(57)【要約】【課題】被験者の心理状態を高精度に推定する心理状態推定装置を提供することを課題とする。【解決手段】被験者の心理状態を推定する心理状態推定装置１であって、被験者に与える刺激付与パターンを設定する刺激設定手段５と、刺激付与パターンに基づいて被験者に刺激を付与する刺激付与手段２，５と、被験者の生体情報を取得する生体情報取得手段３と、その取得した生体情報により付与した刺激に対する生体情報の変化を取得する生体情報変化取得手段６と、設定した刺激付与パターンと取得した刺激に対する生体情報の変化とを対応付けて被験者の心理状態推定用パラメータを学習する学習手段６と、学習した被験者の心理状態推定用パラメータに基づいて被験者の心理状態を推定する推定手段８，９，１１とを備えることを特徴とする。【選択図】図３
2009018047.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の心理状態を推定する心理状態推定装置であって、
被験者に与える刺激付与パターンを設定する刺激設定手段と、
前記刺激設定手段で設定した刺激付与パターンに基づいて被験者に刺激を付与する刺激付与手段と、
被験者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
前記生体情報取得手段で取得した生体情報により前記刺激付与手段で付与した刺激に対する生体情報の変化を取得する生体情報変化取得手段と、
前記刺激設定手段で設定した刺激付与パターンと前記生体情報変化取得手段で取得した刺激に対する生体情報の変化とを対応付けて被験者の心理状態推定用パラメータを学習する学習手段と、
前記学習手段で学習した被験者の心理状態推定用パラメータに基づいて被験者の心理状態を推定する推定手段と
を備えることを特徴とする心理状態推定装置。
【請求項２】
被験者にとっての外的事象に対する認知反応を判定する認知反応判定手段を備え、
前記刺激設定手段は、認知反応を被験者が示すような刺激付与パターンを設定し、
前記学習手段は、外的事象に対する認知反応の判定基準を学習し、
前記認知反応判定手段は、前記学習手段で学習した判定基準に基づいて外的事象に対する認知反応を判定し、
前記推定手段は、前記認知反応判定手段で判定した認知反応に基づいて被験者の心理状態を推定することを特徴とする請求項１に記載する心理状態推定装置。
【請求項３】
前記認知反応判定手段で判定した認知反応に基づいて被験者の心理状態の変化への影響度を取得する影響度取得手段を備え、
前記推定手段は、前記生体情報取得手段で取得した生体情報と前記影響度取得手段で取得した影響度に基づいて被験者の心理状態を推定することを特徴とする請求項２に記載する心理状態推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、イライラ状態などの被験者の心理状態を推定する心理状態推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
運転中の安全性を向上させるために、イライラ状態などの運転者の心理状態を推定する装置が各種提案されている。この推定装置としては、例えば、特許文献１に記載の装置では、被験者の心拍数や血圧などの生体情報を検出し、その検出した生体情報と予め設定した閾値との大小関係によってイライラ状態などを判定する。また、特許文献２に記載の装置では、生体情報だけでなく、車速や天候などによる道路負荷量を考慮してイライラ状態などを判定する。
【特許文献１】特開２００６−３４８０３号公報
【特許文献２】特開２００３−６１９３９号公報
【特許文献３】特開２００５−１５７６６２号公報
【特許文献４】特開２００４−２４８７９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
生体情報に基づいてイライラ状態を判定する場合、予め設定した数値基準（閾値）で判定しているので、イライラ状態を誤判定する虞がある。例えば、イライラ状態が高くなった場合に心拍数や血圧が上昇するので、通常より高い心拍数や血圧を閾値としてそれぞれ設定し、心拍数や血圧がその各閾値以上になるとイライラ状態が高いと判定する。しかし、心拍数や血圧が上昇するのは、イライラ状態が高いときだけでなく、大声を出して笑っているときなどの他の状態のときにも上昇する場合がある。したがって、イライラ状態が高くないときでも、イライラ状態が高いと判定される場合がある。このように、生体情報だけでは、イライラ状態の推定精度が低くなる。
【０００４】
また、生体情報に加えて道路負荷量（外的な環境要因）も考慮してイライラ状態を判定する場合、このような環境要因に対する反応は個人個人で異なるので、イライラ状態を誤判定する虞がある。例えば、ある規模の渋滞に遭遇した場合、全ての運転者が一律に同じ度合いのイライラ状態を示すのではなく、ある運転者は渋滞になることを予測していたのでイライラ状態が高くならないが、他の運転者は急いでいたのでイライラ状態が高くなる場合がある。したがって、実際には、同じ環境要因に遭遇した場合でも、個人個人の状況によってイライラ状態への影響が異なる。このように、生体情報に環境要因を加味した場合でも、イライラ状態の推定精度が低くなる。
【０００５】
そこで、本発明は、被験者の心理状態を高精度に推定する心理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】
【０００６】
本発明に係る心理状態推定装置は、被験者の心理状態を推定する心理状態推定装置であって、被験者に与える刺激付与パターンを設定する刺激設定手段と、刺激設定手段で設定した刺激付与パターンに基づいて被験者に刺激を付与する刺激付与手段と、被験者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、生体情報取得手段で取得した生体情報により刺激付与手段で付与した刺激に対する生体情報の変化を取得する生体情報変化取得手段と、刺激設定手段で設定した刺激付与パターンと生体情報変化取得手段で取得した刺激に対する生体情報の変化とを対応付けて被験者の心理状態推定用パラメータを学習する学習手段と、学習手段で学習した被験者の心理状態推定用パラメータに基づいて被験者の心理状態を推定する推定手段とを備えることを特徴とする。
【０００７】
