(57)【要約】【課題】被験者が違和感を覚えたか否かを判別する際の判別精度を向上する。【解決手段】違和感判別方法は、被験者７に感知される感知対象の発生タイミングを検出し（Ｓ１）、被験者の脳活動を測定し（Ｓ４）、発生タイミングを検出した場合に、被験者の脳活動から違和感の有無を判別する複数の判別方法に基づいて（Ｓ３）、被験者が違和感を覚えているか否かを判別する（Ｓ５）。【選択図】図８
2019104330.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者に感知される感知対象の発生タイミングを検出し、
前記被験者の脳活動を測定し、
前記発生タイミングを検出した場合に、前記被験者の脳活動から前記被験者の違和感の有無を判別する複数の判別方法に基づいて、前記被験者が違和感を覚えているか否かを判別する、
ことを特徴とする違和感判別方法。
【請求項２】
前記感知対象の種類に応じて前記複数の判別方法のいずれかを選択し、
選択された判別方法に基づいて、前記被験者が違和感を覚えているか否かを判別することを特徴とする請求項１に記載の違和感判別方法。
【請求項３】
前記感知対象の前記種類は、前記感知対象を感知する感覚毎に分類するものであることを特徴とする請求項２に記載の違和感判別方法。
【請求項４】
前記感知対象の前記種類は、前記感知対象を発生する装置毎に分類するものであることを特徴とする請求項２に記載の違和感判別方法。
【請求項５】
前記感知対象の前記種類は、前記被験者が搭乗する車両の車内の感知対象と、車外の感知対象と、に分類するものであることを特徴とする請求項２に記載の違和感判別方法。
【請求項６】
前記感知対象の発生タイミング後の前記被験者の脳波の変化に応じて前記複数の判別方法のいずれかを選択し、
選択された判別方法に基づいて前記被験者が違和感を覚えているか否かを判別することを特徴とする請求項１に記載の違和感判別方法。
【請求項７】
前記複数の判別方法を前記被験者の脳活動の測定結果にそれぞれ適用した結果に応じて前記複数の判別方法のいずれかを選択し、
選択された判別方法に基づいて、前記被験者が違和感を覚えているか否かを判別することを特徴とする請求項１に記載の違和感判別方法。
【請求項８】
前記感知対象の発生タイミング後の前記被験者の脳波の特徴ベクトルに応じて前記複数の判別方法のいずれかを選択することを特徴とする請求項７に記載の違和感判別方法。
【請求項９】
被験者の脳活動を測定するセンサと、
前記被験者の脳活動から前記被験者の違和感の有無を判別する複数の判別方法を記憶する記憶装置と、
前記被験者に感知される感知対象の発生タイミングを検出した場合に、前記記憶装置に記憶された複数の判別方法に基づいて前記被験者が違和感を覚えているか否かを判別するプロセッサと、
を備えることを特徴とする違和感判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、違和感判別方法及び違和感判別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、運転者の視野範囲において、移動する物体を検出する物体検出部と、物体が検出されたタイミングを起点として予め定められる脳波特徴区間における脳波信号の事象関連電位の特徴成分の値と、予め定められた閾値とを比較し、比較した結果に基づいて運転者が危険を認知しているか否かを判別する危険判別部と、を備える安全運転支援装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２‐１７３８０３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、被験者が違和感を覚えたときに身体に発生する違和感反応は、違和感の発生原因に応じて異なる。このため、単一の判別手法で判別精度を高めることは難しい。
本発明は、被験者が違和感を覚えたか否かを判別する際の判別精度を向上することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一態様に係る違和感判別方法は、被験者に感知される感知対象の発生タイミングを検出し、被験者の脳活動を測定し、発生タイミングを検出した場合に、被験者の脳活動から違和感の有無を判別する複数の判別方法に基づいて、被験者が違和感を覚えているか否かを判別する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明の一態様によれば、被験者が違和感を覚えたか否かを判別する際の判別精度を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】実施形態の違和感判別装置の概略構成例の説明図である。
【図２】脳波測定の一例の説明図である。
【図３】車内の情報により発生する違和感の例の説明図である。
【図４】車両の周囲情報により発生する違和感の例の説明図である。
【図５】脳波特徴量ベクトルの一例の説明図である。
