計測自動制御学会東北支部 第 333 回研究集会 (2021.6.18)
資料番号 333-6

心拍解析によるドライバーの状態推定に関する研究
Experimental Study on Driver State Estimation by Heart Rate Analysis○小西健斗, 高橋信, 湯田恵美
○Kento Konishi, Makoto Takahashi, Emi Yuda

東北大学Tohoku University
キーワード : 心拍変動(heart rate variavility), ワークロード推定(workload estimation),
自動運転 (automated driving) トラック隊列走行 (truck platooning)

連絡先 : 〒980-8579 仙台市青葉区荒巻字青葉 6-6-11 総合研究棟 904 号室 高橋・狩川研究室
小西健斗, Tel: (022)795-7921, Fax: (022)795-7921, E-mail: konishi.kento.q8@dc.tohoku.ac.jp

1.

想定されている。しかしながら人間の行動のはじめに信頼性が低下している場合には安全性を確保

今日、安全な交通社会の実現に向けて自動することは難しく、このような場合に権限移運転への期待が高まりつつある。自動運転レ譲を行うと重大な事故に繋がる恐れがある。

ベルを定義した SAEJ3016 1)において、レベル

今後このような問題を避け、自動運転システ1(運転支援機能)や、レベル 2(部分運転自動ムの安全性を向上させるためには、人間の状化)に該当する自動車が普及し始めており、今態に応じて動的に権限移譲を行う必要がある

年世界初のレベル 3(条件付き運転自動化)搭3)載車も発売された。政府としても 2025 年を。この動的な権限移譲の実現のためには、機械が人間の状態を適切に把握する必要があ目途にレベル 4(高度運転自動化)相当の自動り、そのための方策の一つとして、生体指標運転の実現を目指している。しかし、実際はから人間のワークロード（作業負荷に伴う精あらゆる道路環境や気象条件等で自動運転車神的負荷、メンタルワークロード）を推定すが安全な走行が行える技術水準には至っておる手法が検討されている。

らず、レベル 3、4 の自動運転は、あくまで・

本研究では、生体指標による人間状態推定

道路条件・地理条件・環境条件を満たした限を導入することにより自動運転システムの安られた運行設計領域(ODD)内のみで安全に機全性の向上が可能であるかを検証すること最能することを担保したものにすぎない。その終的な目的とする。本報告では、ドライバーため、レベル 3 の自動運転車では、自動走行の状態推定の可能性を検討するために、ト中に ODD の範囲外となった場合には、権限ラック隊列走行時の先頭車ドライバーの心拍移譲を行うことが義務づけられている 2)。現データの解析を行い、実車走行時の心拍計測段階では、人間が正しく状況認識に基づき操によるワークロードの推定可能性を検討した作を行うことで適切な権限移譲が実現可能と結果を述べる。
1

表 1 導出した心拍変動性指標
名称

説明LPS

ローレンツプロット上の楕円面積

SDNN

RRI の標準偏差RMSSD

RRI の逐次差分二乗平均平方根

SDNN/RMSSDSDNN を RMSSD で除した値

LF

低周波成分(0.04Hz~0.15Hz)の総パ

3.

本研究では、研究の第一段階として、実車走行時の心拍データからの状態推定の可能性を検討するために、トラック隊列走行の社会実装に向けた実証実験において実際に隊列走行時に取得されたドライバーの心拍データ

ワー
HF

高周波成分(0.15Hz~0.40Hz)の総パ

LF/HF

LF を HF で除した値

HR

1 分間あたりの心拍数

トラック隊列走行時のワークロード推定の解析を行った。

ワー

3.1

トラック隊列走行

隊列走行とは複数のトラックが隊列を組み、2.

