JP2018064759A - 覚醒状態判定装置、覚醒状態判定方法及びプログラム - Google Patents

覚醒状態判定装置、覚醒状態判定方法及びプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】人の覚醒状態の判定精度を向上させる。
【解決手段】覚醒状態判定装置10は、人の呼吸に応じて変動する計測値を計測する呼吸センサから、計測値を取得する取得部100と、計測値に基づく波形データのうち、人の覚醒状態を判定する対象とする対象区間を設定する設定部110と、対象区間について、単位時間ごとの計測値の変化速度の平均値である平均呼吸速度を算出する算出部120と、対象区間の前半の第1区間と後半の第2区間のそれぞれについて計数された平均呼吸速度の低下回数の組み合わせに基づいて、人の覚醒状態を判定するための複数の異なる判定条件のうちいずれか一つを選択する選択部140と、第1区間における平均呼吸速度のばらつきを評価した第1評価値と、第2区間における平均呼吸速度のばらつきを評価した第2評価値と、選択された判定条件と、に基づいて人の覚醒状態を判定する判定部150と、を備える。
【選択図】図2

Description

本発明は、人の覚醒状態を判定する覚醒状態判定装置、覚醒状態判定方法及びプログラムに関する。
車両運転時の急な体調悪化や居眠りによる事故の発生を防ぐために、運転者の体調変化を検出する技術が必要とされている。
例えば、特許文献1には、圧力センサを用いて人から加わる荷重に基づき圧力信号を検出し、検出した圧力信号を人の呼吸データに係るRI及びRrMSSDを算出して、これらの値の変動に基づいて人の覚醒状態の判定を行う技術が開示されている。具体的には、特許文献1には、RIの上昇及びRrMSSDの所定量の上昇が同時に生じたときに眠気が生じている(低覚醒状態にある)と判定することについて開示されている。
特開2015−80521号公報
しかしながら、呼吸を一時的に止めるような注意集中状態にあるときや会話時においては、RI及びRrMSSDが同時に上昇してしまうことがあり、実際に眠気が生じていないときでも眠気が生じていると誤判定がされることがあった。
また、RI及びRrMSSDの値の変動と眠気の生じる状態との関係性は、個人の特性によって異なるため、画一的な基準では、正確な覚醒状態の判定を行うことは困難であった。このため、人の覚醒状態をより精度良く判定する技術が望まれている。
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、人の覚醒状態の判定精度を向上させた覚醒状態判定装置、覚醒状態判定方法及びプログラムを提供することにある。
上記の課題は、本発明に係る覚醒状態判定装置によれば、人の呼吸に応じて変動する計測値を計測する呼吸センサから、前記計測値を取得する取得部と、前記計測値に基づく波形データのうち、前記人の覚醒状態を判定する対象とする対象区間を設定する設定部と、前記対象区間について、単位時間ごとの前記計測値の変化速度の平均値である平均呼吸速度を算出する算出部と、前記対象区間の前半の第1区間と後半の第2区間のそれぞれについて、前記平均呼吸速度の低下回数を計数する計数部と、前記第1区間と前記第2区間のそれぞれについて計数された低下回数の組み合わせに基づいて、前記人の覚醒状態を判定するための複数の異なる判定条件のうちいずれか一つを選択する選択部と、前記第1区間における前記平均呼吸速度のばらつきを評価した第1評価値と、前記第2区間における前記平均呼吸速度のばらつきを評価した第2評価値と、前記選択部により選択された判定条件と、に基づいて前記人の覚醒状態を判定する判定部と、を備え、前記判定条件は、前記人が低覚醒状態である場合の前記第1評価値と前記第2評価値の大小関係を示す条件であることにより解決される。
また、上記の課題は、本発明に係る覚醒状態判定方法によれば、覚醒状態判定装置が、人の呼吸に応じて変動する計測値を計測する呼吸センサから、前記計測値を取得する取得ステップと、前記計測値に基づく波形データのうち、前記人の覚醒状態を判定する対象とする対象区間を設定する設定ステップと、前記対象区間について、単位時間ごとの前記計測値の変化速度の平均値である平均呼吸速度を算出する算出ステップと、前記対象区間の前半の第1区間と後半の第2区間のそれぞれについて、前記平均呼吸速度の低下回数を計数する計数ステップと、前記第1区間と前記第2区間のそれぞれについて計数された低下回数の組み合わせに基づいて、前記人の覚醒状態を判定するための複数の異なる判定条件のうちいずれか一つを選択する選択ステップと、前記第1区間における前記平均呼吸速度のばらつきを評価した第1評価値と、前記第2区間における前記平均呼吸速度のばらつきを評価した第2評価値と、前記選択ステップにより選択された判定条件と、に基づいて前記人の覚醒状態を判定する判定ステップと、を実行し、前記判定条件は、前記人が低覚醒状態である場合の前記第1評価値と前記第2評価値の大小関係を示す条件であることにより解決される。
