JP2009018047A - Psychological state estimation apparatus - Google Patents

Psychological state estimation apparatus Download PDF

Info

Publication number
JP2009018047A
JP2009018047A JP2007183406A JP2007183406A JP2009018047A JP 2009018047 A JP2009018047 A JP 2009018047A JP 2007183406 A JP2007183406 A JP 2007183406A JP 2007183406 A JP2007183406 A JP 2007183406A JP 2009018047 A JP2009018047 A JP 2009018047A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
stimulus
cognitive
psychological state
subject
response
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2007183406A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Daiki Mori
大樹 森
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toyota Motor Corp
Original Assignee
Toyota Motor Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toyota Motor Corp filed Critical Toyota Motor Corp
Priority to JP2007183406A priority Critical patent/JP2009018047A/en
Publication of JP2009018047A publication Critical patent/JP2009018047A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a psychological state estimation apparatus for highly accurately estimating the psychological state of a subject. <P>SOLUTION: The psychological state estimation apparatus 1 for estimating the psychological state of the subject comprises: a stimulation setting means 5 for setting a stimulation imparting pattern to be given to the subject; stimulation imparting means 2 and 5 for imparting stimulation to the subject on the basis of the stimulation imparting pattern; a biological information acquisition means 3 for acquiring the biological information of the subject; a biological information change acquisition means 6 for acquiring the change of the biological information to the imparted stimulation by the acquired biological information; a learning means 6 for associating the set stimulation imparting pattern with the acquired change of the biological information to the stimulation and learning a parameter for estimating the psychological state of the subject; and estimation means 8, 9 and 11 for estimating the psychological state of the subject on the basis of the learned parameter for estimating the psychological state of the subject. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、イライラ状態などの被験者の心理状態を推定する心理状態推定装置に関する。   The present invention relates to a psychological state estimation device for estimating a psychological state of a subject such as an irritated state.

運転中の安全性を向上させるために、イライラ状態などの運転者の心理状態を推定する装置が各種提案されている。この推定装置としては、例えば、特許文献1に記載の装置では、被験者の心拍数や血圧などの生体情報を検出し、その検出した生体情報と予め設定した閾値との大小関係によってイライラ状態などを判定する。また、特許文献2に記載の装置では、生体情報だけでなく、車速や天候などによる道路負荷量を考慮してイライラ状態などを判定する。
特開2006−34803号公報 特開2003−61939号公報 特開2005−157662号公報 特開2004−24879号公報
In order to improve safety during driving, various devices for estimating a driver's psychological state such as an irritated state have been proposed. As this estimation apparatus, for example, in the apparatus described in Patent Document 1, biological information such as a heart rate and blood pressure of a subject is detected, and an irritated state or the like is determined by the magnitude relationship between the detected biological information and a preset threshold value. judge. Moreover, in the apparatus described in Patent Document 2, an irritated state or the like is determined in consideration of not only biological information but also road load due to vehicle speed, weather, and the like.
JP 2006-34803 A JP 2003-61939 A JP-A-2005-157762 Japanese Patent Laid-Open No. 2004-24879

生体情報に基づいてイライラ状態を判定する場合、予め設定した数値基準(閾値)で判定しているので、イライラ状態を誤判定する虞がある。例えば、イライラ状態が高くなった場合に心拍数や血圧が上昇するので、通常より高い心拍数や血圧を閾値としてそれぞれ設定し、心拍数や血圧がその各閾値以上になるとイライラ状態が高いと判定する。しかし、心拍数や血圧が上昇するのは、イライラ状態が高いときだけでなく、大声を出して笑っているときなどの他の状態のときにも上昇する場合がある。したがって、イライラ状態が高くないときでも、イライラ状態が高いと判定される場合がある。このように、生体情報だけでは、イライラ状態の推定精度が低くなる。   When determining an irritated state based on biometric information, since the determination is based on a preset numerical standard (threshold), there is a possibility that the irritated state is erroneously determined. For example, since the heart rate and blood pressure rise when the frustrated state increases, the heart rate and blood pressure higher than normal are set as threshold values, respectively, and it is determined that the frustrated state is high when the heart rate and blood pressure exceed the respective threshold values. To do. However, the heart rate and blood pressure may increase not only when the annoyance is high, but also when it is in other states such as when laughing out loud. Therefore, even when the frustrated state is not high, it may be determined that the frustrated state is high. As described above, the estimation accuracy of the frustrated state is lowered only by the biological information.

また、生体情報に加えて道路負荷量(外的な環境要因)も考慮してイライラ状態を判定する場合、このような環境要因に対する反応は個人個人で異なるので、イライラ状態を誤判定する虞がある。例えば、ある規模の渋滞に遭遇した場合、全ての運転者が一律に同じ度合いのイライラ状態を示すのではなく、ある運転者は渋滞になることを予測していたのでイライラ状態が高くならないが、他の運転者は急いでいたのでイライラ状態が高くなる場合がある。したがって、実際には、同じ環境要因に遭遇した場合でも、個人個人の状況によってイライラ状態への影響が異なる。このように、生体情報に環境要因を加味した場合でも、イライラ状態の推定精度が低くなる。   In addition, when the frustrated state is determined in consideration of the road load amount (external environmental factor) in addition to the biometric information, the response to such an environmental factor is different for each individual. is there. For example, if you encounter a traffic jam of a certain scale, not all drivers will show the same degree of frustration uniformly. Other drivers were in a hurry and can be frustrating. Therefore, in fact, even if the same environmental factors are encountered, the influence on the frustrated state varies depending on the individual situation. Thus, even when environmental factors are added to the biological information, the estimation accuracy of the frustrated state is lowered.

そこで、本発明は、被験者の心理状態を高精度に推定する心理状態推定装置を提供することを課題とする。   Then, this invention makes it a subject to provide the psychological state estimation apparatus which estimates a test subject's psychological state with high precision.

本発明に係る心理状態推定装置は、被験者の心理状態を推定する心理状態推定装置であって、被験者に与える刺激付与パターンを設定する刺激設定手段と、刺激設定手段で設定した刺激付与パターンに基づいて被験者に刺激を付与する刺激付与手段と、被験者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、生体情報取得手段で取得した生体情報により刺激付与手段で付与した刺激に対する生体情報の変化を取得する生体情報変化取得手段と、刺激設定手段で設定した刺激付与パターンと生体情報変化取得手段で取得した刺激に対する生体情報の変化とを対応付けて被験者の心理状態推定用パラメータを学習する学習手段と、学習手段で学習した被験者の心理状態推定用パラメータに基づいて被験者の心理状態を推定する推定手段とを備えることを特徴とする。   The psychological state estimation device according to the present invention is a psychological state estimation device that estimates the psychological state of a subject, based on a stimulus setting unit that sets a stimulus applying pattern to be given to the subject and a stimulus applying pattern set by the stimulus setting unit. A stimulus applying means for applying a stimulus to the subject, a biological information acquiring means for acquiring the biological information of the subject, and a change in the biological information with respect to the stimulus applied by the stimulus applying means based on the biological information acquired by the biological information acquiring means. Biometric information change acquisition means, learning means for learning the parameter for estimating the psychological state of the subject by associating the stimulus application pattern set by the stimulus setting means with the change of biometric information for the stimulus acquired by the biometric information change acquisition means, An estimation means for estimating the psychological state of the subject based on the parameters for estimating the psychological state of the subject learned by the learning means And features.

この心理状態推定装置では、刺激設定手段により被験者に与える刺激の付与パターンを設定し、刺激付与手段によりその刺激付与パターンに基づいて被験者に刺激を付与する。この刺激付与パターンは、学習したい心理状態推定用パラメータの状態に被験者がなるような刺激を付与するパターンであり、刺激の種類、刺激の内容、刺激の大きさ、刺激の強さなどが示されている。学習するために刺激を付与したときに、心理状態推定装置では、生体情報取得手段により被験者の生体情報を取得し、生体情報変化取得手段によりこの取得した刺激から付与した刺激に対する生体情報の変化を取得する。このとき、刺激付与パターンに従って学習したい心理状態推定用パラメータの状態になるような刺激が付与されているので、学習したい心理状態推定用パラメータの状態になったときの被験者の生体情報の変化が判る。そこで、心理状態推定装置では、学習手段により刺激付与パターンと刺激に対する生体情報の変化とを対応付けて被験者の心理状態推定用パラメータを学習する。そして、心理状態推定装置では、推定手段によりその学習した心理状態推定用パラメータに基づいて被験者の心理状態を推定する。このように、この心理状態推定装置では、被験者の心理状態を推定するための心理状態推定用パラメータを被験者個々に学習することにより、被験者個々に心理状態の推定基準を設定でき、被験者個々の心理状態を高精度に推定できる。さらに、この心理状態推定装置では、付与パターンを決めて能動的に刺激を付与して学習するので、早期にかつ的確な学習を行うことができる。   In this psychological state estimation apparatus, a stimulus applying pattern to be given to the subject is set by the stimulus setting means, and the stimulus is given to the subject by the stimulus applying means based on the stimulus applying pattern. This stimulus applying pattern is a pattern that gives a stimulus that makes the subject to the state of the psychological state estimation parameter to be learned, and indicates the type of stimulus, the content of the stimulus, the size of the stimulus, the strength of the stimulus, etc. ing. When a stimulus is applied for learning, the psychological state estimation device acquires the biological information of the subject by the biological information acquisition unit, and the biological information change acquisition unit calculates the change in the biological information with respect to the stimulus applied from the acquired stimulus. get. At this time, since the stimulus that gives the state of the psychological state estimation parameter to be learned according to the stimulus application pattern is given, the change in the biological information of the subject when the state of the psychological state estimation parameter to be learned becomes . Therefore, in the psychological state estimation device, the learning unit learns the parameter for estimating the psychological state of the subject by associating the stimulus application pattern with the change in biological information with respect to the stimulus. In the psychological state estimation device, the psychological state of the subject is estimated based on the learned psychological state estimation parameter by the estimating means. As described above, in this psychological state estimation device, the psychological state estimation criterion for estimating the psychological state of the subject can be set for each subject by setting the psychological state estimation parameter for each subject, and the psychological state of each subject can be set. The state can be estimated with high accuracy. Furthermore, in this psychological state estimation apparatus, learning is performed by actively applying a stimulus by determining a given pattern, so that early and accurate learning can be performed.

なお、刺激は、付与するときのパターンをコントロールでき、被験者に対して付与可能な様々な刺激であり、例えば、音、表示画面である。生体情報は、人の心理状態が表れ、人から生体計測できる様々な情報であり、例えば、血圧、心拍数、皮膚電位である。心理状態推定用パラメータは、被験者の心理状態の推定基準となる様々なパラメータであり、例えば、心理状態が表れる生体情報や挙動情報に対する推定基準、外的事象を受けたときの被験者の認知反応の判定基準である。心理状態としては、例えば、イライラ状態、焦り状態、パニック状態である。   Note that the stimulus is a variety of stimuli that can control the pattern when applied and can be applied to the subject, such as sound and a display screen. The biological information is various information that shows a person's psychological state and can be measured from the person, such as blood pressure, heart rate, and skin potential. Psychological state estimation parameters are various parameters that serve as estimation criteria for a subject's psychological state. For example, the estimation criteria for biological information and behavior information indicating the psychological state, and the cognitive response of the subject when receiving an external event. Judgment criteria. Examples of the psychological state include an irritated state, an impatient state, and a panic state.

本発明の上記心理状態推定装置では、被験者にとっての外的事象に対する認知反応を判定する認知反応判定手段を備え、刺激設定手段は、認知反応を被験者が示すような刺激付与パターンを設定し、学習手段は、外的事象に対する認知反応の判定基準を学習し、認知反応判定手段は、学習手段で学習した判定基準に基づいて外的事象に対する認知反応を判定し、推定手段は、認知反応判定手段で判定した認知反応に基づいて被験者の心理状態を推定する構成としてもよい。   The psychological state estimation apparatus of the present invention includes a cognitive response determination unit that determines a cognitive response to an external event for the subject, and the stimulus setting unit sets a stimulus application pattern such that the subject indicates the cognitive response, and learning The means learns the judgment criteria of the cognitive response to the external event, the cognitive reaction judgment means judges the cognitive response to the external event based on the judgment criteria learned by the learning means, and the estimation means is the cognitive response judgment means It is good also as a structure which estimates a test subject's psychological state based on the cognitive reaction determined by (1).

