WO2010143535A1 - 眠気判定装置 - Google Patents

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drowsiness
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清子 横山
高橋　一誠
隼人 大橋
元気 田端
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公立大学法人名古屋市立大学
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Definitions

  • the present invention relates to a drowsiness determination device that determines the degree of drowsiness of a subject.
  • the main purpose of the drowsiness determination device of the present invention is to more accurately determine the level of human sleepiness.
  • the drowsiness determination device of the present invention employs the following means in order to achieve the main purpose described above.
  • the drowsiness determination device of the present invention includes: A drowsiness determination device for determining the presence or absence of a subject's drowsiness, Breathing interval acquisition means for acquiring the subject's breathing interval; Drowsiness determination means for determining the presence or absence of drowsiness of the subject using the degree of the fluctuation as a parameter for drowsiness determination when a fluctuation that increases the acquired breathing interval occurs; It is a summary to provide.
  • this drowsiness determination apparatus of the present invention when the subject's breathing interval is acquired, and the fluctuation that the acquired breathing interval becomes longer occurs, the presence or absence of the subject's sleepiness is determined using the degree of this fluctuation as a sleepiness determination parameter. .
  • a sleepiness determination parameter When people feel sleepy, they often yawn and take deep breaths. This is based on the fact that the breathing interval fluctuates more than when they are sufficiently awake. Thereby, the presence or absence of a subject's sleepiness can be determined more correctly.
  • the drowsiness determination parameter may be a parameter obtained based on a ratio of the fluctuation when the obtained fluctuation in which the breathing interval becomes longer occurs. In this way, the presence or absence of the subject's sleepiness can be more accurately determined.
  • the sleepiness determination parameter may be a parameter obtained by calculating a standard deviation of the acquired breathing interval. In this way, the presence or absence of the subject's sleepiness can be more accurately determined.
  • the drowsiness determination means determines whether or not the subject has drowsiness using a plurality of drowsiness determination parameters and weights set for each of the plurality of drowsiness determination parameters. It can also be a means to do. In this way, it is possible to more accurately determine the presence or absence of sleepiness even if individual differences occur in the reaction when a person feels sleepiness.
  • the sleepiness determination apparatus further includes a heartbeat interval acquisition unit that acquires a heartbeat interval of the subject, wherein the sleepiness determination unit calculates an average value of the acquired heartbeat intervals and acquires the acquired value.
  • the sleepiness determination parameter may be obtained by dividing the acquired heartbeat interval by the heart rate per unit time each time the acquired heartbeat interval is fluctuated.
  • the calculated value may be a parameter obtained by multiplying the calculated average value of the heartbeat intervals.
  • the sleepiness determination parameter integrates the square of the average value of the calculated heartbeat intervals every time a fluctuation occurs that shortens the acquired heartbeat interval, and divides the integrated value by unit time. It can also be a parameter obtained by doing.
  • FIG. 1 is a configuration diagram showing an outline of a configuration of a dozing prevention system including a drowsiness determination device 20 as an embodiment of the present invention.
  • the drowsiness determination device 20 of the embodiment is configured as a device that is mounted on an automobile and determines the degree of drowsiness of the driver, and as shown in the figure, a pulse wave sensor 22 that detects the pulse wave of the driver, A respiration sensor 24 that detects the movement of the driver's respiration and a controller 30 that controls the entire apparatus are provided.
  • the pulse wave sensor 22 is an optical sensor that is attached to the grip portion of the steering wheel 14 and includes a light emitting element that irradiates near-infrared light from the skin surface and a light receiving element that receives transmitted light or reflected light. A change in the flowing blood flow is detected as a change in the amount of light.
  • the peak interval of the acceleration pulse wave obtained from the signal detected by the pulse wave sensor 22 is considered to correspond to the R wave interval (heart beat interval) of the electrocardiogram shown in FIG.
  • the signal detected by the pulse wave sensor 22 is output to the controller 30 wirelessly or by wire via an amplifier and a filter for removing noise.
  • the respiration sensor 24 is a strain gauge attached to a portion that contacts the chest and abdomen of the driver when the seat belt 12 is worn, and detects the movement of the thorax or the abdomen during the driver's breathing as a change in electrical resistance.
