WO2022190462A1 - 生体情報検出装置、生体情報検出方法、およびドライバモニタリングシステム - Google Patents

生体情報検出装置、生体情報検出方法、およびドライバモニタリングシステム Download PDF

Info

Publication number
WO2022190462A1
WO2022190462A1 PCT/JP2021/042316 JP2021042316W WO2022190462A1 WO 2022190462 A1 WO2022190462 A1 WO 2022190462A1 JP 2021042316 W JP2021042316 W JP 2021042316W WO 2022190462 A1 WO2022190462 A1 WO 2022190462A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
biological information
transfer function
vibration
heartbeat
sensor
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/042316
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
晃 北山
Original Assignee
株式会社日立製作所
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社日立製作所 filed Critical 株式会社日立製作所
Publication of WO2022190462A1 publication Critical patent/WO2022190462A1/ja

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/0245—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate by using sensing means generating electric signals, i.e. ECG signals
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb

Definitions

  • the present invention relates to a biological information detection device, a biological information detection method, and a driver monitoring system for detecting human biological information.
  • Biometric information can be obtained by attaching electrodes (sensors) directly to the body surface of the driver or by measuring with a wristwatch-type wearable sensor. Cost is an issue. For this reason, non-contact biometric information sensors embedded in the seats of vehicles, etc., can be put into practical use because there is no stress caused by wearing them, and the power supply to the sensors can be supplied directly from the vehicle. It has been demanded. However, there is a problem that the detection accuracy of the biometric information is lowered when the vibration of the vehicle engine and the vibration of the vehicle due to the unevenness of the road surface are superimposed on the biometric information.
  • Patent Document 1 a vibration sensor installed near a biological information sensor and a transfer function calculated in advance from correlation information of vibration input to each sensor are used. , describes a technique for reducing vehicle vibration input to a biometric sensor.
  • driver's condition include the driver's clothes, body shape, sitting style, posture, and sweating.
  • biometric information is lowered, and it becomes impossible to correctly estimate the driver's physical condition and fatigue state. This applies not only to the driver but also to passengers in the vehicle, including fellow passengers, and it becomes impossible to correctly estimate the physical condition and fatigue state.
  • the present invention has been made to solve such problems, and a biological information detection device, a biological information detection method, and a biological information detection method that can accurately obtain biological information even when a passenger is in various states.
  • the purpose is to provide a driver monitoring system.
  • An example of the biometric information detection device is a biometric information detection device mounted on a moving body, wherein the biometric information of a passenger detected by a first sensor and the moving body detected by a second sensor a vibration canceling unit that outputs biological information obtained by removing vibration information of the moving body superimposed on the biological information detected by the first sensor, using a transfer function determined from the relationship between the vibration information of the An estimated heartbeat value of the passenger is output based on the biological information from which the vibration information of the moving object is removed, and the estimated heartbeat value is calculated from the estimated heartbeat value obtained from the time-series estimated heartbeat value.
  • a biological information processing unit that outputs a heart rate estimation accuracy indicating validity; and a passenger's biological information detected by the first sensor and detected by the second sensor when the heart rate estimation accuracy decreases to a certain extent. generating a new transfer function that outputs an estimated heartbeat value within a predetermined error with respect to the expected heartbeat value, based on the vibration information of the moving body and the expected heartbeat value; to the transfer function used by the vibration canceller.
  • biological information can be obtained with high accuracy even when the passenger is in various states.
  • FIG. 1 It is a block diagram which shows the structural example of the biometric information detection apparatus in Example 1 of this invention. It is a time chart figure which shows the operation example of the conventional biometric information detection apparatus. It is a time chart figure which shows the example of an operation
  • FIG. 11 is a block diagram showing a configuration example of a driver monitoring system using a biological information detection device according to Example 4 of the present invention
  • FIG. 14 is a block diagram showing another configuration example of a driver monitoring system using the biological information detection device according to the fourth embodiment of the present invention
  • It is a computer schematic of a biometric information detection apparatus.
  • the processing performed by executing the program may be explained.
  • the computer executes a program by means of a processor (eg, CPU) and performs processing determined by the program while using storage resources (eg, memory) and interface devices (eg, communication port). Therefore, the main body of the processing performed by executing the program may be the processor.
  • the subject of processing performed by executing a program may be a controller having a processor, a device having a processor, a system having a processor, a computer having a processor, a node having a processor, or the like.
  • the main body of the processing performed by executing the program may be an arithmetic unit, and may include a dedicated circuit for performing specific processing.
  • the dedicated circuit is, for example, FPGA (Field Programmable Gate Array), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), CPLD (Complex Programmable Logic Device), or the like.
  • the program may be installed on the computer from the program source.
  • the program source may be, for example, a program distribution server or a computer-readable storage medium.
  • the program distribution server may include a processor and a storage resource for storing the distribution target program, and the processor of the program distribution server may distribute the distribution target program to other computers.
  • two or more programs in the embodiment may be implemented as one program, and one program in the embodiment may be implemented as two or more programs.
  • the present invention will be described with reference to the drawings with specific examples.
  • the present invention is not limited to cars and trucks, and can be applied to objects whose health condition should be detected. It can be widely applied in cases where a person is boarded on a moving object (railway, airplane, stroller, wheelchair, etc.).
  • the same reference numerals (numbers) may be used for devices and devices that are common in each drawing, and descriptions of devices and devices that have already been described may be omitted.
  • a case where the target person to acquire the biological information is the driver is exemplified, but it is not necessarily limited to the driver. That is, a passenger who is involved in driving a mobile object may be a person whose health condition should be detected. Furthermore, the case of “driving” a mobile object will be exemplified below, but “driving” has the same meaning as “driving”, such as “steering", “operation”, “operation”, and “operating”. You can replace it with the term that expresses it.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a biological information detection device according to a first embodiment.
  • the biological information detecting device includes a vital sensor 1 and a vibration sensor 7, which will be described later, but these sensors do not necessarily have to be provided in the biological information detecting device. That is, the communication unit (not shown) of the biological information detection device may receive various information detected by these sensors and output it to each unit such as the vibration cancellation unit 3 and the waveform storage unit 6, which will be described later.
  • the biological information detection device includes, for example, a CPU 1501, a memory 1502, an external storage device 1503 such as a HDD (Hard Disk Drive), a CD (Compact Disk), a USB A reading device 1507 for reading and writing information from/to a portable storage medium 1508 such as a memory, an input device 1506 such as a keyboard and a mouse, an output device 1505 such as a display, and a NIC (Network Device) for connecting to a communication network.
  • a general computer 1500 having a communication device 1504 such as an interface card and an internal communication line (called a system bus) 1509 such as a system bus connecting them.
  • each system or device or used for processing can be realized by the CPU 1501 reading from the memory 1502 or the external storage device 1503 and using them.
  • Each functional unit (described later) of each system or device can be realized by the CPU 1501 loading a predetermined program stored in the external storage device 1503 into the memory 1502 and executing the program.
  • the predetermined program described above is stored (downloaded) in the external storage device 1503 from the storage medium 1508 via the reading device 1507 or from the network via the communication device 1504, and then loaded onto the memory 1502, It may be executed by the CPU 1501 . Alternatively, it may be directly loaded into the memory 1502 from the storage medium 1508 via the reading device 1507 or from the network via the communication device 1504 and executed by the CPU 1501 .
  • the biological information detection device is exemplified by a single computer, but may be configured by a plurality of computers. Furthermore, all or part of it may be distributed to one or more computers such as a cloud, and similar functions may be realized by communicating with each other via a network.
  • the biological information detection device 1000 includes a vital sensor 1 for detecting the biological information of the driver.
  • the vital sensor 1 can be realized using a known non-contact vibration sensor.
  • a piezoelectric sensor installed on the surface of the seat or a microwave sensor embedded in the seat may be used.
  • the biological information to be detected is, for example, electrocardiogram information for calculating the heart rate and information conforming thereto.
  • the biological information detection device 1000 includes a vibration sensor 2 for the purpose of reducing vehicle vibration superimposed on the biological information acquired by the vital sensor 1 .
  • the vibration sensor 2 can be realized using a known acceleration sensor. Moreover, it is desirable that the installation position of the vibration sensor 2 is as close as possible to the vital sensor 1 from the viewpoint of the vibration reduction effect described later.
  • the biological information detection device 1000 includes a vibration cancellation section 3.
  • the vibration cancellation unit 3 combines the biological information obtained by the vital sensor 1 and the vibration information obtained by the vibration sensor 2 to reduce the vibration component of the vehicle superimposed on the biological information obtained by the vital sensor 1.
  • the vibration cancellation unit 3 performs filtering with a predetermined transfer function, which is the transfer function 3b of the transfer function model selected from the transfer function library 32 in the transfer function unit 33. multiply.
  • a predetermined transfer function which is the transfer function 3b of the transfer function model selected from the transfer function library 32 in the transfer function unit 33.
