JP2014100227A - 集中度推定装置、集中度推定方法、運転支援装置及び運転支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】対象者が集中しているか否かをより精度良く判定することができる集中度推定装置、集中度推定方法、運転支援装置及び運転支援方法を提供する。
【解決手段】脳波計測装置１２及び周波数解析部１４は、対象者の脳波中のθ波のパワーの大きさ及び対象者の脳波のパワーに対するθ波のパワーの比の大きさのいずれかに基づくθ波量を解析し、心電センサ１６及び心拍数算出部１８は、対象者の心拍の心拍数の多さ及び心拍間隔の短さのいずれかに基づく心拍量を解析し、集中度判定部２０は、θ波量と心拍量とが共に大きくなるほど、対象者の集中度をより高く推定する。これにより、Ｆｍθ波が顕著に検出されない対象者の場合であっても、θ波量の高い場合から対象者が眠気を感じている場合を区別しつつ、θ波と心拍とに基づいて、対象者が集中しているか否かを精度良く判定することができる。
【選択図】図１

Description

本発明は、集中度推定装置、集中度推定方法、運転支援装置及び運転支援方法に関し、生理的指標により対象者の集中度を推定する集中度推定装置、集中度推定方法、運転支援装置及び運転支援方法に関する。

対象者の脳波や心拍等の生理的指標により、対象者の精神状態を推定する技術が提案されている。例えば、特許文献１では、Ｆｍθ波を指標として、対象者の集中度を推定する技術が開示されている。

特開２００５−２９３２０９号公報

しかしながら、Ｆｍθ波が顕著に出現するか否かは個々の対象者ごとに個人差があり、対象者の集中度を推定する精度に改善の余地がある。

本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、対象者が集中しているか否かをより精度良く判定することができる集中度推定装置、集中度推定方法、運転支援装置及び運転支援方法を提供することを目的とする。

本発明は、対象者の脳波の直接的な測定及び対象者の脳波以外の生理的指標に基づく推定のいずれかにより、対象者の脳波中のθ波のパワーの大きさ及び対象者の脳波のパワーに対するθ波のパワーの比の大きさのいずれかに基づくθ波量を解析するθ波量解析手段と、対象者の心拍の心拍数の多さ及び心拍間隔の短さのいずれかに基づく心拍量を解析する心拍量解析手段と、θ波量解析手段が解析したθ波量と心拍量解析手段が解析した心拍量とが共に大きくなるほど、対象者の集中度をより高く推定する集中度推定手段とを備えた集中度推定装置である。

本発明者は、θ波量と心拍量とが共に高い場合に、対象者の集中度が高くなるとの知見を得た。そこで、この構成によれば、θ波量解析手段は、対象者の脳波を直接的に測定するか、対象者の脳波以外の心拍等の生理的指標に基づいて推定を行うことにより、対象者の脳波中のθ波のパワーの大きさ及び対象者の脳波のパワーに対するθ波のパワーの比の大きさのいずれかに基づくθ波量を解析し、心拍量解析手段は、対象者の心拍の心拍数の多さ及び心拍間隔の短さのいずれかに基づく心拍量を解析し、集中度推定手段は、θ波量解析手段が解析したθ波量と心拍量解析手段が解析した心拍量とが共に大きくなるほど、対象者の集中度をより高く推定する。これにより、Ｆｍθ波が顕著に検出されない対象者の場合であっても、θ波量の高い場合から対象者が眠気を感じている場合を区別しつつ、θ波と心拍とに基づいて、対象者が集中しているか否かをより精度良く判定することができる。

なお、本発明における「心拍量」は、単に心拍数の多いほど心拍量がより大きいと解析する場合や、単に心拍間隔が短いほど心拍量がより大きいと解析する場合に限定されない。例えば、本発明では、心拍数の多さ及び心拍間隔の短さのいずれかの分散値あるいは標準偏差が少ないほど心拍量がより大きいと解析することができる。あるいは、本発明では、心拍の波形を周波数解析して得られる他の特徴量に基づいて心拍量の大きさを解析することもできる。

この場合、対象者のθ波量の増減の周期を推定する周期推定手段をさらに備え、集中度推定手段は、周期推定手段が推定した周期における対象者のθ波量が大きくなるほど、対象者の集中度をより低く推定することが好適である。

人間はウルトラディアンリズムと呼ばれる９０分程度の周期で眠気に襲われることが知られている。そこで、この構成によれば、周期推定手段が対象者のθ波量の増減の周期を推定し、集中度推定手段は、周期推定手段が推定した周期における対象者のθ波量が大きくなるほど、対象者の集中度をより低く推定することにより、θ波量の高い場合から対象者が眠気を感じている場合をさらに精度良く区別しつつ、対象者が集中しているか否かをさらに精度良く判定することができる。

また、集中度推定手段は、θ波量解析手段が解析したθ波量が所定の第１閾値以上であり、且つ、心拍量解析手段が解析した心拍量が所定の第２閾値以上であるときに、対象者の集中度を高いと推定することが好適である。

この構成によれば、集中度推定手段は、θ波量解析手段が解析したθ波量が所定の第１閾値以上であり、且つ、心拍量解析手段が解析した心拍量が所定の第２閾値以上であるときに、対象者の集中度を高いと推定する。これにより、θ波量の高い場合から対象者が眠気を感じている場合を区別しつつ、θ波と心拍とに基づいて、対象者が集中しているか否かを明確に判定することができる。

