JP5255063B2 - 眠気予兆検出装置 - Google Patents
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Description
本発明は、頭部運動により誘発される前庭動眼反射を利用して、車両の運転者、設備の操作者などが眠気を自覚する前の予兆を検出する眠気予兆検出装置に関する。
車両の運転者や機械の操作者の覚醒度低下、つまり、眠気に起因する事故防止策として、覚醒度を他覚的に検知することが有効である。従来、車両の運転者の眠気を検知する眠気検知装置として、眠気に起因する脳波、瞬目、眼球運動等の生体信号を指標とし、眠気を検知するものが提案されている。例えば、特許文献１には、覚醒時の運転者に固有な瞬き時の閉じ時間から設定される瞬きの評価時間に基づいて、評価時間より閉じ時間が長い瞬きを検出し、所定時間における瞬き総数に対する長い瞬きの比率から眠気を検知する眠気検知装置が開示されている。
特開平１０−２７２９６０号公報
他覚的に覚醒度を検知する際に、一旦低下した覚醒度を高めるよりも覚醒度低下の予兆を捉え適切な処置により覚醒度の低下を未然に防ぐことが事故防止策として有効とされている。しかし、上述した技術では、低下した覚醒度、つまり眠気の検出は可能であるが、覚醒度低下の予兆を検出することはできないという問題があった。一方、眠気の予兆検出の可能性を示唆するものとして、車両の運転者の瞳孔のゆらぎに着目した覚醒度低下検知法が提案されている。被験者が眠気を自覚している際は、瞳孔に低周波の大きなゆらぎ（Ｌａｒｇｅ Ｌｏｗ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ：ＬＬＦＦ）が生じ、 眠気の自覚前には、単調な縮瞳（Ｇｒａｄｕａｌ Ｍｉｏｓｉｓ：ＧＭ）が生じることから、ＬＬＦＦが自覚にのぼる眠気、ＧＭが自覚前の眠気予兆を示す指標となりえることが示唆されている。しかし、瞳孔は外界の輝度変化や注視点までの距離に応じてその大きさが変化することから、夜間対向車のない直線道路では有効に機能するものと考えられるが、昼間の走行や対向車の多い夜間の運転状況では、信頼性の高い眠気検出ができないおそれがある。
そこで、本発明は、車両の運転者、機械の操作者などが眠気を自覚する前の予兆を検出する実用条件範囲の広い眠気予兆検出装置を実現することを目的とする。
この発明は、上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明では、眠気予兆検出装置において、頭部運動を検出する頭部運動検出手段と、眼球運動を検出する眼球運動検出手段と、前記頭部運動検出手段により検出された頭部運動データに基づいて理想眼球運動角速度を算出する理想眼球運動角速度算出手段と、前記眼球運動検出手段により検出された眼球運動データに基づいて眼球回転角速度を算出する眼球回転角速度算出手段と、前記理想眼球運動角速度と前記眼球回転角速度とから前庭動眼反射（ＶＯＲ）を検出し、この前庭動眼反射に基づいて眠気の予兆を判定する眠気予兆判定手段と、を備えた、という技術的手段を用いる。
車両の運転者や機械の操作者の覚醒度低下に起因する事故防止策として、覚醒度を他覚的に検知することが重要とされている。出願人は、ヒトの眠気を検出するための他覚的指標として、頭部運動に対してほぼ同じ速さで眼球を逆方向に回転させ、ブレのない視界を得るための反射性眼球運動である前庭動眼反射（Ｖｅｓｔｉｂｕｌｏ−Ｏｃｕｌａｒ Ｒｅｆｌｅｘ：ＶＯＲ)に着目し、実験によりその有効性を確認した。請求項１に記載の発明によれば、頭部運動検出手段により頭部運動を検出し、眼球運動検出手段により眼球運動を検出し、理想眼球運動角速度算出手段により頭部運動検出手段により検出された頭部運動データに基づいて理想眼球運動角速度を算出し、眼球回転角速度算出手段により眼球運動検出手段により検出された眼球運動データに基づいて眼球回転角速度を算出し、眠気予兆判定手段により理想眼球運動角速度と眼球回転角速度とから前庭動眼反射（ＶＯＲ）を検出し、この前庭動眼反射に基づいて、車両の運転者、機械の操作者などが眠気を自覚する前の眠気の予兆を判定することができる。前庭動眼反射は、周囲の明るさなどの外部環境の影響を受けにくいので、実用条件範囲を広くすることができる。また、演算負荷が小さいため、リアルタイム測定及び判定が可能である。
