JP2003325489A

JP2003325489A - 腰筋肉疲労判定装置

Info

Publication number: JP2003325489A
Application number: JP2002136741A
Authority: JP
Inventors: Miyo Mochizuki; 美代望月; Yosuke Taniguchi; 洋介谷口
Original assignee: Toyota Central R&D Labs Inc
Current assignee: Toyota Central R&D Labs Inc
Priority date: 2002-05-13
Filing date: 2002-05-13
Publication date: 2003-11-18

Abstract

(57)【要約】【課題】身体的特徴を考慮して腰筋肉の疲労を精度よ
く判定する。【解決手段】個人情報演算部１１０は、ドライバの体
重に基づく腰筋肉疲労度を演算し、さらにドライバの体
脂肪に基づく体脂肪係数を演算する。走行状態演算部１
２０はスピード係数及び振動係数、環境情報演算部１３
０は天候係数及び雨量係数、運転ストレス演算部１４０
は発汗係数、休憩状況係数演算部１５０は休憩状況係数
を演算する。疲労度判定部１７０は、腰筋肉疲労度及び
各係数を乗じることで、運転時の腰筋肉疲労度を演算す
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、腰筋肉疲労判定装
置に係り、特に、車両走行時における運転者の腰筋肉の
疲労を判定するのに用いて好適な腰筋肉疲労判定装置に
関する。

【０００２】

【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】特開２
００１−１９８１１３号公報では、ストレス度、覚醒度
及び疲労度の関係式を予め記憶しておき、生理量に基づ
いてストレス度や覚醒度を演算し、演算されたストレス
度及び覚醒度と、上記関係式とを照合することで、疲労
度を演算する疲労度演算装置（以下「従来技術１」とい
う。）が開示されている。

【０００３】しかし、従来技術１は、ストレスや覚醒度
に基づいて精神的疲労度を推定するものであり、肉体的
疲労度を演算するものではない。

【０００４】特開平６−１４４０７１号公報では、運転
者の疲労度を推定し、推定された疲労度を用いて運転者
の疲労を軽減する運転者の疲労軽減装置（以下「従来技
術２」という。）が開示されている。

【０００５】従来技術２は、走行状態を検出すると共
に、運転動作頻度、環境調整動作頻度、体調調整動作頻
度、車両異様挙動頻度を計測し、これらの計測結果に基
づいて肉体的な疲労度を推定するものである。

【０００６】しかし、従来技術２は、身体の特定部分の
疲労度を推定するものではなく、運転者の全体的な疲労
度を推定するものである。また、従来技術２は、あく
び、くしゃみ等の頻度を計測しているものの肉体的疲労
に関係のある生理量については計測していなく、計測さ
れる情報のほとんどが車両に関する情報であるため、精
度よく疲労度を推定することができない問題がある。

【０００７】特開平１０−１６５３８０号公報では、心
拍又は血流脈圧を検知し、検知結果に基づくＲ波の時間
間隔を用いて疲労度を判定する疲労度判定方法及び疲労
度判定装置（以下「従来技術３」という。）が開示され
ている。

【０００８】しかし、従来技術３は、単にＲ波に基づい
て全体的な疲労度を判定しているに過ぎず、身体の特性
部分の疲労度を推定するものではない。

【０００９】本発明は、上述した課題を解決するために
提案されたものであり、身体的特徴を考慮して腰筋肉の
疲労を精度よく判定することができる腰筋肉疲労判定装
置を提供することを目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明は、
運転時間を計測する運転時間計測手段と、前記運転時間
計測手段により計測された運転時間、体重及び体脂肪に
基づいて、腰筋肉疲労度を演算する腰筋肉疲労度演算手
段と、を備えている。

【００１１】運転時間計測手段は、機器の運転時間を計
測する。ここで、機器の運転時間は、実際の運転時間に
限らず、例えば運転者が運転席に座った状態の時間であ
ってもよい。腰疲労度演算手段は、運転時間、体重及び
体脂肪に基づいて、腰筋肉疲労度を演算する。ここで、
体重及び体脂肪は、計測された値でもよいし、予め設定
された値でもよい。請求項１記載の発明によれば、この
ように身体的な個人情報である体重及び体脂肪、さらに
運転時間を用いて腰筋肉疲労度を演算するので、腰筋肉
にかかわる身体的特徴を考慮して、精度のよい腰筋肉疲
労度を求めることができる。

【００１２】請求項２記載の発明は、請求項１記載の発
明において、体重を計測する体重計測手段と、体脂肪を
計測する体脂肪計測手段と、を更に備え、前記腰筋肉疲
労度演算手段は、前記体重計測手段により計測された体
重と、前記体脂肪計測手段により計測された体脂肪とを
用いて、前記腰筋肉疲労度を演算することを特徴とす
る。

【００１３】請求項２記載の発明によれば、体重及び体
脂肪が予め設定されていなくても、体重及び体脂肪を計
測して腰筋肉疲労度を演算できるので、被験者が変わっ
ても、その被験者に対応した腰筋肉疲労度を求めること
ができる。

【００１４】請求項３記載の発明は、請求項１または２
記載の発明において、休憩状況を検出する休憩状況検出
手段を更に備え、前記腰筋肉疲労度演算手段は、前記休
憩状況検出手段により検出された休憩状況を更に用い
て、前記腰筋肉疲労度を演算することを特徴とする。

【００１５】休憩状況検出手段は、休憩状況として、例
えば休憩時間だけでなく、席を離れた状態又はリクライ
ニング状態などの休憩内容も検出できる。腰筋肉疲労の
回復は、休憩時間だけでなく休憩内容によって異なるか
らである。したがって、請求項３記載の発明によれば、
このような休憩状況を用いて腰筋肉疲労度を演算するの
で、休憩状況に応じた腰筋肉疲労の回復を考慮して、精
度よく腰筋肉疲労度を求めることができる。

【００１６】請求項４記載の発明は、請求項１から３の
いずれか１項記載の発明において、着座姿勢情報を含む
座り方情報を検出する座り方情報検出手段を更に備え、
前記腰筋肉疲労度演算手段は、前記座り方情報検出手段
により検出された座り方情報を更に用いて、前記腰筋肉
疲労度を演算することを特徴とする。

【００１７】座り方情報検出手段は、機器の運転時にお
ける被験者の座り方に関する座り方情報を検出する。座
り方情報としては、正しい座り方をしているか否かを示
す着座姿勢情報に限らず、座り方に影響を与える情報、
例えばシート種類、シート角度も含まれる。したがっ
て、請求項４記載の発明によれば、このような座り方情
報を用いて腰筋肉疲労度を演算するので、腰に直接影響
を与える座り方を考慮して、精度よく腰筋肉疲労度を求
めることができる。

【００１８】請求項５記載の発明は、請求項１から４の
いずれか１項記載の発明において、環境情報を検出する
環境情報検出手段を更に備え、前記腰筋肉疲労度演算手
段は、前記環境情報検出手段により検出された環境情報
を更に用いて、前記腰筋肉疲労度を演算することを特徴
とする。

