(57)【要約】【課題】簡易な構成で、車両の乗員の乗り心地を推定する。【解決手段】乗員状態推定装置１００は、車両に固定して設置された車両の動き及び／又は車体の傾きを検出する車両挙動センサ１０から、車両の動き及び／又は車体の傾きを示す車両挙動を含む車両挙動信号を取得し、車両内の少なくとも１人の乗員の重心の動きを検出する重心制動センサ２０から、乗員の重心の動きを含む重心制動信号を取得する。そして、例えば、ゆらぎ計算部１０１が、車両挙動信号及び重心制動信号の差分の時系列データに基づいてゆらぎを計算し、快適度・不快度推定部１０２が、計算されたゆらぎに基づいて、乗員が車両挙動に関して車両の乗り心地の良さを感じているか否かを推定する。【選択図】図２
2018165070.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の乗員の状態を推定する乗員状態推定装置であって、
前記車両に固定して設置された前記車両の動き及び／又は前記車体の傾きを検出する車両挙動センサから、前記車両の動き及び／又は前記車体の傾きを示す車両挙動を含む車両挙動信号を取得する車両挙動信号取得部と、
前記車両内の少なくとも１人の前記乗員の重心の動きを検出する重心制動センサから、前記乗員の重心の動きを含む重心制動信号を取得する重心制動信号取得部と、
前記車両挙動信号及び前記重心制動信号に基づいて、前記乗員が前記車両挙動に関して前記車両の乗り心地の良さを感じているか否かを推定する乗員状態推定部とを、
有する乗員状態推定乗員状態推定装置。
【請求項２】
前記乗員状態推定部が、
前記車両挙動信号と前記重心制動信号との差分を計算するとともに、前記差分の時系列データのゆらぎを計算するゆらぎ計算部と、
前記差分の時系列データのゆらぎに基づいて、前記乗員が前記車両挙動に関して前記車両の乗り心地の良さを感じているか否かを推定する快適／不快推定部とを、
有する請求項１に記載の乗員状態推定装置。
【請求項３】
前記乗員状態推定部が、
前記車両挙動信号と前記重心制動信号との差分を計算するとともに、前記差分の時系列データに対して非線形解析の手法を用いて前記差分の時系列データに係るリアプノフ指数を計算する非線形解析部と、
前記リアプノフ指数の時系列データのゆらぎを計算するゆらぎ計算部と、
前記リアプノフ指数の時系列データのゆらぎに基づいて、前記乗員が前記車両挙動に関して前記車両の乗り心地の良さを感じているか否かを推定する快適／不快推定部とを、
有する請求項１に記載の乗員状態推定装置。
【請求項４】
前記乗員状態推定部が、
前記車両挙動信号と前記重心制動信号との差分を計算するとともに、前記差分の時系列データに対して非線形解析の手法を用いて前記差分の時系列データに係るリアプノフ指数を計算する非線形解析部と、
前記リアプノフ指数の時系列データに対してＤＦＡ解析を行うＤＦＡ解析部と、
前記ＤＦＡ解析の結果に基づいて、前記乗員が前記車両挙動に関して前記車両の乗り心地の良さを感じているか否かを推定する快適／不快推定部とを、
有する請求項１に記載の乗員状態推定装置。
【請求項５】
前記乗員状態推定部が、
前記車両挙動信号と前記重心制動信号とを比較して、前記乗客が前記車両挙動を予見して、前記車両挙動よりも先に重心制動を行っているか、前記車両挙動が起こった後に前記車両挙動に追従して重心制動を行っているかを判定する重心制動状態判定部と、
前記重心制動状態判定部の判定結果に基づいて、前記乗員が前記車両挙動に関して前記車両の乗り心地の良さを感じているか否かを推定する快適／不快推定部とを、
有する請求項１に記載の乗員状態推定装置。
【請求項６】
前記乗員が重心制動を行わない無反応な状態が検知された場合には、前記乗員状態推定部は、前記乗員が意識を失っている状態であると推定するよう構成されている請求項１から５のいずれか１つに記載の乗員状態推定装置。
【請求項７】
車両の乗員の状態を推定する乗員状態推定方法であって、
前記車両に固定して設置された前記車両の動き及び／又は前記車体の傾きを検出する車両挙動センサから、前記車両の動き及び／又は前記車体の傾きを示す車両挙動を含む車両挙動信号を取得する車両挙動信号取得ステップと、
前記車両内の少なくとも１人の前記乗員の重心の動きを検出する重心制動センサから、前記乗員の重心の動きを含む重心制動信号を取得する重心制動信号取得ステップと、
前記車両挙動信号及び前記重心制動信号に基づいて、前記乗員が前記車両挙動に関して前記車両の乗り心地の良さを感じているか否かを推定する乗員状態推定ステップとを、
有する乗員状態推定方法。
【請求項８】
前記乗員状態推定ステップが、
前記車両挙動信号と前記重心制動信号との差分を計算するとともに、前記差分の時系列データのゆらぎを計算するゆらぎ計算ステップと、
前記差分の時系列データのゆらぎに基づいて、前記乗員が前記車両挙動に関して前記車両の乗り心地の良さを感じているか否かを推定する快適／不快推定ステップとを、
有する請求項７に記載の乗員状態推定方法。
【請求項９】
前記乗員状態推定ステップが、
前記車両挙動信号と前記重心制動信号との差分を計算するとともに、前記差分の時系列データに対して非線形解析の手法を用いて前記差分の時系列データに係るリアプノフ指数を計算する非線形解析ステップと、
