JP7376367B2

JP7376367B2 - 運転者状態検出装置、運転者状態検出装置の作動方法および運転者状態検出プログラム

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Publication number: JP7376367B2
Application number: JP2020000929A
Authority: JP
Inventors: 祐介伊東
Original assignee: Yazaki Corp
Current assignee: Yazaki Corp
Priority date: 2020-01-07
Filing date: 2020-01-07
Publication date: 2023-11-08
Anticipated expiration: 2040-01-07
Also published as: JP2021108789A

Description

本発明は、運転者状態検出装置、運転者状態検出装置の作動方法および運転者状態検出プログラムに関する。

従来、運転者の心拍を計測して運転者状態を検出する装置が提案されている（特許文献１、２）。特許文献１に記載された運転者状態推定装置は、心拍間隔の変化が多い運転中のイベントを特定して、特定したイベントが発生した場合に心拍間隔の有無に基づいて運転者の状態を推定している。また、特許文献２に記載されたドライバ状態判定装置は、ドライバの心拍上昇と、長い瞬きを検出して、ドライバが危機感を認識している状態であるかどうか判定する。

特開２０１１－２２７３８号公報特開２０１５－３２００５号公報

上述した特許文献１の装置は、心拍計測に加えてイベント発生を検出するための高スペックのＥＣＵが必須となる。また、特許文献２の装置は、心拍計測に加えてカメラを用いて瞬きを検出する必要がある。このため、特許文献１、２の装置は、心拍だけで運転者の状態を検出することができず、コスト的に問題があった。

本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、安価に、精度よく運転者の状態を検出することができる運転者状態検出装置、運転者状態検出装置の作動方法および運転者状態検出プログラムを提供することにある。

前述した目的を達成するために、鋭意探求した結果、本発明者は、心拍間隔のＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤに対する心拍間隔をポアンカレプロットして得た縦方向の標準偏差をプロットして演算した切片０の近似直線の傾きが、健常者と脆弱者とで大きく異なることを見出し、本発明に至った。
即ち、本発明に係る運転者状態検出装置、運転者状態検出装置の作動方法および運転者状態検出プログラムは、下記［１］～［５］を特徴としている。
［１］
運転者の心拍間隔を計測する心拍計測部と、
計測した前記心拍間隔に基づいて所定期間におけるＳＤＮＮを演算するＳＤＮＮ演算部と、
計測した前記心拍間隔に基づいて前記所定期間内において前記所定期間よりも短い所定間隔毎にＲＭＳＳＤを演算するＲＭＳＳＤ演算部と、
前記所定間隔毎にＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤを演算するＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤ演算部と、
前記所定期間における前記心拍間隔をポアンカレプロットして、縦方向の標準偏差を求める標準偏差演算部と、
前記ＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤの前記所定期間における平均値に対する前記縦方向の標準偏差をプロットして、切片０の近似直線を演算する近似直線演算部と、
前記近似直線の傾きに基づいて前記運転者の状態を検出する検出部と、を備えた、
運転者状態検出装置であること。
［２］
［１］に記載の運転者状態検出装置において、
前記検出部は、前記近似直線の傾きと基準値とを比較して、前記運転者の状態を検出する、
運転者状態検出装置であること。
［３］
［２］に記載の運転者状態検出装置において、
１日の最初に前記運転者が車両のイグニッションをオンしたときに計測した前記心拍間隔に基づいて演算した前記近似直線の傾きに基づいて、前記基準値を設定する設定部を有する、
運転者状態検出装置であること。
［４］
心拍計測部により計測した運転者の心拍間隔に基づいて所定期間におけるＳＤＮＮを演算するＳＤＮＮ演算ステップと、
計測した前記心拍間隔に基づいて前記所定期間内において前記所定期間よりも短い所定間隔毎にＲＭＳＳＤを演算するＲＭＳＳＤ演算ステップと、
前記所定間隔毎にＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤを演算するＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤ演算ステップと、
前記所定期間における前記心拍間隔をポアンカレプロットして、縦方向の標準偏差を求める標準偏差演算ステップと、
前記ＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤの前記所定期間における平均値に対する前記縦方向の標準偏差をプロットして、切片０の近似直線を演算する近似直線演算ステップと、
前記近似直線の傾きに基づいて前記運転者の状態を検出する検出ステップと、を行う運転者状態検出装置の作動方法であること。
［５］
コンピュータに［４］に記載の運転者状態検出装置の作動方法の各ステップを実行させる運転者状態検出プログラムであること。

