(57)【要約】【課題】運転者の眠気度合を正確に検出することが可能な眠気度合検出装置を提供すること。【解決手段】運転操作開始後の経過時間が、Ｔ１以上Ｔ２以下のときに検出される心拍信号のＦＦＴ処理結果であるスペクトル信号のピーク周波数から、運転者の覚醒時ピーク周波数を推定する。この覚醒時ピーク周波数を中心として覚醒度合指標帯域αを設定し、さらに、覚醒時ピーク周波数に対して所定比率（６５〜９０％）を乗じて算出した周波数を中心として眠気度合指標帯域βを設定する。そして、運転開始後の経過時間がＴ２より長いときに検出される心拍信号に関して、覚醒度合指標帯域α及び眠気度合指標帯域βに属するスペクトル信号の強度αｐ，βｐを用いて、運転者の眠気度合を示す眠気度合評価パラメータＳｐ（＝βｐ／（αｐ＋βｐ））を算出する。【選択図】      図３
2004350773.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の心拍信号を検出する心拍信号検出手段と、
前記心拍信号に対して周波数解析を行ない、前記心拍信号に含まれる周波数成分の分布を示すスペクトル信号を算出する算出手段と、
前記スペクトル信号において、前記被験者の覚醒時における覚醒時ピーク周波数を基準として、その覚醒時ピーク周波数よりも低い周波数を持つ帯域を眠気度合を示す眠気度合指標帯域として設定し、その眠気度合指標帯域における前記スペクトル信号の強度に基づいて前記被験者の眠気度合を評価する評価手段とを備えることを特徴とする眠気度合検出装置。
【請求項２】
前記算出手段は、前記心拍信号を、当該心拍信号の最大ピーク位置にのみピークを示す信号に変換し、その変換信号に対して周波数解析を行なうことを特徴とする請求項１に記載の眠気度合検出装置。
【請求項３】
前記評価手段は、前記被験者が所定の機器の操作時に、その被験者の眠気度合を評価するものであって、前記被験者が前記所定の機器の操作を開始してから所定時間が経過した時の、前記スペクトル信号のピーク周波数を前記覚醒時ピーク周波数として設定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の眠気度合検出装置。
【請求項４】
前記覚醒時ピーク周波数は、前記被験者が前記所定の機器の操作を開始してから前記所定時間が経過した時点より、所定の検出時間の間に算出された複数のスペクトル信号のピーク周波数を平均化することによって求められることを特徴とする請求項３に記載の眠気度合検出装置。
【請求項５】
前記所定時間は、１００秒から５００秒の範囲から選択されることを特徴とする請求項３または請求項４に記載の眠気度合検出装置。
【請求項６】
前記評価手段は、前記覚醒時ピーク周波数を含む帯域を覚醒度合指標帯域として設定し、前記覚醒度合指標帯域と前記眠気度合指標帯域とにおける前記スペクトル信号の強度を用いて前記被験者の眠気度合を評価することを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の眠気度合検出装置。
【請求項７】
前記評価手段は、前記覚醒度合指標帯域と前記眠気度合指標帯域とにおける前記スペクトル信号の強度の和を分母とし、前記眠気度合指標帯域における前記スペクトル信号の強度を分子とする眠気度合評価パラメータを算出し、この眠気度合評価パラメータの値によって前記被験者の眠気度合を評価することを特徴とする請求項６に記載の眠気度合検出装置。
【請求項８】
前記覚醒度合指標帯域は、前記覚醒時ピーク周波数を中心として、±０．０５Ｈｚの幅を持つ周波数帯域として設定されることを特徴とする請求項６または請求項７に記載の眠気度合検出装置。
【請求項９】
前記眠気度合指標帯域は、前記覚醒時ピーク周波数の６５〜９０％のいずれかの比率を有する周波数を含む帯域として設定されることを特徴とする請求項６乃至請求項８に記載の眠気度合検出装置。
【請求項１０】
前記評価手段は、前記被験者が所定の機器の操作時に、その被験者の眠気度合を評価するものであって、前記被験者が前記所定の機器の操作を開始した後に、前記スペクトル信号のピーク周波数を繰り返し算出し、所定の時間期間における当該ピーク周波数の最大と最小との差が所定値以下となった場合のその時間期間におけるピーク周波数の平均値を前記覚醒時ピーク周波数として設定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の眠気度合検出装置。
【請求項１１】
