(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を取得する状態変化量取得手段３，４，７と、この状態変化量に基づいて被験者の状態を推定する状態推定手段７と、被験者の状態が安定状態か否かを判定する安定状態判定手段７と、安定状態と判定した場合に被験者の状態変化量又は被験者の状態を補正する補正手段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を取得する状態変化量取得手段と、
前記状態変化量取得手段で取得した状態変化量に基づいて被験者の状態を推定する状態推定手段と、
被験者の状態が安定状態か否かを判定する安定状態判定手段と、
前記安定状態判定手段で安定状態と判定した場合、被験者の状態変化量又は被験者の状態を補正する補正手段と
を備えることを特徴とする人の状態推定装置。
【請求項２】
前記状態変化量取得手段で取得した被験者の状態変化量から状態変化量密度を取得する状態変化量密度取得手段を備え、
前記補正手段は、前記安定状態判定手段で安定状態と判定した場合、前記状態変化量密度取得手段で取得した被験者の状態変化量密度に基づいて被験者の状態を推定し、当該状態変化量密度に基づいて推定した被験者の状態を用いて補正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。
【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推定する装置が各種提案されている。例えば、特許文献１に記載の人の状態推定装置では、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２００６−２５９２０４号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
被験者がリラックスして状態が安定している場合、刺激を与えたとしても生理反応などに変化がなくなり、状態変化量にも変化がなくなる。そのため、特許文献１の記載の装置では、状態変化量の相対的な変化によって覚醒レベルを推定しているため、被験者が安定状態になると、推定される覚醒レベルにも変化がなくなる。その結果、この推定される覚醒レベルに誤差が含まれていると、被験者の状態が変化するまでその誤差が覚醒レベルの中に定常誤差として残ったままとなる。
【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を取得する状態変化量取得手段と、状態変化量取得手段で取得した状態変化量に基づいて被験者の状態を推定する状態推定手段と、被験者の状態が安定状態か否かを判定する安定状態判定手段と、安定状態判定手段で安定状態と判定した場合、被験者の状態変化量又は被験者の状態を補正する補正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、状態変化量取得手段により被験者の状態変化量を取得し、状態推定手段によりその状態変化量に基づいて被験者の状態を推定する。状態変化量は、被験者の生理反応や行動反応などから求められる被験者の状態の変化を示す指標であり、例えば、実施の形態で説明するＳＰＲ値（ひいては、ＡＲ値）である。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。特に、人の状態推定装置では、安定状態判定手段により被験者の状態が安定状態か否かを判定する。安定状態になると、検出される状態変化量や推定される被験者の状態に変化がなくなり、定常誤差が残る場合がある。そこで、人の状態推定装置では、補正手段により被験者が安定状態の場合には被験者の状態変化量（ひいては、被験者の状態）又は被験者の状態を補正する。このように、人の状態推定装置では、被験者が安定状態になった場合には状態変化量又は状態を補正することにより、定常誤差を除去あるいは低減でき、人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、状態変化量取得手段で取得した被験者の状態変化量から状態変化量密度を取得する状態変化量密度取得手段を備え、補正手段は、安定状態判定手段で安定状態と判定した場合、状態変化量密度取得手段で取得した被験者の状態変化量密度に基づいて被験者の状態を推定し、当該状態変化量密度に基づいて推定した被験者の状態を用いて補正する構成としてもよい。
【０００８】
この人の状態推定装置では、状態変化量密度取得手段により被験者の状態変化量から状態変化量密度（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、補正手段により被験者が安定状態の場合には被験者の状態変化量密度に基づいて被験者の状態を推定し、この推定した被験者の状態に基づいて補正を行う。このように、人の状態推定装置では、被験者が安定状態になったときの状態変化量密度を用いることにより、被験者の状態の絶対推定することができる。この絶対推定値により補正を行うので、推定された眠気レベルに含まれる定常誤差を除去又は低減できる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明は、被験者が安定状態になった場合には状態変化量又は状態を補正することにより、人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】
