JPH10146321A

JPH10146321A - 運転者監視装置

Info

Publication number: JPH10146321A
Application number: JP8308973A
Authority: JP
Inventors: Eiichi Tanaka; 栄一田中; Masahiko Matsunaka; 雅彦松中; Keiko Nakanishi; 圭子中西
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1996-11-20
Filing date: 1996-11-20
Publication date: 1998-06-02
Anticipated expiration: 2016-11-20
Also published as: JP3596198B2

Abstract

(57)【要約】【課題】本発明は、運転者の生体信号を解析処理した
指標を用いて心身状態を判定し安全な走行を支援するこ
とを目的としている。【解決手段】運転者の生体信号より得られるカオス指
標から運転者の心身状態を判定する判定手段５を備えて
あるので定量化したデータにより従来の処理技術による
ものに較べ高い信頼性をもって、運転者の心身状態を判
定することが出来る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は運転者の疲労度・覚
醒度などの心身状態を監視する技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】車両内での運転者の監視は、居眠りや疲
労による集中力低下で起こる交通事故を未然に防ぐとい
う意味で大変重要な技術である。運転者の監視方法とし
てとして、これまでに様々な生体情報の検出技術が考案
されてきた。生体信号を直接利用する場合の検出対象と
しては、心電情報や脈拍といった循環器系の情報に関連
するもの（特開平４−１８３４３９号公報等）、瞬きや
瞼の開閉など目の動きに関するもの（実開平１−１２５
０３号公報等）などがある。ここで心電情報などの循環
器系情報は、自律神経の働きを反映した指標として運転
者の心身状態をより正確に推定する場合に有効である。

【０００３】例えば特開平４−１８３４３９号公報では
ステアリングホイールから心電図を検出する技術が開示
されている。図７において、ステアリングホイール１０
１には、一対の電極１０２（１０２ａと１０２ｂ）が互
いに分離した状態で配設されている。電極１０２の信号
は増幅器１０３で増幅され、Ａ／Ｄ変換器１０４により
デジタルに変換された後、ＣＰＵ１０５に送られるよう
構成されている。また、ＣＰＵ１０５はＲＯＭ１０６、
ＲＡＭ１０７、出力装置１０８の為のインタフェース１
０９とバスを介して接続されている。

【０００４】上記構成において、運転者がステアリング
ホイール１０１を操作するとき、電極１０２ａおよび１
０２ｂと接触することになるので心電信号が検出され
る。心電信号は増幅器１０３により適当なレベルに増幅
される。続いてＡ／Ｄ変換器１０４でＡ／Ｄ変換されて
ＣＰＵ１０５に送られる。送られたデータは、ＲＡＭ１
０７上にいった保持される。ＣＰＵ１０５はＲＯＭ１０
６に格納されているプログラムに従い処理を行う。すな
わち、心電信号より最も高いピークを持つ波であるＲ波
の間隔を求め、さらにその移動平均とばらつきを算出す
る。覚醒度がこれらの値と相関を持つことから判断基準
を設け、この基準に基づいて居眠りを検出する。居眠り
を検出すると、出力装置より運転者に警告が与えられ
る。

【０００５】一方、Ｒ−Ｒ間隔のデータ処理にカオス理
論を用いた非線形処理の方法が近年注目されるようにな
ってきた。例えば特開平４−２０８１３６号公報によれ
ば、脈波および心拍信号に対してそれらがカオスである
という条件を満たしているか否かをもって健康状態の診
断を行う技術が開示されている。これは健康な生体から
得られる脈波や心拍信号にはカオス性があるとされてい
る知見を利用したものである。あるデータがカオスであ
るためには、非整数のフラクタル次元を持つこと、最大
リアプノフ数が正であることなどの条件が一般によく用
いられている。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
運転者監視装置では次のような課題があった。

【０００７】すなわち、心電情報や脈拍といった指標を
用いる監視の方式は、運転者の居眠りに至る前の覚醒状
態も含んだいわゆる心身状態を推定するのに適した方式
であるが、心拍数の分散などで心拍の傾向を疲れている
か否かをその解析した結果だけで判断するには心身状態
の特徴が出にくいという課題があった。