また、上記の課題は、本発明に係るプログラムによれば、コンピュータに、人の呼吸に応じて変動する計測値を計測する呼吸センサから、前記計測値を取得する取得ステップと、前記計測値に基づく波形データのうち、前記人の覚醒状態を判定する対象とする対象区間を設定する設定ステップと、前記対象区間について、単位時間ごとの前記計測値の変化速度の平均値である平均呼吸速度を算出する算出ステップと、前記対象区間の前半の第1区間と後半の第2区間のそれぞれについて、前記平均呼吸速度の低下回数を計数する計数ステップと、前記第1区間と前記第2区間のそれぞれについて計数された低下回数の組み合わせに基づいて、前記人の覚醒状態を判定するための複数の異なる判定条件のうちいずれか一つを選択する選択ステップと、前記第1区間における前記平均呼吸速度のばらつきを評価した第1評価値と、前記第2区間における前記平均呼吸速度のばらつきを評価した第2評価値と、前記選択ステップにより選択された判定条件と、に基づいて前記人の覚醒状態を判定する判定ステップと、を実行させるためのプログラムであって、前記判定条件は、前記人が低覚醒状態である場合の前記第1評価値と前記第2評価値の大小関係を示す条件であることにより解決される。
上記の覚醒状態判定装置、覚醒状態判定方法及びプログラムによれば、人の呼吸データについて判定の対象とする区間内における呼吸速度の増減パターンと、呼吸速度のばらつきに基づいて人の覚醒状態を判定することができる。これにより、人の覚醒状態の判定精度を向上させることができる。
また、上記の覚醒状態判定装置において、前記算出部は、前記計測値のピークの間隔であるRIと、所定の時間間隔における前記RIのばらつきを示すRrMSSDをそれぞれ算出し、前記設定部は、前記波形データにおいて前記RIと前記RrMSSDが同時に上昇した時点から予め定められた時間遡った時間範囲を前記対象区間に設定することとしてよい。
こうすることで、人の覚醒状態が変化した可能性が高い区間を判定の対象に設定することができる。これにより、覚醒状態の判定効率、判定精度を向上できる。
また、上記の覚醒状態判定装置において、前記第1評価値は、前記第1区間において連続する前記平均呼吸速度の差分の標準偏差であり、前記第2評価値は、前記第2区間において連続する前記平均呼吸速度の差分の標準偏差であることとしてよい。
こうすることで、人の呼吸データについて設定した対象区間における呼吸速度のばらつきを精度良く評価できる。これにより、人の覚醒状態の判定精度を向上させることができる。
本発明によれば、人の覚醒状態の判定精度を向上させることができる。
本発明の一側面によれば、覚醒状態の判定効率、判定精度を向上できる。
本発明の一側面によれば、人の呼吸データについて設定した対象区間における呼吸速度のばらつきを精度良く評価できる。
本実施形態に係る覚醒状態判定装置を備える車両用シートの全体構成を示す図である。 覚醒状態判定装置に備えられる機能を示す図である。 圧力信号(呼吸データ)の経時的変化を示す図である。 RIと、RIの30秒ごとの平均値であるRImの経時的変化を示す図である。 RrMSSDの経時的変化を示す図である。 RSP_Vの経時的変化を示す図である。 RSP_Vの経時的変化をパターンに分類するためのカウント方法を示す図である。 RSP_Vのパターンに応じたグループを説明するテーブルである。 覚醒状態判定処理のフロー図である。
以下、図1乃至図9を参照しながら、本発明の実施の形態(以下、本実施形態)に係る覚醒状態判定装置10を備える車両用シートSについて説明する。
なお、以下に説明する実施形態は、本発明の理解を容易にするための一例に過ぎず、本発明を限定するものではない。すなわち、以下に説明する部材の形状、寸法、配置等については、本発明の趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得るとともに、本発明にはその等価物が含まれることは勿論である。
なお、以下において、前後、左右、上下の各方向は、車両用シートSの着座者から見た各方向と一致することとする。