この心理状態推定装置では、刺激設定手段により学習したい認知反応を被験者が示すような刺激の付与パターンを設定し、刺激付与手段によりその刺激付与パターンに基づいて被験者に刺激を付与する。そして、心理状態推定装置では、学習手段によりこの付与した刺激に対する生体情報の変化に基づいて被験者の外的事象に対する認知反応の判定基準を学習する。さらに、心理状態推定装置では、認知反応判定手段によりその学習した判定基準に基づいて被験者の外的事象に対する認知反応を判定し、推定手段により判定した認知反応に基づいて被験者の心理状態を推定する。このように、この心理状態推定装置では、被験者個々の外的事象に対する認知反応を学習して被験者個々の心理状態を推定することにより、外的事象が心理状態に与える影響を被験者個々に的確に反映でき、被験者個々の心理状態を高精度に推定できる。また、この心理状態推定装置では、外的事象に対する認知反応を利用することにより、外的事象に対する認知反応は瞬間的に反応として表れるので、被験者の心理状態の瞬時の変化に対応することができる。   In this psychological state estimation apparatus, a stimulus application pattern is set such that the subject indicates a cognitive reaction to be learned by the stimulus setting unit, and a stimulus is applied to the subject based on the stimulus application pattern by the stimulus application unit. In the psychological state estimation device, the learning means learns the criterion for determining the cognitive response to the external event of the subject based on the change in the biological information with respect to the applied stimulus. Furthermore, in the psychological state estimation device, the cognitive response to the external event of the subject is determined based on the learned determination criterion by the cognitive reaction determination unit, and the psychological state of the subject is estimated based on the cognitive response determined by the estimation unit. . As described above, in this psychological state estimation device, the influence of the external event on the psychological state is accurately determined for each subject by learning the cognitive reaction to the external event of each subject and estimating the psychological state of each subject. It can be reflected and the psychological state of each subject can be estimated with high accuracy. Moreover, in this psychological state estimation apparatus, by using the cognitive response to the external event, the cognitive response to the external event appears instantaneously as a response, so that it can cope with an instantaneous change in the psychological state of the subject. .

なお、外的事象は、被験者の心理状態に影響を与える外的な様々な事象(要因)であり、例えば、運転者の場合には渋滞、割込み、道路状況である。認知反応は、被験者が外的事象を受けたときに、その外的事象に対する被験者の認知の反応であり、例えば、定位反応(慣れた外的事象に対する反応であり、反応が低い)、防御反応(外的事象に対して警戒する反応であり、反応が高い)、無反応(外的事象に気付いておらず、反応が無し)である。   External events are various external events (factors) that affect the psychological state of the subject. For example, in the case of a driver, there are traffic jams, interruptions, and road conditions. A cognitive response is a subject's cognitive response to an external event when the subject receives an external event, such as a stereotactic response (a response to a familiar external event and a low response), protective response (Responding to external events and high response), no response (not aware of external events, no response).

本発明の上記心理状態推定装置では、認知反応判定手段で判定した認知反応に基づいて被験者の心理状態の変化への影響度を取得する影響度取得手段を備え、推定手段は、生体情報取得手段で取得した生体情報と影響度取得手段で取得した影響度に基づいて被験者の心理状態を推定する構成としてもよい。   The psychological state estimation apparatus of the present invention includes an influence degree acquisition unit that acquires an influence degree on a change in the psychological state of the subject based on the cognitive reaction determined by the cognitive reaction determination unit, and the estimation unit includes the biological information acquisition unit. It is good also as a structure which estimates a test subject's psychological state based on the biometric information acquired by (1) and the influence degree acquired by the influence degree acquisition means.

この心理状態推定装置では、生体情報取得手段により心理状態が表れるような被験者の生体情報を取得する。また、心理状態推定装置では、影響度取得手段により判定した外的事象に対する認知反応に基づいて被験者の心理状態の変化への影響度を取得する。そして、心理状態推定装置では、推定手段により心理状態が表れる生体情報と外的事象に対する認知反応による心理状態の変化への影響度に基づいて被験者の心理状態を推定する。このように、この心理状態推定装置では、被験者個々の生体情報に加えて外的事象に対する被験者個々の認知反応を考慮して被験者個々の心理状態を推定することにより、被験者個々の心理状態をより高精度に推定できる。   In this psychological state estimation device, the biological information of the subject whose psychological state appears is obtained by the biological information acquisition means. In addition, the psychological state estimation device acquires the degree of influence on the change in the psychological state of the subject based on the cognitive reaction to the external event determined by the influence degree acquisition unit. The psychological state estimation device estimates the psychological state of the subject based on the biological information indicating the psychological state by the estimating means and the degree of influence on the change in the psychological state due to the cognitive reaction to the external event. As described above, in this psychological state estimation device, the individual psychological state of each subject is further estimated by estimating the individual psychological state of the subject in consideration of the individual subject's cognitive reaction to the external event in addition to the individual biometric information of the subject. It can be estimated with high accuracy.

本発明は、被験者の心理状態を推定するための心理状態推定用パラメータを被験者個々に学習することにより、被験者個々に心理状態の推定基準を設定でき、被験者個々の心理状態を高精度に推定できる。   The present invention learns psychological state estimation parameters for estimating the psychological state of each subject, and can thereby set a psychological state estimation criterion for each subject, and can estimate the individual psychological state with high accuracy. .

以下、図面を参照して、本発明に係る心理状態推定装置の実施の形態を説明する。   Hereinafter, an embodiment of a psychological state estimation device according to the present invention will be described with reference to the drawings.

本実施の形態では、本発明に係る心理状態推定装置を、車両に搭載され、運転者のイライラレベルを推定するイライラ推定装置に適用する。本発明に係るイライラ推定装置では、運転者のイライラ状態を表す生体情報に加えて運転者のイライラ状態に影響を与える環境要因自体とその環境要因に対する認知反応を考慮して運転者のイライラレベルを推定する。そして、本発明に係るイライラ推定装置では、その推定したイライラレベルを各種運転者支援装置、警報装置、イライラ緩和装置などに提供する。   In this Embodiment, the psychological state estimation apparatus which concerns on this invention is mounted in a vehicle, and is applied to the frustration estimation apparatus which estimates a driver | operator's frustration level. In the frustration estimation apparatus according to the present invention, the driver's frustration level is determined in consideration of the environmental factors themselves that affect the driver's frustration state in addition to the biological information representing the frustration state of the driver and the cognitive reaction to the environmental factor. presume. In the frustration estimation device according to the present invention, the estimated frustration level is provided to various driver support devices, alarm devices, frustration mitigation devices, and the like.

図1及び図2に参照して、本実施の形態の概要について説明する。図1は、本実施の形態の概念図である。図2は、各刺激パターンに対する生体情報の時間変化である。本実施の形態では、運転者のイライラ状態を高める可能性のある外部からの環境要因に対して示す運転者の認知反応(防御反応、定位反応、無反応)の判定基準を学習する。そのために、運転者が各認知反応を示すと予測される刺激の付与パターン(刺激の種類、大きな、強さ、速さ、内容など)を設定し、その刺激パターンに従って車両側で意図的に作り出した刺激(警報音、クラクション、ナビ画面など)を運転者に付与する。そして、そのときの運転者の生体情報(心拍数、皮膚電位)をセンシングし、各認知反応に対する生体情報の特徴量を学習し、生体情報の特徴量の学習データを更新してゆく。この際、その更新した特徴量の学習データが認知反応の判定基準に対する更新条件を満たした場合には認知反応の判定基準を更新する。認知反応の判定基準には、最初に、初期値が設定されている。   The outline of the present embodiment will be described with reference to FIGS. FIG. 1 is a conceptual diagram of the present embodiment. FIG. 2 is a time change of biological information for each stimulation pattern. In the present embodiment, a criterion for determining a driver's cognitive response (defense response, localization response, no response) to external environmental factors that may increase the driver's frustration is learned. Therefore, the stimulus application patterns (stimulus type, large, strength, speed, content, etc.) that the driver is expected to show each cognitive response are set and intentionally created on the vehicle side according to the stimulus pattern. The driver is given a stimulus (alarm sound, horn, navigation screen, etc.). Then, the driver's biometric information (heart rate, skin potential) at that time is sensed, the feature quantity of the biometric information for each cognitive reaction is learned, and the biometric feature feature quantity learning data is updated. At this time, if the updated learning data of the feature amount satisfies the update condition for the determination criterion of the cognitive reaction, the determination criterion of the cognitive reaction is updated. Initial values are initially set as the criteria for determining the cognitive response.

また、環境要因として渋滞、割込み、道路状況(ワインディングロード、狭道など)をセンシングする。そして、いずれかの環境要因を検出した場合、運転者の生体情報をセンシングし、学習データベースに格納されている定位反応、防御反応、無反応の各判定基準に基づいて、生体情報の特徴量から運転者の認知反応を判定する。また、環境要因を検出した場合、その環境要因自体に対するイライラ影響度(基準値)を設定する。そして、イライラ影響度(基準値)に認知反応を加味して最終的なイライラ影響度を算出する。さらに、運転者のイライラ状態を表す生体情報(心拍数、血圧)をセンシングし、その生体反応に基づいてイライラレベル(基準値)を設定する。そして、イライラレベル(基準値)にイライラ影響度を反映して最終的なイライラレベルを推定する。なお、生体情報以外に運転者の挙動情報(表情、しぐさ、車両操作など)なども利用してもよい。   It also senses traffic jams, interrupts, and road conditions (winding roads, narrow streets, etc.) as environmental factors. When any environmental factor is detected, the driver's biological information is sensed, and based on each of the criteria for localization reaction, defense reaction, and no reaction stored in the learning database, Determine the driver's cognitive response. When an environmental factor is detected, the frustration influence level (reference value) for the environmental factor itself is set. Then, the final frustration influence degree is calculated by adding the cognitive reaction to the frustration influence degree (reference value). Furthermore, biometric information (heart rate, blood pressure) representing the driver's frustrated state is sensed, and the frustrated level (reference value) is set based on the biological reaction. Then, the final frustration level is estimated by reflecting the frustration influence level on the frustration level (reference value). In addition to biological information, driver behavior information (such as facial expressions, gestures, and vehicle operations) may also be used.

人が環境要因などの刺激を受けた場合、その刺激に対する認知反応が生体情報などに瞬時に表れる。そのため、認知反応の場合、生体情報に基づいてイライラ状態を判定する場合と比較すると、判定する区間を大幅に短くでき、秒単位であり、(生体情報に基づいてイライラ状態を判定する場合には分単位である)、また、判定に用いる生体情報の種類や判定基準も異なる。本実施の形態では、認知反応を判定するためには、瞬時に反応が出易い皮膚電位反応と心拍数を利用する。   When a person receives a stimulus such as an environmental factor, a cognitive reaction to the stimulus appears instantly in biological information. Therefore, in the case of cognitive reaction, compared with the case where the irritated state is determined based on the biological information, the section to be determined can be greatly shortened, and is in units of seconds (when the irritated state is determined based on the biological information) Also, the type of biometric information used for determination and the determination criteria are different. In this embodiment, in order to determine the cognitive response, a skin potential response and a heart rate that are likely to generate an instantaneous response are used.

防御反応は、刺激に対して警戒する反応であり、イライラ状態への準備段階であり、反応係数が高い。したがって、通常与えられていない刺激を運転者に与えることにより、運転者に防御反応が表れると予測できる。定位反応は、慣れた刺激への反応であり、イライラ状態へ移行し難く、反応係数が低い。したがって、通常与えられている刺激を運転者に与えることにより、運転者に定位反応が表れると予測できる。無反応は、刺激に気付いていない状態であり、イライラ状態への影響はなく、反応係数がゼロである。したがって、運転者に刺激を与えていないときに、運転者に無反応が表れると予測できる。   The defensive reaction is a reaction that warns against a stimulus, is a preparatory stage to an irritated state, and has a high response coefficient. Therefore, it can be predicted that a defense response appears to the driver by giving the driver a stimulus that is not normally given. The stereotaxic reaction is a response to a familiar stimulus, is difficult to shift to an irritated state, and has a low response coefficient. Therefore, it can be predicted that a stereotaxic reaction appears in the driver by giving the driver a normal stimulus. No reaction is a state in which the stimulus is not noticed, there is no influence on the frustrated state, and the response coefficient is zero. Therefore, it can be predicted that no response will appear to the driver when the driver is not stimulated.

意図的に与える刺激としては、車両内に付与できる刺激であり、車両内に装備されているものを利用すると好適である。意図的に刺激を付与する場合、付与した刺激によって安全性を損なわない程度の刺激とし、その刺激を付与する装備品の商品性を損なわない程度の刺激とする。   The intentionally applied stimulus is a stimulus that can be applied in the vehicle, and it is preferable to use one provided in the vehicle. When a stimulus is intentionally applied, the stimulus is set so as not to impair the safety by the applied stimulus, and the stimulus is set so as not to impair the merchantability of the equipment to which the stimulus is applied.

刺激としては、例えば、警報音、クラクション、ナビ表示画面や音声、その他の各種音声、自動シートポジションがある。警報音、クラクションの場合、例えば、通常の音量、通常より大きい音量、発生無しで各認知反応を学習する。ナビ表示画面、例えば、通常のタイミングで経路案内画面表示、通常より早いタイミングで経路案内画面表示、経路案内画面表示無しで各認知反応を学習する。ナビ音声の場合、例えば、通常のタイミングで経路案内音声出力、通常より早いタイミングで経路案内音声出力、経路案内音声出力無しで各認知反応を学習する。自動シートポジションの場合、通常の変化速度でシート移動、通常より速い変化速度でシート移動、シート移動後で各認知反応を学習する。   Examples of the stimulus include alarm sound, horn, navigation display screen and sound, various other sounds, and automatic seat position. In the case of an alarm sound and a horn, for example, each cognitive reaction is learned with a normal volume, a volume higher than normal, and no occurrence. Each cognitive reaction is learned by a navigation display screen, for example, a route guidance screen display at a normal timing, a route guidance screen display at a timing earlier than normal, and no route guidance screen display. In the case of the navigation voice, for example, each cognitive reaction is learned without a route guidance voice output at a normal timing, a route guidance voice output at a timing earlier than usual, and no route guidance voice output. In the case of the automatic seat position, the sheet movement is performed at a normal change speed, the sheet movement is performed at a faster change speed than usual, and each cognitive reaction is learned after the sheet movement.

