(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-09-24
(45)【発行日】2024-10-02
(54)【発明の名称】運転支援装置及び運転支援方法
(51)【国際特許分類】
A61B 5/18 20060101AFI20240925BHJP
G08B 21/24 20060101ALI20240925BHJP
G08B 21/02 20060101ALI20240925BHJP
G08G 1/16 20060101ALI20240925BHJP
【FI】
A61B5/18
G08B21/24
G08B21/02
G08G1/16 F
(21)【出願番号】P 2021029818
(22)【出願日】2021-02-26
【審査請求日】2023-12-28
(73)【特許権者】
【識別番号】308036402
【氏名又は名称】株式会社JVCケンウッド
(74)【代理人】
【識別番号】100103894
【氏名又は名称】家入 健
(72)【発明者】
【氏名】山本 規広
【審査官】外山 未琴
(56)【参考文献】
【文献】特開2014-223271(JP,A)
【文献】特開平11-326084(JP,A)
【文献】特開平11-034688(JP,A)
【文献】特開2010-246738(JP,A)
【文献】特開2012-239480(JP,A)
(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
A61B 5/16-5/18
G08B 21/24
G08B 21/02
G08G 1/16
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
ユーザの生体情報を取得する取得部と、
前記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状態を前記生体情報から推定する第1状態推定部と、
前記第1状態を前記ユーザ自身が自覚しているか否かを示す第2状態を前記生体情報から推定する第2状態推定部と、
前記第1状態および前記第2状態に対応する支援を前記ユーザに対して行う運転支援部と、を備える
運転支援装置。
【請求項2】
前記第2状態推定部は、前記ユーザの脳の活動量に基づいて前記第1状態を前記ユーザ自身が自覚しているか否かを推定し、
前記脳の活動量が所定の値以上になった場合、前記第1状態を前記ユーザ自身が自覚していると推定し、前記脳の活動量が所定の値より小さくなった場合、前記第1状態を前記ユーザ自身が自覚していないと推定する
請求項1に記載の運転支援装置。
【請求項3】
前記運転支援部は、
前記第1状態推定部が前記ユーザは運転に支障をきたす状態であると推定し、前記第2状態推定部が前記第1状態を前記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、前記第1状態推定部が前記ユーザは運転に支障をきたす状態であると推定し、前記第2状態推定部が前記第1状態を前記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、
前記ユーザに対して強く注意喚起を促す
請求項1又は2に記載の運転支援装置。
【請求項4】
前記運転支援部は、
前記第1状態推定部が前記ユーザは運転に支障をきたす状態でないと推定した場合であっても、前記第2状態推定部が前記第1状態を前記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、
前記ユーザに対して注意喚起を促す
請求項1乃至3のいずれか1項に記載の運転支援装置。
【請求項5】
ユーザの生体情報を取得することと、
前記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状態を前記生体情報から推定することと、
前記第1状態を前記ユーザ自身が自覚しているか否かを示す第2状態を前記生体情報から推定することと、
前記第1状態および前記第2状態に対応する支援を前記ユーザに対して行うことと、を含む
運転支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、運転支援装置及び運転支援方法に関する。
【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】
【文献】特開2020-15418号公報
【文献】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支援に反映できなく、運転支援の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、運転支援の精度を向上できる運転支援装置及び運転支援方法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】
本開示の運転支援装置は、ユーザの生体情報を取得する取得部と、前記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状態を前記生体情報から推定する第1状態推定部と、前記第1状態を前記ユーザ自身が自覚しているか否かを示す第2状態を前記生体情報から推定する第2状態推定部と、前記第1状態および前記第2状態に対応する支援を前記ユーザに対して行う運転支援部と、を備える。
【0008】
本開示の運転支援方法は、ユーザの生体情報を取得することと、前記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状態を前記生体情報から推定することと、前記第1状態を前記ユーザ自身が自覚しているか否かを示す第2状態を前記生体情報から推定することと、前記第1状態および前記第2状態に対応する支援を前記ユーザに対して行うことと、を含む。
【発明の効果】
【0009】
本開示によって、運転支援の精度を向上できる運転支援装置及び運転支援方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【
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】
【0011】
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。
【0012】
(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14(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。
【0013】
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。
【0014】
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。
【0015】
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。
【0016】
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。
【0017】
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。
【0018】
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。
【0019】
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。
【0020】
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。
【0021】
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。
【0022】
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。
【0023】
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)。
【0024】
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。
【0025】
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。
【0026】
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。
【0027】
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。
【0028】
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。
【0029】
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14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。
【0030】
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14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。
【0031】
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。
【0032】
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。
【0033】
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。
【0034】
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。
【0035】
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。
【0036】
<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1001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。
【0037】
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1002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。
【0038】
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-transitory 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(tangible 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 computer 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】
【0039】
10 運転支援装置
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