まず、本実施形態に係る覚醒状態判定装置10を備える車両用シートSについて、図1を参照して説明する。ここで、図1は、本発明の実施形態に係る覚醒状態判定装置10を備える車両用シートSの全体構成を示す図である。
本実施形態に係る覚醒状態判定装置10は、車両用シートSの着座者である人の覚醒状態の判定を、呼吸センサ20によって得られる呼吸データ(呼吸信号)に基づいて行う装置である。
図1に示されるように、覚醒状態判定装置10は、制御部11、記憶部12及び入出力部13を備える。
制御部11は、例えば中央処理装置(Central Processing Unit)を含み構成され、記憶部12に記憶されるプログラムやデータに基づいて各種の演算処理を実行するとともに、覚醒状態判定装置10の各部を制御する。
記憶部12は、例えばメモリ、磁気ディスク装置を含み構成され、各種のプログラムやデータを記憶するほか、制御部11のワークメモリとしても機能する。なお、記憶部12には、フラッシュメモリ、光学ディスク等の情報記憶媒体を含むこととしてよい。
入出力部13は、呼吸センサ20、振動モータM等の各種デバイスと通信する。
なお、覚醒状態判定装置10は、車両用シートSの内部又は外部に配置され、呼吸センサ20及び振動モータMと入出力部13を介して接続し、呼吸センサ20からの呼吸データを受信するとともに、振動モータMの駆動を制御可能となっている。
図1に示すように、車両用シートSは、着座部となるシートクッション1と、背もたれ部となるシートバック2を備える。そして、シートクッション1の内部には、2つの呼吸センサ20が設けられている。
なお、呼吸センサ20は、上下に電極を有し円形の検出面を有してシートクッション1に設けられており、着座者の呼吸に応じて変化する電気抵抗を検出する抵抗感圧式のセンサ(圧力センサ)である。
ここで、呼吸センサ20の上面の電極に加えられる圧力によって、上面の電極が下方に変形することで接触抵抗が大きくなると電極間の電気抵抗値が小さくなる。この電気抵抗値に係る電気信号が呼吸センサ20から入出力部13を介して覚醒状態判定装置10に入力される。覚醒状態判定装置10は、電気抵抗値に係る電気信号に基づいて圧力を演算し、演算した圧力に基づいて呼吸データを得る。
また、図1に示すように、車両用シートSのシートバック2の内部には、振動モータMが設けられている。振動モータMは、入出力部13を介して覚醒状態判定装置10とデータ通信可能に接続される。例えば、振動モータMは、制御部11の指示に応じて入出力部13を介して入力される駆動信号に基づいて、所定の動作(振動の開始、継続、停止等)を実行する。
次に、図2に基づいて、覚醒状態判定装置10に備えられる機能について説明する。図2に示されるように、覚醒状態判定装置10は、機能として、取得部100、設定部110、算出部120、計数部130、選択部140及び判定部150を備える。
なお、覚醒状態判定装置10に備えられる上記の各部の機能は、覚醒状態判定装置10の制御部11が、記憶部12に記憶されるプログラムに基づいて覚醒状態判定装置10のハードウェアを動作させることにより実現されるものである。なお、覚醒状態判定装置10は、上記のプログラムを、情報記憶媒体から読み込むこととしてもよいし、入出力部13又は通信部により、他のデバイスから取得することとしてもよい。以下、各部の機能の詳細について説明する。
取得部100は、主に、覚醒状態判定装置10の制御部11、記憶部12及び入出力部13により実現される。
取得部100は、呼吸センサ20により計測された、人の呼吸に応じて変動する計測値を取得する。具体的には、取得部100は、入出力部13を介して接続される呼吸センサ20から、呼吸センサ20により計測された電気抵抗値を取得する。そして、取得部100は、電気抵抗値に係る電気信号に基づいて圧力を演算し、演算した圧力に基づいて呼吸データ(波形データ)を得る。
設定部110は、主に、覚醒状態判定装置10の制御部11及び記憶部12により実現される。
設定部110は、取得部100により取得された計測値に基づく波形データのうち、人の覚醒状態を判定する対象とする対象区間を設定する。
具体的には、設定部110は、後述する算出部120により波形データについて算出される人の呼吸間隔を示すRI(Respiration Interval)と、所定期間におけるRIのばらつきを示すRrMSSD(Respiration root Mean Square Successive Difference)の値が同時に上昇した時点(基準点)から予め定められた時間遡った時間範囲を上記の対象区間に設定する。
