JP2002065650A - 疲労度判定装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 走行、停車状態に拘わらず運転者ごとの疲労
度を正確に判定する。 【解決手段】 運転者の心拍信号に基づいて停車時およ
び走行時の心拍数と拍動間隔の変動を演算し、演算結果
の心拍数と拍動間隔変動を二次元座標に展開した場合の
分布領域の時間的な推移傾向と、心拍数の瞬時増加の有
無とに基づいて、運転者の疲労度を判定する。これによ
り、走行、停車状態に拘わらず疲労度を判定することが
でき、警告や運転者を覚醒させるための処置を適切な時
期に行うことができる。また、疲労の前兆状態から困憊
状態まで段階的にきめ細かに疲労度を判定することがで
きる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は車両運転時などの疲
労度を判定する装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】停車時に光源の点滅周波数を変化させて
運転者が点滅を認識できなくなるフリッカー値を検出
し、検出したフリッカー値に基づいて車両運転時の疲労
度を判定する装置が知られている（例えば、特開平０７
−１０１２３５号公報参照）。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の疲労度判定装置では、走行時に疲労度を判定す
ることができないので、警告や運転者を覚醒させるため
の処置を適切な時期に行うことができないという問題が
ある。

【０００４】また、従来の疲労度判定装置では、運転者
を特定していないので個人差を考慮した正確な疲労度の
判定が行えないという問題がある。

【０００５】さらに、フリッカー値を検出したときの状
況が記録されないので、不適当な検出値に基づいて疲労
度の判定を行うことがあり、判定精度にばらつきがある
という問題がある。

【０００６】本発明の目的は、走行、停車状態に拘わら
ず運転者ごとの疲労度を正確に判定することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】発明の第１の実施の形態
および第２の実施の形態の構成を示す図１および図１１
に対応づけて本発明を説明すると、 （１） 請求項１の発明は、運転者の心拍信号を測定す
る測定手段２と、車速を検出する車速検出手段３と、心
拍信号に基づいて停車時および走行時の心拍数と拍動間
隔の変動を演算する演算手段４と、演算結果の心拍数と
拍動間隔変動を二次元座標に展開した場合の分布領域の
時間的な推移傾向と、心拍数の瞬時増加の有無とに基づ
いて、運転者の疲労度を判定する判定手段４とを備え、
これにより上記目的を達成する。 （２） 請求項２の疲労度判定装置は、判定手段４によ
って、心拍数と拍動間隔変動の二次元座標上で、停車時
の分布領域と走行時の分布領域とが接近するほど運転者
の疲労度が高いと判定するようにしたものである。 （３） 請求項３の疲労度判定装置は、判定手段４によ
って、心拍数と拍動間隔変動の二次元座標上で、過去の
停車時の分布領域と現在の停車時の分布領域とが離れる
ほど、運転者の疲労度が高いと判定するようにしたもの
である。 （４） 請求項４の疲労度判定装置は、判定手段４によ
って、心拍数と拍動間隔変動の二次元座標上で、過去の
走行時の分布領域と現在の走行時の分布領域とが離れる
ほど運転者の疲労度が高いと判定するようにしたもので
ある。 （５） 請求項５の疲労度判定装置は、走行中の道路種
別を特定する道路種別特定手段８を備え、判定手段４に
よっては、心拍数と拍動間隔変動の二次元座標上での分
布領域を道路種別と車速に応じて分類し、同一分類の過
去と現在の走行時の分布領域に基づいて疲労度を判定す
るようにしたものである。 （６） 請求項６の疲労度判定装置は、判定手段４によ
って、心拍数の瞬時増加が有る場合は運転者の疲労度が
高いと判定するようにしたものである。 （７） 請求項７の疲労度判定装置は、運転者を特定す
る運転者特定手段１を備え、演算手段４によって運転者
ごとの心拍数と拍動間隔変動を演算し、判定手段４によ
って、運転者ごとの心拍数と拍動間隔変動を二次元座標
に展開した場合の分布領域の時間的な推移傾向と、心拍
数の瞬時増加の有無とに基づいて、運転者の疲労度を判
定するようにしたものである。

【０００８】上述した課題を解決するための手段の項で
は、説明を分かりやすくするために一実施の形態の図を
用いたが、これにより本発明が一実施の形態に限定され
るものではない。