前記評価手段は、前記被験者が前記機器の操作を開始する毎に、覚醒時ピーク周波数を算出するとともに、当該最新の覚醒時ピーク周波数と過去の覚醒時ピーク周波数とに基づいて、最終的な覚醒時ピーク周波数を決定することを特徴とする請求項３または請求項１０に記載の眠気度合検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両等の所定の機器を操作する被験者の眠気度合を検出する眠気度合検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、特許文献１に記載されるように、例えば車両のステアリングホイールに設けられた電極間の電位差に基づいて、車両の運転者の心拍数を算出し、この心拍数に基づいて運転者の緊張状態や居眠り状態を判断するものがある。具体的には、心電位のパルス波高値の大きいＲ波等を検出し、Ｒ波の発生時間間隔を心拍数換算回路で運転者の心拍数に換算する。この心拍数は、睡眠時には低下し、緊張時には上昇するものであるため、心拍数換算回路にて換算された心拍数が、所定の心拍数より異常に高いかもしくは低いかを判断すべく、所定の心拍数範囲と比較される。そして、心拍数が所定の心拍数範囲に属さない場合には、警告灯やブザー等で警告を発するとともに、シートベルトを巻き取って運転者に対して体感的にも警告を行なう。
【０００３】
【特許文献１】
特開昭６０−１５２４０号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように従来装置においては、単に心拍数が所定の心拍数範囲に属するか否かによって、運転者は通常の身体状態かもしくは緊張状態や居眠り状態かを２値的に判断していた。しかしながら、車両の運転者の居眠り状態に関しては、覚醒状態からいきなり居眠り状態に陥るのではなく、徐々に眠気度合が高まって、ついには居眠り状態に至るものである。車両や他の機器の操作を行なう場合、そのような眠気度合が高まりつつある状態においても、覚醒状態に比較して注意力等が低下する。このため、その眠気度合が高まりつつある状態を正確に検出することが望まれている。このような車両の運転者や機器の操作者の眠気度合を正確に検出することができれば、その眠気度合に応じた警報や機器の動作を制限する等の適切な処置を取ることができるためである。
【０００５】
本発明は上述した点に鑑みてなされたものであり、被験者の眠気度合を正確に検出することが可能な眠気度合検出装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の眠気度合検出装置は、
被験者の心拍信号を検出する心拍信号検出手段と、
心拍信号に対して周波数解析を行ない、心拍信号に含まれる周波数成分の分布を示すスペクトル信号を算出する算出手段と、
スペクトル信号において、被験者の覚醒時における覚醒時ピーク周波数を基準として、その覚醒時ピーク周波数よりも低い周波数を持つ帯域を眠気度合を示す眠気度合指標帯域として設定し、その眠気度合指標帯域におけるスペクトル信号の強度に基づいて前記被験者の眠気度合を評価する評価手段とを備えることを特徴とする。
【０００７】
ここで、被験者の眠気が高まるほど心拍数が低下する関係を有することから、被験者の心拍信号に含まれる周波数成分は、その被験者眠気度合の高まりに応じて低下する。従って、心拍信号に含まれる周波数成分から眠気度合を定量的に検出することができる。すなわち、心拍信号に含まれる周波数成分の分布を示すスペクトル信号において、被験者の覚醒時における覚醒時ピーク周波数を基準として、その覚醒時ピーク周波数よりも低い周波数を持つ帯域を眠気度合を示す眠気度合指標帯域として設定するのである。被験者の覚醒度が高い場合には、心拍数の低下はほとんど生じないため、心拍信号に含まれる低周波数成分は極僅かとなり、眠気度合指標帯域におけるスペクトル信号の強度は小さくなる。一方、被験者の眠気度合が高まるにつれて、心拍数の低下が顕著となるので、心拍信号に含まれる低周波数成分は増加する。これにより、眠気度合指標帯域におけるスペクトル信号の強度が大きくなる。このように、眠気度合指標帯域におけるスペクトル信号の強度が眠気度合と相関することになり、そのスペクトル信号の強度から被験者の眠気度合を正確に評価することができる。
【０００８】
請求項２に記載したように、算出手段は、心拍信号を、当該心拍信号の最大ピーク位置にのみピークを示す信号に変換し、その変換信号に対して周波数解析を行なうことが好ましい。心拍信号の波形には、Ｐ波、Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波、Ｔ波が含まれ、それぞれにおいてピークを示す。このため、心拍信号を直接周波数解析した場合には、上述した各波の周波数成分を含むスペクトル信号が算出されてしまう。しかしながら、本発明では、心拍信号における単位時間当たりの心拍数、すなわち心拍数に起因する周波数成分を解析するものであるため、上述した各波の周波数成分は誤差要因となってしまう。そのため、心拍信号を、心拍信号の最大ピーク（通常はＲ波）にのみピークを示す信号に変換し、その変換信号に対して周波数解析を行なうことにより、心拍数に起因する周波数成分を精度良く示すスペクトル信号を得ることができる。
