JP2017225647A - Method for analyzing psychological state during drive - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、車両の運転時の心理状態を解析する心理状態解析方法に関する。 The present invention relates to a psychological state analysis method for analyzing a psychological state during driving of a vehicle.
自動車などの車両を運転する際の運転者のストレスの軽減を図るための技術が、種々検討されている。
例えば、特許文献１は、前方の車両に追従して走行するための制御装置において、運転者の生体情報に基づいて緊張度合を推定し、緊張しているときは加速度を抑える技術を開示している。特許文献２は、種々の運転者の生体情報が基準値を超えた地点をコストに反映させることによって、運転者の苦手な環境を回避した経路探索を実現する技術を開示している。特許文献３は、プローブ端末から生体情報を取得し、これらの生体情報に悪影響を与える可能性が低い経路を選択する技術を開示している。
Various techniques for reducing a driver's stress when driving a vehicle such as an automobile have been studied.
For example, Patent Document 1 discloses a technique for estimating the degree of tension based on the driver's biological information in a control device for traveling following a vehicle ahead and suppressing acceleration when the driver is nervous. Yes. Patent Document 2 discloses a technology that realizes a route search that avoids an environment in which a driver is not good by reflecting a point where biometric information of various drivers exceeds a reference value in a cost. Patent Document 3 discloses a technique for acquiring biological information from a probe terminal and selecting a route that is unlikely to adversely affect the biological information.
従来技術は、いずれも生体情報を利用するものであり、種々の生体情報を例示してはいるが、運転者のストレス軽減という観点からどの生体情報が有用なのか、またその生体情報を具体的にどのように活用することができるのか、という点について何ら開示されてはいない。従来技術は、一般的に取得可能な生体情報を列挙したり、一般論としてストレスと関与があると推測されている生体情報を列挙しているに過ぎず、「車両の運転」という場面に特化した状況下で、運転のストレスと密接に結びついた生体情報は何かを全く開示していないのである。かかる状態では、生体情報を運転ストレスの軽減に十分有用に活用することはできない。
本発明は、かかる課題に鑑み、車両の運転に生体情報を活用可能とする技術を提供することを目的とする。
All of the prior arts use biological information and exemplify various types of biological information. However, which biological information is useful from the viewpoint of reducing the driver's stress and the biological information is specified. There is no disclosure about how it can be utilized. The prior art merely lists biometric information that can be generally acquired, or lists biometric information that is generally assumed to have stress and involvement, and is specially suited to the situation of “driving a vehicle”. Under such circumstances, the biometric information closely related to driving stress is not disclosed at all. In such a state, the biological information cannot be used sufficiently useful for reducing driving stress.
In view of such problems, an object of the present invention is to provide a technique that enables biometric information to be used for driving a vehicle.
本発明は、車両の運転時の心理状態を解析する心理状態解析方法であって、
（ａ） 前記車両の運転者の前記運転中の生体反応を記録する生体反応記録工程と、
（ｂ） 前記運転中における心理状態についての該運転者の申告を、前記心理状態を表す所定の心理的要素に基づいて分類することにより、前記心理状態を取得する心理状態取得工程と、
（ｃ） 前記申告または前記運転中の周囲の状況に基づいて、前記申告に対応して前記運転中に前記運転者に与えられた外部刺激を特定する外部刺激抽出工程と、
（ｄ） 前記心理的要素に従って、前記生体反応と心理的要素との相関、および前記外部刺激と心理的要素との相関の一方または双方を解析するデータ解析工程と、
を備えるものと構成することができる。
本発明の心理状態解析方法は、全ての工程をコンピュータによって実行するものとしてもよいし、解析者が実行するものとしてもよい。
The present invention is a psychological state analysis method for analyzing a psychological state during driving of a vehicle,
(A) a biological reaction recording step of recording a biological reaction of the vehicle driver during the driving;
(B) A psychological state acquisition step of acquiring the psychological state by classifying the driver's report about the psychological state during the driving based on a predetermined psychological element representing the psychological state;
(C) an external stimulus extraction step for identifying an external stimulus given to the driver during the driving in response to the declaration based on the report or the surrounding situation during the driving;
(D) a data analysis step of analyzing one or both of the correlation between the biological reaction and the psychological element and the correlation between the external stimulus and the psychological element according to the psychological element;
It can comprise.
The psychological state analysis method of the present invention may be executed by a computer, or may be executed by an analyst.
本発明において記録する生体反応としては、例えば、心拍、呼吸、皮膚温、精神性発汗、脳血流、脳波，視点移動量など種々の情報を用いることができる。生体情報は、運転中、連続して記録されることが好ましいが、運転者の所定の運転操作等に連動して間欠的に記録されるようにしてもよい。
心理状態についての運転者の申告とは、運転中に運転者がどのように感じたか、についての申告、即ち運転者の主観的な評価または感想である。運転者が、危ない、怖いなど予め用意された項目から該当するものを選択等する方法で申告してもよいし、「危なかった」、「運転しづらかった」のように言語で申告するようにしてもよい。申告は、運転者の音声を録音する方法、運転者の所定の動作または操作によって記録する方法などによって運転中に取得するようにしてもよい。また、運転を終えた後に、画像の再生などによって運転経路を確認しながら、その地点に応じて申告を取得するようにしてもよい。
本発明では、これらの申告を、所定の心理的要素に分類することで解析可能に指標化する。心理的要素としては、例えば、不安、不快、疲労感、爽快感など任意に設定可能である。心理的要素は、いずれか一つを用いるものとしてもよいが、性質または心理的作用の異なる複数種類を併用することが好ましい。また、心理的要素への分類は、「不安レベル１」「不快レベル５」のように、それぞれの心理的要素の強さを数値で表すようにしてもよいし、単に「不安」「不快」など、それぞれの心理的要素に該当するか否かの分類としてもよい。
外部刺激とは、運転中に運転者に与えられ、心理状態に影響を与えたと推測される種々の要因である。もっとも、心理状態との相関は、別途解析するため、外部指摘を特定する際には、必ずしも心理状態との相関は明らかになっていなくてもよい。かかる外部刺激としては、例えば、運転している道路の幅員や信号の有無、車線数、中央分離帯の有無などの道路構造；渋滞や前方車両との間隔などの交通状況；他車両や歩行者・自転車などの動き；天候などが挙げられる。これらの情報を、運転者の申告に含まれる文言などに基づいて取得するようにしてもよい。また、運転中の周囲の状況、例えば、運転中に車両の周囲を撮影した画像の解析や車両の周辺の地図情報などから取得するようにしてもよい。
本発明では、こうして得られた生体反応と心理的要素、および／または外部刺激と心理的要素の相関を解析する。相関の解析は、統計学で知られている種々の方法を適用することができる。運転ストレスの現れとも言うべき生体反応は運転中の心理的要素に起因して生じているはずであるし、こうした心理的要素は外部刺激と因果関係を有するはずであるから、それぞれ心理的要素との相関を精度良く解析することが可能となる。一方、一部の外部刺激と生体反応の間にも、相関は認められ得るが、両者について、心理的要素を介在させた場合ほどの相関は推測しづらいため、十分に信頼性の高い相関を得ることは困難である。このように、本発明では、心理的要素を介在させることによって、生体情報や外部刺激などと運転ストレスとの関係を科学的に把握することが可能となる。
Various information such as heartbeat, respiration, skin temperature, mental sweating, cerebral blood flow, brain wave, viewpoint movement amount can be used as the biological reaction recorded in the present invention. The biometric information is preferably continuously recorded during driving, but may be recorded intermittently in conjunction with a predetermined driving operation of the driver.
The driver's report on the psychological state is a report on how the driver felt during driving, that is, a subjective evaluation or impression of the driver. The driver may make a declaration by selecting appropriate items from dangerous items such as dangerous and scary, or in a language such as "It was dangerous" or "It was difficult to drive". May be. The declaration may be obtained during driving by a method of recording the voice of the driver, a method of recording by a predetermined operation or operation of the driver, and the like. In addition, after the driving is completed, the declaration may be acquired according to the point while confirming the driving route by reproducing an image or the like.
In the present invention, these reports are indexed so as to be analyzed by classifying them into predetermined psychological elements. As a psychological element, for example, anxiety, discomfort, fatigue, exhilaration, etc. can be arbitrarily set. Any one psychological element may be used, but it is preferable to use a plurality of types having different properties or psychological effects. The classification into psychological elements may be expressed by numerical values of the strength of each psychological element such as “anxiety level 1” and “discomfort level 5”, or simply “anxiety” “uncomfortable”. It is good also as a classification of whether it corresponds to each psychological element.
External stimuli are various factors that are given to the driver during driving and are presumed to have influenced the psychological state. However, since the correlation with the psychological state is analyzed separately, the correlation with the psychological state may not necessarily be clarified when specifying the external indication. Such external stimuli include, for example, the road structure such as the width of the driving road, presence / absence of signals, the number of lanes, presence / absence of median strips, traffic conditions such as traffic jams and distances from vehicles ahead, and other vehicles and pedestrians.・ Bicycle movement; weather etc. These pieces of information may be acquired based on the wording included in the driver's declaration. Further, it may be acquired from the surrounding situation during driving, for example, analysis of an image obtained by shooting the surroundings of the vehicle during driving, map information around the vehicle, or the like.
In the present invention, the correlation between the biological reaction and the psychological element thus obtained and / or the external stimulus and the psychological element is analyzed. Various methods known in statistics can be applied to the analysis of the correlation. The biological reaction that should be called the appearance of driving stress should have been caused by psychological factors during driving, and these psychological factors should have a causal relationship with external stimuli. Can be analyzed with high accuracy. On the other hand, there can be a correlation between some external stimuli and biological responses, but it is difficult to estimate the correlation as when psychological factors are involved. It is difficult to get. As described above, according to the present invention, it is possible to scientifically grasp the relationship between the biological information, the external stimulus, and the driving stress by interposing the psychological element.
本発明の解析結果は、種々の用途に利用することができる。
例えば、生体反応と心理的要素との相関の解析結果を蓄積することによって、生体反応から心理的要素を推測させてもよい。こうすることにより、運転者の申告という主観的な要素を抑制し、運転中の心理状態を科学的に特定することが可能となる。
また、外部刺激と心理的要素との相関に基づいて、道路構造の改善、他の車両、歩行者等の通行指導など、運転ストレスを軽減するための措置を講じるための目安とすることができる。外部刺激と心理的要素との相関は、運転ストレスが軽減される経路の探索などに利用することもできる。例えば、心理的要素との相関が高い外部刺激に直結する道路構造等を有する道路については経路探索のコストを高めたり、経路探索の候補経路から除外すればよいのである。
The analysis result of the present invention can be used for various applications.
For example, the psychological element may be estimated from the biological reaction by accumulating the analysis result of the correlation between the biological reaction and the psychological element. By doing this, it is possible to suppress the subjective factor of driver's declaration and scientifically specify the psychological state during driving.