  • the transfer function of the transfer function model stored in the transfer function library 32 may be, for example, a function according to frequency, or may be a multidimensional polynomial for the input waveform, and there are no restrictions on its form. Transfer function model candidates to be used in the transfer function unit 33 are stored in advance in the transfer function library 32 .
  • the transfer function library 32 stores a transfer function model corresponding to the correlation between the biological information acquired by the vital sensor 1 and the vibration information acquired by the vibration sensor 2.
  • the transfer function library 32 stores, as transfer function models, a plurality of transfer functions having different combinations of coefficient portions of multidimensional polynomials, different cutoff frequencies and peak frequencies of frequency characteristics, and the like.
  • the correlation detection unit 31 calculates the correlation between the biological information acquired by the vital sensor 1 and the vibration information acquired by the vibration sensor 2, and stores the correlation information 3a, which is the result of the calculation, in the transfer function library 32. Output.
  • the transfer function unit 33 selects the transfer function of the transfer function model having the highest correlation with the correlation information 3a output from the correlation detection unit 31 from the transfer function library 32 as the optimum transfer function.
  • the selection of the transfer function may be performed individually for each device at the time of manufacture when the biological information detection device 1000 is attached to a vehicle or the like, or the transfer function may be selected at the timing of daily engine start-up. Alternatively, the transfer function may be selected while running. In this way, the vibration cancellation unit 3 filters the vibration information acquired by the vibration sensor 2 using the transfer function of the transfer function model selected by the transfer function unit 33, thereby obtaining the vibration information acquired by the vital sensor 1. The vibration component of the vehicle superimposed on the biometric information is reduced.
  • the biological information detection device 1000 includes a biological information processing section 4 .
  • the biological information processing unit 4 receives in real time the signal including the biological information after the vibration is reduced, which is output from the vibration canceling unit 3 .
  • the electrocardiographic waveform processing unit 41 extracts meaningful information for estimating the driver's physical condition, such as heart rate and heartbeat interval RRI (R-R Interval), from the signal including the biological information after the vibration has been reduced. is calculated and output as an estimated heartbeat value 4a.
  • RRI heartbeat interval
  • the biological information processing unit 4 further determines whether or not the currently calculated result is an appropriate value from the time-series data of the heartbeat estimated value 4a such as the heartbeat rate and the heartbeat interval RRI calculated as the meaningful information.
  • a heartbeat estimation accuracy calculator 42 for calculating a heartbeat estimation accuracy 4b that indicates the validity and accuracy of the heartbeat expected value 4c, which is the expected value of the heartbeat estimation accuracy 4b.
  • the heartbeat estimation accuracy calculator 42 uses, for example, a Kalman filter or the like for the time-series data to determine the heartbeat estimation accuracy 4b and estimate the heartbeat expected value 4c.
  • the heartbeat estimation accuracy will be "low.” ” can be used.
  • the information of the interval can be appropriately processed.
  • the biological information detection device 1000 in this embodiment includes a transfer function model generation unit 5 .
  • the transfer function model generator 5 starts operating when the heart rate estimation accuracy 4b calculated by the biological information processor 4 is "low".
  • the case where the heartbeat estimation accuracy 4b is "low” means that the heartbeat estimated value 4a satisfies a predetermined condition with respect to the heartbeat expected value 4c.
  • the transfer function model generation unit 5 Based on the vital sensor waveform 6a, which is the biological information acquired by the vital sensor 1, and the vibration sensor waveform 6b, which is the vibration information acquired by the vibration sensor 2, which are stored in the waveform storage unit 6, the transfer function model generation unit 5 generates a transfer function model. , generates a new transfer function model 5a that outputs a heartbeat estimated value within a predetermined error with respect to the heartbeat expected value 4c, and adds/updates the generated new transfer function model 5a to the transfer function library 32.
  • FIG. 2A shows the states of the heartbeat estimated value 4a, the heartbeat estimation accuracy 4b, and the state of the function blocks for estimating physical condition in the latter stage when this embodiment is not applied.
  • the vibration can be canceled by the transfer function of the transfer function library 32, and the estimated heart rate 4a is a substantially constant value.
  • the heart rate estimation accuracy 4b is "high" because it is treated as noise because it is a short period of time less than a predetermined threshold, and the physical condition estimation is normal. indicates that it is being processed.
  • FIG. 2B shows the state when this embodiment is applied.
  • the time (Ta-Tb) here assumes a time lag of, for example, 5 to 10 seconds in order to exclude the effects of sudden noise and body movement, but it is not necessarily limited to this. Do not mean.
  • the transfer function model generation unit 5 uses the information of the heartbeat estimation accuracy 4b and the accuracy information of the transfer function model in the process of generation (for example, the difference from the heartbeat expected value 4c) to be described later, so that the current transfer function operates normally. whether the current transfer function should be adjusted, or whether the current transfer function should be adjusted and added to the transfer function library 32. If the determination result 5b indicates that the transfer function model should be adjusted, the transfer function update determining unit 51 determines that the vibration reducing effect of the transfer function currently used in the vibration canceling unit 3 has decreased. Then, the vibration canceling failure is detected, and the operation of the transfer function model generator 5 is started.
  • the transfer function model generating unit 5 copies the transfer function model currently used in the transfer function unit 33 from the vibration canceling unit 3 to the transfer function unit 53, and copies it to the transfer function unit 53 as an initial stage for optimizing the transfer function in the following processing. value (step S101).
  • the transfer function model generation unit 5 reads data of a predetermined section stored in the waveform storage unit 6 (step S102).
  • the data mentioned here refers to sensor data including biological information acquired by the vital sensor 1 and sensor data including vibration information acquired by the vibration sensor 2 .
  • step S103 the transfer function model generation unit 5 stores the heartbeat expected value 4c calculated by the heartbeat estimation accuracy calculation unit 42 in the memory.
  • the parameter optimization unit 52 of the transfer function model generation unit 5 adjusts the coefficients of the transfer function indicated by the copied transfer function model using an optimization algorithm (step S104).
  • the optimization algorithm includes algorithms such as the steepest descent method and Bayesian optimization, but is not limited to these as long as it is a parameter optimization method for minimizing the error of a certain objective function.
  • the target value in this embodiment is the heartbeat expected value 4c. Therefore, the transfer function model generation unit 5 outputs to the electrocardiographic waveform processing unit 54 a waveform 401 obtained by adding the vibration cancellation signal that has passed through the transfer function unit 53 and the vital sensor waveform 6a. Then, the electrocardiographic waveform processing unit 54 of the transfer function model generating unit 5 processes the added waveform 401 to calculate the estimated heartbeat value 4a such as the heartbeat rate and the heartbeat interval RRI (step S105). Calculate the difference of the expected value 4c.
  • the estimated heartbeat value 4a such as the heartbeat rate and the heartbeat interval RRI
  • the transfer function update determination unit 51 determines that the difference between the heartbeat estimated value 4a such as the heartbeat rate and the heartbeat interval RRI calculated by the electrocardiographic waveform processing unit 54 and the heartbeat expected value 4c calculated by the heartbeat estimation accuracy calculation unit 42 is the target. It is determined whether or not the difference is within a predetermined range to be achieved (step S106). When the transfer function update determination unit 51 determines that the difference is within the predetermined range that achieves the target (step S106; Yes), the adjustment of the current transfer function is completed, so it should be added to the transfer function library 32. to decide.
  • the transfer function update determination unit 51 adds to the transfer function library 32 the transfer function model 5a represented by the transfer function in which the adjusted coefficients are determined, and terminates the operation of the transfer function model generation unit 5 (step S107). In addition, although not shown, the transfer function update determination unit 51 determines whether the transfer function model 5a represented by the transfer function in which the adjusted coefficients have been determined has already been added to the transfer function library 32. judge. When the transfer function update determination unit 51 determines that the transfer function model 5a has already been added to the transfer function library 32, it determines that the current transfer function represented by the transfer function model 5a is operating normally. judge.
  • step S106 determines in step S106 that the difference is not within the predetermined range for achieving the target (step S106; No), that is, when the difference is greater than the target, the current transfer function is It is determined that adjustment should be made, and the process returns to step S104 to repeat the same processing.
  • step 108 the transfer function model generator 5 determines whether a predetermined time has passed since the operation shown in FIG. is determined (step S108).
  • step S109 If the transfer function model generation unit 5 determines that a predetermined time has passed since the operation shown in FIG. ), it is determined that "optimization of the transfer function has failed", and the process proceeds to step S109. On the other hand, when the transfer function model generation unit 5 determines that the predetermined time has not passed since the operation shown in FIG. Step S108; No), returning to step S104, the difference determined in step S106 is output to the parameter optimization unit 52. FIG. After that, the parameter optimization unit 52 adjusts the coefficients of the transfer function using an optimization algorithm so as to eliminate the difference.
  • step S109 the data section to be used until it is determined to be a failure in step S109 is not limited to the Tb-Ta section, but is designed to use the subsequent data section with the heart rate estimation accuracy "low". Also good.
  • the function block physical condition estimating unit, not shown
  • the function block for estimating the physical condition after the biological information processing unit 4 shown in FIG. 1 or a user interface such as a display is notified that the vibration cancellation has failed.
  • the biometric information of the passenger detected by the first sensor for example, the vital sensor 1
  • the second sensor for example, the vibration sensor 2
