(57)【要約】【課題】運転者本人の実験データなどを予め収集しておく必要がなく、しかも、運転者が運転姿勢を変化させたときに、誤った呼吸信号を生成してしまうことを抑制することが可能な運転者用呼吸モニタ装置を提供する。【解決手段】モードベクトル計算部１３０が、複数の圧力センサ１０１〜１０ｎからの検出信号の時系列データに対してデータ解析を行って、複数の圧力センサによる呼吸信号の受信利得に相当するモードベクトルＡ（ｔ２）をそれぞれ算出する。安定モードベクトル計算部１４０が、繰り返し算出される複数のモードベクトルＡ（ｔ２）に基づいて、呼吸体動以外の体動に伴ってモードベクトルが時間的に短期間で変動する変動成分を除外した安定モードベクトルＡｓｔｂ（ｔ２）を算出する。呼吸信号生成部１５０は、安定モードベクトルＡｓｔｂ（ｔ２）と、複数の圧力センサの検出信号とから推定呼吸信号ｘｅｓｔ（ｔ）を生成する。【選択図】図１
2017140187.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の運転席シートの複数箇所に設けられ、運転者が運転席シートに着座したときに印加される荷重に応じた検出信号を出力する複数の圧力センサ（１０１〜１０ｎ）と、
時間の経過とともにサンプリングした、前記複数の圧力センサからの検出信号をそれぞれ所定数含む、検出信号の時系列データに対してデータ解析を行うことにより、前記複数の圧力センサによる、運転者の呼吸動作を示す呼吸信号の受信利得に相当する係数データをそれぞれ算出する係数データ算出部（１３０）と、
時間の経過とともに前記係数データ算出部によって繰り返し算出される複数の前記係数データに基づいて、呼吸体動以外の体動に伴って前記係数データが時間的に短期間で変動する変動成分を除外した安定係数データを算出する安定係数データ算出部（１４０）と、
前記安定係数データ算出部によって算出された前記安定係数データと、対応する前記複数の圧力センサの検出信号とをそれぞれ乗算するとともに、それらの乗算結果を加算することにより、呼吸信号を生成する呼吸信号生成部（１５０）と、
前記呼吸信号生成部が生成する呼吸信号に基づき、前記運転者の呼吸状態を評価する評価部（１７０）と、を備えることを特徴とする運転者用呼吸モニタ装置。
【請求項２】
前記係数データ算出部は、前記データ解析として、前記検出信号の時系列データに対して主成分分析を行うものであり、前記検出信号の時系列データを行列によって表し、その行列又はその行列の相関行列の最も大きい固有値に対応する第１主成分の固有ベクトルを求め、この第１主成分の固有ベクトルを前記係数データとすることを特徴とする請求項１に記載の運転者用呼吸モニタ装置。
【請求項３】
前記係数データ算出部は、前記検出信号の時系列データに基づく前記係数データの算出を、所定の時間間隔で繰り返し行うものであり、前記係数データを算出する時間間隔は、前記検出信号の時系列データに含まれる最も新しい検出信号のサンプリングタイミングから最も古い検出信号のサンプリングタイミングまでの時間間隔よりも短くなっており、時系列的に連続した前記係数データの算出において、一部の前記検出信号が重複する前記検出信号の時系列データが用いられることを特徴とする請求項１又は２に記載の運転者用呼吸モニタ装置。
【請求項４】
前記安定係数データ算出部によって算出された前記安定係数データと、前記係数データ算出部によって算出された前記係数データとの比較結果に基づき、前記検出信号の時系列データに、前記呼吸体動以外の体動による影響が相対的に多く含まれている区間を特定する区間特定部（１６０）と、を備え、
前記評価部は、前記区間特定部によって特定された区間は、前記呼吸信号に基づく前記運転者の呼吸状態の評価を行わないことを特徴とする請求項３に記載の運転者用呼吸モニタ装置。
【請求項５】
前記安定係数データ算出部は、時間の経過とともに前記係数データ算出部によって算出される複数の前記係数データをクラスタリングし、最も多く前記係数データが属するクラスターを定め、その定めたクラスターに属する前記係数データを平均化して、前記安定係数データを算出することを特徴とする請求項４に記載の運転者用呼吸モニタ装置。
【請求項６】
前記安定係数データ算出部は、複数の前記係数データを２つのクラスターにクラスタリングすることを特徴とする請求項５に記載の運転者用呼吸モニタ装置。
【請求項７】
