JP4054905B2 - EEG braking device - Google Patents

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JP4054905B2
JP4054905B2 JP24198799A JP24198799A JP4054905B2 JP 4054905 B2 JP4054905 B2 JP 4054905B2 JP 24198799 A JP24198799 A JP 24198799A JP 24198799 A JP24198799 A JP 24198799A JP 4054905 B2 JP4054905 B2 JP 4054905B2
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【0001】
【産業上の利用分野】
この発明は、車両のブレーキやエンジンブレーキを自動的に、脳波により働かせるためのものである。
【0002】
【従来の技術】
実開平5−30796は、脳波を利用して、ドライバーの眠りを検出して、照明により、その眠りを防止せんとするものである。同様に、警告音を発するものも提案されている。
特開昭62−71727では、車間距離により自動的に、制動を行う仕組みが開示されている。
脳波によりブレーキを 掛けることは、米国特許5492394でも、若干、ふれられておる。
米国特許4949726では、脳波パターンにより、おもちゃを動かす仕組みが提案さている。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
ドライバーが、目が覚めておるならば、車間距離で自動ブレーキを架ける必要は、ほとんど無いといえる。交差点付近では、車間距離ゼロのことが、ひんぱんにある。したがって、特開昭62−71727は、運転手が、ぼんやり運転や、わきみ運転をしていた時に有効と思われる。ドライバーの居ねむり運転時には、車が、あらぬ方向に進み車間距離の計測が的確に行われず、その自動制動が適宜行われなくなる可能性も有る。
眠気の強い時には、明るいところでも、又、ラジオの音量を かなり大きくしても、眠りこんでしまうことが有り、この意味において 実開平5−30796は、不十分である。
米国特許5492394では、居ねむりと脳波の関係が開示されておらず、脳波が どんな条件の時に、居ねむりと判断し、自動ブレーキを かけるのかが開示されておらぬ。
米国特許4949726は、おそらく 最近隣先行技術と思われるが、
本発明のように、「居ねむり」時の、つまり、意識が消失しつつある時、
もしくは、消失した後の脳波を検出して、自動的にブレーキを掛けるのとは違い、「覚醒時」の脳波を用いて、手足は使わず、「意識的に」脳波で、おもちゃを動かしたり、ブレーキを掛けようとするものであり、本発明とは、趣旨が異なる。
米国特許4949726では、睡眠時のδ波について、触れていない。
又、登録済みの脳波パターンを用いて、おもちゃを動かしたり、止めたりする方法を論じておるが、 しかし、居ねむり運転中の脳波パターンを事前に、安全に得ることは、困難であろうし、また、その方法を開示していない。
完全な睡眠に陥った状態を取り扱うのであれば、ベッドで就寝した時の脳波パターン<これは、得やすい>と、車上で熟睡中の脳波パターンは 一致するかもしれないが、それは δ波の領域のことで、米国特許4949726の取り扱い範囲外である。 しかも、この先行技術を使えたとしても、熟睡状態に陥る迄には、少なくとも、10秒、もしくは、数秒間は 居ねむり状態ゆえ、その間に
車は事故を起こすだろう。ゆえに、それは 意味が無い。
また、ベッドの上で居ねむりする時と、運転中に居ねむりをする時の、脳波スペクトル、脳波パターンの同一性を論じることは、できないだろう。
両者の微妙な違い、又、個人、個人でも脳波が異なることを考えると、単に、おもちゃを動かしたり、止めたりするケースと違い、運転中の居ねむり事故防止とゆう、重大なケースでは、運転中の居ねむりの判定に、ベッド上での居ねむりの脳波パターンを登録して用いることが できようか。
又、居ねむり運転時の脳波パターンを、取得できようか。取得できた時とは、すなわち、事故が まさに 起こらんとする時である。
本発明では、ユーザの居ねむりパラメータを、ユーザ自身により、本システムへフィードバックすることにより、上記の課題を克服している。
【0004】
【課題を解決するための手段】
脳波入力手段1と、
その脳波から、人が眠りに入ろうとする状態を示すシータ波や、既に睡眠中のときに現れるデルタ波を分析するための脳波分析手段2と、
車両の自動制動を行う、自動制動手段3から構成されるものである。
【0005】
【作用】
車両の運転手の脳波が、脳波入力手段1により、本システムに取りこまれ、その脳波は、脳波分析手段2により解析され、
