JP2009261586A - 心理状態推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】運転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。
【解決手段】車両の運転者の心理状態を推定する心理状態推定装置１であって、運転者の運転状態を取得する運転状態取得手段４と、車両に関する外的事象を取得する外的事象取得手段２と、運転状態取得手段４で取得した運転状態に応じて運転者の欲求状態を判定する欲求状態判定手段５と、欲求状態判定手段５で判定した運転者の欲求状態と外的事象取得手段２で取得した外的事象に基づいて運転者の欲求状態に対する阻害度を取得する欲求阻害度取得手段６と、欲求阻害度取得手段６で取得した欲求状態に対する阻害度に基づいて運転者の心理状態を推定する推定手段９とを備えることを特徴とする。
【選択図】図３

Description

本発明は、イライラ状態などの運転者の心理状態を推定する心理状態推定装置に関する。

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、運転者の心拍数などの生体情報を検出するとともに車速や天候などに基づく道路負荷量を算出し、生体情報に道路負荷量を加味してイライラ状態などを判定する。
特開２００３−６１９３９号公報 特開２００４−３５７８２１号公報 特開平５−４９６２６号公報

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。

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、通常運転状態の運転者の場合にはイライラ状態がそれほど高くならないが、急ぎ運転状態の運転者の場合にはイライラ状態が高くなる。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。

そこで、本発明は、運転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。

本発明に係る心理状態推定装置は、車両の運転者の心理状態を推定する心理状態推定装置であって、運転者の運転状態を取得する運転状態取得手段と、車両に関する外的事象を取得する外的事象取得手段と、運転状態取得手段で取得した運転状態に応じて運転者の欲求状態を判定する欲求状態判定手段と、欲求状態判定手段で判定した運転者の欲求状態と外的事象取得手段で取得した外的事象に基づいて運転者の欲求状態に対する阻害度を取得する欲求阻害度取得手段と、欲求阻害度取得手段で取得した欲求状態に対する阻害度に基づいて運転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。

この心理状態推定装置では、運転状態取得手段により運転者の運転状態を取得し、欲求状態判定手段によりその運転状態に応じて運転者の欲求状態を判定する。運転者の運転状態には何らかの欲求を満たそうとするための行動などが表れるので、運転状態から欲求状態を判定することができる。例えば、日常生活状態の場合には生理的な欲求を重視する状状態であり、通常運転状態の場合には安全に対する欲求を重視する状態であり、急ぎ運転状態の場合には早く着きたいという目的の達成に対する欲求を重視する状態であり、暴走運転状態の場合には自己顕示に対する欲求を重視する状態である。これらの欲求状態は、運転者の心理状態に大きく影響する。また、心理状態推定装置では、外的事象取得手段により車両に関する外的事象を取得する。外的事象は、運転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、渋滞、割込み、道路状況である。これらの外的事象は、運転者の欲求状態に対して阻害要因となるものがある。そこで、心理状態推定装置では、欲求阻害度取得手段により外的事象による運転者の欲求状態に対する阻度度を取得し、推定手段によりその欲求状態に対する阻害度に基づいて運転者の心理状態を推定する。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。このように、この心理状態推定装置では、外的事象による運転者の欲求状態に対する阻害度を考慮して運転者個々の心理状態を推定することにより、運転者の欲求状態と外的事象が心理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、運転者が元々持っている欲求状態と外的事象から推定を行うので、心理状態が変化する早い段階（例えば、イライラ状態に移行する前の事前段階）での推定が可能である。

なお、心理状態（特に、イライラ状態のような不快感情）は、一度高まってしまうと元の状態へ戻していくことは困難である。そのため、その心理状態を戻すのではなく、その心理状態が生じるのを事前に防ぐ必要がある。つまり、イライラ状態などの運転状態を防止するためには、その状態になるのを事前に予測することが非常に重要となり、その事前予測の精度が高いほど効果が高い。本発明に係る心理状態推定装置は、このような心理状態を事前予測する装置として適している。

本発明の上記心理状態推定装置では、欲求阻害度取得手段で取得した欲求状態に対する阻害度に基づいて運転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、影響度取得手段で取得した影響度に基づいて運転者の心理状態を推定する構成としてもよい。

この心理状態推定装置では、影響度取得手段により、欲求状態に対する阻害度に基づいて運転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、その影響度に基づいて運転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、欲求に対する阻害度によって心理状態の変化に対する影響度を求めることにより、運転者が元々持っている欲求状態と外的事象が運転者個々の心理状態の変化に与える影響が判り、運転者個々の心理状態を高精度に推定できる。

本発明の上記心理状態推定装置では、欲求阻害度取得手段は、欲求状態判定手段で判定した運転者の欲求状態に応じた各欲求に対する重みと外的事象取得手段で取得した外的事象に応じた各欲求に応じた重みに基づいて各欲求に対する重みを取得し、各欲求に対する重みから欲求状態に対する阻害度を取得する構成としてもよい。

