特開 2024-166308 装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024166308

(43)【公開日】2024-11-28

(54)【発明の名称】装置

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/18 20060101AFI20241121BHJP

   A61B 5/026 20060101ALI20241121BHJP

   G08G 1/16 20060101ALI20241121BHJP

【ＦＩ】

A61B5/18

A61B5/026 120

G08G1/16 F

【審査請求】有

【請求項の数】2

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2024156545

(22)【出願日】2024-09-10

(62)【分割の表示】P 2021029818の分割

【原出願日】2021-02-26

(71)【出願人】

【識別番号】308036402

【氏名又は名称】株式会社ＪＶＣケンウッド

(72)【発明者】

【氏名】山本 規広

(57)【要約】

【課題】運転支援の精度を向上できる装置を提供すること。
【解決手段】本開示にかかる装置１０は、ユーザの生体情報を取得し、ユーザの状態に関する、生体情報が示す自覚状態に基づいて、ユーザの運転に対する危険度合いを判断する。または、本開示にかかる装置１０は、ユーザの脳の頭頂葉部位の活動量、及び、前頭前野部位の活動量のうち、少なくともいずれかの情報を取得し、情報に基づいて、ユーザの運転に対する危険度合いを判断する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザの生体情報を取得し、
前記ユーザの状態に関する、前記生体情報が示す自覚状態に基づいて、前記ユーザの運転に対する危険度合いを判断する、
装置。

【請求項2】

ユーザの脳の頭頂葉部位の活動量、及び、前頭前野部位の活動量のうち、少なくともいずれかの情報を取得し、
前記情報に基づいて、前記ユーザの運転に対する危険度合いを判断する、
装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ユーザの運転に対する危険度合いを判断する装置に関する。

【背景技術】

【0002】

運転者の状態を生体情報から判定・推測して運転支援を行う方法が開示されている。
特許文献１では、運転者の周囲環境の情報と運転者の脳波等の生体情報とに基づいて運
転者の操作を予測し、予測結果に基づいて運転支援を行う技術が開示されている。

【0003】

特許文献２では、脳波等の生体情報に基づいて運転者が違和感を覚えているか否かを判
定し、判定結果に応じて運転者に違和感を与える技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０２０－１５４１８号公報

【特許文献2】特開２０１８－８２８０５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

運転者の状態を運転者本人が自覚しているかどうかで、運転の危険度は変わり、運転支援の方法も同様に変わる。しかしながら、特許文献１及び特許文献２では、運転者の状態を推定できたとしても、運転者本人がそれらを自覚しているかどうかは運転の危険度の判断に反映できなく、ユーザの運転に対する危険度合いを判断する精度に改善の余地があった。

【0006】

本開示は、そのような課題を解決することによって、ユーザの運転に対する危険度合いを判断する精度を向上できる装置を提供することを目的とした。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示の装置は、ユーザの生体情報を取得し、ユーザの状態に関する、生体情報が示す自覚状態に基づいて、ユーザの運転に対する危険度合いを判断する。または、本開示の装置は、ユーザの脳の頭頂葉部位の活動量、及び、前頭前野部位の活動量のうち、少なくともいずれの情報を取得し、情報に基づいて、ユーザの運転に対する危険度合いを判断する。

【発明の効果】

【0008】

本開示によって、ユーザの運転に対する危険度合いを判断することができる装置を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】第１の実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。

【図2】第１の実施形態に係る運転支援装置の動作を示すフローチャートである。

【図3】第１の実施形態に係る運転支援装置の動作を示すフローチャートである。

【図4】第１の実施形態に係る運転支援装置のユーザに対する通知の一例を示す表である。

【図5】第１の実施形態に係るコンピュータの構成を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下では、本開示を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に
説明する。各図面において、同一要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のた
め、必要に応じて重複説明は省略する。