なお、本実施形態では、設定部110は、上記の基準点から60秒前までの期間を上記の対象区間に設定することとする。
算出部120は、主に、覚醒状態判定装置10の制御部11及び記憶部12により実現される。以下、取得部100により取得された計測値に基づいて算出部120により算出される値について具体的に説明する。
算出部120は、取得部100により取得される計測値に基づく波形データのピークの間隔であるRIを算出する。
図3には、取得部100により取得される計測値(圧力値)の経時変化を示す波形データを示した。ここで、図3に示されるように、波形データのピークの間隔がRIとなる。
本実施形態では、図4に示されるように、波形データについて30秒を一区間として各区間についてRIの平均値RImを算出する。
なお上述したように、設定部110は、波形データについて算出された1区間のRIm(t)と、次の区間のRIm(t+1)とを比較して、RIm(t+1)が直前のRIm(t)よりも大きな値であるかを判定する。
算出部120は、所定の時間間隔におけるRIのばらつきを示すRrMSSDを算出する。詳細には、算出部120が、30秒を1区間として、区間ごとにRrMSSDを算出する。ここで、RrMSSDとは、t番目のRIをRI(t)とし、t番目からn番後のRIをRI(t+n)と定義したときに、次の数式(1)で算出される値であって、RIのばらつきを示すものである。
Figure 2018064759
RrMSSDは、眠気を覚まそうとする際の交感神経の活性化に伴って覚醒低下状態の初期段階に大きくなる。そこで、このRrMSSDを覚醒判定の指標の一つとすることで、より正確な覚醒判定を実現するものである。
ここで、図5には、波形データの各区間(t及びt+1)について算出されるRrMSSDの一例を示した。
なお、上述したように、設定部110は、波形データについて算出された1区間のRrMSSD(t)と、次の区間のRrMSSD(t+1)とを比較して、RrMSSD(t+1)が直前のRrMSSD(t)よりも大きな値であるかを判定する。
そして、設定部110は、RIm(t+1)が直前のRIm(t)よりも大きな値であり、且つRrMSSD(t+1)が直前のRrMSSD(t)よりも大きな値である場合に、区間t〜t+1を対象区間に設定する。
また、算出部120は、設定部110により設定される対象区間について、単位時間ごとの計測値の変化速度の平均値である平均呼吸速度を算出する。
具体的には、算出部120は、対象区間の波形データの時間微分の絶対値を上記の変化速度として算出する。そして、算出部120は、対象区間の10秒ごとの変化速度の平均値を上記の平均呼吸速度(RSP_V10)として算出する。
ここで、図6には、波形データの各区間(t及びt+1)について算出される平均呼吸速度の一例を示した。本実施形態においては、一区間が30秒であるため、各区間を3つに分割したサブ区間(10秒)のそれぞれについて平均呼吸速度(RSP_V10)が算出される。
なお、図6においては、RIとRrMSSDが同時に上昇した基準点Pを基準として、60秒遡った期間(すなわち区間t及びt+1)が対象区間となる。そして、区間tが対象区間の前半の第1区間、区間t+1が対象区間の後半の第2区間に相当する。
また、算出部120は、第1区間における平均呼吸速度のばらつきを評価した第1評価値と、第2区間における平均呼吸速度のばらつきを評価した第2評価値をそれぞれ算出する。
具体的には、算出部120は、第1区間を3つに分割したサブ区間のそれぞれについて、直後のサブ区間との平均呼吸速度の差分を算出し、算出された3つの差分の標準偏差を上記の第1評価値(P30)として算出する。
図7に示す例では、第1区間を3つに分割したサブ区間のそれぞれについて、直後のサブ区間の平均呼吸速度との差(d11、d12、d13)を算出し、d11、d12、d13に基づき算出される標準偏差を第1評価値として得る。
同様に、算出部120は、第2区間を3つに分割したサブ区間のそれぞれについて、直後のサブ区間との平均呼吸速度の差分を算出し、算出された3つの差分の標準偏差を上記の第2評価値(L30)として算出する。
図7に示す例では、第2区間を3つに分割したサブ区間のそれぞれについて、直後のサブ区間の平均呼吸速度との差(d21、d22、d23)を算出し、d21、d22、d23に基づき算出される標準偏差を第2評価値として得る。
計数部130は、主に、覚醒状態判定装置10の制御部11及び記憶部12により実現される。
計数部130は、設定部110により設定される対象区間の前半の第1区間と後半の第2区間のそれぞれについて、算出部120により算出される平均呼吸速度の低下回数を計数する。