この心理状態推定装置では、欲求阻害度取得手段により運転者の欲求状態に応じた各欲求に対する重みと外的事象に応じた各欲求に対する重みに基づいて各欲求に対する重みを求め、その各欲求に対する重みから欲求状態に対する阻害度を取得する。欲求としては、例えば、生理欲求、安全欲求、達成欲求、自己顕示欲求がある。運転者の各欲求状態は、これらの欲求から構成され、欲求状態に応じて各欲求が占めるウエイト（重み）が異なる。各外的事象は、これらの欲求に対して影響を与え（阻害と場合があり）、外的事象に応じて各欲求に対する影響度（重み）が異なる。したがって、欲求状態に応じた各欲求に対する重みと外的事象に応じた各欲求に対する重みから、欲求状態に対する阻害度を求めることができる。

本発明の上記心理状態推定装置では、運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段を備え、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運転者の心理状態を推定する構成としてもよい。

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運転者の生体情報を取得する。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。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欲求状態に対する阻害度による心理状態の変化への影響度に基づいて運転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、運転者個々の生体情報に加えて外的事象による運転者個々の欲求状態に対する阻害度を考慮して運転者個々の心理状態を推定することにより、運転者個々の心理状態をより高精度に推定できる。

本発明は、外的事象による運転者の欲求状態に対する阻害度を考慮して運転者個々の心理状態を推定することにより、運転者個々の心理状態を高精度に推定できる。

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。

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よる運転者の欲求状態に対する阻害度及び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。

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、本実施の形態に係る欲求状態の構造の一例であり、（ａ）が日常生活の場合であり、（ｂ）が通常運転の場合であり、（ｃ）が急ぎ運転の場合である。

人の心理状態の変化に大きく影響するのは、外的に与えられる環境要因の内容より、それまでに抱いていたモチベーションや動機（内的要素）であることが、実験などで判っている。このように、心理状態は人の内的要素であるため、外的事象（環境要因）のみで推定することは難しい。そこで、本実施の形態では、環境要因の他に、内的要素である欲求状態も取り入れることにより、心理状態への影響をより精度良く推定する。その基本的な考え方としては、人は、常に何らかの欲求を抱いており、その欲求を達成することを目指している。しかし、外的に発生した環境要因はその欲求達成に妨げるものがあるので、心理状態に変化が生じる。したがって、心理状態の変化度合いは、元々抱いている欲求状態と外的に発生した環境要因の関係性に依存する。そこで、環境要因による運転者の欲求状態に対する阻害度をイライラレベルの推定に加味する。

運転者がどういう欲求状態を抱いているのかを判断することが必要であるが、客観的に判断するには運転者のその時々の状況（運転状態）から類推せざるを得ない。欲求は、人間が生きていくための原動力であり、それを満たそうとするために行動していると言える。したがって、運転状態においても、何らかの欲求を満たそうとするための行動が反映されている。言い換えると、ある行動をするような運転状態では、その行動に対する欲求が高まった状態であり、これら行動から運転状態を判定することができ、この運転状態から欲求状態を類推できる。

運転者の運転状態としては、一般的な状態（日常生活時の状態）の他に、通常運転時の状態、急ぎ運転時の状態、暴走運転時の状態などがある。運転者による運転行動指標や生理指標などをセンシングし、これらの指標から運転状態を判定する。そして、その運転状態から欲求状態を判定する。さらに、その欲求状態における各欲求（生理欲求、安全欲求、達成欲求、自己顕示欲求）の占めるウエイト（重み）を設定する。例えば、図２（ａ）に示す日常生活状態の場合、生理欲求が強い欲求状態である。図２（ｂ）に示す通常運転状態の場合、運転は危険が伴うので、安全欲求が強まる欲求状態である。このような欲求状態の場合、環境要因として危険行動系が安全欲求に対して阻害要因となるので、「あおり」、「急な割込み」、「他車両の信号無視」、「歩行者飛び出し」などの影響度が高くなる。図２（ｃ）に示す急ぎ運転状態の場合、先急ぎの本能を喚起し、早く着きたいという達成欲求が強まる欲求状態である。このような欲求状態の場合、環境要因として妨害系が達成欲求に対して阻害要因となるので、「渋滞」、「ノロノロ運転」、「他車両の赤信号無視」、「路上駐車」、「煩雑な機器操作」などの影響度が高くなる。暴走運転の場合、他者を威嚇するような危険行動を犯してまで自己顕示したいという自己顕示欲求が強まる状態である。

また、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、環境要因による各欲求への影響度（重み）を設定する。

そして、運転者の欲求状態に応じた各欲求に対する重みと環境要因による各欲求に対する重みから、欲求状態に対する阻害度を算出する。

また、環境要因を検出した場合、運転者の生体情報（皮膚電位、心拍数）をセンシングし、その生体反応に基づいて運転者の認知反応（防御反応、定位反応、無反応）を判定する。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。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。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。

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）に欲求阻害度と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。

