JP7117221B2 - Sleep suggestion method and sleep suggestion device - Google Patents
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Description
本発明は、睡眠提案方法及び睡眠提案装置に関する。 The present invention relates to a sleep suggestion method and a sleep suggestion device.
特許文献1には、走行経路を走行中のユーザの行動を推定して、推定したユーザの行動に基づいて、レストラン情報、渋滞情報、新着DVD情報などの情報を提供するナビゲーション装置が提案されている。
走行中の車両の乗員に対して提供できる有用な情報として、自車両がこれから走行する予定経路において乗員が就寝できる就寝時間に関する情報が考えられる。
しかしながら、予定経路の途中には未知の外的要因(例えば工事現場の騒音など)があるため、予定通りの睡眠がとれるとは限らず就寝時間の推定精度が低下することがある。
本発明は、自車両が予定経路を走行する間に乗員が就寝できる就寝時間の推定精度を向上することを目的とする。
As useful information that can be provided to the passengers of the vehicle that is traveling, information about the bedtime that the passengers can go to bed on the planned route that the vehicle will travel from now on can be considered.
However, since there are unknown external factors (for example, noise at a construction site) along the planned route, it is not always possible to sleep as planned, and the accuracy of estimating the bedtime may decrease.
SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to improve the accuracy of estimating a bedtime at which a passenger can go to bed while a vehicle travels a planned route.
本発明の一態様に係る睡眠提案方法では、自車両がこれから走行する予定経路上の地点における他車両の乗員の睡眠履歴情報を取得し、睡眠履歴情報に基づいて、予定経路上の地点の環境が睡眠に向いている度合いを示す睡眠適合度を各予定経路上の各地点について算出し、自車両が予定経路上を走行する間に自車両の乗員が就寝できる就寝時間を睡眠適合度に基づいて推定し、推定した就寝時間を自車両の乗員に提案する。 In a method for suggesting sleep according to an aspect of the present invention, sleep history information of occupants of other vehicles at a point on a planned route that the own vehicle will travel from now on is acquired, and based on the sleep history information, the environment of the point on the planned route is obtained. A sleep suitability indicating the degree to which the vehicle is suitable for sleep is calculated for each point on each planned route, and the sleeping time that the vehicle occupant can sleep while the vehicle is traveling on the planned route is calculated based on the sleep suitability. and proposes the estimated bedtime to the occupant of the own vehicle.
本発明の態様によれば、自車両が予定経路を走行する間に乗員が就寝できる就寝時間の推定精度を向上できる。 According to the aspect of the present invention, it is possible to improve the accuracy of estimating the bedtime at which the occupant can go to bed while the vehicle travels along the scheduled route.
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。なお、各図面は模式的なものであって、現実のものとは異なる場合がある。また、以下に示す本発明の実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、構成部品の構造、配置等を下記のものに特定するものではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された請求項が規定する技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. Note that each drawing is schematic and may differ from the actual one. Further, the embodiments of the present invention shown below are examples of apparatuses and methods for embodying the technical idea of the present invention. are not specific to the following: Various modifications can be made to the technical idea of the present invention within the technical scope defined by the claims.
(構成)
図1を参照する。実施形態の睡眠提案システム1は、自車両2Aに搭載される睡眠提案装置14Aと、他車両2Bに搭載される睡眠提案装置14Bと、サーバ装置3を備える。なお、図1には1台の他車両2Bが図示されているが、他車両2Bは2台以上存在していてもよい。
睡眠提案装置14A及び睡眠提案装置14Bは、例えば移動通信網などの無線通信回線を介してサーバ装置3と通信可能である。
(Constitution)
Please refer to FIG. The
The
自車両2Aには、睡眠提案装置14Aの他に、ナビゲーション装置10Aと、車載センサ11Aと、走行制御部12Aと、アクチュエータ13Aと、内装機器15Aが設けられている。他車両2Bにも、睡眠提案装置14Bの他に、ナビゲーション装置10Bと、車載センサ11Bと、走行制御部12Bと、アクチュエータ13Bと、内装機器15Bが設けられている。
睡眠提案装置14Aと睡眠提案装置14Bは、同様の構成及び機能を有する。また、車載センサ11B、走行制御部12B、アクチュエータ13B、内装機器15Bは、それぞれナビゲーション装置10A、車載センサ11A、走行制御部12A、アクチュエータ13Aと、内装機器15Aと、同様又は類似の構成及び機能を有する。
The
ナビゲーション装置10Aは、全地球型測位システム(GNSS)受信機を備え、複数の航法衛星から電波を受信して自車両2Aの現在位置を測定する。GNSS受信機は、例えば地球測位システム(GPS)受信機等であってよい。ナビゲーション装置10Aは、例えばオドメトリにより自車両2Aの現在位置を測定してもよい。
The
乗員がナビゲーション装置10Aを操作して目的地を入力すると、ナビゲーション装置10Aは、ダイキストラ法やA*などのグラフ探索理論に基づく手法により、現在位置から目的地まで自車両2Aがこれから走行する予定経路を設定する。ナビゲーション装置10Aは、設定した予定経路に基づく経路案内を介して乗員に提示する。
また、ナビゲーション装置10Aは、設定した予定経路の情報と自車両2Aの現在位置情報を走行制御部12Aと睡眠提案装置14Aへ出力する。
When the passenger operates the
In addition, the
車載センサ11Aは、自車両2Aの周囲環境、例えば自車両2Aの周囲の物体を検出する。車載センサ11Aは、自車両2A周囲に存在する物体、自車両2Aと物体との相対位置、自車両2Aと物体との距離、物体が存在する方向等の自車両2Aの周囲環境を検出する。
車載センサ11Aは、レーザレンジファインダ(LRF)やレーダなどの測距装置や、カメラを備えてよい。カメラは、例えばステレオカメラであってよい。カメラは、単眼カメラであってもよく、単眼カメラにより複数の視点で同一の物体を撮影して、物体までの距離を計算してもよい。また、撮像画像から検出された物体の接地位置に基づいて、物体までの距離を計算してもよい。車載センサ11Aは、検出した周囲環境の情報である周囲環境情報を走行制御部12Aへ出力する。
The in-
The in-
走行制御部12Aは、自車両2Aの自動運転制御を行う電子制御ユニット(ECU:Electronic Control Unit)である。走行制御部12Aは、プロセッサと、記憶装置等の周辺部品とを含む。プロセッサは、例えばCPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro-Processing Unit)であってよい。記憶装置は、半導体記憶装置、磁気記憶装置及び光学記憶装置のいずれかを備えてよい。記憶装置は、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるROM(Read Only Memory)及びRAM(Random Access Memory)等のメモリを含んでよい。
12 A of traveling control parts are electronic control units (ECU:Electronic Control Unit) which perform automatic operation control of 2 A of own vehicles. The