【０００８】また、心拍の解析をするに当たり、その解
析結果が体の回復による副交換神経活動優位なのか、居
眠り状態に入るときの副交換神経活動優位なのかの識別
ができていなかったため単純に心拍の解析を行って居眠
り状態を検出することができないという課題を有してい
た。

【０００９】さらに、運転者に負担をかけずに心拍の計
測を常に行うのは難しく、信号計測の中断があり、その
結果生体情報が入らなくなり、心身状態を把握できない
という課題があった。

【００１０】同様に、ハンドルに心拍計測のセンサを設
けて心拍を計測しても、ハンドルは常に握っているもの
ではなく手を瞬間的に離してしまうことなどがあり、常
に心拍を捉えることができるものではなかった。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明は上記課題を解決
するために、運転者の生体信号により得られるカオス指
標から運転者の心身状態を判定する判定手段を有するも
のである。

【００１２】上記発明では運転者の生体信号をカオス信
号処理を行い、信号処理した値であるカオス指標の時間
経過をみているため、運転者の心身状態が疲れているか
あるいは居眠り状態にあるか等を監視することができ
る。

【００１３】

【発明の実施の形態】本発明は自動車の運転者の生体信
号により得られるカオス指標から運転者の心身状態を判
定する判定手段を有するものである。

【００１４】そして自動車の運転者の生体信号をカオス
信号処理を行い、信号処理した値であるカオス指標の時
間経過をみて運転者の心身状態が疲れているかあるいは
居眠り状態にあるか等を監視するものである。

【００１５】また、自動車の運転時か非運転時かを識別
する識別手段と、前記識別手段の情報と運転者の生体信
号により得られる信号解析指標とから前記運転者の心身
状態を判定する判定手段とを有するものである。

【００１６】そして、運転者の生体信号を線形或いは非
線形の信号処理を行い、信号処理した値である信号解析
指標の時間経過と運転時か否かの情報により運転者の心
身状態が居眠り状態にあるか等を判定して、運転者を監
視するものである。

【００１７】さらに識別手段はハンドルに設け、手が接
触しているか否かを検出する検出手段により運転時か非
運転時かを識別するようにしてある。

【００１８】そしてハンドルに設けた検出手段により手
がハンドルに触れていない時間が一定以上あれば非運転
時であると判断し、手がハンドルに触れていることを検
出手段で検出した場合は運転中であると識別するように
してある。

【００１９】また、自動車の運転者の生体信号により得
られる信号解析指標と運転者の生体信号の検出が中断し
ている時間である時間情報とから運転者の心身状態を判
定する判定手段とを有するものである。

【００２０】そして運転者の生体信号により信号処理
し、その信号処理した解析指標とその信号解析指標を演
算できなかった中断時間から解析指標が示す値が運転者
の休息による指標なのか居眠り状態に入ったための指標
なのかを識別するものである。

【００２１】また、運転者の連続した生体信号により得
られる信号解析指標と、運転者の生体信号検出の中断中
の信号解析指標を推定する推定手段と、推定手段で推定
された信号解析指標と生体信号検出の中断時間から運転
者の心身状態を判定する判定手段とを有するものであ
る。

【００２２】そして運転者の生体信号により信号処理
し、その信号処理した解析指標とその信号解析指標を演
算できなかった中断時間の解析指標を推定し、その推定
した解析指標及び中断時間から運転者の状態を判定する
ものである。