シータ波、もしくは、デルタ波、あるいは、その中間の脳波が検出され、
それが事前に定められた条件を満たす時、自動制動手段3が働き、車両は自動的にエンジンブレーキもしくはブレーキが働く。
【0006】
脳波の全体に対して、θ波の占める比率が高まった時に、エンジンブレーキを自動的にかけ、
脳波全体における、θ波とδ波の積算値の比率が高まった時にハーフブレーキを自動的にかけ、
脳波全体でのδ波の比率が高まった時に、フルブレーキを自動的に かけるようにしてもよい。
【0007】
【実施例】
脳波入力手段1としては、脳波計を用いることができる。
脳波分析手段2は、増幅器6、帯域通過フィルタ7、A/Dコンバータ8、及び、コンピュータ9、もしくは、マイクロプロセサ9から成るものであり、
図9、コンピュータ9は、車載の既存の<他の目的のための制御用の>コンピュータ、マイクロプロセサを流用することもできる。<処理容量に十分な余裕が有れば。>
処理速度向上の観点からは、脳波分析手段2専用のコンピュータを搭載し、それにより得た解析結果を、<制御用の>既存のマイクロプロセサへ渡し、そこから自動制動手段3などへ再度、指示を転送しても良い。
脳波のうち、δ波は睡眠時に現れるもので 0.5〜3.5Hz。
θ波は居ねむりし始める時に現れるものであり 3.5〜7.5Hz。
上記のδ波、θ波の周波数帯域の とりかたは、脳医学の進歩に伴い、今後、少し変わる可能性が有る。
ほかに覚醒時に現れるα波、β波も あることが知られている。
車両の自動制動手段3としては、特開昭62−71727<公報 p156、右下コラム、第7行〜p157,右上コラム第5行>に、優れた一例が開示されておる。又、米国特許5492394は、単なる自動制動手段としては、立派な一例である。
【0008】
脳波入力手段1と 先駆的な脳波分析手段を統合した、優れた先行技術が
HAL<Hemispheric Activation Level
Detector>として知られておる。Steve Ciarcia
<July 1988、”BYTE”、Computers On the Brain> ここでは、本システムにとって意味が有り、脳波分析手段2の特徴となる部分、つまり、ユーザの居ねむりパラメータを、本システムへユーザ自身によりフィードバックし、本システムによる 居ねむり判断の精度を高めて行く手順を中心に述べる。
入力された脳波は、高速フーリエ変換<専用のプログラムが広く普及している>することで、その周波数成分が得られる。その周波数分布をB(f)とする。
ここにfは、脳波の周波数であり、B(f)は脳波の強度、脳波信号の振幅である。これをθ波やδ波の周波数帯域で積分したものが、いわゆるθ波、δ波の信号強度である。
それらを元にして、図2のδp、図3のθpが得られる。
ここで図2、図3の分母は、脳波の全周波数成分<0.5〜30.5Hz>についての、脳波信号の積分値であり。図2の分子は、δ波の脳波信号の積分値である。図3の分子は、θ波の脳波信号積分値である。
δpは、脳波の全成分中で、δ波が占める比率であり、
θpは、脳波の全成分中で、θ波が占める比率である。
【0009】
δp,θpと共に、図4、図5のδp’、θp’をもちいることができる。
図4、図5で max(δ)は δ波の信号成分の最大値である。
max(θ)は、θ波の信号成分の最大値である。
max(α)は、α波<7.5〜13.5Hz>の信号成分の最大値。
max(β)は、β波<13.5〜30.5Hz>の信号成分の最大値。
δp’は、δ波、θ波、α波、β波の各信号成分の最大値のみに着目して、そのうちのδ波の比率を表す者であり、同様に、θp’は θ波の比率を表しておる。以上、δ波やθ波が、全脳波成分のうちで占める比率を表す、二つの方法を述べたのであるが、これら 以外でも、δ波やθ波が全脳波に占める比率を表す、より適切な計算式が 脳医学の進歩により発見されたならば、それをソフトウエアとして組みこむことは、困難では あるまい。
【0010】
上記の解析手順が、脳波分析手段2のコンピュータ9の中に ソフトウエア化されており、たとえば、10ms単位で計算される。<時速60km/hの速度だと、秒速 約17m/s、10msの間に17cm進む。10msは、脳波の時間的変化の点で、小さな値だといえるし、道路が直線である限り、車体の速度制御の点からも十分であろう.もちろん、高速道路での走行を考えれば、前記 各比率の算出時間は短いほど良いのであり、5ms単位であっても良い。幸い、実用化の観点からは、マイクロプロセサは、ますます高速化しつつ、安価になりつつある。_>
かくして、θp,δp,αp,βp及びθp’,δp’αp’,βp’が算出される。
