JP7381830B2 - 運転支援情報蓄積システム - Google Patents
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Description
しかしながら、ヒヤリとするのも、ハッとするのも車両に乗っている乗員自身であるため、乗員の生体情報をヒヤリハットの特定に利用し、蓄積するデータの信頼性を高めたいという要望があった。
ヒヤリハットが発生したときの場面に係るヒヤリハット情報を取得するためのヒヤリハット情報取得手段と、
前記生体情報と前記ヒヤリハット情報とを紐づける紐づけ手段と、
前記紐づけ手段によって紐づけられた前記生体情報と前記ヒヤリハット情報とを収集し、運転支援情報として蓄積するデータベースと、
前記データベースに蓄積された前記運転支援情報の特徴を学習する学習部と、を備えており、
前記生体情報取得手段は、車両のシートのうち少なくとも二か所に設けられた複数の生体センサーを含んで構成され、
前記生体センサーは、前記シートのうち、人の臀部及び大腿部を支持するシートクッションと、下端部が前記シートクッションに支持されて背もたれとなるシートバックの各々に設けられており、
前記学習部は、前記人が前記車両を運転する際の特徴や傾向と前記ヒヤリハット情報とを関連させて学習していることを特徴とする。
前記シートクッションに設けられた前記生体センサーは、前記シートクッションにおけるクッションパッドの上面であって、かつ表皮の裏側に配置され、
前記シートバックに設けられた前記生体センサーは、前記シートバックにおけるクッションパッドの着座者側であって、かつ表皮の裏側に配置されていることを特徴とする。
人の生体情報を取得するための第一測定手段及び第二測定手段と、
前記第一測定手段によって測定された生体情報に係る第一測定値のデータと、前記第二測定手段によって測定された生体情報に係る第二測定値のデータとが受信可能とされ、前記第一測定値を基準として前記第二測定値を補正する補正手段と、
を備えており、
前記第一測定手段は前記車両以外の場所にあり、
前記第二測定手段は前記シートに設けられた前記生体センサーであることを特徴とする。
前記第一測定手段は、前記人の四肢に巻き付け可能なカフを有する血圧計とされていることを特徴とする。
また、生体情報取得手段は、車両のシートに設けられた生体センサーを含んで構成されているので、シートに着座した人の生体情報を取得しやすく、運転支援情報として活用しやすい。また、乗車中だけでなく運転中にも生体情報を取得することができる。
また、第二測定手段は、シートのうち少なくとも二か所に設けられた生体センサーとされているので、例えば双方の生体センサーを脈波センサーとしたり、一方の生体センサーを心電センサー、他方の生体センサーを脈波センサーとしたりすることで、脈波伝播時間を利用した公知の手法により血圧を推定することができる。
さらに、データベースに蓄積された運転支援情報の特徴を学習する学習部を更に備えるので、学習部によって運転支援情報の特徴の学習を積み重ねていくことで、例えば正確に判断しにくかった生体情報の変動がヒヤリハットの発生に起因するものであると判断できるようになるなど、生体情報の検出精度を高めることができる。
また、学習部によって運転支援情報の特徴の学習を積み重ねていくことで、各ユーザの特徴・傾向を踏まえたヒヤリハットの予測が可能となる。
また、第二測定手段は、シートのうち少なくとも二か所に設けられた生体センサーとされているので、例えば双方の生体センサーを脈波センサーとしたり、一方の生体センサーを心電センサー、他方の生体センサーを脈波センサーとしたりすることで、脈波伝播時間を利用した公知の手法により血圧を推定することができる。
そして、その上で第一測定値を基準として第二測定値を補正するので、より正確な生体情報を取得しやすい。