【００１９】環境情報検出手段は、機器の環境情報、例
えば機器の外部環境情報や内部環境情報を検出する。外
部環境情報としては、請求項６記載のように、例えば気
象情報が該当する。内部環境情報としては、機器の座席
周辺に関する情報、例えば、機器の座席周辺の温度、被
験者と座席の接触温度などが該当する。したがって、請
求項５記載の発明によれば、このような環境情報を考慮
して腰筋肉疲労度を演算するので、被験者の腰に作用す
る外部や内部の環境情報を考慮して、高精度の腰筋肉疲
労度を求めることができる。

【００２０】請求項６記載の発明は、請求項５記載の発
明において、前記環境検出手段は、前記環境情報として
気象情報を検出し、前記腰筋肉疲労度演算手段は、前記
環境情報検出手段により検出された気象情報を用いて、
前記腰筋肉疲労度を演算することを特徴とする。

【００２１】請求項６記載の発明によれば、気象情報を
考慮して腰筋肉疲労度を演算するので、気象の影響を受
けて腰筋肉の負担が変わる場合でも、精度よく腰筋肉疲
労度を求めることができる。

【００２２】請求項７記載の発明は、請求項１から６の
いずれか１項記載の発明において、生理情報を検出する
生理情報検出手段を更に備え、前記腰筋肉疲労度演算手
段は、前記生理情報検出手段により検出された生理情報
の変化量を更に用いて、前記腰筋肉疲労度を演算するこ
とを特徴とする。

【００２３】生理情報検出手段は、被験者が実際に生じ
ているストレスを検出するために、被験者の生理情報を
検出する。生理情報としては、ストレスの影響を受けて
変動しやすい情報、例えば被験者の発汗、血流、心拍、
皮膚電気抵抗など、特に限定されるものではない。した
がって、請求項７記載の発明によれば、生理情報を用い
て腰筋肉疲労度を演算するので、被験者が実際に感じて
いるストレスを考慮して腰筋肉疲労度を求めることがで
きる。

【００２４】請求項８記載の発明は、請求項１から７の
いずれか１項記載の発明において、運転状態を検出する
運転状態検出手段を更に備え、前記腰筋肉疲労度演算手
段は、前記運転状態検出手段により検出された運転状態
を更に用いて、前記腰筋肉疲労度を演算することを特徴
とする。

【００２５】運転状態検出手段は、機器の実際の運転状
態を検出する。運転状態としては、機器の動作量、機器
に対する操作量が該当する。したがって、請求項８記載
の発明によれば、運転状態を考慮して腰筋肉疲労度を演
算するので、運転状態に応じた被験者の腰筋肉の負担を
考慮して、精度よく腰筋肉疲労度を求めることができ
る。

【００２６】

【発明の実施の形態】以下、本発明の好ましい実施の形
態について図面を参照しながら詳細に説明する。

【００２７】［第１の実施の形態］図１は、第１の実施
の形態に係る腰筋肉疲労判定装置の構成を示すブロック
図である。

【００２８】腰筋肉疲労判定装置は、ドライバの身体に
関する個人情報を検出する個人情報検出部１０と、車両
の走行状態を検出する走行状態検出部２０と、車両の環
境情報を検出する環境情報検出部３０と、ドライバの運
転ストレスを検出する運転ストレス検出部４０と、ドラ
イバの休憩状況を検出する休憩状況検出部５０と、各検
出結果に基づいて腰筋肉疲労度を演算する演算処理装置
１００とを備えている。

【００２９】個人情報検出部１０は、ドライバの個人情
報を検出するものとして、ドライバの体重を計測する体
重計１１と、ドライバの体脂肪を計測する体脂肪計１２
とを備えている。体重計１１は、例えば運転席のシート
の下に設置され、計測した体重を演算処理装置１００に
供給する。体脂肪計１２は、ハンドルの把持部に設けら
れ、計測した体脂肪を演算処理装置１００に供給する。

【００３０】走行状態検出部２０は、車速を検出する車
速センサ２１と、車両に生じる振動を計測する振動計２
２とを備えている。車速センサ２１は、例えば従動輪近
傍に設けられており、従動輪の回転速度に応じた車速を
検出し、検出した車速を演算処理装置１００に供給す
る。振動計２２は、例えばボデー本体に取り付けられ、
車体に生じる振動を計測し、計測した振動を演算処理装
置１００に供給する。

【００３１】環境情報検出部３０は、外気温度を検出す
る温度センサ３１と、外気湿度を検出する湿度センサ３
２と、日射量を計測する日射計３３と、フロントワイパ
ーのコントロールスイッチに基づいてフロントワイパー
の作動状況を検出するワイパー作動検出器３４とを備え
ている。

【００３２】温度センサ３１、湿度センサ３２及び日射
計３３は、それぞれの検出結果を演算処理装置１００に
供給する。ワイパー作動検出器３４は、例えばフロント
ワイパーのコントロールスイッチに基づいてフロントワ
イパーの作動状況、具体的にはパワーオフ（ＯＦＦ）、
間欠作動（ＩＮＴ）、ロー作動（ＬＯ）、ハイ作動（Ｈ
Ｉ）のいずれかを検出し、検出結果を演算処理装置１０
０に供給する。

【００３３】運転ストレス検出部４０は、ドライバの手
の発汗量を計測する発汗計４１を備えている。発汗計４
１は、ハンドルの把持部に設置され、ドライバの手の発
汗量を演算処理装置１００に供給する。

【００３４】休憩状況検出部５０は、運転席のシートベ
ルトが装着されたかを検出するシートベルトバックルス
イッチ５１と、運転席がリクライニングされたかを検出
するポジションセンサ５２とを備えている。シートベル
トバックルスイッチ５１及びポジションセンサ５２は、
検出結果を演算処理装置１００に供給する。

【００３５】図２は、演算処理装置１００の機能的な構
成を示すブロック図である。演算処理装置１００は、ド
ライバの個人情報を表す疲労度及び体脂肪係数を演算す
る個人情報演算部１１０と、車両の走行状態を表すスピ
ード係数及び振動係数を演算する走行状態演算部１２０
と、車両の環境情報を表す天候係数及び雨量係数を演算
する環境情報演算部１３０と、運転ストレスを表す発汗
係数を演算する運転ストレス演算部１４０と、休憩状況
係数を演算する休憩状況係数演算部１５０と、走行時の
ドライバの総合的な腰筋肉疲労度を判定する疲労度判定
部１７０とを備えている。

【００３６】以上のように構成された演算処理装置１０
０において、上述した各部は以下のような動作をするこ
とで、基準となる筋肉疲労度及びそれを補正するための
複数の係数を求めて、走行中のドライバの総合的な腰筋
肉疲労度を演算する。

【００３７】個人情報演算部１１０は、ドライバの体重
に基づく腰筋肉疲労度を演算する疲労度演算部１１１
と、ドライバの体脂肪に基づく体脂肪係数を演算する体
脂肪係数演算部１１２とを備えている。

