(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体に搭乗している生体の評価システムであって、
前記移動体の位置情報を取得する位置情報取得手段と、
前記移動体の運転情報を取得する運転情報取得手段と、
前記移動体に搭乗している前記生体の脳活動情報を計測する脳活動情報計測手段と、
前記移動体の移動に応じてトリガ情報を取得するトリガ情報取得手段と、
前記トリガ情報取得手段によって取得されたトリガ情報を基準にして、前記位置情報、前記運転情報及び前記脳活動情報を同期させ、前記生体の反応や挙動を評価するために前記移動体の位置に対する前記運転情報及び／又は前記脳活動情報の変化を表示部に表示させるデータ処理手段とを有し、
前記トリガ情報取得手段によって取得されるトリガ情報は、前記移動体に取り付けられたレーザ変位計によって得られる情報である、
ことを特徴とする移動体に搭乗している生体の評価システム。
【請求項２】
前記位置情報取得手段によって取得される前記移動体の位置情報は、ＧＰＳ情報であることを特徴とする請求項１に記載の移動体に搭乗している生体の評価システム。
【請求項３】
運転情報取得手段によって取得される前記移動体の運転情報は、前記移動体に搭載された車載ＬＡＮから得られる情報であることを特徴とする請求項１又は２に記載の移動体に搭乗している生体の評価システム。
【請求項４】
脳活動情報計測手段によって計測される前記脳活動情報は、近赤外分光法により得られる情報であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１つの項に記載の移動体に搭乗している生体の評価システム。
【請求項５】
前記移動体に搭乗している前記生体の生体情報を計測する生体情報計測手段をさらに有し、
前記データ処理手段は、前記トリガ情報を基準にして、前記生体情報を同期させ、前記生体の反応や挙動を評価するために前記移動体の位置に対する前記生体情報の変化を表示部に表示させる、
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１つの項に記載の移動体に搭乗している生体の評価システム。
【請求項６】
移動体に搭乗している生体の評価方法であって、
前記移動体の位置情報を取得し、前記移動体の運転情報を取得し、前記移動体に搭乗している前記生体の脳活動情報を計測し、前記移動体の移動に応じてトリガ情報を取得する工程と、
取得された前記トリガ情報を基準にして、前記位置情報、前記運転情報及び前記脳活動情報を同期させ、前記生体の反応や挙動を評価するために前記移動体の位置に対する前記運転情報及び／又は前記脳活動情報の変化を表示部に表示させる工程とを有し、
前記トリガ情報は、前記移動体に取り付けられたレーザ変位計によって得られる情報である、
ことを特徴とする移動体に搭乗している生体の評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体に搭乗している生体の評価システム及び評価方法に関し、特に、自動車等の車両、列車、航空機、飛行船、船舶等の移動体に搭乗している運転者や同乗者の生体の反応や挙動を評価するための評価システム及び評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自動車等の分野においては、自動運転システムやＡＨＳ（Advanced cruise-assist Highway Systems）のような高速道路を中心とした安全運転の走行支援システム等の開発が進んでいる。
【０００３】
このようなシステムの開発では、運転者の運転特性のモデル化が重要となる。なぜなら自動運転操作が実際の運転手における一般的な運転操作と著しく異なると、運転手は異常反応を示しストレスが蓄積され、システムとして有効に機能しなくなるだけでなく危険事象を引き起こす可能性がある。