【００１０】
以下、図面を参照して、本発明に係る人の状態推定装置の実施の形態を説明する。
【００１１】
本実施の形態では、本発明に係る人の状態推定装置を、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（状態変化量に相当）に基づいてＡＲ値を算出し、ＡＲ値に基づいて眠気レベル（状態に相当）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。
【００１２】
図１〜図１０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、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５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６は、安定状態になったときの眠気推定モデルで推定した眠気レベル、主観評価による眠気レベル、ＡＲ値の時間変化の一例である。図７は、本実施の形態に係るＡＲ値、ＡＲ’値、ＡＲＲ値の時間変化の一例である。図８は、安定状態の場合のＳＰＲ頻度と眠気レベルとの対応関係の一例である。図９は、本実施の形態に係るＳＰＲ頻度による眠気レベルの絶対推定を行うためのキャリブレーション区間の一例である。図１０は、実車試験における眠気推定モデルによる眠気レベル推定値、補正処理を行った場合の眠気レベル補正値、眠気レベル官能評価値の時間変化の一例である。
【００１３】
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、運転者が安定状態か否かを判定し、安定状態の場合には推定した眠気レベルの定常誤差を低減（除去）するためにＳＰＲ頻度（状態変化量密度に相当）から求めた絶対推定眠気レベルにより眠気レベルを補正する。
【００１４】
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眠気レベル推定方法及び眠気レベルの補正方法について説明する。なお、眠気推定モデルについては、第１〜第３眠気推定モデルについて説明するが、いずれのモデルでも適用可能である。
【００１５】
まず、眠気推定モデルを用いた眠気レベル推定方法について説明する。図２に示すように、状態推定を開始すると、一定周期（例えば、３０秒毎）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、式（１）により、そのＳＰＲ成分（ｓｐｒ（ｔ））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）における時間積分値（ＳＰＲ（ｔ））を算出する。この時間積分値が、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。ＳＰＲ値としては、時間積分値の他に、所定の処理区間におけるＳＰＲ成分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）やＳＰＲ成分の所定の処理区間の平均値でもよい。
【数１】
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【００１６】
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（２）によりＳＰＲのＡＲ値（ＡＲ（ｔ））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２】
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【００１７】
式（２）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。
【００１８】
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。
【００１９】
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（３）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３】
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【００２０】
式（３）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。
【００２１】
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。
【００２２】
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。
【００２３】
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。
【００２４】
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、上記したノイズの影響などで推定精度が低下する場合がある。そこで、ＡＲ値の反映度合いを調整可能とするために、式（４）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４】