  • FIG. 3 shows an example of a signal waveform detected by the respiration sensor 24.
  • a signal detected by the respiration sensor 24 is output to the controller 30 wirelessly or by wire via an amplifier and a filter for removing noise.
  • the controller 30 is configured as a microprocessor centered on the CPU 32, and includes, in addition to the CPU 32, a ROM 34 that stores a processing program, a RAM 36 that temporarily stores data, and an input / output port (not shown).
  • a pulse wave signal from the pulse wave sensor 22 and a respiration signal from the respiration sensor 24 are input to the controller 30 via an input port.
  • the controller 30 outputs drive signals to the backrest part of the seat 10, the footrest 16, and the vibration actuators (motors) 42, 44, 46 that are embedded in the steering wheel 14 and vibrate via the output port.
  • the vibration actuators motors
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of a drowsiness determination processing routine executed by the controller 30. This routine is repeatedly executed every predetermined time.
  • the CPU 32 of the controller 30 first inputs data necessary for processing such as a pulse wave signal from the pulse wave sensor 22 and a respiration signal from the respiration sensor 24 (step S100). Subsequently, the peak (maximum value) of the input pulse wave signal is extracted, and the time difference between the extracted peak and the previously extracted peak is calculated as the heartbeat interval RRI (step S110).
  • FIG. 5 shows an example of the waveform of the heartbeat interval RRI. Then, based on the calculated heart beat interval RRI, an average heart rate HR (times / min) for 1 minute (60000 msec) is calculated by the following equation (1) (step S120), and the calculated average heart rate HR is used for sleepiness determination.
  • the value P1 is set (step S130).
  • the sleepiness determination value P1 is one of the parameters for determining the presence or absence of the driver's sleepiness, and the person's consciousness to wake up works in the situation where the heart rate cannot sleep such as driving. It is based on showing a tendency to rise temporarily.
  • the drowsiness determination value P1 When the drowsiness determination value P1 is set, the peak (maximum value) of the input respiratory signal is extracted, and the time difference between the extracted peak and the previously extracted peak is calculated as the respiratory interval RespI (step S140). .
  • FIG. 6 shows an example of the waveform of the respiratory interval RespI.
  • the standard deviation ⁇ for one minute of the calculated respiration interval RespI is calculated (step S150), and the calculated standard deviation ⁇ of the respiration interval RespI is set as the drowsiness determination value P2 (step S160).
  • the sleepiness determination value P2 is one of the parameters for determining the presence or absence of the driver's sleepiness, and when a person feels sleepiness, the person often yawns or takes deep breaths. This is based on the fact that the breathing interval RespI varies more than when it is awake.
  • the average heartbeat interval RRIavg is calculated from the heartbeat interval RRI calculated in step S110 by the following equation (2) (step S170), and the RRI count value Xi is calculated by the following equation (3).
  • the sleepiness determination value P3 is set by the following equation (4) based on the set RRI count value Xi and the average heart beat interval RRIavg (step S190).
  • “n” in the formula (2) indicates the heart rate per minute.
  • the RRI count value Xi is incremented by 1 when the current heart beat interval RRI (i) is smaller than the previous heart beat interval RRI (i ⁇ 1) in one minute, as shown in Equation (3). (See FIG. 5).
  • the drowsiness determination value P3 is based on the fact that, when a person feels drowsiness, fluctuations in which the heartbeat interval shortens frequently, and there are many examples showing a tendency to gradually increase.
  • the RespI count value Yi is set by the following equation (5) (step S200), and the sleepiness determination value P4 is set by the following equation (6) based on the set RespI count value Yi.
  • the RespI count value Yi is incremented by 1 when the current respiration interval RespI (i) is greater than the previous respiration interval RespI (i-1) in one minute, as shown in Equation (5). (See FIG. 6).
  • the drowsiness determination value P4 is obtained by averaging the rate of change when a change in which the breathing interval RespI becomes long occurs. As the value increases, the value tends to increase.
  • the sleepiness determination value P is set by taking the sum of the respective sleepiness determination values P1 to P4 multiplied by preset coefficients a to d. (Step S220), the set drowsiness determination value P is compared with the value 0 (Step S230), and when the drowsiness determination value P is less than 0, it is determined that the state of high arousal that does not feel drowsiness (Step S240). ) When the set sleepiness determination value P is greater than or equal to 0, it is determined that the patient is drowsy and is in a low arousal state (step S250), and this routine is terminated.
