JP2020114377A - 問題のある健康状態を検出するシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】問題のある健康状態を検出するシステム及び方法を提供する。【解決手段】問題のある健康状態を検出するためのシステム３００は、概して車両１１０を含む。車両１１０は、車両の乗員の生理特性を検出するように構成されたセンサ、車両の環境特性を検出するように構成された環境センサ、及びメモリを含むプロファイル生成モジュール１１４を含む。プロファイル生成モジュール１１４は、車両の乗員に対応する生理特性測定値を記憶し、車両に対応する環境特性測定値を記憶し、生理特性測定値及び環境特性測定値を送信するように構成されている。該システムは、車両の乗員に対応する生理特性測定値のデータベース１７０と生理特性測定値とを比較するように構成されたサーバ１６０を含む。サーバは更に、車両の乗員の履歴的生理特性データと生理特性測定値の比較に基づいて生理特性についての基準値を策定するように構成されている。【選択図】図３

Description

本開示は、概して、問題のある事態の識別に関し、より詳細には、車両センサを用いた問題のある健康状態の識別に関する。

医療的緊急事態を識別しこれらの事態に対処するための車両の能力は限られたものである。車両の乗員、特にドライバの緊急事態を検出するために、より予測可能で信頼性の高い方法が必要とされる。緊急事態を検出し、その事態に適切に応答する車両の能力は、医療支援が必要とされる場合により迅速にこのような支援にアクセスすることを可能にしうる。更に、信頼性が高く誤報の量を削減する検出システムは、医療的緊急事態により適切且つ効果的に対処することができる。既存のシステムには、車両の乗員が医療的緊急事態に陥っているか否かを高い信頼性で検出する能力が欠如している。このため、緊急事態支援資源が不適切に割り当てられる状況がもたらされる可能性があり、その結果、実際に生命が脅かされる可能性のある状態に陥っている車両乗員に対する傷害が増大する可能性がある。したがって、車両内の乗員が医療的緊急事態に陥っている場合に車両がそれを正確に、再現性があり且つ高い信頼性で検出できるようにすることが望ましいと思われる。したがって、必要であるのは、上述の問題の１つ以上及び／又は１つ以上の他の問題に対処する装置、システム及び／又は方法である。

本開示は、車両の乗員を監視し、車両の乗員の１人以上が問題のある健康状態に陥っている場合にそれを決定し、この事態に対処するべく適切に応答するためのシステム及び方法を提供する。問題のある健康状態を検出するための一般化されたシステムには、車両が含まれる。車両は、車両の乗員の生理特性を検出するように構成されたセンサを含む。車両は更に、車両の環境特性を検出するように構成された環境センサを含む。車両は更に、メモリを含むプロファイル生成モジュールを含む。プロファイル生成モジュールは、車両の乗員に対応する生理特性測定値をメモリ内に記憶するように構成されている。プロファイル生成モジュールは更に、車両に対応する環境特性測定値をメモリ内に記憶するように構成されている。プロファイル生成モジュールは更に、生理特性測定値及び環境特性測定値を送信するように構成されている。システムは更に、車両の乗員に対応する生理特性測定値のデータベースと生理特性測定値を比較するように構成されたサーバを含む。データベースは、車両の乗員の履歴的生理特性データを含む。サーバは更に、車両の乗員の履歴的生理特性データと生理特性測定値の比較に基づいて車両の乗員の生理特性についての基準値を策定するように構成されている。

問題のある健康状態を検出するための追加の一般化されたシステムには、車両が含まれる。車両は、車両の乗員の生理特性を検出するように構成されたセンサを含む。車両は更に、車両の環境特性を検出するように構成された環境センサを含む。車両は更に、メモリを含むプロファイル生成モジュールを含む。システムは更に、車両の乗員に対応する生理特性測定値のデータベースと車両の乗員に対応する生理特性測定値を比較するように構成されたサーバを含む。データベースは、車両の乗員の履歴的生理特性データを含む。サーバは更に、車両の乗員の履歴的生理特性データと車両の乗員に対応する生理特性測定値の比較に基づいて車両の乗員の生理特性についての基準値を策定するように構成されている。サーバは更に、生理特性測定値が基準値の外側にあるか否かを決定し、環境特性測定値が異常であるか否かを決定し、車両の乗員が問題のある健康状態に陥っているか否かを決定するように構成されている。

問題のある健康状態を検出するための一般化された方法には、車両の乗員の生理特性を検出するステップが含まれる。該方法は更に、車両の環境特性を検出するステップを含む。該方法は更に、車両のプロファイル生成モジュールによって、車両の乗員に対応する生理特性測定値及び車両に対応する環境特性測定値を送信するステップを含む。該方法は更に、車両の乗員の生理特性測定値のデータベースと、生理特性測定値を比較するステップを含む。データベースには、車両の乗員の履歴的生理特性データが含まれている。該方法は更に、車両の乗員の履歴的生理特性データと生理特性測定値の比較に基づいて、車両の乗員の生理特性についての基準値を策定するステップを含む。

問題のある健康状態を検出するための追加の一般化されたシステムは、地理的エリア内の第１の車両を含む。第１の車両は、第１の車両の乗員の生理特性及び第１の車両の環境特性を検出するように構成されている。該システムは更に、地理的エリア内の第２の車両を含む。第２の車両は、第２の車両の乗員の生理特性及び第２の車両の環境特性を検出するように構成されている。該システムは更に、第２の車両の乗員に対応する生理特性測定値と第１の車両の乗員に対応する生理特性測定値とを比較するように構成されたサーバを含む。サーバは更に、比較に基づいて、第１の車両の乗員が問題のある健康状態に陥っていることを決定するように構成されている。サーバは更に、応答を決定するように構成されている。

図１は、本開示の１つ以上の実施形態に係る緊急事態を検出するためのシステムの概略的例示である。 図２は、本開示の１つ以上の実施形態に係る装置の概略的例示である。 図３は、本開示の１つ以上の実施形態に係る動作中のシステムの概略的例示である。 図４Ａは、本開示の１つ以上の実施形態に係る乗員のプロファイルの概略的例示である。 図４Ｂは、本開示の１つ以上の実施形態に係る車両のプロファイルの概略的例示である。 図５は、本開示の１つ以上の実施形態に係るプロファイルデータベースの概略的例示である。 図６は、本開示の１つ以上の実施形態に係る、図１〜５のシステムを動作させる方法のフローチャートである。 図７は、本開示の１つ以上の実施形態に係る、図１〜５のシステムを動作させる方法のフローチャートである。

本発明の原理の理解を促す目的で、図面中に例示された特定の実装例又は実施例への参照がなされ、特定の用語が特定の実装例又は実施例を説明するために使用される。それでもなお、これによって本発明の範囲を限定することは全く意図されていないということが理解されるであろう。説明されている実装例における何らかの改変及び更なる修正、並びに本明細書中に記載されている本発明の原理の任意の更なる適用は、本発明が関係する技術分野の当業者であれば通常気がつくと考えられる。

本開示は、問題のある健康状態（緊急事態であり得る）に車両の乗員が陥った場合にそれを検出し、これらの事態に応答するためのシステムについて記載する。該システムにおいては、車両内のセンサが車両の乗員の生理特性を監視し、記録し且つ／又は検出する。更に、環境センサが、車両自体の環境特性を監視し、記録し且つ／又は検出する。システムは、車両の乗員の生理特性を検出し、生理特性測定値を受信し、機械学習を使用することによって、特定の車両の乗員（例えば車両のドライバ）に対応する各々の生理特性についての基準値を決定することができる。システムは次に、新たに受信した生理特性測定値をこの特定の生理特性についての基準値と比較して、新たに受信した生理特性測定値がこの基準値の外側にあるか否かを決定することができる。生理特性測定値が基準値の外側にある場合、システムは次に、生理特性測定値が第２の車両の乗員の生理特性測定値に類似しているか否かを決定する。比較された生理特性測定値が類似のものでない場合には、システムは、受信した環境特性測定値を分析することによって、車両の環境条件が正常であるか又は異常であるかを決定する。環境条件が異常である場合には、車両の乗員が問題のある健康状態に陥っていることを決定し、適切な応答を開始する。

図１は、本開示の１つ以上の実施形態に係る問題のある健康状態（緊急事態であり得る）を検出するためのシステムの概略的例示である。図１に例示されている少なくとも１つのこのような実施形態において、システムは、概して、参照番号１００によって言及されており、車両１１０、車両１２０、クラウドサーバ１６０、プロファイルデータベース１７０、及び地理的エリア１８０を含む。一部の実施例において、プロファイルデータベース１７０は、１つ以上の乗員プロファイル及び１つ以上の車両プロファイルを含み、これらについては、以下で更に詳述する。検出システム１００は、図１に示されているように、車両１３０、車両１４０及び車両１５０などの追加の車両を任意に含む。任意の車両１３０、１４０、１５０は、地理的エリア１８０とは異なる、図１に更に示されている地理的エリア１９０内に位置している。更に、検出システム１００は任意には、追加のプロファイルデータベースを含む。図１の実施形態において、車両１１０、１２０、１３０、１４０、１５０の各々は自動車である。図１において、車両１１０、１２０、１３０、１４０、１５０は乗用車として描かれているが、車両１１０、１２０、１３０、１４０、１５０は、他の任意のタイプの好適な自動車（例えば、ピックアップトラック、セミトラック、フリート車両など）であり得るということを理解すべきである。車両１１０は、（ユーザインタフェースであり得る）ヒューマンマシンインタフェース（ＨＭＩ）１１２、プロファイル生成モジュール１１４、センサ１１６及び環境センサ１１８を含む。ＨＭＩ１１２は、プロファイル生成モジュール１１４に対し作動的に（operably）結合され、このプロファイル生成モジュール１１４と通信を行うように構成されている。センサ１１６も同様に、プロファイル生成モジュール１１４に対し作動的に結合され、このプロファイル生成モジュール１１４と通信を行うように構成されている。更に、環境センサ１１８は、プロファイル生成モジュール１１４に対し作動的に結合され、このプロファイル生成モジュールと通信するように構成されている。プロファイル生成モジュール１１４は、クラウドサーバ１６０に対し作動的に結合され、このクラウドサーバ１６０と通信を行うように構成されている。更に、車両１１０は、プロファイルデータベース１７０に対し作動的に結合され、このプロファイルデータベース１７０と通信を行うように構成されており、このプロファイルデータベースは、それ自体クラウドサーバ１６０に対し作動的に結合されこのクラウドサーバ１６０と通信を行うように構成されている。

車両１１０と同様に、車両１２０は、ヒューマンマシンインタフェース（ＨＭＩ）１２２、プロファイル生成モジュール１２４、センサ１２６及び環境センサ１２８を含む。ＨＭＩ１２２は、プロファイル生成モジュール１２４に対し作動的に結合され、このプロファイル生成モジュールと通信を行うように構成されている。センサ１２６も同様に、プロファイル生成モジュール１２４に対し作動的に結合され、このプロファイル生成モジュール１２４と通信を行うように構成されている。更に、環境センサ１２８は、プロファイル生成モジュール１２４に対し作動的に結合され、このプロファイル生成モジュール１２４と通信を行うように構成されている。プロファイル生成モジュール１２４は、クラウドサーバ１６０に対し作動的に結合され、このクラウドサーバ１６０と通信を行うように構成されている。