なお、汎用の半導体集積回路中に設定される機能的な論理回路で走行制御部12Aを実現してもよい。例えば、走行制御部12AはFPGA等のPLD等を有していてもよい。
走行制御部12Aは、車載センサ11Aから入力した周囲環境情報と、ナビゲーション装置10Aにより測定された自車両2Aの現在位置とに基づいて、ナビゲーション装置10Aにより設定された予定経路を自車両2Aに走行させる走行軌道を生成する。
また、走行制御部12Aは、生成した走行軌道を自車両2Aが走行するようにアクチュエータ13Aを駆動して自動的に自車両2Aを走行させる。
Note that the
The
Further, the
アクチュエータ13Aは、走行制御部12Aからの制御信号に応じて、自車両2Aのステアリングホイール、アクセル開度及びブレーキ装置を操作して、自車両2Aの車両挙動を発生させる。アクチュエータ13Aは、例えば、ステアリングアクチュエータと、アクセル開度アクチュエータと、ブレーキ制御アクチュエータを備えてよい。ステアリングアクチュエータは、自車両2Aのステアリングの操舵方向及び操舵量を制御する。アクセル開度アクチュエータは、自車両2Aのアクセル開度を制御する。ブレーキ制御アクチュエータは、自車両2Aのブレーキ装置の制動動作を制御する。
The
睡眠提案装置14Aは、自車両2Aの走行中に乗員の呼吸指標及び体動指標を測定する。睡眠提案装置14Aは、測定した呼吸指標及び体動指標を変数とする睡眠状態推定関数に基づいて、乗員の睡眠状態を推定する。
睡眠提案装置14Aは、自車両2Aの走行経路上の各地点における乗員の睡眠状態と、睡眠状態が推定された各地点の位置情報とを組み合わせた睡眠状態情報を、サーバ装置3へ送信する。
同様に、他車両2Bの睡眠提案装置14Bも、他車両2Bの乗員の睡眠状態情報をサーバ装置3へ送信する。
The
The
Similarly, the sleep suggestion device 14B of the
サーバ装置3は、自車両2Aや他車両2Bの乗員の睡眠状態情報が格納されるデータベースを有する情報処理装置である。例えばサーバ装置3は、インターネット上のクラウドサーバであってよい。
サーバ装置3は、プロセッサ16と、記憶装置17等の周辺部品とを含む。プロセッサ16は、例えばCPUやMPUであってよい。
The
The
記憶装置17は、半導体記憶装置、磁気記憶装置及び光学記憶装置のいずれかを備えてよい。記憶装置17は、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるROM及びRAM等のメモリを含んでよい。プロセッサ16は、記憶装置17に格納されるコンピュータプログラムを実行することにより、以下に説明するサーバ装置3の機能を実現する。
The
サーバ装置3は、自車両2Aや他車両2Bなど、複数の車両の乗員の睡眠状態情報をデータベースに記憶して、各地点を走行する車両の乗員の睡眠状態の履歴である睡眠履歴を生成する。
睡眠提案装置14Aは、自車両2Aの予定経路上の各地点の睡眠履歴情報をサーバ装置3から取得する。この睡眠履歴情報には、予定経路上の地点を実際に走行した他車両2Bの乗員の当該地点における睡眠状態の履歴である睡眠履歴が含まれている。
睡眠提案装置14Aは、予定経路上の各地点の睡眠履歴に基づいて、自車両2Aが予定経路上を走行する間に自車両2Aの乗員が就寝できる就寝時間(例えば、総睡眠時間及び就寝開始時間)を推定して乗員に提案する。
The
The
Based on the sleep history of each point on the scheduled route, the
さらに睡眠提案装置14Aは、自車両2Aの乗員が覚醒している間の呼吸指標及び体動指標を、覚醒中の呼吸指標及び体動指標を示す教師データとして、サーバ装置3へ送信する。
サーバ装置3は、受信した教師データを覚醒段階の教師データとして使用して、睡眠状態推定関数の学習を行い、睡眠状態推定関数に含まれる係数パラメータを調整する。睡眠提案装置14Aは、自車両2Aの乗員の睡眠状態を推定する際に使用する睡眠状態推定関数に含まれる係数パラメータを、サーバ装置3により調整された係数パラメータで更新する。
Further, the
The
内装機器15Aは、自車両2Aに設けられる車両用シート、照明装置、音響装置やエアコンディショナである。
睡眠提案装置14Aは、内装機器15Aを動作させることによって睡眠中の乗員の覚醒を支援する。また、睡眠提案装置14Aは、乗員によるこれらの装置の操作状態に基づいて乗員の活動状況を検出し、乗員が覚醒しているか否かを判断する。
睡眠提案装置14A及びサーバ装置3の構成及び動作の詳細は後述する。
The
The
Details of the configurations and operations of the
図2を参照する。睡眠提案装置14Aは、通信機20と、呼吸指標センサ21と、体動指標センサ22と、活動センサ23と、コントローラ24と、ユーザインタフェース25を備える。
通信機20は、サーバ装置3との間で、例えば移動通信網などの無線通信回線を介して無線通信を行う。
Please refer to FIG. The
The
呼吸指標センサ21は、乗員の呼吸運動状態(すなわち、呼吸に伴う胸部及び/又は腹部の収縮・膨張運動の状態)を表す呼吸指標の検出に使用される、乗員の呼吸運動に伴う体表面の変位を測定する。例えば、呼吸指標センサ21は、被検者の呼吸運動に伴う胸部又は腹部の収縮・膨張による体表面の変位を圧力値として計測する圧力センサであってよい。また、呼吸指標センサ21は、乗員を撮影する車内カメラであってもよい。コントローラ24は乗員の映像を画像解析することにより体表面の変位を算出して呼吸指標を検出してもよい。
The
体動指標センサ22は、乗員の体動状態(すなわち、身体及び/又はその一部の運動(位置・向きの変化))を表す体動指標値の検出に使用される、乗員の体動に伴って変化する加速度値を測定する。例えば、体動指標センサ22は、乗員の身体に装着又は接触された加速度センサであってよい。また、体動指標センサ22は、乗員を撮影する車内カメラであってもよい。コントローラ24は乗員の映像を画像解析することにより加速度値を算出して体動指標を検出してもよい。
The body
活動センサ23は、乗員の活動状況を検出するセンサである。活動センサ23は、乗員を撮影する車内カメラであってもよく、車両用シートなどに設けられ乗員の体重移動を検出する圧力センサであってもよい。
コントローラ24は、乗員の睡眠状態の推定と就寝時間の提案を行う電子制御ユニットである。
The
The
コントローラ24は、プロセッサ26と、記憶装置27等の周辺部品とを含む。プロセッサ26は、例えばCPUやMPUであってよい。記憶装置27は、半導体記憶装置、磁気記憶装置及び光学記憶装置のいずれかを備えてよい。記憶装置27は、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるROM及びRAM等のメモリを含んでよい。プロセッサ26は、記憶装置27に格納されるコンピュータプログラムを実行することにより、以下に説明する睡眠提案装置14Aの機能を実現する。
なお、汎用の半導体集積回路中に設定される機能的な論理回路でコントローラ24を実現してもよい。例えば、コントローラ24はFPGA等のPLD等を有していてもよい。
Note that the
ユーザインタフェース25は、入力装置28と、スピーカ29と、表示装置30を備える。
入力装置28は、乗員による睡眠提案装置14Aの操作を受け付ける。入力装置28は、例えばボタン、ダイヤル、スライダなどであってよく、表示装置30に設けられたタッチパネルであってもよい。また、入力装置28は睡眠提案装置14Aと別体の入力端末(例えばタブレット装置)であってよく、無線通信又は有線通信によってコントローラ24と通信してよい。
The
The
スピーカ29は、睡眠提案装置14Aにより提供される様々な音声情報を出力する。例えば、睡眠提案装置14Aは、スピーカ29を介して就寝時間(例えば、総睡眠時間及び就寝開始時間)を乗員に提案する音声信号(例えば音声メッセージなど)を出力してよい。また、睡眠提案装置14Aは、スピーカ29から音声信号を出力することにより乗員の覚醒を支援してもよい。
表示装置30は、睡眠提案装置14Aにより提供される様々な視覚的情報を出力する。例えば、睡眠提案装置14Aは、就寝時間を乗員に提案する視覚的信号(例えば文字メッセージなど)を表示装置30に表示してよい。
(睡眠提案装置14Aの機能構成)
図3を参照する。睡眠提案装置14Aは、睡眠履歴受信部40と、交通状況受信部41と、睡眠適合度算出部42と、総睡眠時間算出部43と、就寝開始時刻算出部44と、就寝時間提示部45と、呼吸指標検出部46と、体動指標検出部47と、睡眠状態推定部48と、パラメータ受信部49と、総睡眠時間推定部50と、覚醒支援部51と、睡眠状態送信部52と、覚醒期間推定部53と、教師データ送信部54を備える。
(Functional configuration of
Please refer to FIG. The
睡眠履歴受信部40は、自車両2Aがこれから走行する予定経路上の各地点の睡眠履歴情報をサーバ装置3から受信する。この睡眠履歴情報には、予定経路上の地点を実際に走行した他車両2Bの乗員の睡眠履歴が含まれている。
睡眠履歴情報は、各地点を実際に走行した時点の他車両の乗員の睡眠の質を表す情報である。睡眠履歴情報は、例えば睡眠段階(すなわち睡眠の深さ)Lv、中途覚醒割合Rw、睡眠潜時Lsの情報であってよい。睡眠履歴受信部40は予定経路上の各地点の位置情報をサーバ装置3に送信することによって、これらの地点の睡眠履歴情報をサーバ装置3に要求する。
The sleep
The sleep history information is information representing the quality of sleep of the occupants of other vehicles at the time of actual travel to each location. The sleep history information may be, for example, sleep stage (that is, depth of sleep) Lv, percentage of midway awakening Rw, and sleep latency Ls. The sleep
中途覚醒割合Rwは、対象の地点を他車両が走行した全回数に対する、対象の地点で乗員が中途覚醒した回数の割合である。
睡眠潜時は、就寝開始時刻(すなわち乗員が睡眠の準備を開始する時刻)から入眠時刻(睡眠段階が初めて覚醒以外になった時刻)までの時間である。例えば、睡眠履歴情報に含まれる睡眠潜時Lsは、就寝開始時刻から入眠時刻までの間に対象の地点を走行した場合の睡眠潜時の平均値であってよい。
The halfway awakening ratio Rw is the ratio of the number of times the occupant wakes up halfway at the target point to the total number of times other vehicles drive the target point.
