(57)【要約】乗り物酔い推定装置（１００）は、乗り物の揺れによって生じる乗員の頭部の動きに基づいて、前記乗員の頭部の動きに関して前記乗員が知覚する複数種類の感覚量の間の矛盾量を推定する感覚矛盾量算出部（１０）と、前記乗員の頭部の動きと前記乗り物の動きの少なくともいずれか一方に基づいて、走行状況から乗り物酔いに関連する走行状況の特徴を抽出する走行状況特徴抽出部（３０）と、前記乗員の生体情報に基づいて、前記走行状況に対して前記乗員の慣れが進行しているかどうかを判定する慣れ進行状態判定部（２０）と、慣れ進行状態に基づいて前記走行状況の特徴に対する感度を設定する感度設定部（４０）と、前記感度に基づいて前記感覚矛盾量を補正する感覚矛盾量補正部（５０）と、前記補正後の感覚矛盾量に基づいて前記乗員の乗り物酔い状態を推定する乗り物酔い推定部（６０）とを備える乗り物酔い推定装置。
2020170640.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
乗り物の揺れによって生じる乗員の頭部の動きに基づいて感覚矛盾量を算出する感覚矛盾量算出部と、
前記乗員の頭部の動き及び前記乗り物の動きの少なくともいずれか一方に基づいて、走行状況の特徴を抽出する走行状況特徴抽出部と、
前記乗員の生体情報に基づいて、前記走行状況に対して前記乗員の慣れが進行している状態である慣れ進行状態であると判定する慣れ進行状態判定部と、
前記慣れ進行状態に基づいて前記走行状況の特徴に対する感度を設定する感度設定部と、
前記感度に基づいて前記感覚矛盾量を補正する感覚矛盾量補正部と、
補正後の前記感覚矛盾量に基づいて前記乗員の乗り物酔い状態を推定する乗り物酔い推定部と
を備える乗り物酔い推定装置。
【請求項２】
前記慣れ進行状態判定部は、前記乗員の自律神経系の状態を判定し、前記自律神経系の状態に基づいて慣れ進行状態を判定する
請求項１に記載の乗り物酔い推定装置。
【請求項３】
前記慣れ進行状態判定部は、前記自律神経系の状態が、副交感神経系が優位である副交感神経系優位の状態であることから慣れが進行している状態であると判定する
請求項２に記載の乗り物酔い推定装置。
【請求項４】
前記慣れ進行状態判定部は、前記乗員の状態を判定する乗員状態判定部を更に備え、
前記慣れ進行状態判定部は、前記自律神経系の状態に加えて、前記乗員の状態に基づいて慣れ進行状態を判定する
請求項２または３に記載の乗り物酔い推定装置。
【請求項５】
前記乗員状態判定部は、前記乗員が覚醒状態であるかどうかを判定し、
前記慣れ進行状態判定部は、前記自律神経系の状態が、副交感神経系が優位である副交感神経系優位の状態であり、かつ前記乗員の状態が覚醒状態である場合に慣れが進行している状態であると判定する
請求項４に記載の乗り物酔い推定装置。
【請求項６】
前記走行状況特徴抽出部は、予め定められた走行状況のパターンに走行状況を分類し、
前記感度設定部は前記パターンのそれぞれについて前記感度を設定する
請求項２から５の何れか１項に記載の乗り物酔い推定装置。
【請求項７】
前記感度設定部は、前記慣れが進行している状態と判定された場合には、前記走行状況のパターンに対する感度を小さく設定する
請求項２から６の何れか１項に記載の乗り物酔い推定装置。
【請求項８】
前記慣れ進行状態判定部は、前記自律神経系の状態が、交感神経系が優位である交感神経系優位の状態であると判定した場合には、前記感度設定部が、前記走行状況のパターンに対する感度を大きく設定する
請求項２に記載の乗り物酔い推定装置。
【請求項９】
前記乗り物酔い推定部は、前記補正後の感覚矛盾量に加えて、前記自律神経系の状態に基づいて前記乗り物酔い状態を推定する
請求項２から８の何れか１項に記載の乗り物酔い推定装置。
【請求項１０】
前記乗り物酔い推定部は、前記感覚矛盾量と前記自律神経系の状態に加えて、前記乗員の状態に基づいて前記乗り物酔い状態を推定する
請求項９に記載の乗り物酔い推定装置。
【請求項１１】
前記乗員を識別するための乗員識別情報と、前記感度設定部から得られた前記乗員の感度とを対応付けしたものを、前記乗員の感度初期値として記録する感度記録部をさらに備え、
前記感度設定部は、過去に識別済の乗員が前記乗り物に再度乗ったときに、感度の初期値として、前記感度記録部から前記乗員に対応付けられた前記感度初期値を用いて設定する
請求項６から１０の何れか１項に記載の乗り物酔い推定装置。
【請求項１２】
請求項１から１１の何れか１項に記載の乗り物酔い推定装置と、
前記乗り物酔い推定結果に基づいて前記乗員の乗り物酔いを抑制する乗り物酔い抑制部と
を備える乗り物酔い抑制装置。
【請求項１３】
前記乗り物酔い抑制部は、前記感度の高い走行状況パターンと感度の低い走行状況パターンとを交互に繰り返すように車両を制御する
る請求項１２に記載の乗り物酔い抑制装置。
【請求項１４】
乗り物の揺れによって生じる乗員の頭部の動きに基づいて感覚矛盾量を推定する感覚矛盾量推定ステップと、
前記乗員の頭部の動き及び前記乗り物の動きの少なくともいずれか一方に基づいて、走行状況から乗り物酔いに関連する走行状況の特徴を抽出する走行状況特徴抽出ステップと、
前記乗員の生体情報に基づいて、前記走行状況に対して前記乗員の慣れが進行している状態である慣れ進行状態であると判定する慣れ進行状態判定ステップと、
前記慣れ進行状態に基づいて前記走行状況の特徴に対する感度を設定する感度設定ステップと、
前記感度に基づいて前記感覚矛盾量を補正する感覚矛盾量補正ステップと、
補正後の前記感覚矛盾量に基づいて前記乗員の乗り物酔い状態を推定する乗り物酔い推定ステップと
を有する乗り物酔い推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、乗り物の乗員の乗り物酔いを推定する装置および方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
現代社会においては、車、電車、又はバスの乗り物に乗車して移動する時間が多い。これらの移動時間を読書、スマートホンの操作、又はパソコン操作に充て、有効活用することで、生活をより豊かにできることが期待される。しかし、乗り物に乗車して移動している間、読書等を行うことは乗り物酔いを誘発し、乗員の体調を悪化させる。結果、有効に移動時間を活用することができない。
乗り物酔いは、「動揺病」又は「加速度病」とも言われ、振動、特に不規則な加速・減速の反復が内耳の三半規管、又は前庭を刺激することによって起こる自律神経系の反応である。一般的には、若年者、又は女性が乗り物酔いしやすいと言われるが、振動に対する慣れ、又は経験の影響もあり、個人差が大きい。そのため、前述の移動時間を有効活用するためには、乗員の乗り物酔いレベルを推定し、乗員が酔わないように乗り物の動きを制御することが重要である。【０００３】
乗り物酔いを発症するメカニズムは未だ明らかにされていないが、三半規管等の感覚器で得た体の平衡感覚情報の感覚量と、視覚情報や体性感覚情報等に基づき人間の内部で推定される平衡感覚情報の推定量との間に矛盾が生じた場合に生じるとされる説がある（感覚矛盾説と呼ばれる）。この感覚矛盾説に基づいた神経モデルを構築し、頭部の加速度情報から感覚矛盾量を推定し、推定した感覚矛盾量から乗員の乗り物酔いレベルを推定する手法がある（特許文献１）。また、頭部の加速度情報から感覚矛盾量を推定する方法としては、例えば、感覚矛盾量を三半規管等の感覚器から得た地球の重力方向の感覚量と、人間の内部で推定される地球の重力方向の推定量との差として推定する方法がある（非特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−１３１２６９号公報
【非特許文献１】Ｋａｍｉｊｉ，Ｎ．他３名，“Ｍｏｄｅｌｉｎｇ ａｎｄ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｏｆ ｃａｒｓｉｃｋｎｅｓｓ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ”，ＳＩＣＥ Ａｎｎｕａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ２００７，（日），２００７, ｐ．１１３８-１１４３.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来技術（特許文献１）においては、振動に対する慣れや経験に対する影響を考慮していないため、走行状況に対する乗員の慣れが進行した場合、乗り物酔いレベルの推定精度が低下する。つまり、乗り物酔いしていない場合にも乗り物酔いしていると推定される。【０００６】