【００２３】また、信号解析指標はカオス指標として信
号処理を非線形信号解析により行うようにしてある。

【００２４】さらに、運転者の心身状態に関する情報を
運転者に報知する報知手段を設けることにより居眠り等
の不安全行為を事前に監視するようにいてある。

【００２５】また、運転者の心身状態に関する情報に基
づいて運転対象物の動作を規定するパラメータを変更す
る制御手段を有したものである。

【００２６】また、運転者の心身状態に関する情報に基
づいて運転対象物の機器の動作状態を変更する制御手段
を有したものである。

【００２７】以下本発明の実施例について図面を用いて
説明する。（実施例１）図１は本発明の実施例１の運転者監視装置
の構成を示す構成図である。運転者１は運転座席２に座
っており、運転座席２の内部には生体信号検出手段３が
配設されている。生体信号検出手段３の出力は、演算手
段４に接続してある。この生体信号検出手段３及び演算
手段４にて生体信号より得られるカオス指標を演算する
ようにしてある。そして、演算手段４から運転者１の心
身状態を判定する判定手段５に接続してある。判定手段
５で判定した結果に基づいて自動車の制御手段６を制御
し、制御手段６の出力により駆動手段７を駆動するよう
にしてある。８はハンドル、９はブレーキで共に制御手
段６を介して駆動手段７を駆動するようにしてある。な
お、制御手段６は運転者の心身状態に関する情報に基づ
いて運転対象物の動作を規定するパラメータを変更した
り、運転対象物の機器の動作状態を変更する。

【００２８】次に動作について説明する。生体信号検出
手段３は運転者１の臀部から運転者１の心機図を検出す
る。心機図とは心臓の拍動に伴う体表面の振動で、薄膜
加工されたポリフッ化ビニリデンなどの高感度の圧力セ
ンサを用いれば容易にセンシングできる。得られた心機
図から、ピーク間間隔を求めることにより、ほぼ心拍に
対応した系列データを得ることが出来る。

【００２９】このデータをスプライン曲線などで補完し
て時系列データとして扱い周波数解析をすると、１／ｆ
様のゆらぎが認められることが知られている。これは、
心拍間隔データに非線形成分が含まれていることを示唆
している。演算手段４は、生体信号検出手段３が検出し
たデータについてカオス理論に基づく指標を求め、この
データが持つゆらぎを数値化する。カオス指標として
は、相関次元（フラクタル次元）やリアプノフ指数など
があるが、ここではリアプノフ指数を例として説明す
る。

【００３０】演算手段４において、心拍間隔データは５
分ごとの単位に切り分けられる。切り分けられた５分単
位の心拍間隔系列に対して、リアプノフ指数が求められ
る。ここでの５分という時間は絶対的なものではない。

【００３１】リアプノフ指数を求める手順を以下に示
す。リアプノフ指数とは、時間の経過に伴ってアトラク
タ上の近接する点がどの程度離れるかを表す指標で、も
ととなるデータの将来の予測しにくさを表している。こ
れはカオスの特徴の一つである初期値依存性と深く関わ
っている。アトラクタとは、ｎ次元空間における系の軌
道を表すものもである。心拍間隔など一次元のデータ系
列に対しては、Ｘ(t1),Ｘ(t2),・・・・,Ｘ(ti),・・・・に対して、これをｎ次元相空間に対してＮポイントのデ
ータを埋め込むために以下のようなデータセットを用意
する。

【００３２】｛Ｘ(t1),Ｘ(t1+τ),・・・・,Ｘ(t1+(n-1)τ)｝｛Ｘ(t2),Ｘ(t2+τ),・・・・,Ｘ(t2+(n-1)τ)｝・・・・・｛Ｘ(ti),Ｘ(ti+τ),・・・・,Ｘ(ti+(n-1)τ)｝・・・・・｛Ｘ(tN),Ｘ(tN+τ),・・・・,Ｘ(tN+(n-1)τ)｝ここでｉ番目の点をＸin＝｛Ｘ(ti),Ｘ(ti+τ),・・・・,Ｘ(ti+(n-1)τ)｝と表わすことができる。

【００３３】この様にして得られたアトラクタ上のある
点Ｘ(0)を基準としたとき、その軌道上の次の点Ｘ(1)に
ついてベクトルＸ(0)Ｘ(1)に直交し、単位距離だけ離れ
た点をＹ０（０）とする。Ｘ（０）、Ｙ０（０）につい
てτ時間経過したときの点を、Ｘ（τ）、Ｙ０（τ）と
する。そしてＸ（０）とＹ０（０）の距離をｄ０
（０）、Ｘ（τ）とＹ０（τ）の距離をｄ０（τ）とす
る。このときの２点間の距離のτ時間経過後の拡大（縮
小）率は、ｄ０（τ）をｄ０（０）で割ることにより求
められる。