この心理状態推定装置では、刺激設定手段により被験者に与える刺激の付与パターンを設定し、刺激付与手段によりその刺激付与パターンに基づいて被験者に刺激を付与する。この刺激付与パターンは、学習したい心理状態推定用パラメータの状態に被験者がなるような刺激を付与するパターンであり、刺激の種類、刺激の内容、刺激の大きさ、刺激の強さなどが示されている。学習するために刺激を付与したときに、心理状態推定装置では、生体情報取得手段により被験者の生体情報を取得し、生体情報変化取得手段によりこの取得した刺激から付与した刺激に対する生体情報の変化を取得する。このとき、刺激付与パターンに従って学習したい心理状態推定用パラメータの状態になるような刺激が付与されているので、学習したい心理状態推定用パラメータの状態になったときの被験者の生体情報の変化が判る。そこで、心理状態推定装置では、学習手段により刺激付与パターンと刺激に対する生体情報の変化とを対応付けて被験者の心理状態推定用パラメータを学習する。そして、心理状態推定装置では、推定手段によりその学習した心理状態推定用パラメータに基づいて被験者の心理状態を推定する。このように、この心理状態推定装置では、被験者の心理状態を推定するための心理状態推定用パラメータを被験者個々に学習することにより、被験者個々に心理状態の推定基準を設定でき、被験者個々の心理状態を高精度に推定できる。さらに、この心理状態推定装置では、付与パターンを決めて能動的に刺激を付与して学習するので、早期にかつ的確な学習を行うことができる。
【０００８】
なお、刺激は、付与するときのパターンをコントロールでき、被験者に対して付与可能な様々な刺激であり、例えば、音、表示画面である。生体情報は、人の心理状態が表れ、人から生体計測できる様々な情報であり、例えば、血圧、心拍数、皮膚電位である。心理状態推定用パラメータは、被験者の心理状態の推定基準となる様々なパラメータであり、例えば、心理状態が表れる生体情報や挙動情報に対する推定基準、外的事象を受けたときの被験者の認知反応の判定基準である。心理状態としては、例えば、イライラ状態、焦り状態、パニック状態である。
【０００９】
本発明の上記心理状態推定装置では、被験者にとっての外的事象に対する認知反応を判定する認知反応判定手段を備え、刺激設定手段は、認知反応を被験者が示すような刺激付与パターンを設定し、学習手段は、外的事象に対する認知反応の判定基準を学習し、認知反応判定手段は、学習手段で学習した判定基準に基づいて外的事象に対する認知反応を判定し、推定手段は、認知反応判定手段で判定した認知反応に基づいて被験者の心理状態を推定する構成としてもよい。
【００１０】
この心理状態推定装置では、刺激設定手段により学習したい認知反応を被験者が示すような刺激の付与パターンを設定し、刺激付与手段によりその刺激付与パターンに基づいて被験者に刺激を付与する。そして、心理状態推定装置では、学習手段によりこの付与した刺激に対する生体情報の変化に基づいて被験者の外的事象に対する認知反応の判定基準を学習する。さらに、心理状態推定装置では、認知反応判定手段によりその学習した判定基準に基づいて被験者の外的事象に対する認知反応を判定し、推定手段により判定した認知反応に基づいて被験者の心理状態を推定する。このように、この心理状態推定装置では、被験者個々の外的事象に対する認知反応を学習して被験者個々の心理状態を推定することにより、外的事象が心理状態に与える影響を被験者個々に的確に反映でき、被験者個々の心理状態を高精度に推定できる。また、この心理状態推定装置では、外的事象に対する認知反応を利用することにより、外的事象に対する認知反応は瞬間的に反応として表れるので、被験者の心理状態の瞬時の変化に対応することができる。
【００１１】
なお、外的事象は、被験者の心理状態に影響を与える外的な様々な事象（要因）であり、例えば、運転者の場合には渋滞、割込み、道路状況である。認知反応は、被験者が外的事象を受けたときに、その外的事象に対する被験者の認知の反応であり、例えば、定位反応（慣れた外的事象に対する反応であり、反応が低い）、防御反応（外的事象に対して警戒する反応であり、反応が高い）、無反応（外的事象に気付いておらず、反応が無し）である。
【００１２】
本発明の上記心理状態推定装置では、認知反応判定手段で判定した認知反応に基づいて被験者の心理状態の変化への影響度を取得する影響度取得手段を備え、推定手段は、生体情報取得手段で取得した生体情報と影響度取得手段で取得した影響度に基づいて被験者の心理状態を推定する構成としてもよい。
【００１３】
この心理状態推定装置では、生体情報取得手段により心理状態が表れるような被験者の生体情報を取得する。また、心理状態推定装置では、影響度取得手段により判定した外的事象に対する認知反応に基づいて被験者の心理状態の変化への影響度を取得する。そして、心理状態推定装置では、推定手段により心理状態が表れる生体情報と外的事象に対する認知反応による心理状態の変化への影響度に基づいて被験者の心理状態を推定する。このように、この心理状態推定装置では、被験者個々の生体情報に加えて外的事象に対する被験者個々の認知反応を考慮して被験者個々の心理状態を推定することにより、被験者個々の心理状態をより高精度に推定できる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明は、被験者の心理状態を推定するための心理状態推定用パラメータを被験者個々に学習することにより、被験者個々に心理状態の推定基準を設定でき、被験者個々の心理状態を高精度に推定できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面を参照して、本発明に係る心理状態推定装置の実施の形態を説明する。
【００１６】
本実施の形態では、本発明に係る心理状態推定装置を、車両に搭載され、運転者のイライラレベルを推定するイライラ推定装置に適用する。本発明に係るイライラ推定装置では、運転者のイライラ状態を表す生体情報に加えて運転者のイライラ状態に影響を与える環境要因自体とその環境要因に対する認知反応を考慮して運転者のイライラレベルを推定する。そして、本発明に係るイライラ推定装置では、その推定したイライラレベルを各種運転者支援装置、警報装置、イライラ緩和装置などに提供する。
【００１７】
図１及び図２に参照して、本実施の形態の概要について説明する。図１は、本実施の形態の概念図である。図２は、各刺激パターンに対する生体情報の時間変化である。本実施の形態では、運転者のイライラ状態を高める可能性のある外部からの環境要因に対して示す運転者の認知反応（防御反応、定位反応、無反応）の判定基準を学習する。そのために、運転者が各認知反応を示すと予測される刺激の付与パターン（刺激の種類、大きな、強さ、速さ、内容など）を設定し、その刺激パターンに従って車両側で意図的に作り出した刺激（警報音、クラクション、ナビ画面など）を運転者に付与する。そして、そのときの運転者の生体情報（心拍数、皮膚電位）をセンシングし、各認知反応に対する生体情報の特徴量を学習し、生体情報の特徴量の学習データを更新してゆく。この際、その更新した特徴量の学習データが認知反応の判定基準に対する更新条件を満たした場合には認知反応の判定基準を更新する。認知反応の判定基準には、最初に、初期値が設定されている。
