JP4911288B2 - 乗員状態検出装置 - Google Patents

Description

本発明は、乗員状態検出装置に係り、特に、車両のシートに着座した乗員の状態を検出する乗員状態検出装置に関する。

特許文献１には、シートに設けた圧力センサにより得られたシート反力の大きさから、運転者の疲労度合いを算出する車両用着座モニタ装置が開示され、特許文献２には、シート座面に設けた圧力センサから得られる圧力分布から乗員の重心の変化を求め、その重心の変化から乗員の姿勢変化を検出し、この姿勢変化から運転者の状態を検出するドライバ状態判定装置が開示されている。

特開平１１−０６４１３１号公報 特開２００２−００８１５９号公報

ここで、乗員から検出が可能な生理状態波形（圧力センサから検出される波形）には、周期の比較的長いもの（呼吸や心拍など）と、周期の比較的短いもの（体動など）がある。乗員の状態は、これらのうち、周期の長い波形から精度良く推定することが出来る。
ここで、走行時、エンジンやサスペンションから車体に伝わる振動のうち、比較的高周波の振動は、ダンパやゴムブッシュなどで吸収され易いが、比較的低周波の振動、例えば、路面からの突き上げなどにより生じる振動は、車体に大きく伝わる。

従って、乗員の状態を精度良く検出しようとして周期の長い波形を検出しようとしても、そのような車体から伝達される低周波数の成分がノイズ成分として加わってしまうと、乗員状態を精度良く検出することが困難となる。
ここで、本願の発明者らは、シート内に設けた圧力センサにより乗員の換気量を検出することが出来れば、その換気量から乗員の運転負荷量（緊張状態や疲労度を示すことが出来る指標）を検出可能なことを見出した。特にこのような検出においては、ノイズの影響を除去した精度が良い検出が要求される。

しかしながら、例えば乗員の呼吸が或る周波数を伴っている場合、この周波数に近い周波数が車体側からノイズとしてセンサに伝達されると、乗員の呼吸に関する検出の精度が低下してしまう。従来技術では、このようなノイズ成分を除去した検出は困難であった。
また、周期の長い波形から乗員の状態を検出するには、周期が長いが故に、検出速度を高めることが難しい、という問題があった。

そこで、本発明は、上述した従来技術の問題点を解決するためになされたものであり、
乗員状態の検出精度の低下を抑制することが出来る乗員状態検出装置を提供することを目的としている。
また、乗員状態の検出速度を従来より高めることが出来る乗員状態検出装置を提供することを目的としている。

上記の目的を達成するために本発明は、車両のシートに着座した乗員の状態を検出する乗員状態検出装置であって、シートに設けられ該シートにかかる乗員の圧力を検出すると共にその検出圧力の信号を時間に対して連続的に出力する圧力検出手段と、この出力信号を用いて乗員の運転負荷量を算出する運転負荷量算出手段と、出力信号が、運転負荷量算出手段による運転負荷量の算出精度を低下させる所定の信号成分を含むか否かを判定する信号成分判定手段と、所定の信号成分を含むと判定される時間の間、出力信号を補正する出力信号補正手段と、を有し、運転負荷量算出手段は、所定の信号成分を含むと判定される時間の間、出力信号補正手段により補正された出力信号を用いて乗員の運転負荷量を算出し、さらに、出力信号の周波数を規定した周波数データを記憶する記憶手段を有し、出力信号補正手段は、周波数データで規定された周波数を有する出力信号を補正後の出力信号とすることを特徴としている。
このように構成された本発明においては、運転負荷量の算出精度を低下させる所定の信号成分を含む時間の間圧力の出力信号が補正され、この補正された出力信号を用いて乗員の運転負荷量が算出されるので、乗員状態の検出精度の低下を抑制することが出来る。
また、本発明において、さらに、出力信号の周波数を規定した周波数データを記憶する記憶手段を有し、出力信号補正手段は、周波数データで規定された周波数を有する出力信号を補正後の出力信号とするので、運転負荷量の算出精度を保つためにより効果的に出力信号を補正することが出来る。

また、本発明において、好ましくは、出力信号補正手段は、所定の信号成分を含むと判定される直前の出力信号の成分と同じ成分を有する出力信号を補正後の出力信号とする。
このように構成された本発明においては、運転負荷量の算出精度を保つためにより効果的に出力信号を補正することが出来る。

また、本発明において、好ましくは、さらに、車両の走行状態を検出する走行状態検出手段を有し、周波数データ内の周波数は所定の車両の走行状態と関連付けられて規定され、出力信号補正手段は、周波数データから検出された車両の走行状態に応じた周波数を抽出し、この抽出した周波数を有する出力信号を補正後の出力信号とする。
このように構成された本発明においては、運転負荷量の算出精度を保つためにより効果的に出力信号を補正することが出来る。

