(57)【要約】【課題】人の状態を高精度に推定する人の状態推定装置及び人の状態推定方法を提供することを課題とする。【解決手段】被験者の状態を推定する人の状態推定装置１であって、被験者の状態変化量に対応する第１指標値を取得する第１指標値取得手段３，４，７と、被験者の状態を推定するときの第１指標値の加味度合いを定めるゲインを設定するゲイン設定手段７と、ゲインに応じて第１指標値の加味度合いを規定し、当該ゲインに応じた加味度合いの第１指標値と過去の被験者の状態に基づいて被験者の状態を推定する状態推定手段７とを備えることを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の状態を推定する人の状態推定装置であって、
被験者の状態変化量に対応する第１指標値を取得する第１指標値取得手段と、
被験者の状態を推定するときの第１指標値の加味度合いを定めるゲインを設定するゲイン設定手段と、
前記ゲイン設定手段で設定したゲインに応じて前記第１指標値取得手段で取得した第１指標値の加味度合いを規定し、当該ゲインに応じた加味度合いの第１指標値と過去の被験者の状態に基づいて被験者の状態を推定する状態推定手段と
を備えることを特徴とする人の状態推定装置。
【請求項２】
前記ゲイン設定手段は、被験者の状態に基づいてゲインを設定することを特徴とする請求項１に記載する人の状態推定装置。
【請求項３】
第１指標値は、大きさが被験者の状態に応じて変化する指標値であり、
前記ゲイン設定手段は、第１指標値の大きさが小さい場合は大きい場合に比較して小さいゲインを設定することを特徴とする請求項２に記載する人の状態推定装置。
【請求項４】
第１指標値は、大きさが正規化された指標値であり、
前記ゲイン設定手段は、被験者の状態の変化が速い場合には遅い場合に比較して大きいゲインを設定することを特徴とする請求項２に記載する人の状態推定装置。
【請求項５】
第１指標値よりも被験者の状態変化に対する変化が大きい第２指標値を取得する第２指標値取得手段を備え、
前記ゲイン設定手段は、前記第２指標値取得手段で取得した第２指標値に基づいてゲインを設定することを特徴とする請求項２〜請求項４のいずれか１項に記載する人の状態推定装置。
【請求項６】
被験者の状態を推定する人の状態推定方法であって、
被験者の状態変化量に対応する第１指標値を取得する第１指標値取得ステップと、
被験者の状態を推定するときの第１指標値の加味度合いを定めるゲインを設定するゲイン設定ステップと、
前記ゲイン設定ステップで設定したゲインに応じて前記第１指標値取得ステップで取得した第１指標値の加味度合いを規定し、当該ゲインに応じた加味度合いの第１指標値と過去の被験者の状態に基づいて被験者の状態を推定する状態推定ステップと
を含むことを特徴とする人の状態推定方法。
【請求項７】
前記ゲイン設定ステップでは、被験者の状態に基づいてゲインを設定することを特徴とする請求項６に記載する人の状態推定方法。
【請求項８】
第１指標値は、大きさが被験者の状態に応じて変化する指標値であり、
前記ゲイン設定ステップでは、第１指標値の大きさが小さい場合には大きい場合に比較して小さいゲインを設定することを特徴とする請求項７に記載する人の状態推定方法。
【請求項９】
第１指標値は、大きさが正規化された指標値であり、
前記ゲイン設定ステップでは、被験者の状態の変化が速い場合には遅い場合に比較して大きいゲインを設定することを特徴とする請求項７に記載する人の状態推定方法。
【請求項１０】
第１指標値よりも被験者の状態変化に対する変化が大きい第２指標値を取得する第２指標値取得ステップを含み、
前記ゲイン設定ステップでは、前記第２指標値取得ステップで取得した第２指標値に基づいてゲインを設定することを特徴とする請求項７〜請求項９のいずれか１項に記載する人の状態推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人の状態を高精度に推定する人の状態推定装置及び人の状態推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
運転者の支援などに利用するために、覚醒状態、心理状態、疲労状態などの人の状態を検出する装置が各種提案されている。例えば、特許文献１に記載の人の状態検出装置では、被験者に対して刺激を与え、その刺激に対する生理反応から被験者の今回の状態変化量を求め、前回の覚醒レベルに今回の状態変化量を加味して今回の覚醒レベルを推定する。
【特許文献１】特願２００６−２３０９８３号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
被験者の刺激に対する状態変化量は、被験者周辺の外部環境によるノイズの影響などによって、大きく変動することがある。そのため、従来の人の状態検出装置のように、今回の状態変化量として求められた値をそのまま用いて覚醒レベルを推定すると、ノイズの影響を受けた大きな状態変化量が加味されることがある。この場合、ノイズの影響を受けた状態変化量が覚醒レベルに反映される度合いが非常に大きくなり、覚醒レベルの推定精度が低下する。
【０００４】
そこで、本発明は、人の状態を高精度に推定する人の状態推定装置及び人の状態推定方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に係る人の状態推定装置は、被験者の状態を推定する人の状態推定装置であって、被験者の状態変化量に対応する第１指標値を取得する第１指標値取得手段と、被験者の状態を推定するときの第１指標値の加味度合いを定めるゲインを設定するゲイン設定手段と、ゲイン設定手段で設定したゲインに応じて第１指標値取得手段で取得した第１指標値の加味度合いを規定し、当該ゲインに応じた加味度合いの第１指標値と過去の被験者の状態に基づいて被験者の状態を推定する状態推定手段とを備えることを特徴とする。
【０００６】