  • the moving body superimposed on the biological information detected by the first sensor a vibration canceling unit 3 for outputting biological information from which vibration information has been removed
  • an estimated heart rate 4a of the passenger based on the biological information from which the vibration information of the moving object has been removed output by the vibration canceling unit 3
  • a biological information processing unit 4 for outputting a heartbeat estimation accuracy 4b that indicates the validity of the heartbeat estimation value 4a with respect to a heartbeat expected value 4c obtained from the heartbeat estimation value 4a in time series, and a heartbeat estimation accuracy 4b that decreases to a certain degree.
  • the biological information of the passenger detected by the first sensor for example, the biological information stored in the waveform storage unit 6
  • the second Based on the vibration information of the moving object detected by the second sensor for example, the vibration information stored in the waveform storage unit 6) and the expected heartbeat value 4c
  • the expected heartbeat value 4c is within a predetermined error. and add the generated new transfer function to the transfer function used by the vibration canceling unit 3 (for example, the transfer function model stored in the transfer function library 32). and a transfer function model generator 5 .
  • FIG. 5 is a block diagram showing a configuration example of a biological information detection device according to a second embodiment of the present invention.
  • the accuracy of the estimated heartbeat value 4a is low in the interval (Tc-Ta) in which the heartbeat estimation accuracy 4b is "low", so physical condition estimation in the function block that performs physical condition estimation in the latter stage is meaningless. There is a problem that becomes a value.
  • the biological information detecting apparatus 2000 in the second embodiment estimates (so to speak, re-estimates) the estimated heartbeat value 4a in the above interval using the data in the waveform storage unit 6 after updating the transfer function. It is configured to compensate for missing data. Therefore, the first and second embodiments have many devices and operation contents in common. Therefore, in the description of the second embodiment, the differences from the first embodiment will be mainly described, and the contents already described will be omitted or will be briefly described.
  • the transfer function model generation unit 5 has a heartbeat information storage unit 55 that stores the heartbeat estimated value 4a estimated by the electrocardiographic waveform processing unit 54 .
  • a new transfer function whose coefficients are adjusted by the parameter optimization unit 52 is used.
  • the electrocardiographic waveform processing unit 54 uses not only data in the time interval during model adjustment, but also includes, for example, the Tb-Ta interval shown in FIG.
  • Estimated heartbeat value 4a is estimated for all the intervals (Tc-Ta interval in FIG. 2C) in which the "low" state is reached, and the result is stored in heartbeat information storage unit 55.
  • the information for interpolating the estimated heartbeat value 4a during model adjustment can be used in the function block for estimating the physical condition at the later stage.
  • the data stored in the heartbeat information storage unit 55 is used by the function block for estimating the physical condition at the later stage when the transfer function update determination unit 51 determines that a newly generated (adjusted) transfer function should be added to the library. , and is output by the transfer function model generator 5 as "interpolation information 5c of the interval in which the heart rate could not be estimated normally".
  • the transfer function model generating unit 5 sets the threshold value For the section in which the estimated heart rate 4a has changed, the estimated heart rate is re-estimated using the generated new transfer function, and the re-estimated estimated heart rate is stored in a storage unit (for example, the heart rate information storage unit 55). do.
  • a biological information detection device 2000 in order to accurately calculate biological information such as heart rate and heartbeat interval RRI according to the driver's condition, it is possible to supplement missing information while optimizing the transfer function. By doing so, it becomes possible to continuously detect the biological information of the driver.
  • FIG. 6 is a block diagram showing a configuration example of a biological information detection device 3000 according to Embodiment 3 of the present invention.
  • the problem is that the heartbeat estimation accuracy 4b is lowered due to the body movement of the driver.
  • Body movement is, so to speak, an action that transitions from a certain posture (steady state A) to a different posture (steady state B), and it is extremely difficult to reduce vibration in a section in which body motion occurs.
  • the length of the section in which body movement occurs is random on a case-by-case basis, it is difficult for the processing side to predict or define the length of that period. Therefore, if the transfer function is optimized including the data in this section, there is a problem that a transfer function with low accuracy can be obtained or the optimization process does not converge.
  • the biological information detecting device 3000 in the third embodiment includes means for detecting a period of time during which there is body movement, and the data in that period is excluded from transfer function generation. Therefore, the first and second embodiments and the third embodiment have many devices and operation contents in common. Therefore, in the description of the second embodiment, the differences from the first embodiment will be mainly described, and the contents already described will be omitted or will be briefly described.
  • the biological information detection device 3000 in this embodiment has a body motion sensor 10 for detecting body motion.
  • the vital sensor 1 also has a function of detecting the body movement of the driver, the body movement sensor 10 is unnecessary.
  • the result of extracting only the body motion information from the information of the vital sensor 1 by the electrocardiographic waveform processing unit 41 or the like can be regarded as the information detected by the body motion sensor 10 .
  • Vibration information acquired by the vital sensor 1 and the vibration sensor 2 in the section in which body motion is detected by the body motion sensor 10 is switched between saving and non-storing in the waveform storage unit 6 by switches 1a and 2a.
  • the heartbeat estimation accuracy calculation unit 42 In addition to being stored in the waveform storage unit 6, it is also input to the heartbeat estimation accuracy calculation unit 42 and used as the basis for calculating the heartbeat estimation accuracy 4b.
  • the heartbeat estimation accuracy calculation unit 42 receives from the body movement sensor 10 a signal indicating that the amount of body movement of the driver exceeding a predetermined threshold has been detected. Upon receiving the signal, the heartbeat estimation accuracy calculation unit 42 determines the heartbeat estimation accuracy 4b and estimates the heartbeat expected value 4c, except for the time when the amount of body movement of the driver exceeding the predetermined threshold is detected, Output to the transfer function model generator 5 . For example, in step S102 shown in FIG. 3, the transfer function model generating unit 5 reads the data of the predetermined section stored in the waveform storage unit 6. Vibration information acquired by the vital sensor 1 and the vibration sensor 2 at the time excluding the time when is detected is read out, and the processing from step S103 is performed.
  • the biological information processing unit 4 detects the body motion of the passenger exceeding a predetermined threshold from the third sensor (for example, the body motion sensor 10) that detects the body motion of the passenger.
  • the third sensor for example, the body motion sensor 10.
  • the passenger's heartbeat estimation value 4a and heartbeat estimation accuracy 4b are output except for the time when the signal was received, and the transfer function model generation unit 5 Generate a new transfer function by excluding the time when the signal was received.
  • the quality of the data used for generating/updating the transfer function can be improved, and the vibration canceling effect can be improved.
  • a high transfer function can be generated.
  • FIG. 7 is a block diagram showing a configuration example of a driver monitoring system 7000 using the biological information detection device shown in any one of the first through third embodiments.
  • a heartbeat estimation value 4a such as a heartbeat rate and a heartbeat interval RRI output from the biological information detecting device 9, which is the biological information detecting device shown in any one of the first to third embodiments, and the heartbeat estimation value It includes a physical condition estimating unit 7 that receives the accuracy 4b and estimates physical condition information, and a configuration that notifies the driver of the estimated physical condition via the user interface 8.
  • FIG. The physical condition estimation unit 7 can use, for example, a general computer as shown in FIG.
  • the user interface 8 for example, a display that constitutes a car navigation system mounted on a vehicle can be used.
  • the biological information detection device is boarded using the estimated heartbeat value 4a and the estimated heartbeat accuracy 4b output by the biological information detection device. It can be applied as a driver monitoring system 7000 having a physical condition estimating unit 7 for estimating the physical condition of a person and a user interface 8 for presenting information on the physical condition of the passenger estimated by the physical condition estimating unit 7 to the passenger. By displaying the physical condition information on the user interface 8, for example, the driver of the vehicle can accurately grasp his physical condition at a glance.
  • physical condition information is output directly from the physical condition estimation unit 7 to the user interface 8 .
  • the estimated physical condition information may be configured like the driver monitoring system 8000 shown in FIG.
  • physical condition estimation unit 7 transmits physical condition information to driver physical condition management server 801 via a communication unit and a network (not shown).
  • the physical condition information may be transmitted to the biometric information detection device electrically connected to 7 .
  • a general computer as shown in FIG. 9 can be used.
  • the biological information detection device receives information about the physical condition of the passenger from one or more physical condition estimation units 7 via the network, and receives the information. It has a management server (for example, a driver physical condition management server 801) that manages the information collected for each passenger, and the management server transmits and presents the information for each passenger to each user interface 8. It can be applied as a driver monitoring system 8000 . Then, the driver's physical condition management server 801 can receive physical condition information from each of the biological information detecting devices and physical condition estimating units mounted on each of the plurality of vehicles, and manage the physical condition information for each vehicle. In addition, the driver of each vehicle can accurately grasp his physical condition at a glance.
  • a management server for example, a driver physical condition management server 801 that manages the information collected for each passenger, and the management server transmits and presents the information for each passenger to each user interface 8. It can be applied as a driver monitoring system 8000 .
  • the driver's physical condition management server 801 can receive physical condition information from each of the biological information detecting devices and