【0011】

（第１の実施の形態）
まず、図１を用いて、第１の実施形態に係る運転支援装置１０の構成を説明する。運転
支援装置１０は、取得部１１、第１状態推定部１２、第２状態推定部１３、運転支援部１
４（各構成要素と称する）を備える。運転支援装置１０は、運転支援専用の端末や例えば
スマートフォンやタブレットなどの端末で実現される。運転支援装置１０は、車載の電子
機器の機能のひとつとして実現されてもよい。また、運転支援装置１０の各構成要素の機
能を端末とサーバとが備えるなどして複数の装置で実現してもよい。

【0012】

取得部１１は、運転支援の対象者であるユーザの生体情報を専用センサやカメラ、スマ
ートウォッチ、ウェアラブル機器などの、各種センサや測定機器等から取得する。生体情
報は、例えば脈拍数、心拍数、視線の動き、眼の開度、呼吸数、脳血流の量又はβ波など
脳波の周波数である。取得部１１は、これら各種のセンサや測定機器を含んで構成されて
もよい。

【0013】

第１状態推定部１２は、例えば脈拍数や呼吸数や視線の動き量などの生体情報を取得部
１１から取得する。そして、第１状態推定部１２は、取得された生体情報を用いて、ユー
ザが運転に支障をきたす状態であるか否かを示す第１状態を推定する。第１状態は、例え
ばユーザがストレス、緊張、疲れなどの不良状態をユーザが感じているか否かを示す。な
お、第１状態は、発熱などの身体的な不良状態や集中力の欠如、怒り、不安などの精神的
な不良状態であってもよい。第１状態推定部１２は、例えば脈拍数が正常値の範囲でない
場合に、ユーザがストレスを感じている状態＝ユーザが運転に支障をきたす状態であると
推定する。この他、ユーザの状態を推定する公知の技術が用いられてよい。なお、脈拍数
が正常値の範囲であるか否かは、ユーザ毎、時間帯毎などの個別に設定される値と比較し
て判断することが好ましい。

【0014】

第２状態推定部１３は、例えばユーザの脳の活動量の指標となる脳血流の量または変動
量、血液中のヘモグロビン値、脳波の周波数、心拍数や心拍数の変動値などの生体情報を
取得部１１から取得する。第２状態推定部１３は、取得された生体情報を用いて、第１状
態をユーザ自身が自覚している状態か否かを示す第２状態を生体情報から推定する。

【0015】

具体的には、第２状態推定部１３は、ユーザの脳の活動量、例えば脳血流の量に基づい
て第１状態をユーザ自身が自覚しているか否かを推定する。具体的には、第２状態推定部
１３は、脳の活動量が所定の値以上になった場合、第１状態を前記ユーザ自身が自覚して
いると推定する。また、第２状態推定部１３は、脳の活動量が所定の値より小さくなった
場合、第１状態をユーザ自身が自覚していないと推定する。第２状態推定部１３は、例え
ばユーザの脳の頭頂葉部位など、体感・視覚・聴覚などの感覚情報の処理・統合に重要な
役割を果たす部位の脳血流の量やヘモグロビン値の測定値から推測することが好ましい。
また第２状態推定部１３は、例えばユーザの脳の前頭前野部位など、認知機能に重要な役
割を果たす部位の脳血流の量やヘモグロビン値の測定値から推測してもよい。この他、ユ
ーザが自分自身の状態を自覚しているか否かを推定する公知の技術が用いられてよい。

【0016】

運転支援部１４は、第１状態および第２状態に対応する運転支援をユーザに対して行う
。運転支援の方法は、スピーカなどの出力装置を用いた音声出力によるものや、ディスプ
レイなどの出力装置を用いた文字出力によるものである。

【0017】

具体的には、第１状態推定部１２がユーザは運転に支障をきたす状態であると推定する
。その場合、運転支援部１４は、第２状態推定部１３が運転に支障をきたす状態であるこ
とをユーザ自身が自覚していない状態であると推定した場合では、第２状態推定部１３が
ユーザ自身が自覚している状態であると推定した場合よりも、ユーザに対して強く注意喚
起を促す。例えば、第１状態推定部１２がユーザがストレス状態であると推定し、第２状
態推定部１３がユーザ自身がストレス状態にあることを自覚していないと推定した場合、
ユーザ自身がストレス状態であることを自覚している場合よりも、運転に対してより危険
であると判断し、ユーザに対して強く注意喚起を促す。

