JP7405030B2 - 状態判定装置、状態判定システム、および制御方法 - Google Patents
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Description
≪システム概要≫
本実施形態に係る状態判定システム100は、移動体の内部空間に滞在している乗員の状態を判定するためのシステムである。ここで「状態」とは、人間の生理的または感情的な状態のことを示す。例えば、状態判定システム100は、乗員の「状態」として、該乗員の眠気の有無、怒りの有無、興奮状態か否か、等を判定することができる。本実施形態では、一例として、乗員の眠気の有無を判定する状態判定システム100について、図1~6を参照して説明する。
図1は、本実施形態に係る状態判定システム100の要部構成を示すブロック図である。状態判定システム100は、状態判定装置1Aと、センサ群2と、記憶装置3と、サーバ(管理装置)4と、出力装置5と、を含む。なお、記憶装置3は必須の構成ではない。
移動体6は、自動車、電車、航空機等、内部に空間を有する移動体である。以降、単に「内部空間」と称する場合は、移動体6の内部の空間のことを示すこととする。また、内部空間に滞在する人間のことを、単に「乗員」と称する。
センサ群2は、センサ情報を測定するためのセンサの一群である。ここで、「センサ情報」とは、センサ群2で取得可能な、乗員に関するあらゆる情報を示す。例えば、センサ情報とは、乗員の全身または体の一部の動作、ならびに表情等、乗員の外見に関するデータであってもよい。また、センサ情報とは、脈拍、呼吸、体温、血圧、意識、および反射等、乗員のバイタルデータを示す情報であってもよい。本実施形態では、センサ情報とは、カメラ(センサ装置)21の撮影画像のデータと、脈拍センサ(センサ装置)22の測定データとを示す。
状態判定装置1Aは、センサ群2から取得したセンサ情報と、サーバ4から取得した収集データに基づいて、乗員の状態を判定する。収集データの詳細については後述する。状態判定装置1Aは、データ取得部(取得部)11と、第1判定部(副状態判定部)12と、通信部(受信部)13と、第2判定部14と、通知部15と、を有する。
図2は、閾値算出部142における第2閾値の算出方法を、グラフで模式的に示した図である。なお、図2のグラフは、閾値算出部142における第2閾値の算出方法を視覚的に説明するためのものであって、実際に閾値算出部142が図示のグラフを作成する必要は無い。
出力装置5は、通知部15の制御指示に基づいて、各種通知を音声または映像等の態様で出力する。出力装置5は、例えば、スピーカまたはディスプレイ等で実現される。なお、出力装置5は複数台であってもよい。例えば、移動体6は出力装置5として2台以上のスピーカを備えていてもよい。また例えば、移動体6は出力装置5として、スピーカと、ディスプレイの両方を備えていてもよい。
記憶装置3は、状態判定装置1Aの動作に必要なデータを記憶する。例えば、記憶装置3は、ユーザ情報31と、状態ログ32とを記憶している。なお、本実施形態において、ユーザ情報31は必須の情報ではない。
サーバ4は、複数の状態判定装置1Aから状態ログを収集して管理する。サーバ4は、サーバ通信部41と、サーバ制御部42と、サーバ記憶部43と、を備える。
図4は、状態判定装置1Aにおける処理の流れを示すフローチャートである。図4では、センサ群2における各種情報の測定が開始された時点を、処理のスタートとして示している。
図5は、第1判定の処理の流れを示すフローチャートである。第1判定部12はまず、カメラ21の撮影画像に基づき、眠気レベルを算出する(S131)。次に、第1判定部12は、算出した眠気レベルが3以上であるか否かを判定する(S132)。眠気レベルが3以上である場合(S132でYES)、第1判定部12は、乗員の眠気有りと判定する(S133)。一方、眠気レベルが3未満である場合(S132でNO)、第1判定部12は、乗員の眠気無しと判定する(S134)。
図6は、第2判定の処理の流れを示すフローチャートである。第2判定部14の第2指標値算出部141は、脈拍センサ22の測定データに基づいて、第2指標値、すなわちRRI差を算出する(S161)。第2指標値算出部141はRRI差を比較判定部143に出力する。
本実施形態において、第1指標値および第2指標値の種類および値の算出方法は、センサ群2から取得可能なデータに応じて、適宜定められてよい。すなわち、第1判定部12および第2判定部14はそれぞれ、センサ群2から得られる情報で算出可能な指標値を、第1指標値または第2指標値として算出してよい。そして、データ取得部11は、第1判定部12および第2判定部14が必要とする情報を、適宜第1判定部12および第2判定部14に供給してよい。