The sleep latency is the time from the bedtime start time (that is, the time when the occupant starts preparing for sleep) to the sleep onset time (the time when the sleep stage becomes other than wakefulness for the first time). For example, the sleep latency Ls included in the sleep history information may be an average value of sleep latencies when the target point is traveled from the bedtime start time to the sleep onset time.
交通状況受信部41は、自車両2Aがこれから走行する予定経路上の地点の交通状況に関する交通状況情報をサーバ装置3から受信する。
交通状況には、定常的な交通状況と非定常的な交通状況とが含まれる。定常的な交通状況は、例えば道路形状、店舗の有無、信号機の有無であってよい。非定常的な交通状況は、例えば、渋滞、工事、事故、店舗の営業状態、景色、環境、天気であってよい。
The traffic
Traffic conditions include steady traffic conditions and non-steady traffic conditions. Regular traffic conditions may be, for example, road shape, presence/absence of shops, and presence/absence of traffic lights. Unsteady traffic conditions may be, for example, traffic jams, construction work, accidents, business conditions of stores, scenery, environment, and weather.
睡眠適合度算出部42は、予定経路上の各地点の睡眠履歴と交通状況に基づいて、各地点の環境が乗員の睡眠に向いている度合いを示す睡眠適合度Ssを、これらの地点のそれぞれについて算出する。
例えば、睡眠適合度算出部42は、交通状況情報に基づいて各地点の交通状況が睡眠に悪影響を及ぼす程度を示す交通状況変数Tvを決定する。例えば、交通状況変数Tvは、睡眠に及ぼす悪影響が大きいほど大きな値に設定される。例えば、急激な車両挙動が生じる道路形状や、工事、綺麗な景色、悪天候は、睡眠に及ぼす悪影響が大きい交通状況である。反対に、緩慢な車両挙動が生じる道路形状や渋滞などは、睡眠に及ぼす悪影響が小さい交通状況である。
Based on the sleep history and traffic conditions at each point on the planned route, the sleep
For example, the sleep
睡眠適合度算出部42は、睡眠履歴と交通状況変数Tvの加重和を睡眠適合度Ssとして算出する。ここで、睡眠段階Lvが深いほど(すなわち睡眠が深いほど)対象の地点が睡眠に向いていると考えられる。したがって睡眠適合度算出部42は、睡眠段階Lvが深いほど大きな睡眠適合度Ssを算出する。
また、中途覚醒割合Rwが大きいほど対象の地点が睡眠に向いていないと考えられる。したがって睡眠適合度算出部42は、中途覚醒割合Rwが大きいほど小さな睡眠適合度Ssを算出する。
The
Also, it is considered that the higher the midway awakening ratio Rw, the less suitable the target point is for sleep. Therefore, the
また、睡眠潜時Lsが長いほど寝付きにくく対象の地点が睡眠に向いていないと考えられる。したがって睡眠適合度算出部42は、睡眠潜時Lsが長いほど小さな睡眠適合度Ssを算出する。例えば、睡眠適合度算出部42は、次式にしたがって睡眠適合度Ssを算出してよい。
Ss=c1×Lv-c2×Rw-c3×Ls-c4×Tv
ただし、c1、c2、c3、c4は正の定数である。
Also, it is considered that the longer the sleep latency Ls is, the more difficult it is to fall asleep and the target point is not suitable for sleep. Therefore, the
Ss=c1×Lv-c2×Rw-c3×Ls-c4×Tv
However, c1, c2, c3 and c4 are positive constants.
総睡眠時間算出部43は、予定経路上の各地点の睡眠適合度Ssに基づいて、現在位置から目的地までの間に、すなわち現在時刻から目的地への到着予想時刻までの間に、乗員が睡眠することができる総睡眠時間を算出する。
具体的には、総睡眠時間算出部43は、睡眠適合度Ssが所定閾値以上である睡眠適合区間と、睡眠適合度Ssが所定未満以上である睡眠不適合区間を決定する。
Based on the sleep suitability Ss at each point on the planned route, the total sleep
Specifically, the total sleep
総睡眠時間算出部43は、自車両2Aが睡眠適合区間を走行すると予想される睡眠適合期間と、睡眠不適合区間を走行すると予想される睡眠不適合期間を決定する。総睡眠時間算出部43は、睡眠適合期間の長さに応じて総睡眠時間を算出する。
図4A及び図4Bを参照する。例えば総睡眠時間算出部43は、現在時刻から到着予想時刻までの間の睡眠適合期間の総計から、乗員固有の睡眠潜時を減じた時間(T1+T2+T4)を総睡眠時間と算出してもよい。
The total
Please refer to FIGS. 4A and 4B. For example, the total sleep
図5を参照する。例えば総睡眠時間算出部43は、乗員固有の睡眠段階の遷移傾向である睡眠段階パターン70に基づいて総睡眠時間を算出してよい。
例えば、乗員の睡眠段階が深い時間帯に睡眠不適合区間を走行することにより目が覚めると乗員は不快感を覚える。したがって、総睡眠時間算出部43は、睡眠段階パターン70に基づいて、睡眠不適合期間の睡眠段階がレム睡眠となるように(例えばレム睡眠中に睡眠不適合期間が開始するように)入眠時刻を推定して、入眠時刻から睡眠不適合期間の開始時刻までの長さを総睡眠時間として算出する。
Please refer to FIG. For example, the total sleep
For example, when the occupant is in a deep sleep stage, the occupant feels uncomfortable when awakened by traveling in a sleep-unsuitable segment. Therefore, based on the
総睡眠時間算出部43は、乗員固有の睡眠周期に基づいて総睡眠時間を算出してよい。ノンレム睡眠とそれに続くレム睡眠までの睡眠単位の長さである。総睡眠時間算出部43は、睡眠周期に基づいて、睡眠不適合期間の睡眠段階がレム睡眠となるように(例えばレム睡眠中に睡眠不適合期間が開始するように)入眠時刻を推定して、入眠時刻から睡眠不適合期間の開始時刻までの長さを総睡眠時間として算出してもよい。
The total
図3を参照する。就寝開始時刻算出部44は、予定経路上の各地点の睡眠適合度Ssに基づいて就寝開始時刻を算出する。
図4Aの例では、現在時刻が睡眠適合期間に含まれているため、就寝開始時刻算出部44は就寝開始時刻を現在時刻に決定してよい。図4Bの例では、現在時刻が睡眠不適合期間に含まれているため、睡眠不適合期間の終了時刻、すなわちこの睡眠不適合期間に続く睡眠適合期間の開始時刻を就寝開始時刻として算出してよい。
Please refer to FIG. The bedtime start time calculator 44 calculates the bedtime start time based on the sleep suitability Ss at each point on the planned route.
In the example of FIG. 4A, since the current time is included in the sleep-adapted period, the sleep start time calculator 44 may determine the current time as the sleep start time. In the example of FIG. 4B, since the current time is included in the sleep unsuitable period, the end time of the sleep unsuitable period, that is, the start time of the sleep suitable period following this sleep unsuitable period may be calculated as the bedtime start time.