【０００９】
請求項３に記載したように、評価手段は、被験者が所定の機器の操作時に、その被験者の眠気度合を評価するものであって、被験者が所定の機器の操作を開始してから所定時間が経過した時の、スペクトル信号のピーク周波数を覚醒時ピーク周波数として設定することが好ましい。覚醒時の心拍数（従って、心拍周波数）には個人差があるので、一定の周波数を覚醒時ピーク周波数とすることは好ましくない。そのため、被験者毎に覚醒時ピーク周波数を設定する必要があるが、本発明者の実験により、被験者が車両等の操作を開始した直後に心拍信号を周波数解析した結果としてのスペクトル信号は、覚醒時ピーク周波数とは異なるピーク周波数を有することが明らかとなった。これは、操作の開始によって、被験者が一時的に緊張状態等、通常の状態とは異なる状態になるためと考えられる。このため、被験者が機器の操作に慣れるまでの所定時間が経過した時の、スペクトル信号のピーク周波数を覚醒時ピーク周波数に設定するのである。これにより、設定する覚醒時ピーク周波数の精度を向上することができる。
【００１０】
覚醒時ピーク周波数の精度をさらに向上するためには、請求項４に記載したように、被験者が所定の機器の操作を開始してから所定時間が経過した時点より、所定の検出時間の間に算出された複数のスペクトル信号のピーク周波数を平均化することによって覚醒時ピーク周波数を求めることが好ましい。これにより、覚醒時ピーク周波数に対するノイズ等の影響も低減することができる。
【００１１】
請求項５に記載したように、所定時間は、１００秒から５００秒の範囲から選択されることが好ましい。上述したように、操作開始直後は、操作の開始による緊張状態の影響が残り、一方、経過時間が過度に長時間になる場合には、その操作への慣れから眠気度合が高まってくる場合があるためである。
【００１２】
また、請求項６に記載したように、評価手段は、覚醒時ピーク周波数を含む帯域を覚醒度合指標帯域として設定し、覚醒度合指標帯域と眠気度合指標帯域とにおけるスペクトル信号の強度を用いて被験者の眠気度合を評価することが好ましい。つまり、覚醒度合指標帯域のスペクトル信号の強度は被験者の覚醒度が高いときに強くなり、眠気度合指標帯域のスペクトル信号の強度は被験者の眠気度合が高いときに強くなる。このため、その両方のスペクトル信号を対比することにより、被験者の覚醒度合と眠気度合のどちらが強いかを判断できるので、眠気度合の評価を一層正確に行なうことができる。
【００１３】
この場合、請求項７に記載したように、評価手段は、覚醒度合指標帯域と眠気度合指標帯域とにおけるスペクトル信号の強度の和を分母とし、眠気度合指標帯域におけるスペクトル信号の強度を分子とする眠気度合評価パラメータを算出することが好ましい。この眠気度合評価パラメータは、被験者の覚醒度合と眠気度合との両方を考慮し、０（覚醒度合：最大）から１（眠気度合：最大）の間で、連続的に眠気度合の高低を示すものとなる。従って、この眠気度合評価パラメータの値から直接的に被験者の眠気度合を評価することができる。
【００１４】
請求項８に記載したように、覚醒度合指標帯域は、覚醒時ピーク周波数を中心として、±０．０５Ｈｚの幅を持つ周波数帯域として設定されることが好ましい。このように０．１Ｈｚの幅を持つように覚醒度合指標帯域を設定することにより、覚醒度合指標帯域は、覚醒状態を示す周波数成分を高精度に含むことができる。
【００１５】
また、請求項９に記載したように、眠気度合指標帯域は、覚醒時ピーク周波数の６５〜９０％のいずれかの比率を有する周波数を含む帯域として設定されることが好ましい。多数の被験者における実験結果より、眠気が生じたときには、覚醒時ピーク周波数に対して６５〜９０％の比率の周波数における成分が増加することが確認できた。従って、眠気度合指標帯域を、覚醒時ピーク周波数の６５〜９０％のいずれかの比率を有する周波数を含む帯域として設定することにより、眠気度合指標帯域は、眠気に対応する周波数成分を高精度に含むことができる。
【００１６】
請求項１０に記載したように、評価手段は、被験者が所定の機器の操作時に、その被験者の眠気度合を評価するものであって、被験者が所定の機器の操作を開始した後に、スペクトル信号のピーク周波数を繰り返し算出し、所定の時間期間における当該ピーク周波数の最大と最小との差が所定値以下となった場合のその時間期間におけるピーク周波数の平均値を覚醒時ピーク周波数として設定することもできる。被験者が緊張状態もしくは眠気の高い状態となると、心拍信号のピーク間の間隔がゆらぐ現象が生じる。逆にいえば、スペクトル信号のピーク周波数の変動が小さい場合には、被験者が緊張も眠気も感じていない状態とみなすことができる。従って、ピーク周波数の最大と最小の差からピーク周波数の変動の大きさを判定し、変動の大きさが小さいときのピーク周波数を覚醒時ピーク周波数と設定することにより、その精度を向上できる。