【００３４】次に、Ｘ（τ）とＹ０（τ）と同一方向で
単位距離だけ離れた点をＹ１（０）とする。Ｘ（τ）、
Ｙ１（０）についてτ時間経過したときの点を、Ｘ（２
τ）、Ｙ１（τ）とする。そしてＸ（τ）とＹ１（０）
の距離をｄ１（０）、Ｘ（２τ）とＹ１（τ）の距離を
ｄ１（τ）とする。このときの２点間の距離のτ時間経
過後の拡大（縮小）率は、ｄ１（τ）をｄ１（０）で割
ることにより求められる。このステップを繰り返し、各
ステップで求められる距離の拡大（縮小）率の平均がリ
アプノフ指数である。これを一般化すると次のように表
すことができる。

【００３５】

【数１】

【００３６】なお、埋め込み次元が例えば３次元であれ
ば、各次元ごとに計三つのリアプノフ指数が得られる
が、そのうち最大のものを特に最大リアプノフ指数とい
う。

【００３７】図２は、健康な男性の運転時の心拍間隔に
ついて１５分を単位として最大リアプノフ指数の変化を
示したものである。横軸は経過時間で単位は分である。
運転開始と共にリアプノフ指数は低下し、休憩をとるこ
とによって再び上昇するというリズムが繰り返されてい
ることがわかる。運転開始直後と、最初に渋滞に巻き込
まれた時間帯ではその低下が著しい。心拍数について
も、同様にプロットしている。リアプノフ指数と心拍数
には負の相関がある。しかし、二つの指標の間には変化
率に関してその解像度に大きな隔たりがあることがわか
る。例えば、二度目の休憩の後の運転再開時には、最大
リアプノフ数の方は大きく減少しているのに、心拍数の
方は僅かな上昇しか見られない（二つの指数の間では単
位は異なっているが、おのおのの軸の目盛りは等しい割
合でとっているので、このまま視覚的な形で比較しても
問題はない）。以上のことから、従来技術に対するカオ
ス指標を用いた本発明の優位性は明らかである。

【００３８】次に、判定手段５は演算手段４が求めたカ
オス指標を用いて運転者１の心身状態を判定する。ここ
でいう心身状態の判定とは、長時間の運転による疲労や
休憩による疲労の回復、居眠りなどの心身状態を意味す
る。心拍のゆらぎは自律神経系に支配されており、これ
は交感神経系と副交感神経系の二重支配を受けている。
交感神経系が活性化すると、心拍数は上昇し生体にとっ
て活動に適した状態になる。副交感神経系が活性化する
と、心拍数は下降する。生体においてはそれぞれの神経
系が独立に作用してるのではなく、相互に求心性を持ち
ながら活動している。このフィードバック機能を有する
拮抗支配が、心拍がカオス的ふるまいをする原因であ
る。従って、どちらか一方の神経系が突出した場合に
は、カオス指標は小さくなる。この様な事態は、運転に
よるストレス負荷によって生じる。

【００３９】判定手段５は、カオス指標の変化の微分値
を求めこれを判定の基準とする。すなわち、一定時間以
上リアプノフ指数が減少（微分値が負）した場合に、運
転者には休憩が必要な程度にストレス負荷が生じている
と判断する。このときの時間は、例えば１５分程度とす
ればよいが運転者に応じて任意の時間に設定してもよ
い。

【００４０】なお、判定基準としては負の微分値が続く
時間以外にも様々な基準を利用することが出来る。例え
ば、運転開始時のカオス指標との比較や、微分値の絶対
値などが基準として考えられよう。本発明ではこれら判
定基準に対して何ら拘束するものではない。

【００４１】そして、運転者の心身状態に関する情報に
基づいて運転対象物の動作を規定するパラメータを変更
したり、運転対象物の機器の動作状態を変更することに
より安全な走行を得ることができる。

【００４２】以上のように実施例１によれば、運転者の
状態を判定するのにカオス指標を用いるためより精度の
高い判定が可能となるという効果がある。特に疲労状態
を識別するのに威力を発揮する。

【００４３】（実施例２）次に本発明の実施例２につい
て説明する。図３は実施例２の構成を示すブロック図で
ある。実施例２は実施例１に運転をしているか、してい
ないかの識別をする識別手段１０を設け、この識別手段
１０の情報と演算手段４で演算した結果から判定手段５
で心身状態を判定するようにしてある。