【図６】特徴空間マップの一例の説明図である。
【図７】第１実施形態におけるコントローラの機能構成の一例を示すブロック図である。
【図８】第１実施形態による違和感判別方法の一例のフローチャートである。
【図９】第２実施形態におけるコントローラの機能構成の一例を示すブロック図である。
【図１０Ａ】脳波データベースに記憶される脳波パターンの例を示す概略図である。
【図１０Ｂ】脳活動測定装置により測定される脳波パターンの例を示す概略図である。
【図１１】第２実施形態による違和感判別方法の一例のフローチャートである。
【図１２】第３実施形態による違和感判別方法の一例の説明図である。
【図１３】第３実施形態におけるコントローラの機能構成の一例を示すブロック図である。
【図１４】第３実施形態による違和感判別方法の一例のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下において、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。なお、以下に示す本発明の実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、構成部品の構成、配置等を下記のものに特定するものではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された請求項が規定する技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。
本明細書では、車両に搭乗する運転者を被験者として、運転者が違和感を覚えているか否かを判別する違和感判別方法及び違和感判別装置を説明する。しかしながら、本発明は、車両の運転者の違和感の判別に限定されるものではなく、様々な被験者の違和感の判別に適用可能である。
【０００９】
（第１実施形態）
（構成）
図１を参照する。車両１は、周囲環境センサ２と、車内センサ３と、車内装置４と、違和感判別装置５と、制御装置６を備える。
周囲環境センサ２は、車両１の車外の周囲環境を、被験者である車両１の運転者７に感知される車外の感知対象として検出するセンサである。
【００１０】
周囲環境センサ２は、例えば、車両１の周囲の他車両、歩行者、案内板、信号、道路区分線、道路境界、路肩、道路周辺の地物などの車両１の周囲の物体を、周囲環境として検出する。
例えば周囲環境センサ２は、単眼カメラ、ステレオカメラ等の撮像装置や、レーザレンジファインダ（ＬＲＦ：Laser Range-Finder）やレーダ等の測距装置であってよい。
周囲環境センサ２は、検出した周囲環境を示す周囲環境信号を違和感判別装置５へ出力する。
【００１１】
車内センサ３は、車両１内の車室に搭載され、運転者７に感知される室内の感知対象として車内環境を検出するセンサである。
車内センサ３は、例えば運転者７の聴覚により感知される車内環境を検出するセンサ（例えばマイク）であってよく、視覚により感知される車内環境を検出するセンサ（例えばカメラ）であってもよく、触覚により感知される車内環境を検出するセンサ（例えば振動センサ）であってもよい。
車内センサ３は、検出した車内環境を示す車内環境信号を違和感判別装置５へ出力する。
【００１２】
車内装置４は、車両１内の車室に搭載されて、運転者７に情報を提示する装置である。車内装置４から提供される情報も、運転者７に感知される室内の感知対象となる。
車内装置４は、例えば視覚情報を提示する車載ディスプレイ、インストルメンタルパネルであってよい。また車内装置４は、例えば音声案内等の聴覚情報を提示する音響装置であってもよい。また車内装置４は、例えば視覚情報と聴覚情報を提示するナビゲーション装置であってもよい。
車内装置４は、情報を提示した場合に、情報の提示が行われたことを示す提示実行信号を違和感判別装置５へ出力する。
【００１３】
違和感判別装置５は、運転者７の脳活動を測定し、測定された脳活動に基づいて運転者７が違和感を覚えているか否かを判別する。
違和感判別装置５は、運転者７の脳活動を測定するための脳活動測定装置１０と、電子制御ユニットであるコントローラ１１と、を備えている。コントローラ１１は、脳活動測定装置１０により測定された運転者７の脳活動に基づいて運転者７の違和感の有無を判別する。
【００１４】
脳活動測定装置１０は、車両の運転中にリアルタイムで運転者７の脳波信号を測定する。
図２を参照する。脳活動測定装置１０は複数の電極を有し、複数の電極が運転者７の頭部に取り付けられる。脳活動測定装置１０の複数の電極は、例えば、国際１０−２０法に準拠し、認知機能に関わる運転者７の頭頂部Ｆｚ，Ｆｃｚ，Ｃｚ，ＣＰｚに配置される。脳活動測定装置１０が有する複数の電極の頭部への取り付け方法は特に限定されないが、例えば運転者７の頭部に配置しやすいように装着型の電極帽子で構成されていてもよい。
【００１５】
図１を参照する。コントローラ１１は、プロセッサ１２と、記憶装置１３等の周辺部品と、を含む。プロセッサ１２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro-Processing Unit）であってよい。