車両１３０は、ヒューマンマシンインタフェース（ＨＭＩ）１３２、プロファイル生成モジュール１３４、センサ１３６及び環境センサ１３８を含む。ＨＭＩ１３２は、プロファイル生成モジュール１３４に対し作動的に結合され、このプロファイル生成モジュール１３４と通信を行うように構成されている。センサ１３６も同様に、プロファイル生成モジュール１３４に対し作動的に結合され、このプロファイル生成モジュール１３４と通信を行うように構成されている。更に、環境センサ１３８は、プロファイル生成モジュール１３４に対し作動的に結合され、このプロファイル生成モジュール１３４と通信を行うように構成されている。プロファイル生成モジュール１３４は、クラウドサーバ１６０に対し作動的に結合され、このクラウドサーバ１６０と通信を行うように構成されている。

車両１４０は、ヒューマンマシンインタフェース（ＨＭＩ）１４２、プロファイル生成モジュール１４４、センサ１４６及び環境センサ１４８を含む。ＨＭＩ１４２は、プロファイル生成モジュール１４４に対し作動的に結合され、このプロファイル生成モジュール１４４と通信を行うように構成されている。センサ１４６も同様に、プロファイル生成モジュール１４４に対し作動的に結合され、このプロファイル生成モジュール１４４と通信を行うように構成されている。更に、環境センサ１４８は、プロファイル生成モジュール１４４に対し作動的に結合され、このプロファイル生成モジュール１４４と通信を行うように構成されている。プロファイル生成モジュール１４４は、クラウドサーバ１６０に対し作動的に結合され、このクラウドサーバ１６０と通信を行うように構成されている。

車両１５０は、ヒューマンマシンインタフェース（ＨＭＩ）１５２、プロファイル生成モジュール１５４、センサ１５６及び環境センサ１５８を含む。ＨＭＩ１５２は、プロファイル生成モジュール１５４に対し作動的に結合され、このプロファイル生成モジュール１５４と通信を行うように構成されている。センサ１５６も同様に、プロファイル生成モジュール１５４に対し作動的に結合され、このプロファイル生成モジュール１５４と通信を行うように構成されている。更に、環境センサ１５８は、プロファイル生成モジュール１５４に対し作動的に結合され、このプロファイル生成モジュール１５４と通信を行うように構成されている。プロファイル生成モジュール１５４は、クラウドサーバ１６０に対し作動的に結合され、このクラウドサーバ１６０と通信を行うように構成されている。

図１に示されているように、既定の地理的エリア内部の各々のプロファイル生成モジュールは、車車間（Ｖ２Ｖ）通信を介して、既定の地理的エリア内の他の各々のプロファイル生成モジュールの１つ以上と通信を行うように構成されている。例えば、地理的エリア１８０において、プロファイル生成モジュール１１４は、以下で更に詳細に説明するように、プロファイル生成モジュール１２４に対して信号を送信し且つこのプロファイル生成モジュール１２４から信号を受信することができる。別の実施例として、地理的エリア１９０内で、プロファイル生成モジュール１３４、１４４、１５４は、他のプロファイル生成モジュール１４４、１５４、１３４の各々に対して信号を送信し且つこのプロファイル生成モジュールから信号を受信することができる。更に、図１は、クラウドサーバ１６０と通信するプロファイル生成モジュール１１４のみを例示しているが、プロファイル生成モジュール１１４はプロファイルデータベース１７０とも同様に通信可能であることを理解すべきである。一部の実施形態において、地理的エリア１８０は、車両１１０から１マイル（約１．６ｋｍ）以内の領域として、又は車両１１０から１マイル（約１．６ｋｍ）より小さいか又は大きいものであり得る車両１１０からの任意の他の好適な距離以内の領域として定義されてよい。

図２は、本開示の１つ以上の実施形態に係る装置の概略的例示である。図２に例示されている少なくとも１つのこのような実施形態において、装置は概して、参照番号２００により言及されており、図１中の車両のいずれか１つを表わし得る。図２を見れば分かるように、装置２００は、車両１１０の構成要素を含み、これらの構成要素には同じ参照番号が付与されている。図２に示された実施形態において、プロファイル生成モジュール１１４は、受信機１１３、センサ処理モジュール１１５、送信機１１７、乗員プロファイル２１０、及び車両プロファイル２２０を含む。複数の実施形態において、送信機１１７及び受信機１１３は、無線信号の送信及び受信の両方を行なう能力を有する送受信機の形に統合される。受信機１１３は、センサ１１６、環境センサ１１８、センサ処理モジュール１１５、送信機１１７及びＨＭＩ１１２の１つ以上に対して作動的に結合され、これらと通信を行うように構成されている。

プロファイル生成モジュール１１４に対して作動的に結合されてこれと通信を行うように構成されているＨＭＩ１１２は、表示ユニット２４０、入出力（Ｉ／Ｏ）デバイス２４２及びＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又は他の無線又は有線デバイスであり得る通信デバイス２４４を含む。Ｉ／Ｏデバイス２４２は、通信ポート（例えばＵＳＢポート）、タッチスクリーン表示ユニット、ダッシュボードと結び付けられたソフトキー、ステアリングホイール、及び／又は車両１１０の他の類似の構成要素の形をしていてよい。表示ユニット２４０は、ユーザに対して視覚的出力を示すように配設された複数の表示ユニットであるか、又はそれを含むか又はその一部であってよい。例えば、一部の実施形態において、表示ユニット２４０は、車両１１０のダッシュボードと結び付けられた中央表示ユニット、車両１１０の計器クラスタと結び付けられた計器クラスタ表示ユニット、及び車両１１０のダッシュボード及びフロントガラスと結び付けられたヘッドアップディスプレーのうちの１つ又はそれらの任意の組合せを含み得る。したがって、本明細書中で使用されるように、参照番号２４０は、前記表示ユニットのうちの１つ又はそれらの組合せを意味し得る。

プロファイル生成モジュール１１４に対して作動的に結合されてこのプロファイル生成モジュールと通信を行うように構成されているセンサ１１６は、例えば車両１１０の内部に位置付けされた１つ以上のセンサであるか、これらのセンサを含むか又はこれらのセンサの一部であってよい。一部の実施形態において、センサ１１６は、カメラ１１６ａ、心拍数センサ１１６ｂ、運動センサ１１６ｃ、圧力センサ１１６ｄ、水分センサ１１６ｅ、及び他の任意の好適なセンサのうちの１つ、又はそれらの任意の組合せを含み得る。したがって、本明細書中で使用される参照番号１１６は、上述のセンサのうちの１つ又はそれらの組合せを意味し得る。一部の実施形態において、センサ１１６は、別の車両を識別する及び／又は別の車両と通信する能力を有する任意の他のセンサ（例えばＲＦＩＤセンサ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）センサなど）を含む。

一部の実施例において、カメラ１１６ａは、車両１１０が道路に沿って移動するにつれて車両の乗員の顔及び／又は体の画像及び／又は映像を捕捉（capture）する。捕捉された画像は、（車両１１０のドライバ又は乗客であり得る）車両の乗員が高いストレス及び／又は緊急事態に陥っているか否かを決定するために使用され、これについては以下で更に詳細に説明される。いくつかの実施形態において、カメラ１１６ａは、バックミラー、ダッシュボード、ステアリングホイール、フロントガラス又は他の任意の好適な構成要素のうちのいずれか１つ以上の上に組付けられてよい。いくつかの実施形態において、車両の乗員の顔の数個のアングルを捕捉するために、多数のカメラ１１６ａが、車両１１０の内部に位置付けされ得る。多数のカメラアングルを捕捉することにより、センサ処理モジュール１１５は車両の乗員の顔の３次元レンダリングを生成することが可能になる。この３次元レンダリングは、車両の乗員の生理特性についての基準値測定値を決定するのに使用され得、これについては以下で更に詳述する。

一部の実施形態において、心拍数センサ１１６ｂは車両の乗員（例えば車両１１０のドライバ）の心拍数を測定する。捕捉された心拍数データは、車両の乗員が高ストレス及び／又は緊急事態に陥っているか否かを決定するために使用され、これについては以下で更に詳述する。一部の実施例において、心拍数センサ１１６ｂは、車両１１０のドライバ又は車両１１０の乗客であり得る車両の乗員が着用するシートベルトなどの車両１１０のシートベルトの上及び／又は内部に位置付けされる。一実施例として、心拍数センサ１１６ｂは、車両の乗員の心臓部分を覆うシートベルトの一部分の上及び／又は内部に位置付けされてよい。他の実施例では、心拍数センサ１１６ｂが車両の乗員の心拍数を正確に測定することを保証するために、シートベルトの上及び／又は内部に数個の心拍数センサを設置することができる。このことは、車両の乗員の体格の何らかの差異（例えば大人と子供の間の体格の差異）の如何に関わらず、少なくとも１つの心拍数センサ１１６ｂが車両の乗員の心臓の近くに位置設定されることを保証する一助となる。

いくつかの実施例において、運動センサ１１６ｃは車両の乗員（例えば車両１１０のドライバ又は乗員）の呼吸数を測定する。捕捉された呼吸数データは、車両の乗員が高ストレス及び／又は緊急事態に陥っているか否かを決定するために使用され、これについては以下で更に詳述する。一部の実施例において、運動センサ１１６ｃは、車両１１０内の車両の乗員のシートベルトの上及び／又は内部に位置付けされる。運動センサ１１６ｃは、車両の乗員のひざ、胃、及び／又は胸部を横断して存在するシートベルトの一部分の内部に位置付けされてよい。いくつかの実施例において、運動センサ１１６ｃは、車両の乗員が呼吸したときのシートベルトの拡張及び収縮を検出することによって、車両の乗員の呼吸パターンを検出する。

いくつかの実施例において、圧力センサ１１６ｄは、車両の乗員が車両１１０のステアリングホイールを把持したときの、車両の乗員（例えば車両１１０のドライバ）の把持圧力を測定する。捕捉された圧力データは、車両の乗員が高ストレス及び／又は緊急事態に陥っているか否かを決定するために使用され、これについては以下で更に詳述する。一部の実施例において、圧力センサ１１６ｄは、車両１１０のステアリングホイールの上及び／又は内部に位置付けされる。いくつかの実施例において、圧力センサ１１６ｄは、ステアリングホイールの「１０時」及び「２時」の位置に対応する部分などの、ステアリングホイールの１つ以上の部分の上及び／又は内部に位置付けされる。他の実施例においては、ステアリングホイールの周囲全体にわたり数個の圧力センサ１１６ｄが位置付けされる。このことは、車両の乗員の手がステアリングホイール上のどの位置にあるかとは無関係に圧力センサが車両の乗員の把持圧力を正確に測定することを保証する一助となる。

いくつかの実施例において、水分センサ１１６ｅは、車両乗員が車両１１０のステアリングホイールを把持した及び／又は触ったときに車両の乗員（例えば車両１１０のドライバ）の手及び／又は腕から水分が放出されるか否かを測定する。捕捉されたデータは、車両の乗員が高ストレス及び／又は緊急事態に陥っているか否かを決定するために使用され、これについては以下で更に詳述する。一部の実施例において、水分センサ１１６ｅも同様に、車両１１０のステアリングホイールの上及び／又は内部に位置付けされる。圧力センサ１１６ｄと同様に、水分センサ１１６ｅは、ステアリングホイールの「１０時」及び「２時」の位置に対応する部分などの、ステアリングホイールの１つ以上の部分の内部に位置付けされる。他の実施例においては、ステアリングホイールの周囲全体にわたり数個の水分センサ１１６ｅが位置付けされる。このことは、車両の乗員の手がステアリングホイール上のどの位置にあるかとは無関係に水分センサが車両の乗員の手及び／又は腕から放出される何らかの水分（例えば汗）を正確に測定することを保証する一助となる。

