JP2007236644A - Device and method for estimating motion sickness, and vehicle including the device - Google Patents

Device and method for estimating motion sickness, and vehicle including the device Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a device for estimating motion sickness, capable of correctly estimating the evaluation index of the motion sickness, and to provide its method and a vehicle including the device. <P>SOLUTION: The device includes: a vehicle motion detecting part 101 for detecting a vehicle action; a crew posture/constitution estimating part 103 for detecting an occupant posture; an occupant motion estimating part 104 for detecting the head action of the crew, based on the vehicle action and the crew posture; and a motion sickness estimating part 107 for estimating probability that the crew is suffering the motion sickness, based on the head action of the crew. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、乗り物酔い推定装置、乗り物酔い推定方法及び乗り物酔い推定装置付き車両の技術分野に属する。   The present invention belongs to the technical field of a motion sickness estimation device, a motion sickness estimation method, and a vehicle with a motion sickness estimation device.

従来の乗り物酔い推定装置では、検出した車両の加速度の積分値に基づいて乗員の乗り物酔い評価指数を算出している（例えば、特許文献１参照）。
特開２００４−２８６５０２号公報 In the conventional motion sickness estimation device, a passenger motion sickness evaluation index is calculated based on the detected integrated value of acceleration of the vehicle (see, for example, Patent Document 1).
JP 2004-286502 A

しかしながら、上記従来技術にあっては、下記に示す課題があった。すなわち、乗員の乗り物酔いは主に頭部の挙動によって生じるが、乗車位置やシートベルト等による拘束の有無によって頭部の挙動は変化する。そのため、車両の加速度のみから頭部の挙動を推定するのは困難であり、乗り物酔いの評価指標を正しく計測できないおそれがある。   However, the above prior art has the following problems. That is, the motion sickness of the occupant is mainly caused by the behavior of the head, but the behavior of the head changes depending on the boarding position and the presence or absence of restraint by a seat belt or the like. Therefore, it is difficult to estimate the behavior of the head from only the acceleration of the vehicle, and there is a possibility that the motion sickness evaluation index cannot be measured correctly.

本発明に上記問題に着目してなされたもので、その目的とするところは、乗り物酔いの評価指標を正しく推定できる乗り物酔い推定装置、乗り物酔い推定方法及び乗り物酔い推定装置付き車両を提供することである。   An object of the present invention is to provide a motion sickness estimation device, a motion sickness estimation method, and a vehicle with motion sickness estimation device capable of correctly estimating an evaluation index of motion sickness. It is.

上述の目的を達成するため、本発明では、
乗員の乗員運動を検出する乗員運動検出手段と、
前記乗員運動に基づいて、前記乗員が乗り物酔いをしている可能性を推定する乗り物酔い推定手段と、
を備えることを特徴とする。 In order to achieve the above object, the present invention provides:
Occupant motion detection means for detecting the occupant motion of the occupant;
Motion sickness estimation means for estimating the possibility that the passenger is in motion sickness based on the passenger motion;
It is characterized by providing.

本発明の乗り物酔い推定装置では、乗り物酔いの程度を決める乗員自身の動きに基づいて乗り物酔いを推定するため、乗員の乗り物酔いの評価指標を正しく推定することができる。   In the motion sickness estimation apparatus according to the present invention, since motion sickness is estimated based on the motion of the occupant who determines the degree of motion sickness, the evaluation index of the motion sickness of the occupant can be correctly estimated.

以下、本発明を実施するための最良の形態を、実施例１〜３に基づいて説明する。   Hereinafter, the best mode for carrying out the present invention will be described based on Examples 1 to 3.

まず、構成を説明する。
図１は、実施例１の乗り物酔い推定装置付き車両を示す図である。
実施例１の車両は、表示装置１と、車両動センサ２と、体圧センサ３と、クッション角度センサ４ａと、クッション角度アクチュエータ４ｂと、バックレスト角度センサ５ａと、バックレスト角度アクチュエータ５ｂと、サイドサポートアクチュエータ６と、コントローラ７と、を備えている。 First, the configuration will be described.
FIG. 1 is a diagram illustrating a vehicle with a motion sickness estimation device according to a first embodiment.
The vehicle of the first embodiment includes a display device 1, a vehicle motion sensor 2, a body pressure sensor 3, a cushion angle sensor 4a, a cushion angle actuator 4b, a backrest angle sensor 5a, and a backrest angle actuator 5b. A side support actuator 6 and a controller 7 are provided.

表示装置１は、乗り物酔い推定結果をドライバに表示する。
車両動センサ２は、車両の並進運動及び回転運動を検出する。
体圧センサ３は、シート８に作用する乗員の体圧分布を検出する。 The display device 1 displays the motion sickness estimation result to the driver.
The vehicle motion sensor 2 detects translational motion and rotational motion of the vehicle.
The body pressure sensor 3 detects the body pressure distribution of the occupant acting on the seat 8.

クッション角度センサ４ａは、シートクッション角度を検出する。
クッション角度アクチュエータ４ｂは、シートクッション角度を変更する。
バックレスト角度センサ５ａは、バックレスト角度を検出する。
バックレスト角度アクチュエータ５ｂは、バックレスト角度を変更する。
サイドサポートアクチュエータ６は、シート８のサイドサポートの形状を変更する。 The cushion angle sensor 4a detects the seat cushion angle.
The cushion angle actuator 4b changes the seat cushion angle.
The backrest angle sensor 5a detects a backrest angle.
The backrest angle actuator 5b changes the backrest angle.
The side support actuator 6 changes the shape of the side support of the seat 8.

コントローラ７は、車両動センサ２、体圧センサ３、クッション角度センサ４ａ、バックレスト角度センサ５ａの検出値に基づいて、クッション角度アクチュエータ４ｂ、バックレスト角度アクチュエータ５ｂ、サイドサポートアクチュエータ６を駆動制御する。また、コントローラ７は、各センサの検出値に応じて、トランスミッション９のシフトスケジュールを変更し、エンジントルクを制御する。   The controller 7 drives and controls the cushion angle actuator 4b, the backrest angle actuator 5b, and the side support actuator 6 based on the detection values of the vehicle motion sensor 2, the body pressure sensor 3, the cushion angle sensor 4a, and the backrest angle sensor 5a. Moreover, the controller 7 changes the shift schedule of the transmission 9 according to the detection value of each sensor, and controls an engine torque.

図２は、実施例１の乗り物酔い推定装置の制御ブロック図である。
実施例１の乗り物酔い推定装置１００は、車両運動検出部（車両挙動検出手段）１０１と、姿勢データ計測部１０２と、乗員姿勢・体格推定部（乗員姿勢検出手段）１０３と、乗員運動推定部（乗員運動検出手段）１０４と、周波数重み付け部（周波数重み付け手段）１０５と、視界条件判定部１０６と、乗り物酔い推定部（乗り物酔い推定手段）１０７と、結果表示部（報知手段）１０８と、車両動特性変更部１０９と、シート形状変更部１１０と、を備えている。 FIG. 2 is a control block diagram of the motion sickness estimation apparatus according to the first embodiment.
The motion sickness estimation apparatus 100 according to the first embodiment includes a vehicle motion detection unit (vehicle behavior detection unit) 101, an attitude data measurement unit 102, an occupant posture / physique estimation unit (occupant posture detection unit) 103, and an occupant motion estimation unit. (Occupant motion detection means) 104, frequency weighting section (frequency weighting means) 105, visibility condition determination section 106, motion sickness estimation section (vehicle motion sickness estimation means) 107, result display section (notification means) 108, A vehicle dynamic characteristic changing unit 109 and a seat shape changing unit 110 are provided.

車両運動検出部１０１は、図１の車両動センサ２に相当し、車両の並進運動及び回転運動を検出する。
姿勢データ計測部１０２は、図１のクッション角度センサ４ａ、バックレスト角度センサ５ａ、体圧センサ３に相当し、シートクッション角度やバックレスト角度、体圧分布を計測する。 The vehicle motion detection unit 101 corresponds to the vehicle motion sensor 2 in FIG. 1 and detects the translational motion and the rotational motion of the vehicle.
The posture data measurement unit 102 corresponds to the cushion angle sensor 4a, the backrest angle sensor 5a, and the body pressure sensor 3 in FIG. 1, and measures the seat cushion angle, the backrest angle, and the body pressure distribution.

乗員姿勢・体格推定部１０３は、姿勢データから乗員の着座姿勢及び体格を推定する。
乗員運動推定部１０４は、車両運動情報と乗員姿勢・体格情報とから着座している乗員の頭部運動を推定する。
周波数重み付け部１０５は、推定された乗員頭部運動に対して乗り物酔いの周波数感受性を表す周波数重み付けを行う。 The occupant posture / physique estimation unit 103 estimates the sitting posture and physique of the occupant from the posture data.
The occupant motion estimation unit 104 estimates the head motion of the seated occupant from the vehicle motion information and the occupant posture / physique information.
The frequency weighting unit 105 performs frequency weighting representing the frequency sensitivity of motion sickness to the estimated occupant head movement.

視界条件判定部１０６は、乗員姿勢・体格推定結果から乗員が外の景色を見ることができるか否かという視界条件を判定する。
乗り物酔い推定部１０７は、周波数重み付けを行った乗員頭部運動と、視界条件とから乗り物酔い推定を行う。 The visibility condition determination unit 106 determines the visibility condition whether or not the occupant can see the outside scenery from the occupant posture / physique estimation result.
The motion sickness estimation unit 107 performs motion sickness estimation from the occupant head motion subjected to frequency weighting and the visibility condition.

乗員姿勢・体格推定部１０３、乗員運動推定部１０４、周波数重み付け部１０５、視界条件判定部１０６、乗り物酔い推定部１０７は、図１のコントローラ７のプログラムとして構成されている。
結果表示部１０８は、図１の表示装置１に相当し、乗り物酔い推定結果を運転者に提示する。 The occupant posture / physique estimation unit 103, the occupant motion estimation unit 104, the frequency weighting unit 105, the visibility condition determination unit 106, and the motion sickness estimation unit 107 are configured as a program of the controller 7 in FIG.
The result display unit 108 corresponds to the display device 1 of FIG. 1 and presents the motion sickness estimation result to the driver.

車両動特性変更部１０９は、図１のトランスミッション９に相当し、乗り物酔い推定結果に基づいて、車両の動特性を変更する。
シート形状変更部１１０は、図１のクッション角度アクチュエータ４ｂ、バックレスト角度アクチュエータ５ｂ、サイドサポートアクチュエータ６に相当し、乗り物酔い推定結果に基づいて、シート形状を変更する。
車両動特性変更部１０９とシート形状変更部１１０により、車両特性変更手段が構成される。 The vehicle dynamic characteristic changing unit 109 corresponds to the transmission 9 in FIG. 1 and changes the dynamic characteristic of the vehicle based on the motion sickness estimation result.
The seat shape changing unit 110 corresponds to the cushion angle actuator 4b, the backrest angle actuator 5b, and the side support actuator 6 in FIG. 1, and changes the seat shape based on the motion sickness estimation result.
The vehicle dynamic characteristic changing unit 109 and the seat shape changing unit 110 constitute a vehicle characteristic changing unit.