図2には、刺激として警報音を利用した場合の生体情報の変化の一例を示している。符号Aで示す警報音を発生していないときには、生体情報は殆ど変化しない。符号Bで示す通常の音量の警報音を発生したときには、生体情報は少し変化する。符号Cで示す通常より大きな音量の警報音を発生したときには、生体情報は大きく変化する。   FIG. 2 shows an example of changes in biological information when an alarm sound is used as a stimulus. When the alarm sound indicated by the symbol A is not generated, the biological information hardly changes. When an alarm sound having a normal volume indicated by the symbol B is generated, the biological information changes slightly. When an alarm sound having a louder volume than indicated by the symbol C is generated, the biological information changes greatly.

本実施の形態で推定するイライラレベルは、0〜2までの値であり、整数値(0、1、2)としてもよいし、整数値でなくてもよい。イライラレベル0は、イライラの自覚がない状態であり、通常の平静状態である。イライラレベル1は、イライラの自覚が小さい状態であり、ムッとする程度の状態である。イライラレベル2は、イライラの自覚が大きい状態であり、怒りを我慢し、一触即発の状態である。このイライラレベル2ぐらいまでになると、運転中に判断ミスや急操作などを起こり易くなる。ちなみに、イライラレベル3は、怒りを暴発させた状態である。このイライラレベル3まで推定するようにしてもよい。   The frustration level estimated in the present embodiment is a value from 0 to 2, may be an integer value (0, 1, 2), or may not be an integer value. The frustration level 0 is a state where there is no awareness of frustration and is a normal calm state. The frustration level 1 is a state in which the awareness of the frustration is small, and it is a state that makes it stuffy. The frustrating level 2 is a state in which the awareness of frustration is large, endures anger, and is a state of immediate touch. When the level is up to about this frustrating level 2, misjudgments and sudden operations are likely to occur during driving. Incidentally, the frustrating level 3 is a state in which anger is expelled. You may make it estimate to this irritation level 3.

図3〜図11を参照して、イライラ推定装置について説明する。図3は、本実施の形態に係るイライラ推定装置の構成図である。図4は、各刺激パターンの一例である。図5は、運転者の各刺激パターンに対する生体情報(皮膚電気、心拍数)の時間変化の一例である。図6は、運転者の強めの刺激に対する皮膚電位の判定区間の時間変化の一例である。図7は、運転者の強めの刺激に対する心拍数の判定区間の時間変化の一例である。図8は、刺激パターンに対する生体情報の時間変化量の度数分布表の一例である。図9は、学習した判定基準(各認知反応に対する生体情報(皮膚電位、心拍数)の基準範囲)の一例である。図10は、運転者の環境要因に対して防御反応を示した場合の生体情報の時間変化の一例であり、(a)が皮膚電位の時間変化であり、(b)が心拍数の時間変化である。図11は、運転者の環境要因に対して定位反応を示した場合の生体情報の時間変化の一例であり、(a)が皮膚電位の時間変化であり、(b)が心拍数の時間変化である
イライラ推定装置1は、イライラ状態が表れる生体情報とイライラ状態に影響を及ぼす外部の環境要因に基づいてイライラレベルを推定する。特に、イライラ推定装置1は、推定精度を向上させるために、運転者に与える刺激をコントロールすることによって運転者の認知反応の判定基準を学習する。そのために、イライラ推定装置1は、刺激呈示装置2、生体情報検出手段3、環境情報検出手段4、刺激制御手段5、認知反応学習手段6、学習データ記憶装置7、認知反応判定手段8、イライラ影響度算出手段9、参照データ記憶装置10、イライラレベル判定手段11を備えている。特に、刺激制御手段5、認知反応学習手段6、学習データ記憶装置7、認知反応判定手段8、イライラ影響度算出手段9、参照データ記憶装置10、イライラレベル判定手段11については、イライラ推定装置1のECU[Electronic Control Unit]に構成される。
The frustration estimation device will be described with reference to FIGS. FIG. 3 is a configuration diagram of the frustration estimation apparatus according to the present embodiment. FIG. 4 is an example of each stimulation pattern. FIG. 5 is an example of a time change of biometric information (skin electricity, heart rate) for each stimulus pattern of the driver. FIG. 6 is an example of a change over time in the determination section of the skin potential in response to a strong driver's stimulus. FIG. 7 is an example of a change over time in a heart rate determination interval in response to a strong driver's stimulus. FIG. 8 is an example of a frequency distribution table of the temporal change amount of the biological information with respect to the stimulus pattern. FIG. 9 is an example of learned determination criteria (reference range of biometric information (skin potential, heart rate) for each cognitive reaction). FIG. 10 is an example of a time change of biometric information when a defense response is shown to the driver's environmental factors, (a) is a time change of skin potential, and (b) is a time change of heart rate. It is. FIG. 11 is an example of a time change of biometric information when a localization reaction is shown with respect to the driver's environmental factors, (a) is a time change of skin potential, and (b) is a time change of heart rate. The frustration estimation device 1 estimates the frustration level based on the biological information indicating the frustration state and external environmental factors that affect the frustration state. In particular, the frustrated estimation device 1 learns the determination criteria for the driver's cognitive reaction by controlling the stimulus given to the driver in order to improve the estimation accuracy. Therefore, the frustration estimation device 1 includes a stimulus presentation device 2, biological information detection means 3, environment information detection means 4, stimulus control means 5, cognitive reaction learning means 6, learning data storage device 7, cognitive reaction determination means 8, and frustration. An influence degree calculation means 9, a reference data storage device 10, and an irritated level determination means 11 are provided. In particular, for the stimulus control means 5, the cognitive reaction learning means 6, the learning data storage device 7, the cognitive reaction determination means 8, the frustration influence calculation means 9, the reference data storage device 10, and the frustration level determination means 11, the frustration estimation device 1 ECU [Electronic Control Unit].

なお、本実施の形態では、刺激呈示装置2及び刺激制御手段5が特許請求の範囲に記載する刺激付与手段に相当し、生体情報検出手段3が特許請求の範囲に記載する生体情報検出手段に相当し、刺激制御手段5が特許請求の範囲に記載する刺激設定手段に相当し、認知反応学習手段6が特許請求の範囲に記載する生体情報変化取得手段及び学習手段に相当し、認知反応判定手段8が特許請求の範囲に記載する認知反応判定手段に相当し、イライラ影響度算出手段9が特許請求の範囲に記載する影響度取得手段に相当し、認知反応判定手段8、イライラ影響度算出手段9及びイライラレベル判定手段11が特許請求の範囲に記載する推定手段に相当する。   In the present embodiment, the stimulus presentation device 2 and the stimulus control means 5 correspond to the stimulus applying means described in the claims, and the biological information detection means 3 corresponds to the biological information detection means described in the claims. The stimulus control means 5 corresponds to the stimulus setting means described in the claims, the cognitive reaction learning means 6 corresponds to the biological information change acquisition means and the learning means described in the claims, and the cognitive reaction determination The means 8 corresponds to the cognitive reaction determination means described in the claims, and the frustration influence calculation means 9 corresponds to the influence acquisition means described in the claims. The cognitive reaction determination means 8 and the frustration influence calculation The means 9 and the frustration level determination means 11 correspond to the estimation means described in the claims.

刺激呈示装置2は、車両内に装備される各種刺激を呈示できる装置であり、刺激付与に関して制御可能な装置である。刺激呈示装置2では、刺激制御手段5からの付与命令があると、その付与命令に従って刺激を呈示する。刺激呈示装置2としては、例えば、警報音の発生装置、クラクションの発生装置、ナビゲーション装置、自動シートポジション装置である。   The stimulus presentation device 2 is a device that can present various stimuli equipped in the vehicle, and is a device that can be controlled with respect to stimulus application. In the stimulus presentation device 2, when there is an application command from the stimulus control means 5, the stimulus is presented according to the application command. Examples of the stimulus presentation device 2 include an alarm sound generation device, a horn generation device, a navigation device, and an automatic seat position device.

生体情報検出手段3は、生体情報として皮膚電位(精神性発汗を電気的示す生体情報)、心拍数、血圧を検出する手段である。具体的には、皮膚電位センサ、心拍数センサ(心電センサでもよい)、血圧センサである。   The biological information detection means 3 is means for detecting skin potential (biological information that electrically indicates mental sweating), heart rate, and blood pressure as biological information. Specifically, a skin potential sensor, a heart rate sensor (which may be an electrocardiogram sensor), or a blood pressure sensor.

環境情報検出手段4は、渋滞などのイライラ状態に影響を与える環境要因の情報を検出する手段である。例えば、渋滞の場合、VICS情報(渋滞情報など)を取得するナビゲーション装置、車速を検出するための車速センサと車速に基づいて渋滞を判定する処理部、あるいは、これらの組合せである。割込みの場合、車速を検出するための車速センサと車速に基づいて割込みを判定する処理部、車間距離を検出するためのレーダセンサと車間距離に基づいて割込みを判定する処理部、前方画像を撮像するカメラと画像情報に基づいて割込みを判定する処理部、あるいは、これらの組合せである。道路状況の場合、地図データベースを備えるナビゲーション装置、前方画像を撮像するカメラと画像情報に基づいて道路状況を判定する処理部、あるいは、これらの組合せであるである。なお、環境情報検出手段4の各処理部については、ECU内に構成してもよい。   The environmental information detection means 4 is means for detecting information on environmental factors that affect an irritated state such as a traffic jam. For example, in the case of a traffic jam, a navigation device that acquires VICS information (such as traffic jam information), a vehicle speed sensor for detecting the vehicle speed and a processing unit that determines traffic jam based on the vehicle speed, or a combination thereof. In the case of an interrupt, a vehicle speed sensor for detecting the vehicle speed and a processing unit for determining the interrupt based on the vehicle speed, a radar sensor for detecting the inter-vehicle distance and a processing unit for determining the interrupt based on the inter-vehicle distance, and taking a front image A processing unit that determines an interruption based on the camera and image information, or a combination thereof. In the case of road conditions, a navigation device including a map database, a camera that captures a front image, a processing unit that determines road conditions based on image information, or a combination thereof. Each processing unit of the environment information detecting unit 4 may be configured in the ECU.

刺激制御手段5は、各認知反応を学習するための刺激パターンを決定し、刺激パターンに従って刺激呈示装置2を制御する手段である。各刺激(各刺激呈示装置2)に対する刺激パターンは、予め設定されており、刺激毎に定位反応の学習に対応する通常刺激、防御反応の学習に対応する通常と異なる刺激、無反応の学習に対応する刺激なしがある。例えば、警報音の場合、図4に示すように、定位反応の学習に対しては通常の音量の警報音を発生させる通常刺激の刺激パターンであり、防御反応の学習に対しては通常より音量を大きくした警報音を発生させる強めた刺激の刺激パターンであり、無反応の学習に対しては警報音を発生しない刺激なしの刺激パターンである。   The stimulus control means 5 is a means for determining a stimulus pattern for learning each cognitive reaction and controlling the stimulus presentation device 2 according to the stimulus pattern. The stimulus pattern for each stimulus (each stimulus presenting device 2) is set in advance. For each stimulus, a normal stimulus corresponding to the localization response learning, a different stimulus corresponding to the defense response learning, and a non-response learning There is no corresponding stimulus. For example, in the case of an alarm sound, as shown in FIG. 4, it is a stimulation pattern of a normal stimulus that generates an alarm sound of a normal volume for localization response learning, and a normal volume for a defense reaction learning. This is a stimulation pattern of an enhanced stimulus that generates an alarm sound with a large sound level, and a non-stimulus stimulation pattern that does not generate an alarm sound for unresponsive learning.

具体的には、刺激制御手段5では、状況に応じて付与する刺激を選択し、さらに、その選択した刺激の刺激パターンを決定する。刺激の選択は、例えば、シートベルトの締め忘れなどで警報音を発生するタイミングのときには警報音を選択し、運転者がクラクションを操作したときにはクラクションを選択し、運転者が乗車したときには自動シートポジションを選択し、経路案内の出力タイミングのときには経路案内画面や経路案内音声を選択する。刺激パターンの決定は、例えば、通常刺激と強めた刺激の場合には交互に付与するように刺激パターンを決定する。ただし、無反応を学習するための刺激なしについては、何れの刺激も付与していないときなら何時でも学習できるので、何れの刺激も付与していないときに一定時間毎あるいはランダムな時間毎に刺激パターンを決定する。   Specifically, the stimulus control means 5 selects a stimulus to be applied according to the situation, and further determines a stimulus pattern of the selected stimulus. For the selection of the stimulus, for example, when the alarm sound is generated due to forgetting to fasten the seat belt, the alarm sound is selected, when the driver operates the horn, the horn is selected, and when the driver gets on, the automatic seat position is selected. When the route guidance output timing is selected, the route guidance screen or the route guidance voice is selected. For example, the stimulation pattern is determined so as to be alternately applied in the case of a normal stimulation and an enhanced stimulation. However, no stimulus for learning no response can be learned at any time when no stimulus is applied, so when no stimulus is applied, it is stimulated at regular intervals or at random times. Determine the pattern.

