JPH11151231A

JPH11151231A - 車両用精神疲労度判定装置

Info

Publication number: JPH11151231A
Application number: JP9334848A
Authority: JP
Inventors: Tatsumi Yanai; 達美柳井
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 1997-11-20
Filing date: 1997-11-20
Publication date: 1999-06-08

Abstract

(57)【要約】【課題】複数の運転者が使用する車両においても、個
々の運転者の精神疲労度を判定でき、また、運転作業に
より生じる精神疲労度も精度よく判定する。【解決手段】運転者は、運転者特定装置１のタッチパネ
ルスイッチを押圧し、運転者情報を入力する。走行状況
検出装置２は、車両の走行状況を検出し、「停止モー
ド」、「低速モード」または「高速モード」の走行モー
ドを出力する。運転者の心電信号を心電信号検出装置３
で測定し、交感副交感神経活動度算出回路４は、走行モ
ード毎に心電信号から拍動間隔であるＲＲＩデータを求
め、検出エラーやノイズを含む欠陥データを除去し、Ｒ
ＲＩデータのばらつきの程度と平均心拍数を算出し、２
次元平面上での重心位置を求める。精神疲労度判定回路
５では、測定した重心位置と、メモリ６に記憶されてい
る測定した運転者と同一の運転者の同一走行モードでの
平均重心位置とを比較し、精神疲労度を判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、車両運転者の精神
疲労度を判定する車両用精神疲労度判定装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、運転者の脈拍データを測定し、拍
動間隔の標準偏差の変動状況から運転者の精神疲労状態
を判定する車両用精神疲労度判定装置がある。これは、
精神疲労と自律神経系の相関が高いことを利用して、心
臓の拍動間隔の変化から自立神経系の活動度を求め、精
神疲労を判定するもので、図１３に示すようにエンジン
始動時の運転者の脈拍データを心拍相当データ検出装置
１１により検出し、拍動間隔標準偏差算出回路１２で、
拍動間隔の標準偏差を求め、疲労度判定回路１３のメモ
リ１４に記憶しておき、次回のエンジン始動時に再度脈
拍データを測定し、拍動間隔の標準偏差を求め、前回メ
モリ１４に記憶した値と比較することにより、精神疲労
度の判定を行うものである。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
車両用精神疲労度判定装置では、運転者を特定する手段
を持たないので、運転者が特定されている業務用車両で
の判定でしか使用できず、また、エンジン始動直後とい
う運転者にとって、安定状態とは言えない状況での脈拍
データを測定することから、車両を始動させる直前の運
転者の活動状態が強く反映された測定結果となり、精神
疲労度の判定精度としては信頼性に欠けるという問題点
があった。また、長時間車両を運転したために生じた精
神疲労による車両事故を防止するため、運転作業により
生じる精神疲労の検知装置の開発は強く求められている
が、従来の精神疲労度判定装置では、車両の始動時に、
脈拍データを測定するのみなので、運転作業により生じ
る精神疲労に間しては、測定できない。本発明は、上記
問題点に鑑み、複数の運転者が使用する車両において
も、運転者の精神疲労度を精度良く判定し、また運転作
業により生じる精神疲労も判定できる車両用精神疲労度
判定装置を提供することを目的とする。

【０００４】

【課題を解決するための手段】このため、本発明は、車
両の走行状況を検出する走行状況検出装置と、車両運転
者を特定する運転者特定装置と、運転者の心拍相当デー
タを検出する心拍相当データ検出手段と、心拍相当デー
タ検出手段により検出した心拍相当データから拍動間隔
データを算出し、拍動間隔データに基づいて、交感副交
感神経活動度を算出する交感副交感神経活動度算出手段
と、走行状況検出装置で検出した車両の走行状況毎に、
交感副交感神経活動度算出手段により算出した交感副交
感神経活動度に基づいて、運転者特定装置で特定された
運転者の精神疲労度を判定する精神疲労度判定手段とを
有するものとした。

【０００５】上記の走行状況検出装置は、ナビゲーショ
ンシステムにより測定した位置情報および車速センサに
より測定した車速情報に基づいて、走行状況を分類する
ことが好ましい。また、上記の交感副交感神経活動度算
出手段は、心拍相当データから算出した拍動間隔データ
から検出エラーや電気的ノイズを含む欠陥データを除去
する欠陥データ除去手段を有することができる。さら
に、上記の交感副交感神経活動度算出手段は、走行状況
検出装置により検出された走行状況に基づいて、同一の
走行状況が継続しているか否か検出し、走行状況が変化
した場合には、その時に算出した拍動間隔データを除去
する走行状況変化データ除去手段を有することもでき
る。

【０００６】上記の交感副交感神経活動度算出手段は、
心拍相当データから算出した拍動間隔データから、所定
時間毎に正規化分散および平均心拍数を算出し、正規化
分散および平均心拍数をそれぞれ２次元平面上における
走行状況毎の２次元データとして求め、精神疲労度判定
手段は、運転者特定装置で特定された運転者および走行
状況毎に、前記２次元データの重心位置の平均値を記憶
する記憶部を有し、運転者および走行状況毎に、測定し
た２次元データの重心位置と、記憶部に記憶された同一
運転者の同一走行状況における２次元データの重心位置
の平均値を比較し、精神疲労度を判定することができ
る。この際、精神疲労度判定手段は、走行状況が所定速
度以下で走行している低速モードに区分される場合に
は、測定した２次元データの重心位置と、記憶部に記憶
された同一運転者の低速モードにおける２次元データの
重心位置の平均値に加えて、走行状況が停止状態である
停止モードでの２次元データの重心位置の平均値を比較
して、精神疲労度を判定することもできる。