【０００４】
そのため、運転者への受容性の高いシステムを構築するためには、運転技能の判定、運転特徴の分析等のような運転者や同乗者の生体の反応や挙動を正確に評価する必要がある。
【０００５】
運転者の挙動等を評価する場合、運転者の運転操作データに着目して、運転者の運転特性を分析する方法が一般的である。例えば、Zhangらは、ダブルレーンチェンジの走行実験データにおいて、熟練者と未熟練者の運転周波数特徴差を活用して、操舵データの離散フーリエ変化における係数を用いて候補特徴量を作り、ニューラルネットワークやサポートベクターマシンなどの機械学習手法によって運転者スキルの判別モデルを学習する方法を提案した。このような研究は運転操作データだけを対象として運転者の運転特性を解析し、多くの有意な結果を得ている。
【０００６】
しかしながら、上記の方法では、操作データだけに着目して解析を行っているため、解析結果に対して生理学的な立場からの解釈には至っていない。運転行動は運転者の「認知」と「判断」及び「操作」により成り立ち、「認知」と「判断」は全て運転者の脳で行われる活動である。つまり、運転操作が行われる前に脳の活動が発生していると考えられる。
【０００７】
例えば、前方にカーブがある場合、運転者はカーブの存在を認知し、先のカーブに対して運転行動に関する計画を立て、実際に操舵する前に操舵開始の指令を行うといった複雑な過程を行う。この過程を解明するためには、脳活動の計測が不可欠である。
【０００８】
従来、車両内にいる運転者や同乗者の脳活動や筋活動等の生体機能を計測する場合、既存の車両にｆＮＩＲＳ(functional near-infrared spectroscopy：機能的近赤外線スペクトロスコピィ)装置、脳波計装置、筋電図計測装置等を搭載して、計測実験を行っていた（以下、従来例１という）。
【０００９】
また、特許文献１には、車両の運転者の脳活動（脳磁図、脳波等）を測定する測定手段と、運転者の身体状態を判定するための参考データを記憶する記憶手段と、検知手段により計測された計測データと記憶手段により記憶された参考データとから運転者の身体状態を判定する演算手段とを有し、演算手段により判定された運転者の身体状態に応じて、身体状態を賦活する賦活装置を有する車両内生体状態監視及び制御システムが提案されている（以下、従来例２という）。
【００１０】
【特許文献１】特開２００８−６００７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
従来例１及び従来例２では、時系列で計測されたデータに基づいて運転者や同乗者の生体の挙動等を評価していたので、例えば運転手毎に車両速度が異なるような場合、生体の挙動等を正確に評価することは困難であるという課題があった。
【００１２】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、位置情報、運転情報及び脳活動情報のデータ間の同期を、位置を基準として行うことにより、生体の反応や挙動を正確に評価することが可能な移動体に搭乗している生体の評価システム及び評価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】
【００１３】
本発明は、移動体に搭乗している生体の評価システムであって、
前記移動体の位置情報を取得する位置情報取得手段と、
前記移動体の運転情報を取得する運転情報取得手段と、
前記移動体に搭乗している前記生体の脳活動情報を計測する脳活動情報計測手段と、
前記移動体の移動に応じてトリガ情報を取得するトリガ情報取得手段と、