θ波が、他の脳波の成分に比して強くなったならば、一例として、θp>0.7 居ねむりを始めた可能性が、大である。そこで、その旨をアナウンスしつつエンジンブレーキを かける。このアナウンスはテープレコーダ、もしくは、半導体ICに登録したものを、脳波分析手段2のコンピュータ9の指示により、再生するのである。これは、容易にソフトウエア化できる。
エンジンブレーキは、脳波分析手段2のコンピュータ9の指示が、自動制動手段3に伝達され、行われる。
ここで、0.7とゆう数値を用いたが、ドライバーが アナウンスの出かた、つまり、エンジンブレーキを自動的に行うタイミングが早すぎると感じたならば、 ドライバーは、計器パネルのキーボードからこれを たとえば、0.8へ変えることができる。
逆に、アナウンス、自動制動の掛かりかたが遅いと感じたならば、一例として、0.6を変更入力すればよい。
こうして、ユーザは 各人の体質に応じた最適値を、コンピュータ9、つまり、脳波分析手段2へ使わせることができる。
【0011】
同様に、θp’>0.7になった時も、居ねむりを始めた可能性が有るので、その旨アナウンスしつつ、エンジンブレーキをかける。
ユーザが、居ねむりの検出手続として、θp’を用いたほうが、θpを用いることより、効果的だと判断したら、θp>0.7の0.7の代わりに1を入力する。すると、θp>1は起こりえないので、この条件はシステムにより無視される。
【0012】
他のα波、β波に対して、θ波とδ波の成分が強くなったならば、一例としてθp + δp > 0.7 なら、居ねむりが進んだ可能性が高いので、その旨、やや大きな音でアナウンスしつつ、ブレーキ油圧を少し高めた程度の、ハーフブレーキをかける。同時にブレーキランプを点灯せしめる。いずれも、脳波分析手段2のコンピュータ9により、それぞれへ <ブレーキについては自動制動手段3へ>指示を出すことにより なされる。
ユーザが使っていて、この自動ブレーキの出かたが早すぎると感じたなら、上記0.7を、一例として、0.8へ修正入力すればよい。
また、この自動ブレーキの出かたが、遅すぎると感じたなら、この0.7を一例として、0.6へ修正すればよい。
【0013】
θp’ + δp’ > 0.7 になった時も、居ねむり状態が進んだ可能性が高いので、その旨、やや大きな音量でアナウンスしつつ、ハーフブレーキを
かける。同時にブレーキランプを点灯せしめる。
但し、ユーザが本システムを使用していて、居ねむりが進んだ状態の検出として、θp+δp>0.7のほうが、θp’+δp’>0.7より優れておると判断したなら、θp’+δp’>1.0とゆう条件を、キーボードより指定すれば、<本来これは、起こり得ないので> 以後、θp+δp>0.7のみが、本システムにとって有効なものとなる。
【0014】
他のα波、β波、θ波に対して、δ波の比率が大きくなったら、一例として、δp > 0.7 となったら、完全な居ねむり状態になった可能性が高いので、大きな、もしくは、特大の音量で、その旨、アナウンスしつつ、急ブレーキ程度の、フルブレーキを かける。同時にブレーキランプを点灯せしめる。いずれも、脳波分析手段2のコンピュータ9により、それぞれへ <ブレーキについては自動制動手段3へ>指示をだすことにより、これは
なされる。
風船状の緩衝体を装着していたら、予備的にそれを、部分的に半分程度、ふくらませてもよい。また、夜間においては、後続車両の便のために、室内灯を
すべて点灯せしめてもよい。
ユーザが使用していて、この急ブレーキのタイミングが早すぎると感じたら前記の0.7に代えて、一例として 0.8 を変更入力すればよい。
この急ブレーキのタイミングが遅すぎると感じたら、一例として、0.6を入力すればよい。
【0015】
同様に、δp’ > 0.7 になった時も、完全な居ねむり状態に陥った可能性が高いので、その旨、大声でアナウンスしつつ、フルブレーキを かける。
ユーザが、居ねむりに 完全に陥ったことの検出手段として、δpを用いた方が、δp’を用いることよりも、効果が有ると判断したら、δp’ > 0.7の 0.7 の代わりに 1.0 を入力すればよい。
なお、脳波の測定中に、被測定者が 体を動かすと、それが 測定に影響するのであるが、本システムでは 居ねむりし始め〜完全な居ねむりの間を対象にしておるので、上記の問題が 生じる余地は小さく、脳波の極低周波成分の的確な増幅が 可能となろう。
【0016】
図6は、上記の制御パラメータの入力画面の一例である。
下線部は、入力可能項目であることを示す。「volume」は、各ケースのアナウンスの音量の程度を示し、これらも変更入力できる。
このような画面は、BASIC もしくは Visual Basicで容易に実現できる。入力された値が、前記のように脳波分析手段2で使われるのである。
【0017】
自動制動手段3の一例は、図7、図8に示されておるが、
前記のエンジンブレーキによる制動力を生み出すには、スロットルアクチュエータ12へ、駆動信号を出し、第2スロットルバルブ14の閉制御をする。