前記リアプノフ指数の時系列データのゆらぎを計算するゆらぎ計算ステップと、
前記リアプノフ指数の時系列データのゆらぎに基づいて、前記乗員が前記車両挙動に関して前記車両の乗り心地の良さを感じているか否かを推定する快適／不快推定ステップとを、
有する請求項７に記載の乗員状態推定方法。
【請求項１０】
前記乗員状態推定ステップが、
前記車両挙動信号と前記重心制動信号との差分を計算するとともに、前記差分の時系列データに対して非線形解析の手法を用いて前記差分の時系列データに係るリアプノフ指数を計算する非線形解析ステップと、
前記リアプノフ指数の時系列データに対してＤＦＡ解析を行うＤＦＡ解析ステップと、
前記ＤＦＡ解析の結果に基づいて、前記乗員が前記車両挙動に関して前記車両の乗り心地の良さを感じているか否かを推定する快適／不快推定ステップとを、
有する請求項７に記載の乗員状態推定方法。
【請求項１１】
前記乗員状態推定ステップが、
前記車両挙動信号と前記重心制動信号とを比較して、前記乗客が前記車両挙動を予見して、前記車両挙動よりも先に重心制動を行っているか、前記車両挙動が起こった後に前記車両挙動に追従して重心制動を行っているかを判定する重心制動状態判定ステップと、
前記重心制動状態判定ステップにおける判定結果に基づいて、前記乗員が前記車両挙動に関して前記車両の乗り心地の良さを感じているか否かを推定する快適／不快推定ステップとを、
有する請求項７に記載の乗員状態推定方法。
【請求項１２】
前記乗員が重心制動を行わない無反応な状態が検知された場合には、前記乗員状態推定ステップにおいて、前記乗員が意識を失っている状態であると推定する請求項７から１１のいずれか１つに記載の乗員状態推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行中の車両のドライバ及び／又は同乗者の状態、特に、車両の乗員が感じる車両の乗り心地（すなわち、乗員が感じる快適性（不快感を含む））を推定する乗員状態推定装置及び乗員状態推定方法に関する。なお、本明細書では、ドライバ及び／又は同乗者を乗員と記載する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両を運転しているドライバの状態を判定する技術として、例えば下記の特許文献１に開示されている技術が知られている。特許文献１には、ドライバが着座するシートに作用する荷重を検出する４つの荷重センサ、荷重センサによる検出結果に基づく特徴量を出力する特徴量出力装置、特徴量に基づいてドライバの運転状態を判定する判定装置を備えた状態判定装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−１６６５７９号公報（段落００１７、図１）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に開示されている技術によれば、簡易な構成によってドライバの運転状態を判定することができるものの、車両の挙動が考慮されておらず、ドライバの状態を正確に特定できるものであるとは必ずしも言えない。
【０００５】
上記の問題に鑑み、本発明は、簡易な構成で、車両の乗員の状態（車両の乗員が感じる車両の乗り心地）を推定することができる乗員状態推定装置及び乗員状態推定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】
【０００６】
上記の目的を達成するため、本発明の乗員状態推定装置は、車両の乗員の状態を推定する乗員状態推定装置であって、
前記車両に固定して設置された前記車両の動き及び／又は前記車体の傾きを検出する車両挙動センサから、前記車両の動き及び／又は前記車体の傾きを示す車両挙動を含む車両挙動信号を取得する車両挙動信号取得部と、
前記車両内の少なくとも１人の前記乗員の重心の動きを検出する重心制動センサから、前記乗員の重心の動きを含む重心制動信号を取得する重心制動信号取得部と、
前記車両挙動信号及び前記重心制動信号に基づいて、前記乗員が前記車両挙動に関して前記車両の乗り心地の良さを感じているか否かを推定する乗員状態推定部とを、
有する。
【０００７】
また、上記の目的を達成するため、本発明の乗員状態推定方法は、車両の乗員の状態を推定する乗員状態推定方法であって、
前記車両に固定して設置された前記車両の動き及び／又は前記車体の傾きを検出する車両挙動センサから、前記車両の動き及び／又は前記車体の傾きを示す車両挙動を含む車両挙動信号を取得する車両挙動信号取得ステップと、
前記車両内の少なくとも１人の前記乗員の重心の動きを検出する重心制動センサから、前記乗員の重心の動きを含む重心制動信号を取得する重心制動信号取得ステップと、
前記車両挙動信号及び前記重心制動信号に基づいて、前記乗員が前記車両挙動に関して前記車両の乗り心地の良さを感じているか否かを推定する乗員状態推定ステップとを、