【００４４】なお、識別手段１０における運転をしてい
るか、運転をしていないかの状態識別はハンドル８部分
に設置した検出手段１１の出力信号により行うことにし
てある。１２は報知手段である。

【００４５】次に動作について説明する。カオス指標を
求める方法は実施例１で説明した通りであり、運転して
いるか否かの識別を識別手段１０で識別し、演算手段４
での演算結果と識別手段１０の識別結果から運転者１の
心身状態を判定するものである。

【００４６】ここでの識別手段１０の出力結果を判定手
段５に入力する利点を詳述する。運転者１の心身状態は
前述した通り疲労してくるとリアプノフ指数が低下する
が、リアプノフ指数が上昇する場合は２種類ある。一つ
は休憩した後体力が回復したことによるリアプノフ指数
の上昇、もう一つは運転中に居眠り状態に入ったときに
副交換神経活動が優位になりリアプノフ指数が上昇する
場合がある。そこで識別手段１０により運転中か非運転
時かによって体力が回復してきているのか、居眠り状態
に入っているのかが判別することができる。すなわち、
識別手段１０で非運転時を経過した後のデータであれば
体力回復である。一方、識別手段１０で運転が継続して
いることが識別できていて、なおかつ演算手段４で演算
した結果リアプノフ指数が上昇した場合には居眠り状態
に入ってきたことを意味し、そのことを判定手段５で判
定し、制御手段６を介して駆動手段７により徐々にブレ
ーキをかける様にすることで居眠り運転時には車が停車
するように仕向けることができる。あるいは運転者１に
目を覚ますような信号を制御手段６から報知手段１２に
送り、警報を発するようにしてもよい。以上から明らか
なように本実施例では居眠り運転を防止するために居眠
り状態かどうかの心身状態を監視することができる。

【００４７】ところで、本実施例ではカオス指標を演算
手段４で求めて心身状態を見極めるようにしてあるが、
居眠り状態の判別のために運転時か否かの識別手段を用
いているためカオス指標でなくともＦＦＴのような線形
信号処理により演算してそれぞれの周波数帯域の動きに
より心身状態を推定し、識別手段１０の情報と合わせて
判定手段５で判定するようにしても良い。

【００４８】また、識別手段１０をハンドル８からの信
号により識別する方法以外の、例えば運転座席２に設け
た信号処理手段３の信号を借用する方法でも構わない。

【００４９】（実施例３）次に本発明の実施例３につい
て説明する。図４は実施例３の構成を示すブロック図で
ある。実施例３は実施例１に生体信号検出手段３から生
体信号が得られる時間を計測する計時手段１３を設けた
ものである。

【００５０】この計時手段１３の情報と演算手段４で演
算した結果から判定手段５で心身状態を判定するように
してある。

【００５１】次に動作について説明する。カオス指標を
求める方法は実施例１で説明した通りであり、計時手段
１３は現在の時刻を出力する。時刻情報は判定手段５に
伝わるようになっている。従って、運転中の時間を計測
し、その時間が長くなり、演算手段４で演算したリアプ
ノフ指数の値が低下してくれば運転者１に疲労が蓄積し
ていっていることがわかり、さらに継続してリアプノフ
指数が上昇してくれば居眠り状態に入ったことがわか
る。一方、運転時間が中断している場合には生体信号の
出力が中断されることになり、その中断時間が一定以上
あり、その後、演算手段４での演算結果であるリアプノ
フ指数が上昇したならば運転者１の体力が休息によって
回復したことが判別できる。このようにしてリアプノフ
指数の演算が中断したばあいの情報は心身状態の判別に
役に立つ情報として判定手段５で用いることができる。

【００５２】なお、本実施例もカオス指標以外に線形信
号処理による指標や他の非線型信号処理を用いても同様
の効果を有する。

【００５３】（実施例４）次に本発明の実施例４につい
て説明する。図５は実施例４の構成を示すブロック図で
ある。実施例４は実施例３に演算手段４と計時手段１３
の情報から生体信号測定中断中の演算手段４の演算結果
を推定する推定手段１４を設けたものである。そして、
推定手段１４の情報からあるいは演算手段４の結果から
判定手段５で心身状態を判定するようにしてある。