【０００９】

【発明の効果】（１） 請求項１の発明によれば、運転
者の心拍信号に基づいて停車時および走行時の心拍数と
拍動間隔の変動を演算し、演算結果の心拍数と拍動間隔
変動を二次元座標に展開した場合の分布領域の時間的な
推移傾向と、心拍数の瞬時増加の有無とに基づいて、運
転者の疲労度を判定するようにしたので、走行、停車状
態に拘わらず疲労度を判定することができ、警告や運転
者を覚醒させるための処置を適切な時期に行うことがで
きる。また、疲労の前兆状態から困憊状態まで段階的に
きめ細かに疲労度を判定することができる。 （２） 請求項２の発明によれば、心拍数と拍動間隔変
動の二次元座標上で、停車時の分布領域と走行時の分布
領域とが接近するほど運転者の疲労度が高いと判定する
ようにした。運転者に継続的な精神負担が積み重なって
いると、つまり運転者に蓄積した疲労があると、その疲
労が重いほど心拍数と拍動間隔変動の二次元座標での停
車時の分布領域と走行時の分布領域とが互いに接近す
る。したがって、停車時と走行時の分布領域が接近する
ほど疲労度が高いと判定することによって、請求項１の
上記効果に加え、疲労度を正確に判定することができ
る。 （３） 請求項３の発明によれば、心拍数と拍動間隔変
動の二次元座標上で、過去の停車時の分布領域と現在の
停車時の分布領域とが離れるほど、運転者の疲労度が高
いと判定するようにした。上述したように運転者に蓄積
した疲労があると、その疲労が重いほど心拍数と拍動間
隔変動の二次元座標での過去の停車時の分布領域と現在
の停車時の分布領域とが離れていく。したがって、過去
の停車時の分布領域と現在の停車時の分布領域とが離れ
るほど疲労度が高いと判定することによって、請求項１
の上記効果に加え、疲労度を正確に判定することができ
る。 （４） 請求項４の発明によれば、心拍数と拍動間隔変
動の二次元座標上で、過去の走行時の分布領域と現在の
走行時の分布領域とが離れるほど運転者の疲労度が高い
と判定するようにした。運転者に蓄積した疲労がある
と、その疲労が重いほど心拍数と拍動間隔変動の二次元
座標での過去の走行時の分布領域と現在の走行時の分布
領域とが離れていく。したがって、過去の走行時の分布
領域と現在の走行時の分布領域とが離れるほど疲労度が
高いと判定することによって、請求項１の上記効果に加
え、疲労度を正確に判定することができる。 （５） 請求項５の発明によれば、心拍数と拍動間隔変
動の二次元座標上での分布領域を道路種別と車速に応じ
て分類し、同一分類の過去と現在の走行時の分布領域に
基づいて疲労度を判定するようにしたので、請求項１の
上記効果に加え、運転者の心拍信号を測定したときの車
両の走行状況を考慮して疲労度の判定を正確に行うこと
ができる。 （６） 請求項６の発明によれば、心拍数の瞬時増加が
有る場合は運転者の疲労度が高いと判定するようにした
ので、請求項１の上記効果に加え、運転者の疲労度を正
確に判定することができる。 （７） 請求項７の発明によれば、運転者ごとの心拍数
と拍動間隔変動を二次元座標に展開した場合の分布領域
の時間的な推移傾向と、心拍数の瞬時増加の有無とに基
づいて、運転者の疲労度を判定するようにしたので、請
求項１の上記効果に加え、運転者の個人差を考慮して疲
労度を正確に判定することができる。

【００１０】

【発明の実施の形態】《発明の第１の実施の形態》本発
明を車両運転時の疲労度を判定する装置に適用した第１
の実施の形態を説明する。

【００１１】図１は第１の実施の形態の構成を示す。運
転者特定装置１は車両の運転者を特定するための装置で
ある。運転者の特定方法には、スイッチやディスプレイ
上のタッチスイッチなどにより運転者が直接、入力した
運転者ごとのＩＤを読み込み、運転者を特定する方法
や、ＩＣカードやリモートコントロールキーを用いて車
両ドアのアンロックやエンジン始動の許可判定を行うキ
ーレスエントリー装置から運転者のＩＤを読み込み、運
転者を特定する方法などがある。

【００１２】心拍信号測定装置２は運転者の心拍信号
（アナログ信号）を測定し、所定時間にわたって記憶す
る装置である。心拍信号の測定方法には、簡易的な測定
用電極を運転者に直接装着して測定する方法や、ステア
リングホイール上に電極を設置して測定する方法などが
ある。また、圧力式の脈動信号や光学式の脈波信号から
心拍波形を測定することもできる。車速センサー３は車
両の走行速度を検出する。この実施の形態では車速検出
値に基づいて車両が停車状態にあるのか、走行状態にあ
るのかを判断する。

【００１３】処理装置４はＣＰＵ４ａ、メモリ４ｂ、出
力回路４ｃなどから構成されており、心拍信号に基づい
て運転者ごとの疲労度を判定、出力する。ＣＰＵ４ａ
は、心拍信号測定装置２で測定した運転者の心拍信号を
所定時間（この実施の形態では例えば３０秒以上）蓄積
し、所定の周波数（この実施の形態では例えば１００Ｈ
z以上）でサンプリングする。さらに、サンプリングし
た心拍信号にフィルター処理（この実施の形態では例え
ば６〜３０Ｈzのバンドパスフィルター処理）を施す。
こうして得られた心拍信号の中から図２に示すように所
定のしきい値を超えた波をＲ波とし、その時間間隔を拍
動間隔ＲＲＩとしてＲＲＩデータを検出する。

