(57)【要約】【課題】シート振動への車体振動の影響成分を適切に推定する。【解決手段】質量センサ１２が、車体内のシート上の乗員の質量を検出し、車体振動センサ１４が、車体の振動を検出し、推定部２２が、質量センサにより検出された乗員の質量と、車体振動センサにより検出された車体の振動とに基づいて、シートの振動への車体の振動の影響成分を推定する。【選択図】図１
2019072456.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車体内のシート上の乗員の質量を検出又は推定することにより取得する質量取得手段と、
前記車体の振動を検出する車体振動検出手段と、
前記質量取得手段により取得された前記乗員の質量と、前記車体振動検出手段により検出された前記車体の振動とに基づいて、前記シートの振動への前記車体の振動の影響成分を推定する推定手段と、
を含む影響推定装置。
【請求項２】
前記推定手段は、前記車体から前記シートへの振動の伝達を表し、かつ前記乗員の質量をパラメータに含む伝達関数により、前記影響成分を推定する請求項１に記載の影響推定装置。
【請求項３】
前記推定手段は、前記車体と、前記車体内のシートと、前記シート上の乗員との関係を、バネ・マス・ダンパの質点系で近似した前記伝達関数により、前記影響成分を推定する請求項２に記載の影響推定装置。
【請求項４】
前記伝達関数は、ラプラス変換を用いた伝達関数であり、分母のラプラス演算子の２次の項の係数として、前記質量取得手段により取得された前記乗員の質量を用いる請求項３に記載の影響推定装置。
【請求項５】
前記シートの振動を検出するシート振動検出手段と、
前記シート振動検出手段により検出された前記シートの振動から、前記推定手段により推定された前記影響成分を除外して、前記シートの振動を補正する補正手段と、
をさらに含む請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の影響推定装置。
【請求項６】
前記質量取得手段は、前記シート振動検出手段により検出された前記シートの振動から、生体振動に関わる周波数成分を除外した振動と、前記車体振動検出手段により検出された前記車体の振動とに基づいて、前記乗員の質量を推定する請求項５に記載の影響推定装置。
【請求項７】
前記質量取得手段は、前記乗員の質量を、前記生体振動に関わる周波数成分を除外した振動の時系列データと、前記車体の振動と前記生体振動に関わる周波数成分を除外した振動との差分の時系列データとに基づいて、逐次推定する請求項６に記載の影響推定装置。
【請求項８】
コンピュータを、
車体内のシート上の乗員の質量を検出又は推定することにより取得する質量取得手段により取得された前記乗員の質量と、前記車体の振動を検出する車体振動検出手段により検出された前記車体の振動とに基づいて、前記シートの振動への前記車体の振動の影響成分を推定する推定手段
として機能させるための影響推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、影響推定装置及びプログラムに係り、特に、シート振動への車体振動の影響成分を推定する影響推定装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、精度の高い生体情報を得るために、高検出能力を有するセンサを用いた場合にも、安定して呼吸等の乗員の生体情報を検出可能な生体情報検出装置が提案されている（特許文献１）。
【０００３】
また、より安定的に、移動体のシートに着座する乗員の生体情報を検出することのできる生体情報検出装置が提案されている（特許文献２）。特許文献２に記載の生体情報検出装置では、ＥＣＵに入力された生体センサのセンサ出力が、増幅器により増幅され、Ａ／Ｄ変換器においてデジタル化された後、生体情報検出部に入力される。また、ＥＣＵは、車両の走行状態に関する車両情報として車速Ｖ、及びカーナビゲーション装置が提供するカーナビ情報Ｉｎｖを取得する車両情報取得部を備え、ＥＣＵは、その車両情報に基づいて増幅前のセンサ出力の波高を推定する波高推定部と、この波高推定部により推定されたセンサ出力の波高に基づいて増幅器のゲインを調整するゲイン調整部とを備える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−１１１１１３号公報