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【００２５】
式（４）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（ｄｅｎ（ｔ））は、ＳＰＲの単位時間当たりの頻度であり、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４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。
【００２６】
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（ノイズを拾う可能性が高い）、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。
【００２７】
図５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５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。
【００２８】
上記したように、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、第２眠気推定モデルでは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。そこで、覚醒刺激による効果を反映するために、式（５）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５】
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【００２９】
式（５）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。
【００３０】
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。
【００３１】
図５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５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。
【００３２】
次に、眠気レベルの補正方法について説明する。人がリラックスして安定状態になった場合、刺激を与えたとしても皮膚電位反応（ＳＰＲ）などの生理反応に変化が無くなる。そのため、上記の眠気推定モデルではＳＰＲ値の相対変化であるＡＲ値を利用しているので、図６に示すように、被験者（例えば、運転者）が安定状態のときにはＡＲ値にも変化が無くなり（破線の矩形ＳＣ内のＡＲ値）、眠気推定モデルで推定される眠気レベルＬＥにも変化が無くなる。しかも、眠気推定モデルでは前回推定された眠気レベルを加味しているので、推定される眠気レベルに誤差が含まれていると、その誤差が定常誤差として残る。
【００３３】
図６には、被験者が主観的に判断した眠気レベルＬＳも示しており、被験者が安定状態になったときには、眠気推定モデルで推定される眠気レベルＬＥと被験者が主観評価した眠気レベルＬＳとの間には差ＳＥが生じる。このように、推定される眠気レベルＬＥが被験者が感じている眠気レベルＬＳに対して略一定量ずれており、定常誤差が生じている。そこで、運転者が安定状態になった場合（ＡＲ値に変化がない場合）に、定常誤差を低減（除去）するために、眠気推定モデルで推定した眠気レベルを補正する必要がある。
【００３４】
ＡＲ値の変化を判定するために、ＡＲ値を算出する毎に、ＡＲ値を用いて、式（６）によりＡＲ’値を算出する（図７参照）。ＡＲ’値は、ＡＲ値に１加算した値であり、０以上の値となる。さらに、今回のＡＲ’値を含めて過去の６つのＡＲ’値を用いて、式（７）によりＡＲＲ値を算出する（図７参照）。ＡＲＲ値は、ＡＲ値の変化を示す指標であり、値が１の場合にＡＲ値に変化なし。ちなみに、ＥＤＡの反応はかなり時間分解能も良いため、ノイズを拾い易い。そこで、ＡＲＲ値を求めるときに、６つのＡＲ値（過去にＡＲＲ値を算出したときに用いたＡＲ値も含む）用いてＡＲＲ値を算出している。
【数６】
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【００３５】
ＡＲＲ値を算出する毎に、０．８＜ＡＲＲ（ｔ）＜１．２の条件を満たすか否かを判定する。この条件を満たす場合、ＡＲ値が変化していない（すなわち、運転者が安定状態である）と判断し、眠気レベルを補正する。図７に示す例の場合、ＡＲＲ（ｔ−４），・・・，ＡＲＲ（ｔ）が上記の条件を満たしており、このときに運転者の状態が安定している。
【００３６】
図８には、被験者が安定状態の場合の各眠気レベル（官能評価値）におけるＳＰＲ頻度を示しており、ＳＰＲ頻度の平均値を実線ＡＬ１，ＡＬ２で表している。図８の例では、二人の被験者について示しているが、実線ＡＬ１、ＡＬ２から判るように、二人の被験者は同様の傾向を示している。この傾向としては、覚醒が高いときにはＳＰＲ頻度が多く、覚醒が低くなるとＳＰＲ頻度が少なくなり、そのＳＰＲ頻度の絶対量も殆ど同じである。この安定状態のときのＳＰＲ頻度と眠気レベルとの関係に基づいて、覚醒が更に低いレベルまでのＳＰＲ頻度と眠気レベルとの関係を予測すると、一点鎖線で示すような予測線ＰＬ１，ＰＬ２が得られる。この予測線ＰＬ１と予測線ＰＬ２も同様の予測線となる。さらに、他の多数の被験者に対して同様の実験を行った場合でも、ＳＰＲ頻度と眠気レベルとの関係は同様の傾向が得られ、同様の予測線が得られた。