［乗り物酔い推定制御処理］
図３は、実施例１の乗り物酔い推定装置１００で実行される乗り物酔い推定制御処理の流れを示すフローチャートで、以下、各ステップについて説明する。 [Motion sickness estimation control process]
FIG. 3 is a flowchart illustrating the flow of motion sickness estimation control processing executed by the motion sickness estimation apparatus 100 according to the first embodiment. Each step will be described below.

ステップS10では、イグニッションSWがONであるか否かを判定する。YESの場合にはステップS20へ移行し、NOの場合にはステップS10が繰り返される。   In step S10, it is determined whether or not the ignition SW is ON. If YES, the process proceeds to step S20. If NO, step S10 is repeated.

ステップS20では、車両の動特性を初期状態にリセットするとともにフラグをFc=0に設定し、ステップS30へ移行する。   In step S20, the dynamic characteristics of the vehicle are reset to the initial state, the flag is set to Fc = 0, and the process proceeds to step S30.

ステップS30では、乗員姿勢フラグをFp=0に設定し、ステップS40へ移行する。   In step S30, the occupant posture flag is set to Fp = 0, and the process proceeds to step S40.

ステップS40では、シートクッション角度やバックレスト角度、シートベルト等による拘束状態、体圧分布を計測し、ステップS50へ移行する。   In step S40, the seat cushion angle, the backrest angle, the restraint state by the seat belt and the body pressure distribution are measured, and the process proceeds to step S50.

ステップS50では、乗員の着座姿勢を推定し、ステップS60へ移行する。   In step S50, the sitting posture of the occupant is estimated, and the process proceeds to step S60.

ステップS60では、乗員の体格を推定し、ステップS70へ移行する。   In step S60, the occupant's physique is estimated, and the routine proceeds to step S70.

ステップS70では、乗員頭部動を推定するために使用する乗員モデル（計算モデル）を決定し、ステップS80へ移行する。   In step S70, an occupant model (calculation model) used for estimating the occupant head movement is determined, and the process proceeds to step S80.

ステップS80では、ステップS50及びステップS60で推定された着座姿勢及び体格と、予め用意された該車両に乗車した乗員の姿勢・体格と車外風景の見易さとの関係を示すデータベースとから、乗員の視界条件を決定し、ステップS90へ移行する。   In step S80, from the seating posture and physique estimated in step S50 and step S60, and a database indicating the relationship between the posture and physique of the occupant riding in the vehicle prepared in advance and the visibility of the scenery outside the vehicle, The visibility condition is determined, and the process proceeds to step S90.

ステップS90では、車両の並進動及び回転動を測定し、ステップS100へ移行する。   In step S90, the translational motion and rotational motion of the vehicle are measured, and the process proceeds to step S100.

ステップS100では、ステップS90で測定した車両データ（車両の並進動及び回転動）とステップS70で決定した乗員モデルとを用いて乗員頭部動を推定し、ステップS110へ移行する。   In step S100, the occupant head movement is estimated using the vehicle data (translation and rotation movement of the vehicle) measured in step S90 and the occupant model determined in step S70, and the process proceeds to step S110.

ステップS110では、ステップS100で推定された乗員頭部動データに対し乗り物酔いの周波数感受性を表す周波数重み付けを行い、ステップS120へ移行する。   In step S110, frequency weighting representing the frequency sensitivity of motion sickness is performed on the occupant head movement data estimated in step S100, and the process proceeds to step S120.

ステップS120では、ステップS110で重み付けした乗員頭部動データと、ステップS80で決定した視界条件とから乗り物酔い推定値Sを算出し、ステップS130へ移行する。   In step S120, the motion sickness estimated value S is calculated from the occupant head movement data weighted in step S110 and the visibility condition determined in step S80, and the process proceeds to step S130.

ステップS130では、ステップS120で得られた推定値を結果表示部１０８に表示してドライバに乗員の乗り物酔いの程度を知らせ、ステップS140へ移行する。   In step S130, the estimated value obtained in step S120 is displayed on the result display unit 108 to inform the driver of the degree of motion sickness of the occupant, and the process proceeds to step S140.

ステップS140では、ステップS130で推定した乗り物酔い推定値Sが所定値S0を超えているか否かを判定する。YESの場合にはステップS150へ移行し、NOの場合にはステップS170へ移行する。 In step S140, motion sickness estimates S estimated in step S130 it is determined whether it exceeds a predetermined value S 0. If YES, the process moves to step S150, and if NO, the process moves to step S170.

ステップS150では、フラグFcが0であるか否かを判定する。YESの場合にはステップS160へ移行し、NOの場合にはステップS170へ移行する。   In step S150, it is determined whether or not the flag Fc is zero. If YES, the process moves to step S160, and if NO, the process moves to step S170.

ステップS160では、乗り物酔いを低減するため穏やかな加速が可能となるように車両の加速特性（トランスミッションのシフトスケジュール）を変更し、ステップS170へ移行する。具体的には、通常のシフトスケジュールよりも高めのギアを使用するように変更することで、加速時に生じる加速度の大きさを抑制する。   In step S160, the vehicle acceleration characteristic (transmission shift schedule) is changed so that gentle acceleration is possible to reduce motion sickness, and the process proceeds to step S170. Specifically, the magnitude of acceleration that occurs during acceleration is suppressed by changing to use a gear that is higher than the normal shift schedule.

ステップS170では、ステップS130で推定した乗り物酔い推定値Sが所定値S1（>S0）を超えているか否かを判定する。YESの場合にはステップS180へ移行し、NOの場合にはステップS200へ移行する。 In step S170, it is determined whether or not the motion sickness estimated value S estimated in step S130 exceeds a predetermined value S 1 (> S 0 ). If YES, the process moves to step S180, and if NO, the process moves to step S200.

ステップS180では、フラグFpが0であるか否かを判定する。YESの場合にはステップS190へ移行し、NOの場合にはステップS200へ移行する。   In step S180, it is determined whether or not the flag Fp is zero. If YES, the process moves to step S190, and if NO, the process moves to step S200.

ステップS190では、乗り物酔いの原因となる頭部動を抑制するために、シートクッション、バックレストのサイドサポートの形状及び座面角度を変更することで乗員拘束性を増加させ、ステップS200へ移行する。   In step S190, in order to suppress the head movement that causes motion sickness, the occupant restraint is increased by changing the shape and seating surface angle of the seat cushion and the backrest, and the process proceeds to step S200.

ステップS200では、イグニッションSWがOFFであるかを判定する。YESの場合には本制御を終了し、NOの場合にはステップS40へ移行する。   In step S200, it is determined whether the ignition SW is OFF. If YES, this control is terminated, and if NO, the process proceeds to step S40.

［乗り物酔い推定制御動作］
乗員の乗り物酔い推定値Sが所定値S0を越える場合には、図３のフローチャートにおいて、ステップS10→ステップS20→ステップS30→ステップS40→ステップS50→ステップS60→ステップS70→ステップS80→ステップS90→ステップS100→ステップS110→ステップS120→ステップS130→ステップS140→ステップS150→ステップS160へと進む流れとなり、ステップS160では、トランスミッション９のシフトスケジュールが変更され、乗り物酔いを低減する穏やかな加速特性が設定される。 [Motion sickness estimation control]
If the passenger motion sickness estimated value S exceeds the predetermined value S 0 , step S10 → step S20 → step S30 → step S40 → step S50 → step S60 → step S70 → step S80 → step S90 in the flowchart of FIG. -> Step S100-> Step S110-> Step S120-> Step S130-> Step S140-> Step S150-> Step S160 The flow proceeds to Step S160. In Step S160, the shift schedule of the transmission 9 is changed, and a gentle acceleration characteristic that reduces motion sickness is obtained. Is set.

さらに、乗員の乗り物酔い推定値Sが所定値S1を越える場合には、ステップS170→ステップS180→ステップS190へと進み、ステップS190では、シートクッション、バックレストのサイドサポートの形状及び座面角度が変更され、乗り物酔いの原因となる頭部動が抑制される。 Further, when the occupant of the motion sickness estimate S exceeds a predetermined values S 1, the process proceeds to step S170 → step S180 → step S190, in step S190, the seat cushion, the shape and seat cushion angle of the side support of the backrest It is changed and head movement that causes motion sickness is suppressed.

次に、実施例１の乗り物酔い推定装置１００による乗り物酔い推定作用を説明する。
［乗員頭部動に基づく乗り物酔い推定作用］
図４には、加速度波形に対する周波数重み付け特性を示す。
上下方向の揺動による動揺病の定量評価指標としては、Motion sickness dose value (MSDV)が規定さている。

Figure 2007236644
ただし、ａw(t)は周波数重み付け後加速度，Tは暴露時間(sec)である。 Next, the motion sickness estimation action by the motion sickness estimation apparatus 100 according to the first embodiment will be described.
[Emotional motion sickness estimation action based on passenger head movement]
FIG. 4 shows frequency weighting characteristics for the acceleration waveform.
Motion sickness dose value (MSDV) is defined as a quantitative evaluation index of motion sickness caused by vertical swing.
Figure 2007236644
 Where a w (t) is the frequency-weighted acceleration and T is the exposure time (sec).

上式は、人間の動揺病に対する周波数感受性に対応する周波数重み付けと、時間の経過に伴う動揺病発症率の増加に対応する加速度波形の積分とから構成されており、MSDVの値が大きくなると動揺病発症確率が高くなる。   The above equation is composed of frequency weighting corresponding to human frequency sensitivity to motion sickness and integration of acceleration waveform corresponding to increase in motion sickness incidence with time, and when MSDV value increases The probability of disease onset increases.

図５には、実車走行実験により得られた、車酔い官能評点と、上記方向別の周波数重み付けを用いて算出した車両フロア及び乗員頭部のMSDVとの相関係数を示す。これよりロール方向を除き、フロア振動と車酔い評点との間には正の相関は見られず、また相関係数の絶対値も小さなものとなった。一方、頭部動では左右、上下、前後方向に比較的高い正の相関が見られた。   FIG. 5 shows a correlation coefficient between the car sickness sensory score obtained by an actual vehicle running experiment and the MSDV of the vehicle floor and the occupant head calculated using the frequency weighting for each direction. From this, except for the roll direction, there was no positive correlation between floor vibration and car sickness score, and the absolute value of the correlation coefficient was also small. On the other hand, the head movement showed a relatively high positive correlation in the left-right, up-down, and front-back direction.

図６は、車酔いの実験結果を重回帰分析し、左右方向と前後方向の頭部動より求めたMSDVにより、車酔い推定値を求めたものを横軸にとり、車酔い評点実測値を縦軸にとったグラフである。図６に示すように、頭部左右方向と頭部前後方向のMSDVを用いて、車酔い評点を推定可能であることが分った（R=0.77）。
以上の結果から、乗り物酔い、特に車酔いの定量評価には、車両のフロアではなく、乗員頭部のデータの使用が適していることがわかる。 Figure 6 shows the result of multiple regression analysis of the results of car sickness experiments, MSDV obtained from left and right and back and forth head movements, and the results of car sickness estimates obtained on the horizontal axis. It is a graph taken on the axis. As shown in FIG. 6, it was found that the car sickness score can be estimated using MSDV in the head lateral direction and the head longitudinal direction (R = 0.77).
From the above results, it can be seen that the use of data on the head of the occupant, not the floor of the vehicle, is suitable for quantitative evaluation of motion sickness, particularly car sickness.