また、上記の目的を達成するために本発明は、車両のシートに着座した乗員の状態を検出する乗員状態検出装置であって、シートに設けられ該シートにかかる乗員の圧力を検出すると共にその検出圧力の信号を時間に対して連続的に出力する圧力検出手段と、この出力信号を用いて乗員の運転負荷量を算出する運転負荷量算出手段と、出力信号が、運転負荷量算出手段による運転負荷量の算出精度を低下させる所定の信号成分を含むか否かを判定する信号成分判定手段と、所定の信号成分を含むと判定される時間の間、運転負荷量算出手段により算出される運転負荷量を補正する運転負荷量補正手段と、所定の車両の走行状態と運転負荷量の増減量とを関連付けた運転負荷量増減データを記憶する記憶手段と、車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、を有し、運転負荷量補正手段は、運転負荷量増減データから、検出された車両の走行状態に応じた運転負荷量の増減量を抽出し、この抽出した増減量を所定の信号成分を含むと判定される直前に算出された運転負荷量に対して加算して補正後の運転負荷量とすることを特徴としている。
このように構成された本発明においては、運転負荷量の算出精度を低下させる所定の信号成分を含む時間の間運転負荷量が補正されるので、乗員状態の検出精度の低下を抑制することが出来る。
また、本発明において、さらに、所定の車両の走行状態と運転負荷量の増減量とを関連付けた運転負荷量増減データを記憶する記憶手段と、車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、を有し、運転負荷量補正手段は、運転負荷量増減データから、検出された車両の走行状態に応じた運転負荷量の増減量を抽出し、この抽出した増減量を所定の信号成分を含むと判定される直前に算出された運転負荷量に対して加算して補正後の運転負荷量とするので、運転負荷量の算出精度を保つためにより効果的に出力信号を補正することが出来る。

また、本発明において、好ましくは、運転負荷量補正手段は、所定の信号成分を含むと判定される直前に算出された運転負荷量を所定の信号成分を含むと判定される時間の間保持して補正後の運転負荷量とする。
このように構成された本発明においては、運転負荷量の算出精度を保つためにより効果的に出力信号を補正することが出来る。

また、本発明において、好ましくは、さらに、車両の振動を検出する車両振動検出手段を有し、信号成分判定手段は、車両振動検出手段により検出された振動が所定周波数より低い低周波振動を含む場合に、出力信号が所定の信号成分を含むと判定する。
このように構成された本発明においては、圧力検出手段からの出力信号が、運転負荷量の算出精度を低下させる所定の信号成分を含むか否かを精度よく判定することが出来る。

また、本発明において、好ましくは、信号成分判定手段は、連続的に出力される信号の時間に対する変化量を算出すると共にこの算出した変化量を所定の基準変化量と比較することにより、出力信号が所定の信号成分を含むか否かを判定する。
このように構成された本発明においては、圧力検出手段からの出力信号が、運転負荷量の算出精度を低下させる所定の信号成分を含むか否かを精度よく判定することが出来ると共に乗員状態の検出速度を従来より高めることが出来る。

本発明による乗員状態検出装置によれば、乗員状態の検出精度の低下を抑制することが出来る。また、乗員状態の検出速度を従来より高めることが出来る。

以下、本発明の実施形態を添付図面を参照して説明する。
先ず、本発明の第１実施形態では、車体のいずれか１箇所以上にＧセンサや歪みセンサなどの振動検知センサを設けている。このようなセンサにより、主に走行中にエンジンや路面から車体の部材や構成部品に伝達されるノイズとなる振動を検出する。そのようなノイズ振動は、主に車体から乗員を介して、シートに設けた圧力センサに伝達される。本実施形態では、圧力センサの出力データから、ノイズとなる所定の周波数成分（例えば、１Ｈｚ以下の振動）が検出されると、その出力データを無効と判断し、その無効と判断される時間における出力データを補正処理して、全体として精度の高いデータを得ようとするものである。

以下、本発明の第１実施形態による乗員状態検出装置について具体的に説明する。
先ず、図１に示すように、車両１には、乗員が着座するシート２が搭載され、このシート２のシートバック及びシート座面には、乗員検知センサ４が設けられている。これらの乗員検知センサ４は、歪み式であり、乗員の着座による圧力を検出するようになっている。なお、乗員検知センサ４として、エアーパック式、感圧シート式などを使用しても良い。

