(57)【要約】【課題】  被験者の生理状態を正確に推定することが可能な生理状態推定装置及び方法を提供する。【解決手段】  覚醒度推定処理部２１では、被験者の作業内容に基づく第1生理指標選定部１３又は、行動特徴に基づく第2生理指標選定部１７のいずれかで選択された複数の生理指標計測部（脳波計測器、心拍計測器、皮膚インピーダンス計測器等）２０の出力を基礎とし、被験者生理状態（覚醒度）を演算する。この演算では、覚醒度推定モデル構築部１４で生成された覚醒度推定モデルに生理指標が代入され、覚醒度が求められる。覚醒度推定モデルは、第1生理指標選定部１３又は第2生理指標選定部１７で選択された生理指標計測部２０の組合せに応じて選択される。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生理状態推定装置において、
被験者動作を検出する動作検出手段と、
複数の被験者生理指標をそれぞれ検出する複数の生理指標検出手段と、
前記動作検出手段で検出された被験者動作から被験者作業を推定する作業推定手段と、
前記作業推定手段で推定された被験者作業を被験者が行う場合に、出力利用できる生理指標検出手段を選択する第1生理指標選定手段と、
前記第1生理指標選定手段で選択された生理指標検出手段の出力に基づいて被験者生理状態を演算する生理状態演算手段と、
を備えることを特徴とする生理状態推定装置。
【請求項２】
前記生理状態は、被験者の覚醒度であることを特徴とする請求項１に記載の生理状態推定装置。
【請求項３】
前記第1生理指標選定手段で選択された生理指標検出手段の組合せに応じて覚醒度推定モデルを選択する覚醒度推定モデル選択手段を更に備え、
前記生理状態演算手段は、前記覚醒度推定モデル選択手段で選択された覚醒度推定モデルに、選択された生理指標検出手段の出力を入力することで、被験者生理状態としての被験者覚醒度を演算することを特徴とする請求項２に記載の生理状態推定装置。
【請求項４】
前記作業推定手段は、
被験者作業と被験者動作の関係を格納する作業内容データベースと、
前記動作検出手段で検出された被験者動作を与える被験者作業が正しいかどうかの確度を演算し、所定確度以上の確度を有する被験者作業が前記作業内容データベース内にあれば、この被験者作業を採用して作業推定結果とする作業内容判定手段と、
を備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の生理状態推定装置。
【請求項５】
前記動作検出手段で検出された被験者動作から、出力利用できる生理指標検出手段を選択する第２生理指標選定手段を更に備え、
前記生理状態演算手段は、
前記作業内容判定手段が、所定確度以上の確度を有する被験者作業が前記作業内容データベース内に無いものと判定する場合、前記第２生理指標選定手段で選択された生理指標選択手段の出力に基づいて被験者生理状態を演算することを特徴とする請求項４に記載の生理状態推定装置。
【請求項６】
前記第1生理指標選定手段は、出力利用できる生理指標と被験者作業の関係を示すデータベースから、出力利用できる生理指標検出手段を選択することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の整理状態推定装置。
【請求項７】
前記第2生理指標選定手段は、利用できる生理指標と被験者動作の関係を示すデータベースから、出力利用できる生理指標検出手段を選択することを特徴とする請求項５に記載の整理状態推定装置。
【請求項８】
被験者の生理状態推定方法において、
被験者動作を検出する動作検出工程と、
複数の被験者生理指標をそれぞれ検出する生理指標検出工程と、
前記動作検出工程で検出された被験者動作から被験者作業を推定する作業推定工程と、
前記作業推定工程で推定された被験者作業を被験者が行う場合に、出力利用できる生理指標を選択する第1生理指標選定工程と、
前記第1生理指標選定工程で選択された生理指標に基づいて被験者生理状態を演算する生理状態演算工程と、
