CN102316805A - 生理状态推测装置和车辆控制装置 - Google Patents
生理状态推测装置和车辆控制装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102316805A CN102316805A CN2010800077018A CN201080007701A CN102316805A CN 102316805 A CN102316805 A CN 102316805A CN 2010800077018 A CN2010800077018 A CN 2010800077018A CN 201080007701 A CN201080007701 A CN 201080007701A CN 102316805 A CN102316805 A CN 102316805A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- time
- physiological status
- deviation
- eyes
- opening eyes
- Prior art date
- Legal status (The legal status 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 status listed.)
- Granted
Links
- 230000004962 physiological condition Effects 0.000 title abstract 4
- 206010041349 Somnolence Diseases 0.000 claims abstract description 207
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims abstract description 19
- 208000032140 Sleepiness Diseases 0.000 claims description 151
- 230000037321 sleepiness Effects 0.000 claims description 151
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 63
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 43
- 230000002618 waking effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 5
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 6
- 206010062519 Poor quality sleep Diseases 0.000 abstract 2
- 230000003292 diminished effect Effects 0.000 abstract 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 60
- 239000012536 storage buffer Substances 0.000 description 26
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 22
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 15
- 230000002085 persistent effect Effects 0.000 description 14
- 230000009471 action Effects 0.000 description 9
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 description 8
- 239000000872 buffer Substances 0.000 description 5
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 5
- 241001269238 Data Species 0.000 description 4
- 208000003443 Unconsciousness Diseases 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 4
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 4
- 206010016322 Feeling abnormal Diseases 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 206010044565 Tremor Diseases 0.000 description 2
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 206010057315 Daydreaming Diseases 0.000 description 1
- 208000003464 asthenopia Diseases 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 238000012856 packing Methods 0.000 description 1
- 238000013404 process transfer Methods 0.000 description 1
- 238000012797 qualification Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 208000019116 sleep disease Diseases 0.000 description 1
- 208000020685 sleep-wake disease Diseases 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
- A61B5/18—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state for vehicle drivers or machine operators
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60K—ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PROPULSION UNITS OR OF TRANSMISSIONS IN VEHICLES; ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PLURAL DIVERSE PRIME-MOVERS IN VEHICLES; AUXILIARY DRIVES FOR VEHICLES; INSTRUMENTATION OR DASHBOARDS FOR VEHICLES; ARRANGEMENTS IN CONNECTION WITH COOLING, AIR INTAKE, GAS EXHAUST OR FUEL SUPPLY OF PROPULSION UNITS IN VEHICLES
- B60K28/00—Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions
- B60K28/02—Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions responsive to conditions relating to the driver
- B60K28/06—Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions responsive to conditions relating to the driver responsive to incapacity of driver
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/08—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to drivers or passengers
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
- G08B21/06—Alarms for ensuring the safety of persons indicating a condition of sleep, e.g. anti-dozing alarms
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B3/00—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
- A61B3/10—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions
- A61B3/113—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions for determining or recording eye movement
-
- 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
- A61B5/1103—Detecting eye twinkling
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2540/00—Input parameters relating to occupants
- B60W2540/22—Psychological state; Stress level or workload
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Developmental Disabilities (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Hospice & Palliative Care (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Psychology (AREA)
- Social Psychology (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Auxiliary Drives, Propulsion Controls, And Safety Devices (AREA)
Abstract
本发明提供能够将车辆等机器的驾驶的误操作防止于未然,并提高机器的操作的安全性的生理状态推测装置和车辆控制装置。包括:获取驾驶者的眼睛的睁眼时间的睁眼时间获取部(7)、获取由睁眼时间获取部(7)获取的睁眼时间的偏差的偏差运算部(8)、根据偏差运算部(8)的获取的睁眼时间的偏差判定驾驶者的生理状态的睡意预测部(9)。由此,通过根据睁眼时间的偏差对生理状态进行判定,能够检测至浅的清醒度下降,推测清醒度大幅下降至将来产生车辆驾驶的误操作的程度。
Description
技术领域
本发明涉及推测对象者的生理状态的生理状态推测装置和根据其控制车辆的车辆控制装置。
背景技术
目前,作为推测车辆驾驶者等对象者的生理状态的生理状态推测装置,已知有专利文献1中记载的生理状态推测装置。该生理状态推测装置算出眨眼率和眨眼相互之间的间隔并且算出对数转换值,算出每隔一定时间的眨眼间的间隔的次数分布,算出对数转换值、次数分布的平均值和标准差。另外,该生理状态推测装置根据标准差/平均值的值以及从眨眼相互之间的时间间隔判定的群发性眨眼的结果,对清醒度下降状态进行判定。该生理状态推测装置判定处于清醒度下降状态的情况。清醒度下降状态是眨眼率和群发性眨眼率增加并且整体的眨眼分布变得不规则的状态。此外,还已知通过推测影像内容的关注度而推测驾驶者的生理状态的生理状态推测装置(例如参照专利文献2)。另外,还已知有根据驾驶者的眼睛的睁眼度和闭眼时间的比例推测清醒度的生理状态推测装置(例如参照专利文献3)。
专利文献
专利文献1:日本特开平7-241283号公报
专利文献2:日本特开2005-318372号公报
专利文献3:日本特开2006-109980号公报
发明内容
利用基于眨眼率、群发性眨眼率的增加和眨眼分布的不规则性的推测,能够检测到清醒度大幅下降至对车辆驾驶的操作出现影响的程度的情况。利用基于睁眼度和闭眼时间的比例的推测,也能够检测到清醒度大幅下降的情况。然而,现有的生理状态推测装置难以检测到作为对车辆驾驶的操作出现影响的前一阶段的浅的清醒度下降。从而,现有的生理状态推测装置不能够推测将来的大幅度清醒度下降而不能够事前向驾驶者进行唤起注意等,难以将车辆驾驶的误操作防范于未然。如以上所述,现有的生理状态推测装置虽然能够检测对操作出现影响的程度的强的生理状态的变化,但是不能够检测到其前一阶段的浅的生理状态。从而,现有的生理状态推测装置具有不能够在实际妨碍操作之前防止误操作于未然的问题。
本发明是为了解决这样的课题而完成的,其目的在于提供能够将车辆等机器的驾驶的误操作防止于未然,并提高机器的操作的安全性的生理状态推测装置和车辆控制装置。