請求項２に記載の発明では、請求項１に記載の眠気予兆検出装置において、前記眠気予兆判定手段は、前記眼球回転角速度を前記理想眼球運動角速度の一次式である下式で近似した際のＧで定義されるＶＯＲゲインとそのＶＯＲゲインの減少率とを算出し、前記ＶＯＲゲインの減少率があらかじめ設定された閾値を超えた場合に、眠気の予兆と判定する、という技術的手段を用いる。
ｅ（ｔ） = Ｇ ｈ(ｔ-τ) + ｄｃ +ε（ｔ）
ｅ（ｔ）：眼球回転角速度、Ｇ：ＶＯＲゲイン、ｈ(ｔ)：理想眼球運動角速度、τ：頭部運動に対する眼球運動の遅れ時間、ｄｃ：定数項、ε（ｔ）：回帰モデルの残差
ｅ（ｔ） = Ｇ ｈ(ｔ-τ) + ｄｃ +ε（ｔ）
ｅ（ｔ）：眼球回転角速度、Ｇ：ＶＯＲゲイン、ｈ(ｔ)：理想眼球運動角速度、τ：頭部運動に対する眼球運動の遅れ時間、ｄｃ：定数項、ε（ｔ）：回帰モデルの残差
ＶＯＲゲインの減少は、眠気を自覚する前から生じるため、眠気の予兆を示す指標として有効である。請求項２に記載の発明のように、眠気予兆判定手段は、ＶＯＲゲインの減少率があらかじめ設定された閾値を超えた場合に、眠気の予兆と判定するため、眠気予兆の判定に好適に用いることができる。
請求項３に記載の発明では、請求項１または請求項２に記載の眠気予兆検出装置において、前記眠気予兆判定手段は、前記眼球回転角速度を前記理想眼球運動角速度の一次式である下式で近似した際のε（ｔ）で定義される近似残差と残差標準偏差とを算出し、前記残差標準偏差の増加率があらかじめ設定された閾値を超えた場合に、眠気の予兆と判定する、という技術的手段を用いる。
ｅ（ｔ） = Ｇ ｈ(ｔ-τ) + ｄｃ +ε（ｔ）
ｅ（ｔ）：眼球回転角速度、Ｇ：ＶＯＲゲイン、ｈ(ｔ)：理想眼球運動角速度、τ：頭部運動に対する眼球運動の遅れ時間、ｄｃ：定数項、ε（ｔ）：回帰モデルの残差
ｅ（ｔ） = Ｇ ｈ(ｔ-τ) + ｄｃ +ε（ｔ）
ｅ（ｔ）：眼球回転角速度、Ｇ：ＶＯＲゲイン、ｈ(ｔ)：理想眼球運動角速度、τ：頭部運動に対する眼球運動の遅れ時間、ｄｃ：定数項、ε（ｔ）：回帰モデルの残差
残差標準偏差の増大は、眠気を自覚する前から生じるため、眠気の予兆を示す指標として有効である。請求項３に記載の発明のように、眠気予兆判定手段は、残差標準偏差の増加率があらかじめ設定された閾値を超えた場合に、眠気の予兆と判定するため、眠気予兆の判定に好適に用いることができる。特に、請求項２に記載の発明と併用すると、眠気予兆の判定精度を向上させることができる。
請求項４に記載の発明では、請求項１ないし請求項３のいずれか１つに記載の眠気予兆検出装置において、車両に搭載される眠気予兆検出装置であって、前記頭部運動検出手段において、前記車両が備えている加速度センサ及びジャイロセンサの出力を用いて理想眼球運動角速度を算出する、という技術的手段を用いる。
請求項４に記載の発明のように、眠気予兆検出装置を車両に搭載して用いる場合には、頭部運動検出手段として、車両が備えている加速度センサ及びジャイロセンサの出力を用いて理想眼球運動角速度を算出することができる。これにより、眠気予兆検出装置の構成部材を少なくすることができる。
本発明における眠気予兆検出装置について、図を参照して説明する。図１は、眠気予兆検出装置の構成図である。図２は、眠気予兆検出方法を示すフロー図である。
図１に示すように、眠気予兆検出装置１０は、頭部運動を検出する頭部運動検出手段１１と、眼球運動を検出する眼球運動検出手段１２と、頭部運動検出手段１１により検出された頭部運動データに基づいて理想眼球運動角速度を算出する理想眼球運動角速度算出手段１３と、眼球運動検出手段１２により検出された眼球運動データに基づいて眼球回転角速度を算出する眼球回転角速度算出手段１４と、理想眼球運動角速度と眼球回転角速度とから前庭動眼反射（ＶＯＲ）を検出し、この前庭動眼反射に基づいて眠気の予兆を判定する眠気予兆判定手段１５と、を備えている。
頭部運動検出手段１１は、頭部に生じる直線加速度及び回転角速度を検出するものであり、直線加速度を検出する３軸加速度センサ及び回転角速度を検出するジャイロスコープを用いることができる。例えば、自動車などの車両に搭載する場合には、運転者の進行方向、上下方向、左右方向に対する直線加速度と、運転者のローリング、ピッチング、ヨーイングの各方向に対する回転角速度とを検出可能に構成する。これにより、頭部運動をそれぞれ検出し、加速度データ及び回転角速度データを理想眼球運動角速度算出手段１３に送信する。