走行状況を通信によってリアルタイムで共有

心拍変動による状態推定して車間距離を自動で保って走行する技術で、心拍変動とは、心臓が拍動した際に生じ、国土交通省・経済産業省が中心となり実証が心臓の電気活動を測定した心電図に現れる鋭進められている。2023 年以降に後続車無人でいピーク（R 波）の間隔（RRI）の変動であの隊列走行を商業化することを目指しておりる。心拍変動は自律神経機能と関連しており、

6)

一般的に交感神経活動が活発化することで心既に行われている。トラック運送業の現状と拍変動が小さくなり、副交感神経活動が活発して深刻な人手不足が問題に挙げられており、化することで大きくなるとされる。
ワークロー

隊列走行の実現により、人手不足の解消や労ドが高まると交感神経の活動が活発になるこ

働環境の改善だけでなく、省燃費効果、渋滞・とが報告されており、心拍変動を解析するこ追突事故件数削減が期待される。しかし、隊とによりワークロードを推定することができ列走行は先頭車ドライバーが後続車の安全なると考えられる。

走行の責任も負うため、通常のトラック１台、高速道路での後続車無人での実証実験も本研究でワークロードを推定する際に導出での走行に比べワークロードが高まることがした心拍変動性指標を表 1 に示す。

予想される。そこで、本研究では隊列走行時

SDNN/RMSSD 、LF/HF は交感神経活動の指のワークロードを定量的に評価することを目標であり、RMSSD、HF は副交感神経活動の的に、実証実験において測定された心拍デー指標とされている。LPS は自律神経活動の指タを解析し、ワークロードの推定を試みた。

4)標とされ、LPS が小さいほど交感神経活動が亢進状態であるとされる 5)。なお、LF、HF を3.2導出する際のスペクトル解析では、時系列

実験概要

RRI を 3 次スプライン補完後、AR 法を用い本実証実験は 2020 年 10 月 27 日(火)～29てスペクトル解析を行なった。AR 法におけ日(木)に実施された。新東名高速道路、浜松

る次数は 12 次とした。

いなさ JCT と遠州森町 PA 間を往復する計60km の区間で後続車有人での隊列走行を行い、3 日間で計 3 名の先頭車ドライバーの心2

図 1 心拍変動性指標導出結果

間を走行中の心拍データを解析し、表 1 の心拍変動性指標を導出した。各ドライバーについて導出した結果を図 1 に示す。図 1 の横軸は分割した走行区間を示しており、前半の 15データが隊列走行 3 回分の結果（浜松いなさJCT－遠州森町 PA 間往復×3）であり、残りが単車走行の結果である。図１より、2 日目のドライバーは隊列走行時に比べて単車走行
図 2 各走行における導出結果の３名の平均時に交感神経活動の指標が大きくなり、副交拍データの計測が行われた。当日は、上記の感神経活動の指標が小さくなる傾向が確認で走行区間を隊列走行で 3 回走行した後、比較きる。また、1 日目のドライバーは交感神経のため先頭車ドライバーが単車走行を 1 回行活動の指標である LF/HF が、3 日目のドライい、心拍データを計測した。心拍計測には、

バーは、同じく交感神経活動の指標である

UNION TOOL 社製のウェアラブル心拍セン

SDNN/RMSSD が単車走行時に小さくなって

サ my Beat WHS-1 7)を使用した。

いることが確認できる。
上記の結果より、3 名のドライバーの 3 回

3.2の隊列走行と 1 回の単車走行における各指標結果および考察の平均を算出した結果を図 2 に示す。これら

実験を通して計測されたデータについて、の結果に対し１元配置分散分析を実施したと

浜松いなさ JCT－遠州森町 PA を往復する区

ころ、HR[bpm]と、交感神経活動の指標であ間を 5 つに分割し、休憩を除くそれぞれの区

る SDNN/RMSSD と LF/HF において、5%の3

様に心拍変動性指標の導出結果の各隊列走行と単車走行における平均を図 3 に示す。結果に対し１元配置分散分析を実施し、5%の有意水準で有意差が認められた指標に対し多重比較を行った。その結果、1 日目のドライバー
は図 3(a)に示すように、LPS と HF について
1 回目の隊列走行と単車走行間、LF/HF について 2 回目の隊列走行と単車走行間に 5%の(a) Driver1有意水準で有意差が認められた。2 日目のドライバーは図 3(b)に示すように、LPS、RMSSD、HF、HR について各隊列走行と単車走行間、SDNN/RMSSD について 1 回目の隊列走行と単車走行間、LF/HF について 1、2 回目の隊列走行と単車走行間に 5%の有意水準で有意差が認められた。3 日目のドライバーは図 3(c)に示すように、SDNN/RMSSD について 1 回目の隊列走行と単車走行間に、HR について(b) Driver2

