基準センサのセンサ出力と他の（Ｃ）圧力センサのセンサ出力との位相差（τ）を求める。
具体的には、既にステップ１３０にて計算したＦＦＴ周波数解析結果より、図６に例示する様に、基準センサにおける最大スペクトル周波数の位相に対する他の（Ｃ）圧力センサ（Ｐ１，Ｐ２）の位相をそれぞれ計算し、基準センサと他の（Ｃ）圧力センサとの位相差を算出する。
【００４９】
続くステップ１６０では、前記位相差を用いて、基準センサ以外の他の（Ｃ）圧力センサの分類を行う。具体的には、位相差が１３５〜２２５度の様に大きな場合には、ステップ１７０に進み、位相差が−４５〜４５度の様に小さな場合には、ステップ１８０に進む。
【００５０】
ステップ１７０では、位相差が大きな他の（Ｃ）圧力センサのセンサ信号の位相を逆転する。
一方、ステップ１８０では、基準センサのセンサ出力に対して、他の（Ｃ）圧力センサのセンサ出力を加算する。
【００５１】
詳しくは、位相差が小さな場合には、同位相で他の（Ｃ）圧力センサのセンサ出力を加算し、位相差が大きな場合には、逆位相にて他の（Ｃ）圧力センサのセンサ出力を加算する。これは、測定精度を高めるために、多くのセンサ出力を加算して用いるためである。
【００５２】
続くステップ１８５では、この加算したセンサ出力を用いて、心拍の変化を示す心拍曲線（心拍波形）を算出する。
続くステップ１９０では、心拍波形からＲＲＩ（心拍間隔）及び心拍数を求める。
【００５３】
続くステップ１９５では、ＲＲＩ及び心拍数から、周知の眠気の判定やストレスの判定を行う。
尚、ＲＲＩ及び心拍数から、眠気の判定やストレスの判定を行う手法については、周知であるので説明は省略するが、例えば特開平６−１９７８８８号公報や特開２００３−２９０１６４号公報に記載の手法を採用できる。
【００５４】
ｃ）この様に、本実施例では、シート１の背もたれ部５に、検出用エアバック７をアレイ状に配置して、運転者の荷重による圧力を検出している。また、圧力センサのセンサ出力を分類して、心拍を検出できる圧力センサを選択するとともに、心拍信号以外の信号成分を除去している。よって、無拘束にもかかわらず、精度の高い心拍数や心拍間隔の測定が可能である。これにより、精度の高い測定結果に基づいて、眠気の判定やストレスの判定等を好適に行うことができる。
【００５５】
尚、前記実施例１の応用例として、下記の手法（１）〜（３）を採用できる。
（１）前記参照用エアバック１７及びその圧力センサに代えて、図示しない振動センサ（例えばＧセンサ）を用いることができる。
【００５６】
この場合には、振動センサのセンサ信号と圧力センサのセンサ信号とのマッチングのために、振動センサのセンサ信号の処理に所定の伝達関数を用いる。
そして、振動センサのセンサ出力を無くすように、前記実施例１と同様にして、適応フィルタ係数を導出してＦＩＲフィルタを構築する。
【００５７】
（２）また、前記実施例１の様に、検出用エアバック７を等間隔で配置しても良いが、図７に示す様に、左肩の心臓に近い部分に、検出用エアバッグ３１を密に配置してもよい。
【００５８】
これによって、前記センサ加算されるセンサ出力が多くなるので、測定精度が向上するという利点がある。
（３）前記実施例１では、圧力センサのセンサ出力から脈波波形を求めたが、呼吸曲線（呼吸波形）を求めてもよい。
【００５９】
この場合は、前記図３に示す様に、周波数解析（ステップ１３０）を行って、呼吸動作の状態を示す０．１５〜０．４Ｈｚのパワースペクトルから、心拍と同様に呼吸に関する基準センサを決定する（ステップ１４０）。次に、各圧力センサの相互相関を導出し（ステップ１５０）、各センサ出力に応じて、位相差が大きいセンサ出力は位相を逆転し位相差が小さいセンサ出力はそのままの位相で（ステップ１６０，１７０）、センサ加算を行う（ステップ１８０）。
【００６０】
従って、この加算したセンサ出力から、呼吸波形を算出し、呼吸数を求めて、眠気やストレスの判定を行うことができる。
【実施例２】
【００６１】
次に、実施例２について説明するが、前記実施例１と同様な内容の説明は省略する。
本実施例では、前記実施例１とは処理内容が異なるので、その処理内容について説明する。尚、同様なハード構成には同様な番号を付す。
【００６２】
ａ）まず、本実施例の処理で用いる脈波伝播速度ＰＷＶの算出処理について説明する。
尚、ここでは、脈波伝播速度ＰＷＶとは、脈波が伝播する際の平均的な速度のことであり、個人差がある。
【００６３】
図８のフローチャートに示す様に、例えばアイドリング時等のような車両振動が極力少ない時に、脈波伝播速度ＰＷＶ［ｍ／ｓ］を検出するため、まず、ステップ２００にて、ＦＦＴによって、各圧力センサのセンサ出力の周波数解析を行う。
【００６４】