前記トリガ情報取得手段によって取得されたトリガ情報を基準にして、前記位置情報、前記運転情報及び前記脳活動情報を同期させ、前記生体の反応や挙動を評価するために前記移動体の位置に対する前記運転情報及び／又は前記脳活動情報の変化を表示部に表示させるデータ処理手段と、
を有することを特徴とするものである。
【００１４】
前記位置情報取得手段によって取得される前記移動体の位置情報は、ＧＰＳ情報であってもよい。
【００１５】
運転情報取得手段によって取得される前記移動体の運転情報は、前記移動体に搭載された車載ＬＡＮから得られる情報であってもよい。
【００１６】
脳活動情報計測手段によって計測される前記脳活動情報は、近赤外分光法により得られる情報であってもよい。
【００１７】
前記トリガ情報取得手段によって取得されるトリガ情報は、前記移動体に取り付けられたレーザ変位計によって得られる情報であってもよい。
【００１８】
前記移動体に搭乗している前記生体の生体情報を計測する生体情報計測手段をさらに有し、
前記データ処理手段は、前記トリガ情報を基準にして、前記生体情報を同期させ、前記生体の反応や挙動を評価するために前記移動体の位置に対する前記生体情報の変化を表示部に表示させてもよい。
【００１９】
本発明の移動体に搭乗している生体の評価方法は、
前記移動体の位置情報を取得し、前記移動体の運転情報を取得し、前記移動体に搭乗している前記生体の脳活動情報を計測し、前記移動体の移動に応じてトリガ情報を取得する工程と、
取得された前記トリガ情報を基準にして、前記位置情報、前記運転情報及び前記脳活動情報を同期させ、前記生体の反応や挙動を評価するために前記移動体の位置に対する前記運転情報及び／又は前記脳活動情報の変化を表示部に表示させる工程と、
を有することを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００２０】
本発明に係る生体の評価システム及び評価方法によれば、位置情報、運転情報及び脳活動情報のデータ間の同期を「時間」ではなく、「位置（距離）」を基準として行うことにより、これまで不可能であったデータの解析が可能となり、生体の反応や挙動を正確に評価することが可能となる。その結果、移動体の自動運転システムや走行支援システム等のシステム開発に役立つ。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】（ａ）は本発明の実施形態例に係る生体の評価システムを備えた移動体を概略的に示す説明図、（ｂ）は本発明の実施形態例に係る生体の評価システムの構成を示すブロック図である、
【図２】本発明の実施形態例に係る生体の評価方法を説明するためのフローチャートである。
【図３】同期前の脳活動情報のデータを示すグラフであり、横軸が時間（ｓ）、縦軸がチャンネル１の脳部位における酸化型ヘモグロビン濃度を示し、（ａ）はＡ氏の酸化型ヘモグロビン濃度の変化、（ｂ）はＢ氏の酸化型ヘモグロビン濃度の変化を示す。
【図４】同期前の運転情報である操舵のデータを示すグラフであり、横軸が時間（ｓ）、縦軸がハンドルの操舵角度を示し、（ａ）はＡ氏の操舵角度の変化、（ｂ）はＢ氏の操舵角度の変化を示す。
【図５】同期前の運転情報である速度のデータを示すグラフであり、横軸が時間（ｓ）、縦軸が速度を示し、（ａ）はＡ氏の速度の変化、（ｂ）はＢ氏の速度の変化を示す。
【図６】ＧＰＳ情報による走行軌跡を示すグラフであり、横軸がＸ軸[m]、縦軸がＹ軸[m]であり、（ａ）はＡ氏の走行軌跡の変化、（ｂ）はＢ氏の走行軌跡の変化を示す。
【図７】同期後のレーザ変位計の値を示すグラフであり、（ａ）はＡ氏のCANアナライザとfNIRSのレーザ変位計の値（同期後）を示し、（ｂ）はＢ氏のCANアナライザとfNIRSのレーザ変位計の値（同期後）を示している。
