JPH04250171A - 車両用ヒューマンマシンシステム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明はヒユーマンマシンシステ
ムに関し、例えば、自動車とドライバとの関係において
ドライバの感性に働きかけるマン・マシン・システムで
あるヒユーマンマシンシステムに関するものである。

【０００２】

【従来の技術】人間は、単調な作業を長時間に渡り続け
ていると覚醒低下（注意力低下）を引き起こし、しばら
くするとまた覚醒状態に回復する。このような覚醒と低
覚醒状態を繰り返す覚醒のリズムについては、感覚的に
漠然と自覚できても定量的に計測する方法は明らかにさ
れていない。

【０００３】従来、長時間に渡る人間のリズムに関する
ものとして睡眠と活動を約２４時間周期で繰り返すサー
カデイアン・リズムがよく知られているが、これは人間
の生命活動に関する長時間のリズムであつて、緊張状態
から覚醒低下状態までの１０分程度から数時間という時
間スケールでの覚醒に関するリズムを示すものではない
。また、一般に人間の注意力の持続は、心理学的に２０
分から３０分程度と言われているが、更に時間を追つて
数時間の現象として見たとき人間はどうなるかというこ
とは明らかにされていない。

【０００４】従来より、例えば運転時における居眠り運
転検出装置として、特開昭５５−１６４５２９号に開示
されるように、ステアリングの操舵状態の乱れや応答速
度が遅れるという事実に基づいて居眠りを検出し、運転
者に警報を与える居眠り運転検出装置が知られている。 マン・マシン・システムは、自動車とドライバ、あるい
はコンピユータとユーザーとの関係に代表されるように
、ユーザーがマシンを使いこなすことに喜びを感じるこ
とができるシステム設計が重要となる。

【０００５】近年、自動車業界では、電子制御技術を駆
使してドライバの好み、技量、気持ちに応じてマシン機
能を適応的に制御するもの考案されている。例えば、米
国特許４，８２９，４３４には、個人の資質、気分、好
み、生理、心理等のドライバの状態をドライバの挙動、
車両の走行状態、環境から判断して、適応制御により車
両特性を変更することが開示されている。この米国特許
では、具体的な例として、車間距離、車速度、雨量を検
出し、それらとあらかじめ蓄積したデータとの比較、判
定結果から、軽快な走行を好むドライバにはオートマチ
ツクトランスミツシヨンのシフトパターンをパワーモー
ドにし、心地よい走行を好むドライバにはエコノミーモ
ードに切り替える機構を挙げている。

【０００６】

【発明が解決しようとしている課題】近年、こうした覚
醒低下の時間特性を定量的に知つて覚醒低下を防止する
技術の必要性が高まり、例えば、自動車メーカの開発段
階での車両の長時間テスト走行においてテスト・ドライ
バは過酷な単調運転を要求される。こうした状況下でド
ライバを襲う覚醒低下状態（居眠りではなくても判断の
鈍つた状態）は、ドライバが起こす事故の原因になるも
のと考えられる。

【０００７】上述の特開昭５５−１６４５２９号に示さ
れた運転時における居眠り運転検出装置は、運転者が居
眠り状態、若しくはその直前の状態になつて初めて覚醒
度の低下を検知し警報を発するため、手遅れになつてし
まう恐れがある。また、上記従来の電子制御技術に基づ
く車両では、ドライバの感性に適合する適応制御が達成
されるとき、ドライバ側から見ると、以下のような問題
が生じる。

【０００８】（１）機械の知的能力がドライバの能力よ
り優れ、制御がドライバ特性に適合しすぎることにより
、本来ドライバが判断、処理すべき作業まで機械が代行
してしまうことで、ドライバは主体的に車両を制御する
意欲を失い、その結果ドライバの運転技量の低下を生じ
るので、事故が発生しやすくなる。言い換えれば、適応
制御を行なう車両では、その適応制御により車両特性が
、ドライバの運転操作に影響を及ぼす程変えてしまうた
め、ドライバ自身がその特性の変化を感じとり、ドライ
バとしては、特性の変化した車両の運転を強いられる。

【０００９】（２）車両の高度な知的適応性に対し、ド
ライバは冷たさやつまらなさを感じ、ドライバにとり車
両は無機的なものに思えて、運転する喜びや車両に対す
る親和感を喪失させる。本発明はかかる点に鑑みてなさ
れたもので、その目的とするところは、知性のみが強調
されたマシンに対し、人間的感情機能を同時に付加して
疑似人間化が促進されたマシンを提供し、他方、ドライ
バには、この疑似人間化したマシンとの相互作用を楽し
ませることで運転意欲の向上を図ることである。

【００１０】

【課題を解決するための手段】本発明は上述の課題を解
決することを目的としてなされたもので、上述の課題を
解決するための手段として、以下の構成を備える。即ち
、外部環境を検知する環境検知手段を備えたヒユーマン
マシンシステムであつて、人間の感性に応じて、人間が
該ヒユーマンマシンシステムに対して疑似人間的である
と感じるよう該ヒユーマンマシンシステムの機能を制御
する制御手段とを備える。

【００１１】好ましくは、制御手段は、人間の生理、あ
るいは心理状態を検出する第１の検出手段と、該生理、
あるいは該心理状態が快適となるようヒユーマンマシン
システムの機能を制御する第１の制御手段とを備える。 また、好ましくは、制御手段は、人間の生理、あるいは
心理状態を検出する第１の検出手段と、該生理、あるい
は該心理状態が不快となるようヒユーマンマシンシステ
ムの機能を制御する第２の制御手段とを備える。

【００１２】さらに好ましくは、制御手段は、人間の生
理、あるいは心理状態を検出する第１の検出手段と、該
生理、あるいは該心理状態が快適、あるいは不快となる
ようヒユーマンマシンシステムの機能を制御する第３の
制御手段とを備える。また、好ましくは、制御手段は、
人間の覚醒度を検出する覚醒度検出手段と、該覚醒度に
応じてヒユーマンマシンシステムの機能を制御する第４
の制御手段とを備える。

【００１３】好ましくは、覚醒度検出手段は、脳波を検
出する手段と、検出した脳波のパワー量、及びパワーデ
ータを算出する手段と、刺激を提示し、刺激に対する反
応時間を検出する手段と、脳波のパワー量と反応時間と
の相関を解析して、覚醒度推定パラメータを算出する手
段と、覚醒度推定パラメータとパワーデータとから覚醒
度を算出する手段とを備える。

【００１４】好ましくは、覚醒度検出手段は、脳波を検
出する手段と、検出された脳波の時系列データに周波数
分析を施す手段と、周波数上のレベルのピークを検出し
て覚醒リズム周期を算出する手段とを備える。また、好
ましくは、覚醒度検出手段は、刺激を提示する手段と、
提示した刺激に対する反応時間を検出する手段と、反応
時間の時系列データに周波数分析を施す手段と、周波数
上のレベルのピークを検出して覚醒リズム周期を算出す
る手段とを備える。

【００１５】さらに好ましくは、覚醒度検出手段は、ま
ばたき頻度を検出する手段と、刺激を提示し、刺激に対
する反応時間を検出する手段と、まばたき頻度と反応時
間との相関を解析して、覚醒度推定パラメータを算出す
る手段と、覚醒度推定パラメータとまばたき頻度とから
覚醒度を算出する手段とを備える。また、好ましくは、
覚醒度検出手段は、心拍数を検出する手段と、刺激を提
示し、刺激に対する反応時間を検出する手段と、心拍数
と反応時間との相関を解析して、覚醒度推定パラメータ
を算出する手段と、覚醒度推定パラメータと心拍数とか
ら覚醒度を算出する手段とを備える。

【００１６】そして、好ましくは、制御手段は、人間の
覚醒度を検出する覚醒度検出手段と、人間の生体の活動
情報を計測する計測手段と、該活動情報に応じて、人間
に外敵刺激を発する刺激呈示手段と、該覚醒度に応じて
、該刺激呈示手段制御し、人間の覚醒状態を維持する覚
醒維持手段とを備える。

【００１７】

【作用】以上の構成において、人間の感性を検出し、そ
の状態に対してヒユーマンマシンシステムの機械機能を
人間の感性に適応させたり、非適応にさせたりする。

【００１８】

【実施例】［発明の概要説明］＜発明の基本機能＞本発
明のヒユーマンマシンシステムは、従来の適応型システ
ムに対して、 （１）ドライバの主体的な運転行為を促進するため、制
御システム自体がドライバの運転行為に直接影響を与え
ることはない。 （２）ドライバと車両との親和性を促進するため、車両
の疑似人間化を図つている。という指針に基づくもので
ある。

【００１９】そのため、本発明のヒユーマンマシンシス
テムは、マン・マシン・システムとして下記の基本機能
を有する。 （１）適応型機能 ドライバの感性を検出し、その状態に対してドライバが
快適となるよう物理要素、制御特性、環境等、機械の持
つ機能を感性に適応させる機能。

【００２０】尚、ここでの感性の検出とは、人間の生理
量、心理量、行動から人間の状態を定量的に測ることが
できる指標を作り、その結果を用いて人間状態を推定す
ることを意味する。また、快適の計測は、人間の生理、
心理状態に合致する評価指標を生理量、行動量（行動を
表わす量）から作り、それに基づいて人間の生理、心理
状態を推定することにより行なう。快適性の実現のため
には、人間に刺激を呈示し、その刺激に対する効果を指
標を用いて評価して、人間が最も快適な状態となるよう
に刺激量を制御するという手法を使う。所謂、覚醒度の
バイオフイードバツクの考え方は、この実現方法に含ま
れる。 （２）非適応型機能 ドライバの感性を検出し、その状態に対してドライバが
不快となるよう物理要素、制御特性、環境等、機械の持
つ機能を感性に非適応とする機能。 （３）疑似人間型機能 ドライバの感性を検出し、その状態に対して物理要素、
制御特性、環境等の機械機能をドライバの感性に適応さ
せたり、あるいは非適応にすることで、ドライバに対し
て機械が意志や感情を持つているという錯覚を感じさせ
る機能。 ＜制御対象＞本発明のヒユーマンマシンシステムの制御
対象は、人間の感性としての視覚、聴覚、触覚、加速感
や重力感等の前庭感覚や、覚醒度、興奮度、緊張度とい
う気分、さらに喜怒哀楽といつた感情、運転による疲労
、物に対する愛着、飽き、そして、高度な次元の感性と
しての愛情、憎悪、価値観、倫理観、美意識という思想
、ドライバの運転技量や癖のようなドライバの特徴とし
ての挙動である。

【００２１】制御対象とする機械機能は、ドライバの作
業である運転に直接影響を与える機能を制御するもので
はない。つまり制御対象とする機能は、目的とする作業
に対しては間接的な機械機能であり、作業に対しては直
接影響を与えない。例えば、ドライバの技量により車両
の操舵特性を変更することは、その変更によつてドライ
バが運転することに大きな影響を受けるので直接的な制
御と言える。但し、操舵特性を変更してドライバがその
変更を感知できても、それがドライバの運転に影響がな
い範囲のものであれば間接的な制御である。

【００２２】間接的に影響を与える機械機能としては、
感覚的、あるいは心理的に直接人間に働きかける音、振
動、空調による熱、送風量、照度等の環境刺激がある。 ＜発明の基本構成＞本発明のヒユーマンマシンシステム
（以降、ヒユーマン・ミメテツク・マシン（Ｈｕｍａｎ
　Ｍｉｍｅｔｉｃ　Ｍａｃｈｉｎｅ　、ＨＭＭと略す）
と呼ぶ）は、ドライバに対して、マシンの反応を通して
その反応が人間的な意志を持つて働きかけたものである
ように感じさせるよう構成されている。そこで、人とマ
シンとの相互作用を表現するために、人間同志の間で行
なわれている意志伝達のパターンを人とマシンの間にお
いて実現する。

【００２３】相互にメツセージを交換し合う親しい人間
同志の関係に似た関係、つまり、人間は、親しい人との
交流を通じて最も心理的な満足を得るという心理現象を
マン・マシン・システムの中に実現することが、上述の
課題を解決することになる。図１は、親しい人間間の交
流を観察して得た相互作用のパターンを示す。同図にお
いて、気配り的反応とは、常に相手の状態や反応に最大
限の注意を払うことであり、性格的反応とは、気配りを
しながらも自己の意志や主張を持つて対応することを意
味する。また、感情的反応とは、時には感情を優先させ
た自己中心的な反応であり、服従的反応とは、尊敬する
人間にはできるだけ従おうとする反応である。

【００２４】本発明のＨＭＭは、これらの観察に基づき
、マシンがドライバの働きかけに対して気配りを感じさ
せる反応を返しながら、時として感情的、かつ性格的反
応をも返すことで、ドライバに人間らしさを感じさせる
ものである。図２は、本発明のＨＭＭの構成を示すブロ
ツク図である。同図に示すＨＭＭは、道路環境を検知し
て、それに応じて車両特性を最適走行状態に制御する車
両制御部１と、ドライバ１１の状態を検知して、その状
態に応じたメツセージを生成する疑似人間反応生成部５
からなる。

【００２５】車両制御部１は、ドライバの操作と道路環
境に応じた最適な車両挙動を実現するもので、外部環境
に対して車両が適応するための制御、例えば、ＡＢＳや
四輪駆動（４ＷＳ）がこれに相当する。疑似人間反応生
成部５は、人間らしい反応をドライバに返すために車両
環境を制御するものである。ここでは、車両の反応にて
ドライバの生理状態や心理状態に働きかけて、生理状態
を最適なものに制御したり、心理的満足感を感じさせる
ため、ドライバの状態に対するドライバへのメツセージ
伝達のみを行なう。この疑似人間反応生成部５は、ドラ
イバの生理、心理状態をリアルタイムに推定する人間状
態検出部９、ドライバに対する人間的反応の呈示パター
ンを決定する刺激制御部６、そして刺激制御部６からの
指令に基づき、ドライバ１１に対する刺激を生成する感
覚刺激発生部１０からなる。

