JP2017012650A - 生体情報検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】乗員の個人差に関係なく生体情報の推定精度を向上する生体情報検出装置を提供する。
【解決手段】生体情報検出装置１は、車両に取り付けられ、乗員Ｍの生体情報を検出して、生体情報に応じた出力信号を出力する生体情報センサ１０と、車両の加速度を検出する運動状態量検出部２０と、生体情報センサ１０によって出力された出力信号および運動状態量検出部２０によって検出された加速度に基づいて、カルマンフィルタの状態方程式におけるプロセスノイズを決定するプロセスノイズ決定部と、プロセスノイズ決定部によって決定されたプロセスノイズを用いるとともに、生体情報センサ１０によって出力された出力信号を観測値として用いたカルマンフィルタによって、生体情報を推定する生体情報推定部と、を備えている。
【選択図】図１

Description

本発明は、生体情報検出装置に関する。

生体情報検出装置の一形式として、特許文献１に示されているものが知られている。特許文献１の図１に示されているように、生体情報検出装置は、車両の運転者の生体信号を計測する計測装置２０、車両に加わる加速度を検出する加速度センサ３１、および、制御装置１０を備えている。制御装置１０は、加速度センサ３１によって検出された加速度に基づいて、計測装置２０によって計測された生体信号を補正することにより精度の高い運転者の生体情報を生成して、運転者の状態を推定している。制御装置１０は、加速度に応じたマップを適用することにより生体信号の補正量を導出している。このマップは、実験等によって予め導出されたものである。

特開２００９−２１３６３６号公報

しかしながら、特許文献１に示されている生体情報検出装置においては、予め導出されたマップを用いて生体信号の補正を行っているため、補正量が画一的となる。また、マップが車両側の情報のみに基づいているため、運転者の個人差に十分に対応することができない。一方、生体情報検出装置の生体情報の推定精度をさらに向上したい要請がある。

そこで、本発明は、上述した問題を解消するためになされたもので、生体情報検出装置において、乗員の個人差に関係なく生体情報の推定精度の向上を図ることを目的とする。

上記の課題を解決するため、請求項１に係る生体情報検出装置は、移動体に取り付けられ、乗員の生体情報を検出して、生体情報に応じた出力信号を出力する生体情報センサと、移動体の運動状態量を検出する運動状態量検出部と、生体情報センサによって出力された出力信号および運動状態量検出部によって検出された運動状態量に基づいて、カルマンフィルタの状態方程式におけるプロセスノイズを決定するプロセスノイズ決定部と、プロセスノイズ決定部によって決定されたプロセスノイズを用いるとともに、生体情報センサによって出力された出力信号を観測値として用いたカルマンフィルタによって、生体情報を推定する生体情報推定部と、を備えている。

これによれば、プロセスノイズ決定部は、生体情報センサからの出力信号および運動状態量検出部からの運動状態量に基づいて、カルマンフィルタに用いられる状態方程式のプロセスノイズを決定する。生体情報センサの出力信号が乗員によって異なるため、カルマンフィルタのプロセスノイズは、乗員の個人差に対応するように決定される。そして、生体情報推定部は、このプロセスノイズを用いたカルマンフィルタによって、生体情報を推定する。よって、生体情報検出装置は、乗員の個人差に対応するように生体情報を推定することができるため、車両側の情報のみを用いて生体情報を推定する場合に比べて、生体情報の推定精度の向上を図ることができる。

本発明による生体情報検出装置の一実施形態の構成を示す概要図である。 図１に示す生体情報検出装置のブロック図である。 図２に示す周波数解析部の解析結果を示す図である。 図２に示す制御装置で実行されるプログラムのフローチャートである。

本発明に係る生体情報検出装置１の一実施形態について、図面を参照しながら説明する。生体情報検出装置１は、移動体の乗員の生体情報を推定するものである。移動体は、例えば車両や航空機である。生体情報は、例えば、心拍や呼吸である。本実施形態においては、移動体を車両、生体情報を呼吸として説明する。生体情報検出装置１は、図１に示すように、生体情報センサ１０、運動状態量検出部２０、制御装置３０および出力部４０を備えている。制御装置３０と、生体情報センサ１０、運動状態量検出部２０および出力部４０とは、無線または有線によって通信可能に接続されている。