眼球運動検出手段１２は、眼球映像を撮影するものであり、例えば、ＣＣＤカメラなどのデジタル撮影装置を好適に用いることができる。眠気予兆検出装置１０を、例えば、自動車などの車両に搭載する場合には、インストゥルメンタル・パネル近傍など運転者の眼球映像を撮影しやすい場所に配置することができる。
理想眼球運動角速度算出手段１３は、頭部運動検出手段１１と接続されており、頭部運動検出手段１１により検出された頭部運動データに基づいて頭部運動を補償するための理想的な眼球運動の角速度である理想眼球運動角速度を算出する。理想眼球運動角速度算出手段１３として、例えば、演算処理用のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）を用いることができる。
眼球回転角速度算出手段１４は、眼球運動検出手段１２と接続されており、眼球運動検出手段１２により検出された眼球運動データに基づいて眼球回転角速度を算出する。眼球回転角速度算出手段１４として、例えば、理想眼球運動角速度算出手段１３と同様に演算処理用のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）を用いることができる。
眠気予兆判定手段１５は、理想眼球運動角速度算出手段１３及び眼球回転角速度算出手段１４と接続されており、理想眼球運動角速度と眼球回転角速度とから前庭動眼反射（Ｖｅｓｔｉｂｕｌｏ−Ｏｃｕｌａｒ Ｒｅｆｌｅｘ：ＶＯＲ)に関するパラメータとして、後述するＶＯＲゲインＧと残差標準偏差ＳＤｒｅｓとを算出し、少なくとも一方のパラメータに基づいて眠気の予兆を判定する。眠気予兆判定手段１５として、例えば、理想眼球運動角速度算出手段１３及び眼球回転角速度算出手段１４と同様に演算処理用のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）を用いることができる。
理想眼球運動角速度算出手段１３、眼球回転角速度算出手段１４及び眠気予兆判定手段１５は、同一の演算処理用パーソナルコンピュータとして構成することができる。また、眠気予兆検出装置１０を、例えば、自動車などの車両に搭載する場合には、エンジンコントロールユニット（ＥＣＵ）を演算処理用パーソナルコンピュータとして共用することもできる。これにより、眠気予兆検出装置１０の構成部材を少なくすることができる。
次に、眠気予兆検出方法を説明する。まず、図２に示すように、ステップＳ１では、頭部運動検出手段１１により頭部に生じる直線加速度及び回転角速度を検出する。ここでは、例えば、自動車などの車両に搭載する場合には、運転者の進行方向、上下方向、左右方向に対する直線加速度と、運転者のローリング、ピッチング、ヨーイングの各方向に対する回転角速度をそれぞれ検出し、直線加速度データ及び回転角速度データを理想眼球運動角速度算出手段１３に送信する。ここでは、上下方向の直線加速度データとピッチング方向に対する回転角速度を用いることとするが、他の成分を用いることもできる。
次に、ステップＳ２では、理想眼球運動角速度算出手段１３により、ステップＳ１において検出された頭部運動に基づいて理想眼球運動角速度を算出し、理想眼球運動角速度データを眠気予兆判定手段１５に送信する。
ステップＳ３では、眼球運動検出手段１２により、眼球運動を撮影し、瞳孔中心座標の移動量を計測し、運転者のローリング、ピッチング、ヨーイングの各方向に対する眼球運動データを眼球回転角速度算出手段１４に送信する。
ステップＳ４では、眼球回転角速度算出手段１４により、ステップＳ３において撮影された眼球運動データに基づいて眼球回転角速度を算出し、眼球回転角速度データを眠気予兆判定手段１５に送信する。
ステップＳ５では、眠気予兆判定手段１５により、理想眼球運動角速度データと眼球回転角速度データとに基づいて、前庭動眼反射に関するパラメータとして、以下に示すＶＯＲゲインＧと残差標準偏差ＳＤｒｅｓとを求める。ここで、前庭動眼反射（ＶＯＲ）とは、頭部運動に対してほぼ同じ速さで眼球を逆方向に回転させ、ブレのない視界を得るための反射性眼球運動である。
ＶＯＲゲインは、目的変数を眼球回転角速度ｅ（ｔ）、説明変数を理想眼球運動角速度ｈ（ｔ）と定数項ｄｃとする回帰モデルの係数Ｇとして最小二乗推定して求める。ここで、ε（ｔ）は回帰モデルの残差であり、τは理想眼球運動に対する眼球運動の遅れ時間である。ここで、ＶＯＲゲインは、運転者の進行方向、上下方向、左右方向の少なくとも１つの方向について算出すればよい。