【特許文献２】特開２０１７−６３９８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、自動車にはエンジンの回転振動や走行時の路面振動などが生じるため、生体情報を検出するために乗員が着席する車体内のシートに設けられたセンサの検出値には、乗員の生体振動以外の様々な振動が重畳している。そのため、例えば上記特許文献のように、シートの振動から乗員の生体振動を取得する場合、ノイズとなる車体振動の影響成分が適切に推定されることが望ましい。
【０００６】
特に路面振動は、生体振動に比較して大きな振幅を有するため、上記特許文献２に記載の発明では、カーナビゲーションなどから路面振動の大きさをあらかじめ推定し、ゲインを適切に設定することで、路面振動入力時にも精度よく生体振動を検出することを目的としている。しかしながら、適切なゲインの設定のみでは、信号の飽和という課題は解決されるものの、車体振動の影響成分を適切に推定することはできない。
【０００７】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、シート振動への車体振動の影響成分を適切に推定することができる影響推定装置及びプログラム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】
【０００８】
上記の目的を達成するために本発明に係る影響推定装置は、車体内のシート上の乗員の質量を検出又は推定することにより取得する質量取得手段と、前記車体の振動を検出する車体振動検出手段と、前記質量取得手段により取得された前記乗員の質量と、前記車体振動検出手段により検出された前記車体の振動とに基づいて、前記シートの振動への前記車体の振動の影響成分を推定する推定手段と、を含んで構成されている。
【０００９】
また、本発明に係る影響推定プログラムは、コンピュータを、車体内のシート上の乗員の質量を検出又は推定することにより取得する質量取得手段により取得された前記乗員の質量と、前記車体の振動を検出する車体振動検出手段により検出された前記車体の振動とに基づいて、前記シートの振動への前記車体の振動の影響成分を推定する推定手段として機能させるためのプログラムである。
【００１０】
本発明に係る影響推定装置及び影響推定プログラムによれば、推定手段が、車体内のシート上の乗員の質量を検出又は推定することにより取得する質量取得手段により取得された乗員の質量と、車体の振動を検出する車体振動検出手段により検出された車体の振動とに基づいて、シートの振動への車体の振動の影響成分を推定する。これにより、シート振動への車体振動の影響成分を適切に推定することができる。
【００１１】
また、本発明に係る影響推定装置の前記推定手段は、前記車体から前記シートへの振動の伝達を表し、かつ前記乗員の質量をパラメータに含む伝達関数により、前記影響成分を推定することができる。具体的には、前記推定手段は、前記車体と、前記車体内のシートと、前記シート上の乗員との関係を、バネ・マス・ダンパの質点系で近似した前記伝達関数により、前記影響成分を推定することができる。より具体的には、前記伝達関数は、ラプラス変換を用いた伝達関数であり、分母のラプラス演算子の２次の項の係数として、前記質量取得手段により取得された前記乗員の質量を用いる。上記のような伝達関数により影響成分を推定する際に、適切に検出又は推定された乗員の質量を用いることで、精度良く影響成分を推定することができる。
【００１２】
また、本発明に係る影響推定装置は、前記シートの振動を検出するシート振動検出手段と、前記シート振動検出手段により検出された前記シートの振動から、前記推定手段により推定された前記影響成分を除外して、前記シートの振動を補正する補正手段と、をさらに含んで構成することができる。シート振動検出手段により検出されるシート振動には、脈拍、体動、呼吸等の生体振動由来の振動成分と、エンジン振動や路面振動などの車体振動由来の振動成分とが重畳されているが、補正手段により補正されたシートの振動では、精度良く推定されたシート振動への車体振動の影響成分が除外されるため、精度良く生体
【００１３】
振動由来の振動成分を抽出することができる。