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

移動体に搭載される生体情報検出装置であって、第一のセンサが検出した搭乗者の生体情報と、第二のセンサが検出した移動体の振動情報との関係性から定められる伝達関数を用いて、第一のセンサが検出した生体情報に重畳した移動体の振動情報を除去した生体情報を出力する振動キャンセル部と、振動キャンセル部が出力した移動体の振動情報を除去した生体情報に基づいて搭乗者の心拍推定値を出力し、時系列の心拍推定値から得られる心拍期待値に対する心拍推定値の妥当性を示す心拍推定確度を出力する生体情報処理部と、心拍推定確度が一定程度低くなった場合、第一のセンサが検出した搭乗者の生体情報と、第二のセンサが検出した移動体の振動情報と、心拍期待値とに基づいて、心拍期待値に対して所定の誤差以内の心拍推定値を出力する新たな伝達関数を生成し、生成した当該新たな伝達関数を振動キャンセル部が用いる伝達関数に追加する伝達関数モデル生成部とを備える。

Description

生体情報検出装置、生体情報検出方法、およびドライバモニタリングシステム
　本発明は、ヒトの生体情報を検出する生体情報検出装置、生体情報検出方法、およびドライバモニタリングシステムに関する。
　自動車やトラックなどの車両による事故は、運転者の不注意によるものが殆どを占めるが、その不注意を引き起こす要因の一つが運転者の健康状態、疲労状態に因るものである。長時間の運転や休憩の無い生活、寝不足などにより注意力が散漫になることで事故リスクが高まる。このような背景から、運転者の健康状態を把握するために、運転者の心拍の変動時系列データであるＲＲＩ（Ｒ－Ｒ　Ｉｎｔｅｒｖａｌ）や呼吸周期などの生体情報から体調や疲労状態を推定することが行なわれている。
　生体情報の取得には、運転者の体表に直接電極(センサ部)を貼り付けるものや、腕時計型のウェアラブルセンサ等によって計測する手段があるが、センサ装着のストレスやセンサ端末の管理・運用コストなどが課題となる。このため、車両の座席やシート内などに埋め込まれた非接触型の生体情報センサであれば、装着によるストレスも無く、センサへの電源供給も車両から直接給電可能であることから、実用化が求められている。しかし、車両のエンジンによる振動や、路面の凹凸による車両の振動などが生体情報に重畳することで、生体情報の検出精度が低下する課題がある。
　この課題に対して、例えば特許文献１には、生体情報センサの近傍に設置した振動センサと、それぞれのセンサに入力される振動の相関情報から、予め算出しておいた伝達関数を用いることにより、生体情報センサに入力される車両の振動を低減する技術が記載されている。
特開２０１６－１３６９８９号公報
　しかしながら従来の技術では、車両から運転者を経由して生体情報センサに入力される振動成分の伝達関数は、運転者の状態によって変動するために、車両の振動成分を安定して低減することが出来ないという課題があった。
　運転者の状態の具体的な例として、運転者の服装や体型、座り方、姿勢、発汗状態などが挙げられる。これに因って生体情報の認識精度が低下して、運転者の体調や疲労状態を正しく推定することが出来なくなる。このことは運転者に限らず、同乗者を含む車両の搭乗者についても同様であり、体調や疲労状態を正しく推定することが出来なくなる。
　本発明はこのような課題を解決するためになされたものであり、搭乗者が様々な状態をとった場合でも精度よく生体情報を得ることが可能な生体情報検出装置、生体情報検出方法、およびドライバモニタリングシステムを提供することを目的とする。
　本発明に係る生体情報検出装置の一例は、移動体に搭載される生体情報検出装置であって、第一のセンサが検出した搭乗者の生体情報と、第二のセンサが検出した前記移動体の振動情報との関係性から定められる伝達関数を用いて、前記第一のセンサが検出した前記生体情報に重畳した前記移動体の振動情報を除去した生体情報を出力する振動キャンセル部と、前記振動キャンセル部が出力した前記移動体の振動情報を除去した生体情報に基づいて前記搭乗者の心拍推定値を出力し、時系列の前記心拍推定値から得られる心拍期待値に対する前記心拍推定値の妥当性を示す心拍推定確度を出力する生体情報処理部と、前記心拍推定確度が一定程度低くなった場合、前記第一のセンサが検出した搭乗者の生体情報と、第二のセンサが検出した前記移動体の振動情報と、前記心拍期待値とに基づいて、前記心拍期待値に対して所定の誤差以内の心拍推定値を出力する新たな伝達関数を生成し、生成した当該新たな伝達関数を前記振動キャンセル部が用いる伝達関数に追加する伝達関数モデル生成部とを備えることを特徴とする生体情報検出装置として構成される。
　本発明によれば、搭乗者が様々な状態をとった場合でも精度よく生体情報を得ることができる。
　上記した以外の課題、構成および効果は、以下の発明を実施するための形態の説明により明らかにされる。
本発明の実施例１における生体情報検出装置の構成例を示すブロック図である。 従来の生体情報検出装置の動作例を示すタイムチャート図である。 本発明の実施例１における生体情報検出装置の動作例を示すタイムチャート図である。 本発明の実施例２における生体情報検出装置の動作例を示すタイムチャート図である。 本発明の実施例１における動作を示すフローチャート図である。 図１における伝達関数モデル生成部の具体的な構成例を示すブロック図である。 本発明の実施例２における生体情報検出装置の構成例を示すブロック図である。 本発明の実施例３における生体情報検出装置の構成例を示すブロック図である。 本発明の実施例４における生体情報検出装置を用いたドライバモニタリングシステムの構成例を示すブロック図である。 本発明の実施例４における生体情報検出装置を用いたドライバモニタリングシステムの他の構成例を示すブロック図である。 生体情報検出装置のコンピュータ概略図である。
　以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。実施例は、本発明を説明するための例示であって、説明の明確化のため、適宜、省略および簡略化がなされている。本発明は、他の種々の形態でも実施することが可能である。特に限定しない限り、各構成要素は単数でも複数でも構わない。
　図面において示す各構成要素の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。
　同一あるいは同様の機能を有する構成要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。また、これらの複数の構成要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。
　実施例において、プログラムを実行して行う処理について説明する場合がある。ここで、計算機は、プロセッサ（例えばＣＰＵ）によりプログラムを実行し、記憶資源（例えばメモリ）やインターフェースデバイス（例えば通信ポート）等を用いながら、プログラムで定められた処理を行う。そのため、プログラムを実行して行う処理の主体を、プロセッサとしてもよい。
　同様に、プログラムを実行して行う処理の主体は、プロセッサを有するコントローラ、プロセッサを有する装置、プロセッサを有するシステム、プロセッサを有する計算機、プロセッサを有するノード、等であってもよい。プログラムを実行して行う処理の主体は、演算部であれば良く、特定の処理を行う専用回路を含んでいてもよい。ここで、専用回路とは、例えばＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＣＰＬＤ（Complex Programmable Logic Device）等である。
　プログラムは、プログラムソースから計算機にインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布サーバまたは計算機が読み取り可能な記憶メディアであってもよい。プログラムソースがプログラム配布サーバの場合、プログラム配布サーバはプロセッサと配布対象のプログラムを記憶する記憶資源とを含んでもよく、プログラム配布サーバのプロセッサが配布対象のプログラムを他の計算機に配布してもよい。また、実施例における２以上のプログラムが１つのプログラムとして実現されてもよいし、実施例における１つのプログラムが２以上のプログラムとして実現されてもよい。
　以下、本発明を具体的な実施例により図面を用いて説明する。なお、以下の実施例では本発明を車やトラック等の車両の運転者に適用した例について説明するが、本発明は車やトラックに限定されるものではなく、健康状態を検出すべき対象である人を移動体に搭乗させるケース（鉄道、飛行機、ベビーカー、車椅子 等）において広く適用することができる。また、以下の説明において、各図において共通する各装置や機器には同一の符号（番号）を用いる場合があり、すでに説明した各装置や機器の説明を省略する場合がある。さらに、以下では、生体情報を取得する対象者が運転者である場合を例示するが、必ずしも運転者に限らず、例えば、運転者の運転をサポートする補助者についても同様に適用してよい。すなわち、移動体の運転にかかわる移動体の搭乗者を、上記健康状態を検出すべき対象である人としてもよい。さらには、以下では、移動体を「運転」する場合を例示するが、「運転」は、「操縦」、「操作」、「運航」、「運行」等、広く「運転」と同様の意味をあらわす用語に読み替えてよい。