生体情報センサ１０は、移動体に取り付けられ、乗員Ｍの生体情報を検出して、生体情報に応じた出力信号Ｓを出力するものである。生体情報センサ１０は、例えば、レーダドップラセンサ等の電波式センサ、圧電素子等の圧力センサや加速度センサである。本実施形態においては、生体情報センサ１０を圧電素子とする。生体情報センサ１０は、例えば、車両のシート２において、乗員Ｍの胸郭の背面側の体の部分を支持するクッション部２ａに配設されている。乗員Ｍの呼吸によって乗員Ｍの胸郭の拡大と縮小とが繰り返されるため、クッション部２ａが繰り返し押圧される。このクッション部２ａが押圧されることにより生じる圧力が生体情報センサ１０に伝播することにより、生体情報センサ１０が変形する。生体情報センサ１０は、変形量に応じた出力信号Ｓを制御装置３０に出力する。また、生体情報センサ１０は、所定方向Ｗ（例えば、車両の前後方向）の圧力に応じて変形するように配設されている。

運動状態量検出部２０は、移動体の運動状態量を検出するものである。本実施形態において、運動状態量は加速度である。具体的には、運動状態量検出部２０は、車両の加速度を検出する加速度センサである。運動状態量検出部２０は、所定方向Ｗの加速度を検出する。運動状態量検出部２０は、例えば車両のシート２のフレーム部（図示なし）に配設されている。運動状態量検出部２０は、車両の加速度を検出信号（以下、加速度信号Ａとする。）として制御装置３０に出力する。

制御装置３０は、生体情報検出装置１を統括制御するものである。制御装置３０は、図２に示すように、振動ノイズ除去部３１、周波数解析部３２、減算部３３、生体情報周波数導出部３４、プロセスノイズ決定部３５および生体情報推定部３６を備えている。

振動ノイズ除去部３１は、生体情報センサ１０によって出力された出力信号Ｓから、出力信号Ｓに含まれる車両の振動ノイズを除去するものである。振動ノイズは、生体情報センサ１０の伝達関数のモデルに基づいて、運動状態量検出部２０によって出力された加速度信号Ａから決定（推定）される。すなわち、伝達関数のモデルに加速度信号Ａが入力されることにより、振動ノイズが推定されて出力される。伝達関数のモデルは、例えばＡＲＸタイプの外部自己回帰モデルであり、制御装置３０に記憶されている。そして、出力信号Ｓから振動ノイズが減算されることにより、出力信号Ｓに含まれる振動ノイズの大部分が出力信号Ｓから除去される。振動ノイズが除去された出力信号Ｓは、生体情報推定部３６に出力される。

周波数解析部３２は、生体情報センサ１０によって出力された出力信号Ｓおよび運動状態量検出部２０によって出力された加速度信号Ａに対して周波数解析をそれぞれ行うものである。周波数解析部３２は、具体的には、出力信号Ｓおよび加速度信号Ａに対して高速フーリエ変換の演算をそれぞれ行う。これにより、出力信号Ｓの振幅である生体振幅Ｓａおよび加速度信号Ａの振幅である加速度振幅Ａａが、所定周波数毎に導出される（図３参照）。所定周波数は、例えば０．０５Ｈｚである。

減算部３３は、周波数解析部３２の周波数解析結果に基づいて、出力信号Ｓの強さから加速度信号Ａの強さを減算するものである。減算部３３は、具体的には、出力信号Ｓの強さである生体振幅Ｓａから、加速度信号Ａの強さである加速度振幅Ａａを所定周波数毎に減算して、減算結果である振幅差を所定周波数毎に導出する。