In addition, based on the correlation between external stimuli and psychological factors, it can be used as a guide for taking measures to reduce driving stress, such as improving road structures and providing guidance for other vehicles and pedestrians. . The correlation between external stimuli and psychological factors can also be used for searching for a route that reduces driving stress. For example, for a road having a road structure or the like directly connected to an external stimulus having a high correlation with a psychological element, the cost of route search may be increased or excluded from candidate routes for route search.
本発明の心理状態解析方法であって、
前記工程（ｄ）は、前記生体反応と心理的要素との相関、および前記外部刺激と心理的要素との相関に基づいて、前記外部刺激と生体反応との相関を解析するものとしてもよい。
このように心理的要素を介在させることによって、外部刺激と生体反応との相関を精度良く求めることが可能となる。こうして得られた情報も、上述の通り、種々の態様で利用することが可能である。
The psychological state analysis method of the present invention,
The step (d) may analyze the correlation between the external stimulus and the biological reaction based on the correlation between the biological reaction and the psychological element and the correlation between the external stimulus and the psychological element.
Thus, by interposing a psychological element, it becomes possible to obtain the correlation between the external stimulus and the biological reaction with high accuracy. The information thus obtained can also be used in various ways as described above.
本発明の心理状態解析方法において、
前記心理状態は、該運転者の意図が阻害されていることを表す心理的要素、および該運転者が危険に備える意識を表す心理的要素の少なくとも一方に基づいて表されるものとしてもよい。前者は不快などで表現される心理的要素であり、後者は、不安などで表現される心理的要素である。いずれも運転中に運転者がストレスとして感じる心理状態の代表的なものであるため、これらの心理的要素を用いることによって、運転ストレスを適切に解析することが可能となる。
上述の心理的要素は、併せて用いるようにしてもよい。性質の異なる複数の心理的要素を併用することにより、外部刺激や生体反応と心理的要素との相関を、より適切に捉えることが可能となる。解析に用いる心理的要素は、２つまでに限定されるものではなく、３つ以上を用いても構わない。
In the psychological state analysis method of the present invention,
The psychological state may be expressed based on at least one of a psychological element indicating that the driver's intention is obstructed and a psychological element indicating consciousness that the driver prepares for danger. The former is a psychological element expressed by discomfort, and the latter is a psychological element expressed by anxiety. Since both are representative of the psychological state that the driver feels as stress during driving, it is possible to appropriately analyze driving stress by using these psychological elements.
The psychological elements described above may be used together. By using a plurality of psychological elements having different properties in combination, it is possible to more appropriately grasp the correlation between the external stimulus or the biological reaction and the psychological element. The psychological elements used for the analysis are not limited to two, and three or more may be used.
また、本発明の心理状態解析方法において、
前記生体反応は、心拍数、呼吸および発汗に関連する情報の少なくとも一部であるものとしてもよい。
運転者の生体反応としては多種多様なものが存在する。しかし、これらの生体情報の全てが、車両の運転中の心理状態と相関を有する訳ではない。
そこで、発明者が数人の被験者から運転中の生体反応を取得し、心理的要素との相関を解析したところ、心拍数、呼吸および発汗が弱いながらも相関を示すことが確認された。従って、生体反応として、これらの一部または全部を用いることにより、運転中の心理状態を精度良く解析することが可能となる。
上記態様において、解析に用いる生体反応には、心拍数、呼吸および発汗以外を含んでも差し支えないが、これらの一部または全部に限定してもよい。生体反応を、運転中の心理状態の解析に有用と考えられるものに絞り込むことにより、無用な生体反応を扱うことによる煩雑な処理やノイズを回避することが可能となる。
In the psychological state analysis method of the present invention,
The biological response may be at least part of information related to heart rate, breathing and sweating.
There are a wide variety of biological reactions of the driver. However, not all of this biological information has a correlation with the psychological state during driving of the vehicle.
Then, when the inventor acquired the biological reaction during driving | running from several test subjects and analyzed the correlation with a psychological factor, it was confirmed that a heart rate, respiration, and perspiration are shown although it is weak. Therefore, by using some or all of these as biological reactions, it is possible to analyze the psychological state during driving with high accuracy.
In the above aspect, the biological reaction used for the analysis may include other than heart rate, breathing and sweating, but may be limited to some or all of them. By narrowing down biological reactions to those that are considered useful for analyzing the psychological state during driving, it is possible to avoid complicated processing and noise due to handling unnecessary biological reactions.
また、本発明の心理状態解析方法において、
前記工程（ｄ）は、前記生体反応および心理状態が取得されたときの車両の運転挙動の相違を考慮することなく前記解析を行うものとしてもよい。
一般には、運転者の生体反応および心理状態は、車両の加速、右左折、減速・停止などの運転挙動によっても影響を受けるものと予測されがちである。しかし、発明者が数人の被験者を対象として、種々の運転挙動が生体反応や心理状態に影響を与えるかを実験したところ、ほとんど影響がないことが見いだされた。上記態様は、この実験結果を受け、車両の運転挙動の相違を考慮することなく解析を行う態様である。こうすることにより、解析処理の簡略化を図ることができる。また、車両の運転挙動の相違を考慮すると、相関を解析するためのデータが運転挙動ごとに細分化されることになるが、運転挙動の相違を考慮しなければ、かかる細分化を回避できるため、相関を解析するためのデータ数を増やすことができ、統計的な手法による解析結果の精度向上を図ることができる。
In the psychological state analysis method of the present invention,
In the step (d), the analysis may be performed without considering the difference in driving behavior of the vehicle when the biological reaction and the psychological state are acquired.
In general, a driver's biological reaction and psychological state tend to be predicted to be influenced by driving behavior such as vehicle acceleration, right / left turn, deceleration / stop, and the like. However, when the inventor conducted experiments on several subjects to determine whether various driving behaviors affect biological reactions and psychological states, it was found that there was almost no influence. The above aspect is an aspect in which the analysis is performed in consideration of the difference in driving behavior of the vehicle in response to the experimental result. By doing so, the analysis process can be simplified. In addition, considering the difference in driving behavior of the vehicle, the data for analyzing the correlation will be subdivided for each driving behavior. However, if the difference in driving behavior is not considered, such subdivision can be avoided. Thus, the number of data for analyzing the correlation can be increased, and the accuracy of the analysis result by a statistical method can be improved.
また、本発明の心理状態解析方法において、
前記工程（ｂ）は、前記運転者の申告を、該運転者の自由な表現により取得する工程であるものとしてもよい。
自由な表現とは、予め用意された所定の項目から選択したり、そのレベルを指定したりする方法ではなく、「信号待ち長い」などのように制約なく表現する方法である。申告用に、予め項目が用意されている場合、運転者は、自身の心理的状況をいずれかの項目にあてはめようとする余り、かえって真の心理的状況から外れた申告をしてしまう可能性を否定できない。これに対し、自由な表現での申告を行うようにすれば、こうした弊害を回避でき、申告の精度を向上させることができる。
なお、自由な表現により申告を取得した場合、申告に含まれる単語やフレーズに基づいて、心理的要素を解析するようにしてもよい。
In the psychological state analysis method of the present invention,
The step (b) may be a step of obtaining the driver's declaration by free expression of the driver.
Free expression is not a method of selecting from a predetermined item prepared in advance or designating its level, but a method of expressing without restriction such as “long signal waiting”. If items are prepared in advance for the declaration, the driver may try to apply his / her psychological situation to any item, but may make a declaration that deviates from the true psychological situation. Cannot be denied. On the other hand, if the report is made in a free expression, such an adverse effect can be avoided and the accuracy of the report can be improved.
In addition, when a report is acquired by a free expression, a psychological element may be analyzed based on words or phrases included in the report.
本発明は、上述した特徴の全てを備えている必要はなく、適宜、その一部を省略したり組み合わせたりして構成してもよい。また、本発明は、上述の心理状態解析方法としての態様だけでなく、かかる解析を実現するためのシステムとして構成することもできる。 The present invention does not have to include all of the above-described features, and may be configured by omitting or combining some of them as appropriate. Moreover, this invention can also be comprised not only as the aspect as the above-mentioned psychological state analysis method but as a system for implement | achieving this analysis.
即ち、車両の運転時の心理状態を解析する心理状態解析システムであって、
前記車両の運転者の前記運転中の生体反応を記録する生体反応記録部と、
前記運転中における心理状態についての該運転者の申告を、前記心理状態を表す所定の心理的要素に基づいて分類することにより、前記心理状態を取得する心理状態取得部と、
前記申告または前記運転中の周囲の状況に基づいて、前記申告に対応して前記運転中に前記運転者に与えられた外部刺激を特定する外部刺激抽出部と、
前記心理的要素に従って、前記生体反応と心理的要素との相関、および前記外部刺激と心理的要素との相関の一方または双方を解析するデータ解析部と、
を備える心理状態解析システムとの構成である。
かかる場合においても、心理状態解析方法において説明した種々の特徴を加えることが可能である。
That is, a psychological state analysis system for analyzing a psychological state during driving of a vehicle,
A biological reaction recording unit for recording a biological reaction of the vehicle driver during the driving;
A psychological state acquisition unit that acquires the psychological state by classifying the driver's report about the psychological state during the driving based on a predetermined psychological element representing the psychological state;
An external stimulus extraction unit that identifies an external stimulus given to the driver during the driving in response to the declaration based on the report or the surrounding situation during the driving;
According to the psychological element, a data analysis unit that analyzes one or both of the correlation between the biological reaction and the psychological element and the correlation between the external stimulus and the psychological element;
It is the structure with the psychological state analysis system provided with.
Even in such a case, various features described in the psychological state analysis method can be added.
また、本発明の心理状態解析方法をコンピュータによって実現する場合には、それをコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラム、およびかかるコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体などの態様で構成してもよい。かかる記録媒体としては、ハードディスク、ＤＶＤ、ＵＳＢメモリなど種々のものを利用することができる。 Further, when the psychological state analysis method of the present invention is realized by a computer, it may be configured by a computer program for causing the computer to realize the method and a computer-readable recording medium on which the computer program is recorded. Good. As such a recording medium, various media such as a hard disk, a DVD, and a USB memory can be used.