  • the coefficients a to d are weight coefficients individually set for the drowsiness determination values P1 to P4, and specific numerical values can be determined based on experiments or the like.
  • setting the sleepiness determination value P for determining the presence or absence of sleepiness using the plurality of sleepiness determination values P1 to P4 and the coefficients a to d is an indicator that reacts when the user feels sleepiness. This is because there are many cases in which stable determination cannot be performed according to one physiological index.
  • the controller 30 controls the excitation actuator so that vibration is applied at a predetermined time interval (for example, every 1 second), thereby stimulating the stimulus.
  • a predetermined time interval for example, every 1 second
  • the method for giving the driver's stimulus is not limited to this, and various methods such as a sound of a buzzer, light of a room light, pressurization by an air bag, etc. can be adopted.
  • the drowsiness determination value P4 is set by averaging the rate of change when the fluctuation in which the breathing interval RespI becomes longer occurs, and the set drowsiness determination value P4 is used as the parameter. Therefore, the presence / absence of the driver's sleepiness can be accurately determined based on the index of the breathing interval.
  • the sleepiness determination value P is set using the four sleepiness determination values P1 to P4 and the weights a to d set to these values, there is an individual difference in the index that reacts when the user feels sleepiness. Even if this occurs, the presence or absence of drowsiness can be determined more stably.
  • the average heart rate HR is used as the sleepiness determination value P1
  • the 1-minute standard deviation ⁇ of the respiratory interval RespI is used as the sleepiness determination value P2
  • the RRI count value Xi is 1 as the sleepiness determination value P3. Since the value per unit time of the square of the average heartbeat interval RRIavg at the time is used, the presence or absence of sleepiness can be determined more accurately.
  • the two-stage determination of whether the state is a low arousal state or a high arousal state is performed.
  • the present invention is not limited to this.
  • two threshold values Pref1 and Pref2 are set, and when the drowsiness determination value P is equal to or higher than the threshold value Pref1, the wakefulness level is determined to be a high level. It is also possible to determine a multi-stage wakefulness level of three or more levels, such as determining that the wakefulness level is low when the threshold is less than Pref2.
  • the presence or absence of sleepiness is determined using the four sleepiness determination values P1 to P4.
  • at least one of the sleepiness determination values P3 and P4 is used as an index related to the change in the respiratory interval RespI. If this is included, a part of the sleepiness determination value may be omitted, or the presence or absence of sleepiness may be determined using five or more sleepiness determination values.
  • the heartbeat interval RRI is calculated using the pulse wave sensor 22 as a heartbeat sensor.
  • the present invention is not limited to this.
  • the left and right grip portions of the steering wheel 14 Any heart rate sensor may be used as long as it can be detected as equivalent to a heart rate signal, such as detecting a potential difference when both hands are touching the left and right electrodes with electrodes attached to each other. .
  • a strain gauge is used as the respiration sensor 24.
  • the respiration sensor 24 detects the movement of the chest and abdomen accompanying respiration by laser ranging. Any respiration sensor may be used as long as it can detect the movement of.
  • the respiration sensor 24 and the controller 30 that executes the process of step S140 of the drowsiness determination processing routine for calculating the respiration interval RespI based on the respiration signal from the respiration sensor 24 correspond to the “respiration interval acquisition unit”.
  • the fluctuation rate when the fluctuation in which the breathing interval RespI becomes longer occurs is averaged to set the drowsiness determination value P4, the drowsiness determination values P1 to P4 including the set drowsiness determination value P4, and the weighting factors a to d Is used to set the sleepiness determination value P.
  • the sleepiness determination value P When the set sleepiness determination value P is less than 0, it is determined that the user is awakened, and when the value is 0 or more, the sleepiness is determined to be the low alertness of steps S130, S150, S160 to S250.
  • the controller 30 that executes the process corresponds to “drowsiness determination means”. Further, the controller 30 that executes the processing of step S110 for calculating the heartbeat interval RRI based on the pulse wave sensor 22 and the pulse wave signal from the pulse wave sensor 22 corresponds to the “heart beat interval acquisition means”.