【００１８】
また、環境要因として渋滞、割込み、道路状況（ワインディングロード、狭道など）をセンシングする。そして、いずれかの環境要因を検出した場合、運転者の生体情報をセンシングし、学習データベースに格納されている定位反応、防御反応、無反応の各判定基準に基づいて、生体情報の特徴量から運転者の認知反応を判定する。また、環境要因を検出した場合、その環境要因自体に対するイライラ影響度（基準値）を設定する。そして、イライラ影響度（基準値）に認知反応を加味して最終的なイライラ影響度を算出する。さらに、運転者のイライラ状態を表す生体情報（心拍数、血圧）をセンシングし、その生体反応に基づいてイライラレベル（基準値）を設定する。そして、イライラレベル（基準値）にイライラ影響度を反映して最終的なイライラレベルを推定する。なお、生体情報以外に運転者の挙動情報（表情、しぐさ、車両操作など）なども利用してもよい。
【００１９】
人が環境要因などの刺激を受けた場合、その刺激に対する認知反応が生体情報などに瞬時に表れる。そのため、認知反応の場合、生体情報に基づいてイライラ状態を判定する場合と比較すると、判定する区間を大幅に短くでき、秒単位であり、（生体情報に基づいてイライラ状態を判定する場合には分単位である）、また、判定に用いる生体情報の種類や判定基準も異なる。本実施の形態では、認知反応を判定するためには、瞬時に反応が出易い皮膚電位反応と心拍数を利用する。
【００２０】
防御反応は、刺激に対して警戒する反応であり、イライラ状態への準備段階であり、反応係数が高い。したがって、通常与えられていない刺激を運転者に与えることにより、運転者に防御反応が表れると予測できる。定位反応は、慣れた刺激への反応であり、イライラ状態へ移行し難く、反応係数が低い。したがって、通常与えられている刺激を運転者に与えることにより、運転者に定位反応が表れると予測できる。無反応は、刺激に気付いていない状態であり、イライラ状態への影響はなく、反応係数がゼロである。したがって、運転者に刺激を与えていないときに、運転者に無反応が表れると予測できる。
【００２１】
意図的に与える刺激としては、車両内に付与できる刺激であり、車両内に装備されているものを利用すると好適である。意図的に刺激を付与する場合、付与した刺激によって安全性を損なわない程度の刺激とし、その刺激を付与する装備品の商品性を損なわない程度の刺激とする。
【００２２】
刺激としては、例えば、警報音、クラクション、ナビ表示画面や音声、その他の各種音声、自動シートポジションがある。警報音、クラクションの場合、例えば、通常の音量、通常より大きい音量、発生無しで各認知反応を学習する。ナビ表示画面、例えば、通常のタイミングで経路案内画面表示、通常より早いタイミングで経路案内画面表示、経路案内画面表示無しで各認知反応を学習する。ナビ音声の場合、例えば、通常のタイミングで経路案内音声出力、通常より早いタイミングで経路案内音声出力、経路案内音声出力無しで各認知反応を学習する。自動シートポジションの場合、通常の変化速度でシート移動、通常より速い変化速度でシート移動、シート移動後で各認知反応を学習する。
【００２３】
図２には、刺激として警報音を利用した場合の生体情報の変化の一例を示している。符号Ａで示す警報音を発生していないときには、生体情報は殆ど変化しない。符号Ｂで示す通常の音量の警報音を発生したときには、生体情報は少し変化する。符号Ｃで示す通常より大きな音量の警報音を発生したときには、生体情報は大きく変化する。
【００２４】
本実施の形態で推定するイライラレベルは、０〜２までの値であり、整数値（０、１、２）としてもよいし、整数値でなくてもよい。イライラレベル０は、イライラの自覚がない状態であり、通常の平静状態である。イライラレベル１は、イライラの自覚が小さい状態であり、ムッとする程度の状態である。イライラレベル２は、イライラの自覚が大きい状態であり、怒りを我慢し、一触即発の状態である。このイライラレベル２ぐらいまでになると、運転中に判断ミスや急操作などを起こり易くなる。ちなみに、イライラレベル３は、怒りを暴発させた状態である。このイライラレベル３まで推定するようにしてもよい。
【００２５】
図３〜図１１を参照して、イライラ推定装置について説明する。図３は、本実施の形態に係るイライラ推定装置の構成図である。図４は、各刺激パターンの一例である。図５は、運転者の各刺激パターンに対する生体情報（皮膚電気、心拍数）の時間変化の一例である。図６は、運転者の強めの刺激に対する皮膚電位の判定区間の時間変化の一例である。図７は、運転者の強めの刺激に対する心拍数の判定区間の時間変化の一例である。図８は、刺激パターンに対する生体情報の時間変化量の度数分布表の一例である。図９は、学習した判定基準（各認知反応に対する生体情報（皮膚電位、心拍数）の基準範囲）の一例である。図１０は、運転者の環境要因に対して防御反応を示した場合の生体情報の時間変化の一例であり、（ａ）が皮膚電位の時間変化であり、（ｂ）が心拍数の時間変化である。図１１は、運転者の環境要因に対して定位反応を示した場合の生体情報の時間変化の一例であり、（ａ）が皮膚電位の時間変化であり、（ｂ）が心拍数の時間変化である
イライラ推定装置１は、イライラ状態が表れる生体情報とイライラ状態に影響を及ぼす外部の環境要因に基づいてイライラレベルを推定する。特に、イライラ推定装置１は、推定精度を向上させるために、運転者に与える刺激をコントロールすることによって運転者の認知反応の判定基準を学習する。そのために、イライラ推定装置１は、刺激呈示装置２、生体情報検出手段３、環境情報検出手段４、刺激制御手段５、認知反応学習手段６、学習データ記憶装置７、認知反応判定手段８、イライラ影響度算出手段９、参照データ記憶装置１０、イライラレベル判定手段１１を備えている。特に、刺激制御手段５、認知反応学習手段６、学習データ記憶装置７、認知反応判定手段８、イライラ影響度算出手段９、参照データ記憶装置１０、イライラレベル判定手段１１については、イライラ推定装置１のＥＣＵ[Electronic Control Unit]に構成される。
【００２６】
なお、本実施の形態では、刺激呈示装置２及び刺激制御手段５が特許請求の範囲に記載する刺激付与手段に相当し、生体情報検出手段３が特許請求の範囲に記載する生体情報検出手段に相当し、刺激制御手段５が特許請求の範囲に記載する刺激設定手段に相当し、認知反応学習手段６が特許請求の範囲に記載する生体情報変化取得手段及び学習手段に相当し、認知反応判定手段８が特許請求の範囲に記載する認知反応判定手段に相当し、イライラ影響度算出手段９が特許請求の範囲に記載する影響度取得手段に相当し、認知反応判定手段８、イライラ影響度算出手段９及びイライラレベル判定手段１１が特許請求の範囲に記載する推定手段に相当する。