【００３７】
このように、人が安定状態になった場合、ＳＰＲ頻度と眠気レベル（覚醒レベル）との関係は万人に共通であり、比例関係にある。そこで、この関係を利用して、ＳＰＲ頻度から眠気レベルを絶対推定する。式（８）には、多数の被験者の実験結果から求めたＳＰＲ頻度を変数とした絶対推定眠気レベルＤＬＲ値の算出式を示している。式（８）において、ＤＬＲ（ｔ）は今回の眠気レベルの絶対相対値であり、ｄｅｎ（ｔ）は今回算出されたＳＰＲ頻度である。
【数７】
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【００３８】
上記したように、ＥＤＡの反応はかなり時間分解能も良いため、ノイズを拾い易い。そのため、局所的なＳＰＲ頻度だけを用いて眠気レベルを絶対推定した場合、その絶対推定値の精度が低下する虞がある。そこで、ある程度の時間幅を有するキャリブレーション区間を設定し、このキャリブレーション区間における複数のＳＰＲ頻度の平均値を求め、さらに、複数のＳＰＲ頻度の平均値から絶対推定眠気レベルＤＬＲ値を求める。このように、キャリブレーション区間の多数のＳＰＲ頻度を平滑化したＳＰＲ頻度を用いて絶対推定眠気レベルＤＬＲ値を算出する。
【００３９】
本実施の形態では、図９に示すように、キャリブレーション区間として５分間設定し、さらに、重複する３つのＳＰＲ頻度計測区間（１）、（２）、（３）する。そして、各区間において３０秒毎に算出された６つのＳＰＲ頻度の平均値をそれぞれ求め、この３つの区間（１）、（２）、（３）のＳＰＲ頻度の平均値を用いて絶対推定眠気レベルを求める。具体的には、式（９）によりｔ０〜ｔ１のＳＰＲ頻度計測区間（１）の６つのＳＰＲ頻度を用いて平均値ｄｅｎ１を算出し、式（１０）によりｔ２〜ｔ３のＳＰＲ頻度計測区間（２）の６つのＳＰＲ頻度を用いて平均値ｄｅｎ２を算出し、式（１１）によりｔ４〜ｔ５のＳＰＲ頻度計測区間（３）の６つのＳＰＲ頻度を用いて平均値ｄｅｎ３を算出する。そして。式（１２）により、３つのＳＰＲ頻度計測区間のｄｅｎ１，ｄｅｎ２，ｄｅｎ３を用いて絶対推定眠気レベルＤＬＲ（ｔ）を算出する。
【数８】
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【００４０】
なお、上記したように眠気レベルの初期値ＤＬ（０）を６（Ｄ０）と固定するのでなく、上記の走行開始直後のキャリブレーション区間において、式（９）〜式（１２）により、ＳＰＲ頻度から絶対推定眠気レベルＤＬＲ（０）を算出し、このＤＬＲ（０）を初期値ＤＬ（０）としてもよい。
【００４１】
そして、式（１３）により、このＳＰＲ頻度から求めた絶対推定眠気レベルＤＬＲ値と眠気推定モデルで求めた眠気レベルＤＬ値を用いて、眠気レベルＤＬ値の補正値を算出する。
【数９】
2009172292.tif 000011
【００４２】
図１０には、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るとともに眠気が強くなった場合には運転者に音などの覚醒刺激を与え、眠気推定モデル（例えば、第３眠気推定モデル）によって眠気レベルを求め、運転者が安定状態になった場合にはＳＰＲ頻度から求めた絶対推定眠気レベルによって補正した眠気レベルも求め、眠気レベルの官能評価値も求めている。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１０において実線ＬＰは官能評価値の時間変化を示しており、一点鎖線ＬＥは眠気推定モデルによる眠気レベルの推定値の時間変化を示しており、破線ＬＲは補正処理による眠気レベルの補正値の時間変化を示している。この結果から判るように、眠気推定モデルによる眠気レベルの推定値は、官能評価値と乖離しており、定常誤差を含んでいる。しかし、眠気レベルの補正値は、眠気レベルの補正値と比較して、官能評価値に追従しており、定常誤差が低減（除去）されている。
【００４３】
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。ここで、第３眠気推定モデルを用いた場合について説明する。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状態変化量取得手段に相当し、ＥＣＵ７における各処理が特許請求の範囲に記載する状態推定手段、安定状態判定手段、補正手段、状態変化量密度取得手段に相当する。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
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、運転者が安定状態か否かを判定し、安定状態の場合には推定した眠気レベルをＳＰＲ頻度から求めた絶対推定眠気レベルにより補正する。そして、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。
【００４９】
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。
【００５０】