【0018】

一方、第１状態推定部１２がユーザは運転に支障をきたす状態でないと推定する。第１
状態推定部１２は、例えば脈拍数が正常値の範囲である場合に、ユーザがストレスを感じ
ていないリラックス状態＝ユーザが運転に支障をきたす状態でないと推定する。第１状態
推定部１２は、例えば脈拍数の値に応じてさらに、ユーザがリラックス状態であるか、ニ
ュートラルな状態であるかを推定してもよい。その場合、運転支援部１４は、第２状態推
定部１３が運転に支障をきたす状態でないことをユーザ自身が自覚していない状態である
と推定した場合では、ユーザに対して注意喚起を促す。例えば、第１状態推定部１２がユ
ーザがリラックス状態であると推定し、第２状態推定部１３がユーザ自身がリラックス状
態にあることを自覚していないと推定した場合、ユーザ自身がリラックス状態であること
を自覚している場合よりも、ユーザが運転走行において自信過剰、注意散漫、没入状態な
どの可能性があると判断し、ユーザに対して強く注意喚起を促す。また、運転支援部１４
は、第２状態推定部１３が運転に支障をきたす状態でないことをユーザ自身が自覚してい
る状態であると推定した場合では、ユーザの状態が正常であるとして注意喚起を促さなく
てもよい。

【0019】

続いて、図２－図３を用いて、第１の実施形態に係る運転支援装置１０の動作の一例を
説明する。図２－図３示す一例では、第１状態推定部１２が、ユーザがストレスを感じて
いる状態か否かを第１状態として推定する。

【0020】

まず、取得部１１は、ユーザの生体情報を専用センサやスマートウォッチなどのセンサ
や測定機器等から取得する（ステップＳ１０１）。生体情報は、脈拍、心拍数、視線、眼
の開度、呼吸数、脳血流又は脳波等である。例えば、取得部１１は、ユーザを撮影した画
像を入力として測定された脈拍や目の開度、呼吸数などを取得する。また、取得部１１は
、ヘッドバンド型のセンサにて近赤外線を照射して戻ってくる光量を測定することで脳組
織の血流の変化を検出することによって測定された脳血流情報を取得する。
そして、取得部１１は、取得された生体情報を第１状態推定部１２及び第２状態推定部
１３に供給する。

【0021】

次に、第１状態推定部１２は、取得部１１によって取得された生体情報を用いて、ユー
ザがストレスを感じている状態か否かを第１状態として推定する（ステップＳ１０２）。
例えば、第１状態推定部１２は、取得部１１から脈拍数を取得する。そして、第１状態推
定部１２は、脈拍数が正常値の範囲でない場合には、ユーザがストレスを感じている状態
であると推定する。第１状態推定部１２は、脈拍数が正常値の範囲である場合には、ユー
ザがストレスを感じていない状態であると推定する。また、第１状態推定部１２は、取得
部１１から呼吸数を取得する。そして、第１状態推定部１２は、過呼吸など呼吸数が正常
値の範囲でない場合には、ユーザがストレスを感じている状態であると推定する。第１状
態推定部１２は、呼吸数が正常値の範囲である場合には、ユーザがストレスを感じていな
い状態であると推定する。

【0022】

次に、第１状態推定部１２がユーザはストレスを感じていると判定した場合（ステップ
Ｓ１０３ ＹＥＳ）、第２状態推定部１３は、ユーザ自身がストレスを感じていることを
自覚している状態か否かを第２状態として推定する（ステップＳ１０４）。