【０００７】また、交感副交感神経活動度算出手段は、
心拍相当データ検出手段により検出された心拍相当デー
タから算出した拍動間隔データを、所定時間毎に周波数
解析することにより、交感副交感神経活動度を算出する
こともできる。

【０００８】

【作用】精神疲労には一時的な疲労と蓄積された疲労が
あり、一時的な疲労とは、例えば、長時間車両を運転
し、緊張状態が続いたことにより生じる疲労であり、徐
々に運転に集中できなくなるが、運転をやめて休憩をと
れば回復するといった一時的な状態である。蓄積された
精神疲労とは、一時的な精神疲労の背景に残存するもの
で、常時精神的な緊張状態が残り、緊張を必要としない
状況でも、リラックスできなくなってしまう状態であ
る。例えば、車両を運転中に信号等で停止しても、走行
中に近い緊張状態が続きやすい。

【０００９】本発明による車両用精神疲労度判定装置で
は、まず、運転者特定装置を設けることにより、複数の
運転者が、必要に応じて運転する車両であっても個々の
運転者を特定し、運転者毎の精神疲労度を判定すること
ができる。また、車両の走行状況を検出し、走行状況毎
に運転者の交感副交感神経活動度を算出し、同一運転者
の前回までに測定した同一走行状況での交感副交感神経
活動度の平均値と比較することにより、精神疲労度を判
定できる。例えば、停止状態において測定した交感副交
感神経活動度を、同一運転者の前回までに測定した停止
状態での交感副交感神経活動度の平均値と比較すること
により、蓄積された精神疲労度を判定することができ、
また、走行中に測定した交感副交感神経活動度を、同一
運転者の前回までに測定した同一走行状況での交感副交
感神経活動度の平均値と比較することにより、一時的な
精神疲労度も判定することができる。

【００１０】上記走行状況検出装置では、車両の走行状
態を、ナビゲーションシステムにより検出した位置情報
および車速センサにより検出した車速情報から、図１４
に示すように車両が停止している「停止モード」、高速
道路で所定速度以下で走行している「低速モード」、高
速道路で所定速度より高速で走行している「高速モー
ド」等に分けることにより、走行状況を明確に区別する
ことができる。また、交感副交感神経活動度算出手段
に、欠陥データ除去手段を設けて拍動間隔データから検
出エラーや電気的ノイズを含む欠陥データを除去し、ま
た走行状況変化データ除去手段を設けて拍動間隔データ
から走行状況が一定に保たれていないデータを除去する
ことにより、正確な拍動間隔データを採取することがで
きる。

【００１１】上記交感副交感神経活動度算出手段が、拍
動間隔データから所定時間毎に正規化分散および平均心
拍数を算出し、２次元平面上における走行状況毎の２次
元データを求め、精神疲労度判定手段は、運転者および
走行状況毎に、２次元データの重心位置と、記憶部に記
憶した同一運転者の同一走行状況での２次元データの重
心位置の平均値と比較することにより、測定した２次元
データの重心位置が通常の重心位置から大きくはずれて
いる場合には、精神疲労度が大きいと判定できる。この
際、低速度で走行している「低速モード」の場合には、
測定した２次元データの重心位置と同一運転者の「低速
モード」での２次元データの重心位置の平均値に加え
て、「停止モード」での２次元データの重心位置の平均
値と比較することにより、精神疲労度を判定することが
できる。また、上記交感副交感神経活動度算出手段とし
て、心拍相当データ検出手段により検出された心拍相当
データから算出した拍動間隔データを、所定時間毎に周
波数解析することにより、一層詳細な判定ができる。

【００１２】

【発明の実施の形態】本発明の実施の形態を実施例によ
り説明する。図１は第１の実施例の構成を示す図であ
る。ここでは、特定の運転者の交感副交感神経活動度を
測定算出し、車両の走行状況毎に前回測定までの平均値
と比較することにより、蓄積された疲労度を判定すると
ともに、運転により生じた一時的な疲労度も判定できる
ようにする。

【００１３】車両用精神疲労度判定装置は、複数の登録
された運転者の中から測定時の運転者を特定する運転者
特定装置１と、車両の走行状況を検出するための走行状
況検出装置２と、運転者の心拍相当データを検出する心
拍相当データ検出手段としての電位式検出方法による心
電信号検出装置３と、心電信号検出装置３で検出された
運転者の心電信号から交感副交感神経活動度を求める交
感副交感神経活動度算出回路４と、上記運転者特定装置
１と走行状況検出装置２および交感副交感神経活動度算
出回路４に接続された精神疲労度判定回路５から構成さ
れている。