　＜実施例１＞
　次に、本発明をトラック等の車両を運転する運転者の生体情報を非接触で検出する装置に適用した実施例１について、図１、図２、図３、図４により説明する。図１は、実施例１における生体情報検出装置の構成例を示すブロック図である。以下の説明では、生体情報検出装置が、後述するバイタルセンサ１と振動センサ７とを有した場合を例示するが、これらのセンサは必ずしも生体情報検出装置に設けられていなくてもよい。すなわち、生体情報検出装置の通信部（不図示）が、これらのセンサが検知した各種情報を受信し、後述する振動キャンセル部３や波形記憶部６等の各部に出力してもよい。
　また、生体情報検出装置は、例えば、図９（コンピュータ概略図）に示すような、ＣＰＵ１５０１と、メモリ１５０２と、ＨＤＤ(Hard Disk Drive)等の外部記憶装置１５０３と、ＣＤ(Compact Disk)やＵＳＢメモリ等の可搬性を有する記憶媒体１５０８に対して情報を読み書きする読書装置１５０７と、キーボードやマウス等の入力装置１５０６と、ディスプレイ等の出力装置１５０５と、通信ネットワークに接続するためのＮＩＣ(Network Interface Card)等の通信装置１５０４と、これらを連結するシステムバス等の内部通信線(システムバスという)１５０９と、を備えた一般的なコンピュータ１５００により実現できる。
　各システムや装置に記憶され、あるいは処理に用いられる様々なデータは、ＣＰＵ１５０１がメモリ１５０２または外部記憶装置１５０３から読み出して利用することにより実現可能である。また、各システムや装置が有する各機能部（後述）は、ＣＰＵ１５０１が外部記憶装置１５０３に記憶されている所定のプログラムをメモリ１５０２にロードして実行することにより実現可能である。
　上述した所定のプログラムは、読書装置１５０７を介して記憶媒体１５０８から、あるいは、通信装置１５０４を介してネットワークから、外部記憶装置１５０３に記憶(ダウンロード)され、それから、メモリ１５０２上にロードされて、ＣＰＵ１５０１により実行されるようにしてもよい。また、読書装置１５０７を介して、記憶媒体１５０８から、あるいは通信装置１５０４を介してネットワークから、メモリ１５０２上に直接ロードされ、ＣＰＵ１５０１により実行されるようにしてもよい。
　以下では、生体情報検出装置が、ある１つのコンピュータにより構成される場合を例示するが、複数のコンピュータにより構成されていてもよい。さらには、その全部または一部が、クラウドのような１または複数のコンピュータに分散して設けられ、ネットワークを介して互いに通信することにより同様の機能を実現してもよい。
　生体情報検出装置１０００は、運転者の生体情報を検出するためのバイタルセンサ１を備える。バイタルセンサ１は公知の非接触型振動センサを用いて実現することが出来る。例えば、座席シートの表面に設置された圧電センサや、座席シート内に埋め込み設置されたマイクロ波センサを用いても良い。検出する生体情報は、例えば心拍数を算出するための心電図情報やそれに準ずるものである。
　生体情報検出装置１０００は、バイタルセンサ１が取得した生体情報に重畳した車両の振動を低減することを目的に、振動センサ２を備える。振動センサ２は公知の加速度センサを用いて実現することが出来る。また、振動センサ２の設置位置は、後述する振動低減効果の観点から、バイタルセンサ１から可能な限り近い位置であることが望ましい。
　生体情報検出装置１０００は、振動キャンセル部３を備える。振動キャンセル部３は、バイタルセンサ１で取得した生体情報と振動センサ２で取得した振動情報とを合成することで、バイタルセンサ１で取得した生体情報に重畳した車両の振動成分を低減する。振動キャンセル部３は、振動センサ２で取得した振動情報を合成する際に、伝達関数部３３において伝達関数ライブラリ３２から選択された伝達関数モデルの伝達関数３ｂである所定の伝達関数を持つフィルタ処理をかける。これにより、バイタルセンサ１で取得した生体情報に重畳した車両の振動成分を精度よく除去することができ、振動成分の低減効果を向上させる。伝達関数ライブラリ３２に格納される伝達関数モデルの伝達関数は、例えば周波数に応じた関数であっても良いし、入力波形に対する多次元の多項式で合っても良いし、その形式に制約は無い。伝達関数部３３で用いる伝達関数モデルの候補は伝達関数ライブラリ３２に予め記憶されている。
　伝達関数ライブラリ３２では、バイタルセンサ１で取得した生体情報と振動センサ２で取得した振動情報の相関に応じた伝達関数モデルが記憶されている。伝達関数ライブラリ３２は、伝達関数モデルとして、例えば多次元多項式の係数部分が異なる組合せであったり、周波数特性のカットオフ周波数やピーク周波数などが異なる複数の伝達関数を記憶する。後述するように、相関検出部３１は、バイタルセンサ１で取得した生体情報と振動センサ２で取得した振動情報との相関を算出し、当該算出の結果である相関情報３ａを伝達関数ライブラリ３２に出力する。伝達関数部３３は、相関検出部３１が出力した上記相関情報３ａと最も相関が高い伝達関数モデルの伝達関数を、伝達関数ライブラリ３２から最適な伝達関数として選択する。伝達関数の選択は、生体情報検出装置１０００を車両などに取り付けたときの製造時のタイミングで、個体ごとに個別に実施しても良いし、日々のエンジン始動時などのタイミングで伝達関数を選択しても良いし、走行中に伝達関数を選択しても良い。このように、振動キャンセル部３では、振動センサ２で取得した振動情報に対して、伝達関数部３３により選択された上記伝達関数モデルの伝達関数によりフィルタ処理をかけることで、バイタルセンサ１で取得した生体情報に重畳した車両の振動成分を低減する。
　生体情報検出装置１０００は、生体情報処理部４を備える。生体情報処理部４には、振動キャンセル部３から出力された、上記振動を低減した後の生体情報を含む信号がリアルタイムに入力される。心電波形処理部４１では、上記振動を低減した後の生体情報を含む信号の中から、例えば心拍数や心拍間隔ＲＲＩ（R-R Interval）などの運転者の体調を推定する上で意味のある情報を算出し、心拍推定値４ａとして出力する。
　生体情報処理部４は更に、上記意味のある情報として算出した心拍数や心拍間隔ＲＲＩなどの心拍推定値４ａの時系列データから、現在計算された結果が妥当な値であるかどうか、すなわち心拍の期待値である心拍期待値４ｃに対する妥当性や確度を示す心拍推定確度４ｂを算出するための心拍推定確度算出部４２を備える。心拍推定確度算出部４２は、心拍推定確度４ｂの判定や心拍期待値４ｃを推定するために、例えば上記時系列データに対してカルマンフィルタ等を用いる。これにより、突発的な雑音によって振動キャンセル部３でキャンセル出来ない振動があったとしても、ある所定の短い時間で閾値以上に心拍推定値４ａが急激に変化して乱れる場合、心拍推定確度「低」とすることができる。その結果、生体情報検出装置１０００における処理結果を利用した後段の体調推定などを行なう機能ブロックにおいて、その区間の情報を適切に処理することが出来る。
　本実施例における生体情報検出装置１０００は、伝達関数モデル生成部５を備える。伝達関数モデル生成部５は、生体情報処理部４で算出された心拍推定確度４ｂが「低」であるときに動作開始する。心拍推定確度４ｂが「低」である場合とは、心拍推定値４ａが心拍期待値４ｃに対して所定の条件を満たす場合、例えば、心拍推定値４ａが心拍期待値４ｃに対して一定以上乖離している場合である。伝達関数モデル生成部５は、波形記憶部６に記憶されたバイタルセンサ１が取得した生体情報であるバイタルセンサ波形６ａと、振動センサ２で取得した振動情報である振動センサ波形６ｂをもとに、心拍期待値４ｃに対して所定の誤差以内の心拍推定値を出力する新たな伝達関数モデル５aを生成し、生成した当該新たな伝達関数モデル５aを伝達関数ライブラリ３２に追加・更新する。
　このときの時系列的な変化を、図２Ａ、２Ｂを用いながら説明する。図２Ａは本実施例を適用しない場合の、心拍推定値４ａ、心拍推定確度４ｂ、および上記後段の体調推定を行なう機能ブロックの状態を示すものである。運転者がある姿勢Ａのときは伝達関数ライブラリ３２が持つ伝達関数で振動キャンセル出来ており、心拍推定値４ａはほぼ一定の値となっている。一部、推定に失敗して異常な値があるが、所定の閾値未満の短時間であるためにノイズとして処理されるため心拍推定確度４ｂは「高」となっており、体調推定も正常に処理されていることを示している。
　一方で、時刻Ｔ＝Ｔ１で姿勢Ｂに変化したとき、心拍推定値４ａはそれまでの値に対して継続的に異常な値となる。心拍推定確度４ｂは所定の時間区間分の心拍推定値４ａを用いて結果を出力するため、所定の時間（検知ラグ）だけ遅れて時刻Ｔ＝Ｔａで「低」となる。これに伴い、体調推定処理も継続不能となって「処理停止」となったことを示している。このように、伝達関数ライブラリ３２で（すなわち設計として）想定されていない姿勢を運転者が取ったとき、その姿勢であり続ける限りは体調推定が不能になる問題が発生する。