記憶装置１３は、半導体記憶装置、磁気記憶装置及び光学記憶装置のいずれかを備えてよい。記憶装置１３は、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを含んでよい。
【００１６】
記憶装置１３には、プロセッサ１２上で実行されて、コントローラ１１に、運転者７の違和感の判別処理を実行させるコンピュータプログラムが記憶される。
なお、汎用の半導体集積回路中に設定される機能的な論理回路でコントローラ１１を実現してもよい。例えば、コントローラ１１はフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：Field-Programmable Gate Array）等のプログラマブル・ロジック・デバイス（ＰＬＤ：Programmable Logic Device）等を有していてもよい。
【００１７】
コントローラ１１は、周囲環境センサ２からの周囲環境信号、車内センサ３からの車内環境信号、及び車内装置４からの提示実行信号のいずれかに基づいて、運転者７に感知される感知対象の発生タイミングを検出する。
コントローラ１１は、感知対象の発生タイミングを検出した場合に、脳活動測定装置１０により測定された脳活動に基づいて運転者７が違和感を覚えているか否かを判別する。
【００１８】
運転者７が覚える違和感は、車両１の車内の感知対象によって発生する違和感と、車外の感知対象によって発生する違和感と、に分類される。
車内の感知対象によって発生する違和感には、例えば、車内装置４から提示される情報によって発生する違和感が含まれる。
例えば図３の違和感（１）〜（３）は、ナビゲーション装置の車載ディスプレイ４ａから視覚的に提示されるナビゲーション情報が、運転者７の視覚によって感知されることより発生する違和感である。
【００１９】
例えば図３の違和感（４）〜（６）は、ナビゲーション装置のスピーカ４ｂから提示される聴覚的な情報（音声案内）が、運転者７の聴覚によって感知されることより発生する違和感である。
さらに、車内の感知対象によって発生する違和感には、車内装置４から提示される情報以外の、視覚的、聴覚的又は触覚な車内環境によって発生する違和感が含まれる。
例えば図３の違和感（７）は、運転者７の触覚で感知する車内環境により発生する違和感であり、違和感（８）は、聴覚で感知する車内環境により発生する違和感である。
【００２０】
車外の感知対象によって発生する違和感には、例えば、車両１の周囲の周囲環境の情報（以下、「周囲情報」と表記する）。
例えば図４の違和感（９）〜（１１）は、車両１の周囲の周囲情報によって発生する違和感である。
【００２１】
図１を参照する。運転者７が違和感を覚えたときに運転者７の身体に発生する違和感反応は、違和感の発生原因に応じて異なる。このため、単一の判別手法で判別精度を高めることは難しい。
そこで、コントローラ１１は、被験者の脳活動から違和感の有無を判別する複数の判別方法に基づいて、運転者７が違和感を覚えているか否かを判別する。記憶装置１３には、これら複数の判別方法を記憶した判別方法データベース１４が格納される。なお、添付する図面においてデータベースを「ＤＢ」と表記する。
【００２２】
違和感の有無を判別する複数の判別方法に含まれる一つの判別方法は、例えば、脳波特徴量ベクトルに基づく判別方法であってよい。
脳波特徴量ベクトルに基づく判別方法は、例えば、被験者が違和感を覚えないイベントを発生させたときに測定した脳波の電位と、違和感を覚えるようなイベントを発生させたときに測定した脳波の電位の各々の特徴ベクトルＰを、特徴空間にプロットした特徴空間マップを使用する。
【００２３】
特徴ベクトルＰは、例えば図５に示すように所定時間Ｔ（例えば５００ミリ秒）の脳波信号からＮ個の特徴量ｐ１，ｐ２，…，ｐＮを抽出し、これらを特徴ベクトルＰ＝（ｐ１，ｐ２，…，ｐＮ）に変換することにより生成してよい。特徴量は、例えば一定の等間隔でサンプリングした値等を使用可能である。
図６に、特徴空間マップ８０の一例を示す。ハッチングされた丸形のプロット点Ｐ１は、運転者７が違和感を覚えていないときの特徴ベクトルを示し、ハッチングされていない丸形のプロット点Ｐ２は、運転者７が違和感を覚えているときの特徴ベクトルを示す。
【００２４】
運転者７が違和感を覚えていないときの特徴ベクトルＰ１は、特徴空間内の一定の領域に集中する傾向がある。また、運転者７が違和感を覚えているときの特徴ベクトルＰ２も同様に一定の領域に集中する傾向がある。
図６の例では、運転者７が違和感を覚えていないときの特徴ベクトルＰ１は、比較的左上の領域Ｄ１に集中しており、運転者７が違和感を覚えているときの特徴ベクトルＰ２は、比較的右下の領域Ｄ２に集中している。
【００２５】