  • the present invention can be used in the manufacturing industry of the drowsiness determination device, the automobile industry, and the like.

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Abstract

平均心拍数ＨＲを眠気判定用値Ｐ１に設定し（Ｓ１３０）、呼吸間隔ＲｅｓｐＩの１分間の標準偏差σを眠気判定用値Ｐ２に設定し（Ｓ１５０）、心拍動間隔ＲＲＩが長くなる変動が生じたとき（ＲＲＩカウント値Ｘｉが値１のとき）の平均心拍動間隔ＲＲＩａｖｇの２乗の積算値を１分間で除した値を眠気判定用値Ｐ３に設定し（Ｓ１９０）、呼吸間隔ＲｅｓｐＩが長くなる変動が生じたとき（ＲｅｓｐＩカウント値Ｙｉが値１のとき）の変動率を平均化した値を眠気判定用値Ｐ４に設定し（Ｓ２１０）、各眠気判定用値Ｐ１～Ｐ４と各々に設定されている重み係数ａ～ｄとを乗じて総和をとったものを眠気判定用値Ｐに設定し（Ｓ２２０）、眠気判定用値Ｐが値０未満のときには高覚醒と判定し（Ｓ２４０）、値０以上のときには低覚醒と判定する（Ｓ２５０）。

Description

眠気判定装置
　本発明は、被験者の眠気の程度を判定する眠気判定装置に関する。
　従来、この種の眠気判定装置としては、車両の運転者の眠気を検知するものが提案されている（例えば、特許文献１参照）。この装置では、人が眠気に抗している状態では交感神経系の活動が活発化することを利用して、心拍センサにより検出される心拍信号から心拍周期時系列を取得すると共に心拍周期時系列から心拍ゆらぎ低周波成分の振幅スペクトルパワーを取得し、この心拍ゆらぎ低周波成分の振幅スペクトルパワーが所定値よりも大きいときに覚醒度が低下していると判定している。なお、覚醒度の低下が判定されると、運転者の覚醒度を上昇させるためにブザーなどの音やメーター照明などの光，振動などの刺激を与える。
特開２００８－１６１６６４号公報
　このように車両の運転者の眠気を早い段階で検知して居眠り運転を防止することは安全上きわめて重要な課題として考えられている。しかし、上述した心拍ゆらぎによる自律神経活動の推定は個人差も大きく、眠気の検知を安定して行なうことができない場合が生じる。
　本発明の眠気判定装置は、人の眠気の程度をより正確に判定することを主目的とする。
　本発明の眠気判定装置は、上述の主目的を達成するために以下の手段を採った。
　本発明の眠気判定装置は、
　被験者の眠気の有無を判定する眠気判定装置であって、
　前記被験者の呼吸間隔を取得する呼吸間隔取得手段と、
　前記取得された呼吸間隔が長くなる変動が生じたときに該変動の程度を眠気判定用パラメータとして用いて前記被験者の眠気の有無を判定する眠気判定手段と、
　を備えることを要旨とする。
　この本発明の眠気判定装置では、被験者の呼吸間隔を取得し、取得した呼吸間隔が長くなる変動が生じたときにこの変動の程度を眠気判定用パラメータとして用いて被験者の眠気の有無を判定する。人は眠気を感じると、あくびをしたり深呼吸をしたりすることが多くなるため、十分に覚醒しているときに比して呼吸間隔が大きく変動することに基づく。これにより、被験者の眠気の有無をより正確に判定することができる。
　こうした本発明の眠気判定装置において、前記眠気判定用パラメータは、前記取得された呼吸間隔が長くなる変動が生じたときの該変動の比率に基づいて得られるパラメータであるものとすることもできる。こうすれば、被験者の眠気の有無をさらに正確に判定することができる。
　また、本発明の眠気判定装置において、前記眠気判定用パラメータは、前記取得された呼吸間隔の標準偏差を計算することにより得られるパラメータであるものとすることもできる。こうすれば、被験者の眠気の有無をさらに正確に判定することができる。