残差標準偏差ＳＤｒｅｓは次式により算出する。ここで、Ｎは計測されるデータの点数である。
ＶＯＲゲインの減少及び残差標準偏差の増加は、眠気を自覚する前から生じるため、眠気の予兆を示す指標として有効である。そこで、ステップＳ６では、ＶＯＲゲインの増加及び残差標準偏差の増加を定量化するために、眠気予兆判定手段１５により、下記の指標を算出する。つまり、ＶＯＲゲイン及び残差標準偏差ＳＤｒｅｓは個人差により初期値や変化量が異なるため、それぞれ高覚醒状態の平均値を求め、平均値に対する変化率を算出する。ある時刻におけるＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）をそれぞれ下記のように定義し、算出する。
ステップＳ７では、眠気予兆判定手段１５により、ステップＳ６で求めたＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）をそれぞれあらかじめ設定してある閾値ｔｈ１、ｔｈ２と比較する。ＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）がともに閾値を超えている場合（Ｓ７：ＹＥＳ）には、眠気の予兆が検出されたと判定し、続くステップＳ８に処理を移行する。ＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）の少なくとも一方が閾値以下の場合（Ｓ７：ＮＯ）には、眠気の予兆は検出されないと判定し、一連の処理を終了する。
ステップＳ８では、眠気予兆判定手段１５により、眠気予兆検出信号を出力し、一連の処理を終了する。
以上のように、本発明の眠気予兆検出装置１０によれば、前庭動眼反射に基づいて、車両の運転者、機械の操作者などが眠気を自覚する前の眠気の予兆を判定することができる。前庭動眼反射は、周囲の明るさなどの外部環境の影響を受けにくいので、実用条件範囲を広くすることができる。また、演算負荷が小さいため、リアルタイム測定及び判定が可能である。
上述の眠気予兆検出方法において、ステップＳ１及びＳ２とステップＳ３及びＳ４との処理順序は任意である。
（実施例）
以下に、本発明の実施例を示す。図３に、自動車運転時を模擬した実験システムの概略図を示す。ドライビングシミュレータ（ＤＳ）システム２１は、ＤＳ映像を投影するプロジェクターとスクリーン、ステアリング、アクセル、ブレーキを備えたドライバーシートから構成される。ドライバーシートは、被験者の頭部とスクリーンの中心が正対する位置に設置した。被験者頭部前面−スクリーン間距離は２４７０ｍｍ、スクリーンサイズは１００ｉｎｃｈ（左右視野角±３９．１ｄｅｇ、上下視野角±２６．３ｄｅｇ）である。ドライバーシート下部には前庭動眼反射を誘発するための振動装置２２を設置した。被験者の瞳孔径が瞳孔可動範囲のほぼ中間径（直径６ｍｍ程度）となるように、プロジェクターの輝度ならびにコントラストを調節した。
以下に、本発明の実施例を示す。図３に、自動車運転時を模擬した実験システムの概略図を示す。ドライビングシミュレータ（ＤＳ）システム２１は、ＤＳ映像を投影するプロジェクターとスクリーン、ステアリング、アクセル、ブレーキを備えたドライバーシートから構成される。ドライバーシートは、被験者の頭部とスクリーンの中心が正対する位置に設置した。被験者頭部前面−スクリーン間距離は２４７０ｍｍ、スクリーンサイズは１００ｉｎｃｈ（左右視野角±３９．１ｄｅｇ、上下視野角±２６．３ｄｅｇ）である。ドライバーシート下部には前庭動眼反射を誘発するための振動装置２２を設置した。被験者の瞳孔径が瞳孔可動範囲のほぼ中間径（直径６ｍｍ程度）となるように、プロジェクターの輝度ならびにコントラストを調節した。
眼球映像は、眼球回旋撮影装置２３により両眼球映像を２９．９７ｆｐｓで計測した。頭部運動は図示しない３軸加速度センサとジャイロスコープ３台とを眼球回旋撮影装置２３上に取り付け、 それぞれ３軸方向の直線加速度及び回転角速度を計測した。頭部運動データは眼球映像と同期させ、サンプリング周波数１ｋＨｚでＡＤ／ＤＡ変換装置２４によりＡＤ変換し, データ保存用ＰＣ２５に収録した。更に、眼球映像及び頭部運動データは演算処理用ＰＣ２６に分岐入力し、頭部運動、眼球運動および瞳孔径変化をリアルタイムで観測した。