そして、刺激制御手段5では、決定した刺激パターンに従って刺激の強さやタイミングなどを付与命令に設定し、選択した刺激呈示装置2に対して付与命令を出力する。また、刺激制御手段5では、認知反応学習手段6に対して刺激を付与する時刻情報(無反応を学習するための刺激なしの場合には無反応の学習を行う時刻情報)と刺激パターン情報を出力する。なお、通常刺激を付与する場合、刺激呈示装置2に対する通常制御で通常刺激が付与されるので、特に、刺激呈示装置2に対して付与命令を出力する必要はない。また、無反応を学習する場合、刺激を付与しないので、刺激呈示装置2に対して付与命令を出力しない。   Then, the stimulus control means 5 sets the intensity and timing of the stimulus in the application command according to the determined stimulus pattern, and outputs the application command to the selected stimulus presentation device 2. In addition, the stimulus control unit 5 includes time information for applying a stimulus to the cognitive reaction learning unit 6 (time information for performing no response when there is no stimulus for learning no response) and stimulus pattern information. Output. In addition, when giving normal stimulation, since normal stimulation is given by normal control with respect to the stimulus presentation apparatus 2, it is not necessary to output an application command to the stimulus presentation apparatus 2 in particular. In addition, when learning no response, no stimulus is given, so that no giving command is output to the stimulus presentation device 2.

認知反応学習手段6は、刺激制御手段5から時刻情報と刺激パターン情報が入力される毎に、皮膚電位と心拍数に基づいてその刺激パターン情報に示される認知反応の判定基準を学習する手段である。ここでは、学習する毎に、学習データ記憶装置7に記憶されている学習データを更新する。学習データは、定位反応、防御反応、無反応についてそれぞれ設定され、各刺激パターンによる刺激を付与したときあるいは付与しなかったときの皮膚電位と心拍数から求められる各特徴量の分析結果と定位反応、防御反応、無反応の各判定基準を含む。   The cognitive reaction learning unit 6 is a unit that learns the judgment criterion of the cognitive reaction indicated in the stimulation pattern information based on the skin potential and the heart rate every time time information and stimulation pattern information are input from the stimulation control unit 5. is there. Here, every time learning is performed, the learning data stored in the learning data storage device 7 is updated. Learning data are set for stereotactic response, defense response, and no response, respectively. Analysis results of each feature amount and localization response obtained from skin potential and heart rate when stimulus is applied by each stimulus pattern or not. Includes criteria for defense response and no response.

具体的には、認知反応学習手段6では、刺激制御手段5から時刻情報と刺激パターン情報を入力する毎に、刺激付与の時刻(または、無反応の学習の開始時刻)を起点として、認知反応を学習するための生体情報を切り出す区間t1を設定する。区間t1は、認知反応を判定するための極短い時間範囲(秒オーダー)であり、実験などによって予め設定される。そして、認知反応学習手段6では、生体情報検出手段3で検出している皮膚電位から区間t1内の皮膚電位を切り出すとともに、生体情報検出手段3で検出している心拍数から区間t1内の心拍数を切り出す(図5参照)。図5には、刺激として警報音を利用した場合の皮膚電位と心拍数の変化の一例を示している。符号Aで示す区間t1が警報音を発生していないときの変化であり、符号Bで示す区間t1が通常の音量の警報音を発生したときの変化であり、符号Cで示す区間t1が通常より大きな音量の警報音を発生したときの変化である。また、図6と図7には通常より大きな音量の警報音を発生したときの区間t1から切り出した皮膚電位と心拍数の変化をそれぞれ示しており、皮膚電位について大きな警報音を発生させたときに皮膚電位が瞬間的に上昇し、心拍数については警報音を発生させたときから急上昇を始めている。   Specifically, in the cognitive reaction learning means 6, every time time information and stimulus pattern information are input from the stimulus control means 5, the cognitive reaction is started from the stimulus application time (or the start time of no response learning). A section t1 for cutting out biological information for learning is set. The interval t1 is an extremely short time range (second order) for determining the cognitive response, and is set in advance by an experiment or the like. The cognitive reaction learning means 6 cuts out the skin potential in the section t1 from the skin potential detected by the biological information detection means 3, and the heart rate in the section t1 from the heart rate detected by the biological information detection means 3. Cut out the number (see FIG. 5). FIG. 5 shows an example of changes in skin potential and heart rate when an alarm sound is used as a stimulus. A section t1 indicated by reference sign A is a change when no alarm sound is generated, a section t1 indicated by reference sign B is a change when an alarm sound having a normal volume is generated, and a section t1 indicated by reference sign C is normal. This is a change when a louder alarm sound is generated. FIGS. 6 and 7 show changes in skin potential and heart rate cut out from the section t1 when an alarm sound having a louder volume than usual is generated. When a large alarm sound is generated for the skin potential. At the same time, the skin potential rises momentarily, and the heart rate begins to rise rapidly when an alarm sound is generated.

皮膚電位は、人の精神的発汗を表すので、人の精神的な状態(感情など)が変化しただけで値が瞬時に変化する。そのため、運転者が環境要因や刺激を認知しただけで、皮膚電位が瞬時に上昇する。一方、心拍数は、人が体を動かしたり、興奮したりするなどのアクションを起こしたときに、その値が瞬時に変化する。そのため、運転者が環境要因や刺激を認知し、さらに、何らかのアクションを起こしたときに、心拍数が瞬時に上昇する。そこで、皮膚電位だけが瞬時に大きく上昇した場合には、運転者が認知しただけと推測し、定位反応とする。また、皮膚電位と心拍数が瞬時に大きく上昇した場合には、運転者が認知し、さらに、環境要因や刺激に対して何らかのアクションを起こしたと推測し、防御反応とする。   Since the skin potential represents the person's mental sweating, the value changes instantaneously only by changing the person's mental state (such as emotion). Therefore, the skin potential increases instantaneously only by the driver recognizing environmental factors and stimuli. On the other hand, the value of the heart rate changes instantaneously when an action such as a person moving the body or getting excited is taken. Therefore, when the driver recognizes environmental factors and stimuli and further takes some action, the heart rate increases instantaneously. Therefore, if only the skin potential increases instantaneously, it is presumed that the driver has only recognized, and this is regarded as a stereotaxic reaction. In addition, when the skin potential and the heart rate increase greatly instantaneously, the driver recognizes it, and further assumes that some action has been taken against environmental factors and stimuli, which is taken as a defense reaction.

認知反応学習手段6では、切り出した区間t1の皮膚電位と心拍数から特徴量をそれぞれ抽出する。特徴量としては、例えば、区間t1内における増減(+、−、0)、区間t1内の最大値、最小値及び平均値、区間t1内における時間変化量がある。   The cognitive reaction learning means 6 extracts feature amounts from the skin potential and heart rate in the cut section t1. Examples of the feature amount include increase / decrease (+, −, 0) in the section t1, maximum values, minimum values and average values in the section t1, and time change amounts in the section t1.

認知反応学習手段6では、特徴量を抽出する毎に、今回の学習で求めた皮膚電位の特徴量と心拍数の特徴量により学習データ記憶装置7における刺激パターン情報に示される認知反応に対する特徴量の学習データを更新する。例えば、特徴量が時間変化量の場合、図8に示すような皮膚電位の時間変化量と心拍数の時間変化量に対して定位反応、防御反応、無反応について度数分布表がそれぞれ用意されている。この度数分布表は、時間変化量を一定量づつ区分し、一定量毎の度数を表す。皮膚電位と心拍数の各時間変化量を求めると、今回学習する認知反応の皮膚電位と心拍数の各度数分布表を選択し、その度数分布表において今回の時間変化量のところの度数を1つ加算し、皮膚電位と心拍数の各度数分布表をそれぞれ更新する。   In the cognitive reaction learning means 6, each time a feature amount is extracted, the feature amount for the cognitive reaction indicated in the stimulation pattern information in the learning data storage device 7 by the feature amount of the skin potential and the feature amount of the heart rate obtained in the current learning. Update the learning data. For example, when the feature amount is a time change amount, frequency distribution tables are prepared for the localization response, defense reaction, and no response for the time change amount of the skin potential and the time change amount of the heart rate as shown in FIG. Yes. This frequency distribution table divides the amount of time change by a fixed amount and indicates the frequency for each fixed amount. When the time variation of skin potential and heart rate is obtained, the frequency distribution table of skin potential and heart rate of the cognitive reaction to be learned this time is selected, and the frequency at this time variation is 1 in the frequency distribution table. The frequency distribution table for skin potential and heart rate is updated.

認知反応学習手段6では、特徴量の学習データを更新する毎に、その更新した皮膚電位と心拍数の各特徴量の学習データに基づいて判定基準の更新条件を満たすか否かをそれぞれ判定する。そして、認知反応学習手段6では、皮膚電位の特徴量の学習データが更新条件を満たす場合には皮膚電位についての判定条件を更新し、心拍数の特徴量の学習データが更新条件を満たす場合には心拍数についての判定基準を更新する。例えば、時間変化量の度数分布表の場合、度数分布表における5パーセントタイルから95パーセントタイルの範囲(全度数の90%の度数が含まれる範囲)を決定し、その区間内の上限値と下限値を判定基準とする。図8に示す例の場合、防御反応の学習における皮膚電位の時間変化量の度数分布表であり、今回の学習でα1〜α0の範囲の時間変化量のところに1つの度数Dが加算されたため、5パーセントタイルから95パーセントタイルの範囲がα0〜βの範囲からα1〜βの範囲になり、防御反応の皮膚電位についての判定基準がα1〜β間に更新される。各認知反応についての皮膚電位と心拍数の各判定基準は、初期値が予め設定されている。この各初期値は、多数の運転者に対する実験などによって予め設定される。   The cognitive reaction learning means 6 each determines whether or not the update condition of the criterion is satisfied based on the updated learning data of each feature quantity of skin potential and heart rate each time the feature quantity learning data is updated. . The cognitive reaction learning means 6 updates the determination condition for the skin potential when the learning data of the skin potential feature amount satisfies the update condition, and updates the determination condition for the heart rate feature amount when the learning data of the heart rate feature amount satisfies the update condition. Updates the criteria for heart rate. For example, in the case of a frequency distribution table of time variation, a range from 5 percent tile to 95 percent tile (a range including 90% of all frequencies) in the frequency distribution table is determined, and an upper limit value and a lower limit in the section are determined. The value is used as a criterion. In the case of the example shown in FIG. 8, it is a frequency distribution table of changes in skin potential over time in defense response learning, and one frequency D is added to the time change in the range of α1 to α0 in this learning. The range from the 5 percent tile to the 95 percent tile is changed from the range of α0 to β to the range of α1 to β, and the criterion for the skin potential of the defense reaction is updated between α1 and β. Initial values are set in advance for each criterion of skin potential and heart rate for each cognitive reaction. Each initial value is set in advance by experiments with a large number of drivers.

なお、各特徴量を分析する手段としては、度数分布表以外にも、特徴量の種類などを考慮して適宜な手段を用いてよい。各特徴量の学習データに対する判定基準の更新条件としては、特徴量の学習データなどを考慮して適宜な更新条件を用いてよい。また、無反応の判定基準については、定位反応の判定基準と防御反応の判定基準を両方満たさない場合が無反応と判定してもよいので、特に設定しなくてもよい。   In addition to the frequency distribution table, an appropriate means may be used as means for analyzing each feature quantity in consideration of the type of feature quantity. As an update condition of the criterion for the learning data of each feature quantity, an appropriate update condition may be used in consideration of the learning data of the feature quantity. In addition, the determination criterion for no reaction may not be set because it may be determined that there is no response when both the localization reaction determination criterion and the defense reaction determination criterion are not satisfied.

認知反応判定手段8は、運転者のイライラ状態に影響を及ぼす環境要因が検出された場合に皮膚電位と心拍数に基づいてその環境要因に対する運転者の認知反応を判定する手段である。   The cognitive reaction determination means 8 is a means for determining the driver's cognitive reaction to the environmental factor based on the skin potential and the heart rate when an environmental factor that affects the driver's frustration is detected.

具体的には、認知反応判定手段8では、一定時間毎に、環境情報検出手段4で渋滞のなどの環境要因を検出したか否かを判定する。環境要因を検出した場合、認知反応判定手段8では、その環境要因を検出した時刻を起点として、認知反応を判定するための生体情報を切り出す区間t1を設定する。そして、認知反応判定手段8では、生体情報検出手段3で検出している皮膚電位から検出時刻から区間t1内の皮膚電位を切り出すとともに、生体情報検出手段3で検出している心拍数から検出時刻から区間t1内の心拍数を切り出す(図10、図11参照)。さらに、認知反応判定手段8では、認知反応学習手段6と同様に、切り出した区間t1の皮膚電位と心拍数から特徴量をそれぞれ抽出する。   Specifically, the cognitive reaction determination unit 8 determines whether or not an environmental factor such as a traffic jam is detected by the environment information detection unit 4 at regular intervals. When an environmental factor is detected, the cognitive reaction determination means 8 sets a section t1 for cutting out biometric information for determining the cognitive reaction, starting from the time when the environmental factor is detected. The cognitive reaction determination means 8 cuts out the skin potential in the section t1 from the detection time from the skin potential detected by the biological information detection means 3, and also detects the detection time from the heart rate detected by the biological information detection means 3. From this, the heart rate in the section t1 is cut out (see FIGS. 10 and 11). Further, the cognitive reaction determination unit 8 extracts feature amounts from the skin potential and the heart rate of the cut section t1 as in the cognitive reaction learning unit 6.