生体情報周波数導出部３４は、生体情報センサ１０によって出力された出力信号Ｓおよび運動状態量検出部２０によって出力された加速度信号Ａに基づいて、出力信号Ｓにおける生体情報を含む周波数である生体情報周波数ｆｂを導出するものである。生体情報周波数導出部３４は、具体的には、減算部３３の減算結果である振幅差に基づいて、生体情報周波数ｆｂを導出する。ここで、生体情報センサ１０は、生体情報だけでなく加速度も検出するため、出力信号Ｓは、生体情報および加速度を含んでいる。一方、運動状態量検出部２０は、加速度のみを検出する。よって、出力信号Ｓおよび加速度信号Ａの高速フーリエ変換の演算結果を比較した場合、出力信号Ｓの生体振幅Ｓａと加速度信号Ａの加速度振幅Ａａとの差である振幅差が比較的大きい周波数については、出力信号Ｓにおける生体情報を含む周波数であると推定できる。よって、この振幅差が比較的大きい周波数が生体情報周波数ｆｂに相当する（図３参照）。具体的には、生体情報周波数導出部３４は、減算部３３の減算結果である振幅差が所定判定値以上である周波数を、生体情報周波数ｆｂとして導出する。所定判定値は、実験等により実測されて導出されている。

さらに、生体情報周波数導出部３４は、導出された生体情報周波数ｆｂの生体周波数幅ｆｂｈおよび生体周波数中心値ｆｂｃ（図３参照）を算出する。生体周波数幅ｆｂｈは、生体情報周波数ｆｂの最大値と最小値との差である。生体周波数中心値ｆｂｃは、生体情報周波数ｆｂの中心の値である。

プロセスノイズ決定部３５は、生体情報センサ１０によって出力された出力信号Ｓおよび運動状態量検出部２０によって出力された加速度信号Ａに基づいて、カルマンフィルタの状態方程式におけるプロセスノイズｖを決定するものである。プロセスノイズ決定部３５は、具体的には、プロセスノイズマップに基づいて、生体情報周波数導出部３４によって導出された生体情報周波数ｆｂからプロセスノイズｖを決定する。プロセスノイズマップは、制御装置３０に記憶され、プロセスノイズｖと生体情報周波数ｆｂとの相関関係を示すものである。プロセスノイズマップには、具体的には、プロセスノイズｖと、生体情報周波数ｆｂの生体周波数幅ｆｂｈおよび生体周波数中心値ｆｂｃとの相関関係が示されている。相関関係は、生体周波数幅ｆｂｈが大きくなるにしたがって、プロセスノイズｖが大きくなるという正の相関関係である。相関関係は、実験等により実測されて導出されている。すなわち、プロセスノイズ決定部３５は、プロセスノイズマップに基づいて、生体情報周波数導出部３４によって導出された生体情報周波数ｆｂの生体周波数幅ｆｂｈおよび生体周波数中心値ｆｂｃからプロセスノイズｖを決定する。プロセスノイズ決定部３５によって決定されたプロセスノイズｖは、生体情報推定部３６に出力される。

生体情報推定部３６は、プロセスノイズ決定部３５によって決定されたプロセスノイズｖを用いるとともに、生体情報センサ１０によって出力された出力信号Ｓを観測値として用いたカルマンフィルタによって、生体情報を推定するものである。生体情報推定部３６は、具体的には、振動ノイズ除去部３１によって振動ノイズが除去された出力信号Ｓを観測値として用いる。

次に、生体情報推定部３６による生体情報の推定のためのカルマンフィルタの利用を示す。なお、本実施形態において、カルマンフィルタは、拡張カルマンフィルタである。
ここでは、出力信号Ｓが、ゆっくり変化する振幅要素および位相要素を有する正弦波の高調波成分の和としてモデル化される。

この式から、以下の状態を示すベクトルが与えられる。

正弦成分の振幅ａ_ｋ，ｉの経時的な変化は、付加的なホワイトガウスノイズにより次のようにモデル化される。
（数３）
ａ_{ｋ＋１，ｉ}＝ａ_ｋ，ｉ＋ｖ_ｋ，ｉ ^ａ

瞬間的な基本パルスω_ｋの経時的な変化もまた、付加的なホワイトガウスノイズにより次のようにモデル化される。
（数４）
ω_{ｋ＋１，ｉ}＝ω_ｋ，ｉ＋ｖ_ｋ ^ω

基本パルスと高調波成分との間の位相差θ_ｉ（ｔ）に対しても同様であり、瞬間的な位相φ_{ｋ＋１，ｉ}（ｔ）の経時的な変化は次式により得られる。
（数５）
φ_{ｋ＋１，ｉ}＝ｉ・φ_ｋ，ｉ＋ｖ_ｋ，ｉ ^φ

