JP2018075208A

JP2018075208A - 運転者の状態検出システムおよび状態検出方法

Info

Publication number: JP2018075208A
Application number: JP2016219306A
Authority: JP
Inventors: 岡　弘章; Hiroaki Oka; 弘章岡
Original assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Current assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date: 2016-11-10
Filing date: 2016-11-10
Publication date: 2018-05-17

Abstract

【課題】安全運転等を目的として、従来から運転者の状態を検出する技術として様々な方法が検討されている。さらなる安全運転を実現するためには、運転者の状態をより正確に検出することが求められている。【解決手段】本開示にかかる運転者の状態検出システムは、車両の走行情報を取得する走行情報取得部と、車両の運転者の生体情報を取得する生体情報取得部と、走行情報および生体情報に基づいて、運転者の状態を検出する演算処理部と、を備える。【選択図】図２

Description

本開示は、車両を運転する運転者の状態を検知する状態検出システムおよび状態検出方法に関する。

車両を運転する運転者の眠気や疲労の状態を検出し、眠気や疲労の状態に応じて警報を発する装置や休憩を促す装置が知られている。

運転者の睡眠や疲労の状態を検出する方法としては、例えば、画像認識処理により検出方法がある。この方法では、カメラにより撮像された画像から運転者の顔を認識し、その顔画像から、運転者の目の開閉の状態を把握する。そして、運転者の目の開閉の状態から、運転者の眠気や疲労の程度を検出する。

国際公開第２０１４／００６８３５号

上述の通り、安全運転等を目的として、従来から運転者の状態を検出する技術として様々な方法が検討されており、運転者の状態をより正確に検出することが求められている。

本開示に係る運転者の状態検出システムは、車両の走行情報を取得する走行情報取得部と、車両の運転者の生体情報を取得する生体情報取得部と、走行情報および生体情報に基づいて、運転者の状態を検出する演算処理部と、を備える。

本開示に係る運転者の状態検出システムは、運転者の状態をより正確に検出することができる。

本実施の形態における車両を示す側面図本実施の形態における運転者の状態検出方法を示すフロー図

以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

（実施の形態）
本開示の実施の形態における運転者の状態検出システムおよび状態検出方法について図１および図２を参照しながら説明する。

図１は、運転者２２が乗車する車両２０を示す側面図である。図１において、車両２０は、車であるがこれに限られない。例えば、車両は、電車や航空機、船舶、自転車等であってもよい。

車両２０は、車両の走行情報を取得する走行情報取得部１０と、車両の運転者の生体情報を取得する生体情報取得部９と、走行情報および生体情報に基づいて運転者の状態を検出する演算処理部１４と、を備える。

走行情報取得部１０は、例えば、加速度センサ１１、角速度センサ１２である。生体情報取得部９は、例えばガスセンサ１３を備える。加速度センサ１１および角速度センサ１２は、車両の走行情報を取得する。ガスセンサ１３は、運転者２２の生体情報を取得する。また、演算処理部１４は、加速度センサ１１と角速度センサ１２で取得した走行情報およびガスセンサ１３で取得した運転者２２の生体情報に基づいて、運転者２２の状態を予測し検出する。運転者２２の状態は、例えば、疲労度やストレス、眠気、または、イライラ度などである。

加速度センサ１１および角速度センサ１２は、車両の一部に設けられ、車両の走行情報を検出する。車両の走行情報は、例えば、車両の停止回数、発進回数、所定時間における停止の頻度、発進の頻度、右左折の回数、走行距離および走行時間等の走行履歴である。

なお、車両２０の走行情報は、車両２０に設けられたＧＰＳ受信機が受信する位置情報等を含んでもよい。これにより、走行場所や走行距離等のより詳細な走行情報を利用して、運転者２２の状態を検出することができる。

また、車両の走行情報として、ハンドルの操作入力情報を含んでもよい。ハンドルの操作入力情報は、例えば、運転者２２のハンドルの操作速度、回転の初速度、回転の角度またはハンドルの把持力などである。

ガスセンサ１３は、車両の車内空間２１に設けられる。ガスセンサ１３は、運転者２２の頭上に設けられる。ガスセンサ１３は、運転者２２の生体情報を検出するために用いられる。生体情報は、例えば、運転者２２が発する呼気や皮膚ガス等に含まれる揮発性有機化合物（ＶＯＣ）である。ＶＯＣは、例えば、ケトン類、アミン類、アルコール類、芳香族炭化水素類、アルデヒド類、エステル類、有機酸、硫化水素、メチルメルカプタン、ジスルフィドなどである。ガスセンサ１３は、運転者が発する呼気や皮膚ガスなどに含まれる揮発性有機化合物（ＶＯＣ）を検出する。ガスセンサ１３は、ＶＯＣの種類や濃度を検出することができる。

