(57)【要約】  【課題】  運転者の活性状態等を精度良く検出して、適切なタイミングで警報が可能な運転者状態検出装置及びプログラムを提供すること。  【解決手段】  ステップ１００では、第２の車両情報及び第２の生体情報から、生体情報閾値と時間情報閾値とを決定する。ステップ１１０では、第１の車両情報（加速度）及び第１の生体情報（心拍数）の指標（標準偏差ＳＤ等）を演算する。ステップ１２０では、解析セグメントのデータと生体情報閾値及車両情報閾値とを比較し、運転者の活性度（領域）を判定する。ステップ１３０では、各領域に連続している停滞時間を演算する。ステップ１４０では、領域Ｃ、Ｄの停滞時間が、時間領域閾値を超えているかどうかを判定する。ステップ１５０では、運転者の活性度が低く運転に好ましくない状態であると考えられるので、警報機１１等を駆動して警告を行う。【選択図】  図８
2005312653.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の運転者の生体状態を示す第１の生体情報によって、前記運転者の活性状態を示す活性度を、少なくとも高低２つの領域に区分する領域区分手段と、
該領域区分手段によって区分された領域に存在する前記運転者の活性度を示すデータに基づいて、前記運転者の活性状態を検出する状態検出手段と、
を備えたことを特徴とする運転者状態検出装置。
【請求項２】
前記第１の生体情報として、前記運転者の心拍に関する情報を用いて、前記領域を区分することを特徴とする前記請求項１に記載の運転者状態検出装置。
【請求項３】
前記第１の生体情報として、前記運転者の自律神経活動に関する情報を用いて、前記領域を区分することを特徴とする前記請求項１に記載の運転者状態検出装置。
【請求項４】
前記第１の生体情報と、前記車両の挙動に関する第１の車両情報とに基づいて、前記活性度を示す領域を３以上の領域に区分することを特徴とする前記請求項１〜３のいずれかに記載の運転者状態検出装置。
【請求項５】
前記領域を区分する閾値を、車両の運転者に係わる第２の生体情報及び／又は車両の運行に係わる第２の車両情報に基づいて設定することを特徴とする前記請求項１〜４のいずれかに記載の運転者状態検出装置。
【請求項６】
前記第２の生体情報及び／又は前記第２の車両情報を用いる場合には、それぞれの寄与度を加味することを特徴とする前記請求項５に記載の運転者状態検出装置。
【請求項７】
前記第１の生体情報の領域を区分する閾値を、前記第２の車両情報により設定することを特徴とする前記請求項５又は６に記載の運転者状態検出装置。
【請求項８】
前記第１の生体情報の領域を区分する閾値を、前記第２の生体情報により設定することを特徴とする前記請求項５又は６に記載の運転者状態検出装置。
【請求項９】
前記区分された領域に、前記運転者の活性度を示すデータがどの程度の頻度又は時間停滞していたかを示す時間軸を加味して、時間領域の区分を行うことを特徴とする前記請求項１〜８のいずれかに記載の運転者状態検出装置。
【請求項１０】
前記時間領域を区分する閾値を、前記第２の車両情報により設定することを特徴とする前記請求項９に記載の運転者状態検出装置。
【請求項１１】
前記時間領域を区分する閾値を、前記第２の生体情報により設定することを特徴とする前記請求項９又は１０に記載の運転者状態検出装置。
【請求項１２】
前記区分された領域に存在する前記運転者の活性度のデータの状態に応じて、警報を発することを特徴とする前記請求項１〜１１のいずれかに記載の運転者状態検出装置。
【請求項１３】
前記車両情報の指標として、所定の解析セグメントにおける下記の値(1)〜(8)のいずれかを用いることを特徴とする前記請求項４〜１２のいずれかに記載の運転者状態検出装置。
(1)加速度の標準偏差ＳＤ
(2)速度の標準偏差ＳＤ
(3)速度の変動係数ＣＶ（即ち平均速度Ａveに対する速度の標準偏差ＳＤの比）
(4)ａ×加速度の標準偏差ＳＤ＋ｂ×平均速度Ａve（但し、ａ、ｂは寄与度）
(5)ａ×速度の標準偏差ＳＤ＋ｂ×平均速度Ａve（但し、ａ、ｂは寄与度）
(6)ａ×速度の変動係数ＣＶ＋ｂ×平均速度Ａve（但し、ａ、ｂは寄与度）
(7)ｋ×加速度の標準偏差ＳＤ×平均速度Ａve（但し、ｋは係数）
(8)ｋ×速度の標準偏差ＳＤ×平均速度Ａve（但し、ｋは係数）
【請求項１４】
前記生体情報の指標として、所定の解析セグメントにおける下記の値(1)〜(6)のいずれかを用いることを特徴とする前記請求項１〜１３のいずれかに記載の運転者状態検出装置。
(1)心拍数の標準偏差ＳＤ
(2)心拍数の変動係数ＣＶ（即ち平均心拍数Ａveに対する心拍数の標準偏差ＳＤ
の比）