【図８】同期後の脳活動情報のデータを示すグラフであり、横軸が距離（ｍ）、縦軸がチャンネル１の脳部位における酸化型ヘモグロビン濃度を示し、（ａ）はＡ氏の酸化型ヘモグロビン濃度の変化、（ｂ）はＢ氏の酸化型ヘモグロビン濃度の変化を示す。
【図９】同期後の運転情報である操舵のデータを示すグラフであり、横軸が距離（ｍ）、縦軸がハンドルの操舵角度を示し、（ａ）はＡ氏の操舵角度の変化、（ｂ）はＢ氏の操舵角度の変化を示す。
【図１０】同期後の運転情報である速度のデータを示すグラフであり、横軸が距離（ｍ）、縦軸が速度を示し、（ａ）はＡ氏の速度の変化、（ｂ）はＢ氏の速度の変化を示す。
【図１１】本発明者らが車両を用いて実験を行ったテストコースを示す概略図である。
【図１２】横軸が距離（ｍ）、縦軸が操舵角度（°）であり、Ｄ１氏とＤ２氏の操舵角度の変化を示すグラフである。
【図１３】横軸が距離（ｍ）、縦軸が車両速度（ｋｍ／ｈ）であり、Ｄ１氏とＤ２氏の車両速度の変化を示すグラフである。
【図１４】横軸が距離（ｍ）、縦軸が道路縦断勾配（ｍ）であり、道路縦断勾配の変化を示すグラフである。
【図１５】横軸が距離（ｍ）、縦軸が頭頂葉ＢＡ（Brodmann’s Area）７（３７チャンネル）の脳の部位における△ＣＯＥ（酸素交換量）であり、Ｄ１氏とＤ２氏の△ＣＯＥの変化を示すグラフである。
【図１６】横軸が距離（ｍ）、縦軸が脳全体における△ＣＯＥの変化を色分け表示したグラフであり、（ａ）はＤ１氏の△ＣＯＥの変化、（ｂ）はＤ２氏の△ＣＯＥの変化を示す。
【図１７】図１２のグラフ、図１５のグラフ及び図１４のグラフを並べたものである。
【図１８】図１２のグラフと図１６のグラフを並べたものである。
【図１９】図１３のグラフと図１６のグラフを並べたものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明の実施の形態について説明する、図１（ａ）は本発明の実施形態例に係る生体の評価システムを備えた移動体を概略的に示す説明図、（ｂ）は本発明の実施形態例に係る生体の評価システムの構成を示すブロック図である、
【００２３】
図１（ａ）及び（ｂ）に示すように、本発明の実施形態例に係る生体の評価システムＳは、自動車等の車両、列車、航空機、飛行船、船舶等の移動体Ｍに搭乗している運転者や同乗者の生体Ｈの反応や挙動を評価するためのものであり、移動体Ｍの位置情報を取得する位置情報取得部１と、移動体Ｍの運転情報を取得する運転情報取得部２と、移動体Ｍに搭乗している生体Ｈの脳活動情報を計測する脳活動情報計測部３と、移動体Ｍの移動に応じてトリガ情報を取得するトリガ情報取得部４と、各種データの表やグラフ等を表示するモニタ、ディスプレイ等の表示部５と、トリガ情報取得部４によって取得されたトリガ情報を基準にして、位置情報、運転情報及び脳活動情報を同期させ、生体Ｈの反応や挙動を評価するために移動体Ｍの位置に対する運転情報及び／又は脳活動情報の変化を表示部に表示させるデータ処理部６とを有する。
【００２４】
なお、生体の評価システムＳは又、移動体Ｍに搭乗している生体Ｈの生体情報（呼吸、筋電位、心拍等）を計測する生体情報計測部７を有してもよい。データ処理部６は、トリガ情報を基準にして、生体情報を同期させ、生体の反応や挙動を評価するために移動体Ｍの位置に対する生体情報の変化を表示部５に表示させる。
【００２５】
位置情報取得部１によって取得される移動体Ｍの位置情報は、例えば移動体Ｍに搭載されたＧＰＳ（Global Positioning System）受信機から得られるＧＰＳ情報（ＸＹＺの三次元の位置情報や速度情報等）である。
【００２６】
ＧＰＳ情報は、主に平面情報（XY情報）と高度情報（Z情報）に関する情報がある。平面情報（XY情報）については、この情報をもとに走行位置を算出し、横軸距離・縦軸脳活動のグラフが全て対応している。具体的には道路線形の平面情報（XY情報）と走行時の平面情報（XY情報）とを比較して、走行位置合わせを行っている。