上記［１］、［４］および［５］の構成の運転者状態検出装置、運転者状態検出方法および運転者状態検出プログラムによれば、心拍間隔の測定結果のみから得られる近似直線の傾きによって運転者の状態を検出することができるため、安価に、精度よく運転者の状態を検出することができる。

上記［２］の構成の運転者状態検出装置によれば、基準値を用いて精度よく運転者の状態を検出することができる。

上記［３］の構成の運転者状態検出装置によれば、運転によるストレスがかかっていない状態に基づいて基準値を設定することができる。これにより、精度よく運転者の状態を検出することができる。

本発明によれば、安価に、精度よく運転者の状態を検出することができる運転者状態検出装置、運転者状態検出方法および運転者状態検出プログラムを提供することができる。

以上、本発明について簡潔に説明した。更に、以下に説明される発明を実施するための形態（以下、「実施形態」という。）を添付の図面を参照して通読することにより、本発明の詳細は更に明確化されるであろう。

図１は、本発明の運転者状態検出装置の一実施形態を示すブロック図である。図２は、図１に示す心拍計測部により計測される心電図の一例である。図３は、図１に示す処理部の機能ブロック図である。図４は、経過時間に対するＲＲＩを示すグラフである。図５は、経過時間に対する心電位を示すグラフである。図６は、ＲＲＩをポアンカレプロットした結果を示すグラフである。図７は、ＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤに対する縦方向の標準偏差を示すグラフである。図８は、ドライブシミュレータを運転している健常者の心拍から演算したＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤに対する縦方向の標準偏差を示すグラフである。図９は、ドライブシミュレータを運転している衰弱者の心拍から演算したＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤに対する縦方向の標準偏差を示すグラフである。図１０は、ＲＭＳＳＤを５秒毎に取得した場合の健常者、衰弱者の心拍から演算したＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤに対する縦方向の標準偏差を示すグラフである。図１１は、ＲＭＳＳＤを７秒毎に取得した場合の健常者、衰弱者の心拍から演算したＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤに対する縦方向の標準偏差を示すグラフである。

本発明に関する具体的な実施形態について、各図を参照しながら以下に説明する。

車両に搭載した運転者状態検出装置１０の具体例を図１に示す。図１に示した例では、運転者状態検出装置１０は、運転者１１の心拍を計測する心拍計測部１２と、計測した心拍に基づいて運転者１１の状態を検出する処理部１３と、処理部１３での検出結果などが保持される保持部１４と、処理部１３の検出結果などを出力する出力部１５と、を備えている。

心拍計測部１２は、心電計測、脈波計測により行われる。心拍計測部１２は、例えば、ステアリングに搭載されていてもよいし、運転者１１に装着できるものであってもよい。また、脈波計測としては、電波を用いたドップラー効果による非接触計測するものであってもよいし、脈拍によって生じる圧力を、圧電素子を用いて計測するものであってもよい。

図２に、心電計測により得られる波形を示す。同図に示すように、心電波形は、一般的にＰ、Ｑ、Ｒ、Ｓ、Ｔ波で構成される。心拍計測部１２は、上記Ｒ波の間隔であるＲＲＩ(R-R Interval)を計測して、処理部１３に出力する。ＲＲＩは、心臓が一拍動作するのにかかる時間（心拍間隔）を示している。

処理部１３は、例えば、マイクロコンピュータから構成されている。処理部１３が、実行する処理の運転者状態検出プログラムは、図示しない記憶媒体に記憶されている。処理部１３は、上記運転者状態検出プログラムを実行することにより、図３に示すように、心拍変動演算部１３Ａと、時間領域解析部１３Ｂと、心拍ゆらぎ解析部１３Ｃと、検出部１３Ｄと、して機能する。