在此,本发明的发明人反复不懈研究,结果发现,例如在车辆的驾驶时在清醒度高的状态或注意力高的状态下,为了确认信号、步行者、其他车辆等周围的各种状况而眼睛的运动活跃,从而睁眼时间(眨眼与眨眼之间的睁开眼的时间)的偏差变大。而且发现,在虽然不致于妨碍驾驶但感到浅浅睡意的状态或注意力有些下降的状态下,确认周围的状况的眼睛的运动迟钝,从而睁眼时间的偏差变小。由此发现,通过根据睁眼时间的偏差推测生理状态,能够检测出目前不能够检测出的、作为将来的强的生理状态的变化的前兆的弱的变化。
因此,本发明涉及的生理状态推测装置的特征在于,包括:睁眼时间获取单元,获取对象者的眼睛的睁眼时间;偏差获取单元,获取由睁眼时间获取单元获取的睁眼时间的偏差;和生理状态判定单元,根据偏差获取单元获取的睁眼时间的偏差而判定对象者的生理状态。
进而,本发明涉及的车辆控制装置的特征在于,根据对象者的眼睛的睁眼时间的偏差对车辆进行控制。
根据该生理状态推测装置,通过获取驾驶者的眼睛的睁眼时间,并根据该睁眼时间的偏差判定生理状态,能够检测到弱的生理状态的变化,能够事前推测生理状态大幅度下降至将来产生车辆等机器的误操作的程度的情况。进而,根据本发明涉及的车辆控制装置,通过根据驾驶者的睁眼时间的偏差对车辆进行控制,能够在产生车辆驾驶的误操作的前一阶段进行驾驶辅助。根据以上,能够将车辆等机器的驾驶的误操作防止于未然,提高机器的操作的安全性。
具体而言,在本发明涉及的生理状态推测装置中,优选,睁眼时间的偏差越大,则生理状态判定单元越判定为处于对象者的清醒度高的状态,睁眼时间的偏差越小,则生理状态判定单元越判定为处于对象者的清醒度低的状态。
另外,在本发明涉及的生理状态推测装置中,生理状态判定单元具体地能够判定睡意、注意力下降或者清醒状态。通过判定这些生理状态,能够进行用于确保安全驾驶的驾驶辅助。
另外,在本发明涉及的生理状态推测装置中,优选,偏差获取单元通过从标准差或者方差对睁眼时间进行统计处理而运算睁眼时间的偏差。通过这样将睁眼时间的偏差数据化而进行统计处理,能够正确且容易地进行生理状态的推测。
另外,在本发明涉及的生理状态推测装置中,优选,生理状态判定单元通过运算睁眼时间的偏差的平均值而进行数据的平滑化,并通过对运算出的值与预定阈值进行比较而判定生理状态。能够将获取的信息加工成表示睁眼时间的偏差的倾向的数据。
另外,在本发明涉及的生理状态推测装置中,优选,在生理状态判定单元判定为处于清醒度低的状态之后,切换至直接检测对象者的睡意的瞌睡检测模式。由此,在由生理状态判定单元推测将来的睡意以后,通过切换成实时监视实际的对象者的睡意的模式,能够正确地监视从清醒状态到丧失意识的状态,能够进行更加适宜的驾驶辅助。
另外,在本发明涉及的生理状态推测装置中,优选,还包括时间宽度设定单元,该时间宽度设定单元根据由睁眼时间获取单元获取的多个睁眼时间的数据,设定用于偏差获取单元中的统计处理的时间宽度。由此,能够以适于各个对象者的时间宽度进行偏差的运算。例如在将用于偏差运算的时间宽度设定为一定值的情况下,存在不能够应对对象者的睁眼时间的个人差异而对于特定的对象者的生理状态推测的精度下降的情况,但根据该生理状态推测装置,不论对象者的个人差异如何,都能够对众人精度良好地进行生理状态的推测。
另外,在本发明涉及的生理状态推测装置中,优选,还包括:最大值导出单元,导出睁眼时间的偏差的最大值并进行更新;和阈值设定单元,根据更新后的最大值设定生理状态判定单元判定生理状态时使用的预定阈值。例如由于在睁眼时间长的对象者的情况下存在睁眼时间的偏差变大的倾向,所以在适合睁眼时间短的对象者而将预定阈值设定为一定值的情况下,由于睁眼时间长的对象者的睁眼时间的偏差达不到预定阈值,所以存在不能判定清醒度下降的可能性。另一方面,在适合睁眼时间长的对象者而设定预定阈值的情况下,存在对睁眼时间短的对象者不必要地判定为清醒度下降的可能性。从而,在将预定阈值设定为一定值的情况下,不能够应对睁眼时间的偏差的个人差异,不能够对众人进行精度良好的推测。但是,根据本发明涉及的生理状态推测装置,由于根据睁眼时间的偏差的最大值设定预定阈值,所以能够应对睁眼时间的偏差的个人差异,而对众人进行精度良好的生理状态的推测。进而,将用于设定预定阈值的最大值随着时刻的经过一并进行更新而进行设定,从而即使在例如驾驶开始时处于有睡意的状态但通过进行驾驶而清醒度上升的情况下,也能够对应于该对象者的本来的偏差特性而正确地进行生理状态的推测。
另外,在本发明涉及的生理状态推测装置中,优选,生理状态判定单元根据睁眼时间的偏差的增加而判定为对象者的注意力下降。作为清醒度下降的前一阶段,驾驶者变为注意力下降的状态。注意力下降状态下的睁眼时间的偏差相比于注意力没有下降的通常状态下的睁眼时间的偏差增加。从而,生理状态判定单元能够根据睁眼时间的偏差的增加而判定对象者的注意力下降。由此,本发明涉及的生理状态推测装置还能够提前推测对于对象者的清醒度出现影响的前一阶段的生理状态。
另外,在本发明涉及的生理状态推测装置中,优选,还包括睡意产生可能性判定单元,该睡意产生可能性判定单元在生理状态判定单元判定为注意力下降之后,判定是否存在对象者变成睡意状态的可能性。例如即使在根据睁眼时间的偏差的增加进行了判定的情况下,也有可能不会发展至将来的睡意状态。例如在判定为注意力下降时一律进行驾驶辅助的情况下,有可能使对象者感到烦扰。从而,睡意产生可能性判定单元判定是否存在对象者变成睡意状态的可能性。由此,可抑制进行必要以上的驾驶辅助。
另外,在本发明涉及的生理状态推测装置中,优选,还包括睡意产生推测单元,该睡意产生推测单元在生理状态判定单元判定为注意力下降之后,根据睁眼时间的偏差的时间性变化量,推测直到对象者变成睡意状态为止所需要的时间。睡意产生推测单元通过根据睁眼时间的时间性变化量,能够推测到对象者变为睡意状态为止所需要的时间。由此,本发明涉及的生理状态推测装置能够例如根据推测的时间进行适当的驾驶辅助。
本发明涉及的生理状态推测装置的特征在于,包括:睁眼时间获取单元,获取对象者的眼睛的睁眼时间;偏差获取单元,获取由睁眼时间获取单元获取的睁眼时间的偏差;和生理状态推测单元,根据偏差获取单元获取的睁眼时间的偏差的时间性变化量而推测对象者的生理状态。
另外,本发明涉及的车辆控制装置的特征在于,根据对象者的眼睛的睁眼时间的偏差的时间性变化量对车辆进行控制。
根据该生理状态推测装置,通过获取对象者的眼睛的睁眼时间,并根据该睁眼时间的偏差的时间性变化量(例如将睁眼时间的偏差以近似线的方式进行模型化的情况下的坐标图的斜率等)推测生理状态,则即使在清醒度下降较浅的阶段,也能够事前推测清醒度大幅度下降至将来产生车辆驾驶的误操作的程度的情况。进而,根据本发明涉及的车辆控制装置,通过根据驾驶者的睁眼时间的偏差的时间性变化量对车辆进行控制,能够在车辆驾驶的误操作产生的前一阶段进行驾驶辅助。根据以上,能够提高车辆等机器的驾驶的安全性。而且,生理状态推测单元推测生理状态的情况下的“推测”具有获取将来的生理状态的含义,与具有获取当前的生理状态的含义的“生理状态的判定”不同。
另外,在本发明涉及的生理状态推测装置中,优选,生理状态推测单元根据时间性变化量推测生理状态的变化所需要的时间。由此,能够事前推测在其后怎样程度的时间内生理状态变化至妨碍驾驶的程度,所以能够例如根据该时间进行适当的驾驶辅助。
另外,优选,还包括推测结果更新单元,该推测结果更新单元根据时间性变化量的增减,对生理状态的变化所需要的时间进行更新。由此,例如由于时间性变化量增加时为睁眼时间的偏差变多时,所以能够将向对象者显示的到生理状态变化为止的推测时间延长显示或者取消;由于时间性变化量减少时为睁眼时间的偏差变少时,所以能够导出新的推测时间而进行更新。由此,由于能够将对象者的最新的睁眼状况反映到推测结果中,所以能够提高推测精度。
另外,本发明的生理状态推测装置包括:睁眼时间获取单元,获取对象者的眼睛的睁眼时间;偏差获取单元,获取由睁眼时间获取单元获取的睁眼时间的偏差;和生理状态变化判定单元,根据偏差获取单元获取的睁眼时间的偏差的时间性变化量而判定对象者的生理状态的变化。
根据该生理状态推测装置,能够根据睁眼时间的偏差的时间性变化量判定对象者的生理状态是否变化,例如在时间性变化量向负的方向下降的情况下,能够判定为对象者的清醒度急剧下降,继而判定为瞌睡产生,或者判定为处于精神恍惚的状态,从而在进行了这些判定的时刻进行适当的驾驶辅助。另一方面,在时间性变化量向正的方向上升的情况下,能够判定为驾驶者清醒的状态,从而进行解除当前进行的驾驶辅助,或将为了休息而使车辆停车的预定的待避场所的位置设定到比当前时刻的位置更远处等控制。此外,生理状态变化判定单元判定生理状态变化的情况下的“判定”具有获取当前的生理状态的变化的含义,与具有获取将来的生理状态的变化的含义的“生理状态的变化的推测”不同。
另外,在本发明涉及的生理状态推测装置中,优选,偏差获取单元通过对在预定的采样时间内由睁眼时间获取单元获取的睁眼时间中的比预定阈值长的睁眼时间和比预定阈值短的睁眼时间的个数进行计数,而获取睁眼时间的偏差。像这样,从长的睁眼时间和短的睁眼时间的个数的比例也能够获取睁眼时间的偏差。
发明效果
根据本发明,能够将车辆等机器的驾驶的误操作防止于未然,从而提高机器的操作的安全性。
附图说明
图1是表示具备第一实施方式涉及的生理状态推测装置的车辆控制装置的块结构的图。
图2是表示第一实施方式涉及的生理状态推测装置的信息处理的流程图。
图3是用于说明睁眼时间获取部的睁眼时间获取方法的图,是表示由眼数据获取部获取的驾驶者的眼睛的图像以及该图像与睁眼时间和闭眼时间的关系的图。
图4是表示存储缓冲器的缓冲器结构的一个例子的图。
图5是表示睡意预测部的处理内容的曲线图。
图6是表示睡意预测部的处理内容的曲线图。
图7是表示在推测作为被验者的驾驶者的生理状态的情况下的生理状态推测装置进行的处理内容的各曲线图与被验者的睡意的强度的关系的图。
图8是表示第二实施方式涉及的生理状态推测装置和车辆控制装置的块结构的图。
图9是表示第二实施方式涉及的生理状态推测装置的信息处理的流程图。
图10是表示存储缓冲器的缓冲器结构的一个例子的图。
图11是表示第三实施方式涉及的生理状态推测装置和车辆控制装置的块结构的图。
图12是表示第三实施方式涉及的生理状态推测装置的信息处理的流程图。
图13是表示最大值导出部的处理的曲线图。
图14是表示阈值设定部的处理的曲线图。
图15是表示第四实施方式涉及的生理状态推测装置和车辆控制装置的块结构的图。
图16是表示第四实施方式涉及的生理状态推测装置的信息处理的流程图。
图17是表示注意力下降状态判定部的处理内容的图。
图18是表示睡意产生可能性判定部的处理内容的图。
图19是表示睡意产生时间推测部的处理内容的图。
图20是表示第四实施方式涉及的生理状态推测装置的实施例的图。
图21是表示第四实施方式涉及的生理状态推测装置的实施例的图。
图22是表示第五实施方式涉及的生理状态推测装置和车辆控制装置的块结构的图。
图23是表示第六实施方式涉及的生理状态推测装置和车辆控制装置的块结构的图。
图24是表示第六实施方式涉及的生理状态推测装置的信息处理的流程图。
图25是表示第七实施方式涉及的生理状态推测装置和车辆控制装置的块结构的图。
图26是表示第七实施方式涉及的生理状态推测装置的信息处理的流程图。
图27是用于说明模型应用处理的内容的曲线图。
图28是表示在推测作为被验者的驾驶者的生理状态的情况下的生理状态推测装置的处理内容的各曲线图与被验者的睡意的强度的关系的图。
图29是表示图28所示的实施例的各常数的值和单位的图表。
图30是表示第八实施方式涉及的生理状态推测装置和车辆控制装置的块结构的图。
图31是表示第八实施方式涉及的生理状态推测装置的信息处理的流程图。
图32是用于说明斜率比较处理的内容的曲线图。
具体实施方式
以下,参照附图对本发明涉及的生理状态推测装置和车辆控制装置的优选实施方式详细地进行说明。
[第一实施方式]
首先,对本发明的第一实施方式涉及的生理状态推测装置10和具备该生理状态推测装置10的车辆控制装置1的结构进行说明。图1是表示具备本实施方式涉及的生理状态推测装置10的车辆控制装置1的块结构的图。如图1所示,本实施方式涉及的生理状态推测装置10包括ECU(Electronic Control Unit:电子控制单元)2和眼数据获取部3而构成。另外,本实施方式涉及的车辆控制装置1包括生理状态推测装置10、结果输出部4和驾驶辅助部6而构成。
生理状态推测装置10的眼数据获取部3具有获取眼数据的功能,具体而言,由用于拍摄驾驶者的眼睛的图像的相机、眼电位计测装置等构成,所述眼数据作为用于获取车辆的驾驶者(对象者)的睁眼时间的基础。眼数据获取部3具有将获取的眼睛的图像数据、测定数据输出至ECU2的功能。
生理状态推测装置10的ECU2是进行生理状态推测装置10整体的控制的电子控制单元,例如以CPU为主体而构成,具备ROM、RAM、输入信号电路、输出信号电路、电源电路等。该ECU2包括睁眼时间获取部(睁眼时间获取单元)7、偏差运算部(偏差获取单元)8、睡意预测部(生理状态判定单元)9和存储缓冲器11而构成。
睁眼时间获取部7具有根据由眼数据获取部3获取的图像数据、测定数据获取驾驶者的睁眼时间的功能。具体而言,睁眼时间获取部7通过解析从眼数据获取部3输出的图像数据,来测定睁眼的时刻和闭眼的时刻,从而获取睁眼时间。另外,睁眼时间获取部7具有将获取的睁眼时间数据存储至存储缓冲器11的功能。
偏差运算部8具有获取由睁眼时间获取部7获取的睁眼时间的偏差的功能。具体而言,偏差运算部8能够取出在存储缓冲器11中存储的睁眼时间数据,并从标准差、方差、或者直方图进行统计处理从而运算睁眼时间的偏差。此外,为了用于统计处理而从存储缓冲器11中取出的睁眼时间数据,可以取出在预先设定的单位时间宽度内存在的个数的睁眼时间数据,或者也可以从最新的睁眼时间数据中取出预先设定的个数。
睡意预测部9具有根据偏差运算部8运算出的睁眼时间的偏差判定驾驶者的生理状态的功能。而且,在本实施方式中,作为能够判定的生理状态而进行睡意的判定,但除此以外还能够例举例如注意力下降或者清醒状态。如本实施方式所示,在进行驾驶者的睡意即清醒度下降的判定的情况下,睡意预测部9具有如下功能:在判定为睁眼时间的偏差较大时判定为处于驾驶者的清醒度高的状态,在判定为睁眼时间的偏差较小时判定为处于驾驶者的清醒度低的状态。而且,此处的“清醒度低的状态”是指清醒度下降至产生车辆驾驶的误操作的程度(即,睡意强的状态)的前一阶段的、清醒度下降的程度浅的阶段,在本实施方式中,通过进行该状态的判定,能够防止清醒度下降至实际妨碍驾驶的程度的事态于未然。