この人の状態推定装置では、第１指標値取得手段により第１指標値（例えば、実施の形態で説明するＡＲ値）を取得するとともに、ゲイン設定手段によりゲインを設定する。第１指標値は、被験者の生理指標や行動指標などから求めた被験者の各種状態変化量に対応する値であり、被験者の状態を推定するための指標となるものである。ゲインは、被験者の状態推定に第１指標値をどの程度反映するかを決めるゲインである。そして、人の状態推定装置では、状態推定手段により、ゲインに応じて第１指標値を状態推定に加味する度合いを決め、そのゲインに応じた第１指標値と過去の被験者の状態に基づいて被験者の状態を推定する。推定する被験者の状態は、例えば、覚醒状態（眠気状態）、心理状態（焦り、イライラ、退屈など）、疲労状態、集中力、注意力、ストレスである。被験者の状態変化量（ひいては、第１指標値）は、被験者周辺の外部環境によるノイズの影響などにより、大きく変動することがある。このような第１指標値を被験者の状態推定にそのまま加味すると、推定精度が低下する。そこで、この人の状態推定装置では、第１指標値に対するゲインを設け、第１指標値の状態推定への反映度合いを調整可能とすることにより、状態推定へのノイズの影響などを抑制し、被験者の状態を高精度に推定することができる。
【０００７】
本発明の上記人の状態推定装置では、ゲイン設定手段は、被験者の状態に基づいてゲインを設定する構成としてもよい。
【０００８】
この人の状態推定装置では、ゲイン設定手段により被験者の状態（例えば、実施の形態で説明するＳＰＲ頻度）に基づいてゲインを設定する。このように被験者の状態に応じて第１指標値の反映度合いを決めることにより、時々刻々と変化する被験者の状態に即した反映度合いを求めることができ、状態推定精度をより向上させることができる。
【０００９】
本発明の上記人の状態推定装置では、第１指標値は、大きさが被験者の状態に応じて変化する指標値であり、ゲイン設定手段は、第１指標値の大きさが小さい場合は大きい場合に比較して小さいゲインを設定すると好適である。
【００１０】
この人の状態推定装置では、第１指標値取得手段により、その大きさが被験者の状態に応じて変化する第１指標値（例えば、実施の形態で説明するＳＰＲ値）を取得する。そして、人の状態推定装置では、ゲイン設定手段により、第１指標値の大きさが小さい場合には大きい場合に比較して小さいゲインを設定する。第１指標値の大きさが小さい場合、第１指標値がノイズの影響を受け易くなるので、ノイズの影響を大きく受けた第１指標値となっている虞がある。そこで、このような場合、人の状態推定装置では、ゲインを小さくして、第１指標値の状態推定への反映度合いを小さくすることにより、ノイズの影響を抑制し、状態推定精度を向上させることができる。
【００１１】
本発明の上記人の状態推定装置では、第１指標値は、大きさが正規化された指標値であり、ゲイン設定手段は、被験者の状態の変化が速い場合には遅い場合に比較して大きいゲインを設定すると好適である。
【００１２】
この人の状態推定装置では、第１指標値取得手段により、大きさが正規化された第１指標値（例えば、実施の形態で説明するＡＲ値）を取得する。そして、人の状態推定装置では、ゲイン設定手段により、被験者の状態の変化が速い場合には遅い場合に比較して大きいゲインを設定する。第１指標値は、正規化されているので、被験者の実際の状態の変化に比べて反応の遅い値になっている。被験者の状態の変化が速い場合、被験者の状態の変化に対して状態推定が遅れないように、その被験者の速い状態の変化を状態推定に迅速に反映させる必要がある。そこで、このような場合、人の状態推定装置では、ゲインを大きくして、第１指標値の状態推定への反映度合いを大きくすることにより、被験者の速い状態の変化を状態推定に迅速に反映させることができ、状態推定精度を向上させることができる。
【００１３】
本発明の上記人の状態推定装置では、第１指標値よりも被験者の状態変化に対する変化が大きい第２指標値を取得する第２指標値取得手段を備え、ゲイン設定手段は、第２指標値取得手段で取得した第２指標値に基づいてゲインを設定する構成としてもよい。
【００１４】
この人の状態推定装置では、第２指標値取得手段により、第１指標値よりも被験者の状態変化に対する変化が大きい第２指標値（例えば、実施の形態で説明するＳＰＲ頻度）を取得する。そして、人の状態推定装置では、ゲイン設定手段により、第２指標値に基づいてゲインを設定する。このように、人の状態推定装置では、被験者の状態の変化に対して反応の速い指標値（変化の大きい指標値）によってゲインを設定することにより、被験者の状態を迅速にゲインに反映させることができ（ひいては、被験者の状態を迅速に状態推定に反映させることができ）、状態推定精度をより向上させることができる。
【００１５】
本発明に係る人の状態推定方法は、被験者の状態を推定する人の状態推定方法であって、被験者の状態変化量に対応する第１指標値を取得する第１指標値取得ステップと、被験者の状態を推定するときの第１指標値の加味度合いを定めるゲインを設定するゲイン設定ステップと、ゲイン設定ステップで設定したゲインに応じて第１指標値取得ステップで取得した第１指標値の加味度合いを規定し、当該ゲインに応じた加味度合いの第１指標値と過去の被験者の状態に基づいて被験者の状態を推定する状態推定ステップとを含むことを特徴とする。
【００１６】
本発明の上記人の状態推定方法では、ゲイン設定ステップでは、被験者の状態に基づいてゲインを設定する構成としてもよい。特に、本発明の上記人の状態推定方法では、第１指標値は、大きさが被験者の状態に応じて変化する指標値であり、ゲイン設定ステップでは、第１指標値の大きさが小さい場合には大きい場合に比較して小さいゲインを設定すると好適である。また、本発明の上記人の状態推定方法では、第１指標値は、大きさが正規化された指標値であり、ゲイン設定ステップでは、被験者の状態の変化が速い場合には遅い場合に比較して大きいゲインを設定すると好適である。さらに、本発明の上記人の状態推定方法では、第１指標値よりも被験者の状態変化に対する変化が大きい第２指標値を取得する第２指標値取得ステップを含み、ゲイン設定ステップでは、第２指標値取得ステップで取得した第２指標値に基づいてゲインを設定する構成としてもよい。
【００１７】
上記した各人の状態推定方法は、上記した各人の状態推定装置と同様の作用及び効果を奏する。
【発明の効果】
【００１８】
本発明は、被験者の状態変化量に対応する第１指標値の状態推定への反映度合いをゲインによって調整可能とすることにより、被験者の状態を高精度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】
【００１９】
以下、図面を参照して、本発明に係る人の状態推定装置及び人の状態推定方法の実施の形態を説明する。