【００２７】
刺激呈示装置２は、車両内に装備される各種刺激を呈示できる装置であり、刺激付与に関して制御可能な装置である。刺激呈示装置２では、刺激制御手段５からの付与命令があると、その付与命令に従って刺激を呈示する。刺激呈示装置２としては、例えば、警報音の発生装置、クラクションの発生装置、ナビゲーション装置、自動シートポジション装置である。
【００２８】
生体情報検出手段３は、生体情報として皮膚電位（精神性発汗を電気的示す生体情報）、心拍数、血圧を検出する手段である。具体的には、皮膚電位センサ、心拍数センサ（心電センサでもよい）、血圧センサである。
【００２９】
環境情報検出手段４は、渋滞などのイライラ状態に影響を与える環境要因の情報を検出する手段である。例えば、渋滞の場合、ＶＩＣＳ情報（渋滞情報など）を取得するナビゲーション装置、車速を検出するための車速センサと車速に基づいて渋滞を判定する処理部、あるいは、これらの組合せである。割込みの場合、車速を検出するための車速センサと車速に基づいて割込みを判定する処理部、車間距離を検出するためのレーダセンサと車間距離に基づいて割込みを判定する処理部、前方画像を撮像するカメラと画像情報に基づいて割込みを判定する処理部、あるいは、これらの組合せである。道路状況の場合、地図データベースを備えるナビゲーション装置、前方画像を撮像するカメラと画像情報に基づいて道路状況を判定する処理部、あるいは、これらの組合せであるである。なお、環境情報検出手段４の各処理部については、ＥＣＵ内に構成してもよい。
【００３０】
刺激制御手段５は、各認知反応を学習するための刺激パターンを決定し、刺激パターンに従って刺激呈示装置２を制御する手段である。各刺激（各刺激呈示装置２）に対する刺激パターンは、予め設定されており、刺激毎に定位反応の学習に対応する通常刺激、防御反応の学習に対応する通常と異なる刺激、無反応の学習に対応する刺激なしがある。例えば、警報音の場合、図４に示すように、定位反応の学習に対しては通常の音量の警報音を発生させる通常刺激の刺激パターンであり、防御反応の学習に対しては通常より音量を大きくした警報音を発生させる強めた刺激の刺激パターンであり、無反応の学習に対しては警報音を発生しない刺激なしの刺激パターンである。
【００３１】
具体的には、刺激制御手段５では、状況に応じて付与する刺激を選択し、さらに、その選択した刺激の刺激パターンを決定する。刺激の選択は、例えば、シートベルトの締め忘れなどで警報音を発生するタイミングのときには警報音を選択し、運転者がクラクションを操作したときにはクラクションを選択し、運転者が乗車したときには自動シートポジションを選択し、経路案内の出力タイミングのときには経路案内画面や経路案内音声を選択する。刺激パターンの決定は、例えば、通常刺激と強めた刺激の場合には交互に付与するように刺激パターンを決定する。ただし、無反応を学習するための刺激なしについては、何れの刺激も付与していないときなら何時でも学習できるので、何れの刺激も付与していないときに一定時間毎あるいはランダムな時間毎に刺激パターンを決定する。
【００３２】
そして、刺激制御手段５では、決定した刺激パターンに従って刺激の強さやタイミングなどを付与命令に設定し、選択した刺激呈示装置２に対して付与命令を出力する。また、刺激制御手段５では、認知反応学習手段６に対して刺激を付与する時刻情報（無反応を学習するための刺激なしの場合には無反応の学習を行う時刻情報）と刺激パターン情報を出力する。なお、通常刺激を付与する場合、刺激呈示装置２に対する通常制御で通常刺激が付与されるので、特に、刺激呈示装置２に対して付与命令を出力する必要はない。また、無反応を学習する場合、刺激を付与しないので、刺激呈示装置２に対して付与命令を出力しない。
【００３３】
認知反応学習手段６は、刺激制御手段５から時刻情報と刺激パターン情報が入力される毎に、皮膚電位と心拍数に基づいてその刺激パターン情報に示される認知反応の判定基準を学習する手段である。ここでは、学習する毎に、学習データ記憶装置７に記憶されている学習データを更新する。学習データは、定位反応、防御反応、無反応についてそれぞれ設定され、各刺激パターンによる刺激を付与したときあるいは付与しなかったときの皮膚電位と心拍数から求められる各特徴量の分析結果と定位反応、防御反応、無反応の各判定基準を含む。
【００３４】
具体的には、認知反応学習手段６では、刺激制御手段５から時刻情報と刺激パターン情報を入力する毎に、刺激付与の時刻（または、無反応の学習の開始時刻）を起点として、認知反応を学習するための生体情報を切り出す区間ｔ１を設定する。区間ｔ１は、認知反応を判定するための極短い時間範囲（秒オーダー）であり、実験などによって予め設定される。そして、認知反応学習手段６では、生体情報検出手段３で検出している皮膚電位から区間ｔ１内の皮膚電位を切り出すとともに、生体情報検出手段３で検出している心拍数から区間ｔ１内の心拍数を切り出す（図５参照）。図５には、刺激として警報音を利用した場合の皮膚電位と心拍数の変化の一例を示している。符号Ａで示す区間ｔ１が警報音を発生していないときの変化であり、符号Ｂで示す区間ｔ１が通常の音量の警報音を発生したときの変化であり、符号Ｃで示す区間ｔ１が通常より大きな音量の警報音を発生したときの変化である。また、図６と図７には通常より大きな音量の警報音を発生したときの区間ｔ１から切り出した皮膚電位と心拍数の変化をそれぞれ示しており、皮膚電位について大きな警報音を発生させたときに皮膚電位が瞬間的に上昇し、心拍数については警報音を発生させたときから急上昇を始めている。
【００３５】
皮膚電位は、人の精神的発汗を表すので、人の精神的な状態（感情など）が変化しただけで値が瞬時に変化する。そのため、運転者が環境要因や刺激を認知しただけで、皮膚電位が瞬時に上昇する。一方、心拍数は、人が体を動かしたり、興奮したりするなどのアクションを起こしたときに、その値が瞬時に変化する。そのため、運転者が環境要因や刺激を認知し、さらに、何らかのアクションを起こしたときに、心拍数が瞬時に上昇する。そこで、皮膚電位だけが瞬時に大きく上昇した場合には、運転者が認知しただけと推測し、定位反応とする。また、皮膚電位と心拍数が瞬時に大きく上昇した場合には、運転者が認知し、さらに、環境要因や刺激に対して何らかのアクションを起こしたと推測し、防御反応とする。
【００３６】