以下、本発明の実施例について、車両の運転中に生体反応等を取得して、運転者の心理状態を解析し、運転中のストレスを軽減するために有用なデータを得るための心理状態解析システムとして構成した場合を例にとって説明する。
Ａ．システム構成：
図１は、実施例としての心理状態解析システムの構成を示す説明図である。心理状態解析システムは、インターネットＩＮＴに接続されたサーバ２００および車両１００から構成されている。車両１００は、複数台であってもよい。
車両１００の運転者は、脳血流センサ１４１、マイク１１１、心拍センサ１４２、呼吸センサ１４３、発汗センサ（図示を省略）など種々のセンサを身につけている。測定すべき生体反応や取得する情報に応じて更に多くのセンサを用いても良いし、一部を省略してもよい。また、車両１００には、周囲の状況を撮影するためのカメラ１２１も搭載されている。カメラ１２１は動画を撮影するものでもよいし、間欠的に静止画を撮影するものであってもよい。
車両には、運転中に取得された種々の情報を記録するための機能ブロックが用意されている。本実施例では、各機能ブロックは、ＣＰＵ、メモリ等を備えるパーソナルコンピュータを車両に搭載し、これに各機能ブロックの機能を実現するためのコンピュータプログラムをインストールすることによって、ソフトウェア的に構成した。機能ブロックの一部または全部は、ハードウェア的に構成してもよい。また、運転者が装着する各センサ等および車両に搭載されたカメラ１２１と、記録用のコンピュータとの間の情報の授受は、無線通信であってもよいし、有線で行うようにしてもよい。
Hereinafter, with respect to the embodiments of the present invention, a biological reaction or the like is acquired during driving of the vehicle, a psychological state of the driver is analyzed, and a psychological state analysis for obtaining data useful for reducing stress during driving A case where the system is configured will be described as an example.
A. System configuration:
FIG. 1 is an explanatory diagram illustrating a configuration of a psychological state analysis system as an embodiment. The psychological state analysis system includes a server 200 and a vehicle 100 connected to the Internet INT. A plurality of vehicles 100 may be provided.
A driver of the vehicle 100 wears various sensors such as a cerebral blood flow sensor 141, a microphone 111, a heart rate sensor 142, a respiration sensor 143, and a sweat sensor (not shown). More sensors may be used or some of them may be omitted depending on the biological reaction to be measured and the information to be acquired. The vehicle 100 is also equipped with a camera 121 for photographing the surrounding situation. The camera 121 may be a camera that captures moving images or may intermittently capture still images.
The vehicle is provided with functional blocks for recording various information acquired during driving. In this embodiment, each functional block is configured by software by mounting a personal computer including a CPU, a memory, and the like on a vehicle and installing a computer program for realizing the function of each functional block. Some or all of the functional blocks may be configured in hardware. In addition, transmission / reception of information between the sensors mounted on the driver and the camera 121 mounted on the vehicle and the recording computer may be performed by wireless communication or by wire. .
車両１００の機能ブロックについて説明する。
音声記録部１１０は、マイク１１１から入力される音声を記録する。本実施例では、運転中における運転者の申告、例えば、「今、危なかった」、「信号待ち長いなぁ」などのように運転者の心理状態を表す言葉が主要な記録対象となる。この他、敢えて「〇〇の交差点を右折します」のように、運転者に運転操作を話させ、これを記録するようにしてもよい。
画像記録部１２０は、カメラ１２１で撮影された画像を記録する。
生体反応記録部１４０は、運転者が装着する各種センサの出力を記録する。これらの出力自体を記録するようにしてもよいし、所定の演算を施して生体反応を表す指標化した上で記録するようにしてもよい。
位置情報記録部１５０は、車両の走行軌跡を記録する。位置情報は、ＧＰＳ（Global Positioning System）等を用いて検出することができる。
運転履歴記録部１６０は、車両の運転中の速度、加速度、進行方向、角速度、角加速度、およびアクセル・ブレーキ・ハンドルの操作量などを記録する。
送受信部１３０は、記録された情報を、インターネットＩＮＴを介してサーバ２００に送信する機能を奏する。データの送信は、例えば、所定の時間間隔、車両が停止したタイミング、エンジンをかけたタイミングなど、種々のタイミングで行えばよい。また運転者の操作によって強制的にアップリンク可能としてもよい。サーバ２００に送信されるデータには、運転者および車両１００を特定するための識別情報を付しても良い。
A functional block of the vehicle 100 will be described.
The audio recording unit 110 records audio input from the microphone 111. In this embodiment, a driver's declaration during driving, for example, words representing the driver's psychological state such as “now dangerous” and “waiting for a signal” are the main recording targets. In addition, the driver may be allowed to speak about the driving operation and record it, such as “turn right at the intersection of 00”.
The image recording unit 120 records an image captured by the camera 121.
The biological reaction recording unit 140 records the outputs of various sensors worn by the driver. These outputs themselves may be recorded, or may be recorded after being indexed to represent a biological reaction by performing a predetermined calculation.
The position information recording unit 150 records a travel locus of the vehicle. The position information can be detected using a GPS (Global Positioning System) or the like.
The driving history recording unit 160 records the speed, acceleration, traveling direction, angular velocity, angular acceleration, and accelerator / brake / handle operation amount during driving of the vehicle.
The transmission / reception unit 130 has a function of transmitting the recorded information to the server 200 via the Internet INT. The data transmission may be performed at various timings such as a predetermined time interval, timing when the vehicle stops, timing when the engine is started, and the like. Further, it may be possible to forcibly uplink by a driver's operation. Identification information for specifying the driver and the vehicle 100 may be attached to the data transmitted to the server 200.
次にサーバ２００の構成について説明する。本実施例では、図中の機能ブロックは、サーバにそれぞれの機能を実現するためのコンピュータプログラムをインストールすることによってソフトウェア的に構成したが、少なくとも一部をハードウェア的に構成することもできる。
送受信部２１０は、インターネットＩＮＴを介して車両１００からの各種データを受け取り、運転情報データベース２２１に格納する機能を奏する。
運転情報データベース２２１は、車両１００から受信した各種のデータを格納するデータベースである。格納されるデータとしては、運転者の音声を記録した音声データ、生体反応を記録した生体反応データ、画像を記録した画像データ、位置情報を記録した経路データ、運転履歴を記録した運転履歴データなどが挙げられる。このほか、運転者の氏名、性別、年齢、運転経歴などの情報や、車両１００の名称、メーカ名、寸法などの情報を格納してもよい。運転情報データベース２２１には、運転時に取得したデータのみならず、運転を終了した後に、運転した経路や画像等をレビューしながら運転者が申告した心理状態などを併せて格納するようにしてもよい。
地図データベース２２２は、地図情報を格納している。本実施例では、２次元の道路地図を利用するものとしたが、建物の形状等を３次元モデルとして格納する３次元地図データを利用してもよい。
解析参照データベース２２３は、後述する解析の際に参照されるデータを格納したデータベースである。例えば、画像データから、歩行者、中央分離帯などを解析で発見する場合に、これらの代表的な形状をテンプレートとして格納しておいてもよい。また、運転者の音声の意味を解析するためのキーワードなどを格納しておいてもよい。後述する外部刺激、即ち運転中に運転者の心理状態に影響を与える要素の例を格納しておいてもよい。
外部刺激抽出部２３０は、各データベース２２１〜２２３を参照しながら、運転中の外部刺激を抽出する。例えば、運転情報データベース２２１に格納された運転者の音声に「歩行者が…」というメッセージが含まれていることが解析されれば、「歩行者」が外部刺激となり得る。同じく画像データに周囲の車両が写っていれば、それらの車両も外部刺激となり得る。また、地図データベース２２２を参照することで、走行した経路の車線数が減少していることが確認されたり、カーブの曲率半径が確認できれば、それらも外部刺激となり得る。さらに、道路の渋滞状況や、天候なども外部刺激となり得る。
心理状態取得部２４０は、運転中の運転者の心理状態を取得する。本実施例では、心理状態を、「不快」「不安」という２つの心理的要素に分類して取得するものとしている。「不快」とは運転者自身の意図が阻害されている心理状態を表しており、「不安」とは運転者が危険に備える意識を表している。心理状態は、例えば、運転者からの音声に含まれる「危ない」などのキーワードに基づいて、いずれかの心理状態に割り当てる方法をとることができる。解析参照データベース２２３には、かかる解析に用いるデータとして、心理状態を表すキーワードと、心理状態とを対応づけて格納しておけばよい。また、運転者が、運転結果をレビューしながら、自身で不快、不安などの心理状態を直接、申告するようにしてもよい。この場合は、心理状態取得部２４０は、単に運転者が指定した結果を抽出するだけの機能となる。さらに、解析者が、運転者の申告に含まれる内容を判断し、不快または不安に割り当てるようにしてもよい。
解析結果記憶部２５０は、外部刺激抽出部２３０および心理状態取得部２４０で得られた解析結果を一時的に記憶するバッファである。本実施例では、時系列に、運転経路等と対応づけて記憶するものとした。解析結果記憶部２５０には、運転者の生体反応を記憶させてもよい。
データ解析部２６０は、解析結果記憶部２５０を参照しながら、運転者の生体反応、外部刺激、心理状態の相関を解析する。本実施例では、まず、生体反応と不快、不安という心理的要素の相関、および外部刺激と心理的要素の相関をそれぞれ解析し、この結果を踏まえて、外部刺激→心理的要素→生体反応という構造を解析するものとしている。このように、心理的要素を介在させることにより、外部刺激と生体反応との相関も、安定して精度良く解析することが可能となるのである。
Next, the configuration of the server 200 will be described. In the present embodiment, the functional blocks in the figure are configured by software by installing a computer program for realizing each function on the server, but at least a part of the functional blocks can also be configured by hardware.
The transmission / reception unit 210 has a function of receiving various data from the vehicle 100 via the Internet INT and storing it in the driving information database 221.
The driving information database 221 is a database that stores various data received from the vehicle 100. The stored data includes voice data recording driver's voice, biological reaction data recording biological reaction, image data recording image, route data recording position information, driving history data recording driving history, etc. Is mentioned. In addition, information such as the driver's name, sex, age, and driving history, and information such as the name, manufacturer name, and dimensions of the vehicle 100 may be stored. The driving information database 221 may store not only data acquired at the time of driving but also a psychological state declared by the driver while reviewing driving routes and images after driving is completed. .
The map database 222 stores map information. In this embodiment, a two-dimensional road map is used. However, three-dimensional map data storing a building shape or the like as a three-dimensional model may be used.
The analysis reference database 223 is a database that stores data that is referred to in the later-described analysis. For example, when a pedestrian, a median strip, or the like is found from image data by analysis, these representative shapes may be stored as templates. In addition, keywords for analyzing the meaning of the driver's voice may be stored. An example of an external stimulus to be described later, that is, an element that affects the psychological state of the driver during driving may be stored.
The external stimulus extraction unit 230 extracts an external stimulus during driving while referring to the databases 221 to 223. For example, if it is analyzed that the message “pedestrian is ...” is included in the voice of the driver stored in the driving information database 221, “pedestrian” can be an external stimulus. Similarly, if surrounding vehicles are reflected in the image data, these vehicles can also be external stimuli. Further, by referring to the map database 222, if it is confirmed that the number of lanes on the traveled route is decreasing or the curvature radius of the curve can be confirmed, these can also be external stimuli. Furthermore, road traffic conditions and weather conditions can be external stimuli.