　さらに、本発明の眠気判定装置において、前記眠気判定手段は、複数の眠気判定用パラメータと、該複数の眠気判定用パラメータに各々設定されている重みとを用いて前記被験者の眠気の有無を判定する手段であるものとすることもできる。こうすれば、人が眠気を感じたときの反応に個人差が生じるものとしても、眠気の有無をより正確に判定することができる。
　また、本発明の眠気判定装置において、前記被験者の心拍動間隔を取得する心拍動間隔取得手段を備え、前記眠気判定手段は、前記取得された心拍動間隔の平均値を算出し、前記取得された心拍動間隔が短くなる変動が生じたときの該変動の頻度と前記算出した心拍動間隔の平均値とを前記眠気判定用パラメータとして用いて前記被験者の眠気の有無を判定する手段であるものとすることもできる。この態様の本発明の眠気判定装置において、前記眠気判定用パラメータは、前記取得された心拍動間隔が短くなる変動が生じる度に、前記取得された心拍動間隔を単位時間当たりの心拍数で除した値を前記算出した心拍動間隔の平均値に乗じることにより得られるパラメータであるものとすることもできる。この場合、前記眠気判定用パラメータは、前記取得された心拍動間隔が短くなる変動が生じる度に前記算出した心拍動間隔の平均値の２乗を積算し、該積算した値を単位時間で除することにより得られるパラメータであるものとすることもできる。
本発明の一実施例としての眠気判定装置２０を備える居眠り防止システムの構成の概略を示す構成図である。 心電図の心拍動間隔ＲＲＩを説明する説明図である。 呼吸センサ２４により検出される信号波形の一例を示す説明図である。 コントローラ３０により実行される眠気判定処理ルーチンの一例を示すフローチャートである。 心拍動間隔ＲＲＩの波形の一例を示す説明図である。 呼吸間隔ＲｅｓｐＩの波形の一例を示す説明図である。
　次に、本発明を実施するための最良の形態を実施例を用いて説明する。図１は、本発明の一実施例としての眠気判定装置２０を備える居眠り防止システムの構成の概略を示す構成図である。実施例の眠気判定装置２０は、自動車に搭載されて運転者の眠気の程度を判定するための装置として構成されており、図示するように、運転者の脈波を検出する脈波センサ２２と、運転者の呼吸の動きを検出する呼吸センサ２４と、装置全体をコントロールするコントローラ３０とを備える。
　脈波センサ２２は、ステアリングホイール１４のグリップ部に取り付けられ、近赤外光を皮膚表面から照射する発光素子と透過光または反射光を受光する受光素子とからなる光センサであり、末梢血管を流れる血流量の変化を光量の変化として検出する。この脈波センサ２２により検出される信号から得られる加速度脈波のピーク間隔は、図２に示す心電図のＲ波の間隔（心拍動間隔）に相当するものとして考えられている。脈波センサ２２により検出された信号は、増幅器，ノイズを除去するためのフィルタを介して無線あるいは有線によりコントローラ３０に出力される。
　呼吸センサ２４は、シートベルト１２が装着されたときに運転者の胸腹部に当たる部位に取り付けられたストレインゲージであり、運転者の呼吸時における胸郭あるいは腹部の動きを電気抵抗の変化として検出する。図３に、呼吸センサ２４により検出される信号波形の一例を示す。呼吸センサ２４により検出された信号は、増幅器，ノイズを除去するためのフィルタを介して無線あるいは有線によりコントローラ３０に出力される。
　コントローラ３０は、ＣＰＵ３２を中心としたマイクロプロセッサとして構成されており、ＣＰＵ３２の他に処理プログラムが記憶されたＲＯＭ３４と、データを一時的に記憶するＲＡＭ３６と、図示しない入出力ポートとを備える。このコントローラ３０には、脈波センサ２２からの脈波信号や呼吸センサ２４からの呼吸信号などが入力ポートを介して入力されている。また、コントローラ３０からは、シート１０の背もたれ部やフットレスト１６、ステアリングホイール１４内に埋め込まれて加振する加振アクチュエータ（モータ）４２，４４，４６への駆動信号などが出力ポートを介して出力されている。