【００２０】
本実施の形態では、本発明に係る人の状態検出装置を、車両に搭載され、運転者の眠気レベル（覚醒状態）を推定する状態推定システムに適用する。本発明に係る状態推定システムでは、運転者に対してリファレンス刺激を与え、そのリファレンス刺激に対する運転者の生理反応として皮膚電気活動（ＥＤＡ［Electro Dermal Activity］）（特に、皮膚電位反応（ＳＰＲ[Skin Potential Response]））を検出し、ＡＲ[Active Reference]法によりＳＰＲ値に基づいてＡＲ値（第１指標値）を算出し、ＡＲ値に基づいて眠気レベルを推定する。そして、本発明に係る状態推定システムでは、眠気レベルが運転に少しでも支障をきたすレベルの場合には眠気レベルに応じて運転者に対して注意喚起するために覚醒刺激を与える。なお、ＡＲ法とは、リファレンスである刺激（振動など）を一定時間毎に人に与え、その刺激に対して得られた人の生理反応の区間毎の相対変化に基づいて人の状態を（覚醒状態など）を推定する手法である。
【００２１】
図１〜図９を参照して、本実施の形態に係る状態推定システム１について説明する。図１は、本実施の形態に係る状態推定システムの構成図である。図２は、本実施の形態に係る推定開始タイミング、リファレンス刺激、覚醒刺激、ＳＰＲ値、ＡＲ値の時間変化の一例である。図３は、本実施の形態に係る眠気レベル（覚醒レベル）とＡＲ値との対応関係を示す図である。図４は、実車試験における第１眠気推定モデルによる推定値（眠気レベル）と官能評価値の時間変化の一例である。図５は、本実施の形態に係るリファレンス刺激に対するＳＰＲ値の時間変化の一例である。図６は、本実施の形態に係るＳＰＲ頻度の特徴を示す表である。図７は、本実施の形態に係るＳＰＲ頻度の時間変化の一例である。図８は、実車試験における第２眠気推定モデルによる推定値（眠気レベル）と官能評価値の時間変化の一例である。図９は、実車試験における第３眠気推定モデルによる推定値（眠気レベル）と官能評価値の時間変化の一例である。
【００２２】
状態推定システム１は、眠気推定モデルにより、今回求めたＡＲ値と前回推定した眠気レベルに基づいて今回の眠気レベルを推定する。特に、状態推定システム１では、推定精度を向上させるために、運転者の状態に基づいてゲインを設定し、ゲインによって眠気推定モデルにおけるＡＲ値の加味度合いを調整する。
【００２３】
ここで、状態推定システム１の具体的な構成について説明する前に、状態推定システム１における眠気推定モデルを用いた状態推定方法について説明する。なお、眠気推定モデルについては、状態推定システム１で用いる第２眠気推定モデル、第３眠気推定モデルについて説明するが、その前に従来から用いられている第１眠気推定モデルについても説明する。
【００２４】
図２に示すように、状態推定を開始すると、一定周期のタイミングＴ１，Ｔ２，・・・で運転者に対してリファレンス刺激を与える。リファレンス刺激を与える毎に、そのリファレンス刺激に対する生理指標としてＥＤＡ（特に、皮膚電位活動（ＳＰＡ[Skin Potential Activity]）を検出する。そして、検出したＳＰＡから直流成分（皮膚電位水準（ＳＰＬ[Skin Potential Level]））を除去する。このＳＰＡから直流成分（ＳＰＬ）を除去した成分が、ＳＰＲの成分である。さらに、そのＳＰＲ成分の所定の処理区間（リファレンス刺激を付与直後の処理時間Ｔ）から最大値と最小値を抽出し、その最大値と最小値の差（絶対最大値：つまり、処理区間におけるＰｅａｋ−ｔｏ−Ｐｅａｋ）を算出する。あるいは、そのＳＰＲ成分の所定の処理区間の平均を算出する。この絶対最大値又は平均値が、リファレンス刺激に対するＳＰＲ値である。図２には、黒丸を端点とする実線Ｓ１，Ｓ２，・・・により、各タイミングＴ１，Ｔ２，・・・でリファレンス刺激を与えたときに検出したＳＰＲ値の一例を示している。なお、処理時間Ｔは、刺激に対する生理指標（ＳＰＲ）の反応特性などを考慮して設定される。
【００２５】
ＳＰＲ値を検出する毎に、今回検出したＳＰＲ（ｔ）と前回検出したＳＰＲ（ｔ−１）を用いて、式（１）によりＳＰＲのＡＲ値を算出する。ＡＲ値は、ＳＰＲ値の相対変化の正規化値であり、０を基準にした値であり、０のときには相対変化がない。ＡＲ値は、眠気レベルと相関があり、０より大きいほど眠気が弱い（覚醒状態が高い）と推定でき、０より小さいほど眠気が強い（覚醒状態が低い）と推定できる。また、ＡＲ値は、相対変化量を正規化しているので、逐次的に更新され、遅い反応指標である。
【数１】
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【００２６】
式（１）において、ＡＲ（ｔ）は今回のリファレンス刺激に対するＡＲ値であり、ＳＰＲ（ｔ）は今回のリファレンス刺激に対するＳＰＲ値であり、ＳＰＲ（ｔ−１）は前回のリファレンス刺激に対するＳＰＲ値である。ｔ−１とｔとの時間間隔は、リファレンス刺激付与間隔である。図２には、黒丸を端点とする破線Ａ２，Ａ３，・・・により、前後するＳＰＲ値から求めたＡＲ値の一例を示している。この例では、ＡＲ（２）が０より小さく覚醒状態が低く、ＡＲ（３）が０より大きく覚醒状態が高い。
【００２７】
眠気が強い場合（覚醒状態が低い場合）、運転者の覚醒状態を高めるために、眠気が強いと判定した直後のタイミングＴ３Ｓで運転者に対して覚醒刺激を与える。覚醒刺激を与える毎に、リファレンス刺激を与えたときにと同様に、ＳＰＲ値とＡＲ値を求める。図２には、白丸を端点とする実線Ｓ３ｓによりタイミングＴ３Ｓで覚醒刺激を与えたときに検出したＳＰＲ値と、白丸を端点とする破線Ａ３ｓによりタイミングＴ３Ｓで覚醒刺激を与えたときに検出したＡＲ値の一例を示している。
【００２８】
ＡＲ値が眠気レベルと相関があることを利用し、ＡＲ値に基づいて眠気レベルを推定するための眠気推定モデルを考える。眠気推定モデルは、前回推定された眠気レベルに今回求めたＡＲ値を加味する線形モデルである。式（２）には、眠気推定モデルの基本となる第１眠気推定モデルを示している。
【数２】
2008073450.tif 000004
【００２９】