続くステップ２１０では、周波数解析によって得られたパワースペクトルから、各センサ信号のパワースペクトルの心拍周波数（０．７〜１．８Ｈｚ）において、パワー値が高い圧力センサを選定する。例えば心拍周波数の帯域におけるパワーの積分値が所定の閾値以上である圧力センサを選定する（通常は複数存在する）。
【００６５】
続くステップ２２０では、パワー値が高い複数の圧力センサから、最もパワー値（積分値）が高い圧力センサを、基準センサとして選定する。
続くステップ２３０では、パワー値が高い各圧力センサの全センサ出力に対して、バンドパスフィルタ（ＢＰＦ：通過域０．７〜１．８Ｈｚ）をかけてフィルタリングし、心拍周波数以外の信号以外を減衰させる。
【００６６】
続くステップ２４０では、パワー値の高い圧力センサの全てに関して、それぞれ基準センサからのピーク到達時間（Ｔｉ）を算出する。即ち、基準センサと各圧力センサとの相互相関関数の最大値を示す時間をそれぞれ算出する。
【００６７】
具体的には、下記の相互相関関数の式（１）及び式（２）から、ピーク到達時間（Ｔｉ）を算出する。
【００６８】
【数１】
2006346093.tif 000003
【００６９】
ｘ(n)：基準センサ出力
ｙ(n)：基準センサ以外の圧力センサの出力
ｉ：基準センサ以外の圧力センサの番号
ｋ：ずらし量（時間）
Ｎ：ずらし量の最大値（時間）
Ｔi＝ｋ（Ｒxy(k)が最大となる）                ・・・・・（２）
つまり、図９に例示する様に、基準センサの出力と他の（Ｃ）圧力センサの出力から、前記式（１）に基づいて相互相関関数Ｒxyを求め、前記式（２）から相互相関関数Ｒxyが最大となるｋを、ピーク到達時間Ｔｉとして求める。
【００７０】
これにより、（基準センサ以外の）前記パワー値の高い各圧力センサのピーク到達時間Ｔｉを、それぞれ求めることができる。
続くステップ２５０では、パワー値の高い圧力センサの全てに関して、下記式（３）の演算を行って、脈波伝播速度ＰＷＶを算出する。
【００７１】
【数２】
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【００７２】
Ｄi：ｉ番目の圧力センサの基準センサからの距離
ｎ ：パワー値が高いセンサ数
Ｔi：ｉ番目の圧力センサの基準センサからの脈波ピーク到達時間
尚、Ｄｉに関しては、予め各センサの位置は分かっているので、その位置情報から、基準センサと他の（心拍成分のある）圧力センサとの距離を算出できる。
【００７３】
続くステップ２６０では、前記式（３）で求めた脈波伝播速度ＰＷＶを記憶し、一旦本処理を終了する。
ｂ）次に、本実施例の処理で用いる心臓位置の推定処理について説明する。
【００７４】
図１０のフローチャートで示す様に、ステップ３００では、各圧力センサからのデータを入力する。
続くステップ３１０では、各圧力センサからの信号に基づいて体位・姿勢を決定する。
【００７５】
具体的には、各圧力センサの圧力値を２値化し、既に体位・姿勢パターンとして用意したものと、周知の相互相関関数を用いて比較する。その結果、測定データと予め用意した体位・姿勢パターンのデータとが最もよくマッチしたもの（例えば相互相関関数が最大値となるもの）を、その時点の体位・姿勢とする。
【００７６】
続くステップ３２０では、決定された体位・姿勢パターンから、心臓位置（ＨＰ）を推定する。
続くステップ３３０では、推定した心臓位置（ＨＰ）を記憶し、一旦本処理を終了する。
【００７７】
ｃ）次に、前記演算結果を用いて行われる本実施例の主要な処理について説明する。
図１１のフローチャートで示す様に、ステップ４００では、各圧力センサからのデータを入力する。
【００７８】
続くステップ４１０では、入力された各圧力センサのセンサ信号に対する第１のフィルタリングを行う。
具体的には、ＬＡＮを介して入力された振動センサのセンサ出力に基づいて、前記実施例１の応用例と同様にして、適応フィルタ係数を導出して、ＦＩＲフィルタを構築しておき、このＦＩＲフィルタによって第１のフィルタリングを行う。
【００７９】
続くステップ４２０では、ＦＦＴによって、各圧力センサのセンサ出力の周波数解析を行う。
続くステップ４３０では、周波数解析によって得られたパワースペクトルから、各センサ信号のパワースペクトルの心拍周波数（０．７〜１．８Ｈｚ）において、パワー値（例えば積分値）が所定の閾値より高い圧力センサを選定する。
【００８０】
続くステップ４４０では、パワー値が高い圧力センサのセンサ出力を、バンドパスフィルタ（ＢＰＦ：通過域０．７〜１．８Ｈｚ）をかけて第２のフィルタリングし、心拍周波数以外の信号以外を減衰させる。
【００８１】
続くステップ４５０では、下記式（４）を用いて、前記図７の処理にて得られた脈波伝播速度ＰＷＶと圧力センサの配置位置情報とを用いて、補正用時間ＴiＤiffを求める。
ＴiＤiff＝（Ｄi−心臓位置）／ＰＷＶ    ・・・（４）