有する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明は、上記の構成を有し、簡易な構成で、車両の乗員の状態を推定するという効果を有する。また、本発明は、特に、心電計などの生理モニタリングデバイスを使用せずに、簡易な構成で、車両の乗員の状態を推定するという効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明に係る基本的な概念を模式的に示す図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態における装置構成の一例を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態において、車両挙動信号と重心制動信号との差分から得られた波を複数の波に分解して、各周波数成分のスペクトル強度を対数軸にプロットしたグラフの一例を示す図である。
【図４】本発明の第２の実施の形態における装置構成の一例を示すブロック図である。
【図５】本発明の第２の実施の形態において実行される非線形力学の手法を用いた処理の一例を模式的に示す図である。
【図６】本発明の第３の実施の形態における装置構成の一例を示すブロック図である。
【図７】本発明の第４の実施の形態における装置構成の一例を示すブロック図である。
【図８】本発明に係る車両挙動と重心制動との運動相関（アクティブな重心制動）の一例を示すグラフである。
【図９】本発明に係る車両挙動と重心制動との運動相関（パッシブな重心制動）の一例を示すグラフである。
【図１０】本発明に係る車両挙動と重心制動との運動相関（デッドマン状態）の一例を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら、本発明の基本的な概念、及び本発明の第１〜第４の実施の形態について説明する。
【００１１】
＜基本的な概念＞
まず、図１を参照しながら、本発明の基本的な概念について説明する。車両の乗員は、走行中の車両の動き（以下、車両挙動と記載する）に対して適切な着座状態を維持するために、車両挙動に応じて身体の重心の動きの制御（以下、重心制動と記載する）を行っている。なお、車両挙動及び重心制動については後述する。すなわち、図１に模式的に示すように、車両挙動は乗員の重心制動に影響を与えている。本発明の基本的な概念は、走行中の車両の車両挙動に応じて働く乗員の重心制動が、乗員の乗り心地（の善し悪し）と相関を有する点に着目し、車両挙動と乗員の重心制動とを観測して、これらの観測結果から、乗員の乗り心地を評価することにある。なお、図１には、車両の一例として自動車が図示されているが、本発明における車両は自動車のみに限定されるものではない。本発明における車両は、自動車、バイク、自転車、列車などの車両を含むほか、船舶、航空機などを始めとする人が乗ることのできる乗り物全般を含むものであると定義する。
【００１２】
本発明の一実施の形態における乗員状態推定装置では、車両挙動を観測するセンサと、乗員の重心制動を観測するセンサとを備え、車両挙動に応じて乗員の重心制動がどのように働いているかを検出し、その検出結果から、乗員が乗り心地をどう感じているかを快適度・不快度として評価する。特に、乗員（ドライバ）が手動運転を行っている場合には、快適に運転できているかを評価することが重要である。また、自動運転の際には、自動運転システムが乗員に対して不快感を与える運転をしていないかを評価することが重要である。
【００１３】
なお、車両挙動とは、例えば、走行中の車両の加減・減速、旋回・レーンチェンジなどの際に働く遠心力や慣性力、路面状況（登り坂、下り坂、左右傾斜、でこぼこなど）による車両の傾きや振動であり、乗員の重心制動を引き起こす車両運動を指す。車両挙動を観測するセンサとしては、車両側に固定された状態で設置された加速度センサ及び／又は３軸ジャイロセンサを用いることが可能である。例えば、カーナビゲーション装置に内蔵されているセンサ、ドライブレコーダーやデジタルタコグラフに内蔵されているセンサを利用してもよく、本発明に係る動作を実現するための専用のセンサを設けてもよい。さらには、スマートフォンやスマートウォッチなどのデバイスには加速度センサ及び３軸ジャイロセンサが搭載されており、常時稼働していることから、こうしたデバイスを車両内に配置して車両挙動を観測するセンサとして利用してもよい。車両挙動を観測できるセンサであれば、上記の各センサに限定されるものではない。
【００１４】
また、乗員の重心制動とは、乗員が車両挙動に応じて身体の重心を安定させようとする身体制御運動であり、車両挙動によって引き起こされる重心制動を指す。乗員の重心制動を観測するセンサとしては、シート圧センサ（１点又は複数点の荷重センサ）を利用してもよく、ドライブレコーダーなどに付設された車内カメラによって得られる画像に基づき、m-ションキャプチャや画像解析技術などを用いて乗員の重心位置を推定してもよい。さらには、加速度センサ及び３軸ジャイロセンサが搭載されたスマートフォンやスマートウォッチなどのデバイスなどを乗員が身に着け、重心制動を観測するセンサとして利用してもよい。乗員の重心制動を観測できるセンサであれば、上記の各センサに限定されるものではない。
【００１５】