認知反応学習手段６では、切り出した区間ｔ１の皮膚電位と心拍数から特徴量をそれぞれ抽出する。特徴量としては、例えば、区間ｔ１内における増減（＋、−、０）、区間ｔ１内の最大値、最小値及び平均値、区間ｔ１内における時間変化量がある。
【００３７】
認知反応学習手段６では、特徴量を抽出する毎に、今回の学習で求めた皮膚電位の特徴量と心拍数の特徴量により学習データ記憶装置７における刺激パターン情報に示される認知反応に対する特徴量の学習データを更新する。例えば、特徴量が時間変化量の場合、図８に示すような皮膚電位の時間変化量と心拍数の時間変化量に対して定位反応、防御反応、無反応について度数分布表がそれぞれ用意されている。この度数分布表は、時間変化量を一定量づつ区分し、一定量毎の度数を表す。皮膚電位と心拍数の各時間変化量を求めると、今回学習する認知反応の皮膚電位と心拍数の各度数分布表を選択し、その度数分布表において今回の時間変化量のところの度数を１つ加算し、皮膚電位と心拍数の各度数分布表をそれぞれ更新する。
【００３８】
認知反応学習手段６では、特徴量の学習データを更新する毎に、その更新した皮膚電位と心拍数の各特徴量の学習データに基づいて判定基準の更新条件を満たすか否かをそれぞれ判定する。そして、認知反応学習手段６では、皮膚電位の特徴量の学習データが更新条件を満たす場合には皮膚電位についての判定条件を更新し、心拍数の特徴量の学習データが更新条件を満たす場合には心拍数についての判定基準を更新する。例えば、時間変化量の度数分布表の場合、度数分布表における５パーセントタイルから９５パーセントタイルの範囲（全度数の９０％の度数が含まれる範囲）を決定し、その区間内の上限値と下限値を判定基準とする。図８に示す例の場合、防御反応の学習における皮膚電位の時間変化量の度数分布表であり、今回の学習でα１〜α０の範囲の時間変化量のところに１つの度数Ｄが加算されたため、５パーセントタイルから９５パーセントタイルの範囲がα０〜βの範囲からα１〜βの範囲になり、防御反応の皮膚電位についての判定基準がα１〜β間に更新される。各認知反応についての皮膚電位と心拍数の各判定基準は、初期値が予め設定されている。この各初期値は、多数の運転者に対する実験などによって予め設定される。
【００３９】
なお、各特徴量を分析する手段としては、度数分布表以外にも、特徴量の種類などを考慮して適宜な手段を用いてよい。各特徴量の学習データに対する判定基準の更新条件としては、特徴量の学習データなどを考慮して適宜な更新条件を用いてよい。また、無反応の判定基準については、定位反応の判定基準と防御反応の判定基準を両方満たさない場合が無反応と判定してもよいので、特に設定しなくてもよい。
【００４０】
認知反応判定手段８は、運転者のイライラ状態に影響を及ぼす環境要因が検出された場合に皮膚電位と心拍数に基づいてその環境要因に対する運転者の認知反応を判定する手段である。
【００４１】
具体的には、認知反応判定手段８では、一定時間毎に、環境情報検出手段４で渋滞のなどの環境要因を検出したか否かを判定する。環境要因を検出した場合、認知反応判定手段８では、その環境要因を検出した時刻を起点として、認知反応を判定するための生体情報を切り出す区間ｔ１を設定する。そして、認知反応判定手段８では、生体情報検出手段３で検出している皮膚電位から検出時刻から区間ｔ１内の皮膚電位を切り出すとともに、生体情報検出手段３で検出している心拍数から検出時刻から区間ｔ１内の心拍数を切り出す(図１０、図１１参照)。さらに、認知反応判定手段８では、認知反応学習手段６と同様に、切り出した区間ｔ１の皮膚電位と心拍数から特徴量をそれぞれ抽出する。
【００４２】
認知反応判定手段８では、学習データ記憶装置７から最新の定位反応、防御反応、無反応ついての皮膚電位と心拍数の各判定基準を抽出する。ただし、無反応の判定基準については、無い場合がある。図９には、特徴量を時間変化量とした場合の判定基準の一例を示しており、定位反応の判定基準は皮膚電位の時間変化量ΔＧＳＲが０．０５〜０．３の範囲かつ心拍数の時間変化量ΔＨＲが−１０〜１０の範囲であり、防御反応の判定基準は皮膚電位の時間変化量ΔＧＳＲが０．０５〜０．５の範囲かつ心拍数の時間変化量ΔＨＲが１０より大きい範囲であり、無反応の判定基準は定位反応の判定基準と防御反応の判定基準を両方満たさない範囲である。
【００４３】
認知反応判定手段８では、皮膚電位の特徴量と心拍数の特徴量が定位反応の判定基準を満たすか否かは判定するとともに、皮膚電位の特徴量と心拍数の特徴量が防御反応の判定基準を満たすか否かを判定する。皮膚電位の特徴量と心拍数の特徴量が定位反応の判定基準を満たす場合、認知反応判定手段８では、認知反応Ｒｅｓとして定位反応（１）を設定する。皮膚電位の特徴量と心拍数の特徴量が防御反応の判定基準を満たす場合、認知反応判定手段８では、認知反応Ｒｅｓとして防御反応（２）を設定する。皮膚電位の特徴量と心拍数の特徴量が定位反応の判定基準と防御反応の判定基準の両方を満たさない場合、認知反応判定手段８では、認知反応Ｒｅｓとして無反応（０）を設定する。
【００４４】
例えば、図９の判定基準を適用した場合、図１０に示す例では皮膚電位の時間変化量ΔＧＳＲが０．２５であり、心拍数の時間変化量ΔＨＲが１１であるので、防御反応であり、図１１に示す例では皮膚電位の時間変化量ΔＧＳＲが０．２であり、心拍数の時間変化量ΔＨＲが−６であるので、定位反応である。
【００４５】
なお、認知反応の判定方法としては、生体情報の特徴量が判定基準範囲に入るか否かで判定する以外にも、生体情報を閾値に対する大小で判定、生体情報の基準波形に対する相関度で判定など他の判定方法でよい。例えば、閾値で大小判定する場合にはその閾値を学習し、基準波形との相関度で判定する場合には基準波形を学習する。
【００４６】
イライラ影響度算出手段９は、運転者のイライラ状態に影響を及ぼす環境要因が検出された場合に環境要因自体と環境要因に対する運転者の認知反応からイライラ影響度を算出する手段である。ここでは、参照データ記憶装置１０に記憶されている参照データを利用する。参照データは、環境要因自体に対するイライラ影響度（基準値）Ｉｅを設定したデータであり、多数の運転者に対する実験などによって予め設定される。例えば、参照データとしては、短い渋滞の場合にはイライラ影響度Ｉｅが１であり、中程度の渋滞の場合にはイライラ影響度Ｉｅが１．５であり、長い渋滞の場合にはイライラ影響度Ｉｅが２であり、急な割込みの場合（例えば、前車との車間距離が短い車間への割込み）にはイライラ影響度Ｉｅが２であり、通常の割込みの場合にはイライラ影響度Ｉｅが１であり、緩やかな割込みの場合（例えば、前車との車間距離が十分に長い車間への割込み）にはイライラ影響度Ｉｅが０．５である。
【００４７】