The psychological state acquisition unit 240 acquires the psychological state of the driver who is driving. In the present embodiment, the psychological state is acquired by being classified into two psychological elements of “discomfort” and “anxiety”. “Uncomfortable” represents a psychological state in which the driver's own intention is hindered, and “anxiety” represents consciousness that the driver is prepared for. For example, the psychological state can be assigned to any psychological state based on a keyword such as “dangerous” included in the voice from the driver. The analysis reference database 223 may store a keyword representing a psychological state and a psychological state in association with each other as data used for the analysis. In addition, the driver may directly report the psychological state such as discomfort and anxiety while reviewing the driving result. In this case, the psychological state acquisition unit 240 has a function of simply extracting a result designated by the driver. Further, the analyst may determine the content included in the driver's declaration and assign it to discomfort or anxiety.
The analysis result storage unit 250 is a buffer that temporarily stores the analysis results obtained by the external stimulus extraction unit 230 and the psychological state acquisition unit 240. In the present embodiment, the time series is stored in association with the driving route and the like. The analysis result storage unit 250 may store a driver's biological reaction.
The data analysis unit 260 analyzes the correlation between the driver's biological reaction, external stimulus, and psychological state while referring to the analysis result storage unit 250. In this example, first, the correlation between the psychological factors of biological reaction and unpleasantness, anxiety, and the correlation between the external stimulus and psychological factors are analyzed, and based on this result, external stimulation → psychological factor → biological reaction The structure is to be analyzed. Thus, by interposing a psychological element, the correlation between the external stimulus and the biological reaction can be stably and accurately analyzed.
Ｂ．解析に用いるべき生体反応：
図２は、生体反応の測定結果を示す説明図である。Ａ〜Ｃの３人の被験者に対して、タイピング、オーケストラの鑑賞、計算、車両の走行１、車両の走行２という５種類の挙動を行い、それぞれ生体反応を計測した結果を示している。車両の走行１、走行２は、他車両と歩行者等が存在しないテストコースにて車両で走行する経路の違いである。それぞれ５分程度の作業時間となっている。
取得した生体反応は、左側に示す通りＲＲＩ（心拍間隔）、Ｓｄｎｎ（心拍間隔の標準偏差）、Ｒｍｓｓｄ（隣会う心拍間格差のＲＭＳ）、Relative LF（=LF[ms2]=total power [ms2]×100%）、Normalized LF（=LF[ms2]=(total power[ms2]-VLF[ms2])）、ＬＦ／ＨＦ（LFとHFの比率）、Ｏｘｙ Ｈｂ（酸素化ヘモグロビン量）、Ｔｏｔａｌ Ｈｂ（酸素化ヘモグロビン量と脱酸素化ヘモグロビン量の和）、Ｓｋｉｎ ｔｅｍｐ（皮膚温）、Ｒｅｓｐ(呼吸曲線)、Ｒｅｓｐ ｔｉｍｉｎｇ（呼吸タイミング）、ＳＰＲ ａｌｌ（ＳＰＲ総反応量）、ＳＰＲ ｉｎｄｅｘ（ＳＰＲ基準化指標）である。安静にしているときと、それぞれの挙動を行った時の差分を計測した結果を示してある。
B. Biological reactions to be used for analysis:
FIG. 2 is an explanatory view showing a measurement result of a biological reaction. 5 shows the results of measurement of biological reactions for three subjects A to C, which are five types of behaviors: typing, orchestral appreciation, calculation, vehicle travel 1 and vehicle travel 2. The traveling 1 and traveling 2 of the vehicle are differences in the route traveled by the vehicle on a test course where there are no pedestrians or the like. Each work takes about 5 minutes.
As shown on the left side, the acquired biological responses are RRI (heart rate interval), Sdnn (standard deviation of heart rate intervals), Rmsd (RMS of adjacent heart rate disparity), Relative LF (= LF [ms 2 ] = total power [ms 2 ] × 100%), Normalized LF (= LF [ms 2 ] = (total power [ms 2 ] -VLF [ms 2 ])), LF / HF (ratio of LF to HF), Oxy Hb (oxygenated hemoglobin) Amount), Total Hb (sum of oxygenated hemoglobin amount and deoxygenated hemoglobin amount), Skin temp (skin temperature), Resp (breathing curve), Resp timing (breathing timing), SPR all (SPR total response amount), SPR index (SPR standardization index). The result of measuring the difference between when the person is at rest and when each behavior is performed is shown.
これらの生体反応について、被験者ごとに作業による変動を確認する。つまり、被験者Ａについて、５つの作業に対し、上述の生体反応がどの程度の変動を示すかを求め、被験者Ｂ、Ｃについても同様に変動を求めるのである。それぞれの生体反応については、生理学的な見地から、ストレスを受けている場合に期待される変化、逆にリラックスしている場合に期待される変化がある。
例えば、ＲＲＩは、ストレスを受けると負値となり、リラックスしていると正値となることが期待される指標である。図２の実験結果では、オーケストラを聴き、リラックスしているはずの被験者Ａ、Ｃの値が期待に反して負値となっているものの、その他のケースでは、全て期待通りの反応を示している。即ち、オーケストラを聴いている被験者Ｂは正値を示しているし、オーケストラ以外の４つのストレスを感じるはずの作業については被験者Ａ〜Ｃのいずれもが負値を示しているのである。従って、ＲＲＩは、ストレスの程度が比較的安定して反映される指標であると判断することができる。
他の生体反応についても、同様に、期待される反応をどの程度の割合で示しているかを検討したところ、Ｒｅｓｐ ｔｉｍｉｎｇ、ＳＰＲ ａｌｌが比較的安定した指標であることが見いだされた。
即ち、図２の実験結果の範囲内では、ＲＲＩ、Ｒｅｓｐ ｔｉｍｉｎｇ、ＳＰＲ ａｌｌの生体反応は、被験者間で比較すると数値に個人差がみられ、また同じ被験者でも挙動による差違も見られるものの、少なくとも被験者がストレスを受けているか否かを定性的に安定して示す指標であると判断することができた。
About these biological reactions, the fluctuation | variation by an operation | work is confirmed for every test subject. That is, for subject A, the degree of fluctuation of the above-described biological reaction is obtained for five tasks, and fluctuations are similarly obtained for subjects B and C. For each biological reaction, there are changes expected from a physiological point of view when stressed, and conversely expected changes when relaxed.
For example, RRI is an index expected to be negative when stressed and positive when relaxed. In the experimental results of FIG. 2, the values of the subjects A and C who should have been relaxed after listening to the orchestra are negative against expectations, but in all other cases, the responses are as expected. . That is, the subject B listening to the orchestra shows a positive value, and all of the subjects A to C show a negative value for work that should feel four stresses other than the orchestra. Therefore, RRI can be determined to be an index that reflects the degree of stress relatively stably.
Similarly, for other biological reactions, the ratio of the expected response was examined, and it was found that Resp timing and SPR all are relatively stable indicators.
That is, within the range of the experimental results of FIG. 2, the biological responses of RRI, Resp timing, and SPR all have individual differences in numerical values when compared between subjects, and even at the same subject, differences due to behavior are also seen, but at least It was possible to judge that this is an indicator that shows whether or not the subject is under stress qualitatively and stably.
従って、本実施例では、生体反応として、少なくともこれらの３つの指標を用いるものとした。ここで、各指標の内容を具体的に説明する。
ＲＲＩは、心拍間隔と呼ばれる指標であり、心拍波形のピーク間の時間間隔である。ただし心拍間隔は、種々の要因で変動するため、本実施例では、５秒ごとに過去２分間の平均値を求め、これをその時点のＲＲＩとして用いるものとした。ＲＲＩを求めるタイミングや、平均値を求める時間幅は、任意に設定可能である。ＲＲＩは、被験者がストレスを受けた状態では、低下する傾向にある。
Therefore, in this embodiment, at least these three indicators are used as the biological reaction. Here, the contents of each index will be specifically described.
RRI is an index called a heartbeat interval, and is a time interval between peaks of a heartbeat waveform. However, since the heartbeat interval fluctuates due to various factors, in this embodiment, an average value for the past 2 minutes is obtained every 5 seconds, and this is used as the RRI at that time. The timing for obtaining the RRI and the time width for obtaining the average value can be arbitrarily set. RRI tends to decrease when the subject is stressed.
Ｒｅｓｐ Ｔｉｍｉｎｇは、呼吸タイミングであり、吸気時間／呼吸時間で求められる。一般に、呼吸は、吸気を行った後、呼気を行い、呼気後に若干のポーズ時間を経た後、また吸気を開始する。この吸気開始から次の吸気開始までの時間が呼吸時間であり、吸気を行っている時間が吸気時間である。そして、呼吸タイミングは、両者の割合である。呼吸タイミングも、種々の要因で変動するため、本実施例では、ＲＲＩと同様、５秒ごとに過去２分間の平均値を求め、これを呼吸タイミングとして用いるものとした。呼吸タイミングは、被験者がストレスを受けた状態では、低下する傾向にある。 Resp Timing is a breathing timing, and is obtained by inspiratory time / breathing time. In general, after breathing, breathing is performed, and after a short pause after breathing, breathing is started again. The time from the start of inspiration to the start of the next inspiration is the breathing time, and the time during which inspiration is performed is the inspiration time. The breathing timing is the ratio of both. Since the respiration timing also varies depending on various factors, in this embodiment, the average value for the past 2 minutes is obtained every 5 seconds and used as the respiration timing, as in the RRI. Respiration timing tends to decrease when the subject is stressed.
ＳＰＲ ａｌｌは、ＳＰＲ総反応量と言い、精神性発汗の量である。本実施例では、左足裏を計測し、５秒間の反応量の積分値をＳＰＲ総反応量とした。以下は、ＳＰＲ総反応量を単に精神性発汗と呼ぶこともある。精神性発汗は、一般にストレス時には上昇する傾向にある。 SPR all is the total amount of SPR reaction and is the amount of mental sweating. In this example, the left sole was measured, and the integrated value of the reaction amount for 5 seconds was taken as the SPR total reaction amount. In the following, the total SPR response amount is sometimes simply referred to as mental sweating. Mental sweating generally tends to increase during stress.