【００２６】刺激制御部６は適応制御部７、及び非適応
制御部８からなり、車両挙動部３から信号を受けて、適
応制御部７は、刺激生成に際してリアルタイムにドライ
バを最適な生理、心理状態に保つよう適応制御するため
に感覚刺激発生部１０に指令を出す。また、非適応制御
部８は、長期間の車両挙動運動履歴情報の蓄積をもとに
不定期に適応制御部７の感覚刺激発生部１０に対する指
令に割り込みをかける。そして、規範的に定められた刺
激発生ルールに基づいて刺激を選択し、ドライバにとつ
て非適応的な刺激を生成するよう感覚刺激発生部１０に
指令を出す。但し、刺激としては、車両の操舵特性を直
接制御するものではなく、車両室内の音響、振動、香り
、空調環境のような車両走行に直接関与しない刺激であ
る。

【００２７】適応制御部７の動作によりドライバ１１に
対して気配り的反応を表現し、適応制御部７が非適応制
御部８に対してマスターとして動作することで服従的反
応を表現する。そして、非適応制御部８のドライバ１１
に対する反応のルール郡を調整することにより性格的反
応と感情的反応を表現する。非適応制御部８が長期の車
両挙動運動履歴情報を蓄積するのは、人間間の交流にお
いて、長期間のつきあいによる過去の出来事の記憶が、
現在の相手との交流における心理的関係に影響すること
を表現するためである。例えば、高速道路における運転
のように、長時間での性能上限での運転が持続した場合
、ドライバに運転の中止を促すメツセージを車両環境を
制御することで感じさせることが挙げられる。

【００２８】本発明のＨＭＭでは、疑似人間反応生成部
５は車両制御部１に直接影響を与えることはなく、車両
制御部１は車両の制御に専念する。そして、車両挙動の
制御に関しては、ドライバの生理、心理状態に応じて直
接制御せず、積極的にドライバの意志に委ねている。こ
れは、車両を運転する喜びは、ドライバ自身で車両を制
御するという主体的な行為自体に存在するという思想に
基づくものである。つまり、本ＨＭＭでは、人間に直接
影響する環境刺激のみでドライバの生理、心理に働きか
け、ドライバに車両挙動に合つた運転操作を教示し、同
時にその教示に適当な環境を作り出している。

【００２９】次に、本発明に係る好適な実施例を詳細に
説明する。 ＜第１実施例＞図３は、本発明の第１の実施例に係るＨ
ＭＭの全体構成を示すブロツク図である。同図において
、車両制御部２は、ドライバ１１の操作と検出部４が検
出した環境２０からの道路環境に応じて、車両挙動部３
に対して最適な車両挙動を実現するよう制御するもので
ある。この車両挙動部３からは、刺激制御部６の中央制
御部（ＣＰＵ）１５に車両挙動として後述する車体歪Ｒ
が出力される。

【００３０】人間状態検出部９は、ドライバの生理、心
理状態をリアルタイムに推定するもので、ドライバ１１
の人間状態を検出するために設けた指先容積脈波検出器
１３からの脈波を平滑する平滑化回路２１、及びその結
果をもとに、後述する人間の状態量を得るための演算を
行なう演算部２２よりなる。刺激制御部６は、適応制御
部７、非適応制御部８、及びそれらを制御する中央制御
部（ＣＰＵ）１５からなり、適応制御部７は、刺激生成
に際してリアルタイムにドライバを最適な生理、心理状
態に保つよう適応制御するために感覚刺激用車両制御部
１２に指令を出す。また、非適応制御部８は、長期間の
車両挙動運動履歴情報の蓄積をもとに不定期に適応制御
部７の感覚刺激用車両制御部１２に対する指令に割り込
みをかける。

【００３１】感覚刺激用車両制御部１２は、刺激制御部
６から指令を受け、刺激制御部６にて決定されたドライ
バに対する人間的反応の呈示パターンに基づきドライバ
１１に対して刺激を生成する。図４は、刺激制御部６を
構成するＣＰＵ１５周辺の詳細構成を示すブロツク図で
ある。同図において、ＣＰＵ１５は車両挙動部３からＡ
／Ｄ変換部１８を介して車体歪Ｒを受け、同時に人間状
態検出部９からＡ／Ｄ変換部１９を介して人間の状態量
Ｈを受ける。ＣＰＵ１５は、これらの入力をもとに、後
述する感覚刺激発生制御パラメータＩを発生する。

【００３２】図５は、車両挙動部３における車体歪Ｒの
算出方法を説明するための図である。同図において、車
体３１の下部に設置されたストレインゲージ３２は、ｘ
方向の歪Ｓｘ　、及びｙ方向の歪Ｓｙ　を検出する。歪
算出回路３３は、ストレインゲージ３２での歪検出結果
からＳｘ　，及びＳｙ　の２乗平均を求め、その値を車
体歪Ｒとして刺激制御部６に出力する。

【００３３】図６は、人間状態検出部９におけるドライ
バの人間状態の検出方法を示す図である。ここでは、指
先容積脈波検出器１３にて得られた電圧波形としての脈
波（図６の（ａ））を処理することで、ドライバ１１の
イライラやビツクリ度の指標Ｈを算出する。図６の（ｂ
）は、図６の（ａ）に示した脈波を平滑化回路２１にて
平滑した波形を示しており、脈波の特徴的な変化である
イライラやビツクリにより、その振幅が減少して形成さ
れる三角形の部分が抽出される。

【００３４】この平滑後の波形に対して、下記の式（１
）による演算を行なうことで人間の状態量Ｈを得る。演
算の結果、図６の（ｃ）に示す波形が得られ、Ｈの値が
大きい程、人間がイライラやビツクリしている状態にあ
り、逆にその値が小さい程、沈静していることを示す。

【００３５】

【数１】

【００３６】図７は、人間の状態量Ｈと感覚刺激発生制
御パラメータＩとの関係を示すマツプであり、図７の（
ａ）は、人間の状態量Ｈと適応制御部７にて算出される
感覚刺激発生制御パラメータＩとの関係を示すもので、
状態量Ｈの値が大きくなる程、パラメータＩの値が小さ
くなるという特性を有する。また、図７の（ｂ）は、人
間の状態量Ｈと非適応制御部８にて算出される感覚刺激
発生制御パラメータＩ’との関係を示すもので、図７の
（ａ）とは逆に状態量Ｈの値が大きくなる程、パラメー
タＩ’の値も大きくなる特性を有する。

【００３７】次に、本実施例における感覚刺激発生制御
パラメータＩ，Ｉ’を算出する手順を説明する。図８は
感覚刺激発生制御パラメータＩ，Ｉ’を算出するための
メインルーチンを示すフローチヤートであり、ステツプ
Ｓ１ａで、適応制御部７は人間状態検出部９にて得られ
た人間の状態量Ｈを入力し、ステツプＳ１ｂで、図７の
（ａ）に示すマツプを参照して対応する感覚刺激発生制
御パラメータＩを算出する。ステツプＳ２で、後述する
割り込みが発生したか否かを判定し、割り込みがなけれ
ばステツプＳ３に進んで、感覚刺激用車両制御部１２に
Ｉを出力して快適な運転が行なえるようにする。

【００３８】しかし、ステツプＳ２で割り込みが発生し
たと判断されたときは、ステツプＳ５で感覚刺激発生制
御パラメータＩ’を算出する。このＩ’の算出は、図７
の（ｂ）に示すマツプを参照して行なう。そして、ステ
ツプＳ６でパラメータＩをＩ’に置き換えた後、Ｉを出
力するステツプＳ３に進む。ステツプＳ４では、パラメ
ータＩを出力した効果を見るため待ち時間ＴＷ　を設け
、ＴＷ　経過後、再びステツプＳ１に戻る。

【００３９】図９に示すフローチヤートは、図８のステ
ツプＳ２における割り込み発生ルーチンを示す。同図に
おいて、ＣＰＵ１５は、ステツプＳ１０で車両挙動部３
から車体歪Ｒを入力し、次のステツプＳ１１で車両が悪
路を走行しているか否かを判断する。ここでは、図１０
に示すように、車両挙動部３にて算出した車体歪Ｒの値
が、所定値Ｒｒ　以上となる時間が所定時間ｔｒ　秒を
越えたとき、悪路走行中であると判断する。

【００４０】ステツプＳ１１での判断がＹＥＳであれば
、ステツプＳ１２に進み、連続してｎ回以上パラメータ
Ｉ’が出力されたかどうかの判定をする。この判定結果
がＹＥＳであれば、非適応制御が一定時間以上連続して
いるとし、何らかの理由でドライバが休めない状態にあ
ると判断してステツプＳ１３に進み、ステツプＳ１１で
の悪路判断を取り消して適応制御を行なう。しかし、ス
テツプＳ１２での判断がＮＯであれば、車体に負担をか
ける程度の悪路走行を一定時間以上続けているにも拘ら
ず、適応制御が行なわれていることになるので、ステツ
プＳ１４にて割り込みを発生させる。よつて、上述の図
８のステツプＳ２での判断がＹＥＳとなり、非適応制御
が行なわれるので、イライラやビツクリ度を増す方向に
制御され、ドライバ１１は運転への意欲が削がれる結果
、休憩を促されることになる。

【００４１】図１１は、感覚刺激用車両制御部１２の内
部構成を示すブロツク図である。同図において、コント
ロ−ラ３４は、刺激制御部６から感覚刺激発生制御パラ
メータＩを受け、その値に応じて可変フイルタ２６の特
性を選択するフイルタ制御信号Ｆを算出する。可変フイ
ルタ２６には、ホワイトノイズジエネレータ２５からの
ホワイトノイズＷが常に入力されており、Ｆの値に従つ
たフイルタ特性でフイルタリングされた信号Ｗ’を出力
する。この信号Ｗ’は、Ａ／Ｄ変換部３０にてデジタル
信号に変換された後、信号Ｗ”としてコントロ−ラ３４
に入力される。

【００４２】可変フイルタ２６は、図１２に示すように
１／ｆ特性を有し、パラメータＩの値が大きくなるに従
い信号Ｗ’は、ホワイトノイズから１／ｆｎ　ノイズ（
ｎは１以上の実数で、１〜２の間の値を使用するのが望
ましい）に変化する。コントロ−ラ３４は、さらに、後
述する加振ゆらぎ制御信号Ｖを算出し、加振制御部２９
は、この加振ゆらぎ制御信号Ｖとエンジン回転信号ＲＰ
Ｍとに応じてドライバ１１が座るシート２７の下部に設
けられた加振器２８に信号を送る。その結果、シート２
７は、後述する所定の周波数にて加振される。

【００４３】図１３は加振器２８がシート２７を加振す
る周波数特性を示すマツプであり、同図（ａ）は、エン
ジン回転信号ＲＰＭと基本加振周波数ωとの関係を示し
ている。また、同図（ｂ）は、加振ゆらぎ制御信号Ｖと
加振周波数のゆらぎΔωとの関係を示している。シート
２７は、上述のように加振制御部２９から出力される加
振ゆらぎ制御信号Ｖとエンジン回転信号ＲＰＭとにそれ
ぞれ対応するωとΔωとの和に応じて変化する周波数に
て加振される。

【００４４】結局、感覚刺激用車両制御部１２は、刺激
制御部６からの感覚刺激発生制御パラメータＩに応じて
運転席を支持する加振器２８を駆動するので、ドライバ
には振動刺激が与えられ、そのイライラやビツクリ度を
制御することができる。図１４は、コントロ−ラ３４に
おける加振ゆらぎ制御信号Ｖとフイルタ制御信号Ｆとを
算出する手順を示すフローチヤートである。同図のステ
ツプＳ１５では、コントロ−ラ１５は刺激制御部６から
の感覚刺激発生制御パラメータＩをもとに、図１２に示
す１／ｆ特性マツプからフイルタ特性を決定し、その特
性に対応するフイルタ制御信号Ｆを算出して、ステツプ
Ｓ１６でその信号Ｆを出力する。

【００４５】コントロ−ラ３４は、ステツプＳ１７で上
述のＡ／Ｄ変換部３０からの出力信号Ｗ”をもとに加振
ゆらぎ制御信号Ｖを算出し、続くステツプＳ１８で加振
制御部２９に信号Ｖを出力する。ステツプＳ１９では、
前回の処理でフイルタ制御信号Ｆを算出してから時間Ｔ
Ｗ　が経過したかの判定をする。ここで時間ＴＷ　が経
過していないと判定されたときは、ステツプＳ１７に戻
つて加振ゆらぎ制御信号Ｖの算出を行なうが、所定時間
の経過が確認された場合は、ステツプＳ１５に戻つて再
びフイルタ制御信号Ｆの算出を行なう。

【００４６】図１５は、実施例に係るＨＭＭにおける人
間状態とシートの振動周波数との関係を示している。同
図において、ＨＭＭの人間状態検出部９が、ドライバの
イライラ、ビツクリの程度をもとに適応制御をするとき
は、１／ｆｎ　型（ｎは１以上の実数で、１〜２の間の
値を使用するのが望ましい）のシート振動周波数のゆら
ぎを与え、ドライバが沈静状態にあるときは、ホワイト
ノイズ型のゆらぎを与える。また、非適応制御のときは
、適応制御とは逆のシート振動周波数のゆらぎを与える
。