また、集中度推定手段は、θ波量解析手段が解析したθ波量が所定の第１閾値以上であり、且つ、心拍量解析手段が解析した心拍量が所定の第２閾値以上であるときに、対象者の集中度を高いと推定し、周期推定手段が推定した周期における対象者のθ波量が所定の第３閾値以上であるときは、対象者の集中度を高いと推定しないことが好適である。

この構成によれば、集中度推定手段は、θ波量解析手段が解析したθ波量が所定の第１閾値以上であり、且つ、心拍量解析手段が解析した心拍量が所定の第２閾値以上であるときに、対象者の集中度を高いと推定し、周期推定手段が推定した周期における対象者のθ波量が所定の第３閾値以上であるときは、対象者の集中度を高いと推定しない。これにより、θ波量の高い場合から対象者が眠気を感じている場合をさらに明確に区別しつつ、対象者が集中しているか否かをさらに明確に判定することができる。

また、集中度推定手段は、θ波量の第１閾値と心拍量の第２閾値との関連付けられた関係に基づいて、対象者の集中度を判定することが好適である。

この構成によれば、集中度推定手段は、θ波量の第１閾値と心拍量の第２閾値との関連付けられた関係に基づいて、対象者の集中度を判定する。これにより、対象者が集中しているか否かをさらに明確に精度良く判定することができる。

この場合、集中度推定手段は、複数の時刻においてθ波量解析手段が解析したθ波量それぞれと、複数の時刻において心拍量解析手段が解析した心拍量それぞれとから導かれる心拍量に対するθ波量の関数におけるθ波量の極小値の心拍量を第２閾値とすることが好適である。

この構成によれば、集中度推定手段は、複数の時刻においてθ波量解析手段が解析したθ波量それぞれと、複数の時刻において心拍量解析手段が解析した心拍量それぞれとから導かれる心拍量に対するθ波量の関数におけるθ波量の極小値の心拍量を第２閾値とする。これにより、複数の時刻で得られたθ波量及び心拍量それぞれに基づいて、個々の対象者ごとに、対象者が集中しているか否かをさらに精度良く判定することができる。

また、対象者の覚醒度を対象者の心拍、呼吸、皮膚電位、瞳孔径の変化、表情及び瞬きのいずれかから対象者の覚醒度を推定する覚醒度推定手段をさらに備え、集中度推定手段は、覚醒度推定手段が推定した覚醒度に基づいて、θ波量の第１閾値及び心拍量の第２閾値の少なくともいずれかを修正することが好適である。

この構成によれば、覚醒度推定手段は、対象者の覚醒度を対象者の心拍、呼吸、皮膚電位、瞳孔径の変化、表情及び瞬きのいずれかから対象者の覚醒度を推定し、集中度推定手段は、覚醒度推定手段が推定した覚醒度に基づいて、θ波量の第１閾値あるいは心拍量の第２閾値を修正する。これにより、個々の対象者ごとに、対象者が集中しているか否かをさらに精度良く判定することができる。

また、本発明は、対象者の脳波の直接的な測定及び対象者の脳波以外の生理的指標に基づく推定のいずれかにより、対象者の脳波中のθ波のパワーの大きさ及び対象者の脳波のパワーに対するθ波のパワーの比の大きさのいずれかに基づくθ波量を解析するθ波量解析工程と、対象者の心拍の心拍数の多さ及び心拍間隔の短さのいずれかに基づく心拍量を解析する心拍量解析工程と、θ波量解析工程で解析したθ波量と心拍量解析工程で解析した心拍量とが共に大きくなるほど、対象者の集中度をより高く推定する集中度推定工程とを含む集中度推定方法である。

この場合、対象者のθ波量の増減の周期を推定する周期推定工程をさらに含み、集中度推定工程では、周期推定工程で推定した周期における対象者のθ波量が大きくなるほど、対象者の集中度をより低く推定することが好適である。

また、集中度推定工程では、θ波量解析工程で解析したθ波量が所定の第１閾値以上であり、且つ、心拍量解析工程で解析した心拍量が所定の第２閾値以上であるときに、対象者の集中度を高いと推定することが好適である。

また、集中度推定工程では、θ波量解析工程で解析したθ波量が所定の第１閾値以上であり、且つ、心拍量解析工程で解析した心拍量が所定の第２閾値以上であるときに、対象者の集中度を高いと推定し、周期推定工程で推定した周期における対象者のθ波量が所定の第３閾値以上であるときは、対象者の集中度を高いと推定しないことが好適である。

また、集中度推定工程では、θ波量の第１閾値と心拍量の第２閾値との関連付けられた関係に基づいて、対象者の集中度を判定することが好適である。

この場合、集中度推定工程では、複数の時刻においてθ波量解析工程で解析したθ波量それぞれと、複数の時刻において心拍量解析工程で解析した心拍量それぞれとから導かれる心拍量に対するθ波量の関数におけるθ波量の極小値の心拍量を第２閾値とすることが好適である。