状態判定システム100は、乗員の状態を判定する際に、該乗員の過去の第2指標値を考慮してもよい。以下、本開示の第2の実施形態について説明する。なお、説明の便宜上、実施形態1にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、説明を繰り返さないこととする。
図7は、本実施形態に係る状態判定システム200の要部構成を示すブロック図である。状態判定システム200は、状態判定装置1Bを含む点で状態判定システム100と異なる。状態判定装置1Bは、第3判定部(平均判定部)16を有する点で、状態判定装置1Aと異なる。
図8は、本実施形態に係る状態判定装置1Bにおける処理の流れを示すフローチャートである。なお、図8において図4と同様のステップ番号を付した箇所は、図4と同様の処理であるため、説明を繰り返さない。
図10は、第2期間におけるある乗員のRRI差の出現頻度を示したグラフである。なお、図10のグラフは、第3判定部16における判定処理を視覚的に説明するためのものであって、実際に第3判定部16が図示のグラフを作成する必要は無い。
本実施形態に係る状態判定システム300は、状態判定システム100および200と同様に、移動体の内部空間に滞在している乗員の状態を判定するためのシステムである。人間が眠気等の特定の状態であるか否かを、該状態を示す指標値を用いて判定する方法は種々存在する。しかしながら、効果的な判定方法、すなわち、前述の「特定の状態」と相関が高い指標値は、各人によって異なる。
図11は、本実施形態に係る状態判定システム300の要部構成を示すブロック図である。状態判定システム300は、状態判定システム100および200と異なり、サーバ4を含まなくてもよい。
状態判定装置1Cは、通信部13を有していなくてもよい。また、状態判定装置1Cは、第2判定部14ではなく、複数の説明変数算出部17と、該説明変数算出部17に対応する複数のスコア算出部18と、を有する点で、状態判定装置1Aおよび1Bと異なる。なお、図11の例では含んでいないが、状態判定装置1Cは、第1判定部12を含んでいてもよい。図11の例では、状態判定装置1Cは、複数の説明変数算出部17の一例として、3つの説明変数算出部17A~17Cを含む。また、図11の例では、状態判定装置1Cは、複数のスコア算出部18の一例として、説明変数算出部17A~17Cにそれぞれ対応するスコア算出部18A~18Cを含む。以降、説明変数算出部17A~17Cを総称する場合には、説明変数算出部17とも記載する。また、以降、スコア算出部18A~18Cを総称する場合には、スコア算出部18とも記載する。また、状態判定装置1Cは、スコア判定部19と、識別部70と、説明変数選択部71と、を含む。本実施形態に係るデータ取得部11は、識別部70と、説明変数算出部17それぞれに、センサ情報を出力する。
説明変数データ33は、各説明変数における判定基準となる全体閾値および個人閾値を記録したデータである。また、説明変数データ33は、乗員個々人が特定の状態であるか否かと、各説明変数との相関の強さを示すデータである。説明変数データ33は、状態判定装置1Cまたは他の装置を用いて、予め乗員毎に作成され、記憶装置3に記憶される。
説明変数データ33は、乗員個人のサンプルデータ(以降、個人データと称する)と、複数人のサンプルデータ(以降、全体データと称する)と、に基づいて作成される。なお、全体データに個人データが含まれていてもよい。また、全体データを構成する人数は多いほど好ましい。
図15は、状態判定装置1Cにおける処理の流れを示すフローチャートである。図15では、センサ群2における各種情報の測定が開始された時点を、処理のスタートとして示している。カメラ21における画像の撮影、および脈拍センサ22における脈拍の測定が開始されると(S21)、データ取得部11はセンサ群2から種々のセンサ情報を遂次取得する。データ取得部11は取得したセンサ情報を、識別部70と、説明変数算出部17A~17Cそれぞれに出力する。なお、データ取得部11は、全てのセンサ情報を、全ての説明変数算出部17にそれぞれ出力する必要は無い。データ取得部11は少なくとも、説明変数算出部17A~17Cそれぞれにおいて説明変数の算出に必要なセンサ情報を説明変数算出部17A~17Cそれぞれに出力すればよい。
最後に、説明変数選択部71による説明変数の選択について説明する。図16は、ある乗員の状態判定に使用する説明変数の選択と、該説明変数を用いた状態判定の結果とを模式的に示した図である。便宜上、図16の例では、識別部70が識別した乗員を乗員Aと称する。また、図16においては、第3閾値は0.5であることとする。
