JP2009213636A - 状態推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】乗員に加速度が加わっている状態であっても、状態推定を実行可能とし、さらに状態推定の推定精度を向上可能な状態推定装置の提供。
【解決手段】状態推定処理では、生体信号それぞれに対応する生体情報を生成する（Ｓ１２０）。自車両に加わっている加速度の大きさが、設定閾値以上であれば（Ｓ１５０：ＹＥＳ）、運転者に加速度が加わっているものとして、生体情報それぞれに対応する補正量を、補正量マップから取得する（Ｓ１６０）。それらの取得した補正量を、加速度が生体情報に与える影響を相殺するように、生体情報それぞれに対して加算もしくは減算した第一補正情報を生成する（Ｓ１７０）。さらに、同じ種類の生体情報毎に相加平均をした第二補正情報を生成して（Ｓ１８０）、第二補正情報（もしくは生体情報）と判定閾値とを比較することで、運転者の状態を推定して（Ｓ１９０）、報知する（Ｓ２００）。
【選択図】図４

Description

本発明は、移動体の乗員の状態を推定する状態推定装置に関する。

従来より、車両を運転する運転者の心拍数等を生体情報として取得し、その取得した生体情報に基づいて運転者の状態を推定（以下、状態推定とする）し、運転者の運転支援や、疲労度の判定を行う状態推定装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。

しかし、走行中の車両は、加減速を繰り返すことや、曲路を走行することがあるため、車両には、頻繁に加速度（ここでは、遠心力を含む）が加わることになる。このように、車両に加速度が加わった状態で、運転者の生体情報を取得すると、運転者にも加速度が加わっているため、その取得した生体情報の精度が低下している可能性があった。

この問題を解決するため、この種の状態推定装置の中には、車両に加わる加速度を検出し、その検出した加速度が予め規定された規定閾値以下であるか否か、かつ運転者が安定状態であるか否かを判定し、いずれか一方でも否定判定された場合、運転者の状態推定を禁止するものが提案されている（例えば、特許文献２参照）。
特開平６−２５５５２０号公報 特開２００３−１１８４２１号公報

しかしながら、直線路を一定速度で車両が走行し続けない限り、車両には加速度が加わっている可能性が高い。このため、例えば、一般道路のように、加減速（即ち、停止と発進と）を繰り返す必要があり、さらに曲率の大きな曲路（例えば、十字路のような交差点やヘアピンカーブ）を有する道路を車両が走行する場合には、規定閾値よりも大きな加速度が頻繁に車両に加わっている可能性が高い（即ち、車両に加速度が加わっていない期間が短い）ので、特許文献２に記載の状態推定装置では、運転者の状態推定を実行できない可能性があるという問題があった。

仮に、特許文献２に記載の状態推定装置において、車両に加速度が加わっている状態で、運転者の状態推定を実行したとしても、加速度が加わっている状態で取得された生体情報は、加速度の影響により精度が低下しているので、状態推定の精度が低下するという問題があった。

そこで、本発明は、状態推定装置において、乗員に加速度が加わっている状態であっても、状態推定を実行可能とし、さらに状態推定の推定精度を向上させることを目的とする。

上記目的を達成するためになされた本発明は、移動体に搭載され、移動体の乗員の状態を推定する状態推定装置である。
この本発明の状態推定装置では、生体情報生成手段が、乗員から生体信号を計測し、その計測した生体信号を解析することで少なくとも一種類の生体情報を生成し、加速度取得手段が、乗員に加わる加速度を取得する。そして、生体情報補正手段が、加速度取得手段で取得した加速度に応じて、加速度が生体情報に与える影響を相殺するように生体情報を補正した補正生体情報を生成し、その生成された補正生体情報に基づいて、状態推定手段が、乗員の状態を推定する。

つまり、本発明の状態推定装置では、乗員に加わる加速度に応じて、加速度が生体情報に与える影響を相殺するように生体情報を補正した補正生体情報を生成して、その生成した補正生体情報に基づいて、乗員の状態を推定する。

したがって、本発明の状態推定装置によれば、乗員に加わる加速度を相殺するように生体情報を補正するため、乗員に加速度が加わっていたとしても、生体情報の生成精度を向上させることができる。そして、本発明の状態推定装置によれば、補正生体情報を用いて乗員の状態を推定するため、乗員の状態の推定精度を向上させることができる。

そして、本発明における生体情報補正手段は、請求項２に記載のように、加速度が大きいほど、大きな補正量となるように生体情報を補正するように構成されていることが望ましい。

また、例えば、車両（移動体）が規定時間以上走行する間に、予め規定された曲率以上のカーブが左右交互に規定数以上繰り返される場合や、発進と停止とが規定数以上繰り返される場合、即ち、相対する方向に設定閾値以上の加速度が規定数以上繰り返し乗員に加わる場合を想定する。このような場合に、左右いずれかの手の指先で計測した脈波及び心電を生体信号とし、それらの脈波、心電を解析した脈波伝播時間（いわゆるＰＴＴ）を生体情報とすると、右方向の横Ｇが乗員に加わった場合の生体情報（即ち、ＰＴＴ）と、左方向の横Ｇが乗員に加わった場合の生体情報（即ち、ＰＴＴ）とは、移動体が直進している時の生体情報（即ち、ＰＴＴ）に対して、略線対称となる。

このため、生体情報を記憶する生体情報記憶手段が設けられていれば、本発明における生体情報補正手段は、請求項３に記載のように、加速度の大きさ及び成分を判定し、判定の結果、規定時間の間に、設定値以上の加速度が相対する方向に規定数以上繰り返し乗員に加わる場合、現時点から過去の規定時間分の生体情報を算術平均することで、補正生体情報を生成するように構成されていても良い。

このように構成された生体情報補正手段によれば、相対する方向に設定値以上の加速度が規定数以上繰り返し乗員に加わる場合、簡易な方法で、生体情報（即ち、補正生体情報）の検出精度を向上させることができる。

ところで、本発明における生体情報生成手段は、請求項４に記載のように、乗員に予め規定された二つ以上の部位にて生体信号を計測して、それらの部位それぞれに対して生体情報を生成するように構成されていても良い。

このように生体情報生成手段が構成されている場合、本発明における生体情報補正手段は、請求項５に記載のように、加速度が設定閾値以上であるか否かを判定し、判定の結果、加速度が設定閾値以上である場合、生体情報生成手段で生成した二つ以上の生体情報を算術平均することで、補正生体情報を生成するように構成されていても良い。

例えば、移動体が旋回して、移動体に遠心力（即ち、横Ｇ）が加わった場合、乗員の血流は、旋回時の外側ほど早くなり、旋回時の内側ほど遅くなる。この時、左右の手の指先で計測した脈波及び心電を生体信号とし、それらの脈波、心電を解析した脈波伝播時間（いわゆるＰＴＴ）を生体情報とすると、左右それぞれの脈波伝播時間をグラフ化したものは、移動体が直進している時の脈波伝播時間をグラフ化したものに対して、略線対称となる。