存储缓冲器11具有存储由睁眼时间获取部7获取的睁眼时间数据的功能,具体而言,能够如图4所示根据眨眼的次数存储睁眼开始时间、睁眼结束时间和睁眼时间。另外,存储缓冲器11具有根据来自偏差运算部8的请求输出睁眼时间数据的功能。
车辆控制装置1的结果输出部4具有向驾驶者输出生理状态推测装置10的推测结果的功能,具体而言,由能够用声音输出推测结果的扬声器、能够显示推测结果的显示器构成。例如在生理状态推测装置10推测到处于驾驶者的清醒度变低的状态的情况下,结果输出部4能够对驾驶者通知将来会产生妨碍驾驶的程度的睡意的意思,或通知促使休息的意思。或者,能够在注意力下降时进行促使唤起注意的通知,并在睡醒而变为清醒状态时通知该意思。
车辆控制装置1的驾驶辅助部6具有根据睡意预测部9的推测结果进行驾驶辅助的功能,具体而言,由能够以踏下制动器踏板就能够立刻停车的方式提高灵敏度并能够强制地停车的制动器、乘员保护装置、能够为了防止不稳驾驶而提高转向力的方向盘、能够降低发动机转速的驱动部等构成。
接着,参照图2~图6对本实施方式涉及的生理状态推测装置10和车辆控制装置1的动作进行说明。图2是表示本实施方式涉及的生理状态推测装置10的信息处理的流程图。如图2所示的信息处理是在车辆行驶的期间在生理状态推测装置10的ECU2中反复执行的处理。
如图2所示,首先,ECU2的睁眼时间获取部7根据由眼数据获取部3获取的数据获取驾驶者的睁眼时间,并且将获取的数据存储至存储缓冲器11(步骤S100)。此处,参照图3,对睁眼时间获取部7的睁眼时间获取方法详细地进行说明。图3是用于说明睁眼时间获取部7的睁眼时间获取方法的图,是表示由眼数据获取部3获取的驾驶者的眼睛的图像、以及该图像与睁眼时间和闭眼时间的关系的图。如图3所示,睁眼时间获取部7通过解析由眼数据获取部3获取的眼睛的图像而判断睁眼状态和闭眼状态,并且从睁眼状态的开始时刻和睁眼状态的结束时刻测定睁眼时间。具体而言,从睁眼时间获取处理开始将第1次睁眼的时刻设为第1次睁眼的开始时刻ts1,将接着闭眼的时刻设为第1次睁眼的结束时刻te1,将开始时刻ts1与结束时刻te1之间经过的时间设为睁眼时间to1。将接着睁眼的时刻设为第2次睁眼的开始时刻ts2,将接着闭眼的时刻设为第2次睁眼的结束时刻te2,将开始时刻ts2与结束时刻te2之间经过的时间设为睁眼时间to2。进而,将接着睁眼的时刻设为第3次睁眼的开始时刻ts3,将接着闭眼的时刻设为第3次睁眼的结束时刻te3,将开始时刻ts3与结束时刻te3之间经过的时间设为睁眼时间to3。像这样,将第n次睁眼的时刻设为第n次睁眼的开始时刻tsn,将接着闭眼的时刻设为第n次睁眼的结束时刻ten,将开始时刻tsn与结束时刻ten之间经过的时间设为睁眼时间ton。像这样获取的各数据在存储缓冲器11中以图4所示的缓冲器结构存储。而且,如果将计算偏差时的单位时间宽度(时间宽度)设为tw,则由于缓冲器的容量需要比单位时间宽度tw大,所以缓冲器容量要件以ten-ts1>tw表示。
当睁眼时间获取处理结束时,偏差运算部8根据在存储缓冲器11中存储的睁眼时间获取睁眼时间的偏差(步骤S110)。具体而言,偏差运算部8通过根据标准差对睁眼时间进行统计处理而运算出睁眼时间的偏差。偏差运算部8从存储缓冲器11获取用于运算睁眼时间的偏差的多个睁眼时间数据,此时,能够获取在预先设定的单位时间宽度tw内存在的睁眼时间数据而进行偏差的运算。即,在单位时间宽度tw内存在n个睁眼时间数据的情况下,使用存储缓冲器11内的{to1,to2,to3,…ton}的睁眼时间数据,由以下的式(1)算出睁眼时间标准差(以下称为睁眼时间SD)。而且,在式(1)中,n表示获取的睁眼时间数据的总数,i表示睁眼时间数据的序号,∑内表示第i个睁眼数据与n个睁眼时间数据的平均值之差的平方的值。
[数学式1]
而且,在上述的说明中,偏差运算部8从存储缓冲器11获取在单位时间宽度tw内存在的睁眼时间数据进行偏差的运算,但是也可以采用获取任意个数的睁眼时间数据进行运算的方法来代替。例如,在将任意个数设定为3个的情况下,从存储缓冲器获取3个最新的睁眼时间数据,使用{ton-2,ton-1,ton}的睁眼数据由式(1)算出睁眼时间SD。
在运算出睁眼时间的偏差以后,睡意预测部9根据在S110中获取的睁眼时间的偏差来判定驾驶者的生理状态从而预测睡意(步骤S120)。睡意预测部9在S120的处理中,在判定为睁眼时间的偏差较大时判定为处于驾驶者的清醒度高的状态,在判定为睁眼时间的偏差较小时判定为处于驾驶者的清醒度低的状态。
此处,参照图5和图6对睡意预测部9的生理状态判定处理的具体方法进行说明。图5和图6是表示睡意预测部9的处理内容的曲线图。首先,睡意预测部9通过实时地绘制在S110中运算出的睁眼时间SD,而获取图5(a)所示的曲线图。接着,睡意预测部9通过运算出从当前时刻到过去x(秒)的睁眼时间SD的平均值而进行图5(a)的平滑化,获取图5(b)所示的曲线图。
在进行了睁眼时间SD的平滑化以后,提取该睁眼时间SD平均值低于预先设定的振幅阈值Th_a(预定阈值)的部位,并且获取低于其的部位的持续时间。持续时间是指从睁眼时间SD平均值低于振幅阈值Th_a的时刻开始到睁眼时间SD平均值再次超过振幅阈值Th_a的时刻为止所需的时间。具体而言,在得到了图6(a)的上段所示的睁眼时间SD平均值的曲线图的情况下,如图6(a)的下段所示,低于振幅阈值Th_a的部位被提取出二个部位,获取各自的持续时间t1和t2。提取低于阈值的部位后,提取该提取部位中的持续时间超过预先设定的时间阈值Th_t的部位。具体而言,在得到了图6(a)的下段所示的提取结果的情况下,在持续时间t1低于时间阈值Th_t而持续时间t2超过时间阈值Th_t时,如图6(b)所示仅提取出持续时间t2的部位。
通过以上的处理,睡意预测部9在保持睁眼时间SD平均值的低于振幅阈值Th_a的持续时间为时间阈值Th_t以下的状态时,判定为睁眼时间的偏差较大并判定为驾驶者的清醒度高的状态,在提取了睁眼时间SD平均值的低于振幅阈值Th_a的持续时间超过时间阈值Th_t的部位时,判定为睁眼时间的偏差较小并判定为驾驶者的清醒度低的状态。由此,睡意预测部9能够进行驾驶者的睡意的预测。而且,从S100到S120的处理在直到被判定为驾驶者的清醒度低的状态为止的期间反复执行,在被判定为清醒度低的状态的阶段转移到下一步骤S130。
在由睡意预测部9判定为驾驶者的清醒度低的状态的情况下(即,在完成了睡意的预测的情况下),ECU2向结果输出部4或者驾驶辅助部6输出控制信号而进行驾驶辅助处理(步骤S130)。具体而言,通过从结果输出部4进行声音输出、图像显示,能够对驾驶者传达将来产生睡意的意思,进而促使其获得休息。进而,通过控制驾驶辅助部6,能够以踏下制动器踏板就能够立刻停车的方式提高制动器的增压压力,或参照导航装置的地图信息退避到安全的场所以获得休息而强制地使制动器工作,或容易使安全带的卷紧、乘员保护袋、用于减轻震颤的头垫移动等乘员保护装置工作,或用相机检测车线而施加转向反力以使其不会脱离车线,或者进行车道保持,或用毫米波雷达、激光检测与前方车辆的车间距离而保持其为一定以上,或者加大车间距离的设定,或用相机图像对周围的障碍物进行监视而辅助制动器、转向的回避动作,或降低发动机转速。当驾驶辅助处理结束时,图2所示的控制处理结束,再次从S100开始处理。
在现有的生理状态的检测方法中,虽然能够检测清醒度下降至对车辆驾驶的操作造成影响的程度,但不能够检测至作为其前一阶段的浅的清醒度下降,难以将车辆驾驶的误操作防范于未然。但是,根据本实施方式涉及的生理状态推测装置10,通过获取驾驶者的眼睛的睁眼时间并根据该睁眼时间的偏差判定生理状态,能够检测至浅的清醒度下降,能够事前推测清醒度大幅度下降至将来产生车辆驾驶的误操作的程度。特别是根据本实施方式涉及的车辆控制装置1,通过根据驾驶者的睁眼时间的偏差来控制车辆,能够在产生车辆驾驶的误操作的前一阶段进行驾驶辅助。根据以上,能够提高车辆等机器的驾驶的安全性。
参照图7,对本实施方式涉及的生理状态推测装置10的实施例进行说明。图7是表示在推测作为被验者的驾驶者的生理状态的情况下的生理状态推测装置10的处理内容的各曲线图与被验者的睡意的强度的关系的图。图7(a)是绘制了睁眼时间标准差的曲线图,图7(b)是通过获取睁眼时间标准差的平均值而平滑化后的曲线图,图7(c)是绘制图7(b)中的低于振幅阈值Th_a的持续时间的图,图7(d)是提取了图7(c)中的低于阈值的持续时间超过时间阈值Th_t的部位的图,图7(e)是根据被验者的自我报告而绘制了睡意的强度的图。而且,在上述说明的图6(a)中,单纯地对每个低于振幅阈值Th_a的部位计测低于振幅阈值Th_a的持续时间(t1、t2),但在图7(c)中为了排除测定的噪声的影响,利用将低于阈值的持续时间累计而测定的曲线图进行生理状态的判定。在该实施例中,得到如图7(a)所示的睁眼时间标准差的曲线图后,则如图7(c)所示,仅在从测定开始700秒附近的部位出现超过时间阈值Th_t的部位。在该情况下,如图7(d)所示检测出该部位,由此能够判定为在700秒附近清醒度变低。对该结果与被验者的睡意的强度的关系进行验证,则如图7(e)所示,在从判定为清醒度变低的部位P1经过几分钟后的部位P2,清醒度急剧下降,最终变成无意识的状态。部位P2可以说是清醒度下降到了妨碍车辆驾驶的程度,生理状态推测装置10能够在几分钟之前预测将来会成为这样的状态。
[第二实施方式]
接着,参照图8和图9对本发明的第二实施方式涉及的生理状态推测装置110和车辆控制装置100进行说明。第二实施方式涉及的生理状态推测装置110和车辆控制装置100不是将用于运算睁眼时间的偏差的单位时间宽度简单设定为一定的常数,而是主要在能够按照各驾驶者设定最优的单位时间宽度这一点上与第一实施方式涉及的生理状态推测装置10和车辆控制装置1不同。而且,在第一实施方式中,将预先设定的单位时间宽度设为tw,但在第二实施方式中,作为设定为各驾驶者的最优值的值,将单位时间宽度表示为W。
图8是表示第二实施方式涉及的生理状态推测装置110和车辆控制装置100的块结构的图。如图8所示,生理状态推测装置110的ECU2包括:设定判定部12、计数部13、计数数量判定部14、单位时间宽度设定部(时间宽度设定单元)15。而且,其他的结构与第一实施方式涉及的生理状态推测装置10和车辆控制装置1相同。
设定判定部12具有判定是否已设定了用于运算睁眼时间的偏差的单位时间宽度的功能。另外,计数部13具有对已存储在存储缓冲器11内的睁眼时间数据的数据数量进行计数的功能。进而,计数数量判定部14具有判定由计数部13计数的睁眼时间数据的数据数量是否为用于设定单位时间宽度W所必需的数量的功能。进而,单位时间宽度设定部15具有设定适于各个驾驶者的单位时间宽度W的功能。
接着,参照图9,对本实施方式涉及的生理状态推测装置110和车辆控制装置100的动作进行说明。图9是表示本实施方式涉及的生理状态推测装置110的信息处理的流程图。图9所示的信息处理是在从车辆的驾驶开始起行驶的期间在生理状态推测装置10的ECU2中反复执行的处理。
如图9所示,睁眼时间获取部7获取驾驶者的睁眼时间,并且将获取的睁眼时间数据存储在存储缓冲器11中(步骤S100)。在S100中,进行与图2的S100相同的处理。接着,设定判定部12进行是否已完成了睁眼时间的单位时间宽度W的设定的判定(步骤S140)。首先,在车辆的驾驶开始的阶段中,不设定用于进行S110的偏差运算的单位时间宽度W。从而,在驾驶初期的阶段中,判定为未完成睁眼时间的单位时间宽度的设定,一旦设定以后,在其以后的处理中作为已完成了睁眼时间的单位时间宽度W的设定,转移到偏差运算处理(步骤S110)。
当在S140中判定为未完成单位时间宽度W的设定时,计数部13对睁眼时间数据的数据数量进行计数(步骤S150)。在S150的处理中,对从驾驶开始的初期阶段到当前时刻的期间存储在存储缓冲器11中的睁眼时间数据的数量进行计数。例如,在存储缓冲器中存储了图10所示的数据的情况下,计数部13将数据数量计数为6个。当睁眼时间数据的数据数量被计数时,计数数量判定部14判定该数据数量是否满足用于设定单位时间宽度W所必需的个数要件(步骤S160)。具体而言,预先设定用于单位时间宽度W设定的个数要件TH,在S150中计数的数据数量为n个的情况下,在TH≥n的情况下判定为满足要件,在TH<n的情况下判定为不满足要件。而且,个数要件TH能够任意设定,但优选为三个以上(TH≥3)。在S160的处理中,在TH<n而判定为不满足要件的情况下,返回S100,再次进行睁眼时间的获取以能够获得必要的数据数量。
另一方面,在S160的处理中,在TH≥n而判定为满足要件的情况下,单位时间宽度设定部15进行单位时间宽度W的设定(步骤S170)。在S170的处理中,具体而言,运算出存储缓冲器11内的TH个睁眼时间数据的平均值(以下设为M)和标准差(以下设为SD),接着,根据这些值,代入式(2)从而运算出单位时间宽度W。例如在设TH=6而使用图10的值进行运算的情况下,平均值M=9.8、标准差SD=3.8,则单位时间宽度W=21.2。
[数学式2]
W=M+(3×SD) …(2)
在S170的处理中设定单位时间宽度W后,返回S100再次进行S100、S140的处理。由于设定了单位时间宽度W,所以在S140中判定为存在设定而转移到偏差运算处理(S110)。偏差运算部8从存储缓冲器11获取在S170的处理中设定的单位时间宽度W内存在的最新的睁眼时间数据而进行偏差的运算,接着,进行睡意预测处理(S120)和驾驶辅助处理(S130)。而且,偏差运算和S120、S130中进行与第一实施方式相同的处理。当驾驶辅助处理结束时图2所示的控制处理结束,再次从S100开始处理。