　次に、こうして構成された眠気判定装置２０の動作について説明する。図４は、コントローラ３０により実行される眠気判定処理ルーチンの一例を示すフローチャートである。このルーチンは、所定時間毎に繰り返し実行される。
　眠気判定処理ルーチンが実行されると、コントローラ３０のＣＰＵ３２は、まず、脈波センサ２２からの脈波信号や呼吸センサ２４からの呼吸信号などの処理に必要なデータを入力する（ステップＳ１００）。続いて、入力した脈波信号のピーク（極大値）を抽出すると共に抽出した今回のピークと前回抽出したピークとの時間差を心拍動間隔ＲＲＩとして算出する（ステップＳ１１０）。図５に心拍動間隔ＲＲＩの波形の一例を示す。そして、算出した心拍動間隔ＲＲＩに基づいて次式（１）により１分間（６００００ｍｓｅｃ）の平均心拍数ＨＲ（回／ｍｉｎ）を算出し（ステップＳ１２０）、算出した平均心拍数ＨＲを眠気判定用値Ｐ１に設定する（ステップＳ１３０）。ここで、眠気判定用値Ｐ１は、運転者の眠気の有無を判定するためのパラメータの一つであり、心拍数は運転中など眠ることのできない状況では人は覚醒しようとする意識が働いて一時的に上昇する傾向を示すことに基づくものである。
　HR=60000/RRI　　…(1)
　眠気判定用値Ｐ１を設定すると、次に、入力した呼吸信号のピーク（極大値）を抽出すると共に抽出した今回のピークと前回抽出したピークとの時間差を呼吸間隔ＲｅｓｐＩとして算出する（ステップＳ１４０）。図６に呼吸間隔ＲｅｓｐＩの波形の一例を示す。そして、算出した呼吸間隔ＲｅｓｐＩの１分間の標準偏差σを演算し（ステップＳ１５０）、演算した呼吸間隔ＲｅｓｐＩの標準偏差σを眠気判定用値Ｐ２に設定する（ステップＳ１６０）。ここで、眠気判定用値Ｐ２は、運転者の眠気の有無を判定するためのパラメータの一つであり、人は眠気を感じるとあくびをしたり深呼吸をしたりすることが多くなるため、十分に覚醒しているときに比して呼吸間隔ＲｅｓｐＩに大きなバラツキが生じることに基づくものである。
　眠気判定用値Ｐ２を設定すると、ステップＳ１１０で算出した心拍動間隔ＲＲＩから次式（２）により平均心拍動間隔ＲＲＩａｖｇを算出すると共に（ステップＳ１７０）、ＲＲＩカウント値Ｘｉを次式（３）により設定し（ステップＳ１８０）、設定したＲＲＩカウント値Ｘｉと平均心拍動間隔ＲＲＩａｖｇとに基づいて次式（４）により眠気判定用値Ｐ３を設定する（ステップＳ１９０）。ここで、式（２）中の「ｎ」は１分間当たりの心拍数を示す。また、ＲＲＩカウント値Ｘｉは、式（３）に示すように、１分間で今回の心拍動間隔ＲＲＩ（ｉ）が前回の心拍動間隔ＲＲＩ（ｉ－１）よりも小さいときに値１ずつカウントアップするものである（図５参照）。眠気判定用値Ｐ３は、人は眠気を感じると、心拍動間隔が短くなる変動が頻繁にあらわれ、徐々に上昇していく傾向を示す例が多く確認されたことに基づいている。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　眠気判定用値Ｐ３を設定すると、ＲｅｓｐＩカウント値Ｙｉを次式（５）により設定すると共に（ステップＳ２００）、設定したＲｅｓｐＩカウント値Ｙｉに基づいて次式（６）により眠気判定用値Ｐ４を設定する（ステップＳ２１０）。ここで、ＲｅｓｐＩカウント値Ｙｉは、式（５）に示すように、１分間で今回の呼吸間隔ＲｅｓｐＩ（ｉ）が前回の呼吸間隔ＲｅｓｐＩ（ｉ－１）よりも大きいときに値１ずつカウントアップするものである（図６参照）。