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、式（１）により、そのＳＰＲ成分の時系列データから今回のＳＰＲ値を算出し、バッファリングする。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頻度とし、バッファリングする。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）を算出し、バッファリングする。
【００５１】
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（２）により、今回のＳＰＲ値と前回のＳＰＲ値を用いて、今回のＡＲ値を算出し、バッファリングする。
【００５２】
さらに、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、バッファリングする。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（２）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値を算出し、バッファリングする。
【００５３】
そして、ＥＣＵ７では、式（５）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し、バッファリングする。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】
また、今回のＡＲ値を求めると、ＥＣＵ７では、式（６）により、今回のＡＲ値を用いて、今回のＡＲ’値を算出し、バッファリングする。そして、ＥＣＵ７では、過去の５回分のＡＲ’値を読み出し、式（７）により、今回のＡＲ’値を含めて６つのＡＲ’値を用いて、今回のＡＲＲ値を算出する。さらに、ＥＣＵ７では、０．８＜今回のＡＲＲ値＜１．２を満たすか否かを判定する。今回のＡＲＲ値が０．８以下又は１．２以上の場合、ＥＣＵ７では、第３眠気推定モデルで推定した眠気レベルを今回の眠気レベルと確定する。
【００５５】
０．８＜今回のＡＲＲ値＜１．２の場合（運転者が安定状態の場合）、ＥＣＵ７では、現時点から過去に遡ってキャリブレーション区間を設定し、キャリブレーション区間に含まれるＳＰＲ頻度を全て読み出す。そして、ＥＣＵ７では、式（９）によりＳＰＲ頻度計測区間（１）の６つのＳＰＲ頻度を用いて平均値ｄｅｎ１を算出し、式（１０）によりＳＰＲ頻度計測区間（２）の６つのＳＰＲ頻度を用いて平均値ｄｅｎ２を算出し、式（１１）によりＳＰＲ頻度計測区間（３）の６つのＳＰＲ頻度を用いて平均値ｄｅｎ３を算出する。さらに、ＥＣＵ７では、式（１２）により、３つの平均値ｄｅｎ１、ｄｅｎ２、ｄｅｎ３を用いて、今回の絶対推定眠気レベルを算出する。
【００５６】
そして、ＥＣＵ７では、第３眠気推定モデルで推定した眠気レベルとＳＰＲ頻度から算出した絶対推定眠気レベルとに差があるか否かを判定する。差がある場合、ＥＣＵ７では、式（１３）により、第３眠気推定モデルで推定した眠気レベルとキャリブレーション区間のＳＰＲ頻度から算出した絶対推定眠気レベルを用いて、今回の眠気レベル（補正値）を算出する。差が無い場合、ＥＣＵ７では、第３眠気推定モデルで推定した眠気レベルを今回の眠気レベルとする。
【００５７】
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。
【００５８】
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。特に、ＥＣＵ７における補正処理については図１１のフローチャートに沿って説明する。図１１は、図１のＥＣＵにおける補正処理の流れを示すフローチャートである。
【００５９】
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。なお、このキャリブレーション区間で、ＳＰＲ頻度から眠気レベルを絶対推定し、その絶対推定眠気レベルを初期値としてもよい。
【００６０】
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。
【００６１】
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。
【００６２】
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、式（１）により今回のリファレンス刺激に対するＳＰＲ値（ＳＰＲ（ｔ））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（ｄｅｎ（ｔ））を求める。そして、ＥＣＵ７では、式（２）により、今回のリファレンス刺激に対するＳＰＲ値（ＳＰＲ（ｔ））と前回のリファレンス刺激に対するＳＰＲ値（ＳＰＲ（ｔ−１））から今回のＡＲ値（ＡＲ（ｔ））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（ｄｅｎ（ｔ））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。
【００６３】