心拍変動演算部１３Ａは、図４に示すように、経過時間と、心拍計測部１２が連続して計測したＲＲＩと、の関係を心拍変動として保持部１４に保持させる。ＲＲＩは、呼吸もしくは血圧変動などの自律神経活動によりゆらぎ、一定の値を取らないのが正常である。ＲＲＩは、薬物で抑え込んだり、手術や体調不良などにより自律神経活動が低下したり、するとゆらぎが消失する。自律神経とは、内臓、血管などの動きをコントロールし、体内環境を整える神経である。また、自律神経には、交換神経と副交感神経があり、交感神経は「起きているときの神経、緊張しているときの神経」、副交感神経は「寝ているときの神経、リラックスしているときの神経」を司っている。この二つは、一つの器官に対して互いに相反する働きをする。

時間領域解析部１３Ｂは、ＳＤＮＮ演算部、ＲＭＳＳＤ演算部、ＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤ演算部として機能し、心拍変動演算部１３Ａにより保持された心拍変動に基づいて、ＳＤＮＮ、ＲＭＳＳＤ、ＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤを演算する。
ＳＤＮＮ：所定期間Ｔ１（図４参照）全体におけるＲＲＩの標準偏差
ＲＭＳＳＤ：所定期間Ｔ１よりも短い所定間隔Ｔ２（図４参照）毎の隣接するＲＲＩの差の２乗平均平方根

ここで所定期間とは、時間領域解析部１３Ｂが、解析に用いる区間を言う。所定期間は、任意の長さを指定することができ、例えば、１分、３分、５分などの指定時間、カーブ突入からカーブ脱出までの時間、追い越しなどの運転者１１の自発的な行動の開始から終了までなどに設定することができる。本実施形態では、時間領域解析部１３Ｂは、カーブまたは追い越し開始から終了までを一つの所定期間として、下記の式（１）に示すように、ＳＤＮＮを求めている。

ｎ：所定期間Ｔ１におけるＲＲＩ個数、ｘｉ：ｉにおけるＲＲＩ（図４参照）、ｘａｖｅ：所定期間Ｔ１におけるＲＲＩの平均値

また、所定間隔Ｔ２とは、所定期間Ｔ１よりも短い任意の時間が指定される（例えば５秒）。本実施形態では、時間領域解析部１３Ｂは、カーブまたは追い越し開始から終了までの所定期間Ｔ１内において５秒毎に、下記の式（２）に示すように、ＲＭＳＳＤを求めている。

Ｄｉ：隣接するＲＲＩの差（ｘ１－ｘ２＝Ｄ１、ｘ２－ｘ３＝Ｄ２、…、ｘｎ－１－ｘｎ＝Ｄｎ－１）、ｎ：所定間隔におけるＲＲＩ個数

所定間隔Ｔ２毎におけるＲＭＳＳＤの算出方法を図５に示す。所定期間Ｔ１の初めのＲ波を起点として、時間領域解析部１３Ｂは、所定間隔Ｔ２内に含まれるＲＲＩからＲＭＳＳＤを算出する。次に、時間領域解析部１３Ｂは、所定間隔Ｔ２経過後に最初に現れるＲ波を起点として同様に所定間隔Ｔ２に含まれるＲＲＩからＲＭＳＳＤを算出し、所定期間Ｔ１が終了するまで計算を行う。また、時間領域解析部１３Ｂは、所定期間Ｔ１毎にＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤを平均化する。このとき、時間領域解析部１３Ｂは、所定期間Ｔ１内に算出したＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤの平均値を求めてもよいし、今回の所定期間Ｔ１内と前回の所定期間Ｔ１内で算出したＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤの平均値を求めてもよい。

上述したＳＮＤＤは、交感神経および副交感神経の両方を含む自律神経活動全体の活動状態を示し、ＲＭＳＳＤは、副交感神経の活動状態を示す。よって、ＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤは、交換神経系の活動状態の指標となる。