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。

図３〜図１８を参照して、イライラ推定装置１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、図３の運転状態判定手段の説明図である。図５は、計測指標（加速度）に対する前処理の一例である。図６は、運転状態の判定の一例である。図７は、運転状態に応じた欲求状態の構造の一例である。図８は、運転状態に応じた欲求状態パラメータのテーブルの一例である。図９は、運転状態に応じた欲求状態パラメータのテーブルの他例である。図１０は、環境要因に応じた欲求影響パラメータのテーブルの一例である。図１１は、運転者の環境要因（渋滞）に対する生体情報（皮膚電位、心拍数）の時間変化を示す一例である。図１２は、運転者の環境要因（渋滞）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１３は、運転者の環境要因（渋滞）に対する心拍数の判定区間の時間変化の一例である。図１４は、環境要因に対するイライラ影響度のテーブルの一例である。図１５は、運転者の心拍数の時間変化の一例である。図１６は、運転者の血圧の時間変化の一例である。図１７は、生体情報（心拍数、血圧）によるイライラレベルの評価テーブルの一例である。図１８は、生体情報（心拍数、血圧）によるイライラレベルの評価テーブルの他例である。

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、環境要因による運転者が元々持っている欲求状態に対する阻害度及び環境要因に対する運転者の認知反応を考慮してイライラレベルを推定する。そのために、イライラ推定装置１は、環境情報検出手段２、生体情報検出手段３、運転状態判定手段４、欲求状態判定手段５、欲求阻害度算出手段６、認知反応判定手段７、イライラ影響度算出手段８、イライラレベル判定手段９を備えている。特に、運転状態判定手段４、欲求状態判定手段５、欲求阻害度算出手段６、認知反応判定手段７、イライラ影響度算出手段８、イライラレベル判定手段９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。

なお、本実施の形態では、環境情報検出手段２が特許請求の範囲に記載する外的事象取得手段に相当し、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取得手段に相当し、運転状態判定手段４が特許請求の範囲に記載する運転状態取得手段に相当し、欲求状態判定手段５が特許請求の範囲に記載する欲求状態判定手段に相当し、欲求阻害度算出手段６が特許請求の範囲に記載する欲求阻害度取得手段に相当し、イライラ影響度算出手段８が特許請求の範囲に記載する影響度取得手段に相当し、イライラレベル判定手段９が特許請求の範囲に記載する推定手段に相当する。

環境情報検出手段２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２の各処理部については、ＥＣＵ内に構成してもよい。

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。

運転状態判定手段４は、運転者が抱いている欲求状態を推定するための運転状態を判定する手段である。ここでは、図４に示すように、運転状態としては、日常生活状態、通常運転状態、急ぎ運転状態、暴走運転状態を判定することとする。

具体的には、運転状態判定手段４では、運転状態を判定するための判定手段を選択する。判定手段としては、図４に示すように、例えば、閾値判定、決定木、ニューラルネット、隠れマルコフモデル、サポートベクタマシン、ベイジアンネットがある。選択方法としては、事前に決定しておいてもよいし、逐次任意に決定してもよい。また、例えば、「閾値判定」、「決定木」→「ニューラルネット」、「隠れマルコフモデル」、「サポートベクタマシン」というように、データ学習によって精度が向上する判定手段へシフトさせていってもよい。

判定手段を選択すると、運転状態判定手段４では、その判定手段で判定可能な計測指標を選択する。計測指標としては、図４に示すように、車速、加速度、車線逸脱度、車間距離（前方）、車間距離（後方）、停止位置、アクセル開度、ブレーキ踏力、始動時の操作手順、ナビ入力（目的地）、ナビ入力（操作ミス回数）、ナビ入力（操作速度）などの運転者の運転操作による指標と、心拍数、心拍ゆらぎ、血圧、皮膚電気抵抗、発汗量、顔表面温度、指尖皮膚表面温度などの運転者の生理指標がある。ここでは、判定手段で判定可能な指標であれば、任意の計測指標を選択してよいので、生体情報検出手段３や他のシステムで計測している計測指標を積極的に用いるとよい。

選択した計測指標が検出されると、運転状態判定手段４では、計測指標毎に、選択した判定手段で判定処理を行う上で必要となる前処理を行う。センシングした生データをそのまま計測指標として用いる場合にはこの前処理が必須となるが、センシングと前処理をセットにして計測指標の検出としてもよい。例えば、計測指標として加速度が選択された場合、図５に示すようにセンシングした加速度の一定区間Δｔのデータの平均値を算出するなどして、センシング誤差の影響を低減する。

そして、運転状態判定手段４では、前処理済みの計測指標を用いて、選択した判定手段により運転状態を判定する。判定手段にもよるが、判定される運転状態としては、１つの運転状態を選択するものでもよいし、あるいは、複数の運転状態を寄与率によって表すものでもよい。

図６には、運転状態判定手段４での運転状態の判定の一例を示しており、運転者が急いでいるときに中程度の渋滞にはまった場合である。この例では、判定手段として閾値判定が選択され、計測指標として加速度、車間距離（前方）、停止位置、心拍ゆらぎ、発汗量が選択されたとする。加速度による判定では、通常の加速度より大きく、急ぎ運転及び暴走運転と判定される。車間距離（前方）による判定では、通常の車間距離より短く、急ぎ運転及び暴走運転と判定される。停止位置による判定では、通常の停止位置をオーバーしており、急ぎ運転と判定される。心拍ゆらぎによる判定では、通常値より高く、急ぎ運転及び暴走運転と判定される。発汗量による判定では、通常量より多く、急ぎ運転と判定される。そして、これらを総合して、急ぎ運転と判定される。ちなみに、従来のイライラ推定装置では、このような運転状態の判定が行われない。