(3)ａ×心拍数の標準偏差ＳＤ＋ｂ×平均心拍数Ａve（但し、ａ、ｂは寄与度）
(4)ａ×心拍数の標準偏差ＳＤ＋ｂ×（全平均心拍数Ａve
−所定期間の平均心拍数Ａve’）（但し、ａ、ｂは寄与度）
(5)ｋ×心拍数の標準偏差ＳＤ×平均心拍数Ａve（但し、ｋは係数）
(6)ｋ×心拍数の標準偏差ＳＤ×（全平均心拍数Ａve
−所定期間の平均心拍数Ａve’）（但し、ｋは係数）
【請求項１５】
前記運転者の心拍数が、所定の範囲外であった場合には、体調が悪いと判断することを特徴とする前記請求項１〜１４のいずれかに記載の運転者状態検出装置。
【請求項１６】
前記運転者の心拍数が、以前体調が悪かった時にデータベースに登録した所定の範囲に連続して入った場合に体調が悪いと判断することを特徴とする前記請求項１〜１４のいずれかに記載の運転者状態検出装置。
【請求項１７】
前記所定の範囲は、前記運転者の（平均心拍数±ｋ×標準偏差（ｋは係数））であることを特徴とする前記請求項１５又は１６に記載の運転者状態検出装置。
【請求項１８】
前記所定の運転期間において、前記区分された領域での前記運転の活性度を示すデータの占有率を表示することを特徴とする前記請求項１〜１７のいずれかに記載の運転者状態検出装置。
【請求項１９】
前記請求項１〜１８のいずれかに記載の運転者状態検出装置の機能を、コンピュータにより実現するためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動車の運転者（ドライバ）の眠気や注意力等の活性度を測定することができる運転者状態検出装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、例えば長時間車両を運転すると疲労が蓄積し、この疲労が過大になると車両事故が発生する可能性が増加するため、車両事故の発生を防止する目的で、運転作業により生じる疲労の程度を検出する検出装置が望まれている。
【０００３】
そして、この種の検出装置として、特許文献１では、車両を運転する運転者を特定して、この運転者の心拍数を検出し、その心拍数の間隔のデータから運転者の疲労状態を判定する装置が提案されていた。
【特許文献１】特開平１１−３１４５３４号公報   （第２頁、図７）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した従来技術においては、運転者の体調やその日内変動（１日のうちで変化する体調等）などが考慮されていないため、精度のよい判定ができないという問題があった。また、どの様な状態になった場合に警報を発するかが明瞭でないという問題もあった。
【０００５】
本発明は上記問題点を解決するものであり、その目的は、運転者の活性状態等を精度良く検出して、適切なタイミングで警報が可能な運転者状態検出装置及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）請求項１の発明は、車両の運転者の生体状態を示す第１の生体情報（例えば心拍数）によって、前記運転者の活性状態を示す活性度を、少なくとも高低２つの領域に区分する領域区分手段と、該領域区分手段によって区分された領域に存在する前記運転者の活性度を示すデータに基づいて、前記運転者の活性状態を検出する状態検出手段と、を備えたことを特徴とする運転者状態検出装置を要旨とする。
【０００７】
本発明では、例えば心拍数の様な第１の生体情報によって、運転者の活性度を示す領域を区分している。従って、例えば実際に測定された運転者の活性度を示すデータ（例えば所定期間（１分等）の解析セグメントの標準偏差等）がどの領域に存在するかという存在状態（例えば分布状態）から、運転者の活性状態を精度良く検出することができる。
【０００８】
尚、前記活性状態を示す活性度とは、運転者の眠気が少なく注意力が高い等の様に、運転に適した頭脳の活動状態を示している。従って、活性度が高い場合は運転に適した状態であり、活性度が低い状態とは運転に適していない状態とみなすことができる。
【０００９】
（２）請求項２の発明は、前記第１の生体情報として、前記運転者の心拍に関する情報（例えば心拍数）を用いて、前記領域を区分することを特徴とする前記請求項１に記載の運転者状態検出装置を要旨とする。
【００１０】
本発明は、前記領域を区分する第１の生体情報を例示したものである。 
（３）請求項３の発明は、前記第１の生体情報として、前記運転者の自律神経活動に関する情報を用いて、前記領域を区分することを特徴とする前記請求項１に記載の運転者状態検出装置を要旨とする。
【００１１】
本発明は、前記領域を区分する第１の生体情報を例示したものである。ここで、自律神経活動に関する情報としては、心拍数間隔の揺らぎが挙げられる。 