また、ハーフブレーキ、フルブレーキによる制動力を得るには、ブレーキアクチュエータ42へ、それぞれに対応するハーフブレーキ用、フルブレーキ用の駆動信号を出す。
なお、θ波、δ波の周波数帯域では、単純にゆうと、脳波の周波数が低いほど、睡眠の深さが大きいともいえるので、積分値の比率δp、θpではなく、ピーク値の比率、θp’,δp’を本システムで採用するときには、
ハーフブレーキをかけるにあたり、θ波、δ波のピーク値を与える、それぞれの周波数の平均値とブレーキ油圧とを逆比例せしめて、その平均値周波数が、より
δ波に偏した周波数では、ブレーキ油圧をフルブレーキの時に ちかずけ、それが よりθ波に偏した周波数では、ブレーキ油圧を 小さめにして、制動をかけるのもよい。
【0018】
積分値の比率δp,θpを採用する時でも、上記のピーク値を与える、両周波数の平均値に相当する、実効的な平均値を求めることにより、同様のことができよう。
【0019】
図6で、ユーザが規程した条件が、どれも 成立しなくなった時、つまり、システムにより、ユーザーが 目を覚ました と判断される時には、スロットルアクチュエータ12及びブレーキアクチュエータ42への駆動信号の出力が無くなると同時に、本システムにより、それまでの自動制動は解除されるのである。特開昭62−71727では、ブレーキペダルの踏みこみをもって、自動制動を解除しておるが、本システムでは、α波、β波が脳波全体に占める比率が高くなったことをもって、自動制動の解除がされるのである。
【0020】
【発明の効果】
ドライバーが居ねむり運転時に、その車両へ自動的にブレーキをかけるので、その車を安全に停止させる可能性が 出てくる。
また、たとえ、居ねむりのために、なんらかの衝突事故に至ったとしても、本システムによる減速効果で、衝突時の衝撃を低減せしめることができ、事故の程度が軽減される可能性が高くなる。
ドライバーが、運転中に心臓疾患に陥って、意識不明になった時にも、同様の効果が期待できる。
なお、本発明を用いて、ベッド上ではなく、運転中に居ねむりする時の脳波スペクトルを 安全に取得できる。 それには、コンピュータ9のディスク<図示せず>へ、本システムの自動制動が働いた時点の脳波パターンを、<時刻と共に>書き込めばよい。これは、コンピュータ9により、容易に実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本システムの概略構成図
【図2】積分値により、δ波の比率を求めるための計算式
【図3】積分値により、θ波の比率を求めるための計算式
【図4】最大値により、δ波の比率を求めるための計算式。
図5の中の説明文をも参照。
【図5】最大値により、θ波の比率を求めるための計算式
【図6】エンジンブレーキ、ハーフブレーキ、フルブレーキを自動的に行う基準値を与えるための、入力画面の一例
【図7】自動制動手段3の概略構成図。
ブレーキペダルにより生じる制動に関わる部分は、除かれている。
【図8】自動制動手段3を、やや詳しく表現した、本システムのブロック図
【図9】脳波分析手段2のブロック図
【符号の説明】
1は 脳波入力手段
2は 脳波分析手段
3は 自動制動手段
6は 増幅機
7は 帯域フィルタ
8は A/Dコンバータ
9は コンピュータ
12は スロットルアクチュエータ
13は スロットルリンク。12により駆動される。
14は 第2スロットルバルブ。13で開閉動作して吸気量を調整する。
23は サブマスタシリンダ。運転者のブレーキペダルの操作によらず、ブレーキ油圧を発生するためのもの。
24は 車輪
26は 車輪に設けられたホイールシリンダ。
32は チェンジバルブ。23にて発生されるブレーキ油圧が、26に伝達されるためのもので、シャトル弁からなる。
40は 油圧ポンプやリザーバからなる圧力発生源
42はブレーキアクチュエータ。23を駆動してブレーキ油圧を発生するためのもの。
[0001]
[Industrial application fields]
The present invention is intended to automatically apply the brakes and engine brakes of a vehicle by brain waves.
[0002]
[Prior art]
Japanese Utility Model Publication No. 5-30796 uses a brain wave to detect a driver's sleep and to prevent the sleep by lighting. Similarly, a device that emits a warning sound has been proposed.