認知反応判定手段8では、学習データ記憶装置7から最新の定位反応、防御反応、無反応ついての皮膚電位と心拍数の各判定基準を抽出する。ただし、無反応の判定基準については、無い場合がある。図9には、特徴量を時間変化量とした場合の判定基準の一例を示しており、定位反応の判定基準は皮膚電位の時間変化量ΔGSRが0.05〜0.3の範囲かつ心拍数の時間変化量ΔHRが−10〜10の範囲であり、防御反応の判定基準は皮膚電位の時間変化量ΔGSRが0.05〜0.5の範囲かつ心拍数の時間変化量ΔHRが10より大きい範囲であり、無反応の判定基準は定位反応の判定基準と防御反応の判定基準を両方満たさない範囲である。   The cognitive reaction determination means 8 extracts the determination criteria of the latest localization response, defense response, non-response skin potential and heart rate from the learning data storage device 7. However, there may be no determination criteria for no reaction. FIG. 9 shows an example of a determination criterion when the feature amount is a time change amount. The determination criterion of the localization response is that the skin potential time change amount ΔGSR is in the range of 0.05 to 0.3 and the heart rate. Time variation ΔHR is in the range of −10 to 10, and the criteria for determining the defense response are skin potential time variation ΔGSR in the range of 0.05 to 0.5 and heart rate time variation ΔHR greater than 10. It is a range, and the criterion for no response is a range that does not satisfy both the criterion for stereotaxic response and the criterion for defense response.

認知反応判定手段8では、皮膚電位の特徴量と心拍数の特徴量が定位反応の判定基準を満たすか否かは判定するとともに、皮膚電位の特徴量と心拍数の特徴量が防御反応の判定基準を満たすか否かを判定する。皮膚電位の特徴量と心拍数の特徴量が定位反応の判定基準を満たす場合、認知反応判定手段8では、認知反応Resとして定位反応(1)を設定する。皮膚電位の特徴量と心拍数の特徴量が防御反応の判定基準を満たす場合、認知反応判定手段8では、認知反応Resとして防御反応(2)を設定する。皮膚電位の特徴量と心拍数の特徴量が定位反応の判定基準と防御反応の判定基準の両方を満たさない場合、認知反応判定手段8では、認知反応Resとして無反応(0)を設定する。   The cognitive response determination means 8 determines whether or not the skin potential feature quantity and the heart rate feature quantity satisfy the criteria for localization response, and the skin potential feature quantity and the heart rate feature quantity determine the defense response. Determine whether the criteria are met. When the feature value of skin potential and the feature value of heart rate satisfy the criteria for the localization response, the cognitive response determination means 8 sets the localization response (1) as the cognitive response Res. When the feature value of the skin potential and the feature value of the heart rate satisfy the determination criterion of the defense response, the cognitive response determination unit 8 sets the defense response (2) as the cognitive response Res. When the feature value of the skin potential and the feature value of the heart rate do not satisfy both the localization response determination criterion and the defense response determination criterion, the cognitive reaction determination means 8 sets no response (0) as the cognitive response Res.

例えば、図9の判定基準を適用した場合、図10に示す例では皮膚電位の時間変化量ΔGSRが0.25であり、心拍数の時間変化量ΔHRが11であるので、防御反応であり、図11に示す例では皮膚電位の時間変化量ΔGSRが0.2であり、心拍数の時間変化量ΔHRが−6であるので、定位反応である。   For example, when the determination criterion of FIG. 9 is applied, the time change amount ΔGSR of skin potential is 0.25 and the time change amount ΔHR of heart rate is 11 in the example shown in FIG. In the example shown in FIG. 11, the time variation ΔGSR of the skin potential is 0.2 and the time variation ΔHR of the heart rate is −6.

なお、認知反応の判定方法としては、生体情報の特徴量が判定基準範囲に入るか否かで判定する以外にも、生体情報を閾値に対する大小で判定、生体情報の基準波形に対する相関度で判定など他の判定方法でよい。例えば、閾値で大小判定する場合にはその閾値を学習し、基準波形との相関度で判定する場合には基準波形を学習する。   As a method for determining the cognitive reaction, in addition to determining whether or not the feature quantity of the biological information falls within the determination reference range, the biological information is determined based on the magnitude of the threshold and determined based on the degree of correlation with the reference waveform of the biological information. Other determination methods may be used. For example, when the magnitude is determined by the threshold, the threshold is learned, and when the degree of correlation with the reference waveform is determined, the reference waveform is learned.

イライラ影響度算出手段9は、運転者のイライラ状態に影響を及ぼす環境要因が検出された場合に環境要因自体と環境要因に対する運転者の認知反応からイライラ影響度を算出する手段である。ここでは、参照データ記憶装置10に記憶されている参照データを利用する。参照データは、環境要因自体に対するイライラ影響度(基準値)Ieを設定したデータであり、多数の運転者に対する実験などによって予め設定される。例えば、参照データとしては、短い渋滞の場合にはイライラ影響度Ieが1であり、中程度の渋滞の場合にはイライラ影響度Ieが1.5であり、長い渋滞の場合にはイライラ影響度Ieが2であり、急な割込みの場合(例えば、前車との車間距離が短い車間への割込み)にはイライラ影響度Ieが2であり、通常の割込みの場合にはイライラ影響度Ieが1であり、緩やかな割込みの場合(例えば、前車との車間距離が十分に長い車間への割込み)にはイライラ影響度Ieが0.5である。   The frustration influence degree calculation means 9 is a means for calculating the frustration influence degree from the environmental factor itself and the driver's cognitive reaction to the environmental factor when an environmental factor affecting the driver's frustration state is detected. Here, reference data stored in the reference data storage device 10 is used. The reference data is data in which the frustration influence degree (reference value) Ie with respect to the environmental factor itself is set, and is set in advance by experiments for a large number of drivers. For example, as reference data, the frustration influence degree Ie is 1 in the case of a short traffic jam, the frustration influence degree Ie is 1.5 in the case of a moderate traffic jam, and the frustration influence degree in the case of a long traffic jam. Ie is 2, and in the case of a sudden interruption (for example, an interruption to a vehicle with a short distance from the preceding vehicle), the frustration influence Ie is 2, and in the case of a normal interruption, the frustration influence Ie is In the case of a gradual interruption (for example, an interruption to a vehicle having a sufficiently long distance from the preceding vehicle), the frustration influence Ie is 0.5.

具体的には、イライラ影響度算出手段9では、参照データ記憶装置10の参照データを参照し、検出した環境要因に対するイライラ影響度(基準値)Ieを抽出する。さらに、イライラ影響度算出手段9では、認知反応Resが0(無反応)の場合には認知反応係数Kとしてk0を設定し、認知反応Resが1(定位反応)の場合には認知反応係数Kとしてk1を設定し、認知反応Resが2(防御反応)の場合には認知反応係数Kとしてk2を設定する。k0,k1,k2は、0以上1以下の値であり、環境要因に対する運転者の認知反応が高いほど大きな値が設定される(k0<k1<k2)。例えば、k0=0、k1=0.3、k2=1が設定される。そして、イライラ影響度算出手段9では、イライラ影響度(基準値)Ieに認知反応係数Kを乗算し、その乗算値を最終的なイライラ影響度(補正値)Ifとする。例えば、イライラ影響度(基準値)が1.5、認知反応係数Kが0.3の場合、イライラ影響度(補正値)は0.45となる。   Specifically, the frustration influence degree calculating means 9 refers to the reference data in the reference data storage device 10 and extracts the frustration influence degree (reference value) Ie for the detected environmental factor. Furthermore, the frustration influence calculation means 9 sets k0 as the cognitive response coefficient K when the cognitive response Res is 0 (no response), and the cognitive response coefficient K when the cognitive response Res is 1 (localization response). K1 is set, and when the cognitive response Res is 2 (defense response), k2 is set as the cognitive response coefficient K. k0, k1, and k2 are values from 0 to 1, and a larger value is set as the driver's cognitive response to environmental factors increases (k0 <k1 <k2). For example, k0 = 0, k1 = 0.3, and k2 = 1 are set. Then, the frustration influence degree calculation means 9 multiplies the frustration influence degree (reference value) Ie by the cognitive reaction coefficient K and sets the multiplied value as the final frustration influence degree (correction value) If. For example, when the frustration influence degree (reference value) is 1.5 and the cognitive response coefficient K is 0.3, the frustration influence degree (correction value) is 0.45.

イライラレベル判定手段11は、心拍数と血圧に基づくイライラレベル(基準値)にイライラ影響度を反映して最終的なイライラレベルを判定する手段である。   The frustration level determination means 11 is a means for determining the final frustration level by reflecting the frustration influence level on the frustration level (reference value) based on the heart rate and blood pressure.

具体的には、イライラレベル判定手段11では、生体情報検出手段3で検出した心拍数から区間t2内の心拍数を切り出す。区間t2は、生体情報からイライラレベルを判定するために必要な時間範囲(区間t1より長い時間範囲であり、分オーダー)であり、実験などによって予め設定される。そして、イライラレベル判定手段11では、区間t2内の心拍数が閾値a1未満(範囲HR0)か否か、閾値a1以上かつ閾値a2未満(範囲HR1)か否か、閾値a2以上かつ閾値a3未満(範囲HR2)か否かを判定する。閾値a1、a2、a3は、多数の被験者による実験などによって予め設定された値であり、a1<a2<a3である。   Specifically, the frustration level determination unit 11 cuts out the heart rate in the section t2 from the heart rate detected by the biological information detection unit 3. The section t2 is a time range (a time range longer than the section t1 and minute order) necessary for determining the frustrating level from the biological information, and is set in advance by an experiment or the like. Then, the frustrating level determination means 11 determines whether or not the heart rate in the section t2 is less than the threshold value a1 (range HR0), whether it is greater than or equal to the threshold value a1 and less than the threshold value a2 (range HR1), greater than or equal to the threshold value a2 and less than the threshold value a3 ( It is determined whether or not the range is HR2. The thresholds a1, a2, and a3 are values set in advance by experiments with a large number of subjects, and a1 <a2 <a3.

また、イライラレベル判定手段11では、生体情報検出手段3で検出した血圧から区間t2内の血圧を切り出す。そして、イライラレベル判定手段11では、区間t2内の血圧が閾値b1未満(範囲BP0)か否か、閾値b1以上かつ閾値b2未満(範囲BP1)か否か、閾値b2以上かつ閾値b3未満(範囲BP2)か否かを判定する。閾値b1、b2、b3は、多数の被験者による実験などによって予め設定された値であり、b1<b2<b3である。   Further, the frustrating level determination means 11 cuts out the blood pressure in the section t2 from the blood pressure detected by the biological information detection means 3. Then, the frustration level determination means 11 determines whether or not the blood pressure in the interval t2 is less than the threshold value b1 (range BP0), whether the blood pressure is greater than or equal to the threshold value b1 and less than the threshold value b2 (range BP1), greater than or equal to the threshold value b2 and less than the threshold value b3 (range). BP2) is determined. The threshold values b1, b2, and b3 are values set in advance by experiments with a large number of subjects, and b1 <b2 <b3.

そして、イライラレベル判定手段11では、評価テーブルを参照し、判定した心拍数範囲と判定した血圧範囲に該当するイライラレベル(基準値)Ipを設定する。評価テーブルは、心拍数範囲(HR0,HR1,HR3)と血圧範囲(BP0,BP1,BP2)の各組合せに対してイライラレベル(基準値)Ipを設定したテーブルであり、多数の被験者による実験などによって予め設定される。評価テーブルとしては、例えば、心拍数範囲(HR0,HR1,HR3)と血圧範囲(BP0,BP1,BP2)の各組合せに対して0、1、2の整数値だけの3つの段階のイライラレベルが設定するテーブル、0、0.5、1、1.5、2の5つの段階のイライラレベルが設定するテーブルであり、心拍数や血圧が上昇するほどイライラレベルが高くなる。   Then, the frustration level determination means 11 refers to the evaluation table and sets the frustration level (reference value) Ip corresponding to the determined heart rate range and the determined blood pressure range. The evaluation table is a table in which an irritated level (reference value) Ip is set for each combination of a heart rate range (HR0, HR1, HR3) and a blood pressure range (BP0, BP1, BP2). Is preset. As an evaluation table, for example, there are three stages of frustration levels of 0, 1, 2 integer values for each combination of heart rate range (HR0, HR1, HR3) and blood pressure range (BP0, BP1, BP2). A table to be set, a table in which five levels of frustration of 0, 0.5, 1, 1.5, and 2 are set, and the frustration level increases as the heart rate and blood pressure increase.

なお、生体情報に基づくイライラレベルの判定方法については、上記の方法に限定するものではなく、様々な方法を適用可能である。例えば、各生体情報の分類数を3つの範囲としたが、2つや4つ以上の範囲としてもよいし、また、区間内の変化量を閾値判定するなどしてもよい。また、評価テーブルでイライラレベルを設定したが、所定の判定式などを用いて判定してもよい。   In addition, about the determination method of the irritation level based on biometric information, it is not limited to said method, Various methods are applicable. For example, although the number of classifications of each piece of biometric information is set to three ranges, it may be two or four or more ranges, or a change amount in a section may be determined as a threshold value. Further, although the frustration level is set in the evaluation table, it may be determined using a predetermined determination formula.