一部の実施形態において、センサ１１６は、プロファイル生成モジュール１１４の受信機１１３に対してデータ（例えば生理特性測定値）を送信するように構成される。一部の実施形態において、センサ１１６は、設定された反復的時間間隔で受信機１１３に対してデータを送信する。例えば、センサは、毎秒約１回から毎分１回までの範囲内にあり得る送信頻度の割合で、受信機１１３に対してデータを送信し得る。いくつかの実施例において、送信頻度は、およそ５秒毎に１回、３０秒毎に１回、又は他の任意の好適な時間間隔であり得る。本明細書中で提供されている送信頻度は、一例にすぎず、他の実施形態は、より高頻度の送信又はより低頻度の送信を含むことができる。例えば、いくつかの実装例において、送信頻度は、毎秒１回より速くてもよいし、又は毎分１回より遅くてもよい。いくつかの実施例において、例えば、カメラ１１６ａから受信機１１３へと送信されるデータは、カメラ１１６ａの１つ以上のカメラの各々が捕捉した画像を含む。このような実施例では、センサ１１６は、車両１１０が道路に沿って走行しているときに、車両の乗員の顔及び／又は車両の乗員の体の画像を捕捉することができる。

いくつかの実施例において、センサ１１６により送信されたデータは、センサ処理モジュール１１５によって受信される。データは、センサ１１６から直接センサ処理モジュール１１５によって受信され得、あるいは、データは受信機１１３を介してセンサ１１６から間接的にセンサ処理モジュール１１５によって受信され得る。いくつかの実施例において、センサ処理モジュール１１５は、画像プロセッサ及び／又は画像処理モジュールを含む。一部の実施形態において、センサ処理モジュール１１５は、センサ１１６から受信したデータを読取り、データを分析し、データを処理し、処理されたデータを送信機１１７に出力するように構成されている。一部の実施形態において、送信機１１７は次に、クラウドサーバ１６０にデータを送信し、これについては以下で更に詳述する。別の実施形態において、送信機１１７は、プロファイルデータベース１７０に対して直接データを送信する。

プロファイル生成モジュール１１４に対して作動的に結合されてこのプロファイル生成モジュールと通信を行うように構成されている環境センサ１１８は、例えば車両１１０の内部及び／又は外部に位置付けされた１つ以上のセンサであるか、これらのセンサを含むか又はこれらのセンサの一部であってよい。一部の実施形態において、環境センサ１１８は、（車両１１０上に組付けられた１つ以上の外部カメラであり得る）カメラ１１８ａ、トラクションセンサ１１８ｂ、外部温度センサ１１８ｃ、内部温度センサ１１８ｄ、ＧＰＳ受信機１１８ｅ、レインセンサ１１８ｆ、及び他の任意の好適なセンサのうちの１つ、又はそれらの任意の組合せを含み得る。したがって、本明細書で使用される参照番号１１８は、上述のセンサのうちの１つ又は組合せを意味し得る。

一部の実施形態において、カメラ１１８ａは、車両１１０の前方部分と結び付けられたフロントカメラ、車両１１０の後方部分と結び付けられたリアカメラ、車両１１０の右側面部分と結び付けられたサイドカメラ、車両１１０の左側面部分と結び付けられたサイドカメラ、及び車両１１０に位置する他の任意のカメラのうちの１つ、又はそれらの任意の組合せを含むことができる。したがって、本明細書中で使用される参照番号１１８ａは、外部の車両カメラの１つ又は組合せを意味し得る。一部の実施例において、カメラ１１８ａは、車両１１０が道路に沿って走行するにつれて車両１１０の周りの外部環境の画像を捕捉する。

一部の実施例において、トラクションセンサ１１８ｂは、車両１１０のタイヤが車両１１０が走行している道路の表面にいかに良好にグリップしているかを測定する。捕捉されたトラクションデータは、車両１１０が道路上でスリップ及び／又はスライドしているか否かを決定するために使用される。このデータは、車両１１０の環境条件が正常であるか異常であるかを決定するために使用され得、これについては以下で更に詳述する。一部の実施例において、外部温度センサ１１８ｃは、車両１１０の周りの空気の温度を測定する。この温度データは、車両１１０の環境条件が正常であるか異常であるかを決定するために使用され得、これについては以下で更に詳述する。一部の実施例において、内部温度センサ１１８ｄは、車両１１０内部の空気の温度を測定する。この温度データは、車両１１０の環境条件が正常であるか異常であるかを決定するために使用され得、これについては以下で更に詳述する。

ＧＰＳ受信機１１８ｅは、車両１１０の位置データを記録するように構成されている。いくつかの実施例において、位置データは、車両１１０が位置している地理的エリアについての気候条件を決定するために使用され得る。この位置データは、車両１１０の環境条件が正常であるか異常であるかを決定するために使用され得、これについては以下で更に詳述する。一部の実施例において、レインセンサ１１８ｆは、車両１１０のフロントガラス上に雨が降っているか否か、そして降っている場合には、どれほどの雨が降っているかを測定する。他の実施例では、レインセンサ１１８ｆは、リアウィンドウ、１つ以上のサイドウィンドウ又は車両１１０の他の任意の部分上に雨が降っているか否かを測定する。捕捉された雨データは、車両が雨の中を走っているか否かを決定するために使用される。このデータは、車両１１０の環境条件が正常であるか異常であるかを決定するために使用され得、これについては以下で更に詳述する。

図２に関する以上の論述は、車両１１０に関連してなされたものであるが、以上の論述は、車両１２０、１３０、１４０、１５０及びその対応する構成要素の各々にも同様にあてはまる。

図３は、本開示の１つ以上の実施形態に係る動作中のシステムの概略図である。図３に例示されている少なくとも１つのこのような実施形態において、システムは概して、参照番号３００によって言及され、検出システム１００の構成要素を含み、これらの構成要素には同じ参照番号が付されている。図３に示されている実施形態においては、検出システム１００の一定の構成要素を有するシステムに加えて、システム３００のクラウドサーバ１６０は、問題状態検出モジュール３１０及び応答決定モジュール３２０を含む。図３に示されている実施形態において、問題状態検出モジュール３１０は、受信機３１２、送信機３１４、メモリ３１６及びプロセッサ３１８を含む。一部の実施形態において、送信機３１４及び受信機３１２は、無線又は有線信号の送信及び受信の両方の能力を有する送受信機に統合される。受信機３１２は、ＨＭＩ１１２（図２参照）、センサ処理モジュール１１５（図２参照）、送信機３１４及びプロファイルデータベース１７０のうちの１つ以上に対して作動的に結合され、且つそれらと通信を行うように構成されている。図３に示された実施形態において、応答決定モジュール３２０は、受信機３２２、プロセッサ３２４及び送信機３２６を含む。一部の実施形態において、送信機３２６及び受信機３２２は、無線又は有線信号の送信及び受信の両方の能力を有する送受信機に統合される。受信機３２２は、ＨＭＩ１１２、送信機１１７及び問題状態検出モジュール３１０の送信機３１４に対して作動的に結合され、これらと通信を行うように構成される。

一部の実施形態において、メモリ３１６は、受信機３１２に対して作動的に結合され、この受信機３１２と通信を行うように構成されている。一部の実施形態において、受信機３１２は、車両１１０上に担持されたプロファイル生成モジュール１１４の送信機１１７から１つ以上のデータ送信（生理特性測定値及び環境特性測定値であり得る）を受信するように構成されている。他の一部の実施形態において、受信機３１２は、送信機１１７から受信したデータ送信に加えて又はこれに代ってプロファイルデータベース１７０からのデータ送信を受信するように構成されており、これについては以下で更に詳述する。受信機３１２は、メモリ３１６に対する１つ以上のデータ送信の各々を出力するように構成されており、メモリ３１６は、データ送信を廃棄する前に、設定期間、１つ以上のデータ送信の各々を記憶する。一部の実施形態において、データ送信は履歴記録（historical record）に記憶される。いくつかの実施例において、メモリ３１６がデータ送信を記憶する設定期間には、１分、２分、５分、１０分又は１分未満又は１０分超であり得る他の任意の好適な期間が含まれる。したがって、メモリ３１６は、いくつかの実施例において、送信機１１７から受信機３１２が受信した全てのデータ送信の履歴記録を維持する。一部の別の実施形態において、履歴記録は、車両１１０の乗員の履歴的生理特性データを含む。

一部の別の実施形態において、受信機３１２は、プロファイルデータベース１７０へ１つ以上のデータ送信の各々を出力するように構成されており、プロファイルデータベース１７０は、データ送信を廃棄する前に、設定期間、１つ以上のデータ送信の各々を記憶する。一部の実施形態において、データ送信は履歴記録内に記憶される。いくつかの実施例において、プロファイルデータベース１７０がデータ送信を記憶する設定期間には、１分、２分、５分、１０分又は１分未満又は１０分超であり得る他の任意の好適な期間が含まれる。したがって、プロファイルデータベース１７０は、いくつかの実施例において、送信機３１４から受信機３１２が受信した全てのデータ送信の履歴記録を維持する。一部の別の実施形態において、履歴記録は、車両１１０の乗員の履歴的生理特性データを含む。

一部の実施形態において、プロセッサ３１８は更に、車両の乗員に対応する１つ以上の生理特性測定値が、各々の特定の生理特性についての基準値の外側にあるか否かを決定するように構成されており、これについては以下で更に詳述する。いくつかの実施例において、プロセッサ３１８は、車両の乗員に対応する１つ以上の生理特性測定値が、１つ以上の他の車両（例えば車両１２０）の乗員に対応する生理特性測定値と類似しているか否かを決定するように構成されており、これについては以下で更に詳述する。更に、プロセッサ３１８は、車両１１０の環境条件が正常であるか異常であるかを決定するように構成されており、これについては以下で更に詳述する。一部の実施例において、このような決定が行なわれた後、問題状態検出モジュール３１０の送信機３１４は、応答決定モジュールに対して信号を送信し、次にこの応答決定モジュールは、例えば車両１１０のプロファイル生成モジュール１１４に対してこの信号を送信することができる。一部の実施形態において、信号は、応答命令（例えば車両１１０に自律モードに入るよう指図する命令）を含み、これについては以下で更に詳述する。

一部の実施形態において、応答決定モジュール３２０のプロセッサ３２４は、受信機３２２及び送信機３２６に対して作動的に結合され、これらと通信を行うように構成されている。いくつかの実施例において、プロセッサ３２４は、受信機３２２から受信した１つ以上のデータ送信を読取って分析するように構成されている。一部の実施形態において、応答決定モジュール３２０は、受信機３２２から受信した１つ以上のデータ送信に基づいて適切な応答を決定するように構成されている。いくつかの実施例において、送信機３２６は、車両１１０のプロファイル生成モジュール１１４に対して決定された緊急応答を送信する。その後、このような実施形態では、プロファイル生成モジュール１１４は緊急応答を開始する。例えば、車両１１０のドライバが心臓発作に襲われた場合、プロファイル生成モジュール１１４は、車両１１０に対し、自動的に移動を停止し、ハザード信号を起動させ、サーバ１６０にＧＰＳ信号を送信するよう指令を出すことができる。一部の実施形態において、サーバ１６０は、病院、救急車、消防車及び他の類似の緊急時対応要員に接続されており、心臓発作情報をこれらに送信する。更なる実施例においては、車両１１０が非自律運転モードで動作している間に緊急事態が検出された場合、プロファイル生成モジュール１１４は、利用可能な場合、車両１１０の自律運転モードを自動的に開始することができる。追加の一部の実施例において、車両１１０は、車車間（Ｖ２Ｖ）通信を使用して、車両１１０と同じ地理的エリア（例えば地理的エリア１８０）内の他の車両と通信することができる。このような実施例では、車両１１０は、病院又は他の適切な医療施設までの最良の及び／又は最速のルートを生成するためにＶ２Ｖ通信を使用することができる。