ガスセンサ１３は、例えば、半導体式センサ、接触燃焼式センサまたは電気化学式センサ等を用いることができる。また、呼気等に含まれるＶＯＣの濃度が低い場合は、ガスセンサ１３の前に、ＶＯＣの濃度を高くするために濃縮部を設けてもよい。濃縮部を設けることにより、車内空間２１内のＶＯＣの検出下限を下げることができる。そのため、より詳細な運転者２２の生体情報を取得することができる。

運転者２２が発するＶＯＣは、運転者２２の疲労度やストレス、眠気などの状態と関係している。

運転者２２の疲労度やストレス、眠気またはイライラ度などが高まると、運転者２２から発せられるＶＯＣの種類が変化したり、特定のＶＯＣの濃度が上昇したりする。そのため、運転者２２の近傍の車内空間２１のＶＯＣを検出することで、運転者２２の状態を検
出することができる。

演算処理部１４は、加速度センサ１１および角速度センサ１２を用いて取得した車両２０の走行情報と、ガスセンサ１３を用いて取得した運転者２２の生体情報とに基づいて、運転者２２の状態を予測する。

演算処理部１４は、演算回路やストレージ等の記録部を備える。走行情報および生体情報は、記録部に一時的に蓄えられる。演算回路は、走行情報と生体情報とに基づいて運転者２２の状態を検出する。

一般的に、例えば、車両の走行距離や走行時間等の走行履歴から、運転者２２の状態を検出することは行われている。しかしながら、運転者２２のその日の体調によって、同じ走行情報であっても、運転者２２が感じる疲労度やストレス、眠気などは異なる。そのため、走行情報だけでは、運転者２２の状態を予測・把握し、検出することは難しい。

本開示の発明は、運転者２２の運転時における体調等の生体情報と、車両２０の走行情報との両方の情報を用いて、運転者２２の状態を検出する。そのため、より運転者２２の運転時の状態を正確に検出することができる。

以下、運転者２２の状態を検出する方法について説明する。

図２は、運転者２２の状態を検出する方法を示すフロー図である。

はじめに、車両に設けられた加速度センサおよび角速度サンセを用いて、車両の走行情報を取得する。

次に、ガスセンサ１３を用いて、運転者２２が放出するガスに含まれるＶＯＣの種類と濃度を測定する。

その後、演算処理部１４は、走行情報取得部１０および生体情報取得部９で取得した２つの情報に基づいて、運転者２２の疲労度、ストレスまたは眠気などの状態を予測し検出する。

ここで、走行情報と生体情報の２つの情報に基づいてという意味は、それぞれのデーターを複合的に用いるという意味である。

以下、走行情報と生体情報を複合的に用いる例を示す。

演算処理部１４は、走行情報取得部１０で取得した走行距離、走行時間、ペダルやハンドルの操作回数等を含む走行情報において、所定の閾値を設定し、走行情報が所定の閾値を超えた場合に、運転者２２が疲労を感じていると判断する。なお、走行情報を数値化し、疲労度を段階的に設定してもよい。

ここでは、走行情報を段階１〜段階１０の１０段階に分けて説明する。走行距離で段階を分ける場合、走行距離が長くなるに従い、段階は、段階１から段階１０へ変わる。例えば、運転者の体調が通常の場合に段階５を所定の閾値として、段階５以上になると、運転者２２は疲労を感じていると推定する。

また、演算処理部１４は、運転者２２の状態を予測する所定の閾値を、生体情報に基づいて変更する。演算処理部１４は、運転者２２の生体情報から、運転者２２の体調を予測
し、体調が優れない場合は、運転者２２の状態を予測する所定の閾値を下げる。例えば、運転者２２の体調が通常より悪い場合、所定の閾値を段階４に下げる。これにより、演算処理部１４は、通常よりも短い走行距離で、運転者２２が疲労を感じていると推定する。演算処理部１４は、運転者２２の体調がさらに悪い場合は、所定の閾値をより下げる等の処理を行う。また、運転者２２の体調が優れる場合は、所定の閾値を上げてもよい。

このような処理により、運転者２２の体調に合わせて、運転者２２の状態を正確に検出することができる。

なお、状態検出システムは、運転者２２へ疲労度や休憩のタイミング等を通知する通知部を有してもよい。通知部は、ディスプレイや、警報装置などである。疲労度や休憩を提示された運転者２２は休憩等をとる。

また、走行情報と生体情報を複合的に用いる別の例を説明する。

例えば、走行距離に応じて、走行情報を段階１〜段階１０の１０段階に分類する。同様に、生体情報に応じて、運転者の現在の体調等を段階１〜段階１０の１０段階に分類する。走行情報を縦軸に、生体情報を横軸に設定し、２次元のマトリクスとして、運転者２２の状態、例えば、疲労を感じる領域を決定する。

状態検出システムは、加速度センサ１１および角速度センサ１２で取得した走行情報と、ガスセンサ１３で取得した生体情報を元に、運転者２２の状態を推定する２次元のマトリクスに当てはめ、現在の運転者２２の状態を検出する。