【００１４】運転者特定装置１は、フロントパネル近傍
に配置されたタッチパネル式のスイッチを有し、個々の
スイッチは予めそれぞれ異なる運転者が登録されてい
る。運転者が自分が登録されているスイッチを押圧する
と、その運転者情報が精神疲労度判定回路５に出力され
る。走行状況検出装置２には、ナビゲーションシステム
により計測した位置情報と、車速センサにより検出した
車速情報が入力され、走行モードを算出し、交感副交感
神経活動度算出回路４および精神疲労度判定回路５に出
力する。心電信号検出装置３は、ハンドル上に設置され
た電極により、運転者の手から心電信号を採取し、交感
副交感神経活動度算出回路４に出力する。

【００１５】交感副交感神経活動度算出回路４では、被
験者から採取した心電信号から、拍動の時間間隔である
ＲＲＩ（Ｒ−Ｒｉｎｔｅｒｖａｌ）データを検出、Ｒ
ＲＩデータの正規化分散値ＲＲＶから交感副交感神経の
活動度を算出する。精神疲労度判定回路５では、運転者
特定装置１、走行状況検出装置２および交感副交感神経
活動度算出回路４の出力から運転者特定装置１で特定さ
れた運転者の精神疲労度を判定する。

【００１６】次に、まず装置全体の動作を簡単に説明す
る。運転者は、車両の運転を始める前に、運転者特定装
置１上の予め登録されたスイッチを押圧する。走行状況
検出装置２はナビゲーションシステムによる位置情報か
ら、一般道路を走行中か、高速道路を走行中かをまず判
定し、次に車速センサで検出した車速情報から、現在の
走行状況を判定し、交感副交感神経活動度算出回路４お
よび精神疲労度検出装置５に走行モードとして出力す
る。一般道路を走行中は、運転者が休憩している時の状
態を測定するために、車両が信号や渋滞等で停止してい
るときは「停止モード」とする。走行中には、運転状態
が頻繁に変化するため、停止している場合以外のときに
は、拍動間隔ＲＲＩの変化も激しく、比較が困難になる
ので、走行モードは出力しない。高速道路を走行中は、
一定の運転状態が継続する場合が多いので、高速度で走
行しているときには「高速モード」を出力し、軽い渋滞
等で低速度で走行している場合には「低速モード」を、
停止している場合には「停止モード」を出力する。

【００１７】運転者がハンドルを握ると、ハンドル上に
設けられた心電信号検出装置３の電極により、図２の
（ａ）に示すように運転者の心電拍動信号Ｒ−ｗａｖｅ
が測定され、交感副交感神経活動度算出回路４に出力さ
れる。交感副交感神経活動度算出回路４では、心電拍動
信号Ｒ−ｗａｖｅから、拍動間隔ＲＲＩ（ＲーＲｉｎ
ｔｅｒｖａｌ）を算出し、３０秒間分のＲＲＩデータを
蓄積する。運転者が運転作業中にハンドル上の電極から
心電拍動信号Ｒ−ｗａｖｅを採取するため、図３の
（ａ）に示すように検出エラーにより心電拍動信号Ｒ−
ｗａｖｅに欠損が生じたり、（ｂ）に示すように電気的
ノイズ等により異常なパルスが生じることがある。

【００１８】交感副交感神経活動度算出回路４では、拍
動間隔ＲＲＩを算出後に、直前に算出したＲＲＩの値か
ら大きく外れたデータが検出された場合には、そのＲＲ
Ｉデータを含む蓄積したＲＲＩデータを除去し、精度の
良い拍動間隔ＲＲＩを算出している。また、３０秒間の
ＲＲＩデータの中に異なった走行状況で測定したデータ
が含まれていては、走行状況毎の正確な判定はできない
ので、走行状況が変化したときのＲＲＩデータを含む蓄
積したＲＲＩデータも除去する。

【００１９】次に、拍動間隔ＲＲＩから図４に示す、正
規化分散ＲＲＶと平均心拍数ＢＥＡＴを算出する。交感
副交感神経活動度とＲＲＩデータのばらつきの程度が密
接な相関を持つことは実験的に確かめられている。ここ
では、このばらつきを表す指標として正規化分散ＲＲＶ
と平均心拍数ＢＥＡＴを用いている。算出した正規化分
散ＲＲＶと平均心拍数ＢＥＡＴをＲＲＶ−ＢＥＡＴ２次
元データとして精神疲労度判定回路５へ出力する。

【００２０】精神疲労度判定回路５では、今回測定した
ＲＲＶ−ＢＥＡＴ２次元データの重心位置と、メモリ６
に記憶されている同一運転者、同一走行状況での前回ま
での測定結果の重心位置の平均値とを比較する。図５
は、正規化分散ＲＲＶと平均心拍数ＢＥＡＴとの関係を
表示した図であり、横軸に正規化分散ＲＲＶが、縦軸に
平均心拍数ＢＥＡＴが表示されている。そして、正規化
分散ＲＲＶは左方に向かうに従って、平均心拍数ＢＥＡ
Ｔは上方に向かうに従って集中している状態になってい
ることを示している。基本的に、精神疲労の無い健常者
は高速運転等の緊張を必要とする精神作業を行っている
ときと休憩しているときでは、反応に明確な差異が生じ
るものである。