図４Ａは、本開示の１つ以上の実施形態に係る装置の概略的例示である。図４Ａに示されている少なくとも１つのこのような実施形態において、装置は概して参照番号４００により言及されており、装置２００及びシステム３００の構成要素を含み、これらの構成要素には同じ参照番号が付与されている。図４Ａに示された実施形態においては、装置２００及びシステム３００の一定の構成要素を有する装置４００に加えて、装置４００の乗員プロファイル２１０は、車両１１０の乗員（例えばドライバ又は乗員）の数個の生理特性を含む。乗員プロファイル２１０内の生理特性は各々、上述のように、センサ１１６の１つ以上によって測定され、追跡され且つ／又は監視されるように構成されている。いくつかの実施例において、乗員プロファイル２１０内の乗員の生理特性には、１つ以上の表情２１０ａ、姿勢２１０ｂ、身体動作２１０ｃ、心拍数２１０ｄ、呼吸数２１０ｅ、把持圧力２１０ｆ及び手掌の水分レベル２１０ｇが含まれる。

上述のようにそして以下で更に詳述されるように、問題状態検出モジュール３１０のプロセッサ３１８は、各生理特性についての基準値（これは値の一範囲であり得る）を決定するために生理特性及び任意の生理特性測定値を分析するように構成されている。車両１１０の各乗員は、その乗員に特有の乗員プロファイル（例えば乗員プロファイル２１０）を有する。例えば、車両１１０のドライバは、車両１１０の乗客の乗員プロファイルとは異なるものであり得且つ異なる可能性の高い乗員プロファイルを有する。一部の実施形態において、乗員プロファイル２１０は車両１１０のドライバに対応する。いくつかの実施例において、各生理特性についての基準値には、値の一範囲が含まれる。車両１１０の各乗員は異なる乗員プロファイルを有することから、各乗員プロファイルは、別の乗員プロファイルの同じ生理特性と比較した場合に各生理特性について異なる基準値を含むことができ、その可能性が高い。例えば、車両１１０のドライバの心拍数２１０ｄについての基準値は、毎分６０拍（ＢＰＭ）から６５ＢＰＭの範囲を含み得る。対照的に、車両１１０の乗客の心拍数２１０ｄについての基準値は、５０ＢＰＭ〜５５ＢＰＭの範囲を含み得る。一部の実施形態において、プロセッサ３１８は、記憶のためにメモリ３１６に対して決定された基準値を送信するように構成される。他の一部の実施形態において、プロセッサ３１８は、基準値アーカイブに対し決定された基準値を送信し、これについては以下で更に詳述する。以下で更に詳述されるように、プロセッサ３１８は、機械学習を用いて各生理特性についての基準値を決定するように構成されている。

図４Ｂは、本開示の１つ以上の実施形態に係る装置の概略的例示である。図４Ｂに示されている少なくとも１つのこのような実施形態において、装置は概して参照番号４５０により言及されており、装置２００及びシステム３００の構成要素を含み、これらの構成要素には同じ参照番号が付与されている。図４Ｂに示された実施形態においては、装置２００及びシステム３００の一定の構成要素を有する装置４５０に加えて、装置４５０の車両プロファイル２２０は、車両１１０の数個の環境特性を含む。車両プロファイル２２０中の環境特性は各々、上述のように、環境センサ１１８の１つ以上によって測定され、追跡され且つ／又は監視されるように構成されている。いくつかの実施例において、車両プロファイル２２０中の車両１１０の環境特性には、（外部カメラ１１８ａによって検出され得る）危険条件に対する近接性２２０ａ、（外部カメラ１１８ａにより検出され得る）道路条件２２０ｂ、トラクション２２０ｃ、外部温度２２０ｄ、内部温度２２０ｅ、ＧＰＳ位置２２０ｆ、雨レベル２２０ｇ及び速度２２０ｈが含まれる。

上述のように、且つ以下で更に詳述するように、問題状態検出モジュール３１０のプロセッサ３１８は、例えば車両１１０の周りの環境条件が正常であるか異常であるかを決定するために環境特性及び任意の環境特性測定値を分析するように構成されている。限定的であるように意図されていないいくつかの実施例において、車両１１０の周りの環境条件は、雨が全く無く、車両１１０が良好なトラクションを有し、車両１１０が危険条件（例えば衝突、道路上の動物など）の近くにない場合、正常である。検出システム１００内の各々の車両は、その車両に特有の車両プロファイルを有する。例えば、車両１１０は、車両１２０についての車両プロファイルとは異なるものであり得る車両プロファイルを有する。一部の実施形態において、車両プロファイル２２０は車両１１０に対応する。図１に示されているように、車両１１０及び車両１２０は、各々同じ地理的エリア１８０内にある。したがって、いくつかの実施例において、車両１１０、１２０の各々についての車両プロファイルは、類似したものであり得る。例えば、道路条件、外部温度、ＧＰＳ位置、及び雨レベルは、車両１１０及び１２０についての車両プロファイル間において実質的に類似していてよい。以下で更に詳述するように、プロセッサ３１８は、標的車両（例えば車両１１０）の環境条件が正常であるか異常であるかを決定するために同じ地理的エリア内の１つ以上の異なる車両の車両プロファイルを比較するように構成されている。

図５は、本開示の１つ以上の実施形態に係る装置の概略的例示である。図５に示されている少なくとも１つのこのような実施形態において、装置は概して参照番号５００により言及されており、装置２００及びシステム３００の構成要素を含み、これらの構成要素には同じ参照番号が付与されている。図５に示された実施形態においては、装置２００及びシステム３００の一定の構成要素を有する装置５００に加えて、装置５００のプロファイルデータベース１７０は、ディレクトリ１７２及びディレクトリ１７４を含む。図５に示されているように、ディレクトリ１７２は車両１１０に対応し、乗員プロファイル２１０及び車両プロファイル２２０を含む。一部の実施形態において、ディレクトリ１７２は同様に、生理特性基準値アーカイブ１７６をも含んでいる。基準値アーカイブ１７６は、上述の通りそして以下で更に詳述されるように、乗員プロファイル２１０内の各生理特性について決定された基準値を含むように構成されている。基準値アーカイブ１７６は、上述のように、車両１１０に対応する決定された基準値を送信機３１４から受信するように構成されている。

図５に更に示されているように、ディレクトリ１７４は車両１２０に対応し、乗員プロファイル５１０及び車両プロファイル５２０を含む。乗員プロファイル５１０は、乗員プロファイル２１０と実質的に類似したものであり、車両１２０内の乗員の生理特性を含む。図５に示された実施形態において、乗員プロファイル５１０内の生理特性には、１つ以上の表情５１０ａ、姿勢５１０ｂ、身体動作５１０ｃ、心拍数５１０ｄ、呼吸数５１０ｅ、把持圧力５１０ｆ及び手掌の水分レベル５１０ｇが含まれる。車両プロファイル５２０は、車両プロファイル２２０と実質的に類似しており、車両１２０の環境特性を含む。図５に示された実施形態において、車両プロファイル５２０中の環境特性には、（外部カメラ１２８ａによって検出され得る）危険条件に対する近接性５２０ａ、（外部カメラ１２８ａにより検出され得る）道路条件５２０ｂ、トラクション５２０ｃ、外部温度５２０ｄ、内部温度５２０ｅ、ＧＰＳ位置５２０ｆ、雨レベル５２０ｇ及び速度５２０ｈが含まれる。一部の実施形態において、ディレクトリ１７４は同様に、生理特性基準値アーカイブ１７８をも含んでいる。基準値アーカイブ１７８は、上述のようにそして以下で詳述されるように、乗員プロファイル５１０内の各生理特性について決定された基準値を含むように構成されている。基準値アーカイブ１７８は、上述のように、車両１２０に対応する決定された基準値を送信機３１４から受信するように構成されている。

図５には示されていないものの、プロファイルデータベース１７０が同様に、上述のものに対応する構成要素を含めた、システム１００内の各車両（例えば車両１３０、１４０、１５０）に対応するディレクトリをも含み得るということを理解すべきである。

図６は、本開示の１つ以上の実施形態に係る図１〜５のシステムを動作させる方法のフローチャートである。上述の通り、一部の実施形態においては、車両１１０内の乗員の１人以上が医療的緊急事態に陥っているか否かを決定するために、車両１１０の１つ以上のセンサが使用される。車両１１０の１つ以上のセンサ１１６が、車両１１０の乗員の１つ以上の生理特性を検出及び／又は記録するために使用される。更に、１つ以上の環境センサ１１８が、車両１１０の１つ以上の環境特性を検出及び／又は記録するために使用される。車両１１０は、サーバに対して生理特性測定値及び環境特性測定値を送信する。サーバは、情報を受信し、情報を分析し、適切な応答を決定する。車両の乗員が実際に医療的緊急事態に陥っているか否かを決定する前に、受信した情報の精確さを確認することが、サーバの目的である。このことは、誤報の数を削減する一助となり、これが、不適切に開始された応答の数を削減する一助となる。この目的を達成するために、サーバは、特定の車両乗員に対応する受信した生理特性測定値を、特定の車両乗員に対応する記憶された生理特性測定値のデータベースと比較する。継続的に比較することで、サーバは、生理特性についての基準値を策定（formulate）することができるようになる。次にサーバは、新たに受信した生理特性測定値が基準値の外側にあるか否かを決定する。生理特性測定値が基準値の外側にある場合、サーバは、新たに受信した生理特性測定値を１つ以上の他の車両（例えば車両１２０）の乗員に対応する生理特性測定値と比較する。サーバはその後、検出した環境特性データを分析して、車両１１０の環境条件が正常であるか異常であるかを決定する。車両１１０の環境条件が正常である場合には、サーバは、車両乗員が医療的緊急事態に陥っていることを決定し、車両１１０は、サーバによって指示された通り、適切な応答を開始する。

このような１つの実施形態において、図６に例示されたように、該方法は概して参照番号６００により言及され、車両の乗員の生理特性を検出することをステップ６１０に含んでいる。いくつかの実施例において、生理特性はセンサ１１６を用いて検出される（図２参照）。一部の実施例において、センサ１１６は、車両１１０の乗員に対応する検出された生理特性測定値を車両１１０のプロファイル生成モジュール１１４に送信する。生理特性測定値は、プロファイル生成モジュール１１４の受信機１１３によって受信され得る。受信機１１３は、その後、更なる分析及び処理のために、センサ処理モジュール１１５に対して生理特性測定値を出力することができる。一部の実施形態において、生理特性測定値は、図４Ａに関連して上述した生理特性（例えば１つ以上の表情２１０ａ、姿勢２１０ｂ、身体動作２１０ｃ、心拍数２１０ｄ、呼吸数２１０ｅ、把持圧力２１０ｆ、及び手掌の水分レベル２１０ｇ）のいずれか１つに対応し得る。