図5を参照する。就寝開始時刻算出部44は、睡眠段階パターン70に基づいて就寝開始時刻を算出してもよい。就寝開始時刻算出部44は、睡眠段階パターン70に基づいて、睡眠不適合期間の睡眠段階がレム睡眠となるように(例えばレム睡眠中に睡眠不適合期間が開始するように)入眠時刻を推定し、この入眠時刻よりも乗員固有の睡眠潜時だけ早い時刻を就寝開始時刻として算出してよい。すなわち、就寝開始時刻算出部44は、乗員固有の睡眠潜時特性に基づいて就寝開始時刻を算出する。
Please refer to FIG. The bedtime start time calculator 44 may calculate the bedtime start time based on the
就寝開始時刻算出部44は、睡眠周期に基づいて就寝開始時刻を算出してもよい。就寝開始時刻算出部44は、睡眠周期に基づいて、睡眠不適合期間の睡眠段階がレム睡眠となるように(例えばレム睡眠中に睡眠不適合期間が開始するように)入眠時刻を推定し、この入眠時刻よりも乗員固有の睡眠潜時だけ早い時刻を就寝開始時刻として算出してよい。 The bedtime start time calculator 44 may calculate the bedtime start time based on the sleep cycle. The sleep start time calculation unit 44 estimates the sleep onset time so that the sleep stage of the sleep unsuitable period becomes REM sleep (for example, so that the sleep unsuitable period starts during REM sleep) based on the sleep cycle, and this sleep onset time is estimated. A time that is earlier than the time by the sleep latency unique to the passenger may be calculated as the bedtime start time.
図3を参照する。就寝時間提示部45は、総睡眠時間算出部43が算出した総睡眠時間と、就寝開始時刻算出部44が算出した就寝開始時刻を、現在位置から目的地までの間に乗員が実際に就寝できる就寝時間として、スピーカ29や表示装置30から出力する。
就寝時間提示部45は、乗員が座る車両用シートのシートポジションのモードを、就寝開始時刻算出部44が算出した就寝開始時刻が到来した時点で変更することにより、乗員に就寝開始時刻が到来したことを知らせて就寝を促してもよい。
Please refer to FIG. The
The
図6A~図6Cを参照する。車両用シート80は、乗員が座る座部となるシートクッション80aと、背もたれとなるシートバック80bと、ヘッドレスト80cと、乗員の前腕を載せるためのアームレスト80dと、乗員の足を載せるためのオットマン80eを備える。参照符号81はステアリングホイールを示し、参照符号82はダッシュボードを示す。
Please refer to FIGS. 6A-6C. The
なお、本願の明細書の記載において車両用シート80の「シートポジション」とは、車両用シート80の前後位置(例えばシートクッション80aの前後位置)、車両用シート80の上下位置(例えばシートクッション80aの上下位置)、シートバック80bのリクライニング角度、ヘッドレスト80cの後傾角度、アームレスト80dの位置、及びオットマン80eの位置の組み合わせを意味する。
In the description of the specification of the present application, the "seat position" of the
自動運転中の車両用シート80のシートポジションのモードとして、例えば、運転以外の何らかのアクティビティを行っている「アクティブモード」、アクティビティを行わずにリラックスしている「リラックスモード」、及び車両用シートに仰向け又は横になっている「スリープモード」を想定する。
図6Bに示すリラックスモードでは、図6Aに示すアクティブモードに比べて、シートクッション80aが後方に後退し、シートバック80bの後方への傾斜角が大きくなっている。また、乗員が足を載せることができるようにオットマン80eが上昇している。
As modes of the seat position of the
In the relax mode shown in FIG. 6B, the
図6Cに示すスリープモードでは、シートバック80bが更に後方に倒れて、シートクッション80aとシートバック80bとがほぼフラットになり、乗員の睡眠に適したシートポジションを提供している。
就寝時間提示部45は、就寝開始時刻が到来した時点で、例えば車両用シート80のシートポジションを、アクティブモードやリラックスモードからスリープモードに変更することにより乗員に就寝開始時刻が到来したことを知らせて就寝を促してもよい。
In the sleep mode shown in FIG. 6C, the seat back 80b is tilted further rearward so that the
When the bedtime start time arrives, the
図3を参照する。呼吸指標検出部46は、呼吸指標センサ21の測定結果に基づき呼吸指標を検出し、呼吸指標の時系列データを生成する。
体動指標検出部47は、体動指標センサ22の測定結果に基づき体動指標を検出し、体動指標の時系列データを生成する。
このとき、体動指標検出部47は、乗員が座る車両用シート80のシート角度(例えばシートバック80bのリクライニング角度やシートクッション80aの傾斜角度)を検出してよい。体動指標検出部47は、車両用シートのシート角度に応じて検出した体動指標を補正してよい。例えば、リクライニング角度の後傾が小さい場合には乗員の体動が大きくなる傾向があるので、このような場合には体動指標を低減してよい。
Please refer to FIG. The respiratory
The body movement
At this time, the body movement
就寝時間提示部45が、乗員に就寝時間を提示すると、睡眠状態推定部48は、呼吸指標の時系列データから呼吸状態特徴量を抽出し、体動指標の時系列データから体動特徴量を抽出する。睡眠状態推定部48は、呼吸指標の時系列データにおける所定時間間隔(エポック)毎の統計量を、呼吸状態特徴量として抽出する。また、睡眠状態推定部48は、体動指標の時系列データにおけるエポック毎の統計量を体動特徴量として抽出する。
When the
具体例として、睡眠状態推定部48は、呼吸状態特徴量として、特開2017-169884公報に記載の4つの特徴量「平均呼吸数」、「呼吸変動係数」、「振幅振動係数」及び「自己相関ピーク比」を算出する。
また、睡眠状態推定部48は、体動特徴量として、特開2017-169884公報に記載の「加速度差分ノルム」のエポック内の最大値を算出する。
睡眠状態推定部48は、呼吸運動特徴量と体動特徴量を正規化することにより、これらの特徴量の個人差及び個人内差を除去する。例えば、睡眠状態推定部48は、各エポックの呼吸運動特徴量と体動特徴量から、全エポックの呼吸運動特徴量と体動特徴量の中央値をそれぞれ差し引くことにより呼吸運動特徴量と体動特徴量を正規化する。
As a specific example, the sleep
In addition, the sleep
The
次に、睡眠状態推定部48は、呼吸状態特徴量及び体動特徴量を変数として、睡眠状態推定関数に基づいて、各睡眠段階の出現確率を算出する。睡眠状態推定関数は、例えば以下のように定義してよい。
まず、呼吸運動特徴量と体動特徴量とにより以下の特徴量ベクトルXを定義する。
X=(x1,x2,x3,x4,x5)
Next, the
First, the following feature amount vector X is defined by the respiratory motion feature amount and the body motion feature amount.
X = (x1, x2, x3, x4, x5)
xi(i=1~5)は、呼吸運動特徴量と体動特徴量を示し、本実施形態では、x1は平均呼吸数であり、x2は呼吸変動係数であり、x3は振幅振動係数であり、x4は自己相関ピーク比であり、x5は加速度差分ノルムの最大値である。
また、判定されるべき睡眠段階(クラス)を、y∈{Wake,REM,Light,Deep}と定義する。Wakeは覚醒段階であり、REMはレム睡眠段階であり、Lightは浅いノンレム睡眠であり、Deepは深いノンレム睡眠である。
xi (i = 1 to 5) represents the respiratory motion feature amount and the body motion feature amount, and in this embodiment, x1 is the average respiratory rate, x2 is the respiratory variation coefficient, and x3 is the amplitude oscillation coefficient. , x4 is the autocorrelation peak ratio, and x5 is the maximum value of the acceleration difference norm.
We also define the sleep stages (classes) to be determined as yε{Wake, REM, Light, Deep}. Wake is the wake stage, REM is the REM sleep stage, Light is light non-REM sleep, and Deep is deep non-REM sleep.