そこで、実施例１の車酔い推定装置１００では、乗員の頭部の加速度を検出し、頭部の加速度に基づいて、乗員が乗り物酔いしている可能性を推定するようにした。そのため、車両のフロアの加速度に基づいて車酔いを推定する場合と比較して、乗員の乗り物酔いの評価指標を正しく推定できる。   Therefore, in the car sickness estimation device 100 of the first embodiment, the acceleration of the head of the occupant is detected, and the possibility that the occupant is motion sick is estimated based on the acceleration of the head. Therefore, compared with the case where the motion sickness is estimated based on the acceleration of the vehicle floor, the occupant's motion sickness evaluation index can be correctly estimated.

［前方視界に基づく乗り物酔い推定作用］
車酔いには視界が影響し、車酔い抑制には外部視界、特に前方風景の見え方が重要であることがわかっている。従って、乗員頭部動が同じ場合でも、視界条件が異なると酔いの程度も大きく異なるため、実施例１のように視界条件をパラメータの一つとして車酔いを推定することで、推定精度の向上を図ることができる。 [Motion sickness estimation action based on forward view]
It is known that visibility affects car sickness, and external visibility, especially the appearance of the front scenery, is important for suppressing car sickness. Therefore, even if the occupant head movement is the same, the degree of sickness varies greatly depending on the visibility condition. Therefore, the estimation accuracy is improved by estimating the motion sickness with the visibility condition as one of the parameters as in the first embodiment. Can be achieved.

［車両運動と乗員姿勢とに基づく頭部動推定作用］
実施例１では、車両データ（並進動及び回転道）と乗員姿勢とに基づいて頭部の加速度を推定する。すなわち、車両動に対する頭部の加速度は、乗員姿勢によって異なるため、車両動と乗員姿勢とから頭部の加速度を推定することで、頭部の加速度を精度良く推定することが可能となる。 [Head movement estimation based on vehicle motion and passenger posture]
In the first embodiment, the head acceleration is estimated based on the vehicle data (translation and rotation path) and the occupant posture. That is, since the acceleration of the head with respect to the vehicle movement varies depending on the occupant posture, the acceleration of the head can be accurately estimated by estimating the acceleration of the head from the vehicle movement and the occupant posture.

さらに、実施例１では、車両データと乗員モデルとを用いて頭部の加速度を推定しているため、乗員頭部の動きを直接測定することなく車両動から頭部の加速度を推定可能となり、乗員の負担が少なく、また高価な計測用センサが不要となる。   Furthermore, in Example 1, since the head acceleration is estimated using the vehicle data and the occupant model, it is possible to estimate the head acceleration from the vehicle movement without directly measuring the movement of the occupant head. The burden on the passenger is small and an expensive measuring sensor is not required.

［頭部の加速度の周波数に応じた重み付け作用］
実施例１では、頭部の加速度の周波数と乗り物酔いとの相関（図４）に基づいて重み付けした頭部の加速度awの時間積分値が大きいほど、乗員が乗り物酔いしている可能性が高いと推定する。乗員の頭部の揺動方向や、頭部の加速度の周波数によって異なるため、適切な周波数重み付け特性（図４）を使用するとともに、時間積分により時間経過に伴う動揺病発症率の増加を考慮することにより、乗り物酔いの程度を精度良く推定することが可能となる。 [Weighting action according to head acceleration frequency]
In the first embodiment, as the time integration value of the head acceleration a w weighted based on the correlation between the acceleration frequency of the head and the motion sickness (FIG. 4) increases, the possibility that the occupant is motion sickness increases. Estimated high. Because it varies depending on the occupant's head swing direction and head acceleration frequency, an appropriate frequency weighting characteristic (Fig. 4) is used, and an increase in the incidence of motion sickness over time is taken into account by time integration. This makes it possible to accurately estimate the degree of motion sickness.

［乗り物酔いに応じた車両特性変更作用］
実施例１では、乗員が乗り物酔いしている可能性が有る場合、トランスミッションのシフトスケジュールを、通常のシフトスケジュールよりも高めのギアを使用するように変更することで、加速時に生じる加速度の大きさを抑制する。さらに、実施例１では、乗り物酔いの程度が高い場合、シートクッション、バックレストのサイドサポートの形状及び座面角度を変更して乗員高速性を増加させ、乗員の頭部動を抑制する。 [Vehicle characteristic changing action according to motion sickness]
In the first embodiment, when there is a possibility that the occupant is motion sickness, the magnitude of the acceleration generated during acceleration is changed by changing the transmission shift schedule to use a gear higher than the normal shift schedule. Suppress. Furthermore, in Example 1, when the degree of motion sickness is high, the shape of the side support and the seating surface angle of the seat cushion and the backrest are changed to increase the occupant high speed and suppress the head movement of the occupant.

すなわち、乗員が乗り物酔いしている可能性がある場合には、緩やかな車両加速特性とし、さらに乗り物酔いの程度が高い場合には、乗員の頭部動を抑制するシート形状とすることで、乗り物酔いの増加（悪化）を抑制することが可能となる。   In other words, if there is a possibility that the occupant is motion sickness, the vehicle acceleration characteristics are gentle, and if the degree of motion sickness is high, by setting the seat shape to suppress the head movement of the occupant, It becomes possible to suppress the increase (deterioration) of motion sickness.

次に、効果を説明する。
実施例１の乗り物酔い推定装置１００にあっては、以下に列挙する効果を奏する。 Next, the effect will be described.
The motion sickness estimation apparatus 100 according to the first embodiment has the following effects.

・乗員の頭部挙動を検出する乗員運動推定部１０４と、頭部挙動に基づいて、乗員が乗り物酔いをしている可能性を推定する乗り物酔い推定部１０７と、を備える。すなわち、乗り物酔いの程度を決める乗員自身の動きに基づいて乗り物酔いを推定することで、車両動のみを使用する場合よりも乗員の乗り物酔いの評価指標を正しく推定できる。   An occupant motion estimation unit 104 that detects the head behavior of the occupant and a motion sickness estimation unit 107 that estimates the possibility that the occupant is motion sick based on the head behavior. That is, by estimating the motion sickness based on the motion of the occupant who determines the degree of motion sickness, the evaluation index of the motion sickness of the occupant can be estimated more correctly than when only the vehicle motion is used.

・乗員運動推定部１０４は、乗員運動として乗員の頭部挙動を検出するため、乗員が自身の動きを検出する器官の集中した頭部運動に基づいて乗り物酔いを推定するため、車両動のみを使用する場合よりも乗員の乗り物酔いの評価指標を正しく推定できる。   Since the occupant motion estimation unit 104 detects the occupant's head behavior as the occupant motion, the occupant motion estimation unit 104 estimates the motion sickness based on the concentrated head motion of the organ that detects the occupant's own motion. It is possible to correctly estimate the evaluation index of occupant motion sickness than when using it.

・車両挙動を検出する車両運動検出部１０１と、乗員姿勢を検出する乗員姿勢・体格推定部１０３と、を設け、乗員運動推定部１０４は、車両挙動と乗員姿勢とに基づいて頭部挙動を検出する。これにより、同じ車両動に対しても乗員姿勢によっても、動きが異なる乗員運動をより精度良く推定することが可能となり、乗員の乗り物酔い評価指標をより正確に推定できる。   A vehicle motion detection unit 101 that detects a vehicle behavior and an occupant posture / physique estimation unit 103 that detects an occupant posture are provided, and the occupant motion estimation unit 104 determines a head behavior based on the vehicle behavior and the occupant posture. To detect. Accordingly, it is possible to more accurately estimate occupant movements with different movements for the same vehicle movement and depending on the occupant posture, and it is possible to more accurately estimate the occupant motion sickness evaluation index.

・乗員姿勢・体格推定部１０３は、乗員の着座姿勢、拘束状態、体圧分布、身長、体重、性別の少なくとも１つを検出し、乗員運動推定部１０４は、着座した乗員に対応した、車両の揺動に対する頭部挙動の応答関数、もしくは数値モデルによって頭部挙動を算出する。これにより、乗員頭部の動きを直接測定するなく車両動から推定可能となるため、乗員の負担が少なく、また高価な乗員挙動計測用のセンサが不要となる。   The occupant posture / physique estimation unit 103 detects at least one of the occupant's sitting posture, restraint state, body pressure distribution, height, weight, and gender, and the occupant motion estimation unit 104 is a vehicle corresponding to the seated occupant. The head behavior is calculated by a response function of the head behavior with respect to the rocking motion or a numerical model. As a result, the movement of the occupant's head can be estimated from the vehicle movement without directly measuring it, so that the burden on the occupant is small and an expensive occupant behavior measurement sensor becomes unnecessary.

・乗員運動推定部１０４は、乗員の頭部の加速度を検出し、頭部の加速度に対し、頭部の加速度の周波数と乗り物酔いとの相関に基づいて重み付けを行う周波数重み付け部１０５を設け、乗り物酔い推定部１０７は、重み付けされた頭部の加速度の時間積分値に基づいて、乗員が乗り物酔いしている可能性を推定する。すなわち、頭部の揺動方向や加速度の周波数により乗り物酔いに対する影響度は異なるため、適切な周波数重み付け特性を使用するとともに、時間積分により時間経過に伴う動揺病発症率の増加を考慮することにより、乗り物酔いの程度を精度良く推定することが可能となる。   The occupant motion estimation unit 104 includes a frequency weighting unit 105 that detects acceleration of the occupant's head and weights the head acceleration based on the correlation between the frequency of head acceleration and motion sickness, The motion sickness estimation unit 107 estimates the possibility that the occupant is motion sick based on the weighted time integral value of head acceleration. In other words, because the degree of influence on motion sickness varies depending on the direction of head swing and the frequency of acceleration, by using an appropriate frequency weighting characteristic and considering the increase in the incidence of motion sickness over time by time integration It becomes possible to accurately estimate the degree of motion sickness.

・乗員が乗り物酔いしている可能性に応じて、トランスミッション特性、乗員拘束特性を変更する車両特性変更手段（車両動特性変更部１０９、シート形状変更部１１０）を設けた。これにより、乗り物酔いの程度が増加（悪化）するのを抑制することができる。   -Vehicle characteristic changing means (vehicle dynamic characteristic changing unit 109, seat shape changing unit 110) for changing transmission characteristics and occupant restraint characteristics according to the possibility that the occupant is in motion sickness is provided. Thereby, it can suppress that the degree of motion sickness increases (deteriorates).

・乗り物酔い推定部１０７は、乗員の前方視界に応じて、乗り物酔いしている可能性を推定するため、視界の影響により変化する乗り物酔いの程度をより精度良く推定することができる。   Since the motion sickness estimation unit 107 estimates the possibility of motion sickness according to the front view of the occupant, it can estimate the degree of motion sickness that changes due to the influence of the view more accurately.

・乗員の乗り物酔いの可能性を報知する結果表示部１０８を設けたため、乗員の乗り物酔いの程度をドライバに伝え、運転操作に反映させることができる。   Since the result display unit 108 for notifying the possibility of motion sickness of the occupant is provided, the degree of motion sickness of the occupant can be transmitted to the driver and reflected in the driving operation.