【００１７】
請求項１１に記載したように、評価手段は、被験者が機器の操作を開始する毎に、覚醒時ピーク周波数を算出するとともに、最新の覚醒時ピーク周波数と過去の覚醒時ピーク周波数とに基づいて、最終的な覚醒時ピーク周波数を決定するようにしても良い。覚醒時のピーク周波数は、時間の経過とともに変化する場合があるためである。
【００１８】
以下、本発明の実施形態における眠気度合検出装置に関して、図に基づいて説明する。なお、以下の実施形態においては、眠気度合検出装置を車両に搭載し、運転操作中の運転者の眠気を検出する例について説明するが、車両に限らず他の機器の操作や監視を行なう作業者の眠気を検出するために適用しても良い。
【００１９】
図１は、本実施形態における眠気度合検出装置の概略の構成を示すブロック図である。図１に示すように、眠気度合検出装置は、車両の運転者の心拍信号を検出する心拍信号検出装置１０と、検出された心拍信号に基づいて運転者の眠気度合を検出するＥＣＵ２０とから構成される。そして、眠気度合検出装置（ＥＣＵ２０）が運転者に眠気が生じていることを検出した場合、その眠気度合に応じて運転者の眠気を払拭したり、安全を確保するように車両状態を制御をするため、ＥＣＵ２０は、エアコン制御装置３０、警報装置４０、エンジン制御装置５０、ブレーキ制御装置６０等と接続されている。
【００２０】
心拍信号検出装置１０は、ステアリングホイール上に設置された複数の電極から構成され、運転者の右手及び左手が、それぞれ電極に接触すると、両電極間に運転者の心電位に対応する電位差が発生する。この両電極間に発生した電位差を連続的に検出することにより、運転者の心拍信号を得ることができる。
【００２１】
なお、本実施形態では眠気度合検出装置を車両に搭載するものであるため、ステアリングホイールに設置する電極によって心拍信号検出装置１０を構成したが、その他の手段によって心拍信号を検出しても良い。例えば、心拍信号を検出する他の手段として脈波センサを用いることができる。この脈波センサは、１組の受発光素子から構成され、発光素子は、運転者の皮膚表面に向けて光を発する。この光の一部は、皮膚を透過し、血管を流れる血液によって散乱される。このため、血管内の血液流量に応じて受光素子に受光される光の量が変化する。従って、脈波センサを用いた場合でも、運転者の心臓の動きに対応する、すなわち心拍信号に相当する信号を検出することができる。
【００２２】
この脈波センサは、外乱光の影響を除去するため受発光素子を運転者の皮膚表面に密着して使用することが好ましい。従って、脈波センサとしては、その受発光素子を、運転者のグリップ部に対応してステアリングホイールに設けることもできるし、例えば、種々提案されているように腕時計型、指輪型等の脈波センサを運転者に装着して心拍（相当）信号を検出するようにしても良い。
【００２３】
次に、ＥＣＵ２０によって実行される眠気度合検出処理、及び眠気検出時の警報等の処理について図２のフローチャートに基づいて説明する。まず、ステップＳ１００では、心拍信号検出装置１０から出力される心拍信号を取り込む。この心拍信号の取り込みにおいては、約１００Ｈｚ程度の周期で、心拍信号をサンプリングし、アナログ信号をデジタル信号に変換する。なお、通常の心拍信号のＱＲＳ波の持続時間は約０．１秒であるため、上述した１００Ｈｚ程度の周期でサンプリングを行なうことにより、心拍信号のピーク値を確実に取り込むことができる。
【００２４】
続いてステップＳ２００において、取り込んだ心拍信号に基づいて、運転者の眠気度合を示す眠気度合評価パラメータＳｐを算出する。この眠気度合評価パラメータＳｐの算出方法については、後に詳細に説明する。
【００２５】
ステップＳ２００により眠気度合評価パラメータＳｐが算出されると、ステップＳ３００に進んで、眠気度合評価パラメータＳｐと第１の判定値Ｃ１との比較を行なう。この比較において、眠気度合評価パラメータＳｐが第１の判定値Ｃ１よりも小さいと判定された場合には、運転者には眠気が生じていないと考えられるため、そのままステップＳ１００に戻る。一方、ステップＳ３００において、眠気度合評価パラメータＳｐは第１の判定値Ｃ１以上と判定された場合には、ステップＳ４００に進む。
【００２６】
ステップＳ４００では、眠気度合評価パラメータＳｐを、さらに第１の判定値Ｃ１よりも大きな第２の判定値Ｃ２と比較する。このとき、眠気度合評価パラメータＳｐが第２の判定値よりも小さいと判定された場合には、運転者の眠気度合は低いと推測できるので、ステップＳ５００に進んでエアコン制御装置３０に対して制御信号を出力し、眠気改善制御を実行させる。この眠気改善制御では、車両に設けられたエアコンディショナー（以下、エアコン）を用いて、運転者に向けて冷風を吹き出したり、眠気を軽減する効果が見込める香りをエアコンの吹き出し口から放出させる。これにより、低度の眠気であれば、その眠気を払拭することができる。
