JP6493858B2 - 道路情報データベース構築支援システムおよび該道路情報データベース構築支援システムにより構築されるデータベースを用いた運転支援システム - Google Patents

Description

本発明は、例えば、高速道路設計のガイドラインや、運転者を支援するための基礎データ等として利用可能な道路情報データベースの構築を支援する道路情報データベース構築支援システム、および該道路情報データベース構築支援システムにより構築されるデータベースを用いた運転支援システムに関するものである。

従来、このような手段としては、調査員等が高速道路の運転後のドライバーにアンケート調査を行い、この調査結果に基づいて人為的に高速道路設計指針に関するデータベースを作成していた（非特許文献１参照）。しかしながら、このような手段では、再現性が低く、個体差が大きく、汎用性に乏しい。
また、運転シミュレータによる心拍変動を用いた乗り心地の研究なども試みられている（非特許文献２参照）。これは乗り心地とストレスの関連を研究する論文であり、症例数が過少で、ばらつきも大きいので、道路設計などの具体的なガイドラインに結び付けるものではない。
いずれの従来手段においても、人手によるアンケート調査が必要であり、そのデータ収集に手間と時間がかかるのが現状である。
また、上記従来手段では、医学情報に基づいて、運転者の健康を守り、交通事故を予防するような具体的な方法論に結び付き難いという問題があった。
高齢化社会を迎える日本では特に、老齢の運転者の安全運転を保持することは至上の課題であり、特に重大事故に直結する高速道路の運転においては、この問題はひときわ重要となる。

土木学会論文集E1（舗装工学）68(3), I_45-I_53, 2012 土木学会論文集F3（土木情報学）, Vol. 67, No. 2, I_125-I_132, 2011

本発明は上記従来事情に鑑みてなされたものであり、その課題とする処は、道路設計や運転支援等のために有用なデータベースを自動的に構築することができる道路情報データベース構築支援システム、および該道路情報データベース構築支援システムにより構築されるデータベースを用いた運転支援システムを提供することにある。

上記課題を解決するための一手段は、車両に、運転者の生体情報を検出する生体情報検出手段と、位置データに対応した道路情報を記憶する道路情報記憶手段と、当該車両の現在位置データを取得する位置データ取得手段と、演算処理を行う情報処理手段とを備え、前記道路情報は、少なくとも道路勾配及びカーブ曲率を有し、前記情報処理手段が、前記位置データ取得手段により取得した現在位置データに対応する前記道路情報を前記道路情報記憶手段から読み取り、前記生体情報検出手段による検出値に基づいて、少なくとも心電信号による心拍数（ＨＲ）、心電図Ｒ−Ｒ間隔のパワースペクトルにおける高周波成分（ＨＦ）、前記パワースペクトルにおける低周波成分と前記高周波成分との比（ＬＦ／ＨＦ）に関し、予め設定された判定基準内にあるか否かを判断し、その判断の結果を前記生体情報とし、当該生体情報に前記読み取った道路情報を関連付けて、生体関連付け道路データを作成し、この生体関連付け道路データを、送受信手段を介してインターネット接続されたサーバコンピュータに送信するようにしたことを特徴とする。

本発明は、以上説明したように構成されているので、道路設計や運転支援等のために有用なデータベースを自動的に構築することができる。

本発明に係る道路情報データベース構築支援システム及び運転支援システムの一例を示すブロック図である。 同道路情報データベース構築支援システム及び運転支援システムの要部及び機能等の概略イメージを示す図である。 車両に搭載された機器によって得られる情報のイメージを示す図である。 情報処理手段による処理の一例を示すフローチャートである。 生体関連付け道路データの概略イメージを示す図である。 生体関連付け道路情報データベースの概略イメージを示す図である。 情報処理手段による処理の一例を示すフローチャートである。 車両の正面側映像に心電図波形を重ね合わせた映像である。 高速道路の起点からの距離と、生体情報及び道路情報等との関係を示すグラフである。 地図データに生体情報を関連付けてなる生体関連付け道路情報データベースについて、その表示イメージの一例を示す図である。 本発明の作用効果及び応用形態を示すイメージ図である。

