JP2006524157A - 車両内の搭乗者支援による装置を始動する方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、車両内、特に自動車内の搭乗者支援による装置を始動する方法に関し、その方法においては、少なくとも１人の車両搭乗者の、特に運転者の脳内電流信号を計測学的に検知する。車両搭乗者の意志を、脳内電流信号を用いることによって、リアルタイム処理で推定又は検知する。車両の現状を車両搭乗者の意志に沿った状態に修正する装置を、車両搭乗者の意志に基づき事前に始動する。

Description

本発明は、車両内の搭乗者支援による装置を始動する方法に関する。

ＤＥ １９８ ０１ ００９ Ｃ１によって、車両の運転者の緊急又はストレス状況を検知し、制動プロセスを始動又は実行するデバイスを作動し、サポートを行なう方法が知られている。そこでは、運転者の緊急又はストレス状況は、血圧の変化、及び／又は脈の変化、及び／又は瞳孔の変化、及び／又は顔面表情の変化、及び／又は眼瞼反射の変化、及び／又は筋肉の収縮、好ましくは手の筋肉の収縮、及び／又は表皮抵抗の変化、及び／又は汗の分泌の変化を検知するために供されるセンサーを用いて検知される。

運転者が緊急又はストレス状況にあるとき、前述の身体反応の１つが発生するまでの所要時間によって、サポートを行なう制動プロセスの始動に遅延が生じ、不都合となり得る。

さらに、ＤＥ １９７ ０２ ７４８ Ａｌによって、列車などの車両の添乗員の状態を、添乗員の脳内電流などをモニターすることによって検知することが知られている。
米国特許第６３４９２３１号明細書

本発明の目的は、車両内部の搭乗者支援手段を始動する方法を供することであり、すなわち、車両の運転者などの意志の発生と始動されるべき手段の間の時間間隔を短縮することで、事実上、遅延なしに前記手段を始動できる方法を供することである。

本発明によれば、上述の目的を達成するために、車両内部の搭乗者支援手段を始動する方法を提案し、すなわち、
−少なくとも１人の自動車搭乗者の、特に運転者の脳内電流信号を測定技術で検知し、
−脳内電流信号に基づき、自動車搭乗者の意志をリアルタイム処理で推定又は検知し、及び、
−自動車搭乗者の意志に基づき、車両の現状を、自動車搭乗者の意志に沿った状態に修正する装置を事前に始動する方法を提案する。

このＥＥＧに基づくＢＣＩアプローチのさらなる利点として、これらのＥＥＧデータは、本明細書に列挙される新規の応用例の他に、既に過去に確立されている、運転者が連続的に警戒監視するための種々の方法を統合一体化できるという、より広い汎用性について言及すべきである。

本発明の有益な実施例は、従属項に示した記載内容に従って具体的に行われる。

本発明によれば、搭乗者と運転者の動作固有の意志は、それぞれ、彼らの脳内電流に基づいて検知される。身体の二次反応の発生などで生じうる遅延を回避するために、この検知は可能な限り早期の時点に実行される。さらにまた、身体の二次反応を惹起しない意志も検知できる。例えば、脳内電流に基づき、運転者がどのように車両を操縦する意図を有するかを検知できるため、車両安定化システムをステアリング操作の型に合わせて最適な状態に調整することが可能となる。

したがって、本発明によれば、ＥＥＧ（脳波計測）、ＭＥＧ（脳磁図計測）、ＮＩＲＳ（近赤外分光計測）、ｆＭＲＩ（機能的磁気共鳴画像計測）、及び／又は、ＥＭＧ（筋電図計測）などによる脳内電流の評価を用いて、改良された運転者／車両インタフェースを供する車両用の方法を提案する。

本発明の方法が有する特性は、特に、非常に一般的な意味における運転者の態度、ならびに、特に運転者の反応エラー及び反応遅延が検知され、かつ分析され、車両安全を改善するための新規性を有する汎用機能として、下流に配設される安全システムに入力するために利用可能であることである。この方法を、車両において特に以下の目的のために用いることができる。

１．事故の予防安全手段
ａ）シートベルト自動締め付け
ｂ）座席の最適化
ｃ）制動／ステアリング動作を準備するための車両の反応性（ｒｅａｇｉｂｉｌｉｔｙ）の最適化
ｄ）すばやい判断が求められる場合に備えた車両動特性の事前最適化
ｅ）すべての備えうる安全対策など