【００４７】以上説明したように、本実施例によれば、
ドライバのイライラ、ビツクリの度合いを指先容積脈波
を用いて検出し、車両挙動としては車体歪を検出して、
それらの値に応じたシートゆらぎ振動を刺激として使用
して適応制御を行なつてドライバが快適な運転を行なえ
るようにし、また、悪路走行が続いたと判定したときは
、所定のシートゆらぎ振動を刺激として使用して非適応
制御を行ない、ドライバに休息を促すことができるとい
う効果がある。 ＜第２実施例＞本発明に係る第２の実施例について説明
する。尚、本実施例に係るＨＭＭの全体構成は、図３に
示した第１の実施例に係るＨＭＭと同じであるため、そ
の説明は省略する。

【００４８】図１６は、ＨＭＭの刺激制御部６を構成す
るＣＰＵ１５周辺の詳細構成を示すブロツク図である。 同図において、ＣＰＵ１５は車両挙動部３からＡ／Ｄ変
換部１８を介して車速Ｖを受け、同時に人間状態検出部
９からＡ／Ｄ変換部１９を介して人間の状態量Ｈを受け
る。ＣＰＵ１５は、これらの入力をもとに感覚刺激発生
制御パラメータＩを発生する。

【００４９】尚、本実施例における人間状態検出部９で
のドライバの人間状態の検出方法、及び人間の状態量Ｈ
と感覚刺激発生制御パラメータＩとの関係は、第１実施
例における検出方法（図６）、及び状態量Ｈとパラメー
タＩ，Ｉ’との関係（図７）と同じである。次に、本実
施例における感覚刺激発生制御パラメータＩ，Ｉ’を算
出する手順を説明する。

【００５０】本実施例におけるパラメータ算出のメイン
ルーチンは、図８に示した第１実施例におけるパラメー
タ算出手順と同じであるため、ここでは、割り込み発生
ルーチンについてのみ説明する。図１７は、本実施例に
係る割り込み発生ルーチンを示し、ステツプＳ２１で、
ＣＰＵ１５は車両が渋滞に陥つているか否かを判断する
。ここでは、図１８に示すように、車両挙動部３にて車
速Ｖが、ある一定車速ＶＪ　以下となる時間が所定時間
ｔＪ　秒以上続くと、渋滞であると判断する。

【００５１】ステツプＳ２１での判断がＹＥＳであれば
、ステツプＳ２２に進み、連続してｎ回以上パラメータ
Ｉ’が出力されたかどうかの判定をする。この判定結果
がＹＥＳであれば、非適応制御が一定時間以上連続して
いるとし、何らかの理由でドライバが休めない状態にあ
ると判断してステツプＳ２３に進み、ステツプＳ２１で
の渋滞判断を取り消して適応制御を行なう。しかし、ス
テツプＳ２２での判断がＮＯであれば、渋滞が一定時間
以上継続されているにも拘らず、適応制御が行なわれて
いることになるので、ステツプＳ２４にて割り込みを発
生させる。

【００５２】この処理により、図８のステツプＳ２での
判断がＹＥＳとなり、非適応制御が行なわれるので、イ
ライラやビツクリ度を増す方向に制御され、ドライバ１
１は運転への意欲が削がれて休憩を促されることになる
。図１９は、本実施例のＨＭＭの感覚刺激用車両制御部
１２の内部構成を示すブロツク図である。同図において
、コントロ−ラ３４は、刺激制御部６から感覚刺激発生
制御パラメータＩを受け、その値に応じて可変フイルタ
２６の特性を選択するフイルタ制御信号Ｆを算出する。 可変フイルタ２６には、ホワイトノイズジエネレータ２
５からのホワイトノイズＷが常に入力されており、Ｆの
値に従つたフイルタ特性でフイルタリングされた信号Ｗ
’を出力する。この信号Ｗ’は、Ａ／Ｄ変換部３０にて
デジタル信号に変換された後、信号Ｗ”としてコントロ
−ラ３４に入力される。

【００５３】可変フイルタ２６は、第１実施例と同様、
図１２に示すような１／ｆ特性を有し、パラメータＩの
値が大きくなるに従い信号Ｗ’は、ホワイトノイズから
１／ｆｎ　ノイズ（ｎは１以上の実数で、１〜２の間の
値を使用するのが望ましい）に変化する。コントロ−ラ
３４は、後述するように信号Ｗ”をもとに燃料噴射コン
トロール信号Ｅを算出し、その算出結果をＥＧＩコント
ロールユニツト３５に送る。そして、燃料噴射装置３６
は、ＥＧＩコントロールユニツト３５からの制御信号に
従い燃料噴射を行なう。

【００５４】図２０は、燃料噴射コントロール信号Ｅと
ＥＧＩコントロールユニツト３５から燃料噴射装置３６
に送られる燃料制御信号との関係を示すマツプである。 同図（ａ）は、燃料噴射コントロール信号Ｅと燃料噴射
量との関係を示し、（ｂ）は、燃料噴射コントロール信
号Ｅと噴射間隔との関係を示している。同図における安
全許容域とは、燃料の噴射量や噴射間隔のゆらぎ量が適
正値に対して極端に変化するのを避けるために設けたも
ので、操舵特性等、運転に影響を与える程、大きな値は
とらない。

【００５５】ＨＭＭの感覚刺激用車両制御部１２は、刺
激制御部６からの感覚刺激発生制御パラメータＩに応じ
て燃料噴射量、あるいは噴射間隔のゆらぎを制御するこ
とでエンジン出力が制御され、ドライバにはエンジン出
力のみならずエンジン音、振動という刺激が与えられる
ので、そのイライラやビツクリ度を制御することができ
る。

【００５６】図２１は、コントロ−ラ３４における燃料
噴射コントロール信号Ｅとフイルタ制御信号Ｆとを算出
する手順を示すフローチヤートである。同図のステツプ
Ｓ２５では、コントロ−ラ１５は刺激制御部６からの感
覚刺激発生制御パラメータＩをもとに、図１２に示す１
／ｆ特性マツプからフイルタ特性を決定し、その特性に
対応するフイルタ制御信号Ｆを算出して、ステツプＳ２
６でその信号Ｆを出力する。

【００５７】コントロ−ラ３４は、ステツプＳ２７で上
述のＡ／Ｄ変換部３０からの出力信号Ｗ”をもとに燃料
噴射コントロール信号Ｅを算出し、続くステツプＳ２８
で加振制御部２９に信号Ｅを出力する。ステツプＳ２９
では、前回の処理でフイルタ制御信号Ｆを算出してから
時間ＴＷ　が経過したかの判定をする。ここで時間ＴＷ
　が経過していないと判定されたときは、ステツプＳ２
７に戻つて燃料噴射コントロール信号Ｅの算出を行なう
が、所定時間の経過が確認された場合は、ステツプＳ２
５に戻つて再びフイルタ制御信号Ｆの算出を行なう。

【００５８】図２２は、本実施例に係るＨＭＭにおける
人間状態と燃料噴射のゆらぎとの関係を示している。同
図において、ＨＭＭの人間状態検出部９が、ドライバの
イライラ、ビツクリの程度をもとに適応制御をするとき
は、１／ｆｎ　型（ｎは１以上の実数で、１〜２の間の
値を使用するのが望ましい）の燃料噴射のゆらぎを与え
、ドライバが沈静状態にあるときは、ホワイトノイズ型
のゆらぎを与える。また、非適応制御のときは、適応制
御とは逆の燃料噴射のゆらぎを与える。

【００５９】以上説明したように、本実施例によれば、
ドライバのイライラ、ビツクリの度合いを指先容積脈波
を用いて検出し、車両挙動としては車速をもとに渋滞の
判断をして、それらの値に応じた燃料噴射のゆらぎにて
エンジン出力やエンジン音、振動を刺激として使用して
適応制御を行なうことでドライバが快適な運転を行なえ
るようにし、また、渋滞が一定時間以上続いたと判定し
たときは、所定の燃料噴射のゆらぎによる刺激を使用す
ることで非適応制御を行ない、ドライバに休息を促すこ
とができるという効果がある。 ＜第３実施例＞以下、本発明に係る第３の実施例につい
て説明する。

【００６０】本実施例では、ドライバの覚醒度を検出し
て、その覚醒度に応じた刺激をドライバに呈示すること
でドライバを最適な覚醒状態に持続する。図２３は、第
３の実施例に係るＨＭＭの全体構成を示す概略ブロツク
図である。同図において、車両制御部２は、ドライバ１
１の操作と検出部４が検出した環境２０からの道路環境
に応じて、車両挙動部３に対して最適な車両挙動を実現
するよう制御する。

【００６１】人間状態検出部９は、ドライバ１１からの
脳波をもとにドライバ１１の覚醒状態を検出する。適応
制御部７は、刺激生成に際してリアルタイムにドライバ
を最適な生理、心理状態に保つよう適応制御するために
感覚刺激用車両制御部１２に指令を出す。また、感覚刺
激用車両制御部１２は、適応制御部７からの指令を受け
てドライバに対する人間的反応の呈示パターンに基づき
ドライバ１１に対して刺激を生成する。

【００６２】図２４は、本実施例のＨＭＭの詳細ブロツ
図であり、ここではドライバ１１の頭部に電極２ａを接
着して電位差を計測することで、ドライバの脳波を測定
するという手法をとる。このドライバ１１の脳波は、生
理計測用アンプ４３に導かれて信号増幅を受け、Ａ／Ｄ
変換器４４にてデジタル信号に変換された後、ＣＰＵｂ
４２に送られる。ＣＰＵｂ４２では後述する覚醒度推定
値Ｘが演算され、システム全体の制御、及び覚醒度制御
用のＣＰＵａ４１からの指令に従い、ＣＰＵａ４１にそ
の瞬間での推定値Ｘを引き渡す。

【００６３】ＣＰＵａ４１は覚醒度推定値Ｘを常に監視
すると同時に、エンジンルーム５４内に設けたマイクロ
ホン４６にてエンジン４５のエンジン音を計測している
。その計測されたエンジン音はＡ／Ｄ変換器４７でデジ
タル信号に変換され、ＣＰＵａ４１に取り込まれる。 ＣＰＵａ４１は、覚醒度推定値Ｘの値をもとにドライバ
が低覚醒状態にあると判断したときには、取り込んだエ
ンジン音をＤ／Ａ変換器５１に送つてアナログ信号に変
換すると共に、アンプ５０にゲインコントロール信号を
送り、その増幅度を制御する。そして、アンプ５０は、
ＣＰＵ１ａからの制御信号に従つて増幅したエンジン音
を、刺激としてスピーカ５３を介してドライバ１１に呈
示する。このアンプ５０の増幅度は、後述するように、
ＣＰＵａ４１が、ドライバ１１の耳元に設置した耳元マ
イクロホン５２にて拾つたスピーカ５３からのエンジン
音出力レベルの監視結果に応じて決定する。

【００６４】一方、ＣＰＵａ４１が、ドライバ１１が過
緊張状態にあると判断したときには、香り呈示装置４８
を起動してドライバに沈静用の香りを呈示する。尚、ド
ライバ１１は、本システムの駆動が長時間に及んで肉体
的な疲労が蓄積したときに、自らが終了スイツチ４９を
操作してシステムの駆動を停止できるようになつている
。

【００６５】次に、本実施例のＨＭＭにおける覚醒状態
持続処理手順について説明する。図２５は、実施例に係
る最適覚醒度持続処理の手順を示すフローチヤートであ
る。同図において、ステツプＳ３１で、初期値として以
下の値、パラメータ等の設定を行なう。 （１）最適覚醒度推定値Ｒｂｅｓｔ （２）緊張度限界値Ｒ１ （３）覚醒低下限界値Ｒ２ （４）許容制御覚醒度推定値幅Ｒｅｒｒ１（緊張度に対
するもの） （５）許容制御覚醒度推定値幅Ｒｅｒｒ２（低覚醒度に
対するもの） （６）エンジン音の取り込み時間Ｔ１ （７）スピーカ発生音量Ｅ０　 （８）安全限界エンジン音量Ｅｓａｆｅ（９）エンジン
オン再生音率Δ０　 （１０）安全限界カウンタＮｓａｆｅ−ｌｉｍ（１１）
安全限界時のエンジン音再生時間Ｔｓａｆｅ（１２）香
り呈示限界回数Ｎｓ−ｌｉｍ（１３）個人覚醒度推定パ
ラメータａ１　，ａ２　，ａ３　，ａ４　，ａ５　 （１４）ＨＭＭ駆動時間用カウンタＮｌ（初期値を１に
する） （１５）ＨＭＭ駆動時間上限カウンタＮｌｓｅｔここで
、覚醒度と覚醒度推定値との関係を説明する。

【００６６】図２６は、覚醒度と覚醒度推定値との関係
を図示したもので、両者は相互に単調増加の関係にある
。覚醒度推定値がＲｂｅｓｔのとき最適な覚醒状態にあ
るとし、Ｒｂｅｓｔを中心に過緊張側にＲｅｒｒ１、覚
醒低下側にＲｅｒｒ２の範囲（図中、斜線部）を定めた
場合、覚醒度推定値がこの範囲内にあるとき、正常覚醒
状態とする。

【００６７】また、覚醒度推定値がＲ１よりも大きいと
きを過緊張状態、Ｒ２よりも小さいときを低覚醒状態と
する。次のステツプＳ３２では覚醒度推定値Ｘ１を取り
込み、続くステツプＳ３３で、Ｘ１がＲ１よりも大きい
か否か、即ち、過緊張状態にあるかどうかを判定する。 ここでの判定がＹＥＳであれば、過緊張状態にあるとし
てステツプＳ３６に進み、後述する過緊張対処処理を実
行する。

【００６８】しかし、ステツプＳ３３での判定がＮＯで
あれば、ステツプＳ３４でＸ１がＲ２よりも小さいか、
つまり低覚醒状態か否かを判定する。ここで低覚醒状態
にないと判定されたときは、再びステツプＳ３２に戻つ
て覚醒度推定値Ｘ１を取り込む。逆にステツプＳ３４で
低覚醒状態にあると判定されたときはステツプＳ３５に
進み、後述する低覚醒対処処理を実行する。