本開示は、上記のような問題点を解決するためになされたものであり、走行状況に対する乗員の「慣れ」が進行した場合でも、精度よく乗り物酔いを推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示に係る乗り物酔い推定装置は、乗り物の揺れによって生じる乗員の頭部の動きに基づいて、乗員の頭部の動きに関して乗員が知覚する複数種類の感覚量の間の矛盾量である感覚矛盾量を算出する感覚矛盾量算出部と、乗員の頭部の動きと乗り物の動きの少なくともいずれか一方に基づいて、走行状況の特徴を抽出する走行状況特徴抽出部と、乗員の生体情報に基づいて、走行状況に対して乗員の慣れが進行しているかどうかを判定する慣れ進行状態判定部と、慣れ進行状態に基づいて走行状況の特徴に対する感度を設定する感度設定部と、感度に基づいて感覚矛盾量を補正する感覚矛盾量補正部と、補正後の感覚矛盾量に基づいて乗員の乗り物酔い状態を推定する乗り物酔い推定部とを備えることを特徴とする。【０００８】
本開示に係る乗り物酔い推定方法は、乗り物の揺れによって生じる乗員の頭部の動きに基づいて、乗員の頭部の動きに関して乗員が知覚する複数種類の感覚量間の矛盾量である感覚矛盾量を推定する感覚矛盾量推定ステップと、乗員の頭部の動きと乗り物の動きの少なくともいずれか一方に基づいて、走行状況から乗り物酔いに関連する走行状況の特徴を抽出する走行状況特徴抽出ステップと、乗員の生体情報に基づいて、走行状況に対して乗員の慣れが進行しているかどうかを判定する慣れ進行状態判定ステップと、慣れ進行状態に基づいて走行状況の特徴に対する感度を設定する感度設定ステップと、感度に基づいて感覚矛盾量を補正する感覚矛盾量補正ステップと、補正後の感覚矛盾量に基づいて乗員の乗り物酔い状態を推定する乗り物酔い推定ステップとを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本開示に係る乗り物酔い推定装置によれば、走行状況に対する乗員の「慣れ」を判定することで、走行状況に対する乗員の慣れが進行しても精度よく乗り物酔いレベルを推定できる。乗り物酔い推定方法についても同様である。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本開示の実施の形態１に係る乗り物酔い推定装置の概略的な構成を示すブロック図である。
【図２】本開示の実施の形態１に係る走行状況特徴抽出部における時間の変化に対する地球の重力方向の加速度の変化を示した説明図である。
【図３】本開示の実施の形態１に係る走行状況特徴抽出部における周波数の変化に対する地球の重力方向の振動の振幅の変化を示した説明図である。
【図４】本開示の実施の形態１に係る走行状況特徴抽出部における走行状況パターンの決定に関する一例を示した説明図である。
【図５】本開示の実施の形態１に係る乗り物酔い推定装置の処理を示すフローチャートである。
【図６】本開示の実施の形態２に係る乗り物酔い推定装置の概略的な構成を示すブロック図である。
【図７】本開示の実施の形態３に係る乗り物酔い推定装置の概略的な構成を示すブロック図である。
【図８】本開示の実施の形態３に係る乗り物酔い推定装置の処理を示すフローチャートである。
【図９】本開示の実施の形態４に係る乗り物酔い抑制装置の概略的な構成を示すブロック図である。
【図１０】本開示の実施の形態５に係る乗り物酔い抑制装置の概略的な構成を示すブロック図である。
【図１１】本開示の実施の形態６に係る乗り物酔い抑制装置の概略的な構成を示すブロック図である。
【図１２】本開示の実施の形態７に係る乗り物酔い抑制装置の概略的な構成を示すブロック図である。
【図１３】本開示の実施の形態に係る乗り物酔い推定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。（Ｂ）は、本開示の実施の形態に係る乗り物酔い推定装置１００のハードウェア構成の他の例を示す図である。
【図１４】本開示の実施の形態に係る乗り物酔い推定装置１００のハードウェア構成の他の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
実施の形態１．
図１は、本開示の実施の形態１に係る乗り物酔い推定装置１００の概略的な構成を示すブロック図である。図１に示されるように、乗り物酔い推定装置１００は、感覚矛盾量算出部１０と、慣れ進行状態判定部２０と、走行状況特徴抽出部３０と、感度設定部４０と、感覚矛盾量補正部５０と、乗り物酔い推定部６０とを備える。乗り物酔い推定装置１００は、頭部動き情報Ａ（ｔ）と、生体情報Ｂ（ｔ）と、車両情報Ｃ（ｔ）とを入力として受け取る。感覚矛盾量算出部１０は、頭部動き情報Ａ（ｔ）を入力として受け取り、感覚矛盾量Ｄ（ｔ）を感覚矛盾量補正部５０へ出力する。慣れ進行状態判定部２０は、生体情報Ｂ（ｔ）を受け取り、慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）を感度設定部４０へ出力する。走行状況特徴抽出部３０は、車両情報Ｃ（ｔ）を受け取り、現在の走行状況パターンＰ（ｔ）を感度設定部４０へ出力する。感度設定部４０は、慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）と走行状況パターンＰ（ｔ）とを受け取り、感覚矛盾量補正部５０へ感度Ｓ（ｔ）を出力する。感覚矛盾量補正部５０は、感覚矛盾量Ｄ（ｔ）と感度Ｓ（ｔ）とを受け取り、補正した感覚矛盾量Ｄ’（ｔ）を乗り物酔い推定部６０へ出力する。乗り物酔い推定部６０は、補正後の感覚矛盾量Ｄ’（ｔ）を受け取り、乗員の乗り物酔いレベルＯ（ｔ）を出力する。
【００１２】
まず、乗り物酔い推定装置１００の概要を説明する。乗り物酔い推定装置１００は、頭部動き情報Ａ（ｔ）と、生体情報Ｂ（ｔ）と、車両情報Ｃ（ｔ）とを入力として受け取る。ここで、変数ｔは、それぞれのデータが取得された時間を示す番号（正の整数）である。頭部動き情報Ａ（ｔ）及び生体情報Ｂ（ｔ）は、一人の乗員の情報であっても複数の乗員の情報であっても良いが、説明を簡単にするため、以下では一人の乗員の情報として説明する。
【００１３】
頭部動き情報Ａ（ｔ）は、例えば、乗員の頭部の並進加速度（三次元）と頭部の回転角速度（三次元）とを合わせた合計６次元の物理量である。頭部の並進加速度と頭部の回転角速度は、例えば、頭部に加速度センサ、又はジャイロセンサを取り付けて計測しても良いし、メガネ等に前述したセンサを埋め込んで計測しても良い。あるいは、カメラ、又はＴｏＦ（Ｔｉｍｅ−ｏｆ−Ｆｌｉｇｈｔ）式の距離センサを用いて乗員の顔画像を撮像し、画像上の顔の位置や向きから、頭部の並進加速度、回転角速度を計測しても良い。もちろん、頭部の並進加速度、回転角速度の計測方法はこれに限るものではなく、公知のセンサ技術を用いて良い。
【００１４】
生体情報Ｂ（ｔ）とは、例えば、心拍数、心拍変動情報、脈拍数、脈拍変動情報、血圧、呼吸情報、呼吸数、呼吸の乱れ、著大呼吸の数、発汗、体温の変化、又は脳波である。これらの情報は、例えば、心電図、脈波計、呼吸計、脳波計、発汗センサ、又はサーモセンサ等の生体センサを用いて計測して良い。あるいは、腕時計型のウェアラブル生体センサ、又はカメラ画像から前述した生体情報を取得しても良い。もちろん、生体情報Ｂ（ｔ）の計測方法はこれらに限るものではなく、公知のセンサ技術を用いて良い。
【００１５】
車両情報Ｃ（ｔ）とは、例えば、乗員の頭部の速度、乗員の頭部の加速度、乗員の頭部の回転角速度、乗員の体の重心の速度、乗員の体の重心の加速度、乗員の体の重心回りの回転角速度、車の速度、車の加速度、車の回転角速度、アクセル量、ブレーキ量、操舵角、又は方角である。なお、乗員の頭部の回転角速度は、上述の通り頭部動き情報Ａ（ｔ）としても使用される情報である。車両情報Ｃ（ｔ）は、例えば、車両が備えるＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）から取得しても良いし、乗り物酔い推定装置１００に加速度センサ、ジャイロセンサ、又は地磁気センサを取り付けて取得しても良い。もちろん、車両情報Ｃ（ｔ）の計測方法はこれらに限るものではなく、公知のセンサ技術を用いて良い。