ここで、３軸加速度センサ及びジャイロスコープが頭部運動検出手段に、眼球回旋撮影装置２３が眼球運動検出手段に、演算処理用ＰＣ２６が、理想眼球運動角速度算出手段、眼球回転角速度算出手段及び眠気予兆判定手段にそれぞれ対応する。
被験者は、眼球回旋撮影装置２３および加速度センサ、ジャイロスコープを装着後、ドライバーシートに自然な姿勢で着座し、次に説明する実験タスクが課された。
まず、計測開始から２０秒間は静止中の眼球位置を計測するため、振動装置２２を駆動させない状態で前方車両のナンバープレート上部を注視点とし、固視するよう指示した。次に、２０秒経過後, 振動装置２２を駆動させＶＯＲを誘発した。この間、被験者は注視点を固視し続け、走行車線から逸脱しないようステアリング操作を行った。また、振動装置を駆動してから３分間は、覚醒状態を維持させるため、単純な暗算課題を課した。３分経過後、験者の指示により暗算課題を止めさせ、ＤＳ操作と振動刺激は実験が終了するまで続けた。ＤＳ操作時間は暗算課題区間を含め１５分間とし、実験後、暗算課題中とその後の単調走行中の眠気の有無に関する内省報告を被験者にさせた。
（データ解析）
理想眼球運動角速度ｈ（ｔ）は、頭部に生じる直線加速度及び回転角速度から算出することができる。本実施例では、直線加速度の寄与が小さかったため、頭部の回転角速度に基づいて算出した。理想眼球運動角速度ｈ（ｔ）は、デジタルバンドパスフィルタによりノイズを除去した後、眼球運動データとデータ点数をあわせるため、サンプリング周波数２９．９７Ｈｚでリサンプリングして、演算処理用ＰＣ２６により算出した。眼球運動角及び瞳孔径の抽出は、眼球回旋撮影装置２３による眼球映像を演算処理用ＰＣ２６により演算処理して算出した。眼球回転角速度ｅ（ｔ）は、眼球運動角を微分処理することにより求めた。なお、理想眼球運動角速度ｈ（ｔ）は、頭部に生じる直線加速度を考慮に入れて算出することもできる。
理想眼球運動角速度ｈ（ｔ）は、頭部に生じる直線加速度及び回転角速度から算出することができる。本実施例では、直線加速度の寄与が小さかったため、頭部の回転角速度に基づいて算出した。理想眼球運動角速度ｈ（ｔ）は、デジタルバンドパスフィルタによりノイズを除去した後、眼球運動データとデータ点数をあわせるため、サンプリング周波数２９．９７Ｈｚでリサンプリングして、演算処理用ＰＣ２６により算出した。眼球運動角及び瞳孔径の抽出は、眼球回旋撮影装置２３による眼球映像を演算処理用ＰＣ２６により演算処理して算出した。眼球回転角速度ｅ（ｔ）は、眼球運動角を微分処理することにより求めた。なお、理想眼球運動角速度ｈ（ｔ）は、頭部に生じる直線加速度を考慮に入れて算出することもできる。
理想眼球運動角速度ｈ（ｔ）と眼球回転角速度ｅ（ｔ）とから、演算処理用ＰＣ２６によりＶＯＲゲインと残差標準偏差（ＳＤｒｅｓ）とを算出した。ＶＯＲゲインならびに残差標準偏差（ＳＤｒｅｓ）は，眼球運動データから急速相除去後も十分な推定精度が得られる４０秒間のデータを１セグメントとし、３０秒のオーバーラップを持たせながら、１０秒毎に各セグメントにおける値を算出した。
（試験結果）
図４は、試験結果を示す説明図である。図４（ａ）は、典型的な被験者の覚醒時(暗算課題中)の理想眼球運動角速度と眼球回転角速度を重ねてプロットしたものである。頭部運動に対し，眼球運動がほぼ同じ速さで逆向に生じる通常のＶＯＲが誘発されていることが確認できる. 図４（ｂ）は、図４（ａ）のデータを縦軸に眼球回転角速度、横軸に理想眼球運動角速度をとってプロットしたものであり，直線は式１の回帰直線を当てはめたものである。この例では、ＶＯＲゲインは０．８０２、ＳＤｒｅｓは１．０１７であった。
図４は、試験結果を示す説明図である。図４（ａ）は、典型的な被験者の覚醒時(暗算課題中)の理想眼球運動角速度と眼球回転角速度を重ねてプロットしたものである。頭部運動に対し，眼球運動がほぼ同じ速さで逆向に生じる通常のＶＯＲが誘発されていることが確認できる. 図４（ｂ）は、図４（ａ）のデータを縦軸に眼球回転角速度、横軸に理想眼球運動角速度をとってプロットしたものであり，直線は式１の回帰直線を当てはめたものである。この例では、ＶＯＲゲインは０．８０２、ＳＤｒｅｓは１．０１７であった。
被験者が眠気を感じた区間における試験結果を図４（ｃ）、（ｄ）に示す。図４（ｃ）は図４（ａ）に、図４（ｄ）は図４（ｂ）にそれぞれ対応している。ＶＯＲゲインは０．６７３、ＳＤｒｅｓは２．９６４であり、覚醒時と比較してＶＯＲゲインは減少、ＳＤｒｅｓは増加した。
