JP2020187572A - 眠気推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】眠気を推定するユニットの作成に要する労力及びコストを低減でき、製品の市場投入後にも、眠気を推定するユニットのハンドリングが可能になる眠気推定装置を提供すること。【解決手段】眠気推定装置１は、基礎情報取得ユニットと、推定ユニットと、補正ユニットと、報知ユニットと、第３眠気取得ユニットと、更新ユニットとを備える。基礎情報取得ユニットは基礎情報を取得する。推定ユニットは第１眠気を推定する。補正ユニットは、第１眠気を補正して第２眠気を算出する。報知ユニットは第２眠気を報知する。第３眠気取得ユニットは、乗員が入力する第３眠気を取得する。更新ユニットは学習を行い、補正ユニットを更新する。【選択図】図１

Description

本開示は眠気推定装置に関する。

特許文献１に覚醒度処理装置が記載されている。覚醒度処理装置は、モデルを用いて生理データから覚醒度を取得する。特許文献２に覚醒度推定装置が記載されている。覚醒度推定装置は、運転情報から第１の覚醒度を認識する。また、覚醒度推定装置は、第２の覚醒度認識部により、ドライバの生体情報から第２の覚醒度を認識する。覚醒度推定装置は、第２の覚醒度が第１の覚醒度と一致するように、第２の覚醒度認識部に学習を行わせる。

特開２０１８−８２９３１号公報 特開２０１８−１２７１１２号公報

特許文献１に記載の覚醒度処理装置が備えるモデルは、個人ごとに作成される。個人ごとにモデルを作成するためには大きな労力とコストとを要する。特許文献２に記載の技術では、学習により、第２の覚醒度認識部の全体が更新される。そのため、覚醒度推定装置の開発者は、市場投入後に第２の覚醒度認識部をハンドリングすることが困難になる。

本開示の１つの局面は、眠気を推定するユニットの作成に要する労力及びコストを低減でき、製品の市場投入後にも、眠気を推定するユニットのハンドリングが可能になる眠気推定装置を提供することが好ましい。

本開示の１つの局面は、車両の乗員の生理状態を表す生理情報、及び前記車両の状態を表す車両情報の少なくとも一方を含む基礎情報を取得するように構成された基礎情報取得ユニット（１１）と、前記基礎情報に基づき、前記乗員の眠気の程度である第１眠気を推定するように構成された推定ユニット（１７）と、前記第１眠気を補正して第２眠気を算出するように構成された補正ユニット（１９）と、前記第２眠気を前記乗員に報知するように構成された報知ユニット（２１）と、前記乗員が入力する、前記乗員の眠気の程度である第３眠気を取得するように構成された第３眠気取得ユニット（２３）と、前記第２眠気、及び前記第３眠気に基づき学習を行い、前記補正ユニットを更新するように構成された更新ユニット（２５）と、を備える眠気推定装置（１）である。

本開示の１つの局面である眠気推定装置は、第２眠気、及び第３眠気に基づき学習を行い、補正ユニットを更新する。第３眠気は真の眠気に近い。そのため、本開示の１つの局面である眠気推定装置は、第２眠気を真の眠気に近づけることができる。

本開示の１つの局面である眠気推定装置は、推定ユニットを必ずしも更新しなくてもよい。そのため、本開示の１つの局面である眠気推定装置の開発者は、眠気推定装置の市場投入後に、推定ユニットのハンドリングを行うことができる。

本開示の１つの局面である眠気推定装置が備える推定ユニット及び補正ユニットは、個人ごとに予め作成しておく必要がない。そのため、推定ユニット及び補正ユニットを作成する労力及びコストを低減できる。

眠気推定装置の構成を表すブロック図である。 眠気推定装置の機能的構成を表すブロック図である。 インパネの構成を表す説明図である。 ステアリング及び入力スイッチの構成を表す説明図である。 眠気推定装置が実行する処理を表すフローチャートである。 表示部の表示態様を表す説明図である。

本開示の例示的な実施形態について図面を参照しながら説明する。
＜第１実施形態＞
１．眠気推定装置１の構成
眠気推定装置１の構成を、図１〜図４に基づき説明する。眠気推定装置１は車両に搭載される。車両は、自動運転が可能な車両であってもよいし、手動運転のみが可能な車両であってもよい。

