JPH09140688A - 作業者の生理状態に基づく作業量制御システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 作業中に生ずる様々な緊張状態に影響されず
に、作業者の心拍動に関する生態情報から、再現性のあ
るストレス蓄積度評価或いは疲労度評価等の作業者の生
理状態の判定を行い、この判定結果に基づいて作業者の
作業量を制御することができる作業量制御システムを提
供すること。 【解決手段】 本発明に係る作業者の生理状態に基づく
作業量制御システムは、心拍動に関する生体情報を測定
する測定手段(24)、前記測定手段からの測定結果の所定
時間毎の分散又は標準偏差を算出する中間値演算手段(2
0c)、前記中間値演算手段で演算された複数の中間値毎
の平均又は分散又は標準偏差を算出することで作業者の
生理状態を判定するための判定用値を算出する判定用値
算出手段(20c)、及び前記判定用値算出手段に基づいて
作業者の生理状態を判定し、この判定結果に基づいて作
業者の作業量を制御する手段(20e;20f)から構成されて
いる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、作業者の心拍動に
関する生体情報に基づいて作業者の生理状態を判定し、
係る判定値に基づいて作業者の作業量を制御するための
制御システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から、より快適、より安全な乗物づ
くりや作業環境づくりをめざして、作業者の生体情報を
電気信号として検出し、作業者のストレス蓄積度を定量
的に捉え、この情報を加味して乗物や作業機械を制御し
ようとする制御システムを構築する試みがなされてい
る。生体情報の中でも心拍動に関する情報は、自律神経
の調節機能を反映するもので、この情報の作業者の生理
状態評価への適用の可能性を調査した研究事例が多く報
告されている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、前記した心拍
動に関する情報は呼吸の深さによっても変動するほど敏
感な情報であり、例えば、自動車運転中等にドライバが
高速道路の本線に侵入する時等の緊張状態にも大きく影
響されという問題があり、再現性のあるストレス蓄積度
評価方法或いは疲労度評価方法等の生理状態評価方法の
判定用の情報として使用するには未だ課題が残ってい
る。本発明は上記した従来の問題点を解決し、作業中に
生ずる様々な緊張状態に影響されずに、作業者の心拍動
に関する生態情報から、再現性のあるストレス蓄積度評
価或いは疲労度評価等の作業者の生理状態の判定を行
い、この判定結果に基づいて作業者の作業量を制御する
ことができる作業量制御システムを提供することを目的
としている。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記した課題を解決する
ために本発明の作業者の生理状態に基づく作業量制御シ
ステムは、心拍動に関する生体情報を測定する測定手
段、前記測定手段からの測定結果の所定時間毎の分散又
は標準偏差を算出する中間値演算手段、前記中間値演算
手段で演算された複数の中間値毎の平均又は分散又は標
準偏差を算出することで作業者の生理状態を判定するた
めの判定用値を算出する判定用値算出手段、及び前記判
定用値算出手段に基づいて作業者の生理状態を判定し、
この判定結果に基づいて作業者の作業量を制御する手段
から成ることを特徴とするものである。上記した生理状
態としてはストレス蓄積度や疲労度等があり、前記疲労
度を判定する場合には、休憩中の判定用値と休憩後の作
業中の判定用値とを比較して作業者の回復度を算出し、
この回復率から作業者の疲労度を判定するのが好まし
い。さらに、前記作業者は運転者であり得、また、作業
は車両の運転であり得、この場合には、運転者の生理状
態に基づいて車両の運転量が制御され得る。