また、対象者の覚醒度を前記対象者の心拍、呼吸、皮膚電位、瞳孔径の変化、表情及び瞬きのいずれかから対象者の覚醒度を推定する覚醒度推定工程をさらに含み、集中度推定工程では、覚醒度推定工程で推定した覚醒度に基づいて、θ波量の第１閾値及び心拍量の第２閾値の少なくともいずれかを修正することが好適である。

また、本発明は、対象者が自動車の運転操作をしている時に、対象者の脳波中のθ波のパワーの大きさ及び対象者の脳波のパワーに対するθ波のパワーの比の大きさのいずれかに基づくθ波量を解析するθ波量解析手段と、対象者が自動車の運転操作をしている時に、対象者の心拍の心拍数の多さ及び心拍間隔の短さのいずれかに基づく心拍量を解析する心拍量解析手段と、少なくとも対象者への警報の報知及び自動車の衝突の回避のいずれかにより対象者の運転操作を支援する運転支援手段とを備え、運転支援手段は、θ波量解析手段が解析したθ波量と心拍量解析手段が解析した心拍量とが共に大きくなるほど、対象者の運転操作を支援する度合を小さくする運転支援装置である。

この構成によれば、運転支援手段は、θ波量と心拍量とが共に大きくなるほど、対象者の運転操作を支援する度合を小さくする。このため、対象者の集中度が高いときに、過剰な運転支援により対象者に違和感を与えることを防止することができる。

この場合、運転支援手段は、θ波量解析手段が解析したθ波量と心拍量解析手段が解析した心拍量とのいずれか一方が小さくなるほど、対象者の運転操作を支援する度合を大きくすることが好適である。

この構成によれば、運転支援手段は、θ波量解析手段が解析したθ波量と心拍量解析手段が解析した心拍量とのいずれか一方が小さくなるほど、対象者の運転操作を支援する度合を大きくする。このため、例えば、θ波量が大きいものの心拍量が小さく、対象者の手中度が低く眠気を感じているときに適切な度合の運転支援により、安全性を高めることができる。

また、本発明は、対象者が自動車の運転操作をしている時に、対象者の脳波中のθ波のパワーの大きさ及び対象者の脳波のパワーに対するθ波のパワーの比の大きさのいずれかに基づくθ波量を解析するθ波量解析工程と、対象者が自動車の運転操作をしている時に、対象者の心拍の心拍数の多さ及び心拍間隔の短さのいずれかに基づく心拍量を解析する心拍量解析工程と、少なくとも対象者への警報の報知及び自動車の衝突の回避のいずれかにより対象者の運転操作を支援する運転支援工程とを含み、運転支援工程では、θ波量解析工程で解析したθ波量と心拍量解析工程で解析した心拍量とが共に大きくなるほど、対象者の運転操作を支援する度合を小さくする運転支援方法である。

この場合、運転支援工程では、θ波量解析工程で解析したθ波量と心拍量解析工程で解析した心拍量とのいずれか一方が小さくなるほど、対象者の運転操作を支援する度合を大きくすることが好適である。

本発明の集中度推定装置、集中度推定方法、運転支援装置及び運転支援方法によれば、対象者が集中しているか否かをより精度良く判定することができる。

第１実施形態に係る集中度推定装置を示すブロック図である。 第１実施形態に係る集中度推定装置の集中度を判定する動作を示すフローチャートである。 課題実行中の被験者のθ波パワーと心拍数との推移を示すグラフである。 心拍数とθ波パワーとの関係を示すグラフである。 第１実施形態に係る集中度推定装置の集中度判定の閾値を調整する動作を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る集中度推定装置を示すブロック図である。 第３実施形態に係る集中度推定装置を示すブロック図である。 θ波パワーの推移における周期性を示すグラフである。 第４実施形態に係る集中度推定装置を示すブロック図である。 第５実施形態に係る集中度推定装置を示すブロック図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態に係る集中度推定装置、集中度推定方法、運転支援装置及び運転支援方法について説明する。

図１に示すように、本実施形態の集中度推定装置１０ａは、脳波計測装置１２、周波数解析部１４、心電センサ１６、心拍数算出部１８、集中度判定部２０、記憶部２２、パラメータ調整部２４、表示部２６、警報支援装置３２及び衝突回避支援装置３４を備えている。本実施形態の集中度推定装置１０ａは自動車に搭載される。集中度推定装置１０ａは、推定される運転者の集中度に基づいて運転者の運転を支援する。

脳波計測装置１２は、自動車の車内に用意された電極により、運転者の頭部に発生する数１０μＶ程度の僅かな電位差を計測して、運転者の脳波を計測する装置である。周波数解析部１４は、脳波計測装置１２が計測した運転者の脳波を周波数解析し、運転者の脳波中のθ波のパワーの大きさをθ波量として解析する。あるいは、周波数解析部１４は、脳波計測装置１２が計測した対象者の脳波を周波数解析し、運転者の脳波中のα波、β波及びθ波等のパワーの総量に対するθ波のパワーの比の大きさ（含有率）をθ波量として解析する。

心電センサ１６は、自動車の車内に用意されたセンサにより、運転者の心拍を計測する装置である。心拍数算出部１８は、心電センサ１６により計測された運転者の心拍のｒｒ間隔から、運転者の心拍数を心拍量として算出する。なお、心拍数算出部１８は、心拍数の多さ及び心拍間隔の短さのいずれかの分散値あるいは標準偏差が少ないほど心拍量がより大きいと解析することもできる。あるいは、心拍数算出部１８は、心拍の波形を周波数解析して得られる他の特徴量に基づいて心拍量の大きさを解析することもできる。