図１に示すように、眠気推定装置１は、ＣＰＵ３と、例えば、ＲＡＭ又はＲＯＭ等の半導体メモリ（以下、メモリ５とする）と、を有するマイクロコンピュータを備える。
眠気推定装置１の各機能は、ＣＰＵ３が非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現される。この例では、メモリ５が、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。また、このプログラムが実行されることで、プログラムに対応する方法が実行される。なお、眠気推定装置１は、１つのマイクロコンピュータを備えてもよいし、複数のマイクロコンピュータを備えてもよい。

眠気推定装置１は、図２に示すように、乗員識別ユニット７と、呼び出しユニット９と、基礎情報取得ユニット１１と、動作情報取得ユニット１３と、運転状態情報取得ユニット１５と、推定ユニット１７と、補正ユニット１９と、報知ユニット２１と、第３眠気取得ユニット２３と、更新ユニット２５と、を備える。

眠気推定装置１は補正ユニット１９を複数備える。それぞれの補正ユニット１９は一人の乗員に対応付けられている。すなわち、複数の乗員のそれぞれに対応付けられた補正ユニット１９が存在する。

図１に示すように、眠気推定装置１は、車両に搭載された他の構成と接続している。他の構成として、カメラ２７、生理状態センサ２９、車両状態センサ３１、カーナビシステム３３、通信機３５、車載機器３７、表示部３９、入力スイッチ４１、及び識別情報入力部４３がある。

カメラ２７は、車両の乗員の顔を撮影し、画像（以下では顔画像とする）を生成する。カメラ２７は、顔画像を眠気推定装置１に送る。顔画像は生理情報に対応する。乗員は、例えば、車両のドライバである。また、乗員は、例えば、自動運転を行う車両の乗員である。

生理状態センサ２９は、乗員の生理状態を測定し、生理情報を生成する。生理状態センサ２９は、生理情報を眠気推定装置１に送る。生理情報は、生理状態を表す情報である。生理状態として、例えば、心電、呼吸、眼電、皮膚コンダクタンス、皮膚温度、脳波、脈波、体動等が挙げられる。生理状態センサ２９は、１種類の生理情報を生成してもよいし、複数種類の生理情報を生成してもよい。

車両状態センサ３１は、車両の状態を測定し、車両情報を生成する。車両状態センサ３１は、車両情報を眠気推定装置１に送る。車両情報は、車両の状態を表す情報である。車両の状態として、例えば、車速、加速度、舵角、ブレーキの踏み込み量等が挙げられる。車両状態センサ３１は、１種類の車両情報を生成してもよいし、複数種類の車両情報を生成してもよい。

カーナビシステム３３は、車両の位置情報を取得する機能、車両の予定走行経路を設定する機能、車両が走行している道路の種類を判断する機能等を備える。乗員がカーナビシステム３３を操作したとき、カーナビシステム３３は、動作情報を生成し、眠気推定装置１に送る。カーナビシステム３３が送る動作情報は、カーナビシステム３３を操作するために乗員が動作を行ったことを表す情報である。

通信機３５は、車両の外部と通信し、各種情報を取得することができる。取得する情報として、例えば、天候、現在時刻等を表す情報が挙げられる。
車載機器３７として、例えば、エアコン、パワーウインドウ、カーオーディオ、ライト、ワイパー等が挙げられる。乗員が車載機器３７を操作したとき、車載機器３７は、動作情報を生成し、眠気推定装置１に送る。車載機器３７が送る動作情報は、車載機器３７を操作するために乗員が動作を行ったことを表す情報である。

図３に示すように、表示部３９は、車両のインパネ４５に設けられている。乗員は表示部３９を視認することができる。表示部３９は、後述する第２眠気、及び第３眠気を表示することができる。表示部３９の機能については後述する。

インパネ４５は、回転計４７、燃料計４９、速度計５１、名前表示部５３、日時及び気温表示部５５、及び距離計５７を備える。名前表示部５３は、後述するステップ１で識別した乗員の名前を表示する。日時及び気温表示部５５は、年月日、時刻、及び気温を表示する。

図４に示すように、入力スイッチ４１は、車両のステアリング５９に設けられている。入力スイッチ４１はつまみ６１を備える。乗員は、つまみ６１に対し、Ａ方向の操作、及び、Ｂ方向の操作を行うことができる。入力スイッチ４１は、つまみ６１にＡ方向の操作が行われたとき、Ａ出力を眠気推定装置１に送る。入力スイッチ４１は、つまみ６１にＢ方向の操作が行われたとき、Ｂ出力を眠気推定装置１に送る。