前記区間特定部は、前記安定係数データ算出部によって算出された前記安定係数データと、前記係数データ算出部によって算出された前記係数データとの乖離の大きさを示す乖離値を算出し、さらに、所定の期間に渡って複数回算出される乖離値に基づき、なまし処理されたなまし処理乖離値を算出し、このなまし処理乖離値が所定の閾値以上であるか否かを比較して、前記比較結果を求めるものであることを特徴とする請求項４乃至６のいずれかに記載の運転者用呼吸モニタ装置。
【請求項８】
前記複数の圧力センサからそれぞれ出力される検出信号から、直流成分を除去する直流成分除去部（１２０）を備え、
前記係数データ算出部は、前記直流成分除去部によって直流成分が除去された検出信号の時系列データに対してデータ解析を行うことを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の運転者用呼吸モニタ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の運転者の呼吸状態をモニタするための運転者用呼吸モニタ装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、特許文献１には、車両のシート等の椅子の背もたれや座面に配置された圧電センサの信号から、その椅子に座った被験者の呼吸信号を推定する呼吸信号推定装置が開示されている。
【０００３】
この呼吸信号推定装置では、まず、ノイズ除去部によって、圧電センサ信号から人の呼吸に関連する成分以外の成分をノイズとして取り除く。そして、非線形推定部が、ノイズ成分が除去された圧電センサ信号に基づき、圧電センサ信号と、呼吸信号の正確性の基準となるエアフローセンサからの信号との非線形性関数を実現するハマースタイン−ウィーナーモデルを用いて、圧電センサ信号の非線型出力値を算出する。その非線形出力値は、線形処理部に入力される。線形処理部は、全ての入力を、それぞれの伝達関数で線形処理し、単一の出力値を生成するために合計する。その単一の出力値は、さらに、出力非線形処理部へ入力される。出力非線型処理部は、所定の非線型関数を用いて、単一の出力値を非線形出力値に変換する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−４５７９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した特許文献１には、特許文献１の呼吸信号推定装置を実用化する際には、非線形関数及び線形伝達関数を複数集めてデータベースにまとめ、条件に応じた関数をデータベースから読み出して使用することが記載されている。例えば、被験者が男性である場合には、男性の複数の実験データを予め集めておき、男性が座席に座っている間の条件に応じてデータベースから該当する関数を読み出し、呼吸信号の推定に用いることが記載されている。
【０００６】
しかしながら、男性といっても、個々人によって体格は異なるので、呼吸信号の推定精度を確保するためには、実際に被験者となる男性の実験データを予め収集することが必要となることが予想される。そのため、特許文献１の呼吸信号推定装置を実際に利用するためには、相当の手間を要することになる。
【０００７】
また、被験者本人の実験データを収集できたとしても、特許文献１の呼吸信号推定装置を車両の運転者の呼吸信号の推定に適用したケースを想定した場合、必ずしも、精度の高い呼吸信号を推定することができない虞がある。つまり、運転者は、常に同じ運転姿勢を維持している訳ではなく、例えば周囲の確認のために、上半身を左右方向に向けたり、疲労度合によって、運転姿勢を変化させたりすることがある。このように、被験者となる男性が、運転姿勢を変化させた場合には、各圧電センサ信号の変動の様子も変化することになる。
【０００８】
しかし、特許文献１の呼吸信号推定装置では、被験者の姿勢変化をなんら考慮していない。そのため、運転者が運転姿勢を変化させた場合、呼吸信号を誤って推定してしまう虞がある。
【０００９】
本発明は、上述した点に鑑みてなされたものであり、被験者となる運転者本人の実験データなどを予め収集しておく必要がなく、しかも、運転者が運転姿勢を変化させたときに、誤った呼吸信号を生成してしまうことを抑制することが可能な運転者用呼吸モニタ装置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】
【００１０】
上記目的を達成するために、本発明による運転者用呼吸モニタ装置は、
車両の運転席シートの複数箇所に設けられ、運転者が運転席シートに着座したときに印加される荷重に応じた検出信号を出力する複数の圧力センサ（１０１〜１０ｎ）と、