【００２１】すなわち、精神疲労の無い健常者の場合に
は、図６の（ａ）に示すように、精神作業時と休憩時の
ＲＲＶ−ＢＥＡＴ２次元データの分布エリアはお互い離
れた位置に分布する。そして、精神作業時に集中してい
れば、精神作業時の分布エリアは休憩時の分布エリアに
対して集中度の高い左上方に位置する結果となる。これ
は、交感副交感神経の活動から考えて正常な反応であ
る。一方、蓄積された精神疲労のある要注意者では、休
憩時にリラックスできない現象が生じ、図６の（ｂ）に
示すように、相互の分布エリアは接近する精神疲労度判
定回路５では、特定された運転者の、走行状況毎にＲＲ
Ｖ−ＢＥＡＴ２次元データの重心位置を比較することに
より、精神疲労度を判定している。

【００２２】つぎに、本実施例における動作の流れをよ
り詳細に説明する。まず、走行状況検出装置２の動作を
図７に示すフローチャートを用いて説明する。ステップ
１０１では、車両が走行を開始すると、所定時間間隔で
ナビゲーションシステムから位置情報を入力する。ステ
ップ１０２で、車速センサから車速情報を入力する。ス
テップ１０３では、現在走行中の道路が一般道路である
か高速道路であるか判別する。一般道路であれば、ステ
ップ１０４へ進み、高速道路であれば、ステップ１０６
へ進む。ステップ１０４では、１分間毎に事前の一分間
の区間平均速度Ｖａ（Ｋｍ／ｈ）を算出し、区間平均速
度Ｖａが０Ｋｍ／ｈであれば、ステップ１０５へ進み、
「停止モード」を精神疲労度判定回路５へ出力する。区
間平均速度Ｖａが０Ｋｍ／ｈでなければ、ステップ１０
１へ戻る。

【００２３】ステップ１０６では、事前の５分間の区間
平均速度Ｖｂ（Ｋｍ／ｈ）を算出し、その値を判定す
る。区間平均速度Ｖｂが０Ｋｍ／ｈである場合には、ス
テップ１０７へ進み、走行モードとして、「停止モー
ド」を精神疲労度判定回路５へ出力する。区間平均速度
Ｖｂが０Ｋｍ／ｈより大きく５０Ｋｍ／ｈ以下のときに
は、ステップ１０８へ進み、「低速モード」を精神疲労
度判定回路５へ出力する。区間平均速度Ｖｂが５０Ｋｍ
／ｈより大きければ、ステップ１０９へ進み、「高速モ
ード」を精神疲労度判定回路５へ出力する。

【００２４】次に、運転者の心電信号検出から交感副交
感神経活動度算出にわたる動作の流れを図８に示すフロ
ーチャートを用いて説明する。ステップ１１１で、心電
信号検出装置３により、運転者の心電信号が測定され、
交感副交感神経活動度算出回路４へ出力される。心電図
信号の場合は、身体に電極の装着を必要とするが、ここ
では、医療用としての正確な波形診断が目的ではないた
め、運転者の心電信号をハンドルに取付けた電極から心
電信号を測定している。

【００２５】ステップ１１２では、交感副交感神経活動
度算出回路４で、心電信号を１００Ｈｚ以上でサンプリ
ングして、心拍相当データとして逐次取り込む。次い
で、ステップ１１３で、バンドパスフィルタやマッチド
フィルタによるフィルタリング処理や閾値処理により、
ノイズ等の目的外信号が除去された心拍相当データが得
られる。ステップ１１４で、心拍相当データから、拍動
の時間間隔である拍動間隔ＲＲＩ（Ｒ−Ｒｉｎｔｅｒ
ｖａｌ）を検出する。ただし、元来、ＲＲＩデータには
変動が伴うため、このＲＲＩデータは時系列的には不規
則なサンプリングにならざるを得ないが、必要に応じ
て、補間処理により、時系列的に規則的なサンプリング
にすることも可能である。ステップ１１５では、検出さ
れたＲＲＩデータを蓄積する。

【００２６】ステップ１１６で、拍動の時間間隔ＲＲＩ
データが所定の範囲内にあるかどうかがチェックされ
る。ここでは、新規のデータＲＲＩ（１）検出に際して
その直前のデータＲＲＩ（０）を参照し、（１／２）Ｒ
ＲＩ（０）から（３／２）ＲＲＩ（０）の範囲を検出範
囲として設定する。不整脈や検出エラーで拍動が欠ける
とＲＲＩは通常の約２倍になるからこのチェックで検出
できる。また、電気的ノイズによるパルス等が原因で、
誤ったＲＲＩデータが検出された場合にもこのチェック
で検出可能である。すなわち、ＲＲＩ（１）が上記範囲
内にあるときはそのままステップ１１８に進むが、上記
範囲にないときは欠陥データが検出されたとみなされ、
ステップ１１７へ進み、蓄積されたＲＲＩデータを削除
し、ステップ１１２に戻り、新たにサンプリングを行な
う。

【００２７】ステップ１１８では、走行状況検出装置２
から出力された走行モードが同一状態に保たれているが
否かを判定し、走行モードが変化した場合、または走行
モードが出力されていない場合には、その時測定してい
たＲＲＩデータは判定には使用できないので、ステップ
１１７に進み、蓄積したＲＲＩデータを削除し、ステッ
プ１１２に戻り、新たにサンプリングを行う。ステップ
１１９では、蓄積されたＲＲＩデータが３０秒間分有る
か否かを判定する。３０秒間に足りていない場合には、
ステップ１１２に戻り、引き続きサンプリングを行い、
３０秒間連続したＲＲＩデータが蓄積されるまで、上記
ステップ１１２からステップ１１８までを繰り返す。３
０秒間分のＲＲＩデータが蓄積されたところで、ステッ
プ１２０へ進む。