【００６９】ステツプＳ３７ではＨＭＭ駆動時間用カウ
ンタＮｌの値がＨＭＭ駆動時間上限カウンタＮｌｓｅｔ
の値より大きいか否かを判定する。ここでの判定がＮＯ
であれば、最適覚醒度持続処理は設定した回数を実行し
ていないということで、ステツプＳ３８でカウンタＮｌ
の値を１だけインクリメントした後、ステツプＳ３２に
戻る。しかし、カウンタＮｌの値がカウンタＮｌｓｅｔ
を越えているときは、ステツプＳ３７での判定はＹＥＳ
となり、次のステツプＳ３９で、ドライバによる終了ス
イツチ４９の押下を検出する。このスイツチ押下があれ
ば、ドライバによるＨＭＭの駆動停止の意志があつたと
して本処理を終了する。

【００７０】次に、本実施例のＨＭＭにおいて脳波から
覚醒度を数値として推定する方法について説明する。図
２７は、本実施例のＨＭＭを構成するＣＰＵｂ４２内の
覚醒度推定部のブロツク図である。ここでは、人間の覚
醒度の度合を絶対的に定量化し、それに応じて振動，音
，香り等の刺激をドライバに与えることにより、バイオ
フイードバツク的にドライバの覚醒状態を一定水準に維
持し、居眠りや過度の興奮状態に陥ることを防止する。

【００７１】図２７において、脳波検出部５１ａは被験
者であるドライバ１１の頭部に装着した電極２から脳波
を検出し、不図示のアンプにより脳波を増幅する部分か
ら構成される。脳波加工部５２ａは脳波検出部５１ａか
らの脳波信号を加工して覚醒の推定をしやすい物理量に
信号処理する。即ち、脳波検出部５１ａにて増幅された
脳波信号を後述するＡ／Ｄ変換器を介して取り込み、デ
イジタル・フイルタ処理を施して脳波のδ波（１−３Ｈ
Ｚ　），θ波（３−６ＨＺ　），α波（８−１３ＨＺ　
），β波（１３ＨＺ　−３０ＨＺ　）の周波数帯域に分
け、覚醒度評価に必要な物理量に加工する。

【００７２】覚醒度推定部５３ａは、後述する覚醒度推
定パラメータと脳波帯域データをもとに覚醒と関連の深
い推定値を計算する。また、覚醒度判定部５４ａは、覚
醒度推定部５３ａで推定された覚醒度合から、どの程度
刺激を提示するかを判定する。そして、刺激提示部５０
ａは、覚醒度判定部５４ａからの指示により、適当な刺
激をドライバに提示したり、停止したりする。

【００７３】本実施例の覚醒度推定部では、脳波及び反
応時間をもとに覚醒度を推定し、その情報を用いて最適
な刺激を運転者にバイオフイードバツク的に与える。そ
こで、図２８を参照して、本実施例に適用されたバイオ
フイードバツクの概念について述べる。図２８は心理学
や人間工学でよく用いられる図で、縦軸は作業の効率、
または処理能力を表しており、運転時に限定するならば
、目的とするハンドル操作や判断力に相当する。また、
横軸は刺激量で視覚的刺激，聴覚的刺激，触覚的刺激，
臭覚的刺激等を考えることができる。これらは運転時に
例えると、前方の風景の流れ、車内の騒音や振動、ある
いは臭いということになる。

【００７４】図２８のハツチング部Ｂは、刺激量がある
量よりも増加してくるドライバは的確な操作をすること
ができなくなり、最終的にはパニツク状態（過覚醒）に
陥ることを意味している。例として、高速走行で車速を
上げていつたとき、最終的には道路環境の変化について
ゆくことができなくなつてハンドル操作不能に陥つたり
、スピンが生じたときには回避できないというような状
況を挙げることができる。

【００７５】同図のハツチング部Ａは、注意を要求する
割に刺激が少ないために単調状態に陥り、覚醒低下を引
き起こすことを意味している。この例として、高速道路
のような単調運転時における覚醒低下のような状態があ
る。因に、従来の居眠り警報装置が狙つているのは、こ
の領域に達したときにドライバに警報を与えることであ
る。

【００７６】以上の説明からわかるように、人間はある
量以上の情報や環境変化に対応できないし、同様にある
量以下の刺激量に対しては覚醒低下を起こす。このこと
から、安全装置として最も望ましいのは、人間個々によ
り異なりはするが、その個人の最適な刺激量を明らかに
し、その刺激量の近傍で生理状態に応じた有効な刺激を
調節して与えることである。その状況を図２８の中心部
に、最適刺激量として示している。

【００７７】本実施例では、人間の覚醒状態の検出とそ
れに応じた刺激を与えることにより、図２８に示した最
適覚醒状態の持続を達成することが原理的にできる。そ
こで最初に、覚醒度推定部５３ａにて覚醒度を算出する
際のパラメータを決定する、覚醒度推定パラメータ決定
装置について説明する。覚醒度推定パラメータ決定装置
は、覚醒の度合と相関の高い反応時間と脳波を同時に計
測し、得られた脳波データと反応時間データをもとに重
回帰分析を行うことで覚醒度推定パラメータを決定する
ものである。

【００７８】図２９は覚醒度推定パラメータ決定装置の
概略ブロツク図である。同図は、この装置が人間の反応
時間と脳波を同時に長時間に渡り計測している状況を示
しており、得られた反応時間と脳波との相関を解析する
ことにより推定パラメータを求めることができる。図２
９において、脳波処理部７０は、被験者（ドライバ）１
１に装着した電極２からの脳波を計測し、反応時間計測
部７１は、被験者１１が与えられた刺激に対して反応す
る時間を計測する。これらの計測結果をもとに、覚醒度
推定パラメータ決定部７２が被験者固有の覚醒度を推定
する。

【００７９】図３０は、反応時間（選択反応時間）を計
測する反応時間計測部７１の構成を示すブロツク図であ
る。同図において、反応用刺激提示部３０Ａは、選択反
応時間計測部３５Ａからの制御により被験者１１に反応
測定用の刺激を発生し、被験者１１からの反応は、反応
入力部３１Ａを介して選択反応時間計測部３５Ａに入力
される。

【００８０】選択反応時間計測部３５Ａは、装置全体の
制御を司るＣＰＵ３６ａと各種データを格納する格納部
から成る主制御部３６Ａ、及び反応用の刺激を提示する
時刻を設定したり反応時間を測るためのタイマー３７Ａ
により構成される。データ格納部としては、反応用の刺
激を提示する時刻に関するデータを格納するための刺激
提示時刻データ格納部３６ａ、反応用の刺激パターンを
格納するための刺激パターンデータ格納部３６ｃ、そし
て計測された反応時間を格納するための反応時間データ
格納部３６ｄがある。尚、これらの格納部には、記憶媒
体としてデイスク装置や半導体メモリを用いる。

【００８１】反応用刺激提示部３０Ａは、被験者１１に
映像としての刺激を発生するＣＲＴ３０ａ、刺激音を発
生するスピーカ３０ｂ、そして振動体を内蔵して人体を
圧迫するような触覚刺激を発生でき、被験者が容易に刺
激に反応するよう座ることができる着座部３０ｃから構
成される。一方、反応入力部３１Ａは、被験者１１が刺
激に対して指１ｃにて反応するためのボタン３１ａ、音
声にて反応するためのマイクロホン３１ｂを有する。反
応入力部３１Ａからの反応は、選択反応時間計測部３５
ＡのＣＰＵ３６ａを介して反応時間データとして反応時
間データ格納部３６ｄに格納される。

【００８２】図３１は反応時間の計測状況として、反応
用刺激提示部にＣＲＴを使用した例を示している。同図
において、被験者１１は着座部３０ｃに座り、反応用の
複数個のボタン（図示せず）が装着されたバー４０Ａを
握る。反応用の刺激は被験者１１前方のＣＲＴ３０ａ上
に表示され、瞬間的に消えるように設定されている。被
験者１１はＣＲＴ３０ａの画面に刺激が表示されると、
決められたルールに従い可能な限り早くボタンを選択し
て押す作業を課される。

【００８３】ＣＲＴ３０ａ上には、選択反応時間計測部
３５Ａに設定された、刺激提示時刻や刺激パターンデー
タに従つた色の付いた○印が、被験者１１に十分見える
程度の大きさと明るさで瞬間的に提示される。色は３種
類あり、これらの色の提示される順番はランダムに設定
されている。また、表示される時間間隔もランダムに設
定される。尚、このときの色の種類は何色であつてもよ
い。

【００８４】次に、本実施例おける反応時間の計測手順
について図３２に示したフローチヤートに従い説明する
。同図のステツプＳ３０ａで、刺激提示時刻ｔ１　と計
測終了時刻、そして覚醒度が低下して反応が遅れる場合
の見逃し時間としてＴＣ　を設定する。刺激提示時刻ｔ
１　は乱数を発生させることにより得られ、提示時間間
隔として５秒から３０秒程度に一様にランダムに選択す
るとよいが、この時間間隔と分布は任意に設定してもよ
い。 また、計測時間としては３０分から数時間に設定するこ
とが望ましい。

【００８５】次に、ステツプＳ３１ａで、刺激としてど
の色を選定するかの刺激提示パターンをランダムに設定
する。ここでは、色（赤，青，黄色）のついた○印を設
定する。しかし、この刺激発生のランダム性には片寄り
があつてもよく、極限的状況ではある順番に提示しても
よい。これは注意力の程度により、単調さを増そうとす
る場合は刺激のパターンが予期しやすいものに設定する
とよい。

【００８６】ステツプＳ３２ａで、タイマー３７ＡがＣ
ＰＵ３６ａに現時刻を通知し、続くステツプＳ３３ａで
、ステツプＳ３０ａで設定した刺激提示時刻ｔ１　と現
時刻ｔａの一致を見る。ここでの判定の結果がＹＥＳで
あれば、即ち、設定された刺激提示時刻に達したとき、
次のステツプＳ３４ａで、あらかじめ決められた刺激パ
ターンを被験者に提示する。こうすることで、刺激発生
までウエイトをかけることができる。

【００８７】ステツプＳ３５ａでは、タイマー３７Ａが
ＣＰＵ３６ａに刺激提示後の現時刻ｔｂを知らせる。そ
して、ステツプＳ３６ａで被験者１１からの反応信号を
検出し、反応があれば続くステツプＳ３７ａで反応時間
として、ｔｂ−ｔａを算出する。しかし、ステツプＳ３
６ａで被験者１１からの反応信号が検出できない場合は
、ステツプＳ３８に進み、被験者の覚醒度が低下し、反
応が遅れる場合の見逃し時間としてあらかじめ設定した
Ｔｃと待ち時間ｔｂ−ｔａとの比較を行なう。この待ち
時間がＴｃを越えていなければ、ステツプＳ３５ａに戻
つて現時刻ｔｂを入力し、次のステツプＳ３６ａで再び
反応信号を待つ。ステツプＳ３８ａでの判定の結果がＹ
ＥＳであれば、つまり待ち時間がＴｃを越えたときには
見逃しと判定して、ステツプＳ３９ａで便宜的に反応時
間をＴｃとする。

【００８８】ステツプＳ４０ａでは、得られた刺激提示
時刻に対する反応時間データを反応時間データ格納部３
６ｄに格納し、続くステツプＳ４１ａでＣＰＵ３６ａは
計測終了時刻になつたかの判定を行ない、判定結果がＮ
Ｏであれば、以上の過程を、設定した時刻がくるまで繰
り返すべく、ステツプＳ３０ａに戻る。しかし、ステツ
プＳ４１ａで計測終了時刻が検知できれば、本処理を終
了する。

【００８９】図３３は、脳波処理部７０の構成を示すブ
ロツク図である。同図に示した脳波検出部７０ａでは、
脳波用の電極を用いて人間の頭部に専用の導電性を持つ
接着剤で接続し、それにて得られた脳波を、例えばヘツ
ドアンプ（図２４の生理計測用アンプ４３に相当）にて
ノイズ対策を施し、その信号を増幅する。脳波検出部７
０ａからの脳波信号は、Ａ／Ｄ変換部６１（図２４のＡ
／Ｄ変換器４４に相当）を介して脳波データとして脳波
データ格納部６２に記憶される。このデータをデイジタ
ル・フイルタ（６３ａ〜６３ｄ）でδ波帯域，θ波帯域
，α波帯域，β波帯域に分離し、各帯域データをフイル
タリングデータ格納部（６４ａ〜６４ｄ）に記憶する。

【００９０】次に、パワー量演算部（６５ａ〜６５ｄ）
にて各帯域の脳波データから平均パワー量を求める。こ
のときの平均時間ＴＰ　（１秒程度）は適時定める。こ
うして得られた平均パワーデータを覚醒度と相関の高い
平均パワー量とするために、平滑化処理部（６６ａ〜６
６ｄ）にて平滑化する。このときの平滑化時間の大きさ
を設定する方法については後述する。平均パワーデータ
は、各帯域別のパワーデータ格納部（６７ａ〜６７ｄ）
に格納される。

【００９１】脳波の平滑化処理に関しては反応時間との
対応をとるために、刺激提示時刻から脳波に関する平滑
化時間前までのパワー量を平均し、その時刻の脳波のパ
ワー量とする。ここで各帯域の脳波の平滑化時間（Ｔδ
，Ｔθ，Ｔα，Ｔβとする）を決める必要がある。これ
らのパラメータは、平滑化された後の脳波（４変量）と
反応時間の相関が最も高くなるものを設定する必要があ
る。そのため反応時間を目的変数とし、δ波パワー量，
θ波パワー量，αパワー量，β波パワー量の４変数を説
明変数として、これらの平滑化時間を変えて重回帰分析
７２ａで重回帰分析を行う。こうして色々な平滑化パラ
メタの組合せについて得られた重相関係数の内、最大の
重相関係数を明らかにし、そのときの平滑化パラメータ
の組合せを脳波に関する最適な平滑化時間として決定す
る。また、同時に重相関解析から得られたパラメタａ１
，ａ２，ａ３，ａ４とこれを用いた重回帰式を覚醒度推
定式とする。これは予測されるのは反応時間であるが、
反応時間と覚醒度とは相関高く対応していると考えるこ
とができるからである。