実施形態1または2に係る状態判定方法と、実施形態3に係る状態判定方法とは、併用してもよい。以下、本開示の第4の実施形態について説明する。なお、実施形態1~3のいずれかで説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、説明を繰り返さない。
本開示の各実施形態に係る状態判定装置1A~1Dにおける各種処理の一部または全部は、サーバ4で実行されてもよい。例えば、実施形態1に係る状態判定装置1A~1Dは、データ取得部11と、通信部13と、通知部15を有しており、状態判定装置1A~1Dのその他の部材が担う処理は、サーバ4のサーバ制御部42が実行してもよい。この場合、状態判定装置1A~1Dは、データ取得部11が取得したセンサ情報を、通信部13を介してサーバ4に送信する。また、状態判定装置1A~1Dの通信部13は、サーバ4から、第1判定、第2判定、第3判定、および、合計スコアを用いた状態判定の少なくともいずれかの判定結果を受信し、該判定結果を通知部15に出力する。通知部15は、前述の各実施形態で説明した通り、判定結果に応じて、出力装置5に各種通知を出力させるか否か判定し、出力させる場合は、第1~第4通知のいずれかを出力装置5に出力させる。
状態判定装置1A、1B、1C、1D、およびサーバ4の制御ブロックは、集積回路(ICチップ)等に形成された論理回路(ハードウェア)によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
1A、1B、1C、1D 状態判定装置
11 データ取得部
12 第1判定部
13 通信部
14 第2判定部
141 第2指標値算出部
142 閾値算出部
143 比較判定部
15 通知部
16 第3判定部
17 説明変数算出部
18 スコア算出部
19 スコア判定部
70 識別部
71 説明変数選択部
2 センサ群
21 カメラ
22 脈拍センサ
3 記憶装置
31 ユーザ情報
32 状態ログ
33 説明変数データ
4 サーバ
41 サーバ通信部
42 サーバ制御部
43 サーバ記憶部
431 収集データ
5 出力装置
6 移動体
Claims (10)
- 移動体の内部空間に配置された1つ以上のセンサ装置から、前記移動体の乗員に関するセンサ情報を継続的に取得する取得部と、
前記センサ情報の少なくとも一部に基づいて、前記乗員の状態を示す状態指標値を算出する指標値算出部と、
管理装置から収集データを受信する受信部と、
前記収集データに基づいて、前記状態指標値が示す前記乗員の状態が、特定の状態であるか否かを判定するための閾値である状態閾値を算出する状態閾値算出部と、
前記状態指標値が前記状態閾値以上である場合、前記乗員の状態が前記特定の状態であると判定する状態判定部と、を備える状態判定装置であり、
前記収集データは、他の移動体において算出された前記他の移動体の乗員の前記状態指標値と、該他の移動体において判定された前記他の移動体の乗員の状態とを対応付けたデータを複数含んでおり、
前記センサ情報は、生体拍数を示すデータであって、
前記状態判定装置は、前記指標値算出部が前記状態指標値を算出する前に、前記センサ情報の少なくとも一部に基づいて、前記乗員の状態が、特定の状態であるか否かを判定する副状態判定部を更に備え、
前記指標値算出部は、所定の第1期間の前記センサ情報を用いて、前記状態指標値を特定することを特徴とする、状態判定装置。 - 前記状態指標値、または、前記センサ情報から前記状態指標値を算出する際の中間結果の値に基づいて、前記乗員が特定の状態であるか否かを判定する平均判定部を備え、
前記平均判定部は、前記状態指標値または前記中間結果の値が、過去の第2期間における前記乗員の状態指標値の平均値以上である場合、または、過去の第2期間における前記乗員の前記中間結果の値の平均値以上である場合に、前記乗員が特定の状態であると判定することを特徴とする、請求項1に記載の状態判定装置。 - 前記状態閾値算出部は、
前記他の移動体において算出された状態指標値の中央値以上の値であって、かつ、
前記複数のデータのうち、乗員が特定の状態であると判定されたデータが半数以上となる値を、前記移動体における前記状態指標値とすることを特徴とする、請求項1または2に記載の状態判定装置。 - 前記状態判定装置は、
識別された前記乗員の前記特定の状態への変化に相関が高い状態指標値を説明変数として選択する説明変数選択部と、
前記説明変数選択部が選択した前記状態指標値を算出する複数の前記指標値算出部と、
複数の前記指標値算出部それぞれが算出した前記状態指標値について、前記乗員が特定の状態である可能性を示すスコアを算出するスコア算出部と、