【００１６】
乗り物酔い推定装置１００は、頭部動き情報Ａ（ｔ）、生体情報Ｂ（ｔ）および車両情報Ｃ（ｔ）を処理して、乗員の乗り物酔いレベルＯ（ｔ）を出力する。乗り物酔いレベルＯ（ｔ）は、乗員の乗り物のレベルを表しており、例えば、０〜１の値で表現される。０は全く酔っていない状態、１は酷く酔っている状態であり、その間の値（例えば、０．５）は、０と１との中間の状態である。
【００１７】
感覚矛盾量算出部１０は、乗り物の揺れ等によって生じる乗員の頭部の動きの情報である頭部の動き情報Ａ（ｔ）を受け取り、感覚矛盾量Ｄ（ｔ）を感覚矛盾量補正部５０へ出力する。感覚矛盾量Ｄ（ｔ）は、例えば、非特許文献１に記載のように感覚矛盾量を三半規管等の感覚器から得た地球の重力方向の感覚量と、人間の内部で推定される地球の重力方向の推定量との差として表される。感覚矛盾量算出部１０は、乗員が知覚する複数種類の感覚量の間の矛盾量である感覚矛盾量Ｄ（ｔ）を算出する。なお、乗員が知覚する複数種類の感覚量とは、例えば、三半規管等の感覚器から得た地球の重力方向の感覚量、体の骨格を通じて得られる地球の重力方向の推定量、視角を通じて得られる方向の推定量である。また、地球の重力方向に限らず、前方方向、横方向、回転方向など車両の３軸方向のいずれかでもよい。感覚矛盾量Ｄ（ｔ）の算出方法はこれに限るものではなく、公知の技術を用いて算出して良い。
【００１８】
慣れ進行状態判定部２０は、乗員の生体情報に基づいて、走行状況に対して乗員の慣れが進行しているかどうかを判定する。具体的には、以下のとおりである。慣れ進行状態判定部２０は、生体情報Ｂ（ｔ）を受け取り、現在の走行状況に対する慣れの進行状態を判定し、慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）を感度設定部４０へ出力する。慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）は、例えば、０か１の二値である。慣れが進行していないと判定すれば慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）を０とし、慣れが進行していると判定すれば慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）を１とする。
【００１９】
走行状況特徴抽出部３０は、乗員の頭部の動きと乗り物の動きとの少なくともいずれか一方に基づいて、走行状況の特徴を抽出するものである。具体的には、以下のとおりである。走行状況特徴抽出部３０は、車両情報Ｃ（ｔ）を受け取り、過去に入力された車両情報Ｃ（ｔ）の時系列データを解析して、現在の走行状況パターンＰ（ｔ）を感度設定部４０へ出力する。走行状況パターンＰ（ｔ）は、例えば、ドライバーの運転スキル、運転の嗜好（自動運転車の場合は制御指針）、道の形状、交通状況、又は天候によって分類される。あるいは、単に車両の前後方向の加速度（アクセル又はブレーキによる加減速）の大きさ、車両の前後方向の周波数、地球の重力方向の車両振動の大きさ、地球の重力方向の車両振動の周波数、ロール若しくはピッチ方向の回転角速度の大きさ、又はロール若しくはピッチ方向の回転角速度の周波数によって分類される。例えば、非特許文献１では、回転角速度の周波数によって酔い易さが変化することが示唆されており、走行状況を回転角速度の周波数によって分類することは妥当である。上述した分類方法によって分類した走行状況パターンに番号を付し、現在の走行状況に対応する走行状況パターンの番号を走行状況パターンＰ（ｔ）とする。なお、走行状況パターンの種類をＰＮ種類（ＰＮは正の整数）とする。  
【００２０】
感度設定部４０は慣れ進行状態に基づいて走行状況特徴に対する感度を設定する。具体的には、以下のとおりである。感度設定部４０は、慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）と走行状況パターンＰ（ｔ）とを受け取り、現在の走行状況に対する感覚矛盾量の感度Ｓ（ｔ）を算出し、感覚矛盾量補正部５０へ出力する。感度Ｓ（ｔ）は、例えば、０以上の任意の数値であり、基準値を１．０とする。このとき、例えば、感度Ｓ（ｔ）が０〜１．０の間の場合は感度が低い、感度Ｓ（ｔ）が１．０より大きい場合には感度が高いと定義する。また、感度の初期値は任意に設定でき、例えば、基準値１．０を初期値とする。なお、感度の数値についてはこれに限るものではなく、感度が高い状態、感度が低い状態が表現できればよく、離散値で定義しても良い。
【００２１】
感覚矛盾量補正部５０は、感度に基づいて感覚矛盾量を補正する。具体的には、感覚矛盾量補正部５０は、感覚矛盾量Ｄ（ｔ）と感度Ｓ（ｔ）とを受け取り、補正した感覚矛盾量Ｄ‘（ｔ）を乗り物酔い推定部６０へ出力する。
【００２２】
乗り物酔い推定部６０は、補正後の感覚矛盾量に基づいて乗員の乗り物酔い状態を推定する。具体的には、乗り物酔い推定部６０は、補正後の感覚矛盾量Ｄ’（ｔ）を受け取り、乗員の乗り物酔いレベルＯ（ｔ）を算出し、出力する。
【００２３】
続いて、乗り物酔い推定装置１００の動作をより詳しく説明する。感覚矛盾量算出部１０は、頭部の動き情報Ａ（ｔ）を受け取り、感覚矛盾量Ｄ（ｔ）を感覚矛盾量補正部５０へ出力する。感覚矛盾量Ｄ（ｔ）は、例えば、三半規管等の感覚器から得た地球の重力方向の感覚量と、人間の内部で推定される地球の重力方向の推定量との差として算出する。
【００２４】
慣れ進行状態判定部２０は、生体情報Ｂ（ｔ）を受け取り、現在の走行状況に対する慣れの進行状態を判定し、慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）を感度設定部４０へ出力する。「慣れ進行状態である」とは、現在の走行状況に対する慣れが進行している状態であり、乗り物酔いが発症していない、または軽度の乗り物酔いが発症している状態と定義する。なお、乗り物酔いの程度は乗員の主観評価に基づいて決定される。主観評価としては、例えば、乗員により、酔いの程度を次の５段階「1：全くなんともない，2：少し不快，3：かなり不快，4：すごく不快，5：すぐにやめたい」に分類された場合に、１の段階を乗り物酔いが発症していない状態、２の段階を軽度の乗り物酔い、３から５の段階を重度の乗り物酔いと定義する。すなわち、重度の乗り物酔いの場合は「慣れ進行状態でない」ことになる。慣れ進行状態の判定では、生体情報Ｂ（ｔ）から、乗員の自律神経系の状態を推定し、その結果に基づいて慣れ進行状態を判定する。自律神経系の状態としては、平常状態、副交感神経系優位の状態、又は交感神経系優位の状態があるが、ここでは、副交感神経系優位の状況を慣れが進行している状態として判定する。なお、「副交感神経系優位」とは、副交感神経系が優位であることを指し、「交感神経系優位」とは、交感神経系が優位であることを指す。副交感神経系優位の状態とは、興奮、又は緊張状態を抑制し、平常状態へ戻ろうとしている状態と考えることができ、軽度の酔いが発症していると捉えられる。逆に、交感神経系優位の状態とは、重度の酔いが発症していると捉えられる。
【００２５】
続いて、生体情報Ｂ（ｔ）から自律神経系の状態を推定する動作について説明する。自律神経系の状態を推定するにあたっては、まず、乗員の平常状態の生体情報Ｂ（ｔ）を定義する。平常状態は、例えば、車に乗り始めてから３分間の自律神経系の状態とする。もちろん、平常状態の決め方はこれに限るものではなく、腕時計型のセンサ等で普段の生体情報に基づいて、平常状態を決めてもよい。そして、平常状態からの生体情報Ｂ（ｔ）の変化を用いて副交感神経系優位の状態であるか、交感神経系優位の状態であるかを判定する。自律神経系の状態を判定するには、例えば、呼吸情報に基づいて行う。平常状態と比べて呼吸周期が安定し、換気量が減少した場合は、副交感神経系優位の状態であると判定する。一方で、平常状態と比べて呼吸周期が不安定化し、換気量が増加した場合には、交感神経系優位の状態であると判定する。
【００２６】