【００９２】次に、覚醒度は定量的に計算できるが、ど
の程度のしきい値に対して刺激提示を開始するかを決定
する必要がある。このときの決定の手順を図３４のフロ
ーチヤートに示す。同図のステツプＳ８０ａで、反応時
間データを取込み、次のステツプＳ８１ａで反応時間デ
ータを対数変換する。ステツプＳ８２ａで平均値Ａと標
準値σを計算する。これは一般に反応時間の分布がガウ
ス分布となることが知られているからである。覚醒が平
均から大きくズレてきたことを知るため、ステツプＳ８
３ａでしきい反応時間Ｔｔｈ＝Ａ＋σからＡ＋２σを設
定し、これにより反応時間が遅くなつたときを覚醒低下
にさしかかりつつあると判断することができる。また、
同様に反応時間Ｔｔｈ＝Ａ−σからＡ−２σよりも反応
時間が小さくなつたらかなり覚醒していると判断するこ
とも可能である。こうした考え方に基づき、覚醒刺激を
与え始めるしきい覚醒度の値としてＴｔｈを用いる。

【００９３】得られたＴｔｈとＴδ，Ｔθ，Ｔα，Ｔβ
とａ１，ａ２，ａ３，ａ４とこれを用いた重回帰式を覚
醒度推定パラメータとする。次に、本実施例のＨＭＭを
構成するＣＰＵｂ４２内の覚醒度推定部の各構成要素に
ついて、詳細に説明する。 ＜脳波検出部＞被験者（ドライバ）の頭部に、脳波を拾
うための電極を専用の導電性を持つ接着剤で接続し、得
られた脳波をヘツドアンプ（不図示）で増幅してノイズ
対策を施した後に脳波用アンプ（不図示）で増幅する。 ＜脳波加工部＞図３５に、脳波加工部５２ａの詳細ブロ
ツク図を示す。同図の脳波加工部は、図３３に示した脳
波処理部と、脳波のパワー量算出方法を除き同一機能を
有しているので、同一構成には同一符号を付し、ここで
はその詳細な説明は省略する。 ＜覚醒度推定部＞覚醒度推定部５３ａは、図２９に示し
た覚醒度推定パラメタ決定装置にて得られた覚醒度推定
パラメータと重回帰式を用いて、脳波加工部５２ａで処
理された脳波の各帯域パワー・データから覚醒度を計算
する。そして、その値を覚醒度判定部５４ａに引き渡す
。

【００９４】覚醒度は、以下の推定式にて表わされる。 即ち、 　　覚醒度＝ａ１＊Ｐδ＋ａ２＊Ｐθ＋ａ３＊Ｐα＋ａ
４＊Ｐβ＋ａ５　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　…（２−１）　　また
、覚醒度推定値は、 　　覚醒度推定値＝（−１）×覚醒度　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　…（２−２）で
求める。

【００９５】以上の方式で覚醒度推定した例を図３６、
及び図３７に示す。図３６は、各被験者と加振装置の振
動条件について得た、最大の重相関係数、及び反応時間
と脳波の平滑化時間を示す。同図において、数値は左か
ら順に、重相関係数、それが得られたときの反応時間の
平滑化時間（秒）、脳波の平滑化時間（秒）を表わす。 尚、重相関係数は、小数点第３位を四捨五入した。

【００９６】図３７は、図３６の結果を反応時間と重回
帰式による反応時間の予測値の時間変化として表わした
ものである。同図において、縦軸が反応時間、横軸は経
過時間を表す。また、図中、点にて示しているのが反応
時間で実線は脳波からの推定値である。尚、データの間
の切り目は休憩を表している。この例では、反応時間と
脳波の重相関係数は０．８９であり、これは上述の方式
が覚醒度の推定に有効であり、且つ、きめ細かな覚醒度
の推定が可能であることを意味している。また被験者に
より異なるが、重相関係数の大きさは０．７から０．９
８の間をとることができる。

【００９７】＜覚醒度判定部＞覚醒度判定部５４ａにお
ける処理手順について、図３８に示したフローチヤート
にて説明する。同図のステツプＳ８１で、覚醒度推定部
５３ａにて推定された覚醒度を取込み、ステツプＳ８２
で覚醒度に相当する反応時間Ｒｔを推定する。ここで、
ＲｔがＴｔｈを一度越えたということから、直ちに覚醒
状態に変化が生じたと判定するのは危険である。何故な
らば、何らかの要因でばらついた場合が考えられるから
である。

【００９８】そこで、ステツプＳ８３で信号出力用のし
きい頻度ＮＳ　を設定する。続くステツプＳ８４で、Ｒ
ｔがＴｔｈを越える頻度を表わす頻度カウンタＮの値を
０とする。つまり、ある一定頻度ＮＳ　より多くＲｔが
Ｔｔｈを越えた場合を覚醒低下と判断する。但し、Ｒｔ
のサンプリング時間は適時定めるとができる。このよう
に決めたＲｔを覚醒低下の判定基準とする。

【００９９】ステツプＳ８３でＮＳ　が決められ、頻度
カウンタ値を０にした後、ステツプＳ８５で短時間の脳
波データを取込む。そして、ステツプＳ８６で推定パラ
メータと重回帰式を用いて反応時間推定値Ｒｅｅｇ（覚
醒度）を計算する。ステツプＳ８７では、ＲｅｅｇとＲ
ｔとが比較され、反応時間推定値ＲｅｅｇがＲｔを越え
ていなければステツプＳ８５に戻り、再び脳波を取込ん
で反応時間推定値Ｒｅｅｇを算出する処理を繰り返す。 しかし、ステツプＳ８７で、反応時間推定値Ｒｅｅｇが
Ｒｔを越えている場合は、ステツプＳ８８で頻度カウン
タＮに１を加算し、続くステツプＳ８９で頻度カウンタ
の値Ｎと設定した頻度Ｎｔとの比較が行なわれる。ここ
での判断がＮＯであればステツプＳ８５へ戻るが、ＹＥ
Ｓであれば、即ち、頻度カウンタの値Ｎが設定した頻度
Ｎｓを越えたときは覚醒異常と判定し、続くステツプＳ
９０で覚醒低下を意味する覚醒低下信号を出力する。こ
の覚醒低下信号は刺激提示部に送られる。

【０１００】ステツプＳ９１では処理の終了を判定する
。尚、ＲｅｅｇがＲｔを越え、しばらくの間Ｒｔを越え
ることがない場合、ノイズとしてカウンタＮをリセツト
する機構を取り付けてもよい。 ＜刺激提示部＞刺激提示部５０ａは覚醒度判定部５４ａ
から覚醒低下信号を受けて、被験者であるドライバ１１
に音，振動，香り等覚醒効果のある刺激を一定時間、停
止信号が来るまで出力する。尚、このとき刺激の種類や
提示の方法は、後述の覚醒刺激設定装置で得られたもの
を用いてもよい。

【０１０１】図３９は、覚醒刺激設定装置の構成を示す
ブロツク図である。本覚醒刺激設定装置は、覚醒効果を
上げる刺激が個人により異なる可能性があるため、あら
かじめその個人に最も適当な刺激の種類と刺激提示の方
法を決定するものである。本装置において、刺激提示部
１０４と刺激パラメータ設定部１１０を除く脳波処理部
１０２，反応時間計測部１０３，覚醒度推定パラメータ
決定部１０１は、図２９に示した覚醒状態判定装置と機
能が同一であるため、その説明は省略する。

【０１０２】図３９において、被験者１１に選択反応作
業をさせ、そのときの脳波を同時記録する。そして、得
られる反応時間と脳波から覚醒度推定パラメータ決定部
でパラメータを決め、覚醒度を推定する。尚、この装置
での評価を受ける前に被験者１１が、図２９に示す覚醒
状態判定装置の覚醒度推定パラメータ決定部７２による
評価を受けている場合は、直ちに覚醒度推定を行うこと
ができる。

【０１０３】刺激パラメータ設定部１１０には、最適な
刺激状態を決定するための刺激の種類と提示方法をあら
かじめ仮設定しておく。そして、刺激提示部１０４は、
覚醒低下状態と判断したら、刺激パラメータ設定部１１
０に設定されたデータに従い、スピーカ駆動部１０５を
介してスピーカ１０５ａから音を鳴らしたり、振動駆動
部１０６を介して振動体が内蔵されたシート１０６ａを
高周波振動させたり、あるいは振動駆動部１０７を介し
て加振装置１０７ａを低周波振動させて、被験者１１に
刺激を提示する。そして、その刺激を与えたときの脳波
から被験者の覚醒度を推定し、刺激提示前と後の覚醒度
推定値を比較し、効果があつたかどうかを見る。

【０１０４】刺激状態と刺激の種類を変えて、覚醒コン
トロールに最も効果のある刺激を選定することができ、
更に得られた結果に基づいて個人の覚醒を持続し、覚醒
コントロールの効果を上げることができる。次に、図４
０に示したフローチヤートを参照して、図２５のフロー
チヤートのステツプＳ３５に対応する低覚醒対処処理に
ついて詳細に説明する。同図において、ステツプＳ１０
１で安全限界音レベルカウンタのリセツト、つまりＮΔ
を１にする。次のステツプＳ１０２では、後述するよう
に騒音量（増幅したエンジン音）のパワーを示すスピー
カ発生音実効値Ｅａを計算する。

【０１０５】ステツプＳ１０３では、安全音量チエツク
としてテツプＳ１０２で求めたスピーカ発生音実効値Ｅ
ａと初期値として設定した安全限界エンジン音量Ｅｓａ
ｆｅとのレベル比較をする。ここでＥａがＥｓａｆｅよ
りも大きいと判断された場合は、スピーカ発生音が安全
限界を越えていて危険であるためステツプＳ１０４に進
み、後述する安全限界時発生音処理を実行してステツプ
Ｓ１０２に戻る。

【０１０６】しかし、ステツプＳ１０３でＥａがＥｓａ
ｆｅよりも小さいと判断されたときは、ステツプＳ１０
５にて、後述するスピーカ音を発生させ、続くステツプ
Ｓ１０６で、上述した覚醒度推定方法に従つて覚醒度推
定値Ｘ２を取り込む。ステツプＳ１０７では、スピーカ
音の発生によりドライバの覚醒度が最適覚醒度となつた
か否かの判定、即ち、覚醒度推定値Ｘ２とＲｂｅｓｔ−
Ｒｅｒｒ２の値との比較を行なう。ここでＸ２がＲｂｅ
ｓｔ−Ｒｅｒｒ２より小さければ、ドライバは正常覚醒
状態に戻つていないとして、再度ステツプＳ１０２に戻
る。しかし、Ｘ２がＲｂｅｓｔ−Ｒｅｒｒ２より大きい
と判定されれば、ドライバは低覚醒度状態から正常覚醒
状態に戻つたとして本処理を終了する。

【０１０７】図４１は、スピーカ発生音実効値の計算処
理手順を示すフローチヤートである。同図において、ス
テツプＳ１１１でＣＰＵａ４１は、マイクロホン４６を
介してエンジン音ｅｉｎ（ｔ）を取り込む。ここでは、
エンジン音の取り込みをｅｉｎ（ｔ０　）からｅｉｎ（
ｔ０　＋Ｔ１　）まで行なう。続くステツプＳ１１２で
は、ドライバの耳元に設置した耳元マイクロホン５２を
介して、スピーカ５３から発せられるエンジン音（これ
を耳元音Ｓ（ｔ）とする）を取り込む。この耳元音Ｓ（
ｔ）の取り込みは、Ｓ（ｔ０　）からＳ（ｔ０　＋Ｔ１
　）まで行なう。

【０１０８】ステツプＳ１１３では、式（３）に従つて
、ステツプＳ１１１で取り込んだエンジン音の実効値Ｅ
０　を計算し、ステツプＳ１１４では、式（４）に従つ
て、ステツプＳ１１２で取り込んだ耳元音の実効値Ｓｅ
ａｒを計算する。

【０１０９】

【数３】

【０１１０】

【数４】

【０１１１】ステツプＳ１１５で、下記式に従いエンジ
ン音再生増加率Δｅを計算する。 　　Δｅ＝Δ・（Ｘ−Ｒｂｅｓｔ）・ＮΔ　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　…（５）そ
して、次のステツプＳ１１６で、式（６）に従い、再生
エンジン音実効値（スピーカ発生音実効値）Ｅａを計算
する。 　　Ｅａ＝Ｅ０・Δｅ　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　…（６）ステツプＳ１１７では、ドライバ
の耳を保護する目的で、式（７）に従つてエンジン音再
生時の耳元音の実効値である再生時音圧Ｅｂを計算する
。

【０１１２】

【数７】

【０１１３】図４２は、スピーカ音の発生処理を示すフ
ローチヤートである。同図のステツプＳ１２１でＣＰＵ
ａ４１は、図４１に示したフローチヤートのステツプＳ
１１３，及びＳ１１６で求めたエンジン音の実効値Ｅ０
　と再生エンジン音実効値（スピーカ発生音実効値）Ｅ
ａとから、アンプ５０のゲインＧを下記式にて求める。 　　Ｇ＝Ｅａ／Ｅ０　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　…（８）次のステツプＳ１２２でゲインコ
ントロール信号ｅｏｕｔ　（ｔ）を計算する。この信号
は、下記式にて求める。