２． デバイスで検知された危険な状況の運転者による検証
ａ）意志に対応する神経反射発生の検出
ｂ）状況のモデリング及び状況の検証など

３． 連続的警戒監視

本発明、本発明の基礎、及び主要な概念について、以下により詳細に記述する。

本発明は、脳生理学的知見と情報技術分野のアルゴリズミック開発の組み合わせで、マンマシンインタフェースの基本的に新規性を有する特性を可能とし、特に、本発明において、脳の信号のマシン関連制御コマンドへの直接変換の概念が、リアルタイム処理としての脳／コンピュータインタフェース（ＢＣＩ）において実現される。原則的に日常用途に適する無侵襲計測方法として、ミリ秒領域の時間分解能を有するマルチチャンネルＥＥＧなどを利用する。方法論的アプローチは、機械学習のロバストアルゴリズムと、人間と環境の間の心理生理的に明確な相互作用状況における意志の自然な挙動を表すＥＥＧの脳の信号の抽出、識別、分類に対する信号処理に基づいている。ここで用いられるＢＢＣＩ（ベルリンＢＣＩ）のさらなる特色は、ユーザに最適化されたトレーニング状況への適応性にある。このトレーニング状況では、他のＢＣＩ法とは対照的に、ユーザは、いくつかのトレーニングセッションを受ける必要がなく、学習アルゴリズムに対する始動材料を得るための約２０分間のただ１つの訓練を受けるのみである。（Ｂ． ブランケルツ、Ｇ． クリオ、Ｋ．−Ｒ． ミュラー著「Ｃｌａｓｓｉｆｙｉｎｇ Ｓｉｎｇｌｅ Ｔｒｉａｌ ＥＥＧ： Ｔｏｗａｒｄｓ Ｂｒａｉｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｉｎｇ（単一トライアルＥＥＧの分類：脳型コンピュータインタフェイシングに関して）、Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ １４」Ｔ． Ｇ． ディータリッヒ、Ｓ． ベッカー、Ｚ． ガラマニ編、ＭＩＴプレス（マサチューセッツ州ケンブリッジ、２００３年）１５７〜１６４ページ、及び、Ｇ． ドルンヘーゲ、Ｂ． ブランケルツ、Ｇ． クリオ、Ｋ．−Ｒ． ミュラー著「Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ Ｆｅａｔｕｒｅｓ ｆｏｒ ＢＣＩ（ＢＣＩに対する合成機能）、Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ １５」Ｓ． ベッカー、Ｓ． トルン、Ｋ． オーバマイヤ編、ＭＩＴプレス（マサチューセッツ州ケンブリッジ、２００３年）を参照のこと。)

ＢＣＩに関しては、麻痺患者への臨床利用の、特に、完全な対麻痺の事例への明確な国際的水準の応用事例が既存である。本発明は、運転者／車両インタフェースなどの通常存在するようなスピードが重視されるリアルタイム用途における可能性を初めて切り開き、新規性を有する秩序だったアプローチを実現する。

１．運転者の反応エラーと反応遅延の検出及び取り扱いに対する心理生理的研究において、ミリ秒領域の高時間分解能で平均値ではない個々の結果として運転者の神経反射による意志を検知すること、及び、変化する知覚の流れ（計器信号と同様のマルチモーダル環境情報）の中でそれらを分析することが、仮想運転シミュレーションと実際の運転状況の双方において今初めて可能となる。

２．運転者支援システムとして用いるとき、連続的に進行する（「進行中の」）運転者モデリングに対する新しい要素によって、「総合安全」の概念を強化することができる。
ａ）ＢＢＣＩがリアルタイム処理に適しているため、意志発生ならびに特定の動作への準備に対する（個々のイベントを識別可能な）ＥＥＧ相関は、事故予防安全を考慮する上で新規な入力値として有用であり、自動車などにおいて、モーター動力付きシートベルト締め付け、座席の最適化、又は制動／ステアリング操作準備のための車両反応性の最適化に用いることができる。
ｂ）さらに、危険の認識を可能な限り迅速に運転者によって「確認」するために、運転者の神経反射による意志決定の検出により、機械作動（光学式などの）方式で確認が実行され、対応する状況モデリングとの比較検証を可能とする。
ｃ）特に、運転者のＥＥＧ信号から神経反射による意志に対応する信号を抽出し、車両動特性の事前最適化のためにそれらを利用することにより、状況によって左右され法的に運転者の裁量に任される、非常ブレーキ操作と巧みなハンドル操作による回避操作との間の選択のような、すばやい判断が求められる選択を、運転者の実際の反応動作の一瞬前に予知できる。