走行状況特徴抽出部３０は、車両情報Ｃ（ｔ）を受け取り、過去に入力された車両情報Ｃ（ｔ）の時系列データを解析して、現在の走行状況パターンＰ（ｔ）を感度設定部４０へ出力する。時系列データとしては、例えば、時間間隔Ｔだけ過去の車両情報を用いて現在の走行状況パターンＰ（ｔ）を決定する。時間間隔Ｔについては、走行状況は日々刻刻と変化する観点では短い方が良いが、情報量が少ない分、分類精度が下がる。この点を鑑みると、時間間隔Ｔは、例えば１０分が好ましい。市街地から高速道路へ入った場合など、明らかに走行状況が変化するケースでは、即座に走行状況パターンを切り替えても良い。
【００２７】
過去に入力された車両情報Ｃ（ｔ）から走行状況パターンＰ（ｔ）を決定する動作の一例を、図２と図３とを用いて説明する。図２は、本開示の実施の形態１に係る走行状況特徴抽出部３０における時間の変化に対する地球の重力方向の加速度の変化を示した説明図である。図３は、本開示の実施の形態１に係る走行状況特徴抽出部３０における周波数の変化に対する地球の重力方向の振動成分の振幅の変化を示した説明図である。また、図３は、時間間隔Ｔ［分］だけ過去のデータの周波数解析結果を示している。
【００２８】
過去に入力された車両情報Ｃ（ｔ）として地球の重力方向の加速度データを用いることとし、時間間隔Ｔ［分］だけ過去の地球の重力方向の加速度データを抽出する。抽出した加速度データを周波数解析することで、周波数スペクトルを求める。周波数解析には、例えば、高速フーリエ変換等の公知技術を適用すれば良い。求めた周波数スペクトルのピークの高さであるピーク値を検出する。図３の例では、振動の主要周波数は、ピークの位置ｈｐ（ｔ）、振動の主要周波数の振幅は、ピーク値ｍｐ（ｔ）である。
【００２９】
図４は、本開示の実施の形態１に係る走行状況特徴抽出部３０における走行状況パターンの決定に関する一例を示した説明図である。乗り物酔いのし易さは、地球の重力方向の振動等の周波数特性に応じて変化し、また、同様に振動の振幅に応じて変化するため、走行状況を前記主要周波数ｈｐ（ｔ）や主要周波数の振幅であるピーク値ｍｐ（ｔ）を用いてパターンに分類する。算出した地球の重力方向の振動の主要周波数の振幅であるピーク値ｍｐ（ｔ）と振動の主要周波数ｈｐ（ｔ）とから走行状況パターンを決める動作の一例を、図４より説明する。図４の説明においては、走行状況パターンの種類ＰＮは６種類として説明する。
図４は、振動の主要周波数ｈｐ（ｔ）の値、及び振動の主要周波数の振幅ｍｐ（ｔ）の値と各走行状況パターンとの対応を示している。図４における閾値Ｍｔは、パターン「１」、パターン「３」、及びパターン「５」とパターン「２」，パターン「４」，及びパターン「６」とを振動の大きさに対して区別する値である。図４における閾値Ｈｔ１はパターン「１」及びパターン「２」とパターン「３」及びパターン「４」とを振動の主要周波数ｈ（ｔ）に対して区別する値である。閾値Ｈｔ２はパターン「３」及びパターン「４」とパターン「５」及びパターン「６」とを振動の主要周波数ｈｐ（ｔ）に対して区別する値である。各閾値は、例えば、予め設定された固定値とする。算出した振動の主要周波数ｈｐ（ｔ）の値、及び振動の主要周波数の振幅ｍｐ（ｔ）の値を図４にプロットし、どの走行状況パターンに対応するかを決定する。
例えば、振動の主要周波数の振幅ｍｐ（ｔ）が閾値Ｍｔ以上であり、主要周波数ｈｐ（ｔ）が閾値Ｈｔ１以上で閾値Ｈｔ２より小さい場合は、走行状況パターンＰ（ｔ）はパターン「３」と決定する。
【００３０】
上記のように走行状況特徴抽出部３０は、予め定められた走行状況のパターンに走行状況を分類する。なお、乗り物酔いは個人差の大きい症状であり、例えば、大きいゆっくりとした揺れが苦手な乗員がいれば、細かな振動が苦手な乗員もあり、乗り物酔いし易い走行状況はそれぞれ異なる。すなわち、走行状況に対して、乗員によっての得意、不得意があり、また、慣れている、慣れていない走行状況がある。このため、走行状況を加速度の周波数帯や大きさに基づいていくつかのパターンに分類し、そのパターンごとに、感度を設定し、乗り物酔いを推定する。
【００３１】
感度設定部４０はパターン毎の感度を設定する。具体的には、以下のとおりである。感度設定部４０は、慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）と走行状況パターンＰ（ｔ）とを受け取る。また、感度設定部４０は、現在の走行状況に対する感覚矛盾量の感度Ｓ（ｔ）を算出し、感覚矛盾量補正部５０へ出力する。走行状況パターンの番号ｐ（ｐは、１から６までの整数）に対する感度Ｓｐ（ｔ）は、走行状況パターンＰ（ｔ）として番号ｐが感度設定部４０に入力された場合に、入力される前のＳｐ（ｔ）による「Ｓｐ（ｔ）−ｑ０（ｔ）×α」を感度Ｓｐ（ｔ）として更新する。
【００３２】
なお、係数ｑ０（ｔ）は慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）に基づいて決定される。例えば、Ｑ（ｔ）＝１（慣れが進行している）場合は１．０とし、Ｑ（ｔ）＝０（慣れが進行していない）場合は０．０とする。感度量αは１回の更新で補正する感度の量であり、例えば、０．０１、０．１等の値を設定する。なお、前述したとおり感度Ｓ（ｔ）は０以上の値をとるため、上述の式によってＳｐ（ｔ）が０より小さくなった場合は、Ｓｐ（ｔ）を０に設定する。現在の走行状況パターンｐに対応する感度Ｓｐ（ｔ）を感度Ｓ（ｔ）として出力する。このように、慣れが進行している場合は、対応する走行状況パターンに対する感度を小さくし、慣れが進行していない場合は、対応する走行状況パターンに対する感度を変化させないことで、走行状況パターンに対する慣れを考慮した感度の設定が可能となる。
【００３３】
感覚矛盾量補正部５０は、感覚矛盾量Ｄ（ｔ）と感度Ｓ（ｔ）とを受け取り、補正した感覚矛盾量Ｄ’（ｔ）を乗り物酔い推定部６０へ出力する。補正後の感覚矛盾量Ｄ’（ｔ）は、例えば、次の式で算出する。
【００３４】
Ｄ’（ｔ）  ＝  Ｓ（ｔ）×Ｄ（ｔ）                  （式１）
【００３５】
このように感覚矛盾量を補正することで、現在の走行状況パターンに対する慣れの進行状況に応じた矛盾量を算出することができる。
【００３６】
乗り物酔い推定部６０は、補正後の感覚矛盾量Ｄ’（ｔ）を受け取り、乗員の乗り物酔いレベルＯ（ｔ）を算出し、出力する。補正後の感覚矛盾量Ｄ’（ｔ）から乗員の乗り物酔いレベルＯ（ｔ）の算出は、例えば、非特許文献１に記載のようにＭＳＩ（Ｍｏｔｉｏｎ  Ｓｉｃｋｎｅｓｓ  Ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ）率［％］を出力し、ＭＳＩの値を０〜１に正規化した値を乗り物酔いレベルＯ（ｔ）として出力する。
【００３７】
次に、実施の形態１に係る乗り物酔い推定装置１００の処理の手順について図５を用いて説明する。図５は、実施の形態１に係る乗り物酔い推定装置１００の処理を示したフローチャートである。図５に示される処理は、頭部の動き情報Ａ（ｔ）、生体情報Ｂ（ｔ）、又は車両情報Ｃ（ｔ）が入力される毎に一度行われる。まず、ステップＳ１で、感覚矛盾量算出部１０が、頭部の動き情報Ａ（ｔ）から感覚矛盾量Ｄ（ｔ）を算出し、感覚矛盾量補正部５０へ出力する。
【００３８】
次に、ステップＳ２では、慣れ進行状態判定部２０が、生体情報Ｂ（ｔ）から現在の走行状況に対する慣れの進行状態を判定し、慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）を感度設定部４０へ出力する。
【００３９】
次に、ステップＳ３では、走行状況特徴抽出部３０がＣ（ｔ）の時系列データを解析して、現在の走行状況パターンＰ（ｔ）を感度設定部４０へ出力する。
【００４０】
次に、ステップＳ４では、感度設定部４０が、慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）と走行状況パターンＰ（ｔ）とから現在の走行状況に対する感覚矛盾量の感度Ｓ（ｔ）を算出し、感覚矛盾量補正部５０へ出力する。
【００４１】
次に、ステップＳ５では、感覚矛盾量補正部５０が、感覚矛盾量Ｄ（ｔ）と感度Ｓ（ｔ）とから補正した感覚矛盾量Ｄ’（ｔ）を乗り物酔い推定部６０へ出力する。
【００４２】
次に、ステップＳ６では、乗り物酔い推定部６０が、補正後の感覚矛盾量Ｄ’（ｔ）から乗員の乗り物酔いレベルＯ（ｔ）を算出し、出力する。
【００４３】
上述のように感覚矛盾量Ｄ（ｔ）を補正し、感覚矛盾量Ｄ’（ｔ）とすることで、現在の走行状況パターンに対する慣れの進行状況に応じた矛盾量を算出することができる。
