JP6672096B2 - 覚醒度予測方法および覚醒度予測装置 - Google Patents
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Description
[覚醒度予測装置の構成]
図1は、実施の形態1における覚醒度予測装置10の構成を示すブロック図である。
生体情報取得部11は、第1のセンサ30によって検出したユーザの現在の生体情報を取得する。本実施の形態では、生体情報取得部11は、第1のセンサ30と直接または通信部15を介して通信して、現在の生体情報を取得する。ここで、生体情報は、心拍数、心拍周期のバラつき、呼吸の回数、吸気量、瞬きの速度、呼吸周期の安定性、表情、視線変動、体表面温度分布、体表面温度及び深部体温、または、体内の血流分布を示す情報であってもよく、これらのうちの1以上の組み合わせを含むとしてもよい。また、第1のセンサ30は、心拍(脈拍)センサ、呼吸センサ、熱画像センサ、血流センサであってもよく、これらのうちの1以上の組み合わせからなり、生体情報を検出するとしてもよい。また、第1のセンサ30は、ミリ波センサ、パルスオキシメーター、スペックルカメラ、レーザードップラ、フォトダイオード、放射温度計、カメラ、TOF(Time Of Flight)センサ、ユーザの衣類に装着するマイク、熱画像センサ、及び、レーザースペックルカメラのうちの1以上の組み合わせを用いて生体情報を検出するとしてもよい。
例えば、生体情報は心拍数を示す情報を含み、現在の覚醒度はユーザの現在の心拍数が低いほど低い値を示すとしてもよい。心拍数が少ないほど人は眠いと感じることが知られているからである。この場合、第1のセンサ30は、心拍センサである。
また、例えば、生体情報は呼吸数または吸排気量を示す情報を含み、現在の覚醒度はユーザの現在の呼吸数が少ないまたは吸排気量が低いほど低い値を示すとしてよい。呼吸数が少ないほどまたは吸排気量が少ないほど人は眠いと感じることが知られているからである。この場合、第1のセンサ30は、呼吸センサである。
また、例えば、生体情報は人の末端部の体表面温度および深部体温を示す情報を含み、現在の覚醒度はユーザの末端部の現在の体表面温度が深部体温に近いほど低い値を示すとしてもよい。鼻や手足などの末端部の温度が深部体温に近くなるほど人は眠いと感じる傾向があることが知られているからである。なお、深部体温は、例えば、額や首の横(大動脈が流れる側)、脇の下などを計測することで計測可能である。
また、例えば、生体情報は人の末端部の血流量を示す情報を含み、現在の覚醒度はユーザの末端部の現在の血流量が多くなるほど低い値を示すとしてもよい。人の末端部の血流量が多くなるほど人は眠いと感じる傾向があることが知られているからである。この場合、第1のセンサ30は、血流センサであればよい。
また、例えば、生体情報はユーザの瞬き速度または視線変動を示す情報を含み、現在の覚醒度はユーザの現在の瞬き速度が遅いほど、またはユーザの現在の視線変動が少ないほど、低い値を示すとしてもよい。瞬きの速度が遅いほど、また、視線変動が少ないほど、人は眠いと感じる傾向があることが知られているからである。
環境情報取得部12は、第2のセンサ40によって検出した現在の環境情報を取得する。
図2は、図1における処理部13の詳細構成を示すブロック図である。図3は、実施の形態1における将来の覚醒度の予測方法について説明するための図である。