Japanese Patent Laid-Open No. 62-71727 discloses a mechanism for automatically braking according to the inter-vehicle distance.
In US Pat. No. 5,492,394, it is mentioned a little that the brakes are applied by the electroencephalogram.
US Pat. No. 4,949,726 proposes a mechanism for moving a toy according to an electroencephalogram pattern.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
If the driver is awake, it can be said that there is almost no need for automatic braking at the distance between the vehicles. Near intersections, there is often no inter-vehicle distance. Therefore, Japanese Patent Application Laid-Open No. Sho 62-71727 seems to be effective when the driver is running silently or sideways. During the driver's idle driving, the vehicle may travel in an undesired direction and the inter-vehicle distance may not be accurately measured, and the automatic braking may not be performed appropriately.
When you are drowsy, you may fall asleep even in a bright place or at a very high volume of the radio. In this sense, Japanese Utility Model Publication No. 5-30796 is insufficient.
US Pat. No. 5,492,394 does not disclose the relationship between snoring and brain waves, and does not disclose under what conditions the brain waves are judged to be snoring and applying automatic braking.
U.S. Pat. No. 4,949,726 is probably the closest prior art,
As in the present invention, when “living”, that is, when consciousness is disappearing,
Or, instead of detecting the brain wave after it disappears and automatically applying the brakes, you can use the brain wave at the time of awakening, move the toy with the brain wave "consciously" without using the limbs The brake is intended to be applied and is different from the present invention.
US Pat. No. 4,949,726 does not mention the δ wave during sleep.
Also, we are discussing how to move and stop toys using registered brain wave patterns, but it would be difficult to safely obtain the brain wave pattern during sleep driving in advance. Moreover, the method is not disclosed.
If you are dealing with a state of complete sleep, the brain wave pattern when sleeping in a bed (which is easy to obtain) may be the same as the brain wave pattern during sleep on the car, This area is outside the handling range of US Pat. Moreover, even if this prior art can be used, the car will cause an accident during that time, because it will stay at least 10 seconds or several seconds before falling into sleep. Therefore, it has no meaning.
Also, it is impossible to discuss the identity of the EEG spectrum and EEG pattern when sleeping on a bed and when driving.
Considering the subtle differences between the two and the brain waves of individuals and individuals, it is different from simply moving or stopping toys, and preventing accidents while driving. Is it possible to register and use the EEG pattern of bed rest on the bed for judgment of bed rest?
Is it possible to obtain brain wave patterns during sleep driving? The time when it was acquired is the time when the accident is about to occur.
In the present invention, the above-described problem is overcome by feeding back the user's comfort parameters to the system by the user himself / herself.
[0004]
[Means for Solving the Problems]
Electroencephalogram input means 1,
A brain wave analysis means 2 for analyzing a theta wave indicating a state in which a person is going to sleep from the brain wave and a delta wave that appears when the person is already sleeping;
The vehicle is composed of automatic braking means 3 for automatically braking the vehicle.
[0005]
[Action]
An electroencephalogram of the driver of the vehicle is taken into the system by the electroencephalogram input means 1, and the electroencephalogram is analyzed by the electroencephalogram analysis means 2,
Theta waves, delta waves, or brain waves in between are detected,
When it satisfies a predetermined condition, the automatic braking means 3 is activated and the vehicle is automatically engine braked or braked.
[0006]
When the proportion of the θ wave increases with respect to the whole brain wave, the engine brake is automatically applied,
When the ratio of the integrated value of θ wave and δ wave in the whole brain wave increases, half brake is automatically applied,
Full braking may be automatically applied when the ratio of δ waves in the entire brain wave increases.
[0007]
【Example】
As the electroencephalogram input means 1, an electroencephalograph can be used.
The electroencephalogram analysis means 2 is composed of an amplifier 6, a band pass filter 7, an A / D converter 8, and a computer 9 or a microprocessor 9.
As the computer 9 shown in FIG. 9, a vehicle-mounted computer <for control for other purposes> and a microprocessor can be used. <If there is enough room for processing capacity. >
From the viewpoint of improving the processing speed, a computer dedicated to the electroencephalogram analysis means 2 is installed, and the analysis result obtained by the computer is transferred to an existing microprocessor for control, from which the automatic braking means 3 is instructed again. May be transferred.
Among the electroencephalograms, δ waves appear during sleep and are 0.5 to 3.5 Hz.
The θ wave appears when you begin to sleep and is between 3.5 and 7.5 Hz.
The frequency band of the above δ and θ waves may change slightly in the future as brain medicine advances.