・乗員の頭部挙動を検出する乗員運動推定部１０４と、頭部挙動に基づいて、乗員が乗り物酔いをしている可能性を推定する乗り物酔い推定部１０７と、を備える乗り物酔い推定装置付き車両とした。すなわち、乗員が自身の動きを検出する器官の集中した頭部運動に基づいて乗り物酔いを推定することで、車両動のみを使用する場合よりも乗員の乗り物酔いの評価指標を正しく推定できる。   With a motion sickness estimation device comprising: an occupant motion estimation unit 104 that detects the head behavior of the occupant; and a motion sickness estimation unit 107 that estimates a possibility that the occupant is motion sick based on the head behavior. It was a vehicle. That is, by estimating the motion sickness based on the concentrated head movement of the organ in which the occupant detects his / her movement, the occupant's motion sickness evaluation index can be estimated more accurately than when only the vehicle motion is used.

・乗員の頭部挙動を検出し、頭部挙動に基づいて、乗員が乗り物酔いをしている可能性を推定する。すなわち、乗員が自身の動きを検出する器官の集中した頭部運動に基づいて乗り物酔いを推定することで、車両動のみを使用する場合よりも乗員の乗り物酔いの評価指標を正しく推定できる。   -The head behavior of the occupant is detected, and the possibility that the occupant is in motion sickness is estimated based on the head behavior. That is, by estimating the motion sickness based on the concentrated head movement of the organ in which the occupant detects his / her movement, the occupant's motion sickness evaluation index can be estimated more accurately than when only the vehicle motion is used.

・乗員の頭部挙動を検出する手順（ステップS100）と、頭部挙動に基づいて、乗員が乗り物酔いをしている可能性を推定する手順（ステップS120）と、を備える。すなわち、乗員が自身の動きを検出する器官の集中した頭部運動に基づいて乗り物酔いを推定することで、車両動のみを使用する場合よりも乗員の乗り物酔いの評価指標を正しく推定できる。   A procedure for detecting the head behavior of the occupant (step S100) and a procedure for estimating the possibility that the occupant is in motion sickness based on the head behavior (step S120). That is, by estimating the motion sickness based on the concentrated head movement of the organ in which the occupant detects his / her movement, the occupant's motion sickness evaluation index can be estimated more accurately than when only the vehicle motion is used.

実施例２は、乗員毎に乗り物酔いを推定し、乗り物酔いと推定した乗員すべての頭部動を抑制するとともに、最も乗り物酔いしていると推定された乗員の頭部動を抑制する方向に車両の後輪操舵特性を変更する例である。   Example 2 estimates the motion sickness for each occupant, suppresses the head movement of all the occupants estimated to be motion sickness, and suppresses the head movement of the occupant estimated to be the most motion sick. It is an example which changes the rear-wheel steering characteristic of a vehicle.

図７は、実施例２の乗り物酔い推定装置付き車両を示す図であり、図１に示した実施例１の構成と異なる部分のみ説明する。
実施例２の車両は、感受性データ入力部１０と、後輪操舵アクチュエータ１１と、を備えている。
感受性データ入力部１０は、ドライバが乗り物酔い感受性データを入力する。
後輪操舵アクチュエータ１１は、ステアリングホイール１２の操舵角に応じて後輪を転舵する。 FIG. 7 is a diagram illustrating a vehicle with a motion sickness estimation device according to a second embodiment, and only different portions from the configuration of the first embodiment illustrated in FIG. 1 will be described.
The vehicle according to the second embodiment includes a sensitivity data input unit 10 and a rear wheel steering actuator 11.
In the sensitivity data input unit 10, the driver inputs motion sickness sensitivity data.
The rear wheel steering actuator 11 steers the rear wheel according to the steering angle of the steering wheel 12.

図８は、実施例２の乗り物酔い推定装置２００の制御ブロック図であり、図２に示した実施例１の構成と異なる部分についてのみ説明する。
実施例２の乗り物酔い推定装置２００は、感受性入力部２０１と、乗員判定部２０２と、周波数重み付け部（周波数重み付け手段）２０３と、後輪操舵部２０４と、を備えている。
感受性入力部２０１は、図７の感受性データ入力部１０に相当し、各乗員の乗り物酔い感受性と個人を識別するための体格や性別などの情報を入力する。 FIG. 8 is a control block diagram of the motion sickness estimation apparatus 200 according to the second embodiment, and only parts different from the configuration of the first embodiment shown in FIG. 2 will be described.
The motion sickness estimation apparatus 200 according to the second embodiment includes a sensitivity input unit 201, an occupant determination unit 202, a frequency weighting unit (frequency weighting unit) 203, and a rear wheel steering unit 204.
The sensitivity input unit 201 corresponds to the sensitivity data input unit 10 of FIG. 7 and inputs information such as the body sickness sensitivity and the physique and sex for identifying each occupant.

乗員判定部２０２は、体格データから個人を特定する。
周波数重み付け部２０３は、推定された乗員頭部運動に対して乗り物酔いの周波数感受性を表す周波数重み付けと、個人別の感受性の違いを表す重み付けとを行う。 The occupant determination unit 202 identifies an individual from the physique data.
The frequency weighting unit 203 performs frequency weighting that represents the frequency sensitivity of motion sickness to the estimated occupant head movement and weighting that represents a difference in individual sensitivity.

乗員判定部２０２、周波数重み付け部２０３は、図７のコントローラ７のプログラムとして構成されている。
後輪操舵部２０４は、図７の後輪操舵アクチュエータ１１に相当し、乗り物酔い推定結果に基づき車両の後輪操舵特性を変更・制御する。
後輪操舵部２０４とシート形状変更部１１０により、車両特性変更手段が構成される。 The occupant determination unit 202 and the frequency weighting unit 203 are configured as programs of the controller 7 in FIG.
The rear wheel steering unit 204 corresponds to the rear wheel steering actuator 11 in FIG. 7, and changes and controls the rear wheel steering characteristics of the vehicle based on the motion sickness estimation result.
The rear wheel steering unit 204 and the seat shape changing unit 110 constitute vehicle characteristic changing means.

［乗り物酔い推定制御処理］
図９は、実施例２の乗り物酔い推定装置２００で実行される乗り物酔い推定制御処理の流れを示すフローチャートで、以下、各ステップについて説明する。なお、図３に示した実施例１と同一処理を行うステップには、同一のステップ番号を付し、説明を省略する。 [Motion sickness estimation control process]
FIG. 9 is a flowchart illustrating the flow of motion sickness estimation control processing executed by the motion sickness estimation apparatus 200 according to the second embodiment. Each step will be described below. In addition, the same step number is attached | subjected to the step which performs the same process as Example 1 shown in FIG. 3, and description is abbreviate | omitted.

ステップS210では、車両の後輪操舵特性を初期状態にリセットするとともにフラグをFc=0に設定し、ステップS220へ移行する。   In step S210, the rear wheel steering characteristics of the vehicle are reset to the initial state, the flag is set to Fc = 0, and the process proceeds to step S220.

ステップS220では、乗員姿勢フラグをFpn=0（nは１〜最大乗員数）に設定し、ステップS230へ移行する。   In step S220, the occupant posture flag is set to Fpn = 0 (n is 1 to the maximum number of occupants), and the process proceeds to step S230.

ステップS230では、各乗員の乗り物酔い感受性と個人を識別するための体格や性別などの情報をシステムに入力し、ステップS240へ移行する。   In step S230, information on the motion sickness of each occupant and information such as physique and sex for identifying the individual are input to the system, and the process proceeds to step S240.

ステップS240では、各席のシートクッション角度やバックレスト角度、体圧分布を計測し、ステップS250へ移行する。   In step S240, the seat cushion angle, backrest angle, and body pressure distribution of each seat are measured, and the process proceeds to step S250.

ステップS250では、各席乗員の着座姿勢を推定し、ステップS260へ移行する。   In step S250, the sitting posture of each occupant is estimated, and the process proceeds to step S260.

ステップS260では、各席乗員の体格を推定し、ステップS270へ移行する。   In step S260, the physique of each seat occupant is estimated, and the process proceeds to step S270.

ステップS270では、乗員頭部動を推定するために使用する各席乗員モデル（計算モデル）を決定し、ステップS280へ移行する。   In step S270, each seat occupant model (calculation model) used for estimating the occupant head movement is determined, and the process proceeds to step S280.

ステップS280では、ステップS240で計測した体圧分布データから乗員数Nを判定すると共に、各席の乗員が誰なのかを識別し、乗り物酔い感受性を割り付け、ステップS90へ移行する。   In step S280, the number N of occupants is determined from the body pressure distribution data measured in step S240, and who is the occupant in each seat is assigned, and motion sickness sensitivity is assigned, and the process proceeds to step S90.

ステップS290では、ステップS100で推定された乗員頭部動データに対し乗り物酔いの周波数感受性を表す周波数重み付けと個人別の感受性の違いを表す重み付けを行い、ステップS300へ移行する。   In step S290, the occupant head movement data estimated in step S100 is subjected to frequency weighting representing the frequency sensitivity of motion sickness and weighting representing the difference between individual sensitivities, and the process proceeds to step S300.

ステップS300では、ステップS290で重み付けした乗員頭部動データから各乗員の乗り物酔い推定値Snを算出し、ステップS310へ移行する。   In step S300, the motion sickness estimated value Sn of each occupant is calculated from the occupant head movement data weighted in step S290, and the process proceeds to step S310.

ステップS310では、ステップS300で得られたN個の推定値SnからS140最大の推定値Smaxを算出し、ステップS320へ移行する。   In step S310, the maximum estimated value Smax of S140 is calculated from the N estimated values Sn obtained in step S300, and the process proceeds to step S320.

ステップS320では、ステップS310で得られた最大の推定値Smaxを結果表示部１０８に表示してドライバに乗員の乗り物酔いの程度を知らせ、ステップS330へ移行する。   In step S320, the maximum estimated value Smax obtained in step S310 is displayed on the result display unit 108 to inform the driver of the degree of motion sickness of the occupant, and the process proceeds to step S330.

ステップS330では、ステップS320で推定した乗り物酔い推定値の最大値Smaxが所定値S0を超えているか否かを判定する。YESの場合にはステップS150へ移行し、NOの場合にはステップS350へ移行する。   In step S330, it is determined whether or not the maximum value Smax of the motion sickness estimated value estimated in step S320 exceeds a predetermined value S0. If YES, the process moves to step S150, and if NO, the process moves to step S350.

ステップS340では、Smaxに該当する乗員の頭部動が減少するように、後輪操舵特性を変更して、乗員のステアリング操作に伴う横加速度やヨーの発生の仕方を変えてステップS350へ移行する。   In step S340, the rear wheel steering characteristics are changed so that the head movement of the occupant corresponding to Smax is reduced, and the lateral acceleration and yaw generation methods associated with the steering operation of the occupant are changed, and the process proceeds to step S350. .

続くステップS350〜ステップS390のループでは、N名の乗員の乗り物酔い推定値に応じて、姿勢の変更を繰り返し、N名分の姿勢の変更が終了した場合、ステップS200へ移行する。   In the subsequent loop of Step S350 to Step S390, the posture change is repeated according to the motion sickness estimated value of N occupants, and when the change of posture for N people is completed, the process proceeds to Step S200.