心拍ゆらぎ解析部１３Ｃは、標準偏差演算部として機能し、所定期間Ｔ１において計測されたＲＲＩをポアンカレプロットして縦方向標準偏差を求める。なお、所定期間Ｔ１とは、上記時間領域解析部１３Ｂで用いた区間と同様のものとする。ポアンカレプロットとは、図６に示すように、横軸にある時刻のＲＲＩ（ｎ番目）、縦軸に次のＲＲＩ（ｎ＋１番目）をプロットしたもので、緊張やストレスなどにより心拍変動が小さい（ゆらぎが小さい）とプロットは集中し、リラックスしているとプロットは分散する。心拍ゆらぎ解析部１３Ｃは、ポアンカレプロットにより得られるプロットの集中と分散とを評価するために、縦軸（Ｙ）＝横軸（Ｘ）の直線に対して縦方向の標準偏差σを求める。縦方向の標準偏差σは、ポアンカレプロットを囲む最小の楕円のうち縦軸＝横軸の直線に対して垂直方向の距離である。

検出部１３Ｄは、時間領域解析部１３Ｂにより求めたＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤの平均値と、心拍揺らぎ解析部１３Ｃにより求めた縦方向の標準偏差σと、を用いて、運転者１１の状態を検出する。具体的には、図７に示すように、横軸に「ＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤ」、縦軸に「縦方向の標準偏差」を取り、上記所定期間Ｔ１毎に取得した「ＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤ」の平均値、「縦方向の標準偏差」をプロットする。なお、ＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤは、運転者１１にストレスがかかるほど、大きくなる。縦方向の標準偏差σは、運転者１１にストレスがかかるほど、小さくなる。

次に、検出部１３Ｄは、図７に示すＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤに対する縦方向の標準偏差に対して切片０とした近似直線を求める。この近似直線の傾きは、健常者の場合、大きくなり、衰弱者の場合、小さくなることが本発明者により見出されている。そこで、検出部１３Ｄは、求めた近似直線の傾きに基づいて、運転者１１の状態を検出する。具体的には、検出部１３Ｄは、基準値と求めた近似直線との傾きとを比較して、例えば、基準値よりも所定値以上小さければ、運転者１１が正常な状態でないことを検出する。

上記基準値としては、予め定めたものであってもよいし、１日の最初に運転者１１が車両のイグニッションをオンしたときに、心拍計測部１２により計測したＲＲＩにより演算した近似直線の傾きとしてもよい。

次に、本発明者は、上記実施形態の効果を確認すべく、健常者と、自律神経活動が健常者に比べて低下している脳卒中で入院している患者（衰弱者）と、にドライブシミュレータを運転させて、運転中に計測した心拍に基づいて、上記ＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤに対する縦方向の標準偏差を演算した。結果を図８及び図９に示す。同図からも明らかなように、切片０とした近似直線を取ると、衰弱者の直線の傾きは健常者のそれと比べて、値が小さくなる。これは、「ＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤ」が大きくなった時、「縦方向の標準偏差」が小さくなっていることを示している。即ち、「縦方向の標準偏差」によって得られるストレスが、脆弱者は健常者よりも大きくなっていることが分かる。よって、上記近似直線の傾きに基づいて精度よく運転者１１の状態を検出できることが分かった。

また、検出部１３Ｄは、上述した運転者１１の状態の検出結果を保持部１４に記録保持する。保持部１４には、運転者１１が健常であるときの心拍情報（近似直線の傾き）を保持するＲＯＭと、その日の運転に対する状態の変化を記録するＲＡＭと、で構成される。この構成により、ＲＡＭを解析して、運転者１１の個人特性による傾向（どのような状況でストレスを感じるか）を把握することができる。

また、長時間運転したときには、健常者から脆弱者へシフトすることが考えられる。一般に睡眠状態では心拍はリラックス傾向になるが、運転状態では完全な睡眠状態へ移行することは考えにくく、眠気に対向する働きを起こすため、ストレス状態になっていると考えられる。これにより、ＲＡＭを解析すれば、運転者１１がどの程度の長時間運転で脆弱者へシフトしたかも知ることができる。