を備えることを特徴とする生理状態推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生理状態推定装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の生理状態推定装置は例えば特許文献１に記載されている。この生理状態推定装置においては、脈波の挙動から人体の覚醒レベルを解析することにより、運転者の居眠りを検出して警告を行っている。すなわち、運転者の腕の脈波信号をメモリに格納し、そのピークを求めることにより、心拍のR波の時間間隔などを求め、この時間間隔から更に覚醒レベルを求めている。脈波は腕において検出しなくても良く、別の箇所で検出することもできる。
【特許文献１】特開平８−２９９４４３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、腕を動作させている場合には、正確な脈波信号を得ることはできず、また、別の箇所で検出を行う場合にも、同様の状況が考えられる。すなわち、被験者の作業内容に依存して、データの有効性は変化し、被験者の覚醒度を正確に測定することができない。
【０００４】
本発明は被験者の生理状態を正確に推定することが可能な生理状態推定装置及び方法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】
【０００５】
上述の課題を解決するため、第1の発明に係る生理状態推定装置は、被験者の生理状態推定装置において、被験者動作を検出する動作検出手段と、複数の被験者生理指標をそれぞれ検出する複数の生理指標検出手段と、動作検出手段で検出された被験者動作から被験者作業を推定する作業推定手段と、作業推定手段で推定された被験者作業を被験者が行う場合に、出力利用できる生理指標検出手段を選択する第1生理指標選定手段と、第1生理指標選定手段で選択された生理指標検出手段の出力に基づいて被験者生理状態を演算する生理状態演算手段とを備えることを特徴とする。
【０００６】
この装置では、被験者の動作から、被験者作業（運転等）を推定するが、第1生理指標選定手段は、当該作業を行う場合に有効な出力を与えることができる生理指標検出手段を選択し、選択された生理指標検出手段の出力に基づいて被験者生理状態を演算する。この場合、被験者作業の種類によっては有効でない出力を出す生理指標検出手段は選択されないため、当該生理指標に基づいて生理状態を演算すれば、被験者の生理状態を正確に推定することができる。
【０００７】
第２の発明に係る生理状態推定装置においては、生理状態は、被験者の覚醒度であることを特徴とする。すなわち、生理状態としては種々のものがあるが、ここでは被験者の覚醒度であるとする。この場合、車両の運転時に運転者に覚醒度を知らせることができる。
【０００８】
第３の発明に係る生理状態推定装置は、第1生理指標選定手段で選択された生理指標検出手段の組合せに応じて覚醒度推定モデルを選択する覚醒度推定モデル選択手段を更に備え、生理状態演算手段は、覚醒度推定モデル選択手段で選択された覚醒度推定モデルに、選択された生理指標検出手段の出力を入力することで、被験者生理状態としての被験者覚醒度を演算することを特徴とする。
【０００９】
覚醒度は、複数の生理指標を規定の覚醒度推定モデルに入力して求めるが、生理指標の組合せによって最適な覚醒度推定モデルが異なる。この発明では、選択された生理指標検出手段の組合せに応じて覚醒度推定モデルを選択しているため、正確な覚醒度を求めることができる。
【００１０】
第４の発明に係る生理状態推定装置では、作業推定手段は、被験者作業と被験者動作の関係を格納する作業内容データベースと、動作検出手段で検出された被験者動作を与える被験者作業が正しいかどうかの確度を演算し、所定確度以上の確度を有する被験者作業が作業内容データベース内にあれば、この被験者作業を採用して作業推定結果とする作業内容判定手段とを備えることを特徴とする。
【００１１】