【００２７】
一方、ステップＳ４００において、眠気度合評価パラメータＳｐが第２の判定値Ｃ２以上と判定された場合、ステップＳ６００に進む。ステップＳ６００では、第２の判定値Ｃ２よりもさらに大きな第３の判定値と眠気度合評価パラメータＳｐとを比較する。このステップＳ６００の判定において、眠気度合評価パラメータＳｐは第３の判定値Ｃ３よりも小さいと判定された場合、運転者の眠気度合は中程度であると推測できる。このため、ステップＳ７００において、警報装置４０に警報信号を出力することによって、比較的大きな音量で警告音や、警告メッセージを発生させ、運転者に注意を喚起させる。また、ステップＳ６００において、眠気度合評価パラメータＳｐが第３の判定値Ｃ３以上と判定された場合には、運転者の眠気度合は高いと推測できるので、ステップＳ８００に進んで、ブレーキ制御装置及び／又はエンジン制御装置に対して制御信号を出力し、車両制御を実行する。この車両制御においては、例えば、エンジンの出力を低下させたり、強制的にブレーキをかけることによって、車両の速度を低下、あるいは車両を停止させる。
【００２８】
次に、上述した眠気度合評価パラメータ算出ルーチンについて、図３のフローチャートに基づいて詳細に説明する。まず、ステップＳ２１０では、図２のフローチャートのステップＳ１００において取り込んだ心拍信号を、Ｒ波にピーク位置を持つ信号に変換する。
【００２９】
ここで、図４に一般的な心拍信号の波形の一例を示す。図４に示すように、心拍信号は、その一波形にＰ波、Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波、Ｔ波を含み、それぞれにおいてピークを示す。このため、心拍信号を直接周波数解析した場合には、上述した各波の周波数成分を含むスペクトル信号が算出されてしまう。しかしながら、本実施例の眠気度合検出装置では、心拍信号における単位時間当たりの心拍数、すなわち心拍数に起因する周波数成分を解析するものであるため、上述した各波の周波数成分は誤差要因となってしまう。このような理由から、図５に示すように、心拍信号を、心拍信号の最大ピークであるＲ波にのみピークを示す信号に変換し、その変換信号に対して周波数解析を行なう。
【００３０】
なお、本実施例においては、１０秒間を測定単位時間とし、その１０秒間毎に、１００Ｈｚの周期でサンプリングした心拍信号に対して、上述した信号の変換、及び後述するように、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）による周波数解析を行なって心拍信号に含まれる周波数成分の分布を示すスペクトル信号を算出する。
【００３１】
ここで、１０秒間の間、１００Ｈｚ周期で心拍信号をサンプリングすると、そのサンプリング個数は１０（ｓｅｃ）×１００（Ｈｚ）＝１０００（個）となる。しかしながら、このサンプリング周期及びサンプリング個数では、ＦＦＴ処理により得られるスペクトル信号における周波数分解能が粗くなるので、周波数分解能を向上するための処理を行なう。すなわち、心拍信号を１００Ｈｚで１０秒間サンプリングした場合、スペクトル信号における周波数分解能は、サンプリング周期（１００Ｈｚ）／サンプリング個数（１０００個）＝０．１Ｈｚとなる。ここで、通常、心拍数は約６０拍／分であり、心拍周波数は１Ｈｚであるため、０．１Ｈｚの周波数分解能を心拍数に換算すると６拍とかなり大きくなってしまう。
【００３２】
そのため、図５に示すように、サンプリングしたＲ波の位置に関する情報（６２，１２７，…）を１／１０して、サンプリング周波数を下げる（１００Ｈｚ→１０Ｈｚ）。ただし、このままでは、サンプリング個数も１／１０に少なくなってしまい、周波数分解能の向上が見込めないので、サンプリング個数については、９２４個のダミーデータ（０データ）を付加する。このような処理により、スペクトル信号における周波数分解能を向上（約１０倍）できる。
【００３３】
次に、ステップＳ２２０では、ステップＳ２１０にて算出された変換信号に対してＦＦＴ処理を実施し、心拍信号の周波数成分の分布を示すスペクトル信号を算出する。図６に算出されるスペクトル信号の例を示す。図６に示すように、運転者の覚醒度合が高いときには、相対的に高い周波数域にピークを持つスペクトル信号が算出され、運転者の眠気度合が高いときには、相対的に低い周波数域にピークを持つスペクトル信号が算出される。これは、運転者の眠気が高まるほど心拍数が低下する関係を有することから、運転者の心拍信号に含まれる周波数成分も、その運転者の眠気度合の高まりに応じて低下するためである。
【００３４】