Ｃ．運転挙動との関係：
図３は、運転挙動と生体反応との関係を示す説明図である。被験者Ａ〜Ｃの３人が共通のテストコースを走行し、その間のＲＲＩ（心拍間隔）が、運転挙動に応じて、どのように変化するかを計測した結果である。計測は、次の方法で行った。ＲＲＩは、運転開始から５秒ごとに過去２分間の平均値を求めることで指標化していく。一方、運転挙動は、運転開始から５秒ごとに区切り、その５秒間で最も時間的に占める割合の高い運転挙動を選出するのである。例えば、ある５秒間は右折をしているところであれば、当該時間の運転挙動は「右折」と指標化されることになる。右折が２秒間、直進が３秒間あれば、その時間における挙動は「直進」と指標化されることになる。
そして、運転挙動ごとにＲＲＩの平均値を求める。
C. Relationship with driving behavior:
FIG. 3 is an explanatory diagram showing the relationship between driving behavior and biological reaction. This is a result of measuring how three subjects, A to C, run on a common test course and the RRI (heart rate interval) changes according to driving behavior. The measurement was performed by the following method. RRI is indexed by obtaining an average value for the past 2 minutes every 5 seconds from the start of operation. On the other hand, the driving behavior is divided every 5 seconds from the start of driving, and the driving behavior having the highest proportion of time in the 5 seconds is selected. For example, if the vehicle is making a right turn for a certain 5 seconds, the driving behavior at that time is indexed as “turn right”. If there is a right turn for 2 seconds and a straight turn for 3 seconds, the behavior at that time will be indexed as "straight forward".
And the average value of RRI is calculated | required for every driving | running behavior.
こうして求められた平均値が図３に示されているのである。白抜きの矩形が被験者Ａの結果、ハッチングを施したものが被験者Ｂの結果、クロスハッチを施したものが被験者Ｃの結果である。
図３の各運転挙動の結果を被験者ごとに比較すると、いずれの被験者についても、運転挙動によるＲＲＩのバラツキは、さほど大きくは現れていないことが分かる。一方、被験者Ａ，Ｂと被験者Ｃとの間では、大きな開きがある。従って、運転中のストレスには、被験者間の個人差はあるものの、運転挙動による差違は、有意差は見られないと考えられる。本実施例では、この結果を受け、後述する解析においても、運転中の運転挙動の差違は、考慮しないものとした。
こうすることによって、解析処理の簡略化を図ることができる。また、運転挙動を考慮するとすれば、右折ごと、左折ごと、というように運転挙動ごとに心理状態などのデータを収集する必要があり、データ数を十分に獲得することができなくなるおそれもあるが、全挙動をひとまとめにして解析できるとすれば、解析に用いるデータ量が細分化されないため、多量のデータを用いて精度良い結果を得ることが可能となる利点もある。
The average value thus obtained is shown in FIG. The white rectangle is the result of the subject A, the hatched is the result of the subject B, and the crossed hatch is the result of the subject C.
Comparing the results of each driving behavior in FIG. 3 for each subject, it can be seen that the variation in RRI due to the driving behavior does not appear so large for any subject. On the other hand, there is a large gap between the subjects A and B and the subject C. Therefore, although there are individual differences among subjects in driving stress, it is considered that there is no significant difference in differences due to driving behavior. In the present embodiment, in response to this result, the difference in driving behavior during driving is not considered in the analysis described later.
By doing so, the analysis process can be simplified. In addition, if driving behavior is taken into account, it is necessary to collect data such as psychological state for each driving behavior such as every right turn, every left turn, etc., and there is a possibility that it is not possible to acquire a sufficient number of data. If all the behaviors can be analyzed collectively, the amount of data used for the analysis is not subdivided, so that there is an advantage that it is possible to obtain accurate results using a large amount of data.
Ｄ．解析処理概要：
以下、本実施例におけるデータ解析処理の概要について説明する。本実施例では、オペレータの指示等に従ってサーバ２００が実行する処理として説明するが、以下で説明する処理の一部または全部を、解析者が行うものとしてもよい。
Ｄ１．全体処理：
図４は、全体処理のフローチャートである。まず、サーバ２００は運転情報データベース２２１（図１参照）等から運転情報を取得する（ステップＳ１０）。取得する運転情報としては、車両が走行した経路や速度等の走行履歴、車両に搭載したカメラで撮影された周辺画像、運転者の生体反応、運転者による申告等が挙げられる。
そして、サーバ２００は、外部刺激抽出処理を実行する（ステップＳ１１）。この処理内容は後述するが、道路の構造や他車両の動き等に基づいて、運転中の運転者の心理状態に影響を与える要素、即ち外部刺激を特定する処理である。
サーバ２００は、続けて心理状態取得処理を実行する（ステップＳ１２）。この処理内容も後述するが、運転者の申告等に基づいて、運転者の心理状態を不快または不安という心理要素に分類して取得する処理である。
こうして得られた結果に基づき、サーバ２００は、データ解析処理を実行する（ステップＳ１３）。データ解析処理は、外部刺激、不快または不安という心理状態、および生体反応の関係性を求める処理である。
D. Analysis processing overview:
The outline of the data analysis process in this embodiment will be described below. In this embodiment, the processing executed by the server 200 in accordance with an operator's instruction or the like will be described. However, an analyst may perform part or all of the processing described below.
D1. Overall processing:
FIG. 4 is a flowchart of the entire process. First, the server 200 acquires driving information from the driving information database 221 (see FIG. 1) or the like (step S10). Examples of the driving information to be acquired include a travel history such as a route and speed traveled by the vehicle, a peripheral image captured by a camera mounted on the vehicle, a driver's biological reaction, a driver's declaration, and the like.
And the server 200 performs an external stimulus extraction process (step S11). Although details of this process will be described later, this process is a process for identifying an element that influences the psychological state of the driving driver, that is, an external stimulus based on the structure of the road, the movement of other vehicles, and the like.
The server 200 continues to execute psychological state acquisition processing (step S12). As will be described later, this processing content is processing for classifying and acquiring the driver's psychological state into psychological elements of discomfort or anxiety based on the driver's declaration or the like.
Based on the result thus obtained, the server 200 executes a data analysis process (step S13). The data analysis process is a process for obtaining a relationship between an external stimulus, a psychological state of discomfort or anxiety, and a biological reaction.
データ解析は、種々の統計学的手法を用いて行うことができるが、外部刺激と生体反応との間の直接の関係性を求めるのではなく、不快、不安等の心理状態を介して関係性を定量的に分析することを目的とする解析である。本実施例では、以下の手順を用いるものとした。
まず、運転時の心理的要素、即ち運転ストレスである不快、不安を潜在的変数と考える。そして、道路状況などの外部刺激を表す観測変数によって運転ストレスが規定され、さらに生体反応と主観的申告に影響を及ぼすと仮定する。このように仮定した上で、構造方程式モデルの多指標多因子モデル、いわゆるＭＩＭＩＣ（Multiple Indicator Multiple Cause）モデルを適用する。この場合、ＭＩＭＩＣモデルは、次式で表すことができる。
ｗ＊＝Ｂｓ＋ζ
Ｙ＝Λｗ＊＋ε
ここで、
Y：生体反応と主観的申告値（計測データ）；
s：外部刺激（観測データ）；
ｗ＊：運転ストレス（潜在変数）；
Β,Λ：未知パラメータ行列；
ζ,ε：それぞれ多変量正規分布MVN(0,Ψ)，MVN(0,Θ)に従う誤差項ベクトル
を表す。
また、潜在変数である運転ストレスは、推定されたパラメータにて以下の式にて計算できる。
ｗ＊＝Ｂｓ＋ΨΛ’（ΛΨΛ’＋Θ）（Ｙ―ΛＢｓ）
これにより、外部刺激と生体反応から運転ストレスを定量化することができ、運転ストレスは個人や交通状況によって異なるものの、経路案内などにおいて利用者が直観的に理解可能な指標を算出することができる。
例えば、個人毎に運転ストレス値の大小を比較することにより、相対的に運転ストレスの大きな道路区間を特定することができ、経路探索などに活用することが可能となる。また、運転ストレスの大きな道路区間を複数の個人間で情報共有すれば、いわゆる集合知的に運転ストレスの高い道路区間を特定することができ、道路改良などの優先順位を決定する時の参考値とすることもできる。
本実施例では、ＭＩＭＩＣモデルを用いたが、この他、外部刺激と不快、不安との相関および生体反応と不快、不安との関係性をそれぞれ求める方法をとってもよい。この解析については、例えば、ロジスティック回帰モデルを用いることができる。こうすることにより、ある特定の外部刺激が不快に与える影響、不安に与える影響を数値化して評価することができる。同様に生体反応と不快、不安との相関に基づいて、運転者が不快に感じているときに、その心理状態が特定の生体反応に与える影響や、不安に感じているときに与える影響を数値化して評価することができる。
Data analysis can be performed using a variety of statistical methods, but not through direct relationships between external stimuli and biological responses, but through psychological states such as discomfort and anxiety. This is an analysis aiming at quantitative analysis. In this example, the following procedure was used.
First, psychological factors during driving, that is, driving stress, discomfort and anxiety, are considered as potential variables. It is assumed that driving stress is defined by observation variables representing external stimuli such as road conditions, and further affects biological reactions and subjective reporting. Based on this assumption, a multi-indicator multi-factor model of a structural equation model, a so-called MIMIC (Multiple Indicator Multiple Cause) model is applied. In this case, the MIMIC model can be expressed by the following equation.
w * = Bs + ζ
Y = Λw * + ε
here,
Y: Biological reaction and subjective report value (measurement data);
s: External stimulus (observation data);
w * : Driving stress (latent variable);
Β, Λ: unknown parameter matrix;
ζ, ε: represent error term vectors according to multivariate normal distributions MVN (0, Ψ) and MVN (0, Θ), respectively.
Moreover, the driving stress, which is a latent variable, can be calculated by the following formula using the estimated parameters.
w * = Bs + ΨΛ ′ (ΛΨΛ ′ + Θ) (Y−ΛBs)
As a result, driving stress can be quantified from external stimuli and biological reactions, and driving stress can vary according to the individual and traffic conditions, but it is possible to calculate an index that can be intuitively understood by the user in route guidance etc. .
For example, by comparing the magnitude of the driving stress value for each individual, a road section having a relatively large driving stress can be specified, and can be used for route search and the like. In addition, if information on road sections with high driving stress is shared among multiple individuals, so-called collective intelligent road sections with high driving stress can be specified, which is a reference value for determining priorities for road improvement and so on. It can also be.
In this embodiment, the MIMIC model is used. However, in addition to this, a method may be used in which the correlation between external stimuli and discomfort and anxiety and the relationship between biological reaction and discomfort and anxiety are obtained. For this analysis, for example, a logistic regression model can be used. By doing so, it is possible to numerically evaluate the influence that a specific external stimulus has on discomfort and the influence on anxiety. Similarly, based on the correlation between biological reaction and discomfort and anxiety, when the driver feels uncomfortable, the numerical value indicates the effect that the psychological state has on the specific biological reaction or the feeling that is anxious Can be evaluated.
Ｄ２．外部刺激抽出処理：
図５は、外部刺激抽出処理のフローチャートである。全体処理（図４）のステップＳ１１に相当する処理である。
サーバ２００は、地図データベース２２２（図１参照）を参照し、経路、道路構造に基づく外部刺激を抽出する（ステップＳ２０）。例えば、車線数、中央分離帯の有無、歩道区分の有無、右左折箇所、登り坂／下り坂などの区別およびその傾斜、道路の幅員、信号の有無、速度規制、通行規制などが外部刺激となり得る。
サーバ２００は、また交通情報による外部刺激を抽出する(ステップＳ２１)。例えば、渋滞の有無、工事中、通行止めや速度制限などの通行規制の有無などが挙げられる。交通情報は、解析時点の情報を取得するのではなく、走行時の情報を取得する必要がある。
D2. External stimulus extraction processing:
FIG. 5 is a flowchart of the external stimulus extraction process. This is a process corresponding to step S11 of the overall process (FIG. 4).