【０１１４】 　　ｅｏｕｔ　（ｔ）＝Ｇ・ｅ（ｔ）　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　…（９）図４３は、安全限界時発生音の処理手順を示
すフローチヤートである。同図において、ステツプＳ１
２５では、安全音再生時間カウンタをリセツトする（Ｎ
ｓａｆｅ＝１）。次に安全限界音の再生として、ステツ
プＳ１２６で安全限界エンジン音量Ｅｓａｆｅを再生し
、続くステツプＳ１２７で、その再生を安全限界時のエ
ンジン音再生時間Ｔｓａｆｅ秒だけ継続する。

【０１１５】ステツプＳ１２８では、図４１に示したフ
ローチヤートと同様な手順にてスピーカ発生音Ｅａを計
算し、続くステツプＳ１２９で安全音チエツクとして、
再生時音圧Ｅｂと初期値として設定した安全限界エンジ
ン音量Ｅｓａｆｅとのレベル比較をする。このステツプ
Ｓ１２９でＥｂがＥｓａｆｅよりも小さいと判断された
ときは、そのまま処理を終えるが、ＥｂがＥｓａｆｅよ
りも大きいと判断された場合はステツプＳ１３０に進み
、安全音再生時間カウンタＮｓａｆｅが安全限界カウン
タＮｓａｆｅ−ｌｉｍより大きいか否かを判定する。

【０１１６】ステツプＳ１３０での判定結果がＮＯであ
れば、安全限界エンジン音量Ｅｓａｆｅの再生回数が所
定回数に達していないとして、ステツプＳ１２６に戻る
。しかし、ステツプＳ１３０の判定がＹＥＳであれば、
安全限界エンジン音量Ｅｓａｆｅを所定回数呈示しても
覚醒度の向上に効果がなく、ドライバの許容度を越えて
いるとして、ステツプＳ１３１で警告を発する。

【０１１７】次に、本実施例に係る過緊張対処処理（図
２５のステツプＳ３６）について説明する。図４４は、
過緊張対処処理の手順を示すフローチヤートである。同
図において、ステツプＳ１４１では、香り呈示カウンタ
Ｎｓをリセツト（Ｎｓ＝１）し、ステツプＳ１４２で、
沈静用の香り（ここでは、ジアスミン系の香り）を呈示
する。そして、ステツプＳ１４３で、上述した覚醒度推
定方法に従つて覚醒度推定値Ｘ３を取り込む。

【０１１８】ステツプＳ１４４では、ステツプＳ１４２
での香りの呈示によりドライバの覚醒度が最適覚醒度と
なつたか否かの判定、即ち、覚醒度推定値Ｘ３とＲｂｅ
ｓｔ＋Ｒｅｒｒ２の値との比較を行なう。ここでＸ３が
Ｒｂｅｓｔ＋Ｒｅｒｒ２より大きければ、ドライバは依
然過緊張状態にあつて正常覚醒状態に戻つていないとし
てステツプＳ１４６に進む。ステツプＳ１４６では、香
り呈示カウンタＮｓが香り呈示限界回数Ｎｓ−ｌｉｍよ
りも大きいか否かを判定し、判定の結果がＮＯであれば
、ステツプＳ１４７で香り呈示カウンタＮｓの値を１だ
けインンクリメントした後、再度ステツプＳ１４２に戻
る。

【０１１９】しかし、ステツプＳ１４６の判定結果がＹ
ＥＳであれば、香りの呈示限界を越えたとして、ステツ
プＳ１４８で警告を発して処理を終える。ステツプＳ１
４４で、Ｘ３がＲｂｅｓｔ＋Ｒｅｒｒ２より小さいと判
定されれば、ドライバは過緊張状態状態から正常覚醒状
態に戻つたとして、次のステツプＳ１４５で香りの呈示
を停止する。

【０１２０】以上述べたように、本実施例によれば、脳
波により覚醒度を定量的に精度よく検出でき、覚醒の度
合に応じて刺激を運転者に与えることで、覚醒低下を防
止し、運転者個人の最適覚醒状態に維持することができ
るという効果がある。また、覚醒低下時に限らず、過度
の緊張状態に陥つた運転者の覚醒度を正常状態に引き戻
し、安全な運転状態に誘導することができるという効果
がある。

【０１２１】尚、上述の第３の実施例では、脳波により
覚醒度を定量的に求めたが、以下の方法で簡易的にドラ
イバの覚醒状態を維持することができる。図４５は、覚
醒リズムを定量的に検出するため覚醒状態判定装置の全
体の構成を示すブロツク図である。同図に示した装置で
は、被験者１１からの脳波を計測し、それを覚醒度と関
連の深い物理量に加工して、加工された脳波データの周
波数分析をもとに覚醒リズム周期を検出する。

【０１２２】図４５において、覚醒リズム計測部２０ｃ
では被験者１１からの脳波データを計測、格納し、得ら
れたデータをもとに覚醒リズム検出部２１ｃにて覚醒リ
ズム周期を検出する。そして、刺激提示部２２ｃでは、
覚醒リズム周期に基づき後述する音響等の刺激を発生す
る。覚醒リズム計測部２０ｃは、被験者１１の脳波を検
出する電極２と、その電極２からの微弱電流のＳ／Ｎ比
を改善するために前置増幅するヘツドアンプ部３ｃ、ヘ
ツドアンプ部３ｃからの信号を次段のＡ／Ｄ変換部５ｃ
でデジタルデータに変換するに十分なレベルを得るため
の信号増幅を行なうメインアンプ部４ｃと、装置全体を
制御する主制御部６ｃとから成る。主制御部６ｃは演算
部として機能するＣＰＵ６ａ、及びＡ／Ｄ変換部５ｃに
て変換されたデジタル信号を格納するための脳波データ
格納部６ｂにて構成される。尚、Ａ／Ｄ変換部の前段に
アンチエリアシング・フイルタを設けるか、あるいはサ
ンプリング周波数を十分高くしてもよい。

【０１２３】覚醒リズム検出部２１ｃは脳波データ格納
部６ｂから脳波データを取込み、デジタルフイルタであ
る帯域フイルタ７ｃにて脳波をδ波（１〜３Ｈｚ）、θ
波（４〜７Ｈｚ）、α波（８〜１３Ｈｚ）、β波（１８
〜３０Ｈｚ）の４帯域に分離する。そして、パワー量演
算部８ｃにて各脳波帯域データのパワー量を演算する。

【０１２４】得られたパワー量に更にノイズ除去のため
、平滑化時間設定部１０ｃで適当な平滑化時間ＴＳ　を
設定して平滑化処理部９ｃで平滑化処理を施し、脳波リ
ズムを検出しやすいデータに変換する。平滑化処理され
たデータは平滑化データ格納部１１ｃに格納され、周波
数分析部１２ｃで周波数分析を施して周波数上のレベル
のピークを読み取ることで覚醒のリズム周期を検出する
。

【０１２５】刺激提示部２２ｃの覚醒リズム周期格納部
１３ｃに、周波数分析の結果得られた覚醒リズム周期を
格納し、タイマー１４ｃと刺激発生部１５ｃとを連動さ
せて、所定の時刻に所定の時間間隔で刺激を提示する。 図４６に示したフローチヤートを参照して、覚醒リズム
検出部２１ｃでの覚醒リズム検出処理手順を説明する。

【０１２６】図４６のステツプＳ１ｃで脳波データ格納
部６ｂから脳波データを取込み、ステツプＳ２ｃでは、
前述の如くデジタル・フイルタにて脳波データをδ波，
θ波，α波，β波の４つの帯域に分割する。そして、続
くステツプＳ３ｃで、上記帯域別の脳波データのパワー
量を演算する。ここでは、フイルタリングされた帯域別
パワースペクトラムの時系列データの２乗平均をとる。 このときの平均時間ＴＰ　は略１秒で、サンプリング周
期は略３０秒である。これにより、帯域別パワースペク
トラムの時系列変化を追うことができ、同時にデータ量
の縮小もできる。

【０１２７】ステツプＳ４ｃでは、ステツプＳ３ｃでの
演算の結果得られたパワー量に、さらにノイズ除去及び
長時間におけるパワー量の変化傾向を得るため、適当な
平滑化時間ＴＳ　を設定して平滑化処理を施し、脳波リ
ズムを検出しやすいデータに変換する。尚、この平滑化
時間ＴＳ　は、略３００秒とすると脳波リズムを検出し
やすいことがパラメータの研究により明らかになつてい
る。 ステツプＳ５ｃでは、平滑化データを平滑化データ格納
部１１に格納し、次の周波数分析に備える。

【０１２８】ステツプＳ６ｃでは各帯域別に平滑化され
たデータに対する周波数分析を施し、周波数上のレベル
のピークを読み取ることで覚醒リズムの周期を検出する
。ここでの周波数分析には、フーリエ変換か最大エント
ロピー法（ＭＥＭ）を用いる。特に、ランダム性の強い
データにはフーリエ変換は効力がないので、ピーク検出
がしやすいＭＥＭでのリズム周期検出が有効である。

【０１２９】図４７は、ある刺激が提示され、人間がそ
れに反応する時間から得られた周波数を分析した結果と
脳波（ここではα波）のリズム分析の結果を比較したも
ので、実線が反応時間を、波線が脳波を表している。周
波数上の解釈としてはピークがあればそのピーク周波数
の覚醒リズムがあると解釈してよい。図４７からわかる
ように、反応時間と脳波のピークはよく一致しており、
また、脳波、特にα波，θ波は覚醒低下状態によく対応
して出現することからして脳波リズムはそのまま覚醒リ
ズムと解釈可能である。このようなリズムの存在は、覚
醒状態が複数の複合された周期で規則正しく、覚醒状態
と低覚醒状態とを繰り返すことを意味している。

【０１３０】図４８は覚醒状態判定装置により得られた
覚醒のリズム周期に応じて、車両の運転者に対して刺激
を与えている様子を示している。同図において、覚醒状
態判定装置１００ｃの刺激提示部２２ｃからは、ある種
の音響が発生し、スピーカ２５ｃからの音により運転者
を刺激して覚醒の持続を達成している。刺激としては、
音響の他に、例えば振動、香り、温熱等、覚醒度の上が
るものを用いてもよい。この装置では、後述するように
覚醒度が個人固有のリズム、例えば、３０分前後で覚醒
が高まつたり、低下したりする現象をほぼ規則正しい周
期で追つた上で運転者に刺激を与え続ける。

【０１３１】図４９は、覚醒度の時間変化を模式的に示
したものである。次に、図５０に示したフローチヤート
に従い、覚醒持続処理手順について説明する。図５０の
ステツプＳ１０ｃで、覚醒リズム検出部２１ｃで検出し
た個人固有の覚醒リズム周期Ｔｒを覚醒リズム周期格納
部１３ｃに設定し、次のステツプＳ１１ｃで、タイマー
１４ｃに覚醒低下時刻が訪れたときに、どの程度刺激を
するかを決定する時間間隔Δｔ（刺激提示時間幅）を設
定する。そして、ステツプＳ１２ｃでは、同じくタイマ
ー１４ｃに運転開始時間としてｔ＝０を設定する。

【０１３２】上記ｔ＝０にて示された時から時間の計測
を開始し、ステツプＳ１３ｃで、覚醒リズム周期Ｔｒの
２分の１の時間が経過したかの判定をする。ここでの判
定がＹＥＳであれば、続くステツプＳ１４ｃで再びタイ
マー１４ｃに運転開始時間としてｔ＝０を設定し、運転
者に対する最初の刺激として、ステツプＳ１５ｃで、刺
激発生部１５ｃから一定時間刺激を与える。これは、運
転開始時には運転者は覚醒状態にあり、最初の覚醒低下
状態は覚醒リズム周期Ｔｒの半分の時間で訪れてくると
考えられるからである。従つて、その後は、覚醒低下状
態が覚醒リズム周期Ｔｒ毎に訪れるので、その周期に合
わせて運転者に刺激を与えることになる。

【０１３３】ステツプＳ１６ｃで、覚醒リズム周期Ｔｒ
と刺激提示時間幅Δｔの算術差からタイマー設定時間ｔ
が刺激提示時間に達したかを判定し、判定がＹＥＳであ
れば、次のステツプＳ１７ｃで刺激提示時間を越えてい
ないかの判断をする。このステツプＳ１７ｃでの判断が
ＮＯである間は、ステツプＳ１９ｃでの刺激提示を続け
る。しかし、ステツプＳ１７ｃで刺激提示時間を超過し
たと判断されれば、ステツプＳ１８ｃで刺激を停止する
。

【０１３４】ステツプＳ２０ｃでは、運転終了に関連す
る操作として、例えば、イグニシヨン・キーを抜く等の
操作の検出を行なう。運転未終了であれば、ステツプＳ
２１ｃでタイマー１４ｃにｔ＝０を設定する。しかし、
運転終了と判断されれば本処理を終了する。このように
することで、脳波を検出し、その脳波の時系列データの
周波数分析から覚醒リズムを定量的に検出でき、更にそ
のリズムに従つた刺激を与えることにより、運転者を覚
醒状態に維持することが可能となる。

【０１３５】次に、刺激に対する反応時間に基づき覚醒
リズムを検出する方法について説明する。図５１は、刺
激に対する反応時間に基づき覚醒リズムを検出するため
の覚醒状態判定装置全体の構成を示すブロツク図である
。同図において、第３実施例の覚醒状態判定装置（図３
０）、及び上記覚醒リズムを定量的に検出するため覚醒
状態判定装置（図４５）と同一構成要素には同一番号を
付し、ここではその詳細な説明は省略する。

【０１３６】また、ここでの反応時間の計測状況、及び
反応時間の計測手順も、第３実施例における計測状況（
図３１）、計測手順（図３２）と同じであるため、その
説明は省略する。図５２に示したフローチヤートは、図
５１の覚醒リズム検出部２１ｃでの反応時間をもとにし
た覚醒リズム検出処理手順を示す。