次に、ステップＳ２３０では、運転者が車両の運転操作を開始してからの経過時間の長さを判定する。この判定において、経過時間がＴ１未満であり、運転開始直後と判定された場合には、そのまま本ルーチンの処理を終了する。経過時間がＴ１以上Ｔ２以下と判定された場合には、その運転者の覚醒時ピーク周波数を検出し、それに基づいて覚醒度合指標帯域α及び眠気度合指標帯域βを設定するために、ステップＳ２４０及びＳ２５０の処理に進む。また、経過時間がＴ２以上と判定された場合には、運転者の眠気度合を示す眠気度合評価パラメータＳｐを算出するため、ステップＳ２６０〜Ｓ２８０の処理を実行する。
【００３５】
ここで、運転開始からの経過時間に応じて、上記のように実行すべき処理を異ならせている理由について説明する。図７は、ある運転者が車両の運転操作を開始してからの、心拍信号をＦＦＴ処理したスペクトル信号のピーク周波数の変動を示すグラフである。図７に示すように、運転者が緊張も眠気も感じていない通常のピーク周波数（以下、覚醒時ピーク周波数）に対して、運転開始直後に検出したピーク周波数は大きな差があるが、その検出ピーク周波数は、時間の経過とともに、覚醒時ピーク周波数に近づく傾向がある。この点に関して、本発明者は、複数の運転者に対して、同様の傾向が現れるか否かの検証を行なった。その結果を図８のグラフに示す。
【００３６】
図８のグラフは、検証の対象となった運転者全員の中で、検出したピーク周波数と覚醒時ピーク周波数との差が所定値以下（±０．０５Ｈｚ以下）となった人の割合を、運転操作開始からの時間帯毎に示すものである。図８に示すように、運転開始直後から１００秒位までは、検出ピーク周波数と覚醒時ピーク周波数との差が大きい運転者の割合が多いが、１００秒を超えた時点から、徐々に、検出ピーク周波数と覚醒時ピーク周波数との差が小さくなった運転者の割合が増加する。特に、３００秒から４００秒の間は、運転者全員が、検出ピーク周波数と覚醒時ピーク周波数との差が小さくなった。そして、５００秒に達する位まで、検出ピーク周波数と覚醒時ピーク周波数との差が小さい運転者の割合は、高い状態を維持するが、５００秒を超えると、検出ピーク周波数と覚醒時ピーク周波数との差が大きい運転者の割合が増加する。
【００３７】
以上の検証結果から、運転操作を開始した直後ではなく、Ｔ１（１００秒、好ましくは３００秒）経過後、Ｔ２（５００秒、好ましくは４００秒）経過前の時間帯に検出したスペクトル信号のピーク周波数は、各運転者の覚醒時ピーク周波数に近似したものとなることが明らかとなった。従って、本実施形態では、運転開始からの経過時間がＴ１以上Ｔ２以下である場合に、ステップＳ２４０に進んで、ステップＳ２２０にて算出したスペクトル信号のピーク周波数を抽出し、これを運転者の覚醒時ピーク周波数と推定する。なお、Ｔ１とＴ２には、スペクトル信号が複数回算出されるだけの時間差を設け、ステップＳ２４０では、各スペクトル信号のピーク周波数を抽出することに加え、その複数個のピーク周波数の平均化処理を行ない、平均ピーク周波数を覚醒時ピーク周波数と推定することが好ましい。
【００３８】
さらに、過去に算出した覚醒時ピーク周波数を記憶しておき、最新の覚醒時ピーク周波数との単純平均もしくは加重平均により、覚醒時ピーク周波数を更新するようにしても良い。これにより、長期間にわたるピーク周波数に基づいて覚醒時ピーク周波数を高精度に推定することができる。また、記憶している覚醒時ピーク周波数と、最新の覚醒時ピーク周波数との差が所定値以上である場合には、その運転者の体調の異常を警告するようにしても良い。さらに、複数人が運転操作を行なう場合を考慮し、例えば運転者を識別するための複数のスイッチ等を設け、上述した覚醒時ピーク周波数は、運転者毎に記憶するようにしても良い。
【００３９】
続くステップＳ２５０では、ステップＳ２４０にて推定された覚醒時ピーク周波数に基づいて、覚醒度合指標帯域α及び眠気度合指標帯域βを設定する。まず、覚醒度合指標帯域αは、推定された覚醒時ピーク周波数を中心とし、±０．０５Ｈｚの帯域幅を持つように設定される。例えば、図６に示す例においては、覚醒時ピーク周波数が１．０７Ｈｚと推定されたため、覚醒度合指標帯域αは、下限周波数が１．０２Ｈｚ、上限周波数が１．１２Ｈｚの幅を持つ周波数帯域として設定される。この覚醒度合指標帯域αは、覚醒時ピーク周波数を含むため、運転者の覚醒度が高いとき、覚醒度合指標帯域αに属するスペクトル信号の強度が強くなる。換言すれば、覚醒度合指標帯域のスペクトル信号の強度は、運転者の覚醒度の程度を示す指標となる。
【００４０】
次に、眠気度合指標帯域βの設定について説明する。運転者の眠気度合が高まるにつれて運転者の心拍数は低下するため、心拍信号の周波数成分の分布であるスペクトル信号のピークも低周波数側に移動することは、前に述べた。本発明者は、各運転者の眠気度合を最も精度良く示す周波数帯域を特定するために、以下に示す測定を行なった。
【００４１】