上述の通り、いくつかの実施例において、センサ１１６は、車両１１０の内部で、１人以上の乗員などの物体の画像を捕捉するように構成されている。このような実施例においては、カメラ１１６ａは、車両１１０の乗員（例えば車両１１０のドライバ）の画像及び／又は映像を捕捉するように構成されている。上述のように、いくつかの実施例において、カメラ１１６ａは捕捉した画像及び／又は映像（生理特性測定値であり得る）をプロファイル生成モジュール１１４のセンサ処理モジュール１１５に送信する。一部の実施例において、センサ処理モジュール１１５は、車両乗員の表情及び／又は姿勢を追跡するために、捕捉された画像及び／又は映像を分析するように構成されている。いくつかの実施例においては、センサ処理モジュール１１５が各々の受信画像及び／又は映像ファイルを処理した後、プロファイル生成モジュール１１４は、各々の処理済みファイルを問題状態検出モジュール３１０へと送信する。いくつかの実施例において、処理済みファイルは、問題状態検出モジュール３１０のメモリ３１６内に記憶され得る。したがって、一部の実施形態において、メモリ３１６は、プロファイル生成モジュール１１４から受信された全ての画像及び／又は映像送信の履歴的記録を維持する。他の一部の実施形態において、処理済みファイルは、プロファイルデータベース１７０内に記憶され得る。

限定的であるように意図されていない一実施例において、或る種の表情、例えば苦痛、怒り又は驚きの表情は、車両乗員が医療的緊急事態に陥っていることを示し得ることから、車両乗員の表情２１０ａを追跡することが重要であり得る。限定するものではない別の実施例として、或る種の姿勢、例えば前かがみ、うずくまり、前方へのもたれかかりなどの姿勢は、車両乗員が医療的緊急事態に陥っていることを示し得ることから、車両乗員の姿勢２１０ｂを追跡することが重要であり得る。同様にして、限定するものではない更なる実施例として、或る種の身体動作、例えば突然のけいれんの様な動きは、車両乗員が医療的緊急事態に陥っていることを示し得ることから、車両乗員の身体動作２１０ｃを追跡することが重要であり得る。いくつかの実施例においては、車両乗員が医療的緊急事態に陥っていることの示には、心拍数２１０ｄ、呼吸数２１０ｅ、把持圧力２１０ｆ及び手掌の水分レベル２１０ｇの増大の１つ以上が含まれ得る。一部の実施例において、車両乗員が医療的緊急事態に陥っているか否かを決定するために、センサ１１６により捕捉されたデータは環境センサ１１８によって捕捉されたデータによって増補（augment）され（図１参照）、これについては以下で更に詳述する。

ステップ６２０において、車両１１０の乗員の生理特性の検出の前、最中又は後に、車両１１０の環境特性が検出される。いくつかの実施例において、環境特性は、環境センサ１１８を用いて検出される（図２参照）。一部の実施例において、環境センサ１１８は、車両１１０に対応する検出された環境特性測定値を、車両１１０のプロファイル生成モジュール１１４に対して送信する。一部の実施例において、環境特性測定値は、プロファイル生成モジュール１１４の受信機１１３によって受信される。受信機１１３は次に、更なる分析及び処理のために、センサ処理モジュール１１５に対して環境特性測定値を出力することができる。一部の実施形態において、環境特性測定値は、図４Ｂに関して上述した環境特性（例えば、危険条件に対する近接性２２０ａ、道路条件２２０ｂ、トラクション２２０ｃ、外部温度２２０ｄ、内部温度２２０ｅ、ＧＰＳ位置２２０ｆ、雨レベル２２０ｇ及び速度２２０ｈ）のうちのいずれか１つに対応し得る。

上述のように、いくつかの実施例において、環境センサ１１８は、車両１１０の周りの近辺内で、他の車両及び／又は道路表面などの物体の画像及び／又は映像を捕捉するように構成されている。このような実施例において、外部カメラ１１８ａは、車両１１０の周りの物体及び／又は道路表面の画像及び／又は映像（これは環境特性測定値であり得る）を捕捉するように構成されている。上述のように、いくつかの実施例において、外部カメラ１１８ａは、プロファイル生成モジュール１１４のセンサ処理モジュール１１５に対して、捕捉された画像及び／又は映像を送信する。一部の実施例において、センサ処理モジュール１１５は、車両１１０の周りの環境条件を追跡するために、捕捉された画像及び／又は映像を分析するように構成されている。いくつかの実施例において、センサ処理モジュール１１５が各々の受信画像及び／又は映像ファイルを処理した後、プロファイル生成モジュール１１４は各々の処理済みファイルを問題状態検出モジュール３１０に送信する。一部の実施形態において、処理済みファイルは、問題状態検出モジュール３１０のメモリ３１６内に記憶され得る。したがって、一部の実施形態において、メモリ３１６は、プロファイル生成モジュール１１４から受信した全ての画像及び／又は映像送信の履歴的記録を維持する。他の一部の実施形態において、処理済みファイルは、プロファイルデータベース１７０内に記憶され得る。

限定的であるように意図されていない実施例においては、或る種の環境条件、例えば衝突、危険運転ドライバ、又は落雷などは、車両の周りの環境特性が異常であることを示し得ることから、車両１１０の危険条件に対する近接性２２０ａを決定することが重要であり得る。限定するものではない別の実施例として、車両１１０の位置における気候条件を決定する目的で車両１１０のＧＰＳ位置２２０ｆを追跡することが重要であり得る。或る種の気候条件、例えば竜巻、落雷又は雷雨などは、車両１１０の周りの環境条件が異常であることを示し得る。同様にして、限定するものではない更なる実施例として、高い車両速度は車両１１０の周りの環境条件が異常であることを示し得ることから、車両１１０の速度２２０ｈを追跡することが重要であり得る。いくつかの実施例において、車両１１０の周りの環境条件が異常であることを示すことには、危険条件に対する近接性２２０ａ、粗悪な道路条件２２０ｂ、低いトラクション２２０ｃ、低い外部温度２２０ｄ、正常な内部温度２２０ｅ、高い雨レベル２２０ｇ及び高い速度２２０ｈのうちの１つ以上が含まれ得る。一部の実施例において、車両１１０の周りの環境条件が異常であるか否かを決定するために、環境センサ１１８によって捕捉されたデータは、センサ１１６によって捕捉されたデータにより増補され、これについては以下で更に詳述する。

ステップ６３０において、車両１１０の乗員の生理特性及び／又は車両１１０の環境特性の検出中又は検出後に、車両１１０の乗員に対応する生理特性測定値及び車両１１０に対応する環境特性測定値は、プロファイル生成モジュール１１４により送信される。一部の実施形態において、プロファイル生成モジュール１１４の送信機１１７は、生理特性測定値及び環境特性測定値を、サーバ１６０の問題状態検出モジュール３１０に対して送信する。上述のように、いくつかの実施例において、生理特性測定値及び環境特性測定値は、メモリ３１６内に記憶され得る。他の実施例において、送信機１１７は、生理特性測定値及び環境特性測定値をプロファイルデータベース１７０に送信する。更なる実施例においては、送信機１１７は、生理特性測定値及び環境特性測定値をメモリ３１６及びプロファイルデータベース１７０の両方に送信する。

送信時に、生理特性測定値及び環境特性測定値は各々識別子（例えばデータタグ、ファイル識別子など）と結び付けられる。各々の生理特性測定値についての識別子は、各々の検出された生理特性測定値を特定の車両乗員（例えば車両１１０のドライバ）にマッピングする。各々の環境特性測定値についての識別子は、各々の検出された環境特性測定値を特定の車両（例えば車両１１０）にマッピングする。一部の実施形態において、識別子は、各生理特性測定値を適切な車両乗員に結び付けることを可能にし、識別子は、各環境特性測定値を適切な車両に結び付けることを可能にする。このような実施形態においては、このことで特定の車両乗員の各々の生理特性についての基準値の策定は容易になり、これについては以下で更に詳述する。更に、このような実施形態においては、識別子は、特定の車両についての環境条件決定の一助となり、これについては以下で更に詳述する。

一部の実施形態において、生理特性測定値及び環境特性測定値は、サーバ１６０によって受信される。このような実施形態において、生理特性及び環境特性の測定値は、問題状態検出モジュール３１０の受信機３１２によって受信される。一部の別の実施形態において、生理特性及び環境特性の測定値は、上述の通り、車両１１０のプロファイル生成モジュール１１４から直接か、又はサーバ１６０の問題状態検出モジュール３１０を介して間接的に、プロファイルデータベース１７０によって受信される。受信時に、生理特性測定値と環境特性測定値は分離され、各特性についてのそれぞれの識別子に基づいて分類される。例えば、車両１１０のドライバに対応する心拍数測定値がディレクトリ１７２に対して送信され得る。

ステップ６４０において、生理特性及び環境特性の測定値の送信中又は送信後に、車両の乗員に対応する生理特性測定値は、車両の乗員に対応する生理特性測定値のデータベースと比較される。一部の実施形態において、データベースは、プロファイルデータベース１７０であり得る。一部の実施例において、プロファイルデータベース１７０は、車両の乗員（例えば車両１１０のドライバ）の履歴的生理特性データを含む。いくつかの実施例において、サーバ１６０の問題状態検出モジュール３１０のプロセッサ３１８は、受信した生理特性測定値を履歴的生理特性のデータベースと比較する。単に例示及び分かり易くすることのみを目的として、車両のドライバ（例えば車両１１０のドライバ）の心拍数（例えば心拍数２１０ｄ）に関して、以下の論述を行なう。心拍数２１０ｄは単に、１つの生理特性の一例であるように意図されているにすぎない。以下の論述は、他の任意の車両乗員についての他の任意の生理特性にも同様にあてはまる。

一部の実施形態において、車両１１０のドライバについての受信された心拍数測定値２１０ｄ（生理特性測定値であり得る）が、プロファイルデータベース１７０内に記憶された、以前に受信された心拍数測定値２１０ｄ（すなわち履歴的心拍数測定値）と比較される。このような実施形態においては、以前に受信された心拍数測定値２１０ｄは、車両１１０に対応するディレクトリ１７２内に記憶され得る。以前に受信された心拍数測定値２１０ｄは更に、ディレクトリ１７２内の乗員プロファイル２１０内に記憶され得る。一部の別の実施形態において、以前に受信された心拍数測定値２１０ｄは、プロファイル生成モジュール１１４に送信されプロファイル生成モジュール１１４内の乗員プロファイル２１０内に記憶され得る。上述の通り、各々の受信された心拍数測定値２１０ｄは、例えば１分未満又は１０分超であり得る設定期間、記憶され得る。一部の実施形態において、プロセッサ３１８は、各々の新たに受信された心拍数測定値２１０ｄを、例えばディレクトリ１７２内に含められ得る心拍数測定値のデータベースと比較する。

ステップ６５０において、生理特性測定値と生理特性測定値のデータベースの比較中又は比較の後に、生理特性についての基準値が策定される。一部の実施形態において、プロセッサ３１８は、車両１１０のドライバの心拍数２１０ｄであり得る生理特性についての基準値を策定する。いくつかの実施例において、プロセッサ３１８は、メモリ３１６内に記憶され得る生理特性データ（例えば履歴的生理特性測定値）と受信した生理特性データ（例えば生理特性測定値）を継続的に比較することによって、生理特性についての基準値を決定するため、１つ以上の機械学習アルゴリズムを実装するように構成されている。いくつかの実施例において、プロセッサ３１８が、生理特性（例えば心拍数２１０ｄ）についての基準値を決定した後、プロセッサ３１８は、ディレクトリ１７２に対して基準値を送信することができ、ここで基準値は基準値アーカイブ１７６中に記憶され得る（図５参照）。一部の実施形態において、車両１１０に対応する各生理特性についての基準値は、基準値アーカイブ１７６内に記憶される。したがって、いくつかの実施例において、問題状態検出モジュール３１０は、各々の新たに受信した生理特性測定値を、基準値アーカイブ１７６内に記憶された基準値と比較する。