【０００５】

【発明の実施の形態】以下、添付図面に示した実施例を
参照して本発明に係る作業者の生理状態に基づく作業量
制御システムの実施の形態を説明する。

【０００６】始めに心拍動に関する生体情報としてＲＲ
Ｉを使用した生理状態判定用のデータ処理方法を車両運
転中のドライバを例にとって説明する。図１はＲ波を含
んだ心電データの一例の一部を示している。図面に示す
ように本明細書における「ＲＲＩ」とは心電データにお
ける連続したＲ波とＲ波との間隔のことをいう。図２は
市街地を１５分間走行したときのドライバのＲＲＩを示
すグラフである。このグラフのデータには複線から本線
に合流する時のドライバの一時的な緊張状態が含まれて
いる。このデータから変動成分を表す一般的な統計量で
ある標準偏差ＳＤを式（１）に基づいて１分、３分、５
分毎に計算した結果ＲＲＶ１，ＲＲＶ３，ＲＲＶ５を図
３に示す。図面から分かるようにいずれの場合も、本線
合流時の緊張による影響が大きく現れており、トレンド
に対して不安定で、変動が運転によるストレスによるも
のなのか、緊張状態によるものなのかが分からなくなる
要因となり、運転によるストレスのような長期的変化を
捉える統計指標としては不適であることがわかる。 n1=１分間、３分間、又は５分間のビート数 次に本発明のデータ処理方法に係る式（２）に基づい
て、図２に示したデータの１分毎の標準偏差（中間値）
を求め、その中間値を５分毎に平均して最終値としての
変動成分の統計量ＲＲＶ１５を算出する。図４は前記変
動成分ＲＲＶ１５の経時変化を示しており、図面に示す
ように、ＲＲＶ１５は全体的に変動が小さく緊張状態に
よる影響を受けておらず、トレンドに対してロバスト性
があることが分かり、ＲＲＩの変動成分を表す統計量と
することができ、これに基づけば、緊張状態等の一時的
な変化に影響されずに、ＲＲＩを運転等の作業によるス
トレスや疲労等の生理状態の長期的変化を捉える統計指
標として使用することができるようになる。 ni=１分間のビート数 図５は上記したＲＲＩの変動成分の統計量（最終値）Ｒ
ＲＶ１５とストレスのかかり具合との関係を示すグラフ
である。このＲＲＶ１５は上述のように特殊な緊張状態
による変動による影響を受けないデータであるので、こ
のＲＲＶ１５の値が小さければ小さい程、ドライバにス
トレスがかかっており、大きければ大きい程、ドライバ
にストレスがかかっていないということがいえる。

【０００７】次に、上記したデータ処理方法を用いてデ
ータ処理を行い、その結果に基づいてドライバの生理状
態の状態、例えば、運転（作業）によるストレス蓄積度
及び疲労度を判定する方法について説明する。本実施例
では、所定の走行ルートを休息ａ〜ｅを挟んで６つの走
行区間Ａ〜Ｆに分けて走行するパターン（図６参照）を
予め決め、実験車両に被験者１名が乗車して前記走行ル
ートを前記したパターンで走行する実験を３回繰り返し
行い、この実験で得られた運転時心電データに基づいて
疲労判定を行う。尚、実験中の運転時心電データは、双
極誘電法で検出され、専用アンプを通してＤＡＴ(デジ
タル・オーディオ・テープ・コーダー）に収録されてい
る。又、上記した３回の実験は、前の実験の疲労が次回
の実験に影響しないように１週間以上の間隔を開けて行
われている。また、実験で得られた運転時心電データと
の比較のために、走行実験時に被験者が疲労度の主観評
価を各走行区間毎に「非常に元気」を５点、「非常に疲
れた」を１点とした主観データを記録し、かつ平常時
（オフィスワーク時）のＲＲＩを前記走行実験と同じ時
間帯に平常時心電データを計測しておく。

【０００８】図７は、ＤＡＴに収録された心電データを
１ｋＨｚでサンプリングし、Ｒ波の位置を自動認識させ
て作成したＲＲＩの時系列データを示している。始め
に、この図７に示した心電データから本発明のデータ処
理方法に係る式（２）に基づいて各ケースのＲＲＩの変
動成分を表す統計量ＲＲＶ１５を各々算出する。図８は
各ＲＲＶ１５の経時変化をケース１、ケース２、及びケ
ース３とし、前記平常時心電データを同じ条件でデータ
処理した平常時心電データのＲＲＶ１５の経時変化をコ
ントロールとして示すグラフである。図８から分かるよ
うに平常時の変動成分に比べて走行実験時の変動成分が
全体的に大幅に低下しており、これによれば、運転実験
中にドライバに全体に亘ってストレスが係っていること
が分かる。

【０００９】ここで、上記図８における各走行実験心電
データを、運転時と休息時に分けて、各運転区間Ａ〜Ｆ
における平均値と、各休息区間ａ〜ｅにおける平均値と
を算出した結果を図９（ａ）〜（ｃ）に示す。この図９
からも分かるように、休息時に比べ、運転時のＲＲＶ１
５が小さく、この結果と、前記図８における「平常時の
変動成分に比べて走行実験時の変動成分が全体的に大幅
に低下している」という結果からＲＲＩの変動成分であ
るＲＲＶ１５が運転作業によるストレスの影響を反映
し、図５に示したように、この変動成分ＲＲＶ１５が小
さくなるとドライバにかかるストレス蓄積度が大きくな
り、大きくなるとストレス蓄積度が小さくなるというこ
とができる。