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、式（１）により覚醒刺激に対するＳＰＲ値（ＳＰＲ（ｔｓ））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（ｄｅｎ（ｔｓ））を求める。そして、ＥＣＵ７では、式（２）により、覚醒刺激に対するＳＰＲ値（ＳＰＲ（ｔｓ））と前回のリファレンス刺激に対するＳＰＲ値（ＳＰＲ（ｔ−１））から覚醒刺激に対するＡＲ値（ＡＲ（ｔｓ））を算出する。また、ＥＣＵ７では、覚醒刺激に対するＳＰＲ頻度（ｄｅｎ（ｔｓ））に基づいてゲインτを設定する。
【００６４】
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（５）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（ＡＲ（ｔ））、覚醒刺激に対するＡＲ値（ＡＲ（ｔｓ））（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（ＤＬ（ｔ−１））を用いて、今回の眠気レベル（ＤＬ（ｔ））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。
【００６５】
さらに、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（６）により、ＡＲ値（ＡＲ（ｔ））から今回のＡＲ’値（ＡＲ’（ｔ））を求める（Ｓ１）。さらに、ＥＣＵ７では、式（７）により、今回を含めて６つのＡＲ’値（ＡＲ’（ｔ−５），・・・，ＡＲ’（ｔ））から今回のＡＲＲ値（ＡＲＲ（ｔ））を求める（Ｓ１）。そして、ＥＣＵ７では、今回のＡＲＲ値（ＡＲＲ（ｔ））が０．８より大きくかつ１．２より小さいか否かを判定する（Ｓ２）。
【００６６】
Ｓ２にて今回のＡＲＲ値（ＡＲＲ（ｔ））が０．８以下又は１．２以上と判定した場合、運転者が安定状態でないと判断し、ＥＣＵ７では、第３眠気推定モデルで求めた今回の眠気レベル（ＤＬ（ｔ））をそのまま今回の眠気レベル（ＤＬ（ｔ））とする。
【００６７】
Ｓ２にて今回のＡＲＲ値（ＡＲＲ（ｔ））が０．８より大きくかつ１．２より小さいと判定した場合、運転者が安定状態と判断し、ＥＣＵ７では、現時点から過去に遡ってキャリブレーション区間を設定する。そして、ＥＣＵ７では、式（９）、式（１０）、式（１１）により、ＳＰＲ頻度計測区間（１），（２），（３）の各区間でのＳＰＲ頻度（ｄｅｎ（ｔ））から各区間でのＳＰＲ頻度の平均値ｄｅｎ１，ｄｅｎ２，ｄｅｎ３をそれぞれ算出する（Ｓ３）。さらに、ＥＣＵ７では、式（１２）により、ＳＰＲ頻度の平均値ｄｅｎ１，ｄｅｎ２，ｄｅｎ３から絶対推定眠気レベル（ＤＬＲ（ｔ））を算出する（Ｓ３）。
【００６８】
ＥＣＵ７では、ＳＰＲ頻度から求めた絶対推定眠気レベル（ＤＬＲ（ｔ））と第３眠気推定モデルで求めた眠気レベル（ＤＬ（ｔ））との差の絶対値が０より大きいか否かを判定する（Ｓ４）。Ｓ４にて差の絶対値が０と判定した場合、第３眠気推定モデルで求めた眠気レベル（ＤＬ（ｔ））には定常誤差が含まれていないと判断し、ＥＣＵ７では、第３眠気推定モデルで求めた今回の眠気レベル（ＤＬ（ｔ））をそのまま今回の眠気レベル（ＤＬ（ｔ））とする。一方、Ｓ４にて差の絶対値が０より大きいと判定した場合、第３眠気推定モデルで求めた眠気レベル（ＤＬ（ｔ））には定常誤差が含まれていると判断し、ＥＣＵ７では、式（１３）により、ＳＰＲ頻度から求めた絶対推定眠気レベル（ＤＬＲ（ｔ））と第３眠気推定モデルで求めた眠気レベル（ＤＬ（ｔ））から今回の眠気レベル（補正値）（ＤＬ（ｔ））を算出する（Ｓ５）。
【００６９】
今回の眠気レベルを求める毎に、ＥＣＵ７では、今回の眠気レベル（ＤＬ（ｔ））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（ＤＬ（ｔ））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（ＤＬ（ｔ））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（ＤＬ（ｔ））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。
【００７０】
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。
【００７１】
この状態推定システム１によれば、運転者が安定状態になった場合にＳＰＲ頻度から絶対推定した眠気レベルを用いて眠気推定モデルで推定した眠気レベルを補正することにより、ＳＰＲ値の相対変化から推定した眠気レベルに含まれていた定常誤差を低減（除去）でき、運転者の眠気レベルを高精度に推定することができる。この際、状態推定システム１では、運転者が安定状態のときのＳＰＲ頻度を用いることにより、眠気レベルの絶対値を高精度に推定することができる。
【００７２】
また、状態推定システム１では、絶対推定眠気レベルの算出やＡＲＲ値の算出の際に重複する複数のデータを用いて算出するので、算出される値がノイズに対してロバストである。また、状態推定システム１では、ＡＲ値の変化によって運転者の安定状態を判定するので、運転者の安定状態を高精度に判定できる。
【００７３】
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。
【００７４】
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。
【００７５】