このような選択は、ω_ｋが、実際のパルスと信号のサンプリング周波数との比率として表されることを意味する。その結果、状態遷移を示す状態方程式は線形であり、次式によって与えられる。ｖ_ｋは、プロセスノイズｖである。

これは、次のように書くこともできる。
（数７）
ｘ_ｋ＋１＝Ａ・ｘ_ｋ＋ｖ_ｋ （１）
ここで、

プロセスノイズｖ_ｋの成分の分散の推定は、推定されるパラメータ（パルス、振幅成分および位相成分）の変化速度とアルゴリズム収束速度とに影響を及ぼす。

式（１）を考慮すると、基本的に予想される観測を示す式は、次式により与えられる。

観測を示す式は非線形であるため、拡張カルマンフィルタの使用が裏付けられる。ｙ_ｋは観測値である。観測ノイズであるｎ_ｋの分散は、出力信号Ｓで観測されるノイズの分散に関連する。

拡張カルマンフィルタのアルゴリズムは、次のように実行される。
初期化ステップは、次の通りである。また、プロセスノイズ決定部３５によって決定されたプロセスノイズｖの値が、ｖ_ｋの初期値として与えられる。

ｋ∈｛１，２，・・・，∞｝の場合、拡張カルマンフィルタの予測式は、次の通りである。

更新される式は、次のようになる。

ここで、

ここで、Ｑ_ωとＲ_ηは、それぞれｖ_ｋとｎ_ｋの共分散行列である。また、Ｉは、単位行列である。従って、これは、拡張カルマンフィルタの標準アルゴリズムである。

本発明の場合、このアルゴリズムは、次のように適応される。次の観測ノイズの値は、ゼロに等しいと仮定しても良い。

状態遷移を示す式（１）が線形であることが分かっているので、次のようになる。

ここで、Ａは、式（２）から得られる。

式（１）および式（３）を考慮すると、次のようになる。

および

最後に、式（３）は、次の通りになる。

出力部４０は、生体情報推定部３６によって推定された生体情報を示す信号を外部に出力するためのインターフェースである。

次に、上述した生体情報検出装置１における車両の乗員Ｍの生体情報を推定する推定制御について、図４に示すフローチャートに沿って説明する。生体情報検出装置１は、例えば、生体情報の推定を開始するスイッチ（図示なし）がオンされた場合、推定制御を開始する。

制御装置３０は、現時刻の出力信号Ｓおよび加速度信号Ａを取得し（ステップＳ１０２）、上述したように、出力信号Ｓおよび加速度信号Ａに対して、高速フーリエ変換の演算を行う（ステップＳ１０４；周波数解析部３２）。制御装置３０は、上述したように、生体振幅Ｓａから加速度振幅Ａａを所定周波数毎に減算し（ステップＳ１０６；減算部３３）、減算結果である振幅差に基づいて生体情報周波数ｆｂの生体周波数幅ｆｂｈおよび生体周波数中心値ｆｂｃを算出する（ステップＳ１０８；生体情報周波数導出部３４）。そして、制御装置３０は、上述したように、プロセスノイズマップに基づいて、生体情報周波数ｆｂの生体周波数幅ｆｂｈおよび生体周波数中心値ｆｂｃからプロセスノイズｖを決定する（ステップＳ１１０；プロセスノイズ決定部３５）。

制御装置３０は、上述したように、カルマンフィルタのアルゴリズムにおける初期化ステップを実行する（ステップＳ１１２；生体情報推定部３６）。さらに、制御装置３０は、上述したように出力信号Ｓから振動ノイズを除去し（ステップＳ１１４；振動ノイズ除去部３１）、カルマンフィルタのアルゴリズムに基づいて、現時刻における生体情報を推定する（ステップＳ１１６；生体情報推定部３６）。制御装置３０は、現時刻において推定された生体情報を出力する（ステップＳ１１８；出力部４０）。