【００１０】次に上記したデータからドライバの生理状
態の一つである疲労度について検討する。図１０に主観
データの結果を示す。この結果から、ドライバは走行開
始から徐々に疲労がたまり、Ｄ区間で最も疲労を感じて
いる。その後のＥ区間及びＦ区間では「あと少し」とい
う精神面の影響もあり苦痛間が徐々に回復したかのよう
に感じる。図９に示した運転時のＲＲＶ１５には運転疲
労による特徴的な経時変化は見られないが、休息時とそ
の直前の運転時のＲＲＶ１５の「差」を見ると、疲労度
の少ない午前中は差が大きく、疲労が蓄積した午後は差
が小さい傾向が全体的に見られる。休息時（ＲＲＶ１５
＾Ｒ）とその直前の運転時（ＲＲＶ１５＾Ｄ）とから、
式（３）に基づいて回復率ＲＥＲを算出し、その結果を
図１１に、また当該回復率ＲＥＲと主観データとの関係
を図１２に各々示す。図１１から分かるように主観デー
タで最も疲労を感じているＤ区間で回復率が最も低く、
また、図１２から分かるように主観データと回復率ＲＥ
Ｒはほぼ一致していることから、回復率ＲＥＲからドラ
イバの疲労度を判定することができる。

【００１１】次に、以上説明したデータ処理方法及び判
定方法を用いた作業者の生理状態に基づく作業量制御シ
ステムを自動二輪車に適用した例について説明する。図
１３は、上記作業量制御システムが適用された自動二輪
車１の概略側面図である。この自動二輪車１は、いわゆ
るダブルクレードル型の車体フレーム２を備え、この車
体フレーム２のヘッドパイプ２ａは操舵軸（符号なし）
を回動自在に支持している。前記操舵軸にはフロントフ
ォーク３が固定されており、フロントフォーク３はその
下部で前輪４を回転自在に支持している。また、操舵軸
の上端にはハンドル５が固定されている。車体フレーム
２のダウンチューブ２ｂ等で囲まれた空間にはエンジン
６が懸架されており、また、車体フレーム２の上方には
燃料タンク７及びシート８が前後に配置されている。前
記エンジン６は点火プラグ６ａ及び始動モータ６ｂを備
えている。また、この自動二輪車１はハンドル５に作業
量制御システムの一部を構成する制御装置２０、受信器
２１、表示装置２２、及び警報器２３を備えている。図
中１５はドライバを示しており、このドライバ１０はヘ
ルメット１１及びブーツ１２を装備している。前記ブー
ツ１２には図１４に示すようにドライバ１０の心拍動に
関する生体情報としてドライバ１０の脈拍を測定するた
めの圧力センサ２４及びこの圧力センサ２４の検出値を
作業量制御システムの制御装置２０の受信器２１に送信
する発信器２５が設けられている。

【００１２】図１５は作業量制御システムの概略ブロッ
ク図を示している。図面に示すように、この作業量制御
システムは、生態情報センサ（圧力センサ２４）からの
心拍データを発信器２５及び受信器２１を介して制御装
置２０で読み込み、制御装置２０で、前記生体情報を上
述したデータ処理方法（式(2)）によって処理して判定
用値ＲＲＶ１５を算出し、かかる判定用値ＲＲＶ１５か
らドライバの生理状態であるストレス蓄積度及び疲労度
を判定し、ストレス蓄積度及び疲労度に応じて運転規制
用アクチュエータ２６を作動させてドライバの運転を規
制したり、又は表示装置２２若しくは警報器２３を作動
させてドライバにストレスの蓄積度や疲労度に関する情
報を知らせるように機能する。