乗員の重心制動には、アクティブな重心制動とパッシブな重心制動とが存在する。アクティブな重心制動では、乗員は、前方の道の曲率や車両の加速する状況などを予見して、あらかじめ重心制動を実施し（言い換えると、車両の動きを予見して身構える行為）、身体が振り回されないように重心制動が行われる。すなわち、アクティブな重心制動とは、例えば、コーナー進入時など車両挙動として遠心力が働くことが予見される場合にあらかじめ旋回内側に体を傾けて重心制動する動きであり、車両挙動との運動相関は、図８に示すように、車両挙動よりも先に重心制動が起こる傾向にある。なお、図８は、縦軸が加速度、横軸が時間のグラフが図示されており、車両挙動が実線、重心制動が点線で表されている。図８に示すように、アクティブな重心制動では、車両挙動よりも先に、反発方向に同程度の力（加速度）の重心制動が実施される。
【００１６】
一方、パッシブな重心制動では、乗員は、車両の加速・減速、カーブの遠心力などの車両挙動に従って身体が振られ、これに対して重心制動が行われる。すなわち、パッシブな重心制動とは、例えば、車両挙動で振り回される身体（重心）を元の着座状態（重心がニュートラルな状態）に戻すための重心制動する動きであり、車両挙動との運動相関は、図９に示すように、車両挙動から遅延して重心制動が起こる傾向にある。なお、図９には、縦軸が加速度、横軸が時間のグラフが図示されており、車両挙動が実線、重心制動が点線で表されている。図９に示すように、パッシブな重心制動では、車両挙動よりも後に追従して、反発方向に同程度の力（加速度）の重心制動が実施される。
【００１７】
また、気絶している状態などのように意識が無く、前記乗員が重心制動を行わない無反応な状態（本明細書では、デッドマン状態と記載する）には、アクティブな重心制動やパッシブな重心制動が実施されず、車両の旋回運動や制動運動によって振り回される重心運動が生じる。具体的には、図１０に示すように、車両挙動で身体が振り回された後、元の着座状態（重心がニュートラルな状態）に戻す動作が行われない状態となる。なお、図１０は、縦軸が加速度、横軸が時間のグラフが図示されており、車両挙動が実線、重心制動が点線で表されている。図１０に示すように、デッドマン状態では、乗員は意識を失っている状態のため、車両挙動に振り回された後は力（加速度）が入らない状態となる。
【００１８】
なお、本発明では、重心制動を観測することができる乗員であれば、車両内の着座位置によらず、乗員の乗り心地を推定することが可能である。すなわち、本発明では、運転席に着座しているドライバのみならず、助手席や後部座席などに着座している同乗者の乗り心地を推定することも可能である。
【００１９】
＜第１の実施の形態＞
次に、本発明の第１の実施の形態について説明する。図２は、本発明の第１の実施の形態における装置構成の一例を示すブロック図である。図２には、乗員状態推定装置１００、車両挙動センサ１０、重心制動センサ２０が図示されている。
【００２０】
車両挙動センサ１０は、車両挙動を観測するセンサであり、上述したように、既存の装置に設置されたセンサ、あるいは本発明のために設置されたセンサを用いることが可能である。車両挙動センサ１０は車両挙動を観測し、その観測結果を含む信号（例えば、加速度センサで検出された加速度や、３軸ジャイロセンサで検出された角速度などを含む信号：以下、車両挙動信号と記載する）を出力する。
【００２１】
重心制動センサ２０は、乗員の重心制動を観測するセンサであり、上述したように、既存の装置に設置されたセンサ、あるいは本発明のために設置されたセンサを用いることが可能である。重心制動センサ２０は乗員の重心制動を観測し、その観測結果を含む信号（例えば、加速度センサで検出された加速度や、３軸ジャイロセンサで検出された角速度などを含む信号：以下、重心制動信号と記載する）を出力する。
【００２２】
乗員状態推定装置１００は、車両挙動センサ１０から出力された車両挙動信号と、重心制動センサ２０から出力された重心制動信号とを取得し（車両挙動信号取得部、重心制動信号取得部）、これらの信号の差分によって得られる波（時系列データ）のゆらぎに基づいて乗員が乗り心地をどう感じているかを推定し、その推定結果を快適度・不快度として出力する機能を有している。乗員状態推定装置１００は、ゆらぎ計算部１０１と快適度・不快度推定部１０２とを有する。
【００２３】
ゆらぎ計算部１０１は、車両挙動信号と重心制動信号との差分を計算し、その差分が表す波のゆらぎを計算する機能を有する。車両挙動信号と重心制動信号との差分は、例えば、同時刻における車両挙動信号と重心制動信号との差であってもよく、この場合、図８や図９に示す例では、同時刻の加速度の差（縦軸方向の差）が計算される。あるいは、車両挙動信号と重心制動信号との差分は、例えば、車両挙動信号に対する重心制動信号の遅延時間（あるいは先行時間）であってもよく、この場合、図８や図９に示す例では、同程度の加速度が現れる時刻の差（横軸方向の差）が計算される。いずれにせよ、車両挙動信号と重心制動信号との差分を計算することによって、時間軸に沿った波が得られる。
【００２４】
また、ゆらぎ計算部１０１は、例えば、従来知られているゆらぎ計算方法を用いて、車両挙動信号と重心制動信号との差分から得られた波のゆらぎを計算する機能を有する。ゆらぎは、スペクトル強度と周波数との相関を計算することによって得られるものである。具体的には、車両挙動信号と重心制動信号との差分から得られた波を、高速フーリエ変換などにより周波数の異なる複数の波に分解して各周波数成分のスペクトル強度の相関を計算する。