式（２）において、ＤＬ（ｔ）は今回の眠気レベルであり、ＡＲ（ｔ）は今回のリファレンス刺激に対するＡＲ値であり、ＤＬ（ｔ−１）は前回の眠気レベルである。本実施の形態では、眠気レベル（覚醒レベル）を、６〜１（Ｄ０〜Ｄ５）の段階で表し、６（Ｄ０）が眠気が最も弱く（覚醒状態が最も高く）、１（Ｄ５）が眠気が最も強い（覚醒状態が最も低い）。一方、ＡＲ値は、０を基準にした値であり、その値の範囲が状況に応じて変動し、絶対量が不明である。したがって、眠気レベルとＡＲ値のレンジは異なり、眠気推定モデルにおいて異なるレンジのパラメータを用いることになる。そこで、状態推定を行う前に、眠気レベルとＡＲ値のレンジを調整する必要となる。
【００３０】
本実施の形態では、図３に示すように、走行開始直後の安定走行（慣熟走行）になった後（数１０秒〜数分程度）に、レンジを調整するためのキャリブレーション区間（数分程度）を設け、その後に状態推定を行う。まず、走行を開始すると、破線で示す一定周期のタイミングＴ１，Ｔ２，・・・でリファレンス刺激を与える。そして、リファレンス刺激を与える毎に、ＳＰＲ値を求め、さらに、ＡＲ値を求める。ここで、走行開始直後は、運転者は覚醒状態が高いと推測できるので、キャリブレーション区間では眠気レベル（覚醒レベル）が６〜５（Ｄ０〜Ｄ１）と仮定する。そして、このキャリブレーション区間でのＡＲ値の時間変化ＡＣから、その変動幅を求める。眠気レベルの６〜５がその変動幅６〜５に相当するので、その変動幅６〜５に応じて眠気レベルの５〜１のＡＲ値の変動幅５〜１（＝変動幅６〜５×４）を求め、眠気レベルの５〜１に対応するＡＲ値の範囲を規定する。図３の例では、キャリブレーション区間でＡＲ値が０．２〜―０．８の値となっており、変動幅６〜５が１．０である。したがって、眠気レベル５〜１のＡＲ値の変動幅５〜１は４．０であり、眠気レベルの５〜１に対応するＡＲ値の範囲は−０．８〜−４．８であり、眠気レベル全体に対応するＡＲ値の範囲は０．２〜−４．８である。なお、眠気レベルとＡＲ値とのレンジ対応関係は運転者の状態、走行条件、天候などの様々な要因で変わるので、レンジ調整は走行毎に行う必要がある。
【００３１】
また、眠気推定モデルは、前回の眠気レベルを用いるので、眠気レベルの初期値が必要となる。そこで、走行開始直後は、運転者は覚醒状態が高いと仮定し、眠気レベルの初期値ＤＬ（０）を６（Ｄ０）とする。
【００３２】
図４には、第１眠気推定モデルを用いた場合の実車試験による結果の一例を示している。この実車試験では、運転者に対して一定周期毎にリファレンス刺激を与え、第１眠気推定モデルによって眠気レベルＤＬ（ｔ）を求めるとともに、官能評価値を求める。また、眠気が強くなった場合、運転者に音などの覚醒刺激を眠気レベルに応じて与える。官能評価値は、運転者の顔を撮像した画像に基づく顔の表情の変化による客観的な評価から判断して得られたものである。図４において、実線Ｐ１は官能評価値の時間変化を示しており、破線Ｌ１は第１眠気推定モデルで推定した眠気レベルを示している。この結果から判るように、推定した眠気レベルは、官能評価値とかなり乖離しており、推定精度が低い。
【００３３】
第１眠気推定モデルによる推定精度が良くない原因としては、以下のようなことが考えられる。ＳＰＲ（ＳＰＲの振幅）が小さくなっているときには、大きいときに比べて、外部環境によるちょっとしたノイズ（例えば、ロードノイズ、風切り音、同乗者の行動）の影響でもＳＰＲが大きく変動する。ＳＰＲが大きく変動すると、前後のＳＰＲ値の相対変化から求められるＡＲ値も大きく変動する。第１眠気推定モデルではＡＲ値をそのまま加味しているので、このようにノイズの影響などによってＡＲ値が大きく変動すると、推定される眠気レベルＤＬ（ｔ）もその影響を直接受けて大きく変動する。また、運転者が刺激に対して過敏に反応する状態のときには、ちょっとしたノイズの影響でも過剰に反応するので、ＳＰＲが大きく変動する。この場合も、上記と同様に、推定される眠気レベルＤＬ（ｔ）もその影響を直接受けて大きく変動する。さらに、第１眠気推定モデルは線形モデルなので、定常誤差が発生する。そのため、前回の眠気レベルＤＬ（ｔ−１）に誤差が含まれていると、その誤差が累積されてゆき、定常誤差も大きくなってゆく。
【００３４】
第１眠気推定モデルでは推定する眠気レベルＤＬ（ｔ）へのＡＲ値の反映度合いを常に最大としているので、推定精度が低下する。そこで、ＡＲ値の反映度合いを調整可能とするために、式（３）に示すように、ゲインＫに応じてＡＲ値の加味度合いを可変とする第２眠気推定モデルを構築した。
【数３】
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【００３５】
式（３）において、Ｋは、今回のリファレンス刺激に対するＡＲ値の反映度合いを決めるためのゲインである。ゲインＫは、０〜１の値であり、本実施の形態では３段階の値である。ゲインＫは、ＳＰＲ頻度に基づいて設定される。ＳＰＲ頻度は、ＳＰＲ成分の変動度合いを示す指標である。ＳＰＲ頻度の求め方を、図５を参照して説明する。まず、リファレンス刺激を付与する毎に、ＳＰＲ成分の処理時間Ｔにおいてｍｅａｎ（平均値）＋３×σ（標準偏差値）より大きくなった時とｍｅａｎ−３×σより小さくなった時をカウントし、そのカウント値をＳＰＲ頻度とする。ｍｅａｎとσは、前回のリファレンス刺激を付与したときのＳＰＲ成分の処理時間ＴにおいてＳＰＲ成分の平均値と標準偏差値として求められた値が用いられる。このＳＰＲ頻度が多いほど、ＳＰＲの変動が大きく、速い。ちなみに、前回のＳＰＲ成分の振幅が全体に小さくなっている場合、標準偏差値が小さくなるので、ちょっとしたノイズの影響で運転者が反応しても、次回のＳＰＲ頻度が多くなる。また、ＳＰＲ頻度は、ＳＰＲ成分の変動度合いを直接表しているので、速い反応指標である。
【００３６】
図６には、ＳＰＲ頻度の特徴を示している、ＳＰＲ頻度が多い場合、交感神経賦活状態であり、行動状態としては眠気が低く（覚醒状態が高く）、活動レベルが高く、心理状態としては緊張状態が高く、興奮状態である。このような場合、刺激に対する反応としては敏感であるので、ちょっとしたノイズに対して過敏に反応し（ノイズをひろう可能性が高い）、ＡＲ値も大きく変動してしまう場合がある。この場合、眠気レベルＤＬに与えるノイズの影響が大きくなるので、ゲインＫを小さくし、ＡＲ値の反映度合いを小さくする。一方、ＳＰＲ頻度が少ない場合、行動状態としては眠気が高く（覚醒状態が低く）、活動レベルが低く、心理状態としては緊張状態が低く、リラックス状態である。このような場合、刺激に対する反応としては鈍感であるので、ノイズに対する反応も鈍い。そこで、ゲインＫを大きくし、ＡＲ値の反映度合いを大きくする。