このような運転者７が違和感を覚えていないときの特徴ベクトルＰ１及び運転者７が違和感を覚えているときの特徴ベクトルＰ２を特徴空間上にプロットして特徴空間マップ８０を作成することにより、特徴ベクトルＰ１が取り得る判別領域Ｄ１と、特徴ベクトルＰ２が取り得る判別領域Ｄ２を定義することができる。
例えば、コントローラ１１は、運転者７の現在の脳波の特徴ベクトルが判別領域Ｄ１内に存在すると判別した判別率Ｒｄ１と、判別領域Ｄ２内に存在すると判別した判別率Ｒｄ２とを算出する。
【００２６】
コントローラ１１は、判別率Ｒｄ１が判別率Ｒｄ２よりも大きい場合に、運転者７が違和感を覚えていないと判別する。反対に判別率Ｒｄ２が判別率Ｒｄ１よりも大きい場合には、コントローラ１１は、運転者７が違和感を覚えていると判別する。
コントローラ１１は、判別結果を制御装置６へ出力する。
【００２７】
また、特徴空間マップ８０を作成することにより、特徴ベクトルＰ１が取り得る範囲と、特徴ベクトルＰ２が取り得る範囲を区分する判別平面２０を定義できる。判別平面２０は、例えば線形判別法を用いて定義することができる。違和感の有無を判別する他の判別方法として、判別平面を用いた判別方法を使用してもよい。
図６の例では、運転者７の現在の脳波の特徴ベクトルが判別平面２０よりも上に位置すれば、コントローラ１１は、運転者７が違和感を覚えていないと判別する。
運転者７の現在の脳波の特徴ベクトルが判別平面２０よりも下に位置すれば、コントローラ１１は、運転者７が違和感を覚えていると判別する。
【００２８】
図１を参照する。違和感の有無を判別する複数の判別方法に含まれる他の判別方法は、例えば、事象関連電位に基づく判別方法と、時間周波数解析に基づく判別方法であってよい。
すなわち、違和感の有無を判別する複数の判別方法は、例えば、脳波特徴量ベクトルの判別領域に基づく判別方法と、脳波特徴量ベクトルの判別平面に基づく判別方法と、事象関連電位に基づく判別方法と、時間周波数解析に基づく判別方法とを含んでよい。
【００２９】
また、脳波特徴量ベクトルに基づく判別方法において、運転者７が違和感を覚えていないときの特徴ベクトルＰ１が取り得る複数の判別領域Ｄａ１〜Ｄｃ１と、運転者７が違和感を覚えているときの特徴ベクトルＰ２が取り得る複数の判別領域Ｄａ２〜Ｄｃ２を定義することによって、違和感の有無を判別する複数の判別方法を定めてもよい。
また、脳波特徴量ベクトルに基づく判別方法において、複数の判別平面を定義することによって、違和感の有無を判別する複数の判別方法を定めてもよい。
また、事象関連電位を検出する方法において、抽出する事象関連電位の成分を異ならせることによって、違和感の有無を判別する複数の判別方法を定めてもよい。
【００３０】
複数の判別方法に基づいて運転者７が違和感を覚えているか否かを判別する際に、例えばコントローラ１１は、判別方法データベース１４に記憶された複数の判別方法のいずれかを選択してよい。
この場合に、コントローラ１１は、選択された判別方法のみを運転者７の現在の脳活動の測定結果に適用することにより、運転者が違和感を覚えているか否かを判別してよい。
【００３１】
コントローラ１１は、例えば運転者７が感知した感知対象の種類に応じて、違和感の判別に用いる判別方法を選択してよい。
コントローラ１１は、例えば周囲環境センサ２からの周囲環境信号、車内センサ３からの車内環境信号、及び車内装置４からの提示実行信号に基づいて、感知対象の種類を判定してよい。例えば、コントローラ１１は、いずれの装置によりこれらの信号が出力されたのかに応じて感知対象の種類を判定してよい。
【００３２】
例えば感知対象は、運転者７が感知対象を感知する感覚に応じて分類分けされてよい。例えば、視覚により感知される感知対象の種類と、聴覚により感知される感知対象の種類と、触覚により感知される感知対象の種類と、に感知対象を分類分けしてよい。
すなわち、視覚により感知される感知対象に対する違和感を第１の判別方法により判別し、聴覚により感知される感知対象に対する違和感を第２の判別方法により判別し、触覚により感知される感知対象に対する違和感を第３の判別方法により判別してよい。
【００３３】
また、例えば感知対象は、感知対象を発生する装置に応じて分類分けされてもよい。例えば、車載ディスプレイ４ａから出力される感知対象の種類と、スピーカ４ｂから音声案内として出力される感知対象の種類と、に感知対象を分類分けしてよい。
また、例えば感知対象は、車両１の車内の感知対象の種類と、車外の感知対象の種類と、に分類されてもよい。
【００３４】
車内の感知対象は、車内装置４により発生する感知対象と、車内センサ３により検出される車内環境とを含んでよい。車外の感知対象は、周囲環境センサ２により検出される周囲情報を含んでよい。
例えば、インストルメンタルパネル、ナビゲーション装置、車載ディスプレイ４ａ、スピーカ４ｂなどの車内装置４から提供される車内の情報に対する違和感を第１の判別方法により判別し、周囲環境センサ２から提供される、信号表示、周囲車両の動き、歩行者、案内板などを対象とする周囲情報に対する違和感を第２の判別方法により判別してもよい。
【００３５】