根据以上,在本实施方式涉及的生理状态推测装置110中,由于具备单位时间宽度设定部15,该单位时间宽度设定部15能够根据由睁眼时间获取部7获取的多个睁眼时间数据而设定用于偏差运算部8的统计处理的单位时间宽度W,所以能够以适于各个驾驶者的单位时间宽度进行偏差的运算。在将用于偏差运算的单位时间宽度设定为一定值的情况下,不能够应对驾驶者的睁眼时间的个人差异,存在对特定的驾驶者的生理状态推测的精度下降的情况,但根据本实施方式涉及的生理状态推测装置110,不论驾驶者的个人差异如何,都能够针对众人精度良好地进行生理状态的推测。
[第三实施方式]
接着,参照图11和图12对本发明的第三实施方式涉及的生理状态推测装置210和车辆控制装置200进行说明。第三实施方式涉及的生理状态推测装置210和车辆控制装置200不是将睡意预测部9进行生理状态的推测时使用的振幅阈值(在第一实施方式中表示为Th_a)简单地设为一定的值,而是主要在能够对各驾驶者设定最优的振幅阈值这一点上与第一实施方式涉及的生理状态推测装置10和车辆控制装置1不同。而且,在第一实施方式中,将预先设定的振幅阈值设为Th_a,但在第三实施方式中,作为设定为各驾驶者的当前时刻t0的最优值的值,将振幅阈值表示为TH(t0)。
图11是表示第三实施方式涉及的生理状态推测装置210和车辆控制装置200的块结构的图。如图11所示,生理状态推测装置210的ECU2包括:最大值导出部(最大值导出单元)21、阈值设定部(阈值设定单元)22。而且,其他的结构与第一实施方式涉及的生理状态推测装置10和车辆控制装置1相同。
最大值导出部21具有将睁眼时间的偏差的最大值导出并更新的功能。具体而言,最大值导出部21根据由偏差运算部8运算出的从驾驶开始到当前为止的睁眼时间的标准差、方差,导出所述值中的最大值,更新已设定的最大值。另外,阈值设定部22具有根据由最大值导出部21导出的偏差的最大值设定振幅阈值TH(t0)的功能。具体而言,振幅阈值TH(t0)能够按照睁眼时间偏差的从最大值的减少比例进行定义。
接着,参照图12,对本实施方式涉及的生理状态推测装置210和车辆控制装置200的动作进行说明。图12是表示本实施方式涉及的生理状态推测装置210的信息处理的流程图。图12所示的信息处理是在从车辆的驾驶开始起行驶的期间在生理状态推测装置210的ECU2中反复执行的处理。
如图12所示,睁眼时间获取部7获取驾驶者的睁眼时间,并且将获取的睁眼时间数据存储在存储缓冲器11中(步骤S100)。接着,偏差运算部8根据睁眼时间数据对睁眼时间的偏差、即标准差进行运算(步骤S110)。而且,在S100、S110中,进行与图2的S100、S110同样的处理。接着,最大值导出部21导出S110中运算出的标准差的最大值(步骤S200)。在S200中,具体而言,如图13所示,导出从驾驶开始到当前时刻为止的期间的睁眼时间标准差的最大值,在导出了超过已设定的最大值的值时,将最大值更新为新的值。从而,最大值根据时刻而变动。即,在一旦产生了大的峰值时该峰值成为最大值,在保持该最大值的状态下经过一定时间,在产生更大的峰值时将该峰值更新为新的最大值,在保持该最大值的状态下时间经过。
在导出当前时刻的最大值以后,阈值设定部22设定当前时刻的振幅阈值TH(t0)(步骤S210)。具体而言,能够通过将睁眼时间标准差的最大值SDmax代入式(3)而运算出振幅阈值TH(t0)。而且,式(3)的系数A能够设定任意的值,但优选设定为0.5左右的值。
[数学式3]
TH(t0)=SDmax-(A×SDmax) …(3)
这样得到的振幅阈值TH(t0)与睁眼时间标准差的关系的例子如图14所示。在图14所示的例子中,在当前时刻t0的前一阶段中睁眼时间的偏差为最大,其后偏差下降并在当前时刻t0与振幅阈值TH(t0)一致,然后成为低于振幅阈值TH(t0)的状态(最大值SDmax保持一定)。
在S210的处理中设定振幅阈值TH(t0)时,睡意预测部9使用该振幅阈值TH(t0)进行生理状态推测处理(S120)。S120除了将振幅阈值Th_a替换为振幅阈值TH(t0)以外,进行与第一实施方式相同的处理。当生理状态推测处理结束时,进行驾驶辅助处理(S130)。在S130中进行与第一实施方式相同的处理。当驾驶辅助处理结束时则图2所示的控制处理结束,再次从S100开始处理。
根据以上,在本实施方式涉及的生理状态推测装置110中,能够对睁眼时间的偏差的最大值SDmax进行更新,并且根据更新后的最大值SDmax设定振幅阈值TH(t0)。例如,在睁眼时间长的驾驶者的情况下由于存在睁眼时间的偏差变大的倾向,所以在适合睁眼时间短的驾驶者而将振幅阈值设定为一定值的情况下,存在由于睁眼时间长的驾驶者的睁眼时间的偏差达不到振幅阈值而不能判定清醒度下降的可能性。另一方面,在适合睁眼时间长的驾驶者而设定振幅阈值的情况下,存在对于睁眼时间短的驾驶者会不必要地判定为清醒度下降的可能性。从而,在将振幅阈值设定为一定值的情况下,不能够应对睁眼时间的偏差的个人差异,不能够对众人进行精度良好的推测。但是,根据本实施方式涉及的生理状态推测装置,由于根据睁眼时间的偏差的最大值设定振幅阈值TH(t0),所以能够对应于睁眼时间的偏差的个人差异,对众人进行精度良好的生理状态推测。进而,通过将用于设定振幅阈值TH(t0)的最大值随着时刻的经过进行更新而设定,则即使在例如驾驶开始时为有睡意的状态但由于进行驾驶而清醒度上升的情况下,也能够根据该驾驶者的本来的偏差特性而正确地进行生理状态的推测。
[第四实施方式]
接着,参照图15对本发明的第四实施方式涉及的生理状态推测装置310和车辆控制装置300进行说明。第四实施方式涉及的生理状态推测装置310和车辆控制装置300主要在判定注意力下降的状态这一点上,与第一实施方式涉及的生理状态推测装置10和车辆控制装置1不同。本实施方式的“注意力下降状态”是指驾驶者精神恍惚的状态。“注意力下降状态”是第一实施方式的“清醒度低的状态”的前一阶段的状态。
图15是表示第四实施方式涉及的生理状态推测装置310和车辆控制装置300的块结构的图。如图15所示,生理状态推测装置310的ECU2包括:注意力下降状态判定部(生理状态判定单元)31、睡意产生可能性判定部(睡意产生可能性判定单元)32和睡意产生时间推测部(睡意产生推测单元)33。而且,其他的结构与第一实施方式涉及的生理状态推测装置10和车辆控制装置1相同。
注意力下降状态判定部31具有进行驾驶者的注意力是否下降的判定的功能。注意力下降状态判定部31具有根据判定结果检测驾驶者的注意力下降状态的功能。具体地说,注意力下降状态判定部31能够根据睁眼时间的偏差的增加进行驾驶者的注意力是否下降的判定。注意力下降状态判定部31通过对睁眼时间的偏差与预定阈值进行比较而进行判定。关于判定方法的具体的内容,在后面说明。
睡意产生可能性判定部32具有判定是否存在驾驶者变为睡意状态的可能性的功能。睡意产生可能性判定部32对睁眼时间的偏差设定近似直线,基于近似直线的斜率进行判定。睡意产生可能性判定部32对预定的时间宽度的睁眼时间的偏差设定近似直线。关于判定方法的具体的内容,在后面说明。
睡意产生时间推测部33具有推测直至驾驶者变为睡意状态为止所需要的时间的功能。此处能够预测的“睡意状态”是表示清醒度下降的状态,表示第一实施方式的“清醒度低的状态”及其以后的状态。睡意产生时间推测部33能够通过使用睡意产生可能性判定部32设定的近似直线而进行推测。睡意产生时间推测部33将近似直线延长,将该近似直线成为预定阈值的时刻推测为产生睡意的时刻。
接着,参照图16,对本实施方式涉及的生理状态推测装置310和车辆控制装置300的动作进行说明。图16是表示本实施方式涉及的生理状态推测装置310的信息处理的流程图。图16所示的信息处理是在从车辆的驾驶开始起行驶的期间在生理状态推测装置310的ECU2中反复执行的处理。
如图16所示,睁眼时间获取部7获取驾驶者的睁眼时间,并且将获取的睁眼时间数据存储在存储缓冲器11中(步骤S100)。接着,偏差运算部8根据睁眼时间数据对睁眼时间的偏差、即标准差进行运算(步骤S110)。而且,在S100、S110中,进行与图2的S100、S110相同的处理。
注意力下降状态判定部31检测驾驶者的注意力下降状态(步骤S300)。在S300中,注意力下降状态判定部31根据睁眼时间的偏差的增加,进行驾驶者的注意力是否下降的判定。注意力下降状态判定部31在判定为注意力下降的时刻,检测注意力下降状态。注意力下降状态判定部31对睁眼时间的偏差与注意力下降阈值TH1进行比较。具体地说,注意力下降状态判定部31判定式(4)所示的条件是否成立,在式(4)成立的时刻检测注意力下降状态。SD(t)表示预定的时间t的睁眼时间的偏差。如图17所示,注意力下降状态判定部31在睁眼时间的偏差成为注意力下降阈值TH1以上时,将注意力下降状态的检测标记设定为ON(开启)。
[数学式4]
SD(t)≥TH1 …(4)
注意力下降阈值TH1由式(5)运算得出。式(5)的MEAN_SD是从驾驶开始到任意时刻tn为止的睁眼时间的偏差SD(t)的平均值。N是预定的系数。系数N可以设定为任意的数字。作为一个例子,在后述的例子中能够设定为N=3或N=5。STDEV_SD是从驾驶开始到任意时刻tn为止的睁眼时间的偏差SD(t)的标准差。
[数学式5]
TH1=MEAN_SD+N×STDEV_SD …(5)
接着,睡意产生可能性判定部32判定是否存在驾驶者变为睡意状态的可能性(步骤S310)。如图18所示,睡意产生可能性判定部32对睁眼时间的偏差设定近似直线AL,基于近似直线AL的斜率进行判定。近似直线AL对应用区间的睁眼时间的偏差设定。应用区间根据检测到注意力下降的时刻而决定。具体地说,睡意产生可能性判定部32将S300中的注意力下降的检测标记变为ON的时刻设定为应用区间的开头时刻ts。另外,睡意产生可能性判定部32将从开头时刻ts经过了应用区间的时间宽度LW的时刻设定为应用区间的末尾时刻te。睡意产生可能性判定部32在开头时刻ts与末尾时刻te之间的区间整体上,在不能够获取睁眼时间的偏差的情况下待机直至获取完成。睡意产生可能性判定部32对在开头时刻ts与末尾时刻te之间的区间的睁眼时间的偏差设定近似直线AL。近似直线AL的设定方法没有特别限定,只要能够取得直线就能够采用任何方法。近似方法能够例举例如最小二乘法。近似直线AL由式(6)表示。式(6)中,近似直线的斜率由A赋予。该斜率A表示睁眼时间的偏差的时间性变化量。睡意产生可能性判定部32在近似直线的斜率A为负(A<0)的情况下,判定为存在驾驶者变为睡意状态的可能性。在图18所示的例子中,近似直线AL的斜率为正的值。从而,睡意产生可能性判定部32判定为不存在睡意产生的可能性。在判定为“不存在可能性”的情况下,睡意产生可能性判定部32在维持时间宽度LW的状态下使开头时刻ts和末尾时刻te随着时间经过一起移动。另外,睡意产生可能性判定部32反复进行S310的判定处理,直到判定为“存在睡意的可能性”。睡意产生可能性判定部32判定为“存在睡意的可能性”的时刻与末尾时刻te一致。而且,应用区间的时间宽度LW的值能够设定任意的时间,没有特别限定。时间宽度LW能够设定为例如3分钟。到入睡为止的时间,时间较短的人(由于睡眠障碍等)最短为3分钟左右。从而,在将时间宽度LW设定为3分钟的情况下,睡意产生可能性判定部32对任何驾驶者都能够快速地判定睡意产生的可能性。
[数学式6]
y=At+B …(6)
接着,睡意产生时间推测部33基于近似直线AL,推测到驾驶者变为睡意状态为止所需要的时间(步骤S320)。如图19所示,睡意产生时间推测部33通过将近似直线AL延长,而导出被推测为变为睡意状态的时刻td。具体地说,睡意产生时间推测部33在判定为存在睡意产生的可能性的时刻,将近似直线AL延长。该处理在末尾时刻te执行。睡意产生时间推测部33运算出延长的近似直线AL与睡意产生阈值TH2相交的时刻td。睡意产生阈值TH2能够任意地设定。睡意产生时间推测部33运算出末尾时刻te(即当前时刻)与时刻td的时间差。睡意产生时间推测部33将末尾时刻td与末尾时刻te的时间差设定为到驾驶者变为睡意状态为止所需要的时间。
接着,ECU2向结果输出部4或者驾驶辅助部6输出控制信号而进行驾驶辅助处理(步骤S330)。具体而言,通过从结果输出部4进行声音输出或图像显示,而对驾驶者传达处于注意力下降的状态的意思、以及到变为睡意状态为止所需要的时间,进而,能够促使其取得休息。或者能够与第一实施方式的S130同样地控制驾驶辅助部6。当驾驶辅助处理结束时图16所示的控制处理结束,再次从S100开始处理。
根据以上,在本实施方式涉及的生理状态推测装置310中,注意力下降状态判定部31能够根据睁眼时间的偏差的增加,判定为驾驶者注意力下降。由此,本实施方式涉及的生理状态推测装置310也能够提前推测对驾驶者的清醒度造成影响的前一阶段的生理状态。
另外,在本实施方式涉及的生理状态推测装置310中,睡意产生可能性判定部32能够在注意力下降状态判定部31判定注意力下降以后,判定是否存在驾驶者变为睡意状态的可能性。例如即使在根据睁眼时间的偏差的增加进行了判定的情况下,也有可能不会发展至将来的睡意状态。例如,在判定为注意力下降时一律进行驾驶辅助的情况下,有可能使对象者感到烦扰。从而,具备睡意产生可能性判定部32的生理状态推测装置310能够抑制必要以上的驾驶辅助。
另外,在本实施方式涉及的生理状态推测装置310中,睡意产生时间推测部33能够在注意力下降状态判定部31判定注意力下降以后,根据睁眼时间的偏差的时间性变化量,推测到对象者变为睡意状态为止所需要的时间。由此,本实施方式涉及的生理状态推测装置310能够根据例如推测的时间进行适当的驾驶辅助。
接着,参照图20和图21,对本实施方式涉及的生理状态推测装置310的实施例进行说明。图20和图21是将本实施方式涉及的生理状态推测装置310的推测结果与基于驾驶者的主观报告的驾驶状态进行比较的图。图20表示注意力下降状态长而转移到睡意状态为止较花费时间的情况。图21表示注意力下降状态短而迅速转移到睡意状态的情况。