【００３８】疲労度演算部１１１は、体重計１１によっ
て体重が計測されている時間を運転時間として計測す
る。なお、運転時間は、体重が計測されている時間に限
らず、車両が走行している時間、シートベルトが装着さ
れている時間など、特に限定されるものではない。

【００３９】そして、疲労度演算部１１１は、予め記憶
されている腰筋肉疲労度テーブルを参照して、体重計１
１で計測された体重と、体重計１１で体重が計測されて
いる時間（椅座時間）とに基づいて、ドライバが運転席
に安静に座っている時（以下「椅座安静時」という。）
の腰筋肉疲労度Ｄquietを演算し、演算した腰筋肉疲労
度Ｄquietを疲労度判定部１７０に供給する。

【００４０】図３は、疲労度演算部１１１に記憶されて
いる腰筋肉疲労度テーブルを示す図である。腰筋肉疲労
度テーブルは、ドライバの体重毎に、椅座安静時の腰筋
肉疲労度の経時変化を表している。腰筋肉疲労度テーブ
ルによれば、椅座安静時の腰筋肉疲労度は、体重が重く
なるに従って大きくなり、また時間が経過するに従って
大きくなっている。なお、図３では、体重が４０ｋｇ、
６０ｋｇ、８０ｋｇの場合のみを例示したが、他の体重
についても同様になっているのは勿論である。

【００４１】体脂肪係数演算部１１２は、予め記憶され
ている体脂肪テーブルを参照して、体脂肪計１２で計測
された体脂肪に対応する体脂肪係数Ｋbodyを演算し、演
算した体脂肪係数Ｋbodyを疲労度判定部１７０に供給す
る。

【００４２】図４は、体脂肪係数演算部１１２に記憶さ
れている体脂肪テーブルを示す図である。体脂肪テーブ
ルは、体脂肪基準値に対するドライバの体脂肪の度合を
体脂肪係数として表したものである。体脂肪テーブルに
よると、体脂肪係数は、ドライバの体脂肪が基準値近傍
の場合では約１になり、ドライバの体脂肪が所定値を超
えると急激に大きくなり、逆に、ドライバの体脂肪が他
の所定値未満になると急激に小さくなる。

【００４３】図５は、体重６０ｋｇのドライバについ
て、椅座安静時の腰筋肉疲労度Ｄquietと、当該腰筋肉
疲労度Ｄquietに体脂肪係数Ｋbodyを乗じて体脂肪補正
をしたときの腰筋肉疲労度の経時変化を示す図である。
同じ体重であっても体脂肪によって運転時の腰筋肉の負
担が異なる。ここでは、ドライバの体脂肪が体脂肪基準
値より大きいため、体脂肪補正後の腰筋肉疲労度は、椅
座安静時の腰筋肉疲労度Ｄquietよりも大きくなった。

【００４４】走行状態演算部１２０は、車速に基づいて
スピード係数を演算するスピード係数演算部１２１と、
車両の振動に基づいて振動係数を演算する振動係数演算
部１２２とを備えている。

【００４５】スピード係数演算部１２１は、予め記憶さ
れている車速テーブルを参照して、車速センサ２１で検
出された車速に対応するスピード係数Ｋspeedを演算
し、演算したスピード係数Ｋspeedを疲労度判定部１７
０に供給する。

【００４６】図６は、スピード係数演算部１２１に記憶
されている車速テーブルを示す図である。車速テーブル
によると、スピード係数は、車速がゼロの場合では１で
あるが、車速が大きくなるに従って大きな値になる。

【００４７】振動係数演算部１２２は、予め記憶されて
いる振動テーブルを参照して、振動計２２で検出された
振動に対応する振動係数Ｋvibを演算し、演算した振動
係数Ｋvibを疲労度判定部１７０に供給する。

【００４８】図７は、振動係数演算部１２２に記憶され
ている振動テーブルを示す図である。振動テーブルによ
ると、振動係数は、振動がゼロの場合では１であり、振
動が大きくなるに従って大きな値になる。

【００４９】図８は、体重６０ｋｇのドライバについ
て、椅座安静時の腰筋肉疲労度Ｄquietと、当該腰筋肉
疲労度Ｄquietにスピード係数Ｋspeed及び振動係数Ｋvi
bを乗じて走行状態補正した時（図中「運転時」）の腰
筋肉疲労度の経時変化を示す図である。車両走行時では
車速や振動は必ず検出されるので、腰筋肉疲労度は、椅
座安静時の腰筋肉疲労度よりも大きくなる。

【００５０】環境情報演算部１３０は、外気温度や外気
湿度等に基づいて天候係数を演算する天候係数演算部１
３１と、フロントワイパーの作動状況に基づいて雨量係
数を演算する雨量係数演算部１３２とを備えている。

【００５１】天候係数演算部１３１は、温度センサ３１
で検出された外気温度、湿度センサ３２で検出された外
気湿度、日射計３３で検出された日射量と、ワイパー作
動検出器３４で検出された作動状況に基づいて、晴れ、
曇り、雨、雪のいずれかの天気を推定する。天候係数演
算部１３１は、例えば、ワイパーがＯＦＦの場合では、
外気温度、外気湿度及び日照量に基づいて、晴れ又は曇
りであると推定する。また、ワイパーがＯＦＦでない場
合では、雨の検出の有無によって雨又は雪であると推定
する。

【００５２】そして、天候係数演算部１３１は、予め記
憶されている天気テーブルを参照して、推定された天気
に対応する天候係数Ｋweatherを演算し、演算した天候
係数Ｋweatherを疲労度判定部１７０に供給する。

【００５３】図９は、天候係数演算部１３１に記憶され
ている天気テーブルを示す図である。天気テーブルによ
ると、天候係数Ｋweatherは、晴れの場合は１、曇りの
場合は１．０２、雨の場合は１．０７、雪の場合は１．
１である。

【００５４】雨量係数演算部１３２は、ワイパー作動検
出器３４で検出された作動状況に基づいて雨量を推定す
る。例えば、パワーオフの場合では雨量はゼロであり、
間欠作動、ロー作動、ハイ作動についてはそれぞれ雨量
はＸ１、Ｘ２、Ｘ３（Ｘ１＜Ｘ２＜Ｘ３）である。そし
て、雨量係数演算部１３２は、予め記憶されている雨量
テーブルを参照して、推定された雨量に対応する雨量係
数Ｋrainを演算し、演算した雨量係数Ｋrainを疲労度判
定部１７０に供給する。

【００５５】図１０は、雨量係数演算部１３２に記憶さ
れている雨量テーブルを示す図である。雨量テーブルに
よると、雨量係数Ｋrainは、雨量が少ない場合では１で
あり、雨量が多くなるに従って大きな値になる。

【００５６】図１１は、体重６０ｋｇのドライバについ
て椅座安静時の腰筋肉疲労度Ｄquietと、当該腰筋肉疲
労度Ｄquietに天候係数Ｋweather及び雨量係数Ｋrainを
乗じて環境情報補正した時（図中「運転時」）の腰筋肉
疲労度の経時変化を示す図である。天候が晴れで雨量が
ゼロの場合は上記２つのグラフは一致するが、天候が悪
化すると、図１１に示すようになる。