本実施の形態の第一の特徴は、車両に、運転者の生体情報を検出する生体情報検出手段と、位置データに対応した道路情報を記憶する道路情報記憶手段と、当該車両の現在位置データを取得する位置データ取得手段と、演算処理を行う情報処理手段とを備え、前記情報処理手段が、前記位置データ取得手段により取得した現在位置データに対応する前記道路情報を前記道路情報記憶手段から読み取り、この道路情報を、前記生体情報検出手段による検出値に基づく生体情報に関連付けて、生体関連付け道路データを作成し、この生体関連付け道路データを、送受信手段を介してインターネット接続されたサーバコンピュータに送信するようにした。
ここで、前記「生体情報」には、例えば、運転者の心拍、血圧、脳波、血流、脈波、呼吸、瞳孔径、心電図波形、体温等の情報を含む。
また、前記「道路情報」には、例えば、道路の路幅や高度、道路摩擦、道路勾配、曲り角度、カーブの曲率等を含む。
また、前記「位置データ」には、経度及び緯度を示すデータや、住所を示すデータ、高速道路等における起点からの距離を示すデータ等を含む。
前記構成によれば、位置データ取得手段により取得された位置データに対応する道路情報が道路情報記憶手段から読み取られ、この道路情報が、生体情報検出手段による検出値に基づく生体情報に関連付けられ、生体関連付け道路データが作成される。そして、この生体関連付け道路データは、送受信手段を介してインターネット接続されたサーバコンピュータに送信される。

第二の特徴は、前記生体情報検出手段による検出値が予め設定された判定基準内にあるか否かを判断し、その判断の結果を前記生体情報として前記生体関連付け道路データを作成する。
この構成によれば、運転者の心身状態を認識し易い生体情報を作成することができる。

第三の特徴は、前記サーバコンピュータは、前記生体関連付け道路データを記憶装置に多数記憶してなる生体関連付け道路情報データベースを具備し、前記情報処理装置から生体関連付け道路データを受信する毎に、この受信した生体関連付け道路データを前記生体関連付け道路情報データベースに加えて前記生体関連付け道路情報データベースを更新する。
この構成によれば、サーバコンピュータに蓄積される生体関連付け道路データを、最新の状態に維持することができる。

第四の特徴として、個人差や測定誤差等の少ないデータを得るために、前記サーバコンピュータは、前記生体関連付け道路情報データベースの多数の生体関連付け道路データに基づき、生体情報を目標関数にするとともに道路情報を説明変数とした多変量解析を行い、この多変量解析の結果を、前記生体関連付け道路情報データベースに加えて前記生体関連付け道路情報データベースを更新する。

第五の特徴は、前記車両には、運転者に認知可能な報知を行う報知手段が設けられ、
前記情報処理手段は、前記道路情報記憶手段から現在位置データに対応する前記道路情報を読み取り、この読み取った道路情報に対応する生体情報を、サーバコンピュータの前記生体関連付け道路情報データベースのデータから求め、この生体情報に応じて前記報知手段の出力を制御する。
ここで、前記「報知」には、運転者に認知可能な音や光、香り、空調等の出力を含む。
前記構成によれば、生体関連付け道路データに応じて、運転者に対し報知手段による報知を行うことができ、例えば、生体関連付け道路データより眠くなる可能性が高いと判断される場合に、音により注意喚起を行ったり、生体関連付け道路データよりイライラ感が高ぶる可能性が高いと判断される場合に、アロマ発生器の出力を高めたり等することができる。

次に、上記特徴を有する好ましい実施例を、図面に基づいて詳細に説明する。
図１は、本発明に係る道路情報データベース構築支援システム及び運転支援システムの一例を示す。
このシステムは、車両１０内に、運転者の生体情報を検出する生体情報検出手段２０と、位置データに対応した道路情報を記憶する道路情報記憶手段３０と、当該車両１０の現在位置データを取得する位置データ取得手段４０と、演算処理を行う情報処理手段５０と、運転者に認知可能な報知を行う報知手段６０とを具備する。
また、車両１０外には、情報処理手段５０に対し、送受信手段（具体的には無線送受信機）を介してインターネット接続されたサーバコンピュータ７０が設けられる。