ここで、N個の教師データ群Xtn(n=1~N)が在るとき(nは、データ点の符号である)、特徴量ベクトルXが得られた際の各睡眠段階yの出現確率p(y/X)、即ち、睡眠状態推定関数は、最小二乗確率的分類器にしたがって次式で与えられる。
p(y/X)=[max(0,q(y|X:θy))]/Σ[max(0,q(ya|X:θya))]
Here, when there are N training data groups Xtn (n = 1 to N) (n is the sign of the data point), the appearance probability of each sleep stage y when the feature vector X is obtained p(y/X), the sleep state estimation function, is given by the following equation according to the least-squares probabilistic classifier.
p(y/X)=[max(0,q( y |X:θy))]/Σ[max(0,q(ya|X: θya ))]
ここで、yaは、各睡眠段階の符号であり、Σは、ya=睡眠段階についての総和である。なお、出現確率p(y/X)は、特徴量ベクトルXであるときの睡眠段階yが出現する事後確率に相当する。q(y|X:θy)は、特徴量ベクトルの張られる空間(特徴量空間)における、睡眠段階yである教師データの各点の位置と特徴量ベクトルXの点の位置との間の距離に依存した状態の近似の度合を表す値の総和に相当し、具体的には、次式であらわされる。
q(y|X:θy)=Σθy,n・φn(X)
where ya is the sign of each sleep stage and Σ is the sum over ya = sleep stage. Note that the appearance probability p(y/X) corresponds to the posterior probability that the sleep stage y appears when the feature vector is X. q (y | X: θ y ) is the position of each point of the teacher data that is the sleep stage y and the position of the feature vector X in the space (feature space) where the feature vector is spanned It corresponds to the sum of values representing the degree of approximation of the state depending on the distance, and is specifically expressed by the following equation.
q(y|X:θ y )=Σθy,n·φn(X)
Σは、教師データのn=1~Nについての総和である。θy,n・φn(X)は、特徴量ベクトルXの点と教師データの点Xtnとの近似の度合の分布を表す値を表す関数(分布関数)である。
φn(X)は、特徴量空間に於ける特徴量ベクトルXの点と教師データの点Xtnとの間の距離Lnを用いて、φn(X)=exp(-Ln2/2σ2)により定義されるガウス型の基底関数であり、θy,nは、分布関数の高さを決定する係数パラメータであり、σは、分布関数の幅を決定するパラメータである。
Σ is the sum of teacher data for n=1 to N. θy,n·φn(X) is a function (distribution function) representing a value representing the distribution of the degree of approximation between the point of the feature vector X and the point Xtn of the teacher data.
φn(X) is defined by φn(X)=exp(−Ln 2 /2σ 2 ) using the distance Ln between the point of the feature vector X in the feature space and the point Xtn of the training data. θy,n is the coefficient parameter that determines the height of the distribution function, and σ is the parameter that determines the width of the distribution function.
これらのパラメータθy,n,σは、サーバ装置3によって調整されてパラメータ受信部49により受信される。
睡眠状態推定部48は、睡眠状態推定関数に基づいて出現確率を算出した各睡眠段階のうち、最も出現確率が高い睡眠段階を乗員の睡眠段階(すなわち睡眠状態)と推定する。
These parameters θy, n, σ are adjusted by the
The sleep
総睡眠時間推定部50は、睡眠状態推定部48が推定した睡眠状態に基づいて、就寝時間提示部45が就寝時間を提示してから現在時刻までに乗員が実際に睡眠した総睡眠時間を推定する。
覚醒支援部51は、乗員の総睡眠時間が、就寝時間提示部45が提示した総睡眠時間に達したか否か、すなわち就寝時間提示部45が提示した総睡眠時間が満了したか否かを判断する。総睡眠時間が満了した場合に覚醒支援部51は、乗員の覚醒支援を行う。
Based on the sleep state estimated by the sleep
The
例えば覚醒支援部51は、乗員が座る車両用シート80のシートポジションのモードを変更することにより乗員の覚醒支援を行ってよい。就寝時間提示部45は、総睡眠時間が満了した時点で、例えば車両用シート80のシートポジションを、スリープモードからアクティブモードやリラックスモードに変更することにより、乗員の覚醒支援を行ってよい。
また例えば覚醒支援部51は、自車両2Aの内装機器15Aを作動させることによって、乗員の覚醒支援を行ってよい。
For example, the
Further, for example, the
睡眠状態送信部52は、自車両2Aが予定経路上を走行している間に、現在地点で睡眠状態推定部48が推定した睡眠段階、現在地点で中途覚醒したか否か、睡眠潜時に現在地点を通過したかの情報と、現在地点の位置情報と、を組み合わせて睡眠状態情報を生成する。睡眠状態送信部52は、睡眠状態情報をサーバ装置3に送信する。これによって、自車両2Aが送信した睡眠状態情報が、他車両2Bの睡眠提案装置14Bに利用可能になる。
While the
覚醒期間推定部53は、自車両2Aの乗員の活動状況を検出する。覚醒期間推定部53は、例えば活動センサ23の検出結果に基づいて自車両2Aの乗員の活動状況を検出してよい。また覚醒期間推定部53は、例えば、内装機器15Aや入力装置28の操作状態に応じて乗員の活動状況を検出してよい。覚醒期間推定部53は、内装機器15Aや入力装置28の状態信号や車内カメラの映像に基づいて内装機器15Aや入力装置28の操作状態を検出してよい。
覚醒期間推定部53は、検出した乗員の活動状況に応じて乗員の覚醒期間を推定する。例えば、乗員による内装機器15Aや入力装置28の操作間隔が所定期間以上の場合に乗員の睡眠が開始したと推定してよい。
The awakening period estimator 53 detects the activity status of the occupant of the
The wakefulness period estimator 53 estimates the wakefulness period of the occupant according to the detected activity status of the occupant. For example, it may be estimated that sleep of the occupant has started when the operation interval of the
また、乗員が内装機器15Aや入力装置28を操作した場合に乗員の睡眠が終了したと推定してよい。
覚醒期間推定部53は、乗員による車両用シート80のシートポジションのモード変更に応じて覚醒期間を推定してよい。例えば、車両用シート80のシートポジションがスリープモードに変更してから睡眠潜時が経過した時点で乗員の睡眠が開始したと推定してよい。また、車両用シート80のシートポジションがスリープモードから他のモードへ変更した時点で乗員の睡眠が終了したと推定してよい。
Moreover, when the passenger operates the
The awakening period estimator 53 may estimate the awakening period according to the mode change of the seat position of the
教師データ送信部54は、自車両2Aの乗員が覚醒している間の呼吸指標及び体動指標を、覚醒段階の呼吸指標及び体動指標を示す教師データとして、サーバ装置3へ送信する。これらの覚醒段階の教師データは、サーバ装置3による睡眠状態推定関数の学習に用いられる。これにより、覚醒中の呼吸指標及び体動指標に基づいて運転者が睡眠中であると誤判定することが抑制され、総睡眠時間を適切に推定することができる。
教師データ送信部54は、教師データと共に、自車両2Aの乗員が覚醒している間の車両用シートのシート角度をサーバ装置3へ送信してもよい。
The teacher
The teacher
なお、教師データ送信部54は、自車両2Aの乗員にコンテンツの利用を提案することにより、乗員が覚醒状態であることを促し、覚醒期間の呼吸指標及び体動指標の検出を促進してもよい。教師データ送信部54は、コンテンツの利用の一例として、音響装置による音楽コンテンツの再生や、ナビゲーション装置10Aが備えるディスプレイ装置上での映像コンテンツの再生を提案してもよい。
Note that the teacher
(サーバ装置3の機能構成)
次に、サーバ装置3の機能構成を説明する。サーバ装置3は、睡眠状態受信部60と、睡眠履歴検索部61と、睡眠履歴送信部62と、交通状況送信部63と、教師データ受信部64と、睡眠状態推定関数調整部65と、パラメータ送信部66と、睡眠履歴データベース67と、教師データ群記憶部68を備える。なお、図面においてデータベースを「DB」と表記する。
(Functional configuration of server device 3)
Next, the functional configuration of the
睡眠状態受信部60は、睡眠提案装置14Aや睡眠提案装置14Bから送信された睡眠状態情報を睡眠履歴データベース67に記憶する。
睡眠履歴検索部61は、睡眠提案装置14Aが位置情報を送信して睡眠履歴情報を要求すると、この地点の睡眠履歴情報を睡眠履歴データベース67から読み出す。睡眠履歴送信部62は、睡眠履歴検索部61が読み出した睡眠履歴情報を睡眠提案装置14Aへ送信する。