【０１３７】図５２のステツプＳ５０ｃで反応時間デー
タ格納部３６ｄより反応時間データを取込み、次のステ
ツプＳ５１ｃで、対数変換部３８ｃにて反応時間データ
の対数変換が施される。次に、ステツプＳ５２ｃで平滑
化の時間幅ＴＳ　を設定し、ステツプＳ５３ｃでノイズ
除去のための平滑化と周波数分析のために平均処理を施
す。このＴＳ　は覚醒リズムの周期が５分以上であるこ
とにより、ＴＳ　＝３００秒程度とする。また、計測開
始時刻から時間ＴＳ　だけ先の時刻の間に刺激提示した
ときの反応時間の平均を求める。この平均の求め方は、
加算平均、重み付けした平均、あるいは指数関数的平均
のいずれでもよい。こうした方法でサンプリング周期Ｔ
ｓａｍｐだけ時刻をずらし、同じ操作を繰り返して計測
最終時刻まで反応時間を求める。Ｔｓａｍｐの設定時間
は刺激提示時間幅の乱数の特性により決めるべきで、例
えば２０秒程度で一様に刺激が発生するように設定した
場合は、Ｔｓａｍｐを略２０秒に設定するとよい。

【０１３８】ステツプＳ５４ｃで、上記の処理を受けた
反応時間データを平滑化データ格納部１１ｃに格納し、
次のステツプＳ５５ｃで反応時間に対して周波数分析を
施し、周波数上のレベルのピークを検出することにより
覚醒リズムの周期を求める。周波数分析の方法としては
フリーエ変換による方法と最大エントロピー法（ＭＥＭ
）を用いる方法とがある。

【０１３９】図５３に、反応時間データに最大エントロ
ピー法を施して周波数分析をした例を示す。この例では
８分と３分の所にピークがあり、測定の対象となつた被
験者には、８分周期と３分周期の覚醒リズムが訪れると
いう特徴があることがわかる。こうして得られた覚醒の
リズム周期をもとに、刺激提示部２２ｃにて車両の運転
者に対して刺激を与えることで、運転者の覚醒状態を持
続させることができる。この刺激提示部２２ｃを使用し
た運転者への刺激提示の様子は、図４８に示した様子と
同様であるため、その図示及び説明は省略する。また、
刺激提示部２２ｃにおける覚醒の持続処理手順について
も、上述の刺激提示部２２ｃでの処理（図５０）と同じ
であるため、説明は省略する。

【０１４０】このように、刺激に対する反応時間から覚
醒のリズム周期を定量的に計測できるので、検出された
覚醒のリズム周期に応じて、単調、且つ長時間の高速道
路走行をしている状況にある運転者に刺激を与え、運転
者が覚醒低下に陥る前に覚醒状態に引き戻して覚醒の持
続を達成できる。 ＜変形例＞上記第３実施例のＨＭＭでは、脳波から覚醒
度を数値として推定したが、脳波以外に心拍数、あるい
は、まばたき頻度により覚醒レベルを推定することがで
きる。

【０１４１】最初に、心拍数にて覚醒度を推定する方法
について説明する。図５４において、心電位検出部５１
ａａは被験者であるドライバ１１の心臓をはさむ部位に
装着した電極２から心電位を検出し、不図示のアンプに
より心電位信号を増幅する部分から構成される。心電位
加工部５２ａａは心電位検出部５１ａａからの心電位信
号を加工して覚醒の推定をしやすい物理量に信号処理す
る。即ち、心電位検出部５１ａａにて増幅された心電位
信号を後述するＡ／Ｄ変換器を介して取り込み、演算に
より覚醒度評価に必要な心拍数に加工する。

【０１４２】覚醒度推定部５３ａは、後述する覚醒度推
定パラメータと心拍数データをもとに覚醒と関連の深い
推定値を計算する。また、覚醒度判定部５４ａは、覚醒
度推定部５３ａで推定された覚醒度合から、どの程度刺
激を提示するかを判定する。そして、刺激提示部５０ａ
は、覚醒度判定部５４ａからの指示により、適当な刺激
をドライバに提示したり、停止したりする。

【０１４３】本変形例の覚醒度推定部では、心拍数、及
び反応時間をもとに覚醒度を推定し、その情報を用いて
最適な刺激を運転者にバイオフイードバツク的に与える
。尚、本変形例に適用されたバイオフイードバツクの概
念は、第３実施例について図２８にて説明したものと同
じであるため、ここではその説明を省略するが、本変形
例においても、人間の覚醒状態の検出とそれに応じた刺
激を与えることにより、図２８に示した最適覚醒状態の
持続を達成することが原理的にできる。

【０１４４】最初に、覚醒度推定部５３ａにて覚醒度を
算出する際のパラメータを決定する、覚醒度推定パラメ
ータ決定装置について説明する。覚醒度推定パラメータ
決定装置は、覚醒の度合と相関の高い反応時間と心電位
信号を同時に計測し、心電位から心拍数を計算する。そ
して、得られた心拍数データと反応時間データをもとに
回帰分析を行うことで覚醒度推定パラメータを決定する
ものである。

【０１４５】図５５は、覚醒度推定パラメータ決定装置
の概略ブロツク図である。同図は、この装置が人間の反
応時間と心拍数を同時に長時間に渡り計測している状況
を示しており、得られた反応時間と心拍数との相関を解
析することにより推定パラメータを求めることができる
。図５５において、心電位処理部７０ａａは、被験者（
ドライバ）１１に装着した電極２からの心電位を計測し
、反応時間計測部７１は、被験者１１が与えられた刺激
に対して反応する時間を計測する。これらの計測結果を
もとに、覚醒度推定パラメータ決定部７２が被験者固有
の覚醒度を推定する。

【０１４６】本変形例における反応時間（選択反応時間
）の計測方法は、第３実施例と同じであるため、その説
明は省略する（図３０参照）。図５６は、心電位処理部
７０ａａの構成を示すブロツク図である。同図に示した
心電位検出部１４９では、心電図用の電極を用いて人間
の心臓をはさむ部位に専用の導電性を持つ接着剤で接続
し、それにて得られた心電位信号を、例えば、ヘツドア
ンプ（図２４の生理計測用アンプ４３に相当）にてノイ
ズ対策を施し、その信号を増幅する。

【０１４７】心電位検出部１４９からの心電位信号は、
Ａ／Ｄ変換部６１（図２４のＡ／Ｄ変換器４４に相当）
を介して心電位データとして心電位データ格納部６２ａ
ａに格納される。心拍数は、心電位データ格納部６２ａ
ａに格納された心電位データをもとに、元心拍数演算部
１５０で計算される。得られた元心拍数データは、覚醒
度と相関の高い平均心拍数データとするため、平均処理
部１５２にて平滑化する。尚、この平滑化のための時間
設定については、後述する。また、平均処理後の心拍数
データは、心拍数格納部１５３に格納される。

【０１４８】心拍数データの平滑化処理に関しては反応
時間との対応をとるために、刺激提示時刻から心拍数に
関する平滑化時間前までの心拍数を平均し、それをその
時刻の心拍数とする。ここで心拍数の平滑化時間を決め
る必要がある。これらのパラメータは、平滑化された後
の心拍数と反応時間の相関が最も高くなるものを設定す
る必要がある。そのため反応時間を目的変数とし、心拍
数を説明変数として、これらの平滑化時間を変えて回帰
分析部７２ａａで回帰分析を行う。こうして色々な平滑
化パラメータの組合せについて得られた相関係数の内、
最大の相関係数を明らかにし、そのときの平滑化パラメ
ータの組合せを心拍数に関する最適な平滑化時間として
決定する。また、同時に相関解析から得られたパラメタ
ａ１，ａ２とこれを用いた回帰式を覚醒度推定式とする
。これは予測されるのは反応時間であるが、反応時間と
覚醒度とは相関高く対応していると考えることができる
からである。

【０１４９】次に、覚醒度は定量的に計算できるが、ど
の程度のしきい値に対して刺激提示を開始するかを決定
する必要がある。このときの決定の手順は、図３４のフ
ローチヤート（第３実施例）と同じである。ここでは、
得られたＴｔｈ，ａ１，ａ２と、これを用いた回帰式を
覚醒度推定パラメータとする。次に、本変形例の覚醒度
推定部の各構成要素について詳細に説明する。 ＜心電位検出部＞被験者（ドライバ）の心臓をはさむ部
位に、心電位を拾うための電極を専用の導電性を持つ接
着剤で接続し、得られた心電位信号をヘツドアンプ（不
図示）で増幅してノイズ対策を施した後に生理用アンプ
（不図示）で増幅する。 ＜心電位加工部＞図５７に、心電位加工部５２ａａの詳
細ブロツク図を示す。同図の心電位加工部は、図５６に
示したものと同一機能を有しているので、同一構成には
同一符号を付し、ここではその詳細な説明は省略する。 ＜覚醒度推定部＞覚醒度推定部５３ａは、図５５に示し
た覚醒度推定パラメタ決定装置にて得られた覚醒度推定
パラメータと回帰式を用いて、心電位加工部５２ａａで
処理された心拍数データから覚醒度を計算する。そして
、その値を覚醒度判定部５４ａに引き渡す。

【０１５０】覚醒度は、以下の推定式にて表わされる。 即ち、 　　覚醒度＝ａ１＊Ｈ＋ａ２　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　…
（１０）但し、Ｈは心拍数以上の方式で覚醒度推定した
例を図５８に示す。図５８は、各被験者と加振装置の振
動条件について得た、最大の相関係数を示す。尚、相関
係数は、小数点第３位を四捨五入した。また、平滑化時
間は、反応時間、心拍数とも３００秒である。

【０１５１】図５８より、心拍数と反応時間は高い相関
関係があり、きめ細かな覚醒度の推定が可能であること
を意味している。但し、本手法は、第３実施例にて示し
た脳波による覚醒度の推定程、よい精度は得られない。 ＜覚醒度判定部＞覚醒度判定部５４ａにおける処理手順
については、図３８（第３実施例）に示したフローチヤ
ートと同じであるため、その説明は省略する。 ＜刺激提示部＞刺激提示部５０ａは覚醒度判定部５４ａ
から覚醒低下信号を受けて、被験者であるドライバ１１
に音，振動，香り等覚醒効果のある刺激を一定時間、停
止信号が来るまで出力するものである。

【０１５２】図５９は、覚醒刺激設定装置の構成を示す
ブロツク図である。本覚醒刺激設定装置は、覚醒効果を
上げる刺激が個人により異なる可能性があるため、あら
かじめその個人に最も適当な刺激の種類と刺激提示の方
法を決定するものである。本装置において、刺激提示部
１０４，刺激パラメータ設定部１１０を除く心電位処理
部１６１，反応時間計測部１０３，覚醒度推定パラメー
タ決定部１０１は、図５５に示した覚醒状態判定装置と
機能が同一であるため、その説明は省略する。

【０１５３】図５９において、被験者１１に選択反応作
業をさせ、そのときの心電図を同時記録する。そして、
得られる反応時間と心拍数から覚醒度推定パラメータ決
定部でパラメータを決め、覚醒度を推定する。尚、この
装置での評価を受ける前に被験者１１が、図５５に示す
覚醒状態判定装置の覚醒度推定パラメータ決定部７２に
よる評価を受けている場合は、直ちに覚醒度推定を行う
ことができる。

【０１５４】刺激パラメータ設定部１１０には、最適な
刺激状態を決定するための刺激の種類と提示方法をあら
かじめ仮設定しておく。そして、刺激提示部１０４は、
覚醒低下状態と判断したら、刺激パラメータ設定部１１
０に設定されたデータに従い、スピーカ駆動部１０５を
介してスピーカ１０５ａから音を鳴らしたり、振動駆動
部１０６を介して振動体が内蔵されたシート１０６ａを
高周波振動させたり、あるいは振動駆動部１０７を介し
て加振装置１０７ａを低周波振動させて、被験者１１に
刺激を提示する。そして、その刺激を与えたときの心拍
数から被験者の覚醒度を推定し、刺激提示前と後の覚醒
度推定値を比較し、効果があつたかどうかを見る。

【０１５５】刺激状態と刺激の種類を変えて、覚醒コン
トロールに最も効果のある刺激を選定することができ、
更に得られた結果に基づいて個人の覚醒を持続し、覚醒
コントロールの効果を上げることができる。以上述べた
ように、本実施例によれば、心拍数により覚醒度を定量
的に精度よく検出でき、覚醒の度合に応じて刺激を運転
者に与えることで、覚醒低下を防止し、運転者個人の最
適覚醒状態に維持することができるという効果がある。

【０１５６】また、覚醒低下時に限らず、過度の緊張状
態に陥つた運転者の覚醒度を正常状態に引き戻し、安全
な運転状態に誘導することができるという効果がある。 次に、まばたき頻度による覚醒レベルの推定方法につい
て説明する。図６０において、まばたき検出部５１ｂｂ
は被験者であるドライバ１１の眼球上下、あるいは左右
に装着した電極２から眼球運動を検出し、不図示のアン
プにより眼球運動電位を増幅する部分から構成される。 まばたき加工部５２ｂｂは、まばたき検出部５１ｂｂか
らの眼球運動信号を加工して覚醒の推定をしやすい物理
量に信号処理する。即ち、まばたき検出部５１ｂｂにて
増幅された眼球運動信号を後述するＡ／Ｄ変換器を介し
て取り込み、演算により覚醒度評価に必要なまばたき頻
度に加工する。