【００１４】なお、拍動間隔ＲＲＩは不規則に変動する
ため、ＲＲＩデータは時系列的に不規則なデータにな
る。そこで、必要に応じてＲＲＩデータに補間処理を施
し、規則的な時系列データに補正してもよい。また、心
拍信号の蓄積時間、サンプリング周波数、フィルター処
理はこの実施の形態に限定されない。

【００１５】図３は拍動間隔ＲＲＩを検出する際の検出
範囲を示す。運転者の心拍信号を測定するときの電極の
接触不安定、電気的なノイズ、あるいは運転者自身の不
整脈は、心拍信号波形を乱す原因となる。このような現
象は拍動間隔ＲＲＩを検出するときの障害となるため、
正常な拍動間隔ＲＲＩとして想定される検出範囲を図３
に示すように設定する。すなわち、拍動間隔ＲＲＩの時
系列データにおいて、今回検出された拍動間隔ＲＲＩ
(1)と前回検出された拍動間隔ＲＲＩ(0)との間に、

【数１】 ０．５ＲＲＩ(0)＜ＲＲＩ(1)＜１．５ＲＲＩ(0) の関係が満たされる場合のみ正常な拍動間隔ＲＲＩデー
タとして採用する。一方、上記の関係が満たされない場
合は不整脈やノイズが混入した拍動間隔ＲＲＩデータで
あるとし、心拍信号の測定をやり直す。このように、拍
動間隔ＲＲＩの検出範囲を設定することによって、正常
な拍動間隔ＲＲＩデータを得ることができる。

【００１６】検出したＲＲＩデータに基づいて拍動間隔
ＲＲＩの平均値を次式により演算する。

【数２】 また、算出した拍動間隔ＲＲＩの平均値に基づいて次式
により区間平均心拍数ＢＥＡＴを演算する。

【数３】 さらに、拍動間隔ＲＲＩとその平均値に基づいて、次式
により拍動間隔ＲＲＩの変動を表す心拍ゆらぎＲＲＶを
演算する。

【数４】

【００１７】なお、この実施の形態では、所定時間の拍
動間隔ＲＲＩの変動を、数式４により拍動間隔ＲＲＩの
分散として演算する例を示したが、拍動間隔ＲＲＩの変
動の演算方法はこの実施の形態に限定されず、例えば拍
動間隔ＲＲＩの標準偏差を算出して拍動間隔ＲＲＩの変
動としてもよい。

【００１８】演算結果の停車時および走行時の拍動間隔
ＲＲＩの平均値、区間平均心拍数ＢＥＡＴおよび心拍ゆ
らぎＲＲＶは、運転者ごとにメモリ４ｂに記憶される。
ＣＰＵ４ａはメモリ４ｂに記憶された演算結果に基づい
て運転者の疲労度を判定し、ディスプレイ５に表示して
運転者に報知するとともに、スピーカー６により音声案
内を行う。さらに、運転者の疲労度に応じて空調装置７
を制御する。

【００１９】ここで、この実施の形態の疲労度の判定方
法について説明する。まず、車両運転時に蓄積する疲労
について考える。車両の運転は軽作業に分類できる程度
の作業内容であり、基本的には継続的な認知および判断
を要する精神的な作業である。精神的な作業には精神負
担をともなうが、精神負担には一時的な精神負担と継続
的な精神負担とが存在する。一時的な精神負担とは、例
えば運転作業中に緊張し、休憩すればリラックスすると
いった一時的に発生する負担である。一方、継続的な精
神負担とは、背景に残存する精神負担のことであり、蓄
積する疲労はその一種である。継続的な精神負担状態で
は、上述した運転作業中に緊張し、休憩によりリラック
スするという法則は成立しにくく、運転作業中に緊張し
なかったり、休憩中も緊張状態が残存する状態が続く傾
向にある。

【００２０】ところで、精神負担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律神
経系の活動を判定しようとする試みがある。この場合、
継続的な精神負担はこの拍動間隔を前値と比較すること
により推定を行う。しかし、上述したように、精神負担
には一時的なものと継続的なものがあり、しかも、継続
的な精神負担は一時的な精神負担の背景に潜んでいる。
したがって、精神負担の判定を正確に行うためには、一
時的な精神負担と継続的な精神負担とをそれぞれ別個に
取り扱う必要がある。そこで、この実施の形態では心拍
信号を測定すると同時に車両の状況を検出し、車両の状
況を考慮して運転者の疲労度を判定する。