【００１４】
また、本発明に係る影響推定装置の前記質量取得手段は、前記シート振動検出手段により検出された前記シートの振動から、生体振動に関わる周波数成分を除外した振動と、前記車体振動検出手段により検出された前記車体の振動とに基づいて、前記乗員の質量を推定することができる。具体的には、前記質量取得手段は、前記乗員の質量を、前記生体振動に関わる周波数成分を除外した振動の時系列データと、前記車体の振動と前記生体振動に関わる周波数成分を除外した振動との差分の時系列データとに基づいて、逐次推定することができる。これにより、乗員の質量を検出するための荷重センサ等を設けることなく、精度良く乗員の質量を推定することができ、推定された乗員の質量を用いて、精度良く影響成分を推定することができる。
【発明の効果】
【００１５】
以上説明したように、本発明の影響推定装置及びプログラムによれば、シート振動への車体振動の影響成分を適切に推定することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】第１の実施の形態に係る影響推定装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】影響成分推定のための伝達関数を表す概念図である。
【図３】ｍ＝８０ｋｇ、４０ｋｇとした場合の伝達関数のボード線図である。
【図４】ｍ＝８０ｋｇ、４０ｋｇとした場合のシート加速度及び影響成分加速度と補正値とを示すグラフである。
【図５】ｍ＝８０ｋｇ、７５ｋｇとした場合の伝達関数のボード線図である。
【図６】ｍ＝８０ｋｇ、７５ｋｇとした場合のシート加速度及び影響成分加速度と補正値とを示すグラフである。
【図７】第１の実施の形態における影響推定処理ルーチンの一例を示すフローチャートである。
【図８】第２の実施の形態に係る影響推定装置の概略構成を示すブロック図である。
【図９】脈波のデータの一例を示すグラフである。
【図１０】ｍ＝８０ｋｇとした場合の車体加速度及びシート加速度を示すグラフである。
【図１１】脈波を重畳したシート加速度を示すグラフである。
【図１２】フィルタ処理後のシート加速度を示すグラフである。
【図１３】逐次推定された乗員の質量を示すグラフである。
【図１４】脈波を除去して推定した影響成分としてのシート加速度、及び脈波を加えた影響成分としてのシート加速度と、脈波推定値とを示すグラフである。
【図１５】図１４の一部を拡大したグラフである。
【図１６】第２の実施の形態における影響推定処理ルーチンの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。以下の各実施の形態では、車体内のシートに着座した乗員の生体振動をシート振動から検出するために、シート振動への車体振動の影響成分を推定する影響推定装置について説明する。
【００１８】
＜第１の実施の形態＞
図１に示すように、第１の実施の形態に係る影響推定装置１０は、車体内のシートに着座した乗員の質量を検出する質量センサ１２と、車体の振動を検出する車体振動センサ１４と、シートの振動を検出するシート振動センサ１６と、影響成分の推定処理を行うコンピュータ２０とを備えている。
【００１９】
質量センサ１２としては、例えば、荷重センサを用いることができる。質量センサ１２は、乗員の質量を検出可能な位置、例えば、シートの車体への取り付け点等に設けられる。質量センサ１２は、定期的なタイミング、又はコンピュータ２０から指示されたタイミングで、センサにかかる荷重を検出し、検出値をコンピュータ２０に出力する。なお、質量センサ１２は、本発明の質量取得手段の一例である。
【００２０】
車体振動センサ１４としては、例えば、加速度センサを用いることができる。車体振動センサ１４は、エンジンの振動や路面振動などの車体振動に由来する振動成分を検出可能な位置、例えば、車体内のシートの取り付け点付近に設けられる。車体振動センサ１４は、定期的なタイミング、又はコンピュータ２０から指示されたタイミングで、センサ位置の加速度を検出し、検出値をコンピュータ２０に出力する。なお、車体振動センサ１４は、本発明の車体振動検出手段の一例である。
【００２１】