車両１０は、図示例によれば一般的な自動車である。なお、車両１０の他例としては、農業用車両や、電車、その他の特殊車両とすることも可能である。

生体情報検出手段２０は、車両１０のダッシュボードの周囲に設けられる複数のセンサにより生体情報となる電気信号を得るように構成される（図２参照）。
具体的に説明すれば、生体情報検出手段２０は、心電図センサや、脈波センサ、呼吸センサ、瞳孔径センサ等から得た電気信号を、ブルートゥースやWi-Fi等を用いた近距離無線通信回路により情報処理手段５０に送信するように構成される。
前記心電センサは、ハンドルの両側に配設される電極２１により心電信号を得るようにした装置を用いる。
前記脈波センサは、ハンドルに設けられる光センサにより脈波信号を得るようにした装置や、ドライバーシートに設けた圧電素子により下行大動脈の脈波信号を得るようにした装置等を用いる。
前記呼吸センサは、ドライバーシートに設けた圧電素子により呼吸数に応じた電気信号を得るようにした装置を用いる。
前記導孔径センサは、バックミラーに設けた光源から運転者の眼球に赤外線を照射し、その反射光を同バックミラーに設けた赤外線センサにより捕捉して電気信号に変換するようにした装置を用いる。
さらに、必要に応じ、生体情報検出手段２０として、脳波センサや脳血流センサを設けるようにしてもよい。これらのセンサは、例えば、運転者が被る帽子に電極及び近赤外血流計を設け、これらの電気信号を情報処理手段５０に送信する構成とすればよい。
なお、生体情報検出手段２０の他例としては、前記以外の周知のセンサを用いることが可能である。

道路情報記憶手段３０及び位置データ取得手段４０は、本実施の一例によれば、ＧＰＳ装置及び記憶装置、ＣＰＵ、無線送受信機等を内蔵した一体型のカーナビゲーション装置より構成される。
道路情報記憶手段３０は、前記カーナビゲーション装置の記憶装置に、周知の地図データや、位置データに関連付けられた道路情報等を記憶してなる。
また、位置データ取得手段４０は、複数のＧＰＳ衛星からのＧＰＳ電波を受信して、経緯度データや住所データ、起点からの距離等の現在位置データを得るように構成される。

なお、道路情報記憶手段３０の前記地図データ及び前記道路情報は、予め記憶されたものとすればよいが、他例としては、無線送受信機を介して外部サーバ等から受信したものとしてもよい。
また、道路情報記憶手段３０及び位置データ取得手段４０の他例としては、それぞれを別体にした構成や、これらの一部又は全部を携帯端末やタブレットパソコン等により構成した態様等とすることが可能である。

また、前記道路情報について詳細に説明すれば、この道路情報は、例えば、道路管理団体等から提供され、道路の路幅や高度、道路摩擦、道路勾配、曲り角度、カーブ曲率等を示すデータである。これらのデータは、該データが測定された場所の経緯度等の位置データに関連付けて、道路情報記憶手段３０に記憶されている。

図３は、本実施の一例の車両１０によって取得される道路情報及び生体情報等の一部をイメージ化したものである。
図３中「高度」と記されたグラフは、ある高速道路の起点からの距離と、高度との関係を示している。この高度データから現時点の道路勾配を計算することができる。
また、同図中「カーブ」と記されたグラフは、ある高速道路の起点からの距離と、道路のカーブ曲率との関係を示している。このグラフにおいて、中心線よりも上側は左カーブ、下側は右カーブを示している。

また、図３中の写真は、車両１０に搭載されるカメラによって自動撮影された画像である。本実施例の車両１０では、前記画像や、高速道路のキロポストの画像等を自動的に撮影する。これらの画像データも、必要に応じて、位置データに関連付けられ道路情報として用いられる。

情報処理手段５０は、入力されたデータを演算処理するＣＰＵ、記憶装置、入出力装置、無線送受信機（送受信手段）等を具備し、予め記憶されたプログラムにより機能するように構成される。この情報処理手段５０には、例えば、携帯電話や、スマートフォン、タブレットパソコン等、周知の移動体通信システムにおける移動端末を用いればよい。

報知手段６０は、車両１０内に設けられて運転者に対し認知可能な報知を行うものである。
この報知手段６０の具体例としては、車両１０内に設けられたアロマディフューザ６１が挙げられる。このアロマディフューザ６１は、香料の香りを車両１０内へ送る送風機、情報処理手段５０から送信される指令を受信する受信機等を備え、情報処理手段５０からの指令に基づき、前記送風機の風量を制御するように構成される。
なお、報知手段６０の他例としては、情報処理手段５０の指令に基づき、カーナビゲーション装置のスピーカから警報音や音楽等の音声を発するとともにこの音声を制御するようにした構成や、前記音声を情報処理手段５０自体のスピーカから発するようにした構成等とすることが可能である。