ステップS360では、乗員ｎの乗り物酔い推定値Snが所定値S1を超えているか否かを判定する。YESの場合にはステップS370へ移行し、NOの場合にはステップS390へ移行する。   In step S360, it is determined whether or not the motion sickness estimated value Sn of the occupant n exceeds a predetermined value S1. If YES, the process moves to step S370, and if NO, the process moves to step S390.

ステップS370では、フラグFpnが0であるか否かを判定する。YESの場合にはステップS380へ移行し、NOの場合にはステップS390へ移行する。   In step S370, it is determined whether or not the flag Fpn is 0. If YES, the process proceeds to step S380, and if NO, the process proceeds to step S390.

ステップS380では、乗り物酔いの原因となる頭部動を抑制するためにシートクッション、バックレストのサイドサポートの形状及び座面角度を変更して乗員拘束性を増加させ、ステップS390へ移行する。   In step S380, in order to suppress the head movement that causes motion sickness, the shape of the side support and the seating surface angle of the seat cushion and the backrest are changed to increase the occupant restraint, and the process proceeds to step S390.

［乗り物酔い推定制御動作］
各乗員中、最も乗り物酔いしている乗員の乗り物酔い推定値Smaxが所定値S0を超えている場合には、図９のフローチャートにおいて、ステップS10→ステップS210→ステップS220→ステップS230→ステップS240→ステップS250→ステップS260→ステップS270→ステップS280→ステップS90→ステップS100→ステップS290→ステップS300→ステップS310→ステップS320→ステップS330→ステップS150→ステップS340へと進み、ステップS340では、後輪操舵特性が変更され、最も乗り物酔いしている乗員の頭部動が減少するように、乗員のステアリング操作に伴う横加速度やヨーの発生特性が変更される。 [Motion sickness estimation control]
When the motion sickness estimated value Smax of the most motion sick passenger exceeds the predetermined value S0 in each passenger, in the flowchart of FIG. 9, step S10 → step S210 → step S220 → step S230 → step S240 → Step S250 → Step S260 → Step S270 → Step S280 → Step S90 → Step S100 → Step S290 → Step S300 → Step S310 → Step S320 → Step S330 → Step S150 → Step S340 In step S340, the rear wheel steering characteristics The lateral acceleration and yaw generation characteristics associated with the steering operation of the occupant are changed so that the head movement of the occupant who is most motion sick is reduced.

続いて、各乗員の中で、乗り物酔い推定値Sが所定値S1を超える乗員がいる場合には、ステップS350→ステップS360→ステップS370→ステップS380→ステップS390へと進む流れが繰り返され、ステップS380では、乗り物酔い推定値Sが所定値S1を超える乗員のシートクッション、バックレストのサイドサポートの形状及び座面角度が変更され、乗り物酔いの原因となる頭部動が抑制される。 Subsequently, in each passenger, if there are passenger motion sickness estimate S exceeds a predetermined values S 1 is repeated the flow of step S350 → step S360 → step S370 → step S380 → step S390, in step S380, motion sickness estimate S occupant of the seat cushion exceeds a predetermined value S 1, the shape and seat cushion angle of the side support of the backrest is changed, the head movement is inhibited to cause motion sickness.

次に、実施例２の乗り物酔い推定装置２００による乗り物酔い推定作用を説明する。
［乗り物酔いに応じた車両特性変更作用］
実施例２では、乗員が乗り物酔いしている可能性が有る場合、最も乗り物酔いの程度が高い乗員の頭部動が減少するように、後輪操舵特性を変更する。さらに、実施例２では、乗り物酔いの程度が高い場合、シートクッション、バックレストのサイドサポートの形状及び座面角度を変更して乗員高速性を増加させ、乗員の頭部動を抑制する。 Next, the motion sickness estimation action by the motion sickness estimation apparatus 200 according to the second embodiment will be described.
[Vehicle characteristic changing action according to motion sickness]
In the second embodiment, when there is a possibility that the occupant is in motion sickness, the rear wheel steering characteristics are changed so that the head movement of the occupant having the highest degree of motion sickness is reduced. Further, in Example 2, when the degree of motion sickness is high, the shape of the side support and the seating surface angle of the seat cushion and the backrest are changed to increase the occupant high speed and suppress the head movement of the occupant.

すなわち、乗員が乗り物酔いしている可能性がある場合には、乗員の頭部動が小さくなる後輪操舵特性とし、さらに乗り物酔いの程度が高い場合には、乗員の頭部動を抑制するシート形状とすることで、乗り物酔いの増加（悪化）を抑制することが可能となる。   In other words, if there is a possibility that the occupant is motion sickness, the rear wheel steering characteristic is reduced, and if the degree of motion sickness is high, the occupant's head motion is suppressed. By making it into a seat shape, it becomes possible to suppress an increase (deterioration) of motion sickness.

次に、効果を説明する。
実施例２の乗り物酔い推定装置２００にあっては、以下の効果を奏する。 Next, the effect will be described.
The motion sickness estimation apparatus 200 according to the second embodiment has the following effects.

・乗員が乗り物酔いしている可能性に応じて、ステアリング特性、後輪の制御特性、乗員拘束特性を変更する車両特性変更手段（後輪操舵部２０４、シート形状変更部１１０）を設けた。これにより、乗り物酔いの程度が増加するのを抑制することができる。   -Vehicle characteristic changing means (rear wheel steering unit 204, seat shape changing unit 110) for changing steering characteristics, rear wheel control characteristics, and occupant restraint characteristics according to the possibility that the occupant is motion sick. Thereby, it can suppress that the degree of motion sickness increases.

実施例３は、ナビゲーションシステムによる目的地までの各ルートで乗り物酔いの可能性をそれぞれ推定し、目的地までの各ルートを乗り物酔いの可能性とともにドライバに表示し、いずれかのルートをドライバに選択可能とする例である。
図１０は、実施例３の乗り物酔い推定装置付き車両を示す図であり、図１に示した実施例１の構成と異なる部分のみ説明する。
実施例２の車両は、ナビゲーションシステム１３を備えている。このナビゲーションシステム１３は、GPSと地図データベースとを用い、目的地までの経路や交通状況を案内する。 In the third embodiment, the possibility of motion sickness is estimated for each route to the destination by the navigation system, each route to the destination is displayed to the driver together with the possibility of motion sickness, and any route is indicated to the driver. This is an example of enabling selection.
FIG. 10 is a diagram illustrating the vehicle sickness estimation apparatus-equipped vehicle according to the third embodiment. Only parts different from the configuration of the first embodiment illustrated in FIG. 1 will be described.
The vehicle according to the second embodiment includes a navigation system 13. The navigation system 13 uses a GPS and a map database to guide a route to a destination and traffic conditions.

図１１は、実施例３の乗り物酔い推定装置３００の制御ブロック図であり、図２に示した実施例１の構成と異なる部分についてのみ説明する。
実施例３の乗り物酔い推定装置３００は、ナビゲーションシステム部（ナビゲーションシステム）３０１と、乗り物酔い予測・推定部（乗り物酔い予測手段）３０２と、ルート表示・選択部３０３と、を備えている。
ナビゲーションシステム部３０１は、目的地までの経路や交通状況を案内する。 FIG. 11 is a control block diagram of the motion sickness estimation apparatus 300 according to the third embodiment, and only different parts from the configuration of the first embodiment shown in FIG. 2 will be described.
The motion sickness estimation apparatus 300 according to the third embodiment includes a navigation system unit (navigation system) 301, a motion sickness prediction / estimation unit (vehicle motion sickness prediction unit) 302, and a route display / selection unit 303.
The navigation system unit 301 guides the route to the destination and the traffic situation.

乗り物酔い予測・推定部３０２は、周波数重み付けを行った乗員頭部運動やナビゲーションシステムからの情報により乗り物酔いの予測・推定を行う。
ルート表示・選択部３０３は、目的地まで複数のルートがある場合、乗り物酔いし難い推奨ルートを表示し、乗員に選択させる。
ナビゲーションシステム部３０１と、ルート表示・選択部３０３は、図１０のナビゲーションシステム１３に相当する。 The motion sickness prediction / estimation unit 302 predicts / estimates motion sickness based on information from the occupant head movement and the navigation system that have been subjected to frequency weighting.
When there are a plurality of routes to the destination, the route display / selection unit 303 displays a recommended route that is less likely to cause motion sickness and allows the occupant to select the recommended route.
The navigation system unit 301 and the route display / selection unit 303 correspond to the navigation system 13 in FIG.

［乗り物酔い推定制御処理］
図１２は、実施例３の乗り物酔い推定装置３００で実行される乗り物酔い推定制御処理の流れを示すフローチャートで、以下、各ステップについて説明する。なお、図３に示した実施例１と同一処理を行うステップには、同一のステップ番号を付して説明を省略する。 [Motion sickness estimation control process]
FIG. 12 is a flowchart illustrating the flow of motion sickness estimation control processing executed by the motion sickness estimation apparatus 300 according to the third embodiment. Each step will be described below. In addition, the same step number is attached | subjected to the step which performs the same process as Example 1 shown in FIG. 3, and description is abbreviate | omitted.

ステップS410では、タイマーをリセットして経過時間T=0に設定し、ステップS420へ移行する。   In step S410, the timer is reset to set elapsed time T = 0, and the process proceeds to step S420.

ステップS420では、タイマーによる計時を開始し、ステップS40へ移行する。   In step S420, a timer is started and the process proceeds to step S40.

ステップS430では、車速情報等から車両が走行を開始したか否かを判定する。YESの場合にはステップS440へ移行し、NOの場合にはステップS410へ移行する。   In step S430, it is determined whether or not the vehicle has started traveling from vehicle speed information or the like. If YES, the process moves to step S440, and if NO, the process moves to step S410.

ステップS440では、ナビゲーションシステム部３０１に目的地が設定されているか否かを判定する。YESの場合にはステップS450へ移行し、NOの場合にはステップS90へ移行する。   In step S440, it is determined whether or not a destination is set in the navigation system unit 301. If YES, the process moves to step S450, and if NO, the process moves to step S90.

ステップS450では、設定された目的地までの複数のルートを探索し、ステップS460へ移行する。   In step S450, a plurality of routes to the set destination are searched, and the process proceeds to step S460.

ステップS460では、それぞれのルートを走行した場合の乗員頭部動をシミュレーションするとともに、この結果から乗り物酔い予測値Sを算出し、ステップS470へ移行する。   In step S460, an occupant head movement when traveling on each route is simulated, and a motion sickness predicted value S is calculated from the result, and the process proceeds to step S470.

ステップS470では、ステップS460で得られたルート別の乗り物酔い予測値Sを表示し、ステップS480へ移行する。   In step S470, the motion sickness prediction value S for each route obtained in step S460 is displayed, and the process proceeds to step S480.

ステップS480では、ドライバにルートを選択させ、ステップS90へ移行する。   In step S480, the driver is made to select a route, and the process proceeds to step S90.