シート振動センサ１６としては、例えば、加速度センサを用いることができる。シート振動センサ１６は、乗員の心拍、呼吸、体動などの乗員の生体振動に由来する振動成分を検出可能な位置、例えば、シートの背もたれ部分の表面又は内部などに設けられる。シート振動センサ１６は、定期的なタイミング、又はコンピュータ２０から指示されたタイミングで、センサ位置の加速度を検出し、検出値をコンピュータ２０に出力する。なお、シート振動センサ１６は、本発明のシート振動検出手段の一例である。
【００２２】
コンピュータ２０は、ＣＰＵ、後述する影響推定処理ルーチンのプログラムを記憶したＲＯＭ、データ等を記憶するＲＡＭ、及びこれらを接続するバスを含んで構成されている。このコンピュータ２０をハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、図１に示すように、コンピュータ２０は、質量センサ１２により検出された乗員の質量と、車体振動センサ１４により検出された加速度が示す車体振動とに基づいて、シート振動への車体振動の影響成分を推定する推定部２２と、シート振動センサ１６により検出された加速度が示すシート振動から、推定部２２により推定された影響成分を除外して、シート振動を補正する補正部２４とを備えている。
【００２３】
推定部２２は、車体からシートへの振動の伝達を表し、かつ乗員の質量をパラメータに含む伝達関数により、シート振動への車体振動の影響成分を推定する。具体的には、推定部２２は、車体と、車体内のシートと、シート上の乗員との関係を、図２に示すような、バネ・マス・ダンパの質点系で近似した、下記（１）式に示す伝達関数を用いる。
【００２４】
【数１】
2019072456.tif 000003
【００２５】
（１）式の伝達関数は、ラプラス変換を用いた伝達関数であり、ｓは、ラプラス演算子である。また、ａ１は、シート振動への車体振動の影響成分の推定値であり、影響成分がシート振動センサ１６で検出された場合に想定される加速度（以下、「影響成分加速度」という）である。ａ２は、車体振動センサ１４で検出された車体振動を示す加速度（以下、「車体加速度」という）である。また、図２に示すバネ・マス・ダンパの質点系及び（１）式では、シートの剛性をバネ定数ｋで表し、シートの粘性をダンピング定数ｃで表している。ｍは、質量センサ１２で検出されたシートに着座した乗員の質量である。（１）式では、分母のラプラス演算子の２次の項の係数として、乗員の質量ｍが用いられる。
【００２６】
ここで、シート振動への車体振動の影響成分を推定するための伝達関数のパラメータとして、検出又は推定した乗員の質量ｍを用いる理由について説明する。
【００２７】
図３に、（１）式で示す伝達関数のボード線図を示す。実線で示す特性は、シート上の乗員の質量ｍが８０ｋｇの場合であり、破線で示す特性は、質量ｍが４０ｋｇの場合である。乗員の質量ｍが８０ｋｇの場合と４０ｋｇの場合とでは、図３に示すように、共振周波数が異なる。
【００２８】
実際のシート上の乗員の質量ｍが８０ｋｇの場合に、シート振動への車体振動の影響成分を推定する際のパラメータの値として、ｍ＝４０ｋｇを用いた場合には、（１）式によって推定されるシート振動への車体振動の影響成分の推定値と、実際のシート振動との間には誤差が生じることになる。
【００２９】
図４の上図は、１ｓから１．５ｓの間に、車体加速度として、１ｍ／ｓ２を矩形波的に印加した場合において、シート上の乗員の質量ｍを８０ｋｇとしてシミュレーションしたシート振動を示す加速度（以下、「シート加速度」という）（実線）と、シート上の乗員の質量ｍを４０ｋｇとして推定した影響成分加速度（破線）とを示している。実際のシート加速度には、乗員の生体振動を示す加速度も重畳されることになるが、ここでは生体振動は０とし、車体振動の影響成分のみを示している。また、図４の下図は、シート加速度から影響成分加速度を減算した補正値を示している。ここでは、生体振動を０としていることから、補正値は相殺され０となることが望まれるが、シート上の乗員の質量ｍに適切な値が設定されていないため、補正の効果はほとんど表れず、補正前とほぼ同じ振幅の振動が現れている。
【００３０】
図５に示すように、シート上の乗員の質量ｍがある程度の精度で推定又は検出できたことを仮定し、推定部２２で推定する際に用いるパラメータｍの値を７５ｋｇとした場合（破線）には、車体加速度からシート加速度までのボード線図は、ｍ＝８０ｋｇとした場合（実線）の特性に近づく。