图20(a)和图21(a)是表示图16的S300~S320的处理结果的图。在图20(a)和图21(a)中,P1、P4表示睁眼时间的偏差超过注意力下降阈值TH1的时刻,AL表示S310的近似直线,P2、P5表示近似直线AL的延长线与睡意产生阈值TH2相交的时刻。即,生理状态推测装置310在P2、P5的时刻推测为驾驶者变为睡意状态。在图20(a)和图21(a)的例子中,式(5)的系数N被设定为3,应用区间的幅LW被设定为3分钟。另外,近似直线使用最小二乘法。图20(a)和图21(b)的纵轴表示标准化的值。图21(b)和图21(b)的“条件I”表示的曲线图表示驾驶者进行了“虽然不犯困,但是因莫名的理由需要刺激”的报告的时刻。图21(b)和图21(b)的“条件II”表示的曲线图表示驾驶者进行了“因为犯困,所以因去除睡意的理由需要刺激”的报告的时刻。图20(b)和图21(b)的“驾驶者状态”所示的图是表示根据驾驶者的报告内容获取的驾驶者的状态的图。“驾驶者状态”的图,将未进行“条件I”和“条件II”的任一个报告的区域表示为“通常状态”,将进行了“条件I”的报告的区域表示为“注意力下降状态”,将进行了“条件II”的报告的区域表示为“睡意产生状态”。P3表示最初进行“条件II”的报告的时刻。即,驾驶者在P3的时刻变为睡意产生状态。
如图20(b)所示,驾驶者在t=1350秒附近从通常状态向注意力下降状态转移,在t=2230秒附近(P3)从注意力下降状态向睡意产生状态转移。另一方面,如图20(a)所示,生理状态推测装置310在t=1400秒附近(P1)检测到驾驶者从通常状态向注意力下降状态转移,推测为在t=2210秒附近(P2)驾驶者从注意力下降状态向睡意产生状态转移。如以上所述,生理状态推测装置310能够以高精度检测注意力的下降并且以高精度推测到变为睡意产生状态为止所需要的时间。
如图21(b)所示,驾驶者在t=500秒附近从通常状态向注意力下降状态转移,在t=920秒附近(P6)从注意力下降状态向睡意产生状态转移。另一方面,如图21(a)所示,生理状态推测装置310检测到在t=570秒附近(P4)驾驶者从通常状态向注意力下降状态转移,推测为在t=830秒附近(P5)驾驶者从注意力下降状态向睡意产生状态转移。图21与图20相比,驾驶者的状态变化急剧。从而,图21的实施例的结果比图20的实施例的结果的误差大。但是,尽管状态变化急剧,生理状态推测装置310仍然能够以能够进行适当的驾驶辅助的程度高精度地检测注意力的下降,并且高精度地推测到变为睡意产生状态为止所需要的时间。
[第五实施方式]
接着,参照图22,对本发明的第五实施方式涉及的生理状态推测装置410和车辆控制装置400进行说明。第五实施方式涉及的生理状态推测装置410和车辆控制装置400主要在适合驾驶者个人而变更注意力下降阈值TH1这一点上,与第四实施方式涉及的生理状态推测装置310和车辆控制装置300不同。
图22是表示第五实施方式涉及的生理状态推测装置410和车辆控制装置400的块结构的图。如图22所示,生理状态推测装置410的ECU2具备个人认证部41、数据库42。其他的结构与第四实施方式涉及的生理状态推测装置310和车辆控制装置300相同。
个人认证部41具有进行驾驶者的个人认证的功能。数据库42具有将驾驶者的姓名与注意力下降阈值TH1相关联并作为数据库存储的功能。另外,数据库42具有输出与个人认证部41的结果相应的注意力下降阈值TH1的功能。数据库42能够保存各驾驶者最开始利用生理状态推测装置410时的注意力下降阈值TH1的数据。
根据以上这种结构,生理状态推测装置410由个人认证部41进行驾驶者的个人认证,从数据库42获取对应的注意力下降阈值TH1。另外,生理状态推测装置410在S300的处理中利用注意力下降阈值TH1。由此,本实施方式涉及的生理状态推测装置410能够进行与驾驶者个人相适合的适当的判定。
[第六实施方式]
接着,参照图23对本发明的第六实施方式涉及的生理状态推测装置510和车辆控制装置500进行说明。第六实施方式涉及的生理状态推测装置510和车辆控制装置500主要在适合驾驶者有无眼镜而变更注意力下降阈值TH1这一点上,与第四实施方式涉及的生理状态推测装置310和车辆控制装置300不同。
图23是表示第六实施方式涉及的生理状态推测装置510和车辆控制装置500的块结构的图。如图23所示,生理状态推测装置510的ECU2具备眼镜判定部51、数据库52。其他的结构与第四实施方式涉及的生理状态推测装置310和车辆控制装置300相同。
眼镜判定部51具有进行驾驶者是否佩戴了眼镜的判定的功能。眼镜判定部51根据来自眼数据获取部3的数据判定眼镜的有无。数据库52具有存储用于求取有眼镜的情况下和没有眼镜的情况下的注意力下降阈值TH1的系数作为数据库的功能。另外,数据库52具有输出与眼镜判定部51的结果相应的系数的功能。
接着,参照图24,对本实施方式涉及的生理状态推测装置510和车辆控制装置500的动作进行说明。图24是表示本实施方式涉及的生理状态推测装置510的信息处理的流程图。图24所示的信息处理是在从车辆的驾驶开始起行驶的期间在生理状态推测装置510的ECU2中反复执行的处理。
如图24所示,睁眼时间获取部7获取驾驶者的睁眼时间,并且将获取的睁眼时间数据存储在存储缓冲器11中(步骤S100)。接着,偏差运算部8根据睁眼时间数据对睁眼时间的偏差、即标准差进行运算(步骤S110)。而且,在S100、S110中,进行与图2的S100、S110相同的处理。
眼镜判定部51判定驾驶者是否佩戴了眼镜(步骤S340)。在S340中,在眼镜判定部51判定为佩戴了眼镜的情况下,注意力下降状态判定部31根据来自数据库52的数据获取眼镜用的注意力下降阈值TH1(步骤S350)。具体而言,注意力下降状态判定部31从数据库52下载眼镜用的系数N,根据该系数进行式(5)的运算。眼镜用的系数N能够设定为例如N=5。另一方面,在S340中,在眼镜判定部51判定为没有佩戴眼镜的情况下,注意力下降状态判定部31根据来自数据库52的数据获取裸眼用的注意力下降阈值TH1(步骤S360)。具体而言,注意力下降状态判定部31从数据库52下载裸眼用的系数N,根据该系数进行式(5)的运算。裸眼用的系数N能够设定为例如N=3。其后,与图16相同地执行S300~S330的处理。
在驾驶者佩戴了眼镜的情况下,驾驶者的眼即使在注意力没有下降时也容易眼疲劳,与裸眼的情况相比,睁眼时间的偏差变大。本实施方式涉及的生理状态推测装置510能够通过根据眼镜的有无来变更注意力下降阈值TH1,而进行更适当的判定。
[第七实施方式]
接着,参照图25对本发明的第七实施方式涉及的生理状态推测装置610和车辆控制装置600进行说明。第七实施方式涉及的生理状态推测装置610和车辆控制装置600主要在根据睁眼时间的偏差的时间性变化量推测驾驶者的生理状态这一点上,与第一实施方式涉及的生理状态推测装置10和车辆控制装置1不同。
图25是表示第七实施方式涉及的生理状态推测装置610和车辆控制装置600的块结构的图。如图25所示,生理状态推测装置610的ECU2具备模型应用部62、斜率判定部(生理状态变化判定单元)63、瞌睡产生时刻运算部(生理状态推测单元)64。其他的结构与第一实施方式涉及的生理状态推测装置10和车辆控制装置1相同。
模型应用部62具有对睁眼时间偏差应用近似线的功能。应用的近似式的种类只要能够精度良好地近似睁眼时间偏差数据则没有特别限制,例如,能够应用斜率和截距被确定了的直线。另外,斜率、截距的妥当性评价方法只要能够评价则没有特别限制,例如能够使用最小二乘法。而且,该近似线的斜率与权利要求的时间性变化量对应。
斜率判定部63具有对由模型应用部62得到的近似线的斜率的大小(即,睁眼时间的偏差的时间性变化量)进行判定的功能。具体而言,斜率判定部63能够通过将近似线的斜率的大小与预先设定的设定值进行比较而进行判定。另外,斜率判定部63还具有根据近似线的斜率判定生理状态的变化的功能。具体而言,在斜率下降的情况下能够判定为清醒度下降的状态,在斜率上升时能够判定为清醒度变高的状态。
瞌睡产生时刻运算部64具有根据近似线的斜率推测将来的生理状态、即进行预测的功能。通过根据近似线的斜率近似线进行运算,能够推测将来变为清醒度下降至妨碍驾驶操作的程度的状态(瞌睡产生状态)。瞌睡产生时刻运算部64还具有进一步对瞌睡产生的时刻进行运算的功能。而且,瞌睡产生时刻运算部64“推测”将来变为清醒度下降至妨碍驾驶操作的程度的状态,与能够“判定”将来有可能妨碍驾驶操作的这种当前的清醒度轻微下降的状况的睡意预测部9,在功能上不同。
接着,参照图26,对本实施方式涉及的生理状态推测装置610和车辆控制装置600的动作进行说明。图26是表示本实施方式涉及的生理状态推测装置610的信息处理的流程图。图26所示的信息处理是在从车辆的驾驶开始起行驶的期间在生理状态推测装置610的ECU2中反复执行的处理。
如图26所示,睁眼时间获取部7获取驾驶者的睁眼时间,并且将获取的睁眼时间数据存储在存储缓冲器11中(步骤S100)。接着,偏差运算部8根据睁眼时间数据对睁眼时间的偏差、即标准差进行运算(步骤S110)。接着,睡意预测部9进行睡意预测(步骤S120)。而且,在S100、S110、S120中,进行与图2的S100、S110、S120相同的处理。
在由睡意预测部9判定为驾驶者的清醒度低的状态的情况下(即,进行了睡意的预测的情况下),模型应用部62对睁眼时间偏差应用近似线(步骤S400)。参照图27详细地说明具体的模型应用处理的内容。图27是用于说明模型应用处理的内容的曲线图。图27(a)是表示是否存在步骤S120的睡意预测的输出的曲线图,在检测到图6(b)的低于振幅阈值Th_a的持续时间超过时间阈值Th_t的部位的情况下的检测部位的上升沿的时间上,作为存在睡意预测输出,将该时刻设为时刻t0。图27(b)是在与图5(a)对应的睁眼时间SD的坐标图中画入睁眼时间SD的曲线图的近似线的图。如图27(b)所示,模型应用部62算出对于从时刻t0过去tp秒之间的区间(从时刻t0-tp到时刻t0之间的区间)的睁眼时间SD的近似线。近似式的种类只要能够精度良好地近似睁眼时间偏差数据则没有特别限制,但在本实施方式中,对应用直线的情况进行说明。近似线的式子由式(7)表示,通过确定系数A、B而得到。而且,系数A和系数B的妥当性评价方法只要能够评价则没有特别限制,例如能够使用最小二乘法。而且,该近似线的斜率与权利要求的时间性变化量对应。
[数学式7]
y=At+B …(7)
在S400算出近似线以后,斜率判定部63判定由系数A赋予的近似线的斜率的大小(步骤S410)。斜率判定部63通过将近似线的斜率A的大小与预先设定的设定值Gt进行比较而判定。斜率判定部63在A<Gt的关系成立时判定为斜率比设定值小而为清醒度下降正在发展的状态;在A≥Gt的关系成立时判定为斜率在设定值以上而为清醒度下降并未发展的状态,或者判定为清醒度上升的状态。在S410中,在判定为斜率为设定值以上的情况下,返回到S100,再次从S100反复进行处理。
另一方面,在S410中判定为斜率比设定值小的情况下,瞌睡产生时刻运算部64根据S400中算出的近似线,对清醒度下降至妨碍驾驶操作的程度的时刻进行运算(步骤S420)。瞌睡产生时刻运算部64如图27(b)所示,将S400中算出的近似线延长至将来的时刻,将该延长线与预先设定的阈值yth一致的时刻tth推测为瞌睡产生的时刻。具体而言,瞌睡产生时刻运算部64通过将近似线的系数A和系数B代入式(8)而算出瞌睡产生时刻tth。进而,通过将瞌睡产生时刻tth代入式(9),算出表示“其后多少秒产生瞌睡”的到瞌睡产生为止的剩余时间ts。
[数学式8]
[数学式9]
ts=tth-t0 …(9)
ECU2向结果输出部4或者驾驶辅助部6输出控制信号进行驾驶辅助处理(步骤S430)。具体而言,通过从结果输出部4进行声音输出、图像显示,对驾驶者传达“其后ts秒后瞌睡产生”的意思,进而,能够促使其获得休息。进而,通过控制驾驶辅助部6,能够以踏下制动器踏板就能够立刻停车的方式提高制动器的增压压力,或参照导航装置的地图信息退避到安全的场所以获得休息而强制地使制动器工作,或容易使安全带的卷紧、乘员保护袋、用于减轻震颤的头垫移动等乘员保护装置工作,或用相机检测车线而施加转向反力以使其不会脱离车线,或者进行车道保持,或用毫米波雷达、激光检测与前方车辆的车间距离而保持其为一定以上,或者加大车间距离的设定,或用相机图像对周围的障碍物进行监视而辅助制动器、转向的回避动作,或降低发动机转速。当驾驶辅助处理结束时,图26所示的控制处理结束,再次从S100开始处理。
在现有的生理状态的检测方法中,虽然能够检测清醒度下降至对车辆驾驶的操作造成影响的程度,但不能够检测至作为其前一阶段的浅的清醒度下降,难以将车辆驾驶的误操作防范于未然。但是,根据本实施方式涉及的生理状态推测装置610,通过获取驾驶者的眼睛的睁眼时间并根据该睁眼时间的偏差的时间性变化量(即近似线这样的模型化的坐标图的斜率等)推测生理状态,则即使在清醒度下降较浅的阶段,也能够事前推测清醒度大幅下降至将来产生车辆驾驶的误操作的程度。特别是,根据本实施方式涉及的车辆控制装置600,通过根据驾驶者的睁眼时间的偏差的时间性变化量对车辆进行控制,能够在产生车辆驾驶的误操作的前一阶段进行驾驶辅助。根据以上,能够提高车辆等机器的驾驶的安全性。
参照图28和图29,对本实施方式涉及的生理状态推测装置610的实施例进行说明。图28是表示在推测作为被验者的驾驶者的生理状态的情况下的生理状态推测装置610的处理内容的各曲线图与被验者的睡意的强度的关系的图。图28(a)是表示是否在步骤S120中存在睡意预测输出的曲线图,图28(b)是表示从睁眼时间标准差的近似线推测瞌睡产生时刻的曲线图,图28(c)是根据被验者的自我报告绘制睡意的强度的图。另外,图29是表示图28所示的实施例的各常数的值和单位的图表。在该实施例中,如图28(a)所示,在时刻t0=1120秒检测到睡意预测输出。接着,由于tp=500秒,所以算出从时刻t0-tp到t0之间的区间、即620~1120秒附近的区间的睁眼时间标准差的近似线AL。该近似线AL被算出为y=-0.052t+86.2。