時間の経過とともにサンプリングした、複数の圧力センサからの検出信号をそれぞれ所定数含む、検出信号の時系列データに対してデータ解析を行うことにより、複数の圧力センサによる、運転者の呼吸動作を示す呼吸信号の受信利得に相当する係数データをそれぞれ算出する係数データ算出部（１３０）と、
時間の経過とともに係数データ算出部によって繰り返し算出される複数の係数データに基づいて、呼吸体動以外の体動に伴って係数データが時間的に短期間で変動する変動成分を除外した安定係数データを算出する安定係数データ算出部（１４０）と、
安定係数データ算出部によって算出された安定係数データと、対応する複数の圧力センサの検出信号とをそれぞれ乗算するとともに、それらの乗算結果を加算することにより、呼吸信号を生成する呼吸信号生成部（１５０）と、
呼吸信号生成部が生成する呼吸信号に基づき、運転者の呼吸状態を評価する評価部（１７０）と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
上述したように、本発明による運転者用呼吸モニタ装置では、まず、係数データ算出部が、複数の圧力センサからの検出信号の時系列データに対してデータ解析を行って、複数の圧力センサによる呼吸信号の受信利得に相当する係数データをそれぞれ算出する。このように、本発明では、複数の圧力センサからの時系列データに基づいて、各圧力センサによる呼吸信号の受信利得を算出するので、従来技術のように、被験者本人の実験データを予め収集する必要はない。
【００１２】
また、本発明による運転者用呼吸モニタ装置では、安定係数データ算出部が、繰り返し算出される複数の係数データに基づいて、呼吸体動以外の体動に伴って係数データが時間的に短期間で変動する変動成分を除外した安定係数データを算出する。そして、呼吸信号生成部が、安定係数データと、対応する複数の圧力センサの検出信号とをそれぞれ乗算し、それらの乗算結果を加算することにより、呼吸信号を生成する。
【００１３】
係数データは、各圧力センサによる呼吸体動成分の受信利得に相当するものであるため、運転者の運転姿勢の変化に応じて変化する。ここで、運転者が運転姿勢を変化させる場合、通常、その運転姿勢の変化による体動は、短時間の内に収束することが多い。それに対して、呼吸動作による体動（呼吸体動）は、ほぼ、所定の範囲の周期で繰り返される。そのため、時間の経過とともに繰り返し算出される係数データに基づき、時間的に短期間で変動する変動成分を除外した安定係数データを算出することにより、呼吸体動成分の受信利得を精度良く表す係数データを求めることができる。従って、安定係数データを用いて、呼吸信号を生成することにより、誤った呼吸信号を生成してしまうことを抑制することができる。
【００１４】
上記括弧内の参照番号は、本発明の理解を容易にすべく、後述する実施形態における具体的な構成との対応関係の一例を示すものにすぎず、なんら本発明の範囲を制限することを意図したものではない。
【００１５】
また、上述した特徴以外の、特許請求の範囲の各請求項に記載した技術的特徴に関しては、後述する実施形態の説明及び添付図面から明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】実施形態に係る運転者用呼吸モニタ装置の全体構成を示した構成図である。
【図２】運転者用呼吸モニタ装置を構成するコンピュータにより、運転者の呼吸状態をモニタするための制御処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】モードベクトルの算出タイミングを説明するための説明図である。
【図４】クラスタリング処理について説明するための説明図である。
【図５】変動区間判定部における処理について説明するための説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ詳細に説明する。図１は、本実施形態に係る運転者用呼吸モニタ装置の全体構成を示した構成図である。なお、図１においては、運転者用呼吸モニタ装置を構成するコンピュータ１００における機能を、それぞれ、機能ブロックとして表している。
【００１８】
図１に示すように、運転者用呼吸モニタ装置は、複数の圧力センサ１０１〜１０ｎとコンピュータ１００とを備える。
【００１９】
複数の圧力センサ１０１〜１０ｎは、車両の運転席シートの背もたれ及び／又は座面に、所定の分布パターンにて配置される。これら複数の圧力センサ１０１〜１０ｎは、それぞれ、運転者が運転席シートに着座したときに印加される荷重に応じた検出信号を出力する。各圧力センサ１０１〜１０ｎに印加される荷重には、運転者の体重に応じた直流成分と、呼吸動作や運転姿勢の変化による体動に応じた変動成分が含まれる。