図５は、ＶＯＲゲイン及びＳＤｒｅｓを、眠気ならびにその予兆検知指標としての有効性が確認されている瞳孔径変化と比較した説明図である。暗算課題停止後１分から約２分間にわたり、ＶＯＲゲインは緩やかに減少し、ＳＤｒｅｓはそれとは逆に緩やかに増加している。更に、ＶＯＲゲイン、ＳＤｒｅｓがそれぞれ減少、増加し始める区間における瞳孔径変化には、単調な縮瞳（Ｇｒａｄｕａｌ Ｍｉｏｓｉｓ：ＧＭ）が確認できる。このＧＭ区間では、これまでの研究より被験者は未だ眠気を自覚していないことが示されている。即ち、この区間におけるＶＯＲゲインの減少やＳＤｒｅｓの増加という特徴的な変化は眠気の予兆信号である。
単調縮瞳開始から約２分後、ＶＯＲゲイン、ＳＤｒｅｓはそれぞれ更に減少、増加し、瞳孔径には低周波の大きなゆらぎ（Ｌａｒｇｅ Ｌｏｗ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ：ＬＬＦＦ）が確認できる。ＬＬＦＦは、被験者が自覚的な眠気を知覚している際に生じる現象であることが知られており、実験中盤から後半にかけて眠気を感じたと報告している被験者の内省報告とも一致する。即ち、ＶＯＲゲインの減少、ＳＤｒｅｓの増加も眠気の予兆信号及び眠気の指標となる。
（眠気予兆判定方法）
上述の実験と同条件の実験タスクにおいて、２分ごとに眠気に関する内省を被験者に報告させ、ＶＯＲゲイン、ＳＤｒｅｓの変化から眠気の予兆を判定した。判定には、式３及び式４で定義したＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）を用いた。図６は、ＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）と眠気の予兆との関係を示す説明図であり、図６（ａ）は、６つの実験データにおけるＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）をそれぞれ縦軸, 横軸にとってプロットしたものである。黒丸印は覚醒状態、×印は眠気有りとした区間のデータである。また、図中上部及び右部には各状態の分布を面積が１になるように重み付けを行いプロットした。ここで, 覚醒状態のデータ全てを含むように、ΔＶＯＲ（ｔ）、ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）それぞれに閾値を設定し、2つの閾値以下のエリアをａｒｏｕｓａｌ ａｒｅａ、閾値以上をｓｌｅｅｐｉｎｅｓｓ ａｒｅａとした。図６（ｂ）は、暗算課題終了後から眠気を知覚するまでのΔＶＯＲ（ｔ）、ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）をプロットしたものである。図６（ａ）より眠気有りと報告したデータの内９５％がｓｌｅｅｐｉｎｅｓｓ ａｒｅａにプロットされ、眠気の有無を分離できていることが確認できる。図６（ｂ）に示したそれぞれの分布からわかるように, ほとんどのデータはａｒｏｕｓａｌ ａｒｅａ内に存在する一方、いくつかのデータはｓｌｅｅｐｉｎｅｓｓ ａｒｅａにも及んでいる。
上述の実験と同条件の実験タスクにおいて、２分ごとに眠気に関する内省を被験者に報告させ、ＶＯＲゲイン、ＳＤｒｅｓの変化から眠気の予兆を判定した。判定には、式３及び式４で定義したＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）を用いた。図６は、ＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）と眠気の予兆との関係を示す説明図であり、図６（ａ）は、６つの実験データにおけるＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）をそれぞれ縦軸, 横軸にとってプロットしたものである。黒丸印は覚醒状態、×印は眠気有りとした区間のデータである。また、図中上部及び右部には各状態の分布を面積が１になるように重み付けを行いプロットした。ここで, 覚醒状態のデータ全てを含むように、ΔＶＯＲ（ｔ）、ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）それぞれに閾値を設定し、2つの閾値以下のエリアをａｒｏｕｓａｌ ａｒｅａ、閾値以上をｓｌｅｅｐｉｎｅｓｓ ａｒｅａとした。図６（ｂ）は、暗算課題終了後から眠気を知覚するまでのΔＶＯＲ（ｔ）、ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）をプロットしたものである。図６（ａ）より眠気有りと報告したデータの内９５％がｓｌｅｅｐｉｎｅｓｓ ａｒｅａにプロットされ、眠気の有無を分離できていることが確認できる。図６（ｂ）に示したそれぞれの分布からわかるように, ほとんどのデータはａｒｏｕｓａｌ ａｒｅａ内に存在する一方、いくつかのデータはｓｌｅｅｐｉｎｅｓｓ ａｒｅａにも及んでいる。