【００２８】ステップ１２０からステップ１２５では、
交感副交感神経活動度を算出するために、ＲＲＩデータ
のばらつきの程度を算出する。まずステップ１２０で
は、３０秒間分のＲＲＩデータより、まず先頭の１５点
のデータを解析区間として切り出す。次いで、ステップ
１２１で、正規化分散ＲＲＶと平均心拍数ＢＥＡＴを算
出する。

【００２９】次に、ステップ１２２に進み、ＲＲＩデー
タが残っていないかどうかを判定する。ＲＲＩデータが
残っている場合ステップ１２３に進み、解析区間を１点
幅でシフトした後、ステップ１２０〜ステップ１２１の
処理を繰り返す。ここで、解析区間を１点幅でシフトす
るのは、ＲＲＩデータを時系列的に解析する上で、一点
毎に解析することが最も詳細に解析できるからである。
ＲＲＩデータが残っていなければ、ステップ１２４に進
む。次に、ステップ１２４では、正規化分散ＲＲＶと平
均心拍数ＢＥＡＴとの関係を２次元平面上の２次元デー
タとして求め、ＲＲＶーＢＥＡＴ２次元データセットと
して精神疲労度判定回路５へ出力する。

【００３０】次に、精神疲労度判定回路５における動作
の流れを図９に示すフローチャートを用いて説明する。
まずステップ１３１で、運転者特定装置１から運転者特
定情報を入力する。ステップ１３２では、交感副交感神
経活動度算出回路４からＲＲＶ−ＢＥＡＴ２次元データ
セットを入力する。ステップ１３３では、走行状況検出
装置２から走行モードを入力する。ステップ１３４で
は、ステップ１３２で入力されたＲＲＶ−ＢＥＡＴ２次
元データセットの重心位置を算出する。

【００３１】ステップ１３５では、同一運転者の同一走
行モードでのＲＲＶ−ＢＥＡＴ２次元データセットの重
心位置の平均値はメモリ６に記憶されているか否かを判
定する。記憶されていればステップ１３６へ進む。記憶
されていなければ、今回が最初の測定となるので、精神
疲労度の判定は比較する値が無い。従って判定不可能で
あるため、ステップ１３５からステップ１３８、ステッ
プ１３９へ進み、今回の測定値を重心位置の平均値とし
て運転者特定情報と走行モードと組み合わせて、メモリ
６に記憶する。ステップ１３６では、走行モードを判定
し、走行モードが「停止モード」のときには、ステップ
１３７へ進み、「低速モード」のときにはステップ１４
０へ進み、「高速モード」のときにはステップ１４２へ
進む。

【００３２】ステップ１３７では、今回測定した「停止
モード」でのＲＲＶ−ＢＥＡＴ２次元データセットの重
心位置をＳ（Ｓｒ、Ｓｂ）、メモリ６に記憶された同一
運転者の「停止モード」での前回までに測定されたＲＲ
ＶーＢＥＡＴ２次元データセットの重心位置の平均値を
ＳＡ（ＳＡｒ、ＳＡｂ）として、図１０の（ａ）に示す
ように、重心位置Ｓ（Ｓｒ、Ｓｂ）が、下記の範囲内に
入っているか、否かを調べる。０．７ＳＡｒ＜Ｓｒ＜１．３ＳＡｒ０．７ＳＡｂ＜Ｓｂ＜１．３ＳＡｂこの範囲内に入っていれば、測定した運転者が「停止モ
ード」のときの通常のリラックスした状態と近い状態で
あり、精神疲労は小さいと判定される。

【００３３】重心位置Ｓが上記範囲内に入っていなけれ
ば、通常のリラックス状態を逸脱した要注意状態であ
り、精神疲労度が大きいと判定し、運転者に警報によ
り、判定結果を報知する。判定終了後はステップ１３８
へ進み、平均重心位置ＳＡ（ＳＡｒ、ＳＡｂ）と測定し
た重心位置Ｓ（Ｓｒ、Ｓｂ）から、新たな重心位置の平
均値を算出する。ステップ１３９では、運転者特定情
報、走行モードと組み合わせて、ステップ１３８で算出
した平均重心位置をメモリ６に記憶し、ステップ１３２
へ戻り、次のＲＲＶ−ＢＥＡＴ２次元データセットの入
力を待つ。

【００３４】ステップ１４０では、まずメモリ６に同一
運転者の「停止モード」での重心位置の平均値が記憶さ
れているか否かを判定する。「低速モード」のときの判
定には、「低速モード」での重心位置の平均値と同時に
「停止モード」の時の重心位置が必要であるためであ
る。「停止モード」での重心位置の平均値がメモリ６に
記憶されてなければ、「低速モード」での精神疲労度の
判定は不可能であるため、判定はせずに、ステップ１３
８へ進み、「低速モード」での新たな重心位置の平均値
を算出し、ステップ１３９でメモリ６に記憶し、ステッ
プ１３２へ戻る。「停止モード」での重心位置の平均値
がメモリ６に記憶されていれば、ステップ１４１へ進
む。