なお、睡眠履歴情報に含まれる他車両2Bの乗員の睡眠状態情報が古すぎると、自車両2Aがその地点を走行する時点では既に状態が変化している恐れがある。したがって、睡眠履歴情報の履歴の期間の長すぎると、精度のよい睡眠適合度Sを算出できない。一方、睡眠履歴情報に含めることができる睡眠状態情報の有効期間が短すぎても、睡眠履歴情報の情報量が不十分になり、精度のよい睡眠適合度Sを算出できない。したがって、睡眠履歴情報の履歴の期間は、適切な長さ(例えば、5~10日程度)に設定される。
The sleep state reception unit 60 stores the sleep state information transmitted from the
When the
If the sleep state information of the occupant of the
また、睡眠提案装置14Aが位置情報を送信して睡眠履歴情報を要求すると、交通状況送信部63は、地図情報や高度道路交通システム(ITS)からこの地点の交通状況情報を取得して、睡眠提案装置14Aへ送信する。
教師データ受信部64は、乗員が覚醒している間の呼吸指標及び体動指標を、覚醒中の呼吸指標及び体動指標を示す教師データとして、睡眠提案装置14Aや睡眠提案装置14Bから受信する。
In addition, when the
The teacher data receiving unit 64 receives the respiratory index and the body movement index while the occupant is awake from the
教師データ受信部64は、受信した教師データを覚醒段階の教師データとして教師データ群記憶部68に記憶する。
教師データ群記憶部68には、ポリソムノグラフィを用いて判定された各睡眠段階(すなわち覚醒段階(Wake)、レム睡眠段階(REM)、浅いノンレム睡眠(Light)、深いノンレム睡眠(Deep))においてそれぞれ測定された呼吸指標及び体動指標が、各睡眠段階の教師データとして記憶されている。
The teacher data receiving unit 64 stores the received teacher data in the teacher data
In the teacher data
自車両2Aや他車両2Bから受信した教師データは、覚醒段階の教師データとして教師データ群記憶部68に追加される。
教師データ受信部64は、教師データと共に乗員が覚醒している間の車両用シートのシート角度を、睡眠提案装置14Aや睡眠提案装置14Bから受信してもよい。教師データ受信部64は、受信した体動指標を車両用シートのシート角度に応じて補正してよい。
The teacher data received from the
The teacher data receiving unit 64 may receive the seat angle of the vehicle seat while the passenger is awake from the
睡眠状態推定関数調整部65は、教師データ群記憶部68に記憶された各睡眠段階の呼吸指標及び体動指標を教師データとして用いた学習処理によって、睡眠状態推定関数の係数パラメータθy,n,σを調整する。例えば、睡眠状態推定関数調整部65は、最小二乗確率的分類器の理論にしたがって睡眠状態推定関数の学習を行ってよい。
パラメータ送信部66は、睡眠状態推定関数調整部65が調整した睡眠状態推定関数の係数パラメータθy,n,σを、睡眠提案装置14Aや睡眠提案装置14Bへ送信する。パラメータ受信部49は、パラメータ送信部66から送信された係数パラメータθy,n,σを受信する。パラメータ受信部49が受信した係数パラメータθy,n,σは、睡眠状態推定部48の睡眠状態推定関数に使用される。
The sleep state estimation
The parameter transmission unit 66 transmits the coefficient parameters θy, n, σ of the sleep state estimation function adjusted by the sleep state estimation
(睡眠提案方法)
次に、図7、図8及び図9を参照して本実施形態に係る睡眠提案方法を説明する。
ステップS1において睡眠提案装置14Aは、自車両2Aの走行モードが自動運転モードであるか否かを判定する。自車両2Aの走行モードが自動運転モードである場合(ステップS1:Y)に処理はステップS2へ進む。自車両2Aの走行モードが自動運転モードでない場合(ステップS1:N)に処理はステップS14へ進む。
(Sleep suggestion method)
Next, a sleep suggestion method according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. 7, 8 and 9. FIG.
In step S1, the
ステップS2において睡眠提案装置14Aは、自車両2Aの乗員が走行中の睡眠を希望するか否かを判定する。例えば、入力装置28に対する乗員の操作に応じて睡眠を希望するか否かを判定してよい。睡眠を希望する場合(ステップS2:Y)に処理はステップS3へ進む。睡眠を希望しない場合(ステップS2:N)に処理はステップS13へ進む。
In step S2, the
ステップS3において睡眠提案装置14Aは、乗員に提案する就寝時間を決定する就寝時間決定処理を実行する。図8を参照して就寝時間決定処理を説明する。
ステップS20において睡眠履歴受信部40は、自車両2Aがこれから走行する予定経路上の各地点の睡眠履歴情報をサーバ装置3から受信する。
ステップS21において交通状況受信部41は、自車両2Aがこれから走行する予定経路上の地点の交通状況情報をサーバ装置3から受信する。
In step S3, the
In step S<b>20 , the sleep
In step S21, the traffic
ステップS22において睡眠適合度算出部42は、予定経路上の各地点の睡眠履歴と交通状況に基づいて、各地点の環境が乗員の睡眠に向いている度合いを示す睡眠適合度Ssを、これらの地点のそれぞれについて算出する。
ステップS23において総睡眠時間算出部43は、予定経路上の各地点の睡眠適合度Ssに基づいて、現在位置から目的地までの間に乗員が睡眠することができる総睡眠時間を算出する。また、就寝開始時刻算出部44は、予定経路上の各地点の睡眠適合度Ssに基づいて就寝開始時刻を算出する。
In step S22, based on the sleep history and traffic conditions at each point on the planned route, the sleep
In step S23, the total sleep
ステップS24において就寝時間提示部45は、総睡眠時間算出部43が算出した総睡眠時間と、就寝開始時刻算出部44が算出した就寝開始時刻を、スピーカ29や表示装置30から出力して乗員に提示する。その後に就寝時間決定処理が終了する。
図7を参照する。ステップS4において就寝時間提示部45は、就寝開始時刻算出部44が算出した就寝開始時刻が到来したか否かを判定する。就寝開始時刻が到来した場合(ステップS4:Y)に処理はステップS5へ進む。就寝開始時刻が到来しない場合(ステップS4:N)に処理はステップS4に戻る。
In step S24, the
Please refer to FIG. In step S4, the
ステップS5において就寝時間提示部45は、乗員が座る車両用シート80のシートポジションのモードをスリープモードへ変更することにより、乗員に就寝開始時刻が到来したことを知らせて就寝を促す。
ステップS6において呼吸指標検出部46は、呼吸指標センサ21の測定結果に基づき呼吸指標を検出する。また、体動指標検出部47は、体動指標センサ22の測定結果に基づき体動指標を検出する。体動指標検出部47は、車両用シート80のシート角度を検出し、体動指標を補正する。
In step S5, the bed
In step S<b>6 , the
ステップS7において睡眠状態推定部48は、呼吸指標の時系列データと体動指標の時系列データを変数として、睡眠状態推定関数に基づいて乗員の睡眠状態を推定する。
ステップS8において睡眠状態送信部52は、現在地点で推定した睡眠段階、現在地点で中途覚醒したか否か、睡眠潜時に現在地点を通過したかの情報と、現在地点の位置情報と、を組み合わせて睡眠状態情報を生成する。睡眠状態送信部52は、睡眠状態情報をサーバ装置3に送信する。
ステップS9においてサーバ装置3の睡眠状態受信部60は、睡眠状態送信部52が送信した睡眠情報を睡眠履歴データベース67に記憶する。
In step S7, the
In step S8, the sleep
In step S<b>9 , the sleep state reception unit 60 of the
ステップS10において総睡眠時間推定部50は、睡眠状態推定部48が推定した睡眠状態に基づいて、就寝時間提示部45が就寝時間を提示してから現在時刻までに乗員が実際に睡眠した総睡眠時間を推定する。
ステップS11において覚醒支援部51は、乗員の総睡眠時間が、就寝時間提示部45が提示した総睡眠時間に達したか否かを判断する。乗員の総睡眠時間が、就寝時間提示部45が提示した総睡眠時間に達した場合(ステップS11:Y)に処理はステップS12へ進む。乗員の総睡眠時間が、就寝時間提示部45が提示した総睡眠時間に達しない場合(ステップS11:N)に処理はステップS6へ戻る。
In step S10, based on the sleep state estimated by the sleep
In step S<b>11 , the
ステップS12において覚醒支援部51は、乗員の覚醒支援を行う。
ステップS13において睡眠提案装置14A及びサーバ装置3は、乗員の睡眠状態の推定に用いる睡眠状態推定関数を調整する睡眠状態推定関数調整処理を実行する。図9を参照して睡眠状態推定関数調整処理を説明する。
ステップS30において覚醒期間推定部53は、自車両2Aの乗員の活動状況を検出する。
In step S12, the
In step S13, the
In step S30, the awakening period estimator 53 detects the activity status of the occupant of the
ステップS31において覚醒期間推定部53は、乗員が覚醒中であるか否かを判定する。乗員が覚醒中の場合(ステップS31:Y)に処理はステップS32へ進む。乗員が覚醒中でない場合(ステップS31:N)にその後の処理を中止して睡眠状態推定関数調整処理が終了する。
ステップS32において呼吸指標検出部46は、呼吸指標センサ21の測定結果に基づき呼吸指標を検出する。また、体動指標検出部47は、体動指標センサ22の測定結果に基づき体動指標を検出する。体動指標検出部47は、車両用シート80のシート角度を検出する。
In step S31, the awakening period estimator 53 determines whether or not the occupant is awakening. If the occupant is awake (step S31: Y), the process proceeds to step S32. If the occupant is not awake (step S31: N), subsequent processing is stopped and the sleep state estimation function adjustment processing ends.