【００２５】
図３に、車両挙動信号と重心制動信号との差分から得られた波を複数の波に分解して、各周波数成分のスペクトル強度を対数軸にプロットしたグラフの一例を示す。図３は、縦軸がスペクトル強度、横軸が周波数を表しており、プロットされた点から得られる近似直線の傾きが−１の場合、１／ｆゆらぎの状態となる。ゆらぎ計算部１０１は、この近似直線の傾きの値を、ゆらぎを表す値として出力することが可能である。
【００２６】
快適度・不快度推定部１０２は、乗員の状態を推定する機能（乗員状態推定部）を有し、より具体的には、ゆらぎ計算部１０１から出力されたゆらぎを表す値に基づいて乗員の乗り心地を推定し、快適度・不快度の評価値を出力する機能（乗り心地推定部）を有する。例えば、快適度・不快度推定部１０２は、ゆらぎを表す値が−１に近い値の場合（所定の範囲内（例えば、−０．８から−１．２）内にある場合など）に、乗員の乗り心地が快適である（気持ち良く車両に乗っている状態）と推定する一方、ゆらぎを表す値が所定の範囲外の場合には乗員の乗り心地が不快であると推定し、その推定結果を出力する。
【００２７】
ゆらぎ計算部１０１で計算されたゆらぎは、車両挙動に対する乗員の重心制動の動きに由来するものであり、車両の動きに応じた運動が安定的にかつ連続的にできているか（すなわち、車両の動きにリズム良く合わせることができているか）を表す指標とみなすことができる。したがって、一般的に１／ｆゆらぎは快適な状態であることが知られているのと同様に、このゆらぎについても、１／ｆゆらぎの場合には乗員が快適な状態であると推定することができる。ただし、乗員の乗り心地が快適であると推定する値や範囲は、上記の値（ゆらぎを表す値が−１に近い値）や範囲に限定されるものではなく、適切な値や範囲を適宜設定することが可能である。また、快適、やや快適、どちらでもない、やや不快、不快などのように複数のカテゴリに分類して、推定結果を出力してもよい。また、乗員が重心制動を行っている通常の状態から、ゆらぎの値が極端に外れている場合（例えば、非常に単調で予測可能な状態を示す１／ｆ２ゆらぎに近い場合など）には、乗員はデッドマン状態であると推定してもよい。
【００２８】
以上のように、本発明の第１の実施の形態では、車両の動きを表す車両挙動信号と乗員の重心の動きを表す重心制動信号との差分を計算し、その差分が表す波のゆらぎを計算し、そのゆらぎの値に基づいて乗員の乗り心地を推定することが可能である。
【００２９】
＜第２の実施の形態＞
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。図４は、本発明の第２の実施の形態における装置構成の一例を示すブロック図である。図４には、乗員状態推定装置２００、車両挙動センサ１０、重心制動センサ２０が図示されている。なお、車両挙動センサ１０及び重心制動センサ２０は、上述した第１の実施の形態と同一であり、ここでは説明を省略する。
【００３０】
乗員状態推定装置２００は、車両挙動センサ１０から出力された車両挙動信号と、重心制動センサ２０から出力された重心制動信号とを取得し（車両挙動信号取得部、重心制動信号取得部）、これらの信号の差分から非線形解析の手法を用いてリアプノフ指数を計算し、このリアプノフ指数の波のゆらぎに基づいて乗員が乗り心地をどう感じているかを推定し、その推定結果を快適度・不快度として出力する機能を有している。乗員状態推定装置１００は、非線形解析部２０１、ゆらぎ計算部２０２、快適度・不快度推定部２０３を有する。
【００３１】
非線形解析部２０１は、車両挙動センサ１０から出力された車両挙動信号と、重心制動センサ２０から出力された重心制動信号とをミリ秒オーダ（ミリ秒単位）で取得して、車両挙動信号と重心制動信号との差分を計算し、さらに非線形解析の手法を用いて、車両挙動信号と重心制動信号との差分（あるいは、その差分の一部）のアトラクタを生成し、計算された結果（差分がアトラクタされたもの）に対してゆらぎ解析処理を行い、当該差分に係るリアプノフ指数を計算する機能を有する。
【００３２】
非線形解析部２０１において行われる非線形解析処理を、図５に模式的に示す。非線形解析部２０１は、生成したアトラクタを取得し、過去のアトラクタ行列に対する安定傾向を解析して現在のリアプノフ指数を算出し、算出されたリアプノフ指数の遷移（時系列データ）をログとして蓄積（ロギング）する。例えば、所定の微小ウィンドウ（時間幅τ）の範囲をずらしながら、微小ウィンドウ内における局所的な傾向（ローカルトレンド）のアトラクタ（軌道）を取得することで、複数のアトラクタ（アトラクタ行列）を取得し、このようにして得られた複数のアトラクタ（アトラクタ行列）からリアプノフ指数を算定することが可能である。このとき、算定されるリアプノフ指数は１つのみであるが、所定の微小ウィンドウ（時間幅τ）を複数個含むウィンドウ（メタウィンドウ）をずらすことによって、リアプノフ指数の時系列データ（時間的に異なる複数個のリアプノフ指数）を得ることができる。また、リアプノフ指数の算出は任意の周期で行われてよく、例えば、０．５秒周期で行うことが可能である。なお、本発明の第２の実施の形態におけるゆらぎ解析処理の計算方法は、図５に図示されているものに限定されるものではない。非線形解析の技術については様々な研究が行われており、現在及び今後確立される任意の解析技術を本発明に適用することが可能である（例えば、此処まで来た複雑系解析ツール、http://www.ieice.org/cs/csbn/program/papers/04_1_miao.pdfを参照）。
