JP5802024B2 - 乗り物振動検出方法及び乗り物振動検出装置 - Google Patents
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Description
図1を参照して、乗り物振動検出装置1について説明する。具体的には、(1−1)乗り物の振動を検出する試験、(1−2)乗り物振動検出装置の構成、(1−3)境界線を示す数式の導出、について説明する。
図1は、乗り物振動検出装置1を説明する図である。乗り物振動検出装置1は、評価装置本体10と、信号取得部20とを有する。乗り物振動検出装置1は、評価対象の乗り物(実施形態では、車両100とする)に乗車した乗員3から取得可能な電気信号を取得し、取得した信号から特徴となる周波数成分を抽出し、特徴量を解析する。特徴となる周波成分としてβ波の周波数成分が挙げられる。評価装置本体10の詳細は後述する。
乗り物振動検出装置1は、評価装置本体10と、信号取得部20とを有する。信号取得部20は、上述の電極21,22を有し、乗員3の頭部に取り付けられる。具体的には、例えば、国際法10−20法に基づいて、Fp1,Fp2,F3,F4位置に配置する。
振動を与えられた被験者の頭部に国際法10−20法に基づいて配置された電極から取得された電気信号及び被験者に与えられた振動の振動数に関連付けられた基準とは、乗員の感じた振動数を特定するための指標となるものである。本実施形態において、振動を与えられた被験者の頭部に国際法10−20法に基づいて配置された電極から取得された電気信号及び被験者に与えられた振動の振動数に関連付けられた基準、すなわち、境界線を示す数式は、以下の方法により導出される。なお、境界線を示す数式を導出するために、上述の乗り物振動検出装置1と同様の構成を持つものを用いることができる。
次に、車両の振動数を検出する検出方法について説明する。具体的に、(2−1)評価方法の全体説明、(2−2)ステップS1:乗員から電気信号を取得する処理、(2−3)ステップS2:解析処理、(2−4)ステップS3:表示処理、(2−5)変形例、について説明する。
図3は、評価方法を説明するフローチャートである。図3に示すように、自転車の乗り心地を評価する評価方法は、ステップS1,S2,S3を有する。ステップS1では、乗員3の頭部に配置された電極から電気信号が取得される。ステップS2において、電気信号を解析し、乗り物の振動数に影響を受ける周波数帯成分に対して多変量解析として因子分析を実行する。また、境界線を示す数式と、因子分析により得られた因子負荷量に基づいて、振動数を特定する。ステップS3において、特定された振動数を乗員に伝わる振動数として表示する。
ステップS1において、具体的に、乗員から電気信号を取得する処理について説明する。乗員は、頭部に電極を装着した状態で乗り物(車両)に搭乗する。例えば、車両が走行している間、停止している間を含む乗車中に、乗員から電気信号が取得される。
ステップS2では、まず、ステップS21において、信号取得部20から供給された電気信号の時間周波数解析を行う。具体的に、取得された電気信号に対して、高速フーリエ変換が行われる。これにより、頭部から取得される電気信号から周波数帯域の脳波を分離する。すなわち、所定の周波数帯域の周波数成分のスペクトルを抽出する。このときの周波数帯域は、β帯域が好ましい。ステップS22において、ステップS21によって求められた電気信号の周波数成分に対して多変量解析として因子分析(FA)を実行する。これにより複数の因子負荷量が算出される。複数の因子負荷量のうち、寄与率の高い因子負荷量から累積寄与率が60%以上となる因子負荷量を決定する。
特定されたカテゴリーの振動数を乗員に伝わった振動数として、振動数が表示部13に表示される。
本発明は、以下の変形例とすることも可能である。なお、上記実施形態と同様の部分は、適宜省略する。
実施形態に係る乗り物振動検出装置1によれば、乗員の頭部から取得された電気信号から抽出されたスペクトルにより、乗り物の振動数を検出できる。このため、乗員から取得された乗り物の振動数は、例えば、「乗り心地」のような乗員の感覚に基づく評価を定量的に表すことを可能にする。
(4−1)試験の説明