ヒヤリハット時には、血圧の他にも、心音や心拍(心電図で表される心臓の電気的な活動を含む)、発汗、眼球又は瞳孔運動、体動等の生体情報に変動が生じる場合がある。また、このような生体情報の変動は、ヒヤリハットが起きた直後だけでなく、ヒヤリハットが起きてから時間の間隔が空いた後にも生じる場合があり、その場合に新たなヒヤリハットが起きやすくなることも従来知られている。
なお、ユーザは、車両9の所有者・乗員の他、運転支援情報を活用したサービスを行いたい企業など様々である。
そして、このシート1は、人の臀部及び大腿部を支持するシートクッション2と、下端部がシートクッション2に支持されて背もたれとなるシートバック3と、シートバック3に設けられて人の頭部を支持するヘッドレスト4と、を備える。
本実施形態においては、一つの生体センサー10が、着座者の心臓(胸部大動脈)の位置に対応しており、シートバック3におけるクッションパッドの着座者側であって、かつ表皮の裏側に設けられている。もう一つの生体センサー11は、着座者の臀部(左右の坐骨の中央部)又は大腿部の位置に対応しており、シートクッション2におけるクッションパッドの上面であって、かつ表皮の裏側に設けられている。
なお、着座者の心臓の位置に対応する生体センサー10は、着座者の心電(心電図で表される心臓の電気的な活動)を検出する心電センサーでもよい。
そして、本実施形態においては、これら複数種類の脈波センサーのいずれを採用してもよいし、これら複数種類の脈波センサーを適宜組み合わせて使用してもよい。
制御装置5は、所謂ECU(Electronic Control Unit)とも呼称され、生体センサー10,11によって得られた脈波(心電)から着座者の血圧を推定する血圧推定部として機能する。制御装置5における図示しないメモリには、血圧推定プログラムが記憶されており、この血圧推定プログラムに基づいて着座者の血圧の推定値に係るデータ(血圧推定値データ)を演算して導き出すことができるものとする。
換言すれば、複数の生体センサー10,11を、図1に示すように、シート1のうち少なくとも二箇所に、互いに離間して配置するように構成すると、着座者の身体の少なくとも二箇所から脈波データを検出することが可能となる。これにより、検出した脈波データから血圧を推定し、着座者の健康状態を算出する場合の精度を、一つの生体センサーのみを用いる場合に比して向上させることができる。
さらに、生体情報には、ヒヤリハット発生時の時間情報(ヒヤリハット発生時の時間、運転時間)が含まれているものとする。この時間情報は、制御装置5に組み込まれた時計・計時手段によって取得することができる。
すなわち、データベース7に蓄積される生体情報には、個人識別情報が紐づけされており、ユーザに対するフィードバックが可能となっている。
位置情報取得手段としては、例えばGPS(Global Positioning System)が採用されており、車両9に対して電波の受信機が設けられている。そして、この受信機は、制御装置5とデータ通信可能に接続されているため、制御装置5は、ヒヤリハット発生時の位置情報を取得できるようになっている。
時間情報は、制御装置5に組み込まれた時計・計時手段によって取得する。
運転操作情報は、車両9に設けられた加速度センサーや速度計によって取得する。そして、加速度センサー及び速度計は、制御装置5とデータ通信可能に接続されているため、制御装置5は、ヒヤリハット発生時の運転操作情報を取得できるようになっている。
なお、生体情報に紐づけられるこれら各種の情報は、車両走行中の全データをサーバ6に送信するとなるとデータが重くなってしまうため、ヒヤリハット発生時とその前後の所定秒数だけの断片的なデータとしてサーバ6に送信されるものとする。
生体情報とヒヤリハット情報との紐づけ処理は、本実施形態においては制御装置5によって行われる。すなわち、制御装置5は、紐づけ手段として機能するものであり、共通する時間情報を基に、生体情報とヒヤリハット情報とを紐づけるためのプログラムがメモリに記憶されている。なお、ヒヤリハット情報が個人識別情報を含んだものであれば、個人識別情報を基にサーバ6で、生体情報とヒヤリハット情報との紐づけ処理を行ってもよい。