ここで、眠気を知覚していない状態において、ｓｌｅｅｐｉｎｅｓｓ ａｒｅａにプロットされ、かつそれが４０秒以上継続して表れたものを眠気の予兆信号として定義した。３０秒以内の継続の場合は, オーバーラップによる影響が含まれる可能性があるためである。その結果、５データ（８３．３％）に眠気の予兆が認められた。眠気予兆が認められなかった１データもｓｌｅｅｐｉｎｅｓｓ ａｒｅａにプロットされたが４０秒以上継続して表れなかったため眠気予兆として認めなかった。
これにより、あらかじめ定義した被験者それぞれの高覚醒状態に対して, 被験者に依存しない閾値を設定することにより、殆どの被験者で容易に眠気予兆を検出できることが確認された。
［最良の実施形態の効果］
（１）本発明の眠気予兆検出装置１０によれば、頭部運動検出手段１１により頭部運動を検出し、眼球運動検出手段１２により眼球運動を検出し、理想眼球運動角速度算出手段１３により頭部運動検出手段１１により検出された頭部運動データに基づいて理想眼球運動角速度を算出し、眼球回転角速度算出手段１４により眼球運動検出手段１２により検出された眼球運動データに基づいて眼球回転角速度を算出し、眠気予兆判定手段１５により理想眼球運動角速度と眼球回転角速度とから前庭動眼反射（ＶＯＲ）を検出し、この前庭動眼反射に基づいて、車両の運転者、機械の操作者などが眠気を自覚する前の眠気の予兆を判定することができる。前庭動眼反射は、周囲の明るさなどの外部環境の影響を受けにくいので、実用条件範囲を広くすることができる。また、演算負荷が小さいため、リアルタイム測定及び判定が可能である。
（１）本発明の眠気予兆検出装置１０によれば、頭部運動検出手段１１により頭部運動を検出し、眼球運動検出手段１２により眼球運動を検出し、理想眼球運動角速度算出手段１３により頭部運動検出手段１１により検出された頭部運動データに基づいて理想眼球運動角速度を算出し、眼球回転角速度算出手段１４により眼球運動検出手段１２により検出された眼球運動データに基づいて眼球回転角速度を算出し、眠気予兆判定手段１５により理想眼球運動角速度と眼球回転角速度とから前庭動眼反射（ＶＯＲ）を検出し、この前庭動眼反射に基づいて、車両の運転者、機械の操作者などが眠気を自覚する前の眠気の予兆を判定することができる。前庭動眼反射は、周囲の明るさなどの外部環境の影響を受けにくいので、実用条件範囲を広くすることができる。また、演算負荷が小さいため、リアルタイム測定及び判定が可能である。
（２）ＶＯＲゲインの減少及び残差標準偏差の増大は、眠気を自覚する前から生じるため、眠気の予兆を示す指標として有効である。眠気予兆判定手段１５により、ＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）をそれぞれ算出し、それぞれあらかじめ設定してある閾値Ｌ１、Ｌ２と比較し、ＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）がともに閾値を超えている場合に、眠気の予兆が検出されたと判定することができる。これにより、殆どの被験者で容易に眠気予兆を検出できることが確認された。
（３）眠気予兆検出装置を車両に搭載して用いる場合には、頭部運動検出手段として、車両が備えている加速度センサ及びジャイロセンサの出力を用いて理想眼球運動角速度を算出することができる。これにより、眠気予兆検出装置の構成部材を少なくすることができる。
［その他の実施形態］
（１）ステップＳ７では、ＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）がともに閾値を超えているか否かを判断したが、簡易的には、どちらか一方だけ算出して、閾値を超えているか否かで眠気の予兆を判定してもよい。