従って、このような場合、左右の脈波伝播時間を相加平均することが望ましい。このような本発明の状態推定装置によれば、加速度が設定閾値以上である場合に、簡易な方法により、加速度の影響を相殺した補正生体情報を生成できる。

さらに、本発明における生体情報補正手段は、請求項６に記載のように、同一種類の補正生体情報を算術平均することで、新たな補正生体情報を生成するように構成されていても良い。

このように構成された状態推定装置によれば、補正生体情報からノイズ等の影響を除去することができる。
なお、ここで言う算術平均とは、いわゆる相加平均の他に、相乗平均、調和平均、一般化平均、ｍ乗平均等を含むものである。

また、例えば、移動体が旋回し、移動体に遠心力（即ち、横Ｇ）が加わった場合、乗員の血流は、旋回方向の外側ほど早くなり、乗員の顔色は、内側に比べて外側が赤みを帯びることになるので、乗員の顔の色差から、乗員の左半身と右半身とでの血流の差を検出して、その血流の差に従って乗員に加わる加速度を推定可能となる。

このため、本発明の状態推定装置における加速度取得手段は、請求項７に記載のように、生体情報生成手段で生成した生体情報間の差異に基づいて、乗員に加わる加速度を推定するように構成されていても良い。

このように構成された本発明の状態推定装置によれば、加速度センサーを用いる必要がないため、状態推定装置を構成する部品点数を削減することができる。
なお、加速度の推定に用いる生体情報は、補正生体情報として生成される種類のものであっても良いし、補正生体情報として生成される種類のものでなくとも良い。

ところで、移動体に加わる加速度が同一な大きさであったとしても、循環器や呼吸器等が供える能力は個人個人（即ち、乗員毎）で異なるため、生体情報に反映される加速度の影響は個人個人で異なったものとなる。このため、生体情報を補正するための補正量を、加速度の大きさに応じたものとするだけでは、精度の良い補正生体情報を生成できるとは限らなかった。

つまり、例えば、同一な大きさの加速度が移動体に加わったとしても、乗員の血管年齢等が高い（即ち、血管が硬い）場合と、低い（即ち、血管が柔らかい）場合とでは、生体情報への加速度の影響が異なるので、加速度のみに従って生体情報の補正量を決定すると、補正生体情報の精度が向上しない可能性がある。

このため、本発明の状態推定装置における生体情報補正手段は、請求項８に記載のように、個人特性取得手段が、乗員の特性を表す個人特性を取得し、個人差除去手段が、個人特性に基づいて、乗員の個人差を除去するように状態推定手段で用いる補正生体情報を生成するように構成されていることが望ましい。

このように構成された本発明の状態推定装置によれば、個人差を除去した補正生体情報を用いて乗員の状態を推定することができる。
ただし、個人差除去手段は、補正生体情報生成手段で補正生体情報を生成する際に個人差を除去（例えば、補正量を個人特性に従って修正）しても良いし、補正生体情報生成手段で生成した補正生体情報から個人差を除去しても良い。さらには、生体情報生成手段で生体情報を生成する前の生体信号から個人差を除去しても良い。

なお、ここで言う「乗員」とは、生体情報生成手段で生体信号を計測中の人物であることが望ましい。
さらに、ここでいう「個人特性」には、血管年齢や血管硬さ等の乗員の循環器の特性を表す循環器特性を用いることが望ましく、個人特性として、血管硬さを用いる場合、血管が硬いほど補正量を大きくし、血管が柔らかいほど補正量を小さくすることが望ましい。

そして、請求項８に記載の状態推定装置において個人特性取得手段は、請求項９に記載のように、生体情報蓄積手段に蓄積された生体情報に基づいて、個人特性を生成、及び取得するように構成されていても良いし、外部から入力された情報を個人特性として取得するように構成されていても良い。

前者の場合、状態推定装置は、生体情報を取得して蓄積することで、個人特性を生成、取得するため、使用者（即ち、乗員）に、情報入力等の操作を必要以上に実施させることが無くなり、手間を省くことができる。

さらに、本発明の状態推定装置は、請求項１０に記載のように、報知手段が、状態推定手段での推定結果を乗員に報知するように構成されていても良い。
このように構成された状態推定装置によれば、推定結果、即ち、自身の状態を認識させることができる。

なお、本発明における生体情報生成手段は、請求項１１に記載のように、乗員の心電、脈波、顔面画像、皮膚温度、座圧のうち、少なくとも一つを生体信号として計測し、請求項１２に記載のように、加速度脈波、脈波伝播時間、心拍数、交感神経活動指標、呼吸、姿勢、体動のうち、少なくとも一つを生体情報として生成することが望ましい。

なお、ここで言う顔面画像とは、少なくとも乗員の顔面を被写体として、カメラにて撮影したカラー画像である。
また、ここで言う交感神経活動指標とは、自律神経（即ち、交感神経、副交感神経）の働きを測定するための指標であり、心拍数のゆらぎから導出されるＨＦ（Ｈｉｇｈ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ），ＬＦ（Ｌｏｗ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）等を含むものである。さらに、ここで言う体動とは、乗員の頭部の位置を少なくとも含むものである。

そして、本発明における状態推定手段は、覚醒度低下状態、緊張状態、ストレス状態、疲労増加状態、心筋梗塞、低血圧発作のうち、少なくとも一つを状態として推定しても良い。

ただし、ここで言う覚醒度低下状態とは、覚醒度が予め規定された閾値よりも低い状態であり、ここで言う緊張状態とは、乗員の緊張の度合いが予め規定された閾値よりも低い状態である。なお、ここで言うストレス状態とは、ストレスが予め規定された閾値よりも高い状態であり、ここで言う疲労増加状態とは、乗員の疲労の度合いが予め規定された閾値よりも高い状態である。

以下、本発明の実施形態を図面と共に説明する。
図１は、車両に搭載され、本発明が適用された状態推定装置の概略構成を示したブロック図である。なお、以下では、本状態推定装置が搭載された車両を自車両とも称す。
〈状態推定装置の全体構成〉
図１に示すように、状態推定装置１は、自車両の運転者の身体の状態を表す生体信号を計測する計測装置２０と、自車両の走行状況を表す情報（以下、走行情報とする）を生成する走行情報生成装置群３０と、データを記憶する記憶装置４１と、公衆通信回線を介してデータ通信するための通信装置４２と、自車両のブレーキを制御するブレーキ制御装置４３と、計測装置２０で計測された生体信号を解析して、その生体信号よりもより身体の状態を正確に表す生体情報（以下、特徴量とも称す）を生成し、その生成した生体情報に基づいて、運転者の状態を推定する制御装置１０とを備えている。