また、車両１には、車体の振動を検知する振動検知センサ６が設けられている。このセンサ６はＧセンサである。なお、センサは、歪み式センサでも良い。
また、センサ６は、車体の部材に取り付けられている。なお、センサ６を車体の構成部品に取り付けても良い。なお、車体を剛体とみなせば、エンジンやサスペンションから車体に伝達される振動の周波数は車体のどのような位置でも同様に検出可能である。
各センサ４、６からの出力信号は、ＣＰＵ８に入力されるようになっている。

次に、図２乃至図７により、ＣＰＵ８における処理内容を説明する。図２は、本発明の第１実施形態による乗員状態検出装置による処理内容を示すフローチャートであり、図３は、乗員検知センサによる検出信号のデータを示す線図であり、図４は、車体振動検知センサによる検出信号のデータを示す線図であり、図５は、図４に示す車体振動検知センサによる検出信号をローパスフィルタ処理して得られた車体振動の周波数データを示す線図であり、図６は、図３に示す圧力データを用いて換算された乗員の運転負荷量のデータを示す線図であり、図７は、図３に示す圧力データの一部を補正した圧力データを用いて換算された乗員の運転負荷量のデータを示す線図である。図２において、「Ｓ」は、ステップを示す。

図２に示すように、先ず、Ｓ１において、乗員検知センサ４及び車体振動検知センサ６の各検出信号がＣＰＵ８に読み込まれる。
次に、Ｓ２において、乗員検知センサ４の出力データに対しローパスフィルタ処理が行われる。このようなローパスフィルタ処理後の乗員検知センサ４の出力データの例を図３に示す。この図３では、圧力値が時間に対して連続的に検出されたデータとして示されている。

また、Ｓ２においては、車体振動検知センサ６の出力データに対し周波数算出処理が行われる。ここで、Ｓ１において読み込まれた車体振動検知センサ６による検出信号の例を図４に示す。この図４では、振動の大きさが時間に対して連続的に検出されたデータとして示されている。このようなデータに対する、Ｓ２における周波数算出処理後の出力データの例を図５に示す。図５では、時間に対する振動周波数のデータとして示され、この図５の縦軸は、上方に向かうほど周波数が低くなるように規定されている。

次に、Ｓ３において、振動検知センサの出力が所定の低周波振動であるか否かを判定する。所定の低周波振動とは、図５では、所定のしきい値Ｆより上方に突出したデータが該当し、言い換えれば、所定のしきい値Ｆの値より低い周波数の振動である。図５では、時間帯Ｔ１において、所定の低周波振動となっている。

この所定の低周波振動は、乗員検知センサによる検出圧力のデータにノイズ成分が大きく含まれる場合、言い換えると、検出圧力のデータを基に算出した乗員の運転負荷量の値の精度を低下させる周波数領域の振動である。本実施形態では、Ｓ３において、しきい値Ｆが１Ｈｚと設定されており、振動検知センサにより検出された振動周波数が１Ｈｚ以下の場合に、所定の低周波振動であると判定するようになっている。

ここで、仮に図３に示す圧力データから、乗員の運転負荷量（本実施形態では、疲労度合い）を算出したデータを図６に示す。なお、圧力データから、乗員の運転負荷量を算出する手法については後述する。
図６に示すように、時間帯Ｔ１における乗員の運転負荷量の値は、その時間帯Ｔ１に至るまでにおける運転負荷量の値よりも不自然に突出しており、エラーであることが分かる。

そこで、本実施形態では、Ｓ３において、所定の低周波振動であると判定された場合には、Ｓ５に進み、乗員検知センサの出力データを補正する。本実施形態では、所定の低周波振動となっている時間帯Ｔ１の直前の時間における乗員検知センサ４のデータを、この時間帯Ｔ１におけるデータとして引き続き使用する。そして、後述する手法により、圧力データから乗員の運転負荷量を算出する。その結果、図７に示すような運転負荷量のデータが得られる。

一方、Ｓ３において、所定の低周波振動ではないと判定された場合には、Ｓ４に進み、実際に乗員検知センサ４により得られた圧力値を基に乗員の運転負荷量を算出する。図５に示す例では、時間帯Ｔ１を除いた時間帯がこれに当たる。

次に、Ｓ５における補正処理の第１の変形例を説明する。
この第１の変形例として、図６に示すような運転負荷量のデータを補正するようにしても良い、即ち、図６において、Ｔ１の直前に算出された運転負荷量の値を時間Ｔ１の間保持するように処理を行い、図７に示すような運転負荷量のデータを算出するようにしても良い。

次に、Ｓ５における補正処理の第２の変形例を説明する。
この第２の変形例では、図８に示すように、各センサ４、６及びＣＰＵ８に、記憶装置９及び車速センサ１０を加えた構成になっている。記憶装置９には、図９に示す補正マップが予め記憶されている。記憶装置９及び車速センサ１０はＣＰＵ８に接続され、ＣＰＵ８は、記憶装置９の補正マップ及び車速センサ１０の出力信号を使用する。