制御部14は、将来の覚醒度に基づいて、(i)ユーザへの通知、または、(ii)他の機器20の制御を行う。また、制御部14は、将来の覚醒度が所定の閾値より低い場合のみ、当該通知または当該制御を行う。ここで、所定の閾値は、ユーザの現在の活動を阻害する程度に眠い状態である覚醒度であり、覚醒度を上げるために何らかの処置が必要なことを示す覚醒度の値を示す。また、他の機器20は、制御対象機器であり、例えば覚醒度予測装置10と同一の空間に設置される空気調和機または照明機器であってもよいし、ユーザが使用する表示部を備えたパーソナルコンピュータであってもよい。また、他の機器20は、ユーザと接触する椅子または車のステアリングであってもよい。
通信部15は、プロセッサ及び通信I/F等により実現され、制御対象機器である他の機器20等と通信する機能を有する。本実施の形態では、通信部15は、制御部14が他の機器20を制御するための制御信号を、他の機器20に送信する。また、通信部15は、第1のセンサ30と通信し、第1のセンサ30から現在の生体情報を取得し、生体情報取得部11に送信したり、第2のセンサ40と通信し、第2のセンサ40から現在の環境情報を取得し、環境情報取得部12に送信したりする。また、通信部15は、ユーザ等が操作する機器と通信し、ユーザが指定する優先モードを示す情報を受信するとしてもよい。
表示部16は、有機エレクトロルミネッセンス素子、液晶またはPDP(PlasmaDisplay Panel)等であり、制御部14の制御のモード、算出した現在の覚醒度、予測した将来の覚醒度などを表示する。なお、表示部16は、タッチパネルディスプレイを有してもよく、この場合には、ユーザが指定した優先モードを示す情報が入力されるのに用いられ、ユーザが指定した優先モードを示す情報を示すとしてもよい。
次に、図5および図6を参照しながら、上述した覚醒度予測装置10の動作について説明する。図5は、図1に示す覚醒度予測装置10における動作の概要を示すフローチャートである。図6は、図1に示す覚醒度予測装置10における動作の流れを示すシーケンス図である。なお、以下では、他の機器20が空気調和機20aであるとして説明する。
以上、本実施の形態によれば、将来の覚醒度を予測することができるので、ユーザの覚醒度の低下をより早く検知することのできる覚醒度予測方法及び覚醒度予測装置を実現できる。これにより、通知情報を適切な表示場所かつ適切なタイミングで行うことができる。
実施の形態1では、現在の生体情報と現在の環境情報とに基づいて、将来の覚醒度を予測すると説明したが、それに限らない。これらの情報と、さらにユーザの行動履歴などの生活情報とに基づいて、将来の覚醒度を予測してもよい。将来の覚醒度の予測精度が高まるからである。以下、この場合について実施の形態2として説明する。
図7は、実施の形態2における覚醒度予測装置10Bの構成を示すブロック図である。なお、図1等と同様の要素には同一の符号を付しており、詳細な説明は省略する。
生活情報取得部17は、行動履歴を示す情報を取得する。本実施の形態では、生活情報取得部17は、生活情報管理サーバ50と直接または通信部15を介して通信し、行動履歴を示す情報としてユーザの生活情報を取得する。たとえば、生活情報取得部17は、ユーザの前日の睡眠時間を示す睡眠情報を生活情報として取得してもよいし、ユーザの過去の所定期間分の睡眠時間を示す過去睡眠情報を生活情報として取得してもよいし、ユーザの前日の行動履歴を示す情報を生活情報として取得するとしてもよい。
例えば、生活情報は、ユーザの前日の睡眠時間を示す睡眠情報でもよい。前日の睡眠時間が短いと人は眠いと感じる傾向があることが知られているからである。ユーザの前日の睡眠時間は、例えば、ベットにシートセンサを引き、睡眠開始および終了時間を計測することで計測できる。また、ミリ波や赤外線を寝室に設置することで非接触の睡眠計として計測できる。本実施の形態では、当該シートセンサまたは当該睡眠計が計測した情報はユーザの前日の睡眠時間を示す生活情報として、通信手段を通じて生活情報管理サーバ50に送られる。なお、当該シートセンサまたは当該睡眠計が計測した情報は、ユーザの前日の睡眠時間を示す生活情報として、生活情報取得部17が直接取得してもよい。