【0023】

例えば、第２状態推定部１３は、ユーザの脳の活動量に基づいて第１状態をユーザ自身
が自覚しているか否かを推定する。脳、特に頭頂葉は体感・視覚・聴覚などの感覚情報の
処理・統合に重要な役割を果たしており、頭頂葉部位の血流など脳血流の多寡や変動量を
測定することで、脳の感覚情報の処理量である活動量を推定することができる。つまり、
第２状態推定部１３は、取得部１１から脳血流の量に関する情報を取得し、脳血流の量に
基づいて脳の活動量を推定し、脳の活動量に基づいて第１状態に対するユーザ自身の自覚
症状を推定する。詳細には、第２状態推定部１３は、脳血流の量が所定の値以上になった
場合に、自己の感覚情報を処理する処理量が大きい活発状態と推定し、ユーザ自身がスト
レスを感じていることを自覚していると推定する。また、第２状態推定部１３は、脳血流
が所定の値より小さければ、自己の感覚情報を処理する処理量が少ない沈静・漫然状態で
あり、ユーザ自身がストレスを感じていることを自覚していない状態であると推定する。

【0024】

また、第２状態推定部１３は、取得部１１から脳波の周波数を取得し、α波・β波など
の脳波の周波数に基づいて脳の活動量を推定し、ユーザ自身がストレスを感じていること
を自覚している状態か否かを推定してもよい。

【0025】

次に、第２状態推定部１３がストレスを感じていることをユーザ自身が自覚している状
態であると推定した場合（ステップＳ１０５ ＹＥＳ）、運転支援部１４は、休息を促す
アラートをユーザに対して通知する（ステップＳ１０６）。例えば、運転支援部１４は、
リラックスさせるヒーリング音楽を出力する、休憩を提案する、しつこくしないようにナ
ビの経路案内などを最小限とするなどの支援をユーザに対して行う。

【0026】

一方、第２状態推定部１３がストレスを感じていることをユーザ自身が自覚していない
と判定した場合（ステップＳ１０５ ＮＯ）、運転支援部１４は、強く休息を促すアラー
トを通知する（ステップＳ１０７）。そうすることによって、ユーザが注意力を低下させ
てしていることを改善し、ユーザに運転を一時中断してもらうようにする。例えば、運転
支援部１４は、ユーザが自分自身の状態を自覚することを促すためのテンポのよい音楽を
出力すること、アラートの頻度や音量、言葉の選択によって休憩をより強く提案すること
、聞き洩らさないようにナビの経路案内の音量や回数アップすることをユーザに対して行
う。ここで、ステップＳ１０７では、運転支援部１４は、ステップＳ１０６よりも事故の
可能性が高いとしてユーザに対して強く注意喚起等を行う。

【0027】

また、第１状態推定部１２がユーザはストレスを感じていない状態であると推定した場
合（ステップＳ１０３ ＮＯ）、第２状態推定部１３は、ユーザ自身がストレスを感じて
いないことを自覚している状態か否かを第２状態として推定する（ステップＳ１０８）。
ここで、第２状態推定部１３は、ステップＳ１０４で説明した方法と同様の方法で、ユー
ザ自身がストレスを感じていないことをユーザ自身が自覚しているか否かを推定する。

【0028】

第２状態推定部１３がストレスを感じていないことをユーザ自身が自覚している状態で
あると推定した場合（ステップＳ１０９ ＹＥＳ）、運転支援部１４は、ユーザが安全運
転していると判断し、アラートを通知しない（ステップＳ１１０）。なお、運転支援部１
４は、安全運転ができていることを伝えるアラートをユーザに通知してもよい。

【0029】

一方、第２状態推定部１３がストレスを感じていないことをユーザ自身が自覚していな
い状態であると推定した場合（ステップＳ１０９ ＮＯ）、運転支援部１４は、注意喚起
を促すアラートを通知する（ステップＳ１１１）。そうすることによって、運転支援部１
４は、ユーザが運転走行において自信過剰、注意散漫、酔っているなど可能性による、ス
ピード出しすぎによる事故を予防する。

【0030】

続いて、図４を用いて、第１の実施形態に係る運転支援装置１０における運転支援の他
の一例を説明する。図２－図３で上述した一例では、第１状態推定部１２が、ユーザがス
トレスを感じている状態か否かを第１状態として推定した。