まず、複数の運転者に運転シミュレータを操作させ、その操作時の車の横ずれ量を測定した。これをワークパフォーマンス（ＷＰ）と呼び、運転者の眠気度合の客観的指標として使用した。さらに、同時に運転者の心拍信号を測定し、その心拍信号をＦＦＴ処理し、スペクトル信号を算出した。そして、車の横ずれ量の変化（すなわちＷＰの変化）と、スペクトル信号における各周波数の信号強度の変化との相関性を調べた。その結果を図９に示す。図９に示すように、覚醒時ピーク周波数（Ｆｍｉｎ）において、ＷＰとの相関係数がマイナスの最大値となる。これは、横ずれ量が大きくなったとき（ＷＰ小）に覚醒時ピーク周波数の信号強度が低下し、横ずれ量が小さくなったとき（ＷＰ大）に信号強度が増加したことを意味する。
【００４２】
図９に示す例においては、覚醒時ピーク周波数（Ｆｍｉｎ）とは逆に、０．９１Ｈｚ付近において、ＷＰとの相関係数がプラスの最大値となる周波数（Ｆｍａｘ）が存在する。従って、この０．９１Ｈｚを中心として、所定の帯域幅を持つように眠気度合指標帯域βを設定することにより、この眠気度合指標帯域βに属するスペクトル信号の強度が運転者の眠気度合を示す指標となる。
【００４３】
しかしながら、複数の運転者に関して、上述したＷＰとスペクトル信号における各周波数の信号強度との相関性を調べてみたところ、図１０に示すように、ＷＰとの相関係数がプラスの最大値となる周波数（Ｆｍａｘ）は、大きくばらつくことが明らかとなった（１．０３±０．１２Ｈｚ）。このため、単に、一定の帯域を眠気度合指標帯域βに設定したのでは、眠気度合を示す指標としての精度が各運転者に依存して大きく変動してしまう。
【００４４】
ＷＰとの相関が最大となる周波数（Ｆｍａｘ）を直接的に求めるには、上述したようにＷＰの測定が必要である。換言すれば、本実施形態のように心拍信号しか測定できないシステムにおいては、ＷＰとの相関が最大となる周波数（Ｆｍａｘ）を直接求めることは不可能である。従って、測定可能な心拍信号から、間接的に、かつ精度良くＷＰとの相関が最大となる周波数（Ｆｍａｘ）を求める必要がある。そのため、本発明者は、図１１に示すように、各運転者の覚醒時ピーク周波数（Ｆｍｉｎ）を１Ｈｚに正規化した場合の、ＷＰとの相関が最大となる周波数（Ｆｍａｘ）のばらつく範囲を調べてみた。この場合、各運転者毎のＷＰとの相関が最大となる周波数（Ｆｍａｘ）がばらつく範囲が明らかに狭い範囲に収まっていることが分かった。この図１１の例では、０．８３±０．０３Ｈｚの範囲に全てのＷＰとの相関が最大となる周波数（Ｆｍａｘ）が属している。
【００４５】
従って、覚醒時ピーク周波数の所定比率の周波数を上述したＷＰとの相関が最大となる周波数（Ｆｍａｘ）として、その周波数を中心とする周波数帯域を眠気度合指標帯域βとして設定するのである。
【００４６】
図１２は、覚醒時ピーク周波数（Ｆｍｉｎ）を１Ｈｚとした場合に、各周波数帯（０．６５〜０．７０Ｈｚ，０．７０〜０．７５Ｈｚ，０．７５〜０．８０Ｈｚ，０．８０〜０．８５Ｈｚ，及び０．８５〜０．９０Ｈｚ）に属するスペクトル信号の強度と、ＷＰとの相関性を調べた結果を示す。周波数帯０．６５〜０．７０Ｈｚに属するスペクトル信号の強度であっても、ＷＰとの相関係数が０．８４を超えている。特に、０．７５〜０．９０Ｈｚの範囲では、ＷＰとの相関係数が０．９を超え、０．８０〜０．８５Ｈｚの範囲でＷＰとの相関係数が最大となっている。図１３は、０．８０〜０．８５Ｈｚに属するスペクトル信号の強度と、ＷＰとの変化の様子を示すタイムチャートであり、両者は、ほぼ同じ変化の傾向を示すことが分かる。
【００４７】
図１２及び図１３に示す結果から、覚醒時ピーク周波数（Ｆｍｉｎ）よりＷＰとの相関が最大となる周波数（Ｆｍａｘ）を求めるための所定比率として、６５〜９０％、好ましくは７５〜９０％、特に好ましくは８０〜８５％の範囲の値を用いる。これにより、精度良くＷＰとの相関が最大となる周波数（Ｆｍａｘ）を求めることができる。このようにして、ＷＰとの相関が最大となる周波数（Ｆｍａｘ）を求めた後、この周波数を中心として±０．０５Ｈｚの帯域幅を持つ周波数帯域を眠気度合指標帯域βとして設定する。なお、眠気度合指標帯域βは、覚醒度合指標帯域αの上下限周波数に対してそれぞれ所定比率を乗じて、眠気度合指標帯域βの上下限周波数を算出することによって設定しても良い。
【００４８】
図３のフローチャートにおいて、ステップＳ２３０にて運転開始からの経過時間がＴ２より長いと判定された場合には、ステップＳ２６０に進み、上述のように設定された覚醒度合指標帯域αに属するスペクトル信号の強度αｐを算出する。そして、ステップＳ２７０では、眠気度合指標帯域βに属するスペクトル信号の強度βｐを算出する。次に、ステップＳ２８０では、以下の数式１に従って、眠気度合評価パラメータＳｐを算出する
【００４９】
【数１】Ｓｐ＝βｐ／（αｐ＋βｐ）
この数式１に従って算出される眠気度合評価パラメータＳｐは、運転者の覚醒度合と眠気度合との両方を考慮し、０（覚醒度合：最大）から１（眠気度合：最大）の間で、連続的に眠気度合の高低を示すものとなる。従って、この眠気度合評価パラメータＳｐの値から直接的に運転者の眠気度合を評価することができる。