また、生活情報は、ユーザの過去の所定期間分の睡眠時間を示す過去睡眠情報であってもよい。ここで、過去睡眠情報は、ユーザの前日の睡眠時間を示す睡眠情報だけに限らず、ユーザの普段の平均睡眠時間を示す情報を含んでいる。人によって必要な睡眠時間は異なり、普段の平均睡眠時間が短い人は、前日の睡眠時間が短くても眠くなり難いからである。この場合、前日の睡眠時間を普段の睡眠時間で割ることで、眠くなり易さが算出できる。たとえばユーザの普段の平均睡眠時間より10%以上短い場合にユーザは眠くなり易いと算出できる。
例えば、生活情報は、ユーザの直前の食事の時間を示す情報であってもよい。食後は眠くなり易い傾向があることが知られているからである。ユーザの直前の食事の時間は、例えば、ユーザー自身がスマホで食事時間を記録することで計測するとしてもよい。なお、ユーザの直前の食事の時間の計測方法はこれに限らず、ユーザの直前の食事の時間を計測できればどのような方法でもよい。
例えば、生活情報は、ユーザと他の人との会話の量を示す情報であってもよい。ユーザの会話の量が少なく他の人(周囲の人)の会話の量が多い場合、ユーザは眠いと判断でき、ユーザの会話の量が多い場合、ユーザは眠くないと判断できるからである。また、10分以上の間ユーザと他の人との会話の量を計測し、10分以上の前のユーザの会話の量は多いが現在は少ない場合にはユーザは眠いと判断するとしてもよい。
また、生活情報は、ユーザの運動のログを示す情報であってもよい。所定閾値以上の運動が行われた後、人は眠くなり易いからである。例えば、スマートウォッチなどユーザが身につけているウェアラブル端末と生活情報管理サーバ50とが連携している場合、生活情報取得部17は、ウェアラブル端末が記録している運動のログを生活情報管理サーバ50から取得すればよい。生活情報取得部17は、当該ウェアラブル端末と連携して、直接ウェアラブル端末が記録している運動のログを取得するとしてもよい。
また、生活情報は、ユーザが所有する情報端末等に記録されているスケジューラで示される情報であってもよい。人はタスクが多かった日は眠くなり易いからである。例えば、ユーザが所有する情報端末等と生活情報管理サーバ50とが連携している場合、生活情報取得部17は、ユーザが所有する情報端末等に記録されているスケジューラで示される情報を生活情報管理サーバ50から取得すればよい。生活情報取得部17は、当該情報端末等と連携して、直接情報端末等に記録されているスケジューラで示される情報を取得するとしてもよい。
覚醒度予測装置10Bが車などの車両に搭載される場合、生活情報は、車両の加速度の履歴や走行履歴を示す情報であってもよい。後述する処理部13Bで、ユーザの将来の覚醒度を精度よく算出するのに用いることができるからである。例えばカーブの少ない道を運転しているときに人は眠くなり易く、カーブの多い道を運転しているときには人は眠くなり難いことが知られている。
処理部13Bは、生体情報取得部11が取得したユーザの現在の生体情報と環境情報取得部12が取得した現在の環境情報と、生活情報取得部17が取得した生体情報とに基づいて、現在から所定時間が経過したときの覚醒度である将来の覚醒度を予測する。
次に、図8を参照しながら、上述した覚醒度予測装置10Bの動作について説明する。図8は、図7に示す覚醒度予測装置10Bにおける動作の概要を示すフローチャートである。なお、図8に示すステップS21〜ステップS23およびステップS26の処理は、図5に示すステップS1〜ステップS3およびステップS5と同様のため、ここでの詳細な説明は省略する。以下、実施の形態1と異なるステップS24およびステップS25の処理について説明する。