集中度判定部２０は、周波数解析部１４が解析したθ波量と心拍数算出部１８が算出した心拍量とから、後述する手法により運転者の集中度を判定する。

記憶部２２は、所定の期間にわたって、周波数解析部１４が解析したθ波量と心拍数算出部１８が算出した心拍量とを記憶する。パラメータ調整部２４は、記憶部２２に記憶された所定期間にわたるθ波量と心拍量とに基づいて、集中度判定部２２での後述する集中度判定の閾値を調整する。

表示部２６は、集中度判定部２０で判定された運転者の集中度を表示する。表示部２６は、例えば、自動車のナビゲーションシステムにおけるディスプレイ及びヘッドアップディスプレイとすることができる。警報支援装置３２は、集中度判定部２０で判定された運転者の集中度が低いほど、大きく、高い警報音を運転者に対して報知し、運転者の集中度の維持を図る。衝突回避支援装置３４は、集中度判定部２０で判定された運転者の集中度が低いほど、運転者の運転操作に介入する度合を大きくし、自動車と障害物との衝突を回避するための制動、操舵等の衝突を回避するための支援を行う。

以下、本実施形態の集中度推定装置１０ａの動作について説明する。本実施形態では、運転者は自動車の運転をする際に、脳波計測装置１２の電極と、心電センサ１６のセンサを身体に装着する。図２に示すように、運転者が自動車の運転をする際に、心拍数算出部１８により、運転者の心拍数が心拍量として算出される（Ｓ１１）。また、周波数解析部１４により、運転者の脳波全体の内のθ波の含有率がθ波量として算出される（Ｓ１２）。

人間の背景脳波の内で４〜８Ｈｚの帯域はθ波と呼ばれ、人間が眠気を催したときに発生することが知られている。一方で、人間の前頭部で計測されるＦｍθ波と呼ばれる特徴的な脳波があり、人間が一つのことに集中すると発生することが知られている。しかしながら、上述したように、Ｆｍθ波が顕著に出現するか否かは個々の人間ごとに個人差があり、Ｆｍθ波に基づいて人間の集中度を対象者の集中度を推定する手法では、推定される集中度の精度に改善の余地がある。

一方、本発明者らは、実験を通じて、被験者が覚醒状態でボタン押しや文書作成あるいは自動車の運転操作を行った際にθ波のパワーが高まる現象を確認した。しかしながら、上述したように、人間が眠気を催したときにもθ波が発生するため、対象者の集中度が高まったときに大きくなるθ波量と、対象者が眠気を催しているときに大きくなるθ波量とを区別する必要がある。

図３に示すように、本発明者らは、実験において、被験者が単純な課題として事務作業を行っている際のθ波パワーと心拍数との推移を測定した。図中の領域Ｚ１のように、θ波パワーが大きくなっているものの、心拍数が少なくなっている時間帯では、課題を実行している際に被験者が眠気を感じていることを確認した。一方、図中の領域Ｚ２のように、θ波パワーが大きくなり、且つ心拍数が多くなっている時間帯では、被験者が課題を実行している際の成績が良好であり、被験者の集中度が高まっていることを確認した。また、図中の領域Ｚ３のように、θ波パワーが小さくなり、且つ心拍数も少なくなっている時間帯では、被験者が課題を実行している際の成績が低下し、被験者の集中度が低下していることを確認した。そこで、本実施形態では、θ波量と心拍量とが共に大きくなるほど、前記対象者の集中度をより高く推定する。

図４に示すように、集中度判定部２０は、θ波量に対して図中に二次曲線で設定された所定の閾値と、心拍量に対して図中に破線で設定された所定の閾値とに基づいて、対象者の集中度を判定する。図４中の破線と二次曲線とで区画される左上の領域の領域Ｚ１では、θ波量は大きいものの心拍量が小さいため、対象者は眠気を感じていると判定される。図４中の破線と二次曲線とで区画される右上の領域の領域Ｚ１では、θ波量及び心拍量が共に大きいため、対象者は集中していると判定される。図４中の二次曲線で区画される下半分の領域の領域Ｚ３では、θ波量が小さいため、対象者は集中していないと判定される。

図２に示すように、集中度判定部２０は、θ波含有率（θ波量）が閾値以上であり（Ｓ１３）、且つ心拍数（心拍量）が閾値以上であるときに（Ｓ１４）、フラグ１を出力し、警報支援装置３２による警報の強度や、衝突回避支援装置３４による運転者の運転操作への介入を伴う衝突回避支援の強度や、表示部２６により運転者に提供する情報量を減少させる（Ｓ１５）。一方、集中度判定部２０は、θ波含有率（θ波量）が閾値未満であり（Ｓ１３）、且つ心拍数（心拍量）が閾値未満であるときに（Ｓ１４）、フラグ０を出力し、警報支援装置３２による警報の強度や、衝突回避支援装置３４による運転者の運転操作への介入を伴う衝突回避支援の強度や、表示部２６により運転者に提供する情報量を増大させる（Ｓ１６）。