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。
【００７６】
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。
【００７７】
また、本実施の形態では状態変化量として生理指標の一つである皮膚電気活動（ＥＤＡ）、特に、皮膚電位反応（ＳＰＲ）を利用したが、他の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。
【００７８】
また、本実施の形態では状態変化量として生理指標を用いて人の状態推定を行う構成としたが、生理指標以外の状態変化量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。
【００７９】
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。
【００８０】
また、本実施の形態では眠気レベル（人の状態）を推定するための第１〜第３の眠気推定モデルを示したが、人の状態を推定する方法としては他の様々な方法が適用可能である。リファレンス刺激を付与せずに、人の状態を推定する方法でもよい。
【００８１】
また、本実施の形態では運転者が安定状態の場合に眠気レベル（被験者の状態）を補正する構成としたが、被験者が安定状態の場合にＳＰＲ値などの被験者の状態変化量を補正する構成としてもよい。
【００８２】
また、本実施の形態では運転者が安定状態になった場合に眠気推定モデルで求めた眠気レベルとＳＰＲ頻度から求めた絶対推定眠気レベルとの平均値を眠気レベルの補正値としたが、ＳＰＲ頻度から求めた絶対推定眠気レベルをそのまま眠気レベルの補正値としてもよい。
【００８３】
また、本実施の形態ではＳＰＲ頻度から絶対推定眠気レベルを求め、絶対推定眠気レベルを用いて眠気レベルを補正する構成としたが、他の方法によって眠気レベルを補正してもよい。
【００８４】
また、本実施の形態ではＡＲ値からＡＲ’値を求め、複数個のＡＲ’値からＡＲＲ値を求め、ＡＲＲ値に基づいて運転者の安定状態を判定する構成としたが、他の方法によって安定状態を判定してもよい。
【００８５】
また、本実施の形態ではＳＰＲ頻度から絶対推定眠気レベルを求めるためにキャリブレーション区間を設定し、キャリブレーション区間に含まれる複数個のＳＰＲ頻度から絶対推定眠気レベルを算出する構成としたが、ノイズが十分に低レベルなら、今回のＳＰＲ頻度だけから絶対推定眠気レベルを算出してもよい。
【００８６】
また、本実施の形態では絶対推定眠気レベルを算出するための万人に共通の一次式を示したが、個人毎に学習した一次式を設定してもよい。
【００８７】
また、本実施の形態ではＳＰＲ頻度を変数とする一次式によって絶対推定眠気レベルを算出する構成としたが、他の方法によって絶対推定眠気レベルを求めてもよい。例えば、図１２に示すような眠気レベルとＳＰＲ頻度との関係を示すルックアップテーブルを用意し、このルックアップテーブル（各閾値）を参照して、ＳＰＲ頻度に応じた眠気レベルを抽出するようにしてもよい。ルックアップテーブルは、万人に共通のものでもよいし、あるいは、個人毎のものでもよい。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【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】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５】本実施の形態に係るＳＰＲ頻度の時間変化の一例である。
【図６】安定状態になったときの眠気推定モデルで推定した眠気レベル、主観評価による眠気レベル、ＡＲ値の時間変化の一例である。
【図７】本実施の形態に係るＡＲ値、ＡＲ’値、ＡＲＲ値の時間変化の一例である。
【図８】安定状態の場合のＳＰＲ頻度と眠気レベルとの対応関係の一例であり、（ａ）が被験者Ａであり、（ｂ）が被験者Ｂである。
【図９】本実施の形態に係るＳＰＲ頻度による眠気レベルの絶対推定を行うためのキャリブレーション区間の一例である。
【図１０】実車試験における眠気推定モデルによる眠気レベル推定値、補正処理を行った場合の眠気レベル補正値、眠気レベル官能評価値の時間変化の一例である。
【図１１】図１のＥＣＵにおける補正処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】ＳＰＲ頻度による眠気レベルの絶対推定を行うためのルックアップテーブルの一例である。
【符号の説明】
【００８９】
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】
2009172292.tif 000012
【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】
2009172292.tif 000018
【図８】
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【図９】
2009172292.tif 000020
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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