【００５７】運転ストレス演算部１４０は、ドライバの
手の発汗量に基づいて発汗係数を演算する発汗係数演算
部１４１を備えている。

【００５８】発汗係数演算部１４１は、発汗計４１で検
出された発汗量を時間微分して発汗変化量を演算する。
そして、発汗係数演算部１４１は、予め記憶されている
発汗変化量テーブルを参照して、発汗変化量に対応する
発汗係数Ｋsweatを演算し、演算した発汗係数Ｋsweatを
疲労度判定部１７０に供給する。

【００５９】図１２は、発汗係数演算部１４１に記憶さ
れている発汗変化量テーブルを示す図である。発汗変化
量テーブルは、発汗変化量に対応する発汗係数Ｋsweat
を表すものである。発汗変化量テーブルによると、発汗
係数Ｋsweatは、発汗変化量がゼロの場合では１であ
り、発汗変化量が増加するに従って大きな値になり（最
大値１．２）、発汗変化量が減少するに従って小さな値
になる（最小値０．８）。

【００６０】図１３は、体重６０ｋｇのドライバについ
て、椅座安静時の腰筋肉疲労度Ｄquietと、当該腰筋肉
疲労度Ｄquietに発汗係数Ｋsweatを乗じて運転ストレス
補正した時（図中「運転時」）の腰筋肉疲労度の経時変
化を示す図である。同図はドライバの発汗量が増加した
場合であるので、椅座安静時に比べて運転時の腰筋肉疲
労度は大きくなっている。

【００６１】休憩状況係数演算部１５０は、休憩内容
（運転状態も含む。）を表す休憩係数を演算する休憩係
数演算部１５１と、ドライバの回復状態を表す休憩状況
係数を演算する演算部１５２とを備えている。

【００６２】休憩係数演算部１５１は、バックルスイッ
チ５１及びポジションセンサ５２の出力に基づいて、ド
ライバが同じ姿勢の状態（運転状態）であるか、リクラ
イニング状態であるか、運転席を離れて立っている状態
であるかを判定する。

【００６３】休憩係数演算部１５１は、具体的には、運
転席のシートベルトがバックルから外されてバックルス
イッチ５１がオンの場合では、立っている状態であると
判定する。バックルスイッチ５１がオフであり、かつポ
ジションセンサ５２のセンサ出力が例えば１２０度以上
の場合では、リクライニング状態であると判定する。バ
ックルスイッチ５１がオフであり、かつポジションセン
サ５２のセンサ出力が例えば１２０度未満の場合では、
運転状態であると判定する。なお、体重計１１で計測さ
れる体重がゼロになった場合に、ドライバは運転席を離
れたと判定してもよい。

【００６４】休憩係数演算部１５１は、予め記憶されて
いる休憩係数テーブルを参照して、上述のように判定さ
れた休憩内容に対応する休憩係数Ｋを演算し、演算した
休憩係数Ｋを演算部１５２に供給する。

【００６５】図１４は、休憩係数演算部１５１に記憶さ
れている休憩係数テーブルを示す図である。休憩係数テ
ーブルによると、休憩係数Ｋは、ドライバが同じ姿勢の
状態（運転状態）では“０”、リクライニング状態では
“０．５”、運転席から離れて立っている状態では
“１”である。

【００６６】演算部１５２は、休憩係数演算部１５１で
演算された休憩係数Ｋを用いて、休憩による腰筋肉の回
復状態を表す休憩状況係数Ｋrestを演算する。具体的に
は、腰筋肉疲労回復時間をＴ、休憩時間をｔとすると、
次の式に従って休憩状況係数Ｋrestを演算する。ただ
し、休憩状況係数Ｋrestは、０以上１以下である。

【００６７】Ｋrest＝１−Ｋ・（ｔ／Ｔ）＝０［（１−Ｋ・（ｔ／Ｔ））≦０の場合］ここで、休憩時間ｔは、休憩係数演算部１５１が休憩係
数“１”又は“０．５”を連続して出力する時間、つま
りシートベルトがバックルから外されている時間又は運
転席がリクライニングされている時間である。また、腰
筋肉疲労回復時間Ｔは、ドライバが運転席から離れて立
っているときに腰の筋肉疲労が回復する時間をいい、各
ドライバに合わせて任意に設定することができる。

【００６８】例えば、ドライバがシートベルトをバック
ルから外して運転席から離れた場合、休憩状況係数Ｋre
stは次のようになる。

【００６９】図１５は、休憩係数Ｋの経時変化を示す図
である。シートベルトをバックルに取り付けてから取り
外すまでの運転時間においては、休憩係数Ｋは０であ
る。そして、シートベルトをバックルから取り外してか
ら再び取り付けるまでの休憩時間においては、休憩係数
Ｋは１になる。このとき、筋肉疲労回復時間Ｔ＝２［時
間］とすると、各休憩状況係数Ｋrestは次のようにな
る。

【００７０】休憩時間ｔが１時間の場合：Ｋrest＝１−１・（１／２）＝０．５休憩時間ｔが２時間の場合：Ｋrest＝１−１・（２／２）＝０休憩時間ｔが４時間の場合：Ｋrest＝１−１・（４／２）→０そして、演算部１５２は、このようにして演算された休
憩状況係数Ｋrestを疲労度判定部１７０に供給する。

【００７１】図１６は、体重６０ｋｇのドライバについ
て、椅座安静時の腰筋肉疲労度Ｄquietに休憩状況係数
Ｋrestを乗じて休憩状況補正したときの腰筋肉疲労度の
経時変化を示す図である。点線より左側の運転時では、
シートベルトはバックルに取り付けられており、かつ運
転席はリクライニングされていない。したがって、休憩
係数＝０であり、休憩状況係数Ｋrest＝１になるので、
腰筋肉疲労度は休憩状況係数Ｋrestに影響されない。一
方、点線より右側の休憩時では、休憩状況係数Ｋrestは
１未満になるので、腰筋肉疲労度は休憩状況係数Ｋrest
に影響されて低下した。

【００７２】疲労度判定部１７０は、椅座安静時の腰筋
肉疲労度Ｄquiet、体脂肪係数Ｋbody、スピード係数Ｋs
peed、振動係数Ｋvib、天候係数Ｋweather、雨量係数Ｋ
rain、発汗係数Ｋsweat及び休憩状況係数Ｋrestに基づ
いて、運転時の総合的な腰筋肉疲労度Ｄdriveを判定す
る。

【００７３】運転時の総合的な腰筋肉疲労度Ｄdrive
は、関数ｆによって次のように表される。Ｄdrive＝ｆ（椅座安静時の腰筋肉疲労度，個人情報，
走行状態，環境情報，運転ストレス，休憩状況）本実施の形態では、椅座安静時の腰筋肉疲労度はＤquie
t、個人情報はＫbody、走行状態はＫspeed及びＫvib、
環境情報はＫweather及びＫrain、運転ストレスはＫswe
at、休憩状況はＫrestに対応する。