以下、集中度推定装置１０ａの集中度判定の閾値を調整する動作について説明する。図５に示すように、記憶部２２は、所定の期間にわたって、周波数解析部１４が解析したθ波量と心拍数算出部１８が算出した心拍量とを記憶する（Ｓ２１）。本実施形態では、図４のプロットに示すように、順次得られたθ波パワー（θ波含有率）と心拍数とが記録される。記録されたデータ数が所定の数、例えば１００個以上となったときには（Ｓ２２）、パラメータ調整部２４は、心拍数を説明変数とし、θ波含有率を被説明変数として二次関数による回帰を行ない、図４中に曲線で示すような二次関数を当て嵌める（Ｓ２３）。パラメータ調整部２４は、図４中に破線で示す二次関数の極小値を求め、そのときの心拍数を集中度判定部２０で用いる心拍数の閾値とする（Ｓ２４）。また、パラメータ調整部２４は、二次関数で与えられるθ波パワーをθ波の閾値とする。

なお、本実施形態においては、θ波量と共に、心拍数を集中度推定のパラメータとして用いたが、心拍数と同様に、他の心拍特徴量や、呼吸、皮膚電位、瞳孔径変化等の生理的指標及びその特徴量をθ波量と共に集中度推定のパラメータとして用いても良い。また、パラメータ調整部２４は、二次関数の当て嵌め以外にも、三次関数等の多項式を当て嵌めても良く、さらにはニューラルネットワーク等の様々な統計手法、学習手法を用いても良い。

本実施形態によれば、脳波計測装置１２及び周波数解析部１４は、対象者の脳波中のθ波のパワーの大きさ及び対象者の脳波のパワーに対するθ波のパワーの比の大きさのいずれかに基づくθ波量を解析し、心電センサ１６及び心拍数算出部１８は、対象者の心拍の心拍数の多さ及び心拍間隔の短さのいずれかに基づく心拍量を解析し、集中度判定部２０は、θ波量と心拍量とが共に大きくなるほど、対象者の集中度をより高く推定する。これにより、Ｆｍθ波が顕著に検出されない対象者の場合であっても、θ波量の高い場合から対象者が眠気を感じている場合を区別しつつ、θ波と心拍とに基づいて、対象者が集中しているか否かを精度良く判定することができる。

また、本実施形態によれば、集中度判定部２０は、θ波量が所定の閾値以上であり、且つ、心拍量が所定の閾値以上であるときに、対象者の集中度を高いと推定する。これにより、θ波量の高い場合から対象者が眠気を感じている場合を区別しつつ、θ波と心拍とに基づいて、対象者が集中しているか否かを明確に判定することができる。

また、本実施形態によれば、集中度判定部２０は、θ波量の閾値と閾値との二次関数により関連付けられた関係に基づいて、対象者の集中度を判定する。これにより、対象者が集中しているか否かをさらに明確に精度良く判定することができる。

また、本実施形態によれば、パラメータ調整部２４は、複数の時刻において周波数解析部１４が解析したθ波量それぞれと、複数の時刻において心拍数算出部１８が解析した心拍量それぞれとから導かれる心拍量に対するθ波量の二次関数におけるθ波量の極小値の心拍量を心拍量の閾値とする。これにより、複数の時刻で得られたθ波量及び心拍量それぞれに基づいて、個々の対象者ごとに、対象者が集中しているか否かをさらに精度良く判定することができる。

また、本実施形態によれば、表示部２６、警報支援装置３２及び衝突回避支援装置３４は、θ波量と心拍量とが共に大きくなるほど、運転者の運転操作を支援する度合を小さくする。このため、運転者の集中度が高いときに、過剰な運転支援により運転者に違和感を与えることを防止することができる。

また、本実施形態によれば、表示部２６、警報支援装置３２及び衝突回避支援装置３４は、θ波量と心拍量とのいずれか一方が小さくなるほど、運転者の運転操作を支援する度合を大きくする。このため、例えば、θ波量が大きいものの心拍量が小さく、運転者の手中度が低く眠気を感じているときに適切な度合の運転支援により、安全性を高めることができる。

以下、本発明の第２実施形態について説明する。図６に示すように、本実施形態の集中度推定装置１０ｂでは、脳波計測装置１２を用いず、心電センサ１６から得られた心拍等の生体情報から脳波を推定し、θ波量を推定する脳波推定部２８を備えている点が上記第１実施形態と異なる。脳波推定部２８は、例えば、対象者が集中する課題を与えた状態と安静な状態とにおいて、θ波含有率等のθ波量と心拍量とを同時にそれぞれ計測しておき、これを学習セットとしてサポートベクターマシン（ＳＶＭ）に代表されるパターン認識手法で２クラス分類を行うことで、θ波含有率の大小を推定することができる。脳波推定部２８は、二以上の多クラス分類を行っても良く、また他のパターン認識手法を用いても良い。さらには、脳波推定部２８は、重回帰分析等を用いて回帰モデルを学習しても良い。

本実施形態では、脳波計測装置１２を用いずに対象者のθ波量を推定するため、実際に対象者が電極を装着し、脳波を計測する労力を無くすことが可能となる。

以下、本発明の第３実施形態について説明する。図７に示すように、本実施形態における集中度推定装置１０ｃでは、記憶部２２に記憶されたθ波パワーの時系列から、運転者のθ波量の増減の周期を推定する周期推定部３０をさらに備え、集中度判定部２０は、周期推定部３０が推定したθ波量の周期における運転者のθ波量が大きくなるほど、運転者の集中度をより低く推定する点が上記第１実施形態と異なっている。