この変形例によるＳ５の補正処理では、この図９に示す補正マップと、以下の式（１）とにより、時間帯Ｔ１における運転負荷量を決定する。
補正後の運転負荷量＝「低周波検出直前の運転負荷量」＋「補正量ΔＱ」
・・・式（１）

「低周波検出直前の運転負荷量」とは、「所定の低周波振動となっている時間帯Ｔ１の直前における乗員の運転負荷量の大きさ」であり、所定の低周波振動となっている時間帯Ｔ１の直前の時間における乗員検知センサ４のデータを使用して算出した運転負荷量である。
「補正量ΔＱ」は、図９に示すマップに基づいて決定される。補正量ΔＱは、車速変化量ΔＶＳＰに応じて定められており、車速変化量ΔＶＳＰは、所定の低周波振動となっている時間帯Ｔ１の直前における車速に対する変化量である。

従って、この第２の変形例では、例えば、「低周波検出直前の運転負荷」が、５０という値であり、車速変化量ΔＶＳＰ＝１０であれば、補正量ΔＱ＝３を加算して、補正後の運転負荷量＝５３とされる。

以上説明したように、本発明の第１実施形態及び変形例によれば、振動の周期が比較的長い（所定の低周波の）振動が乗員検知センサ４に加わっても、振動検知センサ６による検出周波数を利用することにより、精度良く乗員の運転負荷量を検出することが出来る。

次に、本発明の第２実施形態を説明する。この第２実施形態では、圧力センサの検出波形を、短期（検出しようとする主な長周期波長の１波長を複数に分割した時間幅）に分割して検出し、その波形の切片と傾きから、乗員の状態の状態量を推定する。このような処理中に、或るしきい値（人間の所定の生理状態量）以上の変化を検出した場合には、圧力センサの検出データを無効と判断する。これは、人間の生理波形は、規定以上の動きを伴うことは極めて希なことに基づいたものである。そして、その無効と判断される時間における検出データを補正処理して、全体として精度の高い検出データを得るようにしている。このようにして、１周期が入力される前や１周期中の検出タイミングにかかわらず、精度を低下させずに高い検出速度で乗員の状態量を検出するようにしている。

第２実施形態の乗員状態検出装置は、図１０に示すように、車両１のシート２に設けた乗員検知センサ４及びこれらの乗員検知センサ４からの出力信号が入力されるＣＰＵ１８を有する。乗員検知センサ４は、第１実施形態と同様のものである。

次に、図１１乃至図１４により、ＣＰＵ１８における処理内容を説明する。図１１は、本発明の第２実施形態による乗員状態検出装置による処理内容を示すフローチャートであり、図１２は、乗員検知センサによる検出信号のデータを示す線図であり、図１３は、図１２に示すデータのサンプリング周期及びサンプリング周期毎の周波数推定について説明するための線図であり、図１４は、図１３に示すデータに対し本発明の第２実施形態による補正処理が適用された線図である。図１１において、「Ｓ」は、ステップを示す。

図１１に示すように、先ず、Ｓ１１において、乗員検知センサ４の検出信号がＣＰＵ１８に読み込まれる。次に、Ｓ１２において、乗員検知センサ４の出力データに対しローパスフィルタ処理が行われ、図１２に示すようなデータが得られる。図１２に示すように、圧力値は周期的に変化している。

次に、Ｓ１３において、Ｓ１２で得られたデータを基に乗員検知センサ４の圧力値の変化量が算出される。図１３には、図１２のデータの一部と同じデータを説明用に示しており、この図１３により、Ｓ１３における算出内容を説明する。
図１３に示すように、連続的に検出された圧力データから、圧力値を所定のサンプリング周期で検出する。ここで、上述したように、乗員状態を精度良く検出しようとするときには、或る長周期の領域の圧力変動を検出するようにするのが好ましい。サンプリング周期は、このような予め想定される長周期における１周期分の時間を複数に分割した時間幅として規定したものである。また、検出された圧力値の半周期（例えば、下変曲点Ａから下変曲点Ｂの間）にわたって、複数回サンプリングされるようになっている。

例えば、サンプリング点Ｃに注目すると、そのサンプリング点（Ｃ）の下変曲点（Ａ）からの第１変化量Ｈ１（点Ｃにおける圧力値と点Ａにおける圧力値との差）や、前回のサンプリング点（ここでは、Ｄ点とする）からの第２変化量Ｈ２（点Ｃにおける圧力値と点Ｄにおける圧力値との差）が求められる。
Ｓ１３では、このような変化量を各サンプリング点について算出する。