【００２１】次に、図４および図５により、車両の状況
と運転者の区間平均心拍数ＢＥＡＴおよび心拍ゆらぎＲ
ＲＶから運転者の状態の推移傾向を判定する原理を説明
する。今、図４に示すように走行１→停車１→走行２→
停車２→走行３→停車３→走行４という運転状況があっ
たとする。走行１は郊外を区間平均速度６０km/hで走
行、走行２は市街地で渋滞に巻き込まれて区間平均速度
２０km/hで走行、走行３は郊外を区間平均速度５５km/h
でそれぞれ走行した場合、走行１と走行３の状況は運転
者にほぼ同じ程度の精神負担を与えるものであり、走行
１での緊張状態は走行３でも持続されていなければなら
ない。

【００２２】また、停車１と停車２が郊外で信号待ちの
みで停車した場合だとすると、停車１での精神負担の緩
和によるリラックスは停車２でも持続されているはずで
ある。しかし、渋滞の走行２の結果、走行３では走行１
ほどの緊張状態が持続できていなかったり、渋滞の走行
２の影響で停車１より停車２の状態がリラックスできて
いなかった場合、運転者に蓄積する疲労状態は前回の同
一走行状況に比較して進んだと考えることができる。

【００２３】区間平均心拍数ＢＥＡＴと心拍ゆらぎＲＲ
Ｖを図５に示すように二次元座標上に展開すると、図４
に示す走行、停車区間ごとに分布領域が決まる。精神負
担が増大する方向は矢印で示す方向であるから、分布領
域が左上にあるほど緊張状態すなわち精神集中状態にあ
り、逆に分布領域が右下にあるほどリラックス状態にあ
ることを示す。

【００２４】図４に示すような運転状況では、走行時に
精神負担が増大してＢＥＡＴとＲＲＶの分布領域が左上
に推移し、停車時に精神負担が減少してＢＥＡＴとＲＲ
Ｖの分布領域が右下に推移する。ところが、走行状態か
ら停車状態になったときに、上述した継続的な精神負担
が残っていると、停車時の分布領域が十分に右下に推移
せず、停車時の分布領域が走行時の分布領域に近接した
状態のままとなる。つまり、継続的な精神負担が積み重
なって運転者の疲労度が高くなるほど、走行時の分布領
域と停車時の分布リアとが接近してくる。このことか
ら、走行時と停車時のＢＥＡＴとＲＲＶの分布領域の推
移傾向によって運転者の疲労度を判定することができ
る。

【００２５】ただし、このような推移傾向はあくまでも
運転者の傾向のみを示すもので、その運転者の能力限界
を示すものではない。能力限界もまた個人差があり、体
調によっても変化する。能力限界へ至る過程が覚醒度低
下状態と考えられるが、車両運転時は通常の覚醒度低下
状態と異なり、瞬時心拍数の急激な増加が散見されると
いう特徴がある。これは、運転者が覚醒しなければいけ
ないという意識との葛藤の結果生じる現象である。

【００２６】図６は、車両運転時の覚醒度低下状態にお
ける瞬時心拍数の発生の様子を示す。この現象は一時的
な精神負担の特に急激な変化であり、この現象が生じた
運転者は能力限界が近いと判定できる。ただし、このよ
うな瞬時の状態に基づく判定だけでは、例えば脇見をし
たことによる瞬時心拍数の急峻な増加と区別できないた
め、蓄積した疲労状態を正確に判定するためには瞬時状
態と推移傾向とに基づいて判定する必要がある。

【００２７】図７は、走行、停車区間ごとの区間平均心
拍数ＢＥＡＴと心拍ゆらぎＲＲＶの分布領域の推移傾向
を示す図である。この実施の形態では、走行時と停車時
の区間平均心拍数ＢＥＡＴと心拍ゆらぎＲＲＶの二次元
座標上における分布領域の接近度合いによって、運転者
の疲労状態を３つの領域に区分する。走行時と停車時の
分布領域が最も離れた状態を正常領域とし、以下、両分
布領域が接近するほど注意領域、疲労領域とする。この
ような区間平均心拍数ＢＥＡＴと心拍ゆらぎＲＲＶの分
布領域の推移傾向に加え、上述した瞬時状態発生の有無
を考慮することによって、各領域において覚醒度低下に
よる運転注意能力限界に近づいているかどうかを判定で
きる。この結果、運転者の疲労度を前兆状態から疲労困
憊状態まで段階的に判定することができる。

【００２８】さらに、疲労度の判定結果を運転者の疲労
を回復させるための種々の車載制御装置へ応用すること
ができる。この実施の形態では空調装置への応用を例に
上げて説明する。図８は疲労度の判定結果に基づいて空
調装置を制御するためのテーブルを示す。このテーブル
によれば、区間平均心拍数ＢＥＡＴと心拍ゆらぎＲＲＶ
の分布領域の推移傾向が疲労領域にあり、かつ上記瞬時
状態が発生しているときは疲労困憊状態にあると判定す
る。このときは、空調装置の作動を”強”にして車室内
温度を急激に下げ、運転者の覚醒を促す。