一部の実施形態において、問題状態検出モジュール３１０は次に、車両乗員が実際に医療的緊急事態に陥っているか否かを決定するために、受信情報の精確さを確認する。例えば、プロセッサ３１８は、車両乗員の受信した生理特性測定値が基準値の外側にあるか否かを決定する。いくつかの実施例において、受信した生理特性測定値が基準値の外側にあることを決定した後、プロセッサ３１８は、受信した生理特性測定値が、１つ以上の他の車両（例えば車両１２０）に対応する生理特性測定値に類似したものであるか否かを決定する。いくつかの実施例において、プロセッサ３１８は、受信した生理特性測定値を、１台の他の車両、２台の他の車両、３台の他の車両、４台の他の車両、５台の他の車両、１０台の他の車両、又は他の任意の好適な数の他の車両の乗員に対応する生理特性測定値と比較することができる。一部の実施形態において、プロセッサ３１８は次に、車両１１０の環境条件が正常であるか否かを決定する。環境特性が正常であることの決定後、次にプロセッサ３１８は、車両乗員（例えば、車両１１０のドライバ）が緊急事態に陥っていることを決定する。

一部の実施例において、応答決定モジュール３２０は次に、緊急応答を決定する。一部の実施形態において、応答決定モジュール３２０は、車両１１０のプロファイル生成モジュール１１４に対し、決定された緊急応答を送信する。その後、このような実施形態において、プロファイル生成モジュール１１４は、緊急応答を開始する。例えば、車両１１０のドライバが心臓発作に襲われている場合、応答決定モジュール３２０はプロファイル生成モジュール１１４に対し、自動的に移動を停止させ、ハザード信号を起動させ、サーバ１６０に対してＧＰＳ信号を送信するための指令を車両１１０に与えるよう命令することができる。一部の実施形態において、サーバ１６０は、病院、救急車、消防車及び他の類似の緊急時対応要員に接続されており、これらに対し心臓発作情報を送信する。更なる実施例において、車両１１０が非自律運転モードで動作している間に緊急事態が検出された場合、応答決定モジュール３２０は、利用可能な場合、車両１１０の自律運転モードを自動的に開始することができる。追加の一部の実施例において、車両１１０は、車車間（Ｖ２Ｖ）通信を通して、車両１１０と同じ地理的エリア（例えば地理的エリア１８０）内の他の車両と通信することができる。このような実施例において、車両１１０は、病院又は他の適切な医療施設への最良の及び／又は最速のルートを生成するため、Ｖ２Ｖ通信を使用することができる。

図７は、本開示の１つ以上の実施形態に係る図１〜５のシステムを動作させる方法のフローチャートである。図７に例示されている１つのこのような実施形態において、該方法は、概して参照番号７００によって言及され、一組の動作又はステップ７０２〜７２０として例示され、図１〜５を継続的に参照しながら説明される。方法７００の全ての実施形態において、例示されたステップ７０２〜７２０の全てが行なわれなくてもよい。更に、図７で明示的に例示されていない１つ以上のステップを、ステップ７０２〜７２０の前、後、間に又はその一部として含み入れることが可能である。いくつかの実施例において、ステップ７０２〜７２０の１つ以上は、少なくとも部分的に、１つ以上のプロセッサにより実行されたときに１つ以上のプロセッサにプロセスの１つ以上を行なわせることのできる非一時的で有形の機械可読媒体上に記憶された実行可能なコードの形で実装可能である。１つ以上の実施形態において、ステップ７０２〜７２０は、図１からの検出システム１００によって行なわれ得る。

１つのこのような実施形態において、図７に例示されているように、該方法は概して、参照番号７００によって言及されており、ステップ７０２において、基準値を創出するために使用されるべき車両（例えば車両１１０）の乗員の生理特性を検出するステップを含む。上記で図６に関して論述した通り、いくつかの実施例において、生理特性は、センサ１１６を用いて検出される（図２参照）。一部の実施例において、センサ１１６は、車両１１０の乗員に対応する検出された生理特性測定値を、車両１１０のプロファイル生成モジュール１１４に送信する。生理特性測定値は、プロファイル生成モジュール１１４の受信機１１３によって受信され得る。受信機１１３は、次に、更なる分析及び処理のためにセンサ処理モジュール１１５に対して生理特性測定値を出力し得る。一部の実施形態において、生理特性測定値は、図４Ａに関して以上で論述した生理特性（例えば１つ以上の表情２１０ａ、姿勢２１０ｂ、身体動作２１０ｃ、心拍数２１０ｄ、呼吸数２１０ｅ、把持圧力２１０ｆ及び手掌の水分レベル２１０ｇ）のうちのいずれか１つに対応することができる。

一部の実施形態において、ステップ７０４で、車両の生理特性の検出中又は検出後に、生理特性についての基準値が決定される。図６に関して以上で論述した通り、一部の実施形態において、プロセッサ３１８は、車両１１０のドライバの心拍数２１０ｄであり得る生理特性についての基準値を決定する。いくつかの実施例において、プロセッサ３１８は、メモリ３１６内に記憶され得る履歴的生理特性データ（例えば履歴的生理特性測定値）と受信した生理特性データ（例えば生理特性測定値）を継続的に比較することによって、生理特性についての基準値を決定するために１つ以上の機械学習アルゴリズムを実装するように構成されている。いくつかの実施例において、プロセッサ３１８が生理特性（例えば心拍数２１０ｄ）についての基準値を決定した後に、プロセッサ３１８は、ディレクトリ１７２に基準値を送信することができ、ここで基準値は基準値アーカイブ１７６内に記憶され得る（図５参照）。一部の実施形態において、車両１１０に対応する各生理特性についての基準値は、基準値アーカイブ内に記憶される。したがって、いくつかの実施例において、問題状態検出モジュール３１０は、各々の新たに受信した生理特性測定値を基準値アーカイブ１７６内に記憶された基準値と比較する。

一部の実施例において、ステップ７０６で、生理特性についての基準値の決定中又は決定後に、現在の生理特性測定値が受信される。一部の実施形態において、現在の生理特性は、上述のように、センサ１１６の１つ以上によって検出される。例えば、上述のように、心拍数センサ１１６ｂは、車両１１０のドライバの心拍数測定値２１０ｄを検出、監視及び／又は記録するように構成されている。

いくつかの実施例において、ステップ７０８で、現在の生理特性測定値の受信中又は受信後に、検出システム１００は、現在の生理特性測定値がその特定の生理特性についての基準値の外側にあるか否かを決定する。一部の実施例において、問題状態検出モジュール３１０のプロセッサ３１８は、現在の生理特性測定値をその特定の生理特性についての決定された基準値と比較する。限定的であるように意図されていない１つの実施例において、検出システム１００は、車両１１０のドライバの心拍数２１０ｄについての基準値が、毎分６０回（ＢＰＭ）から６５ＢＰＭの間の範囲であると決定することができる。例えば、プロセッサ３１８は次に、現在検出された心拍数測定値２１０ｄ（これは現在の生理特性測定値であり得る）を、例えば基準値アーカイブ１７６内に記憶されている可能性のある決定済の基準値と比較する。現在の心拍数測定値２１０ｄが、（例えば車両１１０のシートベルト内に位置し得る）心拍数センサ１１６ｂによって記録されるときに、６０ＢＰＭ未満又は６５ＢＰＭ超のいずれかである場合には、プロセッサ３１８は、現在の心拍数測定値２１０ｄが心拍数基準値の外側にあることを決定し、方法７００はステップ７１０へと進む。心拍数センサ１１６ｂによって記録されるときに現在の心拍数測定値２１０ｄが、６０ＢＰＭ、６５ＢＰＭ又は６０ＢＰＭと６５ＢＰＭの間のいずれかのＢＰＭ測定値である場合には、プロセッサ３１８は、現在の心拍数測定値２１０ｄが心拍数基準値内であることを決定し、方法７００はステップ７０２に戻る。

一部の実施形態においては、ステップ７１０で、現在の生理特性測定値がその生理特性についての基準値の外側にあることの決定中又は決定後に、検出システム１００は、別の車両（例えば車両１２０）の少なくとも一人の乗員の生理特性測定値と、現在の生理特性測定値を比較する。いくつかの実施例において、以上で論述されている通り、プロセッサ３１８は、偽陽性結果の発生を削減するために同じ地理的エリア（例えば地理的エリア１８０）内の１つ以上の車両内の１人以上の車両乗員の生理特性測定値を比較する。このような実施例において、プロセッサ３１８は、同じ地理的エリア内の２台の車両、３台の車両、４台の車両、５台の車両、１０台の車両又は他の任意の好適な数の車両内の１人以上の車両乗員の生理特性測定値を比較することができる。このような実施例において、例えば車両１２０についての生理特性データは、プロファイルデータベース１７０のディレクトリ１７４内に記録され得る。代替的な実施例において、例えば、車両１２０についての生理特性データは、サーバ１６０の問題状態検出モジュール３１０のメモリ３１６内に記憶され得る。

一部の実施例において、ステップ７１２で、別の車両（例えば車両１２０）の少なくとも１人の乗員の生理特性と車両１１０のドライバの現在の生理特性測定値の比較中又は比較の後に、検出システム１００は、比較された生理特性測定値が類似のものであるか否かを決定する。いくつかの実施形態において、この決定は、問題状態検出モジュール３１０のプロセッサ３１８によって行なわれる。

限定的であるように意図されていない実施例においては、プロセッサ３１８は、車両１１０のドライバの現在の心拍数測定値２１０ｄと車両１２０のドライバの現在の心拍数測定値を比較することができる。プロセッサ３１８は同様に、車両１１０のドライバの現在の心拍数測定値２１０ｄと、地理的エリア１８０内に位置し得る他の任意の１つ以上の車両のドライバの現在の心拍数測定値をも比較することができる。車両１１０のドライバの現在の心拍数測定値２１０ｄは、１２０ＢＰＭとして記録され得、これは、上述のように、心拍数測定値についての６０ＢＰＭ〜６５ＢＰＭの基準値のはるか外側にある値である。この心拍数の増加は、ドライバが心臓緊急事態に陥っていることを示すものであり得、又はそれは、例えばドライバが突然驚愕したことを示すものであり得る。したがって、検出システム１００は、車両１１０のドライバが実際に医療的緊急事態に陥っているか否かを決定するために、同じ地理的エリア内の他のドライバの心拍数測定値と車両１１０のドライバの心拍数測定値２１０ｄを比較する。一部の実施形態において、車両１１０のドライバの心拍数２１０ｄが高くなり、しかも地理的エリア１８０内の他のドライバの心拍数が高くなっていない場合、これは車両１１０のドライバが心臓発作などの医療的緊急事態に陥っていることを示すものであり得る。一方で、一部の実施例において、車両１１０のドライバの心拍数２１０ｄが高く、地理的エリア１８０内の他のドライバの心拍数も同様に高くなっている場合、これは車両１１０のドライバが医療的緊急事態に陥っていないことを示すものであり得る。このような実施例では、これは、高い心拍数を有するドライバが驚愕事象（例えば車の衝突、突然の近傍の落雷など）に遭遇したことを示すものであり得る。車両１１０のドライバの心拍数測定値２１０ｄが、例えば車両１２０のドライバの心拍数測定値よりもはるかに高い場合（例えば１２０ＢＰＭと６４ＢＰＭの比較）には、プロセッサ３１８は、心拍数測定値が類似でないことを決定し、方法７００はステップ７１４へ進む。車両１１０のドライバの心拍数測定値２１０ｄが例えば車両１２０のドライバの心拍数測定値に近い場合（例えば１２０ＢＰＭと１１５ＢＰＭの比較）には、プロセッサ３１８は、心拍数測定値が類似していることを決定し、方法７００はステップ７０２に戻る。