【０１５７】覚醒度推定部５３ａは、後述する覚醒度推
定パラメータとまばたき頻度データをもとに覚醒と関連
の深い推定値を計算する。また、覚醒度判定部５４ａは
、覚醒度推定部５３ａで推定された覚醒度合から、どの
程度刺激を提示するかを判定する。そして、刺激提示部
５０ａは、覚醒度判定部５４ａからの指示により、適当
な刺激をドライバに提示したり、停止したりする。

【０１５８】本実施例の覚醒度推定部では、まばたき、
及び反応時間をもとに覚醒度を推定し、その情報を用い
て最適な刺激を運転者にバイオフイードバツク的に与え
る。尚、本変形例に適用されたバイオフイードバツクの
概念は、第３実施例について図２８にて説明したものと
同じであるため、ここではその説明を省略するが、本変
形例においても、人間の覚醒状態の検出とそれに応じた
刺激を与えることにより、図２８に示した最適覚醒状態
の持続を達成することが原理的にできる。

【０１５９】次に、覚醒度推定部５３ａにて覚醒度を算
出する際のパラメータを決定する、覚醒度推定パラメー
タ決定装置について説明する。覚醒度推定パラメータ決
定装置は、覚醒の度合と相関の高い反応時間と眼球運動
信号を同時に計測し、眼球運動から得られた、まばたき
頻度データと反応時間データをもとに回帰分析を行うこ
とで覚醒度推定パラメータを決定するものである。

【０１６０】図６１は、覚醒度推定パラメータ決定装置
の概略ブロツク図である。同図は、この装置が人間の反
応時間と眼球運動を同時に長時間に渡り計測している状
況を示しており、得られた反応時間とまばたき頻度との
相関を解析することにより推定パラメータを求めること
ができる。覚醒度推定パラメータ決定装置は、まばたき
処理部７０ｂｂで被験者（ドライバ）１１に装着した電
極２からの眼球運動を計測し、反応時間計測部７１で被
験者１１が与えられた刺激に対して反応する時間を計測
して、これらの計測結果をもとに、覚醒度推定パラメー
タ決定部７２が被験者固有の覚醒度を推定する。

【０１６１】本変形例における反応時間（選択反応時間
）の計測方法は、第３実施例と同じであるため、その説
明は省略する（図３０参照）。図６２は、まばたき処理
部７０ｂｂの構成を示すブロツク図である。同図に示し
た眼球運動検出部１５５では、電極を用いて人間の眼球
上下、あるいは左右に専用の導電性を持つ接着剤で接続
し、それにて得られた眼球運動信号を、例えば、ヘツド
アンプ（図２４の生理計測用アンプ４３に相当）にてノ
イズ対策を施し、その信号を増幅する。

【０１６２】眼球運動検出部１５５からの眼球運動信号
は、Ａ／Ｄ変換部６１（図２４のＡ／Ｄ変換器４４に相
当）を介して眼球運動信号データとして眼球運動信号デ
ータ格納部６２ｂｂに格納される。眼球運動信号データ
は、眼球運動信号データ格納部６２ｂｂに格納された眼
球運動信号データをもとに、元まばたき頻度演算部１５
６で計算される。

【０１６３】得られた元まばたき頻度データは、覚醒度
と相関の高い平均まばたき頻度データとするため、平均
処理部１５８にて平滑化する。平均処理後の平均まばた
き頻度データは、まばたき頻度データ格納部１５９に格
納される。尚、この平滑化のための時間設定、及び刺激
提示を開始する際のしきい値決定の手順については、上
述の心拍数をもとにした覚醒レベル推定における方法と
同様であるため、その説明は省略する。

【０１６４】次に、本変形例の覚醒度推定部の各構成要
素について詳細に説明する。 ＜眼球運動検出部＞被験者（ドライバ）の眼球上下、あ
るいは左右に、眼球運動信号を拾うための電極を専用の
導電性を持つ接着剤で接続し、得られた信号をヘツドア
ンプ（不図示）で増幅してノイズ対策を施した後に生理
用アンプ（不図示）で増幅する。 ＜眼球運動信号加工部＞図６３に、まばたき加工部５２
ｂｂの詳細ブロツク図を示す。同図のまばたき加工部は
、図６２に示したものと同一機能を有しているので、同
一構成には同一符号を付し、ここではその詳細な説明は
省略する。 ＜覚醒度推定部＞覚醒度推定部５３ａは、図６１に示し
た覚醒度推定パラメタ決定装置にて得られた覚醒度推定
パラメータと回帰式を用いて、まばたき加工部５２ｂｂ
で処理されたまばたき頻度データから覚醒度を計算する
。そして、その値を覚醒度判定部５４ａに引き渡す。

【０１６５】覚醒度は、以下の推定式にて表わされる。 即ち、 　　覚醒度＝ａ１＊Ｅ＋ａ２　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　…
（１１）但し、Ｅは、まばたき頻度である。以上の方式
で覚醒度推定した例を図６４、及び図６５に示す。図６
４は、各被験者と加振装置の振動条件について得た、最
大の相関係数を示す。尚、相関係数は、小数点第３位を
四捨五入した。また、平滑化時間は、反応時間、心拍数
とも３００秒である。

【０１６６】図６５は、図６４の結果を反応時間とまば
たき頻度からの予想値の時間変化を示したものである。 同図の縦軸が対数反応時間、横軸が経過時間を表わす。 また、図中、点にて示しているのが反応時間、実線は、
まばたき頻度からの予測値を示す。尚、データの切れ目
は、実験セツシヨン間の休憩を表わす。これらの図から
、上述の方式が覚醒度の推定に有効であり、かつ、きめ
細かな覚醒度の推定が可能であることがわかる。但し、
本手法は、第３実施例にて示した脳波による覚醒度の推
定程、よい精度は得られない。

【０１６７】＜覚醒度判定部＞覚醒度判定部５４ａにお
ける処理手順については、図３８（第３実施例）に示し
たフローチヤートと同じであるため、その説明は省略す
る。 ＜刺激提示部＞刺激提示部５０ａは覚醒度判定部５４ａ
から覚醒低下信号を受けて、被験者であるドライバ１１
に音，振動，香り等覚醒効果のある刺激を一定時間、停
止信号が来るまで出力するものである。

【０１６８】図６６は、覚醒刺激設定装置の構成を示す
ブロツク図である。本覚醒刺激設定装置は、覚醒効果を
上げる刺激が個人により異なる可能性があるため、あら
かじめその個人に最も適当な刺激の種類と刺激提示の方
法を決定するものである。尚、本装置における反応時間
計測部１０３，覚醒度推定パラメータ決定部１０１は、
図６１に示した覚醒状態判定装置と機能が同一であるた
め、その説明は省略する。

【０１６９】図６６において、被験者１１に選択反応作
業をさせ、そのときの眼球運動を同時記録する。そして
、得られる反応時間とまばたき頻度から覚醒度推定パラ
メータ決定部でパラメータを決め、覚醒度を推定する。 尚、この装置での評価を受ける前に被験者１１が、図６
１に示す覚醒状態判定装置の覚醒度推定パラメータ決定
部７２による評価を受けている場合は、直ちに覚醒度推
定を行うことができる。

【０１７０】刺激パラメータ設定部１１０には、最適な
刺激状態を決定するための刺激の種類と提示方法をあら
かじめ仮設定しておく。そして、刺激提示部１０４は、
覚醒低下状態と判断したら、刺激パラメータ設定部１１
０に設定されたデータに従い、スピーカ駆動部１０５を
介してスピーカ１０５ａから音を鳴らしたり、振動駆動
部１０６を介して振動体が内蔵されたシート１０６ａを
高周波振動させたり、あるいは振動駆動部１０７を介し
て加振装置１０７ａを低周波振動させて、被験者１１に
刺激を提示する。そして、その刺激を与えたときのまば
たき頻度から被験者の覚醒度を推定し、刺激提示前と後
の覚醒度推定値を比較し、効果があつたかどうかを見る
。

【０１７１】刺激状態と刺激の種類を変えて、覚醒コン
トロールに最も効果のある刺激を選定することができ、
更に得られた結果に基づいて個人の覚醒を持続し、覚醒
コントロールの効果を上げることができる。以上述べた
ように、本実施例によれば、まばたき頻度により覚醒度
を定量的に精度よく検出でき、覚醒の度合に応じて刺激
を運転者に与えることで、覚醒低下を防止し、運転者個
人の最適覚醒状態に維持することができるという効果が
ある。

【０１７２】また、覚醒低下時に限らず、過度の緊張状
態に陥つた運転者の覚醒度を正常状態に引き戻し、安全
な運転状態に誘導することができるという効果がある。 尚、上記実施例では対象をドライバに限定しているが、
例えば、コンピユータ等のユーザーも適用対象とするこ
とができる。また、適用の範囲も自動車産業に限定せず
、人間対機械という関係が存在する、例えば、家電、建
築という生活関連産業にも展開できる。

【０１７３】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
人間の感性を検出し、その状態に応じて機械に人間的感
情機能を付加することで、機械を疑似人間化し、人間と
機械との相互作用において人間が心理的な満足を得るこ
とができるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】〜

【図２】本発明の基本構成を説明するための図、

【図３
】〜

【図１５】本発明に係る第１の実施例を説明するための
図、

【図１６】〜

【図２２】本発明に係る第２の実施例を説明するための
図、

【図２３】〜

【図５３】本発明に係る第３の実施例を説明するための
図、

【図５４】〜

【図６６】第３実施例の変形例を説明するための図であ
る。

【符号の説明】

５　　　　　　疑似人間反応生成部 ６　　　　　　刺激制御部 ７　　　　　　適応制御部 ８　　　　　　非適応制御部 ９　　　　　　人間状態検出部 １０　　　　感覚刺激発生部 １１　　　　被験者（ドライバ）

Claims (11)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　外部環境を検知する環境検知手段を備
   えたヒユーマンマシンシステムであつて、人間の感性に
   応じて、人間が該ヒユーマンマシンシステムに対して疑
   似人間的であると感じるよう該ヒユーマンマシンシステ
   ムの機能を制御する制御手段を備えることを特徴とする
   ヒユーマンマシンシステム。
2. 【請求項２】　　制御手段は、人間の生理、あるいは心
   理状態を検出する第１の検出手段と、該生理、あるいは
   該心理状態が快適となるようヒユーマンマシンシステム
   の機能を制御する第１の制御手段とを備えることを特徴
   とする請求項第１項に記載のヒユーマンマシンシステム
   。
3. 【請求項３】　　制御手段は、人間の生理、あるいは心
   理状態を検出する第１の検出手段と、該生理、あるいは
   該心理状態が不快となるようヒユーマンマシンシステム
   の機能を制御する第２の制御手段とを備えることを特徴
   とする請求項第１項に記載のヒユーマンマシンシステム
   。
4. 【請求項４】　　制御手段は、人間の生理、あるいは心
   理状態を検出する第１の検出手段と、該生理、あるいは
   該心理状態が快適、あるいは不快となるようヒユーマン
   マシンシステムの機能を制御する第３の制御手段とを備
   えることを特徴とする請求項第１項に記載のヒユーマン
   マシンシステム。
5. 【請求項５】　　制御手段は、人間の覚醒度を検出する
   覚醒度検出手段と、該覚醒度に応じてヒユーマンマシン
   システムの機能を制御する第４の制御手段とを備えるこ
   とを特徴とする請求項第１項に記載のヒユーマンマシン
   システム。
6. 【請求項６】　　覚醒度検出手段は、脳波を検出する手
   段と、検出した脳波のパワー量、及びパワーデータを算
   出する手段と、刺激を提示し、刺激に対する反応時間を
   検出する手段と、脳波のパワー量と反応時間との相関を
   解析して、覚醒度推定パラメータを算出する手段と、覚
   醒度推定パラメータとパワーデータとから覚醒度を算出
   する手段とを備えることを特徴とする請求項第５項に記
   載のヒユーマンマシンシステム。
7. 【請求項７】　　覚醒度検出手段は、脳波を検出する手
   段と、検出された脳波の時系列データに周波数分析を施
   す手段と、周波数上のレベルのピークを検出して覚醒リ
   ズム周期を算出する手段とを備えることを特徴とする請
   求項第６項に記載のヒユーマンマシンシステム。
8. 【請求項８】　　覚醒度検出手段は、刺激を提示する手
   段と、提示した刺激に対する反応時間を検出する手段と
   、反応時間の時系列データに周波数分析を施す手段と、
   周波数上のレベルのピークを検出して覚醒リズム周期を
   算出する手段とを備えることを特徴とする請求項第６項
   に記載のヒユーマンマシンシステム。。
9. 【請求項９】　　覚醒度検出手段は、まばたき頻度を検
   出する手段と、刺激を提示し、刺激に対する反応時間を
   検出する手段と、まばたき頻度と反応時間との相関を解
   析して、覚醒度推定パラメータを算出する手段と、覚醒
   度推定パラメータとまばたき頻度とから覚醒度を算出す
   る手段とを備えることを特徴とする請求項第５項に記載
   のヒユーマンマシンシステム。
10. 【請求項１０】　　覚醒度検出手段は、心拍数を検出す
    る手段と、刺激を提示し、刺激に対する反応時間を検出
    する手段と、心拍数と反応時間との相関を解析して、覚
    醒度推定パラメータを算出する手段と、覚醒度推定パラ
    メータと心拍数とから覚醒度を算出する手段とを備える
    ことを特徴とする請求項第５項に記載のヒユーマンマシ
    ンシステム。
11. 【請求項１１】　　制御手段は、人間の覚醒度を検出す
    る覚醒度検出手段と、人間の生体の活動情報を計測する
    計測手段と、該活動情報に応じて、人間に外敵刺激を発
    する刺激呈示手段と、該覚醒度に応じて、該刺激呈示手
    段制御し、人間の覚醒状態を維持する覚醒維持手段とを
    備えることを特徴とする請求項第１項に記載のヒユーマ
    ンマシンシステム。