【００２９】また、上記分布領域の推移傾向が疲労領域
にあり、かつ上記瞬時状態が発生していないとき、ある
いは分布領域の推移傾向が注意領域へ推移し、かつ瞬時
状態が発生しているときは、運転者の疲労度は中程度に
あると判定する。このときは、空調装置の作動を”中”
にして車室内温度を下げ、運転者の覚醒を促す。さら
に、上記分布領域の推移傾向が注意領域にあり、かつ瞬
時状態が発生していないとき、あるいは分布領域の推移
傾向が正常領域にあり、かつ瞬時状態が発生していると
きは、運転者の疲労度は少ないと判定する。このとき
は、空調装置の作動を”弱”にして車室内温度をわずか
に下げる。

【００３０】なお、上記分布領域の推移傾向が正常領域
にあって、かつ瞬時状態が発生していないときは、運転
者は疲労していないと判定する。このときは、空調装置
の作動は不要、もしくは現状のままとする。

【００３１】図９、図１０は疲労度判定処理を示すフロ
ーチャートである。これらのフローチャートにより、第
１の実施の形態の動作を説明する。ステップ１０１にお
いて、イグニッションキースイッチ（不図示）がオンす
ると、ＣＰＵ４ａはこの疲労度判定処理の実行を開始す
る。続くステップ１０２で運転者特定装置１により運転
者を特定する。ステップ１０３ではイグニッションキー
スイッチがオンされたままかどうかを確認し、オフされ
た場合はステップ１０４へ進み、この疲労度判定処理を
終了する。

【００３２】一方、イグニッションキースイッチがオン
状態のままであればステップ１０５へ進み、上述したよ
うに心拍信号測定装置２により運転者の心拍信号を測定
する。続くステップ１０６では心拍信号を３０秒以上蓄
積したかどうかを確認し、蓄積されていない場合はステ
ップ１０５へ戻って心拍信号の測定を続ける。心拍信号
が３０秒以上蓄積された場合はステップ１０７へ進み、
心拍信号測定装置２に蓄積された心拍信号を１００Ｈz
以上の周波数でサンプリングし、処理装置４に取り込ん
でメモリ４ｂに記憶する。

【００３３】ステップ１０８でメモリ４ｂに記憶した心
拍信号データにフィルター処理を施し、上述したノイズ
や不整脈などの目的外信号を除去する。続くステップ１
０９で、フィルター処理後の心拍信号データから所定の
しきい値を超えた波をＲ波として検出し、Ｒ波の時間間
隔を拍動間隔ＲＲＩとして検出する。ステップ１１０で
は、検出した拍動間隔ＲＲＩデータの中に上記数式１を
満たさないデータがあるかどうかを確認し、数式１を満
たさないデータがあれば不整脈やノイズが混入している
と判断してステップ１０５へ戻り、心拍信号の測定をや
り直す。

【００３４】拍動間隔ＲＲＩデータが数式１を満たす場
合は、不整脈やノイズが混入していない正常なデータで
あると判断し、ステップ１１１へ進む。ステップ１１１
では、車速センサー３で検出された車速が所定値以下
か、つまり車両が停車状態か走行状態かを判定する。停
車状態のときはステップ１１２へ進み、検出したＲＲＩ
データを停車状態における正常なＲＲＩデータとしてセ
ットでメモリ４ｂに格納する。一方、走行状態のときは
ステップ１１３へ進み、検出したＲＲＩデータを走行状
態における正常なＲＲＩデータとしてセットでメモリ４
ｂに格納する。

【００３５】次に図１０のステップ２０１において、停
車状態の場合は以前の走行状態、走行状態の場合は以前
の停車状態のＲＲＩデータセットがメモリ４ｂに格納さ
れているかどうかを確認する。格納されていない場合は
疲労度の判定ができないのでステップ１０５へ戻り、格
納されている場合はステップ２０２へ進む。

【００３６】ステップ２０２では、RRV−BEATの二次元
データにおいて、走行時データセットの重心Ｔd（Ｒd，
Ｂd）と停車時データセットの重心Ｔs（Ｒs，Ｂs）を算
出する。具体的には走行時データセットのＲＲＶの平均
値とＢＥＡＴの平均値を求め、RRV−BEAT座標上の平均
値座標を走行時データセットの重心Ｔd（Ｒd，Ｂd）と
する。同様に、停車時データセットのＲＲＶの平均値と
ＢＥＡＴの平均値を求め、RRV−BEAT座標上の平均値座
標を停車時データセットの重心Ｔs（Ｒs，Ｂs）とす
る。