そして、イライラレベル判定手段11では、イライラ影響度Ifが0より大きいか否かを判定する。イライラ影響度Ifが0の場合(認知反応が無反応の場合)、環境要因によるイライラ状態への影響がないので、イライラレベル判定手段11では、イライラレベル(基準値)Ipを最終的なイライラレベルIにそのまま設定する。一方、イライラ影響度Ifが0より大きい場合(認知反応が定位反応又は防御反応の場合)、環境要因によるイライラ状態への影響があるので、イライラレベル判定手段11では、イライラレベル(基準値)Ipにイライラ影響度Ifを反映するために、イライラ判定式F(Ip,If)で最終的なイライラレベルIを算出する。イライラ判定式F(Ip,If)は、様々な形式の式が適用可能であり、例えば、F(Ip,If)=(a×Ip+b×If)/2であり、係数a、bは予め設定され、通常は1である。   Then, the frustration level determination means 11 determines whether or not the frustration influence degree If is greater than zero. When the frustration influence level If is 0 (when the cognitive response is no response), there is no influence on the frustration state due to environmental factors, so the frustration level determination means 11 sets the frustration level (reference value) Ip to the final frustration level. Set to I as it is. On the other hand, when the irritability influence level If is greater than 0 (when the cognitive response is a localization response or a defense response), there is an influence on the irritability state due to environmental factors, so the irritability level determination means 11 uses the irritability level (reference value) Ip In order to reflect the frustration influence level If, the final frustration level I is calculated by the frustration judgment formula F (If, If). Various formulas can be applied to the frustration determination formula F (Ip, If). For example, F (Ip, If) = (a × Ip + b × If) / 2, and coefficients a and b are set in advance. Usually, it is 1.

上記例のイライラ判定式F(Ip,If)を用いた場合、イライラレベル(基準値)Ip=2、イライラ影響度If=0.45(中程度の渋滞に遭遇したが、認知反応が定位反応の場合)の場合、イライラレベルI=(1×2+1×0.45)/2=1.225であり、イライラレベル1となる。この場合、中程度の渋滞に遭遇したが、通常遭遇する慣れた渋滞であるため、イライラ状態が軽いと判定される。ちなみに、生体情報だけでイライラレベルを判定した場合、イライラレベル(基準値)Ip=2がそのままイライラレベルIとなり、誤判定の虞がある。この場合、中程度の渋滞に対してイライラ状態が軽いが、同乗者との会話あるいはハードな音楽を聴いたりしているため、心拍数や血圧の上昇を招いている。また、生体情報と環境要因自体でイライラレベルを判定した場合、イライラ影響度If=0.45の代わりにイライラ影響度(基準値)Ie=1.5が用いられ、イライラレベルI=(1×2+1×1.5)/2=1.75であり、イライラレベル2となり、判定精度が低下する虞がある。この場合、慣れた渋滞であるためイライラ状態への影響が低いにもかかわらず、中程度の渋滞自体でイライラ状態への影響を設定しているので、イライラ影響度が実際より高くなっている。   When the frustration judgment formula F (Ip, If) in the above example is used, the frustration level (reference value) Ip = 2, the frustration influence If = 0.45 (medium traffic congestion has been encountered, but the cognitive reaction is the stereotaxic reaction In the case of (1), the frustrating level I = (1 × 2 + 1 × 0.45) /2=1.225, which is the frustrating level 1. In this case, although a moderate traffic jam is encountered, it is determined that the frustrated state is light because it is a familiar traffic jam usually encountered. Incidentally, when the irritated level is determined only by the biometric information, the irritated level (reference value) Ip = 2 becomes the irritated level I as it is, and there is a risk of erroneous determination. In this case, although the frustrated state is light with respect to a moderate traffic jam, the heart rate and blood pressure increase due to conversation with a passenger or listening to hard music. Further, when the frustration level is determined by the biometric information and the environmental factor itself, the frustration influence degree (reference value) Ie = 1.5 is used instead of the frustration influence degree If = 0.45, and the frustration level I = (1 × 2 + 1 × 1.5) /2=1.75, which leads to an irritated level 2, which may reduce the determination accuracy. In this case, although the influence on the frustrated state is low because it is a familiar traffic jam, the influence on the frustrated state is set by the moderate traffic jam itself, so the frustrated influence level is higher than the actual.

図3〜図11を参照して、イライラ推定装置1の動作について説明する。ここでは、刺激として警報音を利用し、生体情報の特徴量として区間t1内の時間変化量を用いる場合について説明する。特に、刺激制御手段5と認知反応学習手段6の処理については図12のフローチャートに沿って説明し、認知反応判定手段8の処理については図13のフローチャートに沿って説明する。図12は、図3の刺激制御手段と認知反応学習手段の処理の流れを示すフローチャートである。図13は、図3の認知反応判定手段の処理の流れを示すフローチャートである。   With reference to FIGS. 3-11, operation | movement of the irritation | stimulation estimation apparatus 1 is demonstrated. Here, a case where an alarm sound is used as a stimulus and a time change amount in the section t1 is used as a feature amount of biological information will be described. In particular, the processing of the stimulus control means 5 and the cognitive reaction learning means 6 will be described along the flowchart of FIG. 12, and the processing of the cognitive reaction determination means 8 will be described along the flowchart of FIG. FIG. 12 is a flowchart showing the flow of processing of the stimulus control means and the cognitive reaction learning means of FIG. FIG. 13 is a flowchart showing the flow of processing of the cognitive reaction determination means of FIG.

生体情報検出手段3では、常時、皮膚電位、心拍数、血圧をセンシングする。また、環境情報検出手段4では、常時、渋滞や割込みなどの環境要因をセンシングする。   The biological information detection means 3 always senses skin potential, heart rate, and blood pressure. In addition, the environmental information detection means 4 always senses environmental factors such as traffic jams and interruptions.

刺激制御手段5では、学習に用いる刺激を選択し、その刺激に対して刺激パターンを決定する(S10)。ここでは、運転者のシートベルト忘れなどによって警報音を発生させるので、刺激として警報音を選択し、適宜の方法により通常の刺激パターンと通常より強めた刺激のパターンを決定する。また、刺激制御手段5では、適宜の時期に、無反応を学習するための刺激パターンを決定する(S10)。   The stimulus control means 5 selects a stimulus to be used for learning, and determines a stimulus pattern for the stimulus (S10). Here, since a warning sound is generated when the driver forgets the seat belt, the warning sound is selected as a stimulus, and a normal stimulus pattern and a stimulus pattern stronger than usual are determined by an appropriate method. Further, the stimulus control means 5 determines a stimulus pattern for learning no response at an appropriate time (S10).

刺激制御手段5では、決定した刺激パターンに基づいて刺激を付与するのか否かを判定する(S11)。S11にて刺激を付与しないと判定した場合、刺激制御手段5では、無反応を学習するための学習開始の時刻情報と刺激付与なしの刺激パターン情報を認知反応学習手段6に出力し、S15の処理に移行する。   The stimulus control means 5 determines whether or not to give a stimulus based on the determined stimulus pattern (S11). When it is determined that no stimulus is applied in S11, the stimulus control unit 5 outputs learning start time information for learning no response and stimulus pattern information without applying stimulus to the cognitive reaction learning unit 6, and in S15 Transition to processing.

一方、S11にて刺激を付与すると判定した場合、刺激制御手段5では、刺激パターンが通常パターンか否かを判定する(S12)。S12にて通常パターンと判定した場合、警報音の通常制御により、刺激呈示装置2(警報音の発生装置)では通常の刺激(通常の音量の警報音)を発生する(S13)。一方、S12にて通常パターンでないと判定した場合、刺激制御手段5では、刺激パターンに従って付与命令(通常より大きな音量の警報音を発生する付与命令)を設定し、選択した刺激呈示装置2(警報音の発生装置)に対して付与命令を出力する(S14)。この付与命令を入力すると、刺激呈示装置2(警報音の発生装置)では、その付与命令に従って、通常より強めた刺激(通常より大きな音量の警報音)を発生する(S14)。そして、刺激制御手段5では、刺激の発生時刻情報と刺激付与の刺激パターン情報を認知反応学習手段6に出力する。   On the other hand, when it determines with giving a stimulus in S11, the stimulus control means 5 determines whether a stimulus pattern is a normal pattern (S12). If the normal pattern is determined in S12, the stimulus presenting device 2 (alarm sound generating device) generates a normal stimulus (normal sound volume alarm sound) by the normal control of the alarm sound (S13). On the other hand, if it is determined in S12 that the pattern is not a normal pattern, the stimulus control means 5 sets an application command (applying command for generating an alarm sound with a louder volume than normal) according to the stimulus pattern and selects the selected stimulus presentation device 2 (alarm A grant command is output to the sound generator (S14). When this giving command is input, the stimulus presentation device 2 (warning sound generating device) generates a stronger stimulus (warning sound with a louder volume than usual) according to the giving command (S14). Then, the stimulus control means 5 outputs the stimulus occurrence time information and the stimulus pattern information for giving the stimulus to the cognitive reaction learning means 6.

時刻情報と刺激パターン情報を入力すると、認知反応学習手段6では、発生時刻(又は無反応を学習のための開始時刻)から区間t1を決定し(S15)、生体情報検出手段3で検出している皮膚電位、心拍数から区間t1内の皮膚電位と心拍数を切り出す(S16)。そして、認知反応学習手段6では、区間t1内の皮膚電位から特徴量を抽出するとともに、区間t1内の心拍数から特徴量を抽出する(S17)。   When the time information and the stimulation pattern information are input, the cognitive reaction learning means 6 determines the section t1 from the occurrence time (or the start time for learning no reaction) (S15), and the biometric information detection means 3 detects it. The skin potential and heart rate in the section t1 are cut out from the existing skin potential and heart rate (S16). And the cognitive reaction learning means 6 extracts the feature quantity from the skin potential in the section t1, and also extracts the feature quantity from the heart rate in the section t1 (S17).

認知反応学習手段6では、刺激パターン情報から認知反応うちどの反応を今回学習するのかを認識する。そして、認知反応学習手段6では、学習データ記憶装置7の学習データを参照し、今回学習する認知反応についての皮膚電位と心拍数の各特徴量(時間変化量)の学習データを抽出する(S18)。そして、認知反応学習手段6では、今回抽出した皮膚電位の特徴量と心拍数の特徴量により、今回学習する認知反応についての特徴量の学習データ(時間変化量の度数分布表)を更新する(S19)。さらに、認知反応学習手段6では、更新した今回学習する認知反応についての特徴量の学習データについて判定基準の更新条件を満たすか否かを判定し、皮膚電位の特徴量の学習データが更新条件を満たす場合には皮膚電位の判定基準を更新し、心拍数の特徴量の学習データが更新条件を満たす場合には心拍数の判定基準を更新する(S19)。   The cognitive reaction learning means 6 recognizes which reaction of the cognitive reactions is to be learned this time from the stimulus pattern information. Then, the cognitive reaction learning means 6 refers to the learning data in the learning data storage device 7 and extracts learning data of each feature quantity (time change amount) of skin potential and heart rate for the cognitive reaction to be learned this time (S18). ). Then, the cognitive reaction learning means 6 updates the learning data (feature distribution table of the time change amount) of the feature amount for the cognitive reaction to be learned this time, based on the feature amount of the skin potential and the feature amount of the heart rate extracted this time ( S19). Furthermore, the cognitive reaction learning means 6 determines whether or not the updated learning data of the feature value of the updated cognitive response this time satisfies the criteria update condition, and the learned data of the skin potential feature value satisfies the update condition. If the condition is satisfied, the skin potential determination criterion is updated. If the heart rate feature amount learning data satisfies the update condition, the heart rate determination criterion is updated (S19).

認知反応判定手段8では、一定時間毎に、環境情報検出手段4で渋滞などの環境要因を検出したか否かを判定する(S20)。S20にて環境要因を検出したと判定した場合、認知反応判定手段8では、その検出した時刻から区間t1を決定し(S21)、生体情報検出手段3で検出している皮膚電位、心拍数から区間t1内の皮膚電位と心拍数を切り出す(S22)。さらに、認知反応判定手段8では、切り出し区間t1内の皮膚電位と心拍数から各特徴量(時間変化量)をそれぞれ抽出する(S23)。また、認知反応判定手段8では、学習データ記憶装置7の学習データを参照し、定位反応と認知反応の最新の各判定基準をそれぞれ抽出する(S24)。無反応の最新の判定基準は、定位反応の最新の判定基準と認知反応の最新の判定基準を両方満たさないことである。   The cognitive reaction determination means 8 determines whether or not an environmental factor such as a traffic jam has been detected by the environment information detection means 4 at regular intervals (S20). When it is determined that the environmental factor is detected in S20, the cognitive reaction determination unit 8 determines the section t1 from the detected time (S21), and from the skin potential and heart rate detected by the biological information detection unit 3 Cut out the skin potential and heart rate in the section t1 (S22). Further, the cognitive reaction determination means 8 extracts each feature amount (time change amount) from the skin potential and heart rate in the cut-out section t1 (S23). The cognitive reaction determination means 8 refers to the learning data in the learning data storage device 7 and extracts the latest determination criteria for the localization response and the cognitive reaction, respectively (S24). The latest criterion for no response is that it does not satisfy both the latest criterion for stereotactic response and the latest criterion for cognitive response.