（４）請求項４の発明は、前記第１の生体情報と、前記車両の挙動に関する情報を示す第１の車両情報（例えば速度や加速度やヨーレート）とに基づいて、前記活性度を示す領域を３以上の領域に区分することを特徴とする前記請求項１〜３のいずれかに記載の運転者状態検出装置を要旨とする。
【００１２】
本発明では、第１の生体情報と、領域を区分する第１の車両情報とを用いて、領域を３以上に区分するので、運転者の活性状態を一層精度良く検出することができる。
（５）請求項５の発明は、前記領域を区分する閾値を、車両の運転者に係わる第２の生体情報及び／又は車両の運行に係わる第２の車両情報に基づいて設定することを特徴とする前記請求項１〜４のいずれかに記載の運転者状態検出装置を要旨とする。
【００１３】
本発明では、例えば図６に示す様に、第２の生体情報（例えば心拍数等の第１の生体情報とは異なる生体情報）や第２の車両情報（例えば速度や加速度やヨーレート等の車両挙動を示す第１の車両情報とは異なる車両情報）に基づいて、領域を区分する閾値を設定するので、運転者の活性状態を一層精度良く検出することができる。
【００１４】
尚、第１の生体情報と第２の生体情報との関係としては、第１の生体情報と第２の生体情報とが異なることが挙げられるが、第２の生体情報の中に第１の生体情報が含まれていてもよい。つまり、第１の生体情報とは、領域を区分するために用いられるものであり、第２の生体情報とは、領域を区分する閾値を設定するために用いられるものである。また、第１の車両情報と第２の車両情報との関係としては、第１の車両情報と第２の車両情報とが異なることが挙げられるが、第２の車両情報の中に第１の車両情報が含まれていてもよい。つまり、第１の車両情報とは、領域を区分するために用いられるものであり、第２の車両情報とは、領域を区分する閾値を設定するために用いられるものである（以下同様）。
【００１５】
また、前記「設定」には、予め設定された値を変更する内容も含むものとする（以下同様）。
（６）請求項６の発明は、前記第２の生体情報及び／又は前記第２の車両情報を用いる場合には、それぞれの寄与度を加味することを特徴とする前記請求項５に記載の運転者状態検出装置を要旨とする。
【００１６】
本発明では、請求項５の発明の様に、第２の生体情報や第２の車両情報を用いる場合には、それぞれの情報の寄与度を加味して閾値を設定するので、周囲の状況等に応じて、運転者の活性状態を一層精度良く検出することができる。
【００１７】
（７）請求項７の発明は、前記第１の生体情報の領域を区分する閾値を、前記第２の車両情報により設定することを特徴とする前記請求項５又は６に記載の運転者状態検出装置を要旨とする。
【００１８】
本発明では、第１の生体情報の領域を区分する閾値を、例えば図６に示す様な第２の車両情報により設定するので、運転者の活性状態を一層精度良く検出することができる。
（８）請求項８の発明は、前記第１の生体情報の領域を区分する閾値を、前記第２の生体情報により設定することを特徴とする前記請求項５又は６に記載の運転者状態検出装置を要旨とする。
【００１９】
本発明では、第１の生体情報（例えば心拍数等の生体情報）の領域を区分する閾値を、例えば図６に示す様な第２の生体情報により設定するので、運転者の活性状態を一層精度良く検出することができる。
【００２０】
（９）請求項９の発明は、前記区分された領域に、前記運転者の活性度を示すデータがどの程度の頻度又は時間停滞していたかを示す時間軸を加味して、時間領域の区分を行うことを特徴とする前記請求項１〜８のいずれかに記載の運転者状態検出装置を要旨とする。
【００２１】
本発明では、図５に例示する様に、例えば活性度が低い領域等に、上述した測定データがどの程度の頻度で又はどの程度の時間停滞していたかを示す時間軸を加味して、時間領域の区分を行う。
【００２２】
従って、この時間領域の区分を設定することで、そうでない場合に比べて、一層精度良く運転者の活性状態を検出することができる。
例えば過去ΔＴ分に、何分領域Ｃ又は領域Ｄにいたかや、何分連続して領域Ｃ又は領域Ｄにいたかにより、運転者の活性状態を判断することができる。
【００２３】
（１０）請求項１０の発明は、前記時間領域を区分する閾値を、前記第２の車両情報により設定することを特徴とする前記請求項９に記載の運転者状態検出装置を要旨とする。
本発明では、時間領域を区分する閾値を、例えば図６に示す様に、第２の車両情報により設定することができる。これにより、より一層精度良く運転者の活性状態を検出することができる。
【００２４】
（１１）請求項１１の発明は、前記時間領域を区分する閾値を、前記第２の生体情報により設定することを特徴とする前記請求項９又は１０に記載の運転者状態検出装置を要旨とする。