【００３５】ステップ１４１では、今回測定した「低速
モード」でのＲＲＶ−ＢＥＡＴ２次元データセットの重
心位置をＬ（Ｌｒ、Ｌｂ）、メモリ６に記憶された同一
運転者の「停止モード」での重心位置の平均値をＳＡ
（ＳＡｒ、ＳＡｂ）、「低速モード」での重心位置の平
均値をＬＡ（ＬＡｒ、ＬＡｂ）として、図１０の（ｂ）
に示すように、重心位置Ｌが、下記の範囲内に入ってい
るか、否かを調べる。１／２（ＳＡｂ＋ＬＡｂ）＜Ｌｂ≦ＬＡｂＬＡｒ≦Ｌｒ＜１／２（ＳＡｒ＋ＬＡｒ）

【００３６】「低速モード」のときは、高速道路を渋滞
等で低速で走行している場合であり、短時間の停止等も
存在することがあり、常に集中している必要はないの
で、この範囲内に入っていれば、測定した運転者が「低
速モード」のときの通常の状態と近い状態であり、精神
疲労度は小さいと判定される。重心位置Ｌ（Ｌｒ、Ｌ
ｂ）が上記範囲内に入らず、例えば、「停止モード」と
同様なリラックス状態まで、リラックスしてしまう場合
には、通常の状態を逸脱した要注意状態であり、精神疲
労度が大きいと判定し、運転者に警報により、判定結果
を報知する。判定終了後ステップ１３８へ進み、「低速
モード」での新たな重心位置の平均値を算出し、ステッ
プ１３９でメモリ６に記憶し、ステップ１３２へ戻る。

【００３７】ステップ１４２では、今回測定した「高速
モード」でのＲＲＶ−ＢＥＡＴ２次元データセットの重
心位置をＨ（Ｈｒ、Ｈｂ）、メモリ６に記憶された同一
運転者の「高速モード」での重心位置の平均値をＨＡ
（ＨＡｒ、ＨＡｂ）として、図１０の（ｃ）に示すよう
に、重心位置Ｈ（Ｈｒ、Ｈｂ）が、下記の範囲内に入っ
ているか、否かを調べる。０．７ＨＡｒ＜Ｈｒ＜ＨＡｒＨＡｂ＜Ｈｂ＜１．３ＨＡｂ

【００３８】「高速モード」のときは、高速道路を高速
で走行している場合であり、常に高い集中状態を保つ必
要がある。重心位置が上記範囲内に入っていれば、集中
は保たれた状態で、精神疲労度は小さいと判定される。
重心位置が上記範囲内に入らず、集中がとぎれてしまっ
たり、集中できない場合には、集中状態を逸脱した要注
意状態であり、精神疲労度が大きいと判定し、運転者に
警報により、判定結果を報知する。判定終了後ステップ
１３８へ進み、「高速モード」での新たな重心位置の平
均値を算出し、ステップ１３９でメモリ６に記憶し、ス
テップ１３２へ戻る。なお、図８に示すフローチャート
のステップ１１６およびステップ１１７は、発明の欠陥
データ除去手段を、ステップ１１８およびステップ１１
７は、発明の走行状況変化データ除去手段を構成してい
る。

【００３９】以上説明したように本実施例によれば、ま
ず、運転者特定装置１により、運転者を特定するので、
複数の運転者が、必要に応じて運転する車両であっても
個々の運転者毎の精神疲労度を判定することができる。
また、車両の走行状態を、ナビゲーションシステムによ
り検出した位置情報および車速センサにより検出した車
速情報から、車両が停止している「停止モード」、高速
道路で所定速度以下で走行している「低速モード」、高
速道路で所定速度より高速で走行している「高速モー
ド」等に分けることにより、走行状況を明確に区別でき
る。

【００４０】ハンドル上に設けられた電極から心電信号
を検出することにより、容易に正確な心拍相当データを
採取でき、さらに、交感副交感神経活動度算出回路で
は、拍動間隔データから検出エラーや電気的ノイズを含
む欠陥データや、走行状況が一定に保たれていないデー
タを除去するから、より正確な拍動間隔データを採取す
ることができる。

【００４１】また、交感副交感神経活動度算出回路４に
おいて、拍動間隔データから所定時間毎に正規化分散お
よび平均心拍数を算出し、２次元平面上における走行状
況毎の２次元データを求め、精神疲労度判定回路は、運
転者および走行状況毎に、２次元データの重心位置と、
メモリ６に記憶した同一運転者の２次元データの重心位
置の平均値と比較することにより、測定した２次元デー
タの重心位置が通常の重心位置から大きくはずれている
場合には、精神疲労度が大きいと判定でき、運転者に警
報により、報知できる。特に走行モードが「停止モー
ド」の場合と、「高速モード」の場合には、測定した２
次元データの重心位置と同一運転者の同一走行状況での
２次元データの重心位置の平均値とを比較することによ
り、精度よく精神疲労度を判定することができる。