【００２０】
コンピュータ１００は、複数の圧力センサ１０１〜１０ｎの検出信号から、呼吸動作による体動（呼吸体動）に応じた変動成分を示す呼吸信号を生成し、この呼吸信号に基づいて、運転者の呼吸状態を評価する。例えば、コンピュータ１００の評価部１７０が、運転者の呼吸状態に乱れが生じたと評価した場合、運転者の体調不良とみなして、音声や表示により、運転者に注意喚起を行ったり、運転の中止をアドバイスしたり、もしくは、車両の速度を徐々に低下するなどの車両制御を行ったりする。
【００２１】
なお、図１に示す機能ブロックは、コンピュータ１００の他にも、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や、ＬＳＩ（Large Scale Integration）によって実現することも可能である。
【００２２】
以下、コンピュータ１００が有する機能について、図１の構成図及び図２のフローチャートを参照しつつ、詳細に説明する。
【００２３】
検出部１１０は、図２のフローチャートのステップＳ１００、Ｓ１１０に示すように、複数の圧力センサ１０１〜１０ｎからの検出信号を所定のサンプリング間隔でサンプリングする。この際、例えば、サンプリング間隔は０．１秒に設定される。さらに、検出部１１０は、図２のフローチャートのステップＳ１１０に示すように、サンプリングした検出信号Ｙ（ｔ）をコンピュータ１００にて取り扱うことができるようにＡ／Ｄ変換する。この結果、複数の圧力センサ１０１〜１０ｎからの検出信号Ｙ（ｔ）は、同じタイミングでサンプリングされてＡ／Ｄ変換され、コンピュータ１００における後述する処理に供される。
【００２４】
前処理部１２０は、図２のフローチャートのステップＳ１２０に示すように、Ａ／Ｄ変換された検出信号Ｙ（ｔ）に対して、上述した直流成分を除去するためのフィルタリング処理を行う。例えば、前処理部１２０は、所定のサンプリング間隔でサンプリングされた検出信号Ｙ（ｔ）を所定の時間幅Ｔｄｅｔｒ分だけ選択し、その選択した時間幅Ｔｄｅｔｒ内に含まれる所定数の検出信号Ｙ（ｔ）の平均値を計算する。そして、この平均値を直流成分とみなして、検出信号Ｙ（ｔ）から減じることにより、フィルタリング処理後の検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）を出力する。所定の時間幅Ｔｄｅｔｒは、検出信号Ｙ（ｔ）がサンプリングされるごとに時間的に移動される。このように、検出信号Ｙ（ｔ）の移動平均値を求め、その移動平均値を検出信号Ｙ（ｔ）から減じる処理を、ステップＳ１２０のフィルタリング処理として用いることができる。なお、ステップＳ１２０におけるフィルタリング処理は、上述した処理に限られず、検出信号Ｙ（ｔ）から直流成分を除去可能である限り、その他の手法を用いても良い。
【００２５】
さらに、前処理部１２０は、圧力センサ１０１〜１０ｎの非線形性を補正する処理を行っても良い。すなわち、圧力センサが印加される荷重に比例する検出信号を出力するものではなく、例えば、印加荷重の増加に応じて、検出信号の変化の大きさが小さくなるような特性を有する場合、前処理部１２０は、検出信号が印加荷重に比例して変化するように補正処理を行っても良い。
【００２６】
フィルタリング処理された検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）は、モードベクトル計算部１３０及び呼吸信号生成部１５０に与えられる。モードベクトル計算部１３０は、図２のフローチャートのステップＳ１３０に示すように、フィルタリング処理された、複数の圧力センサ１０１〜１０ｎからの検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）をそれぞれ所定数含む、検出信号の時系列データに対してデータ解析を行うことにより、複数の圧力センサ１０１〜１０ｎによる呼吸信号の受信利得に相当するモードベクトル（係数データ）をそれぞれ算出する。
【００２７】
ここで、モードベクトル計算部１３０が計算するモードベクトルに関して、詳しく説明する。
【００２８】
まず、呼吸動作に起因する運転者の身体各部の体動を、複数の圧力センサ１０１〜１０ｎからの検出信号Ｙ（ｔ）を用いた、複数の観測チャンネルを通じて観測するためのマルチセンサモデルを、以下の数式１により表現する。なお、以下の説明において、圧力センサの数はＮ個とする。
