(57)【要約】【課題】  本発明は心拍間隔のばらつきに基づき覚醒度の判定を行う覚醒度判定方法に関し、急激な精神負荷の変動が発生したときであっても正確に覚醒度の判定を行うことを課題とする。【解決手段】  心拍の拍間時間（RRI)の呼吸性変動の出現が期待される心拍周波数帯域が分散比−心拍周波数特性の通過域に含まれるようサンプル数を定め、このサンプル数内において呼吸性変動の出現が期待される周波数帯域におけるRRIを求める。次に、RRIの変動状態が通常運転状態であるか単純増加あるいは単純減少であるかを検出し、RRIの変動が通常運転状態であるときと、単純増加あるいは単純減少であるときで、RRIの変動に対応したものに基準線ｆ（ｎ）を変更する。その後、この基準線ｆ（ｎ）に対するRRIの分散RRVnを演算し、この分散RRVnに基づき覚醒度の検出を行う。【選択図】  図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
心拍の拍間時間の呼吸性変動の出現が期待される心拍周波数帯域が分散比−心拍周波数特性の通過域に含まれるようサンプル数を定め、該サンプル数内において前記呼吸性変動の出現が期待される周波数帯域における前記心拍の拍間時間を求め、
前記心拍の拍間時間の変動状態が通常運転状態であるか、単純増加あるいは単純減少であるかを検出し、前記心拍の拍間時間の変動が通常運転状態であるときと、前記心拍の拍間時間の変動が単純増加あるいは単純減少であるときで、前記心拍の拍間時間の変動を示す基準線を前記変動に対応したものに変更し、
該基準線に対する前記心拍の拍間時間の分散を演算し、該分散に基づき覚醒度の検出を行うことを特徴とする覚醒度判定方法。
【請求項２】
前記基準線は、前記定められたサンプル数の最初のサンプルに対応する拍間時間と、前記サンプル数の最後のサンプルに対応する拍間時間とを結ぶ線分であることを特徴とする請求項１記載の覚醒度判定方法。
【請求項３】
前記基準線は、前記定められたサンプル数の各サンプルに対応する拍間時間値に基づき、最小二乗法により求められた線分であることを特徴とする請求項１記載の覚醒度判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は覚醒度判定方法に係り、特に心拍間隔のばらつきに基づき覚醒度の判定を行う覚醒度判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の運転者が不意に居眠り状態に陥った場合等における車両走行上の危険を回避するため、運転者の覚醒度の低下を検出する方法が開発されている。このような覚醒度判定方法としてこれまでに提案された装置・方法としては、例えば特許文献１が知られている。
【０００３】
この特許文献１に開示されている覚醒度判定方法の原理について説明する。
【０００４】
特許文献１に開示された方法を用いて覚醒度判定を実施するには、周波数f1近傍の心拍周波数帯域にRRIの呼吸性変動が現れることが期待される場合、この帯域が分散比−心拍周波数特性の通過域に含まれるようRRVの演算に係るサンプル数が設定される。ここで、RRI（Ｒ−R Interval）とは心拍の拍間時間、すなわち心電図のＲ波の間隔時間であり、RRVとは覚醒時のRRIの分散を示す。
【０００５】
いま、図１（Ａ）に示される周波数f1において呼吸性変動が出現することが期待されるとすると、先ずサンプル数ｎとして、図１（Ｂ）に示されるように、この周波数f1が属する帯域が通過域に含まれる分散比（RRVの入力に対する通過比率）−心拍周波数特性に対応するサンプル数n1が設定される。
【０００６】
図１（Ｂ）は、サンプル数ｎをパラメータとした分散比−心拍周波数特性を示しており、この図においては、
n1＜n2＜n3    …（１）
の関係を有する３種類のサンプル数についての分散比−心拍周波数特性が示されている。この図に示されるように、サンプル数ｎが小さいほどカットオフ周波数が高くなる。このように分散比−心拍数周波数特性がハイパス特性を有し、そのカットオフ周波数がサンプル数に依存することは、次のような理由による。
【０００７】
図２には、サンプル数とRRVの関係が示されている。RRVは、前述のようにRRIの分散であるため、これを数式で表すと、 
【０００８】
【数１】
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ここで、RRIiはRRIの測定値、AveRRIは１〜ｎ個のRRIの平均値である。そして、この平均値AveRRIの値を基準線とし、この基準線からの偏差であるAveRRI−RRIiを各サンプルにおいて行うことにより、分散値RRVを求める。