人間はウルトラディアンリズムと呼ばれる９０分周期の生体リズムを持つ。図８に示すように、人間の眠気に伴って発生するθ波もウルトラディアンリズムによって、そのパワーや含有率が周期的に変化すると考えられる。これに対し、運転者の集中によるθ波の上昇は、刹那的に、間欠的に発生すると考えられる。したがって、本実施形態では、脳波計測装置１２によるθ波量の計測開始からθ波パワー又はθ波含有率等のθ波量の変化が記憶部２２に保存される。保存されたθ波量の変化にローパスフィルタが適用される。これにより、θ波量の９０分周期の変動を抽出することができる。

集中度判定部２０は、図８中の領域Ｚ４のように、周期的に運転者のθ波量が所定の閾値以上に増大し、覚醒度が低くなると予想される時間帯では、領域Ｚ６のようにθ波量が増大しても眠気に基づくθ波の増大であると推定し、運転者の集中度を高いと判定しない。一方、集中度判定部２０は、領域Ｚ５のように、周期的に運転者のθ波量が大きくならないと予想される時間帯では、θ波量が増大し且つ心拍量が閾値以上であるときに、運転者の集中度が高いと判定する。

なお、本実施形態では、運転者のθ波の重心周波数を算出し、重心周波数が所定の閾値値を下回り、かつθ波量が高い状態にある場合には、集中度判定部２０は、θ波量の大きさが眠気に起因していると判定することもできる。

本実施形態では、周期推定部３０が対象者のθ波量の増減の周期を推定し、集中度判定部２０は、周期推定部３０が推定した周期における運転者のθ波量が大きくなるほど、運転者の集中度をより低く推定することにより、θ波量の高い場合から運転者が眠気を感じている場合をさらに精度良く区別しつつ、運転者が集中しているか否かをさらに精度良く判定することができる。

また、本実施形態では、集中度判定部２０は、θ波量が所定の閾値以上であり、且つ心拍量が所定の閾値以上であるときに、対象者の集中度を高いと推定し、周期推定部３０が推定した周期における運転者のθ波量が所定の閾値以上であるときは、運転者の集中度を高いと推定しない。これにより、θ波量の高い場合から運転者が眠気を感じている場合をさらに明確に区別しつつ、運転者が集中しているか否かをさらに明確に判定することができる。

以下、本発明の第４実施形態について説明する。図９に示すように、本実施形態では、集中度推定装置（集中度推定システム）１０ｄの構成の内で、脳波計測装置１２、周波数解析部１４、心電センサ１６、心拍数算出部１８、集中度判定部２０、記憶部２２、パラメータ調整部２４及び表示部２６は、運転者が携帯する携帯通信端末２００に備えられ、警報支援装置３２、衝突回避支援装置３４及び覚醒度推定装置１０２が自動車１００の側に備えられている。

自動車には、運転者の表情や瞬き等から運転者の覚醒度を推定する装置が備えられることがある。本実施形態では、覚醒度推定装置１０２は、運転者の心拍、呼吸、皮膚電位、瞳孔径の変化、表情及び瞬きのいずれかから運転者の覚醒度を推定する。本実施形態では、自動車１００の走行中または停車中に覚醒度推定装置１０２により推定される運転者の覚醒度が低下し、運転者が眠気を感じている状態に入ったと判定された場合に、この時、同時に心電センサ１６及び心拍数算出部１８により計測していた心拍数がパラメータ調整部２４に入力される。

パラメータ調整部２４では、例えば、下式によって、現在の心拍数の閾値と、記録された覚醒度低下時の心拍数との中間値を新しい心拍数の閾値として設定することにより、心拍数の閾値を修正する。
新しい心拍数の閾値＝（現在の心拍数の閾値＋覚醒度低下時の心拍数）／２

本実施形態では、これにより個人ごとに精度良く集中度を判定する閾値を設定することが可能となる。すなわち、本実施形態では、携帯通信端末２００が自動車１００側の覚醒度推定装置１０２と接続される。自動車の走行中及び停車中に心拍数及び覚醒度に関する情報が収集される。パラメータ調整部２４は、覚醒度推定装置１０２が覚醒度の低下を検出したときの心拍数を記録する。パラメータ調整部２４は、現在の心拍数の閾値と、記録された覚醒度低下時の心拍数との中間値を新しい心拍数の閾値として設定することにより、心拍数の閾値を修正する。同様にして、覚醒度推定装置１０２及びパラメータ調整部２４は、θ波量の閾値についても、修正することができる。

本実施形態では、覚醒度推定装置１０２は、運転者の覚醒度を運転者の心拍、呼吸、皮膚電位、瞳孔径の変化、表情及び瞬き等から運転者の覚醒度を推定し、集中度判定部２０は、覚醒度推定装置１０２が推定した覚醒度に基づいて、θ波量の閾値及び心拍量の閾値を修正する。これにより、個々の対象者ごとに、対象者が集中しているか否かをさらに精度良く判定することができる。