In step S<b>32 , the
ステップS33において教師データ送信部54は、自車両2Aの乗員が覚醒している間の呼吸指標及び体動指標を、覚醒段階の教師データとしてサーバ装置3へ送信する。また、教師データ送信部54は、教師データと共に、自車両2Aの乗員が覚醒している間の車両用シートのシート角度をサーバ装置3へ送信する。
サーバ装置3の教師データ受信部64は、教師データ送信部54が送信した教師データ及びシート角度を受信する。
In step S33, the teacher
The teacher data receiver 64 of the
ステップS34において教師データ受信部64は、受信した体動指標を車両用シートのシート角度に応じて補正する。教師データ受信部64は、受信した呼吸指標と補正した体動指標を、覚醒段階の教師データとして教師データ群記憶部68に記憶する。
ステップS35において睡眠状態推定関数調整部65は、教師データ群記憶部68に記憶された各睡眠段階の呼吸指標及び体動指標を教師データとして用いた学習処理によって、睡眠状態推定関数の係数パラメータθy,n,σを調整する。
In step S34, the teacher data receiving unit 64 corrects the received body movement index according to the seat angle of the vehicle seat. The teacher data receiving unit 64 stores the received respiratory index and the corrected body movement index in the teacher data
In step S35, the sleep state estimation
ステップS36においてパラメータ送信部66は、睡眠状態推定関数調整部65が調整した睡眠状態推定関数の係数パラメータθy,n,σを、睡眠提案装置14Aや睡眠提案装置14Bへ送信する。パラメータ受信部49は、パラメータ送信部66から送信された係数パラメータθy,n,σを受信する。その後に睡眠状態推定関数調整処理が終了する。
図7を参照する。
ステップS14において睡眠提案装置14Aは、自車両2Aのイグニッションスイッチ(IGN)がオフになったか否かを判定する。イグニッションスイッチがオフになっていない場合(ステップS14:N)に処理はステップS1へ戻る。イグニッションスイッチがオフになった場合(ステップS14:Y)に処理は終了する。
In step S36, the parameter transmission unit 66 transmits the coefficient parameters θy, n, σ of the sleep state estimation function adjusted by the sleep state estimation
Please refer to FIG.
In step S14, the
(実施形態の効果)
(1)睡眠履歴受信部40は、自車両2Aがこれから走行する予定経路上の地点における他車両の乗員の睡眠履歴情報を取得する。睡眠適合度算出部42は、睡眠履歴情報に基づいて、予定経路上の地点の環境が睡眠に向いている度合い示す睡眠適合度Ssを、各予定経路上の各地点について算出する。総睡眠時間算出部43及び就寝開始時刻算出部44は、睡眠適合度Ssに基づいて、自車両2Aが予定経路上を走行する間に自車両2Aの乗員が就寝できる就寝時間を推定する。就寝時間提示部45は、推定した就寝時間を自車両2Aの乗員に提案する。
(Effect of Embodiment)
(1) The sleep
これにより、自車両2Aがこれから走行する予定経路上の地点の環境が睡眠に向いているか否かを考慮して就寝時間を推定できるので、予定経路上の未知の外的要因による推定精度の低下を防止できる。したがって、自車両が予定経路を走行する間に乗員が就寝できる就寝時間の推定精度が向上する。
As a result, it is possible to estimate the bedtime by considering whether the environment at the point on the planned route where the
(2)交通状況受信部41は、予定経路上の地点の交通状況に関する交通状況情報を取得する。睡眠適合度算出部42は、交通状況情報に基づいて睡眠適合度Ssを算出する。
これにより、自車両2Aがこれから走行する予定経路上の地点の道路状況が睡眠に向いているか否かを考慮して就寝時間を推定できるので、予定経路上の未知の外的要因による推定精度の低下を防止できる。したがって、自車両が予定経路を走行する間に乗員が就寝できる就寝時間の推定精度が向上する。
(2) The traffic
As a result, it is possible to estimate the bedtime by considering whether the road conditions at the point on the planned route where the
(3)総睡眠時間算出部43及び就寝開始時刻算出部44は、睡眠適合度と自車両2Aの乗員の睡眠周期に基づいて、自車両2Aの乗員の就寝開始時刻及び総睡眠時間を決定する。
これにより、乗員が特定の睡眠段階であるときに通過する地点を任意に設定できる。例えば、乗員の睡眠段階が浅いときに、睡眠適合度Ssが小さな睡眠不適合区間を走行して、乗員の睡眠段階が浅いときに乗員を覚醒させることができる。これにより乗員の睡眠段階が深い状態で乗員が覚醒して、乗員が不快感を覚えるのを回避できる。
(3) The total sleep
This allows the occupant to arbitrarily set a point through which they pass when they are in a particular sleep stage. For example, when the occupant is in a light sleep stage, the vehicle travels in a sleep unsuitable section where the sleep suitability Ss is small, so that the occupant can be awakened when the occupant is in a light sleep stage. This prevents the occupant from feeling discomfort due to awakening of the occupant while the occupant is in a deep sleep stage.
(4)総睡眠時間算出部43及び就寝開始時刻算出部44は、睡眠適合度と自車両2Aの乗員の睡眠段階の遷移傾向に基づいて、自車両2Aの乗員の就寝開始時刻及び総睡眠時間を決定する。
これにより、乗員が特定の睡眠段階であるときに通過する地点を任意に設定できる。例えば、乗員の睡眠段階が浅いときに、睡眠適合度Ssが小さな睡眠不適合区間を走行して、乗員の睡眠段階が浅いときに乗員を覚醒させることができる。これにより乗員の睡眠段階が深い状態で乗員が覚醒して、乗員が不快感を覚えるのを回避できる。
(4) The total sleep
This allows the occupant to arbitrarily set a point through which they pass when they are in a particular sleep stage. For example, when the occupant is in a light sleep stage, the vehicle travels in a sleep unsuitable section where the sleep suitability Ss is small, so that the occupant can be awakened when the occupant is in a light sleep stage. This prevents the occupant from feeling discomfort due to awakening of the occupant while the occupant is in a deep sleep stage.
(5)就寝開始時刻算出部44は、睡眠適合度に基づいて自車両2Aの乗員の入眠時刻を推定し、入眠時刻と自車両2Aの乗員の睡眠潜時特性に基づいて、自車両2Aの乗員の就寝開始時刻を決定する。
これにより、乗員の睡眠潜時特性を考慮した就寝開始時刻を提案できる。
(5) The sleep start time calculation unit 44 estimates the sleep onset time of the occupant of the
As a result, it is possible to propose a bedtime start time that takes into account the sleep latency characteristics of the occupant.