【００１３】図１６は、制御装置２０の概略ブロック図
を示している。心拍データ読込手段２０ａは受信器２１
で受信された心拍データを読み込み、これを記憶手段２
０ｂ（例えばメモリ）に記憶させる。演算手段２０ｃは
中間値算出手段と判定値算出手段とを備え、これらの算
出手段で上述の方法により（即ち、式（２）に基づい
て）、記憶手段２０ｂに記憶された心拍データのＲＲＩ
から判定用値ＲＲＶ１５を算出する。演算手段２０ｃで
算出された判定用値ＲＲＶ１５は、運転状態判断手段２
０ｄを介して、例えばエンジン運転中の場合には判定用
値ＲＲＶ１５を判定手段２０ｅに、エンジンが始動中の
場合には判定用値ＲＲＶ１５を判定手段２０ｆに出力す
る。ここで、「エンジン始動中」とは、スタータモータ
によるエンジンの起動中及びエンジン起動後の所定の時
間、例えば５分間をいい、「エンジン運転中」とは、前
記「エンジン始動中」を除くエンジン運転中の状態をい
う。判定手段２０ｅは、前述のようにエンジン運転中に
作動し、記憶手段２０ｇに記憶された前の判定用値ＲＲ
Ｖ１５(n-1)を新しい判定用値ＲＲＶ１５(n)に書き換え
た後、前記新しい判定用値ＲＲＶ１５(n)から運転中の
ドライバのストレス蓄積度を判定し、このストレス蓄積
度が所定値より大きい場合に、運転規制用アクチュエー
タ２６や警報器２３等を作動させる。また、判定手段２
０ｆは、エンジン始動中に作動し、記憶手段２０ｇに記
憶されたエンジンを停止する前のエンジン運転中の判定
用値ＲＲＶ１５(n-1)と、一度エンジンを停止した後の
エンジン始動中に得られる新しい判定用値ＲＲＶ１５
(n)とから上述の方法（即ち、式（３））で、ドライバ
の回復率ＲＥＲを算出し、この回復率ＲＥＲに基づいて
ドライバの疲労度を判定して、ドライバの疲労度に応じ
て運転規制用アクチュエータ２６や警報器２３等を作動
させる。

【００１４】以下、上記作業量制御システムの作用を図
１７に示したフローチャートに基づいて簡単に説明す
る。この作業量制御システムは、ドライバのキー操作に
よりスタートし、始めにエンジンの始動がされているか
否かの判断を行い（ステップ１）、エンジンが始動され
ている場合には指示フラグをチェックし（ステップ
２）、フラグが１の場合は再始動時の運転規制処理に進
み（ステップ３）、フラグが０の場合は心拍データ読み
込み処理（ステップ４）に進む。生体情報センサ（圧力
センサ２４）から出力された心拍データは、車体側に設
けられた受信機２１により受信され、受信器２１を介し
て制御装置２０で読み込まれる（ステップ４）。制御装
置２０はステップ４で読み込まれた心拍データに基づ
く、中間値、即ちＲＲＩの標準偏差ＲＲＶの算出（ステ
ップ６）、及び前記中間値に基づく判定用値、即ち所定
個数毎の平均値ＲＲＶ１５の算出処理（ステップ７）を
行う。、その後、車両が運転中なのか、又はエンジン始
動中なのかの判断を行い（ステップ８）、エンジン運転
中の場合、記憶装置２０ｇの判定用値ＲＲＶ１５(n-1)
を新しい判定用値ＲＲＶ１５(n)に書き換えた後（ステ
ップ８ー１）、前記新しい判定用値ＲＲＶ１５(n)から
ストレス蓄積度の判定を行う（ステップ９）。また、ス
テップ８でエンジン始動中と判断した場合には、記憶装
置２０ｇから前の判定用値ＲＲＶ１５(n-1)を読み込
み、この前の判定用値ＲＲＶ１５(n-1)とエンジン始動
中に新たに算出された判定用値ＲＲＶ１５(n)とから上
述の方法（即ち式（３））でドライバの回復率ＲＥＲを
算出し（ステップ８−２）、この回復率ＲＥＲから疲労
度の判定を行う（ステップ９）。ステップ９で、ストレ
スの蓄積度又は疲労度が大きいと判断された場合、表示
装置２２や警報器２３を作動させてドライバにストレス
が過度に溜まっていること若しくは疲労度が大きくなっ
ていることを知らせるか（ステップ１０）、又は運転規
制用アクチュエータ２６を作動させて車両を停止させた
り、一度停車した後に走行ができないようにし（ステッ
プ１１）、その後、指示フラグを１に設定して（ステッ
プ１２）、ステップ１に戻る。また、前記ステップ９で
ストレスの蓄積度又は疲労度が小さいと判断された場合
には上記したステップ１０〜ステップ１２までの処理を
行わずにステップ１に戻る。