このうち、計測装置２０は、運転者の心電信号を計測する心電センサ２１と、運転者の脈波信号を計測する脈波センサ２２と、運転者の皮膚温を計測する皮膚温センサ２３と、運転者が着座した時の体圧を計測する体圧センサ２４と、少なくとも運転者の顔面を含む領域を被写体とした画像を撮影する撮影装置２５とを備えている。

心電センサ２１は、図２，３に示すように、自車両のステアリングＳにおいて、右手で把持される部位，及び左手で把持される部位にそれぞれ埋め込まれた各一対の電極ＤＲ１，ＤＲ２，ＤＬ１，ＤＬ２を検出電極として、心電信号を計測するように構成されている。

また、脈波センサ２２は、図２，３に示すように、ステアリングＳにおいて、掌が接触する部位に内蔵され、血管の容積変化を光学的に検出する周知の光学式容積脈波計からなり、脈波信号を計測するように構成されている。

さらに、皮膚温センサ２３は、ステアリングＳにおいて、掌が接触する部位に固定された熱電対やサーミスタ等の周知の温度センサーからなり、ステアリングＳを把持した運転者の皮膚温を計測するように構成されている。

そして、体圧センサ２４は、運転席のシートベルトにおいて、運転者の胸と接触する部位に配置された圧力センサー（以下、シートベルト体圧センサーとも称す）と、運転席のシートクッション及びシートバックそれぞれに二つずつ配設された圧力センサー（以下、シート圧力センサとも称す）とから構成されている。なお、シート圧力センサーは、シートクッション及びシートバックそれぞれについて、車幅方向に並べて配設されており、運転者が運転席に着座した時に、少なくとも車幅方向の圧力分布を計測可能に構成されたものである。

さらに、撮影装置２５は、運転者の顔面を含む領域を被写体とするように運転席にレンズを向けてダッシュボード上やルームミラー内に配置され、カラー画像を撮影可能に構成されたものである。以下では、撮影装置２５で撮影されたカラー画像を顔面画像と称す。

つまり、計測装置２０は、生体信号として、心電信号、脈波信号、皮膚温、シートと背中との接触圧（以下、背面圧と称す）、シートベルトと胸との接触圧（以下、正面圧と称す）、シートに着座した時の座圧、顔面画像等を計測するようにされている。

また、走行情報生成装置群３０は、自車両に加わる加速度を検出する加速度センサ３１と、自車両の車速を検出する速度センサ３２と、自車両の現在位置を取得すると共に、自車両の走行予定経路等をナビゲートするナビゲーション装置３３とから構成されている。

このうち、加速度センサ３１は、自車両に加わる３方向それぞれの（即ち、自車両の全長方向、車幅方向、車高方向）加速度を検出する周知の３軸加速度センサーである。
また、ナビゲーション装置３３は、自車両の現在位置を検出する位置検出器と、ユーザーからの各種指示を入力するための操作スイッチ群と、情報を表示する表示部と、各種のガイド音声等を出力するための音声出力部と、地図データ等の各種データを格納する記憶部と、位置検出器、及び操作スイッチ群等の入力に従って、記憶部、表示部、及び音声出力部等のナビゲーション装置３３を構成する各部を制御する制御部とを備えている。

なお、位置検出部は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）用の人工衛星からの電波を図示しないＧＰＳアンテナを介して受信して、その受信信号を出力するＧＰＳ受信機や、自車両に加えられる回転運動の大きさを検出するジャイロセンサ、地磁気から進行方位を検出するための地磁気センサ等を少なくとも備えている。

また、表示部は、制御部からの信号に基づく映像を表示するカラー表示装置（例えば、液晶ディスプレイ，有機ＥＬディスプレイ，ＣＲＴ）として構成されており、操作スイッチ部は、表示部の表示面と一体に構成されたタッチパネル、及び表示部の周囲に設けられたキースイッチ等から構成されている。

なお、制御部は、位置検出部（即ち、ＧＰＳ受信機、及び各センサ）の出力信号から、自車両の現在位置、進行方向の方位等を、予め規定された規定時間間隔（例えば、１秒間隔）で算出する。これと共に、制御部は、制御装置１０からの指令に従って、記憶部に記憶された地図データから、現在位置での道路の構造を表す道路構造情報（例えば、曲路での曲率等）を取得して、自車両の現在位置、進行方向の方位、及び道路構造情報を制御装置１０に出力するように構成されている。

つまり、走行情報生成装置群３０は、走行情報として、自車両に加わる３方向の加速度、自車両の車速、現在位置、その現在位置での道路構造情報等を制御装置１０に出力するように構成されている。

次に、記憶装置４１は、書き換え可能な不揮発性の記憶装置（例えば、ハードディスクドライブやフラッシュＥＰＲＯＭ等）であり、制御装置１０からの指令に従って、各種データの書込み及び読み出しを実行するように構成されている。

また、通信装置４２は、制御装置１０からの指令に従って、一般通信回線を介して、医療機関等に設置された情報処理機器や、外部に設置されたデータベースとの間で情報通信を実行するように構成されている。

さらに、ブレーキ制御装置４３は、制御装置１０からの指令に従って、自車両に搭載されたブレーキを制御し、自車両の制動力を増加させるように構成されている。
〈制御装置の構成〉
次に、制御装置について説明する。

制御装置１０は、電源を切断しても記憶内容を保持する必要のあるデータやプログラムを格納するＲＯＭ１１と、処理途中で一時的に生じたデータを格納するＲＡＭ１２と、ＲＯＭ１１やＲＡＭ１２に記憶された処理プログラムを実行するＣＰＵ１３と、これらを接続するバスとを少なくとも備えた周知のマイクロコンピュータを中心に構成されたものである。

このうち、ＲＯＭ１１には、計測装置２０で計測した生体信号に対して解析処理を実行して生体情報を生成し、その生成した生体情報を加速度に応じて補正し（以下、補正した生体情報を補正生体情報と称す）、その補正生体情報もしくは生体情報に基づいて、運転者の状態を推定する状態推定処理をＣＰＵ１３が実行するための処理プログラムが格納されている。

さらに、ＲＯＭ１１には、状態推定処理にて実行される解析処理をＣＰＵ１３が実行するための処理プログラムや、状態推定処理にて生体情報の補正量を導出するために参照される補正量マップ、状態推定処理にて状態を推定するために参照される判定閾値が格納されている。

そして、状態推定処理にて実行される解析処理としては、脈波解析処理、心電解析処理、ＰＴＴ解析処理、自律神経解析処理、血圧導出処理、圧力解析処理、呼吸導出処理、第一画像解析処理、第二画像解析処理がある。