【００３１】
また、図６の上図は、１ｓから１．５ｓの間に、車体加速度として、１ｍ／ｓ２を矩形波的に印加した場合において、シート上の乗員の質量ｍを８０ｋｇとしてシミュレーションしたシート加速度（実線）と、シート上の乗員の質量ｍを７５ｋｇとして推定した影響成分加速度（破線）とを示している。図４と比較すると、乗員の質量ｍとして用いる値の精度を向上させることで、両者の波形は近づいていることが分かる。また、図６の下図は、シート加速度から影響成分加速度を減算した補正値を示している。乗員の質量ｍとして用いる値の精度を向上させることで、両者の一致度は向上し、補正値は小さくなっていることが分かる。
【００３２】
このように、上記（１）式に示す伝達関数により、影響成分を推定する場合には、乗員の質量ｍに適切な値を用いることが重要である。
【００３３】
なお、シート加速度から影響成分加速度を減算した補正値は、シート振動センサ１６で検出される検出値に含まれる乗員の生体振動由来の振動成分と、車体振動由来の振動成分とを分離し、生体振動由来の振動成分を抽出した値に相当する。上記のシミュレーションでは、シート加速度に生体振動を示す加速度を重畳させていないために、この補正値は小さくなるが、実際に生体振動が付加された場合には、車体振動と生体振動とが重畳した状態から生体振動のみが選別されることになる。
【００３４】
そこで、補正部２４は、シート振動センサ１６で検出されたシート加速度から、推定部２２により推定された影響成分加速度を減算してシート加速度を補正する。これは、乗員の生体振動由来の振動成分と車体振動由来の振動成分との総和から、シート振動への車体振動の影響成分を取り除くことに相当するため、補正後のシート加速度は、生体振動由来の振動成分の推定値を表す。補正部２４は、補正後のシート加速度を、生体振動を示す加速度として出力する。
【００３５】
次に、影響推定装置１０の動作について説明する。質量センサ１２、車体振動センサ１４、及びシート振動センサ１６の各々で検出値の各々の検出が開始されると、コンピュータ２０において、図７に示す影響推定処理ルーチンが、所定時間間隔毎に実行される。
【００３６】
まず、ステップＳ１００で、推定部２２が、質量センサ１２から、乗員の質量ｍを取得する。次に、ステップＳ１０２で、推定部２２が、車体振動センサ１４から、車体振動を示す車体加速度を取得する。次に、ステップＳ１０４で、補正部２４が、シート振動センサ１６から、シート振動を示すシート加速度を取得する。
【００３７】
次に、ステップＳ１０６で、推定部２２が、例えば（１）式に示す伝達関数に、上記ステップＳ１００で取得した乗員の質量、及び上記ステップＳ１０２で取得した車体振動（車体加速度）を代入して、シート振動への車体振動の影響成分（影響成分加速度）を推定する。
【００３８】
次に、ステップＳ１０８で、補正部２４が、上記ステップＳ１０４で取得したシート振動（シート加速度）から、上記ステップＳ１０６で推定部２２により推定された影響成分（影響成分加速度）を除外して、シート振動（シート加速度）を補正する。
【００３９】
次に、ステップＳ１１０で、補正部２４が、補正後のシート振動（シート加速度）を、生体振動を示す加速度として出力し、影響推定処理ルーチンは終了する。
【００４０】
出力された生体振動を示す加速度は、例えば、ネットワークを介して外部装置へ送信されてもよいし、車体内に設けられたカーナビゲーションシステム等のディスプレイに表示してもよい。また、出力された生体振動から乗員の状態を推定し、推定された乗員の状態に基づいて運転制御を行うなど、生体振動を各種制御に利用するようにしてもよい。
【００４１】
以上説明したように、第１の実施の形態に係る影響推定装置によれば、乗員の質量を取得し、車体からシートへの振動の伝達を表し、かつ乗員の質量をパラメータに含む伝達関数により、シート振動への車体振動の影響成分を推定する。これにより、シート振動への車体振動の影響成分を適切に推定することができる。また、生体振動由来の振動成分と車体振動由来の振動成分とが重畳されて検出されるシート振動から、上記のように精度良く推定されたシート振動への車体振動の影響成分を除外することで、生体振動を精度良く抽出することができる。
【００４２】