そして、サーバ6に送信された生体情報及びヒヤリハット情報は、運転支援情報としてデータベース7に蓄積される。
すなわち、例えば、あるユーザが、「経度X・緯度Y(位置情報:例えば交差点)」の地点で、「日本時間の2018年12月10日23時37分(時間情報)」に、「4時間の運転時間で、時速50kmで運転」という場面でヒヤリハットが発生、とされた運転支援情報があった場合には、「夜遅い時間帯の交差点で、かつ運転時間は長く、法定速度範囲内」という場面(シーン)が想起されることになる。特に、このような場面では、夜遅い時間帯であること、運転時間が長いこと、がヒヤリハット発生の原因と考えられ、交差点であるかどうかは二次的な要素となることも考えられるが、昼夜に関係なく同じ交差点でのヒヤリハット発生が多ければ、交差点であること、交差点の構造がヒヤリハット発生の原因として考えられる場合もある。
また、例えば、あるユーザが、「経度X・緯度Y(位置情報:例えば小学校の通学路)」の地点で、「日本時間の2018年12月10日15時13分(時間情報)」に、「0.5時間の運転時間で、時速31kmで運転」という場面でヒヤリハットが発生、とされたヒヤリハット情報があった場合には、「小学生の帰宅時間帯の通学路(スクールゾーン)で、かつ運転時間が短く、速度超過」という場面(シーン)が想起されることになる。特に、このような場面では、速度超過であること、小学生の帰宅時間帯であること、がヒヤリハット発生の原因と考えられ、運転時間の長さは二次的な要素と考えられる可能性が高い。
データベース7は、各情報ごとに分類されて蓄積されてもよいし、このような運転支援情報が場面ごとに分類されて蓄積できるようになっていてもよい。このような場面ごとの運転支援情報は、ヒヤリハットが発生する傾向の解明に貢献できることとなる。
図示はしないが、より具体的に説明すると、例えば心音を検出する場合には、心音信号を取得する心音センサーが用いられる。心拍を検出する場合には、心拍数を検出する心拍センサーが用いられる。また、発汗、眼球又は瞳孔運動を検出する場合は、例えば車内に設けられたカメラが用いられる。体動を検出する場合は、例えばカメラやシート1に設けられた体圧センサーが用いられる。
それぞれの生体情報を取得するためのセンサーや機器は、制御装置5と通信可能に接続されており、検出した生体情報(信号)は、制御装置5においてデータ変換される。
また、このサーバ6は、車両9のシート1に設けられた制御装置5や、その他の、コンピュータネットワークNを介したクライアント装置(例えばパソコンやスマートフォン、タブレット端末等の情報端末)からの要求に基づいて、当該要求に応じた処理を実行する。
さらに、サーバ6は、運転支援情報が蓄積されるデータベース7と、データベース7に蓄積された運転支援情報についての学習を行う学習部8と、を備える。さらに、このサーバ6は、ユーザに提供するサービスに必要な機能(制御部、メモリ、通信部、入力部、出力部等)を備えるものとする。
また、運転支援情報には、ユーザごとに分類して蓄積された「パーソナルデータ」と、すべてのユーザから収集されてユーザごとに分類されずに蓄積された「コモンデータ」の種類がある。
そして、このような学習部8による学習の結果は、ユーザに提供されるサービスに活用することができる。
また、正確に判断できなかった生体情報の検出精度を高めることで、例えば、ある地点での生体情報の変動値が閾値を超えればヒヤリハットであると判断するなど、多くのユーザに適用できる閾値の設定を行ってもよいものとする。
なお、これらの例は、パーソナルデータだけでなく、コモンデータを利用することで実現される。
当該サービスは、車両9の制御装置5に送信された上で車内のカーナビゲーションシステムにおける表示部や音声出力部(発光手段等、他の報知手段でもよい。)を利用する形態としてもよいし、カーナビゲーションシステムが通信部を備えていれば、カーナビゲーションシステムに地図情報データを直接送信してもよい。