そして、制御装置３０は、所定時間Ｔｓが経過したか否かを判定する（ステップＳ１２０）。所定時間Ｔｓは、例えば１秒である。所定時間Ｔｓが経過していない場合、制御装置３０は、ステップＳ１２０を繰り返し実行する。一方、所定時間Ｔｓが経過した場合、制御装置３０は、プログラムをステップＳ１２２に進める。制御装置３０は、ステップＳ１２２にて現時刻の出力信号Ｓおよび加速度信号Ａを取得して、プログラムをステップＳ１１４に戻す。すなわち、制御装置３０は、生体情報の推定を所定時間Ｔｓ毎に繰り返し実行する。

本実施形態によれば、生体情報検出装置１は、車両に取り付けられ、乗員Ｍの生体情報（呼吸）を検出して、生体情報に応じた出力信号Ｓを出力する生体情報センサ１０と、車両の加速度を検出する運動状態量検出部２０と、生体情報センサ１０によって出力された出力信号Ｓおよび運動状態量検出部２０によって検出された加速度に基づいて、カルマンフィルタの状態方程式におけるプロセスノイズｖを決定するプロセスノイズ決定部３５と、プロセスノイズ決定部３５によって決定されたプロセスノイズｖを用いるとともに、生体情報センサ１０によって出力された出力信号Ｓを観測値として用いたカルマンフィルタによって、生体情報を推定する生体情報推定部３６と、を備えている。
これによれば、プロセスノイズ決定部３５は、生体情報センサ１０からの出力信号Ｓおよび運動状態量検出部２０からの加速度信号Ａに基づいて、カルマンフィルタに用いられる状態方程式のプロセスノイズｖを決定する。生体情報センサ１０の出力信号Ｓが乗員Ｍによって異なるため、カルマンフィルタのプロセスノイズｖは、乗員Ｍの個人差に対応するように決定される。そして、生体情報推定部３６は、このプロセスノイズｖを用いたカルマンフィルタによって、生体情報を推定する。よって、生体情報検出装置１は、乗員Ｍの個人差に対応するように生体情報を推定することができるため、車両側の情報のみを用いて生体情報を推定する場合に比べて、生体情報の推定精度の向上を図ることができる。

また、生体情報センサ１０によって出力された出力信号Ｓおよび運動状態量検出部２０によって検出された加速度に基づいて、生体情報の周波数である生体情報周波数ｆｂを導出する生体情報周波数導出部３４と、プロセスノイズｖと生体情報周波数ｆｂとの相関関係を示すプロセスノイズマップと、をさらに備え、プロセスノイズ決定部３５は、プロセスノイズマップに基づいて、生体情報周波数導出部３４によって導出された生体情報周波数ｆｂからプロセスノイズｖを決定する。
これによれば、生体情報周波数導出部３４が、生体情報の周波数に相当する生体情報周波数ｆｂを導出する。そして、プロセスノイズ決定部３５がプロセスノイズマップに基づいて、生体情報周波数ｆｂからプロセスノイズｖを決定する。よって、従来技術のように、乗員Ｍの生体情報にかかわらず、車両側の情報のみによってプロセスノイズｖを決定する場合に比べて、生体情報検出装置１は、生体情報の推定精度を確実に向上することができる。

また、生体情報センサ１０によって出力された出力信号Ｓおよび運動状態量検出部２０によって検出された加速度に対して、周波数解析をそれぞれ行う周波数解析部３２と、周波数解析部３２の周波数解析結果に基づいて、出力信号Ｓの強さから加速度の強さを減算する減算部３３と、をさらに備え、生体情報周波数導出部３４は、減算部３３の減算結果が所定判定値以上である周波数を生体情報周波数ｆｂとして導出する。
これによれば、減算部３３が周波数解析部３２の解析結果に基づいて、出力信号Ｓの強さである生体振幅Ｓａから加速度信号Ａの強さである加速度振幅Ａａを所定周波数毎に減算し、生体情報周波数導出部３４がこの減算結果に基づいて生体情報周波数ｆｂを導出する。よって、生体情報検出装置１は、乗員Ｍの生体情報の周波数である生体情報周波数ｆｂを、比較的簡便に設定することができる。