【００３７】
図７を参照して、ＳＰＲ頻度に基づくゲインＫの設定方法について説明する。ここで、ＳＰＲ頻度に対して閾値としてｔｈ１とｔｈ２の２つを用意する。閾値ｔｈ１，ｔｈ２は、刺激に対する生理指標（ＳＰＲ）の反応特性などを考慮して設定され、ｔｈ２＞ｔｈ１である。ＳＰＲ頻度がｔｈ１未満の場合、ゲインＫ＝Ａを設定する。ＳＰＲ頻度がｔｈ１以上かつｔｈ２未満の場合、ゲインＫ＝Ｂを設定する。ＳＰＲ頻度がｔｈ２以上の場合、ゲインＫ＝Ｃを設定する。Ａ，Ｂ，Ｃは、実験などによって設定され、０〜１までの値であり、Ａ＞Ｂ＞Ｃである。図７に示す例の場合、ＳＰＲ頻度がＦ２，Ｆ５の場合にはゲインＫ＝Ａであり、ＳＰＲ頻度がＦ４の場合にはゲインＫ＝Ｂであり、ＳＰＲ頻度がＦ１，Ｆ３の場合にはゲインＫ＝Ｃである。
【００３８】
図８には、第２眠気推定モデルを用いた場合の実車試験による結果の一例を示している。この実車試験も、上記した第１眠気推定モデルを用いた場合の実車試験と同様の方法で行われたものである。図８において、実線Ｐ２は官能評価値の時間変化を示しており、破線Ｌ２は第２眠気推定モデルで推定した眠気レベルを示している。この結果から判るように、推定した眠気レベルは、官能評価値にかなり追従しており、推定精度が高くなっている。
【００３９】
このように第２眠気推定モデルによる推定精度は向上しているが、部分的には少し官能評価値に追従していないところもある。この原因としては、眠気が強くなったときに運転者に覚醒刺激を付与しているが、この覚醒刺激に対する運転者の反応が推定される眠気レベルに反映されていないからと考えられる。そこで、覚醒刺激による効果を反映するために、式（４）に示すように、覚醒刺激に対するＡＲ値を加味する項を追加した第３眠気推定モデルを構築した。
【数４】
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【００４０】
式（４）において、ＡＲ（ｔｓ）は付与した覚醒刺激に対するＡＲ値であり、τは覚醒刺激に対するＡＲ値の反映度合いを決めるためのゲインである。ゲインτは、０〜１の値であり（１よりも小さい値）、本実施の形態では２段階の値である。ゲインτも、ＳＰＲ頻度に基づいて設定される。
【００４１】
運転者に対して覚醒刺激を付与したときに、ＳＰＲ頻度が多いと、覚醒刺激によって覚醒状態が高くなったことを示す（つまり、覚醒刺激による効果があったことを示す）とともに、運転者の刺激に対する反応が速いことを示している。この場合、覚醒刺激による効果を状態推定に大きく反映させる必要がある。また、運転者の状態の変化に対して状態推定が遅れないように、その運転者の速い状態の変化を状態推定に迅速に反映させる必要がある。そこで、覚醒刺激に対するＳＰＲ頻度が多い場合、ゲインτを大きくし、覚醒刺激に対するＡＲ値の反映度合いを大きくする。
【００４２】
図７を参照して、ＳＰＲ頻度に基づくゲインτの設定方法について説明する。ここで、ＳＰＲ頻度に対して閾値としてｔｈ３の１つを用意する。閾値ｔｈ３は、刺激に対する生理指標（ＳＰＲ）の反応特性などを考慮して設定され、ｔｈ３＞ｔｈ２＞ｔｈ１である。ＳＰＲ頻度がｔｈ３未満の場合、ゲインτ＝αを設定する。ＳＰＲ頻度がｔｈ３以上の場合、ゲインτ＝βを設定する。α，βは、実験などによって設定され、０〜１までの値であり、α＜βである。図７に示す例の場合、ＳＰＲ頻度がＦ１，Ｆ２，Ｆ４，Ｆ５の場合にはゲインτ＝αであり、ＳＰＲ頻度がＦ３の場合にはゲインτ＝βである。
【００４３】
図９には、第３眠気推定モデルを用いた場合の実車試験による結果の一例を示している。この実車試験も、上記した第１眠気推定モデルを用いた場合の実車試験と同様の方法で行われたものである。図９において、実線Ｐ３は官能評価値の時間変化を示しており、破線Ｌ３は第３眠気推定モデルで推定した眠気レベルを示している。この結果から判るように、推定した眠気レベルは、第２眠気推定モデルの場合と比較して、官能評価値により追従しており、推定精度がより高くなっている。
【００４４】
それでは、状態推定システム１の具体的な構成について説明する。状態推定システム１は、図１に示すように、振動発生装置２、皮膚電気活動センサ３、増幅器４、スピーカ５、ディスプレイ６及びＥＣＵ[Electronic Control Unit]７を備えている。なお、本実施の形態では、皮膚電気活動センサ３、増幅器４及びＥＣＵ７における処理が特許請求の範囲に記載する第１指標値取得手段及び第２指標値取得手段に相当し、ＥＣＵ７における各処理が特許請求の範囲に記載するゲイン設定手段、状態推定手段に相当する。
【００４５】
振動発生装置２は、振動を発生させる装置であり、運転者にリファレンス刺激用の微振動及び覚醒刺激用の振動を与える。振動発生装置２は、運転席のシートの数箇所に内蔵される。内蔵する位置や個数は、任意であり、例えば、運転者の背中、腰、太もも部分の左右１箇所ずつ計６個内蔵する。振動発生装置２は、発生させる振動の強さ、周波数、発生させる時間などのパラメータが可変である。振動発生装置２では、ＥＣＵ７から振動発生信号を受信すると、その振動発生信号に示されるパラメータに応じた振動を発生させる。
【００４６】
振動発生装置２で発生させる全ての振動は、車両で発生する振動と区別するために、車両で発生する振動とは明らかに異なる強さ、周波数のパラメータが設定される。リファレンス刺激用の微振動は、運転者に対して不快感を与えないために、小さい強さのパラメータが設定される。覚醒刺激用の振動は、運転者の覚醒状態を向上させる必要があるので、大きい強さのパラメータが設定される。
【００４７】
皮膚電気活動センサ３は、ＥＤＡ（特に、ＳＰＡ）を検出するセンサである。皮膚電気活動センサ３は、運転者の精神性発汗を検出するために、運転者の掌が接触するステアリングホイールの左右にそれぞれ取り付けられる。皮膚電気活動センサ３では、ＳＰＡを検出すると、その検出信号を増幅器４に送信する。増幅器４では、検出信号を増幅し、その増幅した検出信号をＥＣＵ７に送信する。ちなみに、人は、覚醒状態が高いときには刺激に対して精神性発汗が出易い傾向にあり、覚醒状態が低いときには精神性発汗が出難い傾向にある。