　一方で、図２Ｂに本実施例を適用した場合の状態を示す。姿勢Ｂとなったときに、所定の時間（検知ラグ）だけ遅れて心拍推定確度４ｂが「低」となったタイミング（時刻Ｔ＝Ｔａ）から所定の時間が経過すると（時刻Ｔ＝Ｔｂ）動作を開始する。ここでの時間（Ｔａ－Ｔｂ）は、突発的な雑音や体動による影響については対象外とするために、例えば５秒ないし１０秒程度の時間ラグを想定するが、必ずしもこれに制約されるわけではない。時刻Ｔ＝Ｔ２で伝達関数の更新処理が終了して、伝達関数モデル生成部５により伝達関数モデルが更新されると、振動キャンセルの精度が上がる。そして、心拍推定に必要な時間を経過後、時刻Ｔ＝Ｔｃにおいて、心拍推定値４ａの精度が向上し、姿勢Ａで推定していた心拍に近い値に復帰するとともに、体調推定も正常処理に復帰する。
　以下では心拍推定確度４ｂが「低」と判断した場合の動作の詳細と、伝達関数モデル生成部５の更に詳細な動作内容と構成について、図３、図４を用いながら説明する。
　伝達関数モデル生成部５は、心拍推定確度４ｂの情報と、後述する生成途中の伝達関数モデルの精度情報（例えば、心拍期待値４ｃとの差分）を用いて、現在の伝達関数が正常に動作しているか、現在の伝達関数を調整すべきか、現在の伝達関数の調整が完了して伝達関数ライブラリ３２に追加すべきか、を判定する伝達関数更新判定部５１を有する。伝達関数更新判定部５１は、判定結果５ｂが「伝達関数モデルを調整すべき」と判断した結果である場合は、振動キャンセル部３で現在使用している伝達関数の振動低減効果が低くなったと判断して振動キャンセル不調を検知し、伝達関数モデル生成部５の動作を開始する。まず、伝達関数モデル生成部５は、現在伝達関数部３３で用いている伝達関数モデルを振動キャンセル部３から伝達関数部５３にコピーし、これを以下の処理における伝達関数最適化のための初期値とする（ステップＳ１０１）。
　次に、伝達関数モデル生成部５は、波形記憶部６に記憶されている所定区間のデータを読出す（ステップＳ１０２）。ここで言うデータとは、バイタルセンサ１が取得した生体情報を含むセンサデータと、振動センサ２で取得した振動情報を含むセンサデータを指す。また、所定区間とは、例えば伝達関数モデル生成部５の動作が開始した時刻（Ｔ＝Ｔｂ）から遡って心拍推定確度４ｂが低いと判定された時刻（Ｔ＝Ｔａ）までの区間でも良いし、上記の区間よりも短い任意の区間でも良い。
　ステップＳ１０３において、伝達関数モデル生成部５は、心拍推定確度算出部４２で計算された心拍期待値４ｃをメモリに記憶する。次に、伝達関数モデル生成部５のパラメータ最適化部５２は、コピーした伝達関数モデルで示される伝達関数の係数を、最適化アルゴリズムを用いて調整する（ステップＳ１０４）。ここで最適化アルゴリズムは、例えば最急降下法やベイズ最適化等のアルゴリズムが挙げられるが、ある目的関数の誤差を最小にするためのパラメータ最適化手法であればこれに限るものではない。
　本実施例における目標値は心拍期待値４ｃである。したがって、伝達関数モデル生成部５は、伝達関数部５３を通過した振動キャンセル信号と、バイタルセンサ波形６ａとを足し合わせた波形４０１を、心電波形処理部５４に出力する。そして、伝達関数モデル生成部５の心電波形処理部５４は、上記足し合わせた波形４０１を処理して心拍数や心拍間隔ＲＲＩなどの心拍推定値４ａを算出し（ステップＳ１０５）、これと心拍期待値４ｃの差分を計算する。
　伝達関数更新判定部５１は、心電波形処理部５４が算出した心拍数や心拍間隔ＲＲＩなどの心拍推定値４ａと、心拍推定確度算出部４２が計算した心拍期待値４ｃとの差分が目標を達成する所定の範囲内の差分であるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。伝達関数更新判定部５１は、差分が目標を達成する所定の範囲内にあると判定した場合（ステップＳ１０６；Ｙｅｓ）、現在の伝達関数の調整が完了したため、伝達関数ライブラリ３２に追加すべきと判断する。伝達関数更新判定部５１は、調整が完了した係数が定められた伝達関数で表される伝達関数モデル５ａを伝達関数ライブラリ３２に追加して、伝達関数モデル生成部５の動作を終了する（ステップＳ１０７）。このほか、特に図示していないが、伝達関数更新判定部５１は、調整が完了した係数が定められた伝達関数で表される伝達関数モデル５ａが伝達関数ライブラリ３２に既に追加されているか否かを判定する。伝達関数更新判定部５１は、当該伝達関数モデル５ａが伝達関数ライブラリ３２に既に追加されていると判定した場合、当該伝達関数モデル５ａで表される現在の伝達関数が正常に動作していると判定する。
　伝達関数更新判定部５１は、ステップＳ１０６で、差分が目標を達成する所定の範囲内にないと判定した場合（ステップＳ１０６；Ｎｏ）、すなわち差分が目標よりも大きい場合は、現在の伝達関数を調整すべきと判断し、再度ステップＳ１０４に戻り、同様の処理を繰り返す。ただし、ステップ１０８で、伝達関数モデル生成部５は、図３に示す動作を開始してからの時間が所定の時間を経過しているか、あるいはステップＳ１０４～Ｓ１０６を所定の回数以上繰り返したか否かを判定する（ステップＳ１０８）。
　伝達関数モデル生成部５は、図３に示す動作を開始してからの時間が所定の時間を経過している、あるいはステップＳ１０４～Ｓ１０６を所定の回数以上繰り返したと判定した場合（ステップＳ１０８；Ｙｅｓ）、「伝達関数の最適化に失敗した」と判断してステップＳ１０９に進む。一方、伝達関数モデル生成部５は、図３に示す動作を開始してからの時間が所定の時間を経過していない、あるいはステップＳ１０４～Ｓ１０６を所定の回数以上繰り返していないと判定した場合（ステップＳ１０８；Ｎｏ）、ステップＳ１０４に戻り、ステップＳ１０６で判定した差分をパラメータ最適化部５２に出力する。その後、パラメータ最適化部５２は、当該差分を解消するように、最適化アルゴリズムを用いて伝達関数の係数を調整する。
　なお、ステップＳ１０９において失敗と判定するまでの間で使用するデータ区間は、Ｔｂ－Ｔａの区間だけに限定するものではなく、その後の心拍推定確度「低」のデータ区間を使うように設計しても良い。ステップＳ１０９では、図１に記載の生体情報処理部４の後段の体調推定を行なう機能ブロック（図示しない体調推定部）またはディスプレイなどのユーザインタフェースに、振動キャンセルに失敗した旨を通知する。
　＜実施例１の効果＞
　以上で説明したように、実施例１では、車両等の移動体に搭載される生体情報検出装置１０００において、第一のセンサ（例えば、バイタルセンサ１）が検出した搭乗者の生体情報と、第二のセンサ（例えば、振動センサ２）が検出した上記移動体の振動情報との関係性から定められる伝達関数を用いて、上記第一のセンサが検出した上記生体情報に重畳した上記移動体の振動情報を除去した生体情報を出力する振動キャンセル部３と、上記振動キャンセル部３が出力した上記移動体の振動情報を除去した生体情報に基づいて上記搭乗者の心拍推定値４ａを出力し、時系列の上記心拍推定値４ａから得られる心拍期待値４ｃに対する上記心拍推定値４ａの妥当性を示す心拍推定確度４ｂを出力する生体情報処理部４と、上記心拍推定確度４ｂが一定程度低くなった場合（例えば、図２Ｂにおいて心拍推定確度４ｂが「低」の区間）、上記第一のセンサが検出した搭乗者の生体情報（例えば、波形記憶部６に記憶された生体情報）と、第二のセンサが検出した上記移動体の振動情報（例えば、波形記憶部６に記憶された振動情報）と、上記心拍期待値４ｃとに基づいて、上記心拍期待値４ｃに対して所定の誤差以内の心拍推定値を出力する新たな伝達関数を生成し、生成した当該新たな伝達関数を上記振動キャンセル部３が用いる伝達関数（例えば、伝達関数ライブラリ３２に記憶される伝達関数モデル）に追加する伝達関数モデル生成部５とを備える。
　このような生体情報検出装置において心拍数や心拍間隔ＲＲＩ等の生体情報を算出する場合に、それらの期待値をもとに振動の伝達関数を最適化することにより、運転者等の搭乗者の状態（服装、体格、姿勢など）によって異なる車両振動の伝達関数を予測することができ、バイタルセンサに重畳した車両振動の低減効果が向上する。すなわち、運転者等の搭乗者を経由して生体情報センサに入力される振動を低減して生体情報の認識精度を向上させることで、運転者の様々な状態（服装、体型、座り方等)に対応可能な生体情報検出装置を提供することができる。換言すれば、運転者等の搭乗者の状態(服装、体型、姿勢等)によって異なる伝達特性を持つ車両の振動を低減することが可能となり、生体情報を高精度に検出することが出来る。
　＜実施例２＞
　次に、本発明の実施例２について、図２Ｃと図５を用いて説明する。図５は、本発明の実施例２における生体情報検出装置の構成例を示すブロック図である。
　上述した実施例１では、心拍推定確度４ｂが「低」の区間（Ｔｃ－Ｔａ）では、心拍推定値４ａの精度が低いため、後段の体調推定を行なう機能ブロックにおける体調推定なども意味の無い値となってしまう課題がある。