作業内容データベースでは、被験者作業と被験者動作の関係が格納されている。動作検出手段では、被験者動作が検出されているので、作業内容データベースでは、これに対応する被験者作業が存在し得るが、動作と作業の関係というのは一般には一意的ではない。したがって、考えられる状況の中で、被験者動作に基づいて本来なされている作業内容の確度を演算し、この確度が所定確度以上であれば、推定した作業内容は実作業内容であるとし、作業推定結果として採用する。これにより、最終的な被験者の生理状態をより正確に求めることができる。
【００１２】
第５の発明に係る生理状態推定装置は、動作検出手段で検出された被験者動作から、出力利用できる生理指標検出手段を選択する第２生理指標選定手段を更に備え、生理状態演算手段は、作業内容判定手段が、所定確度以上の確度を有する被験者作業が作業内容データベース内に無いものと判定する場合、第２生理指標選定手段で選択された生理指標選択手段の出力に基づいて被験者生理状態を演算することを特徴とする。
【００１３】
動作に対する作業内容を高い確度で特定することができない場合、作業内容からではなく、動作自体から使用可能な生理指標を特定する。すなわち、所定確度以上の確度を有する被験者作業が作業内容データベース内に無いものと判定する場合には、第２生理指標選定手段で選択された生理指標選択手段の出力、すなわち、被験者動作に基づいて被験者生理状態を演算する。
【００１４】
動作に基づく生理指標の特定は、作業内容に基づく生理指標の特定工程のバックアップ処理である。すなわち、被験者の動作というものは瞬間的なものであるため、動作が変化すると選択される生理指標が変わるが、作業内容から生理指標を特定すれば、同一作業内容が行われている限り、その判断は有効性を保持できる。
【００１５】
第６の発明に係る生理状態推定装置では、第1生理指標選定手段は、出力利用できる生理指標と被験者作業の関係を示すデータベースから、出力利用できる生理指標検出手段を選択することを特徴とする。
【００１６】
被験者作業と生理指標とを関連づけるデータベースがあるため、第1生理指標選定手段では、生理指標検出手段を選択することができる。
【００１７】
第７の発明に係る生理状態推定装置では、第2生理指標選定手段は、出力利用できる生理指標と被験者動作の関係を示すデータベースから出力利用できる生理指標検出手段を選択することを特徴とする。
【００１８】
被験者動作と生理指標とを関連づけるデータベースがあるため、第２生理指標選定手段では、生理指標検出手段を選択することができる。
【００１９】
本発明に係る生理状態推定方法は、被験者の生理状態推定方法において、被験者動作を検出する動作検出工程と、複数の被験者生理指標をそれぞれ検出する生理指標検出工程と、動作検出工程で検出された被験者動作から被験者作業を推定する作業推定工程と、作業推定工程で推定された被験者作業を被験者が行う場合に、出力利用できる生理指標を選択する第1生理指標選定工程と、第1生理指標選定工程で選択された生理指標に基づいて被験者生理状態を演算する生理状態演算工程とを備えることを特徴とする。
【００２０】
この方法では、被験者の動作から、被験者作業（運転等）を推定するが、第1生理指標選定工程では、当該作業を行う場合に有効な出力を与えることができる生理指標を選択し、選択された生理指標に基づいて被験者生理状態を演算する。この場合、被験者作業の種類によっては有効でない出力を出す生理指標検出手段は選択されないため、当該生理指標に基づいて生理状態を演算すれば、被験者の生理状態を正確に推定することができる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、被験者の生理状態を正確に推定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、実施の形態に係る生理状態推定装置及び方法について説明する。なお、同一要素には、同一符号を用いることとし、重複する説明は省略する。