【０００９】
図２（Ａ）に示されるように、RRV演算に係るサンプル数ｎが充分大きい場合には、平均値AveRRIはRRI変動の低周波成分の影響を反映した値となる。逆に、サンプル数ｎが小さい場合には、図２（Ｂ）に示されるように、平均値AveRRIには低周波成分が反映せず、この平均値AveRRIの偏差である（AveRRI−RRIi）にはRRI変動の低周波成分が影響しないことになる。
【００１０】
このため、式（２）に基づくRRV演算においては、図２（Ｃ）に示されるようなハイパスフィルタ波形につき演算するのと同様の結果が期待される。このように、平均値AveRRIがサンプル数ｎに依存することにより、分散比−周波数特性のハイパス特性はサンプル数ｎに依存する。すなわち、サンプル数ｎが大きいほどRRI変動の低周波数成分の影響がRRV演算に反映するため、例えばより大きなサンプル数n3ではカットオフ周波数が低く、より小さなサンプル数n1では高くなる。
【００１１】
従って、分散比−周波数特性がRRIの呼吸性変動の周波数f1を含むよう、サンプル数を例えばn1に設定し、このサンプル数n1に係る分散比−周波数特性を、例えば車両走行中に測定したRRI変動強度−心拍数特性に乗ずれば、図１（Ｃ）に示されるように周波数f1の呼吸性変動を検出できることがわかる。これは、実際にはサンプル数n1によるRRVの演算により達成できる。
【００１２】
このような原理に基づき、先ず、前述のようにサンプル数ｎが設定される。次に、サンプル数ｎによる覚醒時のRRVに基づき、覚醒度の低下許容限界に対応するRRVの判定値であるAveRRIが設定される。さらに、サンプル数ｎについてRRVが演算される。そして、判定値AveRRIと現在のRRVとが比較（上記した（２）式参照）されて、現在の覚醒度が許容限界を下回ったかどうかが判定される。
【００１３】
従って、呼吸性変動が期待される周波数帯域が分散比−周波数特性の通過域に含まれるようサンプル数ｎが設定されるため、サンプル数ｎは例えばFFT解析に要するデータ数より格段に少なく、図２の原理からｎは呼吸性変動の周期程度（３〜５個程度）となる。このため、覚醒度が瞬時的に低下した場合や単調に覚醒度が低下していった場合等において呼吸性変動がよりリアルタイムで追従抽出される。
【特許文献１】特開平０３−２７２７４５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
上記したように、特許文献１に開示された発明によれば、少ないサンプル数で覚醒度判定を行うことができる。ところで、本発明者は車両の運転者の種々の精神状態における心拍の拍間時間を測定したところ、急激な精神負荷の変動が発生したとき、心拍間隔（RRI）の変化が、単純減少または単純増加する場合があることが判明した。これについて、図３および図４を参照して説明する。
【００１５】
図３は、通常の運転状態を示している。前記したように、通常の運転状態においては、図３に示されるように低周波成分と高周波成分が重畳した特性を示す。この時のRRIの分散RRVは、サンプル数ｎのRRIの平均値AveRRIを判定値とすることで正確に求めることができる。
【００１６】
図５は、図３に矢印Ａ１で示した領域を拡大して示している。同図に示す場合は、サンプル数は４であり、このAveRRIはAveRRI=（RRI1＋RRI2＋RRI3＋RRI4）／４である。また、通常運転の場合には、高周波成分がRRI特性に重畳するため、RRI1，RRI2，RRI3，RRI4の各値は、AveRRIを中心として、これより大きい値と小さい値が交互に繰り返される特性となる。よって、分散の値（以下、分散値という）RRV1，RRV2，RRV3，RRV4の各値は、RRIの分散を的確に反映した値となる。
【００１７】
これに対して図４は、急激な精神負荷の変動が発生したときのRRIの変化を示している。同図に示すように、急激な精神負荷の変動が発生した場合、運転者は高度の緊張自体となりRRIは短くなる。一方、図４に示されるように、急激な精神負荷の変動が発生したとき、高周波成分が減少し、低周波成分が主となるRRI特性を示す運転者が多数存在することがわかった。従って、このような急激な精神負荷の変動が発生したときには、図４に矢印ａで示すようにRRIの特性は単純減少する領域と、同図に矢印ｂで示すRRIが単純増加する領域が存在する特性となる。