以上、本実施の形態によれば、将来の覚醒度を予測することができるので、ユーザの覚醒度の低下をより早く検知することのできる覚醒度予測方法及び覚醒度予測装置を実現できる。これにより、通知情報を適切な表示場所かつ適切なタイミングで行うことができる。
11、11A 生体情報取得部
12、12A 環境情報取得部
13、13B 処理部
14 制御部
15 通信部
16 表示部
17 生活情報取得部
20 他の機器
30 第1のセンサ
40 第2のセンサ
50 生活情報管理サーバ
131 現在覚醒度算出部
132 将来覚醒度予測部
Claims (26)
- ユーザの生体情報を検出する第1のセンサから取得された前記ユーザの現在の生体情報を示す第1生体情報を取得する第1取得部と、
前記ユーザの周囲の環境を示す環境情報を検出する第2のセンサから取得された現在の環境情報を示す第1環境情報を取得する第2取得部と、
前記第1生体情報に基づいて前記ユーザの現在の覚醒度を示す第1覚醒度を算出し、前記第1覚醒度と前記第1環境情報とに基づいて、現在から所定時間が経過したときの前記ユーザの覚醒度である第2覚醒度を予測し、当該第2覚醒度を出力する、処理部とを備える、
覚醒度予測装置。 - 前記処理部は、前記第2覚醒度の予測において、
前記第1環境情報が示す前記環境における人の眠くなり易さから、覚醒度低下の時間変化率を推定し、
前記時間変化率を用いて、前記第1覚醒度を前記所定時間経過後の覚醒度に補正することで、前記第2覚醒度を予測する、
請求項1に記載の覚醒度予測装置。 - 前記覚醒度予測装置は、車に搭載され、
前記所定時間は、現在から、前記車に搭載されたナビゲーションシステムに前記ユーザが入力した目的地への到着時刻までの時間に含まれる、
請求項1または2に記載の覚醒度予測装置。 - 前記生体情報は、心拍数を示す情報を含み、
前記処理部は、前記第1覚醒度を、前記ユーザの現在の心拍数が少ないほど低い値を示すように算出する、
請求項1に記載の覚醒度予測装置。 - 前記ユーザの現在の心拍数は、前記第1のセンサである、ミリ波センサ、パルスオキシメーター、スペックルカメラおよびレーザードップラのうちのいずれかを用いて検出されたものである、
請求項4に記載の覚醒度予測装置。 - 前記生体情報は、呼吸数または吸排気量を示す情報を含み、
前記処理部は、前記第1覚醒度を、前記ユーザの現在の呼吸数が少ないまたは吸排気量が低いほど低い値を示すように算出する、
請求項1に記載の覚醒度予測装置。 - 前記ユーザの現在の呼吸数は、前記第1のセンサである、フォトダイオードを用いて、前記ユーザの皮膚の色の変化を計測することで検出されたものである、
請求項6に記載の覚醒度予測装置。 - 前記ユーザの現在の呼吸数または吸排気量は、前記第1のセンサである、放射温度計を用いて、前記ユーザの唇または鼻下の現在の温度を計測することで検出されたものである、
請求項6に記載の覚醒度予測装置。 - 前記生体情報は、人の末端部の体表面温度および深部体温を示す情報を含み、
前記処理部は、前記第1覚醒度を、前記ユーザの末端部の現在の体表面温度が前記深部体温に近いほど低い値を示すように算出する、
請求項1に記載の覚醒度予測装置。 - 前記生体情報は、人の末端部の血流量を示す情報を含み、
前記処理部は、前記第1覚醒度を、前記ユーザの末端部の現在の血流量が多くなるほど低い値を示すように算出する、
請求項1に記載の覚醒度予測装置。 - 前記ユーザの末端部の血流量は、前記第1のセンサである、レーザースペックルカメラを用いて、前記ユーザの血流分布を計測することで検出されたものである、
請求項10に記載の覚醒度予測装置。 - 前記生体情報は、人の脈波伝播速度を示す情報を含み、