なお、走行情報と生体情報を複合的に用いる方法は、これらに限られない。

走行情報と生体情報を複合的に用いることにより、運転者２２の状態をより正確に検出することが可能となる。

なお、本実施の形態では、車両に備えた走行情報取得部１０および生体情報取得部９により取得された走行情報および生体情報を用いて、運転者２２の状態を検出した。しかしながら、運転者２２の状態を検出する状態検出システムは、運転者２２や同乗者が所持する携帯端末であってもよい。例えば、運転者２２が所持する携帯端末は、走行情報取得部１０、生体情報取得部９および演算処理部を備える。携帯端末は、車両２０の走行情報および運転者２２の生体情報を取得することができる。また、携帯端末は、走行情報および生体情報に基づいて、運転者２２の状態を検出することができる。

さらに、車両と携帯端末とを無線または有線通信で接続することにより、車両に設けられた走行情報取得部で取得した走行情報と、運転者が所持する生体情報取得部で取得した生体情報とに基づいて、運転者２２の状態を検出してもよい。

加速度センサおよび角速度センサ等の走行情報取得部は、車両に設けられたナビゲーションシステムに設けられていてもよい。

生体情報取得部９は、運転者２２が操作するハンドルや、座席等に設けられてもよい。また、生体情報取得部９は、ガスセンサ１３に限られない。例えば、運転者２２の生体情報を画像から取得する場合、生体情報取得部９はカメラである。また、運転者２２の生体情報として運転者の体温を利用する場合は、生体情報取得部９は、温度センサである。なお、生体情報取得部９として、ガスセンサ１３、カメラ、温度センサなどを組み合わせて用いても良い。これにより、運転者２２のより詳細な生体情報を取得することができる。

また、生体情報取得部９は、心拍数計測部および計測した心拍数から脳波を推定する脳波推定部であってもよい。心拍数計測部は、例えば、ミリ波（ＥｘｔｒｅｍｅｌｙＨｉｇｈＦｒｅｑｕｅｎｃｙ）を用いた方法である。ミリ波は、例えば、波長が１〜１０ｍｍ、３０〜３００ＧＨｚの周波数の電波である。この場合、生体情報取得部９は、ミリ波送信部、ミリ波受信部および心拍数解析部を含む。ミリ波送信部は、運転者２２に向けてミリ波を送信する。ミリ波受信部は、運転者２２から返ってきたミリ波を受信する。心拍数解析部は送信したミリ波および受信したミリ波の情報から運転者２２の心拍数や血流を測定する。そして、脳波推定部は、計測した運転者２２の心拍数または血流量から運転者２２の脳波を推定する。演算処理部１４は、運転者２２の心拍数、血流または脳波を生体情報として用いる。

以上、説明したように、本開示にかかる状態検出システムおよび状態検出方法は、より運転者２２の状態をより正確に予測、検出することができる。

本開示にかかる方法は、安全運転に寄与することを目的とした車両の運転者の運転時の状態の検出に、特に有用である。

９生体情報取得部
１０走行情報取得部
１１加速度センサ
１２角速度センサ
１３ガスセンサ
１４演算処理部
２０車両
２１車内空間
２２運転者

Claims

車両の走行情報を取得する走行情報取得部と、
前記車両の運転者の生体情報を取得する生体情報取得部と、
前記走行情報および前記生体情報に基づいて、前記運転者の状態を検出する演算処理部と、を備える、
運転者の状態検出システム。
前記走行情報取得部は、加速度センサおよび角速度センサである、
請求項１に記載の運転者の状態検出システム。
前記生体情報取得部は、前記運転者から出る揮発性有機化合物を検出するガスセンサである、
請求項１に記載の運転者の状態検出システム。
前記生体情報取得部は、心拍数計測部および脳波推定部である、
請求項１に記載の運転者の状態検出システム。
前記心拍数計測部は、ミリ波送信部、ミリ波受信部および心拍数解析部と、を有する、
請求項４に記載の運転者の状態検出システム。
前記演算処理部は、前記運転者の状態を検出する前記走行情報の閾値を前記生体情報に応じて変化させる、
請求項１に記載の運転者の状態検出システム。
前記演算処理部は、前記運転者の前記走行情報および前記生体情報を、走行情報と生体情報との２次元マトリクスと比較することにより前記運転者の状態を検出する、
請求項１に記載の運転者の状態検出システム。
車両の走行情報を取得し、
前記車両の運転者の生体情報を取得し、
前記走行情報と前記生体情報とに基づいて前記運転者の状態を検出する、
運転者の状態検出方法。
前記走行情報は、加速度センサおよび角速度センサにより取得される、
請求項８に記載の運転者の状態検出方法。
前記生体情報は、前記運転者から出る揮発性有機化合物である、
請求項８に記載の運転者の状態検出方法。
前記運転者の状態を検出する前記走行情報の閾値を前記生体情報に応じて変化させる、
請求項８に記載の運転者の状態検出方法。
前記運転者の前記走行情報および前記生体情報を、走行情報と生体情報との２次元マトリクスと比較することにより前記運転者の状態を検出する、
請求項８に記載の運転者の状態検出方法。