像这样,由于近似线AL的斜率=-0.052,所以斜率A<Gt(=0)的关系成立,所以判定为斜率比设定值小。由此,通过在前述的式(8)中代入yth=10、A=-0.052、B=86.2,算出瞌睡产生时刻tth=1427秒。另外,算出到瞌睡产生为止的剩余时间ts=307秒。验证该结果与被验者的睡意的强度的关系,则如图28(c)所示,在推测的时刻tth几十秒后成为完全无意识的状态(图中P2表示的区域)。像这样,可知根据本发明涉及的生理状态推测装置610,对于之后还有多久时间产生瞌睡,能够以1分钟左右的误差正确地推测。而且,在存在睡意预测输出的时刻t0附近,可看到清醒度的弱的下降(图中P1表示的区域)。另外,若较高地设定阈值yth,则还能够推测到更早的阶段的清醒度下降为止的时间。
[第八实施方式]
接着,参照图30~图32对本发明的第八实施方式涉及的生理状态推测装置710和车辆控制装置700进行说明。第八实施方式涉及的生理状态推测装置710和车辆控制装置700主要在已经对驾驶者进行了瞌睡预测输出的情况下,取消瞌睡预测或更新为新的信息这一点上,与第七实施方式涉及的生理状态推测装置610和车辆控制装置600不同。
图30是表示第八实施方式涉及的生理状态推测装置710和车辆控制装置700的块结构的图。如图30所示,生理状态推测装置710的ECU2还包括:瞌睡预测输出有无判定部71、变化量判定部72、斜率比较部73、预测取消输出部74。各结构要素作为权利要求的推测结果更新单元发挥功能。而且,其他的结构与第七实施方式涉及的生理状态推测装置610和车辆控制装置600相同。
瞌睡预测输出有无判定部71具有进行是否已对驾驶者进行了瞌睡预测结果的输出的判定的功能。例如,在已进行瞌睡产生时刻运算而在结果输出部4的显示器等上显示了到瞌睡产生为止的剩余时间的情况下,判定为已进行了瞌睡预测结果的输出,而到目前为止没有进行显示或通知的情况下则判定为尚未进行瞌睡预测的输出。
变化量判定部72具有求取当前时刻的睁眼时间偏差的变化量,并且判定该变化量是否为预先设定的设定值以上的功能。具体地说,变化量判定部72通过运算获取根据当前时刻t0与时刻t0-tp之间的区间的睁眼时间标准差得到的近似线的斜率,并将该斜率与预先设定的设定值进行比较,由此判定清醒度是存在下降的倾向还是存在上升的倾向。
斜率比较部73具有将前一时刻的睁眼时间偏差的变化量与当前时刻的睁眼时间偏差的变化量进行比较的功能。在当前时刻的变化量比前一时刻的变化量小的情况下,判定为斜率向负方向增加。这是由于睁眼时间偏差减少的倾向变强,所以判断为到瞌睡产生为止的时间提早。另一方面,在当前时刻的变化量比前一时刻的变化量大的情况下,判定为斜率向正方向增加。这是由于睁眼时间偏差增加的倾向变强,所以判断为到瞌睡产生为止的时间推迟,或者不产生瞌睡。
预测取消输出部74具有消除已对驾驶者输出的瞌睡预测结果,并将解除瞌睡预测的意思向驾驶者传达的功能。作为传达方法,能够通过作为图像使结果输出部4的显示器显示或从扬声器以声音输出而进行传达。
接着,参照图31,对本实施方式涉及的生理状态推测装置710和车辆控制装置700的动作进行说明。图31是表示本实施方式涉及的生理状态推测装置710的信息处理的流程图。图31所示的信息处理是在从车辆的驾驶开始行驶的期间在生理状态推测装置710的ECU2中反复执行的处理。
如图31所示,睁眼时间获取部7获取驾驶者的睁眼时间,并且将获取的睁眼时间数据存储在存储缓冲器11中(步骤S100),偏差运算部8对睁眼时间标准差进行运算(步骤S110),睡意预测部9进行驾驶者的睡意的预测(步骤S120),模型应用部62对睁眼时间偏差应用近似线(步骤S400)。而且,在S100~S400中,进行与图26的S100~S400相同的处理。接着,瞌睡预测输出有无判定部71进行是否已对驾驶者进行了瞌睡预测结果的输出的判定(步骤S500)。在S500的处理中,具体地说,在已经进行了瞌睡产生时刻运算并在结果输出部4的显示器等上显示了到瞌睡产生为止的剩余时间的情况下,控制处理向变化量判定处理转移(步骤S510)。另一方面,在S500的处理中,在判定为尚未进行瞌睡预测的输出的情况下,向瞌睡产生时刻运算处理转移(步骤S420),进行驾驶辅助处理(步骤S430)。而且,在S420和S430中,进行与图26的S420和S430相同的处理。
在步骤S510中,变化量判定部72求取当前时刻的睁眼时间偏差的变化量,并且判定该变化量是否为预先设定的设定值以上。变化量判定部72通过运算获取根据当前时刻t0与时刻t0-tp之间的区间的睁眼时间标准差得到的近似线的斜率。具体地说,近似线的式子由与第七实施方式的式(7)同样的式子表示,系数A相当于偏差的变化量(相当于权利要求的时间性变化量)。而且,系数A和系数B的妥当性评价方法只要能够评价则没有特别限制,例如能够使用最小二乘法。当得到表示斜率的系数A时,将该系数A与预定的设定值TH1进行比较。而且,TH1的范围由TH1>0赋予。在系数A为设定值TH1以下的情况下,即A≤TH1的关系成立的情况下,判定为存在清醒度下降的倾向,向斜率比较处理转移(步骤S520)。另一方面,在系数A比设定值TH1大的情况下,即A>TH1的关系成立的情况下,判定为存在清醒度上升的倾向,向预测取消输出处理转移(步骤S530)。
在S520的处理中,斜率比较部73将前一时刻的睁眼时间偏差的变化量与当前时刻的睁眼时间偏差的变化量进行比较。具体而言,如图32所示,当前时刻的变化量从时刻t0的近似线的斜率(设为A1)得到。另外,前一时刻的变化量从时刻t0-td的近似线的斜率(设为A2)得到。而且,td是根据生理状态推测装置710的处理周期时间而赋予的值。此时,在当前时刻的变化量比前一时刻的变化量小的情况下,即A1<A0的关系成立时判定为斜率向负方向增加。在A1<A0成立的情况下,由于睁眼时间偏差减少的倾向变强,所以判断为到瞌睡产生为止的时间提早,需要进行瞌睡产生时刻的再计算。从而,在S520中判定为斜率向负方向增加时,向瞌睡产生时刻计算处理转移并进行瞌睡产生时刻的再计算(步骤S420),其后进行驾驶辅助处理(步骤S430),图31所示的处理结束,再次从S100开始处理。而且,在S420和S430中进行与第七实施方式的图26的S420和S430相同的处理。另一方面,在当前时刻的变化量为前一时刻的变化量以上的情况下,即A1≥A0的关系成立时判定为斜率向正方向增加,图31所示的处理结束,再次从S100开始处理。
另一方面,在S530的处理中,预测取消输出部74消除已对驾驶者输出的瞌睡预测结果,并且向驾驶者传达解除了瞌睡预测的意思。传达方法通过作为图像使结果输出部4的显示器显示或从扬声器以声音输出而传达。S530的处理结束时,图31所示的处理结束,再次从S100开始处理。
根据以上,在本实施方式涉及的生理状态推测装置710中,能够根据近似线的斜率即时间性变化量的增减,对生理状态的变化所需要的时间进行更新。由此,由于例如近似线的斜率增加时为睁眼时间的偏差变多时,所以能够增多到生理状态变化为止的推测时间或者将其取消,由于近似线的斜率减少时为睁眼时间的偏差变少时,所以能够导出新的推测时间并进行更新。由此,能够将对象者的最新的睁眼状况反映到推测结果中,所以能够提高推测精度。
本发明涉及的生理状态推测装置和车辆控制装置不限定于上述的实施方式。
例如,在上述的实施方式中,作为生理状态,对睡意即清醒度下降进行判定,但也可以取而代之,根据睁眼时间的偏差对驾驶者的注意力下降(精神恍惚状态)进行判定,或相反地对清醒状态(睡醒的状态)进行判定。
另外,在图2、9、12、16、24、26、31的处理中,偏差运算部8由标准差求取睁眼度的偏差,但也可以取而代之,通过方差、直方图等其他的统计处理求取。
另外,在上述的实施方式中,虽然通过统计处理求取睁眼时间的偏差,但是也可以例如在预定采样时间内,对睁眼时间中的比预定阈值长的睁眼时间和比预定阈值短的睁眼时间的个数进行计数,根据这些计数数量的比例判断睁眼时间的偏差。
另外,在上述的实施方式中,在睡意预测部9推测了清醒度下降以后也反复继续偏差运算部8、睡意预测部9的信息处理,但也可以取而代之,在睡意预测部9推测了清醒度下降以后,切换为瞌睡检测模式,如公知技术那样通过测定驾驶者的闭眼时间、睁眼度而直接进行瞌睡检测。由此,在由睡意预测部9推测了将来的睡意以后,通过切换为实时监视实际的驾驶者的睡意的模式,能够正确地监视从清醒状态到丧失意识为止的状态,能够进行更加适宜的驾驶辅助。
另外,在上述的实施方式中,通过将生理状态推测装置装入车辆控制装置而对车辆驾驶者的生理状态进行推测,但并不限定于此,也能够通过搭载于其他交通工具而对各种驾驶者加以适用。
另外,在上述的各实施方式中,根据近似线的斜率即睁眼时间的偏差的时间性变化量推测到瞌睡产生为止所需要的时间即生理状态的变化所需要的时间,将该结果对驾驶者输出,进行驾驶辅助。但是,取而代之,斜率判定部(生理状态变化判定单元)63也可以根据睁眼时间的偏差的时间性变化量判定驾驶者的生态状态的变化。即,斜率判定部63能够根据睁眼时间的偏差的近似线的斜率判定驾驶者的生理状态是否变化,例如也可以在斜率向负的方向下降的情况下,判定为驾驶者的清醒度急剧下降,并判定为瞌睡产生,或者判定为精神恍惚的状态,在判定这些的时刻进行适当的驾驶辅助。另一方面,也可以在斜率向正的方向上升的情况下,判定为驾驶者清醒的状态,解除当前进行的驾驶辅助,或将为了休息而使车辆停车的预定的待避场所的位置设定到比当前时刻的位置更远处。
工业实用性
本发明能够在推测对象者的生理状态时加以利用。
标号说明
1,100,200,300,400,500,600,700…车辆控制装置、7…睁眼时间获取部(睁眼时间获取单元)、8…偏差运算部(偏差获取单元)、9…睡意预测部(生理状态判定单元)、10,110,210,310,410,510,610,710…生理状态推测装置、15…单位时间宽度设定部(时间宽度设定单元)、21…最大值导出部(最大值导出单元)、22…阈值设定部(阈值设定单元)、31…注意力下降状态判定部(生理状态判定单元)、32…睡意产生可能性判定部(睡意产生可能性判定单元)、33…睡意产生时间推测部(睡意产生推测单元)、63…斜率判定部(生理状态变化判定单元)、64…瞌睡产生时刻运算部(生理状态推测单元)、71…瞌睡预测输出有无判定部(推测结果更新单元)、72…变化量判定部(推测结果更新单元)、73…斜率比较部(推测结果更新单元)、74…预测取消输出部(推测结果更新单元)、Th_a,TH(t0)…振幅阈值(预定阈值)、tw,W…单位时间宽度(时间宽度)。
Claims (18)
1.一种生理状态推测装置,包括:
睁眼时间获取单元,获取对象者的眼睛的睁眼时间;
偏差获取单元,获取由所述睁眼时间获取单元获取的所述睁眼时间的偏差;和
生理状态判定单元,根据所述偏差获取单元获取的所述睁眼时间的偏差而判定所述对象者的生理状态。
2.根据权利要求1所述的生理状态推测装置,其特征在于,
所述睁眼时间的偏差越大,则所述生理状态判定单元越判定为处于所述对象者的清醒度高的状态,所述睁眼时间的偏差越小,则所述生理状态判定单元越判定为处于所述对象者的所述清醒度低的状态。
3.根据权利要求1所述的生理状态推测装置,其特征在于,
所述生理状态判定单元判定睡意、注意力下降或者清醒状态。
4.根据权利要求1~3中任一项所述的生理状态推测装置,其特征在于,
所述偏差获取单元通过从标准差或者方差对所述睁眼时间进行统计处理而运算所述睁眼时间的偏差。
5.根据权利要求4所述的生理状态推测装置,其特征在于,
所述生理状态判定单元通过运算所述睁眼时间的偏差的平均值而进行数据的平滑化,并通过对运算出的值与预定阈值进行比较而判定所述生理状态。
6.根据权利要求2所述的生理状态推测装置,其特征在于,
在所述生理状态判定单元判定为处于清醒度低的状态之后,切换至直接检测所述对象者的睡意的瞌睡检测模式。
7.根据权利要求4所述的生理状态推测装置,其特征在于,
还包括时间宽度设定单元,所述时间宽度设定单元根据由所述睁眼时间获取单元获取的多个所述睁眼时间的数据,设定用于偏差获取单元中的统计处理的时间宽度。
8.根据权利要求5所述的生理状态推测装置,其特征在于,还包括:
最大值导出单元,导出所述睁眼时间的偏差的最大值并进行更新;和
阈值设定单元,根据更新后的所述最大值设定所述生理状态判定单元判定所述生理状态时使用的所述预定阈值。
9.根据权利要求3所述的生理状态推测装置,其特征在于,
所述生理状态判定单元根据所述睁眼时间的偏差的增加而判定为所述对象者的注意力下降。
10.根据权利要求9所述的生理状态推测装置,其特征在于,
还包括睡意产生可能性判定单元,所述睡意产生可能性判定单元在所述生理状态判定单元判定为注意力下降之后,判定是否存在所述对象者变成睡意状态的可能性。
11.根据权利要求9所述的生理状态推测装置,其特征在于,
还包括睡意产生推测单元,所述睡意产生推测单元在所述生理状态判定单元判定为注意力下降之后,根据所述睁眼时间的偏差的时间性变化量,推测直到所述对象者变成睡意状态为止所需要的时间。
12.一种生理状态推测装置,包括:
睁眼时间获取单元,获取对象者的眼睛的睁眼时间;
偏差获取单元,获取由所述睁眼时间获取单元获取的所述睁眼时间的偏差;和
生理状态推测单元,根据所述偏差获取单元获取的所述睁眼时间的偏差的时间性变化量而推测所述对象者的生理状态。
13.根据权利要求12所述的生理状态推测装置,其特征在于,
所述生理状态推测单元根据所述时间性变化量推测所述生理状态的变化所需要的时间。
14.根据权利要求13所述的生理状态推测装置,其特征在于,
还包括推测结果更新单元,所述推测结果更新单元根据所述时间性变化量的增减,对所述生理状态的变化所需要的时间进行更新。
15.一种生理状态推测装置,其特征在于,包括:
睁眼时间获取单元,获取对象者的眼睛的睁眼时间;
偏差获取单元,获取由所述睁眼时间获取单元获取的所述睁眼时间的偏差;和
生理状态变化判定单元,根据所述偏差获取单元获取的所述睁眼时间的偏差的时间性变化量而判定所述对象者的生理状态的变化。
16.根据权利要求1、12或15所述的生理状态推测装置,其特征在于,
所述偏差获取单元通过对在预定的采样时间内由所述睁眼时间获取单元获取的睁眼时间中的比预定阈值长的睁眼时间和比预定阈值短的睁眼时间的个数进行计数,而获取所述睁眼时间的偏差。
17.一种车辆控制装置,其特征在于,
根据对象者的眼睛的睁眼时间的偏差对车辆进行控制。
18.一种车辆控制装置,其特征在于,
根据对象者的眼睛的睁眼时间的偏差的时间性变化量对车辆进行控制。