【００４２】図１１、図１２は、本発明の第２の実施例
を示す。この実施例は交感副交感神経活動度算出回路に
おけるＲＲＩデータのばらつきの程度を算出するのに周
波数解析を用いた例であり、他の構成は第１の実施例と
同じである。図１１の（ａ）はＲＲＩに対して規則サン
プリングした状態を示し、（ｂ）は周波数解析を説明す
る図である。

【００４３】まず、図２に示す拍動の時間間隔としての
ＲＲＩを補間して規則サンプリングして、図１１の
（ａ）に示すように、心拍相当データを採取する。サン
プリングされた各データのパワー曲線７が（ｂ）に例示
される。そして、所定の周波数Ｆ０、本実施例において
は０．１５Ｈｚを境界として高周波成分と低周波成分に
パワーの分離を行なう。すなわち、パワー曲線７をＦＦ
Ｔ処理したパワースペクトルの密度関数をＳ（ｆ）と
し、低周波成分はＳ（ｆ）を０からＦ０まで、高周波成
分はＦ０から無限大まで積分することによって得ること
ができ、その高周波成分が副交感神経の活動度を反映し
ている。そして、高周波成分におけるパワーの上昇が副
交感神経のリラックス状態、下降が副交感神経の緊張状
態を表わされる。なお、低周波成分におけるパワーの上
昇は副交感神経の変化過程を、下降は副交感神経の定常
過程を表わしている。

【００４４】図１２は周波数解析の結果を表示した図で
あり、所定時間間隔で集中を必要とする精神作業を課し
た実験を行い、実験遂行時間（ｓｅｃ）に対する周波数
成分のパワーを表示したものである。同図に示すよう
に、精神作業遂行部分８すなわち集中状態を示す部分に
対し、精神疲労のない健常者の高周波成分９は変化量が
大きく表われ、精神疲労状態の被験者の高周波成分１０
は変化量が小さく表われる。したがって、この高周波成
分の変化量の差により、精神疲労度の判定を行なうこと
ができる。

【００４５】以上説明したように、この実施例によれ
ば、運転者の拍動の時間間隔としてのＲＲＩを補間して
規則サンプリングし、所定の周波数を境にして低周波成
分と高周波成分に分離して周波数解析を行なう。その高
周波成分が副交感神経の活動度を反映しているため、精
神疲労度を一層詳細に判定することができる。

【００４６】なお、上記の各実施例においては、運転者
特定装置としては、タッチパネル式のスイッチを使用し
ているが、これに限られるものではなく、ＩＣカード等
利用も可能であり、容易に個人を特定できるものであれ
ばよい。さらに、心拍相当信号データ検出手段として
は、電位式測定による心電信号検出装置に限定されず、
簡易測定が可能な光学式の脈波信号検出装置や圧力測定
による脈動信号検出装置でも、適切な信号処理により拍
動のタイミングが検出されるものであれば、同様の効果
を得ることができる。

【００４７】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の車両用精
神疲労度判定装置では、運転者特定装置を設けることに
より、複数の運転者が、必要に応じて運転する車両であ
っても個々の運転者を特定し、することができる。運転
者毎の精神疲労度を判定することができる。また、車両
の走行状況を検出し、走行状況毎に運転者の交感副交感
神経活動度を算出し、同一運転者の前回までに測定した
走行状況毎での交感副交感神経活動度の平均値と比較す
ることにより、精神疲労度を判定できる。例えば、停止
状態において測定した交感副交感神経活動度を、同一運
転者の前回までに測定した停止状態での交感副交感神経
活動度の平均値と比較することにより、蓄積された精神
疲労度を精度よく判定することができる。

【００４８】また、走行中に測定した交感副交感神経活
動度を、同一運転者の前回までに測定した同一走行状況
での交感副交感神経活動度の平均値と比較することによ
り、従来測定できなかった、運転作業により生じる一時
的な精神疲労度も判定することができ、長時間運転等に
よる精神疲労を客観的に判定でき、運転者に警告するこ
とが可能になり、車両事故等の有効な防止手段を提供で
きる。上記走行状況検出装置としては、車両の走行状態
を、ナビゲーションシステムにより検出した位置情報お
よび車速センサにより検出した車速情報から、走行状況
を分類し、明確に区別することができる。

【００４９】さらに、交感副交感神経活動度算出手段
に、欠陥データ除去手段を設け、拍動間隔データから検
出エラーや電気的ノイズを含む欠陥データを除去するこ
とにより、精神疲労度判定の精度を向上させることがで
きる。また、交感副交感神経活動度算出手段に、走行状
況変化データ除去手段を設けることにより、拍動間隔デ
ータから走行状況が一定に保たれていないデータを除去
することにより、走行状況毎の交感副交感神経活動度を
正確に算出することができる。

【００５０】上記交感副交感神経活動度算出手段が、拍
動間隔データから所定時間毎に正規化分散および平均心
拍数を算出し、２次元平面上における走行状況毎の２次
元データを求め、精神疲労度判定回路は、運転者および
走行状況毎に、２次元データの重心位置と、記憶部に記
憶した同一運転者の同一動向状況での２次元データの重
心位置の平均値と比較することにより、測定した２次元
データの重心位置が通常の重心位置から大きくはずれて
いる場合には、精神疲労度が大きいと判定できる。この
際、低速度で走行している「低速モード」の場合には、
測定した２次元データの重心位置と同一運転者の「低速
モード」での２次元データの重心位置の平均値に加え
て、「停止モード」での２次元データの重心位置の平均
値と比較することにより、精神疲労度を精度よく判定す
ることができる。また、上記交感副交感神経活動度算出
手段として、心拍相当データ検出手段により検出された
心拍相当データから算出した拍動間隔データを、所定時
間毎に周波数解析することにより、一層詳細な判定がで
き、きめ細かい対処が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例の構成を示すブロック図
である。