サーバコンピュータ７０は、情報処理手段５０に対し、電気通信事業者機器等を介してインターネット接続されたコンピュータであり、例えば、クラウドコンピューティングシステムにおけるサーバコンピュータを用いることができる。このサーバコンピュータ７０の記憶装置には、生体関連付け道路データを多数蓄積してなる生体関連付け道路情報データベース７１が構築される。

生体関連付け道路情報データベース７１は、例えば、図６に概略イメージを示すように、道路情報（例えば、道路勾配やカーブ曲率等）と、該道路情報に関連付けられた生体情報（例えば、ＨＲ，ＨＦ，ＬＦ／ＨＦ等）とからなる生体関連付け道路データを、サーバコンピュータ７０の記憶装置に所定のフォーマットにて多数記憶してなる。

次に、情報処理手段５０による処理の一例を、図４のフローチャートに沿って説明する。
先ず、情報処理手段５０は、道路情報の収集（ステップ１）と生体情報の検出（ステップ２）を行う。なお、ステップ１とステップ２は、略同時に行われる処理である。

具体的に説明すれば、情報処理手段５０は、位置データ取得手段４０から現時点の位置データである現在位置データを取得し、この現在位置データに対応する道路情報を道路情報記憶手段３０から取得する。さらに、情報処理手段５０は、生体情報検出手段２０からその検出値を取得する。

そして、情報処理手段５０は、生体情報検出手段２０から取得した検出値が、予め設定された判定基準内にあるか否かを判断し、その判断の結果を特徴付けしてなる生体情報を作成する。
この処理について詳細に説明すれば、例えば、情報処理手段５０は生体情報検出手段２０としての心電センサから、所定時間範囲の心電信号を取得し、心電図波形データを作成する。例えば、図８の画像は、車両１０の正面側映像に心電図波形を重ね合わせたものであり、高速道路を夜間運転した際の心電図波形の変化を示している。心電図のR−R間隔は自律神経の状態に反応し、例えば、高速道路の路面状況、左カーブ、右カーブ、カーブの曲率、路面の摩擦係数、天気、路面の明るさ、振動などに影響される。

さらに、情報処理手段５０は、生体情報検出手段２０である脈波センサから、前記微小時間範囲の脈波信号を取得し、脈波の波形データを作成する。
また、情報処理手段５０は、生体情報検出手段２０である瞳孔径センサから、瞳孔径を示す信号を取得する。

そして、情報処理手段５０は、前記心電図波形データのＲ波と、脈波の立ち上がりから脈波伝播時間や、血圧等を計算する。
また、情報処理手段５０は、前記心電図波形データのＲ−Ｒ間隔のゆらぎ（心拍変動）から、低周波ゆらぎや高周波ゆらぎ等を計算し、交感神経と副交感神経の緊張を定量化した値を計算する。
また、情報処理手段５０は、生体情報検出手段２０である前記瞳孔径センサによる検出値として、瞳孔径を示す瞳孔径信号を得る。

そして、情報処理手段５０は、前記のようにして計算された計算値や、前記検出値（例えば、瞳孔径信号）について、予め設定された判定基準内にあるか否かを判断し、その判断結果を、生体情報とする（ステップ３）。
前記判定基準は、例えば、周知の医学的根拠に基づき設定された数値範囲とすればよい。
前記判断結果は、例えば、Ａ、Ｂ、Ｃ等のラベルや、数値等により表現すればよい。

次に、情報処理手段５０は、前記道路情報を前記生体情報に関連付けして、生体関連付け道路データを作成する（ステップ４）。
そして、情報処理手段５０は、前記生体関連付け道路データを情報処理手段５０へ送信する。
この生体関連付け道路データの概略イメージは、図５に示すように、例えば、道路勾配値及びカーブ曲率値等の道路情報を、ＨＲ、ＨＦ、ＬＦ／ＨＦ等の生体情報に関連付てなる一連のデータである。
なお、図５中、「道路勾配」は、上り勾配を＋とし、下り勾配を−としている。また、「カーブ曲率」は、右カーブを−とし、左カーブを＋としている。

ＨＲ（Heart Rate）は、１分間あたりの心拍数であり、眠気等の精神状態により変化することが知られている。
ＨＦ（Hi Frequency）は、心電図Ｒ−Ｒ間隔のパワースペクトルにおける高周波成分（0.15〜0.4Hz）のパワーであり、特に、副交感神経活動を反映するパラメータとして用いられる。例えば、一般的に、リラックスした状態では、ＨＦが低下する。
ＬＦ／ＨＦは、前記パワースペクトルにおける低周波成分（0.05〜0.15Hz）のパワーであるＬＦ（Low Frequency）と、前記ＨＦの比であり、ストレス指標として用いられる。