【００２７】
また、平面情報（XY情報）だけでなく高度情報（Z情報）を合わせて脳活動を比較したい場合には、横軸距離・縦軸脳活動のグラフと横軸距離・縦軸道路高度のグラフから解析することが可能となる。
【００２８】
運転情報取得部２によって取得される移動体Ｍの運転情報は、例えば移動体Ｍに搭載されたＣＡＮ（Controller Area Network）等の車載ＬＡＮから得られる情報（ハンドルの操舵角度、アクセルストローク量、ブレーキストローク量等）である。
脳活動情報計測部３は、生体Ｈの頭部に装着され、生体Ｈの脳の所定部位（例えば脳の前頭葉）に光を照射する発光部（発光素子）と、生体内から出射する光を受光し検知する受光部（受光素子）とを備えた検知部３ａと、検知部３ａによって検知された光情報に基いて、酸化型ヘモグロビン濃度の変化量及び還元型ヘモグロビン濃度の変化量、それらの和である総ヘモグロビン濃度の変化量、酸化型ヘモグロビン濃度の変化量と還元型ヘモグロビン濃度の変化量の差である酸素交換変化量等の脳活動情報を算出する算出部３ｂとを有する。
【００２９】
トリガ情報取得部４によって取得されるトリガ情報は、例えば移動体Ｍに取り付けられたレーザ変位計によって得られる（測定距離）情報である。
【００３０】
トリガ情報は、計測されたデータの位置に対する基準となる情報である。そのため設定した「基準」を検出できる方法であれば、全てトリガ情報となりえる。例えば、路面上にトリガとなる突起物などを設置した場合は上下加速度を計測できるＧセンサがトリガ取得手段となり、着色を行うなどしたターゲットを道路測方に配置して画像センサでそれを検出することもトリガ情報取得手段となる。
【００３１】
本発明者らが行った車両を用いた実験では、明確な突起物を設置すると、段差の乗り越え時の衝撃による影響が大きいことと、この影響を吸収するだけの走行距離を設けることも難しいため、微小な段差を設定し、この段差をトリガとして検出可能なレーザ変位計を利用した。このレーザ変位計も計測可能距離が数十ｃｍであるため、道路面直下を検出したが、計測可能距離が数ｍであれば、測方に立体物を設置し、段差ではなくこの立体物をトリガとして検出してもよい。
【００３２】
データ処理部６は、例えばＣＡＮアナライザ等の測定器が用いられ、トリガ情報を基準にして同期をとり、生体の反応や挙動を評価するために移動体の位置に対する運転情報及び／又は脳活動情報の変化を示すグラフや表を表示部５に表示させる。
【００３３】
ただ、例えば、GPSの計測間隔（サンプリング時間）が100msecで、あるセンサのサンプリング時間が1secの時では、まず、レーザ変位計の計測値からトリガ位置に対するGPSとセンサAの同期を行い、次に、トリガ以降の同期については、GPSとセンサの各サンプリング時間を利用して同期を行う。100msecと1secではサンプル時間の不整合によりデータ欠落が生じるので、その部分についてはフィルタリング処理を行う。
【００３４】
図２は、本発明の実施形態例に係る生体Ｈの評価方法を説明するためのフローチャートである。
【００３５】
まず、移動体Ｍの位置情報・移動体Ｍの運転情報を取得し、移動体Ｍに搭乗している生体Ｈの脳活動情報を計測し、移動体Ｍの移動に応じてトリガ情報を取得する（ステップＳ１）。
【００３６】
次いで、位置情報、運転情報及び脳活動情報の各データのサンプリングタイムが異なるので、同じになるようにリサンプリンク処理を行う（ステップＳ２）。
【００３７】
次いで、トリガ情報を基準にして同期をとる（ステップＳ３）。
【００３８】
その後、生体Ｈの反応や挙動を評価するために移動体Ｍの位置に対する運転情報及び／又は脳活動情報の変化を示すグラフや表を表示部５に表示させる（ステップＳ４）。
【００３９】