【００３７】次にステップ２０３において、走行時と停
車時のデータセットの重心Ｔd（Ｒd，Ｂd）とＴs（Ｒ
s，Ｂs）の関係を判定する。具体的には、走行時データ
セットの重心Ｔd（Ｒd，Ｂd）を中心とする±Ｐ％の領
域を設定し、その領域と停車時データセットの重心Ｔs
（Ｒs，Ｂs）の関係により判定する。例えば±２０％の
領域は０．８＜Ｒd＜１．２、０．８＜Ｂd＜１．２の範
囲の長方形とし、±４０％の領域は０．６＜Ｒd＜１．
４、０．６＜Ｂd＜１．４の範囲の長方形とする。な
お、領域は長方形に限定されず、楕円や単純な円として
もよい。

【００３８】停車時データセットの重心Ｔsが走行時デ
ータセットの重心Ｔdの±４０％領域外の場合、つまり
停車時のＢＥＡＴとＲＲＶの分布領域が走行時のＢＥＡ
ＴとＲＲＶの分布領域から遠く離れている場合はステッ
プ２０４へ進み、ＢＥＡＴとＲＲＶの分布領域の推移傾
向が正常領域にあると判定する。また、停車時重心Ｔs
が走行時重心Ｔdの±２０〜±４０％領域内にある場合
はステップ２０５へ進み、上記分布領域の推移傾向が注
意領域にあると判定する。さらに、停車時重心Ｔsが走
行時重心Ｔdの±２０％領域内にある場合、つまり停車
時のＢＥＡＴとＲＲＶの分布領域と走行時のＢＥＡＴと
ＲＲＶの分布領域とが近接した状態にある場合はステッ
プ２０６へ進み、ＢＥＡＴとＲＲＶの分布領域の推移傾
向が疲労領域にあると判定する。

【００３９】ステップ２０７において、上述した瞬時心
拍数の急峻な増加、すなわち瞬時状態の有無を検出し、
瞬時状態の有無とＢＥＡＴとＲＲＶの分布領域の推移傾
向とに基づいて図８に示すテーブルにより運転者の疲労
度を判定する。

【００４０】このように、運転者の心拍信号に基づいて
停車時および走行時の区間平均心拍数ＢＥＡＴと拍動間
隔の変動を示す心拍ゆらぎＲＲＶとを演算し、演算結果
の心拍数ＢＥＡＴと心拍ゆらぎＲＲＶとを二次元座標に
展開した場合の分布領域の時間的な推移傾向と、心拍数
の瞬時増加の有無とに基づいて、運転者の疲労度を判定
するようにしたので、走行、停車状態に拘わらず疲労度
を判定することができ、警告や運転者を覚醒させるため
の処置を適切な時期に行うことができる。また、疲労の
前兆状態から困憊状態まで段階的にきめ細かに疲労度を
判定することができる。

【００４１】《発明の第２の実施の形態》次に、ナビゲ
ーション装置を用いて走行中の道路種別を特定し、走行
道路と車速に応じて走行区間を区分し、各走行区間ごと
に区間平均心拍数ＢＥＡＴと心拍ゆらぎＲＲＶを検出す
るようにした第２の実施の形態を説明する。

【００４２】図１１は第２の実施の形態の構成を示す。
なお、図１に示す機器と同様な機器に対しては同一の符
号を付して相違点を中心に説明する。この第１の実施の
形態では、ナビゲーション装置８により走行中の道路種
別、すなわち一般道か高速道路かを特定する。

【００４３】図１２、図１３は疲労度判定処理を示すフ
ローチャートである。これらのフローチャートにより、
第２の実施の形態の動作を説明する。なお、図９、図１
０に示すフローチャートと同様な処理を行うステップに
対しては同一のステップ番号を付して相違点を中心に説
明する。

【００４４】ステップ１０１〜１１２の処理は上述した
図９に示す処理と同じである。車両が走行状態のとき
は、ステップ１１３Ａでナビゲーション装置８により一
般道を走行中か高速道路を走行中かを特定し、一般道を
走行中のときはステップ１１４へ進み、高速道路を走行
中のときはステップ１１５へ進む。一般道を走行中のと
きは、ステップ１１４で車速が３０km/hより低い低速
か、車速が３０km/h以上、６０km/h未満の中速かを判定
する。低速走行中のときはステップ１１６へ進み、検出
したＲＲＩデータを一般道低速走行時のデータとしてメ
モリ４ｂに格納する。また、中速走行中のときはステッ
プ１１７へ進み、検出したＲＲＩデータを一般道中速走
行時のデータとしてメモリ４ｂに格納する。

【００４５】一方、高速道路を走行中のときは、ステッ
プ１１５で車速が３０km/h以上、６０km/h未満の中速
か、車速が６０km/h以上の高速かを判定する。中速走行
中のときはステップ１１８へ進み、検出したＲＲＩデー
タを高速道路中速走行時のデータとしてメモリ４ｂに格
納する。また、高速走行中のときはステップ１１９へ進
み、検出したＲＲＩデータを高速道路高速走行時のデー
タとしてメモリ４ｂに格納する。