なお、脈波解析処理は、脈波センサ２２で計測した脈波信号（即ち、脈波センサ２２でのサンプリング値）を解析することで、運転者の血管の硬さを表す加速度脈波を導出するものである。心電解析処理は、心電センサ２１で計測した心電信号（即ち、心電センサ２１でのサンプリング値）を解析することで、Ｒ−Ｒ間隔等の心機能、及び運転者の心拍数を導出するものである。ＰＴＴ解析処理は、心電センサ２１で計測した心電信号、及び脈波センサ２２で計測した脈波信号を解析することで、運転者の血管の硬さを表す脈波伝播時間（いわゆるＰＴＴ）を導出するものである。自律神経解析処理は、ＰＴＴ解析処理や、脈波解析処理での処理結果を解析することで、運転者の自律神経、即ち交感神経及び副交感神経の働き度合いを表すＨＦ（Ｈｉｇｈ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ），ＬＦ（Ｌｏｗ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）等（以下、ＨＦ，ＬＦを自律神経活動指標と称す）を導出するものである。

また、血圧導出処理は、脈波解析処理での処理結果を解析することで、運転者の血圧を導出するものであり、圧力解析処理は、体圧センサ２４で計測した生体信号を解析することで、運転者の体の傾き（即ち、姿勢）を導出するものである。呼吸導出処理は、体圧センサ２４で計測した生体信号を解析することで、運転者の呼吸の状態を表す呼吸情報を導出するものである。さらに、第一画像解析処理は、撮影装置２５で撮影された顔面画像を画像処理することで、運転者の顔面が写り込んだ領域内の明度、彩度、色相を表す色情報を導出するものあり、第二画像解析処理は、撮影装置２５で撮影された顔面画像を画像処理することで、運転者の頭部の位置を表す位置情報を導出するものである。

つまり、制御装置１０は、これらの解析処理を実行することで、心拍数、加速度脈波、脈波伝播時間（ＰＴＴ）、自律神経指標、運転者の姿勢、呼吸情報、血圧、色情報、位置情報等を生体情報として取得する。なお、制御装置は、心電信号、脈波信号、顔面画像などの生体信号そのものを生体情報として取得しても良い。

なお、補正量マップは、予め実験などで求められ、運転者に加わる加速度が大きいほど、大きな補正量となるように、運転者に加わる加速度と、生体情報の補正量とが対応付けられたものである。ただし、補正量マップは、自車両に加わる加速度の成分（即ち、全長方向、車幅方向、車高方向）毎、かつ生体情報毎に用意されたものである。

さらに、判定閾値は、ナビゲーション装置３０の操作スイッチ部を介して予め設定された状態（以下、検出状態とする）であるか否かを推定するために、予め実験等で求められた生体情報の状態量である。なお、本実施形態では、検出状態として、覚醒度が低い状態である覚醒度低下状態、緊張度合いが高い状態である緊張状態、ストレスが高い状態であるストレス状態、疲労の度合いが高い疲労増加状態、運転者の体調（即ち、体調が良いか否かの判定）、心筋梗塞、低血圧発作などが挙げられる。
〈状態推定処理〉
次に、ＣＰＵ１３が実行する状態推定処理について説明する。

ここで、図４は、本実施形態における状態推定処理の処理手順を示したフローチャートである。
この状態推定処理は、自車両のエンジンが始動されると（即ち、イグニッション信号が入力された後）、予め規定された時間間隔毎に起動されるものである。

そして、状態推定処理は、起動されると、図４に示すように、まず、Ｓ１１０で、ナビゲーション装置３３の操作スイッチ部を介して予め設定された種類の生体信号すべて（本実施形態では、心電信号、脈波信号、皮膚温、背面圧、正面圧、座圧、顔面画像）を取得して、Ｓ１２０へと進む。

続く、Ｓ１２０では、Ｓ１１０で取得した生体信号それぞれに対応する解析処理を実行して、生体情報を生成して、Ｓ１３０へと進む。
本実施形態では、具体的に、心拍数、加速度脈波、脈波伝播時間（ＰＴＴ）、自律神経指標、運転者の姿勢、運転者の呼吸情報、血圧、顔面での色情報、運転者の頭部の位置等を生成する。なお、心拍数、加速度脈波、脈波伝播時間（ＰＴＴ）、自律神経指標、血圧は、左右の手それぞれについて生成し、運転者の呼吸の状態は、背面圧及び正面圧それぞれについて生成する。

そして、Ｓ１３０では、走行情報生成装置群３０から走行情報を取得して、Ｓ１４０へと進む。具体的に、本実施形態では、走行情報として、自車両に加わる３方向の加速度、自車両の車速、現在位置、その現在位置での道路構造情報等を取得する。

そして、Ｓ１４０では、Ｓ１３０で取得した加速度の成分（即ち、自車両の全長方向、車幅方向、車高方向）と、大きさ（即ち、スカラー）とを解析して、Ｓ１５０へと進む。
続く、Ｓ１５０では、Ｓ１４０での解析の結果、自車両に加わっている加速度の大きさが、予め設定された設定閾値以上であるか否かを判定し、判定の結果、加速度の大きさが設定閾値以上であれば、運転者に加速度が加わっているものとして、Ｓ１６０へと進む。

そのＳ１６０では、Ｓ１４０で解析された加速度の大きさに対応する補正量を、Ｓ１５０で運転者に加速度が加わっていると判定された加速度の成分と対応付けられた補正量マップから取得して、Ｓ１７０へと進む。なお、補正量は、生体情報それぞれについて取得される。

そのＳ１７０では、Ｓ１６０で取得した補正量それぞれを、加速度が生体情報に与える影響を相殺するように、Ｓ１２０で生成された生体情報それぞれに対して加算もしくは減算した第一補正情報を生成する。即ち、運転者に加わる加速度の方向に応じて、Ｓ１６０で取得した補正量を、Ｓ１２０で生成された生体情報に加算、もしくは生体情報から減算する。なお、第一補正情報の生成方法、即ち、生体情報の補正の詳しい方法については、後述する。

そして、Ｓ１８０では、同じ種類の生体情報毎に相加平均をした第二補正情報（即ち、補正生体情報）を生成して、Ｓ１９０へと進む。
具体的に、本実施形態では、Ｓ１２０にて左右それぞれについて生成された生体情報（即ち、心拍数、加速度脈波、脈波伝播時間（ＰＴＴ）、自律神経指標、血圧）、及び背面圧及び正面圧それぞれについて生成された生体情報（即ち、呼吸の状態）を、それぞれ相加平均することで、生体情報それぞれの第二補正情報を生成する。

なお、Ｓ１５０での判定の結果、加速度の大きさが設定閾値未満であれば、運転者に加速度が加わっていないものとし、Ｓ１９０へと進む。
そのＳ１９０では、運転者の状態を推定する状態推定処理を実行する。

具体的に、本実施形態では、Ｓ１５０にて肯定判定された場合には、Ｓ１８０で生成された第二補正情報と判定閾値とを比較することで、Ｓ１５０にて否定判定された場合には、Ｓ１２０で生成された生体情報と判定閾値とを比較することで、検出状態であるか否かを推定する。