【００２３】
図１は生理状態推定装置のブロック図である。
【００２４】
この生理状態推定装置は、被験者動作を直接的又は間接的に検出する行動特徴検出部（動作検出手段）１０を備えている。行動特徴検出部１０は、被験者の動作を例えば光又は超音波センサなどで直接的に検出したり、或いは、被験者の操作する機器、例えば車両におけるハンドル動作を操舵角センサなどで検出することで、被験者の動作を間接的に検出したりする。
【００２５】
生理状態推定装置は、複数の被験者生理指標（脳波、心拍、皮膚インピーダンス等）をそれぞれ検出する複数の生理指標計測部（生理指標検出手段）２０を備えている（図中では代表して１つのブロックのみ示す）。生理指標計測部２０で計測された生理指標は、覚醒度推定処理部（生理状態演算手段）２１に入力され、覚醒度推定処理部２１は入力された生理指標に基づいて覚醒度を演算し、出力部２２に演算された覚醒度を入力する。出力部２２は、例えばモニタや居眠り警告センサ等である。
【００２６】
覚醒度の演算といっても、演算に用いられる生理指標が正確であるとは限らないため、本実施の形態では被験者の作業内容に応じて生理指標及び覚醒度モデルの選別を行う。
【００２７】
作業内容判定部１１は、行動特徴検出部１０で検出された被験者動作（脚や頭の動作）から被験者作業（運転中、読書中等）を推定する。この推定には、被験者動作と被験者作業内容を関連づけた作業内容データベース１５によるマッチング手法を用いる。すなわち、作業推定手段は、作業内容判定部１１と、被験者作業と被験者動作の関係を格納する作業内容データベース１５とを備えており、作業内容判定部１１は、行動特徴検出部１０で検出された被験者動作を与える被験者作業が正しいかどうかの確度を演算し、所定確度以上の確度を有する被験者作業が作業内容データベース１５内にあれば、この被験者作業を採用して作業推定結果とする。
【００２８】
作業内容データベース１５では、被験者作業と被験者動作の関係が格納されている。行動特徴検出部１０では、被験者動作が検出されているので、作業内容データベース１５では、これに対応する被験者作業が存在しうる。動作と作業の関係というのは一意的ではないので、考えられる状況の中で、推定された作業内容が、被験者動作に基づいて本来なされている作業内容である確度を演算し、この確度が所定確度以上であれば、推定した作業内容は実作業内容であるとし、作業推定結果として採用する。これにより、最終的な被験者の生理状態をより正確に求めることができる。
【００２９】
判定処理分岐部１２は、上記推定が可能であるか、不可能であるかを判定する。この推定が可能である場合、第1生理指標選定部（第1生理指標選定手段）１３は、作業内容判定部１１で推定された被験者作業を被験者が行う場合に、その出力が利用できる生理指標計測部（脳波計測器、心拍計測器、皮膚インピーダンス計測器等）２０を選択する。この選択には、作業内容と生理指標を関連づけたデータベース１６を用いる。このように、被験者作業と生理指標とを関連づけるデータベース１６があるため、第1生理指標選定部１３では、生理指標計測部２０を選択することができる。
【００３０】
覚醒度推定処理部２１では、第1生理指標選定部１３で選択された生理指標計測部（脳波計測器、心拍計測器、皮膚インピーダンス計測器等）２０の出力に基づいて、被験者生理状態を演算する。この演算では、覚醒度推定モデル構築部１４で生成された覚醒度推定モデルに生理指標が代入され、覚醒度が求められる。覚醒度推定モデル構築部１４は、第1生理指標選定部１３又は第2生理指標選定部１７で選択された生理指標計測部２０の組合せに応じて、覚醒度推定モデルを選択する。覚醒度推定処理部２１は、覚醒度推定モデル構築部１４で選択された覚醒度推定モデルに、選択された生理指標計測部（脳波計測器、心拍計測器、皮膚インピーダンス計測器等）２０の出力を入力することで、被験者生理状態としての被験者覚醒度を演算する。
【００３１】