【００１８】
このように、RRIが単純減少あるいは単純増加するとき、従来のようにAveRRIに基づき分散値RRVを求める方法では大きな分散があるように判定されるが、実際はRRIは単純減少あるいは単純増加しており、この単純減少分あるいは単純増加分を除いたRRIの分散は小さい値となっている。よって、RRIが単純減少あるいは単純増加するときに、従来の覚醒度判定方法を用いると、正確なRRIの正確な分散を求めることができなくなってしまう。これについて、図６を用いて説明する。
【００１９】
図６は、図４に矢印Ａ２で示した領域（単純減少する領域ａの一部）を拡大して示している。同図に示す場合もサンプル数は４であり、よってAveRRIはAveRRI=（RRI1＋RRI2＋RRI3＋RRI4）／４となる。これに対し、急激な精神負荷の変動が発生した場合には、高周波成分がRRI特性にほとんど重畳しないため、RRI1，RRI2，RRI3，RRI4の各値は、単純減少に対応した一次関数式ｆ（ｎ）を中心として散在する特性となる。
【００２０】
よって、従来の覚醒度判定方法のようにAveRRIに対する分散を求め、これに基づき覚醒度判定を行う方法では、実際には一次関数式ｆ（ｎ）に集約されて分散が少ないにも拘らず、AveRRIに対しては大きな分散値を示すこととなる。このため、従来の覚醒度判定方法では精度の高い覚醒度判定を行うことができず、居眠りではないにも拘らず居眠りであると誤判定を行うおそれがあった。
【００２１】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、急激な精神負荷の変動が発生したときであっても正確に覚醒度の判定を行いうる覚醒度判定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】
【００２２】
上記の課題を解決するために本発明に係る覚醒度判定方法では、
心拍の拍間時間の呼吸性変動の出現が期待される心拍周波数帯域が分散比−心拍周波数特性の通過域に含まれるようサンプル数を定め、該サンプル数内において前記呼吸性変動の出現が期待される周波数帯域における前記心拍の拍間時間を求め、
前記心拍の拍間時間の変動状態が通常運転状態であるか、単純増加あるいは単純減少であるかを検出し、前記心拍の拍間時間の変動が通常運転状態であるときと、前記心拍の拍間時間の変動が単純増加あるいは単純減少であるときで、前記心拍の拍間時間の変動を示す基準線を前記変動に対応したものに変更し、
該基準線に対する前記心拍の拍間時間の分散を演算し、該分散に基づき覚醒度の検出を行うことを特徴とするものである。
【００２３】
上記発明によれば、運転者に急激な精神負荷の変動があり、これに伴い心拍の拍間時間が単純増加または単純減少する場合は、判定値を前記単純増加あるいは単純減少に対応して変化する基準線に基づき設定するため、精度の高い覚醒度の判定を行うことが可能となる。
【００２４】
また、上記発明において、前記基準線は、前記定められたサンプル数の最初のサンプルに対応する拍間時間と、前記サンプル数の最後のサンプルに対応する拍間時間とを結ぶ線分とすることができる。
【００２５】
また、上記発明において、前記基準線は、前記定められたサンプル数の各サンプルに対応する拍間時間値に基づき、最小二乗法により求められた線分とすることができる。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、覚醒時の心拍の拍間時間が単純増加あるいは単純減少する場合、判定値を単純増加あるいは単純減少に対応して変化する基準線に基づき設定することにより、精度の高い覚醒度判定を行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
次に、本発明を実施するための最良の形態について図面と共に説明する。
【００２８】
図７には、本発明の一実施例に係る覚醒度判定方法を採用した覚醒度判定装置の構成が示されている。同図に示すように、覚醒度判定装置は、所定周波数で発振する発振回路１０と、発振回路１０の出力により超音波を送波して反射波を受波する超音波センサ１４とを有している。
【００２９】
超音波センサ１４は、運転者１２が座るシート１６に内蔵されており、運転者１２の心臓の脈動、すなわち心拍を、心臓からの超音波の反射によって検出する。また、超音波センサ１４はアンプ１８に接続され、アンプ１８はフィルタ２０を介してコンパレータ２２に接続されている。すなわち、超音波センサ１４により反射波として検出された心拍は、アンプ１８により増幅され、フィルタ２０により雑音除去され、コンパレータ２２によりパルス信号に変換される。