【００５４】なお、計時手段１３は生体信号検出手段３
から生体信号が得られる時間を計測するようにしてあ
り、その計測時間を推定手段１４に入力するようにして
ある。

【００５５】次に動作について説明する。カオス指標を
求める方法は実施例３で説明した通りであり、計時手段
１３は現在の時刻を出力する。時刻情報は推定手段１４
に伝わるようになっている。従って、運転中の時間を計
測し、その時間が長くなり、演算手段４で演算したリア
プノフ指数の値が低下してくれば運転者１に疲労が蓄積
していっていることがわかり、さらに継続してリアプノ
フ指数が上昇してくれば居眠り状態に入ったことがわか
る。一方、運転時間が中断している場合には計時手段１
３での継続時間が中断されることになり、その中断時間
中は演算手段４での演算結果であるリアプノフ指数の演
算ができないため、運転再開後のリアプノフ指数の演算
に対して運転中断時間に応じて中断直前のデータから補
正した値を用いてリアプノフ指数を演算することにより
運転再開後すぐにリアプノフ指数を推定手段で推定して
運転者１の心身状態を判定手段５で判定することができ
る。

【００５６】この生体計測の中断には長時間の中断と短
時間の中断とがある。長時間の中断では運転を行ってい
ない場合が主たる場合である。一方短時間の中断は生体
信号の検出をハンドルで行う場合にはハンドルを常に持
っているのではなく回転させたり、瞬間的に離したりす
ることによって、あるいは運転座席に設けた圧力センサ
などの場合には運転者が体を動かした場合などに相当す
る。特にこのような短期の計測中断は日常的であり、そ
の時に演算が中断ばかりしていると役に立たない事にな
る。従って推定手段１４でこの中断を推定することによ
り信号処理がなされ、その信号処理により運転者１の心
身状態を判定手段５で判定することができる。

【００５７】以上の実施例１から４において判定手段５
は演算手段４が出力するカオス指標に生体の日内変動と
いう生体リズムを加味して判定しても構わない。すなわ
ち、演算手段４で求めた生体信号解析指標をカレンダー
１５又は計時手段１３によって補正を行い、判定手段５
で判定するようにする。

【００５８】以下詳述する。図３は最大リアプノフ指数
と心拍数の一日の変化を示したものである。横軸は時刻
を表している。このときの被験者は午前７時２０分頃に
起床しているが、その前後の時間帯はリアプノフ指数が
大きく減少している。また午前中と午後に二つの山が認
められる。午後にみられる山については加齢によって消
失することがあるといわれている。なお、ここでも心拍
数はリアプノフ指数と負の相関を持っているがその変動
幅の割合はリアプノフ指数と比較してかなり小さいこと
がわかるであろう。

【００５９】このように一日の間でカオス指標のベース
ラインが大きく変動することを考慮することにより、よ
り正確な判定が出来るようになる。すなわち、起床直後
の時間帯では、元々ベースラインが急激に下がる傾向に
あるため休憩が必要であるという判断の基準（負の微分
値が続く時間）をやや緩くしたり、夕方の比較的安定し
た時間帯では判断の基準を厳しくしたりする必要があ
る。

【００６０】以上のように、これらの実施例によれば時
刻情報に基づいて運転者の心身状態を判定するので、生
体リズムを考慮した判定が出来るという効果がある。

【００６１】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の運転者監
視装置は次のような効果を持つ。

【００６２】運転者の生体信号より得られるカオス指標
から運転者の心身状態を判定する判定手段を備えてある
ので、（１）運転者の生体情報を計測しこれをカオス指
標による定量化することにより従来の処理技術によるも
のに較べ高い信頼性をもって、運転者の心身状態を判定
することが出来る。

【００６３】また、運転時か非運転時かを識別する識別
手段と、識別手段の情報と運転者の生体信号より得られ
る信号解析指標とから運転者の心身状態を判定する判定
手段とを備えてあるので（２）信号解析指標から求めた
心身状態が休憩を取った後の体力の回復なのか連続して
運転しているために眠くなってきたのかの判別ができ
る。また、識別手段はハンドルに設けた手を検出する検
出手段により運転時か非運転時かを識別するようにして
あるので（３）ハンドル操作をすることで自動的に運転
中であることがわかる。