（１）ステップＳ７では、ＶＯＲゲイン減少率ΔＶＯＲ（ｔ）及びＳＤｒｅｓの増加率ΔＳＤｒｅｓ（ｔ）がともに閾値を超えているか否かを判断したが、簡易的には、どちらか一方だけ算出して、閾値を超えているか否かで眠気の予兆を判定してもよい。
（２）ステップＳ８において出力される眠気予兆検出信号は、警告装置に入力することにより、警告装置によりシートを振動させる、シートベルトを締める、音で警告する、などの方法により運転者を覚醒させることができる。
（３）頭部運動検出手段１１として、３軸加速度センサ及びジャイロスコープを用いたが、頭部運動を検出することができれば、これに限定されるものではない。例えば、運転者や操作者の顔面映像を撮影し、眼球回転角速度算出手段１４において画像解析して各フレーム毎の顔向きの方向を検出することにより頭部運動を検出するという構成を採用することもできる。この場合、頭部運動検出手段１１は、眼球運動検出手段１２として用いたＣＣＤカメラを兼用することもできる。
１０ 眠気予兆検出装置
１１ 頭部運動検出手段
１２ 眼球運動検出手段
１３ 理想眼球運動角速度算出手段
１４ 眼球回転角速度算出手段
１５ 眠気予兆判定手段
２１ ドライビングシミュレータ（ＤＳ）システム
２２ 振動装置
２３ 眼球回旋撮影装置（眼球運動検出手段）
２６ 演算処理用ＰＣ（理想眼球運動角速度算出手段、眼球回転角速度算出手段、眠気予兆判定手段）
１１ 頭部運動検出手段
１２ 眼球運動検出手段
１３ 理想眼球運動角速度算出手段
１４ 眼球回転角速度算出手段
１５ 眠気予兆判定手段
２１ ドライビングシミュレータ（ＤＳ）システム
２２ 振動装置
２３ 眼球回旋撮影装置（眼球運動検出手段）
２６ 演算処理用ＰＣ（理想眼球運動角速度算出手段、眼球回転角速度算出手段、眠気予兆判定手段）
Claims (4)
- 頭部運動を検出する頭部運動検出手段と、
眼球運動を検出する眼球運動検出手段と、
前記頭部運動検出手段により検出された頭部運動データに基づいて理想眼球運動角速度を算出する理想眼球運動角速度算出手段と、
前記眼球運動検出手段により検出された眼球運動データに基づいて眼球回転角速度を算出する眼球回転角速度算出手段と、
前記理想眼球運動角速度と前記眼球回転角速度とから前庭動眼反射（ＶＯＲ）を検出し、この前庭動眼反射に基づいて眠気の予兆を判定する眠気予兆判定手段と、を備えたことを特徴とする眠気予兆検出装置。 - 前記眠気予兆判定手段は、前記眼球回転角速度を前記理想眼球運動角速度の一次式である下式で近似した際のＧで定義されるＶＯＲゲインとそのＶＯＲゲインの減少率とを算出し、前記ＶＯＲゲインの減少率があらかじめ設定された閾値を超えた場合に、眠気の予兆と判定することを特徴とする請求項１に記載の眠気予兆検出装置。
ｅ（ｔ） = Ｇ ｈ（ｔ-τ） + ｄｃ +ε（ｔ）
ｅ（ｔ）：眼球回転角速度、Ｇ：ＶＯＲゲイン、ｈ(ｔ)：理想眼球運動角速度、τ：頭部運動に対する眼球運動の遅れ時間、ｄｃ：定数項、ε（ｔ）：回帰モデルの残差 - 前記眠気予兆判定手段は、前記眼球回転角速度を前記理想眼球運動角速度の一次式である下式で近似した際のε（ｔ）で定義される近似残差と残差標準偏差とを算出し、前記残差標準偏差の増加率があらかじめ設定された閾値を超えた場合に、眠気の予兆と判定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の眠気予兆検出装置。
ｅ（ｔ） = Ｇ ｈ（ｔ-τ） + ｄｃ +ε（ｔ）
ｅ（ｔ）：眼球回転角速度、Ｇ：ＶＯＲゲイン、ｈ(ｔ)：理想眼球運動角速度、τ：頭部運動に対する眼球運動の遅れ時間、ｄｃ：定数項、ε（ｔ）：回帰モデルの残差 - 車両に搭載される眠気予兆検出装置であって、前記頭部運動検出手段において、前記車両が備えている加速度センサ及びジャイロセンサの出力を用いて理想眼球運動角速度を算出することを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１つに記載の眠気予兆検出装置。
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| JP2008238931 | 2008-09-18 | ||
| JP2010529619A JP5255063B2 (ja) | 2008-09-18 | 2009-09-14 | 眠気予兆検出装置 |
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