なお、上記第１の実施の形態では、乗員の質量を質量センサにより検出する場合について説明したが、乗員の質量として、推定値を用いてもよい。例えば、車体振動センサ１４で検出された車体加速度（ａ２）と、シート振動センサ１６で検出されたシート加速度又は１時刻前に推定されたシート振動への車体振動の影響成分（ａ１）とを用いて、上記（１）式に基づいて、未知パラメータｍを同定し、これを乗員の質量の推定値として出力してもよい。
【００４３】
また、上記第１の実施の形態では、シート振動センサ１６から、シート振動を示す加速度が出力される場合について説明したが、シート振動センサ１６から、加速度をフィルタ処理した成分が出力される場合には、そのフィルタ処理に相当する伝達関数Ｇ（ｓ）を（１）式に掛け合わせ、下記（２）式から導出されるＳ１を、シート振動への車体振動の影響成分として推定してもよい。
【００４４】
【数２】
2019072456.tif 000004
【００４５】
また、上記第１の実施の形態では、シート振動から、推定したシート振動への車体振動の影響成分を除外して生体振動を取り出す場合について説明したが、これに限定されない。推定した影響成分を、そのまま出力してもよい。この場合、影響推定装置１０において、シート振動センサ１６、及びコンピュータ２０の機能部である補正部２４は省略することができる。出力されたシート振動への車体振動の影響成分は、例えば、シートの剛性や粘性等の設計のための参考情報としたり、何らかの運転制御の補正値として利用するなど、各種制御に利用したりすることができる。
【００４６】
また、上記第１の実施の形態では、生体振動を取り出す際に、シート振動から、推定したシート振動への車体振動の影響成分を減算する場合について説明したが、これに限定されない。シート振動を影響成分で除算したり、所定の係数を乗算した影響成分をシート振動から減算したり、所定の係数を乗算した影響成分でシート振動を除算したりするなど、センサで検出される値、推定される値、伝達関数等に応じて、適切に影響成分を除外する演算方法を用いればよい。
【００４７】
＜第２の実施の形態＞
次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態では、影響成分の推定に用いる乗員の質量を、質量センサで検出するのではなく、影響推定装置において推定する場合について説明する。なお、第２の実施の形態に係る影響推定装置において、第１の実施の形態に係る影響推定装置１０と同様の構成については、同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。
【００４８】
図８に示すように、第２の実施の形態に係る影響推定装置２１０は、車体振動センサ１４と、シート振動センサ１６と、影響成分の推定処理を行うコンピュータ２２０とを備えている。
【００４９】
コンピュータ２２０は、ＣＰＵ、後述する影響推定処理ルーチンのプログラムを記憶したＲＯＭ、データ等を記憶するＲＡＭ、及びこれらを接続するバスを含んで構成されている。このコンピュータ２２０をハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、図８に示すように、コンピュータ２２０は、乗員の質量を推定する質量推定部２６と、影響成分推定部２２２と、補正部２４とを備えている。なお、質量推定部２６は、本発明の質量取得手段の一例である。
【００５０】
質量推定部２６は、シート振動センサ１６で検出されたシート振動から、生体振動に関わる周波数成分を除去し、除去後のシート振動と、車体振動センサ１４で検出された車体振動とに基づいて、乗員の質量ｍを推定する。
【００５１】
ここで、上記（１）式（又は（２）式）を離散化した式に基づき、車体加速度とシート加速度とに、オンラインの最小２乗法などを適用することによって、乗員の質量を推定する場合において、エンジン振動や路面振動など車体振動由来の振動成分の振幅が比較的小さい場合には、脈波などの生体振動の影響を受けて、正確に乗員の質量を推定できない場合がある。
【００５２】
そこで、第２の実施の形態では、生体振動は特定の周波数成分を有する点に着眼し、シート振動から生体振動に関わる周波数成分を除去する。
【００５３】