また、上記の分類分けを組み合わせてもよい。例えば、車載ディスプレイ４ａから出力される情報に対する違和感を第１の判別方法により判別し、スピーカ４ｂから出力される音声案内に対する違和感を第２の判別方法により判別し、周囲環境センサ２により検出される周囲情報に対する違和感を第３の判別方法により判別してよい。
【００３６】
制御装置６は、違和感判別装置５から違和感の判別結果を受信する。制御装置６は、判別結果に応じて車内装置４の動作や車両１の車両挙動を制御する。
例えば、車内装置４であるナビゲーション装置から提供されるナビゲーション情報や音声案内に対して違和感を覚えた場合（図３の（１）〜（５））には、制御装置６は、ナビゲーション装置の動作を変更する。
【００３７】
例えば、車内装置４である空調システムから提供される音声案内に対して違和感を覚えた場合（図３の（６））には、空調システムの動作を変更する。例えば、ナビゲーション装置から提供されるナビゲーション情報に対して違和感を覚えた場合（図３の（１）、（２）、（４）、（５））には、ナビゲーション装置の設定を変更する。
また、例えば、車両周囲の物体に対して違和感を覚えた場合（図３の（９））には、車両１に設けられたアクチュエータを駆動して自動操舵制御や自動停止制御を行うことにより、物体を回避するための車両挙動を発生させる。自動操舵制御や自動停止制御の開始タイミングや制御量を変更してもよい。
【００３８】
次に、コントローラ１１の機能構成例を説明する。図７を参照する。
コントローラ１１は、感知対象検出部３０と、種類判定部３１と、判別方法選択部３２と、違和感判別部３３と、判別方法データベース１４とを備える。例えばコントローラ１１は、記憶装置１３に格納されたコンピュータプログラムをプロセッサ１２で実行することにより感知対象検出部３０、種類判定部３１、判別方法選択部３２、及び違和感判別部３３の機能を実現してよい。
【００３９】
感知対象検出部３０は、周囲環境センサ２からの周囲環境信号、車内センサ３からの車内環境信号、及び車内装置４からの提示実行信号のいずれかに基づいて、運転者７に感知される感知対象の発生タイミングを検出する。例えば、車載ディスプレイ４ａ、スピーカ４ｂなどの車内装置４から情報が出力されたタイミング、車内センサ３により検出した運転者７が車載ディスプレイ４ａを見たタイミング、あるいは車両周囲で変化が発生したタイミングを検出する。
【００４０】
感知対象の発生タイミングが検出された場合、種類判定部３１は、感知対象の種類を判定する。
判別方法選択部３２は、感知対象の種類に応じて、判別方法データベース１４に記憶された複数の判別方法のいずれかを選択する。
違和感判別部３３は、検知対象の発生タイミング以降に脳活動測定装置１０が検出した運転者７の現在の脳活動の測定結果に対して、判別方法選択部３２が選択した判別方法を適用することにより、運転者７が違和感を覚えているか否かを判別する。違和感判別部３３は、判別結果を制御装置６へ出力する。
【００４１】
（動作）
次に、図８を参照して第１実施形態の違和感判別方法の一例を説明する。
ステップＳ１において感知対象検出部３０は、運転者７に感知される感知対象の発生タイミングを検出する。
ステップＳ２において種類判定部３１は、感知対象の種類を判定する。
ステップＳ３において判別方法選択部３２は、感知対象の種類に応じて、判別方法データベース１４に記憶された複数の判別方法のいずれかを選択する。
【００４２】
ステップＳ４において脳活動測定装置１０は、運転者７の脳活動、例えば脳波を測定する。なお、脳活動測定装置１０は、運転者７の脳活動を常時測定していてもよい。すなわち、脳活動測定装置１０の測定開始時期はステップＳ１、Ｓ２、Ｓ３のいずれかよりも前でもよい。
ステップＳ５において違和感判別部３３は、検知対象の発生タイミング以降に脳活動測定装置１０が検出した運転者７の現在の脳活動の測定結果に対して、ステップＳ３で選択した判別方法を適用することにより、運転者７が違和感を覚えているか否かを判別する。
【００４３】
（第１実施形態の効果）
（１）感知対象検出部３０は、運転者７に感知される感知対象の発生タイミングを検出する。脳活動測定装置１０は、運転者７の脳活動を測定する。
違和感判別部３３は、発生タイミングが検出された場合に、運転者７の脳活動から運転者７の違和感の有無を判別する複数の判別方法に基づいて、運転者７が違和感を覚えているか否かを判別する。
このように、単一の判別手法のみに基づくのではなく、予め複数の判別方法を用意して、複数の判別方法に基づいて違和感の有無を判別することにより、最適な判別結果を選択することができる。このため、違和感の判別精度を向上できる。
【００４４】
（２）種類判定部３１は、感知対象の種類を判定してよい。判別方法選択部３２は、種類判定部３１が判定した感知対象の種類に応じて、判別方法データベース１４に記憶された複数の判別方法のいずれかを選択してよい。違和感判別部３３は、判別方法選択部３２が選択した判別方法を、脳活動測定装置１０による運転者７の脳活動の測定結果に適用して、運転者７が違和感を覚えているか否かを判別してよい。