【００３３】
ゆらぎ計算部２０２は、例えば、従来知られているゆらぎ計算方法を用いて、車両挙動信号と重心制動信号との差分から得られたリアプノフ指数の時系列データが表す波のゆらぎを計算する機能を有する。なお、上述した第１の実施の形態におけるゆらぎ計算部１０１は、車両挙動信号と重心制動信号との差分（すなわち、車両挙動信号及び重心制動信号の生データの差分）が表す波のゆらぎを計算するよう構成されている。一方、本第２の実施の形態におけるゆらぎ計算部２０２は、車両挙動信号と重心制動信号との差分（すなわち、車両挙動信号及び重心制動信号の生データの差分）に対して非線形解析の手法を用いてリアプノフ指数を計算し、その計算結果であるリアプノフ指数の時系列データが表す波のゆらぎを計算する点で、上述した第１の実施の形態とは異なる。ただし、取り扱うデータが異なっているものの、本第２の実施の形態におけるゆらぎ計算部２０２においても、高速フーリエ変換などにより周波数の異なる複数の波に分解して各周波数成分のスペクトル強度の相関を計算する処理を行い、図３に示すような近似直線の傾きの値を、ゆらぎを表す値として出力することが可能である。したがって、上述した第１の実施の形態におけるゆらぎ計算部１０１と同様の処理が行われることから、ここでは、ゆらぎ計算部２０２におけるゆらぎ計算処理についての説明は省略する。
【００３４】
快適度・不快度推定部２０３は、上述した第１の実施の形態における快適度・不快度推定部１０２と同一の機能を有し、ゆらぎ計算部１０１から出力されたゆらぎを表す値に基づいて乗員の乗り心地を推定し、快適度・不快度の評価値を出力する機能を有する。したがって、上述した第１の実施の形態における快適度・不快度推定部１０２と同様の処理が行われることから、ここでは、快適度・不快度推定部２０３における処理についての説明は省略する。
【００３５】
以上のように、本発明の第２の実施の形態では、車両の動きを表す車両挙動信号と乗員の重心の動きを表す重心制動信号との差分を計算し、その差分から非線形解析の手法を用いてリアプノフ指数を計算し、このリアプノフ指数の波のゆらぎに基づいて乗員の乗り心地を推定することが可能である。
【００３６】
＜第３の実施の形態＞
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。図６は、本発明の第３の実施の形態における装置構成の一例を示すブロック図である。図６には、乗員状態推定装置３００、車両挙動センサ１０、重心制動センサ２０が図示されている。なお、車両挙動センサ１０及び重心制動センサ２０は、上述した第１の実施の形態と同一であり、ここでは説明を省略する。
【００３７】
乗員状態推定装置３００は、車両挙動センサ１０から出力された車両挙動信号と、重心制動センサ２０から出力された重心制動信号とを取得し（車両挙動信号取得部、重心制動信号取得部）、これらの信号の差分から非線形解析の手法を用いてリアプノフ指数を計算し、このリアプノフ指数に対してＤＦＡ（Detrended Fluctuation Analysis：トレンド除去変動解析法）解析に係る処理を行うことよって乗員が乗り心地をどう感じているかを推定し、その推定結果を快適度・不快度として出力する機能を有している。乗員状態推定装置３００は、非線形解析部３０１、ＤＦＡ解析部３０２、快適度・不快度推定部３０３を有する。
【００３８】
非線形解析部３０１は、非線形解析の手法を用いて、車両挙動センサ１０から出力された車両挙動信号と、重心制動センサ２０から出力された重心制動信号との差分に係るリアプノフ指数を計算する機能を有する。なお、非線形解析部３０１は、上述した第２の実施の形態における非線形解析部２０１と同一の処理を行うものであり、ここでは説明を省略する。
【００３９】
ＤＦＡ解析部３０２は、車両挙動信号と重心制動信号との差分から得られたリアプノフ指数の時系列データが表す波に基づいてＤＦＡ解析を行い、そのＤＦＡ解析結果（スケーリング指数α）を出力する機能を有する。なお、ＤＦＡ解析は、非定常的な時系列データの長期相関特性を解析する手法であり、広く知られている技術なので、ここでは詳細な説明は省略する。入力データを積分することで作成した新たな時系列データを長さｎのボックスに分割し、各ボックスにおいて最小自乗法による近似直線を計算してローカルトレンドを求め、信号からトレンドを除去してから分散を平均した値（Ｆ（ｎ））を算出するものである。このＤＦＡ解析によって求められるＦ（ｎ）は、Ｆ（ｎ）∝ｎαによって表すことが可能であり、スケーリング指数αによって特徴付けられる。
【００４０】
本発明者は、ＤＦＡ解析によって得られるスケーリング指数αが乗員の快適度・不快度の推定に有用であることを発見した。例えば、所定の閾値を設定し、スケーリング指数αが所定の閾値以上の場合は乗員が快適な状態と推定することができ、スケーリング指数αが所定の閾値未満の場合は乗員が不快である状態と推定することができる。