（数１）
Ｙ（ｔ）＝Ａｘ（ｔ）＋ｂ＋ｎ（ｔ）
【００２９】
上式において、ｔはサンプリング時刻、Ａはモードベクトル（Ｎ行１列ベクトル）、ｘ（ｔ）は身体各部にて呼吸体動が生じる原因となる肺の運動による呼吸動作を示す信号（呼吸信号）、ｂは直流成分（Ｎ行１列ベクトル）、ｎ（ｔ）は呼吸体動以外の体動を含むモデル誤差を示している。
【００３０】
以下、数式１について説明する。
【００３１】
運転者の呼吸動作は、通常、運転者の胸部や腹部の筋肉に対する自律神経からの運動命令によって行われる。そして、呼吸動作そのものは、概ね、肺に空気を取り入れる吸気動作と、肺から空気を排出する呼気動作からなるので、肺の膨張、収縮運動を示す１次元の呼吸信号ｘ（ｔ）としてモデル化することができる。
【００３２】
一方、呼吸のための自律神経からの運動命令により、運転者の身体の各部が動く。この身体各部の動きは、各部位で、位相や大きさ、変化の方向が異なる。この位相や大きさ、変化の方向の相違に応じて、各圧力センサ１０１〜１０ｎによる呼吸信号ｘ（ｔ）の受信利得を示すものがモードベクトルＡである。例えば、周期的な呼吸信号ｘ（ｔ）を半周期だけずれた位相で受信する２つの圧力センサがあったとすれば、それら２つの圧力センサのモードベクトルＡの要素ａ１、ａ２は、大きさが同じで、符号が反転した値となる。また、受信する呼吸信号ｘ（ｔ）の大きさが相対的に大きい圧力センサほど、モードベクトルＡの要素ａの値は大きくなる。このような各圧力センサ１０１〜１０ｎの受信利得に応じた要素ａからなるモードベクトルＡの算出方法に関しては、後に詳細に説明する。
【００３３】
このように、モードベクトルＡは、各圧力センサ１０１〜１０ｎにおける呼吸信号ｘ（ｔ）の受信利得を示すものであるため、各圧力センサ（各観測チャネル）にて観測される呼吸信号成分は、モードベクトルＡと呼吸信号ｘ（ｔ）との積Ａｘ（ｔ）として表すことができる。
【００３４】
また、運転者が運転席シートに着座した際には、各圧力センサ１０１〜１０ｎに運転者の体重に応じた圧力もかかる。そのため、運転者の体重に応じた圧力を、時間的に変動しない直流成分ｂとしてモデル化することができる。
【００３５】
さらに、運転者は、常に同じ運転姿勢を維持している訳ではなく、例えば周囲の確認のために、上半身を左右方向に向けたり、疲労度合によって、運転姿勢を変化させたりすることがある。このような、呼吸体動以外の運転姿勢の変化による体動や、その他のノイズ成分をモデル化したのが、モデル誤差ｎ（ｔ）である。
【００３６】
以上の通り、数式１は、各圧力センサ１０１〜１０ｎの検出信号Ｙ（ｔ）に含まれる成分が、呼吸信号成分Ａｘ（ｔ）と、運転者の体重に応じた直流成分ｂと、モデル誤差ｎ（ｔ）とからなることをモデル化したものである。
【００３７】
次に、数式１に示すマルチセンサモデルをベースとしたモードベクトルＡの算出方法について説明する。
【００３８】
上述したように、前処理部１２０においてフィルタリング処理を行うことにより、直流成分が除去されるので、フィルタリング処理された検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）は、呼吸信号成分Ａｘ（ｔ）と、モデル誤差ｎとを含むものとなる。
【００３９】
このフィルタリング処理後の検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）を所定の時間幅Ｔｃｏｒｒ分だけ選択し、その選択した時間幅Ｔｄｅｔｒ内に含まれる所定数（例えば、２５６サンプル）の検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）をデータ行列ＹＹとして蓄積する。そして、このデータ行列ＹＹの相関行列Ｒｘｘを、以下の数式２により求める。
（数２）
Ｒｘｘ＝ＹＹ＊ＹＹ’
【００４０】
上式において、記号「＊」は行列の積を表し、ＹＹ’はデータ行列ＹＹの転置行列を表している。
【００４１】
例えば、圧力センサの数Ｎが１６５であり、検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）のサンプル数が２５６である場合、データ行列ＹＹは、１６５行２５６列の行列となる。しかし、相関行列Ｒｘｘを求めることにより、そのサイズは、１６５行１６５列となり、後述する演算処理における演算負荷を削減することができる。ただし、演算負荷が問題にならない場合には、相関行列Ｒｘｘを算出することなく、データ行列ＹＹをそのまま用いても良い。
【００４２】