又は、地図情報データをプログラム化し、カーナビゲーションシステムやその他の各種情報端末(パソコン、スマートフォン、タブレット端末等)に搭載する形態としてもよい。その場合は、定期的なデータの更新(バージョンアップ)が必要となる。
また、パーソナルデータを活用した地図情報データに基づくマップ作成サービスの場合は、各ユーザに適したアナウンス・注意喚起する機能が具備されているものとする。
また、ユーザに対してヒヤリハット率に係る情報を提供する場合は、ヒヤリハット率が一定(閾値)以上の高さになった場合に提供するものとする。すなわち、ヒヤリハット率についての情報がユーザに提供されること自体が、ヒヤリハット率が高いユーザに対する注意喚起となる。この場合の閾値設定を学習部8によって学習させてもよい。
このようなヒヤリハット率情報提供サービスは、基本的にはユーザ個人向けであるものとするが、これに限られるものではなく、各ユーザに提供される他のサービスに組み込まれるか、活用されるものとしてもよい。
また、学習部8によって運転支援情報の特徴の学習を積み重ねていくことで、各ユーザの特徴・傾向を踏まえたヒヤリハットの予測が可能となる。
上記の実施形態に係る生体情報取得手段の構成例について図面を参照して説明する。
また、以下の構成例において、上記の実施形態と共通する要素については、共通の符号を付し、説明を省略又は簡略する。
本構成例においては、まず、上記の複数の生体センサー10,11及び制御装置5に係る構成が採用されている。これらは、本構成例において第二測定手段とされ、第二測定手段によって導き出される血圧推定値データは第二測定値とされている。
複数の生体センサー10,11を用いて血圧を推定する、上記の実施形態における脈波伝播時間による血圧推定法は、図5の実験データが示すように、個人差が大きく出やすく、個人ごとで見た場合にバラツキも出やすい。また、車両からの振動の影響を受けやすい。
そこで、本構成例においては、車両9に乗車中であっても、脈波伝播時間による血圧推定法を用いて正確な血圧を導き出しやすくするため、図6に示すように、人の四肢に装着可能なカフ21を有する血圧計20(以下、カフ式血圧計20)によって予め血圧測定を複数回行っておき、制御装置5が、当該血圧計で測定された血圧測定値データを基準として利用し、脈波伝播時間による血圧推定法で推定された血圧推定値データを補正(キャリブレーション)することが行われる。
すなわち、本構成例においては、カフ式血圧計20が第一測定手段とされ、カフ式血圧計20によって取得できる血圧測定値データは第一測定値とされている。
より詳細に説明すると、制御装置5には、当該補正手段としての機能を実現するための補正プログラムがメモリに記憶されており、制御装置5は、この補正プログラムに基づいて、血圧測定値データを基準として血圧推定値データの補正を行う。
このような補正プログラムは、コンピュータである制御装置5を、人の生体情報を取得するための第一測定手段によって測定された生体情報に係る第一測定値のデータを基準として、人の生体情報を取得するための第二測定手段によって測定された生体情報に係る第二測定値のデータを補正する補正手段として機能させる。
本実施形態における通信部は、インターネットを経由してサーバ6に、血圧測定値データを送信するように設定されている。なお、血圧測定値データが送信されるサーバ6は、上記の実施形態におけるサーバ6以外のサーバ装置でもよい。
また、血圧計本体とカフ21は、音響センサーによるセンシング情報を血圧計本体に送信するための接続線と、血圧計本体におけるポンプからカフ21に空気を送り込む送気管21aによって繋がっている。
ただし、これに限られるものではなく、例えば病院などの医療機関でもよいし、その他の場所でもよい。すなわち、車両以外の場所であって、カフ式血圧計20を置いておくことが可能であり、コンピュータネットワークNを利用できる環境にあり、個人を識別し得る環境が整っていればよいものとする。
また、カフ式血圧計20は車内に設けられていてもよい。車内のカフ式血圧計20によって着座者の血圧を測定する場合は、基本的には停車中に行うものとするが、車両が自動運転と手動運転とを切り替えて走行可能なものであれば、自動運転中に行ってもよいものとする。