識別情報入力部４３は、乗員の識別情報を受け付ける。識別情報として、例えば、乗員が入力するパスワード、乗員の顔画像、乗員の生体情報等が挙げられる。
２．眠気推定装置１が実行する処理
眠気推定装置１が実行する処理を、図５、図６に基づき説明する。図５のステップ１では、乗員識別ユニット７が、識別情報入力部４３を用いて乗員の識別情報を取得する。乗員識別ユニット７は、識別情報に基づき、現時点で車両に乗車している乗員を識別する。

ステップ２では、呼び出しユニット９が、前記ステップ１で識別した乗員に対応付けられた補正ユニット１９を呼び出す。
ステップ３では、基礎情報取得ユニット１１が基礎情報を取得する。基礎情報は、生理情報と、車両情報とを含む。基礎情報取得ユニット１１は、カメラ２７及び生理状態センサ２９を用いて生理情報を取得する。基礎情報取得ユニット１１は、車両状態センサ３１を用いて車両情報を取得する。

ステップ４では、動作情報取得ユニット１３が、カーナビシステム３３及び車載機器３７から動作情報を取得する処理を行う。
ステップ５では、運転状態情報取得ユニット１５が、運転状態情報を取得する処理を行う。運転状態情報は、車両の運転状態を表す情報である。車両の運転状態として、例えば、運転を開始した時点から現時点までの運転継続時間、車両が走行中である道路が高速道路と一般道路とのうちのいずれであるか、現在時刻、車両は往路及び復路のうちどちらを走行中であるのか、車両が走行中である地域の天候、過去の単位時間のうち、車両が停止していた時間が占める割合、車両の舵角等が挙げられる。

運転状態情報取得ユニット１５は、例えば、カーナビシステム３３、通信機３５、車両状態センサ３１等を用いて、運転状態情報を取得することができる。
ステップ６では、推定ユニット１７が、前記ステップ３で取得した基礎情報に基づき、第１眠気を推定する。第１眠気は、乗員の眠気の程度である。推定ユニット１７が第１眠気を推定する方法は以下のとおりである。

推定ユニット１７は、基礎情報から、乗員の眠気と相関がある特徴を抽出する。特徴として、例えば、顔画像から抽出できる特徴がある。顔画像から抽出できる特徴として、例えば、上瞼が下がっていること、閉眼していること、瞬きの速度が遅いこと、瞬きをしていなこと、頬又は口周りにゆるみがあること等が挙げられる。

特徴として、例えば、車両情報から抽出できる特徴がある。車両情報から抽出できる特徴として、例えば、舵角の変動の発生頻度が少ないこと等が挙げられる。
推定ユニット１７は、特徴が抽出できた場合は、特徴が抽出できなかった場合より、第１眠気を高く推定する。推定ユニット１７は、特徴が顕著であるほど、第１眠気を高く推定する。推定ユニット１７は、抽出できた特徴の数が多いほど、第１眠気を高く推定する。

ステップ７では、前記ステップ２で呼び出された補正ユニット１９が、第１眠気を補正して第２眠気を算出する。第２眠気は、乗員の眠気の程度である。補正ユニット１９は、第１眠気、前記ステップ４で取得した動作情報、及び前記ステップ５で取得した運転状態情報に基づき、第２眠気を算出する。

補正ユニット１９は、第１眠気、動作情報、及び運転状態情報を入力すると、第２眠気を出力する関数である。補正ユニット１９の内容は、初期においては標準の内容である。初期とは、例えば、眠気推定装置１の工場出荷時である。補正ユニット１９の内容は、後述するステップ１１の処理で更新される。

前記ステップ４で動作情報を取得できなかった場合、補正ユニット１９は、予め決められた標準の動作情報を使用する。前記ステップ５で運転状態情報を取得できなかった場合、補正ユニット１９は、予め決められた標準の運転状態情報を使用する。

ステップ８では、報知ユニット２１が、表示部３９を用いて、前記ステップ７で算出した第２眠気を乗員に報知する。図６のＩに示すように、表示部３９は、枠６３の中に、第１領域６５を表示する。第１領域６５は、枠６３における他の領域に比べて、色又は輝度が異なる。第１領域６５は、枠６３の左端から、右方向に延びている。第１領域６５の幅方向における長さＬ２は第２眠気に対応する。長さＬ２が大きいほど、第２眠気は高い。乗員は、表示部３９を見ることで、第２眠気を知ることができる。