【００７４】具体的には、疲労度判定部１７０は、次の
式に従って、運転時の総合的な腰筋肉疲労度Ｄdriveを
演算する。

【００７５】Ｄdrive＝Ｄquiet・Ｋbody・Ｋspeed・Ｋvib ・Ｋweather・Ｋrain・Ｋsweat・Ｋrest 図１７は、運転時の総合的な腰筋肉疲労度Ｄdriveの経
時変化を示す図である。同図に示すように、腰筋肉疲労
度Ｄdriveは、椅座安静時の腰筋肉疲労度Ｄquietよりも
大きな値になり、休憩時間になると低下した。

【００７６】以上のように、第１の実施の形態に係る腰
筋肉疲労判定装置は、ドライバの体重に応じて椅座安静
時の腰筋肉疲労度Ｄquietを求め、ドライバの体脂肪を
考慮して腰筋肉疲労度を補正することにより、ドライバ
個人の身体的特徴に対応した高精度の腰筋肉疲労度を求
めることができる。

【００７７】また、腰筋肉疲労判定装置は、ドライバの
腰筋肉に影響を与える車両の走行状態、環境情報を用い
て腰筋肉疲労度を補正することもできるので、車両の走
行状態や環境情報が変化するような場合であっても、そ
の変化に追従して最適な腰筋肉疲労度を求めることがで
きる。

【００７８】さらに、腰筋肉疲労判定装置は、ドライバ
の運転ストレスを考慮して腰筋肉疲労度を補正すること
もできるので、精神的なストレスによって腰筋肉の疲労
が変化する場合であっても、その変化に追従して腰筋肉
疲労度を求めることができる。また、ドライバによって
運転ストレスは大きく異なるので、個人差が大きく現れ
る運転ストレスを考慮することで、個人の特性に対応し
た腰筋肉疲労度を求めることができる。

【００７９】さらに、腰筋肉疲労判定装置は、ドライバ
の休憩の有無や、どの様な状態で休憩しているかを考慮
して腰筋肉疲労度を補正するので、休憩があるたびに腰
筋肉疲労度の演算のやり直すことなく、精度よく腰筋肉
疲労度を求めることができる。

【００８０】［第２の実施の形態］つぎに、第２の実施
の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同
一の部位については同一の符号を付し、重複する記載は
省略する。

【００８１】図１８は、第２の実施の形態に係る腰筋肉
疲労判定装置の構成を示すブロック図である。第２の実
施の形態に係る腰筋肉疲労判定装置は、図１に示した構
成に加えて、ドライバの座り方に関する情報を検出する
座り方情報検出部６０を更に備えている。

【００８２】座り方情報検出部６０は、運転席の背もた
れのシート角度を検出するポジションセンサ６１と、運
転席のシート種類を検出するシート種類センサ６２と、
シートに対するドライバの座面や背面の圧力分布を計測
する圧力分布計６３とを備えている。

【００８３】ポジションセンサ６１は、休憩状況検出部
５０のポジションセンサ５２と同一のものであってよ
く、背面のシート角度を検出し、検出結果を演算処理装
置１００に供給する。

【００８４】シート種類センサ６２は、運転席のシート
が普通のシートであるか、疲労軽減シートであるか、そ
れらのシートの中間であるかを検出し、検出結果を演算
処理装置１００に供給する。なお、シート種類は、予め
設定しておいてもよい。

【００８５】圧力分布計６３は、ドライバが正しい姿勢
で座っているかを検出ためのものであり、ドライバの座
面や背面の圧力分布の計測結果を演算処理装置１００に
供給する。例えば、ドライバの座面や背面の圧力分布に
偏りがある場合ではドライバの運転姿勢は悪くなってお
り、座面や背面の圧力分布に偏りがない場合ではドライ
バの運転姿勢は標準である。

【００８６】図１９は、演算処理装置１００の機能的な
構成を示すブロック図である。演算処理装置１００は、
図２に示した構成に加えて、ドライバの座り方に関する
係数を演算する座り方演算部１６０を更に備えている。

【００８７】座り方演算部１６０は、シート角度を演算
するシート角度係数演算部１６１と、シート種類係数を
演算するシート種類係数演算部１６２と、姿勢係数を演
算する姿勢係数演算部１６３とを備えている。

【００８８】シート角度係数演算部１６１は、予め記憶
されているシート角度テーブルを参照して、ポジション
センサ６１で検出されたシート角度に対応するシート角
度係数Ｋseatを演算し、演算したシート角度係数Ｋseat
を疲労度判定部１７０に供給する。

【００８９】図２０は、シート角度係数演算部１６１に
記憶されているシート角度テーブルを示す図である。シ
ート角度テーブルによると、シート角度係数Ｋseatは、
０．９から１．０の範囲内の値である。シート角度が９
０度から大きくなるに従って、シート角度係数Ｋseatは
小さくなる。シート角度が１００度から１２０度におい
ては、シート角度係数Ｋseatは、最小値（０．９）にな
る。シート角度が１２０度以上になると、シート角度係
数Ｋseatは大きくなる。

【００９０】シート種類係数演算部１６２は、予め記憶
されているシート種類テーブルを参照して、シート種類
センサ６２で検出されたシート種類に対応するシート種
類係数Ｋkindを演算し、演算したシート種類係数Ｋkind
を疲労度判定部１７０に供給する。

【００９１】図２１は、シート種類係数演算部１６２に
記憶されているシート種類テーブルを示す図である。シ
ート種類テーブルによると、シート種類係数Ｋkindは、
普通シートの場合では１．０、疲労軽減シートの場合で
は０．８、中間シートの場合では０．９である。

【００９２】姿勢係数演算部１６３は、予め記憶されて
いる姿勢テーブルを参照して、圧力分布計６３で検出さ
れた圧力分布に対応する姿勢係数Ｋposeを演算し、演算
した姿勢係数Ｋposeを疲労度判定部１７０に供給する。

【００９３】図２２は、姿勢係数演算部１６３に記憶さ
れている姿勢テーブルを示す図である。姿勢テーブルに
よると、姿勢係数Ｋposeは、圧力分布に偏りがない場合
（普通の姿勢の場合）では１．０、圧力分布の偏りが大
きくなる（姿勢が悪くなる）に従って大きくなり、最大
値は１．２である。

【００９４】疲労度判定部１７０は、第１の実施の形態
で演算された運転時の腰筋肉疲労度Ｄdriveを用いると
共に、更に上述したシート角度係数Ｋseat、シート種類
係数Ｋkind、姿勢係数Ｋposeを用いて、次の式に従って
第２の腰筋肉疲労度Ｄdrive2を演算する。

【００９５】Ｄdrive2＝Ｄdrive・Ｋseat・Ｋkind・Ｋpose 以上のように、第２の実施の形態に係る腰筋肉疲労判定
装置は、ドライバの座り方に関するシート角度係数Ｋse
at、シート種類係数Ｋkind、姿勢係数Ｋposeを更に用い
て腰筋肉疲労度を演算することにより、シートの状態や
ドライバとシートとの関係を考慮して、第１の実施の形
態よりも精度のよい腰筋肉疲労度を求めることができ
る。