　そこで、実施例２における生体情報検出装置２０００は、上記の区間における心拍推定値４ａを、伝達関数の更新が終わった後に波形記憶部６のデータを用いて推定（いわば再推定）することにより、データの欠落を補償するよう構成されたものである。したがって、実施例１と実施例２とでは、多くの機器や、動作内容が共通する。そのため、実施例２の説明では、実施例１との相違部分を中心に説明し、すでに説明した内容については省略するか、または簡単な説明に留める。
　本実施例において、伝達関数モデル生成部５は、心電波形処理部５４で推定した心拍推定値４ａを記憶する心拍情報記憶部５５を有する。ここでは、実施例１で説明したように、パラメータ最適化部５２が係数を調整した新たな伝達関数を用いる。心電波形処理部５４は、当該新たな伝達関数を用いて、モデル調整中の時間の区間のデータだけでなく、例えば、図２Ｃに示すＴｂ－Ｔａの区間を含む、心拍推定確度４ｂが「低」となった全ての区間（図２Ｃでは、Ｔｃ－Ｔａの区間）について心拍推定値４ａを推定し、その結果を心拍情報記憶部５５に記憶する。これにより、モデル調整中における心拍推定値４aを補間する情報として、後段の体調推定を行なう機能ブロックで使うことが出来る。心拍情報記憶部５５に記憶されたデータは、伝達関数更新判定部５１が、新たに生成(調整)した伝達関数をライブラリに追加すべきと判定したときに、後段の体調推定を行なう機能ブロックに、「正常に心拍推定出来なかった区間の補間情報５ｃ」として伝達関数モデル生成部５により出力される。
　＜実施例２の効果＞
　以上で説明したように、実施例２では、伝達関数モデル生成部５は、所定の時間で心拍推定値４ａが閾値以上に変化したことにより心拍推定確度４ｂが一定程度低くなった場合、当該閾値以上に心拍推定値４ａが変化した区間について、生成した新たな伝達関数を用いて、心拍推定値を再推定し、再推定した心拍推定値を記憶部（例えば、心拍情報記憶部５５）に記憶する。このような生体情報検出装置２０００において運転者の状態に応じて心拍数や心拍間隔ＲＲＩ等の生体情報を正確に算出するために、伝達関数を最適化している間の欠落情報を補完することが出来ることで、連続的に運転者の生体情報を検出することが可能となる。
　＜実施例３＞
　次に、本発明の実施例３について、図６を用いて説明する。図６は、本発明の実施例３における生体情報検出装置３０００の構成例を示すブロック図である。
　上述した実施例１、２では、運転者の体動によって心拍推定確度４ｂの低下が課題となる。体動はいわばある姿勢（定常状態Ａ）から異なる姿勢（定常状態Ｂ）に遷移する動作であり、体動が起こった区間の振動低減は非常に難易度が高い。また、体動が起こっている区間の長さはケースバイケースでランダムであるために、処理側でその時間を予測したり定義することも難しい。そのため、この区間のデータを含めて伝達関数の最適化をかけると、精度の低い伝達関数が出来るか、最適化処理が収束しない課題がある。
　そこで、実施例３における生体情報検出装置３０００は、体動がある時間の区間を検出する手段を備え、その区間におけるデータは伝達関数生成の対象外とするよう構成されたものである。したがって、実施例１、２と実施例３とでは、多くの機器や、動作内容が共通する。そのため、実施例２の説明では、実施例１との相違部分を中心に説明し、すでに説明した内容については省略するか、または簡単な説明に留める。
　本実施例における生体情報検出装置３０００は、体動を検出するための体動センサ１０を有する。ただし、バイタルセンサ１が運転者の体動を検出する機能も含めて有する場合は、体動センサ１０は不要となる。その場合、心電波形処理部４１などでバイタルセンサ１の情報から体動情報だけを抽出した結果を、体動センサ１０で検出した情報とみなすことができる。体動センサ１０で体動が検出された区間のバイタルセンサ１と振動センサ２で取得した振動情報は、スイッチ１ａとスイッチ２ａによって波形記憶部６への保存/未保存が切り替えられる。また、波形記憶部６に保存されるとともに、心拍推定確度算出部４２にも入力され、心拍推定確度４ｂの算出根拠に用いられる。
　例えば、心拍推定確度算出部４２は、体動センサ１０から、所定の閾値を超えた運転者の体動量を検出した旨の信号を受信する。心拍推定確度算出部４２は、当該信号を受信すると、当該所定の閾値を超えた運転者の体動量を検出した時間を除いて、心拍推定確度４ｂの判定や心拍期待値４ｃの推定を行い、伝達関数モデル生成部５に出力する。伝達関数モデル生成部５は、例えば、図３に示したステップＳ１０２において、波形記憶部６に記憶されている所定区間のデータを読出す際に、上記所定の閾値を超えた運転者の体動量を検出した時間を除いた時間のバイタルセンサ１と振動センサ２で取得した振動情報を読み出し、ステップＳ１０３以上の処理を行う。
　＜実施例３の効果＞
　以上で説明したように、実施例３では、生体情報処理部４は、搭乗者の体動を検出する第三のセンサ（例えば、体動センサ１０）から、所定の閾値を超えた上記搭乗者の体動量を検出した旨の信号を受信した場合、当該信号を受信した時間を除いて、上記搭乗者の心拍推定値４ａおよび心拍推定確度４ｂを出力し、伝達関数モデル生成部５は、上記信号を受信した時間を除いて、新たな伝達関数を生成する。このような生体情報検出装置３０００において運転者の体動があった区間のデータを対象外とすることによって、伝達関数の生成・更新に用いるデータの品質を向上させることが出来、振動キャンセル効果の高い伝達関数の生成が可能となる。
　＜実施例４＞
　次に、本発明の実施例４について、図７を用いて説明する。図７は、実施例１～実施例３のいずれかに示した生体情報検出装置を用いたドライバモニタリングシステム７０００の構成例を示すブロック図である。
　上述した実施例１～３では、検出した生体情報を用いたドライバモニタリングシステムとしての構成に言及していなかった。本実施例では、実施例１～実施例３のいずれかに示した生体情報検出装置である生体情報検出装置９から出力される心拍数や心拍間隔ＲＲＩなどの心拍推定値４ａと、その心拍推定確度４ｂを受け取って体調情報を推定する体調推定部７と、推定された体調を、ユーザインタフェース８を介して運転者に通知する構成を含む。体調推定部７は、例えば、図９に示したような一般的なコンピュータを用いることができる。また、ユーザインタフェース８としては、例えば、車両に搭載されたカーナビゲーションシステムを構成するディスプレイを用いることができる。
　以上で説明したように、実施例４では、実施例１から実施例３のいずれかの生体情報検出装置を、当該生体情報検出装置が出力する心拍推定値４ａおよび心拍推定確度４ｂを用いて搭乗者の体調を推定する体調推定部７と、体調推定部７が推定した搭乗者の体調に関する情報を、搭乗者に提示するユーザインタフェース８と、を有するドライバモニタリングシステム７０００として適用することができる。そして、体調情報をユーザインタフェース８に表示することにより、例えば、車両の運転者は、自身の体調を一見して正確に把握することができる。
　図７では、体調推定部７からユーザインタフェース８に直接体調情報を出力することとした。しかし、推定された体調情報は、ユーザインタフェース８を介したパスだけではなく、図８に示すドライバモニタリングシステム８０００のように構成されてもよい。図８では、体調推定部７は、図示しない通信部およびネットワークを介して運転者体調管理サーバ８０１に対して体調情報を送信し、運転者体調管理サーバ８０１は、体調情報を送信した体調推定部７に電気的に接続された生体情報検出装置に、上記体調情報を送信するような構成を取っても良い。運転者体調管理サーバ８０１は、例えば、図９に示したような一般的なコンピュータを用いることができる。
　図８に示した構成では、実施例１から実施例３のいずれかの生体情報検出装置を、ネットワークを介して、１または複数の体調推定部７から搭乗者の体調に関する情報を受信し、受信した当該情報を搭乗者ごとに管理する管理サーバ（例えば、運転者体調管理サーバ８０１）を有し、当該管理サーバは、搭乗者ごとの上記情報を、それぞれのユーザインタフェース８に送信して提示するドライバモニタリングシステム８０００として適用することができる。そして、運転者体調管理サーバ８０１は、複数の車両のそれぞれに搭載された生体情報検出装置および体調推定部から、それぞれの体調情報を受け取り、当該体調情報を車両ごとに管理することができる。また、それぞれの車両の運転者は、自身の体調を一見して正確に把握することができる。
　１…バイタルセンサ、２…振動センサ、３…振動キャンセル部、４…生体情報処理部、５…伝達関数モデル生成部、６…波形記憶部、７…体調推定部、８…ユーザインタフェース、９…生体情報検出装置、１０…体動センサ、３１…相関検出部、３２…伝達関数ライブラリ、３３…伝達関数部、４１…心電波形処理部、４２…心拍推定確度算出部、３a… 相関情報、３b… 選択された伝達関数、４a… 心拍推定値、４ｂ… 心拍推定確度、４ｃ… 心拍期待値、５a… 新たに生成した伝達関数モデル(追加)、６a… バイタルセンサ波形、６ｂ… 振動センサ波形