【００３０】
コンパレータ２２はマイクロコンピュータ２４に接続されており、マイクロコンピュータ２４は覚醒手段２６に接続されている。マイクロコンピュータ２４は、心拍の拍間時間であるRRIの分散RRVに基づき覚醒度判定を行う装置であり、コンパレータ２２からのパルス信号により心拍に係る情報を取り込んで、判定結果に応じて覚醒手段２６を動作させる。覚醒手段２６は、マイクロコンピュータ２４の指令に応じて運転者１２に警報を発する等、運転者１２の覚醒を促し覚醒度を向上させる。
【００３１】
図８は、イクロコンピュータ２４が実施する覚醒判定処理の動作を示すフローチャートである。この覚醒判定処理が起動すると、先ずステップ１０（図では、ステップをＳと略称する）において、心拍の拍間時間（電図のＲ波の間隔時間）であるRRIが計測される。このRRIは、覚醒時における所定拍数分の心拍に係る情報であり、例えば車両の走行開始直前において超音波センサ１４から検出される。この所定拍数、すなわちサンプル数ｎは、運転者１２のRRIの呼吸性変動が期待される周波数帯域、例えば0.2〜0.3［1/beat］が、分散比−周波数特性の通過域に属するように決定される。本実施例においては、サンプル数ｎとして４が採用されている。
【００３２】
ステップ１０でRRIが計測されると、続いてステップ１２でRRIの変化が単純増加であるか、あるいは単純減少であるかが判定される。このRRIの変化は、Sub(n)＝RRIn+1−RRInの値がｎ＝１〜４で全てマイナス（負）である場合には単純減少であると判断する（以下、この状態を単純減少状態という）。逆に、上記のSub(n)の値がｎ＝１〜４で全てプラス（正）である場合には単純増加であると判断する（以下、この状態を単純増加状態という）。図９は、RRIが単純減少している場合の一例を示しており、これは図４に矢印Ａ２で示す領域と等価である。
【００３３】
前記したように、運転者に急激な精神負荷があった場合、RRIは単純減少あるいは単純増加する特性を示す。これに対し、運転者が通常の運転を行っている場合（以下、この状態を通常状態という）には、このようなRRIの単純減少あるいは単純増加は発生しない。また、RRIが単純増加状態あるいは単純増加状態において、従来と同様に前記した（２）式を用い、RRI1〜RRI4の平均値であるAveRRIの値を基準線として分散RRVを求める方法では、先に図６を用いて説明したように単純減少分あるいは単純増増加分を考慮しないために大きな分散値を示すこととなり、精度の高い覚醒度判定を行うことができない。
【００３４】
これに対して本実施例では、ステップ１２でRRIの変化が単純増加であるか、あるいは単純減少であるかを判定している。そして、ステップ１２で否定判断がされた場合、即ち通常状態であると判断された場合には、従来と同様にAveRRIの値の直線を基準線とし（図５参照）、これに基づき（２）式により分散値RRVnを求める（ステップ１６）。
【００３５】
これに対して、ステップ１２で肯定判断がされた場合、即ちRRIの変化が単純増加または単純減少であると判断された場合には、ステップ１４で基準線の変更を行う。図９は、ステップ１４で基準線の変更を行う手順の一例を示している。また同図では、図４に示す単純減少領域ａの矢印Ａ２で示す領域を例に挙げて図示している。
【００３６】
ステップ１４では、単純減少に対応して変化する基準線ｆ（ｎ）を求める。具体的には本実施例では、４つのサンプルの内、最初のサンプル（ｎ＝１）に対応する拍間時間RRI1と、最後のサンプル（ｎ＝４）に対応する拍間時間RRI4とを結ぶ線分としている。従って、この基準線ｆ（ｎ）は下式で示される。
【００３７】
ｆ（ｎ）＝｛（RRI4−RRI1）／３｝×ｎ＋ａ    …（３）
但し、ａは定数。
【００３８】
このようにして求められる基準線ｆ（ｎ）は、単純減少するRRIの変化に対応した基準線となる。また、単純増加の場合においても、上記と同様の方法により、単純増加に対応した基準線を求めることが可能となる。
【００３９】
また、基準線ｆ（ｎ）の求め方は上記の方法に限定されるものではなく、他の方法を用いることも可能である。例えば、４つの各サンプルに対応する（時間(t)）−（RRI）座標を求め、これに基づき最小二乗法を用いて基準線ｆ（ｔ）を求める方法としてもよい。
【００４０】