具体的には、図7に示されるように、計数部130は、対象区間の前半の第1区間(区間t)を3つに分割したサブ区間のそれぞれについて、直前のサブ区間の平均呼吸速度(RSP_V10)から値が低下している場合には1を、低下していない場合には0を設定する。そして、計数部130は、第1区間を構成するサブ区間について設定された値の合計を算出し、その値を第1区間の平均呼吸速度の低下回数として得る。
同様に、計数部130は、対象区間の後半の第2区間(区間t+1)を3つに分割したサブ区間のそれぞれについて、直前のサブ区間の平均呼吸速度(RSP_V10)から値が低下している場合には1を、低下していない場合には0を設定する。そして、計数部130は、第2区間を構成するサブ区間について設定された値の合計を算出し、その値を第2区間の平均呼吸速度の低下回数として得る。
なお、図7に示す例においては、第1区間の平均呼吸速度の低下回数は1、第2区間の平均呼吸速度の低下回数は0となる。
選択部140は、主に、覚醒状態判定装置10の制御部11及び記憶部12により実現される。
選択部140は、対象区間の前半の第1区間と後半の第2区間のそれぞれについて計数部130により計数された低下回数の組み合わせに基づいて、人の覚醒状態を判定するための複数の異なる判定条件のうちいずれか一つを選択する。以下、判定条件の選択処理の具体例について説明する。
図8に示されるように、覚醒状態判定装置10の記憶部12には、第1区間の平均呼吸速度の低下回数(以下、第1低下回数)と、第2区間の平均呼吸速度の低下回数(以下、第2低下回数)の組み合わせに応じたグループ分けを定めたテーブルが記憶される。
なお、以下においては第1低下回数と第2低下回数の組み合わせをパターンと称し、図8に示されるように第1低下回数と第2低下回数の組み合わせをパターン「1」〜「16」により識別する。各パターンと、第1低下回数と第2低下回数の対応関係は以下の通りである。
パターン「1」:(第1低下回数、第2低下回数)=(0,0)
パターン「2」:(第1低下回数、第2低下回数)=(0,1)
パターン「3」:(第1低下回数、第2低下回数)=(0,2)
パターン「4」:(第1低下回数、第2低下回数)=(0,3)
パターン「5」:(第1低下回数、第2低下回数)=(1,0)
パターン「6」:(第1低下回数、第2低下回数)=(1,1)
パターン「7」:(第1低下回数、第2低下回数)=(1,2)
パターン「8」:(第1低下回数、第2低下回数)=(1,3)
パターン「9」:(第1低下回数、第2低下回数)=(2,0)
パターン「10」:(第1低下回数、第2低下回数)=(2,1)
パターン「11」:(第1低下回数、第2低下回数)=(2,2)
パターン「12」:(第1低下回数、第2低下回数)=(2,3)
パターン「13」:(第1低下回数、第2低下回数)=(3,0)
パターン「14」:(第1低下回数、第2低下回数)=(3,1)
パターン「15」:(第1低下回数、第2低下回数)=(3,2)
パターン「16」:(第1低下回数、第2低下回数)=(3,3)
図8に示されるように、選択部140は、第1低下回数と第2低下回数の組み合わせにより特定されるパターンが「2」,「4」,「8」,「13」,「15」である場合に、対象区間を第1グループ(G1)に分類する。
また、選択部140は、第1低下回数と第2低下回数の組み合わせにより特定されるパターンが「1」,「3」,「5」,「9」,「12」,「14」,「16」である場合に、対象区間を第2グループ(G2)に分類する。
また、選択部140は、第1区間と第2区間において平均呼吸速度に共に増減がある場合に、対象区間を第3グループ(G3)に分類する。
すなわち、選択部140は、第1低下回数と第2低下回数の組み合わせにより特定されるパターンが「6」,「7」,「10」,「11」である場合には、対象区間を第3グループ(G3)に分類する。
ここで、第1グループ〜3にはそれぞれ第1〜3の判定条件が定められており、選択部140は、対象区間の分類結果に応じて対応する判定条件を選択する。すなわち、選択部140は、対象区間が第1グループに分類された場合には第1の判定条件を、対象区間が第2グループに分類された場合には第2の判定条件を、対象区間が第3グループに分類された場合には第3の判定条件を選択する。
ここで、上記の判定条件とは、人が低覚醒状態である場合の第1区間について算出された第1評価値(P30)と、第2区間について算出された第2評価値(L30)の大小関係を示す条件である。