具体的には、イライラ影響度算出手段９では、参照データ記憶装置１０の参照データを参照し、検出した環境要因に対するイライラ影響度（基準値）Ｉｅを抽出する。さらに、イライラ影響度算出手段９では、認知反応Ｒｅｓが０（無反応）の場合には認知反応係数Ｋとしてｋ０を設定し、認知反応Ｒｅｓが１（定位反応）の場合には認知反応係数Ｋとしてｋ１を設定し、認知反応Ｒｅｓが２（防御反応）の場合には認知反応係数Ｋとしてｋ２を設定する。ｋ０，ｋ１，ｋ２は、０以上１以下の値であり、環境要因に対する運転者の認知反応が高いほど大きな値が設定される（ｋ０＜ｋ１＜ｋ２）。例えば、ｋ０＝０、ｋ１＝０．３、ｋ２＝１が設定される。そして、イライラ影響度算出手段９では、イライラ影響度（基準値）Ｉｅに認知反応係数Ｋを乗算し、その乗算値を最終的なイライラ影響度（補正値）Ｉｆとする。例えば、イライラ影響度（基準値）が１．５、認知反応係数Ｋが０．３の場合、イライラ影響度（補正値）は０．４５となる。
【００４８】
イライラレベル判定手段１１は、心拍数と血圧に基づくイライラレベル（基準値）にイライラ影響度を反映して最終的なイライラレベルを判定する手段である。
【００４９】
具体的には、イライラレベル判定手段１１では、生体情報検出手段３で検出した心拍数から区間ｔ２内の心拍数を切り出す。区間ｔ２は、生体情報からイライラレベルを判定するために必要な時間範囲（区間ｔ１より長い時間範囲であり、分オーダー）であり、実験などによって予め設定される。そして、イライラレベル判定手段１１では、区間ｔ２内の心拍数が閾値ａ１未満（範囲ＨＲ０）か否か、閾値ａ１以上かつ閾値ａ２未満（範囲ＨＲ１）か否か、閾値ａ２以上かつ閾値ａ３未満（範囲ＨＲ２）か否かを判定する。閾値ａ１、ａ２、ａ３は、多数の被験者による実験などによって予め設定された値であり、ａ１＜ａ２＜ａ３である。
【００５０】
また、イライラレベル判定手段１１では、生体情報検出手段３で検出した血圧から区間ｔ２内の血圧を切り出す。そして、イライラレベル判定手段１１では、区間ｔ２内の血圧が閾値ｂ１未満（範囲ＢＰ０）か否か、閾値ｂ１以上かつ閾値ｂ２未満（範囲ＢＰ１）か否か、閾値ｂ２以上かつ閾値ｂ３未満（範囲ＢＰ２）か否かを判定する。閾値ｂ１、ｂ２、ｂ３は、多数の被験者による実験などによって予め設定された値であり、ｂ１＜ｂ２＜ｂ３である。
【００５１】
そして、イライラレベル判定手段１１では、評価テーブルを参照し、判定した心拍数範囲と判定した血圧範囲に該当するイライラレベル（基準値）Ｉｐを設定する。評価テーブルは、心拍数範囲（ＨＲ０，ＨＲ１，ＨＲ３）と血圧範囲（ＢＰ０，ＢＰ１，ＢＰ２）の各組合せに対してイライラレベル（基準値）Ｉｐを設定したテーブルであり、多数の被験者による実験などによって予め設定される。評価テーブルとしては、例えば、心拍数範囲（ＨＲ０，ＨＲ１，ＨＲ３）と血圧範囲（ＢＰ０，ＢＰ１，ＢＰ２）の各組合せに対して０、１、２の整数値だけの３つの段階のイライラレベルが設定するテーブル、０、０．５、１、１．５、２の５つの段階のイライラレベルが設定するテーブルであり、心拍数や血圧が上昇するほどイライラレベルが高くなる。
【００５２】
なお、生体情報に基づくイライラレベルの判定方法については、上記の方法に限定するものではなく、様々な方法を適用可能である。例えば、各生体情報の分類数を３つの範囲としたが、２つや４つ以上の範囲としてもよいし、また、区間内の変化量を閾値判定するなどしてもよい。また、評価テーブルでイライラレベルを設定したが、所定の判定式などを用いて判定してもよい。
【００５３】
そして、イライラレベル判定手段１１では、イライラ影響度Ｉｆが０より大きいか否かを判定する。イライラ影響度Ｉｆが０の場合（認知反応が無反応の場合）、環境要因によるイライラ状態への影響がないので、イライラレベル判定手段１１では、イライラレベル（基準値）Ｉｐを最終的なイライラレベルＩにそのまま設定する。一方、イライラ影響度Ｉｆが０より大きい場合（認知反応が定位反応又は防御反応の場合）、環境要因によるイライラ状態への影響があるので、イライラレベル判定手段１１では、イライラレベル（基準値）Ｉｐにイライラ影響度Ｉｆを反映するために、イライラ判定式Ｆ（Ｉｐ，Ｉｆ）で最終的なイライラレベルＩを算出する。イライラ判定式Ｆ（Ｉｐ，Ｉｆ）は、様々な形式の式が適用可能であり、例えば、Ｆ（Ｉｐ，Ｉｆ）＝（ａ×Ｉｐ＋ｂ×Ｉｆ）／２であり、係数ａ、ｂは予め設定され、通常は１である。
【００５４】
上記例のイライラ判定式Ｆ（Ｉｐ，Ｉｆ）を用いた場合、イライラレベル（基準値）Ｉｐ＝２、イライラ影響度Ｉｆ＝０．４５（中程度の渋滞に遭遇したが、認知反応が定位反応の場合）の場合、イライラレベルＩ＝（１×２＋１×０．４５）／２＝１．２２５であり、イライラレベル１となる。この場合、中程度の渋滞に遭遇したが、通常遭遇する慣れた渋滞であるため、イライラ状態が軽いと判定される。ちなみに、生体情報だけでイライラレベルを判定した場合、イライラレベル（基準値）Ｉｐ＝２がそのままイライラレベルＩとなり、誤判定の虞がある。この場合、中程度の渋滞に対してイライラ状態が軽いが、同乗者との会話あるいはハードな音楽を聴いたりしているため、心拍数や血圧の上昇を招いている。また、生体情報と環境要因自体でイライラレベルを判定した場合、イライラ影響度Ｉｆ＝０．４５の代わりにイライラ影響度（基準値）Ｉｅ＝１．５が用いられ、イライラレベルＩ＝（１×２＋１×１．５）／２＝１．７５であり、イライラレベル２となり、判定精度が低下する虞がある。この場合、慣れた渋滞であるためイライラ状態への影響が低いにもかかわらず、中程度の渋滞自体でイライラ状態への影響を設定しているので、イライラ影響度が実際より高くなっている。
【００５５】
図３〜図１１を参照して、イライラ推定装置１の動作について説明する。ここでは、刺激として警報音を利用し、生体情報の特徴量として区間ｔ１内の時間変化量を用いる場合について説明する。特に、刺激制御手段５と認知反応学習手段６の処理については図１２のフローチャートに沿って説明し、認知反応判定手段８の処理については図１３のフローチャートに沿って説明する。図１２は、図３の刺激制御手段と認知反応学習手段の処理の流れを示すフローチャートである。図１３は、図３の認知反応判定手段の処理の流れを示すフローチャートである。
【００５６】
生体情報検出手段３では、常時、皮膚電位、心拍数、血圧をセンシングする。また、環境情報検出手段４では、常時、渋滞や割込みなどの環境要因をセンシングする。
【００５７】
刺激制御手段５では、学習に用いる刺激を選択し、その刺激に対して刺激パターンを決定する（Ｓ１０）。ここでは、運転者のシートベルト忘れなどによって警報音を発生させるので、刺激として警報音を選択し、適宜の方法により通常の刺激パターンと通常より強めた刺激のパターンを決定する。また、刺激制御手段５では、適宜の時期に、無反応を学習するための刺激パターンを決定する（Ｓ１０）。