ステップ９では、第３眠気の入力があったか否かを、第３眠気取得ユニット２３が判断する。第３眠気とは、乗員が入力スイッチ４１を用いて入力する、乗員の眠気である。乗員は、自らの主観によって第３眠気を決定し、入力する。

乗員が第３眠気を入力する方法は以下のとおりである。乗員は、表示部３９に表示された第２眠気よりも第３眠気が低いと判断した場合、つまみ６１に対し、図４に示すＡ方向の操作を行う。

このとき、図６のＩＩＡに示すように、第２領域６７が表示される。第２領域６７は、それ以外の領域に比べて色又は輝度が異なる領域である。第２領域６７は、枠６３の左端から、右方向に延びている。第２領域６７の幅方向における長さＬ３は眠気の程度を表す。Ａ方向の操作の回数が多いほど、長さＬ２は減少する。乗員は、長さＬ３が第３眠気に一致したと判断するまで、Ａ方向の操作を繰り返す。第３眠気取得ユニット２３は、最終的な長さＬ３に対応する第３眠気を取得する。

また、乗員は、表示部３９に表示された第２眠気よりも第３眠気が高いと判断した場合、つまみ６１に対し、図４に示すＢ方向の操作を行う。このとき、図６のＩＩＢに示すように、第２領域６７が表示される。Ｂ方向の操作の回数が多いほど、長さＬ３は増加する。乗員は、長さＬ３が第３眠気に一致したと判断するまで、Ｂ方向の操作を繰り返す。第３眠気取得ユニット２３は、最終的な長さＬ３に対応する第３眠気を取得する。

第３眠気の入力があったと判断した場合、本処理はステップ１０に進む。第３眠気の入力がなかったと判断した場合、本処理はステップ３に進む。
ステップ１０では、更新ユニット２５が、前記ステップ６で推定した第１眠気、前記ステップ７で算出した第２眠気、前記ステップ９で入力されたと判断した第３眠気、前記ステップ４で取得した動作情報、及び前記ステップ５で取得した運転状態情報に基づき、補正ユニット１９について学習を行う。

前記ステップ４で動作情報を取得できなかった場合、更新ユニット２５は、予め決められた標準の動作情報を使用する。前記ステップ５で運転状態情報を取得できなかった場合、更新ユニット２５は、予め決められた標準の運転状態情報を使用する。

学習の内容は、第１眠気、動作情報、及び運転状態情報が同一か、近似している状況が将来発生した場合に、補正ユニット１９が算出する第２眠気が第３眠気に近づくように学習するというものである。

ステップ１１では、更新ユニット２５が、前記ステップ１０での学習結果に基づき、補正ユニット１９を更新する。更新ユニット２５は、更新後の補正ユニット１９を保存する。
ステップ１２では、報知ユニット２１が、第２眠気の値を、第３眠気の値に更新する。すなわち、報知ユニット２１は、図６のＩＩＩＡ、ＩＩＩＢに示すように、Ｌ２の長さを、Ｌ３の長さに更新する。また、報知ユニット２１は、第２領域６７を消去する。

３．眠気推定装置１が奏する効果
（１Ａ）眠気推定装置１は、第２眠気、及び第３眠気に基づき学習を行い、補正ユニット１９を更新する。第３眠気は真の眠気に近い。そのため、眠気推定装置１は、第２眠気を真の眠気に近づけることができる。
ここで、真の眠気とは、個人の中の閉じた感覚であって、客観的に測定することは困難である。近年、眠気の原因は、脳内の蛋白質におけるリン酸化であるとする仮説が提唱されている。しかしながら、人間の脳内の蛋白質変化を測定することは容易ではない。また、人間の脳内の蛋白質変化を測定できたとしても、測定量と、眠気に対する個人毎の感覚である真の眠気との関係は人により異なると考えられる。

（１Ｂ）推定ユニット１７は、例えば、更新されない。そのため、例えば、眠気推定装置１の開発者は、眠気推定装置１の市場投入後に、推定ユニット１７のハンドリングを行うことができる。

（１Ｃ）推定ユニット１７及び補正ユニット１９は、個人ごとに予め作成しておく必要がない。そのため、推定ユニット１７及び補正ユニット１９を作成する労力及びコストを低減できる。

（１Ｄ）補正ユニット１９は、第１眠気、動作情報、及び運転状態情報に基づき、第２眠気を算出する。更新ユニット２５は、第１眠気、第２眠気、第３眠気、動作情報、及び運転状態情報に基づき学習を行い、補正ユニット１９を更新する。