各隊列走行と単車走行間に 5%の有意水準で有意差が認められた。これより、すべてのドライバーについて、交感神経活動の指標が隊列走行と比較して単車走行時に有意に減少していることが確認できる。2 日目のドライバー
については、交感神経活動の指標だけでなく、副交感神経活動の指標が隊列走行時と比較して単車走行時に有意に増大している。これ
らの結果から、すべてのドライバーについて(c) Driver3単車走行と比較して隊列走行時にワークロー

図 3 3 名のドライバーの各走行時における導出結果ドが高まる可能性が示唆された。
1 日目のドライバーについては、LPS と HF有意水準で有意差が認められた。これら指標

が 1 回目の隊列走行時と比較して単車走行時に つ い て 多 重 比 較 を 行 っ た 結 果 、 HR とに優位に減少しており、副交感神経の活動がSDNN/RMSDD については 1 回目の隊列走行低下していることを示す結果が得られた。しと単車走行間、LF/HF については 2 回目の隊かし、これら指標は 1 回目の隊列走行時と比列走行と単車走行間に 5%の有意水準で有意較して 2、3 回目の隊列走行時にも優位に減差が認められた。これより、隊列走行時は単少していることから、単車走行により副交感車走行時に比べワークロードが高まる可能性

神経の活動が抑制されたのではなく、1 回目が示唆された。の隊列走行時に副交感神経の活動を亢進させ1～3 日目のドライバーそれぞれに対し、同る要因が存在したのではないかと考えられる。
44.

官民 ITS 構想・ロードマップ 2020, 20
20.

まとめ
本研究では、トラック隊列走行実証実験に

7) ユニオンツール株式会社, http://www.uniontool.co.jp/product/sensor/index.htm
l. （2021 年 6 月アクセス）

おいて計測された、先頭車ドライバーの隊列走行時と単車走行時の心拍データを解析し、比較を行った。その結果、隊列走行時と比較して単車走行時に交感神経活動の指標であるLF/HF、SDNN/RMSSD が優位に減少しているという結果が得られ、隊列走行時に先頭車ドライバーのワークロードが増大している可能性が示唆された。これにより、心拍などの生体指標を計測することでドライバー状態を推定できる可能性が確認された。
今後は、自動運転車を模擬したドライビングシミュレータを使用して実験を行い、心拍をはじめとした生体指標による状態推定を導入することにより、自動運転システムの安全性の向上が可能であるか検証を進めていく予定である。

5.

参考文献

1) SAE：Taxonomy and Definitions forTerms Related to On-Road Motor
Vehicle Automated Driving Systems, J3016-201401, 2014.
2) 国土交通省自動車局, 自動運転車の安全技術ガイドライン, 2018.
3) 稲垣敏之, 人と機械の共生のデザイン－「人間中心の自動化を探る」, 森北出版,
2012.
4) Hui-Min Wang and Sheng-Chieh Huang, SDNN/RMSSD as a Surrogat
e for LF/HF: A Rivised, Investigati
on, Modelling and Simulation in E
ngineering, 2012.
5) 豊福史, 山口和彦, 萩原啓, 心電図 RR
間隔のローレンツプロットによる副交感神経活動の簡易推定法の開発, 人間工学, Vol. 43, No.4, 2007.
6) 高度情報通信ネットワーク社会推進戦
略本部・官民データ活用推進戦略会議,
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