特定の周波数成分を有する生体振動の一例として、図９に、脈波のデータを示す。図９に示すように、脈波は、＊印で示した心拍のタイミングの後、７Ｈｚ程度の減衰振動を伴っている。このような周波数成分を、ノッチフィルタによってシート振動から除去する。このように、シート振動から生体振動に関わる周波数成分を除去することで、生体振動の影響を受けることなく、正確な乗員の質量ｍの推定を行う。
【００５４】
以下、上記（１）式に基づいた乗員の質量ｍの推定について説明する。まず、（１）式を離散化するために、下記（３）式に示す双一次変換を適用する。
【００５５】
【数３】
2019072456.tif 000005
【００５６】
ただし、Ｔｓは、サンプリング時間、ｚ−１は、１サンプルの時間遅れ要素を示している。（３）式を（１）式に代入し、整理すると、下記（４）式を得る。
【００５７】
【数４】
2019072456.tif 000006
【００５８】
さらに、（４）式から、乗員の質量ｍに関して整理すると、下記（５）式〜（７）式となる。
【００５９】
【数５】
2019072456.tif 000007
【００６０】
ここで、（５）式〜（７）式を、サンプリング毎の信号値によって記述すると、下記（８）式〜（１０）式となる。
【００６１】
【数６】
2019072456.tif 000008
【００６２】
これに逐次型最小２乗法を適用して、下記（１１）式〜（１３）式の漸化式を解くことによって、乗員の質量ｍを推定することができる。
【００６３】
【数７】
2019072456.tif 000009
【００６４】
ただし、λは、忘却係数である。
【００６５】
上記の式からわかるように、φ［ｉ］は、シート加速度の時系列データから、また、ｙ［ｉ］は、車体加速度とシート加速度との差の時系列データから演算することができる。しかし、このままでは、推定される乗員の質量ｍが、シート加速度に含まれる生体振動の影響を受けてしまう。
【００６６】
そこで、質量推定部２６は、シート加速度に対して、生体振動の特定の周波数成分を除去するフィルタ処理を前処理として施す。例えば、図９に示した脈波であれば、５〜１５Ｈｚの周波数帯域を抑制する４次のバタワス型バンドストップフィルタ処理を前処理として施すことができる。質量推定部２６は、前処理を施したシート加速度について、上記（９）式〜（１３）式のオンライン最小２乗法を適用する。これにより、路面振動が比較的小さな良路においても、生体振動の影響を受けることなく、乗員質量の正確な推定が可能となる。
【００６７】
ここで、シート上の乗員の質量ｍを８０ｋｇとし、図１０上図に示す車体加速度が重畳されたシート加速度をシミュレーションしたグラフを図１０下図に示す。ここでは、図１１に示すように、図１０下図に示すシート加速度に、図９に示す脈波が重畳されたシート加速度が、シート振動センサ１６で検出されると仮定する。そして、このシート加速度から、乗員の質量ｍを逐次推定すると共に、脈波の推定を行うものとする。
【００６８】
まず、図１１に示すシート加速度に対し、５〜１５Ｈｚの周波数帯域を抑制する４次のバタワス型バンドストップフィルタ処理を前処理として施すことにより、図１２に示す信号が得られる。
【００６９】
図１０上図に示す車体加速度、及び図１２に示すフィルタ処理後のシート加速度を用いて、（９）式〜（１３）式に基づき、乗員の質量ｍを推定する。図１３に、乗員の質量ｍの初期値を４０ｋｇ、最小２乗法のサンプリングを０．０１ｓ、忘却係数を０，９９５として推定した結果を示す。図１３に示すように、車体加速度とシート加速度との関係から、１０ｓ程度で真値である８０ｋｇに近い値が推定ができていることがわかる。
【００７０】
影響成分推定部２２２は、質量推定部２６で推定された乗員の質量ｍと、車体振動センサ１４で検出された車体加速度とから、下記（１４）式に示す漸化式によって、影響成分加速度ａｈを推定する。
【００７１】
【数８】
2019072456.tif 000010
【００７２】