(6)呼吸指標検出部46及び体動指標検出部47は、自車両2Aの乗員の呼吸指標及び体動指標を検出する。睡眠状態推定部48は、検出した呼吸指標及び体動指標に基づいて自車両2Aの乗員の睡眠状態を推定する。総睡眠時間推定部50は、推定した睡眠状態に基づいて自車両2Aの乗員の総睡眠時間を算出する。
これにより、自車両2Aの乗員が実際に睡眠した総睡眠時間を推定できる。
(6) The
This makes it possible to estimate the total sleep time that the occupant of the
(7)覚醒支援部51は、総睡眠時間が所定の長さに達したか否かを判定し、総睡眠時間が所定の長さに達したときに自車両2Aの乗員の覚醒支援を行う。
これにより、自車両2Aの乗員が実際に睡眠した総睡眠時間が、提案した総睡眠時間に達した時点で乗員の眠りを覚ますことができる。
(7) The
As a result, the occupant of the
(8)覚醒支援部51は、自車両2Aの乗員が座るシートのシートポジションを変更することにより覚醒支援を行う。
これにより、自車両2Aの乗員の眠りを覚ましやすくすることができる。
(8) The
As a result, the occupant of the
(9)呼吸指標検出部46及び体動指標検出部47は、自車両2Aの乗員の呼吸指標及び体動指標を検出する。覚醒期間推定部53は、自車両2Aの乗員の活動状況を検出し、検出した活動状況に基づいて自車両2Aの乗員の覚醒期間を推定する。教師データ送信部54は、推定した覚醒期間に検出した呼吸指標及び体動指標をサーバ装置3へ送信する。サーバ装置3は、呼吸指標及び体動指標を教師データとして用いる学習処理により睡眠状態推定関数のパラメータを調整する。パラメータ受信部49は、調整されたパラメータをサーバ装置3から受信する。
これにより、覚醒中の呼吸指標及び体動指標に基づいて運転者が睡眠中であると誤判定することが抑制され、総睡眠時間を適切に推定することができる。
(9) The
As a result, erroneous determination that the driver is asleep based on the respiratory index and body movement index during wakefulness is suppressed, and the total sleeping time can be estimated appropriately.
(10)教師データ送信部54は、自車両2Aの乗員にコンテンツの利用を提案することにより覚醒期間の呼吸指標及び体動指標の検出を促す。これにより、睡眠状態推定関数のパラメータの調整する覚醒段階の教師データが収集しやすくなる。
(10) The teacher
1…睡眠提案システム、2A…自車両、2B…他車両、3…サーバ装置、10A、10B…ナビゲーション装置、11A、11B…車載センサ、12A、12B…走行制御部、13A、13B…アクチュエータ、14A、14B…睡眠提案装置、15A、15B…内装機器、16…プロセッサ、17…記憶装置、20…通信機、21…呼吸指標センサ、22…体動指標センサ、23…活動センサ、24…コントローラ、25…ユーザインタフェース、26…プロセッサ、27…記憶装置、28…入力装置、29…スピーカ、30…表示装置、40…睡眠履歴受信部、41…交通状況受信部、42…睡眠適合度算出部、43…総睡眠時間算出部、44…就寝開始時刻算出部、45…就寝時間提示部、46…呼吸指標検出部、47…体動指標検出部、48…睡眠状態推定部、49…パラメータ受信部、50…総睡眠時間推定部、51…覚醒支援部、52…睡眠状態送信部、53…覚醒期間推定部、54…教師データ送信部、60…睡眠状態受信部、61…睡眠履歴検索部、62…睡眠履歴送信部、63…交通状況送信部、64…教師データ受信部、65…睡眠状態推定関数調整部、66…パラメータ送信部、67…睡眠履歴データベース、68…教師データ群記憶部
DESCRIPTION OF
Claims (11)
前記睡眠履歴情報に基づいて、前記予定経路上の地点の環境が睡眠に向いている度合いを示す睡眠適合度を、各予定経路上の各地点について算出する処理と、
前記睡眠適合度に基づいて、前記自車両が前記予定経路上を走行する間に前記自車両の乗員が就寝できる就寝時間を推定する処理と、
推定した前記就寝時間を前記自車両の乗員に提案する処理と、
をコントローラが実行することを特徴とする睡眠提案方法。 A process of acquiring sleep history information of the occupants of other vehicles at a point on the scheduled route on which the own vehicle will travel from now on;
A process of calculating, for each point on each planned route, a sleep suitability indicating the degree to which the environment of the point on the planned route is suitable for sleep, based on the sleep history information;
Based on the sleep suitability, a process of estimating a bedtime at which the occupant of the vehicle can go to bed while the vehicle travels on the planned route;
a process of proposing the estimated bedtime to the occupant of the own vehicle;
A method for suggesting sleep, wherein the controller executes:
前記交通状況情報に基づいて前記睡眠適合度を算出する処理と、
を前記コントローラが実行することを特徴とする請求項1に記載の睡眠提案方法。 a process of acquiring traffic condition information about traffic conditions at points on the scheduled route;
A process of calculating the sleep suitability based on the traffic situation information;
2. The sleep suggestion method of claim 1, wherein the controller performs:
検出した前記呼吸指標及び前記体動指標に基づいて前記自車両の乗員の睡眠状態を推定する処理と、
推定した前記睡眠状態に基づいて前記自車両の乗員の総睡眠時間を算出する処理と、
を前記コントローラが実行することを特徴とする請求項1~5のいずれか一項に記載の睡眠提案方法。 a process of detecting a respiratory index and a body movement index of the occupant of the own vehicle;
a process of estimating a sleep state of the occupant of the own vehicle based on the detected respiratory index and the detected body movement index;
A process of calculating the total sleeping time of the occupant of the own vehicle based on the estimated sleeping state;
The method for suggesting sleep according to any one of claims 1 to 5, wherein the controller executes:
前記総睡眠時間が所定の長さに達したときに前記自車両の乗員の覚醒支援を行う処理と、
を前記コントローラが実行することを特徴とする請求項6に記載の睡眠提案方法。 A process of determining whether the total sleep time has reached a predetermined length;
A process of assisting the awakening of the occupant of the own vehicle when the total sleep time reaches a predetermined length;
7. The sleep suggestion method of claim 6, wherein the controller performs:
前記自車両の乗員の活動状況を検出する処理と、
検出した前記活動状況に基づいて前記自車両の乗員の覚醒期間を推定する処理と、
推定した前記覚醒期間に検出した前記呼吸指標及び前記体動指標をサーバ装置へ送信する処理と、
前記呼吸指標及び前記体動指標を教師データとして用いる学習処理により前記サーバ装置が調整した睡眠状態推定関数のパラメータを受信する処理と、
を前記コントローラが実行することを特徴とする請求項1~5のいずれか一項に記載の睡眠提案方法。 a process of detecting a respiratory index and a body movement index of the occupant of the own vehicle;
a process of detecting the activity status of the occupant of the own vehicle;
a process of estimating an awakening period of the occupant of the own vehicle based on the detected activity status;
a process of transmitting the respiratory index and the body movement index detected during the estimated wakefulness period to a server device;
a process of receiving parameters of a sleep state estimation function adjusted by the server device through a learning process using the respiratory index and the body movement index as teacher data;
The method for suggesting sleep according to any one of claims 1 to 5, wherein the controller executes:
スピーカ又は表示装置を含むユーザインタフェースと、
自車両がこれから走行する予定経路上の地点における他車両の乗員の睡眠履歴情報を前記通信機により取得し、前記睡眠履歴情報に基づいて、前記予定経路上の地点の環境が睡眠に向いている度合い示す睡眠適合度を、各予定経路上の各地点について算出し、前記睡眠適合度に基づいて、前記自車両が前記予定経路上を走行する間に前記自車両の乗員が就寝できる就寝時間を推定し、推定した前記就寝時間を前記ユーザインタフェースにより前記自車両の乗員に提案するコントローラと、
を備えることを特徴とする睡眠提案装置。 a communicator;
a user interface including a speaker or display;
Sleep history information of occupants of other vehicles at a point on a planned route that the own vehicle will travel from now on is acquired by the communication device, and based on the sleep history information, the environment at the point on the planned route is suitable for sleep. A sleep suitability indicating degree is calculated for each point on each planned route, and based on the sleep suitability, a sleep time during which the occupant of the own vehicle can sleep while the own vehicle travels on the planned route is determined. a controller that estimates and proposes the estimated bedtime to the occupant of the own vehicle through the user interface;
A sleep suggestion device comprising:
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