Applications Claiming Priority (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009-031205 | 2009-02-13 | ||
JP2009031205 | 2009-02-13 | ||
JP2009031207 | 2009-02-13 | ||
JP2009-031207 | 2009-02-13 | ||
PCT/JP2010/050625 WO2010092860A1 (ja) | 2009-02-13 | 2010-01-20 | 生体状態推定装置及び車両制御装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN102316805A true CN102316805A (zh) | 2012-01-11 |
CN102316805B CN102316805B (zh) | 2014-01-29 |
Family
ID=42561707
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201080007701.8A Expired - Fee Related CN102316805B (zh) | 2009-02-13 | 2010-01-20 | 生理状态推测装置和车辆控制装置 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US8576081B2 (zh) |
JP (1) | JP5287875B2 (zh) |
CN (1) | CN102316805B (zh) |
WO (1) | WO2010092860A1 (zh) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104487308A (zh) * | 2012-07-24 | 2015-04-01 | 丰田自动车株式会社 | 驾驶辅助装置 |
CN104487309A (zh) * | 2012-07-24 | 2015-04-01 | 丰田自动车株式会社 | 驾驶辅助装置 |
CN105374163A (zh) * | 2014-08-14 | 2016-03-02 | 罗伯特·博世有限公司 | 具有疲劳识别的驾驶员辅助***和用于预见疲劳度的方法 |
CN106714688A (zh) * | 2014-09-21 | 2017-05-24 | 易安迪机车公司 | 操作者疲劳监测*** |
CN107111949A (zh) * | 2014-12-26 | 2017-08-29 | 横滨橡胶株式会社 | 防撞***以及防撞方法 |
CN109388242A (zh) * | 2018-09-29 | 2019-02-26 | 苏州佳世达光电有限公司 | 自发性眨眼校正方法及眨眼控制方法 |
CN109426797A (zh) * | 2017-08-28 | 2019-03-05 | 纬创资通股份有限公司 | 瞌睡检测装置及其瞌睡检测方法 |
CN110287916A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-09-27 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 一种用于判断驾驶员注意力的方法及*** |
Families Citing this family (38)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5333284B2 (ja) * | 2010-02-19 | 2013-11-06 | トヨタ自動車株式会社 | 生体状態判定装置 |
JP5447657B2 (ja) | 2010-04-05 | 2014-03-19 | トヨタ自動車株式会社 | 生体状態判定装置 |
CN103974656B (zh) * | 2011-09-05 | 2016-10-12 | 富山县 | 瞌睡检测方法和设备 |
US9124955B2 (en) * | 2011-09-19 | 2015-09-01 | Card Guard Scientific Survival Ltd. | Vehicle driver monitor and a method for monitoring a driver |
US9002563B2 (en) * | 2011-11-17 | 2015-04-07 | GM Global Technology Operations LLC | Steering wheel device for indicating required supervisory control of a vehicle and method for use |
JP5744780B2 (ja) * | 2012-03-21 | 2015-07-08 | 株式会社デンソー | 漫然状態判定装置 |
EP2708793B1 (de) * | 2012-09-15 | 2016-02-03 | ABB Technology AG | Sicherheitseinrichtung für eine technische Anlage oder einen technischen Prozess |
JP5950025B2 (ja) | 2013-03-22 | 2016-07-13 | トヨタ自動車株式会社 | 運転支援装置、運転支援方法、情報提供装置、情報提供方法、ナビゲーション装置及びナビゲーション方法 |
JP5842857B2 (ja) * | 2013-04-08 | 2016-01-13 | 株式会社デンソー | 覚醒度改善装置 |
KR102068049B1 (ko) * | 2013-05-13 | 2020-01-20 | 삼성전자주식회사 | 영상 처리 장치 및 영상 처리 방법 |
JP6344254B2 (ja) | 2015-02-12 | 2018-06-20 | トヨタ自動車株式会社 | 眠気検知装置 |
JP6596847B2 (ja) * | 2015-03-09 | 2019-10-30 | 富士通株式会社 | 覚醒度判定プログラムおよび覚醒度判定装置 |
US9798941B2 (en) * | 2015-03-18 | 2017-10-24 | Ford Global Technologies, Llc | Driver visual sensor behavior study device |
JP6387892B2 (ja) * | 2015-04-18 | 2018-09-12 | トヨタ自動車株式会社 | 眠気検知装置 |
US10716502B2 (en) | 2015-07-22 | 2020-07-21 | Panasonic Intellectual Property Corporation Of America | Method for predicting arousal level and arousal level prediction apparatus |
CN106361270B (zh) * | 2015-07-22 | 2021-05-07 | 松下电器(美国)知识产权公司 | 清醒度预测方法和清醒度预测装置 |
DE102015225109A1 (de) * | 2015-12-14 | 2017-06-14 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zum Klassieren von Augenöffnungsdaten zumindest eines Auges eines Insassen eines Fahrzeugs und Verfahren und Vorrichtung zum Erfassen einer Schläfrigkeit und/oder eines Sekundenschlafes eines Insassen eines Fahrzeugs |
US9858789B2 (en) * | 2016-01-19 | 2018-01-02 | Vivint, Inc. | Occupancy-targeted baby monitoring |
US20170210289A1 (en) * | 2016-01-22 | 2017-07-27 | Arjun Kundan Dhawan | Driver Focus Analyzer |
JP6421782B2 (ja) * | 2016-04-22 | 2018-11-14 | トヨタ自動車株式会社 | 周辺情報収集システム |
US10065651B2 (en) | 2016-05-10 | 2018-09-04 | Samsung Electronics Co., Ltd | Electronic device and method for determining a state of a driver |
JP6604266B2 (ja) * | 2016-05-25 | 2019-11-13 | トヨタ自動車株式会社 | 眠気検知装置 |
CN107960989B (zh) * | 2016-10-20 | 2022-02-08 | 松下知识产权经营株式会社 | 脉搏波计测装置以及脉搏波计测方法 |
US9663118B1 (en) * | 2016-11-02 | 2017-05-30 | Smartdrive Systems, Inc. | Autonomous vehicle operator performance tracking |
CN110268455B (zh) * | 2017-02-15 | 2022-12-09 | 三菱电机株式会社 | 驾驶状态判定装置及驾驶状态判定方法 |
JP6926636B2 (ja) * | 2017-04-27 | 2021-08-25 | 株式会社デンソー | 状態推定装置 |
WO2019123569A1 (ja) * | 2017-12-20 | 2019-06-27 | 日本電気株式会社 | 眠気推定装置、眠気推定方法、および眠気推定プログラム記録媒体 |
WO2020031586A1 (ja) * | 2018-08-10 | 2020-02-13 | 古野電気株式会社 | 船舶操縦支援システム、船舶制御装置、船舶制御方法、及びプログラム |
CA3143234A1 (en) * | 2018-09-30 | 2020-04-02 | Strong Force Intellectual Capital, Llc | Intelligent transportation systems |
AU2021100637B4 (en) * | 2018-10-23 | 2022-11-10 | Sdip Holdings Pty Ltd | Blepharometric monitoring system for a vehicle which provides user-customised analysis |
WO2020082125A1 (en) * | 2018-10-23 | 2020-04-30 | Sdip Holdings Pty Ltd | Devices and processing systems configured to enable physiological event prediction based on blepharometric data analysis |
AU2021100635B4 (en) * | 2018-10-23 | 2022-09-15 | Sdip Holdings Pty Ltd | Identification of risk of degeneratve neurological conditions via blepharometric data collection |
US11490843B2 (en) | 2018-11-16 | 2022-11-08 | Toyota Motor North America, Inc. | Vehicle occupant health monitor system and method |
KR102589617B1 (ko) * | 2019-01-24 | 2023-10-16 | 주식회사 에이치엘클레무브 | 운전자 보조 시스템 |
JPWO2020162358A1 (ja) * | 2019-02-04 | 2021-12-23 | 日本電気株式会社 | 覚醒度制御装置、覚醒度制御方法および記録媒体 |
JP2020126408A (ja) * | 2019-02-04 | 2020-08-20 | 株式会社デンソー | 情報量調整装置、ドライブレコーダ装置、情報量調整方法、及び情報量調整プログラム |
JP7298351B2 (ja) * | 2019-07-10 | 2023-06-27 | オムロン株式会社 | 状態判定装置、車載機、運転評価システム、状態判定方法、及びプログラム |
US20230057165A1 (en) * | 2021-08-18 | 2023-02-23 | Toyota Motor North America, Inc. | Linking personal environment and transport operation |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1291320A (zh) * | 1998-01-15 | 2001-04-11 | 卡鲁斯·马格努斯有限公司 | 检测困倦及避免汽车司机入睡的方法与装置 |
EP1418082A1 (en) * | 2002-11-11 | 2004-05-12 | Delphi Technologies, Inc. | Drowsiness detection system and method |