前記処理部は、前記第1覚醒度を、前記ユーザの脈波伝播速度が低下するほど低い値を示すように算出する、
請求項1に記載の覚醒度予測装置。 - 前記ユーザの脈波伝播速度は、前記第1のセンサである、レーザースペックルカメラを用いて、前記ユーザの血流分布を計測することで検出されたものである、
請求項12に記載の覚醒度予測装置。 - 前記生体情報は、人の血圧を示す情報を含み、
前記処理部は、前記第1覚醒度を、前記ユーザの血圧が低いほど低い値を示すように算出する、
請求項1に記載の覚醒度予測装置。 - 前記ユーザの血圧は、前記第1のセンサである、血圧センサを用いて計測されたものである、
請求項14に記載の覚醒度予測装置。 - 前記生体情報は、人の瞬き速度または視線変動を示す情報を含み、
前記処理部は、前記第1覚醒度を、前記ユーザの瞬き速度が遅いほどまたは前記ユーザの視線変動が少ないほど、低い値を示すように算出する、
請求項1に記載の覚醒度予測装置。 - 前記ユーザの瞬き速度または視線変動は、前記第1のセンサである、カメラを用いて前記ユーザの目を撮像することにより検出されたものである、
請求項16に記載の覚醒度予測装置。 - 前記第1環境情報は、前記ユーザの周囲の現在の照度を示す情報を含み、
前記処理部は、前記覚醒度低下の時間変化率を、前記現在の照度が低いほど大きな値に推定する、
請求項2に記載の覚醒度予測装置。 - 前記第1環境情報は、前記ユーザの周囲の現在の風速を示す情報を含み、
前記処理部は、前記覚醒度低下の時間変化率を、前記現在の風速が小さいほど大きな値に推定する、
請求項2に記載の覚醒度予測装置。 - 前記第1環境情報は、前記ユーザの周囲の現在のCO 2 濃度を示す情報を含み、
前記処理部は、前記覚醒度低下の時間変化率を、前記現在のCO 2 濃度が高いほど大きな値に推定する、
請求項2に記載の覚醒度予測装置。 - 前記第1環境情報は、前記ユーザの周囲の現在の振動を示す情報を含み、
前記処理部は、前記覚醒度低下の時間変化率を、前記現在の振動が大きいほど大きな値に推定する、
請求項2に記載の覚醒度予測装置。 - 前記第1環境情報は、前記ユーザの周囲の現在の室温を示す情報を含み、
前記処理部は、前記覚醒度低下の時間変化率を、前記現在の室温が高いほど大きな値に推定する、
請求項2に記載の覚醒度予測装置。 - 前記第1環境情報は、前記ユーザの周囲の現在の室温分布を示す情報を含み、
前記処理部は、前記覚醒度低下の時間変化率を、前記ユーザの胸部、腹部の室温から前記ユーザの頭部、手、足周囲の室温を減じた値が大きいほど大きな値に推定する、
請求項2に記載の覚醒度予測装置。 - さらに、前記第1のセンサと、前記第2のセンサとを備える、
請求項1に記載の覚醒度予測装置。 - ユーザの覚醒度を予測する覚醒度予測装置における覚醒度予測方法であって、
ユーザの生体情報を検出する第1のセンサから取得された前記ユーザの現在の生体情報を示す第1生体情報を取得し、
前記ユーザの周囲の環境を示す環境情報を検出する第2のセンサから取得された現在の環境情報を示す第1環境情報を取得し、
前記第1生体情報に基づいて前記ユーザの現在の覚醒度を示す第1覚醒度を算出し、前記第1覚醒度と前記第1環境情報とに基づいて、現在から所定時間が経過したときの前記ユーザの覚醒度である第2覚醒度を予測し、当該第2覚醒度を出力する、
覚醒度予測方法。 - 前記第1生体情報の取得、前記第1環境情報の取得、前記第1覚醒度の算出、前記第2覚醒度の予測、および前記第2覚醒度の出力のうちの少なくとも1つが、前記覚醒度予測装置のコンピュータが備えるプロセッサにより行われる、
請求項25に記載の覚醒度予測方法。
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