続くＳ２００では、Ｓ１９０での推定結果を報知する報知処理を実行する。
具体的に、本実施形態では、ナビゲーション装置３３の表示部に、Ｓ１９０での推定結果を表示すると共に、ナビゲーション装置３３の音声出力部から音声にて、Ｓ１９０での推定結果を出力する。なお、報知処理では、Ｓ１５０にて肯定判定し、かつ予め規定された第二補正情報（例えば、ＰＴＴ）が規定値以上変化した場合、予め規定された規定値以上の加速度が運転者に加わるような運転を防止するように促す警告を、Ｓ１９０での推定結果と共に報知する。
〈補正例〉
次に、状態推定処理のＳ１７０での生体情報の補正方法（即ち、第一補正情報の生成方法）について例示する。

ここで、図５は、運転者に車幅方向の加速度（横Ｇ）が加わった時の脈波伝播時間（即ち、生体情報、以下、ＰＴＴとする）の補正方法を説明するための説明図である。
例えば、自車両が、時間Ｔ１に、左方向に曲がる曲路に直線路から進入し、その曲路を走行中の自車両に右方向の遠心力（即ち、運転者の左から右へと向かう方向に規定加速度以上の横Ｇ）が加わる場合（以下、車両旋回時と称す）を想定する。

このような場合、図５（Ａ）に示すように、車両旋回時に、右手で計測された脈波に基づく脈波伝播時間（以下、右ＰＴＴとする）は、自車両が直進している時に取得された右ＰＴＴに比べて低下することになる。一方、車両旋回時に、左手で計測された脈波に基づく脈波伝播時間（以下、左ＰＴＴとする）は、自車両が直進している時に取得された左ＰＴＴに比べて増加することになる。

このため、図５（Ｂ）に示すように、車両旋回時に生成された右ＰＴＴには、Ｓ１６０で読み出したＰＴＴの補正量を加算し、車両旋回時に生成された左ＰＴＴには、Ｓ１６０で読み出したＰＴＴの補正量を減算することで、左右それぞれのＰＴＴを補正した第一補正情報（ＰＴＴ）を生成する。

なお、運転者に加速度が加わったことを検出した後で、ＰＴＴを補正する理由は、移動体に加速度が加わってからＰＴＴに影響を及ぼすまでに、タイムラグがあるためである。
次に、図６は、運転者に全長方向の加速度が加わった時の脈波伝播時間（生体情報）の補正方法を説明するための説明図である。

例えば、自車両が、直線路を一定速度で時刻Ａまで走行し、時刻Ａから時刻Ｂまでの間、加速することで、自車両の前方から後方へと向かう方向に規定加速度以上の加速度が運転者に加わる場合を想定する。

このような場合、運転者の体がシートに押圧されるため、図６（Ａ）に示すように、自車両が加速中に計測された脈波に基づくＰＴＴ（即ち、脈波伝播時間）は、時刻Ａ（即ち、自車両に加速度が加わっていない時）までに計測された脈波に基づくＰＴＴに比べて増加することになる。

このため、図６（Ｂ）に示すように、Ｓ１６０で読み出したＰＴＴの補正量を、自車両が加速中に生成されたＰＴＴから減算することで、ＰＴＴを補正した第一補正情報（ＰＴＴ）を生成する。

次に、図７は、運転者に全長方向の加速度が加わった時に、背面圧から生成した呼吸情報（即ち、生体情報、以下、背面呼吸情報とする）を補正する方法を説明するための説明図であり、図８は、運転者に全長方向の加速度が加わった時に、前面圧から生成した呼吸情報（即ち、生体情報、以下、前面呼吸情報とする）を補正する方法を説明するための説明図である。

例えば、自車両が、直線路を一定速度で時刻Ａまで走行し、時刻Ａから時刻Ｂまでの間、加速することで、自車両の前方から後方へと向かう方向に規定加速度以上の加速度が運転者に加わる場合を想定する。

このような場合、運転者の体がシートに押圧されるため、図７（Ａ）に示すように、自車両が加速中に生成された背面呼吸情報は、時刻Ａ（即ち、自車両に加速度が加わっていない時）までに生成された背面呼吸情報に比べて、信号レベルが増加して生成される。一方、図８（Ａ）に示すように、自車両が加速中（即ち、時刻Ａから時刻Ｂまで）に生成された前面呼吸情報は、時刻Ａ（即ち、自車両に加速度が加わっていない時）までに生成された前面呼吸情報に比べて、信号レベルが低下して生成される。

このため、図７（Ｂ）に示すように、Ｓ１６０で読み出した背面呼吸情報の補正量を、自車両が加速中に生成された背面呼吸情報から減算することで、背面呼吸情報を補正した第一補正情報（背面呼吸情報）を生成する。これと共に、図８（Ｂ）に示すように、Ｓ１６０で読み出した前面呼吸情報の補正量を、自車両が加速中に生成された前面呼吸情報に加算することで、前面呼吸情報を補正した第一補正情報（前面呼吸情報）を生成する。

次に、図９は、運転者に車幅方向の加速度が加わった時の前面呼吸情報の補正方法を説明するための説明図である。
例えば、自車両が、直線路を時刻Ａまで走行し、時刻Ａから時刻Ｂまでの間、左方向に曲がる曲路を走行して、時刻Ｂから時刻Ｃまでの間、直線路を走行する。そして、時刻Ｃから時刻Ｄまでの間、右方向に曲がる曲路を走行する場合を想定する。即ち、時刻Ａから時刻Ｂまでの間、自車両に右方向の遠心力（即ち、運転者の左から右へと向かう方向に規定加速度以上の横Ｇ）が加わり、時刻Ｃから時刻Ｄまでの間、自車両に左方向の遠心力（即ち、運転者の右から左へと向かう方向に規定加速度以上の横Ｇ）が加わる場合を想定する。

このような場合、運転者の体が傾くため、シートベルト体圧センサとの位置がズレ、図９に示すように、右方向の横Ｇが運転者に加わっている時（即ち、時刻Ａから時刻Ｂまで）に生成された前面呼吸情報は、車幅方向の加速度が加わっていない時（即ち、時刻Ａまで）に生成された前面呼吸情報に比べて、信号レベルが低下することとなる。一方、左方向の横Ｇが運転者に加わっている時（即ち、時刻Ｃから時刻Ｄまで）に生成された前面呼吸情報は、車幅方向の加速度が加わっていない時（即ち、時刻Ｂから時刻Ｃまで）に生成された前面呼吸情報に比べて、信号レベルが増加することになる。

このため、図９（Ｂ）に示すように、右方向の横Ｇが運転者に加わっている時には、Ｓ１６０で読み出した前面呼吸情報の補正量を、その期間（図９（Ｂ）では、時刻Ａから時刻Ｂの間）に生成された背面呼吸情報に加算することで、前面呼吸情報を補正した第一補正情報（前面呼吸情報）を生成する。これと共に、左方向の横Ｇが運転者に加わっている時には、Ｓ１６０で読み出した前面呼吸情報の補正量を、その期間（図９（Ｂ）では、時刻Ｃから時刻Ｄの間）に生成された背面呼吸情報から減算することで、前面呼吸情報を補正した第一補正情報（前面呼吸情報）を生成する。