【００２５】
本発明では、時間領域を区分する閾値を、例えば図６に示す様に、第２の生体情報により設定することができる。これにより、より一層精度良く運転者の活性状態を検出することができる。
【００２６】
（１２）請求項１２の発明は、前記区分された領域に存在する前記運転者の活性度のデータの状態（例えば各領域に連続して停滞する頻度や時間）に応じて、警報を発することを特徴とする前記請求項１〜１１のいずれかに記載の運転者状態検出装置を要旨とする。
【００２７】
本発明では、例えば測定データの状態が、運転者の活性度が低く運転に適さない程度と判断された場合には、警報を発するので、運転時の安全性を高めることができる。
例えば活性度が低い領域に連続して停滞する頻度や時間が所定以上の場合を、例えば前記時間領域で区分することにより検出することによって、適切なタイミングで警報することができる。
【００２８】
尚、警報としては、音や音声による報知、インジケータの表示、エアコンからの風、車両の振動等により行うことができる。
（１３）請求項１３の発明は、前記車両情報の指標として、所定の解析セグメントにおける下記の値(1)〜(8)のいずれかを用いることを特徴とする前記請求項４〜１２のいずれかに記載の運転者状態検出装置を要旨とする。
【００２９】
(1)加速度の標準偏差ＳＤ
(2)速度の標準偏差ＳＤ
(3)速度の変動係数ＣＶ（即ち平均速度Ａveに対する速度の標準偏差ＳＤの比）
(4)ａ×加速度の標準偏差ＳＤ＋ｂ×平均速度Ａve（但し、ａ、ｂは寄与度）
(5)ａ×速度の標準偏差ＳＤ＋ｂ×平均速度Ａve（但し、ａ、ｂは寄与度）
(6)ａ×速度の変動係数ＣＶ＋ｂ×平均速度Ａve（但し、ａ、ｂは寄与度）
(7)ｋ×加速度の標準偏差ＳＤ×平均速度Ａve（但し、ｋは係数）
(8)ｋ×速度の標準偏差ＳＤ×平均速度Ａve（但し、ｋは係数）
本発明は、領域を区分する第１の車両情報の指標を例示したものである。
【００３０】
尚、ここで、寄与度とは、重み付けの係数であり、実験等により適宜設定することができる（以下同様）。
（１４）請求項１４の発明は、前記生体情報の指標として、所定の解析セグメントにおける下記の値(1)〜(6)のいずれかを用いることを特徴とする前記請求項１〜１３のいずれかに記載の運転者状態検出装置を要旨とする。
【００３１】
(1)心拍数の標準偏差ＳＤ
(2)心拍数の変動係数ＣＶ（即ち平均心拍数Ａveに対する心拍数の標準偏差ＳＤ
の比）
(3)ａ×心拍数の標準偏差ＳＤ＋ｂ×平均心拍数Ａve（但し、ａ、ｂは寄与度）
(4)ａ×心拍数の標準偏差ＳＤ＋ｂ×（全平均心拍数Ａve
−所定期間の平均心拍数Ａve’）（但し、ａ、ｂは寄与度）
(5)ｋ×心拍数の標準偏差ＳＤ×平均心拍数Ａve（但し、ｋは係数）
(6)ｋ×心拍数の標準偏差ＳＤ×（全平均心拍数Ａve
−所定期間の平均心拍数Ａve’）（但し、ｋは係数）
本発明は、領域を区分する第１の生体情報の指標を例示したものである。
【００３２】
（１５）請求項１５の発明は、前記運転者の心拍数が、所定の範囲外であった場合には、体調が悪いと判断することを特徴とする前記請求項１〜１４のいずれかに記載の運転者状態検出装置を要旨とする。
【００３３】
本発明により、運転者の体調を精度良く検出することができる。
（１６）請求項１６の発明は、前記運転者の心拍数が、以前体調が悪かった時にデータベースに登録した所定の範囲に連続して入った場合に体調が悪いと判断することを特徴とする前記請求項１〜１４のいずれかに記載の運転者状態検出装置を要旨とする。
【００３４】
本発明により、運転者の体調を精度良く検出することができる。
（１７）請求項１７の発明は、前記所定の範囲は、前記運転者の（平均心拍数±ｋ×標準偏差（ｋは係数））であることを特徴とする前記請求項１５又は１６に記載の運転者状態検出装置を要旨とする。
【００３５】
本発明は、前記所定の範囲を例示したものである。
（１８）請求項１８の発明は、前記所定の運転期間において、前記区分された領域での前記運転の活性度を示すデータの占有率を表示することを特徴とする前記請求項１〜１７のいずれかに記載の運転者状態検出装置を要旨とする。
【００３６】
本発明では、運転の活性度を示すデータの占有率を、数値やグラフにより、例えばモニタに表示するので、運転者の活性状態を容易に把握することができる。
（１９）前記請求項１〜１８のいずれかに記載の運転者状態検出装置の機能を、コンピュータにより実現するためのプログラムを要旨とする。
【００３７】
つまり、上述した運転者状態検出装置の機能は、コンピュータのプログラムにより実行される処理により実現することができる。