このような変化量と時間変化量から、各サンプリング点における周波数が推定される。即ち、第１変化量Ｈ１と、下変曲点（Ａ）からサンプリング点（Ｃ）までの時間とにより、下変曲点（Ａ）からサンプリング点（Ｃ）までの代表的な傾きの値が求められ、この傾きを所定のデータと照合することにより周波数が推定される。また、第２変化量Ｈ２とサンプリング周期とにより、サンプリング点（Ｃ）の傾きが求められ、この傾きを所定のデータと照合することにより周波数が推定される。

次に、図１１に示すように、Ｓ１４において、Ｓ１３で求めた第１変化量Ｈ１或いは第２変化量Ｈ２のいずれかと、予め定められた変化量の所定値（変化量基準値）とを比較する。なお、このＳ１４では、サンプリング周期を考慮すれば、変化量と、傾きや周波数とが相関関係があることを利用して、変化量自体を比較している。

変化量の所定値は、サンプリング点（Ｃ）における圧力値の変化の傾きが、所定の低周波振動を示すものあるか否かを判定するためのしきい値となっている。即ち、Ｓ１４において、第１変化量Ｈ１或いは第２変化量Ｈ２が、変化量基準値未満であると判定された場合は、サンプリング点（Ｃ）が、所定の低周波振動となっていると推定されるのである。所定の低周波振動とは、第１実施形態と同様に、乗員検知センサ４による検出圧力のデータにノイズ成分が大きく含まれる場合、言い換えると、検出圧力のデータを基に算出した乗員の運転負荷量の値の精度を低下させる周波数である。図１３に示す例では、時間帯Ｔ２において、圧力値の変動が所定の低周波振動となっている。

Ｓ１４において、サンプリング点（Ｃ）における圧力値の変動が所定の低周波振動とはなっていない、と判定された場合には、Ｓ１５に進み、サンプリング点（Ｃ）で得られている圧力値の変動は乗員の呼吸によるものであると判定し、さらに、Ｓ１６に進み、実際に乗員検知センサ４により得られた圧力値を基に乗員の運転負荷量を算出する。図１２に示す例では、時間帯Ｔ２を除いた時間帯がこれに当たる。

一方、Ｓ１４において、サンプリング点（Ｃ）における圧力値の変動が所定の低周波振動であると判定された場合には、Ｓ１７に進み、サンプリング点（Ｃ）で得られている圧力値の変動は、ノイズ（主に、車体から乗員検知センサ４に伝達される振動）により精度が低下した結果のものであると判定し、さらに、Ｓ１８に進み、乗員検知センサ４の出力データを補正した上で、運転負荷量が算出される。

このＳ１８では、このサンプリング点（Ｃ）以降、次に下変曲点（Ｂ）が検出されるまでの間にわたってデータが補正される。時間Ｔ２においてデータを補正した補正後の波形を図１４に示す。図１４では、補正後の波形（時間Ｔ２の間の波形）を実線で示す。
図１４に示すように、Ｓ１８では、前回の下変曲点（Ａ）の直前の半周期分の波形Ｗ１（仮想線で示す）を使用する。即ち、サンプリング点（Ｃ）を基点にして、波形Ｗ１と同じ波形Ｗ２を補正後の波形とし、次の下変曲点が検出されていなければ、さらに、波形Ｗ１と同じ波形Ｗ３を、波形Ｗ２の終点Ｅから繰り返して補正後の波形とする。以下、このような処理を繰り返す。そして、下変曲点（Ｂ）が検出されると、波形Ｗ４で示すように、その時点で補正を終了する。

次に、Ｓ１６或いはＳ１８における処理の終了後に行われるＳ１９乃至Ｓ２３では、Ｓ１４で使用する変化量の所定値（変化量基準値）の修正処理が行われる。
先ず、Ｓ１９において、下変曲点が検出されたか否かが判定され、下変曲点が検出された場合には、Ｓ２０に進み、前回の下変曲点（Ａ）から、今回検出された下変曲点（Ｂ）の周期から周波数を算出する。次に、Ｓ２１において、Ｓ２０で算出された周波数と、Ｓ１３で算出した変化量とを検証し、変化量基準値がずれているか否かを判定する。
変化量基準値のずれているか否か判定することで、検出値に常時入力される検出値をずれと判定することが回避できる。

次に、Ｓ２２において、変化量基準値の変更が必要か否かを判定し、必要である場合には、Ｓ２３において、変化量基準値を更新する。
変化量基準値を更新することで、検出値が外的入力や検出器の状況によってドリフトした場合であっても正確は処理が行える。