次に、図１０（Ａ）は、運転者に車幅方向の加速度が加わった時の色情報の補正方法を説明するための説明図であり、顔面画像を模式的に示したものである。
例えば、自車両が、右方向に曲がる曲路を走行する場合、即ち、左方向の（車幅方向に沿って右から左へと）規定加速度以上の横Ｇが運転者に加わる場合を想定する。

このような場合、運転者の左半身は、運転者の右半身に比べて、血流量が多くなるため、運転者の顔面における右側半面の色情報は、横Ｇが加わっていない時（例えば、直線路を走行中）に比べて、運転者の顔面が白っぽいことを示すものとなる。一方、運転者の顔面における左側半面の色情報（以下、左色情報とする）は、横Ｇが加わっていない時に比べて、運転者の顔面が赤っぽいことを示すものとなる。

このため、左方向の横Ｇが運転者に加わっている時には、右側半面の赤みが増加するように、かつ左側半面の白みが増加するように、Ｓ１６０で読み出した色情報の補正量を、色情報に対して加減算することで第一補正情報（色情報）を生成する。

一方、図１０（Ｂ）は、運転者に全長方向の加速度が加わった時の色情報の補正方法を説明するための説明図であり、顔面画像を模式的に示したものである。
例えば、走行中の車両が急停止するような場合、即ち、車両の全長方向（自車両の後方向から前方向）に規定加速度以上の加速度が加わる場合を想定する。

このような場合、運転者の顔面全体が圧迫されるため、色情報は、加速度が加わっていない時（例えば、自車両が一定速度で走行中や停止中）に比べて、顔面全体が赤みを帯びたことを表すものとなる。

このため、自車両が減速している（即ち、自車両の後方から前方へと向かう方向の加速度が運転者に加わっている）時には、顔面全体の赤みが低下するように、Ｓ１６０で読み出した色情報の補正量を、色情報に対して加減算することで第一補正情報（色情報）を生成する。

次に、図１１は、運転者に全長方向の加速度が加わった時の位置情報の補正方法を説明するための説明図である。
例えば、直線路を一定速度で時刻Ａまで走行し、時刻Ａから時刻Ｂまでの間、加速することで、自車両の前方から後方へと向かう方向に規定加速度以上の加速度が運転者に加わる場合を想定する。

このような場合、運転者の頭部がシートに押圧されるため、図１１（Ａ）に示すように、自車両が加速中（図１１（Ａ）では、時刻Ａから時刻Ｂの間）に生成された位置情報は、全長方向の加速度が自車両に加わっていない（即ち、時刻Ａまで）時に生成された位置情報に比べて、車両後方に位置したものとなる。

このため、図１１（Ｂ）に示すように、自車両の前方から後方へと向かう方向に規定加速度以上の加速度が運転者に加わっている場合には、頭部の位置が車両の前方に位置していることを表すように、Ｓ１６０で読み出した位置情報の補正量を、その期間（図１１（Ｂ）では、時刻Ａから時刻Ｂの間）に生成された位置情報に対して加減算することで、位置情報を補正した第一補正情報（前面呼吸情報）を生成する。

次に、図１２は、運転者に車幅方向の加速度が加わった時に、右手で計測された脈波信号（生体信号）に基づく血圧（以下、右手血圧とする）を補正する方法を説明するための説明図である。一方、図１３は、運転者に車幅方向の加速度が加わった時に、左手で計測された脈波信号（生体信号）に基づく血圧（以下、左手血圧とする）を補正する方法を説明するための説明図である。

例えば、自車両が、直線路を一定速度で時刻Ａまで走行し、時刻Ａから時刻Ｂまでの間、左方向に曲がる曲路を走行し、自車両に右方向の遠心力（即ち、運転者の左から右へと向かう方向に規定加速度以上の横Ｇ）が加わる場合を想定する。

このような場合、運転者の左半身に比べて、運転者の右半身の血流量が多くなるため、図１２（Ａ）に示すように、横Ｇが加わっていない時（即ち、時刻Ａまで）に生成された右手血圧に比べて、右方向の横Ｇが加わっている時（即ち、時刻Ａから時刻Ｂの間）に生成された右手血圧は高いものとなる。一方、図１３（Ａ）に示すように、横Ｇが加わっていない時（即ち、時刻Ａまで）に生成された左手血圧に比べて、右方向の横Ｇが加わっている時（即ち、時刻Ａから時刻Ｂの間）に生成された左手血圧は低いものとなる。

このため、図１２（Ｂ）に示すように、Ｓ１６０で読み出した右手血圧の補正量を、右方向の横Ｇが加わっている時（即ち、時刻Ａから時刻Ｂまで）に生成された右手血圧から減算することで、右手血圧を補正した第一補正情報（右手血圧）を生成する。これと共に、図１３（Ｂ）に示すように、Ｓ１６０で読み出した左手血圧の補正量を、右方向の横Ｇが加わっている時（即ち、時刻Ａから時刻Ｂまで）に生成された左手血圧に加算することで、左手血圧を補正した第一補正情報（左手血圧）を生成する。

次に、状態推定処理のＳ１８０での第二補正情報の生成方法について例示する。
ここで、図１４は、運転者に全長方向の加速度が加わっている時に生成された呼吸情報についての第二補正情報の生成方法を説明するための説明図であり、図１５は、運転者に車幅方向の加速度が加わっている時に生成された呼吸情報についての第二補正情報の生成方法を説明するための説明図である。

例えば、自車両が、直線路を一定速度で時刻Ａまで走行し、時刻Ａから時刻Ｂまでの間、右に旋回する曲路を走行する場合、即ち、自車両の前方から後方へと向かう方向、及び右方向に規定加速度以上の加速度が運転者に加わる場合を想定する。

このような場合、上述したように、背面呼吸情報から補正量を減算することで、背面呼吸情報についての第一補正情報を生成し、前面呼吸情報に補正量を加算することで、前面呼吸情報についての第一補正情報を生成する。そして、背面呼吸情報についての第一補正情報と、前面呼吸情報について第一補正情報とを相加平均することで、呼吸情報についての第二補正情報を生成する。なお、背面圧に基づいて求められた左右の呼吸情報についても、左右それぞれの第一補正情報を生成し、それらの第一補正情報を相加平均することで第二補正情報を生成する。

これにより、運転者の着衣の厚み等を含めたノイズによる生体情報への影響を除去、即ち、ノイズの影響を除去した第二補正情報が生成されることになる。
［実施形態の効果］
以上、説明したように、本実施形態の状態推定装置１によれば、運転者に加わる加速度が生体情報に及ぼす影響を相殺するように生体情報を補正するため、運転者に加速度が加わっていたとしても、運転者の状態推定を実行することができる。さらに、本実施形態の状態推定装置１によれば、加速度が生体情報に及ぼす影響を相殺するように補正した生体情報を用いて、運転者の状態を推定するため、状態推定の推定精度を向上させることができる。