このようなプログラムの場合、例えば、ＦＤ、ＭＯ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、必要に応じてコンピュータにロードして起動することにより用いることができる。この他、ＲＯＭやバックアップＲＡＭをコンピュータ読み取り可能な記録媒体として本プログラムを記録しておき、そのＲＯＭあるいはバックアップＲＡＭをコンピュータに組み込んで用いても良い。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３８】
次に、本発明の最良の形態の例（実施例）について説明する。
【実施例１】
【００３９】
ａ）まず、本実施例の運転者状態検出装置を搭載した車両のシステム構成を、図１に基づいて説明する。
図１に示す様に、車両（自動車）には、周知のマイクロコンピュータを主要部とする電子制御装置（ＥＣＵ）である運転者状態検出装置１が搭載されている。
【００４０】
この運転者状態検出装置１には、第１の生体情報として、運転者の脈拍を検出する光学式の脈波センサ３からの信号（従って心拍数を示す信号）が、有線又は無線により入力される。
【００４１】
また、例えばＥＥＰＲＯＭやハードディスク等のメモリ５には、運転者に関する各種の第２の生体情報に関するデータベースが記憶されており、このメモリ５から運転者状態検出装置１に対して、後述する閾値の設定に必要な第２の生体情報が提供される。
【００４２】
尚、このデータベースには、第２の生体情報として、例えば図６に示す様に、運転者の前夜の睡眠の質、体調予測に関するデータ、睡眠中の心拍数の標準偏差ＳＤ、（心拍数等の一日における変化である）日内変動、（同様に週における）週内変動、（同様に年における）年内変動などが記憶されている。
【００４３】
更に、デジタルタコグラフやカーナビゲーション等に用いられる車速センサ７からは、第１の車両情報として、車両の車速のデータが運転者状態検出装置１に供給され、運転者状態検出装置１では、車速データに基づいて加速度等の演算などが行われる。
【００４４】
また、他の各種のセンサ等９からも、後述する閾値の設定に必要な第２の車両情報が、運転者状態検出装置１に供給される。
尚、この第２の車両情報としては、図６に示す様に、温度センサによる外気温や内気温の情報、ＧＰＳによる位置情報、ＶＩＣＳによる渋滞情報等、連続運行距離や連続運行時間の情報、レインセンサによる雨の有無の情報、乗員検知センサによる乗員の有無の情報、オーディオやラジオのオン・オフの情報、カレンダー情報、時間情報などが挙げられる。
【００４５】
従って、これらの第１及び第２の生体情報や第１及び第２の車両情報が入力された運転者状態検出装置１では、後に詳述する様に、第２の生体情報や第２の車両情報を用いて、運転者の活性度を判定するための領域を区分する閾値（生体情報閾値や時間領域閾値）の演算を行うとともに、この閾値を用いて運転者の活性度を区分する領域を設定し、測定された第１の生体情報（例えば心拍数）や第１の車両情報（例えば加速度）のデータの分布状況などを分析して、運転者の活性度、即ち眠気や注意力の程度など運転にどれほど適した状態であるかどうかを判定する。
【００４６】
そして、この判定の結果、活性度が十分でない場合には、警報機１１等を駆動して、例えば音や音声の発生、インジケータの表示、風や振動の発生などにより警告する。
ｂ）次に、運転者の活性度を示すために用いられる区分領域の原理等について説明する。
【００４７】
・図２（ａ）に示す様に、第１の生体情報として、縦軸に心拍数の標準偏差ＳＤをとる。この縦軸では、図２（ａ）の上方になるほど心拍数が増加し（ドキドキ、緊張、体動がある状態）、下方になるほど心拍数が低下する（眠い、ボーッとしている状態）。
【００４８】
一方、第１の車両情報として、横軸に加速度の標準偏差ＳＤをとる。この横軸では、図２（ａ）の右方になるほど加速度が増加し（加減速が多い状態）、左方になるほど加速度が低下する（単調、渋滞、高速の状態）。
【００４９】
そして、図２（ｂ）に示す様に、所定の生体情報閾値（例えば図６に示す第２の生体情報や第２の車両情報から演算される値）及び車両情報閾値（例えば固定である初期値）により、運転者の活性度を示す領域が４つの領域Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄに区分される。このうち領域Ａが車両も生体も活発な状態を示し、領域Ｂが車両は単調な動きだが生体は活発な状態を示し、領域Ｃが車両は単調で生体も低調な状態を示し、Ｄ領域が車両が活発にもかかわらず、生体が低調な状態を示す。
【００５０】