【００４４】
乗り物酔い推定装置１００は、感覚矛盾量算出部１０と、慣れ進行状態判定部２０と、走行状況特徴抽出部３０と、感度設定部４０と、感覚矛盾量補正部５０と、乗り物酔い推定部６０とを備え、慣れ進行状態判定部２０が判定した慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）と走行状況特徴抽出部３０が決定した走行状況パターンＰ（ｔ）とから、慣れが進行している場合は、対応する走行状況パターンに対する感度を小さくし、慣れが進行していない場合は、対応する走行状況パターンに対する感度を変化させないことで、走行状況パターンに対する慣れを考慮した感度の設定をして、感覚矛盾量を補正する。
本実施の形態１に係る乗り物酔い推定装置では、走行状況に対する慣れの進行状態に応じて感覚矛盾量を補正することで、走行状況に対する慣れが発生しても精度良く乗り物酔い状態を判定できる。
【００４５】
また、乗り物酔い推定装置１００における慣れ進行状態判定部２０は、生体情報Ｂ（ｔ）から、乗員の自律神経系の状態を推定し、その結果に基づいて慣れ進行状態を判定する。このように、本実施の形態１に係る乗り物酔い推定装置では、自律神経系の状態に基づいて慣れの進行状態を判定することで、乗員の内部の状態に応じて精度良く慣れの進行状態を判定することができる。
また、本実施の形態１に係る乗り物酔い推定装置では、走行状況に対する乗員の「慣れ」を判定することで、走行状況に対する乗員の慣れが進行しても精度よく乗り物酔いレベルを推定できる。
【００４６】
なお、本実施の形態１では、自律神経系の状態を推定するにあたって呼吸情報を用いたが、これに限るものではない。例えば、心拍変動情報を用いて自律神経系の状態を推定しても良い。心拍変動情報を用いた自律神経系の状態推定方法としては、心拍間隔の時系列データを周波数解析し、呼吸由来の高周波成分（０．１５〜４．０［Ｈｚ］）と血圧変動等に由来する低周波成分（０．０４〜０．１５［Ｈｚ］）の比率から自律神経の状態を推定する。また、呼吸情報の中でも、呼吸周期の安定性、換気量以外の指標を用いて自律神経系の状態を推定して良い。
【００４７】
なお、本実施の形態１では、地球の重力方向の振動の大きさと主要周波数とから走行状況パターンを決定したが、これに限るものではない。アクセル量、又はブレーキ量の車両操作量を用いても良いし、回転角速度、地磁気の情報、天候情報、又は走行経路情報を用いて走行状況パターンを決定しても良い。
【００４８】
なお、本実施の形態１では、補正後の感覚矛盾量に基づいて乗り物酔いレベルを推定したが、これに限るものではない。例えば、自律神経系の状態を用いて乗り物酔いレベルを推定しても良く、自律神経系の状態が交感神経系優位の場合に、乗り物酔いレベルが高くなるように推定しても良い。
【００４９】
なお、本実施の形態１では、走行状況パターンを分ける閾値を固定値としたが、これに限るものではない。例えば、ＳＯＭ（Ｓｅｌｆ−Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  Ｍａｐｓ）、又はｋ近傍法等の学習手法を用いて自動で決定しても良い。「ＳＯＭ（Ｓｅｌｆ−Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  Ｍａｐｓ）」とは、教師なし学習によって入力データを任意の次元へ写像することができる２層構造の教師なし学習ニューラルネットワークである。「ｋ近傍法」とは、ベクトル空間上にプロットされた学習データに対して、未知のデータが得られたとき、そこから距離が近い順に任意のｋ個を取得し、多数決でデータが属するクラスを推定する学習手法である。
【００５０】
なお、本実施の形態１では、走行状況特徴抽出部３０において、現在の走行状況を予め定められたパターンに分類し、感度設定部４０において、各パターンに対する感度を設定していたが、これに限るものではない。例えば、走行状況を表す振動の主要周波数や振動の振幅に応じて、感度が連続的に変化するような関数を設定しても良い。しかし、このような関数は非線形で複雑になり、関数の選定やパラメータの選定が困難である。そのため、本実施の形態１で示したように、走行状況をパターンに分類し、各パターンに対する感度を設定する。
【００５１】
実施の形態２．
図６は、本開示の実施の形態２に係る乗り物酔い推定装置１００ｂの概略的な構成を示すブロック図である。図６に示される乗り物酔い推定装置１００ｂは、図１に示す乗り物酔い推定装置１００に対して、乗り物酔い推定装置１００の代わりに乗り物酔い推定装置１００ｂを備えたものである。乗り物酔い推定装置１００ｂは、慣れ進行状態判定部２０の代わりに慣れ進行状態判定部２０ｂを備え、感度設定部４０の代わりに感度設定部４０ｂを備える点で異なる。図６において、図１に示される構成要素と同一または対応する構成要素には、図１で示される符号と同じ符号が示される。また、図１に示される構成と同一または対応する構成については説明を省略する。
【００５２】
実施の形態１との違いは、慣れ進行状態判定部２０ｂが、慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）と自律神経系状態Ｕ（ｔ）とを感度設定部４０ｂに出力し、感度設定部４０ｂが慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）と自律神経系状態Ｕ（ｔ）とに基づいて感度を設定する点である。
【００５３】
慣れ進行状態判定部２０ｂは、生体情報Ｂ（ｔ）を受け取り、慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）と自律神経系状態Ｕ（ｔ）とを感度設定部４０ｂへ出力する。慣れ進行状態判定部２０ｂは、例えば、自律神経系の状態が平常状態であれば自律神経系状態Ｕ（ｔ）を０、副交感神経系優位の状態であれば自律神経系状態Ｕ（ｔ）を１、交感神経系優位の状態であれば自律神経系状態Ｕ（ｔ）を２とする。
【００５４】
感度設定部４０ｂは、慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）と自律神経系状態Ｕ（ｔ）と走行状況パターンＰ（ｔ）とを受け取り、現在の走行状況パターンに対する感度Ｓ（ｔ）を算出し、感覚矛盾量補正部５０へ出力する。
【００５５】
感度設定部４０ｂは、実施の形態１では、乗員が軽度の乗り物酔いを発症しており、走行状況パターンに対する慣れが進行している場合には感覚矛盾量に対する感度が小さくなるように感度を補正していた。実施の形態２においては、前述した感度の補正に加えて、乗員が重度の乗り物酔いを発症している場合には、感覚矛盾量に対する感度が高くなるように感度を補正する。走行状況パターンの番号ｐに対する感度Ｓｐ（ｔ）は、走行状況パターンＰ（ｔ）として番号ｐが感度設定部４０ｂに入力された場合に、入力される前のＳｐ（ｔ）による「Ｓｐ（ｔ）−ｑ０（ｔ）×α」を感度Ｓｐ（ｔ）として更新する。
【００５６】
ここで、係数ｑ０（ｔ）は慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）と自律神経系状態Ｕ（ｔ）とに基づいて決定される。例えば、Ｑ（ｔ）＝１かつＵ（ｔ）＝１場合（慣れが進行している状態）は１．０とし、Ｑ（ｔ）＝０かつＵ（ｔ）＝０の場合（慣れが進行していない状態、かつ重度の乗り物酔いを発症していない状態）は０．０とする。Ｑ（ｔ）＝０かつＵ（ｔ）＝２の場合（慣れが進行していない状態、かつ重度の乗り物酔いを発症している状態）は、−１．０とする。このように感度を更新することで、重度の乗り物酔いが発症している場合、すなわち交感神経系優位の場合には感覚矛盾量に対する感度を高く補正することで、乗り物酔いレベルＯ（ｔ）が高い値をとりやすくなる。なお、係数ｑ０（ｔ）は上述した値に限るものではなく、任意の値を設定して良い。
【００５７】
乗り物酔い推定装置１００ｂは、感覚矛盾量算出部１０と、慣れ進行状態判定部２０ｂと、走行状況特徴抽出部３０と、感度設定部４０ｂと、感覚矛盾量補正部５０と、乗り物酔い推定部６０とを備え、慣れ進行状態判定部２０が出力した慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）及び自律神経系状態Ｕ（ｔ）と走行状況特徴抽出部３０が決定した走行状況パターンＰ（ｔ）とから、重度の乗り物酔いが発症している場合、すなわち交感神経系優位の場合には感覚矛盾量に対する感度を高く補正するように、乗員の乗り物酔いレベルＯ（ｔ）を算出する。