【００４８】
スピーカ５、ディスプレイ６は、車両内の各システムと共用で利用され、状態推定システム１では運転者に対する覚醒刺激を与えるために利用される。スピーカ５では、ＥＣＵ７から音声信号を受信すると、その音声信号に応じて音声を出力する。ディスプレイ６では、ＥＣＵ７からの画像信号を受信すると、その画像信号に応じて画像を表示する。
【００４９】
ＥＣＵ７は、ＣＰＵ[Central Processing Unit]、ＲＯＭ[ReadOnly Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]などからなり、状態推定システム１を統括制御する。ＥＣＵ７では、リファレンス刺激用の微振動を発生させるための振動発生信号を周期的に送信する。そして、ＥＣＵ７では、皮膚電気活動センサ３の検出信号を増幅器４で増幅した信号を受信し、その信号に基づいて第２眠気推定モデル又は第３眠気推定モデルにより運転者の眠気レベルを推定する。さらに、ＥＣＵ７では、眠気レベルが運転に支障をきたすレベルの場合、スピーカ５、ディスプレイ６及び振動発生装置２を用いて運転者に対して覚醒刺激を与える。
【００５０】
ＥＣＵ７では、一定周期が経過する毎に、リファレンス刺激用の微振動のパラメータを示した振動発生信号を振動発生装置２に送信する。一定周期は、運転者の眠気レベルを取得するための間隔であり、任意の時間でよい。
【００５１】
リファレンス刺激用の微振動を発生させる毎に、ＥＣＵ７では、増幅器４からの増幅検出信号を受信する。そして、ＥＣＵ７では、増幅検出信号のＳＰＡをフィルタ処理し、ＳＰＡからＳＰＬ成分を除去してＳＰＲ成分を抽出する。そして、ＥＣＵ７では、そのＳＰＲ成分の処理時間Ｔにおける最大値と最小値の差（絶対最大値）を求め、今回のＳＰＲ値とする。さらに、ＥＣＵ７では、そのＳＰＲ成分の処理時間Ｔにおいてｍｅａｎ＋３×σ〜ｍｅａｎ−３×σの範囲内からでる回数をカウントし、今回のＳＰＲ頻度とする。また、ＥＣＵ７では、次回用いるために、そのＳＰＲ成分の処理時間Ｔにおける平均値（ｍｅａｎ）と標準偏差値（σ）を算出する。
【００５２】
今回のＳＰＲ値、ＳＰＲ頻度を求めると、ＥＣＵ７では、ＳＰＲ頻度がｔｈ１未満か、ｔｈ１以上かつｔｈ２未満か、あるいは、ｔｈ２以上かを判定する。そして、ＥＣＵ７では、ＳＰＲ頻度がｔｈ１未満の場合にはゲインＫとしてＡを設定し、ｔｈ１以上かつｔｈ２未満の場合にはゲインＫとしてＢを設定し、ｔｈ２以上の場合にはゲインＫとしてＣを設定する。また、ＥＣＵ７では、式（１）により、今回のＳＰＲ値と前回のＳＰＲ値を用いて、今回のＡＲ値を算出する。そして、ＥＣＵ７では、式（３）の第２眠気推定モデルにより、今回のＡＲ値、ゲインＫ及び前回の眠気レベルを用いて、今回の眠気レベルを算出する。
【００５３】
特に、第３眠気推定モデルを適用する場合、以下の処理も追加される。ＥＣＵ７では、覚醒刺激用の振動などを発生させると、増幅器４からの増幅検出信号を受信する。そして、ＥＣＵ７では、リファレンス刺激の場合と同様に、ＳＰＲ成分を抽出し、覚醒刺激に対するＳＰＲ成分の処理時間ＴｓにおけるＳＰＲ値とＳＰＲ頻度を求める。覚醒刺激に対するＳＰＲ値、ＳＰＲ頻度を求めると、ＥＣＵ７では、ＳＰＲ頻度がｔｈ３未満か、あるいは、ｔｈ３以上かを判定する。そして、ＥＣＵ７では、ＳＰＲ頻度がｔｈ３未満の場合にはゲインτとしてαを設定し、ｔｈ３以上の場合にはゲインτとしてβを設定する。また、ＥＣＵ７では、式（１）により、覚醒刺激に対するＳＰＲ値と前回のリファレンス刺激に対するＳＰＲ値を用いて、覚醒刺激に対するＡＲ値を算出する。そして、ＥＣＵ７では、式（４）の第３眠気推定モデルにより、今回のＡＲ値、ゲインＫ、覚醒刺激に対するＡＲ値、ゲインτ及び前回の眠気レベルを用いて、今回の眠気レベルを算出する。なお、前回と前回のリファレンス刺激の間に覚醒刺激が付与されていない場合、覚醒刺激に対するＡＲ値を０として、今回の眠気レベルを算出する。
【００５４】
今回の眠気レベルを求める毎に、ＥＣＵ７では、その眠気レベルが覚醒刺激付与レベル以下か否かを判定する。覚醒刺激付与レベルは、運転者が運転に少しでも支障をきたすほど覚醒状態が低いレベル（眠気が強くなっているレベル）であるか否かを判定するための閾値であり、例えば、４（Ｄ２）程度の値が設定される。ＥＣＵ７では、今回の眠気レベルが覚醒刺激付与レベル以下と判定した場合、眠気レベルに応じて運転者に対して注意喚起するための音声メッセージ及び画像を生成し、その音声データからなる音声信号をスピーカ５に送信するとともにその画像データからなる画像信号をディスプレイ６に送信する。また、ＥＣＵ７では、眠気レベルに応じて運転者に対して覚醒状態を向上させるための比較的強い振動を発生させるためのパラメータの振動発生信号を設定し、振動発生装置２に送信する。この際、眠気レベルが４から小さくなるほど（眠気が強くなるほど）、より注意喚起を促すような画像、音声、振動を段階的に与えるような画像データ、音声データ、振動パラメータを生成する。この際、画像、音声、振動を全て与えるようにしてもよいし、あるいは、眠気レベルに応じてその中の１又は２つを与えるようにしてもよい。
【００５５】
図１を参照し、状態推定システム１の動作について説明する。ここでは、第３眠気推定モデルを用いる場合について説明する。
【００５６】
車両が走行開始すると、安定走行後のキャリブレーション区間で、状態推定システム１では、上記した方法により眠気レベルとＡＲ値とのレンジ調整を行う。レンジ調整後、状態推定システム１では、眠気レベルの推定に移る。
【００５７】
皮膚電気活動センサ３では、運転者の掌からの発汗を検出し、その検出信号を増幅器４に送信している。増幅器４では、皮膚電気活動センサ３からの検出信号を増幅し、その増幅した検出信号をＥＣＵ７に送信している。
【００５８】
ＥＣＵ７では、一定周期毎に、リファレンス刺激用の微振動を発生させるための振動発生信号を設定し、振動発生装置２に送信する。この振動発生信号を受信すると、振動発生装置２では、リファレンス刺激用の微振動を発生させる。
【００５９】