【００４６】次に図１３のステップ２０１において、停
車状態の場合は以前の停車状態、走行状態の場合は以前
の走行状態のＲＲＩデータセットがメモリ４ｂに格納さ
れているかどうかを確認する。格納されていない場合は
疲労度の判定ができないのでステップ１０５へ戻り、格
納されている場合はステップ２０８へ進む。

【００４７】ステップ２０８で、車速センサー３で検出
された車速が所定値以下か、つまり車両が停車状態か走
行状態かを判定する。停車状態のときはステップ２０９
へ進み、RRV−BEATの二次元データにおいて、以前の停
車時（以下、停車時１と呼ぶ）データセットの重心Ｔs1
（Ｒs1，Ｂs1）と現在の停車時（以下、停車時２と呼
ぶ）データセットの重心Ｔs2（Ｒs2，Ｂs2）を算出す
る。なお、重心の算出方法は上述した第１の実施の形態
の算出方法と同様であり、説明を省略する。

【００４８】続くステップ２１０で、停車時１の重心Ｔ
s1と停車時２の重心Ｔs2の関係を判定する。この判定方
法は上述した第１の実施の形態の判定方法と同様であ
り、説明を省略する。停車時２の重心Ｔs2が停車時１の
重心Ｔs1の±２０％領域内にある場合はステップ２１１
へ進み、ＢＥＡＴとＲＲＶの分布領域の推移傾向が正常
領域にあると判定する。上述したように、運転者に継続
的な精神負担がない場合は、以前の停車時も現在の停車
時も同様なリラックス状態にあり、以前の停車時の分布
領域と現在の停車時の分布領域は近接した状態にある。
逆に、以前の停車時の分布領域と現在の停車時の分布領
域とが離れているほど、継続的な精神負担が積み重なっ
ており、運転者の疲労状態が重くなっている。

【００４９】停車時２の重心Ｔs2が停車時１の重心Ｔs1
の±２０〜±４０％領域内にある場合はステップ２１２
へ進み、上記分布領域の推移傾向が注意領域にあると判
定する。さらに、停車時２の重心Ｔs2が停車時１の重心
Ｔs1の±４０％領域外にある場合はステップ２１３へ進
み、上記分布領域の推移傾向が疲労領域にあると判定す
る。

【００５０】車両が走行状態にあるときはステップ２１
４へ進み、現在の走行条件すなわち一般道低速走行、一
般道中速走行、高速道路中速走行および高速道路高速走
行のいずれかの走行条件が以前にあったかどうかを確認
する。以前に現在の走行条件と同一の走行条件がない場
合は、現在の走行条件におけるデータを比較する対象が
なく、ＢＥＡＴとＲＲＶの分布領域の推移傾向を判定す
ることができないのでステップ１０５へ戻る。

【００５１】一方、現在の走行条件と同一の走行条件が
以前にあった場合はステップ２１５へ進み、RRV−BEAT
の二次元データにおいて、以前の走行時（以下、走行時
１と呼ぶ）データセットの重心Ｔd1（Ｒd1，Ｂd1）と現
在の走行時（以下、走行時２と呼ぶ）データセットの重
心Ｔd2（Ｒd2，Ｂd2）を算出する。

【００５２】続くステップ２１6で、走行時１の重心Ｔd
1と走行時２の重心Ｔd2の関係を判定する。走行時２の
重心Ｔd2が走行時１の重心Ｔd1の±２０％領域内にある
場合はステップ２１７へ進み、ＢＥＡＴとＲＲＶの分布
領域の推移傾向が正常領域にあると判定する。上述した
ように、運転者に継続的な精神負担がなく、以前の走行
時の走行条件と現在の走行時の走行条件とが同一であれ
ば、以前の走行時も現在の走行時も同様な緊張状態にあ
り、以前の走行時の分布領域と現在の走行時の分布領域
は近接した状態にある。逆に、以前の走行時の分布領域
と現在の走行時の分布領域とが離れているほど、継続的
な精神負担が積み重なっており、運転者の疲労状態が重
くなっている。

【００５３】走行時２の重心Ｔd2が走行時１の重心Ｔd1
の±２０〜±４０％領域内にある場合はステップ２１８
へ進み、上記分布領域の推移傾向が注意領域にあると判
定する。さらに、停車時２の重心Ｔd2が停車時１の重心
Ｔd1の±４０％領域外にある場合はステップ２１９へ進
み、上記分布領域の推移傾向が疲労領域にあると判定す
る。

【００５４】ステップ２２０において、上述した瞬時心
拍数の急峻な増加、すなわち瞬時状態の有無を検出し、
瞬時状態の有無とＢＥＡＴとＲＲＶの分布領域の推移傾
向とに基づいて図８に示すテーブルにより運転者の疲労
度を判定する。