【００５８】
刺激制御手段５では、決定した刺激パターンに基づいて刺激を付与するのか否かを判定する（Ｓ１１）。Ｓ１１にて刺激を付与しないと判定した場合、刺激制御手段５では、無反応を学習するための学習開始の時刻情報と刺激付与なしの刺激パターン情報を認知反応学習手段６に出力し、Ｓ１５の処理に移行する。
【００５９】
一方、Ｓ１１にて刺激を付与すると判定した場合、刺激制御手段５では、刺激パターンが通常パターンか否かを判定する（Ｓ１２）。Ｓ１２にて通常パターンと判定した場合、警報音の通常制御により、刺激呈示装置２（警報音の発生装置）では通常の刺激（通常の音量の警報音）を発生する（Ｓ１３）。一方、Ｓ１２にて通常パターンでないと判定した場合、刺激制御手段５では、刺激パターンに従って付与命令（通常より大きな音量の警報音を発生する付与命令）を設定し、選択した刺激呈示装置２（警報音の発生装置）に対して付与命令を出力する（Ｓ１４）。この付与命令を入力すると、刺激呈示装置２（警報音の発生装置）では、その付与命令に従って、通常より強めた刺激（通常より大きな音量の警報音）を発生する（Ｓ１４）。そして、刺激制御手段５では、刺激の発生時刻情報と刺激付与の刺激パターン情報を認知反応学習手段６に出力する。
【００６０】
時刻情報と刺激パターン情報を入力すると、認知反応学習手段６では、発生時刻（又は無反応を学習のための開始時刻）から区間ｔ１を決定し（Ｓ１５）、生体情報検出手段３で検出している皮膚電位、心拍数から区間ｔ１内の皮膚電位と心拍数を切り出す（Ｓ１６）。そして、認知反応学習手段６では、区間ｔ１内の皮膚電位から特徴量を抽出するとともに、区間ｔ１内の心拍数から特徴量を抽出する（Ｓ１７）。
【００６１】
認知反応学習手段６では、刺激パターン情報から認知反応うちどの反応を今回学習するのかを認識する。そして、認知反応学習手段６では、学習データ記憶装置７の学習データを参照し、今回学習する認知反応についての皮膚電位と心拍数の各特徴量（時間変化量）の学習データを抽出する（Ｓ１８）。そして、認知反応学習手段６では、今回抽出した皮膚電位の特徴量と心拍数の特徴量により、今回学習する認知反応についての特徴量の学習データ（時間変化量の度数分布表）を更新する（Ｓ１９）。さらに、認知反応学習手段６では、更新した今回学習する認知反応についての特徴量の学習データについて判定基準の更新条件を満たすか否かを判定し、皮膚電位の特徴量の学習データが更新条件を満たす場合には皮膚電位の判定基準を更新し、心拍数の特徴量の学習データが更新条件を満たす場合には心拍数の判定基準を更新する（Ｓ１９）。
【００６２】
認知反応判定手段８では、一定時間毎に、環境情報検出手段４で渋滞などの環境要因を検出したか否かを判定する（Ｓ２０）。Ｓ２０にて環境要因を検出したと判定した場合、認知反応判定手段８では、その検出した時刻から区間ｔ１を決定し（Ｓ２１）、生体情報検出手段３で検出している皮膚電位、心拍数から区間ｔ１内の皮膚電位と心拍数を切り出す（Ｓ２２）。さらに、認知反応判定手段８では、切り出し区間ｔ１内の皮膚電位と心拍数から各特徴量（時間変化量）をそれぞれ抽出する（Ｓ２３）。また、認知反応判定手段８では、学習データ記憶装置７の学習データを参照し、定位反応と認知反応の最新の各判定基準をそれぞれ抽出する（Ｓ２４）。無反応の最新の判定基準は、定位反応の最新の判定基準と認知反応の最新の判定基準を両方満たさないことである。
【００６３】
認知反応判定手段８では、皮膚電位の時間変化量が定位反応の判定基準を満たすか否かを判定する（Ｓ２５）。Ｓ２５にて皮膚電位の時間変化量が定位反応の判定基準を満たすと判定した場合、認知反応判定手段８では、心拍数の時間変化量が定位反応の判定基準を満たすか否かを判定する（Ｓ２６）。Ｓ２６にて心拍数の時間変化量が定位反応の判定基準を満たすと判定した場合、認知反応判定手段８では、認知反応Ｒｅｓとして定位反応（１）を設定する（Ｓ２７）。
【００６４】
Ｓ２５にて皮膚電位の時間変化量が定位反応の判定基準を満たさないと判定した場合、認知反応判定手段８では、皮膚電位の時間変化量が防御反応の判定基準を満たすか否かを判定する（Ｓ２８）。Ｓ２８にて皮膚電位の時間変化量が防御反応の判定基準を満たすと判定した場合、認知反応判定手段８では、心拍数の時間変化量が防御反応の判定基準を満たすか否かを判定する（Ｓ２９）。Ｓ２９にて心拍数の時間変化量が防御反応の判定基準を満たすと判定した場合、認知反応判定手段８では、認知反応Ｒｅｓとして防御反応（２）を設定する（Ｓ３０）。
【００６５】
Ｓ２６にて心拍数の時間変化量が定位反応の判定基準を満たさないと判定した場合又はＳ２８にて皮膚電位の時間変化量が防御反応の判定基準を満たさないと判定した場合又はＳ２９にて心拍数の時間変化量が防御反応の判定基準を満たさないと判定した場合、認知反応判定手段８では、認知反応Ｒｅｓとして無反応（０）を設定する（Ｓ３１）。
【００６６】
続いて、イライラ影響度算出手段９では、検出された環境要因をキーとして参照データ記憶装置１０の参照データを参照し、その検出された環境要因に対するイライラ影響度Ｉｅを取得する。
【００６７】
次に、イライラ影響度算出手段９では、認知反応Ｒｅｓ＝０（無反応）か否かを判定する。認知反応Ｒｅｓ＝０と判定した場合、イライラ影響度算出手段９では、認知反応係数Ｋとしてｋ０（＝０）を設定する。一方、認知反応Ｒｅｓ＝０でないと判定した場合、イライラ影響度算出手段９では、認知反応Ｒｅｓ＝１（定位反応）か否かを判定する。認知反応Ｒｅｓ＝１と判定した場合、イライラ影響度算出手段９では、認知反応係数Ｋとしてｋ１（＞ｋ０）を設定する。一方、認知反応Ｒｅｓ＝１でないと判定した場合、イライラ影響度算出手段９では、認知反応係数Ｋとしてｋ２（＞ｋ１）を設定する。そして、イライラ影響度算出手段９では、イライラ影響度Ｉｅに認知反応係数Ｋを乗算し、その乗算値をイライラ影響度Ｉｆとする。
【００６８】
イライラレベル判定手段１１では、生体情報検出手段３で検出している心拍数から区間ｔ２内の心拍数を切り出し、区間ｔ２内の心拍数が閾値ａ１未満（範囲ＨＲ０）か否か、閾値ａ１以上かつ閾値ａ２未満（範囲ＨＲ１）か否か、閾値ａ２以上かつ閾値ａ３未満（範囲ＨＲ２）か否かを判定する。また、イライラレベル判定手段１１では、生体情報検出手段３で検出している血圧から区間ｔ２内の血圧を切り出し、区間ｔ２内の血圧が閾値ｂ１未満（範囲ＢＰ０）か否か、閾値ｂ１以上かつ閾値ｂ２未満（範囲ＢＰ１）か否か、閾値ｂ２以上かつ閾値ｂ３未満（範囲ＢＰ２）か否かを判定する。そして、イライラレベル判定手段１１では、その判定した心拍数範囲と血圧範囲に対応するイライラレベルＩｐを設定する。