なお、本例では、上述の生理状態は被験者の覚醒度であるが、生理状態としては種々のものが考えられる。生理状態が、覚醒度である場合、車両の運転時において運転者に覚醒度を知らせる装置構成を設計することができる。このように、本装置では被験者の動作から、被験者作業（運転等）を推定するが、第1生理指標選定部１３は、当該作業を行う場合に有効な出力を与えることができる生理指標計測部２０を選択し、選択された生理指標計測部２０の出力に基づいて被験者生理状態（覚醒度）を演算する。この場合、被験者作業の種類によっては有効でない出力を出す生理指標計測部２０は選択されないため、選択された生理指標に基づいて生理状態を演算すれば、被験者の生理状態を正確に推定することができる。
【００３２】
判定処理分岐部１２において、作業内容の推定が不可能であると判定された場合、作業内容を介することなく、行動特徴から覚醒度推定モデルの構築を行う。換言すれば、動作に対する作業内容を高い確度で特定することができない場合、作業内容からではなく、動作自体から使用可能な生理指標を特定するのである。すなわち、所定確度以上の確度を有する被験者作業が作業内容データベース１５内に無いものと判定する場合には、第２生理指標選定部１７で選択された生理指標選択データベース１８の出力、すなわち、被験者動作に基づいて被験者生理状態を演算する。
【００３３】
換言すれば、第２生理指標選定部１７は、出力が利用できる生理指標計測部２０をデータベース１８から選択する。データベース１８は、利用できる生理指標と被験者動作の関係を格納している。第２生理指標選択部１７は、動作計測部２０で検出された被験者動作に基づいて、出力利用できる生理指標計測部（脳波計測器、心拍計測器、皮膚インピーダンス計測器等）２０を選択する。覚醒度推定処理部２１は、作業内容判定部１１が、所定確度（実際の作業内容が推定作業内容である確からしさ）以上の確度を有する被験者作業が作業内容データベース１５内に無いものと判定する場合、第２生理指標選定部１７で選択された生理指標選択部１７の出力に基づいて被験者生理状態を演算する。
【００３４】
なお、上述の動作に基づく生理指標の特定は、作業内容に基づく生理指標の特定工程のバックアップ処理である。すなわち、被験者の動作というものは瞬間的なものであるため、動作が変化すると選択される生理指標が変わるが、作業内容から生理指標を特定すれば、作業内容が行われている限り、その判断は有効性を保持できる。
【００３５】
なお、覚醒度は、複数の生理指標を規定の覚醒度推定モデルに入力して求めるが、生理指標の組合せによって最適な覚醒度推定モデルが異なる。この発明では、選択された生理指標計測部２０の組合せに応じて覚醒度推定モデルを選択しているため、正確な覚醒度を求めることができる。
【００３６】
本発明に係る生理状態推定方法は、被験者の生理状態推定方法において、被験者動作を検出する動作検出工程（行動特徴検出部１０）と、複数の被験者生理指標をそれぞれ検出する生理指標検出工程（生理指標計測部２０）と、動作検出工程で検出された被験者動作から被験者作業を推定する作業推定工程（作業内容判定部１１）と、作業推定工程で推定された被験者作業を被験者が行う場合に（判定処理分岐部１２において「可能」の場合）、出力が利用できる生理指標を選択する第1生理指標選定工程（第1生理指標選定部１３）と、第1生理指標選定工程（第1生理指標選定部１３）で選択された生理指標に基づいて被験者生理状態を演算する生理状態演算工程（覚醒度推定処理部２１、覚醒度推定モデル構築部１４）とを備えることを特徴とする。
【００３７】
この方法では、被験者の動作から、被験者作業（運転等）を推定するが、第1生理指標選定工程では、当該作業を行う場合に有効な出力を与えることができる生理指標を選択し、選択された生理指標に基づいて被験者生理状態を演算する。この場合、被験者作業の種類によっては有効でない出力を出す生理指標検出手段は選択されないため、当該生理指標に基づいて生理状態を演算することで、被験者の生理状態を正確に推定することができる。
【００３８】
以下、各構成要素について詳細に説明する。