一部の実施例において、ステップ７１４で、車両乗員の生理特性測定値が別の車両の乗員の生理特性測定値に類似するものでないことの決定中又は決定後に、車両（例えば車両１１０）の環境条件が分析される。いくつかの実施例において、環境条件は、車両（例えば車両１１０）が直面する運転条件であり得る。いくつかの実施形態において、現在の生理特性測定値が基準値の外側にある場合でも、検出システム１００が行なったいずれかの最終的決定が精確であることを保証するために、更なる検証ステップが発生し得る。このような実施形態においては、図６に関して以上で論述した通り、車両１１０の環境特性測定値が検出され分析される。いくつかの実施形態において、環境特性は、環境センサ１１８を用いて検出される（図２参照）。一部の実施例において、環境センサ１１８は、車両１１０に対応する検出された環境特性測定値を車両１１０のプロファイル生成モジュール１１４に送信する。一部の実施例において、環境特性測定値は、プロファイル生成モジュール１１４の受信機１１３によって受信される。受信機１１３はこのとき、更なる分析及び処理のため、環境特性測定値をセンサ処理モジュール１１５へと出力する。一部の実施形態において、環境特性測定値は、図４Ｂに関して上述した環境特性（例えば危険条件に対する近接性２２０ａ、道路条件２２０ｂ、トラクション２２０ｃ、外部温度２２０ｄ、内部温度２２０ｅ、ＧＰＳ位置２２０ｆ、雨レベル２２０ｇ、及び速度２２０ｈ）のいずれか１つに対応し得る。

一部の実施形態において、ステップ７１６で、車両１１０の環境条件の分析中又は分析後に、検出システム１００は、環境条件が正常であるか異常であるかを決定する。いくつかの実施例において、この決定は、問題状態検出モジュール３１０のプロセッサ３１８によって行なわれ得る。

例えば、車両１１０のドライバの心拍数２１０ｄが高くなっており、且つ地理的エリア１８０内の他の車両の乗員の心拍数が高くなっていない場合、これは、車両１１０が、他の車両（例えば車両１２０）が直面しなかった異常な環境条件に直面したことを示すものであり得る。限定するものではい実施例として、車両１２０がトラクションを失っていないかもしれないのに、車両１１０は、例えばトラクションセンサ１１８ｂにより検出されたときに、トラクションを突然失う可能性がある。このような実施例において、車両１１０についてのこのトラクションの喪失は、車両１１０のドライバの心拍数の増加をひき起こし得るが、車両１２０のドライバの心拍数は、車両１２０が異常な環境条件（例えばトラクションの喪失）に直面しなかったために増加していない可能性がある。車両１１０のドライバの心拍数２１０ｄが車両１２０のドライバの心拍数と類似していないものの、車両１１０の環境条件が異常である実施形態において、検出システム１００は、車両１１０のドライバが医療的緊急事態に陥っていないことを決定することができる。したがって、例えば、トラクションセンサ１１８ｂが突然のトラクション喪失を検出せず、しかも他の異常な環境条件が全く存在しない場合には、プロセッサ３１８は、車両１１０の環境条件が異常でない（すなわち環境条件が正常である）ことを決定することができ、方法７００はステップ７１６へと進む。他方で、トラクションセンサ１１８ｂが例えば突然のトラクション喪失を検出した場合には、プロセッサ３１８は、車両１１０の環境条件が異常であることを決定することができ、方法７００はステップ７０２まで戻る。

一部の実施形態において、ステップ７１８で、車両１１０の環境条件が正常であることの決定中又は決定後に、緊急応答が決定される。一部の実施例において、図６に関して上述された通り、応答決定モジュール３２０のプロセッサ３２４は、緊急応答を決定する。緊急応答は、車両１１０の乗員に対応する検出された生理特性測定値及び車両１１０に対応する検出された環境特性測定値にしたがって調整可能である。限定するものではない実施例として、車両１１０のドライバが心臓発作に襲われている場合、プロセッサ３２４は、適切な応答が病院、救急車及び車両１１０のドライバの緊急連絡先に連絡することであることを決定し得る。プロセッサ３２４は、利用可能な場合には、道路脇に向かって車両１１０を自動運転するか又は車両１１０を近傍の病院まで運転する目的で、車両１１０を非自律運転モードから自律運転モードへと切換えるべきであることも決定することができる。一部の実施形態において、応答決定モジュール３２０は、車両１１０のプロファイル生成モジュール１１４に対して決定された緊急応答を送信する。

ステップ７２０において、緊急応答の決定中又は決定後に、緊急応答が開始される。図６に関して以上で論述したように、プロファイル生成モジュール１１４は緊急応答を開始することができる。例えば、車両１１０のドライバが心臓発作に襲われている場合、応答決定モジュール３２０は、自動的に移動を停止させ、ハザード信号を起動させ、サーバ１６０にＧＰＳ信号を送信するべく車両１１０に指令を出すようにプロファイル生成モジュール１１４に命令することができる。一部の実施形態において、サーバ１６０は、病院、救急車、消防車及び他の類似の緊急時対応要員に接続されており、これらに対して心臓発作情報を送信する。更なる実施例では、車両１１０が非自律運転モードで動作している間に緊急事態が検出された場合、応答決定モジュール３２０は、利用可能な場合、車両１１０の自律運転モードを自動的に開始することができる。追加の一部の実施例において、車両１１０は、車車間（Ｖ２Ｖ）通信を通して車両１１０と同じ地理的エリア（例えば地理的エリア１８０）内の他の車両と通信することができる。このような実施例において、車両１１０は、病院又は他の適切な医療施設への最良の及び／又は最速のルートを生成するためにＶ２Ｖ通信を使用することができる。

一部の実施形態において、コンピュータシステムが典型的に、少なくとも、機械可読命令を実行する能力を有するハードウェア、並びに、所望の結果をもたらす行為を実行するためのソフトウェア（典型的には機械可読命令）を含む。一部の実施形態において、コンピュータシステムは、ハードウェア及びソフトウェアのハイブリッド、並びにコンピュータサブシステムを含み得る。

一部の実施形態において、ハードウェアは概して、少なくともプロセッサ可能プラットフォーム、例えばクライアントマシン（パーソナルコンピュータ又はサーバとしても知られている）及び手持ち式処理デバイス（例えばスマートホン、タブレットコンピュータ、携帯情報端末（ＰＤＡ）、又はパーソナルコンピュータデバイス（ＰＣＤ）など）を含む。一部の実施形態において、ハードウェアは、メモリ及び他のデータ記憶デバイスなどの、機械可読命令を記憶する能力をもつ任意の物理的デバイスを含み得る。一部の実施形態において、他の形態のハードウェアには、モデム、モデムカード、ポート及びポートカードなどの転送デバイスを含めたハードウェアサブシステムが含まれる。

一部の実施形態において、ソフトウェアは、ＲＡＭ又はＲＯＭなどの任意の記憶媒体中に記憶された任意のマシンコード、及び他のデバイス（例えばフロッピディスク、フラッシュメモリ又はＣＤＲＯＭなど）に記憶されたマシンコードを含む。一部の実施形態において、ソフトウェアは、ソース又はオブジェクトコードを含み得る。一部の実施形態において、ソフトウェアは、例えばクライアントマシン又はサーバ上などのノード上で実行可能な任意の命令セットを包含する。

一部の実施形態において、本開示の一定の実施形態のための増強された機能性及び性能を提供するために、ソフトウェア及びハードウェアの組合せを使用することもできると考えられる。一実施形態において、シリコンチップ内に直接ソフトウェア機能を製造することができる。したがって、ハードウェアとソフトウェアの組合せも同様にコンピュータシステムの定義中に含まれ、したがって、考えられる等価の構造及び等価の方法として本開示により企図されるということを理解すべきである。

一部の実施形態において、コンピュータ可読媒体は例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの受動的データ記憶装置、並びにコンパクトディスク読取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）などの半永久的データ記憶装置を含む。本開示の１つ以上の実施形態は、標準的コンピュータを新規の特定の計算機へと変換するため、コンピュータのＲＡＭ内で具体化され得る。一部の実施形態において、データ構造は、本開示の一実施形態を可能にし得るデータの定義された組織である。一実施形態において、データ構造は、データの組織又は実行可能なコードの組織を提供し得る。

一部の実施形態において、いずれのネットワーク及び／又はその１つ以上の部分も、任意の具体的アーキテクチャ上で機能するように設計可能である。一実施形態において、いかなるネットワークの１つ以上の部分も単一のコンピュータ、ローカルエリアネットワーク、クライアント−サーバネットワーク、広域ネットワーク、インタネット、手持ち式及び他の携帯式及び無線のデバイス及びネットワーク上で実行可能である。

一部の実施形態において、データベースは、例えばＯｒａｃｌｅ（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ａｃｃｅｓｓ（登録商標）、ＳｙＢａｓｅ（登録商標）又はＤＢａｓｅＩＩ（登録商標）などの任意の標準の又は非標準のデータベースであり得る。一部の実施形態において、データベースは、データベース特定的ソフトウェアを通して結び付けられ得るフィールド、記録、データ及び他のデータベース要素を有し得る。一部の実施形態において、データはマッピング可能である。一部の実施形態において、マッピングは、一つのデータ入力を別のデータ入力と結び付けるプロセスである。一実施形態において、特性ファイルの場所に格納されたデータは、第２のテーブル内のフィールドに対してマッピングされ得る。一部の実施形態において、データベースの物理的な場所は、非限定的であり、データベースは分散型であり得る。一実施形態において、データベースは、サーバから遠隔に存在し、別個のフラットフォーム上で実行する。一実施形態において、データベースはインタネットを横断してアクセス可能であり得る。一部の実施形態において、２つ以上のデータベースを実装することができる。

一部の実施形態において、コンピュータ可読媒体上に記憶された複数の命令を１つ以上のプロセッサによって実行して、上述のシステム、方法及び／又はそれらの組合せの各々の上述の動作を、１つ以上のプロセッサに全体的に又は部分的に実施又は実装させることが可能である。一部の実施形態において、このようなプロセッサは、上述のシステムの構成要素の一部である任意のプロセッサの１つ以上及び／又はそれらの任意の組合せを含むことができ、このようなコンピュータ可読媒体は、上述のシステムの１つ以上の構成要素の間に分散していてよい。一部の実施形態において、このようなプロセッサは、仮想コンピュータシステムと関連する複数の命令を実行することができる。一部の実施形態において、このような複数の命令は、１つ以上のプロセッサと直接通信でき、且つ／又は１つ以上のオペレーティングシステム、ミドルウェア、ファームウェア、他のアプリケーション及び／又はその任意の組合せと対話して、１つ以上のプロセッサに命令を実行させることができる。