【００６９】
次に、イライラレベル判定手段１１では、イライラ影響度Ｉｆが０より大きいか否かを判定する。イライラ影響度Ｉｆが０より大きい場合、イライラレベル判定手段１１では、イライラレベルＩｐとイライラ影響度Ｉｆにより、イライラ判定式Ｆ（Ｉｐ，Ｉｆ）で最終的なイライラレベルＩを算出する。一方、イライラ影響度Ｉｆが０の場合、イライラレベル判定手段１１では、イライラレベルＩｐを最終的なイライラレベルＩとして設定する。
【００７０】
そして、イライラ推定装置１では、この推定した最終的なイライラレベルＩを各種運転者支援装置、警報装置、イライラ緩和装置などに出力する。
【００７１】
このイライラ推定装置１によれば、運転者のイライラ状態を推定するための認知反応の判定基準を運転者個々に学習することにより、運転者個々にイライラ状態の推定基準を設定でき、運転者個々の心理状態を高精度に推定できる。さらに、このイライラ推定装置１では、認知反応を学習するための刺激パターンを決めて能動的に刺激を付与して学習するので、早期にかつ的確な学習を行うことができる。
【００７２】
さらに、このイライラ推定装置１によれば、運転者のイライラ状態に影響を与える環境要因に対する運転者個々の認知反応を考慮してイライラ状態を推定することにより、環境要因がイライラ状態に与える影響を運転者個々に的確に反映でき、運転者個々のイライラ状態をより高精度に推定できる。また、このイライラ推定装置１では、環境要因に対する認知反応を利用することにより、認知反応は瞬時に生体情報の変化として表れるので、瞬時のイライラ状態の変化への対応が可能となる。したがって、運転中の一瞬の認知や判断ミスを防止するために（ひいては、衝突を防止するために）、この推定したイライラ状態を利用することができる。
【００７３】
このイライラ推定装置１では、運転者個々の生体情報に基づくイライラレベルに環境要因に対する運転者個々の認知反応を考慮して運転者個々のイライラ状態を推定することにより、運転者個々のイライラ状態をより高精度に推定できる。さらに、イライラ推定装置１では、環境要因自体のイライラ状態への影響度に運転者個々の環境要因に対する認知反応に基づく影響を考慮しているので、環境要因がイライラ状態に与える影響を運転者個々により的確に反映でき、運転者個々の心理状態をより高精度に推定できる。
【００７４】
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。
【００７５】
例えば、本実施の形態では車両に搭載され、運転者のイライラレベルを推定するイライラ推定装置に適用したが、焦り、退屈、覚醒、パニックなどの他の状態を推定する装置にも適用可能であり、また、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他の対象に対しても適用可能である。
【００７６】
また、本実施の形態では環境要因に応じた生体情報の変化から認知反応を判定するとともに環境要因自体に基づいてイライラ影響度（基準値）を設定し、そのイライラ影響度（基準値）に認知反応を加味して最終的なイライラ影響度を算出し、更に、生体情報から推定したイライラレベルにそのイライラ影響度を加味して最終的なイライラレベルを推定する構成としたが、生体情報から推定したイライラレベルを求めることなく、環境要因に応じた生体情報の変化から判定した認知反応に基づいてイライラレベルを直接推定するようにしてもよいし、あるいは、環境要因に応じた生体情報の変化から判定した認知反応と環境要因自体に基づいてイライラレベルを推定するようにしてもよいし、あるいは、環境要因に応じた生体情報の変化から判定した認知反応と生体情報から推定したイライラレベルに基づいて最終的なイライラレベルを推定するようにしてもよい。
【００７７】
また、本実施の形態では認知反応として定位反応、防御反応、無反応の３つの段階の反応としたが、このうちの２つの段階の反応だけとしてもよいし、あるいは、これ以外の反応を加えて４つ以上の段階としてもよい。
【００７８】
また、本実施の形態では認知反応を判定するために生体情報として皮膚電位と心拍数と用い、イライラレベルを判定するための生体情報として心拍数と血圧を用いたが、用いる生体情報の数を１又は３つ以上としてもよいし、あるいは、他の生体情報を用いてもよいし、あるいは、運転者の挙動などの別の情報を用いてもよい。
【００７９】
また、本実施の形態では心理状態推定用パラメータとして認知反応の判定基準を学習する場合に適用したが、生体情報に基づいてイライラレベルを判定する際のため判定基準を学習する場合などの他の心理状態推定用パラメータを学習する場合にも適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】本発明の概念図である。
【図２】各刺激パターンに対する生体情報の時間変化である。
【図３】本実施の形態に係るイライラ推定装置の構成図である。
【図４】各刺激パターンの一例である。
【図５】運転者の各刺激パターンに対する生体情報（皮膚電気、心拍数）の時間変化の一例である。
【図６】運転者の強めの刺激に対する皮膚電位の判定区間の時間変化の一例である。
【図７】運転者の強めの刺激に対する心拍数の判定区間の時間変化の一例である。
【図８】刺激パターンに対する生体情報の時間変化量の度数分布表の一例である。
【図９】学習した判定基準（各認知反応に対する生体情報（皮膚電位、心拍数）の基準範囲）の一例である。
【図１０】運転者の環境要因に対して防御反応を示した場合の生体情報の時間変化の一例であり、（ａ）が皮膚電位の時間変化であり、（ｂ）が心拍数の時間変化である。
【図１１】運転者の環境要因に対して定位反応を示した場合の生体情報の時間変化の一例であり、（ａ）が皮膚電位の時間変化であり、（ｂ）が心拍数の時間変化である。
【図１２】図３の刺激制御手段と認知反応学習手段の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】図３の認知反応判定手段の処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００８１】
１…イライラ推定装置、２…刺激呈示装置、３…生体情報検出手段、４…環境情報検出手段、５…刺激制御手段、６…認知反応学習手段、７…学習データ記憶装置、８…認知反応判定手段、９…イライラ影響度算出手段、１０…参照データ記憶装置、１１…イライラレベル判定手段
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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