よって、領域Ａから領域Ｂ、領域Ｃ、領域Ｄに変化するほど、活性度（覚醒度）が低下するので、運転の危険度が増加することになる。
・また、運転者の活性度を示すために用いられる区分領域については、図３に示すものを採用できる。
【００５１】
例えば心拍数に関する生体情報を縦軸に示す場合には、生体情報の指標として、所定の解析セグメント（例えば１分間のデータ）における下記の値(1)〜(6)のいずれかを用いることができる。
【００５２】
(1)心拍数の標準偏差ＳＤ
(2)心拍数の変動係数ＣＶ(＝(心拍数の標準偏差ＳＤ／平均心拍数Ａve)×100）
(3)ａ×心拍数の標準偏差ＳＤ＋ｂ×平均心拍数Ａve（但し、ａ、ｂは寄与度）
(4)ａ×心拍数の標準偏差ＳＤ＋ｂ×（全平均心拍数Ａve
−所定期間の平均心拍数Ａve’）（但し、ａ、ｂは寄与度）
(5)ｋ×心拍数の標準偏差ＳＤ×平均心拍数Ａve（但し、ｋは係数）
(6)ｋ×心拍数の標準偏差ＳＤ×（全平均心拍数Ａve
−所定期間の平均心拍数Ａve’）（但し、ｋは係数）
尚、前記所定期間の平均心拍数Ａve’としては、運転者の日中の平均心拍数や、運転開始直後の数分間のまだ明らかに覚醒している状態の平均心拍数を採用できる。また、継続的に計測を実施することにより、前記所定期間の平均心拍数Ａve’としては、運転者の日内（週内、年内）の変動を考慮したものとすることができる。例えば帰宅時間の運転の場合には、過去の帰宅時間の平均心拍数を採用でき、例えば水曜日の運転だとすると、過去の水曜日の日中の平均心拍数を採用できる。
【００５３】
また、これとは別に、図４に示す様に、縦軸に自律神経活動を示す値（例えば心拍数間隔の揺らぎを示す値）をとってもよい。この場合、自律神経活動が高いと、運転者はリラックスしているので、領域Ｃ又は領域Ｄにあり、逆に、自律神経活動が低いと、運転者は緊張状態にあり、領域Ａ又は領域Ｂにあると言える。
【００５４】
更に、速度（又は加速度）に関する車両情報を横軸に示す場合には、車両情報の指標として、所定の解析セグメント（例えば１分間）における下記の値(1)〜(8)のいずれかを用いることができる。
【００５５】
(1)加速度の標準偏差ＳＤ
(2)速度の標準偏差ＳＤ
(3)速度の変動係数ＣＶ(＝(速度の標準偏差ＳＤ／平均速度Ａve)×100)
(4)ａ×加速度の標準偏差ＳＤ＋ｂ×平均速度Ａve（但し、ａ、ｂは寄与度）
(5)ａ×速度の標準偏差ＳＤ＋ｂ×平均速度Ａve（但し、ａ、ｂは寄与度）
(6)ａ×速度の変動係数ＣＶ＋ｂ×平均速度Ａve（但し、ａ、ｂは寄与度）
(7)ｋ×加速度の標準偏差ＳＤ×平均速度Ａve（但し、ｋは係数）
(8)ｋ×速度の標準偏差ＳＤ×平均速度Ａve（但し、ｋは係数）
・また、本実施例では、前記図２及び図３に示す様な二次元的なデータの分布による解析だけでなく、図５に示す様に、３次元的なデータの分布により解析を行う。
【００５６】
具体的には、例えば横軸（Ｘ軸）及び縦軸（Ｙ軸）と垂直に、活性度の低い領域Ｃ及び領域Ｄに連続して停滞していたかを示す時間軸（Ｚ軸）を設定し、所定の時間領域閾値（例えば図６に示す第２の生体情報や第２の車両情報から演算される値）により時間領域を長短２つに区分する。尚、停滞時間に代えて停滞した頻度をとってもよい。
【００５７】
つまり、領域Ｃ及び領域Ｄにおいて停滞していた時間が長いほど、運転状態に適しない活性度が低い状態が継続するので、即ち運転における危険度が高くなるので、時間軸に閾値を設定し、この閾値により危険度（活性度が低い状態）を精度良く判定する。尚、Ｚ軸に頻度をとった場合には、例えば過去の所定期間ΔＴ分に何分領域Ｃ及び領域Ｄにいたかという頻度により、危険度を判定することができる。
【００５８】
従って、この停滞時間（又は頻度）が閾値を上回る場合には、活性度の低い状態（即ち運転には適しない危険な状態）が長いことになるので、その様な場合には、警告することができる。
【００５９】
尚、領域Ｃと領域Ｄとをまたいで変化した場合でも、連続した停滞時間としてもよい。
・その上、本実施例では、前記図２〜図５の様に領域を区分する閾値、即ち第１の生体情報の閾値（生体情報閾値）及び時間軸の区分の閾値（時間領域閾値）を、図６に示す様な第２の生体情報及び第２の車両情報に基づいて変更する。
【００６０】
尚、第１の車両情報の閾値（車両情報閾値）としては、所定の初期値を用いることができる。
具体的には、図６に示す様に、センサ等の各種の情報源から得られる情報を、安全な状態を示す情報と注意すべき状態とを示す情報とに分け、閾値を変更する際の寄与度（閾値を算出する際の重み付けの値）を設定する。
【００６１】