また、生体情報は、乗員Ｍの呼吸である。
これによれば、乗員Ｍの呼吸には個人差があるため、プロセスノイズｖは、乗員Ｍの個人差に確実に対応するように決定される。よって、生体情報検出装置１は、乗員Ｍの個人差に確実に対応するように生体情報を推定することができる。また、乗員Ｍの呼吸には、周期のゆらぎがある。このような場合においても、プロセスノイズ決定部３５が、生体情報センサ１０からの出力信号Ｓおよび運動状態量検出部２０からの加速度信号Ａに基づいてプロセスノイズｖを決定するため、プロセスノイズｖは、乗員Ｍの呼吸の周期のゆらぎに応じて決定される。よって、生体情報検出装置１は、乗員Ｍの個人差および呼吸のゆらぎに対応するように生体情報を推定することができるため、車両側の情報のみを用いて生体情報を推定する場合に比べて、生体情報の推定精度をより確実に向上することができる。

なお、上述した実施形態において、生体情報検出装置の一例を示したが、本発明はこれに限定されず、他の構成を採用することもできる。例えば、上述した各実施形態において、運動状態量は車両の加速度であるが、これに代えて、車両の速度としても良い。
また、上述した実施形態において、カルマンフィルタは、非線形システムであるが、これに代えて、線形システムとしても良い。

また、上述した実施形態において、プロセスノイズ決定部３５によって決定されたプロセスノイズｖは、カルマンフィルタのアルゴリズムにおけるプロセスノイズｖ_ｋの初期値として用いられているが、これに代えて、例えば所定時間Ｔｓ以上の長さに設定された更新時間毎にプロセスノイズ決定部３５によって決定されたプロセスノイズｖを用いるようにしても良い。具体的には、プロセスノイズｖの初期値を設定してから更新時間毎にプロセスノイズ決定部３５によってプロセスノイズｖを決定し、そのプロセスノイズｖを用いてカルマンフィルタのアルゴリズムにおけるプロセスノイズｖ_ｋを更新する。
また、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、生体情報センサ１０および運動状態量検出部２０の個数や配設位置、検出可能な加速度等の方向などを変更しても良い。

１…生体情報検出装置、１０…生体情報センサ、２０…運動状態量検出部、３０…制御装置、３１…振動ノイズ除去部、記憶部、３２…周波数解析部、３３…減算部、３４…生体情報周波数導出部、３５…プロセスノイズ決定部、３６…生体情報推定部、４０…出力部、Ａ…加速度信号、ｆｂ…生体情報周波数、Ｍ…乗員、Ｓ…出力信号、ｖ…プロセスノイズ。

Claims (3)

1. 移動体に取り付けられ、乗員の生体情報を検出して、前記生体情報に応じた出力信号を出力する生体情報センサと、
   前記移動体の運動状態量を検出する運動状態量検出部と、
   前記生体情報センサによって出力された前記出力信号および前記運動状態量検出部によって検出された前記運動状態量に基づいて、カルマンフィルタの状態方程式におけるプロセスノイズを決定するプロセスノイズ決定部と、
   前記プロセスノイズ決定部によって決定された前記プロセスノイズを用いるとともに、前記生体情報センサによって出力された前記出力信号を観測値として用いたカルマンフィルタによって、前記生体情報を推定する生体情報推定部と、を備えている生体情報検出装置。
2. 前記生体情報センサによって出力された前記出力信号および前記運動状態量検出部によって検出された前記運動状態量に基づいて、前記生体情報の周波数である生体情報周波数を導出する生体情報周波数導出部と、
   前記プロセスノイズと前記生体情報周波数との相関関係を示すプロセスノイズマップと、をさらに備え、
   前記プロセスノイズ決定部は、前記プロセスノイズマップに基づいて、前記生体情報周波数導出部によって導出された前記生体情報周波数から前記プロセスノイズを決定する請求項１記載の生体情報検出装置。
3. 前記生体情報センサによって出力された前記出力信号および前記運動状態量検出部によって検出された前記運動状態量に対して、周波数解析をそれぞれ行う周波数解析部と、前記周波数解析部の周波数解析結果に基づいて、前記出力信号の強さから前記運動状態量の強さを減算する減算部と、をさらに備え、
   前記生体情報周波数導出部は、前記減算部の減算結果が所定判定値以上である周波数を前記生体情報周波数として導出する請求項２記載の生体情報検出装置。

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