第1の判定条件は、第1区間について算出された第1評価値(P30)よりも第2区間について算出された第2評価値(L30)が大きい場合に、人が低覚醒状態にあり、そうでない場合に人が覚醒状態にあるとする判定条件である。
第2の判定条件は、第1区間について算出された第1評価値(P30)よりも第2区間について算出された第2評価値(L30)が小さい場合に、人が低覚醒状態にあり、そうでない場合に人が覚醒状態にあるとする判定条件である。
第3の判定条件は、第1区間について算出された第1評価値(P30)と第2区間について算出された第2評価値(L30)との差の絶対値が閾値(例えば2.0)より小さい場合に、人が低覚醒状態にあり、そうでない場合に人が覚醒状態にあるとする判定条件である。
判定部150は、主に、覚醒状態判定装置10の制御部11及び記憶部12により実現される。
判定部150は、対象区間の前半の第1区間における平均呼吸速度のばらつきを評価した第1評価値と、対象区間の後半の第2区間における平均呼吸速度のばらつきを評価した第2評価値と、選択部140により選択された判定条件と、に基づいて人の覚醒状態を判定する。
具体的には、選択部140により第1の判定条件が選択された場合には、判定部150は、第1区間について算出された第1評価値(P30)よりも第2区間について算出された第2評価値(L30)が大きい場合に、人が低覚醒状態にあり、そうでない場合に人が覚醒状態にあると判定する。
また、選択部140により第2の判定条件が選択された場合には、判定部150は、第1区間について算出された第1評価値(P30)よりも第2区間について算出された第2評価値(L30)が小さい場合に、人が低覚醒状態にあり、そうでない場合に人が覚醒状態にあると判定する。
また、選択部140により第3の判定条件が選択された場合には、判定部150は、第1区間について算出された第1評価値(P30)と第2区間について算出された第2評価値(L30)との差の絶対値が閾値(例えば2.0)より小さい場合に、人が低覚醒状態にあり、そうでない場合に人が覚醒状態にあると判定する。
覚醒状態判定装置10は、判定部150による判定結果に応じて、振動モータMを駆動させることとしてよい。例えば、判定部150により人が低覚醒状態にあると判定された場合に、振動モータMを駆動させて、人に振動刺激を付与することとしてよい。
次に、図9に基づいて、覚醒状態判定装置10により行われる覚醒状態判定処理の流れについて説明する。なお、覚醒状態判定処理は、車両のエンジンを始動又は不図示のスタートスイッチの押下に応じて開始することしてよい。
図9に示されるように、まず、覚醒状態判定装置10の制御部11は、入出力部13を介して接続する呼吸センサ20から、着座者の呼吸の深度に応じて変動する計測データ(呼吸データ)を取得する(S1)。
次に、覚醒状態判定装置10の制御部11は、取得した計測データに基づいてRI、RrMSSDを算出する(S2)。例えば、RIとRrMSSDは30秒毎の区間について順次算出することとしてよい。なお、S2の処理は、算出部120により実行されるものである。
覚醒状態判定装置10の制御部11は、最新の区間について算出されたRIとRrMSSDがそれぞれ、直前の区間について算出されたRIとRrMSSDに対して上昇している場合には(S3:Y)、S4に進み、そうでない場合にはS1に戻る。
S4においては、覚醒状態判定装置10の制御部11は、RIとRrMSSDが同時に上昇したと判定された時点から60秒前までの区間を対象区間に設定する(S4)。なお、S4の処理は、設定部110により実行されるものである。
次に、覚醒状態判定装置10の制御部11は、対象区間の前半の第1区間と、後半の第2区間のそれぞれについて10秒毎の平均呼吸速度(RSP_V10)と、第1区間の平均呼吸速度のばらつきを評価した第1評価値(P30)と、第2区間の平均呼吸速度のばらつきを評価した第2評価値(L30)とを算出する(S5)。なお、S5の処理は、算出部120により実行されるものである。
次に、覚醒状態判定装置10の制御部11は、第1区間と第2区間のそれぞれについて、平均呼吸速度(RSP_V10)の低下回数を計数する(S6)。なお、S6の処理は、計数部130により実行されるものである。
次に、覚醒状態判定装置10の制御部11は、第1区間について計数された平均呼吸速度(RSP_V10)の低下回数と、第2区間について計数された平均呼吸速度(RSP_V10)の低下回数との組み合わせに基づいて、第1グループ〜3のいずれかを選択する(S7)。なお、グループの選択は、図8に示すテーブルに基づいて実行される。