そして、本実施形態の状態推定装置１によれば、同一種類の生体情報同士を相加平均して第二補正情報を生成するため、生体情報からノイズの影響を除去することができる。
また、本実施形態の状態推定装置１によれば、状態推定の結果を報知するため、運転者ら自車両の乗員に運転者の状態を認識させることができ、自車両を安全に走行させることができる。

なお、本実施形態の状態推定処理におけるＳ１２０が、本発明の生体情報生成手段に相当し、Ｓ１３０が、本発明の加速度取得手段に相当し、Ｓ１６０，１７０，１８０が、本発明の生体情報補正手段に相当し、Ｓ１９０が、本発明の状態推定手段に相当し、Ｓ２００が報知手段に相当する。
［その他の実施形態］
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において様々な態様にて実施することが可能である。

例えば、上記実施形態の状態推定装置におけるＳ１６０で読み出される補正量は、運転者に加わる加速度が大きいほど、大きな補正量となるように予め対応づけられた補正量マップから、運転者に加わる加速度に応じて一律に決定していたが、補正量は、一律でなくとも良く、運転者毎に異なる値を算出しても良い。

つまり、例えば、同一な大きさの加速度が移動体に加わったとしても、運転者の血管年齢等が高い（即ち、血管が硬い）場合と、低い（即ち、血管が柔らかい）場合とでは、生体信号（即ち、心電信号及び脈波信号）への加速度の影響が異なる。このため、加速度のみに従って生体情報（ここでは、脈波伝播時間等）の補正量を決定すると、第一補正情報及び第二補正情報の精度が向上しない可能性がある。

したがって、状態推定処理におけるＳ１６０では、ナビゲーション装置３３の操作スイッチ群を介して、運転者に個人特性を入力させ、その個人特性に基づいて補正量を変更するようにされていても良い。なお、ここで言う個人特性とは、運転者個人の身体の特性を表す情報であり、例えば、血管年齢（即ち、血管硬さ）等の循環器の能力を表す情報や、身長、体重等の情報を含むほか、生体情報そのものでも良い。

そして、例えば、個人特性として血管年齢を用い、生体情報として脈波伝播時間（ＰＴＴ）を生成する場合、血管年齢が高いほど補正量が大きくなるように変更し、血管年齢が低いほど補正量が小さくなるように変更することが望ましい。

このような状態推定処理によれば、個人特性に基づいて、運転者個人個人に対して補正量を導出するため、加速度が生体情報に与える影響の個人差を吸収することができ、状態推定の精度をより向上させることができる。

さらには、上述した方法では、ナビゲーション装置３３の操作スイッチ群を介して、運転者に個人特性を入力させることで、個人特性を取得していたが、個人特性は、記憶装置４１に記憶した生体情報に基づいて、生成されていても良い。ただし、この場合、状態推定処理のＳ１２０は、導出した生体情報を記憶装置４１に記憶するようになされている必要がある。

特に、このような状態推定処理によれば、生体情報を取得して蓄積することで、個人特性を生成するため、使用者（即ち、運転者ら）に、情報入力等の操作を必要以上に実施させることが無くなり、使用者の手間を省くことができる。

ところで、自車両が旋回して、自車両に遠心力（即ち、横Ｇ）が加わった場合、運転者の血流は、旋回時の外側ほど早くなり、旋回時の内側ほど遅くなる。この時、左ＰＴＴと右ＰＴＴとは、自車両が直進している時のＰＴＴに対して、略線対称となる。

このため、上記実施形態の状態推定処理におけるＳ１４０での解析の結果、規定値以上の横Ｇが運転者に加わっているものと判定された場合、右ＰＴＴと左ＰＴＴとを相加平均することで補正しても良い。つまり、状態推定処理のＳ１５０において、運転者に横Ｇが加わっているものと判定された場合、運転者の左右対称な部位で計測された生体信号に基づく同一な生体情報同士を算術平均することで、生体情報を補正しても良い。

この場合、上記実施形態の状態推定処理におけるＳ１６０およびＳ１７０は省略されていることが望ましい。
また、予め規定された規定時間の間に、規定曲率以上のカーブが左右交互に規定数以上繰り返される道路や、停止と発進とを規定回数以上繰り返す必要がある道路を自車両が走行する場合、即ち、上記実施形態の状態推定処理におけるＳ１４０での解析の結果、規定時間の間に規定数以上繰り返し、相対する方向に規定加速度以上の加速度が運転者に加わっているものとされた場合、現時点から過去の規定時間分の生体情報を算術平均することで、生体情報を補正しても良い。ただし、この場合、状態推定処理のＳ１２０では、導出した生体情報を、その生体情報を生成した時刻と対応付けた上で、記憶装置４１に記憶するようになされている必要がある。

これらのようになされた状態推定処理によれば、簡易な方法で、加速度が生体情報に与える影響を除去でき、状態推定の推定精度を向上させることができる。
なお、ここで言う算術平均には、いわゆる相加平均の他に、相乗平均、調和平均、一般化平均、ｍ乗平均を含むものである。

また、上記実施形態の状態推定処理における脈波解析処理では、加速度脈波を導出することとしたが、脈波解析処理では、収縮初期陽性波（ａ波）、収縮初期陰性波（ｂ波）、収縮中期再上昇波（ｃ波）、収縮後期再下降波（ｄ波）、拡張初期陽性波（ｅ波）のうち、少なくとも一つの波高を導出するようにされていても良い。

さらに、上記実施形態の状態推定処理では、自車両に加わる加速度が規定加速度以上であれば、運転者に加速度が加わっているものとして、第一補正情報及び第二補正情報を生成したが、自車両に加わる加速度の大きさに関わらず、第一補正情報及び第二補正情報を生成するようにしても良い。つまり、状態推定処理は、Ｓ１４０が省略されていても良い。

ところで、上述したように、自車両に遠心力（即ち、横Ｇ）が加わると、運転者の血流は、旋回方向の外側ほど早くなるので、運転者の顔色は、旋回の内側に比べて外側が赤みを帯びる。この知見を利用して、運転者の顔の色差から、運転者の左半身と右半身での血流の差を検出して、その血流の差に従って運転者に加わる加速度を推定可能となる。

つまり、上記実施形態の状態推定処理において、運転者に加わる加速度の大きさを推定する方法は、加速度センサ３１の検出結果から、自車両に加わる加速度を運転者に加わる加速度とするだけでなく、顔面画像に対して画像解析処理を実行することで導出される二つの特定領域間の色差から、運転者に加わる加速度を推定しても良い。

このように運転者に加わる加速度を顔面画像に対して画像解析処理を実行することで推定すれば、加速度センサ３１を用いる必要がなくなり、状態推定装置を構成する部品点数を削減することができる。