これらの生体情報は、道路情報に対し相関関係を有する。図９は本願発明者らが実験的に取得したデータであり、生体情報と道路情報との関係を示している。この図９より、例えば、比較的曲率の大きいカーブが左右に繰り返される範囲では、ＬＦ／ＨＦの変動が大きいことを知見することができる。

なお、前記生体関連付け道路データを構成する道路情報としては、図５の例示に加えて、例えば、現在位置における道路の路幅や、道路の高度、道路摩擦等を付加することが可能である。
また、生体関連付け道路データを構成する生体情報としては、図５の例示に加えて、例えば、血圧、呼吸数、瞳孔径、脳波等を付加することが可能である。
また、前記生体関連付け道路データには、図５の例示に加えて、必要に応じて、運転者や車両１０を識別するためのコードや、時刻データ、現在位置データ、天候情報、車載カメラによる映像データ（例えば、図３参照）等を付加してもよい。

次に、情報処理手段５０は、前記生体関連付け道路データを、サーバコンピュータ７０に送信する（ステップ５）。
そして、上述したステップ１〜５の処理は、所定時間置き、あるいは所定の走行距離毎に繰り返される。

一方、サーバコンピュータ７０は、情報処理手段５０から生体関連付け道路データを受信する毎に、この受信した生体関連付け道路データを、生体関連付け道路情報データベース７１に加えて、生体関連付け道路情報データベース７１を更新する。
したがって、生体関連付け道路情報データベース７１は、多量の生体関連付け道路データからなるデータベースとして構築され、サーバコンピュータ７０が新たな生体関連付け道路データを受信する毎に増大し、あらゆる道路情報及び生体情報を含むビッグデータになる。

このサーバコンピュータ７０は、外部端末からのアクセスに応じて、生体関連付け道路情報データベース７１の生体関連付け道路データを送信する。

また、情報処理手段５０及び報知手段６０は、生体関連付け道路情報データベース７１を用いた運転支援システムとして機能する。
詳細に説明すれば、情報処理手段５０は、予め設定された所定の時間置きに、位置データ取得手段４０により取得した現在位置データに対応する前記道路情報を道路情報記憶手段３０から読み取り、この読み取った道路情報（例えば、道路勾配及びカーブ曲率等）に対応する生体関連付け道路データを、サーバコンピュータ７０の生体関連付け道路情報データベース７１から取り込む（図７のステップ１１）。
この処理は、前記道路情報が一致又は近似する生体関連付け道路データを生体関連付け道路情報データベース７１から検索するようにすればよい。

そして、情報処理手段５０は、取り込んだ生体関連付け道路データに応じて報知手段６０の出力を制御する（図７のステップ１２）。
具体的に説明すれば、情報処理手段５０は、例えば、取り込んだ生体関連付け道路データが、予め設定した判断条件を満たす場合に、運転者のイライラ感が高ぶったものと判断し、報知手段６０を構成するアロマディフューザ６１の風量を増加する。あるいは、受信した生体関連付け道路データが、予め設定した判断条件を満たす場合に、運転者が眠くなっているものと判断し、報知手段６０を構成するスピーカから警報音を発する。
前記判断条件は、例えば、周知の医学的根拠に基づく条件とすればよい。
また、前記判断条件は、前記生体情報のみに関する条件としてもよいし、前記生体情報に関する条件と前記道路情報に関する条件とを適宜に組み合わせた条件としてもよい。
そして、上述したステップ１１〜１２の処理は、所定時間置き、あるいは所定の走行距離毎に繰り返される。

よって、上記構成の道路情報データベース構築支援システム及び運転支援システムによれば、道路情報に生体情報を関連付けてなる生体関連付け道路データを自動的に作成し、これら生体関連付け道路データをサーバコンピュータに多数蓄積して、生体関連付け道路情報データベース７１を構築することができる。しかも、この生体関連付け道路情報データベース７１を、新たなデータを受信する毎に更新するようにしているため、いつでも世界中のあらゆる場所において最新の情報を得ることができる。