【００４１】
快適度・不快度推定部３０３は、乗員の状態を推定する機能（乗員状態推定部）を有し、より具体的には、ＤＦＡ解析部３０２から出力されたＤＦＡ解析結果（スケーリング指数αの値）に基づいて乗員の乗り心地を推定し、快適度・不快度の評価値を出力する機能（乗り心地推定部）を有する。例えば、快適度・不快度推定部３０３は、ＤＦＡ解析部３０２から出力されたスケーリング指数αの値と、快適度・不快度を推定するための基準として設定された所定の閾値とを比較し、スケーリング指数αが所定の閾値以上の場合は乗員の乗り心地が快適である（気持ち良く車両に乗っている状態）と推定する一方、スケーリング指数αが所定の閾値未満の場合は乗員の乗り心地が不快であると推定し、その推定結果を出力する。なお、ここでは一例として、１つの閾値を境界値として快適な状態と不快な状態の２つのカテゴリに分類しているが、閾値として設定される値や閾値の個数及び分類するカテゴリ数は、適宜設定することが可能である。また、乗員が重心制動を行っている通常の状態から、ＤＦＡ解析結果が極端に外れている場合（例えば、スケーリング指数αの値が極端に非常に低い場合など）には、乗員はデッドマン状態であると推定してもよい。
【００４２】
以上のように、本発明の第３の実施の形態では、車両の動きを表す車両挙動信号と乗員の重心の動きを表す重心制動信号との差分から非線形解析の手法を用いてリアプノフ指数を計算し、さらに、このリアプノフ指数に対してＤＦＡ解析に係る処理を行い、ＤＦＡ解析結果に基づいて乗員の乗り心地を推定することが可能である。
【００４３】
＜第４の実施の形態＞
次に、本発明の第４の実施の形態について説明する。図７は、本発明の第４の実施の形態における装置構成の一例を示すブロック図である。図７には、乗員状態推定装置４００、車両挙動センサ１０、重心制動センサ２０が図示されている。なお、車両挙動センサ１０及び重心制動センサ２０は、上述した第１の実施の形態と同一であり、ここでは説明を省略する。
【００４４】
乗員状態推定装置４００は、車両挙動センサ１０から出力された車両挙動信号と、重心制動センサ２０から出力された重心制動信号とを取得し（車両挙動信号取得部、重心制動信号取得部）、車両挙動信号及び重心制動信号に基づいて、乗員がアクティブな重心制動を行っているか、あるいはパッシブな重心制動を行っているかを判定し、その判定結果に基づいて乗員が乗り心地をどう感じているかを推定し、その推定結果を快適度・不快度として出力する機能を有している。乗員状態推定装置１００は、重心制動状態判定部４０１と快適度・不快度推定部４０２とを有する。
【００４５】
重心制動状態判定部４０１は、車両挙動センサ１０から出力された車両挙動信号と、重心制動センサ２０から出力された重心制動信号とを取得し、これらの信号に基づいて、乗員がアクティブな重心制動を行っているか、あるいはパッシブな重心制動を行っているかを判定する機能を有する。上述のように、例えば図８に示すアクティブな重心制動では、これから起こる車両挙動を予見して、車両挙動よりも先に乗員の重心制動が実施される。また、図９に示すパッシブな重心制動では、アクティブな重心制動とは逆に、車両挙動が起こった後にその車両挙動に追従して乗員の重心制動が実施される。すなわち、重心制動状態判定部４０１は、車両挙動信号が示す車両挙動に対して、重心制動信号が示す乗員の重心制動が先行して実施されている場合にはアクティブな重心制動が行われていると判定し、遅延して実施されている場合にはパッシブな重心制動が行われていると判定することができる。また、乗員の重心制動が、例えば図１０に示すようなデッドマン状態である場合には、乗員はデッドマン状態であると判定してもよい。
【００４６】
なお、重心制動状態判定部４０１は、例えば、乗員の重心制動が車両挙動に対して先行して実施されていることや、乗員の重心制動が車両挙動に対して遅延して実施されていることを所定の時間内に複数回連続して検出した場合に、アクティブな重心制動又はパッシブな重心制動が行われていると判定してもよい。
【００４７】
快適度・不快度推定部４０２は、乗員の状態を推定する機能（乗員状態推定部）を有し、より具体的には、重心制動状態判定部４０１から出力された判定結果（アクティブな重心制動又はパッシブな重心制動が実施されていることを通知する情報）に基づいて乗員の乗り心地を推定し、快適度・不快度の評価値を出力する機能（乗り心地推定部）を有する。
【００４８】
上述のように、アクティブな重心制動では、これから起こる車両挙動を予見して、車両挙動よりも先に乗員の重心制動が実施される。例えば、信号待ちの状態から発進する場合やカーブを曲がる場合などは、ドライバはもちろん同乗者も、近い将来に起こる車両挙動を予見して、その予見された車両挙動に応じた重心制動を自然に行っている（無意識のうちに身構えている）。このように、車両の動きに応じた運動が安定的にかつ連続的にできている場合には、乗員は快適な状態であると推定できる。
【００４９】