The server 200 refers to the map database 222 (see FIG. 1) and extracts an external stimulus based on the route and the road structure (step S20). For example, the number of lanes, presence / absence of a median, presence / absence of sidewalk divisions, right / left turn points, ascending / descending slopes and their slopes, road width, presence / absence of signals, speed regulation, traffic regulation, etc. are external stimuli. obtain.
The server 200 also extracts an external stimulus based on traffic information (step S21). For example, the presence or absence of traffic jams, the presence or absence of traffic restrictions such as road closures and speed restrictions during construction, and the like can be mentioned. For the traffic information, it is necessary to acquire information at the time of traveling rather than acquiring information at the time of analysis.
次に、サーバ２００は、画像解析による外部刺激の抽出を行う（ステップＳ２２）。走行時に撮影された動画像または静止画像に基づいて抽出される外部刺激としては、例えば、車両の有無、車間、割り込みの有無などの他車両の動き；歩行者や自転車の有無、数、動き；路上駐車や工事車両などの障害物の存在および数；道路の見通しの程度、草木などの障害物の有無；逆光の有無などが挙げられる。
以下、具体例に基づいて説明する。
Next, the server 200 extracts an external stimulus by image analysis (step S22). Examples of external stimuli extracted based on a moving image or a still image captured during driving include movements of other vehicles such as presence / absence of vehicles, distance between vehicles, presence / absence of interruption; presence / absence, number and movement of pedestrians and bicycles; Existence and number of obstacles such as street parking and construction vehicles; degree of road visibility, presence or absence of obstacles such as vegetation; presence or absence of backlight.
Hereinafter, a description will be given based on a specific example.
図６は、外部刺激の解析例を示す説明図である。図６（ａ）は街中の路地を走行している際の車両の前方画像である。領域ａ１の画像から、歩行者が車両の左側を歩行していることが解る。領域ａ２の画像からは、走行中の道路が中央分離帯も車道中央線も存在しないことが解る。領域ａ３の画像からは、車両の右側に見通しの悪い交差道路があることが解る。
図６（ｂ）は郊外の山道を走行している際の車両の前方画像である。領域ｂ１および領域ｂ２の画像から、この道路には、両側に歩道が設けられていないことが解る。また領域ｂ３の画像から、この道路が前方で右側に曲がるとともに、その見通しが比較的悪いことが解る。
図６（ｃ）は街中の幹線道路を走行している際の車両の前方画像である。領域ｃ１の画像から、信号の状態を認識することができる。領域ｃ２の画像から、車両が、４車線あるうちの右から２番目の車線を走行中であることが解る。領域ｃ３の画像から、走行中の車線は右折専用の車線であることが解る。領域ｃ４の画像から、走行中の車線の右側に、バス専用の直進車線が設けられていることが解り、地域の特殊性になじんでいない運転者の場合には、不可解な状況と判断されるおそれがあることが解る。領域ｃ５の画像から、前方車両との車間が解る。
上述の各外部刺激は、画像処理によって抽出することが可能である。例えば、歩行者（領域ａ１）や前方車両（領域ｃ５）については、歩行者や車両を表すテンプレート画像を用意しておき、そのマッチングによって抽出することができる。歩道（領域ｂ１、ｂ２）、車道中央線（領域ａ２）、通行帯区分線（領域ｃ２）などは、例えば、白線または黄線の直線を抽出すればよい。その他の箇所も、抽出すべき外部刺激に応じた画像処理を適用することが可能である。また、これらの外部刺激をディープラーニングその他の人工知能技術によって抽出するようにしてもよい。
FIG. 6 is an explanatory diagram illustrating an analysis example of an external stimulus. FIG. 6A is a front image of the vehicle when traveling on an alley in the city. It can be seen from the image of the area a1 that the pedestrian is walking on the left side of the vehicle. From the image of the area a2, it can be seen that the running road has neither a median strip nor a roadway center line. From the image of the area a3, it can be seen that there is an intersection road with a poor view on the right side of the vehicle.
FIG. 6B is a front image of the vehicle when traveling on a mountain road in the suburbs. From the images of the region b1 and the region b2, it can be seen that this road has no sidewalks on both sides. Further, it can be seen from the image of the area b3 that the road turns to the right in front and the view is relatively bad.
FIG. 6C is a front image of the vehicle traveling on the main road in the city. The state of the signal can be recognized from the image in the area c1. It can be seen from the image in the region c2 that the vehicle is traveling in the second lane from the right of the four lanes. From the image of the area c3, it can be seen that the lane during traveling is a lane dedicated to right turn. From the image of the area c4, it can be seen that a straight lane dedicated to the bus is provided on the right side of the traveling lane, and in the case of a driver who is not familiar with the regional specialties, it is determined that the situation is incomprehensible. I understand that there is a fear. From the image in the region c5, the distance between the vehicle ahead and the vehicle ahead is known.
Each external stimulus described above can be extracted by image processing. For example, for pedestrians (region a1) and forward vehicles (region c5), template images representing pedestrians and vehicles can be prepared and extracted by matching. For a sidewalk (areas b1, b2), a roadway center line (area a2), a traffic zone division line (area c2), for example, a white line or a yellow line may be extracted. Image processing according to the external stimulus to be extracted can be applied to other locations. Also, these external stimuli may be extracted by deep learning or other artificial intelligence techniques.
図６（ａ）〜図６（ｃ）に、外部刺激となり得るものを例示したが、これらに例示したもの以外を外部刺激として抽出してもよい。また、ここに例示したものについても、具体的な状況に応じて外部刺激から除外することも可能である。例えば、領域ａ１の歩行者について、車両からの距離が十分に遠方にあると判断される場合や、歩行者が車道から外れる方向に歩いていると判断される場合などには、外部刺激から除外するようにしてもよい。 Although what can become an external stimulus was illustrated in Drawing 6 (a)-Drawing 6 (c), you may extract other than those illustrated as an external stimulus. Moreover, what was illustrated here can also be excluded from an external stimulus according to a specific situation. For example, when it is determined that the pedestrian in the area a1 is sufficiently far away from the vehicle or when it is determined that the pedestrian is walking away from the roadway, it is excluded from the external stimulus. You may make it do.
図５に戻り外部刺激抽出処理について説明する。画像解析による抽出を終えると、サーバ２００は、音声解析・構文解析によう外部刺激抽出を行う（ステップＳ２３）。この処理の解析対象は、主として運転者による申告となる。図中に解析の一例を示した。この解析では、図示する解析キーワードを、解析参照データベース２２３（図１参照）に用意しておき、これらのキーワードを含む申告を抽出するのである。こうすることで、「信号待ち長いなぁ」、「あの歩行者、危ない」、「道が狭くて、こすりそう」などの申告を抽出することができる。構文解析によって申告内容の意味を解析し、キーワードが、真に外部刺激になっているか否かを判断するようにしてもよいが、運転者の申告の中に現れるキーワードは、何らかの形で心理状態に影響している可能性が高いと考えられるため、意味の解析を行わずに、抽出された申告およびそこに含まれるキーワードを外部刺激と認定してもよい。 Returning to FIG. 5, the external stimulus extraction process will be described. When extraction by image analysis is completed, the server 200 performs external stimulus extraction for voice analysis and syntax analysis (step S23). The analysis target of this processing is mainly the declaration by the driver. An example of analysis is shown in the figure. In this analysis, analysis keywords shown in the figure are prepared in the analysis reference database 223 (see FIG. 1), and a report including these keywords is extracted. By doing this, it is possible to extract declarations such as “Long waiting for traffic light”, “That pedestrian, dangerous”, “The road is narrow and rubbed”. The meaning of the declaration content may be analyzed by syntax analysis to determine whether or not the keyword is truly an external stimulus, but the keyword that appears in the driver's declaration is in some form a psychological state. Therefore, the extracted report and the keyword included therein may be recognized as an external stimulus without analyzing the meaning.
次にサーバ２００は、気象、時刻による外部刺激を抽出する（ステップＳ２４）。気象による外部刺激としては、晴天、雨天、降雪などの天候が挙げられる。時刻による外部刺激としては、日中、夕方、夜間など視界の明るさに関係する内容や、日差しの方向に関係する内容などが挙げられる。 Next, the server 200 extracts external stimuli depending on weather and time (step S24). Examples of external stimuli due to weather include weather such as sunny weather, rainy weather, and snowfall. Examples of the external stimulus by time include contents related to the brightness of the field of view such as daytime, evening, and nighttime, and contents related to the direction of sunlight.
以上で説明した各種の外部刺激の抽出（ステップＳ２０〜Ｓ２４）を実行する順序は、任意に変更可能であり、また一部を省略等しても差し支えない。サーバ２００は、以上で抽出したそれぞれの外部刺激を時刻ごとに整理して、外部刺激マップを作成する（ステップＳ２５）。図中に外部刺激マップの一例を示した。それぞれのマークの意味は、右：右折、左：左折、分：分離帯無し、歩：歩道あり、停：停止車両あり、割：割り込み、人：歩行者あり、変：車線変更、減：車線減少、横：横からの進入を意味する。こうして時刻と外部刺激とを対応づけることにより、後の相関の解析に活用することが可能となる。
図中では、視覚的に認識可能なマップの例を示したが、外部刺激マップは、時刻と外部刺激とを対応づけた形で記録するものであれば、その形式は問わない。例えば、抽出されたそれぞれの外部刺激に対して、時刻を関連づけたデータとして記録するだけでもよい。
The order of executing the various external stimulus extractions (steps S20 to S24) described above can be arbitrarily changed, and some of them can be omitted. The server 200 organizes the external stimuli extracted as described above for each time, and creates an external stimulus map (step S25). An example of the external stimulus map is shown in the figure. The meaning of each mark is: right: right turn, left: left turn, minute: no separation, walking: there is a sidewalk, stop: there is a stop vehicle, split: interrupt, people: there is a pedestrian, strange: lane change, reduction: lane Decrease, side: Means entry from the side. By associating the time with the external stimulus in this way, it can be used for later correlation analysis.
In the figure, an example of a visually recognizable map is shown. However, the external stimulus map may be in any format as long as it records time and an external stimulus in association with each other. For example, each extracted external stimulus may be recorded as data associated with time.