【００５５】このように、区間平均心拍数ＢＥＡＴと心
拍ゆらぎＲＲＶの二次元座標上での分布領域を道路種別
と車速に応じて分類し、同一分類の過去と現在の走行時
の分布領域に基づいて疲労度を判定するようにしたの
で、第１の実施の形態の上記効果に加え、運転者の心拍
信号を測定したときの車両の走行状況を考慮して疲労度
の判定を正確に行うことができる。

【００５６】なお、上述した一実施の形態では車両の運
転者の疲労度を判定する例を示したが、本願発明は車両
の運転者に限定されず、例えばクレーンなどの一般産業
機械の運転者の疲労度を判定する場合にも適用すること
ができ、同様な効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 第１の実施の形態の構成を示す図である。

【図２】 拍動間隔ＲＲＩの検出方法を説明するための
図である。

【図３】 拍動間隔ＲＲＩの検出方法を説明するための
図である。

【図４】 走行状況の一例を示す図である。

【図５】 区間平均心拍数ＢＥＡＴと心拍ゆらぎＲＲＶ
の二次元座標上の分布領域の一例を示す図である。

【図６】 瞬時心拍数の急峻な増加を示す図である。

【図７】 区間平均心拍数ＢＥＡＴと心拍ゆらぎＲＲＶ
の二次元座標上の分布領域の推移傾向を示す図である。

【図８】 疲労度判定テーブルを示す図である。

【図９】 第１の実施の形態の疲労度判定処理を示すフ
ローチャートである。

【図１０】 図９に続く、第１の実施の形態の疲労度判
定処理を示すフローチャートである。

【図１１】 第２の実施の形態の構成を示す図である。

【図１２】 第２の実施の形態の疲労度判定処理を示す
フローチャートである。

【図１３】 図１２に続く、第２の実施の形態の疲労度
判定処理を示すフローチャートである。

【符号の説明】

１ 運転者特定装置 ２ 心拍信号測定装置 ３ 車速センサー ４ 処理装置 ４ａ ＣＰＵ ４ｂ メモリ ４ｃ 出力回路 ５ ディスプレイ ６ スピーカー ７ 空調装置 ８ ナビゲーション装置

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】運転者の心拍信号を測定する測定手段と、 車速を検出する車速検出手段と、 心拍信号に基づいて停車時および走行時の心拍数と拍動
   間隔の変動を演算する演算手段と、 演算結果の心拍数と拍動間隔変動を二次元座標に展開し
   た場合の分布領域の時間的な推移傾向と、心拍数の瞬時
   増加の有無とに基づいて、運転者の疲労度を判定する判
   定手段とを備えることを特徴とする疲労度判定装置。
2. 【請求項２】請求項１に記載の疲労度判定装置におい
   て、 前記判定手段は、心拍数と拍動間隔変動の二次元座標上
   で、停車時の分布領域と走行時の分布領域とが接近する
   ほど運転者の疲労度が高いと判定することを特徴とする
   疲労度判定装置。
3. 【請求項３】請求項１に記載の疲労度判定装置におい
   て、 前記判定手段は、心拍数と拍動間隔変動の二次元座標上
   で、過去の停車時の分布領域と現在の停車時の分布領域
   とが離れるほど、運転者の疲労度が高いと判定すること
   を特徴とする疲労度判定装置。
4. 【請求項４】請求項１に記載の疲労度判定装置におい
   て、 前記判定手段は、心拍数と拍動間隔変動の二次元座標上
   で、過去の走行時の分布領域と現在の走行時の分布領域
   とが離れるほど運転者の疲労度が高いと判定することを
   特徴とする疲労度判定装置。
5. 【請求項５】請求項４に記載の疲労度判定装置におい
   て、 走行中の道路種別を特定する道路種別特定手段を備え、 前記判定手段は、心拍数と拍動間隔変動の二次元座標上
   での分布領域を道路種別と車速に応じて分類し、同一分
   類の過去と現在の走行時の分布領域に基づいて疲労度を
   判定することを特徴とする疲労度判定装置。
6. 【請求項６】請求項１〜５のいずれかの項に記載の疲労
   度判定装置において、 前記判定手段は、心拍数の瞬時増加が有る場合は運転者
   の疲労度が高いと判定することを特徴とする疲労度判定
   装置。
7. 【請求項７】請求項１〜６のいずれかの項に記載の疲労
   度判定装置において、 運転者を特定する運転者特定手段を備え、 前記演算手段は運転者ごとの心拍数と拍動間隔変動を演
   算し、 前記判定手段は運転者ごとの心拍数と拍動間隔変動を二
   次元座標に展開した場合の分布領域の時間的な推移傾向
   と、心拍数の瞬時増加の有無とに基づいて、運転者の疲
   労度を判定することを特徴とする疲労度判定装置。