また、検出部１３Ｄは、運転者１１が正常でない（脆弱者となっている）ことを検出したとき、出力部１５を用いてその旨を運転者１１に報知する。これにより運転者１１は、休憩を取るなどして運転状態を改善したり、もしくは他者にその旨を伝達することができる。出力部１５は、本運転者状態検出装置１０に備えられたものであってもよいし、車両に搭載された他の車載機を利用してもよい。出力部１５としては、例えば、音や音声、メータディスプレイ、ナビゲーションモニタやヘッドアップディスプレイなどへの文字やアイコンの表示、シートや小型機器の振動、車外通信による外部への通信などが考えられる。

上述した実施形態によれば、心拍間隔の測定結果のみから得られる近似直線の傾きによって運転者１１の状態を検出することができるため、安価に、精度よく運転者１１の状態を検出することができる。

また、上述した実施形態によれば、検出部１３Ｄは、近似直線の傾きと基準値とを比較して、運転者１１の状態を検出する。これにより、基準値を用いて精度よく運転者１１の状態を検出することができる。

また、上述した実施形態によれば、検出部１３Ｄは、設定部として機能し、１日の最初に運転者１１が車両のイグニッションをオンしたときに、心拍計測部１２により測定したＲＲＩに基づいて求めた近似直線の傾きに、基準値を設定している。これにより、運転によるストレスがかかっていない状態を基準値とすることができる。これにより、精度よく運転者１１の状態を検出することができる。

なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、適宜、変形、改良、等が可能である。その他、上述した実施形態における各構成要素の材質、形状、寸法、数、配置箇所、等は本発明を達成できるものであれば任意であり、限定されない。

上述した実施形態によれば、ＲＭＳＳＤの演算間隔である所定間隔Ｔ２を５秒としていたが、これに限ったものではない。所定間隔Ｔ２として所定期間Ｔ１よりも短い期間であればよく、例えば、７秒間隔であってもよい。図１０及び図１１に５秒間隔、７秒間隔でＲＭＳＳＤを演算したときのＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤに対する縦方向の標準偏差を示す。同図に示すように５秒であっても７秒であっても同様の効果が得られることが分かる。

ここで、上述した本発明に係る運転者状態検出装置、運転者状態検出方法および運転者状態検出プログラムの実施形態の特徴をそれぞれ以下［１］～［５］に簡潔に纏めて列記する。
［１］
運転者（１１）の心拍間隔を計測する心拍計測部（１２）と、
計測した前記心拍間隔に基づいて所定期間（Ｔ１）におけるＳＤＮＮを演算するＳＤＮＮ演算部（１３Ｂ）と、
計測した前記心拍間隔に基づいて前記所定期間（Ｔ１）内において所定間隔（Ｔ２）毎にＲＭＳＳＤを演算するＲＭＳＳＤ演算部（１３Ｂ）と、
前記所定間隔（Ｔ２）毎にＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤを演算するＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤ演算部（１３Ｂ）と、
前記所定期間（Ｔ１）における前記心拍間隔をポアンカレプロットして、縦方向の標準偏差（σ）を求める標準偏差演算部（１３Ｃ）と、
前記ＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤに対する前記縦方向の標準偏差（σ）をプロットして、切片０の近似直線を演算する近似直線演算部（１３Ｃ）と、
前記近似直線の傾きに基づいて前記運転者（１１）の状態を検出する検出部（１３Ｄ）と、を備えた、
運転者状態検出装置（１０）。
［２］
［１］に記載の運転者状態検出装置（１０）において、
前記検出部（１３Ｄ）は、前記近似直線の傾きと基準値とを比較して、前記運転者（１１）の状態を検出する、
運転者状態検出装置（１０）。
［３］
［２］に記載の運転者状態検出装置（１０）において、
１日の最初に前記運転者（１１）が車両のイグニッションをオンしたときに計測した前記心拍間隔に基づいて演算した前記近似直線の傾きに基づいて、前記基準値を設定する設定部（１３Ｄ）を有する、
運転者状態検出装置（１０）。
［４］
心拍計測部（１２）により計測した運転者（１１）の心拍間隔に基づいて所定期間（Ｔ１）におけるＳＤＮＮを演算するＳＤＮＮ演算ステップと、
計測した前記心拍間隔に基づいて前記所定期間（Ｔ１）内において所定間隔（Ｔ２）毎にＲＭＳＳＤを演算するＲＭＳＳＤ演算ステップと、
前記所定間隔（Ｔ２）毎にＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤを演算するＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤ演算ステップと、
前記所定期間（Ｔ１）における前記心拍間隔をポアンカレプロットして、縦方向の標準偏差（σ）を求める標準偏差演算ステップと、
前記ＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤに対する前記縦方向の標準偏差（σ）をプロットして、切片０の近似直線を演算する近似直線演算ステップと、
前記近似直線の傾きに基づいて前記運転者（１１）の状態を検出する検出ステップと、を備えた、
運転者状態検出方法。
［５］
コンピュータ（１３）に［４］に記載の運転者状態検出方法の各ステップを実行させるための運転者状態検出プログラム。