欲求状態判定手段５は、運転状態判定手段４で判定した運転状態に基づいて運転者が元々抱いている欲求状態を判定し、判定した欲求状態における欲求状態パラメータＹｊを設定する。ここでは、図７に示すように、欲求状態を構成する欲求項目として、生理欲求、安全欲求、達成欲求、自己顕示欲求の４つがある。日常生活状態の場合、生きていく上で最も重要である生理欲求が高くなる生理欲求重視の欲求状態である。通常運転状態の場合、運転をするということには常に危険を伴うので、安全であろうとする欲求が高くなる安全欲求重視の欲求状態である。急ぎ運転状態の場合、先急ぎの本能が喚起されると、早く着きたいという目的を達成したい欲求が高くなる達成欲求重視の欲求状態である。暴走運転状態の場合、他者を威嚇するような危険行動を犯してまで自己顕示したいという欲求が高くなる自己顕示欲求重視の欲求状態である。

具体的には、運転状態が決定されていると、欲求状態判定手段５では、運転状態に応じた欲求状態を決定する。

そして、欲求状態判定手段５では、決定した欲求状態に応じて欲求状態パラメータＹｊ（欲求項目毎のパラメータ）を設定する。ここでは、ＥＣＵのＲＯＭに格納されている欲求状態パラメータのテーブルを利用する。このテーブルは、欲求状態における各欲求が占める割合を示すパラメータを設定したテーブルであり、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。

図８には欲求状態パラメータのテーブルの一例を示しており、パラメータの合計値が１になるように各欲求のパラメータが設定されている。日常生活状態（生理欲求重視の欲求状態）の場合、生理欲求が０．７でそれ以外が０．１である。通常運転状態（安全欲求重視の欲求状態）の場合、安全欲求が０．７でそれ以外が０．１である。急ぎ運転状態（達成欲求重視の欲求状態）の場合、達成欲求が０．７でそれ以外が０．１である。暴走運転状態（自己顕示欲求重視の欲求状態）の場合、自己顕示欲求が０．７でそれ以外が０．１である。ちなみに、従来のイライラ推定装置のようにこのような欲求状態（運転状態）を適用しない場合には全てのパラメータが０．２５である。

また、図９には欲求状態パラメータのテーブルの他の例を示しており、各欲求のパラメータが「＋＋」、「＋」、「−」、「――」で設定されている。日常生活状態の場合、生理欲求が「＋＋」、安全欲求が「＋」でそれ以外が「−」である。通常運転状態の場合、安全欲求が「＋＋」でそれ以外が「−」である。急ぎ運転状態の場合、達成欲求が「＋＋」、安全欲求が「＋」でそれ以外が「−」である。暴走運転状態の場合、自己顕示欲求が「＋＋」、達成欲求が「＋」、安全欲求が「――」、生理欲求が「−」である。ちなみに、従来のイライラ推定装置のようにこのような欲求状態（運転状態）を適用しない場合には全てのパラメータが０である。

例えば、運転者が急いでいるときに中程度の渋滞にはまった場合に、運転状態判定手段４で運転状態として急ぎ運転状態が判定されたとする。この場合、欲求状態として達成欲求重視が判定され、欲求状態パラメータＹｊとして生理欲求が０．１、安全欲求が０．１、達成欲求が０．７、自己顕示欲求が０．１に設定される。ちなみに、従来のイライラ推定装置では、このような欲求状態を考慮していないので、欲求状態パラメータＹｊとして全てのパラメータが０．２５となる。

欲求阻害度算出手段６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による欲求影響パラメータＹｅと欲求状態判定手段５で設定した運転者の欲求状態における欲求状態パラメータＹｊに基づいて欲求阻害度Ｙを算出する。

具体的には、環境情報検出手段２で環境要因が検出されている場合、欲求阻害度算出手段６では、環境要因に応じて欲求影響パラメータＹｅ（欲求項目毎のパラメータ）を設定する。ここでは、ＥＣＵのＲＯＭに格納されている欲求影響パラメータのテーブルを利用する。このテーブルは、環境要因に応じて各欲求に対する影響を示すパラメータを設定したテーブルであり、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、渋滞の場合、先へ進むのを妨げ続け、目的地へ辿り着けないので、達成欲求に対して大きな影響を与える。割込みの場合、急に進路を妨害されて危険な目に合うので、安全欲求に対して大きな影響を与える。

図１０には環境要因に応じた欲求影響パラメータの一例を示しており、パラメータの合計値が１になるように各欲求に対するパラメータが設定されている。短い渋滞の場合、達成欲求に対して０．５、安全欲求に対して０．３でそれ以外が０．１である。中程度の渋滞の場合、達成欲求に対して０．６、安全欲求に対して０．２でそれ以外が０．１である。長い渋滞の場合、達成欲求に対して０．７でそれ以外が０．１である。急な割込みの場合、安全欲求に対して０．７でそれ以外が０．１である。通常の割込みの場合、安全欲求に対して０．６、達成欲求に対して０．２でそれ以外が０．１である。緩やかな割込みの場合、安全欲求に対して０．５、達成欲求に対して０．３でそれ以外が０．１である。