このように、感知対象の種類ごとに適した判別方法を選択して適用するので判別精度を上げることができる。
【００４５】
（３）感知対象の種類は、感知対象を感知する感覚毎に感知対象を分類するものであってよい。
すなわち種類判定部３１は、運転者７が複数の感覚（例えば、視覚、聴覚、及び触覚）のうちいずれの感覚により感知対象を感知したかを判定してよい。判別方法データベース１４には、感知対象を感知する感覚毎に異なる複数の判別方法が記憶されてよい。
判別方法選択部３２は、運転者７が感知対象を感知した感覚に応じた判別方法を選択してよい。違和感判別部３３は、運転者７が感知対象を感知した感覚に応じた判別方法を運転者７の脳活動の測定結果に適用して、運転者７が違和感を覚えているか否かを判別してよい。
このように、感知対象を感知する運転者７の感覚毎（例えば感覚器ごと）に適した判別方法を選択して適用するので判別精度を上げることができる。
【００４６】
（４）感知対象の種類は、感知対象を発生する装置毎に感知対象を分類するものであってよい。
すなわち種類判定部３１は、どの車内装置４が感知対象を発生したのかを判定してよい。判別方法データベース１４には、車内装置４毎に異なる複数の判別方法が記憶されてよい。
判別方法選択部３２は、感知対象を発生した車内装置４に応じた判別方法を選択してよい。違和感判別部３３は、感知対象を発生した車内装置４に応じた判別方法を運転者７の脳活動の測定結果に適用して、運転者７が違和感を覚えているか否かを判別してよい。
このように、車載ディスプレイ４ａ、スピーカ４ｂ、ナビゲーション装置、インストルメンタルパネルなど、刺激の発生装置ごとに適した判別方法を選択し適用するので、その装置に適した判別方法が選択され判別精度を上げることができる。
【００４７】
（５）感知対象の種類は、車両１の車内の感知対象と車外の感知対象とに感知対象を分類してよい。すなわち、種類判定部３１は、発生した感知対象が車内の感知対象なのか車外の感知対象なのかを判定してよい。例えば、種類判定部３１は、車内装置４が感知対象を発生したのか、周囲環境センサ２により検出される感知対象が発生したのかを判定してよい。判別方法データベース１４には、車内の感知対象に対する違和感を判別する判別方法と、車外の感知対象に対する違和感を判別する判別方法とが記憶されてよい。
【００４８】
判別方法選択部３２は、車内及び車外の感知対象のいずれが発生したのかに応じて判別方法を選択してよい。違和感判別部３３は、車内及び車外の感知対象のいずれかに応じた判別方法を運転者７の脳活動の測定結果に適用して、運転者７が違和感を覚えているか否かを判別してよい。
このように、感知対象を車室内の刺激と車外からの刺激に分類分けし、感知対象がいずれの種類であるかに応じて判別方法を選択して適用するので判別精度を上げることができる。また、さらに、感知対象を発生する装置毎に判別方法を用意する場合に比べて、用意する判別方法の種類を低減できる。
【００４９】
（第２実施形態）
次に、第２実施形態を説明する。
感知対象の発生タイミングを検出する際に、例えばマイクやカメラなどの簡易的なセンサを用いると、このセンサの検知結果から感知対象の種類（例えば、どの装置が感知対象を発生したか）を明確に判断できないことがある。
例えば、聴覚的な感知対象には、ナビゲーション装置による音声案内、警報音又は車外から車室内へ入る音があるが、簡易的なマイクを使用するとこれらの種類を判断できないことがある。
【００５０】
そこで第２実施形態では、感知対象の発生タイミングを検出した場合に、発生タイミング後の運転者７の脳波に応じて違和感判別に使用する判別方法を選択する。
例えば、発生タイミング後の運転者７の脳波の変化に応じて判別方法を選択する。
図９を参照する。第２実施形態のコントローラ１１の機能構成は、図７に示した第１実施形態のコントローラ１１の機能構成と類似しており、同様の構成要素には同一の参照符号を付して、各構成要素について重複する説明を省略する。
【００５１】
コントローラ１１は、運転者７の脳波の変化パターンを、感知対象の各種類へそれぞれ対応付けて記憶した脳波データベース３４を含む。
脳波データベース３４には、各種類の感知対象を運転者７が感知したタイミング（感知対象の発生タイミング）から所定期間経過後に発生したそれぞれの脳波の変化パターンが、感知対象の種類に対応付けて記憶されている。
図１０Ａの例では、３種類の脳波の変化パターンが感知対象の種類Ａ〜Ｃにそれぞれ対応付けられて脳波データベース３４に記憶されている。
【００５２】
感知対象検出部３０が感知対象の発生タイミングを検出した場合、種類判定部３１は、図１０Ｂに示すように、発生タイミングから所定期間経過後の運転者７の脳波の変化パターンを、脳活動測定装置１０による運転者７の脳波の測定結果から抽出する。例えば、種類判定部３１は頭頂部の脳波（例えば、図２に示す電極Ｃｚで検出した脳波）を抽出する。