US6859144B2 (en) * | 2003-02-05 | 2005-02-22 | Delphi Technologies, Inc. | Vehicle situation alert system with eye gaze controlled alert signal generation |
CN1936988A (zh) * | 2006-09-01 | 2007-03-28 | 王焕一 | 驾驶员瞌睡报警记录的方法及装置 |
CN101030316A (zh) * | 2007-04-17 | 2007-09-05 | 北京中星微电子有限公司 | 一种汽车安全驾驶监控***和方法 |
CN201015015Y (zh) * | 2007-01-18 | 2008-01-30 | 杨柳红 | 一种防瞌睡电子眼镜 |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07241283A (ja) | 1994-03-04 | 1995-09-19 | Omron Corp | 覚醒度判定方法及び覚醒度判定装置 |
JP2000315287A (ja) * | 1999-04-30 | 2000-11-14 | Seishiro Yoshihara | 居眠り警告システム |
JP4514372B2 (ja) * | 2001-08-28 | 2010-07-28 | パイオニア株式会社 | 情報提供システム、情報提供方法、情報提供プログラム、情報提供システムにおけるサーバ装置および、情報提供システムにおける端末装置 |
US7280678B2 (en) * | 2003-02-28 | 2007-10-09 | Avago Technologies General Ip Pte Ltd | Apparatus and method for detecting pupils |
JP4123050B2 (ja) | 2003-05-16 | 2008-07-23 | 日産自動車株式会社 | 覚醒度レベル判定装置 |
JP2005318372A (ja) | 2004-04-30 | 2005-11-10 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 注目度推定方法、注目度推定装置および注目度推定プログラム |
JP4622439B2 (ja) | 2004-10-13 | 2011-02-02 | 日産自動車株式会社 | 覚醒度判定装置 |
JP4949750B2 (ja) | 2006-06-21 | 2012-06-13 | トヨタ自動車株式会社 | 運転者状態判定装置 |
JP4677963B2 (ja) | 2006-09-11 | 2011-04-27 | トヨタ自動車株式会社 | 居眠り検知装置、居眠り検知方法 |
JP2008099884A (ja) | 2006-10-19 | 2008-05-01 | Toyota Motor Corp | 状態推定装置 |
JP4655035B2 (ja) | 2006-12-27 | 2011-03-23 | トヨタ自動車株式会社 | 居眠り検知装置、居眠り検知方法 |
JP2009223752A (ja) * | 2008-03-18 | 2009-10-01 | Hyundai Motor Co Ltd | 居眠り運転危険判定装置 |
JP5210773B2 (ja) * | 2008-09-16 | 2013-06-12 | トヨタ自動車株式会社 | 眠気判定装置及びプログラム |
-
2010
- 2010-01-20 JP JP2010550482A patent/JP5287875B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2010-01-20 WO PCT/JP2010/050625 patent/WO2010092860A1/ja active Application Filing
- 2010-01-20 US US13/201,189 patent/US8576081B2/en active Active
- 2010-01-20 CN CN201080007701.8A patent/CN102316805B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1291320A (zh) * | 1998-01-15 | 2001-04-11 | 卡鲁斯·马格努斯有限公司 | 检测困倦及避免汽车司机入睡的方法与装置 |
EP1418082A1 (en) * | 2002-11-11 | 2004-05-12 | Delphi Technologies, Inc. | Drowsiness detection system and method |
US6859144B2 (en) * | 2003-02-05 | 2005-02-22 | Delphi Technologies, Inc. | Vehicle situation alert system with eye gaze controlled alert signal generation |
CN1936988A (zh) * | 2006-09-01 | 2007-03-28 | 王焕一 | 驾驶员瞌睡报警记录的方法及装置 |
CN201015015Y (zh) * | 2007-01-18 | 2008-01-30 | 杨柳红 | 一种防瞌睡电子眼镜 |
CN101030316A (zh) * | 2007-04-17 | 2007-09-05 | 北京中星微电子有限公司 | 一种汽车安全驾驶监控***和方法 |
Cited By (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104487309A (zh) * | 2012-07-24 | 2015-04-01 | 丰田自动车株式会社 | 驾驶辅助装置 |
CN104487309B (zh) * | 2012-07-24 | 2017-03-08 | 丰田自动车株式会社 | 驾驶辅助装置 |
CN104487308B (zh) * | 2012-07-24 | 2017-05-10 | 丰田自动车株式会社 | 驾驶辅助装置 |
CN104487308B9 (zh) * | 2012-07-24 | 2017-07-07 | 丰田自动车株式会社 | 驾驶辅助装置 |
CN104487308A (zh) * | 2012-07-24 | 2015-04-01 | 丰田自动车株式会社 | 驾驶辅助装置 |
CN105374163B (zh) * | 2014-08-14 | 2020-03-31 | 罗伯特·博世有限公司 | 具有疲劳识别的驾驶员辅助***和用于预见疲劳度的方法 |
CN105374163A (zh) * | 2014-08-14 | 2016-03-02 | 罗伯特·博世有限公司 | 具有疲劳识别的驾驶员辅助***和用于预见疲劳度的方法 |
CN106714688A (zh) * | 2014-09-21 | 2017-05-24 | 易安迪机车公司 | 操作者疲劳监测*** |
CN106714688B (zh) * | 2014-09-21 | 2023-09-29 | 前进轨道机车公司 | 操作者疲劳监测*** |
CN107111949B (zh) * | 2014-12-26 | 2020-04-10 | 横滨橡胶株式会社 | 防撞***以及防撞方法 |
CN107111949A (zh) * | 2014-12-26 | 2017-08-29 | 横滨橡胶株式会社 | 防撞***以及防撞方法 |
CN109426797A (zh) * | 2017-08-28 | 2019-03-05 | 纬创资通股份有限公司 | 瞌睡检测装置及其瞌睡检测方法 |
CN109426797B (zh) * | 2017-08-28 | 2020-12-04 | 纬创资通股份有限公司 | 瞌睡检测装置及其瞌睡检测方法 |
CN109388242A (zh) * | 2018-09-29 | 2019-02-26 | 苏州佳世达光电有限公司 | 自发性眨眼校正方法及眨眼控制方法 |
CN109388242B (zh) * | 2018-09-29 | 2022-03-15 | 苏州佳世达光电有限公司 | 自发性眨眼校正方法及眨眼控制方法 |
CN110287916A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-09-27 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 一种用于判断驾驶员注意力的方法及*** |
CN110287916B (zh) * | 2019-06-28 | 2021-11-16 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 一种用于判断驾驶员注意力的方法及*** |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20110313259A1 (en) | 2011-12-22 |
CN102316805B (zh) | 2014-01-29 |
JPWO2010092860A1 (ja) | 2012-08-16 |
JP5287875B2 (ja) | 2013-09-11 |
US8576081B2 (en) | 2013-11-05 |
WO2010092860A1 (ja) | 2010-08-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102316805B (zh) | 生理状态推测装置和车辆控制装置 | |
US11407426B2 (en) | Collision warning method and apparatus | |
KR102469467B1 (ko) | 차량 안전 지원 장치 및 방법 | |
EP1997705B1 (en) | Drive behavior estimating device, drive supporting device, vehicle evaluating system, driver model making device, and drive behavior judging device | |
EP1891490B1 (en) | Dialogue system | |
EP2117432B1 (en) | Anti-drowsing device and anti-drowsing method | |
JP6134112B2 (ja) | 車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法及びそのシステム | |
CN102098955B (zh) | 检测微入睡事件的方法和设备 | |
Williamson et al. | Review of on-road driver fatigue monitoring devices | |
JP4915735B2 (ja) | 疲労判定システム及び疲労判定方法 | |
US10583840B2 (en) | Methods and apparatus to monitor an activity level of a driver | |
CN101278324A (zh) | 自适应驾驶员工作负荷估计器 | |
WO2021251351A1 (ja) | 運行支援方法、運行支援システム及び運行支援サーバ | |
JP2012061222A (ja) | 運転者状態推定装置 | |
CN114194197A (zh) | 一种危险驾驶预警方法、装置、设备和相关*** | |
US11027741B2 (en) | Apparatus and method for estimating driver readiness and method and system for assisting driver | |
KR20190055723A (ko) | 운전자 준비도를 예측하는 장치 및 방법, 운전자 지원 방법 및 시스템 | |
DE102011122564A1 (de) | Fahrerassistenzvorrichtung und Verfahren für eine Informationsausgabe an einen Fahrer | |
Abendroth et al. | Capabilities of humans for vehicle guidance | |
JP7043726B2 (ja) | 適正状態判定方法及び適正状態判定装置 | |
JP6565433B2 (ja) | 安全運転促進装置及び安全運転促進方法 | |
EP2343207A1 (en) | Assistance system against sleepiness | |
Kim | Effects of Driver, Vehicle, and Environment Characteristics on Collision Warning System Design | |
WO2022259881A1 (ja) | 運行管理補助システムおよび運行管理補助方法 | |
JP6199647B2 (ja) | ドライバ状態判定装置、車両制御装置及びドライバ状態判定方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20140129 |
|
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |