JP5255063B2 - 眠気予兆検出装置 - Google Patents
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Description
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
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。
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。
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。
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。
(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)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。
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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