In addition, it is known that there are α waves and β waves that appear at awakening.
An excellent example of the automatic braking means 3 for a vehicle is disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. Sho 62-71727 <gazette p156, lower right column, seventh row to p157, upper right column fifth row>. US Pat. No. 5,492,394 is a fine example as a simple automatic braking means.
[0008]
An excellent prior art that integrates the electroencephalogram input means 1 and the pioneering electroencephalogram analysis means is HAL <Hemisphere Activation Level.
It is known as Detector>. Steve Cearcia
<Jully 1988, “BYTE”, Computers On the Brain> Here, the system is meaningful, and the characteristic part of the electroencephalogram analysis means 2, that is, the user's comfort parameters are fed back to the system by the user himself / herself. The following describes the procedure for improving the accuracy of sleep judgment using this system.
The input brain wave is subjected to fast Fourier transform (a dedicated program is widely used), and its frequency component can be obtained. Let the frequency distribution be B (f).
Here, f is the frequency of the electroencephalogram, and B (f) is the intensity of the electroencephalogram and the amplitude of the electroencephalogram signal. The signal intensity of the so-called θ wave and δ wave is obtained by integrating this in the frequency band of the θ wave and δ wave.
Based on these, δp in FIG. 2 and θp in FIG. 3 are obtained.
Here, the denominators in FIGS. 2 and 3 are the integrated values of the electroencephalogram signal with respect to all the frequency components <0.5 to 30.5 Hz> of the electroencephalogram. The numerator in FIG. 2 is an integral value of a δ wave electroencephalogram signal. The numerator in FIG. 3 is an electroencephalogram signal integration value of the θ wave.
δp is the ratio of δ waves in all components of the electroencephalogram,
θp is a ratio occupied by θ waves in all components of the electroencephalogram.
[0009]
Together with δp and θp, δp ′ and θp ′ in FIGS. 4 and 5 can be used.
4 and 5, max (δ) is the maximum value of the signal component of the δ wave.
max (θ) is the maximum value of the signal component of the θ wave.
max (α) is the maximum value of the signal component of the α wave <7.5 to 13.5 Hz>.
max (β) is the maximum value of the signal component of the β wave <13.5 to 30.5 Hz>.
δp ′ is a person representing the ratio of δ waves, focusing only on the maximum value of each signal component of δ wave, θ wave, α wave, and β wave. Similarly, θp ′ is the ratio of θ wave Is expressed. In the above, we have described two methods that represent the ratio of δ and θ waves to the total brain wave components. However, in addition to these methods, the ratio of δ and θ waves to the total brain waves is more appropriate. If a simple calculation formula is discovered by the advancement of brain medicine, it is not difficult to incorporate it as software.
[0010]
The above analysis procedure is implemented in software in the computer 9 of the electroencephalogram analysis means 2 and is calculated, for example, in units of 10 ms. <If the speed is 60 km / h, the speed advances 17 cm in 10 ms for about 17 m / s per second. 10 ms is a small value in terms of temporal changes in brain waves, and as long as the road is straight, it will be sufficient from the point of speed control of the car body. Of course, considering traveling on an expressway, the calculation time of each ratio is better as it is shorter, and may be in units of 5 ms. Fortunately, from a practical point of view, microprocessors are becoming increasingly faster and cheaper. _>
Thus, θp, δp, αp, βp and θp ′, δp′αp ′, βp ′ are calculated.
If the θ wave becomes stronger than other components of the electroencephalogram, for example, it is highly possible that θp> 0.7 starts to stay. Therefore, the engine brake is applied while announcing that fact. This announcement is reproduced by the instruction of the computer 9 of the electroencephalogram analysis means 2 registered in the tape recorder or the semiconductor IC. This can be easily implemented in software.
Engine braking is performed by transmitting an instruction from the computer 9 of the electroencephalogram analysis means 2 to the automatic braking means 3.
Here, a numerical value of 0.7 is used, but if the driver feels that the announcement has been made, that is, the timing for automatically applying the engine brake is too early, the driver can use the keyboard on the instrument panel to do this. Can be changed to 0.8, for example.
On the contrary, if it is felt that the announcement and automatic braking are slow, as an example, 0.6 may be input.
In this way, the user can cause the computer 9, that is, the electroencephalogram analysis means 2 to use the optimum value according to each person's constitution.
[0011]
Similarly, when θp ′> 0.7, there is a possibility that he / she has started to sleep, so the engine brake is applied while announcing that.
If the user determines that it is more effective to use θp ′ as a detection procedure for snoring than using θp, 1 is input instead of 0.7 where θp> 0.7. Then, θp> 1 cannot occur, so this condition is ignored by the system.
[0012]
If the θ wave and δ wave components become stronger than other α waves and β waves, for example, if θp + δp> 0.7, there is a high possibility that pioneering has progressed. While making a little loud announcement, apply the half brake to a slightly higher brake hydraulic pressure. At the same time, turn on the brake lamp. In either case, the computer 9 of the electroencephalogram analysis means 2 issues an instruction to <each about the brake to the automatic braking means 3>.
If the user is using and feels that the automatic braking is too early, 0.7 may be corrected to 0.8 as an example.
Also, if you feel that this automatic braking is too slow, you can correct this to 0.7 as an example.
[0013]
Even when θp ′ + δp ′> 0.7, there is a high possibility that the state of craving has advanced, so that half-brake is applied while announcing at a somewhat loud volume. At the same time, turn on the brake lamp.
However, if it is determined that θp + δp> 0.7 is superior to θp ′ + δp ′> 0.7 as a detection of a state in which the user is using the system, and θp ′ + δp is greater than θp ′ + δp If “> 1.0” is specified from the keyboard, <this is not possible in nature> Thereafter, only θp + δp> 0.7 is effective for this system.
[0014]
If the ratio of δ waves to other α waves, β waves, and θ waves increases, as an example, if δp> 0.7, there is a high possibility that a complete stagnation has occurred. Or, apply a full brake, such as a sudden brake, while making an announcement to that effect at an oversized volume. At the same time, turn on the brake lamp. In either case, the computer 9 of the electroencephalogram analysis means 2 issues this to each by issuing an instruction <for brakes to the automatic braking means 3>.
If you are wearing a balloon-shaped shock absorber, you may preliminarily partially inflate it about halfway. Further, at night, all the room lights may be turned on for the convenience of the following vehicle.
If the user is using and feels that the timing of this sudden braking is too early, 0.8 may be changed and input as an example instead of 0.7.
If you feel that the timing of this sudden braking is too late, you can enter 0.6 as an example.
[0015]
Similarly, when δp ′> 0.7, there is a high possibility that the person has fallen into a complete state of stagnation, so that the full brake is applied while making a loud announcement.
If it is determined that using δp is more effective than using δp 'as a means of detecting that the user has completely fallen into craving, instead of 0.7, δp'> 0.7. You can enter 1.0 into.
In addition, if the subject moves his / her body during EEG measurement, it will affect the measurement, but this system starts to crawl up to complete craving, so the above There is little room for problems, and it will be possible to accurately amplify the very low frequency components of the brain waves.
[0016]
FIG. 6 is an example of the control parameter input screen.
Underlined parts indicate items that can be input. “Volume” indicates the volume of the announcement volume in each case, and these can be changed and input.
Such a screen can be easily realized by BASIC or Visual Basic. The input value is used by the electroencephalogram analysis means 2 as described above.
[0017]
An example of the automatic braking means 3 is shown in FIGS.
In order to generate the braking force by the engine brake, a drive signal is issued to the throttle actuator 12 and the second throttle valve 14 is controlled to be closed.
Further, in order to obtain the braking force by the half brake and the full brake, the corresponding half brake and full brake drive signals are output to the brake actuator 42.
Note that in the frequency band of the θ wave and δ wave, it can be said that the lower the brain wave frequency, the greater the depth of sleep. Therefore, instead of the integral value ratios δp and θp, the peak value ratio, θp When adopting ', δp' in this system,
When applying half-brake, the peak value of the θ wave and δ wave is given and the average value of each frequency is inversely proportional to the brake oil pressure. When full braking is applied, it is also possible to apply brakes at a lower brake hydraulic pressure at frequencies that are more biased toward the θ wave.
[0018]
Even when the ratios δp and θp of the integrated values are adopted, the same can be done by obtaining an effective average value corresponding to the average value of both frequencies that gives the above peak value.
[0019]
In FIG. 6, when none of the conditions defined by the user is satisfied, that is, when the system determines that the user has woken up, the output of drive signals to the throttle actuator 12 and the brake actuator 42 At the same time, the system automatically cancels the automatic braking. In JP-A-62-71727, the automatic braking is released by depressing the brake pedal. However, in this system, when the ratio of α waves and β waves to the whole brain waves increases, the automatic braking is released. Is done.
[0020]
【The invention's effect】
When the driver is idle, the vehicle is automatically braked, so there is a possibility of stopping the vehicle safely.
Moreover, even if some kind of collision accident occurs due to craving, the deceleration effect of the present system can reduce the impact at the time of the collision, and the possibility that the degree of the accident will be reduced increases.