【００１５】前記運転規制用アクチュエータ２６によっ
て規制される装置は、適用車両に応じて様々なものがあ
るが、例えば、図１５に示すように、以下の装置があ
る。始動防止装置は、ドライバが車両を停止させた後に
点火制御回路或いは始動モータを停止させ、ストレスが
過度に溜まった状態又は過度の疲労状態のまま運転を再
開することを防止する装置である。ハンドルロック装置
は、ドライバが車両を停止させた後にハンドルをロック
し、ドライバがストレスが過度に溜まった状態又は過度
の疲労状態のまま運転を再開することを防止する装置で
ある。スロットル開度制限装置は、スロットル開度を制
限して車両のスピードを制限する装置である。ブレーキ
装置は、走行中の車両の速度を低下させたり、又は停車
した車両の走行の再開を防止する装置である。

【００１６】以上、説明した本実施例においては、作業
者の心拍データのＲＲＩをデータ処理して変動成分を算
出し、この変動成分を判定用値としてストレスの蓄積度
を判定する例を説明しているが、作業者の心拍動の生体
情報はＲＲＩに限定されるものではなく、例えば、適当
な単位時間（３０秒、１分、又は２分等）を設定してそ
の間の脈を計測し、単位時間当たりの脈拍を基準に所定
時間（３分、５分、又は１０分等）の標準偏差を求めて
中間値とし、該中間値を所定の個数毎に平均した値を判
定用値としてもよい。また、本実施例では、標準偏差を
求める所定の時間を１分毎に設定して説明しているが、
標準偏差を求める所定の時間は本実施例に限定されるこ
となく、本実施例のように一定の時間に設定してもよ
く、また、例えば、３分、５分、３分、５分等のように
適用な組合せにしてもよい。さらに、本実施例では、判
定用値を５個の中間値毎の平均値をとることで算出して
いるが、判定用値を求める中間値の個数は本実施例に限
定されることなく、本実施例のように一定の個数毎に行
ってもよく、また、例えば、３個、５個、３個、５個等
のように適当な組み合わせで行ってもよい。また、本実
施例では、車両運転中のドライバの心拍動に関する生体
情報を測定して、そのストレス蓄積度及び疲労度を判定
しているが、判定対象は車両のドライバに限定されるも
のではなく、例えば工場等で長期間連続して作業する作
業者等任意に決められ得る。さらに、本実施例では、Ｒ
ＲＩの標準偏差を中間値としているが、中間値の算出方
法は本実施例に限定されることなく、ＲＲＩの分散値を
中間値としてもよいことはもちろんである。また、本実
施例では複数の中間値の平均値を判定用値としてストレ
ス蓄積度の判定を行っているが、判定用値の算出方法は
本実施例に限定されることなく、例えば中間値の標準偏
差や分散等を判定用値として判定を行ってもよい。ま
た、本実施例では休息前後の判定用値を比較し、その変
換率を求めて疲労度を判定しているが、この判定用値と
して中間値の標準偏差や分散等を使ってもよい。さらに
また、本実施例では、車両の運転状態を「エンジン始動
中」と「エンジン運転中」との分けて、これらの条件に
基づいてストレス蓄積度の判定又は疲労度の判定を選択
するように制御しているが、判定内容は本実施例に限定
されることなく作業差の生理状態であれば任意のもので
よく、例えば、作業量制御システムをストレス蓄積度の
判定又は疲労度の判定の何れか一方だけを行うように構
成してもよいことはもちろんである。さらに、ストレス
蓄積度の判定と疲労度の判定を両方行う場合の選択条件
は本実施例に限定されることなく、例えば車両の走行速
度を基準にして、走行速度が所定の時間の間、所定値以
下に維持されている場合には車両が停車していると判断
して、疲労度の判定を行い、走行速度が所定の時間の
間、所定値以上に維持されている場合には車両が走行し
ていると判断して、ストレス蓄積度の判定を行うように
構成してもよい。さらに本実施例では、作業量制御シス
テムを自動二輪車に適用した例を説明し、さらにこの例
の中で運転者の生体情報と検出する運手者用備品として
ブーツ１２を例に挙げて説明しているが、運転者の生体
情報の検出手段は本実施例に限定されることなく任意の
位置に、任意の形態で設けることができ、例えばヘルメ
ットに設けてもよく、またハンドルのグリップに設けて
もよい。