Ｄ３．心理状態取得処理：
図７は、心理状態取得処理のフローチャートである。全体処理（図４）のステップＳ１２に相当する処理である。
サーバ２００は、運転情報データベース２２１（図１参照）を参照し、心理状態にういての申告を読み込む（ステップＳ３０）。そして、解析参照データベース２２３（図１参照）を参照し、申告を不快、不安という心理的要素に割り当てる（ステップＳ３１）。
図の右側に分類の例を示した。解析参照データベース２２３には、予め図示するように、不快、不安のそれぞれに対して、それに該当する原因、理由を対応づけたデータベースが用意されている。本実施例では、さらに不快、不安の程度を表す「強度」も設定してあるが、これを省略しても差し支えない。サーバ２００は、運転者の申告が、これらの理由のいずれかに該当するときは、その申告を不快または不安に割り当てることになる。
また、申告が、直接、不快または不安という心理的要素と対応づけて記録されている場合には、ステップＳ３１の処理では、不快、不安のそれぞれに該当する申告を検索するだけで済ませることもできる。
D3. Psychological state acquisition processing:
FIG. 7 is a flowchart of the psychological state acquisition process. This is a process corresponding to step S12 of the overall process (FIG. 4).
The server 200 refers to the driving information database 221 (see FIG. 1), and reads a report about the psychological state (step S30). Then, referring to the analysis reference database 223 (see FIG. 1), the report is assigned to psychological elements such as unpleasantness and anxiety (step S31).
An example of classification is shown on the right side of the figure. In the analysis reference database 223, as shown in the drawing, a database in which the cause and the reason corresponding to each of discomfort and anxiety are associated is prepared. In this embodiment, “strength” representing the degree of discomfort and anxiety is also set, but this may be omitted. When the driver's declaration falls into any of these reasons, the server 200 assigns the declaration to discomfort or anxiety.
In addition, when the declaration is directly recorded in association with the psychological element of unpleasantness or anxiety, the processing in step S31 can be performed simply by searching for the reporting corresponding to the unpleasantness or anxiety. .
例えば、運転者の申告として、「割り込むなよ」という怒りの文言が記録されている場合、「割り込」みというキーワードで解析参照データベース２２３を検索し、不快／他車両の動きに対応づけられている「両サイドからの割り込み」、「強引な割り込み」、「併走車の割り込み」などを抽出する。そして、申告には、「強引」というキーワードまでは含まれていないため、「両サイドからの割り込み」または「併走車の割り込み」があったものと判断し、いずれにしても強度１の「不快／他車両の動き」があったと分類する。心理的要素への割り当ては、申告の意味内容の解析だけでなく、申告の音声に含まれる語調なども踏まえて判断するようにしてもよい。
また、本実施例では、サーバ２００がこれらの割り当てを行うものとしたが、解析者が判断するようにしてもよい。ただし、解析者が判断する場合でも、恣意的な評価を回避するため、解析参照データベース２２３のようなデータベースを参照することが好ましい。
For example, when the driver's declaration is an angry word “Do not interrupt”, the analysis reference database 223 is searched for the keyword “Interrupt” and is associated with the movement of an uncomfortable / other vehicle. "Interrupts from both sides", "Forced interrupts", "Parallel vehicle interrupts" are extracted. Since the report does not include the keyword “forcibly”, it is determined that there is “interrupt from both sides” or “interrupt of a side-by-side vehicle”. / Other vehicle movement "is classified. The assignment to the psychological element may be determined based on not only the analysis of the meaning content of the report but also the tone included in the sound of the report.
In this embodiment, the server 200 performs the assignment. However, the analyst may make the determination. However, even when the analyst makes a judgment, it is preferable to refer to a database such as the analysis reference database 223 in order to avoid arbitrary evaluation.
サーバ２００は、得られた心理状態を時刻ごとに整理して、心理状態マップを作成する（ステップＳ３２）。図中に心理状態マップの一例を示した。マークが付された時刻で、不快または不安が生じたことを表している。こうして時刻と外部刺激とを対応づけることにより、後の相関の解析に活用することが可能となる。図中では、視覚的に認識可能なマップの例を示したが、心理状態マップは、時刻と外部刺激とを対応づけた形で記録するものであれば、その形式は問わない。 The server 200 organizes the obtained psychological state for each time, and creates a psychological state map (step S32). An example of the psychological state map is shown in the figure. It indicates that discomfort or anxiety has occurred at the time when the mark is attached. By associating the time with the external stimulus in this way, it can be used for later correlation analysis. In the figure, an example of a visually recognizable map is shown, but the psychological state map may be in any format as long as it records time and external stimuli in association with each other.
Ｄ４．心理状態の解析結果：
図８は、心理状態の解析結果を例示する説明図である。全体処理（図４）のステップＳ１３の解析によって得られる結果を例示したものである。図中の左側には、外部刺激を列挙した。この中で、車両操作量１は、加減速に関する操作を表しており、車両操作量２は、ハンドル操作など操舵に関する操作を表している。外部刺激と不快、不安との間の矢印は、両者の相関を表している。解析の結果、それぞれの外部刺激と不快、不安との関係性の強さに応じた数値が得られることになるのである。
一方、図の右側には、生体反応を列挙した。この中に示されている主観的評価という項目は、解析の際に便宜上設けるダミーの要素に過ぎない。先に図２で示した通り、ＲＲＩ、呼吸および精神性発汗が比較的安定した傾向を示す。脳血流も 生体反応に加えて解析してみたところ、一応、不安との間の関係性は認められてはいる。
D4. Results of psychological analysis:
FIG. 8 is an explanatory diagram illustrating the analysis result of the psychological state. The result obtained by the analysis of step S13 of the whole process (FIG. 4) is illustrated. External stimuli are listed on the left side of the figure. Among these, the vehicle operation amount 1 represents an operation related to acceleration / deceleration, and the vehicle operation amount 2 represents an operation related to steering such as a steering wheel operation. The arrows between external stimuli, discomfort, and anxiety represent the correlation between the two. As a result of the analysis, numerical values corresponding to the strength of the relationship between each external stimulus and discomfort and anxiety are obtained.
On the other hand, biological reactions are listed on the right side of the figure. The item of subjective evaluation shown here is merely a dummy element provided for convenience in analysis. As shown previously in FIG. 2, RRI, breathing and mental sweating tend to be relatively stable. Analysis of cerebral blood flow in addition to vital reactions shows that there is a relationship between anxiety and suspicion.
図９は、生体反応と主観的申告との実験結果を示す説明図である。所定の経路を、生体反応を計測しながら走行するとともに、運転ストレスを感じた区間（ストレス区間ということもある）を申告した結果を分析したものである。
図９（ａ）には、解析結果を数値で表した。相関係数とは、ストレス区間を１、その他の区間を０として、左欄の生体反応を示す各指標との相関の強さを表す数値である。９５％タイル値の欄には、生体反応の各指標が、運転ストレス下で生理的に期待される反応傾向への９５％タイル値とストレス区間との適合率を表している。
FIG. 9 is an explanatory diagram showing experimental results of biological reaction and subjective reporting. This is an analysis of the result of reporting a section (sometimes referred to as a stress section) in which driving stress is felt while driving along a predetermined route while measuring a biological reaction.
In FIG. 9A, the analysis result is represented by a numerical value. The correlation coefficient is a numerical value representing the strength of correlation with each index indicating a biological reaction in the left column, with the stress interval being 1 and the other intervals being 0. In the column of 95% tile value, each index of the biological reaction represents a matching rate between the 95% tile value and the stress interval to the physiologically expected reaction tendency under driving stress.
図９（ｂ）には、指標Ｏｘｙ−Ｈｂを例にとって、適合率を図示した結果を示した。走行経路は、黒の実践で示してある。幅広のグレーの部分は、運転ストレス下で生理的に期待される反応傾向への９５％タイル値に達した区間を表している。言い換えれば、もし生体反応が、運転ストレスを精度良く表すものと仮定すれば、グレーで表した区間で、運転者はストレスを感じていると判断することができることになる。一方、幅広の黒の部分は、運転者が運転ストレスを感じたものとして自己申告したストレス区間を表している。図示する通り、両者は重なる部分、ずれている部分が数多くあることが解る。このことは、指標Ｏｘｙ−Ｈｂ単独では、運転ストレスを感じているか否かを精度良く判別することはできないことを意味している。 FIG. 9B shows the result of illustrating the precision, taking the index Oxy-Hb as an example. The travel route is shown in black practice. The wide gray part represents the section that reached the 95% tile value to the physiologically expected response tendency under driving stress. In other words, if it is assumed that the biological reaction accurately represents driving stress, the driver can determine that the driver feels stress in the gray area. On the other hand, the wide black portion represents a stress section in which the driver self-reported as having felt driving stress. As shown in the figure, it can be seen that there are a number of overlapping portions and shifting portions. This means that the indicator Oxy-Hb alone cannot accurately determine whether or not driving stress is felt.
また、図９（ｃ）には、ＲＲＩを例にとって、５％タイル値、即ち運転ストレスを感じていないと判断される区間を示した。グレーの部分が、５％タイル値に相当する区間であり、生体反応が運転ストレスを精度良く表すものと仮定すれば、この区間では、運転ストレスを感じていないと判断される区間である。一方、幅広の黒の部分はストレス区間である。これらを見ると、ストレス区間にも、少なからず５％タイル値に相当する区間が重なっていることが解る。 FIG. 9C shows a 5% tile value, that is, a section in which it is determined that no driving stress is felt, taking RRI as an example. The gray portion is a section corresponding to a 5% tile value, and if it is assumed that the biological reaction accurately represents driving stress, this section is a section where it is determined that driving stress is not felt. On the other hand, a wide black portion is a stress section. When these are seen, it turns out that the section corresponding to the tile value of 5% overlaps at least in the stress section.
以上より、生体反応を表す指標単体では、運転ストレスがかかっているであろう区間（図９（ｂ））を特定することも、運転ストレスがかかっていないであろう区間（図９（ｃ））を特定することも困難であると言える。従って、運転ストレスを評価するために、複数の生体反応を用いる本実施例の方法は有用であると言える。
From the above, it is possible to specify the section where the driving stress is applied (FIG. 9B) in the index alone representing the biological reaction, or the section where the driving stress is not applied (FIG. 9C). ) Is also difficult to identify. Therefore, it can be said that the method of this embodiment using a plurality of biological reactions is useful for evaluating driving stress.
本実施例において行った限定的な解析の結果ではあるが、不快はＲＲＩと相関が強い一方、不安はＲＲＩの他、脳血流や呼吸、発汗などの複数の生体反応で測定できる可能性があることが示されている。 As a result of the limited analysis performed in this example, discomfort is strongly correlated with RRI, while anxiety may be measured by multiple biological reactions such as cerebral blood flow, breathing, and sweating in addition to RRI. It is shown that there is.