リファレンス刺激を付与する毎に、ＥＣＵ７では、増幅器４からの増幅検出信号に基づいてリファレンス刺激付与直後の処理時間ＴにおけるＳＰＡを解析し、今回のリファレンス刺激に対するＳＰＲ値を求めるとともに、前回のＳＰＲ成分の平均値と標準偏差値を基準としてＳＰＲ頻度を求める。そして、ＥＣＵ７では、式（１）により、今回のリファレンス刺激に対するＳＰＲ値と前回のリファレンス刺激に対するＳＰＲ値から今回のＡＲ値を算出する。また、ＥＣＵ７では、今回のリファレンス刺激に対するＳＰＲ頻度に基づいてゲインＫを設定する。このとき、ＥＣＵ７では、次回用として、ＳＰＲ成分の平均値と標準偏差値を求めておく。
【００６０】
特に、覚醒刺激を付与したときには、ＥＣＵ７では、増幅器４からの増幅検出信号に基づいて覚醒刺激付与直後の処理時間ＴｓにおけるＳＰＡを解析し、覚醒刺激に対するＳＰＲ値を求めるとともに、前回のＳＰＲ成分の平均値と標準偏差値を基準としてＳＰＲ頻度を求める。そして、ＥＣＵ７では、式（１）により、覚醒刺激に対するＳＰＲ値と前回のリファレンス刺激に対するＳＰＲ値から覚醒刺激に対するＡＲ値を算出する。また、ＥＣＵ７では、覚醒刺激に対するＳＰＲ頻度に基づいてゲインτを設定する。
【００６１】
今回のリファレンス刺激に対するＡＲ値を求める毎に、ＥＣＵ７では、式（４）の第３眠気推定モデルにより、今回のリファレンス刺激に対するＡＲ値、覚醒刺激に対するＡＲ値（覚醒刺激を付与していない場合は０）、ゲインＫ、ゲインτ及び前回の眠気レベルを用いて、今回の眠気レベルを算出する。ここで、ＳＰＲ頻度に応じてＡＲ値の加味度合いが調整された今回の眠気レベルが求められ、特に、覚醒刺激が直前で付与されている場合にはその今回の眠気レベルに覚醒刺激による効果も反映される。
【００６２】
ＥＣＵ７では、今回の眠気レベルが覚醒刺激付与レベル以下か否かを判定する。そして、今回の眠気レベルが覚醒刺激付与レベル以下と判定した場合（運転に少しでも支障をきたす程度に覚醒状態が低い場合）、運転者に覚醒刺激を付与するために、ＥＣＵ７では、眠気レベルに応じて運転者に対して注意喚起するための音声メッセージ及び画像を生成し、その音声データからなる音声信号をスピーカ５に送信するとともにその画像データからなる画像信号をディスプレイ６に送信し、また、眠気レベルに応じて運転者に対して覚醒状態を向上させるための振動発生信号を設定し、振動発生装置２に送信する。ＥＣＵ７では、以上の処理を一定周期毎に繰り返し行う。
【００６３】
音声信号を受信すると、スピーカ５では、音声信号に応じて注意喚起メッセージを出力する。また、画像信号を受信すると、ディスプレイ６では、画像信号に応じて注意喚起画像を表示する。また、振動発生信号を受信すると、振動発生装置２では、強い振動を発生する。これらの覚醒刺激によって、運転者は、覚醒状態が高まり、運転に対する注意力が増す。
【００６４】
この状態推定システム１によれば、第２眠気推定モデル及び第３眠気推定モデルを構築し、ＡＲ値に対するゲインを設けて、ＡＲ値の眠気レベルへの反映度合いを調整可能とすることにより、運転者の眠気レベルを高精度に推定することができる。特に、状態推定システム１では、リファレンス刺激を付与したときのＳＰＲ頻度が多いほど（運転者の過敏反応状態のときほど）、ゲインＫを小さくしてＡＲ値の反映度合いを小さくすることにより、ノイズの影響を抑制できる。
【００６５】
また、状態推定システム１によれば、ＳＰＲ頻度に基づいてゲインを設定することにより、時々刻々と変化する運転者の状態に応じたＡＲ値の反映度合いを求めることができ、状態推定精度をより向上させることができる。また、状態推定システム１では、ＳＰＲ頻度という速い反応の指標を用いているので、運転者の状態を迅速にゲインに反映させることができ（ひいては、運転者の状態を迅速に状態推定に反映させることができ）、状態推定精度をより向上させることができる。
【００６６】
また、状態推定システム１によれば、覚醒刺激を付与したときのＡＲ値も状態推定に反映しているので、運転者の眠気レベルをより高精度に推定することができる。特に、状態推定システム１では、覚醒刺激を付与したときにＳＰＲ頻度が多い場合には（運転者の状態変化が速い場合には）、ゲインτを大きくして反映度合いを大きくすることにより、運転者の速い状態の変化を状態推定に迅速に反映させることができ、状態推定精度を向上させることができる。
【００６７】
また、状態推定システム１によれば、ＡＲ値という遅い反応指標を用いるが、ＳＰＲ頻度という速い反応指標に基づくゲインによってＡＲ値の加味度合いを決めることにより、運転者の状態変化を迅速かつ正確に反映した眠気レベルを推定することができる。
【００６８】
以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。
【００６９】
例えば、本実施の形態では車両に搭載され、車両の運転者の状態として眠気レベル（覚醒レベル）を推定する装置に適用したが、他の乗り物の運転者、各種プラントの監視者、夜間の従業者などの様々な人の状態を推定するために利用してもよいし、覚醒状態以外に心理状態（焦り、イライラ、退屈）、疲労状態、集中力、注意力、ストレスなどの他の状態を推定する装置に適用してもよい。
【００７０】
また、本実施の形態では人に与えるリファレンス刺激として座席から発生させた振動を利用したが、リファレンス刺激としては様々なものを利用でき、例えば、音、光などの他の物理刺激を発生させてもよいし、あるいは、機器から定常的に出ている振動、光、音などを利用してもよい。また、外部環境から受ける刺激から変換した物理刺激でもよく、例えば、運転者に聞こえる音を検出し、その検出した音から変換した機械振動を運転者に与えてもよい。この外部環境から受ける刺激としては、例えば、タイヤからのロードノイズである。また、本実施の形態では一定周期でリファレンス刺激を与えたが、様々なタイミングでリファレンス刺激を与えてよく、例えば、ランダムな周期でリファレンス刺激を与えてもよいし、運転者の状態を推定する必要のあるとき（例えば、イベントが発生することが予想される毎にそのイベント発生前に）にリファレンス刺激を与えてもよい。このイベントとしては、運転中に運転者が置かれる環境であり、例えば、運転者の眠気を誘う渋滞、高速道路での走行である。
【００７１】