ステップS490では、走行開始からの経過時間Tを調べ、経過時間Tが所定時間T0を超えているか否かを判定する。YESの場合にはステップS120へ移行し、NOの場合にはステップS500へ移行する。 In step S490, examines the elapsed time T from the start of running, the elapsed time T is determined whether it exceeds the predetermined time T 0. If YES, the process proceeds to step S120, and if NO, the process proceeds to step S500.

ステップS500では、これまでの走行データから、所定時間T1（>T0）経過時の乗り物酔い予測値Sを算出し、ステップS510へ移行する。 In step S500, a motion sickness prediction value S when a predetermined time T1 (> T 0 ) has elapsed is calculated from the travel data so far, and the process proceeds to step S510.

ステップS510では、ステップS120で得られた推定値、またはまたはステップS500で得られた予測値Sを結果表示部１０８に表示してドライバに乗員の乗り物酔いの程度を知らせ、ステップS200へ移行する。   In step S510, the estimated value obtained in step S120 or the predicted value S obtained in step S500 is displayed on the result display unit 108 to inform the driver of the degree of motion sickness of the occupant, and the process proceeds to step S200.

［乗り物酔い推定制御動作］
ドライバが目的地を設定後、車両を発進させた場合には、図１２のフローチャートにおいて、ステップS10→ステップS410→ステップS420→ステップS40→ステップS50→ステップS60→ステップS70ステップS430→ステップS440→ステップS450→ステップS460→ステップS470→ステップS480へと進み、ステップS460では、目的地までのルート別の乗り物酔い予測値Sがドライバに表示され、ドライバは、ステップS480において、乗り物酔いの発症率の低いルートを選択することができる。 [Motion sickness estimation control]
When the driver starts the vehicle after setting the destination, in the flowchart of FIG. 12, step S10 → step S410 → step S420 → step S40 → step S50 → step S60 → step S70 step S430 → step S440 → step The process proceeds from S450 to step S460 to step S470 to step S480. In step S460, the motion sickness prediction value S for each route to the destination is displayed to the driver, and the driver has a low incidence of motion sickness in step S480. A route can be selected.

続いて、ステップS90→ステップS100→ステップS110へと進んで乗員頭部動データを重み付けした後、ステップS490において、走行開始からの経過時間Tが所定時間T0を超えている場合には、ステップS490→ステップS120→ステップS510へと進み、ステップS510では、ステップS120で得られた乗り物酔い推定値Sがドライバに表示される。 Then, after weighting the passenger's head moving data proceeds to step S90 → step S100 → step S110, in step S490, if the elapsed time T from the start of running is greater than a predetermined time T 0, the step The process proceeds from S490 to step S120 to step S510. In step S510, the motion sickness estimated value S obtained in step S120 is displayed to the driver.

一方、ステップS490において、走行開始からの経過時間Tが所定時間T0以下である場合には、ステップS490→ステップS500→ステップS510へと進み、ステップS510では、ステップS500で予測された所定時間T1経過時の乗り物酔い予測値Sがドライバに表示される。 On the other hand, in step S490, when the elapsed time T from the start of travel is equal to or less than the predetermined time T 0 , the process proceeds from step S490 to step S500 → step S510, and in step S510, the predetermined time T1 predicted in step S500. The motion sickness prediction value S at the time is displayed to the driver.

［乗り物酔い予測値の算出方法］
実施例３における所定時間T1経過時のSの予測は、例えば、以下のような方法により可能である。経過時間Tまでの周波数重み付け後のある方向の頭部加速度のrms値（実効値）をawとすると、T1経過時のMSDVの予測値は、
MSDV＝awT11/2ms-1.5
となる。 [Calculation method of predicted motion sickness]
The prediction of S when the predetermined time T1 has elapsed in the third embodiment can be performed by the following method, for example. When the rms value (effective value) of head acceleration in a certain direction after frequency weighting up to the elapsed time T is a w , the predicted value of MSDV at the time of T1 is
MSDV = a w T1 1/2 ms -1.5
It becomes.

これを各方向について求め、実施例１で述べたような重回帰式に代入することにより、時刻T1における乗り物酔いの程度の予測値が得られる。ここで、乗り物酔いの程度や発症率については、時間依存性があるため、走行開始から十分な時間が経過していない（経過時間Tが所定時間T0以下）場合には、得られた乗り物酔い推定値は小さな値となり、乗り物酔い予防のための運転方法の変更や、車両特性等の変更などを予防的に実施するための指標として使用するのは難しい。 By obtaining this for each direction and substituting it into the multiple regression equation as described in the first embodiment, a predicted value of the degree of motion sickness at time T1 can be obtained. Here, since the degree and incidence of motion sickness are time-dependent, if a sufficient time has not elapsed since the start of travel (the elapsed time T is equal to or less than the predetermined time T 0 ), the obtained vehicle The sickness estimated value becomes a small value, and it is difficult to use it as an index for preventively implementing a change in driving method for preventing motion sickness, a change in vehicle characteristics, or the like.

これに対し、実施例３のように所定時間T1経過後の乗り物酔いの程度が予測できれば、予め対処することが可能となる。すなわち、実施例３では、所定時間T0の走行データに基づいて、所定時間T0よりも長い時間T1が経過した時点での乗り物酔いを予測するため、走行開始後間もなくから乗り物酔い予測、およびドライバへの提示が可能となり、乗り物酔い予防のための運転方法やルートの変更等が可能となる。 On the other hand, if the degree of motion sickness after the lapse of the predetermined time T1 can be predicted as in the third embodiment, it can be dealt with in advance. That is, in Example 3, based on the running data of the predetermined time T 0, to predict motion sickness at the time of longer T1 than the predetermined time T 0 has elapsed, motion sickness predicted from the traveling start soon after, and It is possible to present to the driver, and it is possible to change driving methods and routes for preventing motion sickness.

さらに、実施例３の乗り物酔い推定装置３００では、ナビゲーションによる目的地までのルート案内機能と組み合わせ、複数のルートについて、そのルートを走行した場合の動きをシミュレートして乗り物酔い予測値を算出し、ドライバが、乗り物酔いの少ないルートや、所要時間と乗り物酔いの少なさとのバランスが取れたルートなど、好みに応じて選択することが可能である。   Further, the motion sickness estimation apparatus 300 according to the third embodiment calculates a motion sickness prediction value by simulating the movement of a plurality of routes when traveling along the route in combination with the route guidance function to the destination by navigation. The driver can select a route according to his / her preference such as a route with less motion sickness or a route with a balance between the required time and less motion sickness.

次に、効果を説明する。
実施例３の乗り物酔い推定装置３００にあっては、以下に列挙する効果を奏する。 Next, the effect will be described.
The motion sickness estimation apparatus 300 according to the third embodiment has the following effects.

・乗り物酔い予測・推定部３０２は、所定時間T0の走行データに基づいて、所定時間T0よりも長い時間が経過した時点T1での乗り物酔い予測を行う。これにより、走行開始後間もなくから乗り物酔いの予測・警告が可能となるため、乗り物酔い予防のための運転方法の変更や、車両特性等の変更が可能となる。 - motion sickness prediction and estimation unit 302, based on the running data of the predetermined time T 0, performs motion sickness prediction at the time T1 to a time longer than the predetermined time T 0 has elapsed. Accordingly, since motion sickness can be predicted and warned soon after the start of traveling, it is possible to change the driving method for preventing motion sickness and to change vehicle characteristics.

・乗り物酔い予測・推定部３０２は、ナビゲーションシステム部３０１による目的地までの各ルートで乗り物酔いの可能性をそれぞれ推定し、ナビゲーションシステム部３０１は、目的地までの各ルートを乗り物酔いの可能性とともにドライバに表示し、いずれかのルートをドライバに選択可能とした。すなわち、乗員が暴露される揺動は、走行コースによっても異なり、乗り物酔いの発症確率は異なる。したがって、乗り物酔い推定値を参考にルートを選択可能とすることにより、乗員にとってより快適なドライブを提供できる。   The motion sickness prediction / estimation unit 302 estimates the possibility of motion sickness for each route to the destination by the navigation system unit 301, and the navigation system unit 301 estimates the possibility of motion sickness for each route to the destination. In addition, it is displayed on the driver and any route can be selected by the driver. That is, the swing to which the occupant is exposed varies depending on the traveling course, and the onset probability of motion sickness is different. Therefore, by making it possible to select a route with reference to the motion sickness estimated value, it is possible to provide a more comfortable drive for the occupant.

（他の実施例）
以上、本発明を実施するための最良の形態を、実施例１〜３に基づいて説明したが、本発明の具体的な構成は、実施例１〜３に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等があっても本発明に含まれる。 (Other examples)
The best mode for carrying out the present invention has been described based on the first to third embodiments. However, the specific configuration of the present invention is not limited to the first to third embodiments. Design changes and the like within a range that does not depart from the gist are also included in the present invention.

実施例１では、車両の加速特性変更のためにトランスミッションのシフトスケジュールを変更する例を示したが、この他、アクセルペダル開度に対するエンジントルクの出方を調整し、加速度の大きさを抑制してもよい。また、ハンドルの急激な操作や修正舵を繰り返すことにより生じる加速度を低減するため、乗り物酔い推定値に基づきステアリングのゲインを調整してもよい。   In the first embodiment, an example in which the transmission shift schedule is changed to change the acceleration characteristics of the vehicle is shown. However, in addition to this, by adjusting the way the engine torque is output with respect to the accelerator pedal opening, the magnitude of the acceleration is suppressed. May be. Further, in order to reduce acceleration caused by repeated steering operations or modified steering, the steering gain may be adjusted based on the motion sickness estimated value.

実施例１では、計算モデルを用いて乗員頭部動を推定しているが、乗員頭部のカメラ画像から頭部動を計測する方法、頭部に装着したモーションセンサにより直接計測する方法を用いてもよい。
実施例３において、選択したルートを走行する場合でも、実施例１や実施例２のように、走行状況に応じて車両動特性やシートによる乗員拘束性を変更することで、さらなる乗り物酔いの低減が可能となる。 In the first embodiment, the occupant head movement is estimated using a calculation model. However, a method of measuring the head movement from a camera image of the occupant head, or a method of directly measuring with a motion sensor attached to the head is used. May be.
In the third embodiment, even when traveling on the selected route, as in the first and second embodiments, the vehicle dynamics and the occupant restraint by the seat are changed according to the driving situation, thereby further reducing motion sickness. Is possible.