【図２】心電波形における拍動間隔を示す図である。

【図３】異常状態を含む心電波形例を示す図である。

【図４】拍動間隔の正規化分散と平均心拍数の説明図で
ある。

【図５】第１の実施例における精神疲労度の判定原理を
説明する図である。

【図６】精神疲労の有無による拍動間隔の正規化分散と
平均心拍数の２次元分布の変化を説明する図である。

【図７】第１の実施例における走行状況の検出動作の流
れを示すフローチャートである。

【図８】第１の実施例における心電信号から交感副交感
神経活動度を算出する動作の流れを示すフローチャート
である。

【図９】第１の実施例における精神疲労度の判定要領の
流れを示すフローチャートである。

【図１０】第１の実施例における精神疲労度の判定例を
説明する図である。

【図１１】第２の実施例における心電図信号の周波数パ
ワースペクトルを示す図である。

【図１２】精神作業を遂行時と休憩時の心電信号の周波
数パワースペクトルを示す図である。

【図１３】従来の精神疲労度判定装置の構成を示すブロ
ック図である。

【図１４】走行状態の区分例を説明する図である。

【符号の説明】

１運転者特定装置２走行状況検出装置３心電信号検出装置４交感副交感神経活動度算出回路（交感副交感
神経活動度算出手段）５精神疲労度判定回路（精神疲労度算出手段）６、１４メモリ７パワー曲線８精神作業遂行部分９、１０高周波成分１１心拍相当データ検出装置１２拍動間隔標準偏差算出回路１３疲労度判定回路

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】車両の走行状況を検出する走行状況検出
装置と、車両運転者を特定する運転者特定装置と、運転
者の心拍相当データを検出する心拍相当データ検出手段
と、該心拍相当データ検出手段により検出した心拍相当
データから拍動間隔データを算出し、該拍動間隔データ
に基づいて、交感副交感神経活動度を算出する交感副交
感神経活動度算出手段と、前記走行状況検出装置で検出
した車両の走行状況毎に、前記交感副交感神経活動度算
出手段により算出した交感副交感神経活動度に基づい
て、前記運転者特定装置で特定された運転者の精神疲労
度を判定する精神疲労度判定手段とを有することを特徴
とする車両用精神疲労度判定装置。
【請求項２】前記走行状況検出装置は、ナビゲーショ
ンシステムにより測定した位置情報および車速センサに
より測定した車速情報に基づいて、走行状況を分類する
ことを特徴とする請求項１記載の車両用精神疲労度判定
装置。
【請求項３】前記交感副交感神経活動度算出手段は、
前記心拍相当データから算出した拍動間隔データから検
出エラーや電気的ノイズを含む欠陥データを除去する欠
陥データ除去手段を有することを特徴とする請求項１ま
たは２記載の車両用精神疲労度判定装置。
【請求項４】前記交感副交感神経活動度算出手段は、
前記走行状況検出装置により検出された走行状況に基づ
いて、同一の走行状況が継続しているか否か検出し、走
行状況が変化した場合には、その時に算出した拍動間隔
データを除去する走行状況変化データ除去手段を有する
ことを特徴とする請求項１、２または３記載の車両用精
神疲労度判定装置。
【請求項５】前記交感副交感神経活動度算出手段は、
前記心拍相当データから算出した拍動間隔データから、
所定時間毎に正規化分散および平均心拍数を算出し、該
正規化分散および平均心拍数をそれぞれ２次元平面上に
おける走行状況毎の２次元データとして求め、前記精神
疲労度判定手段は、前記運転者特定装置で特定された運
転者および走行状況毎に、前記２次元データの重心位置
の平均値を記憶する記憶部を有し、前記運転者および走
行状況毎に、測定した２次元データの重心位置と、前記
記憶部に記憶された同一運転者の同一走行状況における
２次元データの重心位置の平均値を比較し、精神疲労度
を判定することを特徴とする請求項１、２、３または４
記載の車両用精神疲労度判定装置。
【請求項６】前記精神疲労度判定手段は、走行状況が
所定速度以下で走行している低速モードに区分される場
合には、測定した２次元データの重心位置と、前記記憶
部に記憶された同一運転者の低速走行状態における２次
元データの重心位置の平均値に加えて、走行状況が停止
状態である停止モードでの２次元データの重心位置の平
均値を比較して、精神疲労度を判定することを特徴とす
る請求項５記載の車両用精神疲労度判定装置。
【請求項７】前記交感副交感神経活動度算出手段は、
前記心拍相当データ検出手段により検出された前記心拍
相当データから算出した拍動間隔データを、所定時間毎
に周波数解析することにより、交感副交感神経活動度を
算出することを特徴とする請求項１、２、３または４記
載の車両用精神疲労度判定装置。