そして、欲求状態判定手段５で欲求状態パラメータＹｊが設定されている場合、欲求阻害度算出手段６では、欲求状態パラメータＹｊの各欲求についてのパラメータと欲求影響パラメータＹｅの各欲求に対するパラメータに基づいて欲求阻害度パラメータＹｓを算出する。ここでの算出方法としては、例えば、同一の欲求項目のパラメータ同士を乗算し、その各欲求項目の乗算値を積算する方法、事前に用意された対応表に基づいて算出する方法がある。さらに、欲求阻害度算出手段６では、欲求阻害度パラメータＹｓを正規化し、欲求阻害度Ｙを算出する。ここでは、各欲求のパラメータが均等の場合（例えば、全てのパラメータ値が０．２５の場合）に欲求阻害度が１になるように正規化する。

例えば、運転者が急いでいるときに中程度の渋滞にはまった場合に、欲求状態判定手段５で欲求状態パラメータＹｊとして生理欲求が０．１、安全欲求が０．１、達成欲求が０．７、自己顕示欲求が０．１に設定されているとする。この場合、中程度の渋滞なので、欲求影響パラメータＹｅとして生理欲求が０．１、安全欲求が０．２、達成欲求が０．６、自己顕示欲求が０．１に設定される。この場合、同一の欲求項目のパラメータ同士を乗算し、その各欲求項目の乗算値を積算する方法を適用すると、生理欲求が０．１×０．１＝０．０１、安全欲求が０．１×０．２＝０．０２、達成欲求が０．７×０．６＝０．４２、自己顕示欲求が０．１×０．１＝０．０１であり、欲求阻害度パラメータＹｓが０．０１＋０．０２＋０．４２＋０．０１＝０．４６となり、欲求阻害度が１．８４となる。欲求阻害度の基準値が１なので、１．８４の場合には欲求の達成に対して阻害度が大きい。ちなみに、従来のイライラ推定装置では、このような欲求状態や環境要因による欲求状態に対する影響を考慮してていないので、欲求状態パラメータＹｊ及び欲求影響パラメータＹｅの全てのパラメータが０．２５となるので、欲求阻害度パラメータＹｓが０．２５となり、欲求阻害度が１となる。

認知反応判定手段７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。

具体的には、環境情報検出手段２で環境要因が検出された場合、認知反応判定手段７では、その環境要因を検出した時刻Ｔ０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。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、認知反応判定手段７では、生体情報検出手段３で検出している皮膚電位から時刻Ｔ０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時刻Ｔ０から区間ｔ１内の心拍数を切り出す(図１１参照)。

認知反応判定手段７では、区間ｔ１内の皮膚電位が基準電位α以上になっているか否かを判定するとともに（図１２参照）、区間ｔ１内の心拍数が基準心拍数β以上になっているか否かを判定する（図１３参照）。基準電位αは、環境要因に対する認知反応が皮膚電位に表れたか否かを判定するための閾値であり、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。基準心拍数βは、環境要因に対する認知反応が心拍数に表れたか否かを判定するための閾値であり、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。基準電位α、基準心拍数βは、渋滞、割込みなどの全ての環境要因に対して同じ値である。

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。

区間ｔ１内の皮膚電位が基準電位α未満の場合、認知反応判定手段７では、認知反応Ｒｅｓとして無反応（０）を設定する。区間ｔ１内の皮膚電位が基準電位α以上かつ区間ｔ１内の心拍数が基準心拍数β未満の場合、認知反応判定手段７では、認知反応Ｒｅｓとして定位反応（１）を設定する。区間ｔ１内の皮膚電位が基準電位α以上かつ区間ｔ１内の心拍数が基準心拍数β以上の場合、認知反応判定手段７では、認知反応Ｒｅｓとして防御反応（２）を設定する。例えば、図１２に示すように皮膚電位が基準電位α以上かつ図１３に示すように心拍数が基準心拍数β以上の場合、防御反応と判定される。

ここでは生体情報に対して閾値（基準電位α、基準心拍数β）に対する大小で判定したが、この判定方法以外でもよい。例えば、区間ｔ１内での生体情報の変化量（微分値）を閾値で判定するようにしてもよいし、生体情報の基準波形に対する相関度で判定するようにしてもよい。

イライラ影響度算出手段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環境要因自体と環境要因による運転者の欲求状態に対する阻害度及び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、ＥＣＵのＲＯＭに格納されているイライラ影響度（基準値）のテーブルを利用する。このテーブルは、環境要因自体に対するイライラ影響度（基準値）Ｉｅを設定したテーブルであり、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。図１４にはイライラ影響度（基準値）のテーブルの一例を示しており、短い渋滞の場合にはイライラ影響度Ｉｅが０．５であり、中程度の渋滞の場合にはイライラ影響度Ｉｅが１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。

具体的には、環境情報検出手段２で環境要因が検出されている場合、イライラ影響度算出手段８では、イライラ影響度（基準値）のテーブルを参照し、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。例えば、図１４に示すテーブルの場合、中程度の渋滞が検出された場合、イライラ影響度（基準値）Ｉｅとして１が抽出される。