そのため、眠気推定装置１は、一層正確に第２眠気を算出することができる。また、眠気推定装置１は、動作情報、及び運転状態情報に基づき、補正ユニット１９を一層適切に更新することができる。
＜第２実施形態＞
１．第１実施形態との相違点
第２実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、相違点について以下に説明する。なお、第１実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。

第２実施形態では、眠気推定装置１は、運転状態情報は取得しない。第２実施形態では、補正ユニット１９は、第１眠気、及び前記ステップ４で取得した動作情報に基づき、第２眠気を算出する。すなわち、補正ユニット１９は、第１眠気及び動作情報を入力すると、第２眠気を出力する関数である。

第２実施形態では、更新ユニット２５が、前記ステップ６で推定した第１眠気、前記ステップ７で算出した第２眠気、前記ステップ９で入力されたと判断した第３眠気、及び前記ステップ４で取得した動作情報に基づき、補正ユニット１９について学習を行う。

学習の内容は、第１眠気及び動作情報が同一か、近似している状況が将来発生した場合に、補正ユニット１９が算出する第２眠気が第３眠気に近づくように学習するというものである。

２．眠気推定装置１が奏する効果
以上詳述した第２実施形態によれば、前述した第１実施形態の効果（１Ａ）〜（１Ｃ）を奏し、さらに、以下の効果を奏する。

（２Ａ）補正ユニット１９は、第１眠気及び動作情報に基づき、第２眠気を算出する。更新ユニット２５は、第１眠気、第２眠気、第３眠気、及び動作情報に基づき学習を行い、補正ユニット１９を更新する。

そのため、眠気推定装置１は、一層正確に第２眠気を算出することができる。また、眠気推定装置１は、動作情報に基づき、補正ユニット１９を一層適切に更新することができる。
＜第３実施形態＞
１．第１実施形態との相違点
第３実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、相違点について以下に説明する。なお、第１実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。

第３実施形態では、眠気推定装置１は、動作情報は取得しない。第３実施形態では、補正ユニット１９は、第１眠気、及び前記ステップ５で取得した運転状態情報に基づき、第２眠気を算出する。すなわち、補正ユニット１９は、第１眠気及び運転状態情報を入力すると、第２眠気を出力する関数である。

第３実施形態では、更新ユニット２５が、前記ステップ６で推定した第１眠気、前記ステップ７で算出した第２眠気、前記ステップ９で入力されたと判断した第３眠気、及び前記ステップ５で取得した運転状態情報に基づき、補正ユニット１９について学習を行う。

学習の内容は、第１眠気及び運転状態情報が同一か、近似している状況が将来発生した場合に、補正ユニット１９が算出する第２眠気が第３眠気に近づくように学習するというものである。

２．眠気推定装置１が奏する効果
以上詳述した第３実施形態によれば、前述した第１実施形態の効果（１Ａ）〜（１Ｃ）を奏し、さらに、以下の効果を奏する。

（３Ａ）補正ユニット１９は、第１眠気、及び運転状態情報に基づき、第２眠気を算出する。更新ユニット２５は、第１眠気、第２眠気、第３眠気、及び運転状態情報に基づき学習を行い、補正ユニット１９を更新する。

そのため、眠気推定装置１は、一層正確に第２眠気を算出することができる。また、眠気推定装置１は、運転状態情報に基づき、補正ユニット１９を一層適切に更新することができる。
＜第４実施形態＞
１．第１実施形態との相違点
第４実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、相違点について以下に説明する。なお、第１実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。

第４実施形態では、眠気推定装置１は、動作情報及び運転状態情報は取得しない。第４実施形態では、補正ユニット１９は、第１眠気に基づき、第２眠気を算出する。すなわち、補正ユニット１９は、第１眠気を入力すると、第２眠気を出力する関数である。

第４実施形態では、更新ユニット２５が、前記ステップ７で算出した第２眠気、及び前記ステップ９で入力されたと判断した第３眠気に基づき、補正ユニット１９について学習を行う。

学習の内容は、第１眠気が同一か、近似している状況が将来発生した場合に、補正ユニット１９が算出する第２眠気が第３眠気に近づくように学習するというものである。
２．眠気推定装置１が奏する効果
以上詳述した第４実施形態によれば、前述した第１実施形態の効果（１Ａ）〜（１Ｃ）を奏する。
＜他の実施形態＞
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。

（１）表示部３９の位置は、例えば、Ａ／Ｃパネル、カーナビシステム３３等の上であってもよい。また、ヘッドアップディスプレイにより、表示部３９と同様の表示を行ってよい。また、音声により、表示部３９の表示内容を乗員に報知してもよい。