【００９６】［第３の実施の形態］つぎに、第３の実施
の形態について説明する。なお、上述した実施の形態と
同一の部位については同一の符号を付し、同一の部位に
ついての重複する記載は省略する。

【００９７】第３の実施の形態に係る腰筋肉疲労判定装
置は、第１の実施の形態と比較して個人情報検出部１０
及び個人情報演算部１１０の構成が異なっている。ここ
で、個人情報検出部１０及び個人情報演算部１１０は、
第１の実施の形態で示した機能を有すると共に、更に以
下のような機能を有している。

【００９８】個人情報検出部１０は、体重や体脂肪を計
測するだけではなく、更にドライバの座高を計測するこ
ともできる。また、個人情報検出部１０は、年齢や既往
症（例えば、腰痛やヘルニア等の腰に関する病気）を入
力することができるようになっている。そして、個人情
報検出部１０は、ドライバの座高、年齢及び既往症を個
人情報演算部１１０に供給する。

【００９９】個人情報演算部１１０は、図２３に示す座
高テーブル、図２４に示す年齢テーブル、図２５に示す
既往症テーブルを予め記憶している。座高テーブルによ
ると、座高係数は、例えば０．９から１．１までの値で
あり、座高が高くなるに従って増加する。年齢テーブル
によると、年齢係数は、例えば０．８から１．２までの
値であり、年齢が高くなるに従って増加する。既往症テ
ーブルによると、既往症係数は、腰に関する既往症がな
い場合では１であり、既往症がある場合では１．２であ
る。

【０１００】個人情報演算部１１０は、これらのテーブ
ルを参照して、ドライバの座高に対応する座高係数Ｋsi
tting-height、年齢に対応する年齢係数Ｋage及び既往
症に対応する既往症係数Ｋdiseaseを演算し、これらの
係数を疲労度判定部１７０に供給する。

【０１０１】疲労度判定部１７０は、第１の実施の形態
で演算された運転時の腰筋肉疲労度Ｄdriveを用いると
共に、更に上述した座高係数Ｋsitting-height、年齢係
数Ｋage及び既往症係数Ｋdiseaseを用いて、第３の腰筋
肉疲労度Ｄdrive3を演算する。

【０１０２】Ｄdrive3＝Ｄdrive・Ｋsitting-height・
Ｋage・Ｋdisease 以上のように、第３の実施の形態に係る腰筋肉疲労判定
装置は、ドライバの個人情報である座高係数Ｋsitting-
height、年齢係数Ｋage及び既往症係数Ｋdiseaseを用い
て腰筋肉疲労度を演算することにより、ドライバの身体
的特徴、年齢及び腰に関する既往症の有無を考慮して、
更に精度のよい腰筋肉疲労度を求めることができる。

【０１０３】［第４の実施の形態］つぎに、第４の実施
の形態について説明する。なお、上述した実施の形態と
同一の部位については同一の符号を付し、同一の部位に
ついての重複する記載は省略する。

【０１０４】第４の実施の形態に係る腰筋肉疲労判定装
置は、第１の実施の形態と比較して走行状態検出部２０
及び走行状態演算部１２０の構成が異なっている。ここ
で、走行状態検出部２０及び走行状態演算部１２０は、
第１の実施の形態で示した機能を有すると共に、更に以
下のような機能を有している。

【０１０５】走行状態検出部２０は、車速や振動の他
に、ドライバの単位時間当たりのブレーキ操作回数や、
単位時間当たりのステアリング操作回数を検出する。

【０１０６】走行状態演算部１２０は、図２６に示すブ
レーキ操作テーブル、図２７に示すステアリング操作テ
ーブルを予め記憶している。ブレーキ操作テーブルによ
ると、ブレーキ操作係数は、例えば１．０から１．１ま
での値であり、ブレーキ操作回数が多くなるに従って増
加する。ステアリング操作テーブルによると、ステアリ
ング操作係数は、例えば１．０から１．１までの値であ
り、ステアリング操作回数が多くなるに従って増加す
る。

【０１０７】走行状態演算部１２０は、これらのテーブ
ルを参照して、走行状態検出部２０で検出されたブレー
キ操作回数に対応するブレーキ操作係数Ｋbrakeを演算
し、ステアリング操作回数に対応するステアリング操作
係数Ｋsteeringを演算して、これらの係数を疲労度判定
部１７０に供給する。

【０１０８】疲労度判定部１７０は、第１の実施の形態
で演算された運転時の腰筋肉疲労度Ｄdriveを用いると
共に、更に上述したブレーキ操作係数Ｋbrake及びステ
アリング操作係数Ｋsteeringを用いて、第４の腰筋肉疲
労度Ｄdrive4を演算する。

【０１０９】Ｄdrive4＝Ｄdrive・Ｋbrake・Ｋsteering 以上のように、第４の実施の形態に係る腰筋肉疲労判定
装置は、走行状態を表すブレーキ操作係数Ｋbrake及び
ステアリング操作係数Ｋsteeringを更に用いて腰筋肉疲
労度を演算することにより、車両の走行状態の影響を考
慮して第１の実施の形態よりも精度のよい腰筋肉疲労度
を求めることができる。

【０１１０】［第５の実施の形態］つぎに、第５の実施
の形態について説明する。なお、上述した実施の形態と
同一の部位については同一の符号を付し、同一の部位に
ついての重複する記載は省略する。

【０１１１】第５の実施の形態に係る腰筋肉疲労判定装
置は、第１の実施の形態と比較して環境情報検出部３０
及び環境情報演算部１３０の構成が異なっている。

【０１１２】環境情報検出部３０は、霧が発生した時の
ドライバの視界、積雪時の積雪量、日射量及び外気温度
を検出することができる。なお、ドライバの視界は、例
えばＣＣＤイメージセンサの撮像出力やフォグランプの
点灯状況などに基づいて検出でき、また運転手が予め設
定しておいてもよい。また、積雪量は、ワイパーの作動
状況及びワイパーにかかる負荷に基づいて検出される。
環境情報演算部１３０は、図２８に示す視界テーブル、
図２９に示す積雪量テーブルを予め記憶している。視界
テーブルによると、視界係数は、例えば１．０から１．
１までの値であり、視界（霧）が多くなるに従って増加
する。積雪量テーブルによると、積雪量係数は、例えば
１．０から１．１までの値であり、積雪量が多くなるに
従って増加する。

【０１１３】環境情報演算部１３０は、さらに、図３０
に示す日射量テーブル、図３１に示す外気温度テーブル
を記憶している。日射量テーブルによると、日射量係数
は、例えば１．０から１．０５までの値であり、日射量
が多くなるに従って減少する。外気温度テーブルによる
と、外気温度係数は、例えば１．０から１．０５までの
値であり、外気温度が多くなるに従って減少する。