さらに、イライラ影響度算出手段８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、図１２と図１３の例の場合、防御反応であるので、認知反応係数Ｋは１となる。

そして、イライラ影響度算出手段８では、イライラ影響度（基準値）Ｉｅに認知反応係数Ｋ及び欲求阻害度Ｙ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、上記した例の場合、イライラ影響度（基準値）Ｉｅが１、認知反応係数Ｋが１、欲求阻害度Ｙが１．８４なので、イライラ影響度（補正値）Ｉｆは１．８４となる。イライラ影響度Ｉｆが１．８４の場合、強いイライラ状態になることを推定できる。ちなみに、従来のイライラ推定装置では、環境要因でのみ推定を行うので、環境要因自体から設定されるイライラ影響度（基準値）Ｉｅの１がそのままイライラ影響度Ｉｆとなる。イライラ影響度Ｉｆが１の場合、強いイライラ状態になることを推定できない。

イライラレベル判定手段９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。

具体的には、イライラレベル判定手段９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９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（図１５参照）。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。図１５に示す例の場合、心拍数は、範囲ＨＲ１と判定される。

また、イライラレベル判定手段９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９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（図１６参照）。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。図１６に示す例の場合、血圧は、範囲ＢＰ１と判定される。

そして、イライラレベル判定手段９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。例えば、図１７と図１８に評価テーブルの例を示しており、図１７に示す例では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され、図１８に示す例では０、０．５、１、１．５、２の５つの段階のイライラレベルが設定され、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。心拍数が範囲ＨＲ１、血圧が範囲ＢＰ１の場合、図１７に示す評価テーブルの場合にはイライラレベル（基準値）Ｉｐが１であり、図１８に示す評価テーブルの場合にはイライラレベル（基準値）Ｉｐが１である。

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。

そして、イライラレベル判定手段９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９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９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。

上記した例にイライラ判定式Ｆ（Ｉｐ，Ｉｆ）を用いた場合、イライラレベル（基準値）Ｉｐ＝１、イライラ影響度Ｉｆ＝１．８４（運転者が急ぎ運転状態の達成欲求重視の欲求状態のときに、中程度の渋滞に遭遇し、認知反応が防御反応の場合）の場合、イライラレベルＩ＝（１×１＋１×１．８４）／２＝１．４２であ。この場合、運転者の達成要求重視の欲求状態のときに中程度の渋滞に遭遇したため、イライラ状態が高まってくると判定される。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＝１がそのままイライラレベルとなり、判定精度が低下する。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＝１．８４の代わりにイライラ影響度（基準値）Ｉｅ＝１が用いられ、イライラレベルＩ＝（１×１＋１×１）／２＝１であり、判定精度が低下する。

図３〜図１８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。特に、運転状態判定手段４の処理については図１９のフローチャートに沿って説明し、欲求状態判定手段５の処理については図２０のフローチャートに沿って説明し、欲求阻害度算出手段６の処理については図２１のフローチャートに沿って説明し、認知反応判定手段７の処理については図２２のフローチャートに沿って説明し、イライラ影響度算出手段８の処理については図２３のフローチャートに沿って説明し、イライラレベル判定手段９の処理については図２４のフローチャートに沿って説明する。図１９は、図３の運転状態判定手段の処理の流れを示すフローチャートである。図２０は、図３の欲求状態判定手段の処理の流れを示すフローチャートである。図２１は、図３の欲求阻害度算出手段の処理の流れを示すフローチャートである。図２２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。図２３は、図３のイライラ影響度算出手段の処理の流れを示すフローチャートである。図２４は、図３のイライラレベル判定手段の処理の流れを示すフローチャートである。

環境情報検出手段２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。また、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。

運転状態判定手段４では、運転状態の判定手段を選択する（Ｓ１０）。さらに、運転状態判定手段４では、その選択した運転状態の判定手段に応じて計測指標を選択する（Ｓ１１）。運転状態判定手段４では、選択した計測指標が全て検出されたか否かを判定する（Ｓ１２）。Ｓ１２にて計測指標が全て検出されていないと判定した場合、運転状態判定手段４では、Ｓ１２の判定に戻り、計測指標が全て検出されるまで待つ。

Ｓ１２にて計測指標が全て検出されたと判定した場合、運転状態判定手段４では、計測指標毎に、選択した判定手段の判定処理で必要な前処理を行う（Ｓ１３）。そして、運転状態判定手段４では、前処理済みの計測指標を用いて、選択した判定手段により運転状態を判定する（Ｓ１４）。

欲求状態判定手段５では、一定時間毎に、運転状態判定手段４で運転状態を決定したか否かを判定する（Ｓ２０）。Ｓ２０にて運転状態が決定されていないと判定した場合、欲求状態判定手段５では、Ｓ２０の判定に戻り、決定されるまで待つ。

Ｓ２０にて運転状態が決定されたと判定した場合、欲求状態判定手段５では、その運転状態に応じた運転者の欲求状態を決定する（Ｓ２１）。さらに、欲求状態判定手段５では、その欲求状態に応じた欲求状態パラメータＹｊを取得する（Ｓ２２）。