これは、それぞれのセンサ位置と前記図８の処理で得られた心臓位置との差を、脈波伝播速度ＰＷＶで割ることにより算出するものである。
【００８２】
続くステップ４６０では、前記補正用時間ＴiＤiffを用いて、各圧力センサのセンサ出力の補正を行う。
具体的には、各圧力センサに補正用時間ＴiＤiffを加算し、時間同期させるようにして補正を行う。
【００８３】
続くステップ４７０では、補正後のセンサ出力の加算を行う。
以後、センサ加算されたセンサ出力に基づいて、前記実施例１と同様に、ステップ４８０にて、心拍波形を算出し、ステップ４９０にて、心拍数を導出し、ステップ４９５にて、眠気やストレスの判定を行う。
【００８４】
ｄ）この様に、本実施例では、上述した処理によって、前記実施例１と同様な効果を奏するとともに、体位・姿勢パターンを用いて心臓位置を推定し、心臓位置に応じてセンサ出力を補正する。これによって、各センサ出力のずれを好適に補正できるので、心拍数等の測定精度が向上するという効果がある。
【００８５】
また、センサ出力の補正には、脈波伝播速度ＰＷＶを用いて補正用時間ＴiＤiffを算出するので、個人差による脈波伝播速度ＰＷＶの違いの影響を低減できるという利点がある。
【実施例３】
【００８６】
次に、実施例３について説明するが、前記実施例１と同様な内容の説明は省略する。
図１２に示す様に、本実施例では、前記実施例１と同様に、運転席のシート４１の背もたれ部４３に、複数の検出用エアバッグ４５が格子状に配置されている。
【００８７】
また、シート１の外には、センサ素子部４７が格子状に配列されたセンサアレイ４９が配置されており、前記各検出用エアバッグ４５は、それぞれ空気チューブ５１を介して個々のセンサ素子部４７に接続されている。尚、座面部５３には、前記実施例１と同様な参照用エアバッグ５５が配置されている。
【００８８】
特に本実施例では、それぞれの検出用エアバック４５とセンサ素子部４７とを接続する空気チューブ５１には、圧力弁５７が配置されている。
この圧力弁５７は、例えば単位時間内に一定以上の圧力を感知すると開弁して、空気チューブ５１内の圧力（従ってセンサ素子部４７に加わる圧力）を低減するものである。
【００８９】
これによって、生体信号（この場合は心拍を示す生体信号）より極度に大きい信号を排除できるので、精度良く測定ができるという利点がある。
尚、本発明は前記実施例になんら限定されるものではなく、本発明を逸脱しない範囲において種々の態様で実施しうることはいうまでもない。
【００９０】
（１）例えば心臓の位置を推定した場合には、推定した心臓の位置から所定範囲内の圧力センサのセンサ出力のみを使用してもよい。或いは、前記所定範囲内の圧力センサのセンサ出力を増加させたり、或いは、その逆に、前記所定範囲外のセンサ出力を低減したりして、重み付けを行ってもよい。
【００９１】
（２）例えばセンサ出力の周波数解析を行い、それによって、例えば心拍周波数等の生体周波数成分が検出されている圧力センサのセンサ出力のみを使用するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９２】
【図１】実施例１の車内生体情報検出装置における検出用エアバックの配置状態を示す説明図である。
【図２】実施例１の車内生体情報検出装置のシステム構成を示す説明図である。
【図３】実施例１の車内生体情報検出装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図４】実施例１の車内生体情報検出装置の処理内容を示すフローチャートである。
【図５】実施例１におけるセンサ出力のパワースペクトルを示すグラフである。
【図６】実施例１におけるセンサ間の位相差を求めるための手法を示す説明図である。
【図７】実施例１の睡眠状態解析装置の応用例を示す説明図である。
【図８】実施例２の車内生体情報検出装置における脈波伝播速度の算出ルーチンを示すフローチャートである。
【図９】実施例２におけるピーク到達時間を求めるための手法を示す説明図である。
【図１０】実施例２の車内生体情報検出装置における心臓位置の算出ルーチンを示すフローチャートである。
【図１１】実施例２の車内生体情報検出装置のメインルーチンを示すフローチャートである。
【図１２】実施例３の車内生体情報検出装置のシステム構成を示す説明図である。である。
【符号の説明】
【００９３】
１、４１…シート
３、５３…座面部
５、４３…背もたれ部
７、３１、４５…検出用エアバッグ
１１、４７…センサ素子部
１７、５５…参照用エアバッグ
２１…電子制御装置
【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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