次に、求めた相関行列Ｒｘｘに対して、データ解析として主成分分析を実行し、相関行列Ｒｘｘの最も大きい固有値に対応する第１主成分の固有ベクトルを求め、この第１主成分の固有ベクトルをモードベクトルＡ（ｔ２）として出力する。なお、「ｔ２」はモードベクトルＡの算出タイミングを示している。モードベクトル計算部１３０は、モードベクトルＡの計算を、図３に示すように、所定のサンプル数の検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）が出力されるごとに繰り返し行う。例えば、検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）が０．１秒間隔で出力される場合、モードベクトルＡ（ｔ２）は、検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）が１０サンプル出力される毎、すなわち１秒間隔で繰り返し算出される。この場合、上述したように、モードベクトルＡ（ｔ２）の計算には、２５６サンプルの検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）が用いられるため、経時的に連続して算出される２つのモードベクトルＡｎ−１（ｔ２）、Ａｎ（ｔ２）は、２４６個の検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）が重複することになる。これにより、計算されるモードベクトルＡ（ｔ２）の急激な変動を抑えることができる。
【００４３】
上述したように、相関行列Ｒｘｘ（データ行列ＹＹ）の要素となっているフィルタリング処理後の検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）は、呼吸信号成分Ａｘ（ｔ）と、モデル誤差ｎ（ｔ）とを含んでいる。ここで、呼吸信号成分Ａｘ（ｔ）は、周期的に繰り返し現れるものであるのに対し、モデル誤差ｎ（ｔ）は、運転者が運転姿勢を変化させた場合などに極短時間のみ、すなわちランダムに現れるものである。このため、フィルタリング処理後の検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）の相関行列Ｒｘｘについての第１主成分の固有ベクトルは、原則として、各圧力センサ１０１〜１０ｎにて検出される呼吸信号の大きさ、すなわち、呼吸信号の受信利得を示すものとなる。
【００４４】
なお、データ解析として主成分分析を適用する例について説明したが、データ解析は、相関行列Ｒｘｘ（データ行列ＹＹ）から、各圧力センサ１０１〜１０ｎにて検出される呼吸信号の大きさを示す値を抽出することが可能なものであれば、どのような手法を適用しても良い。例えば、データ解析として、特異値分解などの手法を適用しても良い。
【００４５】
このようにして、モードベクトルＡ（ｔ２）を求めたら、モードベクトル計算部１３０は、その求めたモードベクトルＡ（ｔ２）を、安定モードベクトル計算部１４０及び変動区間判定部１６０に出力する。
【００４６】
安定モードベクトル計算部１４０は、時間の経過とともにモードベクトル計算部１３０によって繰り返し算出される複数のモードベクトルＡ（ｔ２）に基づいて、呼吸体動以外の体動に伴ってモードベクトルＡ（ｔ２）が時間的に短期間で変動する変動成分を除外した安定モードベクトルＡｓｔｂ（ｔ２）を算出する。この安定モードベクトルＡｓｔｂ（ｔ２）は、新たなモードベクトルＡ（ｔ２）が算出される毎に、同じタイミングで更新される。ただし、安定モードベクトルＡｓｔｂ（ｔ２）の更新間隔は、モードベクトルＡ（ｔ２）の算出間隔よりも長くしても良い。
【００４７】
安定モードベクトルＡｓｔｂ（ｔ２）の算出方法の一例を、以下に説明する。
【００４８】
まず、図２のフローチャートのステップＳ１４０に示すように、例えば経時的に繰り返し出力された１２０個のモードベクトルＡ（ｔ２）をクラスタリングする。例えば、図４に概念的に示すように、１２０個のモードベクトルＡ（ｔ２）を、第１クラスターと第２クラスターとの２群にクラスタリングする。次に、図２のフローチャートのステップＳ１５０に示すように、最も多くモードベクトルＡ（ｔ２）が属するクラスターを定める。そして、図２のフローチャートのステップＳ１６０に示すように、定めたクラスターに属するモードベクトルＡ（ｔ２）を平均化して、そのクラスターの重心を求め、安定モードベクトルＡｓｔｂ（ｔ２）として算出する。
【００４９】