欲求阻害度算出手段６では、一定時間毎に、環境情報検出手段２で渋滞などの環境要因を検出したか否かを判定する（Ｓ３０）。Ｓ３０にて環境要因を検出したと判定した場合、欲求阻害度算出手段６では、その検出された環境要因に応じた欲求影響パラメータＹｅを取得する（Ｓ３１）。また、欲求阻害度算出手段６では、一定時間毎に、欲求状態判定手段５で欲求状態パラメータＹｊを取得済みか否かを判定する（Ｓ３２）。Ｓ３２にて欲求状態パラメータＹｊを取得していないと判定した場合、欲求阻害度算出手段６では、Ｓ３０の判定に戻って、取得されるまで待つ。

Ｓ３２にて欲求状態パラメータＹｊを取得済みと判定した場合、欲求阻害度算出手段６では、欲求状態パラメータＹｊと欲求影響パラメータＹｅから欲求阻害度パラメータＹｓを算出する（Ｓ３３）。さらに、欲求阻害度算出手段６では、欲求阻害度パラメータＹｓを正規化し、欲求阻害度Ｙを取得する（Ｓ３４）。

認知反応判定手段７では、一定時間毎に、環境情報検出手段２で環境要因を検出したか否かを判定する（Ｓ４０）。Ｓ４０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７では、その検出した時刻Ｔ０から区間ｔ１を決定し（Ｓ４１）、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（Ｓ４２）。

そして、認知反応判定手段７では、区間ｔ１内の皮膚電位が基準電位α以上か否かを判定する（Ｓ４３）。Ｓ４３にて区間ｔ１内の皮膚電位が基準電位α未満と判定した場合、認知反応判定手段７では、認知反応Ｒｅｓとして無反応（０）を設定する（Ｓ４４）。一方、Ｓ４３にて区間ｔ１内の皮膚電位が基準電位α以上と判定した場合、認知反応判定手段７では、区間ｔ１内の心拍数が基準心拍数β以上か否かを判定する（Ｓ４５）。Ｓ４５にて区間ｔ１内の心拍数が基準心拍数β以上と判定した場合、認知反応判定手段７では、認知反応Ｒｅｓとして防御反応（２）を設定する（Ｓ４６）。一方、Ｓ４５にて区間ｔ１内の心拍数が基準心拍数β未満と判定した場合、認知反応判定手段７では、認知反応Ｒｅｓとして定位反応（１）を設定する（Ｓ４７）。

続いて、イライラ影響度算出手段８では、一定時間毎に、環境情報検出手段２で環境要因を検出したか否かを判定する（Ｓ５０）。Ｓ５０にて環境要因を検出したと判定した場合、イライラ影響度算出手段８では、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（Ｓ５１）。また、イライラ影響度算出手段８では、一定時間毎に、欲求阻害度算出手段６で欲求阻害度Ｙを取得済みか否かを判定する（Ｓ５２）。Ｓ５２にて欲求阻害度Ｙを取得していないと判定した場合、イライラ影響度算出手段８では、Ｓ５０の判定に戻って、取得されるまで待つ。

Ｓ５２にて欲求阻害度Ｙを取得済みと判定した場合、イライラ影響度算出手段８では、認知反応Ｒｅｓ＝０（無反応）か否かを判定する（Ｓ５３）。Ｓ５３にて認知反応Ｒｅｓ＝０と判定した場合、イライラ影響度算出手段８では、認知反応係数Ｋとしてｋ０（＝０）を設定する（Ｓ５４）。一方、Ｓ５３にて認知反応Ｒｅｓ＝０でないと判定した場合、イライラ影響度算出手段８では、認知反応Ｒｅｓ＝１（定位反応）か否かを判定する（Ｓ５５）。Ｓ５５にて認知反応Ｒｅｓ＝１と判定した場合、イライラ影響度算出手段８では、認知反応係数Ｋとしてｋ１（＞ｋ０）を設定する（Ｓ５６）。一方、Ｓ５５にて認知反応Ｒｅｓ＝１でないと判定した場合、イライラ影響度算出手段８では、認知反応係数Ｋとしてｋ２（＞ｋ１）を設定する（Ｓ５７）。

そして、イライラ影響度算出手段８では、イライラ影響度Ｉｅに認知反応係数Ｋ及び欲求阻害度Ｙを乗算し、その乗算値をイライラ影響度Ｉｆとする（Ｓ５８）。

イライラレベル判定手段９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（Ｓ６０）。また、イライラレベル判定手段９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（Ｓ６１）。そして、イライラレベル判定手段９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（Ｓ６２）。

次に、イライラレベル判定手段９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（Ｓ６３）。Ｓ６３にてイライラ影響度Ｉｆが０より大きい場合、イライラレベル判定手段９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（Ｓ６４）。一方、Ｓ６３にてイライラ影響度Ｉｆが０の場合、イライラレベル判定手段９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（Ｓ６５）。

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。

このイライラ推定装置１によれば、環境要因による運転者の欲求状態に対する阻害度を考慮してイライラ状態を推定することにより、運転者の内的な欲求状態と外的に受ける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高精度に推定できる。