【００６４】そして、運転者の生体信号より得られる信
号解析指標と運転者の生体信号検出の中断による時間情
報とから運転者の心身状態を判定する判定手段とを備え
てあるので（４）中断中の時間が短ければ運転が継続し
ていることがわかり、長時間のハンドル操作がなければ
運転をしていないことがわかるため心身状態の解析と合
わせて、心身状態がどういう状態になっているかを確実
に決めることができる。

【００６５】運転者の連続した生体信号より得られる信
号解析指標と、運転者の生体信号検出の中断中の信号解
析指標を信号解析指標から推定する推定手段と、推定手
段で推定した信号解析指標と生体信号検出の中断時間か
ら運転者の心身状態を判定する判定手段とを備えてある
ので（５）通常、連続した時系列データの解析から信号
解析指標の出力を求めるため、データの中断は信号解析
指標の出力を極めて遅らせるものであるが、中断前のデ
ータを元に中断時間と合わせて推定手段で推定している
ため連続した時系列データ解析と同程度の速さで出力を
得ることができる。

【００６６】また、信号解析指標はカオス指標とするこ
とにより（６）確度の高いものとなる。

【００６７】そして、運転者の心身状態に関する情報を
運転者に報知する報知手段を備えてあるので（７）居眠
り運転などに危険行為を防止することができる。また、
運転者の心身状態に関する情報に基づいて運転対象物の
動作を規定するパラメータを変更する制御手段を備えて
あるので（８）運転者の習熟度に応じて運転対象物のレ
ベル設定ができる。

【００６８】さらに、運転者の心身状態に関する情報に
基づいて運転対象物の機器の動作状態を変更する制御手
段を備えてあるので（９）運転者の注意低下に伴う事故
の発生を未然に防ぎ運転者を保護することが出来る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例１の運転者監視装置の構成図

【図２】運転時のカオス指標の変化を示すグラフ

【図３】本発明の実施例２の運転者監視装置のブロック
図

【図４】本発明の実施例３の運転者監視装置のブロック
図

【図５】本発明の実施例４の運転者監視装置のブロック
図

【図６】カオス指標の日内変動を示すグラフ

【図７】従来の運転者監視装置の構成図

【符号の説明】

４演算手段５判定手段６制御手段１２報知手段１３計時手段１４推定手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】自動車の運転者の生体信号より得られるカ
オス指標から前記運転者の心身状態を判定する判定手段
を備えた運転者監視装置。
【請求項２】自動車の運転時か非運転時かを識別する識
別手段と、前記識別手段の情報と運転者の生体信号より
得られる信号解析指標とから前記運転者の心身状態を判
定する判定手段とを備えた運転者監視装置。
【請求項３】識別手段はハンドルに設け、手が接触して
いるか否かを検出する検出手段により運転時か非運転時
かを識別する請求項２項記載の運転者監視装置。
【請求項４】自動車の運転者の生体信号より得られる信
号解析指標と運転者の生体信号の検出が中断している時
間である時間情報とから前記運転者の心身状態を判定す
る判定手段とを備えた運転者監視装置。
【請求項５】運転者の連続した生体信号より得られる信
号解析指標と、前記運転者の生体信号検出の中断中の信
号解析指標を推定する推定手段と、前記推定手段で推定
された信号解析指標と前記生体信号検出の中断時間から
前記運転者の心身状態を判定する判定手段とを備えた運
転者監視装置。
【請求項６】信号解析指標はカオス指標である請求項２
ないし５のいずれか１項記載の運転者監視装置。
【請求項７】運転者の心身状態に関する情報を運転者に
報知する報知手段を備えた請求項１ないし６のいずれか
1項記載の運転者監視装置。
【請求項８】運転者の心身状態に関する情報に基づいて
運転対象物の動作を規定するパラメータを変更する制御
手段を備えた請求項１ないし７のいずれか１項記載の運
転者監視装置。
【請求項９】運転者の心身状態に関する情報に基づいて
運転対象物の機器の動作状態を変更する制御手段を備え
た請求項１ないし８のいずれか１項記載の運転者監視装
置。