上記のようにして、ステップ１４において基準線が通常運転時の基準線であるAveRRIから基準線ｆ（ｎ）に変更されると、続いてステップ１６において、下式に基づき分散値RRVnが演算される。
【００４１】
【数２】
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上記のようにステップ１６で分散値RRVnが演算されると、続くステップ１８ではこの分散値RRVnが居眠り判定値を超えたか否かが判断される。このステップ１８では、先ず居眠り判定値が設定される。この居眠り判定値は、ステップ１６で演算されたRRVに所定の係数αを乗ずることにより行う。この係数αは、予め実験により求められる値であり、ステップ１６で演算されるRRVnがこのRRV×αを超えた場合には、運転者は居眠り状態（覚醒状態）である可能性が高いと判定することができる。
【００４２】
次にステップ１８では、上記のように求められた居眠り判定値（RRV×α）と、ステップ１６で求められたRRVnとの比較処理が行われる。本実施例では、前記のようにサンプル数ｎが呼吸性変動を通過させるよう設定されているため、このとき運転者１２の意識が低下し覚醒度が低下しているならば、ステップ１８に係るRRVnは大きな値となる。従って、このRRVnが居眠り判定値より大きくなったときに「運転者１２が居眠り状態にある」と見なすことができる。
【００４３】
前述のように、係数αは「居眠り状態にある」かどうかの判定境界を定めるものであり、この係数αを覚醒時のRRVnに乗じて得られる居眠り判定値は、現在のRRVnが「居眠り状態」を示すかどうかの指標となる。ステップ１８において、居眠り判定値が現在のRRVn以上である場合には、運転者１２の覚醒度が「居眠り状態」といえるまでに低下していないといえるため、このとき処理は再びステップ１０に戻り、ステップ１０〜１８の処理が繰り返される。
【００４４】
逆に、現在のRRVnが判定値を越えている場合には、「居眠り状態」と見なせるため、処理はステップ２０に進み、マイクロコンピュータ２４が覚醒手段２６を動作させる。これにより、運転席に設けられた警報が起動し、また覚醒装置が起動する。これにより、運転者１２を眠気から醒ますことができ、安全性の向上を図ることができる。この後に、処理は再びステップ１０に移行し、前記した処理が繰り返される。
【００４５】
上記のように本実施例では、ステップ１２においてRRIが単純増加あるいは単純減少であるかを判断し、通常運転状態でない場合には、（３）式により求められる基準線ｆ（ｎ）に基づきRRVnを求めるため、運転者の精神負荷の変動に対応した正確なRRVnを求めることができ、よって精度の高い覚醒度の判定を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】図１は、覚醒度判定方法における呼吸性変動の抽出原理を示す図であって、（Ａ）は呼吸性変動が現れたRRI変動強度−周波数特性図、（Ｂ）はハイパス特性を示す分散比−周波数特性図、（Ｃ）は呼吸性変動が抽出されたRRI変動強度−周波数特性図である。
【図２】図２は、心拍の拍間時間の分散とサンプル数の関係を示す図であって、（Ａ）はサンプル数が比較的大きい場合の心拍の拍間時間とその平均との偏差を示す図、（Ｂ）はサンプル数が比較的小さい場合の心拍の拍間時間とその平均との偏差を示す図、（Ｃ）は、図２（Ｂ）に対応するハイパスフィルタ通過後の波形を示す図である。
【図３】図３は、通常運転状態における心拍の拍間時間の特性を示す図である。
【図４】図４は、急激な精神負荷の変動がある場合における心拍の拍間時間の特性を示す図である。
【図５】図５は、通常運転状態における分散値の求め方を説明するための図である。
【図６】図６は、急激な精神負荷の変動がある場合において従来の覚醒度判定方法を用いた場合の問題点を説明するための図である。
【図７】図７は、本発明の一実施例に係る覚醒度判定方法を採用した装置の構成を示すブロック図である。
【図８】図８は、本発明の一実施例である覚醒度判定方法を実行するためのフローチャートを示す図である。
【図９】図９は、本発明の一実施例に係る覚醒度判定方法を用いた場合の分散値の求め方を説明するための図である。
【符号の説明】
【００４７】
１０  発信回路
１４  超音波センサ
２４  マイクロコンピュータ
２６  覚醒手段
【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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