例えば外気温を採用する場合には、適温か高温かを判別し、高温の場合には、生体情報閾値を高めに設定し、時間領域閾値を低めに設定する。尚、生体情報閾値が高いと領域Ｃ及び領域Ｄの領域が広くなり、時間領域閾値が低いと、短時間領域Ｃ及び領域Ｄにいるだけで警告することになる。
【００６２】
つまり、これによって、同じデータでも領域Ｃ及び領域Ｄの範囲に入る可能性が高くなるので、領域Ｃ及び領域Ｄの停滞時間が長くなり（又は頻度が多くなり）、しかも、同じ停滞時間でも早めに時間領域閾値に達するので、結果として早めに警告を発することが可能になる。
【００６３】
尚、図６に示す第２の車両情報及び第２の生体情報の情報のうち１つを採用して、生体情報閾値や時間領域閾値を変更してもよいが、複数の情報に基づいて前記閾値を変更するようにしてもよい。
【００６４】
例えば複数の情報を用いる場合には、下記式（１）に示す様に、各情報に寄与度（重み付け）を設定して閾値を設定するようにしてもよい。
閾値＝Ａ×外気温＋Ｂ×位置情報＋Ｃ×ＶＩＣＳ情報＋・・・（１）
・また、本実施例では、測定された心拍数に基づいて、前記図６に記載された体調予測を行う。
【００６５】
図７（ａ）に示す様に、測定された運転者の心拍数が、所定の好ましい範囲（＝平均心拍数±ｋ×標準偏差：尚、ｋは係数）にある場合には、体調が良いと判断し、そうでない場合には体調が悪いと判断する。
【００６６】
また、図７（ｂ）に示す様に、測定された運転者の心拍数が、所定の好ましくない範囲（＝体調が悪かった時に登録した心拍数±ｔ（又はｔ’）×標準偏差：尚、ｔ、ｔ’は係数）にある場合には、体調が悪いと判断し、そうでない場合には体調が良いと判断する。
【００６７】
従って、この体調予測の結果を図６の寄与度として、前記各閾値の設定に反映させることができる。これにより、活性度判定をより精度良く行うことが可能となる。
ｃ）次に、運転者状態検出装置１にて行われる処理等を説明する。
【００６８】
図８のフローチャートに示す様に、ステップ１００では、図６の第２の車両情報及び第２の生体情報から、例えば前記式（１）の様な演算式を用いて、生体情報閾値と時間情報閾値とを決定する。また、車両情報閾値は、予め設定された値を用いることができる。
【００６９】
続くステップ１１０では、１分間における第１の車両情報（速度や加速度）及び第１の生体情報（心拍数）の指標（標準偏差ＳＤ等）を演算する。これにより、１分間の解析セグメントのデータを順次得ることができる。
【００７０】
続くステップ１２０では、前記ステップ１１０にて算出された解析セグメントのデータと、生体情報閾値及車両情報閾値とを比較し、運転者の活性度（領域）を判定する。
つまり、第１の車両情報（例えば加速度の標準偏差ＳＤ）及び第１の生体情報（例えば心拍数の標準偏差ＳＤ）のデータが、前記領域Ａ〜Ｄのどこの領域に入るかどうかを、生体情報閾値や車両情報閾値により判定する。
【００７１】
続くステップ１３０では、各領域に連続している停滞時間（又は各領域にある頻度）を演算する。尚、領域Ｃ及び領域Ｄは一つの領域と考えてその停滞時間も演算する。
続くステップ１４０では、複数の解析セグメントのデータから、前記領域Ｃ及び領域Ｄにおける停滞時間（又は頻度）が、時間領域閾値を超えているかどうかを判定する。ここで肯定判断されるとステップ１５０に進み、一方否定判断されるとステップ１６０に進む。
【００７２】
ステップ１５０では、領域Ｃ及び領域Ｄにおける停滞時間（又は頻度）が、時間領域閾値を超えており、よって、運転者の活性度が低く運転に好ましくない状態であると考えられるので、警報機１１等を駆動して警告を行う。
【００７３】
一方、ステップ１６０では、計測終了か否かを、例えば計測終了を指示するスイッチ操作等によって判定する。ここで肯定判断されるとステップ１７０に進み、一方否定判断されると前記ステップ１００に戻って、同様な処理を繰り返す。
【００７４】
ステップ１７０では、各領域の占有率を計算し、その計算結果（数値や下記図９（ｅ）〜（ｈ）に示すグラフ）をディスプレイ等に表示し、一旦本処理を終了する。
ｄ）次に、本実施例による効果を説明する。
【００７５】
・本実施例では、第２の生体情報及び第２の車両情報を用いて、例えば前記式（１）等に基づいて、運転者の活性度を判別するために閾値（生体情報閾値、時間領域閾値）を設定する。
【００７６】
そして、第１の生体情報である心拍数と第１の（車両挙動を示す）車両情報である車速（従って加速度）とを求め、この心拍数及び加速度のデータが、前記閾値で区分されたどの領域にあるかを判定する。
【００７７】
また、各領域に連続している停滞時間を演算し、特に領域Ｃ及び領域Ｄにおける停滞時間が時間領域閾値を上回るか否かを判定し、上回る場合には警告している。