制御装置5が、血圧測定値データをダウンロードするタイミングは、カフ式血圧計20における通信部によって血圧測定値データをサーバに送信した直後でもよいし、人がシート1に着座したタイミングでもよいし、人が着座した後に、複数の生体センサー10,11によって血圧を推定するタイミングでもよい。
式)BP=α×PWTT+β
また、α及びβは個人パラメータであり、第一測定手段であるカフ式血圧計20で測定された血圧測定値データに基づく数値が適用される。図5を参照して説明すると、αは、カフ式血圧計20によって人の血圧を複数回測定し、その血圧測定値データから導き出される近似直線(すなわち、傾き)であり、βは、血圧の測定値(すなわち、切片)である。したがって、図5において、「Aさん」はαが「-705」で、βが「+235」であり、「Bさん」はαが「-670」で、βが「+245」であり、「Cさん」はαが「-472」で、βが「+188」である。
ここで、例えば「Aさん」が着座者であり、車両のシート1に着座してから複数の生体センサー10,11によって脈波伝播時間[PWTT]を導き出し、上記式に当てはめれば、補正された血圧の数値を算出できるようになっている。例えば、複数の生体センサー10,11によって導き出された脈波伝播時間[PWTT]が0.160「sec」の場合、血圧は122.2[mmHg]と算出されることになる。
以上のようにして着座者の血圧を取得することができる。
また、カフ式血圧計20と生体センサー10,11の双方が車両に設けられていても、血圧測定値データを基準として血圧推定値データを補正するので、例えばカフ式血圧計20又は生体センサー10,11のうちいずれかを単独で用いて人の血圧を取得するよりも正確な生体情報を取得しやすい。
そして、このように正確な生体情報を取得できれば、上記の実施形態において用いられる生体情報・ヒヤリハット情報の正確性を向上させることができる。
本構成例においては、図8に示すように、補正手段が、第一測定手段であるカフ式血圧計20及び第二測定手段である複数の生体センサー10,11(制御装置5を含む)との間で短距離無線通信が可能な情報端末Sに設けられている。
情報端末Sは、例えばスマートフォンやタブレット端末等の携帯可能な情報処理装置が採用されており、Bluetooth(登録商標)等の短距離無線通信部を有する。なお、本実施形態においてはスマートフォンSが採用されている。
また、この情報端末Sは、カフ式血圧計20及び複数の生体センサー10,11による測定対象者が使用するものである。
本構成例における第二測定手段は、複数の生体センサー10,11と制御装置5とによって構成されているものとする。すなわち、制御装置5は、複数の生体センサー10,11と通信可能に接続されており、かつ短距離無線通信部を備える。
情報端末Sが、血圧推定値データを補正するタイミングは、制御装置5からの血圧推定値データを受信した直後でもよいし、測定対象者である人(着座者)が情報端末Sのタッチパネル上で操作する任意のタイミングでもよい。
以上のようにして着座者の血圧を取得することができる。
本構成例においては、図10に示すように、補正手段が、第二測定手段である複数の生体センサー10,11(制御装置5を含む)との間で短距離無線通信が可能な情報端末Sに設けられている。
また、第一測定手段であるカフ式血圧計20によって取得した血圧測定値データは、インターネット等のコンピュータネットワークNを通じて情報端末Sに伝達される。そして、複数の生体センサー10,11によって取得した血圧推定値データは、短距離無線通信によって情報端末Sに伝達される。
また、複数の生体センサー10,11と通信可能に接続された制御装置5は、短距離無線通信部を備える。
情報端末Sが、血圧測定値データをダウンロードするタイミングは、カフ式血圧計20における通信部によって血圧測定値データをサーバに送信した直後でもよいし、人がシート1に着座したタイミングでもよいし、人が着座した後に、複数の生体センサー10,11によって血圧を推定するタイミングでもよい。