Claims (8)

  1. 　移動体に搭載される生体情報検出装置であって、
    　第一のセンサが検出した搭乗者の生体情報と、第二のセンサが検出した前記移動体の振動情報との関係性から定められる伝達関数を用いて、前記第一のセンサが検出した前記生体情報に重畳した前記移動体の振動情報を除去した生体情報を出力する振動キャンセル部と、
    　前記振動キャンセル部が出力した前記移動体の振動情報を除去した生体情報に基づいて前記搭乗者の心拍推定値を出力し、時系列の前記心拍推定値から得られる心拍期待値に対する前記心拍推定値の妥当性を示す心拍推定確度を出力する生体情報処理部と、
    　前記心拍推定確度が一定程度低くなった場合、前記第一のセンサが検出した搭乗者の生体情報と、第二のセンサが検出した前記移動体の振動情報と、前記心拍期待値とに基づいて、前記心拍期待値に対して所定の誤差以内の心拍推定値を出力する新たな伝達関数を生成し、生成した当該新たな伝達関数を前記振動キャンセル部が用いる伝達関数に追加する伝達関数モデル生成部とを備えることを特徴とする生体情報検出装置。
  2. 　請求項１に記載の生体情報検出装置であって、
    　前記伝達関数モデル生成部は、所定の時間で前記心拍推定値が閾値以上に変化したことにより前記心拍推定確度が一定程度低くなった場合、当該閾値以上に前記心拍推定値が変化した区間について、生成した前記新たな伝達関数を用いて、前記心拍推定値を再推定し、再推定した心拍推定値を記憶部に記憶する、
    　ことを特徴とする生体情報検出装置。
  3. 　請求項１に記載の生体情報検出装置であって、
    　前記生体情報処理部は、前記搭乗者の体動を検出する第三のセンサから、所定の閾値を超えた前記搭乗者の体動量を検出した旨の信号を受信した場合、当該信号を受信した時間を除いて、前記搭乗者の心拍推定値および前記心拍推定確度を出力し、
    　前記伝達関数モデル生成部は、前記信号を受信した時間を除いて、前記新たな伝達関数を生成する、
    　ことを特徴とする生体情報検出装置。
  4. 　請求項１に記載の生体情報検出装置と、
    　前記生体情報検出装置が出力する前記心拍推定値および前記心拍推定確度を用いて前記搭乗者の体調を推定する体調推定部と、
    　前記体調推定部が推定した前記搭乗者の体調に関する情報を、前記搭乗者に提示するユーザインタフェースと、
    　を有するドライバモニタリングシステム。
  5. 　請求項４に記載のドライバモニタリングシステムであって、
    　ネットワークを介して、１または複数の前記体調推定部から前記搭乗者の体調に関する情報を受信し、受信した当該情報を前記搭乗者ごとに管理する管理サーバを有し、
    　前記管理サーバは、前記搭乗者ごとの前記情報を、それぞれの前記ユーザインタフェースに送信して提示する、
    　ことを特徴とするドライバモニタリングシステム。
  6. 　移動体に搭載される生体情報検出装置で行われる生体情報検出方法であって、
    　振動キャンセル部が、第一のセンサが検出した搭乗者の生体情報と、第二のセンサが検出した前記移動体の振動情報との関係性から定められる伝達関数を用いて、前記第一のセンサが検出した前記生体情報に重畳した前記移動体の振動情報を除去した生体情報を出力し、
    　生体情報処理部が、前記振動キャンセル部が出力した前記移動体の振動情報を除去した生体情報に基づいて前記搭乗者の心拍推定値を出力し、時系列の前記心拍推定値から得られる心拍期待値に対する前記心拍推定値の妥当性を示す心拍推定確度を出力し、
    　伝達関数モデル生成部が、前記心拍推定確度が一定程度低くなった場合、前記第一のセンサが検出した搭乗者の生体情報と、第二のセンサが検出した前記移動体の振動情報と、前記心拍期待値とに基づいて、前記心拍期待値に対して所定の誤差以内の心拍推定値を出力する新たな伝達関数を生成し、生成した当該新たな伝達関数を前記振動キャンセル部が用いる伝達関数に追加する、
    　ことを特徴とする生体情報検出方法。
  7. 　請求項６に記載の生体情報検出方法であって、
    　前記伝達関数モデル生成部は、所定の時間で前記心拍推定値が閾値以上に変化したことにより前記心拍推定確度が一定程度低くなった場合、当該閾値以上に前記心拍推定値が変化した区間について、生成した前記新たな伝達関数を用いて、前記心拍推定値を再推定し、再推定した心拍推定値を記憶部に記憶する、
    　ことを特徴とする生体情報検出方法。
  8. 　請求項６に記載の生体情報検出方法であって、
    　前記生体情報処理部は、前記搭乗者の体動を検出する第三のセンサから、所定の閾値を超えた前記搭乗者の体動量を検出した旨の信号を受信した場合、当該信号を受信した時間を除いて、前記搭乗者の心拍推定値および前記心拍推定確度を出力し、
    　前記伝達関数モデル生成部は、前記信号を受信した時間を除いて、前記新たな伝達関数を生成する、
    　ことを特徴とする生体情報検出方法。
PCT/JP2021/042316 2021-03-09 2021-11-17 生体情報検出装置、生体情報検出方法、およびドライバモニタリングシステム WO2022190462A1 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021-037622 2021-03-09
JP2021037622A JP2022137903A (ja) 2021-03-09 2021-03-09 生体情報検出装置、生体情報検出方法、およびドライバモニタリングシステム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2022190462A1 true WO2022190462A1 (ja) 2022-09-15

Family

ID=83227751

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2021/042316 WO2022190462A1 (ja) 2021-03-09 2021-11-17 生体情報検出装置、生体情報検出方法、およびドライバモニタリングシステム

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP2022137903A (ja)
WO (1) WO2022190462A1 (ja)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006094969A (ja) * 2004-09-28 2006-04-13 Sumitomo Rubber Ind Ltd 心拍数に基づく生体リズム判定方法及び測定装置、並びに月経周期判定方法及び測定装置
JP2012176196A (ja) * 2011-02-28 2012-09-13 Seiko Epson Corp 拍動検出装置
JP2016136989A (ja) * 2015-01-26 2016-08-04 アイシン精機株式会社 生体情報検出装置
JP2020092907A (ja) * 2018-12-13 2020-06-18 ユニオンツール株式会社 無呼吸状態検出システム及び安眠提供システム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006094969A (ja) * 2004-09-28 2006-04-13 Sumitomo Rubber Ind Ltd 心拍数に基づく生体リズム判定方法及び測定装置、並びに月経周期判定方法及び測定装置
JP2012176196A (ja) * 2011-02-28 2012-09-13 Seiko Epson Corp 拍動検出装置
JP2016136989A (ja) * 2015-01-26 2016-08-04 アイシン精機株式会社 生体情報検出装置
JP2020092907A (ja) * 2018-12-13 2020-06-18 ユニオンツール株式会社 無呼吸状態検出システム及び安眠提供システム

Also Published As

Publication number Publication date
JP2022137903A (ja) 2022-09-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20120330173A1 (en) Apparatus and method for obtaining biometric information of driver
JP2014180543A (ja) 身体状態の変化を判定するシステム及び方法
JP4924489B2 (ja) 状態推定装置
WO2010107092A1 (ja) 生物学的パラメータを監視する方法、コンピュータプログラム、および生物学的パラメータの監視装置
JP5024480B2 (ja) 生物学的パラメータを監視する方法、コンピュータプログラム、および生物学的パラメータの監視装置
JP5482644B2 (ja) 車両用制御装置
CN105658144B (zh) 清醒装置、座椅及清醒度判断方法
CN106963348A (zh) 基于行驶环境的用于车辆座椅的生物信号测量系统
US20120197138A1 (en) Biological parameter monitoring method, computer-readable storage medium and biological parameter monitoring device
JP2009261419A (ja) 生体状態推定装置及びプログラム並びに記録媒体
US10918337B2 (en) Vehicle seat with integrated sensors
JP2015033457A (ja) 運転状態推定装置及び運転状態推定方法
US20120071766A1 (en) Consciousness level determination apparatus and consciousness level determination method
JP2018202130A (ja) 状態推定装置、情報処理装置、状態推定システム
WO2022190462A1 (ja) 生体情報検出装置、生体情報検出方法、およびドライバモニタリングシステム
US9968293B1 (en) Detecting and estimating sleep stages
JP5434116B2 (ja) 車載表示装置
JP2007044154A (ja) 覚醒度判定方法
US10617345B2 (en) Sleep stage estimating apparatus, biological data estimating apparatus, sleep stage estimating method, and biological data estimating method
JP7252542B2 (ja) 覚醒状態推定装置及び覚醒状態推定方法
JP2003325489A (ja) 腰筋肉疲労判定装置
JP6203554B2 (ja) 感性状態判定装置及び感性状態判定用コンピュータプログラム
RU2696978C1 (ru) Улучшенная работа сенсорного экрана
JP2009028085A (ja) 生体状態評価装置
JP2010018122A (ja) 運転者覚醒装置

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 21930308

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 21930308

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1