種類判定部３１は、脳波データベース３４に記憶した脳波の変化パターンと、抽出した脳波の変化パターンとを比較する。種類判定部３１は、比較結果に基づいて、脳波データベース３４に記憶された感知対象の種類のいずれかを、発生した感知対象の種類として特定する。
【００５３】
例えば、種類判定部３１は、脳波データベース３４に記憶した脳波の変化パターンのそれぞれと、抽出した脳波の変化パターンとの間のそれぞれの相関係数を算出する。
種類判定部３１は、抽出した脳波の変化パターンと最も相関が高い変化パターンに対応付けられた感知対象の種類を、発生した感知対象の種類として特定する。例えば、図１０Ａの例では、最も相関が高い変化パターンに対応付けられた種類Ｂが特定される。
判別方法選択部３２は、特定された感知対象の種類に応じて、判別方法データベース１４に記憶された複数の判別方法のいずれかを選択する。
【００５４】
なお、上記説明では、運転者７の脳波の変化に応じて感知対象の種類を特定し、特定された感知対象の種類に応じて判別方法を選択したが、運転者７の脳波の変化に応じて判別方法を直接選択してもよい。この場合に、種類判定部３１を省略してもよい。
この場合、例えば脳波データベース３４には、判別方法のそれぞれに対応付けて各判定方法に適している脳波の変化パターンが記憶されてもよい。
【００５５】
判別方法選択部３２は、脳波データベース３４に記憶した脳波の変化パターンと、抽出した脳波の変化パターンとの比較結果に基づいて、判別方法データベース１４に記憶された複数の判別方法のいずれかを選択してよい。
例えば判別方法選択部３２は、抽出した脳波の変化パターンと最も相関が高い変化パターンに対応付けられた判別方法を選択してよい。
【００５６】
また、上記説明では、運転者７の脳波の変化パターンに応じて感知対象の種類を特定したが、発生タイミングから所定期間経過後の運転者７の他の脳活動に基づいて感知対象の種類を特定したり、判別方法を選択してもよい。例えば、脳波の特徴ベクトルに応じて判別方法を選択してもよい。
【００５７】
（動作）
次に、図１１を参照して第１実施形態の違和感判別方法の一例を説明する。
ステップＳ１０の動作は図８のステップＳ１の動作と同様である。
ステップＳ１１において脳活動測定装置１０は、運転者７の脳活動、例えば脳波を測定する。種類判定部３１は、感知対象の発生タイミングから所定期間経過後の運転者７の脳波の変化パターンを抽出する。
【００５８】
ステップＳ１２において種類判定部３１は、抽出した脳波の変化パターンと、脳波データベース３４に記憶した脳波の変化パターンと、の間のそれぞれの相関係数を算出する。種類判定部３１は、抽出した脳波の変化パターンと最も相関が高い変化パターンに対応付けられた感知対象の種類を、発生した感知対象の種類として特定する。
ステップＳ１３及びＳ１４の動作は、図８のステップＳ３及びＳ５の動作と同様である。
【００５９】
（第２実施形態の効果）
種類判定部３１及び判別方法選択部３２は、感知対象の発生タイミング後の運転者７の脳波の変化に応じて複数の判別方法のいずれかを選択してよい。
違和感判別部３３は、種類判定部３１及び判別方法選択部３２により選択された判別方法を運転者７の脳活動の測定結果に適用して、運転者７が違和感を覚えているか否かを判別してよい。
このように、脳波の変化に応じて判別方法を選択するので、感知対象の種類や発生源の装置が特定できなくても、違和感判別に使用する最適な判別方法を適用することができる。
【００６０】
（第３実施形態）
次に、第３実施形態を説明する。第３実施形態は、第２実施形態と同様に発生タイミング後の運転者７の脳波に応じて違和感判別に使用する判別方法を選択する。このため、感知対象の種類を判断できない場合に有効である。
第３実施形態では、感知対象の発生タイミングを検出した場合に、判別方法データベース１４に記憶した複数の判別方法のそれぞれ（例えば判別方法データベース１４に記憶した複数の判別方法の全て）を、運転者７の脳活動の測定結果に適用して複数の判別結果を取得する。
【００６１】
そして、複数の判別結果のうちより良い判別結果が得られた判別方法を選択する。または、有効な判別結果が得られた判別方法を選択する。有効な判別結果が複数得られた場合には、有効な判別結果のうちより良い判別結果が得られた判別方法を選択する。
選択した判別方法に基づいて運転者７が違和感を覚えているか否かを判別する。
【００６２】
以下、判別方法データベース１４に記憶される複数の判別方法が、判別方法毎に異なる判別領域が定義された脳波特徴量ベクトルに基づく判別方法である場合について説明する。
例えば、図１２に示すように、運転者７が違和感を覚えていないときの特徴ベクトルＰ１が取り得る複数の判別領域Ｄａ１〜Ｄｃ１と、運転者７が違和感を覚えているときの特徴ベクトルＰ２が取り得る複数の判別領域Ｄａ２〜Ｄｃ２とが定義される。
判別領域Ｄａ１及びＤａ２は第１の判別方法の判別領域であり、判別領域Ｄｂ１及びＤｂ２は第２の判別方法の判別領域であり、判別領域Ｄｃ１及びＤｃ２は第３の判別方法の判別領域である。
【００６３】