本開示の範囲から逸脱することなく、前述のものに対して変更を加えることが可能であるということが理解される。

いくつかの実施形態において、さまざまな実施形態の要素及び教示を、実施形態のいくつか又は全ての中で全体的に又は部分的に組合せることができる。更に、さまざまな実施形態の要素及び教示の１つ以上を、少なくとも部分的に削除することができ、且つ／又はさまざまな実施形態の他の要素及び教示の１つ以上と少なくとも部分的に組合せることが可能である。

あらゆる空間的言及、例えば「上部」、「下部」、「上方」、「下方」、「〜の間」、「底部」、「垂直な」、「水平な」、「角度的」、「上向き」、「下向き」、「並置して」、「左から右へ」、「右から左へ」、「頂部から底部へ」、「底部から頂部へ」、「頂部」、「底部」、「ボトムアップ」、「トップダウン」などは、単に例示を目的とするものであり、上述の構造の具体的配向又は場所を限定するものではない。

いくつかの実施形態において、異なるステップ、プロセス及び手順が個別の行為に見えるように説明されているものの、ステップの１つ以上、プロセスの１つ以上、及び／又は手順の１つ以上を、異なる順序で、同時に、及び／又は連続的に行なうことも同様に可能である。いくつかの実施形態において、ステップ、プロセス及び／又は手順を、１つ以上のステップ、プロセス及び／又は手順へと統合することができる。

いくつかの実施形態において、各実施形態内の動作ステップの１つ以上を削除することができる。その上、いくつかの事例においては、本開示のいくつかの特徴を、他の特徴の対応する使用無く利用することができる。その上、上述の実施形態及び／又は変形形態の１つ以上を、他の上述の実施形態及び／又は変形形態のいずれか１つ以上と、全体的に又は部分的に組合せることができる。

いくつかの実施形態について以上で詳述してきたが、説明した実施形態は単に例示的なものにすぎず、当業者であれば、本開示の新規の教示及び利点から著しく逸脱することなく、実施形態における他の多くの修正、変更及び／又は置換が可能であるということを容易に認識するものである。したがって、このような修正、変更及び／又は置換は全て、以下のクレーム中で定義されている本開示の範囲内に含まれるように意図されている。クレーム中、あらゆるミーンズ・プラス・ファンクション条項は、列挙された機能を行なうものとして本明細書中に記載されている構造そして、構造的等価物のみならず等価の構造も網羅するように意図されている。その上、「手段」なる用語を付随する機能と共に明示的に使用しているクレームを除いて、本明細書中のクレームのいずれかの何らかの制限のために３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．§１１２、第６項を喚起しないことが、借用者の明示的な意図である。

Claims (20)

1. 問題のある健康状態を検出するためのシステムであって、
   車両であって、
   車両の乗員の生理特性を検出するように構成されたセンサと、
   前記車両の環境特性を検出するように構成された環境センサと、
   メモリを含むプロファイル生成モジュールであって、
   前記メモリ内に前記車両の前記乗員に対応する生理特性測定値を記憶し、
   前記メモリ内に前記車両に対応する環境特性測定値を記憶し、
   前記生理特性測定値及び前記環境特性測定値を送信する
   ように構成されたプロファイル生成モジュールと、
   を含む車両と、
   サーバであって、
   前記車両の前記乗員に対応する生理特性測定値のデータベースと前記生理特性測定値とを比較し、ここで前記データベースには、前記車両の前記乗員の履歴的生理特性データが含まれており、
   前記車両の前記乗員の前記履歴的生理特性データと前記生理特性測定値との比較に基づいて、前記車両の前記乗員の前記生理特性についての基準値を策定する
   ように構成されたサーバと、
   を含むシステム。
2. 前記サーバは、更に、
   前記生理特性測定値が前記基準値の外側にあるか否かを決定する、
   ように構成されている、請求項１に記載のシステム。
3. 第２の車両であって、
   前記第２の車両の乗員の生理特性を検出するように構成されたセンサと、
   前記第２の車両の環境特性を検出するように構成された環境センサと、
   メモリを含むプロファイル生成モジュールであって、
   前記メモリ内に前記第２の車両の前記乗員に対応する生理特性測定値を記憶し、
   前記メモリ内に前記第２の車両に対応する環境特性測定値を記憶し、
   前記第２の車両の前記乗員に対応する前記生理特性測定値及び前記第２の車両に対応する前記環境特性測定値を送信する
   ように構成されたプロファイル生成モジュールと、
   を含む第２の車両を更に含む、請求項１に記載のシステム。
4. 前記サーバが更に、
   前記第２の車両の前記乗員に対応する生理特性測定値のデータベースと前記第２の車両の前記乗員に対応する前記生理特性測定値とを比較し、ここで前記データベースには、前記第２の車両の前記乗員の履歴的生理特性データが含まれており、
   前記第２の車両の前記乗員の前記履歴的生理特性データと前記第２の車両の前記乗員に対応する前記生理特性測定値との比較に基づいて、前記第２の車両の前記乗員の前記生理特性についての基準値を策定する
   ように構成されている、請求項３に記載のシステム。
5. 第２の車両の乗員の生理特性を検出するように構成されたセンサを含む第２の車両を更に含み、
   前記サーバは更に、
   前記第２の車両の前記乗員に対応する生理特性測定値と前記車両の前記乗員に対応する生理特性測定値とを比較し、
   前記車両の乗員に対応する前記生理特性測定値が前記第２の車両の前記乗員に対応する前記生理特性測定値と類似しているか否かを決定する
   ように構成されている、請求項１に記載のシステム。
6. 前記サーバは更に、
   前記車両に対応する前記環境特性測定値を受信し、
   前記車両に対応する前記受信した環境特性に基づいて、前記車両の環境条件が異常であるか否かを決定する
   ように構成されている、請求項１に記載のシステム。
7. 前記サーバが更に、
   前記車両の前記環境条件が正常であるという決定に基づいて、前記車両の前記乗員が、問題のある健康状態に陥っていることを決定し、
   応答を決定し、且つ
   前記応答を送信する
   ように構成されている、請求項６に記載のシステム。
8. 前記車両の前記プロファイル生成モジュールが更に前記応答を開始するように構成されており、
   前記サーバが更に緊急サービスに連絡をとるように構成されている、請求項７に記載のシステム。
9. 前記センサが、車載カメラ、心拍数センサ、運動センサ、圧力センサ又は水分センサのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
10. 前記車両が、前記心拍数センサを含むシートベルトを更に含み、前記心拍数センサが前記車両の前記乗員の心拍数を測定するように構成されている、請求項９に記載のシステム。
11. 問題のある健康状態を検出するためのシステムであって、
    車両であって、
    車両の乗員の生理特性を検出するように構成されたセンサと、
    前記車両の環境特性を検出するように構成された環境センサと、
    メモリを含むプロファイル生成モジュールと、
    を含む車両と、
    サーバであって、
    前記車両の前記乗員に対応する生理特性測定値のデータベースと、前記車両の前記乗員に対応する前記生理特性測定値とを比較し、ここで前記データベースには、前記車両の前記乗員の履歴的生理特性データが含まれており、
    前記車両の前記乗員の前記履歴的生理特性データと前記車両の前記乗員に対応する前記生理特性測定値との比較に基づいて、前記車両の前記乗員の前記生理特性についての基準値を策定し、
    前記生理特性測定値が前記基準値の外側にあるか否かを決定し、
    環境特性が異常であるか否かを決定し、
    前記車両の前記乗員が問題のある健康状態に陥っているか否かを決定する
    ように構成されたサーバと、
    を含むシステム。
12. 前記生理特性測定値が前記基準値の外側にあるか否かを決定することが、前記生理特性測定値と前記基準値との間の比較に基づいている、請求項１１に記載のシステム。
13. 第２の車両であって、
    前記第２の車両の乗員の生理特性を検出するように構成されたセンサと、
    前記第２の車両の環境特性を検出するように構成された環境センサと、
    メモリを含むプロファイル生成モジュールと、
    を含む第２の車両を更に含む、請求項１１に記載のシステム。
14. 前記サーバが更に、
    前記第２の車両の前記乗員に対応する生理特性測定値のデータベースと前記第２の車両の前記乗員に対応する前記生理特性測定値とを比較し、ここで前記データベースには、前記第２の車両の前記乗員の履歴的生理特性データが含まれており、
    前記第２の車両の前記乗員の前記履歴的生理特性データと前記第２の車両の前記乗員に対応する前記生理特性測定値との比較に基づいて、前記第２の車両の前記乗員の前記生理特性についての基準値を策定する
    ように構成されている、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記サーバが更に、
    前記第２の車両の前記乗員に対応する生理特性測定値と前記車両の前記乗員に対応する生理特性測定値とを比較し、
    前記車両の乗員に対応する前記生理特性測定値が前記第２の車両の前記乗員に対応する前記生理特性測定値と類似しているか否かを決定し、
    前記車両に対応する前記環境特性測定値と前記第２の車両に対応する前記環境特性測定値の間の比較に基づいて、前記車両に対応する前記環境特性測定値が異常であるか否かを決定する
    ように構成されている、請求項１４に記載のシステム。
16. 前記車両の前記乗員が問題のある健康状態に陥っていることを決定することが、
    前記生理特性測定値が前記基準値の外側にあることを決定することと、
    前記車両の前記乗員に対応する前記生理特性測定値が、第２の車両の乗員の生理特性測定値と異なることを決定することと、
    前記環境特性測定値が正常であることを決定することと、
    を含む、請求項１１に記載のシステム。
17. 問題のある健康状態を検出するための方法であって、
    車両の乗員の生理特性を検出することと、
    前記車両の環境特性を検出することと、
    前記車両のプロファイル生成モジュールによって、前記車両の前記乗員に対応する生理特性測定値及び前記車両に対応する環境特性測定値を送信することと、
    前記車両の前記乗員の生理特性測定値のデータベースと前記生理特性測定値とを比較することであって、前記データベースには、前記車両の前記乗員の履歴的生理特性データが含まれていることと、
    前記車両の前記乗員の前記履歴的生理特性データと前記生理特性測定値との比較に基づいて、前記車両の前記乗員の前記生理特性についての基準値を策定することと、
    を含む方法。
18. 前記生理特性測定値が前記基準値の外側にあるか否かを決定することを更に含む、請求項１７に記載の方法。
19. 前記生理特性測定値が前記基準値の外側にあり且つ前記環境特性測定値が正常であることの決定に基づいて、前記車両の前記乗員が問題のある健康状態に陥っていることを決定することと、
    応答を決定することと、
    前記応答を送信することと、
    前記車両の前記プロファイル生成モジュールによって前記応答を開始するステップと、
    を更に含む、請求項１７に記載の方法。
20. 問題のある健康状態を検出するためのシステムであって、
    地理的エリア内の第１の車両であって、
    前記第１の車両の乗員の生理特性と、
    前記第１の車両の環境特性と、
    を検出するように構成されている第１の車両と、
    前記地理的エリア内の第２の車両であって、
    前記第２の車両の乗員の生理特性と、
    前記第２の車両の環境特性と、
    を検出するように構成されている第２の車両と、
    前記第２の車両の前記乗員に対応する生理特性測定値と前記第１の車両の前記乗員に対応する生理特性測定値とを比較し、
    前記比較に基づいて、前記第１の車両の前記乗員が問題のある健康状態に陥っていることを決定し、
    応答を決定する
    ように構成されているサーバと、
    を含むシステム。

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