【0031】

図４に示す一例では、第１状態推定部１２は、ユーザが緊張している状態か否かを第１
状態として推定する。その場合、運転支援部１４は、第２状態推定部１３が緊張している
ことをユーザ自身が自覚している状態であると推定した場合、リラックスして運転をして
いきましょうというアラートを通知する。また、運転支援部１４は、第２状態推定部１３
が緊張していることをユーザ自身が自覚していない状態であると推定した場合、リラック
スするために少し休息しましょうというアラートを通知する。また、運転支援部１４は、
第２状態推定部１３が緊張していないことをユーザ自身が自覚している状態であると推定
した場合、特に問題ないので安全走行を続けましょうというアラートを通知する。また、
運転支援部１４は、第２状態推定部１３が緊張していないことをユーザ自身が自覚してい
ない状態であると推定した場合、少し運転に集中して安全走行を続けていきましょうとい
うアラートを通知する。

【0032】

また、第１状態推定部１２は、ユーザが疲れている状態か否かを第１状態として推定す
る。その場合、運転支援部１４は、第２状態推定部１３が疲れていることをユーザ自身が
自覚している状態であると推定した場合、疲れをほぐすために都度休息していきましょう
というアラートを通知する。運転支援部１４は、第２状態推定部１３が疲れていることを
ユーザ自身が自覚していない状態であると推定した場合、疲れがＭＡＸになっていますの
ですぐに休息しましょうというアラートを通知する。運転支援部１４は、第２状態推定部
１３が疲れていないことをユーザ自身が自覚している状態であると推定した場合、特に問
題ないので安全運転を続けましょうというアラートを通知する。運転支援部１４は、第２
状態推定部１３が疲れていないことをユーザ自身が自覚していない状態であると推定した
場合、少し運転に集中して安全走行を続けていきましょうというアラートを通知する。

【0033】

本開示の運転支援装置１０は、ユーザが運転に支障をきたす状態であるか否かを示す第
１状態をユーザ自身が自覚できている状態であるか否かを第２状態として推定する。そし
て、運転支援装置１０は、第２状態に応じてユーザに通知するアラートなど運転支援の内
容を変更する。つまり、運転支援装置１０は、運転者の状態を運転者本人が自覚している
かどうかを推定できることで、運転支援の精度を向上できる。

【0034】

なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜
変更することが可能である。

【0035】

＜ハードウェア構成＞
続いて、図５を用いて、運転支援装置１０に係るコンピュータ１０００のハードウェア
構成例を説明する。図５においてコンピュータ１０００は、プロセッサ１００１と、メモ
リ１００２とを有している。プロセッサ１００１は、例えば、マイクロプロセッサ、MPU
（Micro Processing Unit）、又はCPU（Central Processing Unit）であってもよい。プ
ロセッサ１００１は、複数のプロセッサを含んでもよい。メモリ１００２は、揮発性メモ
リ及び不揮発性メモリの組み合わせによって構成される。メモリ１００２は、プロセッサ
１００１から離れて配置されたストレージを含んでもよい。この場合、プロセッサ１００
１は、図示されていないI/Oインターフェースを介してメモリ１００２にアクセスしても
よい。

【0036】

また、上述の実施形態における各装置は、ハードウェア又はソフトウェア、もしくはそ
の両方によって構成され、１つのハードウェア又はソフトウェアから構成してもよいし、
複数のハードウェア又はソフトウェアから構成してもよい。上述の実施形態における各装
置の機能（処理）を、コンピュータにより実現してもよい。例えば、メモリ１００２に実
施形態における運転支援方法を行うためのプログラムを格納し、各機能を、メモリ１００
２に格納されたプログラムをプロセッサ１００１で実行することにより実現してもよい。

【0037】

これらのプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transi
tory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することがで
きる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangib
le storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（
例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体
（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／
Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ
（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random Access memory））を含む。ま
た、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory compute
r readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ
可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体
は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピ
ュータに供給できる。

【符号の説明】

【0038】

１０ 運転支援装置（装置）
１１ 取得部
１２ 第１状態推定部
１３ 第２状態推定部
１４ 運転支援部
１０００ コンピュータ
１００１ プロセッサ
１００２ メモリ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】