本発明の実施形態例に係る生体Ｈの評価システムＳ及び評価方法によれば、位置情報、運転情報及び脳活動情報のデータ間の同期を「時間」ではなく、「位置（距離）」を基準として行うことにより、これまで不可能であったデータの解析が可能となり、生体Ｈの反応や挙動を正確に評価することが可能となる。その結果、移動体Ｍの自動運転システムや走行支援システム等のシステム開発に役立つ。
【００４０】
本発明者らは、本評価システムＳを車両（自動車）に適用した実験を行い、Ａ氏とＢ氏の異なる者についてデータを取得・計測し、グラフ化してデータ解析を行った。
【００４１】
図３は同期前の脳活動情報のデータを示すグラフであり、横軸が時間（ｓ）、縦軸がチャンネル１の脳部位における酸化型ヘモグロビン濃度を示し、（ａ）はＡ氏の酸化型ヘモグロビン濃度の変化、（ｂ）はＢ氏の酸化型ヘモグロビン濃度の変化を示す。
【００４２】
図４は同期前の運転情報である操舵のデータを示すグラフであり、横軸が時間（ｓ）、縦軸がハンドルの操舵角度を示し、（ａ）はＡ氏の操舵角度の変化、（ｂ）はＢ氏の操舵角度の変化を示す。
【００４３】
図５は同期前の運転情報である速度のデータを示すグラフであり、横軸が時間（ｓ）、縦軸が速度を示し、（ａ）はＡ氏の速度の変化、（ｂ）はＢ氏の速度の変化を示す。
【００４４】
図６はＧＰＳ情報による走行軌跡を示すグラフであり、横軸がＸ軸[m]、縦軸がＹ軸[m]であり、（ａ）はＡ氏の走行軌跡の変化、（ｂ）はＢ氏の走行軌跡の変化を示す。
【００４５】
図３〜図６からわかるように、同期前の場合、Ａ氏とＢ氏との運転速度が異なるため（図５参照）、単に時系列データを比較しただけでは、生体の挙動等を正確に評価することは困難である。
【００４６】
図７は同期後のレーザ変位計の値を示すグラフであり、（ａ）はＡ氏のCANアナライザとfNIRSのレーザ変位計の値（同期後）を示し、（ｂ）はＢ氏のCANアナライザとfNIRSのレーザ変位計の値（同期後）を示している。
【００４７】
図７（ａ）及び（ｂ）のグラフからCANアナライザとfNIRSのレーザ変位計の波形が正確に重なっていることが分かる。なお、CANアナライザはレーザ変位計の値を常に±5Vの電圧に変換して保存しているが、fNIRSでは±3Vや4V、3V、20Vのように計測によって最大と最小の値が異なるが、波形には影響がなく、データの同期上も問題はない。
【００４８】
図８は同期後の脳活動情報のデータを示すグラフであり、横軸が距離（ｍ）、縦軸がチャンネル１の脳部位における酸化型ヘモグロビンを示し、（ａ）はＡ氏の酸化型ヘモグロビンの変化、（ｂ）はＢ氏の酸化型ヘモグロビンの変化を示す。
【００４９】
図８に示すように、距離に対して脳の活性の増大と減少が変わることがわかり、Ａ氏とＢ氏とで脳活動の変化（増減）について比較や解析が可能である。具体的には運転操作や場所（道路線形）に合わせて増減を見て、どのような時に対象とする脳部位が活性化しているかの解析が可能となる。
【００５０】
図９は同期後の運転情報である操舵のデータを示すグラフであり、横軸が距離（ｍ）、縦軸がハンドルの操舵角度を示し、（ａ）はＡ氏の操舵角度の変化、（ｂ）はＢ氏の操舵角度の変化を示す。
【００５１】
図９から、全体としてハンドルの操舵をどのように行っているかを把握できる。また、操舵の滑らかさについても確認できる。Ａ氏とＢ氏の操舵を比較すると、全体の傾向は同じではあるが、Ｂ氏の方が滑らかに操舵を行っていることがわかる。
【００５２】
図１０は同期後の運転情報である速度のデータを示すグラフであり、横軸が距離（ｍ）、縦軸が速度（ｋｍ/ｈ）を示し、（ａ）はＡ氏の速度の変化、（ｂ）はＢ氏の速度の変化を示す。
【００５３】
図１０から、場所ごとの速度変化を把握することができる。まず、２０００ｍくらいまではＡ氏もＢ氏も度が下がっているが、Ｂ氏の方が一定の減速度で滑らかに減速している一方で、Ａ氏はＢ氏に比べて途中で加速していることがわかる。このような速度の違いがわかれば、脳活動と比較して解析を行うことができる。