【００３９】
図２は行動特徴検出部１０及びその周辺要素のブロック図である。
【００４０】
行動特徴検出部１０には、行動検出部（直接的動作検出）Ｓ１及び被験者が操作する機器の動作検出部（間接的動作検出）Ｓ２を備えている。行動検出部Ｓ１は、被験者の視線を計測する視線計測センサ、体全体の動きや四肢の動きを検出するセンサ等からなる。機器の動作検出部Ｓ２は、ペンの把持を検出するセンサや、車両のハンドル操作を検出する操舵角センサ等からなる。
【００４１】
図３は行動内容データベース１５内のテーブルである。
【００４２】
行動内容データベース１５内には、被験者の動作（条件）と作業内容が関連づけて格納されている。
【００４３】
条件としては、行動検出部Ｓ１で検出される体全体の動き（静止、大きく動く）、四肢の動き（静止、腕が動く、腕及び脚が動く）、視線（ほぼ固定、狭い範囲で動く、広い範囲で動く）の他に、周囲環境（建物の室内、車両の室内、屋内、屋外）、使用機器（本、ペン、ノート、車両、多種多用（不特定）、特定機器）等や、機器の動作検出部Ｓ２で検出される値が設定されている。
【００４４】
作業内容としては、読書、メモ取り、計算、運転、家事、スポーツ等が設定されている。
【００４５】
図４は行動内容データベース１５のテーブルを利用した作業内容判定部１１におけるマッチング処理を示す。
【００４６】
体全体が動き、腕及び脚が動き、視線が狭い範囲で動き、周囲環境が室内環境であり、使用機器が車両であるという条件が入力された場合、テーブル内で丸を付する。この場合、条件に最もマッチングする作業内容は、該当する丸の数が最も「運転」であると判定できる。実際の作業内容が、推定した作業内容「運転」であるかどうかの「確度＝丸の数（条件の該当数）／作業内容データベース内の総条件数」で与えられる。
【００４７】
この確度が、予め決められた値ＴＨを超えた場合、例えば６０％を超えた場合には、「推定作業内容＝実際の作業内容」として確定し、判定処理分岐部１２においては、作業内容判定が「可能」であるものと判定できる。
【００４８】
この確度が、予め決められた値ＴＨを下回る場合、例えば６０％以下の場合には、「推定作業内容＝実際の作業内容とはいえない」として確定し、判定処理分岐部１２においては、作業内容判定が「不可能」であるものと判定できる。
【００４９】
生理指標計測部２０は、脳波計測器、心拍計測器、皮膚インピーダンス計測器、視線センサ、呼吸センサ、体温センサであり、それぞれ、脳波、心拍、皮膚、皮膚インピーダンス、単位時間当たりの視線移動量や瞬き数、単位時間当たりの呼吸数、体温を出力している。これらの生理指標を用いて被験者の生理状態（覚醒度）を推定する。
【００５０】
まず、作業内容判定が「可能」である場合、第1生理指標選定部１３では、作業内容と利用可能な生理指標との関連づけを試み、利用可能な生理指標を選択する。
【００５１】
図５は、作業内容と生理指標の対応を示すデータベース１６のテーブルである。利用可能な生理指標を丸で示し、利用不可能な生理指標を×で示す。生理指標計測部２０では、脳波、瞬き、腕からの心拍、胸部からの心拍、皮膚インピーダンス等を出力しており、各作業内容としては読書、まちがい探し、メモ取り、計算、運転、家事、スポーツなどが示されている。
【００５２】
図６は、作業内容と生理指標の対応を示すデータベース１６のテーブルであるが、このテーブルを用いた利用可能生理指標の選定が示されている。作業内容判定が「可能」であると判定された場合には、利用可能な生理指標は、データベース１６から一意的に決定できる。同図では、作業内容として「運転」が選択された場合を示しており、この場合には、脳波、瞬き、胸部から検出された心拍、皮膚インピーダンスが、覚醒度の判定に利用可能であり、腕から検出された心拍が利用不可能であることが判明する。これらの生理指標を用いて覚醒度を求めればよい。
【００５３】
次に、作業内容判定が「不可能」である場合、第2生理指標選定部１７では、被験者の行動特徴（動作）と利用可能な生理指標との関連づけを試みる。