なお、リファレンス刺激の刺激要因としては様々な刺激要因が考えられる。例えば、環境要因として視覚、触覚、聴覚、温冷覚、嗅覚心理、内臓（腹痛など）の刺激、交通要因として視覚、聴覚、心理の刺激、同乗者要因として視覚、聴覚、心理の刺激がある。人の受ける感覚としても、表在感覚（触覚、痛覚、温度覚など）、深度覚（圧覚、位置覚、振動覚など）、皮質性感覚（二点識別覚、立体識別能力など）がある。以上に挙げたような運転者（被験者）に対して与えられる体性感覚刺激をリファレンス刺激として積極的に利用すること可能である。ただし、推定精度を向上させようとすると、以下の条件であるほうが好ましい。条件としては、定期的刺激（一定間隔）、刺激の強度と種類の統一、スタティックな刺激ではなく、ダイナミックスを持つことである。このような条件を考慮すると、刺激種は要因に挙げたどれでも可能であるが、通常受けている刺激とは別種と認識できる種類の刺激が必要である。さらに、刺激の種類により受容感覚器が異なり、各受容感覚器のセンシビリティが異なるので、その刺激がどういう種類のものか理解する必要がある。例えば、視覚を与えるリファレンス刺激として風を想定すると、具体的には、エアコンのダクトから目に向けて送風し、瞬目回数、目をつぶる時間、反応時間などを計測し、その計測値から状態を判断する方法が考えられる。これを基にＡＲ法を適用することにより、同様の効果を得ることが可能である。
【００７２】
また、本実施の形態では生理指標として皮膚電気活動（ＥＤＡ）、特に、皮膚電位反応（ＳＰＲ）を利用したが、様々な生理指標を利用でき、例えば、眼電（ＥＯＧ[Electrooculogram]）による生理指標（瞬目など）、脳波（ＥＥＧ［Electroencephalogram］）による生理指標（α波、β波など）、心電（ＥＣＧ［Electrocardiogram］）による生理指標（心拍数など）、筋電（ＥＭＧ［Electromyogram］）による生理指標などを利用してもよく、また、皮膚電気活動の中でも皮膚抵抗水準（ＳＲＬ）、皮膚抵抗反応（ＳＲＲ）、皮膚電位水準（ＳＰＬ）などの他の生理指標を利用してもよい。さらに、１つの生理指標だけで状態を推定するのではなく、複数の生理指標を組み合わせて状態を推定するようにしてもよい。
【００７３】
図１０には、他の生理指標の一例を挙げており、各生理指標から抽出できる生理特徴量とその特徴を示している。この特徴などを考慮し、人の所定の状態を推定するためにはどの生理指標を用いればよいかを決める。この際、自律神経由来のもので、車両などの環境で簡易にセンシング可能な生理指標であることも考慮する必要がある。例えば、自律神経由来のものでかつ不随意の生理指標であれば、本実施の形態と同様に眠気推定モデルに適用可能である。
【００７４】
また、本実施の形態では生理指標を用いて人の状態推定を行う構成としたが、生理指標以外の指標でも状態推定が可能であり、例えば、刺激に対する運転者の行動（ハンドル操作、ブレーキ操作、アクセル操作など）、車両の状態（ヨーレート、車速など）がある。
【００７５】
また、本実施の形態では第１指標値（遅い反応指標）としてＡＲ値を適用し、ゲインを設定するための第２指標値（速い反応指標）としてＳＰＲ頻度を適用する構成としたが、ＡＲ値とＳＰＲ頻度の組み合わせ以外にも適用可能であり、例えば、第１指標値として心拍揺らぎＬＦと第２指標値として心拍数の組み合わせ、第１指標値として瞬目持続時間と第２指標値として瞬目回数の組み合わせ、第１指標値として心拍揺らぎＬＦと第２指標値として瞬目回数の組み合わせがある。このような例のように、生理指標の生データと処理することで得られる加工データとによって、第２指標値として第１指標値に対して相対的に反応の速いデータを用いることにより、第２眠気推定モデルや第３眠気推定モデルに適用することができ、本実施の形態と同様に状態推定が可能となる。
【００７６】
また、本実施の形態では運転者の状態（ＳＰＲ頻度）に基づいてゲインを設定する構成としたが、運転者の状態以外でもゲインを設定することが可能であり、例えば、走行環境（市街地、高速、山道、渋滞の有無、天候など）、走行状態（走行開始からの時間など）である。また、前回推定された眠気レベルを用いてゲインを設定することも可能である。
【００７７】
また、本実施の形態では眠気レベルが運転に支障をきたすレベルになった場合には画像表示、音声出力、振動などによって注意喚起する構成としたが、冷風、警報ブザー、においなどの他の手段で注意喚起する構成としてもよいし、あるいは、状態が運転に支障をきたすレベルになった場合には運転支援システム（例えば、プリクラッシュセーフティシステム、アダプティブクルーズコントロールシステム、レーンキープシステム）の制御タイミングや制御閾値を変えるなどして、より安全性を高めるように車両側で制御するようにしてもよい。また、人の状態を検出し、その検出した人の状態を出力する構成としてもよい。
【００７８】
また、本実施の形態ではゲインＫを３段階、ゲインτを２段階で設定する構成としたが、ゲインＫ、ゲインτを何段階で設定するかは適宜設定してよく、その各値も適宜設定してよい。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】本実施の形態に係る状態推定システムの構成図である。
【図２】本実施の形態に係る推定開始タイミング、リファレンス刺激、覚醒刺激、ＳＰＲ値、ＡＲ値の時間変化の一例である。
【図３】本実施の形態に係る眠気レベル（覚醒レベル）とＡＲ値との対応関係を示す図である。
【図４】実車試験における第１眠気推定モデルによる推定値（眠気レベル）と官能評価値の時間変化の一例である。
【図５】本実施の形態に係るリファレンス刺激に対するＳＰＲ値の時間変化の一例である。
【図６】本実施の形態に係るＳＰＲ頻度の特徴を示す表である。
【図７】本実施の形態に係るＳＰＲ頻度の時間変化の一例である。
【図８】実車試験における第２眠気推定モデルによる推定値（眠気レベル）と官能評価値の時間変化の一例である。
【図９】実車試験における第３眠気推定モデルによる推定値（眠気レベル）と官能評価値の時間変化の一例である。
【図１０】他の生理指標の一例であり、各生理指標の生理特徴量と特徴を示す表である。
【符号の説明】
【００８０】
１…状態推定システム、２…振動発生装置、３…皮膚電気活動センサ、４…増幅器、５…スピーカ、６…ディスプレイ、７…ＥＣＵ
【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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