そして、覚醒状態判定装置10の制御部11は、S7で選択されたグループが第1グループ(G1)である場合には(S8:G1)、S9に進む。
S9において、第1区間の第1評価値(P30)よりも第2区間の第2評価値(L30)が大きいときには(S9:Y)、覚醒状態判定装置10の制御部11は、人が低覚醒状態にあると判定し(S12)、処理を終了する。
一方で、S9において、第1区間の第1評価値(P30)よりも第2区間の第2評価値(L30)が大きくないときには(S9:N)、覚醒状態判定装置10の制御部11は、人が覚醒状態にあると判定し(S13)、処理を終了する。
また、覚醒状態判定装置10の制御部11は、S7で選択されたグループが第2グループ(G2)である場合には(S8:G2)、S10に進む。
S10において、第1区間の第1評価値(P30)が第2区間の第2評価値(L30)よりも大きいときには(S10:Y)、覚醒状態判定装置10の制御部11は、人が低覚醒状態にあると判定し(S12)、処理を終了する。
一方で、S10において、第1区間の第1評価値(P30)は第2区間の第2評価値(L30)よりも大きくないときには(S10:N)、覚醒状態判定装置10の制御部11は、人が覚醒状態にあると判定し(S13)、処理を終了する。
また、覚醒状態判定装置10の制御部11は、S7で選択されたグループが第3グループ(G3)である場合には(S8:G3)、S11に進む。
S11において、第1区間の第1評価値(P30)と第2区間の第2評価値(L30)との差の絶対値が閾値よりも小さいときには(S11:Y)、覚醒状態判定装置10の制御部11は、人が低覚醒状態にあると判定し(S12)、処理を終了する。
一方で、S11において、第1区間の第1評価値(P30)と第2区間の第2評価値(L30)との差の絶対値が閾値よりも小さくないときには(S11:N)、覚醒状態判定装置10の制御部11は、人が覚醒状態にあると判定し(S13)、処理を終了する。
覚醒状態判定装置10の制御部11は、S12又はS13の処理の後に、S1に戻って処理を継続することとしてもよい。
以上説明した覚醒状態判定装置10によれば、判定の対象とする区間内における呼吸速度の増減パターンと、呼吸速度のばらつきに基づいて人の覚醒状態を判定することができる。これにより、人の覚醒状態の判定精度を向上させることができる。
また、覚醒状態判定装置10では、呼吸の波形データにおいてRIとRrMSSDが同時に上昇した時点から予め定められた時間遡った時間範囲を、判定の対象とする区間に設定することができる。こうすることで、人の覚醒状態が変化した可能性が高い区間を判定の対象に設定することができる。これにより、覚醒状態の判定効率、判定精度を向上できる。
また、覚醒状態判定装置10では、呼吸速度の増減パターンに基づいて人の覚醒状態を判定するための判定条件を選択することで、人の覚醒状態の判定精度を向上させることができる。
上記の実施形態では、着座者が低覚醒状態にあると判定部150が判定した場合に、振動モータMによって、着座者に刺激を加える例について説明したが、判定結果に応じて実行される処理は上記の例に限定されない。例えば、着座者が低覚醒状態にあると判定された場合に、スピーカーによってアラーム音声を発したり、発光器によって、光を発したり、ディスプレイに警告を表示させたりしてもよい。
また、上記の実施形態では、対象区間(60秒)の前半の第1区間(30秒)と後半の第2区間(30秒)をそれぞれ3つに分割したサブ区間(10秒)毎に計数した平均呼吸速度の低下回数の組み合わせに基づいて判定条件を選択することとしたが、第1区間と第2区間の分割数は3に限られるものではない。例えば、第1区間と第2区間をそれぞれ2又は4以上に分割してもよい。この場合においても、第1区間について計数された第1低下回数と、第2区間について計数された第2低下回数の組み合わせについて予め定められたグループ及び判定条件を選択することとしてよい。なお、グループ及び判定条件の数は3に限られるものではなく、2又は4以上としてもよい。
また、上記の実施形態では、本発明に係る覚醒状態判定装置10を車両用シートに搭載した例について説明したが、これに限定されることなく、飛行機、船等の乗物用シートや、映画館用、劇場用のシート、リラクゼーションシート又はベッドその他の人を支持するものに適用してよい。
S 車両用シート
M 振動モータ
1 シートクッション
2 シートバック
10 覚醒状態判定装置
11 制御部
12 記憶部
13 入出力部
20 呼吸センサ
100 取得部
110 設定部