一方、パッシブな重心制動では、アクティブな重心制動とは逆に、車両挙動が起こった後にその車両挙動に追従して重心制動が実施される。例えば、急な加速・減速（急発進や急ブレーキ）、他車や障害物への接近による急な旋回や急な車線変更などのような場合には、乗員は車両挙動を予見できず、車両の動きに振り回される状態となる。このように、車両の動きに応じた運動が安定的にかつ連続的にできていない場合には、乗員は不快な状態であると推定できる。
【００５０】
例えば、快適度・不快度推定部４０２は、重心制動状態判定部４０１から出力された判定結果がアクティブな重心制動であることを示す場合には、乗員の乗り心地が快適である（気持ち良く車両に乗っている状態）と推定する一方、重心制動状態判定部４０１から出力された判定結果がパッシブな重心制動であることを示す場合には、乗員の乗り心地が不快であると推定し、その推定結果を出力する。なお、ここでは一例として、快適な状態と不快な状態の２つのカテゴリに分類しているが、例えば、アクティブな重心制動やパッシブな重心制動が続く回数や時間などに応じて、快適、やや快適、どちらでもない、やや不快、不快などのように複数のカテゴリに分類して、推定結果を出力してもよい。また、重心制動状態判定部４０１から出力された判定結果がデッドマン状態であることを示す場合には、乗員はデッドマン状態であると推定してもよい。
【００５１】
以上のように、本発明の第４の実施の形態では、車両の動きを表す車両挙動信号と乗員の重心の動きを表す重心制動信号とを比較して乗員の重心制動がアクティブな重心制動かパッシブな重心制動かを判定し、その判定結果に基づいて乗員の乗り心地を推定することが可能である。
【００５２】
上述の第１〜第４の実施の形態における乗員状態推定装置によって出力された推定結果は、乗員の乗り心地が快適であることを示す情報（乗員が車両挙動に関して快適に感じていることを示す情報）、又は、乗員の乗り心地が不快であることを示す情報（乗員が車両挙動に関して不快に感じていることを示す情報）を含んでいる。さらに、推定結果は、乗員がデッドマン状態であることを示す情報を含んでいてもよい。この推定結果は、様々な用途に使用可能である。
【００５３】
例えば、第１〜第４の実施の形態における乗員状態推定装置によって出力された推定結果に基づき、車両の走行制御又は駆動制御が行われてもよい。乗員が快適な状態であると推定された場合には、走行状態を維持するか、あるいは更に向上させるよう制御が行われ、乗員が不快な状態であると推定された場合には、走行状態を改善するよう制御が行われてもよい。具体的には、手動運転が行われている場合には、ワインディング走行時のサスペンション（硬さ）やトルク（パワー）の係数を調整することによって、乗員の快適な状態（気持ち良さ又は楽しさを感じる状態）を向上させ、自動運転が行われている場合には、車両がゆりかご運動となるよう制御することによって、乗員の心地良さを向上させる。
【００５４】
また、例えば、乗員が不快な状態であると推定された場合、その乗員がマッサージ機能付き座席に着座しているのであればマッサージを起動したり、リラックスできる音楽や香りを提供したりしてもよい。また、ドライバが不快な状態であると推定された場合、例えば、事故が起こるリスクが高まっているとみなして、自動運転に切り替えてもよい（あるいは自動運転への切り替えを促してもよい）。また、自動運転が行われている場合、乗員（ドライバ）の不快な状態が改善されないときには、手動運転に切り替えられないようにしてもよく、逆に、自動運転システムによる運転に応じた重心制動がうまくできていないとみなして手動運転に切り替えるよう促してもよい。また、乗員の一人が不快な状態であると推定された場合には、その旨を車両内に報知し、車両の走行を停止させたり、一時的に休憩を取らせたりするよう促してもよい。
【００５５】
なお、本明細書で説明され、図面中に図示されているハードウェア構成では、各機能がブロックによって図示されているが、これらの各機能は、ハードウェア及び／又はプログラム（例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit：中央演算処理装置）やＥＣＵ（Engine Control Unit：エンジンコントロールユニット）などのコンピュータによって実行可能なプログラム）によって実現可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５６】
本発明は、車両の乗員の状態、特に、車両の乗員が感じる車両の乗り心地を推定することができる技術に適用可能である。
【符号の説明】
【００５７】
１０  車両挙動センサ
２０  重心制動センサ
１００、２００、３００、４００  乗員状態推定装置
１０１、２０２  ゆらぎ計算部
１０２、２０３、３０３、４０２  快適度・不快度推定部
２０１、３０１  非線形解析部
３０２  ＤＦＡ解析部
４０１  重心制動状態判定部
【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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【図９】
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【図１０】
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