【０１１４】環境情報演算部１３０は、これらのテーブ
ルを参照して、環境情報検出部３０で検出された視界に
対応する視界係数Ｋsight、積雪量に対応する積雪量係
数Ｋsnow、日射量に対応する日射量係数Ｋsun、外気温
度に対応する外気温度係数Ｋtempを演算し、これらの係
数を疲労度判定部１７０に供給する。

【０１１５】疲労度判定部１７０は、第１の実施の形態
で演算された運転時の腰筋肉疲労度Ｄdriveを用いると
共に、更に上述した視界係数Ｋsight、積雪量係数Ｋsno
w、日射量係数Ｋsun及び外気温度係数Ｋtempを用いて、
第５の腰筋肉疲労度Ｄdrive5を演算する。

【０１１６】Ｄdrive5＝Ｄdrive・Ｋsight・Ｋsnow・Ｋ
sun・Ｋtemp以上のように、第５の実施の形態に係る腰
筋肉疲労判定装置は、車両の外部環境情報（気象情報）
である視界係数Ｋsight、積雪量係数Ｋsnow、日射量係
数Ｋsun及び外気温度係数Ｋtempを用いて腰筋肉疲労度
を演算することにより、気象情報がドライバの腰筋肉に
与える影響を考慮して、更に精度のよい腰筋肉疲労度を
求めることができる。

【０１１７】［第６の実施の形態］つぎに、第６の実施
の形態について説明する。なお、上述した実施の形態と
同一の部位については同一の符号を付し、同一の部位に
ついての重複する記載は省略する。

【０１１８】第６の実施の形態に係る腰筋肉疲労判定装
置は、第１の実施の形態と比較して環境情報検出部３０
及び環境情報演算部１３０の構成が異なっている。ここ
で、環境情報検出部３０及び環境情報演算部１３０は、
第１の実施の形態で示した機能を有すると共に、更に以
下のような機能を有している。

【０１１９】環境情報検出部３０は、第１及び第５の実
施の形態で示した車両の外部環境情報を検出するだけで
なく、車両の内部環境情報を検出することもできる。環
境情報検出部３０は、内部環境情報として具体的には、
車室内温度、シートとドライバの接触温度（以下、単に
「接触温度」という。）を検出する。

【０１２０】環境情報演算部１３０は、図３２に示す車
室内温度テーブル、図３３に示す接触温度テーブルを記
憶している。車室内温度テーブルによると、車室内温度
係数は、例えば１．０から１．０５までの値であり、車
室内温度が高くなるに従って減少する。また、接触温度
テーブルによると、接触温度係数は、例えば１．０から
１．０５までの値であり、車室内温度が高くなるに従っ
て減少する。

【０１２１】環境情報演算部１３０は、これらのテーブ
ルを参照して、環境情報検出部３０で検出された車室内
温度に対応する車室内温度係数Ｋroom-tempを演算し、
接触温度に対応する接触温度係数Ｋtouchを演算して、
疲労度判定部１７０に供給する。

【０１２２】疲労度判定部１７０は、第１の実施の形態
で演算された運転時の腰筋肉疲労度Ｄdriveを用いると
共に、更に上述した車室内温度係数Ｋroom-temp及び接
触温度係数Ｋtouchを用いて、第６の腰筋肉疲労度Ｄdri
ve6を演算する。

【０１２３】Ｄdrive6＝Ｄdrive・Ｋroom-temp・Ｋtouch 以上のように、第６の実施の形態に係る腰筋肉疲労判定
装置は、車両の内部環境情報である車室内温度係数Ｋro
om-temp及び接触温度係数Ｋtouchを用いて腰筋肉疲労度
を演算することにより、ドライバの運転環境を考慮し
て、更に精度のよい腰筋肉疲労度を求めることができ
る。

【０１２４】［第７の実施の形態］つぎに、第７の実施
の形態について説明する。なお、上述した実施の形態と
同一の部位については同一の符号を付し、同一の部位に
ついての重複する記載は省略する。

【０１２５】第７の実施の形態に係る腰筋肉疲労判定装
置は、第１の実施の形態と比較して運転ストレス検出部
４０及び運転ストレス演算部１４０の構成が異なってい
る。ここで、運転ストレス検出部４０及び運転ストレス
演算部１４０は、第１の実施の形態で示した機能を有す
ると共に、更に以下のような機能を有している。

【０１２６】運転ストレス検出部４０は、発汗量の他
に、ドライバの血流量を計測することができる。なお、
血流量を計測する計測器は、ハンドルの把持部に設けて
もよいし、ドライバに直接取り付けてもよい。

【０１２７】運転ストレス演算部１４０は、運転ストレ
ス検出部４０で検出された血流量を時間微分して血流変
化量を演算し、予め記憶されている図３４に示す血流変
化量テーブルを参照して、演算された血流変化量に対応
する血流変化量係数Ｋbloodを演算して、疲労度判定部
１７０に供給する。

【０１２８】ここで、血流変化量テーブルによると、血
流変化量係数Ｋbloodは、例えば０．９から１．１まで
の値であり、血流変化量が増加するに従って減少する。
なお、血流変化量係数Ｋbloodは、血流変化量がゼロの
場合では１である。

【０１２９】疲労度判定部１７０は、第１の実施の形態
で演算された運転時の腰筋肉疲労度Ｄdriveを用いると
共に、更に上述した血流変化量係数Ｋbloodを用いて、
第４の腰筋肉疲労度Ｄdrive7を演算する。

【０１３０】Ｄdrive7＝Ｄdrive・Ｋblood 以上のように、第７の実施の形態に係る腰筋肉疲労判定
装置は、運転ストレスを表す血流変化量係数Ｋbloodを
更に用いて腰筋肉疲労度を演算することにより、運転ス
トレスを更に詳細に考慮して、第１の実施の形態よりも
精度のよい腰筋肉疲労度を求めることができる。

【０１３１】［その他の実施の形態］本発明は、上述し
た実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範
囲に記載された範囲内で種々の変更を行うことができ
る。例えば、本発明は、各実施の形態を任意に組み合わ
せた場合にも適用することができる。

【０１３２】さらに、本発明は、上記各実施の形態にお
いて用いた多数の係数の中から任意の係数のみを選択
し、選択した係数と椅座安静時の腰筋肉疲労度とに基づ
いて、運転時の総合的な腰筋肉疲労度を求めてもよい。
なお、任意の係数については、固定値として予め用意し
てもよい。

【０１３３】上述した実施の形態において、説明で使用
した各テーブルは一例であり、各テーブルの縦軸や横軸
の値は特に限定されるものではないのは勿論である。ま
た、関数ｆの一例として腰筋肉疲労度と各係数を乗ずる
乗算式を用いて説明したが、その他の演算式を用いても
よい。

【０１３４】なお、本発明は、車両を運転する場合に限
らず、所定の機器を人が座った状態で操作（運転）する
場合であれば適用することができる。さらに、本発明
は、運転者の腰筋肉疲労度を求めるだけでなく、同乗者
の腰筋肉疲労度を求めることも可能である。