モードベクトルＡ（ｔ２）は、基本的に、各圧力センサ１０１〜１０ｎによる呼吸信号の受信利得を表すものであるが、運転者が運転姿勢を変化させた場合などは、呼吸体動以外の体動の影響を受けて、算出されるモードベクトルＡ（ｔ２）が大きく変動する場合がある。このような大きく変動するモードベクトルＡ（ｔ２）は、呼吸信号の受信利得を正しく示すものとはいえない。そのため、安定モードベクトル計算部１４０では、このようなモードベクトルＡ（ｔ２）の変動成分を除外した安定モードベクトルＡｓｔｂ（ｔ２）を算出する。
【００５０】
上述した複数のモードベクトルＡ（ｔ２）をクラスタリングする手法としては、例えばＫ−ｍｅａｎｓ法を用いることができる。ただし、クラスタリング手法は、Ｋ−ｍｅａｎｓ法に限られず、複数のモードベクトルＡ（ｔ２）を適切にクラスタリングすることができるものであれば、適用可能である。
【００５１】
ここで、Ｋ−ｍｅａｎｓ法やその他の手法を適用して、複数のモードベクトルＡ（ｔ２）をクラスタリングする場合、任意の２つのモードベクトルＡ１、Ａ２間の距離尺度が必要になる。この距離尺度としては、例えば、下記の数式３に示すように、２つのモードベクトルＡ１、Ａ２間の方向余弦の絶対値を１から減じた値を採用することができる。
（数３）
ｄ＝１−ａｂｓ（Ａ１’＊Ａ２）
【００５２】
各モードベクトルＡは、固有ベクトルとして求められているため、その大きさは１である。任意の２つのモードベクトルＡ１、Ａ２の内積（Ａ１’＊Ａ２）は、その２つのモードベクトルＡ１、Ａ２のなす角度の余弦(コサイン)を表す。なお、固有ベクトルの計算においては、固有ベクトルの符号が反転することがあるため、数式３では、絶対値ａｂｓを取ることで、２つのモードベクトルＡ１、Ａ２のなす角度を０〜９０度の範囲に制限し、余弦の値としては０〜１の数値を出力するようにしている。例えば、２つのモードベクトルＡ１、Ａ２のなす角が０度のとき、ｃｏｓ（０）=１となり、なす角が９０度のときｃｏｓ（９０）=０となる。この余弦の値を１から減算することで２つのモードベクトルＡ１、Ａ２の方向が同じなら０、違っているなら０より大きな値、９０度違っているなら最大距離の１を出力する。従って、数式３により計算される値ｄを、２つのモードベクトル間の距離尺度として採用することができる。
【００５３】
また、本実施形態では、前述の距離尺度を用いてＫ−ｍｅａｎｓ法を適用し、複数のモードベクトルＡ（ｔ２）を２つのクラスターに分離している。運転者の運転姿勢に変化がなければ、大部分のモードベクトルＡ（ｔ２）は、１つのクラスターに分類され、さらに、２つのクラスターへの分離は、クラスタリング処理を迅速に行い得るとのメリットがあるためである。ただし、クラスタリング処理において、複数のモードベクトルＡ（ｔ２）を３以上のクラスターに分類するようにしても良い。
【００５４】
安定モードベクトル計算部１４０は、上述した図２のフローチャートのステップＳ１４０〜Ｓ１６０の処理を通じて安定モードベクトルＡｓｔｂ（ｔ２）を算出する。そして、安定モードベクトル計算部１４０は、算出した安定モードベクトルＡｓｔｂ（ｔ２）を呼吸信号生成部１５０及び変動区間判定部１６０に与える。
【００５５】
変動区間判定部１６０は、安定モードベクトル計算部１４０によって算出された安定モードベクトルＡｓｔｂ（ｔ２）と、モードベクトル計算部１３０によって算出されたモードベクトルＡ（ｔ）とを比較する。そして、その比較結果に基づき、検出信号Ｙ（ｔ）の時系列データに、呼吸体動以外の体動による影響が相対的に多く含まれている区間を特定する。
【００５６】
より詳細には、変動区間判定部１６０は、図２のフローチャートのステップＳ１７０に示すように、安定モードベクトル計算部１４０によって算出された安定モードベクトルＡｓｔｂ（ｔ２）と、モードベクトル計算部１３０によって算出されたモードベクトルＡ（ｔ）との乖離の大きさを示す乖離値を、上述した距離尺度を用いて算出する。すなわち、以下の数式４に従い、乖離値ｄｓｔ（ｔ２）を求める。この乖離値ｄｓｔ（ｔ２）は、０〜１までの値を取り、時間的に変動する。
（数４）
ｄｓｔ（ｔ２）＝１−ａｂｓ( Ａｓｔｂ（ｔ２）’＊Ａ（ｔ２）)
【００５７】
そして、変動区間判定部１６０は、図２のフローチャートのステップＳ１８０に示すように、所定の期間に渡って複数回算出される乖離の大きさを示す乖離値の時系列データに基づき、なまし処理されたなまし処理乖離値を算出する。このなまし処理としては、例えば、１２０個の乖離値ｄｓｔ（ｔ２）の時系列データに基づき、その１２０個の乖離値ｄｓｔ（ｔ２）の中央値を逐次計算する。すなわち、中央値フィルタ処理を行う。そして、計算した乖離値ｄｓｔ（ｔ２）の中央値を、なまし処理乖離値として出力する。ただし、なまし処理としては、中央値フィルタ処理に限られず、例えば時間移動平均など、他の処理を適用しても良い。