眠気判定用値Ｐ４は、式（６）からわかるように、呼吸間隔ＲｅｓｐＩが長くなる変動が生じたときの変動率を平均化したものであり、呼吸が長くなる動作たとえば深呼吸やあくびの頻度が多くなると値が大きくなる傾向を示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　こうして各眠気判定用値Ｐ１～Ｐ４を設定すると、各眠気判定用値Ｐ１～Ｐ４に対して予め設定された係数ａ～ｄをそれぞれ乗じたものの総和をとることにより眠気判定用値Ｐを設定し（ステップＳ２２０）、設定した眠気判定用値Ｐと値０とを比較し（ステップＳ２３０）、眠気判定用値Ｐが値０未満のときには眠気を感じていない高覚醒の状態と判定し（ステップＳ２４０）、設定した眠気判定用値Ｐが値０以上のときには眠気を感じている低覚醒の状態と判定して（ステップＳ２５０）、本ルーチンを終了する。ここで、係数ａ～ｄは、眠気判定用値Ｐ１～Ｐ４に対してそれぞれ個別に設定された重み係数であり、具体的な数値は実験などに基づいて定めることができる。このように、複数の眠気判定用値Ｐ１～Ｐ４と係数ａ～ｄとを用いて眠気の有無を判定するための眠気判定用値Ｐを設定するのは、眠気を感じたときに反応する指標には個人差があるから、一つの生理指標によると、安定した判定を行なうことができない場合が多いためである。なお、実施例では、眠気判定処理ルーチンにより低覚醒と判定されると、コントローラ３０は、所定時間間隔（例えば、１秒間隔）で振動が付与されるよう加振アクチュエータを制御することにより、刺激を与えて覚醒の向上を促す。勿論、運転者の刺激を与える手法としては、これに限られず、ブザーなどの音やルームライトなどの光，エアバックなどによる加圧など様々な手法を採用し得る。
　以上説明した実施例の眠気判定装置２０によれば、呼吸間隔ＲｅｓｐＩが長くなる変動が生じたときの変動率を平均化して眠気判定用値Ｐ４を設定し、設定した眠気判定用値Ｐ４をパラメータの一つとして用いて運転者の眠気の有無を判定するから、呼吸間隔の指標により正確に運転者の眠気の有無を判定することができる。しかも、４つの眠気判定用値Ｐ１～Ｐ４とこれらに各々設定されている重みａ～ｄとを用いて眠気判定用値Ｐを設定するから、眠気を感じたときに反応する指標には個人差が生じるものとしても、より安定して眠気の有無を判定することができる。さらに、眠気判定用値Ｐ１として平均心拍数ＨＲを用いたり、眠気判定用値Ｐ２として呼吸間隔ＲｅｓｐＩの１分間の標準偏差σを用いたり、眠気判定用値Ｐ３としてＲＲＩカウント値Ｘｉが値１のときの平均心拍動間隔ＲＲＩａｖｇの２乗の単位時間当たりの値を用いたりするから、さらに正確に眠気の有無を判定することができる。
　実施例の眠気判定装置２０では、眠気判定用値Ｐに基づいて低覚醒の状態にあるか高覚醒の状態にあるかの２段階の判定を行なうものとしたが、これに限定されるものではなく、例えば、２つの閾値Ｐｒｅｆ１，Ｐｒｅｆ２を設定し、眠気判定用値Ｐが閾値Ｐｒｅｆ１以上のときには覚醒レベルが高レベルと判定し閾値Ｐｒｅｆ２以上で閾値Ｐｒｅｆ１未満のときには覚醒レベルが中レベルと判定し閾値Ｐｒｅｆ２未満のときには覚醒レベルが低レベルと判定するなど、３段階以上の多段階の覚醒レベルの判定を行なうものとしてもよい。
　実施例の眠気判定装置２０では、４つの眠気判定用値Ｐ１～Ｐ４を用いて眠気の有無を判定するものとしたが、呼吸間隔ＲｅｓｐＩの変動に関する指標として少なくとも眠気判定用値Ｐ３，Ｐ４のいずれかを含むものであれば、眠気判定用値の一部を省略するものとしてもよいし、５つ以上の眠気判定用値を用いて眠気の有無を判定するものとしてもよい。
　実施例の眠気判定装置２０では、脈波センサ２２を心拍センサとして用いて心拍動間隔ＲＲＩを算出するものとしたが、これに限定されるものではなく、例えば、ステアリングホイール１４の左右のグリップ部にそれぞれ電極を貼り付けて両手が左右の電極に触れているときの電位差を検出するなど、心拍信号に相当するものとして検知することができるものであれば、如何なる心拍センサを用いるものとしてもよい。
　実施例の眠気判定装置２０では、呼吸センサ２４としてストレインゲージを用いるものとしたが、これに限定されるものではなく、例えば、呼吸に伴う胸腹部の動きをレーザ測距により検知するなど、呼吸の動きを検知することができるものであれば、如何なる呼吸センサを用いるものとしてもよい。