Claims (12)

1. 少なくとも１人の車両搭乗者の、特に運転者の脳内電流信号を測定技術で検知し、
   脳内電流信号に基づき車両搭乗者の意志をリアルタイム処理で推定又は検知し、
   車両搭乗者の意志に基づき、車両の現状を車両搭乗者の意志に沿った状態に修正する装置を事前に始動する
   ことを特徴とする車両内、特に自動車内の搭乗者支援による装置を始動する方法。
2. 生理学的な前記信号を非侵襲的に検知することを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 脳内電流信号は、ＥＥＧ（脳波計測）、ＭＥＧ（脳磁図計測）、ＮＩＲＳ（近赤外分光計測）、ｆＭＲＩ（機能的磁気共鳴画像計測）、及び／又は、ＥＭＧ（筋電図計測）などから得られる脳内信号であることを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
4. 計測された前記信号のリアルタイム処理が信号処理及び／又は機械学習方法で実行されることにより、計測された前記信号は個々の信号として評価でき、車両搭乗者が大掛かりな訓練を受ける必要がないことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１つに記載の方法。
5. 計測された前記信号から適応型の特徴抽出を行なうための前記信号処理方法が以下の４つの機能、
   ａ）フィルタリング（空間的及び周波数領域の）ならびにダウンサンプリング、
   ｂ）分割及び投影、
   ｃ）空間的な寸法、時間的な寸法、又は空間時間的に複合した寸法の定量、
   ｄ）入力信号間のコヒーレンスの寸法（位相又はバンドエネルギーに関する）の定量、
   の各機能の中から選択され、又は任意の所望の組み合わせからなり、少なくとも以上の機能の１つを有することを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. フィルタリングが、以下の４つの機能、
   ａ）波束又はフーリエフィルタ（短時間）、
   ｂ）ＦＩＲ（有限インパルス応答）又はＩＩＲ（無限インパルス応答）フィルタ、
   ｃ）ラプラス及び共通平均参照フィルタ、
   ｄ）平滑法、
   の各機能の中から選択され、又は任意の所望の組み合わせからなり、少なくとも以上の機能の１つを有することを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. 分割及び投影が、それぞれ、以下の６つの機能、
   ａ）独立成分分析及び主要成分分析、
   ｂ）投影追跡技術、
   ｃ）疎分解技術、
   ｄ）共通空間パターン技術、
   ｅ）共通サブ空間分解技術、
   ｆ）（ベイズの）サブ空間正則化技術、
   の各機能の中から選択され、又は任意の所望の組み合わせからなり、少なくとも以上の機能の１つを有することを特徴とする請求項５に記載の方法。
8. 前記機械学習法が、分類及び／又は回帰分析からなり、特に、
   ａ）コアベースの線型及び非線型学習機械（例えば、サポートベクトル機械、Ｋｅｒｎ Ｆｉｓｈｅｒ、線形プログラミング機械）、
   ｂ）判別分析、
   ｃ）ニューロンネットワーク、
   ｄ）決定ツリー、
   ｅ）一般に信号処理で得られる特徴に対するすべての線型及び非線型分類法、
   を用いることを特徴とする請求項４、又は請求項４に従属する先行する請求項のいずれか１つに記載の方法。
9. 始動すべき前記装置が、
   ａ）シートベルト自動締め付け、
   ｂ）座席の最適化、
   ｃ）制動／ステアリング動作に備えた車両反応性の最適化、
   ｄ）走行安定性分析計算、
   ｅ）搭乗者のすばやい判断が求められる場合に備えた車両動特性の事前最適化、
   ｆ）すべての備えうる安全対策、
   などの事故予防を実行することを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１つに記載の方法。
10. 特に、反射による意志決定と状況モデリング及び状況検証との一致を検出することにより、脳内電流信号に基づいて意志を検知又は推定することが、デバイス検知された危険状況の確認に役立つことを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１つに記載の方法。
11. 連続的警戒監視下での利用と統合を特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１つに記載の方法。
12. 始動すべき前記装置は、複数の車両搭乗者の意志の平均に基づいて使用されることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１つに記載の方法。