【００５８】
さらに、変動区間判定部１６０は、図２のフローチャートのステップＳ１９０に示すように、なまし処理乖離値と所定の閾値とを大小比較する。その比較結果は、評価部１７０に与えられる。
【００５９】
一方、呼吸信号生成部１５０は、図２のフローチャートのステップＳ２００に示すように、安定モードベクトル計算部１４０によって算出された安定モードベクトルＡｓｔｂ（ｔ２）と複数の圧力センサの検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）とから、推定呼吸信号ｘｅｓｔ（ｔ）を算出する。
【００６０】
数式１に基づいて説明したように、フィルタリング処理された検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）は、呼吸信号成分Ａｘ（ｔ）と、モデル誤差ｎとを含むものとなるため、以下の数式５が成り立つ。
（数５）
Ｙｄｅｔｒ（ｔ）＝Ａｘ（ｔ）＋ｎ（ｔ）
【００６１】
ここで、呼吸体動以外の体動による影響が相対的に小さい区間においては、モデル誤差ｎ（ｔ）は無視することができる。従って、呼吸信号ｘ（ｔ）は、モードベクトルの転置行列とフィルタリング処理後の検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）の行列との積により近似値を求めることができる。このような理由から、ステップＳ２００において、安定モードベクトルＡｓｔｂ（ｔ２）の各要素と、対応する圧力センサの検出信号Ｙｄｅｔｒ（ｔ）とをそれぞれ乗算するとともに、それらの乗算結果を加算することにより、推定呼吸信号ｘｅｓｔ（ｔ）を求めることができる。
【００６２】
評価部１７０は、図２のフローチャートのステップ２１０に示すように、変動区間判定部１６０から与えられた比較結果が、なまし処理乖離値が所定の閾値未満であることを示しているか否かを判定する。そして、なまし処理乖離値が閾値未満であると判定した場合には、ステップＳ２２０に示すように、呼吸信号生成部１５０が生成した推定呼吸信号ｘｅｓｔ（ｔ）に基づいて、運転者の呼吸状態を評価する。具体的には、評価部１７０は、例えば、運転者の呼吸周期が正常範囲内であるか、呼吸の乱れが生じていないかどうかなどを評価する。そして、運転者の呼吸状態に何らかの異常が生じていると評価した場合には、音声や表示により、運転者に注意喚起を行ったり、運転の中止をアドバイスしたりする。あるいは、他の制御装置に対して制御信号を出力して、車両の速度を徐々に低下するなどの車両制御を行ったりする。
【００６３】
一方、評価部１７０は、変動区間判定部１６０から与えられた比較結果が、なまし処理乖離値が所定の閾値以上であることを示している場合には、ステップＳ２２０の処理をスキップする。これにより、図５に示されるように、変動区間判定部１６０が、呼吸体動以外の体動による影響が相対的に多く含まれていると判定した区間（評価非対象区間）において、呼吸信号生成部１５０によって生成される呼吸信号に基づく運転者の呼吸状態の評価を行わないようにすることができる。
【００６４】
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は、上述した実施形態に限定されることなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々変形して実施することが可能である。
【００６５】
例えば、上述した実施形態では、呼吸信号生成部１５０が、変動区間判定部１６０の判定結果によらず、推定呼吸信号ｘｅｓｔ（ｔ）の生成を常時行うものであった。しかしながら、変動区間判定部１６０によって、呼吸体動以外の体動の影響が小さいと判定された区間においてのみ、推定呼吸信号ｘｅｓｔ（ｔ）を生成するようにしても良い。
【符号の説明】
【００６６】
１０１〜１０ｎ  圧力センサ
１００  コンピュータ
１１０  検出部
１２０  前処理部
１３０  モードベクトル計算部
１４０  安定モードベクトル計算部
１５０  呼吸信号生成部
１６０  変動区間判定部
１７０  評価部
【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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