また、この生体関連付け道路情報データベース７１を用いた運転支援システムを用いれば、生体関連付け道路情報データベース７１から読み取った生体関連付け道路データに応じて、アラームや香り等を出力し、運転者の運転を支援することができる。

なお、図５に示す生体関連付け道路データの一例には位置データを含んでいないが、他例としては、上記生体関連付け道路データに、経緯度等の位置データを含ませた態様とすることも可能である。
すなわち、この態様では、情報処理手段５０は、経緯度等の位置データを含むように上記生体関連付け道路データを作成し、この生体関連付け道路データをサーバコンピュータ７０に送信する。
サーバコンピュータ７０は、前記位置データを含む前記生体関連付け道路データを記憶装置に多数記憶してなる生体関連付け道路情報データベース７１を具備し、情報処理手段５０から生体関連付け道路データを受信する毎に、この受信した生体関連付け道路データを生体関連付け道路情報データベース７１に加えて生体関連付け道路情報データベース７１を更新する。
また、情報処理手段５０は、運転支援システムとして機能する際、位置データ取得手段４０から現在位置データを取得し、この現在位置データに対応する生体関連付け道路データをサーバコンピュータの生体関連付け道路情報データベース７１から検索し、この検索された生体関連付け道路データに応じて報知手段６０の出力を制御する。
この態様によれば、経緯度等の位置データ毎に、該位置データに対応する生体関連付け道路データを取得することができ、該位置データ毎に、報知手段６０の出力による運転支援を行うことができる。

また、本実施形態の応用例としては、上記した各生体関連付け道路データに位置データ（例えば、経緯度データ）を付加するとともに、この生体関連付け道路データを、周知の地図データの対応する位置に関連付けすることで、道路情報としての地図データに生体情報を関連付けてなる生体関連付け道路情報データベースを構築することも可能である。
このようにすれば、例えば、図１０に示すように、カーナビゲーション装置によりディスプレイ表示した一つの画面上に、地図（図中左側）と、該地図上の現在位置Ｐにおける生体情報（図中右側）とを表示させることが可能になる。
前記生体情報を示す図中右側のグラフは、運転者のＲ−Ｒ間隔のゆらぎ（心拍変動）を示す。ＨＦは、上述したように副交感神経活動を反映する。これに対し、ＬＦは、交感神経活動を反映する。
このように、地図データに生体情報を関連付けてなる生体関連付け道路情報データベースは、運転者の運転支援に役立つ他、道路設計のためのガイドライン決定の基礎情報としても有用である。
なお、図示しない他例としては、カーナビゲーション装置によりディスプレイ表示した地図上に、現在位置と、該位置における生体情報を表示させることも可能である。

また、本実施形態の他の応用例としては、高速道路や一般道路の運転中の、運転者の、心拍、血圧変動、脳波変動、脳血流変動、末梢血流変動、時系列変動等を生体情報検出手段２０により測定し、この測定値を情報処理手段５０により処理することで、心臓血管系、自律神経系、及び脳神経機能等が所定の判定基準内にあるか否かを判断し、例えば、心拍数、血圧、及び、自律神経機能が危険な領域に入ったと判断した時点において、報知手段６０を用いてアラーム等で、運転者に警告をすることも可能である。

また、本実施形態の好ましい応用例として、前記生体情報を目標関数におくとともに、前記道路情報を説明変数におき、多変量解析等の数学的な方法論、重解析分析、主成分分析、因子分析のような、複数の結果変数からなる多変量、大容量データを統計的に処理する手法等を用いれば、道路の個別情報の持つ医学的な意味を明らかにすることができ、さらには、道路設計要素と医学情報とを関連付けたビッグデータや、生体情報を一定水準に置いて道路設計要素のパラメータ設計を行う道路設計ガイドライン等を構築して、これらを有効に用いることができる。
より具体的に説明すれば、この応用例では、サーバコンピュータ７０は、生体関連付け道路情報データベース７１の多数の生体関連付け道路データに基づき、生体情報を目標関数にするとともに、道路情報（例えば、道路の曲率や、道路勾配、高度、摩擦等）や、車両１０の巡航速度等を説明変数とした多変量解析を行い、この多変量解析の結果を、生体関連付け道路情報データベース７１に加えて前記生体関連付け道路情報データベース７１を更新する。
一例としては、目標関数を心拍数として以下の式を設定し、周知の重回析分析を行う。
ＨＲ（ｔ）＝ａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ
ここで、ＨＲ（ｔ）は、その時点での心拍数、ｘは道路の曲率、ｙは道路の勾配、ｚは道路の摩擦係数をあらわす。ａ，ｂ，ｃは、重みづけ係数である。
そして、前記重回帰分析の結果として得られた係数及び予測式は、生体関連付け道路情報データベース７１のデータとして加えられる。よって、この係数及び予測式を用いて、道路情報から生体情報を予測することが可能になる。また、前記のようにした予測された生体情報は、情報処理手段５０に読み込んで上記運転支援システムに用いることが可能である。
なお、前記目標関数は、前記心拍数に限定されず、例えば、血圧や、瞳孔径、心拍変動ゆらぎ、血圧ゆらぎ、心拍数量、脳血流量等の実時間生体情報とすることができ、さらに、長期の血圧の安定性等、より大きな範囲の生体情報を含めることも可能である。
また、説明変数及び重みづけ係数の数は、前述した一例に限定されず、３以上や３以下の複数とすることが可能である。