【００５４】
図７は、行動特徴と生理指標の対応を示すデータベース１８のテーブルである。利用可能な生理指標を丸で示し、利用不可能な生理指標を×で示す。生理指標計測部２０で計測される生理指標は上述の通りである。作業内容は特定できていないので、行動特徴として、視線移動（視線センサ出力）が多いか少ないか、体全体の動きが多いか少ないか（光又は超音波センサ出力）、四肢の動きが多いか少ないか（光又は超音波センサ出力やハンドル操舵角センサ出力（車両の場合）、ペダル動作測定センサ出力（車両の場合））、頭部の動き（光又は超音波センサ）が多いか少ないか等について設定されている。丸に該当する生理指標が選択される。
【００５５】
図８は、覚醒度モデル構築部１４における生理指標の組合と覚醒度モデルＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ・・・との関係を示す表である。生理指標が利用できる場合には丸が、利用できない場合には×が示されている。
【００５６】
図９は、覚醒度モデル構築部１４における生理指標の組合と覚醒度モデルＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ・・・との関係を示す表であり、覚醒度モデルを選択する様子を示している。これらの生理指標の利用可能の有無は、作業内容が特定できる場合には作業内容から、特定できない場合には行動特徴から求められている。
【００５７】
例えば、脳波、瞬き、胸部から検出できる心拍、皮膚インピーダンスが覚醒度演算用の生理指標として選択されている場合には、覚醒度モデルＢを選択する。
【００５８】
ドライバの覚醒度の低下を未然に防止する技術の開発は、安全性の観点から重要な研究課題の一つであり、覚醒度低下を検出する手法や警報技術に関する研究が盛んに行われている。覚醒度モデルとしては、従来から多くのものが知られており、内容自体は公知である。被験者の生理指標と試行実験を繰り返して、最適な覚醒度モデルを生理指標群に対して関連づけておくことができる。例えば、覚醒度モデルＡを覚醒度Ｖ＝α×（脳波）＋β×（心拍）＋γ×（皮膚インピーダンス）とし、覚醒度モデルＢを覚醒度Ｖ＝α×（脳波）＋β×（心拍）＋γ×（皮膚インピーダンス）＋δ×（瞬き数）とすることができる。
【００５９】
図１０は、被験者名、選択された覚醒度モデル、覚醒度モデルに代入される定数の一例を示す表である。
【００６０】
被験者ＨＨが、覚醒度モデルＡを採用するときには、α＝０．０１８、β＝１．５、γ＝０．２１とし、覚醒度モデルＢを採用するときは、α＝０．５８、β＝１．２、γ＝８．３、δ＝１２を採用する。また、別の被験者ＫＨが覚醒度モデルＡを採用するときはα＝０．４３３、β＝５．１、γ＝０．０１とし、覚醒度モデルＢを採用するときは、α＝１．８３、β＝３．５、γ＝０．３、δ＝７．１を採用する。すなわち、被験者（ＨＨ、ＫＨ、ＹＨ・・・）や覚醒度モデル（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ・・・）毎に、定数が異なる。なお、各係数α、β、γ、δは、概念上規定される係数を記載したものであって、これらは各データの取り方によって変化するものであり、例えば、覚醒度モデルＢの覚醒度Ｖ＝α×（脳波）＋β×（瞬き数）＋γ×（心拍）＋δ×（皮膚インピーダンス）として各係数を設定することもできる。
【００６１】
図１１は、生理指標として、脳波、心拍、皮膚インピーダンスを採用した場合に覚醒度Ｖを求める際の概念図である。
【００６２】
脳波計測器から出力される脳波（ａ）、心拍計測器から出力される心拍（心電図）（ｂ）、皮膚インピーダンス計測器から出力される皮膚インピーダンス（ｃ）は、所定の計測期間Ｔ内においてサンプリングされ、これらの生理指標が選択された場合には、それぞれ信号処理を経て、選択された覚醒度Ｖの式に代入される。
【００６３】