次に、Ｓ１８における補正処理の変形例を説明する。
この変形例では、図１５に示すように、センサ４及びＣＰＵ８に、記憶装置１９及び車速センサ２０を加えた構成になっている。記憶装置１９には、図１７に示す補正マップが予め記憶されている。記憶装置１９及び車速センサ２０はＣＰＵ１８に接続され、ＣＰＵ１８は、記憶装置１９の補正マップ及び車速センサ２０の出力信号を使用する。なお、車速の他、路面状態など他の走行状態を使用するようにしても良い。

図１７に示すように、補正後の波形の周波数は、車速ＶＳＰによって定められる。
この変形例では、図１７に示すマップで定められる周波数成分を有する波形を、上述したＳ１８における処理と同様に、次の下変曲点が検出されるまで繰り返して適用する。例えば、記憶された波形が、図１４に示すＷ１と同じであれば、図１４に示すような補正データが得られる。

以上説明したように、本発明の第２実施形態及び変形例によれば、振動の周期が比較的長い（所定の低周波の）振動が乗員検知センサ４に加わっても、乗員検知センサ４の波形を補正することにより、精度良く乗員の運転負荷量を検出することが出来る。また、乗員検知センサ４の波形が長周期であっても、周期より短いサンプリング周期で、所定の低周波振動がノイズとして加わっているか否かを判断しているので、検出速度を高めることが出来る。

次に、圧力データから、乗員の運転負荷量を算出する手法を説明する。
この運転負荷量の算出は、例えば、図１に示すＣＰＵ８で行われる。
図１７により、ＣＰＵ８による運転負荷量算出の処理内容を説明する。図１７は、本発明の実施形態による乗員状態検出装置による運転負荷量算出の処理内容を示すフローチャートである。図１７において、Ｓはステップを表す。
図１７に示すように、先ず、Ｓ３０において、乗員検知センサ４からの信号の入力を受け付け、次に、Ｓ３１において換気量を算出する。

ここで、図１８及び図１９により、Ｓ３１における換気量の算出手法を説明する。図１８は、シートに設けた圧力検出装置により得られる呼吸を表す波形と、この波形から呼気量及び吸気量を求めるための頂部Ｔ、底部Ｂ及び高さＴａ、Ｂａを示す線図であり、図１９は、シートに設けた圧力検出装置により得られる呼吸を表す波形と、この波形から換気量を求めるためのパルス数ｎを示す線図である。

先ず、第１の換気量算出手法を説明する。第１の換気量算出手法では、乗員の換気量を、呼気量と吸気量とで算出する。

先ず、図１８に示すように、乗員検知センサ４から得られた圧力値（乗員の体圧）は、呼吸に合わせて波形を描いて推移する。なお、息を吸うとき（吸気）には圧力が増え、息を吐くとき（呼気）には圧力が減る。本実施形態では、換気量を検出するために、先ず、このようなデータから、波形の頂部（Ｔｏｐ）であるＴ１、Ｔ２、Ｔ３・・・Ｔｉの時間値及び圧力値と、波形の底部（Ｂｏｔｔｏｍ）であるＢ１、Ｂ２、Ｂ３・・・Ｂｉの時間値及び圧力値を定める。ｉは、換気量を１回算出するためのサンプリング数である。なお、ｉ＝１或いは２として、呼吸する毎に換気量を求めても良い。

各頂部及び底部により、三角形状の領域が特定され、各々、１回の呼吸における呼気量或いは吸気量となる。例えば、Ｔ１、Ｔ２及びＢ１により形成された三角形は、ほぼ呼気量を表し、Ｔ２、Ｂ１及びＢ２により形成された三角形は、ほぼ吸気量を表す。
図１８に示すように、それぞれの三角形領域の高さを、Ｔａ１、Ｔａ２・・・Ｔａ（ｉ−１）、或いは、Ｂａ１、Ｂａ２・・・Ｂａ（ｉ−１）として定める。例えば、Ｔａ１は、
Ｔａ１＝（Ｔ１＋Ｔ２）／２−Ｂ１ 式（２）
で算出され、Ｂａ１は、
Ｂａ１＝（Ｂ１＋Ｂ２）／２−Ｔ２ 式（３）
で算出される。Ｔａ２以降、Ｂａ２以降も同様に算出される。

呼気量Ｔ０を、以下の近似式（４）のように、−（マイナス）の差分値平均として算出する。
Ｔ０＝（Ｔａ１＋Ｔａ２＋・・・＋Ｔａ（ｉ−１））／ｉ 式（４）
吸気量Ｂ０を、以下の近似式（５）のように、＋（プラス）の差分値平均として算出する。
Ｂ０＝（Ｂａ１＋Ｂａ２＋・・・＋Ｂａ（ｉ−１））／ｉ 式（５）