そして、上述した実施例及び応用例等によれば、生体関連付け道路情報データベース７１を、運転中の運転者の生理的な反応や認知機能などの医学情報を反映したビッグデータでとして構築することができ、このビッグデータを用いて、道路構造設計や、道路設計ガイドライン、交通解析、道路管理、道路における危機対応、医療情報の提供、生活支援及び産業発展等に、有効に資することができる（図１１参照）。

１０：車両
２０：生体情報検出手段
３０：道路情報記憶手段
４０：位置データ取得手段
５０：情報処理手段
６０：報知手段
７０：サーバコンピュータ
７１：生体関連付け道路情報データベース

Claims (5)

1. 車両に、運転者の生体情報を検出する生体情報検出手段と、位置データに対応した道路情報を記憶する道路情報記憶手段と、当該車両の現在位置データを取得する位置データ取得手段と、演算処理を行う情報処理手段とを備え、
   前記道路情報は、少なくとも道路勾配及びカーブ曲率を有し、
   前記情報処理手段が、前記位置データ取得手段により取得した現在位置データに対応する前記道路情報を前記道路情報記憶手段から読み取り、前記生体情報検出手段による検出値に基づいて、少なくとも心電信号による心拍数（ＨＲ）、心電図Ｒ−Ｒ間隔のパワースペクトルにおける高周波成分（ＨＦ）、前記パワースペクトルにおける低周波成分と前記高周波成分との比（ＬＦ／ＨＦ）に関し、予め設定された判定基準内にあるか否かを判断し、その判断の結果を前記生体情報とし、当該生体情報に前記読み取った道路情報を関連付けて、生体関連付け道路データを作成し、この生体関連付け道路データを、送受信手段を介してインターネット接続されたサーバコンピュータに送信するようにしたことを特徴とする道路情報データベース構築支援システム。
2. 前記サーバコンピュータは、前記生体関連付け道路データを記憶装置に多数記憶してなる生体関連付け道路情報データベースを具備し、前記情報処理手段から生体関連付け道路データを受信する毎に、この受信した生体関連付け道路データを前記生体関連付け道路情報データベースに加えて前記生体関連付け道路情報データベースを更新することを特徴とする請求項１記載の道路情報データベース構築支援システム。
3. 前記サーバコンピュータは、前記生体関連付け道路情報データベースの多数の生体関連付け道路データに基づき、生体情報を目標関数にするとともに道路情報を説明変数とした多変量解析を行い、この多変量解析の結果を、前記生体関連付け道路情報データベースに加えて前記生体関連付け道路情報データベースを更新することを特徴とする請求項２記載の道路情報データベース構築支援システム。
4. 前記生体関連付け道路データを構成する道路情報は、現在位置における道路の路幅、道路の高度、道路摩擦を有し、
   前記生体関連付け道路データを構成する生体情報は、血圧、呼吸数、瞳孔径、脳波を有する
   ことを特徴とする請求項１から３の何れかに記載の道路情報データベース構築支援システム。
5. 前記車両には、運転者に認知可能な報知を行う報知手段が設けられ、
   前記情報処理手段は、前記道路情報記憶手段から現在位置データに対応する前記道路情報を読み取り、この読み取った道路情報に対応する生体情報を、サーバコンピュータの前記生体関連付け道路情報データベースのデータから求め、この生体情報に応じて前記報知手段の出力を制御することを特徴とする請求項２又は３記載のデータベース構築支援システムにより構築されるデータベースを用いた運転支援システム。

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