【００１７】

【発明の効果】以上説明した本発明に係る作業者の生理
状態に基づく作業量制御システムによれば、作業者の心
拍動に関する生態情報と測定し、係る生態情報の所定時
間毎の分散又は標準偏差を算出して中間値とし、複数の
中間値毎の平均又は分散又は標準偏差を算出して判定用
値とし、前記判定用値に基づいて作業者の生理状態を判
定するように構成しているので、一時的な緊張等による
変動成分の影響を受けずに心拍動に関する生体情報から
作業者の生理状態を判定することができ、それにより、
ストレス蓄積度や疲労度等の作業者の生理状態を定量的
に捉えることができるようになるという効果を奏し、そ
の結果、作業者の生理状態に基づいて作業者の作業量を
制御して、作業者に快適な作業環境を提供することがで
きるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】 Ｒ波を含んだ心電データの一例の一部を示す
グラフである。

【図２】 市街地を１５分間走行したときのドライバの
ＲＲＩを示すグラフである。

【図３】 （ａ）〜（ｃ）は、ＲＲＩの変動成分を表す
統計量である標準偏差を１分毎、３分毎、及び５分毎に
計算した結果を示すグラフである。

【図４】 ＲＲＩの１分毎の標準偏差（中間値）を求
め、さらに５分毎の中間値毎の平均を求めて算出された
判定用値ＲＲＶ１５を示すグラフである。

【図５】 ＲＲＩの変動成分の統計量（判定用値）ＲＲ
Ｖ１５とストレスのかかり具合との関係を示すグラフで
ある。

【図６】 実験の走行パターンを示すグラフである。

【図７】 ＲＲＩの時系列データのグラフである。

【図８】 運転中のＲＲＶ１５の経時変化をケース１〜
３とし、平常時のＲＲＶ１５の経時変化をコントロール
として表したグラフである。

【図９】 （ａ）〜（ｃ）は、ケース１〜３における走
行実験心電データを運転時と休息時に分けて、各区間毎
に平均した結果を示すグラフでらう。

【図１０】 主観データの結果を示すグラフである。

【図１１】 回復率ＲＥＲを示すグラフである。

【図１２】 回復率ＲＥＲと主観データとの関係を示す
グラフである。

【図１３】 作業量制御システムが適用された自動二輪
車の概略側面図。

【図１４】 生体情報検出センサ及び発信器を備えたブ
ーツの概略断面図である。

【図１５】 作業量制御システムの概略ブロック図であ
る。

【図１６】 制御装置の概略ブロック図である。

【図１７】 制御量制御システムの概略フローチャート
である。

【符号の説明】

１ 自動二輪車 ２ 車体フレーム ２ａ ヘッドパイプ ２ｂ ダウンチューブ ３ フロントフォーク ４ 前輪 ５ ハンドル ６ エンジン ６ａ 点火プラグ ６ｂ 始動モータ ７ 燃料タンク ８ シート １０ ドライバ １１ ヘルメット １２ ブーツ ２０ 制御装置 ２１ 受信器 ２２ 表示装置 ２３ 警報器 ２４ 圧力センサ ２５ 発信器

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 心拍動に関する生体情報を測定する測定
   手段、 前記測定手段からの測定結果の所定時間毎の分散又は標
   準偏差を算出する中間値演算手段、 前記中間値演算手段で演算された複数の中間値毎の平均
   又は分散又は標準偏差を算出することで作業者の生理状
   態を判定するための判定用値を算出する判定用値算出手
   段、及び前記判定用値算出手段に基づいて作業者の生理
   状態を判定し、この判定結果に基づいて作業者の作業量
   を制御する手段から成ることを特徴とする作業者の生理
   状態に基づく作業量制御システム。
2. 【請求項２】 前記生理状態がストレス蓄積度であるこ
   とを特徴とする請求項１に記載の作業者の生理状態に基
   づく作業量制御システム。
3. 【請求項３】 前記生理状態が疲労度であることを特徴
   とする請求項１に記載の作業者の生理状態に基づく作業
   量制御システム。
4. 【請求項４】 前記判定用値が、作業中の判定用値と休
   憩中の判定用値とを含み、休憩用の判定用値と休憩後の
   作業中の判定用値とを比較して作業者の回復度を算出
   し、この回復率から作業者の疲労度を算出することを特
   徴とする請求項３に記載の作業者の生理状態に基づく作
   業量制御システム。
5. 【請求項５】 作業者が運転者であり、作業が車両の運
   転であり、運転者の生理状態に基づいて車両の運転量を
   制御することを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に
   記載の作業者の生理状態に基づく作業量制御システム。