本実施の形態２に係る乗り物酔い推定装置では、重度の乗り物酔いが発症した場合は感覚矛盾量に対する感度を高く補正することで、精度よく乗り物酔いレベルを推定できる。
【００５８】
実施の形態３．
図７は、本開示の実施の形態３に係る乗り物酔い推定装置１００ｃの概略的な構成を示すブロック図である。図７に示される乗り物酔い推定装置１００ｃは、図１に示す乗り物酔い推定装置１００に対して、乗り物酔い推定装置１００の代わりに乗り物酔い推定装置１００ｃを備えたものである。乗り物酔い推定装置１００ｃは、乗員状態判定部７０を更に備え、慣れ進行状態判定部２０の代わりに慣れ進行状態判定部２０ｃを備える点で異なる。図７において、図１に示される構成要素と同一または対応する構成要素には、図１で示される符号と同じ符号が示される。また、図１に示される構成と同一または対応する構成については説明を省略する。
【００５９】
実施の形態１との違いは、走行状況に対する慣れの進行状態を判定する際に、乗員状態の判定結果に基づいて慣れの進行状態を判定する点である。
【００６０】
乗員状態判定部７０は、画像情報Ｉｍ（ｔ）を受け取り、乗員状態情報Ｒ（ｔ）を慣れ進行状態判定部２０ｃに出力する。画像情報Ｉｍ（ｔ）は、乗員を含む空間を予め定められたフレームレートで撮像した、該空間の動画像を表す一連のフレームの画像情報（撮像画像）である。例えば３０［ＦＰＳ］のフレームレートで撮像された乗員状態情報Ｒ（ｔ）は、乗り物酔いに関係しない乗員状態を示す情報であり、乗員の覚醒レベル、ストレスレベル、又は疲労レベルの情報を含む。前述した各乗員状態のレベルは、例えば、０〜１の値で定義される。覚醒レベルについては、レベル０は覚醒していない状態、レベル１は覚醒している状態と定義する。ストレスレベルでは、レベル０はストレスがかかっていない状態、レベル１はストレスが大きくかかっている状態と定義する。疲労レベルについては、レベル０が疲労していない状態、レベル１が疲労している状態と定義できる。
【００６１】
慣れ進行状態判定部２０ｃは、生体情報Ｂ（ｔ）と乗員状態情報Ｒ（ｔ）とに基づいて、現在の走行状況に対する慣れの進行状態を判定する。
【００６２】
次に、乗り物酔い推定装置１００ｃの処理の手順について図８を用いて説明する。図８は、実施の形態３に係る乗り物酔い推定装置１００ｃの処理を示したフローチャートである。図８に示されるフローチャートは、図５に示すフローチャートに対して乗員状態判定を判定するステップであるステップ０を有し、慣れ進行状態を判定するステップであるステップＳ２に代えて、慣れ進行状態を判定するステップであるステップＳ２’を有する点で異なる。図８において、図５に示されるステップと同一または対応するステップには、図５で示される符号と同じ符号が示される。また、図５に示されるステップと同一または対応するステップについては説明を省略する。
【００６３】
まず、ステップＳ０では、乗員状態判定部７０が画像情報Ｉｍ（ｔ）から乗員状態情報Ｒ（ｔ）を算出する。以下では、乗員状態情報を乗員の覚醒レベルとして説明する。乗員の覚醒レベルは、画像情報の時系列データから算出することができる。例えば、画像情報Ｉｍ（ｔ）から乗員の目の開閉状態を検出し、ＰＥＲＣＬＯＳ（所定時間における目の閉眼時間割合）等の指標を算出することで乗員の覚醒レベルを算出することができる。なお、覚醒レベルの算出方法はこれに限るものではなく、公知の技術を使って算出して良い。
【００６４】
次に、ステップＳ２’では、慣れ進行状態判定部２０ｃが、生体情報Ｂ（ｔ）と乗員状態情報Ｒ（ｔ）とに基づいて、現在の走行状況に対する慣れの進行状態を判定する。実施の形態１においては、副交感神経系優位の状態を慣れ進行状態であると判定していたが、副交感神経系優位の状態は、軽い酔いの発生時だけではなく、覚醒レベル低下時に見られる。そのため、慣れ進行状態判定部２０ｃでは、副交感神経系優位の状態が、軽い酔いの発生によるものなのか、覚醒レベル低下によるものなのかを鑑みて慣れの進行状態を判定する。具体的には、副交感神経系優位であり、かつ覚醒レベルが高い状態を慣れ進行状態として判定する。覚醒レベルが高いか、低いかを判定するにあたっては、覚醒レベルに対し閾値を設定し、閾値以上であれば覚醒レベルが高い、閾値未満であれば覚醒レベルが低いと判定する。
【００６５】
覚醒レベルが高いか低いかを決めるＰＥＲＣＬＯＳ以外の基準として、例えば、覚醒レベルを５段階「１：全く眠くなさそう、２：やや眠そう、３：眠そう、４：かなり眠そう、５：非常に眠そう」に分け、３段階以上を覚醒レベルが高い、それ未満を覚醒レベルが低いと決め、これを「表情評定基準」とする。
ＰＥＲＣＬＯＳに対する閾値を決めるためには、予め実験を行い、上述の表情評定基準と、ＰＥＲＣＬＯＳの値との対応をとっておく。「対応をとる」とは、ＰＥＲＣＬＯＳの値が表情評定基準の何段階目に相当するのか、を求めることである。上記実験により表情評定基準とＰＥＲＣＬＯＳとの対応をとり、表情評定基準の３段階以上とそれ未満との分かれ目に相当するＰＥＲＣＬＯＳの値を取得する。この分かれ目に相当するＰＥＲＬＣＯＳの値を、覚醒レベルが高いか、低いかを判定するにあたって設定する閾値とする。
【００６６】
乗り物酔い推定装置１００ｃは、感覚矛盾量算出部１０と、慣れ進行状態判定部２０ｃと、走行状況特徴抽出部３０と、感度設定部４０と、感覚矛盾量補正部５０と、乗り物酔い推定部６０と、乗員状態判定部７０とを備え、生体情報Ｂ（ｔ）と乗員状態情報Ｒ（ｔ）とに基づいて判定された慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）を出力し、慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）と走行状況パターンＰ（ｔ）とから感覚矛盾量を補正することで、乗員の乗り物酔いレベルＯ（ｔ）を算出する。
本実施の形態３では、乗員状態情報を考慮して慣れの進行状態を判定することで、慣れが進行していないにも関わらず、慣れが進行していると判定してしまうケースを抑制し、精度よく慣れ進行状態を判定することができる。その結果、精度よく乗り物酔いレベルを推定することができる。
【００６７】
なお、本実施の形態３では、画像情報を用いて覚醒レベルを推定したが、これに限るものではない。例えば、生体情報に基づいて覚醒レベルを推定しても良いし、スマートホン等の操作履歴から覚醒レベルを推定しても良い。
【００６８】
なお、本実施の形態３では、覚醒レベルに基づいて慣れの進行状態を判定したが、これに限るものではない。前述したようにストレスレベル、又は疲労レベルに基づいて慣れの進行状態を判定しても良い。
【００６９】
なお、本実施の形態３では、補正後の感覚矛盾量に基づいて乗り物酔いレベルを推定したが、これに限るものではない。例えば、自律神経系の状態を用いて乗り物酔いレベルを推定しても良く、自律神経系の状態が交感神経系優位の場合に、乗り物酔いレベルが高くなるように推定し、走行状況のパターンに対する感度を大きく設定しても良い。あるいは、乗員状態情報に基づいて乗り物酔いレベルを推定しても良い。例えば、乗員状態情報として覚醒レベルが低下している場合は、眠っていると判断できるため、乗り物酔いレベルを小さく推定する。つまり、乗り物酔い推定装置１００ｃは、補正後の感覚矛盾量に加えて、自律神経系の状態に基づいて乗り物酔い状態を推定してもよい。また、乗り物酔い推定装置１００ｃは、感覚矛盾量と自律神経系の状態とに加えて、乗員状態に基づいて乗り物酔い状態を推定してもよい。
【００７０】
実施の形態４．
図９は、本開示の実施の形態４に係る乗り物酔い抑制装置の概略的な構成を示すブロック図である。図９に示される乗り物酔い抑制装置２００は、図１に示す乗り物酔い推定装置１００に加えて乗り物酔い抑制部２１０を備えている。図９において、図１に示される構成要素と同一または対応する構成要素には、図１で示される符号と同じ符号が示される。また、図１に示される構成と同一または対応する構成については説明を省略する。
【００７１】