（１４）式に含まれる乗員の質量ｍを推定する際には、脈波の周波数成分が除去されている。すなわち、影響成分加速度ａｈには、脈波の成分が重畳していない。図１４上図に、（１４）式に基づいて推定された、脈波の重畳していない影響成分加速度ａｈを、脈波を含んだシート加速度ａ１と比較して示す。また、図１４下図は、ａｈとａ１との差を脈波推定値として示している。また、図１５上図は、図１４において乗員の質量ｍが正しく推定された後の１２ｓ以降のａｈ及びａ１を拡大して示しており、図１５下図は、同様に、脈波の推定値を拡大して示している。なお、図１５下図には、比較のために、図９に示した脈波の真値も点線で示しており、第２の実施の形態における乗員の質量ｍの推定結果を用いることで、精度良く脈波が推定できていることがわかる。すなわち、影響成分加速度ａｈから脈波の成分が精度良く除外されていることが分かる。
【００７３】
次に、影響推定装置２１０の動作について説明する。車体振動センサ１４及びシート振動センサ１６の各々で検出値の各々の検出が開始されると、コンピュータ２２０において、図１６に示す影響推定処理ルーチンが、サンプリング時間Ｔｓ毎に実行される。なお、第２の実施の形態における影響推定処理ルーチンにおいて、第１の実施の形態における影響推定処理ルーチン（図７）と同様の処理については、同一のステップ番号を付与して、詳細な説明を省略する。
【００７４】
まず、質量推定部２６が、ステップＳ１０２で、車体振動センサ１４から、車体振動を示す車体加速度を取得し、ステップＳ１０４で、シート振動センサ１６から、シート振動を示すシート加速度を取得する。
【００７５】
次に、ステップＳ２００で、質量推定部２６が、上記ステップＳ１０４で取得したシート振動（シート加速度）から、生体振動に関わる周波数成分をフィルタ処理により除去する。次に、ステップＳ２０２で、質量推定部２６が、生体振動に関わる周波数成分除去後のシート振動（シート加速度）をａ１、車体振動センサ１４の検出値をａ２として、上記（９）式〜（１３）式に代入し、乗員の質量ｍを推定する。
【００７６】
次に、ステップＳ２０６で、影響成分推定部２２２が、上記ステップＳ２０２で推定された乗員の質量ｍ、及び上記ステップＳ１０２で取得された車体振動（車体加速度）を上記（１４）式に代入して、シート振動への車体振動の影響成分（影響成分加速度）を推定する。
【００７７】
以下、第１の実施の形態と同様に、上記ステップＳ１０４で取得されたシート振動（シート加速度）から、上記ステップＳ２０６で推定された影響成分（影響成分加速度）を除外して、シート振動（シート加速度）を補正し、補正後のシート振動（シート加速度）を、生体振動を示す加速度として出力し、影響推定処理ルーチンは終了する。
【００７８】
以上説明したように、第２の実施の形態に係る影響推定装置によれば、シート振動センサの検出値から生体振動に関わる周波数成分を除去したシート振動を用いて、乗員の質量を推定する。これにより、精度良く乗員の質量を推定することができる。第１の実施の形態で説明したように、適切な乗員の質量を用いることにより、影響成分を精度良く推定することができ、結果として、生体振動を精度良く抽出することができる。第２の実施の形態では、上記のように推定した乗員の質量を用いることで、乗員の質量を検出するためのセンサを設けることなく、生体振動を精度良く抽出することができる。
【符号の説明】
【００７９】
１０、２１０  影響推定装置
１２   質量センサ
１４   車体振動センサ
１６   シート振動センサ
２０、２２０  コンピュータ
２２   推定部
２４   補正部
２６   質量推定部
２２２ 影響成分推定部
【図１】
2019072456.tif 000011
【図２】
2019072456.tif 000012
【図３】
2019072456.tif 000013
【図４】
2019072456.tif 000014
【図５】
2019072456.tif 000015
【図６】
2019072456.tif 000016
【図７】
2019072456.tif 000017
【図８】
2019072456.tif 000018
【図９】
2019072456.tif 000019
【図１０】
2019072456.tif 000020
【図１１】
2019072456.tif 000021
【図１２】
2019072456.tif 000022
【図１３】
2019072456.tif 000023
【図１４】
2019072456.tif 000024
【図１５】
2019072456.tif 000025
【図１６】
2019072456.tif 000026