図１３を参照する。第３実施形態のコントローラ１１の機能構成は、図７に示した第１実施形態のコントローラ１１の機能構成と類似しており、同様の構成要素には同一の参照符号を付して、各構成要素について重複する説明を省略する。
感知対象検出部３０が感知対象の発生タイミングを検出した場合に、違和感判別部３３は、発生タイミングから所定期間経過後の運転者７の脳波の特徴ベクトルＰを算出して、特徴空間マップ８０に配置する。
【００６４】
図１２を参照する。違和感判別部３３は、違和感なしを判別するための判別領域Ｄａ１〜Ｄｃ１との重心と特徴ベクトルＰとの間の距離Ｄｃｒを判別方法毎に算出する。同様に、違和感ありを判別するための判別領域Ｄａ２〜Ｄｃ２との重心と特徴ベクトルＰとの間の距離Ｄｅｒを判別方法毎に算出する。
そして違和感判別部３３は、判別方法毎に、これらの距離の比率（Ｄｅｒ／Ｄｃｒ）及び（Ｄｃｒ／Ｄｅｒ）のうち１よりも大きな比率Ｒを算出する。
違和感判別部３３は、最大の比率Ｒが算出された判別方法を選択し、選択した判別方法に基づいて運転者７が違和感を覚えているか否かを判別する。
【００６５】
なお、上記説明では、複数の判別方法のそれぞれ適用した複数の判別結果に基づいて判別方法を選択し、選択した判別方法に基づいて運転者７が違和感を覚えているか否かを判別した。これに代えて、複数の判別結果のなかから選択した判別結果に基づいて運転者７が違和感を覚えているか否かを判別してもよい。すなわち、判別結果を選択することにより違和感判別に使用する判別方法を間接的に選択してもよい。
例えば、複数の判別結果のうちより良い判別結果に基づいて違和感を判別してもよく、複数の判別結果のうち有効な判別結果に基づいて違和感を判別してもよい。有効な判別結果が複数得られた場合には、有効な判別結果のうちより良い判別結果に基づいて違和感を判別してもよい。
【００６６】
（動作）
次に、図１４を参照して第３実施形態の違和感判別方法の一例を説明する。
ステップＳ２０及びＳ２１の動作は、図８のステップＳ１及びＳ４の動作と同様である。
ステップＳ２２において違和感判別部３３は、発生タイミングから所定期間経過後の運転者７の脳波の特徴ベクトルを算出する。
【００６７】
ステップＳ２３において違和感判別部３３は、違和感ありを判別する判別領域の重心と特徴ベクトルとの距離Ｄｅｒと、違和感なしを判別する判別領域の重心と特徴ベクトルとの距離Ｄｅｒとを、判別方法毎に算出する。
ステップＳ２４において違和感判別部３３は、判別方法毎に、これら距離Ｄｃｒ、Ｄｅｒの比率Ｒを算出する。
ステップＳ２５において違和感判別部３３は、最大の比率Ｒが算出された判別方法を選択する。
ステップＳ２６の動作は図８のステップＳ５の動作と同様である。
【００６８】
（第３実施形態の効果）
（１）違和感判別部３３は、複数の判別方法を運転者７の脳活動の測定結果にそれぞれ適用した結果に応じて複数の判別方法のいずれかを選択する。違和感判別部３３は、選択された判別方法に基づいて、運転者７が違和感を覚えているか否かを判別する。
このように、判別方法を運転者７の脳活動の測定結果に適用した結果に応じて判別方法を選択するので、感知対象の種類や発生源の装置が特定できなくても、違和感判別に使用する最適な判別方法を適用することができる。
【００６９】
（２）違和感判別部３３は、感知対象の発生タイミング後の運転者７の脳波の特徴ベクトルに応じて複数の判別方法のいずれかを選択し、選択された判別方法に基づいて運転者７が違和感を覚えているか否かを判別する。
このように、脳波の特徴ベクトルに応じて判別方法を選択するので、感知対象の種類や発生源の装置が特定できなくても、違和感判別に使用する最適な判別方法を適用することができる。
【００７０】
本発明は、ここで記載していない様々な実施形態等を含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。
【符号の説明】
【００７１】
１…車両、２…周囲環境センサ、３…車内センサ、４…違和感、４…車内装置、４ａ…車載ディスプレイ、４ｂ…スピーカ、５…違和感判別装置、６…制御装置、７…運転者、１０…脳活動測定装置、１１…コントローラ、１２…プロセッサ、１３…記憶装置、１４…判別方法データベース、２０…判別平面、３０…感知対象検出部、３１…種類判定部、３２…判別方法選択部、３３…違和感判別部、３４…脳波データベース、８０…特徴空間マップ、Ｄ１、Ｄ２、Ｄａ１〜Ｄｃ１、Ｄａ２〜Ｄｃ２…判別領域、Ｐ、Ｐ１、Ｐ２…特徴ベクトル
【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１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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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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