実施例１の乗り物酔い推定装置付き車両を示す図である。It is a figure which shows the vehicle with the motion sickness estimation apparatus of Example 1. FIG. 実施例１の乗り物酔い推定装置の制御ブロック図である。It is a control block diagram of the motion sickness estimation apparatus of Example 1. 実施例１の乗り物酔い推定装置１００で実行される乗り物酔い推定制御処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the motion sickness estimation control process performed with the motion sickness estimation apparatus 100 of Example 1. FIG. 加速度波形に対する周波数重み付け特性を示す図である。It is a figure which shows the frequency weighting characteristic with respect to an acceleration waveform. 実車走行実験により得られた、車酔い官能評点と、上記方向別の周波数重み付けを用いて算出した車両フロア及び乗員頭部のMSDVとの相関係数を示す図である。It is a figure which shows the correlation coefficient of the vehicle sickness sensory score obtained by the actual vehicle running experiment, and the MSDV of the vehicle floor and the occupant head calculated using the frequency weighting for each direction. 車酔いの実験結果を重回帰分析し、左右方向と前後方向の頭部動より求めたMSDVにより、車酔い推定値を求めたものを横軸にとり、車酔い評点実測値を縦軸にとったグラフである。The results of car sickness experiments were subjected to multiple regression analysis, and the estimated values of car sickness were calculated on the horizontal axis using MSDV obtained from the left and right and front and rear head movements, and the actual values of car sickness scores were plotted on the vertical axis. It is a graph. 実施例２の乗り物酔い推定装置付き車両を示す図である。It is a figure which shows the vehicle with the motion sickness estimation apparatus of Example 2. FIG. 実施例２の乗り物酔い推定装置２００の制御ブロック図である。It is a control block diagram of the motion sickness estimation apparatus 200 of Example 2. 実施例２の乗り物酔い推定装置２００で実行される乗り物酔い推定制御処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the motion sickness estimation control process performed with the motion sickness estimation apparatus 200 of Example 2. FIG. 実施例３の乗り物酔い推定装置付き車両を示す図である。It is a figure which shows the vehicle with the motion sickness estimation apparatus of Example 3. FIG. 実施例３の乗り物酔い推定装置３００の制御ブロック図である。It is a control block diagram of the motion sickness estimation apparatus 300 of Example 3. 実施例３の乗り物酔い推定装置３００で実行される乗り物酔い推定制御処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the motion sickness estimation control process performed with the motion sickness estimation apparatus 300 of Example 3. FIG.

符号の説明Explanation of symbols

１ 表示装置
２ 車両動センサ
３ 体圧センサ
４ａ クッション角度センサ
４ｂ クッション角度アクチュエータ
５ａ バックレスト角度センサ
５ｂ バックレスト角度アクチュエータ
６ サイドサポートアクチュエータ
７ コントローラ
８ シート
９ トランスミッション
１０ 感受性データ入力部
１１ 後輪操舵アクチュエータ
１２ ステアリングホイール
１３ ナビゲーションシステム
１００ 乗り物酔い推定装置
１０１ 車両運動検出部
１０２ 姿勢データ計測部
１０３ 乗員姿勢・体格推定部
１０４ 乗員運動推定部
１０５ 周波数重み付け部
１０６ 視界条件判定部
１０７ 乗り物酔い推定部
１０８ 結果表示部
１０９ 車両動特性変更部
１１０ シート形状変更部
２００ 乗り物酔い推定装置
２０１ 感受性入力部
２０２ 乗員判定部
２０３ 周波数重み付け部
２０４ 後輪操舵部
３００ 乗り物酔い推定装置
３０１ ナビゲーションシステム部
３０２ 予測・推定部
３０３ ルート表示・選択部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Display apparatus 2 Vehicle motion sensor 3 Body pressure sensor 4a Cushion angle sensor 4b Cushion angle actuator 5a Backrest angle sensor 5b Backrest angle actuator 6 Side support actuator 7 Controller 8 Seat 9 Transmission 10 Sensitivity data input part 11 Rear-wheel steering actuator 12 Steering Wheel 13 Navigation system 100 Motion sickness estimation device 101 Vehicle motion detection unit 102 Posture data measurement unit 103 Passenger posture / physique estimation unit 104 Passenger motion estimation unit 105 Frequency weighting unit 106 Visibility condition determination unit 107 Motion sickness estimation unit 108 Result display unit 109 Vehicle dynamic characteristic change unit 110 Seat shape change unit 200 Motion sickness estimation device 201 Sensitivity input unit 202 Occupant determination unit 203 Frequency weighting unit 204 Wheel steering unit 300 Motion sickness estimation device 301 Navigation system unit 302 Prediction / estimation unit 303 Route display / selection unit

Claims (13)

乗員運動を検出する乗員運動検出手段と、
前記乗員運動に基づいて、前記乗員が乗り物酔いをしている可能性を推定する乗り物酔い推定手段と、
を備えることを特徴とする乗り物酔い推定装置。 Occupant motion detection means for detecting occupant motion;
Motion sickness estimation means for estimating the possibility that the passenger is in motion sickness based on the passenger motion;
A motion sickness estimation apparatus comprising: 請求項１に記載の乗り物酔い推定装置において、
前記乗員運動検出手段は、乗員運動として乗員の頭部挙動を検出することを特徴とする乗り物酔い推定装置。 The motion sickness estimation apparatus according to claim 1,
The motion sickness estimation device, wherein the occupant motion detection means detects the head behavior of the occupant as the occupant motion. 請求項２に記載の乗り物酔い推定装置において、
車両挙動を検出する車両挙動検出手段と、
乗員姿勢を検出する乗員姿勢検出手段と、
を設け、
前記乗員運動検出手段は、前記車両挙動と前記乗員姿勢とに基づいて前記頭部挙動を検出することを特徴とする乗り物酔い推定装置。 The motion sickness estimation device according to claim 2,
Vehicle behavior detection means for detecting vehicle behavior;
Occupant posture detection means for detecting the occupant posture;
Provided,
The motion sickness estimation device, wherein the occupant motion detection means detects the head behavior based on the vehicle behavior and the occupant posture. 請求項３に記載の乗り物酔い推定装置において、
前記乗員姿勢検出手段は、乗員の着座姿勢、拘束状態、体圧分布、身長、体重、性別の少なくとも１つを検出し、
前記乗員運動検出手段は、着座した乗員に対応した、車両の揺動に対する頭部挙動の応答関数、もしくは数値モデルによって前記頭部挙動を算出することを特徴とする乗り物酔い推定装置。 The motion sickness estimation apparatus according to claim 3,
The occupant posture detection means detects at least one of the occupant's sitting posture, restraint state, body pressure distribution, height, weight, and sex,
The motion sickness estimation apparatus according to claim 1, wherein the occupant motion detection means calculates the head behavior using a response function of a head behavior with respect to a vehicle swing corresponding to a seated occupant or a numerical model. 請求項２ないし請求項４のいずれか１項に記載の乗り物酔い推定装置において、
前記乗員運動検出手段は、乗員の頭部の加速度を検出し、
前記頭部の加速度に対し、前記頭部の加速度の周波数と乗り物酔いとの相関に基づいて重み付けを行う周波数重み付け手段を設け、
前記乗り物酔い推定手段は、重み付けされた前記頭部の加速度の時間積分値に基づいて、乗員が乗り物酔いしている可能性を推定することを特徴とする乗り物酔い推定装置。 The motion sickness estimation device according to any one of claims 2 to 4,
The occupant motion detection means detects the acceleration of the occupant's head,
For the acceleration of the head, provided is a frequency weighting means for weighting based on the correlation between the frequency of acceleration of the head and motion sickness,
The motion sickness estimation device estimates the possibility that the occupant is motion sick based on the weighted time integral value of the acceleration of the head. 請求項２ないし請求項５のいずれか１項に記載の乗り物酔い推定装置において、
前記乗員が乗り物酔いしている可能性に応じて、車両のエンジン特性、トランスミッション特性、ステアリング特性、前輪または後輪の制御特性、乗員拘束特性の少なくとも１つを変更する車両特性変更手段を設けたことを特徴とする乗り物酔い推定装置。 The motion sickness estimation apparatus according to any one of claims 2 to 5,
Vehicle characteristic changing means is provided for changing at least one of vehicle engine characteristics, transmission characteristics, steering characteristics, front or rear wheel control characteristics, and occupant restraint characteristics according to the possibility that the occupant is motion sick. A motion sickness estimation device characterized by that. 請求項２ないし請求項６のいずれか１項に記載の乗り物酔い推定装置において、
前記乗り物酔い推定手段は、所定時間の走行データに基づいて、所定時間よりも長い時間が経過した時点での乗り物酔い予測を行うことを特徴とする乗り物酔い推定装置。 In the motion sickness estimation apparatus according to any one of claims 2 to 6,
The motion sickness estimation device according to claim 1, wherein the motion sickness estimation means performs motion sickness prediction when a time longer than a predetermined time elapses based on travel data for a predetermined time. 請求項２ないし請求項７のいずれか１項に記載の乗り物酔い推定装置において、
前記乗り物酔い推定手段は、ナビゲーションシステムによる目的地までの各ルートで乗り物酔いの可能性をそれぞれ推定し、
前記ナビゲーションシステムは、前記目的地までの各ルートを乗り物酔いの可能性とともにドライバに表示し、いずれかのルートをドライバに選択可能としたことを特徴とする乗り物酔い推定装置。 The motion sickness estimation device according to any one of claims 2 to 7,
The motion sickness estimation means estimates the possibility of motion sickness on each route to the destination by the navigation system,
The motion sickness estimation apparatus, wherein the navigation system displays each route to the destination together with the possibility of motion sickness to a driver, and allows the driver to select one of the routes. 請求項２ないし請求項８のいずれか１項に記載の乗り物酔い推定装置において、
前記乗り物酔い推定手段は、前記乗員の前方視界に応じて、乗り物酔いしている可能性を推定することを特徴とする乗り物酔い推定装置。 In the motion sickness estimation apparatus according to any one of claims 2 to 8,
The motion sickness estimation device, wherein the motion sickness estimation means estimates the possibility of motion sickness according to the forward view of the occupant. 請求項２ないし請求項９のいずれか１項に記載の乗り物酔い推定装置において、
前記乗員の乗り物酔いの可能性を報知する報知手段を設けたことを特徴とする乗り物酔い推定装置。 The motion sickness estimation apparatus according to any one of claims 2 to 9,
A motion sickness estimation apparatus comprising a notification means for reporting the possibility of motion sickness of the occupant. 乗員の乗員運動を検出する乗員運動検出手段と、
前記乗員運動に基づいて、前記乗員が乗り物酔いをしている可能性を推定する乗り物酔い推定手段と、
を備えることを特徴とする乗り物酔い推定装置付き車両。 Occupant motion detection means for detecting the occupant motion of the occupant;
Motion sickness estimation means for estimating the possibility that the passenger is in motion sickness based on the passenger motion;
A vehicle with a motion sickness estimation device. 乗員の乗員運動を検出し、
前記乗員運動に基づいて、前記乗員が乗り物酔いをしている可能性を推定することを特徴とする乗り物酔い推定装置。 Detects the movement of the passenger,
A motion sickness estimation apparatus that estimates the possibility that the passenger has motion sickness based on the passenger motion. 乗員の乗員運動を検出する手順と、
前記乗員運動に基づいて、前記乗員が乗り物酔いをしている可能性を推定する手順と、
を備えることを特徴とする乗り物酔い推定方法。
A procedure for detecting the occupant movement of the occupant;
A procedure for estimating the possibility that the occupant has motion sickness based on the occupant movement;
A motion sickness estimation method comprising:
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Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012251913A (en) * 2011-06-03 2012-12-20 Delta Tooling Co Ltd Method and device for evaluating riding comfort
JP2014167438A (en) * 2013-02-28 2014-09-11 Denso Corp Information notification device
WO2018035317A1 (en) 2016-08-19 2018-02-22 Waymo Llc Method and system for determining and dynamically updating a route and driving style for passenger comfort
JP2018106490A (en) * 2016-12-27 2018-07-05 トヨタ自動車株式会社 Automatic driving device
WO2019131116A1 (en) * 2017-12-26 2019-07-04 ソニー株式会社 Information processing device, moving device and method, and program
WO2019177002A1 (en) * 2018-03-14 2019-09-19 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 System for estimating ridden-object queasiness, ridden object, method for estimating ridden-object queasiness, and program for estimating ridden-object queasiness
WO2019215811A1 (en) * 2018-05-08 2019-11-14 三菱電機株式会社 Drive assist device and drive assist method
JP2020018770A (en) * 2018-08-03 2020-02-06 学校法人立命館 Evaluation device, control device, kinesia reduction system, evaluation method, and computer program
WO2020170640A1 (en) * 2019-02-18 2020-08-27 三菱電機株式会社 Motion sickness estimation device, motion sickness reducing device and motion sickness estimation method
JP2020185378A (en) * 2019-05-10 2020-11-19 デンソー インターナショナル アメリカ インコーポレーテッド Systems and methods for mitigating motion sickness
US10849496B2 (en) 2016-10-11 2020-12-01 Mitsubishi Electric Corporation Motion sickness estimation device, motion sickness prevention device, and motion sickness estimation method
WO2020252090A1 (en) * 2019-06-10 2020-12-17 Bailey David Arthur Method and apparatus for trajectory shape generation for autonomous vehicles
CN113212437A (en) * 2021-05-21 2021-08-06 吉林大学 Motion sickness estimation method during vehicle curve running
WO2021156073A1 (en) * 2020-02-06 2021-08-12 Zf Friedrichshafen Ag Method for determining kinetosis
CN113733864A (en) * 2021-08-20 2021-12-03 合众新能源汽车有限公司 Method and device for controlling air circulation in vehicle
CN115460975A (en) * 2020-04-27 2022-12-09 动态清晰公司 Method and apparatus for mitigating motion sickness in a vehicle
WO2023145168A1 (en) * 2022-01-26 2023-08-03 日立Astemo株式会社 Vehicle integration control device and vehicle integration control method