従って、運転者の活性度を極めて精度良く検出できるという顕著な効果を奏する。
【００７８】
また、第２の生体情報及び第２の車両情報の各種の情報を用いて、生体情報閾値、時間領域閾値を設定（又は変更）できるので、運転者の活性度の傾向を加味して、精度良く活性度の判定を行うことができるという利点もある。
【００７９】
・ここで、実際に前記演算処理によって得られたデータを、図９に基づいて説明する。この図９は、４日間同じルートを走行して生体情報や車両情報のデータを蓄積してグラフに表したものである。
【００８０】
図９（ａ）〜（ｄ）の区分図に記載されている各ドットは、各解析セグメント（１分間）のデータであり、図９（ｅ）〜（ｈ）は、各実験日におけるデータの各領域における頻度（割合）をグラフに示したものである。
【００８１】
このグラフから、２日目の活性度が他の日より低いことが分かる。
ｅ）次に、本実施例の応用例を説明する。
(1)例えば前記図８の処理に代えて図１０のフローチャートに示す処理を行ってもよい。このステップ２００〜２５０の処理は、前記図８のステップ１００〜１５０の処理と同様であり、ここでは、ステップ２６０にて、前記ステップ１７０と同様な各領域の占有率の演算、表示の処理を行った後に、ステップ２７０にて、前記ステップ１６０と同様な計測終了の判定を行う。
【００８２】
つまり、本処理は、リアルタイムに各領域の占有率を算出する処理であり、計測終了前に例えば過去数分間の占有率を計算・表示するものである。
(2)第１の生体情報（例えば心拍数）のみを用いて、図１１（ａ）に示す様に、領域を２つに区分してもよい。また、第１の生体情報及び第１の車両情報を用いて、図１１（ｂ）に示す様に、領域を３つに区分してもよい。
【００８３】
(3)光学式の脈波センサではなく、例えばステアリングに装着された心電計や、シートに装着された圧力センサにより心拍数を求めてもよい。
(4)生体情報閾値や時間領域閾値を、第２の生体情報により変更する場合には、前夜の睡眠の質により各閾値を決定してもよい。
【００８４】
例えば前夜の睡眠状態を脈波センサにより測定しておき、睡眠中（ノンレム）の心拍数の標準偏差ＳＤの平均から運転中の心拍数の標準偏差ＳＤの閾値を決定してもよい。具体的には、例えば、睡眠中の心拍数の標準偏差ＳＤ＝Ｓのとき、運転中の心拍数の標準偏差ＳＤの閾値＝ｃ×Ｓ（ｃは係数）としてもよい。
【００８５】
また、体調予測により各閾値を決定してもよい。例えば体調予測が悪い場合には、より生体の活性度の低下を検知し易い様に、生体情報閾値を高めに設定したり、時間領域閾値を低めに設定してもよい。
【００８６】
更に、データベース化された運転者の日内変動（週内変動、年内変動）を考慮して、各閾値を設定してもよい。例えば夜である場合には、より生体の活性度の低下を検知し易い様に、生体情報閾値を高めに設定したり、時間領域閾値を低めに設定してもよい。
【００８７】
尚、本発明は前記実施例になんら限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の態様で実施しうることはいうまでもない。
例えば、上述した運転者状態検出装置の機能を、コンピュータのプログラムにより実行される処理により実現したもの、即ち前記機能を実現するためのプログラムも本発明の範囲である。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】実施例１の運転者状態検出装置が用いられるシステム構成を示す説明図である。
【図２】実施例１にて用いられる活性度の領域の区分を示す説明図である。
【図３】実施例１にて用いられる活性度の領域の区分の縦軸及び横軸の指標を示す説明図である。
【図４】他の領域の区分方法を示す説明図である。
【図５】実施例１の時間領域閾値による区分を示す説明図である。
【図６】実施例１の各閾値を設定するために用いられる各情報の寄与度等を示す説明図である。
【図７】実施例１の体調予測の手法を示す説明図である。
【図８】実施例１の運転者状態検出装置にて行われる処理を示すフローチャートである。
【図９】実施例１の実際の計測データの解析結果を示すグラフである。
【図１０】他の応用例を示すフローチャートである
【図１１】更に他の応用例を示すグラフである。
【符号の説明】
【００８９】
１…運転車状態検出装置（ＥＣＵ）
３…脈波センサ
５…メモリ
７…車速センサ
９…他のセンサ類
１１…警報機
【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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