情報端末Sが、血圧推定値データを補正するタイミングは、制御装置5からの血圧推定値データを受信した直後でもよいし、測定対象者である人(着座者)が情報端末Sのタッチパネル上で操作する任意のタイミングでもよい。
以上のようにして着座者の血圧を取得することができる。
2 シートクッション
3 シートバック
4 ヘッドレスト
5 制御装置
6 サーバ
7 データベース
8 学習部(人工知能)
9 車両
10 生体センサー
11 生体センサー
20 血圧計
20a 表示部
21 カフ
21a 送気管
Claims (9)
- ヒヤリハットが発生したときの人の生体情報を取得するための生体情報取得手段と、
ヒヤリハットが発生したときの場面に係るヒヤリハット情報を取得するためのヒヤリハット情報取得手段と、
前記生体情報と前記ヒヤリハット情報とを紐づける紐づけ手段と、
前記紐づけ手段によって紐づけられた前記生体情報と前記ヒヤリハット情報とを収集し、運転支援情報として蓄積するデータベースと、
前記データベースに蓄積された前記運転支援情報の特徴を学習する学習部と、を備えており、
前記生体情報取得手段は、車両のシートのうち少なくとも二か所に設けられた複数の生体センサーを含んで構成され、
前記生体センサーは、前記シートのうち、人の臀部及び大腿部を支持するシートクッションと、下端部が前記シートクッションに支持されて背もたれとなるシートバックの各々に設けられており、
前記学習部は、前記人が前記車両を運転する際の特徴や傾向と前記ヒヤリハット情報とを関連させて学習していることを特徴とする運転支援情報蓄積システム。 - 前記ヒヤリハット情報には、ヒヤリハット発生時における位置情報、時間情報、前記車両の運転操作情報が含まれていることを特徴とする請求項1に記載の運転支援情報蓄積システム。
- 前記シートクッションに設けられた前記生体センサーは、前記シートクッションにおけるクッションパッドの上面であって、かつ表皮の裏側に配置され、
前記シートバックに設けられた前記生体センサーは、前記シートバックにおけるクッションパッドの着座者側であって、かつ表皮の裏側に配置されていることを特徴とする請求項1又は2に記載の運転支援情報蓄積システム。 - 人の生体情報を取得するための第一測定手段及び第二測定手段と、
前記第一測定手段によって測定された生体情報に係る第一測定値のデータと、前記第二測定手段によって測定された生体情報に係る第二測定値のデータとが受信可能とされ、前記第一測定値を基準として前記第二測定値を補正する補正手段と、
を備えており、
前記第一測定手段は前記車両以外の場所にあり、
前記第二測定手段は前記シートに設けられた前記生体センサーであることを特徴とする請求項1~3のいずれか一項に記載の運転支援情報蓄積システム。 - 前記第一測定手段は、前記人の四肢に巻き付け可能なカフを有する血圧計とされていることを特徴とする請求項4に記載の運転支援情報蓄積システム。
- 前記データベースに蓄積された前記運転支援情報に基づくサービスをユーザに提供するサーバを更に備え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運転支援情報蓄積システム。
- 前記サーバは、前記ヒヤリハット情報を地図情報に反映してヒヤリハットマップを作成し、ユーザに提供することを特徴とする請求項6に記載の運転支援情報蓄積システム。
- 前記サーバは、ユーザごとの、運転回数及び/又は運転時間に対してヒヤリハットが発生した割合を示すヒヤリハット率をユーザに提供することを特徴とする請求項6に記載の運転支援情報蓄積システム。
- 前記運転支援情報には、前記人を識別する個人識別情報が含まれていることを特徴とする請求項1~8のいずれか一項に記載の運転支援情報蓄積システム。
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