120 算出部
130 計数部
140 選択部
150 判定部
P 基準点

Claims (5)

  1. 人の呼吸に応じて変動する計測値を計測する呼吸センサから、前記計測値を取得する取得部と、
    前記計測値に基づく波形データのうち、前記人の覚醒状態を判定する対象とする対象区間を設定する設定部と、
    前記対象区間について、単位時間ごとの前記計測値の変化速度の平均値である平均呼吸速度を算出する算出部と、
    前記対象区間の前半の第1区間と後半の第2区間のそれぞれについて、前記平均呼吸速度の低下回数を計数する計数部と、
    前記第1区間と前記第2区間のそれぞれについて計数された低下回数の組み合わせに基づいて、前記人の覚醒状態を判定するための複数の異なる判定条件のうちいずれか一つを選択する選択部と、
    前記第1区間における前記平均呼吸速度のばらつきを評価した第1評価値と、前記第2区間における前記平均呼吸速度のばらつきを評価した第2評価値と、前記選択部により選択された判定条件と、に基づいて前記人の覚醒状態を判定する判定部と、を備え、
    前記判定条件は、前記人が低覚醒状態である場合の前記第1評価値と前記第2評価値の大小関係を示す条件であることを特徴とする覚醒状態判定装置。
  2. 前記算出部は、前記計測値のピークの間隔であるRIと、所定の時間間隔における前記RIのばらつきを示すRrMSSDをそれぞれ算出し、
    前記設定部は、前記波形データにおいて前記RIと前記RrMSSDが同時に上昇した時点から予め定められた時間遡った時間範囲を前記対象区間に設定することを特徴とする請求項1に記載の覚醒状態判定装置。
  3. 前記第1評価値は、前記第1区間において連続する前記平均呼吸速度の差分の標準偏差であり、
    前記第2評価値は、前記第2区間において連続する前記平均呼吸速度の差分の標準偏差であることを特徴とする請求項1又は2に記載の覚醒状態判定装置。
  4. 覚醒状態判定装置が、
    人の呼吸に応じて変動する計測値を計測する呼吸センサから、前記計測値を取得する取得ステップと、
    前記計測値に基づく波形データのうち、前記人の覚醒状態を判定する対象とする対象区間を設定する設定ステップと、
    前記対象区間について、単位時間ごとの前記計測値の変化速度の平均値である平均呼吸速度を算出する算出ステップと、
    前記対象区間の前半の第1区間と後半の第2区間のそれぞれについて、前記平均呼吸速度の低下回数を計数する計数ステップと、
    前記第1区間と前記第2区間のそれぞれについて計数された低下回数の組み合わせに基づいて、前記人の覚醒状態を判定するための複数の異なる判定条件のうちいずれか一つを選択する選択ステップと、
    前記第1区間における前記平均呼吸速度のばらつきを評価した第1評価値と、前記第2区間における前記平均呼吸速度のばらつきを評価した第2評価値と、前記選択ステップにより選択された判定条件と、に基づいて前記人の覚醒状態を判定する判定ステップと、を実行し、
    前記判定条件は、前記人が低覚醒状態である場合の前記第1評価値と前記第2評価値の大小関係を示す条件であることを特徴とする覚醒状態判定方法。
  5. コンピュータに、
    人の呼吸に応じて変動する計測値を計測する呼吸センサから、前記計測値を取得する取得ステップと、
    前記計測値に基づく波形データのうち、前記人の覚醒状態を判定する対象とする対象区間を設定する設定ステップと、
    前記対象区間について、単位時間ごとの前記計測値の変化速度の平均値である平均呼吸速度を算出する算出ステップと、
    前記対象区間の前半の第1区間と後半の第2区間のそれぞれについて、前記平均呼吸速度の低下回数を計数する計数ステップと、
    前記第1区間と前記第2区間のそれぞれについて計数された低下回数の組み合わせに基づいて、前記人の覚醒状態を判定するための複数の異なる判定条件のうちいずれか一つを選択する選択ステップと、
    前記第1区間における前記平均呼吸速度のばらつきを評価した第1評価値と、前記第2区間における前記平均呼吸速度のばらつきを評価した第2評価値と、前記選択ステップにより選択された判定条件と、に基づいて前記人の覚醒状態を判定する判定ステップと、を実行させるためのプログラムであって、
    前記判定条件は、前記人が低覚醒状態である場合の前記第1評価値と前記第2評価値の大小関係を示す条件であることを特徴とするプログラム。
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