以上で説明した実施例の心理状態解析システムによれば、心理的要素を介在させることによって、生体情報や外部刺激などと運転ストレスとの関係を科学的に把握することが可能となる。即ち、運転ストレスの現れとも言うべき生体反応は運転中の心理的要素に起因して生じているはずであるし、こうした心理的要素は外部刺激と因果関係を有するはずであるから、それぞれ心理的要素との相関を精度良く解析することが可能となるのである。一方、一部の外部刺激と生体反応の間にも、相関は認められ得るが、両者の相関を直接に解析したとしても、心理的要素を介在させた場合ほどの相関は推測しづらいため、十分に信頼性の高い相関を得ることは困難である。このように、本実施例では、不快、不安という心理的要素を介在させることによって、従来、漠然と認識されていた運転ストレスを科学的に精度良く把握することが可能となるのである。 According to the psychological state analysis system of the embodiment described above, it is possible to scientifically understand the relationship between biological information, external stimuli, and driving stress by interposing psychological elements. In other words, the biological reaction that should be called the appearance of driving stress should have been caused by psychological factors during driving, and these psychological factors should have a causal relationship with external stimuli. This makes it possible to analyze the correlation with elements with high accuracy. On the other hand, there may be a correlation between some external stimuli and biological responses, but even if the correlation between the two is analyzed directly, it is difficult to guess the correlation as if psychological factors were intervened, It is difficult to obtain a sufficiently reliable correlation. As described above, in this embodiment, by interposing psychological elements such as unpleasantness and anxiety, it is possible to scientifically accurately understand driving stress that has been vaguely recognized in the past.
本発明は、実施例で述べた種々の特徴を必ずしも全て備えている必要はなく、適宜、その一部を省略したり組み合わせたりして構成することも可能である。また、本発明については、実施例に限らず、種々の変形例を構成することも可能である。
例えば、データ解析に用いる心理的要素は、不快、不安に限定されるものではない。また、データ解析に用いる手法もＭＩＭＩＣモデルに限定されるものではない。
The present invention does not necessarily include all the various features described in the embodiments, and may be configured by omitting or combining some of them as appropriate. In addition, the present invention is not limited to the embodiments, and various modifications can be configured.
For example, psychological factors used for data analysis are not limited to discomfort and anxiety. Further, the method used for data analysis is not limited to the MIMIC model.
本発明は、車両の運転時の心理状態の解析に利用することができる。 The present invention can be used for analysis of a psychological state during driving of a vehicle.
１００…車両
１１０…音声記録部
１１１…マイク
１２０…画像記録部
１２１…カメラ
１３０…送受信部
１４０…生体反応記録部
１４１…脳血流センサ
１４２…心拍センサ
１４３…呼吸センサ
１５０…位置情報記録部
１６０…運転履歴記録部
２００…サーバ
２１０…送受信部
２２１…運転情報データベース
２２２…地図データベース
２２３…解析参照データベース
２３０…外部刺激抽出部
２４０…心理状態取得部
２５０…解析結果記憶部
２６０…データ解析部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 ... Vehicle 110 ... Audio | voice recording part 111 ... Microphone 120 ... Image recording part 121 ... Camera 130 ... Transmission / reception part 140 ... Biological reaction recording part 141 ... Cerebral blood flow sensor 142 ... Heart rate sensor 143 ... Respiration sensor 150 ... Position information recording part 160 Driving history recording unit 200 Server 210 Transmission / reception unit 221 Driving information database 222 Map database 223 Analysis reference database 230 External stimulus extraction unit 240 Psychological state acquisition unit 250 Analysis result storage unit 260 Data analysis unit
Claims (7)
（ａ） 前記車両の運転者の前記運転中の生体反応を記録する生体反応記録工程と、
（ｂ） 前記運転中における心理状態についての該運転者の申告を、前記心理状態を表す所定の心理的要素に基づいて分類することにより、前記心理状態を取得する心理状態取得工程と、
（ｃ） 前記申告または前記運転中の周囲の状況に基づいて、前記申告に対応して前記運転中に前記運転者に与えられた外部刺激を特定する外部刺激抽出工程と、
（ｄ） 前記心理的要素に従って、前記生体反応と心理的要素との相関、および前記外部刺激と心理的要素との相関の一方または双方を解析するデータ解析工程と、
を備える心理状態解析方法。 A psychological state analysis method for analyzing a psychological state during driving of a vehicle,
(A) a biological reaction recording step of recording a biological reaction of the vehicle driver during the driving;
(B) A psychological state acquisition step of acquiring the psychological state by classifying the driver's report about the psychological state during the driving based on a predetermined psychological element representing the psychological state;
(C) an external stimulus extraction step for identifying an external stimulus given to the driver during the driving in response to the declaration based on the report or the surrounding situation during the driving;
(D) a data analysis step of analyzing one or both of the correlation between the biological reaction and the psychological element and the correlation between the external stimulus and the psychological element according to the psychological element;
A psychological state analysis method comprising:
前記工程（ｄ）は、前記生体反応と心理的要素との相関、および前記外部刺激と心理的要素との相関に基づいて、前記外部刺激と生体反応との相関を解析する心理状態解析方法。 The psychological state analysis method according to claim 1,
The psychological state analysis method in which the step (d) analyzes the correlation between the external stimulus and the biological reaction based on the correlation between the biological reaction and the psychological element and the correlation between the external stimulus and the psychological element.
前記心理状態は、該運転者の意図が阻害されていることを表す心理的要素、および該運転者が危険に備える意識を表す心理的要素の少なくとも一方に基づいて表される心理状態解析方法。 The psychological state analysis method according to claim 1 or 2,
The psychological state analysis method, wherein the psychological state is expressed based on at least one of a psychological element indicating that the driver's intention is hindered and a psychological element indicating consciousness that the driver prepares for danger.
前記生体反応は、心拍数、呼吸および発汗に関連する情報の少なくとも一部である心理状態解析方法。 The psychological state analysis method according to any one of claims 1 to 3,
The psychological state analysis method, wherein the biological reaction is at least a part of information related to heart rate, respiration, and sweating.
前記工程（ｄ）は、前記生体反応および心理状態が取得されたときの車両の運転挙動の相違を考慮することなく前記解析を行う心理状態解析方法。 The psychological state analysis method according to any one of claims 1 to 4,
The psychological state analysis method in which the step (d) performs the analysis without considering the difference in driving behavior of the vehicle when the biological reaction and the psychological state are acquired.
前記工程（ｂ）は、前記運転者の申告を、該運転者の自由な表現により取得する工程である心理状態解析方法。 The psychological state analysis method according to any one of claims 1 to 5,
The psychological state analysis method, wherein the step (b) is a step of obtaining the driver's declaration by free expression of the driver.
前記車両の運転者の前記運転中の生体反応を記録する生体反応記録部と、
前記運転中における心理状態についての該運転者の申告を、前記心理状態を表す所定の心理的要素に基づいて分類することにより、前記心理状態を取得する心理状態取得部と、
前記申告または前記運転中の周囲の状況に基づいて、前記申告に対応して前記運転中に前記運転者に与えられた外部刺激を特定する外部刺激抽出部と、
前記心理的要素に従って、前記生体反応と心理的要素との相関、および前記外部刺激と心理的要素との相関の一方または双方を解析するデータ解析部と、
を備える心理状態解析システム。
A psychological state analysis system for analyzing a psychological state during driving of a vehicle,
A biological reaction recording unit for recording a biological reaction of the vehicle driver during the driving;
A psychological state acquisition unit that acquires the psychological state by classifying the driver's report about the psychological state during the driving based on a predetermined psychological element representing the psychological state;
An external stimulus extraction unit that identifies an external stimulus given to the driver during the driving in response to the declaration based on the report or the surrounding situation during the driving;
According to the psychological element, a data analysis unit that analyzes one or both of the correlation between the biological reaction and the psychological element and the correlation between the external stimulus and the psychological element;
Psychological state analysis system.
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| JP (1) | JP2017225647A (en) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20200026545A (en) * | 2018-09-03 | 2020-03-11 | 현대자동차주식회사 | Vehicle and vehicle system |
| JP2020524632A (en) * | 2017-06-16 | 2020-08-20 | ユーエーティーシー， エルエルシー | System and method for obtaining occupant feedback in response to an autonomous vehicle driving event |
| JP2020144238A (en) * | 2019-03-06 | 2020-09-10 | 本田技研工業株式会社 | Driving skill analysis device |
| JP2020144239A (en) * | 2019-03-06 | 2020-09-10 | 本田技研工業株式会社 | Driving skill analysis device |
| JP6865896B1 (en) * | 2020-01-22 | 2021-04-28 | 三菱電機株式会社 | Anxiety factor identification device, program and anxiety factor identification method |
| JP2021079722A (en) * | 2019-11-14 | 2021-05-27 | 独立行政法人自動車技術総合機構 | Data acquisition device and data acquisition method |
| JP2021079721A (en) * | 2019-11-14 | 2021-05-27 | 独立行政法人自動車技術総合機構 | Lane change evaluation device and lane change evaluation method |
| WO2022144978A1 (en) * | 2020-12-28 | 2022-07-07 | 日本電気株式会社 | Information processing device, control method, and storage medium |
-
2016
- 2016-06-23 JP JP2016124111A patent/JP2017225647A/en active Pending
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020524632A (en) * | 2017-06-16 | 2020-08-20 | ユーエーティーシー， エルエルシー | System and method for obtaining occupant feedback in response to an autonomous vehicle driving event |
| KR20200026545A (en) * | 2018-09-03 | 2020-03-11 | 현대자동차주식회사 | Vehicle and vehicle system |
| KR102485441B1 (en) * | 2018-09-03 | 2023-01-06 | 현대자동차주식회사 | Vehicle and vehicle system |
| JP2020144238A (en) * | 2019-03-06 | 2020-09-10 | 本田技研工業株式会社 | Driving skill analysis device |
| JP2020144239A (en) * | 2019-03-06 | 2020-09-10 | 本田技研工業株式会社 | Driving skill analysis device |
| JP7266429B2 (en) | 2019-03-06 | 2023-04-28 | 本田技研工業株式会社 | driving skill analyzer |
| JP7266428B2 (en) | 2019-03-06 | 2023-04-28 | 本田技研工業株式会社 | driving skill analyzer |
| JP2021079722A (en) * | 2019-11-14 | 2021-05-27 | 独立行政法人自動車技術総合機構 | Data acquisition device and data acquisition method |
| JP2021079721A (en) * | 2019-11-14 | 2021-05-27 | 独立行政法人自動車技術総合機構 | Lane change evaluation device and lane change evaluation method |
| JP6865896B1 (en) * | 2020-01-22 | 2021-04-28 | 三菱電機株式会社 | Anxiety factor identification device, program and anxiety factor identification method |
| WO2021149200A1 (en) * | 2020-01-22 | 2021-07-29 | 三菱電機株式会社 | Anxiety factor identification device, program, and anxiety factor identification method |
| WO2022144978A1 (en) * | 2020-12-28 | 2022-07-07 | 日本電気株式会社 | Information processing device, control method, and storage medium |
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