【０１３５】

【発明の効果】本発明に係る腰筋肉疲労判定装置は、計
測された運転時間、体重及び体脂肪に基づいて腰筋肉疲
労度を演算することにより、被験者の身体的特徴に合っ
た腰筋肉疲労度を求めることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の実施の形態に係る腰筋肉疲労判定装置の
構成を示すブロック図である。

【図２】演算処理装置の機能的な構成を示すブロック図
である。

【図３】疲労度演算部に記憶されている腰筋肉疲労度テ
ーブルを示す図である。

【図４】体脂肪係数演算部に記憶されている体脂肪テー
ブルを示す図である。

【図５】体重６０ｋｇのドライバについて、椅座安静時
の腰筋肉疲労度Ｄquietと、当該腰筋肉疲労度Ｄquietに
体脂肪係数Ｋbodyを乗じて体脂肪補正をしたときの腰筋
肉疲労度の経時変化を示す図である。

【図６】スピード係数演算部に記憶されている車速テー
ブルを示す図である。

【図７】振動係数演算部に記憶されている振動テーブル
を示す図である。

【図８】体重６０ｋｇのドライバについて、椅座安静時
の腰筋肉疲労度Ｄquietと、当該腰筋肉疲労度Ｄquietに
スピード係数Ｋspeed及び振動係数Ｋvibを乗じて走行状
態補正した時の腰筋肉疲労度の経時変化を示す図であ
る。

【図９】天候係数演算部に記憶されている天気テーブル
を示す図である。

【図１０】雨量係数演算部に記憶されている雨量テーブ
ルを示す図である。

【図１１】体重６０ｋｇのドライバについて椅座安静時
の腰筋肉疲労度Ｄquietと、当該腰筋肉疲労度Ｄquietに
天候係数Ｋweather及び雨量係数Ｋrainを乗じて環境情
報補正した時の腰筋肉疲労度の経時変化を示す図であ
る。

【図１２】発汗係数演算部に記憶されている発汗変化量
テーブルを示す図である。

【図１３】体重６０ｋｇのドライバについて、椅座安静
時の腰筋肉疲労度Ｄquietと、当該腰筋肉疲労度Ｄquiet
に発汗係数Ｋsweatを乗じて運転ストレス補正した時の
腰筋肉疲労度の経時変化を示す図である。

【図１４】休憩係数演算部に記憶されている休憩係数テ
ーブルを示す図である。

【図１５】休憩係数Ｋの経時変化を示す図である。

【図１６】体重６０ｋｇのドライバについて、椅座安静
時の腰筋肉疲労度Ｄquietに休憩状況係数Ｋrestを乗じ
て休憩状況補正したときの腰筋肉疲労度の経時変化を示
す図である。

【図１７】運転時の総合的な腰筋肉疲労度Ｄdriveの経
時変化を示す図である。

【図１８】第２の実施の形態に係る腰筋肉疲労判定装置
の構成を示すブロック図である。

【図１９】演算処理装置の機能的な構成を示すブロック
図である。

【図２０】シート角度係数演算部に記憶されているシー
ト角度テーブルを示す図である。

【図２１】シート種類係数演算部に記憶されているシー
ト種類テーブルを示す図である。

【図２２】姿勢係数演算部に記憶されている姿勢テーブ
ルを示す図である。

【図２３】座高テーブルを示す図である。

【図２４】年齢テーブルを示す図である。

【図２５】既往症テーブルを示す図である。

【図２６】ブレーキ操作テーブルを示す図である。

【図２７】ステアリング操作テーブルを示す図である。

【図２８】視界テーブルを示す図である。

【図２９】積雪量テーブルを示す図である。

【図３０】日射量テーブルを示す図である。

【図３１】外気温度テーブルを示す図である。

【図３２】車室内温度テーブルを示す図である。

【図３３】接触温度テーブルを示す図である。

【図３４】血流変化量テーブルを示す図である。

【符号の説明】

１０個人情報検出部２０走行状態検出部３０環境情報検出部４０運転ストレス検出部５０休憩状況検出部６０座り方情報検出部１００演算処理装置１１０個人情報演算部１２０走行状態演算部１３０環境情報演算部１４０運転ストレス演算部１５０休憩状況係数演算部１６０座り方演算部１７０疲労度判定部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続きＦターム(参考） 3D037 FA01 FA13 FA19 FA23 FA29 4C017 AA02 AA11 AA18 AA20 AB03 BC11 BD06 FF30 4C038 PP01 PQ03 PS00 PS01

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】運転時間を計測する運転時間計測手段
と、前記運転時間計測手段により計測された運転時間、体重
及び体脂肪に基づいて、腰筋肉疲労度を演算する腰筋肉
疲労度演算手段と、を備えた腰筋肉疲労判定装置。
【請求項２】体重を計測する体重計測手段と、体脂肪を計測する体脂肪計測手段と、を更に備え、前記腰筋肉疲労度演算手段は、前記体重計測手段により
計測された体重と、前記体脂肪計測手段により計測され
た体脂肪とを用いて、前記腰筋肉疲労度を演算すること
を特徴とする請求項１記載の腰筋肉疲労判定装置。
【請求項３】休憩状況を検出する休憩状況検出手段を
更に備え、前記腰筋肉疲労度演算手段は、前記休憩状況検出手段に
より検出された休憩状況を更に用いて、前記腰筋肉疲労
度を演算することを特徴とする請求項１または２記載の
腰筋肉疲労判定装置。
【請求項４】着座姿勢情報を含む座り方情報を検出す
る座り方情報検出手段を更に備え、前記腰筋肉疲労度演算手段は、前記座り方情報検出手段
により検出された座り方情報を更に用いて、前記腰筋肉
疲労度を演算することを特徴とする請求項１から３のい
ずれか１項記載の腰筋肉疲労判定装置。
【請求項５】環境情報を検出する環境情報検出手段を
更に備え、前記腰筋肉疲労度演算手段は、前記環境情報検出手段に
より検出された環境情報を更に用いて、前記腰筋肉疲労
度を演算することを特徴とする請求項１から４のいずれ
か１項記載の腰筋肉疲労判定装置。
【請求項６】前記環境検出手段は、前記環境情報とし
て気象情報を検出し、前記腰筋肉疲労度演算手段は、前記環境情報検出手段に
より検出された気象情報を用いて、前記腰筋肉疲労度を
演算することを特徴とする請求項５記載の腰筋肉疲労判
定装置。
【請求項７】生理情報を検出する生理情報検出手段を
更に備え、前記腰筋肉疲労度演算手段は、前記生理情報検出手段に
より検出された生理情報の変化量を更に用いて、前記腰
筋肉疲労度を演算することを特徴とする請求項１から６
のいずれか１項記載の腰筋肉疲労判定装置。
【請求項８】運転状態を検出する運転状態検出手段を
更に備え、前記腰筋肉疲労度演算手段は、前記運転状態検出手段に
より検出された運転状態を更に用いて、前記腰筋肉疲労
度を演算することを特徴とする請求項１から７のいずれ
か１項記載の腰筋肉疲労判定装置。