以下、本発明の第５実施形態について説明する。図１０に示すように、本実施形態の集中度推定装置（集中度推定システム）１００ｅでは、集中度推定装置１００ｅの構成の内で、運転者（対象者）が携帯する携帯電話機、パーソナルコンピュータ等の携帯通信端末２００に、脳波計測装置１２及び心電センサ１６が備えられている。一方、集中度推定装置１００ｅの構成の内で、自動車１００の側に、周波数解析部１４、心拍数算出部１８、集中度判定部２０、記憶部２２、パラメータ調整部２４、表示部２６、警報支援装置３２及び衝突回避支援装置３４が備えられている。本実施形態において、自動車１００に備えられた構成は、住宅、医療施設、宿泊施設、運動施設、健康増進施設等に備えられていても良い。本実施形態の集中度推定装置１００ｅは、上記第１実施形態の集中度推定装置１０ａと同様の動作をする。

本実施形態では、対象者が携帯通信端末２００を持ち歩き、自動車１００や住宅や医療施設に携帯通信端末２００を持ち込んで、自動車１００側に備えられた装置と接続することにより、対象者の集中度を推定することができ、推定された対象者の集中度を利用する利便性が拡大する。

なお、本発明は上記実施形態に限定されず、様々な変形態様が可能である。上記実施形態では、θ波量と共に、心拍数を集中度推定のパラメータとして用いたが、心拍数と同様に、心拍数の多さ及び心拍間隔の短さのいずれかの分散値あるいは標準偏差が少ないほど心拍量がより大きいと解析し、θ波量と共に集中度推定のパラメータとして用いることができる。あるいは、本発明では、心拍の波形を周波数解析して得られる他の特徴量に基づいて心拍量の大きさを解析することもできる。また、本発明では、呼吸、皮膚電位、瞳孔径変化等の生理的指標及びその特徴量をθ波量と共に集中度推定のパラメータとして用いることができる。

１０ａ〜１０ｅ…集中度推定装置、１２…脳波計測装置、１４…周波数解析部、１６…心電センサ、１８…心拍数算出部、２０…集中度判定部、２２…記憶部、２４…パラメータ調整部、２６…表示部、２８…脳波推定部、３０…周期推定部、３２…警報支援装置、３４…衝突回避支援装置、１００…自動車、１０２…覚醒度推定装置、２００…携帯通信端末。

Claims (18)