乗り物酔い抑制部２１０は、乗り物酔い推定装置１００から乗り物酔いレベルＯ（ｔ）を受け取り、乗員の乗り物酔いを抑制するような車両制御情報Ｖ（ｔ）を出力する。車両制御情報Ｖ（ｔ）とは、例えば、車両が自動運転車両の場合は、車両走行の目標軌跡、目標速度、又は目標操舵角である。車両制御情報Ｖ（ｔ）には、乗り物酔いレベルが高くなった時に、乗り物酔いレベルが低下するように前述した値が設定される。具体的には、走行時の振動、又は加減速が小さくなるように、目標軌跡、目標速度、又は目標操舵角の値が設定される。また、車両制御情報Ｖ（ｔ）とは、例えば、車両がドライバーによる手動運転車両の場合は、運転手に急アクセル、急ブレーキ、及び急操舵を避けるように促す警告情報である。なお、乗り物酔いレベルが高いとは、所定の閾値より乗り物酔いレベルが高いこととする。
【００７２】
本実施の形態４に係る乗り物酔い抑制装置によれば、乗り物酔いレベルが高くなったときに、乗り物酔いレベルが低下されるように車両制御情報を出力することで、乗員の乗り物酔いを抑制することができる。
【００７３】
実施の形態５．
図１０は、本開示の実施の形態５に係る乗り物酔い抑制装置の概略的な構成を示すブロック図である。図１０に示される乗り物酔い抑制装置２００ｂは、図９に示す乗り物酔い抑制装置２００に対して、感度設定部４０の代わりに感度設定部４０ｃを備え、乗り物酔い推定装置１００の代わりに乗り物酔い推定装置１００ｄを備え、乗り物酔い抑制部２１０の代わりに乗り物酔い抑制部２１０ｂを備える点が異なる。図１０において、図９に示される構成要素と同一または対応する構成要素には、図９で示される符号と同じ符号が示される。また、図９に示される構成と同一または対応する構成については説明を省略する。
【００７４】
感度設定部４０ｃは、慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）と走行状況パターンＰ（ｔ）とを受け取り、現在の走行状況に対する感覚矛盾量の感度Ｓ（ｔ）を算出し、感覚矛盾量補正部５０へ出力し、全ての走行状況パターンに対する感覚矛盾量の感度Ｓａｌｌ（ｔ）を乗り物酔い抑制部２１０ｂへ出力する。Ｓａｌｌ（ｔ）は、例えば、走行状況パターンがＰＮ種類ある場合には、Ｓ1（ｔ）〜ＳPN（ｔ）のＰＮ種類の感度をＳａｌｌとして出力する。
【００７５】
乗り物酔い推定装置１００ｄは、頭部の動き情報Ａ（ｔ）、生体情報Ｂ（ｔ）、及び車両情報Ｃ（ｔ）を入力として受け取り、慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）と乗り物酔いレベルＯ（ｔ）と全ての走行状況パターンに対する感覚矛盾量の感度Ｓａｌｌ（ｔ）とを乗り物酔い抑制部２１０ｂへ出力する。
【００７６】
乗り物酔い抑制部２１０ｂは、慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）と乗り物酔いレベルＯ（ｔ）と全ての走行状況パターンに対する感覚矛盾量の感度Ｓａｌｌ（ｔ）とを入力として受け取り、車両制御情報Ｖ（ｔ）を出力する。
【００７７】
乗り物酔い抑制部２１０ｂは、乗り物酔いレベルが高くなった時には、乗り物酔いレベルが低下するように車両制御情報Ｖ（ｔ）を出力する点では実施の形態４と同じである。加えて、乗り物酔い抑制部２１０ｂは、慣れ進行状態判定結果に基づいて、走行状況に対する乗員の慣れが進行するように車両制御情報Ｖ（ｔ）を生成し、出力する。
【００７８】
本実施の構成は、走行状況パターンに対し、感度が高いか又は低いか、慣れが進行しているか又はしていないかを求めるものである。感度が高い走行状況パターンとは、乗員が乗り物酔いし易い走行状況パターン、つまり乗員が苦手な走行状況パターンである。そのような感度が高い走行状況パターンにならないように制御するのが、車両制御方法の一つであるが、このような制御を続けた場合、乗員は苦手な走行状況パターンに対して、慣れることがない。苦手な走行状況パターンに対して慣れを進行させ、苦手な走行状況パターンをなくしていくように、つまり走行状況に対する乗員の慣れが進行するように車両制御情報Ｖ（ｔ）を生成するために、例えば、感度の高い走行状況パターンと感度の低い走行状況パターンとを交互に繰り返すように制御する。感度の高い走行状況パターンになるように車両を制御し、軽度の乗り物酔い状態、すなわち慣れ進行状態を保つことで、前記走行状況パターンに対する感度を下げることができ、乗員は苦手な走行状況パターンを克服することができる。しかし、感度が十分に下がる前に慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）が「慣れ進行状態でない」状態へ遷移する場合もある。その場合は、感度の低い走行状況パターン、すなわち乗員が苦手としていない走行状況パターンになるよう車両を制御し、乗り物酔いレベルが高くなることを防止する。このように車両を制御することにより、乗員に苦手な走行状況パターンに対する慣れを進行させ、感度の高い走行状況パターンを乗員に経験させることができる。なお、感度の高いパターン、低いパターンについては、全ての走行状況パターンに対する感覚矛盾量の感度Ｓａｌｌを参照することで得られる。
【００７９】
本実施の形態５に係る乗り物酔い抑制装置によれば、走行状況に対する乗員の慣れが進行するように車両を制御することで、乗員の乗り物酔いを抑制することができる。
【００８０】
実施の形態６．
図１１は、本開示の実施の形態６に係る乗り物酔い抑制装置の概略的な構成を示すブロック図である。図１１に示される乗り物酔い抑制装置２００ｃは、図１１に示す乗り物酔い抑制装置２００に対して、感度設定部４０の代わりに感度設定部４０ｄを備え、乗り物酔い推定装置１００の代わりに乗り物酔い推定装置１００ｅを備え、乗り物酔い抑制部２１０の代わりに乗り物酔い抑制部２１０ｃを備える点が異なる。図１１において、図９に示される構成要素と同一または対応する構成要素には、図９で示される符号と同じ符号が示される。また、図９に示される構成と同一または対応する構成については説明を省略する。
【００８１】
感度設定部４０ｄは、慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）と走行状況パターンＰ（ｔ）とを受け取り、現在の走行状況に対する感覚矛盾量の感度Ｓ（ｔ）を算出し、感覚矛盾量補正部５０と乗り物抑制部２１０ｃへ出力し、全ての走行状況パターンに対する感覚矛盾量の感度Ｓａｌｌ（ｔ）を乗り物酔い抑制部２１０ｃへ出力する。
【００８２】
乗り物酔い推定装置１００ｅは、頭部の動き情報Ａ（ｔ）、生体情報Ｂ（ｔ）、及び車両情報Ｃ（ｔ）を入力として受け取り、現在の走行状況に対する感覚矛盾量の感度Ｓ（ｔ）と全ての走行状況パターンに対する感覚矛盾量の感度Ｓａｌｌ（ｔ）と乗り物酔いレベルＯ（ｔ）とを乗り物酔い抑制部２１０ｃへ出力する。
【００８３】
乗り物酔い抑制部２１０ｃは、現在の走行状況に対する感覚矛盾量の感度Ｓ（ｔ）と全ての走行状況パターンに対する感覚矛盾量の感度Ｓａｌｌ（ｔ）と乗り物酔いレベルＯ（ｔ）とを入力として受け取り、車両制御情報Ｖ（ｔ）を出力する。
【００８４】
乗り物酔い抑制部２１０ｃは、乗り物酔いレベルが高くなった時には、乗り物酔いレベルが低下するように車両制御情報Ｖ（ｔ）を出力する点では実施の形態４と同じである。加えて、乗り物酔い抑制部２１０ｃは、現在の走行状況に対する感覚矛盾量の感度Ｓ（ｔ）と全ての走行状況パターンに対する感覚矛盾量の感度Ｓａｌｌ（ｔ）と乗り物酔いレベルＯ（ｔ）とに基づいて、走行状況パターンＰ（ｔ）が感度Ｓ（ｔ）の高い走行状況パターンに分類されないように車両制御情報Ｖ（ｔ）を生成し、かつ、乗り物酔い抑制部２１０ｃは、現在の走行状況に対する感覚矛盾量の感度Ｓ（ｔ）と全ての走行状況パターンに対する感覚矛盾量の感度Ｓａｌｌ（ｔ）と乗り物酔いレベルＯ（ｔ）とに基づいて、走行状況パターンＰ（ｔ）が感度Ｓ（ｔ）の低い走行状況パターンに分類されるように車両制御情報Ｖ（ｔ）を生成する。
【００８５】
本実施の形態６に係る乗り物酔い抑制装置によれば、乗り物酔いレベルが高くなったときに、乗り物酔いレベルが低下されるように、かつ感度Ｓ（ｔ）に基づいて、走行状況パターンＰ（ｔ）が感度Ｓ（ｔ）の低い走行状況パターンに分類されるように車両制御情報を出力することで、乗員の乗り物酔いを抑制することができる。
【００８６】
実施の形態７．