乗り物の振動数を乗員を介して検出するために使用できる電気信号(脳波)から、体性感覚に関わる計測箇所と、周波数成分を見つけるために、下記の試験を行った。以下、測定条件を示す。
・計測箇所:国際法10−20法に基づくFp1、Fp2、F3、F4、C3、C4、Cz、O1、O2、T3、T4
・負荷条件:振動数7Hz及び40Hzの振動を与えた。
(4−2−1)評価に有効な周波数帯域の検証
検出された脳波に、短時間フーリエ変換(窓サイズ:1秒間、シフト量:0.2秒)を適用し、脳波信号の振幅スペクトルを算出した。θ帯域(4−6[Hz])、α帯域(8−13[Hz])、β帯域(14−26[Hz])における振幅スペクトルを解析に用いた。
次に、図6の結果から、β帯域に最も有意差が認められたため、β帯域の脳波データを用いて解析を行った。解析には、マハラノビス距離を用いた識別器を適用した。この識別器を用いて、与えられた脳波データが7Hzの振動時のものか、40Hzの振動時のものかの判定した。分類に使用する脳波データが計測された各計測箇所の組み合わせを1点ずつ判定した。これにより、評価に有効な計測箇所の特定を行った。結果を図7に示す。図7は、計測箇所とその計測箇所における分類率との関係を示す図である。括弧内の数値は、分類率を示す。分類率が高いほど、判定の正答率が高いことを示す。また、括弧内の下線は、各被験者において、最大の分類率を表す。図7に示されるように、いずれの計測箇所においても50%を超えた分類率であることが判った。特に、4名中3名の被験者(被験者1,3,4)において、Fp1・Fp2・F3・F4の前頭部に位置する計測箇所から計測された脳波データを用いることによって、脳波データの分類率が70%以上と高い精度で行えることが判った。従って、特に、前頭部(Fp1・Fp2・F3・F4)の計測箇所から乗員が感じる振動を検出することが好ましいことが判った。
本実施形態では、多変量解析として因子分析を行うとして説明した。しかし、多変量解析としては、重回帰分析、判別分析がある。また、判別分析としては、因子分析、主成分分析などがある。この何れかの分析方法を適用することができる。
Claims (6)
- 乗員から取得可能な信号を用いて乗り物から乗員に伝わる振動数を検出する乗り物振動検出方法であって、
前記乗員の頭部の複数箇所に国際法10−20法に基づいて配置された電極から電気信号を取得する信号取得工程と、
振動中の前記乗り物に搭乗している前記乗員から取得された電気信号に基づいて、前記乗り物の振動数に影響を受ける周波数帯成分のスペクトルを抽出する信号解析を実行する解析工程と、
振動を与えられた被験者の頭部に国際法10−20法に基づいて配置された電極から取得された電気信号及び前記振動の振動数に関連付けられた基準と、前記抽出されたスペクトルとに基づいて、振動数を特定する特定工程とを有する乗り物振動検出方法。 - 前記信号取得工程では、国際法10−20法に基づくFp1,Fp2,F3,F4位置に配置される少なくともいずれかの電極から電気信号を取得する請求項1に記載の乗り物振動検出方法。
- 前記解析工程では、β帯域の周波数帯成分のスペクトルを抽出する請求項1又は2に記載の乗り物振動検出方法。
- 乗員から取得可能な信号を用いて乗り物から乗員に伝わる振動数を検出する乗り物振動検出装置であって、
国際法10−20法に基づいて、前記乗員の頭部の複数箇所に配置された電極から電気信号を取得する信号取得部と、
振動中の前記乗り物に搭乗している前記乗員から取得された電気信号に基づいて、前記乗り物の振動数に影響を受ける周波数帯成分のスペクトルを抽出する信号解析を実行する信号解析部と、
振動を与えられた被験者の頭部に国際法10−20法に基づいて配置された電極から取得された電気信号及び前記振動の振動数に関連付けられた基準と、前記抽出されたスペクトルとに基づいて、振動数を特定する特定解析部と、を有する乗り物振動検出装置。 - 前記信号取得部では、国際法10−20法に基づくFp1,Fp2,F3,F4位置に配置される少なくともいずれかの電極から電気信号を取得する請求項4に記載の乗り物振動検出装置。
- 前記信号解析部では、β帯域の周波数帯成分のスペクトルを抽出する請求項4又は5に記載の乗り物振動検出装置。
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