換気量を、以下の式（６）で算出する。
換気量＝Ｔ０＋Ｂ０ 式（６）
このように、換気量として、吸気量と呼気量の和を求める。
なお、換気量を、以下の式（７）のように吸気量から呼気量を引いた値（残気量）で算出しても良い。
換気量＝Ｂ０−Ｔ０ 式（７）

例えば、乗員が緊張状態にあるときには、過呼吸状態になり、このような過呼吸状態を検出するため、この式（７）のような残気量を用いても良い。なお、残気量は、長期的に感じるストレスを検出する際に用いるのが好ましい。また、パニック時などには、図１８に示すような三角形が得られにくくなり、このような場合には、Ｔａ、Ｂａなどの差分だけを見ても良い。

次に、第２の換気量算出手法を説明する。
図１９に示すように、圧力検出装置から得られた圧力値は、呼吸に合わせて波形を描いて推移するが、この第２の換気量算出手法では、所定時間Ｔ内のパルス数（呼吸数）で換気量を算出する。パルス数は、図１９に示すように、ｎ１、ｎ２、ｎ３・・・ｎｊとカウントされる。この所定時間Ｔとパルス数ｊとにより、換気量を算出する。この算出は、以下の式（８）で表される換算式或いはマップデータを使用する。
換気量＝標準肺活量×ｊ／Ｔ 式（８）
マップデータは、縦軸パルス数（ｊ）と横軸所定時間（Ｔ）からなり、マップ上は検出エラー領域と換気量領域から構成される。

上述したような第１の換気量算出手法、第２の換気量算出手法、残気量による算出手法、差分による算出手法など、車両の走行環境などに応じて適切な算出方法が選択される。

次に、図１７に示すように、Ｓ３２において、Ｓ３１で算出された換気量を基にドライバの運転負荷量が算出される。
このＳ３では、運転負荷量は、Ｓ３２で算出された換気量と、車両の状態を示す所定のデータと、運転負荷量規定マップと、により算出される。なお、運転負荷量とは、意識、無意識に関わらず、身体的、精神的に乗員（運転者）が受ける負荷の加減値である。この運転負荷量により、乗員の緊張度や疲労度を表すことも出来る。

運転負荷量規定マップの一例を図２０に示す。このようなマップは、例えば、図８に示す記憶装置９等に記憶されている。図２０に示す例では、トンネル走行時（走行環境）における運転負荷量βが、換気量と車速（車両状態）との関係で規定されている。このように、走行環境、車両状態及び乗員の換気量と、乗員の運転負荷量βとの関係を規定したマップ（運転負荷量規定マップ）が規定されている。

走行環境とは、市街地走行、トンネル走行などの車両の周囲の環境を言い、車両状態とは、車両の車速や加減速度などを言う。ここで、図示しないナビゲーション装置などの情報、車速センサや路面センサなどの情報がＣＰＵ８に入力されるようになっており、これらの情報により走行環境及び車両状態が特定される。
乗員の換気量は、上述した第１或いは第２の換気量算出手法により算出される換気量に相当するものである。なお、換気量及び運転負荷量βは、いずれも、安静時を基準とした相対的な点数で規定されている。

そして、Ｓ３２では、このような車両の現在の走行環境、車両状態及び乗員の換気量を、運転負荷量規定マップに照らし合わせることにより、マップ中からβの値を定め、この値を、運転負荷量の算出値βとして決定する。

本発明の第１実施形態による乗員状態検出装置の構成を車両及びシートと共に示す図である。 本発明の第１実施形態による乗員状態検出装置による処理内容を示すフローチャートである。 乗員検知センサによる検出信号のデータを示す線図である。 車体振動検知センサによる検出信号のデータを示す線図である。 図４に示す車体振動検知センサによる検出信号をローパスフィルタ処理して得られた車体振動の周波数データを示す線図である。 図３に示す圧力データを用いて換算された乗員の運転負荷量のデータを示す線図である。 図３に示す圧力データから本実施形態による補正処理を適用して算出された乗員の運転負荷量のデータを示す線図である。 本発明の第１実施形態の変形例による乗員状態検出装置の構成を示す図である。 本発明の第１実施形態の変形例による補正後の運転負荷量を決定するための補正マップである。 本発明の第２実施形態による乗員状態検出装置の構成を車両及びシートと共に示す図である。 本発明の第２実施形態による乗員状態検出装置による処理内容を示すフローチャートである。 乗員検知センサによる検出信号のデータを示す線図である。 図１２に示すデータのサンプリング周期及びサンプリング周期毎の周波数推定について説明するための線図である。 図１３に示すデータに対し本発明の第２実施形態による補正処理が適用された線図である。 本発明の第２実施形態の変形例による乗員状態検出装置の構成を示す図である。 本発明の第１実施形態の変形例による補正後の乗員検知センサの圧力変動の波形を決定するための補正マップである。 本発明の実施形態による圧力検出装置が適用された乗員状態検出装置による運転負荷量算出の処理内容を示すフローチャートである。 シートに設けた圧力検出装置により得られる呼吸を表す波形と、この波形から呼気量及び吸気量を求めるための頂部Ｔ、底部Ｂ及び高さＴａ、Ｂａを示す線図である。 シートに設けた圧力検出装置により得られる呼吸を表す波形と、この波形から換気量を求めるためのパルス数ｎを示す線図である。 本発明の実施形態による圧力検出装置が適用された乗員状態検出装置で使用される運転負荷量規定マップの一例を示す図である。