認知反応判定手段8では、皮膚電位の時間変化量が定位反応の判定基準を満たすか否かを判定する(S25)。S25にて皮膚電位の時間変化量が定位反応の判定基準を満たすと判定した場合、認知反応判定手段8では、心拍数の時間変化量が定位反応の判定基準を満たすか否かを判定する(S26)。S26にて心拍数の時間変化量が定位反応の判定基準を満たすと判定した場合、認知反応判定手段8では、認知反応Resとして定位反応(1)を設定する(S27)。   The cognitive reaction determination means 8 determines whether or not the temporal change amount of the skin potential satisfies the localization reaction determination criteria (S25). If it is determined in S25 that the temporal change amount of the skin potential satisfies the localization response determination criterion, the cognitive response determination means 8 determines whether or not the heart rate temporal change amount satisfies the localization response determination criterion ( S26). When it is determined in S26 that the temporal change amount of the heart rate satisfies the determination criterion for the localization response, the cognitive response determination unit 8 sets the localization response (1) as the cognitive response Res (S27).

S25にて皮膚電位の時間変化量が定位反応の判定基準を満たさないと判定した場合、認知反応判定手段8では、皮膚電位の時間変化量が防御反応の判定基準を満たすか否かを判定する(S28)。S28にて皮膚電位の時間変化量が防御反応の判定基準を満たすと判定した場合、認知反応判定手段8では、心拍数の時間変化量が防御反応の判定基準を満たすか否かを判定する(S29)。S29にて心拍数の時間変化量が防御反応の判定基準を満たすと判定した場合、認知反応判定手段8では、認知反応Resとして防御反応(2)を設定する(S30)。   If it is determined in S25 that the temporal change amount of the skin potential does not satisfy the localization reaction criterion, the cognitive reaction determination means 8 determines whether or not the temporal change amount of the skin potential satisfies the defense reaction criterion. (S28). When it is determined in S28 that the time variation of the skin potential satisfies the criteria for determining the defense response, the cognitive response determination means 8 determines whether or not the time variation of the heart rate satisfies the criteria for determining the defense response ( S29). When it is determined in S29 that the amount of change in heart rate with time satisfies the criteria for determining the defense response, the cognitive response determination means 8 sets the defense response (2) as the cognitive response Res (S30).

S26にて心拍数の時間変化量が定位反応の判定基準を満たさないと判定した場合又はS28にて皮膚電位の時間変化量が防御反応の判定基準を満たさないと判定した場合又はS29にて心拍数の時間変化量が防御反応の判定基準を満たさないと判定した場合、認知反応判定手段8では、認知反応Resとして無反応(0)を設定する(S31)。   If it is determined in S26 that the temporal change in heart rate does not meet the criteria for localization response, or if it is determined in S28 that the temporal change in skin potential does not meet the criteria for defense response, or if the heart rate is determined in S29 When it is determined that the number of temporal change amounts does not satisfy the criteria for determining the defense response, the cognitive response determination unit 8 sets no response (0) as the cognitive response Res (S31).

続いて、イライラ影響度算出手段9では、検出された環境要因をキーとして参照データ記憶装置10の参照データを参照し、その検出された環境要因に対するイライラ影響度Ieを取得する。   Subsequently, the frustration influence calculation means 9 refers to the reference data in the reference data storage device 10 using the detected environmental factor as a key, and acquires the frustration influence degree Ie for the detected environmental factor.

次に、イライラ影響度算出手段9では、認知反応Res=0(無反応)か否かを判定する。認知反応Res=0と判定した場合、イライラ影響度算出手段9では、認知反応係数Kとしてk0(=0)を設定する。一方、認知反応Res=0でないと判定した場合、イライラ影響度算出手段9では、認知反応Res=1(定位反応)か否かを判定する。認知反応Res=1と判定した場合、イライラ影響度算出手段9では、認知反応係数Kとしてk1(>k0)を設定する。一方、認知反応Res=1でないと判定した場合、イライラ影響度算出手段9では、認知反応係数Kとしてk2(>k1)を設定する。そして、イライラ影響度算出手段9では、イライラ影響度Ieに認知反応係数Kを乗算し、その乗算値をイライラ影響度Ifとする。   Next, the frustration influence calculation means 9 determines whether or not the cognitive response Res = 0 (no response). When it is determined that the cognitive response Res = 0, the frustration influence calculation unit 9 sets k0 (= 0) as the cognitive response coefficient K. On the other hand, when it is determined that the cognitive response Res = 0 is not satisfied, the frustration influence calculation means 9 determines whether or not the cognitive response Res = 1 (localization response). When it is determined that the cognitive reaction Res = 1, the frustration influence calculation means 9 sets k1 (> k0) as the cognitive reaction coefficient K. On the other hand, when it is determined that the cognitive response Res = 1 is not satisfied, the frustration influence calculation means 9 sets k2 (> k1) as the cognitive response coefficient K. Then, the frustration influence calculation means 9 multiplies the frustration influence degree Ie by the cognitive reaction coefficient K and sets the multiplied value as the frustration influence degree If.

イライラレベル判定手段11では、生体情報検出手段3で検出している心拍数から区間t2内の心拍数を切り出し、区間t2内の心拍数が閾値a1未満(範囲HR0)か否か、閾値a1以上かつ閾値a2未満(範囲HR1)か否か、閾値a2以上かつ閾値a3未満(範囲HR2)か否かを判定する。また、イライラレベル判定手段11では、生体情報検出手段3で検出している血圧から区間t2内の血圧を切り出し、区間t2内の血圧が閾値b1未満(範囲BP0)か否か、閾値b1以上かつ閾値b2未満(範囲BP1)か否か、閾値b2以上かつ閾値b3未満(範囲BP2)か否かを判定する。そして、イライラレベル判定手段11では、その判定した心拍数範囲と血圧範囲に対応するイライラレベルIpを設定する。   The frustration level determination means 11 cuts out the heart rate in the section t2 from the heart rate detected by the biometric information detection means 3, and whether the heart rate in the section t2 is less than the threshold value a1 (range HR0) or more than the threshold value a1. In addition, it is determined whether or not it is less than the threshold value a2 (range HR1), and whether or not it is greater than or equal to the threshold value a2 and less than the threshold value a3 (range HR2). Further, the frustration level determination means 11 cuts out the blood pressure in the section t2 from the blood pressure detected by the biological information detection means 3, and determines whether or not the blood pressure in the section t2 is less than the threshold value b1 (range BP0). It is determined whether or not the threshold value is less than b2 (range BP1), and whether or not the threshold value b2 is greater than or equal to threshold value b3 (range BP2). Then, the frustrated level determining means 11 sets the frustrated level Ip corresponding to the determined heart rate range and blood pressure range.

次に、イライラレベル判定手段11では、イライラ影響度Ifが0より大きいか否かを判定する。イライラ影響度Ifが0より大きい場合、イライラレベル判定手段11では、イライラレベルIpとイライラ影響度Ifにより、イライラ判定式F(Ip,If)で最終的なイライラレベルIを算出する。一方、イライラ影響度Ifが0の場合、イライラレベル判定手段11では、イライラレベルIpを最終的なイライラレベルIとして設定する。   Next, the frustration level determination means 11 determines whether or not the frustration influence If is greater than zero. When the frustration influence level If is greater than 0, the frustration level determination means 11 calculates the final frustration level I by the frustration determination formula F (Ip, If) based on the frustration level Ip and the frustration influence level If. On the other hand, when the frustration influence level If is 0, the frustration level determination means 11 sets the frustration level Ip as the final frustration level I.

そして、イライラ推定装置1では、この推定した最終的なイライラレベルIを各種運転者支援装置、警報装置、イライラ緩和装置などに出力する。   Then, the frustration estimation device 1 outputs the estimated final frustration level I to various driver support devices, alarm devices, frustration mitigation devices, and the like.

このイライラ推定装置1によれば、運転者のイライラ状態を推定するための認知反応の判定基準を運転者個々に学習することにより、運転者個々にイライラ状態の推定基準を設定でき、運転者個々の心理状態を高精度に推定できる。さらに、このイライラ推定装置1では、認知反応を学習するための刺激パターンを決めて能動的に刺激を付与して学習するので、早期にかつ的確な学習を行うことができる。   According to the frustration estimation device 1, by learning the judgment criteria of the cognitive reaction for estimating the frustration state of the driver for each driver, the estimation criteria for the frustration state can be set individually for each driver. Can be estimated with high accuracy. Furthermore, since this irritation estimation apparatus 1 determines a stimulation pattern for learning a cognitive reaction and learns by actively applying a stimulation, early and accurate learning can be performed.

さらに、このイライラ推定装置1によれば、運転者のイライラ状態に影響を与える環境要因に対する運転者個々の認知反応を考慮してイライラ状態を推定することにより、環境要因がイライラ状態に与える影響を運転者個々に的確に反映でき、運転者個々のイライラ状態をより高精度に推定できる。また、このイライラ推定装置1では、環境要因に対する認知反応を利用することにより、認知反応は瞬時に生体情報の変化として表れるので、瞬時のイライラ状態の変化への対応が可能となる。したがって、運転中の一瞬の認知や判断ミスを防止するために(ひいては、衝突を防止するために)、この推定したイライラ状態を利用することができる。   Furthermore, according to this irritation estimation device 1, by estimating the irritation state in consideration of the driver's individual cognitive response to the environmental factors that affect the irritation state of the driver, the influence of the environmental factors on the irritation state is estimated. Each driver can be accurately reflected, and the frustrated state of each driver can be estimated with higher accuracy. Moreover, in this irritation estimation apparatus 1, since the cognitive reaction appears as a change in biometric information instantly by using the cognitive reaction with respect to environmental factors, it is possible to cope with an instantaneous change in the irritation state. Therefore, this estimated frustration state can be used in order to prevent momentary recognition and misjudgment during driving (and in order to prevent collision).

このイライラ推定装置1では、運転者個々の生体情報に基づくイライラレベルに環境要因に対する運転者個々の認知反応を考慮して運転者個々のイライラ状態を推定することにより、運転者個々のイライラ状態をより高精度に推定できる。さらに、イライラ推定装置1では、環境要因自体のイライラ状態への影響度に運転者個々の環境要因に対する認知反応に基づく影響を考慮しているので、環境要因がイライラ状態に与える影響を運転者個々により的確に反映でき、運転者個々の心理状態をより高精度に推定できる。   In this irritation estimation apparatus 1, the irritation level of each driver is estimated by estimating the irritation state of each driver in consideration of the driver's individual cognitive response to environmental factors at the irritation level based on the individual biometric information of the driver. It can be estimated with higher accuracy. Further, the frustration estimation apparatus 1 considers the influence of the environmental factors on the frustrated state in consideration of the influence based on the cognitive reaction to the individual environmental factors of the driver. Can be reflected more accurately, and the psychological state of each driver can be estimated with higher accuracy.

以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。   As mentioned above, although embodiment which concerns on this invention was described, this invention is implemented in various forms, without being limited to the said embodiment.

例えば、本実施の形態では車両に搭載され、運転者のイライラレベルを推定するイライラ推定装置に適用したが、焦り、退屈、覚醒、パニックなどの他の状態を推定する装置にも適用可能であり、また、他の乗り物の運転者、各種プラントの監視者、夜間の従業者などの他の対象に対しても適用可能である。   For example, in this embodiment, the present invention is applied to a frustration estimation device that is mounted on a vehicle and estimates a driver's frustration level, but can also be applied to a device that estimates other states such as impatience, boredom, awakening, and panic. It can also be applied to other objects such as drivers of other vehicles, various plant supervisors, and night workers.

また、本実施の形態では環境要因に応じた生体情報の変化から認知反応を判定するとともに環境要因自体に基づいてイライラ影響度(基準値)を設定し、そのイライラ影響度(基準値)に認知反応を加味して最終的なイライラ影響度を算出し、更に、生体情報から推定したイライラレベルにそのイライラ影響度を加味して最終的なイライラレベルを推定する構成としたが、生体情報から推定したイライラレベルを求めることなく、環境要因に応じた生体情報の変化から判定した認知反応に基づいてイライラレベルを直接推定するようにしてもよいし、あるいは、環境要因に応じた生体情報の変化から判定した認知反応と環境要因自体に基づいてイライラレベルを推定するようにしてもよいし、あるいは、環境要因に応じた生体情報の変化から判定した認知反応と生体情報から推定したイライラレベルに基づいて最終的なイライラレベルを推定するようにしてもよい。   In this embodiment, a cognitive reaction is determined from changes in biological information according to environmental factors, and an irritating influence level (reference value) is set based on the environmental factors themselves, and the irritating influence level (reference value) is recognized. The final irritability level is calculated by taking the reaction into account, and the final irritability level is estimated by adding the irritability level to the irritability level estimated from the biological information. The frustration level may be directly estimated based on the cognitive reaction determined from the change in the biometric information according to the environmental factor without obtaining the frustrated level, or from the change in the biometric information according to the environmental factor The frustration level may be estimated based on the determined cognitive reaction and the environmental factor itself, or from the change of biological information according to the environmental factor It may be estimated final frustrating level based on frustrated levels estimated from boss was cognitive reaction and the biological information.