１０運転者状態検出装置
１１運転者
１２心拍計測部
１３処理部（コンピュータ）
１３Ｂ時間領域解析部（ＳＤＮＮ演算部、ＲＭＳＳＤ演算部、ＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤ演算部）
１３Ｃ心拍ゆらぎ解析部（標準偏差演算部、近似直線演算部）
１３Ｄ検出部（設定部）
Ｔ１所定期間
Ｔ２所定間隔
σ 縦方向の標準偏差

Claims

運転者の心拍間隔を計測する心拍計測部と、
計測した前記心拍間隔に基づいて所定期間におけるＳＤＮＮを演算するＳＤＮＮ演算部と、
計測した前記心拍間隔に基づいて前記所定期間内において前記所定期間よりも短い所定間隔毎にＲＭＳＳＤを演算するＲＭＳＳＤ演算部と、
前記所定間隔毎にＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤを演算するＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤ演算部と、
前記所定期間における前記心拍間隔をポアンカレプロットして、縦方向の標準偏差を求める標準偏差演算部と、
前記ＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤの前記所定期間における平均値に対する前記縦方向の標準偏差をプロットして、切片０の近似直線を演算する近似直線演算部と、
前記近似直線の傾きに基づいて前記運転者の状態を検出する検出部と、を備えた、
運転者状態検出装置。
請求項１に記載の運転者状態検出装置において、
前記検出部は、前記近似直線の傾きと基準値とを比較して、前記運転者の状態を検出する、
運転者状態検出装置。
請求項２に記載の運転者状態検出装置において、
１日の最初に前記運転者が車両のイグニッションをオンしたときに計測した前記心拍間隔に基づいて演算した前記近似直線の傾きに基づいて、前記基準値を設定する設定部を有する、
運転者状態検出装置。
心拍計測部により計測した運転者の心拍間隔に基づいて所定期間におけるＳＤＮＮを演算するＳＤＮＮ演算ステップと、
計測した前記心拍間隔に基づいて前記所定期間内において前記所定期間よりも短い所定間隔毎にＲＭＳＳＤを演算するＲＭＳＳＤ演算ステップと、
前記所定間隔毎にＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤを演算するＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤ演算ステップと、
前記所定期間における前記心拍間隔をポアンカレプロットして、縦方向の標準偏差を求める標準偏差演算ステップと、
前記ＳＤＮＮ／ＲＭＳＳＤの前記所定期間における平均値に対する前記縦方向の標準偏差をプロットして、切片０の近似直線を演算する近似直線演算ステップと、
前記近似直線の傾きに基づいて前記運転者の状態を検出する検出ステップと、を行う運転者状態検出装置の作動方法。
コンピュータに請求項４に記載の運転者状態検出装置の作動方法の各ステップを実行させる運転者状態検出プログラム。