The same effect can be expected when the driver falls into heart disease while driving and becomes unconscious.
It should be noted that the present invention can be used to safely acquire an electroencephalogram spectrum when staying while driving, not on a bed. For this purpose, the electroencephalogram pattern at the time when the automatic braking of the present system is activated is written on the disk <not shown> of the computer 9 <with time>. This can be easily realized by the computer 9.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of the system. FIG. 2 is a calculation formula for obtaining a δ wave ratio from an integral value. FIG. 3 is a calculation formula for obtaining a θ wave ratio from an integral value. A calculation formula for determining the ratio of δ waves by the maximum value.
See also explanatory text in FIG.
FIG. 5 is a calculation formula for obtaining the θ wave ratio based on the maximum value. FIG. 6 is an example of an input screen for providing a reference value for automatically performing engine braking, half braking, and full braking. The schematic block diagram of the automatic braking means 3. FIG.
The parts related to braking caused by the brake pedal are excluded.
FIG. 8 is a block diagram of the present system expressing the automatic braking means 3 in some detail. FIG. 9 is a block diagram of the electroencephalogram analysis means 2.
1 is an electroencephalogram input means 2 is an electroencephalogram analysis means 3 is an automatic braking means 6 is an amplifier 7 is a bandpass filter 8 is an A / D converter 9 is a computer 12 is a throttle actuator 13 is a throttle link. 12 is driven.
14 is the second throttle valve. The intake air amount is adjusted by opening and closing at 13.
23 is a sub master cylinder. For generating brake oil pressure regardless of driver's brake pedal operation.
24 is a wheel 26 is a wheel cylinder provided on the wheel.
32 is a change valve. The brake hydraulic pressure generated at 23 is transmitted to 26, and includes a shuttle valve.
Reference numeral 40 denotes a pressure generation source 42 including a hydraulic pump and a reservoir, and a brake actuator. For driving the brake oil pressure by driving 23.

Claims (1)

運転手の脳波を入力する脳波入力手段1と、入力した脳波から、人が眠りに入ろうとする状態を示すシータ波や、人の睡眠中に現れるデルタ波、覚醒時の脳波であるアルファ波とベータ波を分析する脳波分析手段2と、車両の自動制動手段3から成り、
アルファ波、もしくは、ベータ波の脳波全体に対する比率が 所定の値よりも高まった時に脳波分析手段2より 自動制動手段3へ、ブレーキ解除指示を出すことにより、自動制動の解除を行うようにした、脳波による制動装置で、
脳波の全体に対して シータ波の占める比率が 所定の値よりも高まった時に、脳波分析手段2より、自動制動手段3へ エンジンブレーキ指示を出すことにより、その車両のエンジンブレーキを自動的にかけるようにした、もしくは、
脳波の全体に対して、シータ波とデルタ波の積算値の占める比率が、所定の値よりも高まった時に、脳波分析手段2より自動制動手段3へ、ハーフブレーキ指示を出すことにより、その車両のハーフブレーキを自動的にかけるようにした、もしくは、
脳波の全体に対して、デルタ波の占める比率が、所定の値よりも高まった時に、脳波分析手段2より 自動制動手段3へ、フルブレーキ指示を出すことにより、その車両のフルブレーキを自動的に かけるようにした、脳波による制動装置。
A brain wave input means 1 for inputting a driver's brain wave, a theta wave indicating a state in which a person is going to sleep from the input brain wave , a delta wave that appears during human sleep , an alpha wave that is a brain wave at awakening, and An electroencephalogram analyzing means 2 for analyzing a beta wave and an automatic braking means 3 for a vehicle,
When the ratio of the alpha wave or beta wave to the whole brain wave is higher than the predetermined value , the automatic braking is released by issuing a brake releasing instruction from the electroencephalogram analyzing means 2 to the automatic braking means 3. , A brain wave braking device,
When the ratio of theta waves to the entire brain wave increases above a predetermined value, the engine brake instruction is automatically issued from the electroencephalogram analysis means 2 to the automatic braking means 3 to automatically apply the engine brake of the vehicle. Or
When the ratio of the integrated value of the theta wave and the delta wave to the whole electroencephalogram is higher than a predetermined value, a half brake instruction is issued from the electroencephalogram analysis means 2 to the automatic braking means 3, whereby the vehicle To automatically apply the half brake, or
When the ratio of the delta wave to the whole brain wave is higher than a predetermined value, the full brake command of the vehicle is automatically issued by issuing a full brake instruction from the electroencephalogram analysis means 2 to the automatic braking means 3. An electroencephalographic braking device that is applied to
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