また、本実施の形態では認知反応として定位反応、防御反応、無反応の3つの段階の反応としたが、このうちの2つの段階の反応だけとしてもよいし、あるいは、これ以外の反応を加えて4つ以上の段階としてもよい。   Also, in this embodiment, the three-stage reaction of the stereotactic reaction, the defense reaction, and the no-response is used as the cognitive reaction, but only two of these reactions may be used, or other reactions may be added. There may be four or more stages.

また、本実施の形態では認知反応を判定するために生体情報として皮膚電位と心拍数と用い、イライラレベルを判定するための生体情報として心拍数と血圧を用いたが、用いる生体情報の数を1又は3つ以上としてもよいし、あるいは、他の生体情報を用いてもよいし、あるいは、運転者の挙動などの別の情報を用いてもよい。   In this embodiment, skin potential and heart rate are used as biometric information to determine cognitive reaction, and heart rate and blood pressure are used as biometric information to determine annoyance level. One or three or more may be used, other biological information may be used, or other information such as a driver's behavior may be used.

また、本実施の形態では心理状態推定用パラメータとして認知反応の判定基準を学習する場合に適用したが、生体情報に基づいてイライラレベルを判定する際のため判定基準を学習する場合などの他の心理状態推定用パラメータを学習する場合にも適用可能である。   Further, in the present embodiment, the present invention is applied to the case where the judgment criterion of the cognitive reaction is learned as the psychological state estimation parameter, but other cases such as the case where the judgment criterion is learned for determining the frustration level based on the biological information. The present invention can also be applied when learning a psychological state estimation parameter.

本発明の概念図である。It is a conceptual diagram of this invention. 各刺激パターンに対する生体情報の時間変化である。It is a time change of biological information with respect to each stimulation pattern. 本実施の形態に係るイライラ推定装置の構成図である。It is a block diagram of the frustration estimation apparatus which concerns on this Embodiment. 各刺激パターンの一例である。It is an example of each stimulation pattern. 運転者の各刺激パターンに対する生体情報(皮膚電気、心拍数)の時間変化の一例である。It is an example of the time change of the biometric information (skin electricity, heart rate) with respect to each irritation | stimulation pattern of a driver | operator. 運転者の強めの刺激に対する皮膚電位の判定区間の時間変化の一例である。It is an example of the time change of the determination area of the skin potential with respect to a driver | operator's strong irritation | stimulation. 運転者の強めの刺激に対する心拍数の判定区間の時間変化の一例である。It is an example of the time change of the determination interval of the heart rate with respect to a driver | operator's strong irritation | stimulation. 刺激パターンに対する生体情報の時間変化量の度数分布表の一例である。It is an example of the frequency distribution table of the amount of time change of living body information to a stimulus pattern. 学習した判定基準(各認知反応に対する生体情報(皮膚電位、心拍数)の基準範囲)の一例である。It is an example of the learned criteria (reference range of biometric information (skin potential, heart rate) for each cognitive reaction). 運転者の環境要因に対して防御反応を示した場合の生体情報の時間変化の一例であり、(a)が皮膚電位の時間変化であり、(b)が心拍数の時間変化である。It is an example of the time change of the biometric information at the time of showing a defense reaction with respect to a driver | operator's environmental factor, (a) is a time change of skin potential, (b) is a time change of heart rate. 運転者の環境要因に対して定位反応を示した場合の生体情報の時間変化の一例であり、(a)が皮膚電位の時間変化であり、(b)が心拍数の時間変化である。It is an example of the time change of the biometric information at the time of showing a stereotaxic response with respect to a driver | operator's environmental factor, (a) is a time change of skin potential, (b) is a time change of heart rate. 図3の刺激制御手段と認知反応学習手段の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 a process of the stimulus control means and cognitive reaction learning means of FIG. 図3の認知反応判定手段の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 a process of the cognitive reaction determination means of FIG.

符号の説明Explanation of symbols

1…イライラ推定装置、2…刺激呈示装置、3…生体情報検出手段、4…環境情報検出手段、5…刺激制御手段、6…認知反応学習手段、7…学習データ記憶装置、8…認知反応判定手段、9…イライラ影響度算出手段、10…参照データ記憶装置、11…イライラレベル判定手段   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Irritating estimation apparatus, 2 ... Stimulus presentation apparatus, 3 ... Biological information detection means, 4 ... Environmental information detection means, 5 ... Stimulation control means, 6 ... Cognitive reaction learning means, 7 ... Learning data storage apparatus, 8 ... Cognitive reaction Determining means, 9 ... Irritated influence degree calculating means, 10 ... Reference data storage device, 11 ... Irritated level determining means

Claims (3)

被験者の心理状態を推定する心理状態推定装置であって、
被験者に与える刺激付与パターンを設定する刺激設定手段と、
前記刺激設定手段で設定した刺激付与パターンに基づいて被験者に刺激を付与する刺激付与手段と、
被験者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
前記生体情報取得手段で取得した生体情報により前記刺激付与手段で付与した刺激に対する生体情報の変化を取得する生体情報変化取得手段と、
前記刺激設定手段で設定した刺激付与パターンと前記生体情報変化取得手段で取得した刺激に対する生体情報の変化とを対応付けて被験者の心理状態推定用パラメータを学習する学習手段と、
前記学習手段で学習した被験者の心理状態推定用パラメータに基づいて被験者の心理状態を推定する推定手段と
を備えることを特徴とする心理状態推定装置。
A psychological state estimation device that estimates a subject's psychological state,
A stimulus setting means for setting a stimulus applying pattern to be given to the subject;
A stimulus applying means for applying a stimulus to the subject based on the stimulus applying pattern set by the stimulus setting means;
Biometric information acquisition means for acquiring biometric information of the subject;
Biometric information change acquisition means for acquiring a change in biometric information with respect to the stimulus applied by the stimulus applying means based on the biometric information acquired by the biometric information acquisition means;
Learning means for learning a parameter for estimating a psychological state of a subject by associating a stimulus application pattern set by the stimulus setting means with a change in biological information with respect to a stimulus acquired by the biological information change acquisition means;
A psychological state estimation device comprising: estimation means for estimating the psychological state of the subject based on the parameter for estimating the psychological state of the subject learned by the learning means.
被験者にとっての外的事象に対する認知反応を判定する認知反応判定手段を備え、
前記刺激設定手段は、認知反応を被験者が示すような刺激付与パターンを設定し、
前記学習手段は、外的事象に対する認知反応の判定基準を学習し、
前記認知反応判定手段は、前記学習手段で学習した判定基準に基づいて外的事象に対する認知反応を判定し、
前記推定手段は、前記認知反応判定手段で判定した認知反応に基づいて被験者の心理状態を推定することを特徴とする請求項1に記載する心理状態推定装置。
Cognitive response determination means for determining a cognitive response to an external event for the subject,
The stimulus setting means sets a stimulus application pattern such that a subject shows a cognitive reaction,
The learning means learns a criterion for a cognitive response to an external event,
The cognitive reaction determination means determines a cognitive response to an external event based on the determination criterion learned by the learning means,
The psychological state estimation apparatus according to claim 1, wherein the estimation unit estimates the psychological state of the subject based on the cognitive reaction determined by the cognitive reaction determination unit.
前記認知反応判定手段で判定した認知反応に基づいて被験者の心理状態の変化への影響度を取得する影響度取得手段を備え、
前記推定手段は、前記生体情報取得手段で取得した生体情報と前記影響度取得手段で取得した影響度に基づいて被験者の心理状態を推定することを特徴とする請求項2に記載する心理状態推定装置。
An influence degree acquisition means for acquiring an influence degree on a change in the psychological state of the subject based on the cognitive reaction determined by the cognitive reaction determination means;
The psychological state estimation according to claim 2, wherein the estimating unit estimates the psychological state of the subject based on the biological information acquired by the biological information acquiring unit and the influence level acquired by the influence level acquiring unit. apparatus.
JP2007183406A 2007-07-12 2007-07-12 Psychological state estimation apparatus Pending JP2009018047A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007183406A JP2009018047A (en) 2007-07-12 2007-07-12 Psychological state estimation apparatus

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007183406A JP2009018047A (en) 2007-07-12 2007-07-12 Psychological state estimation apparatus

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2009018047A true JP2009018047A (en) 2009-01-29

Family

ID=40358202

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2007183406A Pending JP2009018047A (en) 2007-07-12 2007-07-12 Psychological state estimation apparatus

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2009018047A (en)

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011022869A (en) * 2009-06-17 2011-02-03 Iwao Kobayashi Communication support device for severely disabled people
JP2016022335A (en) * 2014-07-24 2016-02-08 地方独立行政法人大阪府立産業技術総合研究所 Evaluation method and evaluation device
JP2016076131A (en) * 2014-10-07 2016-05-12 株式会社デンソー Device and method for estimating psychological state
JP2018082805A (en) * 2016-11-22 2018-05-31 日産自動車株式会社 Discomfort discrimination method and discomfort discrimination device
WO2018151229A1 (en) * 2017-02-20 2018-08-23 株式会社東海理化電機製作所 Living body state estimation device
WO2019054168A1 (en) * 2017-09-13 2019-03-21 株式会社オートネットワーク技術研究所 Driving load computation device and computer program
WO2019131485A1 (en) * 2017-12-27 2019-07-04 パイオニア株式会社 Storage device and excitement suppressing apparatus
CN110520047A (en) * 2017-04-14 2019-11-29 大金工业株式会社 Physiological status decision maker
US10691197B2 (en) 2015-10-08 2020-06-23 Panasonic Intellectual Property Corporation Of America Information presenting apparatus and control method therefor
WO2020218493A1 (en) 2019-04-26 2020-10-29 国立大学法人大阪大学 Reference stimulus
WO2022144978A1 (en) * 2020-12-28 2022-07-07 日本電気株式会社 Information processing device, control method, and storage medium

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011022869A (en) * 2009-06-17 2011-02-03 Iwao Kobayashi Communication support device for severely disabled people
JP2016022335A (en) * 2014-07-24 2016-02-08 地方独立行政法人大阪府立産業技術総合研究所 Evaluation method and evaluation device
JP2016076131A (en) * 2014-10-07 2016-05-12 株式会社デンソー Device and method for estimating psychological state
US10691197B2 (en) 2015-10-08 2020-06-23 Panasonic Intellectual Property Corporation Of America Information presenting apparatus and control method therefor
US11275431B2 (en) 2015-10-08 2022-03-15 Panasonic Intellectual Property Corporation Of America Information presenting apparatus and control method therefor
JP2018082805A (en) * 2016-11-22 2018-05-31 日産自動車株式会社 Discomfort discrimination method and discomfort discrimination device
JP2018134148A (en) * 2017-02-20 2018-08-30 株式会社東海理化電機製作所 Biological state estimation device
WO2018151229A1 (en) * 2017-02-20 2018-08-23 株式会社東海理化電機製作所 Living body state estimation device
CN110520047A (en) * 2017-04-14 2019-11-29 大金工业株式会社 Physiological status decision maker
WO2019054168A1 (en) * 2017-09-13 2019-03-21 株式会社オートネットワーク技術研究所 Driving load computation device and computer program
WO2019131485A1 (en) * 2017-12-27 2019-07-04 パイオニア株式会社 Storage device and excitement suppressing apparatus
JPWO2019131485A1 (en) * 2017-12-27 2021-01-28 パイオニア株式会社 Storage device and excitement suppression device
US11430230B2 (en) 2017-12-27 2022-08-30 Pioneer Corporation Storage device and excitement suppression device
WO2020218493A1 (en) 2019-04-26 2020-10-29 国立大学法人大阪大学 Reference stimulus
WO2022144978A1 (en) * 2020-12-28 2022-07-07 日本電気株式会社 Information processing device, control method, and storage medium

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4748084B2 (en) Psychological state estimation device
JP2009018047A (en) Psychological state estimation apparatus
JP6497915B2 (en) Driving support system
JP4595377B2 (en) Driver state detection device and program
JP5942761B2 (en) Driving support device and driving support method
US8576081B2 (en) Physiological condition estimation device and vehicle control device
JP4400624B2 (en) Dozing prevention device and method
JP5423872B2 (en) Biological condition determination device
US20050128092A1 (en) Method and computer program for identification of inattentiveness by the driver of a vehicle
JP4529394B2 (en) Driver&#39;s vehicle driving characteristic estimation device
JP2008056059A (en) Driver state estimation device and driving support device
JP2007133486A (en) Driving support system
JP2018022229A (en) Safety driving behavior notification system and safety driving behavior notification method
JP2011022738A (en) Device and method for estimation of driver&#39;s condition
CN105374163B (en) Driver assistance system with fatigue detection and method for predicting fatigue
JP4882587B2 (en) Vehicle information providing device
JP2008068665A (en) Vehicle control apparatus and vehicle control method
US9815371B2 (en) Information providing apparatus for vehicle
JP2008301957A (en) Mental state inference device
JP4923522B2 (en) Driver psychological judgment device
CN114132330A (en) Method and device for reminding driver of abnormal driving state
JP2016207176A (en) Vehicle safe driving promotion method and vehicle safe driving promotion device
JP6047071B2 (en) Alerting device and program
JP2020125089A (en) Vehicle control device
JP2009261586A (en) Psychological state estimation apparatus