【００５４】
図１１は本発明者らが車両を用いて実験を行ったテストコースを示す概略図である。図１１に示すようにテストコースの対象となる区間のうち０〜４００ｍは直線区間、４００ｍ〜１４００ｍはカーブ区間になっている。実験では、二人のドライバー（Ｄ１氏とＤ２氏）についてそれぞれ、操舵角度、車両速度、道路縦断勾配、脳活動について同期をとり、グラフ化した。
【００５５】
図１２は横軸が距離（ｍ）、縦軸が操舵角度（°）であり、Ｄ１氏とＤ２氏の操舵角度の変化を示すグラフである。
【００５６】
図１３は横軸が距離（ｍ）、縦軸が車両速度（ｋｍ／ｈ）であり、Ｄ１氏とＤ２氏の車両速度の変化を示すグラフである。
【００５７】
図１４は横軸が距離（ｍ）、縦軸が道路縦断勾配（ｍ）であり、道路縦断勾配の変化を示すグラフである。
【００５８】
図１５は横軸が距離（ｍ）、縦軸が頭頂葉ＢＡ７（３７チャンネル）の脳の部位における△ＣＯＥであり、Ｄ１氏とＤ２氏の△ＣＯＥの変化を示すグラフである。ここで、△ＣＯＥとは脳の酸素交換量の変化量、すなわちCerebral（脳の）Oxygen Exchangeの略であり、ΔCOE＝Δ[Hb]−Δ[HbO2]で算出される。Δ[Hb]は脱酸化型ヘモグロビンの濃度変化量、Δ[HbO2]は酸化型ヘモグロビンの濃度変化量である。
【００５９】
図１６は横軸が距離（ｍ）、縦軸が脳全体における△ＣＯＥの変化を色分け表示したグラフであり、（ａ）はＤ１氏の△ＣＯＥの変化、（ｂ）はＤ２氏の△ＣＯＥの変化を示す。
【００６０】
脳の部位について、ＢＡ１８は視覚野、ＢＡ４０・ＢＡ７・ＢＡ３は頭頂葉、ＢＡ４・ＢＡ６は運動関連領野、ＢＡ８・ＢＡ９は前頭前野を示す。
【００６１】
図１６から、直線区間では全体的に脳が活性化していないが、カーブ区間になると脳が活性化することがわかる。特に、Ｄ２氏はカーブ区間になると左右の脳の運動野が活性化されることがわかる（図１６（ｂ）参照）。
【００６２】
上記の複数のグラフについて横軸を一致させた状態で並べ、各データを比較することにより、生体Ｈの反応や挙動をより正確に評価することが可能となる。例えば、
【００６３】
図１７は、図１２のグラフ、図１５のグラフ及び図１４のグラフを並べたものである。これによって、操舵角度、脳活動及び道路縦断勾配のデータを比較できる。
【００６４】
図１８は、図１２のグラフと図１６のグラフを並べたものである。これによって、操舵角度と脳全体における△ＣＯＥの変化のデータを比較できる。
【００６５】
図１９は、図１３のグラフと図１６のグラフを並べたものである。これによって、車両速度と脳全体における△ＣＯＥの変化のデータを比較できる。
【００６６】
本発明は、上記実施の形態に限定されることはなく、特許請求の範囲に記載された技術的事項の範囲内において、種々の変更が可能である。
【００６７】
例えば、実際の移動体Ｍに近い動きを体感できるドライビングシュミレータについても本発明を適用することは可能である。
【産業上の利用可能性】
【００６８】
本発明の評価システム及び評価方法は、自動車等の車両、列車、航空機、飛行船、船舶等の移動体に搭乗している運転者や同乗者の生体の反応や挙動を評価するために用いられる。
【符号の説明】
【００６９】
Ｓ：生体の評価システム
Ｍ：移動体
Ｈ：生体
１：位置情報取得部
２：運転情報取得部
３：脳活動情報計測部
４：トリガ情報取得部
５：表示部
６：データ処理部
７：生体情報計測部
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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