脳波は、信号処理によってＦＦＴ（高速フーリエ変換）され、所定周波数帯域における信号を抽出し、例えば、この周波数帯域における総信号強度積算値を脳波のデータとして覚醒度Ｖの式に入力する。心電図のデータは心拍数又はＲ波の時間間隔に変換し、現在時刻ｔ０からｍ秒（≒Ｔ）ほど前までの変換データを心拍のデータとして覚醒度Ｖの式に入力する。皮膚インピーダンスは、信号処理によって例えば平均値を算出し、これを覚醒度Ｖの式に入力する。
【００６４】
図１２は、車両に搭載された覚醒度推定装置の一例を示す概念図である。
【００６５】
図１に示した行動特徴検出部１０は、直接的動作測定を行う体動モニタ（光又は超音波センサ）であり、間接的動作測定を行うペダル動作測定センサ、操舵角センサを備えている。また、生理指標計測部２０としては、視線モニタ、胸部の心拍測定センサ、ハンドルに設けられた皮膚インピーダンス測定センサ、脳波測定センサが挙げられる。
【００６６】
コンピュータ１００には、これらの被験者の動きと、被験者生理指標が入力される。コンピュータ１００の内部では、行動特徴検出部１０からの出力により、作業内容データベース１５を参照して、被験者の作業内容が「運転」であるものかどうかを判定し、「運転」であるものと判定できる場合には、この作業内容に対応する生理指標（脳波、心拍、瞬き数、皮膚インピーダンス）と覚醒度モデルを選択し、被験者の個人データに対応させた係数α、β、γ、δを読み出し、これらを覚醒度モデルに代入し、覚醒度Ｖを演算する。
【００６７】
被験者の作業内容が「運転」であるかどうか判明しない場合には、行動特徴から出力利用できる生理指標と覚醒度モデルを選択し、被験者の個人データに対応させた係数α、β、γ、δを読み出し、これらを覚醒度モデルに代入し、覚醒度Ｖを演算する。なお、本例の場合には、各計測器は車両に搭載されているため、作業内容の特定は明らかであるが、コンピュータ１００のプログラムを汎用として、ホームオートメーション、医療、セキュリティ分野にも適用する場合には、本発明のコア技術を採用し、行動特徴や作業内容を特定するデータベース部分に設計変更を加えることも可能である。
【産業上の利用可能性】
【００６８】
本発明は、生理状態推定装置及び方法に関する。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】生理状態推定装置のブロック図である。
【図２】行動特徴検出部１０及びその周辺要素のブロック図である。
【図３】行動内容データベース１５内の表である。
【図４】行動内容データベース１５の表である。
【図５】作業内容と生理指標の対応を示すデータベース１６の表である。
【図６】作業内容と生理指標の対応を示すデータベース１６の表である。
【図７】行動特徴と生理指標の対応を示すデータベース１８のテーブルである。
【図８】覚醒度モデル構築部１４における生理指標の組合と覚醒度モデルＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ・・・との関係を示す表である。
【図９】覚醒度モデル構築部１４における生理指標の組合と覚醒度モデルＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ・・・との関係を示す表である。
【図１０】被験者名、選択された覚醒度モデル、覚醒度モデルに代入される定数の一例を示す表である。
【図１１】生理指標として、脳波、心拍、皮膚インピーダンスを採用した場合に覚醒度Ｖを求める際の概念図である。
【図１２】車両に搭載された覚醒度推定装置の一例を示す概念図である。
【符号の説明】
【００７０】
２１・・・覚醒度推定処理部、１３・・・第1生理指標選定部１３、１７・・・第2生理指標選定部、２０・・・生理指標計測部、１４・・・覚醒度推定モデル構築部。
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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