図１２は、本開示の実施の形態７に係る乗り物酔い推定装置１００ｆの概略的な構成を示すブロック図である。図１２に示される乗り物酔い推定装置１００ｆは、図１に示す乗り物酔い推定装置１００に対して、乗り物酔い推定装置１００の代わりに乗り物酔い推定装置１００ｆを備えたものである。乗り物酔い推定装置１００ｆは、乗り物酔い推定装置１００に対して個人識別情報Ｅ（ｔ）を入力として受け取る点で異なる。また、乗り物酔い推定装置１００ｆは、乗り物酔い推定装置１００に対して感度設定部４０の代わりに感度設定部４０ｅを備える点で異なる。さらに、乗り物酔い推定装置１００ｆは、乗り物酔い推定装置１００に対して感度記録部８０を備える点で異なる。図１２において、図１に示される構成要素と同一または対応する構成要素には、図１で示される符号と同じ符号が示される。また、図１に示される構成と同一または対応する構成については説明を省略する。
【００８７】
本実施の形態は、感度記録部８０が、個人識別情報Ｅ（ｔ）と感度Ｓ（ｔ）とを受け取って個人識別情報Ｅ（ｔ）に対応する感度Ｓ（ｔ）をデータベースに記録する点で、実施の形態１と異なる。また、本実施の形態は、感度記録部８０が、個人識別情報Ｅ（ｔ）に対応する感度初期値Ｓｉｎｉｔを感度設定部４０ｅに出力する点で、実施の形態１と異なる。なお、本実施の形態における感度初期値Ｓｉｎｉｔは、走行状況パターンの種類毎の初期値である。さらに、本実施の形態は、感度設定部４０ｅが、感度初期値Ｓｉｎｉｔを用いて走行状況パターンの種類毎の感度の初期値を設定する点で、実施の形態１と異なる。ここで、個人識別情報Ｅ（ｔ）は、乗員を特定するための情報であり、例えば、０、１、２、３のような整数で表現された識別コードである。個人識別情報Ｅ（ｔ）は、乗員が替われば、異なる値となる。個人識別情報Ｅ（ｔ）は、例えばカメラ画像により得られた顔画像から、登録された乗員または登録されていない乗員かを区別することで得られた識別コードである。例えば、業務目的で使われない、主に一般家庭で利用されるような一般的な車両であれば登録される乗員の数は５名から１０名程度である。登録されていない新規の乗員である場合、この乗員に対しては例えば「ゲスト」としての識別コードである個人識別情報Ｅ（ｔ）が与えられる。
【００８８】
感度記録部８０は、乗員の個人識別情報Ｅ（ｔ）とその乗員の感度Ｓ（ｔ）とを入力として受け取る。感度記録部８０は、個人識別情報Ｅ（ｔ）が変化した時刻、すなわち乗員が替わった時刻に、乗員の感度Ｓ（ｔ）を個人識別情報Ｅ（ｔ）毎のに感度初期値Ｓｉｎｉｔとしてデータベースに記録する。また、感度記録部８０は、データベースから、個人識別情報Ｅ（ｔ）に対応する感度初期値Ｓｉｎｉｔを読み出し、感度設定部４０ｅに出力する。
【００８９】
感度設定部４０ｅは、感度記録部８０から個人識別情報Ｅ（ｔ）に対応する感度初期値Ｓｉｎｉｔを受け取り、感度Ｓ（ｔ）に初期値として設定する。また、感度設定部４０ｅは、慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）と走行状況パターンＰ（ｔ）とを受け取り、感度初期値Ｓｉｎｉｔに基づいて、現在の走行状況パターンｐに対応する感度Ｓｐ（ｔ）を感度Ｓ（ｔ）として算出し感覚矛盾量補正部５０へ出力する。
【００９０】
次に、感度記録部８０の動作について説明する。感度記録部８０は、乗員の個人識別情報Ｅ（ｔ）とその乗員の感度Ｓ（ｔ）とを入力として受け取り、入力された感度Ｓ（ｔ）をその乗員の感度初期値Ｓｉｎｉｔとして、乗員の個人識別情報Ｅ（ｔ）と感度初期値Ｓｉｎｉｔとを対応付けてデータベースに記録する。個人識別情報Ｅ（ｔ）に対応する、走行状況パターンｐにおける感度初期値Ｓｉｎｉｔは、例えば、感度Ｓ（ｔ）が更新された時刻に記録することで、各乗員に対する最新の感度Ｓ（ｔ）を記録することができる。
【００９１】
また、感度記録部８０は、上記のように動作することで、感度設定部４０ｅは、乗員が過去に乗車したときの感度の値を、感度算出の初期値として使用することができる。なお、個人識別情報Ｅ（ｔ）に対応する感度初期値Ｓｉｎｉｔが存在しない場合、つまり事前にデータベースに記録されていない場合は、例えば、走行状況パターンｐにおける感度初期値Ｓｉｎｉｔを１．０として感度設定部４０ｅへ出力する。
【００９２】
なお、乗員が複数であれば乗り物酔い推定装置１００ｆに入力される頭部動き情報Ａ（ｔ）、生体情報Ｂ（ｔ）及び個人識別情報Ｅ（ｔ）のそれぞれが乗員の数だけの情報を有する。その場合、感度記録部８０は、乗員毎の個人識別情報Ｅ（ｔ）に対応付けられた感度初期値Ｓｉｎｉｔを出力する。感度設定部４０ｅは、乗員毎の生体情報Ｂ（ｔ）から生成された慣れ進行状態判定結果Ｑ（ｔ）及びその乗員の個人識別情報Ｅ（ｔ）に対応付けられた感度初期値Ｓｉｎｉｔを用いてそれぞれの感度Ｓ（ｔ）を算出する。感覚矛盾量Ｄ（ｔ）、補正した感覚矛盾量Ｄ’（ｔ）についても、乗員毎の情報を生成することで、複数の乗員の乗り物酔いレベルＯ（ｔ）を算出する。乗員の数だけ複数回の処理を行う以外は、上記の説明における各構成要素の動作は同じである。
【００９３】
本実施の形態７に係る乗り物酔い推定装置によれば、乗員が過去に乗車したときの感度の値を、前記乗員の感度算出の初期値として利用することで、同一の乗員について前回乗車した時の算出データを引き継ぐことができ、より効率良く乗り物酔い状態を判定することができる。
【００９４】
図１３は、乗り物酔い推定装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。図１４は、乗り物酔い推定装置１００のハードウェア構成の他の例を示す図である。
【００９５】
乗り物酔い推定装置１００は、例えば、少なくとも１つのプロセッサ１０１ａおよびメモリ１０１ｂで構成される。プロセッサ１０１ａは、例えば、メモリ１０１ｂに格納されるプログラムを実行するＣｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ（ＣＰＵ）である。この場合、乗り物酔い推定装置１００の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアおよびファームウェアはプログラムとしてメモリ１０１ｂに格納することができる。これにより、乗り物酔い推定装置１００の機能（例えば、本実施の形態で説明される乗り物酔い推定方法）を実現するためのプログラムは、コンピュータによって実行される。
【００９６】
メモリ１０１ｂは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの揮発性メモリ、不揮発性メモリ、または揮発性メモリと不揮発性メモリとの組み合わせである。
【００９７】
乗り物酔い推定装置１００は、単一回路または複合回路などの専用のハードウェアとしての処理回路１０１ｃで構成されてもよい。この場合、乗り物酔い推定装置１００の機能は、処理回路１０１ｃで実現される。
【００９８】
以上のように本開示の実施の形態について説明したが、本開示はこれらの実施の形態に限るものではない。
【符号の説明】
【００９９】
１００，１００ｂ，１００ｃ，１００ｄ，１００ｅ，１００ｆ  乗り物酔い推定装置
１０  感覚矛盾量算出部
２０，２０ｂ  慣れ進行状態判定部
３０  走行状況特徴抽出部
４０，４０ｂ，４０ｃ，４０ｄ，４０ｅ  感度設定部
５０  感覚矛盾量補正部
６０  乗り物酔い推定部
７０  乗員状態判定部
８０  感度記録部
２００，２００ｂ，２００ｃ  乗り物酔い抑制装置
２１０，２１０ｂ，２１０ｃ  乗り物酔い抑制部
Ａ（ｔ）  頭部動き情報
Ｂ（ｔ）  生体情報
Ｃ（ｔ）  車両情報
Ｉｍ（ｔ）  画像情報
Ｏ（ｔ）  乗り物酔いレベル
Ｐ（ｔ）  走行状況パターン
Ｑ（ｔ）  慣れ進行状態判定結果
Ｒ（ｔ）  乗員状態情報
Ｓ（ｔ）  感度
Ｕ（ｔ）  自律神経系状態
Ｖ（ｔ）  車両制御情報
【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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【図１４】
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【国際調査報告】
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