1. 対象者の脳波の直接的な測定及び前記対象者の脳波以外の生理的指標に基づく推定のいずれかにより、前記対象者の脳波中のθ波のパワーの大きさ及び前記対象者の前記脳波のパワーに対する前記θ波のパワーの比の大きさのいずれかに基づくθ波量を解析するθ波量解析手段と、
   前記対象者の心拍の心拍数の多さ及び心拍間隔の短さのいずれかに基づく心拍量を解析する心拍量解析手段と、
   前記θ波量解析手段が解析した前記θ波量と前記心拍量解析手段が解析した前記心拍量とが共に大きくなるほど、前記対象者の集中度をより高く推定する、集中度推定手段と、を備えた集中度推定装置。
2. 前記対象者の前記θ波量の増減の周期を推定する周期推定手段をさらに備え、
   前記集中度推定手段は、前記周期推定手段が推定した前記周期における前記対象者の前記θ波量が大きくなるほど、前記対象者の集中度をより低く推定する、請求項１に記載の集中度推定装置。
3. 前記集中度推定手段は、前記θ波量解析手段が解析した前記θ波量が所定の第１閾値以上であり、且つ、前記心拍量解析手段が解析した前記心拍量が所定の第２閾値以上であるときに、前記対象者の集中度を高いと推定する、請求項１に記載の集中度推定装置。
4. 前記集中度推定手段は、前記θ波量解析手段が解析した前記θ波量が所定の第１閾値以上であり、且つ、前記心拍量解析手段が解析した前記心拍量が所定の第２閾値以上であるときに、前記対象者の集中度を高いと推定し、前記周期推定手段が推定した前記周期における前記対象者の前記θ波量が所定の第３閾値以上であるときは、前記対象者の集中度を高いと推定しない、請求項２に記載の集中度推定装置。
5. 前記集中度推定手段は、前記θ波量の前記第１閾値と前記心拍量の前記第２閾値との関連付けられた関係に基づいて、前記対象者の集中度を判定する、請求項３又は４に記載の集中度推定装置。
6. 前記集中度推定手段は、複数の時刻において前記θ波量解析手段が解析した前記θ波量それぞれと、前記複数の時刻において前記心拍量解析手段が解析した前記心拍量それぞれとから導かれる前記心拍量に対する前記θ波量の関数における前記θ波量の極小値の前記心拍量を前記第２閾値とする、請求項５に記載の集中度推定装置。
7. 前記対象者の覚醒度を前記対象者の心拍、呼吸、皮膚電位、瞳孔径の変化、表情及び瞬きのいずれかから前記対象者の覚醒度を推定する覚醒度推定手段をさらに備え、
   前記集中度推定手段は、前記覚醒度推定手段が推定した前記覚醒度に基づいて、前記θ波量の前記第１閾値及び前記心拍量の前記第２閾値の少なくともいずれかを修正する、請求項３〜６のいずれか１項に記載の集中度推定装置。
8. 対象者の脳波の直接的な測定及び前記対象者の脳波以外の生理的指標に基づく推定のいずれかにより、前記対象者の脳波中のθ波のパワーの大きさ及び前記対象者の前記脳波のパワーに対する前記θ波のパワーの比の大きさのいずれかに基づくθ波量を解析するθ波量解析工程と、
   前記対象者の心拍の心拍数の多さ及び心拍間隔の短さのいずれかに基づく心拍量を解析する心拍量解析工程と、
   前記θ波量解析工程で解析した前記θ波量と前記心拍量解析工程で解析した前記心拍量とが共に大きくなるほど、前記対象者の集中度をより高く推定する、集中度推定工程と、を含む集中度推定方法。
9. 前記対象者の前記θ波量の増減の周期を推定する周期推定工程をさらに含み、
   前記集中度推定工程では、前記周期推定工程で推定した前記周期における前記対象者の前記θ波量が大きくなるほど、前記対象者の集中度をより低く推定する、請求項８に記載の集中度推定方法。
10. 前記集中度推定工程では、前記θ波量解析工程で解析した前記θ波量が所定の第１閾値以上であり、且つ、前記心拍量解析工程で解析した前記心拍量が所定の第２閾値以上であるときに、前記対象者の集中度を高いと推定する、請求項８に記載の集中度推定方法。
11. 前記集中度推定工程では、前記θ波量解析工程で解析した前記θ波量が所定の第１閾値以上であり、且つ、前記心拍量解析工程で解析した前記心拍量が所定の第２閾値以上であるときに、前記対象者の集中度を高いと推定し、前記周期推定工程で推定した前記周期における前記対象者の前記θ波量が所定の第３閾値以上であるときは、前記対象者の集中度を高いと推定しない、請求項９に記載の集中度推定方法。
12. 前記集中度推定工程では、前記θ波量の前記第１閾値と前記心拍量の前記第２閾値との関連付けられた関係に基づいて、前記対象者の集中度を判定する、請求項１０又は１１に記載の集中度推定方法。
13. 前記集中度推定工程では、複数の時刻において前記θ波量解析工程で解析した前記θ波量それぞれと、前記複数の時刻において前記心拍量解析工程で解析した前記心拍量それぞれとから導かれる前記心拍量に対する前記θ波量の関数における前記θ波量の極小値の前記心拍量を前記第２閾値とする、請求項１２に記載の集中度推定方法。
14. 前記対象者の覚醒度を前記対象者の心拍、呼吸、皮膚電位、瞳孔径の変化、表情及び瞬きのいずれかから前記対象者の覚醒度を推定する覚醒度推定工程をさらに含み、
    前記集中度推定工程では、前記覚醒度推定工程で推定した前記覚醒度に基づいて、前記θ波量の前記第１閾値及び前記心拍量の前記第２閾値の少なくともいずれかを修正する、請求項１０〜１３のいずれか１項に記載の集中度推定方法。
15. 対象者が自動車の運転操作をしている時に、前記対象者の脳波中のθ波のパワーの大きさ及び前記対象者の前記脳波のパワーに対する前記θ波のパワーの比の大きさのいずれかに基づくθ波量を解析するθ波量解析手段と、
    前記対象者が前記自動車の運転操作をしている時に、前記対象者の心拍の心拍数の多さ及び心拍間隔の短さのいずれかに基づく心拍量を解析する心拍量解析手段と、
    少なくとも前記対象者への警報の報知及び前記自動車の衝突の回避のいずれかにより前記対象者の前記運転操作を支援する運転支援手段と、
    を備え、
    前記運転支援手段は、前記θ波量解析手段が解析した前記θ波量と前記心拍量解析手段が解析した前記心拍量とが共に大きくなるほど、前記対象者の前記運転操作を支援する度合を小さくする、運転支援装置。
16. 前記運転支援手段は、前記θ波量解析手段が解析した前記θ波量と前記心拍量解析手段が解析した前記心拍量とのいずれか一方が小さくなるほど、前記対象者の前記運転操作を支援する度合を大きくする、請求項１５に記載の運転支援装置。
17. 対象者が自動車の運転操作をしている時に、前記対象者の脳波中のθ波のパワーの大きさ及び前記対象者の前記脳波のパワーに対する前記θ波のパワーの比の大きさのいずれかに基づくθ波量を解析するθ波量解析工程と、
    前記対象者が前記自動車の運転操作をしている時に、前記対象者の心拍の心拍数の多さ及び心拍間隔の短さのいずれかに基づく心拍量を解析する心拍量解析工程と、
    少なくとも前記対象者への警報の報知及び前記自動車の衝突の回避のいずれかにより前記対象者の前記運転操作を支援する運転支援工程と、
    を含み、
    前記運転支援工程では、前記θ波量解析工程で解析した前記θ波量と前記心拍量解析工程で解析した前記心拍量とが共に大きくなるほど、前記対象者の前記運転操作を支援する度合を小さくする、運転支援方法。
18. 前記運転支援工程では、前記θ波量解析工程で解析した前記θ波量と前記心拍量解析工程で解析した前記心拍量とのいずれか一方が小さくなるほど、前記対象者の前記運転操作を支援する度合を大きくする、請求項１７に記載の運転支援方法。

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