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102019126396A1 (en) 2019-09-30 2021-04-01 Ford Global Technologies, Llc Determining a passenger's propensity for motion sickness in a vehicle
DE102021117327A1 (en) 2021-07-05 2023-01-05 Ford Global Technologies, Llc Method for operating a motor vehicle
US11726340B1 (en) 2022-03-28 2023-08-15 Honeywell International Inc. Systems and methods for transforming video data in an indirect vision system
WO2023243249A1 (en) * 2022-06-14 2023-12-21 ソニーグループ株式会社 Information processing device, information processing method, and system

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004301692A (en) * 2003-03-31 2004-10-28 Mazda Motor Corp Car navigation system
JP2005326962A (en) * 2004-05-12 2005-11-24 Fujitsu Ten Ltd Driving support device
JP2006007867A (en) * 2004-06-23 2006-01-12 Matsushita Electric Ind Co Ltd In-vehicle image display device
JP2006034760A (en) * 2004-07-29 2006-02-09 Matsushita Electric Ind Co Ltd Motion sickness relieving apparatus
JP2006036012A (en) * 2004-07-27 2006-02-09 Matsushita Electric Ind Co Ltd Carsickness prevention device
JP2006035980A (en) * 2004-07-26 2006-02-09 Matsushita Electric Ind Co Ltd Ride comfort enhancing device

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004301692A (en) * 2003-03-31 2004-10-28 Mazda Motor Corp Car navigation system
JP2005326962A (en) * 2004-05-12 2005-11-24 Fujitsu Ten Ltd Driving support device
JP2006007867A (en) * 2004-06-23 2006-01-12 Matsushita Electric Ind Co Ltd In-vehicle image display device
JP2006035980A (en) * 2004-07-26 2006-02-09 Matsushita Electric Ind Co Ltd Ride comfort enhancing device
JP2006036012A (en) * 2004-07-27 2006-02-09 Matsushita Electric Ind Co Ltd Carsickness prevention device
JP2006034760A (en) * 2004-07-29 2006-02-09 Matsushita Electric Ind Co Ltd Motion sickness relieving apparatus

Cited By (44)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012251913A (en) * 2011-06-03 2012-12-20 Delta Tooling Co Ltd Method and device for evaluating riding comfort
JP2014167438A (en) * 2013-02-28 2014-09-11 Denso Corp Information notification device
KR102041369B1 (en) * 2016-08-19 2019-11-06 웨이모 엘엘씨 Methods and systems for determining and dynamically updating routes and driving styles for passenger comfort
US11585670B2 (en) 2016-08-19 2023-02-21 Waymo Llc Method and system for determining and dynamically updating a route and driving style for passenger comfort
US10107635B2 (en) 2016-08-19 2018-10-23 Waymo Llc Method and system for determining and dynamically updating a route and driving style for passenger comfort
KR20190025756A (en) * 2016-08-19 2019-03-11 웨이모 엘엘씨 Method and system for determining and dynamically updating route and driving style for passenger comfort
CN109643121A (en) * 2016-08-19 2019-04-16 伟摩有限责任公司 In order to which occupant comfort is determining and dynamically updates the method and system of route and driving style
EP3816583A1 (en) * 2016-08-19 2021-05-05 Waymo LLC Method and system for determining and dynamically updating a route and driving style for passenger comfort
US10942037B1 (en) 2016-08-19 2021-03-09 Waymo Llc Method and system for determining and dynamically updating a route and driving style for passenger comfort
EP3500902A4 (en) * 2016-08-19 2019-10-02 Waymo LLC Method and system for determining and dynamically updating a route and driving style for passenger comfort
WO2018035317A1 (en) 2016-08-19 2018-02-22 Waymo Llc Method and system for determining and dynamically updating a route and driving style for passenger comfort
JP2019532257A (en) * 2016-08-19 2019-11-07 ウェイモ エルエルシー Method and system for determining and dynamically updating routes and driving styles for passenger comfort
KR20190126198A (en) * 2016-08-19 2019-11-08 웨이모 엘엘씨 Method and system for determining and dynamically updating a route and driving style for passenger comfort
CN114906124B (en) * 2016-08-19 2023-09-26 伟摩有限责任公司 Method and system for passenger comfort determination and dynamic updating of route and driving style
KR102504705B1 (en) * 2016-08-19 2023-03-02 웨이모 엘엘씨 Method and system for determining and dynamically updating a route and driving style for passenger comfort
KR102365050B1 (en) * 2016-08-19 2022-02-18 웨이모 엘엘씨 Method and system for determining and dynamically updating a route and driving style for passenger comfort
CN114906124A (en) * 2016-08-19 2022-08-16 伟摩有限责任公司 Method and system for determining and dynamically updating routes and driving styles for passenger comfort
KR20220027260A (en) * 2016-08-19 2022-03-07 웨이모 엘엘씨 Method and system for determining and dynamically updating a route and driving style for passenger comfort
US10849496B2 (en) 2016-10-11 2020-12-01 Mitsubishi Electric Corporation Motion sickness estimation device, motion sickness prevention device, and motion sickness estimation method
DE112017005143B4 (en) 2016-10-11 2023-12-14 Mitsubishi Electric Corporation MOTION DISEASE ASSESSMENT DEVICE, MOTION DISEASE PREVENTION DEVICE AND MOTION DISEASE ASSESSMENT METHOD
JP2018106490A (en) * 2016-12-27 2018-07-05 トヨタ自動車株式会社 Automatic driving device
WO2019131116A1 (en) * 2017-12-26 2019-07-04 ソニー株式会社 Information processing device, moving device and method, and program
EP3767606A4 (en) * 2018-03-14 2021-04-21 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. System for estimating ridden-object queasiness, ridden object, method for estimating ridden-object queasiness, and program for estimating ridden-object queasiness
CN111867459A (en) * 2018-03-14 2020-10-30 松下知识产权经营株式会社 Carsickness estimation system, mobile vehicle, carsickness estimation method, and carsickness estimation program
CN111867459B (en) * 2018-03-14 2024-01-09 松下知识产权经营株式会社 Motion sickness estimation system, moving vehicle, motion sickness estimation method, and motion sickness estimation program
WO2019177002A1 (en) * 2018-03-14 2019-09-19 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 System for estimating ridden-object queasiness, ridden object, method for estimating ridden-object queasiness, and program for estimating ridden-object queasiness
JPWO2019177002A1 (en) * 2018-03-14 2021-04-08 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 Motion sickness estimation system, vehicle, motion sickness estimation method, motion sickness estimation program
JP7228765B2 (en) 2018-03-14 2023-02-27 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 motion sickness estimation system, vehicle, motion sickness estimation method, motion sickness estimation program
US11932263B2 (en) 2018-03-14 2024-03-19 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Travel sickness estimation system, moving vehicle, travel sickness estimation method, and travel sickness estimation program
WO2019215811A1 (en) * 2018-05-08 2019-11-14 三菱電機株式会社 Drive assist device and drive assist method
JP2020018770A (en) * 2018-08-03 2020-02-06 学校法人立命館 Evaluation device, control device, kinesia reduction system, evaluation method, and computer program
JP7177465B2 (en) 2018-08-03 2022-11-24 国立大学法人 奈良先端科学技術大学院大学 Evaluation device, control device, motion sickness reduction system, evaluation method, and computer program
JP7046259B2 (en) 2019-02-18 2022-04-01 三菱電機株式会社 Motion sickness estimation device, motion sickness suppression device and motion sickness estimation method
WO2020170640A1 (en) * 2019-02-18 2020-08-27 三菱電機株式会社 Motion sickness estimation device, motion sickness reducing device and motion sickness estimation method
JPWO2020170640A1 (en) * 2019-02-18 2021-11-11 三菱電機株式会社 Motion sickness estimation device, motion sickness suppression device and motion sickness estimation method
CN113439049B (en) * 2019-02-18 2024-04-09 三菱电机株式会社 Vehicle motion sickness estimation device, vehicle motion sickness suppression device, and vehicle motion sickness estimation method
CN113439049A (en) * 2019-02-18 2021-09-24 三菱电机株式会社 Vehicle motion sickness estimation device, vehicle motion sickness suppression device, and vehicle motion sickness estimation method
JP2020185378A (en) * 2019-05-10 2020-11-19 デンソー インターナショナル アメリカ インコーポレーテッド Systems and methods for mitigating motion sickness
WO2020252090A1 (en) * 2019-06-10 2020-12-17 Bailey David Arthur Method and apparatus for trajectory shape generation for autonomous vehicles
WO2021156073A1 (en) * 2020-02-06 2021-08-12 Zf Friedrichshafen Ag Method for determining kinetosis
CN115460975A (en) * 2020-04-27 2022-12-09 动态清晰公司 Method and apparatus for mitigating motion sickness in a vehicle
CN113212437A (en) * 2021-05-21 2021-08-06 吉林大学 Motion sickness estimation method during vehicle curve running
CN113733864A (en) * 2021-08-20 2021-12-03 合众新能源汽车有限公司 Method and device for controlling air circulation in vehicle
WO2023145168A1 (en) * 2022-01-26 2023-08-03 日立Astemo株式会社 Vehicle integration control device and vehicle integration control method

Also Published As

Publication number Publication date
JP4882433B2 (en) 2012-02-22

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