前記スコアを合計した合計スコアが、所定のスコア閾値以上である場合に、前記乗員が特定の状態であると判定するスコア判定部と、を備えることを特徴とする、請求項1~3のいずれか1項に記載の状態判定装置。 - 移動体の内部空間に配置された1つ以上のセンサ装置から、前記移動体の乗員に関するセンサ情報を継続的に取得する取得部と、
前記センサ情報の少なくとも一部に基づいて、前記乗員の状態を示す状態指標値を算出する指標値算出部と、
管理装置から収集データを受信する受信部と、
前記収集データに基づいて、前記状態指標値が示す前記乗員の状態が、特定の状態であるか否かを判定するための閾値である状態閾値を算出する状態閾値算出部と、
前記状態指標値が前記状態閾値以上である場合、前記乗員の状態が前記特定の状態であると判定する状態判定部と、を備える状態判定装置であり、
前記収集データは、他の移動体において算出された前記他の移動体の乗員の前記状態指標値と、該他の移動体において判定された前記他の移動体の乗員の状態とを対応付けたデータを複数含んでおり、
前記状態判定装置は、
識別された前記乗員の前記特定の状態への変化に相関が高い状態指標値を説明変数として選択する説明変数選択部と、
前記説明変数選択部が選択した前記状態指標値を算出する複数の前記指標値算出部と、
複数の前記指標値算出部それぞれが算出した前記状態指標値について、前記乗員が特定の状態である可能性を示すスコアを算出するスコア算出部と、
前記スコアを合計した合計スコアが、所定のスコア閾値以上である場合に、前記乗員が特定の状態であると判定するスコア判定部と、を更に備えることを特徴とする、状態判定装置。 - 前記スコア算出部は、識別された前記乗員の前記状態指標値と、前記特定の状態である確率との相関関係を示す数式に基づいて、前記スコアを算出することを特徴とする、請求項4または5に記載の状態判定装置。
- 前記乗員の状態が特定の状態であると判定された場合に、出力装置を介して前記乗員に対する警告を通知する通知部を備えることを特徴とする、請求項1~6のいずれか1項に記載の状態判定装置。
- 請求項1~7のいずれか1項に記載の状態判定装置と、
前記センサ装置と、
前記管理装置と、を含むことを特徴とする、状態判定システム。 - プロセッサを備える状態判定装置によって実行される制御方法であって、
前記プロセッサは、
移動体の内部空間に配置された1つ以上のセンサ装置から、前記移動体の乗員に関するセンサ情報を継続的に取得し、
前記センサ情報の少なくとも一部に基づいて、前記乗員の状態を示す状態指標値を算出し、
管理装置から収集データを受信し、
前記収集データに基づいて、前記状態指標値が示す前記乗員の状態が、特定の状態であるか否かを判定するための閾値である状態閾値を算出し、
前記状態指標値が前記状態閾値以上である場合、前記乗員の状態が前記特定の状態であると判定し、
前記収集データは、他の移動体において算出された前記他の移動体の乗員の前記状態指標値と、該他の移動体において判定された前記他の移動体の乗員の状態とを対応付けたデータを複数含み、
前記センサ情報は、生体拍数を示すデータであって、
前記プロセッサは、
前記状態指標値を算出する前に、前記センサ情報の少なくとも一部に基づいて、前記乗員の状態が、特定の状態であるか否かを判定し、
所定の第1期間の前記センサ情報を用いて、前記状態指標値を特定する、制御方法。 - プロセッサを備える状態判定装置によって実行される制御方法であって、
前記プロセッサは、
移動体の内部空間に配置された1つ以上のセンサ装置から、前記移動体の乗員に関するセンサ情報を継続的に取得し、
前記センサ情報の少なくとも一部に基づいて、前記乗員の状態を示す状態指標値を算出し、
管理装置から収集データを受信し、
前記収集データに基づいて、前記状態指標値が示す前記乗員の状態が、特定の状態であるか否かを判定するための閾値である状態閾値を算出し、
前記状態指標値が前記状態閾値以上である場合、前記乗員の状態が前記特定の状態であると判定し、
前記収集データは、他の移動体において算出された前記他の移動体の乗員の前記状態指標値と、該他の移動体において判定された前記他の移動体の乗員の状態とを対応付けたデータを複数含み、
前記プロセッサは、
識別された前記乗員の前記特定の状態への変化に相関が高い状態指標値を説明変数として選択し、
選択した前記状態指標値を複数算出し、
算出した複数の前記状態指標値について、前記乗員が特定の状態である可能性を示すスコアを算出し、
前記スコアを合計した合計スコアが、所定のスコア閾値以上である場合に、前記乗員が特定の状態であると判定する、制御方法。
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JP2022018450A (ja) | 2022-01-27 |
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