符号の説明

４ 乗員検知センサ（圧力センサ）
６ 車体振動検知センサ
１０、２０ 車速センサ

Claims (7)

1. 車両のシートに着座した乗員の状態を検出する乗員状態検出装置であって、
   上記シートに設けられ該シートにかかる乗員の圧力を検出すると共にその検出圧力の信号を時間に対して連続的に出力する圧力検出手段と、
   この出力信号を用いて乗員の運転負荷量を算出する運転負荷量算出手段と、
   上記出力信号が、上記運転負荷量算出手段による運転負荷量の算出精度を低下させる所定の信号成分を含むか否かを判定する信号成分判定手段と、
   上記所定の信号成分を含むと判定される時間の間、上記出力信号を補正する出力信号補正手段と、を有し、
   上記運転負荷量算出手段は、上記所定の信号成分を含むと判定される時間の間、上記出力信号補正手段により補正された出力信号を用いて乗員の運転負荷量を算出し、
   さらに、出力信号の周波数を規定した周波数データを記憶する記憶手段を有し、
   上記出力信号補正手段は、上記周波数データで規定された周波数を有する出力信号を補正後の出力信号とすることを特徴とする乗員状態検出装置。
2. 上記出力信号補正手段は、上記所定の信号成分を含むと判定される直前の出力信号の成分と同じ成分を有する出力信号を補正後の出力信号とする請求項１に記載の乗員状態検出装置。
3. さらに、車両の走行状態を検出する走行状態検出手段を有し、
   上記周波数データ内の周波数は所定の車両の走行状態と関連付けられて規定され、
   上記出力信号補正手段は、上記周波数データから上記検出された車両の走行状態に応じた周波数を抽出し、この抽出した周波数を有する出力信号を補正後の出力信号とする請求項１又は請求項２に記載の乗員状態検出装置。
4. 車両のシートに着座した乗員の状態を検出する乗員状態検出装置であって、
   上記シートに設けられ該シートにかかる乗員の圧力を検出すると共にその検出圧力の信号を時間に対して連続的に出力する圧力検出手段と、
   この出力信号を用いて乗員の運転負荷量を算出する運転負荷量算出手段と、
   上記出力信号が、上記運転負荷量算出手段による運転負荷量の算出精度を低下させる所定の信号成分を含むか否かを判定する信号成分判定手段と、
   上記所定の信号成分を含むと判定される時間の間、上記運転負荷量算出手段により算出される運転負荷量を補正する運転負荷量補正手段と、
   所定の車両の走行状態と運転負荷量の増減量とを関連付けた運転負荷量増減データを記憶する記憶手段と、
   車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、を有し、
   上記運転負荷量補正手段は、上記運転負荷量増減データから、上記検出された車両の走行状態に応じた運転負荷量の増減量を抽出し、この抽出した増減量を上記所定の信号成分を含むと判定される直前に算出された運転負荷量に対して加算して補正後の運転負荷量とすることを特徴とする乗員状態検出装置。
5. 上記運転負荷量補正手段は、上記所定の信号成分を含むと判定される直前に算出された運転負荷量を上記所定の信号成分を含むと判定される時間の間保持して補正後の運転負荷量とする請求項４に記載の乗員状態検出装置。
6. さらに、車両の振動を検出する車両振動検出手段を有し、
   上記信号成分判定手段は、上記車両振動検出手段により検出された振動が所定周波数より低い低周波振動を含む場合に、上記出力信号が上記所定の信号成分を含むと判定する請求項１乃至５のいずれか１項に記載の乗員状態検出装置。
7. 上記信号成分判定手段は、上記連続的に出力される信号の時間に対する変化量を算出すると共にこの算出した変化量を所定の基準変化量と比較することにより、上記出力信号が上記所定の信号成分を含むか否かを判定する請求項１乃至５のいずれか１項に記載の乗員状態検出装置。

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