（２）入力スイッチ４１の代わりに、タッチパネル、音声認識システム、リモートタッチコントローラー等を使用してもよい。
（３）眠気推定装置１は、他の方法で動作情報を取得してもよい。例えば、眠気推定装置１は、カメラ２７の画像に基づき乗員の動作を検出し、動作情報を取得してもよい。

（４）基礎情報は、生理情報のみであってもよい。基礎情報は、車両情報のみであってもよい。
（５）本開示に記載の眠気推定装置１及びその手法は、コンピュータプログラムにより具体化された一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。あるいは、本開示に記載の眠気推定装置１及びその手法は、一つ以上の専用ハードウェア論理回路によってプロセッサを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。もしくは、本開示に記載の眠気推定装置１及びその手法は、一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリと一つ以上のハードウェア論理回路によって構成されたプロセッサとの組み合わせにより構成された一つ以上の専用コンピュータにより、実現されてもよい。また、コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されてもよい。眠気推定装置１に含まれる各部の機能を実現する手法には、必ずしもソフトウェアが含まれている必要はなく、その全部の機能が、一つあるいは複数のハードウェアを用いて実現されてもよい。

（６）上記実施形態における１つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、１つの構成要素が有する１つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、１つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される１つの機能を、１つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。

（７）上述した眠気推定装置１の他、当該眠気推定装置１を構成要素とするシステム、当該眠気推定装置１としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体、覚醒度推定装置、眠気推定方法、覚醒度推定方法等、種々の形態で本開示を実現することもできる。

１…眠気推定装置、１１…基礎情報取得ユニット、１３…動作情報取得ユニット、１５…運転状態情報取得ユニット、１７…推定ユニット、１９…補正ユニット、２１…報知ユニット、２３…第３眠気取得ユニット、２５…更新ユニット、３９…表示部、４１…入力スイッチ

Claims (4)

1. 車両の乗員の生理状態を表す生理情報、及び前記車両の状態を表す車両情報の少なくとも一方を含む基礎情報を取得するように構成された基礎情報取得ユニット（１１）と、
   前記基礎情報に基づき、前記乗員の眠気の程度である第１眠気を推定するように構成された推定ユニット（１７）と、
   前記第１眠気を補正して第２眠気を算出するように構成された補正ユニット（１９）と、
   前記第２眠気を前記乗員に報知するように構成された報知ユニット（２１）と、
   前記乗員が入力する、前記乗員の眠気の程度である第３眠気を取得するように構成された第３眠気取得ユニット（２３）と、
   前記第２眠気、及び前記第３眠気に基づき学習を行い、前記補正ユニットを更新するように構成された更新ユニット（２５）と、
   を備える眠気推定装置（１）。
2. 請求項１に記載の眠気推定装置であって、
   前記乗員の動作を表す動作情報を取得する動作情報取得ユニット（１３）をさらに備え、
   前記補正ユニットは、前記第１眠気、及び前記動作情報に基づき、前記第２眠気を算出するように構成され、
   前記更新ユニットは、前記第１眠気、前記第２眠気、前記第３眠気、及び前記動作情報に基づき学習を行い、前記補正ユニットを更新するように構成された眠気推定装置。
3. 請求項１に記載の眠気推定装置であって、
   前記車両の運転状態を表す運転状態情報を取得する運転状態情報取得ユニット（１５）をさらに備え、
   前記補正ユニットは、前記第１眠気、及び前記運転状態情報に基づき、前記第２眠気を算出するように構成され、
   前記更新ユニットは、前記第１眠気、前記第２眠気、前記第３眠気、及び前記運転状態情報に基づき学習を行い、前記補正ユニットを更新するように構成された眠気推定装置。
4. 請求項１に記載の眠気推定装置であって、
   前記乗員の動作を表す動作情報を取得する動作情報取得ユニット（１３）と、
   前記車両の運転状態を表す運転状態情報を取得する運転状態取得ユニット（１５）と、
   をさらに備え、
   前記補正ユニットは、前記第１眠気、前記動作情報、及び前記運転状態情報に基づき、前記第２眠気を算出するように構成され、
   前記更新ユニットは、前記第１眠気、前記第２眠気、前記第３眠気、前記動作情報、及び前記運転状態情報に基づき学習を行い、前記補正ユニットを更新するように構成された眠気推定装置。

Images