【００５０】
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明の眠気度合検出装置は、上述した実施形態に制限されることなく、種々変形して実施することができる。
【００５１】
例えば、上述した実施形態では、覚醒度合指標帯域α及び眠気度合指標帯域βにおけるスペクトル信号の強度αｐ、βｐから眠気度合評価パラメータＳｐを算出した。しかしながら、眠気度合指標帯域βに属するスペクトル信号の強度βｐのみに基づいて、運転者の眠気度合を検出しても良い。運転者の覚醒度が高い場合には、心拍数の低下はほとんど生じないため、心拍信号に含まれる低周波数成分は極僅かとなり、眠気度合指標帯域βにおけるスペクトル信号の強度βｐは小さくなる。一方、運転者の眠気度合が高まるにつれて、心拍数の低下が顕著となるので、心拍信号に含まれる低周波数成分は増加する。これにより、眠気度合指標帯域βにおけるスペクトル信号の強度βｐが大きくなる。このように、眠気度合指標帯域βにおけるスペクトル信号の強度βｐが眠気度合と相関するため、眠気度合指標帯域βに属するスペクトル信号の強度βｐのみから運転者の眠気度合を検出することができる。
【００５２】
また、上述した実施形態においては、覚醒度合指標帯域α及び眠気度合指標帯域βの帯域幅を０．１Ｈｚとしたが、その帯域幅は０．１Ｈｚに限られるものではない。
【００５３】
さらに、上述した実施形態においては、運転者が運転操作を開始してからの経過時間がＴ１以上Ｔ２以下の期間において検出したスペクトル信号のピーク周波数を覚醒時ピーク周波数と推定した。しかしながら、運転者が運転操作を開始した後に、スペクトル信号のピーク周波数を繰り返し算出し、所定の期間における当該ピーク周波数の最大と最小との差が所定値以下となった場合のその期間におけるピーク周波数の平均値を覚醒時ピーク周波数として設定しても良い。運転者が緊張状態もしくは眠気の高い状態となると、心拍信号のピーク間の間隔がゆらぐ現象が生じる。逆にいえば、スペクトル信号のピーク周波数の変動が小さい場合には、運転者が緊張も眠気も感じていない状態とみなすことができる。従って、ピーク周波数の最大と最小の差からピーク周波数の変動の大きさを判定し、変動の大きさが小さいときのピーク周波数を覚醒時ピーク周波数と設定することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態における眠気度合検出装置の概略の構成を示すブロック図である。
【図２】眠気度合検出装置によって実行される眠気度合検出処理、及び眠気検出時の警報等の処理を示すフローチャートである。
【図３】眠気度合評価パラメータ算出ルーチンを示すフローチャートである。
【図４】一般的な心拍信号の波形の一例を示す波形図である。
【図５】心拍信号を、心拍信号の最大ピークであるＲ波にのみピークを示す信号に変換する処理方法を説明するための説明図である。
【図６】心拍信号の周波数成分の分布を示すスペクトル信号を示す特性図である。
【図７】ある運転者が車両の運転操作を開始してからの、心拍信号をＦＦＴ処理したスペクトル信号のピーク周波数の変動を示すグラフである。
【図８】検証の対象となった運転者全員の中で、検出したピーク周波数と覚醒時ピーク周波数との差が所定値以下（±０．０５Ｈｚ以下）となった人の割合を、運転操作開始からの時間帯毎に示すグラフである。
【図９】車の横ずれ量の変化（すなわちワークパフォーマンス（ＷＰ）の変化）と、スペクトル信号における各周波数の信号強度の変化との相関性を示すグラフである。
【図１０】複数人の運転者について、車の横ずれ量の変化と、スペクトル信号における各周波数の信号強度の変化との相関性を示すグラフである。
【図１１】各運転者の覚醒時ピーク周波数（Ｆｍｉｎ）を１Ｈｚに正規化した場合の、ＷＰとの相関が最大となる周波数（Ｆｍａｘ）のばらつく範囲を示すグラフである。
【図１２】覚醒時ピーク周波数（Ｆｍｉｎ）を１Ｈｚとした場合に、各周波数帯（０．６５〜０．７０Ｈｚ，０．７０〜０．７５Ｈｚ，０．７５〜０．８０Ｈｚ，０．８０〜０．８５Ｈｚ，及び０．８５〜０．９０Ｈｚ）に属するスペクトル信号の強度と、ＷＰとの相関性を調べた結果を示すグラフである。
【図１３】０．８０〜０．８５Ｈｚに属するスペクトル信号の強度と、ＷＰとの変化の様子を示すタイムチャートである。
【符号の説明】
１０  心拍信号検出装置
２０  ＥＣＵ
３０  エアコン制御装置
４０  警報装置
５０  エンジン制御装置
６０  ブレーキ制御装置
【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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