　実施例の主要な要素と課題を解決するための手段の欄に記載した発明の主要な要素との対応関係について説明する。実施例では、呼吸センサ２４とこの呼吸センサ２４からの呼吸信号に基づいて呼吸間隔ＲｅｓｐＩを算出する眠気判定処理ルーチンのステップＳ１４０の処理を実行するコントローラ３０とが「呼吸間隔取得手段」に相当し、呼吸間隔ＲｅｓｐＩが長くなる変動が生じたときの変動率を平均化して眠気判定用値Ｐ４を設定し、設定した眠気判定用値Ｐ４を含む眠気判定用値Ｐ１～Ｐ４と重み係数ａ～ｄとを用いて眠気判定用値Ｐを設定し、設定した眠気判定用値Ｐが値０未満のときには高覚醒と判定し値０以上のときには低覚醒と判定するステップＳ１３０，Ｓ１５０，Ｓ１６０～Ｓ２５０の処理を実行するコントローラ３０が「眠気判定手段」に相当する。また、脈波センサ２２と脈波センサ２２からの脈波信号に基づいて心拍動間隔ＲＲＩを算出するステップＳ１１０の処理を実行するコントローラ３０が「心拍動間隔取得手段」に相当する。
　以上、本発明の実施の形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、種々なる形態で実施し得ることは勿論である。
　本出願は、２００９年６月８日に出願された日本国特許出願第２００９－１３７５５１を優先権主張の基礎としており、引用によりそれらの内容の全てが本明細書に含まれる。
　本発明は、眠気判定装置の製造産業や自動車産業などに利用可能である。

Claims (7)

  1. 　被験者の眠気の有無を判定する眠気判定装置であって、
    　前記被験者の呼吸間隔を取得する呼吸間隔取得手段と、
    　前記取得された呼吸間隔が長くなる変動が生じたときに該変動の程度を眠気判定用パラメータとして用いて前記被験者の眠気の有無を判定する眠気判定手段と、
    　を備える眠気判定装置。
  2. 　請求項１記載の眠気判定装置であって、
    　前記眠気判定用パラメータは、前記取得された呼吸間隔が長くなる変動が生じたときの該変動の比率に基づいて得られるパラメータである
    　眠気判定装置。
  3. 　請求項１または２記載の眠気判定装置であって、
    　前記眠気判定用パラメータは、前記取得された呼吸間隔の標準偏差に基づいて得られるパラメータである
    　眠気判定装置。
  4. 　前記眠気判定手段は、複数の眠気判定用パラメータと、該複数の眠気判定用パラメータに各々設定されている重みとを用いて前記被験者の眠気の有無を判定する手段である請求項１ないし３いずれか１項に記載の眠気判定装置。
  5. 　請求項１ないし４いずれか１項に記載の眠気判定装置であって、
    　前記被験者の心拍動間隔を取得する心拍動間隔取得手段を備え、
    　前記眠気判定手段は、前記取得された心拍動間隔の平均値を算出し、前記取得された心拍動間隔が短くなる変動が生じたときの該変動の頻度と前記算出した心拍動間隔の平均値とを前記眠気判定用パラメータとして用いて前記被験者の眠気の有無を判定する手段である
    　眠気判定装置。
  6. 　請求項５記載の眠気判定装置であって、
    　前記眠気判定用パラメータは、前記取得された心拍動間隔が短くなる変動が生じる度に、前記取得された心拍動間隔を単位時間当たりの心拍数で除した値を前記算出した心拍動間隔の平均値に乗じることにより得られるパラメータである
    　眠気判定装置。
  7. 　請求項６記載の眠気判定装置であって、
    　前記眠気判定用パラメータは、前記取得された心拍動間隔が短くなる変動が生じる度に前記算出した心拍動間隔の平均値の２乗を積算し、該積算した値を単位時間で除することにより得られるパラメータである
    　眠気判定装置。
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