さらに、運転者に加わる加速度は、自車両の現在位置と、現在位置での道路の曲率と、自車両の車速とに基づいて推定されても良い。この場合、状態推定装置は、走行情報中の道路構造情報や車速、現在位置から、運転者に加わる加速度を推定することになる。

また、上記実施形態における状態推定装置は、運転者の状態を報知する際に、ナビゲーション装置３３を構成する表示部及び音声出力部を利用していたが、運転者の状態を報知する際の表示部及び音声出力部は、ナビゲーション装置３３を構成するものに限らず、状態推定装置専用に備えられていても良い。

なお、上記実施形態の状態推定装置は、運転者の生体信号を計測したが、生体信号を計測する被験者は、運転者に限るものではなく、例えば、助手席に着座した人でも良い。
さらには、上記実施形態の状態推定装置は、車両に搭載されていたが、状態推定装置は、車両に搭載されるものに限らず、例えば、電車や、飛行機等、いわゆる移動体に搭載されていても良い。

状態推定装置の概略構成を示したブロック図である。 自車両内における計測装置の配置を示す説明図である。 ステアリングに設置された各センサーを示す説明図である。 状態推定処理の処理手順を示したフローチャートである。 運転者に車幅方向の加速度が加わった時の脈波伝播時間の補正方法を説明すための説明図である。 運転者に全長方向の加速度が加わった時の脈波伝播時間の補正方法を説明するための説明図である。 運転者に全長方向の加速度が加わった時の背面呼吸情報の補正方法を説明するための説明図である。 運転者に全長方向の加速度が加わった時の前面呼吸情報の補正方法を説明するための説明図である。 運転者に車幅方向の加速度が加わった時の背面呼吸情報の補正方法を説明すための説明図である。 運転者に加速度（全長、車幅方向）が加わった時の色情報の補正方法を説明するための説明図である。 運転者に加速度（全長、車幅方向）が加わった時の体動（頭の位置）の補正方法を説明するための説明図である。 運転者に車幅方向の加速度が加わった時の右手血圧の補正方法を説明するための説明図である。 運転者に車幅方向の加速度が加わった時の左手血圧の補正方法を説明するための説明図である。 運転者に全長方向の加速度が加わった時の第二補正情報の生成方法を説明するための説明図である。 運転者に車幅方向の加速度が加わった時の第二補正情報の生成方法を説明するための説明図である。

符号の説明

１…状態推定装置 １０…制御装置 １１…ＲＯＭ １２…ＲＡＭ １３…ＣＰＵ ２０…計測装置 ２１…心電センサ ２２…脈波センサ ２３…皮膚温センサ ２４…圧力センサ ２５…撮影装置 ３０…走行情報生成装置群 ３１…加速度センサ ３２…速度センサ ３３…ナビゲーション装置 ４１…記憶装置 ４２…通信装置 ４３…ブレーキ制御装置

Claims (13)

1. 移動体に搭載され、前記移動体の乗員の状態を推定する状態推定装置であって、
   前記乗員から生体信号を計測し、その計測した生体信号を解析することで少なくとも一種類の生体情報を生成する生体情報生成手段と、
   前記乗員に加わる加速度を取得する加速度取得手段と、
   前記加速度取得手段で取得した前記加速度に応じて、前記加速度が前記生体情報に与える影響を相殺するように前記生体情報を補正した補正生体情報を生成する生体情報補正手段と、
   前記生体情報補正手段で生成された補正生体情報に基づいて、前記乗員の状態を推定する状態推定手段と
   を備えることを特徴とする状態推定装置。
2. 前記生体情報補正手段は、
   前記加速度取得手段で取得した加速度が大きいほど、大きな補正量となるように前記生体情報を補正して、前記補正生体情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の状態推定装置。
3. 前記生体情報を記憶する生体情報記憶手段を備え、
   前記生体情報補正手段は、
   前記加速度取得手段で取得した加速度の大きさ及び成分を判定し、判定の結果、予め規定された規定時間の間に、設定値以上の加速度が相対する方向に規定数以上繰り返し前記乗員に加わる場合、前記生体情報記憶手段に記憶された現時点から過去の前記規定時間分の生体情報を算術平均することで、前記補正生体情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の状態推定装置。
4. 前記生体情報生成手段は、
   前記乗員に予め規定された二つ以上の部位にて前記生体信号を計測して、それらの部位それぞれに対して前記生体情報を生成することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の状態推定装置。
5. 前記生体情報補正手段は、
   前記加速度取得手段で取得した加速度が予め設定された設定閾値以上であるか否かを判定し、判定の結果、加速度が設定閾値以上である場合、前記生体情報生成手段で生成した二つ以上の生体情報を算術平均することで、前記補正生体情報を生成することを特徴とする請求項４に記載の状態推定装置。
6. 前記生体情報補正手段は、
   当該生体情報補正手段で生成した二つ以上の前記補正生体情報を算術平均することで、前記補正生体情報を生成することを特徴とする請求項４に記載の状態推定装置。
7. 前記加速度取得手段は、
   前記生体情報生成手段で生成した生体情報間の差異に基づいて、前記乗員に加わる加速度を推定することを特徴とする請求項４ないし請求項６のいずれかに記載の状態推定装置。
8. 前記乗員の特性を表す個人特性を取得する個人特性取得手段と、
   前記個人特性取得手段で取得した個人特性に基づいて、前記乗員の個人差を除去するように前記状態推定手段で用いる前記補正生体情報を生成する個人差除去手段と
   を備えることを特徴とする請求項１ないし請求項７のいずれかに記載の状態推定装置。
9. 前記生体情報生成手段で生成した生体情報を蓄積する生体情報蓄積手段を備え、
   前記個人特性取得手段は、
   前記生体情報蓄積手段に蓄積された生体情報に基づいて、前記個人特性を生成し、その生成した前記個人特性を取得することを特徴とする請求項８に記載の状態推定装置。
10. 前記状態推定手段での推定結果を前記乗員に報知する報知手段を備えることを特徴とする請求項１ないし請求項９のいずれかに記載の状態推定装置。
11. 前記生体情報生成手段は、
    前記乗員の心電、脈波、顔面画像、皮膚温度、座圧のうち、少なくとも一つを前記生体信号として計測することを特徴とする請求項１ないし請求項１０のいずれかに記載の状態推定装置。
12. 前記生体情報生成手段は、
    加速度脈波、脈波伝播時間、心拍数、交感神経活動指標、呼吸、姿勢、体動のうち、少なくとも一つを前記生体情報として生成することを特徴とする請求項１ないし請求項１１のいずれかに記載の状態推定装置。
13. 前記状態推定手段は、
    覚醒度低下状態、緊張状態、ストレス状態、疲労増加状態、心筋梗塞、低血圧発作のうち、少なくとも一つを前記状態とすることを特徴とする請求項１ないし請求項１２のいずれかに記載の状態推定装置。