また、イライラ推定装置１では、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、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、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欲求状態に対する阻害度及び運転者個々の環境要因に対する認知反応に加味してイライラ状態に対する影響度を求めているので、運転者個々の心理状態をより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、運転者個々の生体情報に基づくイライラレベルにイライラ影響度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。

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。

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。

また、本実施の形態では運転状態から運転者の欲求状態を判定し、運転者の欲求状態と環境要因から欲求阻害度を算出し、環境要因に応じた生体情報の変化から認知反応を判定し、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）に欲求阻害度と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、他の様々な手法により欲求阻害度に基づいてイライラレベルを推定することができ、例えば、生体情報から推定したイライラレベルと欲求阻害度（イライラ影響度）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、生体情報から推定したイライラレベルやイライラ影響度を求めることなく、欲求阻害度からイライラレベルを直接推定するようにしてもよいし、環境要因自体に基づくイライラ影響度（基準値）と欲求阻害度から最終的なイライラ影響度を算出してもよい。なお、本実施の形態にように認知反応も用いた場合、認知反応が生じる時点は心理状態（イライラ状態）への変化が始まりつつある段階であるため、その後の状態変化を精度良く推定できるが、イライラ状態が発生する前段階の予測が難しい。しかし、認知反応を用いない場合、欲求阻害度に基づいてイライラ状態を推定することにより、イライラ状態が発生する前段階でも予測（事前予測）が可能となる。

また、本実施の形態では欲求状態として日常生活状態、通常運転状態、急ぎ運転状態、暴走運転状態の４つの状態を示したが、これら以外の状態でもよい。

また、本実施の形態では欲求項目として生理欲求、安全欲求、達成欲求、自己顕示欲求の４つを示したが、これが以外の欲求項目でもよく、欲求項目に関しては２種類以上あればよく、運転に大きく関連する安全欲求と達成欲求の２項目だけでもよい。

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。

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。

本実施の形態の概念図である。 本実施の形態に係る欲求状態の構造の一例であり、（ａ）が日常生活の場合であり、（ｂ）が通常運転の場合であり、（ｃ）が急ぎ運転の場合である。 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３の運転状態判定手段の説明図である。 計測指標（加速度）に対する前処理の一例である。 運転状態の判定の一例である。 運転状態に応じた欲求状態の構造の一例である。 運転状態に応じた欲求状態パラメータのテーブルの一例である。 運転状態に応じた欲求状態パラメータのテーブルの他例である。 環境要因に応じた欲求影響パラメータのテーブルの一例である。 運転者の環境要因（渋滞）に対する生体情報（皮膚電位、心拍数）の時間変化を示す一例である。 運転者の環境要因（渋滞）に対する皮膚電位の判定区間の時間変化の一例である。 運転者の環境要因（渋滞）に対する心拍数の判定区間の時間変化の一例である。 環境要因に対するイライラ影響度のテーブルの一例である。 運転者の心拍数の時間変化の一例である。 運転者の血圧の時間変化の一例である。 生体情報（心拍数、血圧）によるイライラレベルの評価テーブルの一例である。 生体情報（心拍数、血圧）によるイライラレベルの評価テーブルの他例である。 図３の運転状態判定手段の処理の流れを示すフローチャートである。 図３の欲求状態判定手段の処理の流れを示すフローチャートである。 図３の欲求阻害度算出手段の処理の流れを示すフローチャートである。 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。 図３のイライラ影響度算出手段の処理の流れを示すフローチャートである。 図３のイライラレベル判定手段の処理の流れを示すフローチャートである。

符号の説明

１…イライラ推定装置、２…環境情報検出手段、３…生体情報検出手段、４…運転状態判定手段、５…欲求状態判定手段、６…欲求阻害度算出手段、７…認知反応判定手段、８…イライラ影響度算出手段、９…イライラレベル判定手段

Claims (4)

1. 車両の運転者の心理状態を推定する心理状態推定装置であって、
   運転者の運転状態を取得する運転状態取得手段と、
   車両に関する外的事象を取得する外的事象取得手段と、
   前記運転状態取得手段で取得した運転状態に応じて運転者の欲求状態を判定する欲求状態判定手段と、
   前記欲求状態判定手段で判定した運転者の欲求状態と前記外的事象取得手段で取得した外的事象に基づいて運転者の欲求状態に対する阻害度を取得する欲求阻害度取得手段と、
   前記欲求阻害度取得手段で取得した欲求状態に対する阻害度に基づいて運転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。
2. 前記欲求阻害度取得手段で取得した欲求状態に対する阻害度に基づいて運転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、前記影響度取得手段で取得した影響度に基づいて運転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。
3. 前記欲求阻害度取得手段は、前記欲求状態判定手段で判定した運転者の欲求状態に応じた各欲求に対する重みと前記外的事象取得手段で取得した外的事象に応じた各欲求に応じた重みに基づいて各欲求に対する重みを取得し、各欲求に対する重みから欲求状態に対する阻害度を取得することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載する心理状態推定装置。
4. 運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段を備え、
   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運転者の心理状態を推定することを特徴とする請求項２又は請求項３に記載する心理状態推定装置。

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