JPH11151231A - Mental fatigue level judgement device for vehicle - Google Patents
Mental fatigue level judgement device for vehicleInfo
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- JPH11151231A JPH11151231A JP9334848A JP33484897A JPH11151231A JP H11151231 A JPH11151231 A JP H11151231A JP 9334848 A JP9334848 A JP 9334848A JP 33484897 A JP33484897 A JP 33484897A JP H11151231 A JPH11151231 A JP H11151231A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、車両運転者の精神
疲労度を判定する車両用精神疲労度判定装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an apparatus for determining the degree of mental fatigue of a vehicle driver.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来、運転者の脈拍データを測定し、拍
動間隔の標準偏差の変動状況から運転者の精神疲労状態
を判定する車両用精神疲労度判定装置がある。これは、
精神疲労と自律神経系の相関が高いことを利用して、心
臓の拍動間隔の変化から自立神経系の活動度を求め、精
神疲労を判定するもので、図１３に示すようにエンジン
始動時の運転者の脈拍データを心拍相当データ検出装置
１１により検出し、拍動間隔標準偏差算出回路１２で、
拍動間隔の標準偏差を求め、疲労度判定回路１３のメモ
リ１４に記憶しておき、次回のエンジン始動時に再度脈
拍データを測定し、拍動間隔の標準偏差を求め、前回メ
モリ１４に記憶した値と比較することにより、精神疲労
度の判定を行うものである。2. Description of the Related Art Conventionally, there is a vehicle mental fatigue degree judging device for measuring a driver's pulse data and judging a mental fatigue state of the driver from a fluctuation state of a standard deviation of a pulse interval. this is,
Utilizing the high correlation between mental fatigue and the autonomic nervous system, the degree of activity of the autonomic nervous system is determined from changes in the heart beat interval, and mental fatigue is determined. As shown in FIG. The pulse data of the driver is detected by the heartbeat-equivalent data detection device 11, and the pulsation interval standard deviation calculation circuit 12
The standard deviation of the pulsation interval was obtained and stored in the memory 14 of the fatigue degree determination circuit 13, and the pulse data was measured again at the next start of the engine, and the standard deviation of the pulsation interval was obtained. By comparing the value with the value, the degree of mental fatigue is determined.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
車両用精神疲労度判定装置では、運転者を特定する手段
を持たないので、運転者が特定されている業務用車両で
の判定でしか使用できず、また、エンジン始動直後とい
う運転者にとって、安定状態とは言えない状況での脈拍
データを測定することから、車両を始動させる直前の運
転者の活動状態が強く反映された測定結果となり、精神
疲労度の判定精度としては信頼性に欠けるという問題点
があった。また、長時間車両を運転したために生じた精
神疲労による車両事故を防止するため、運転作業により
生じる精神疲労の検知装置の開発は強く求められている
が、従来の精神疲労度判定装置では、車両の始動時に、
脈拍データを測定するのみなので、運転作業により生じ
る精神疲労に間しては、測定できない。本発明は、上記
問題点に鑑み、複数の運転者が使用する車両において
も、運転者の精神疲労度を精度良く判定し、また運転作
業により生じる精神疲労も判定できる車両用精神疲労度
判定装置を提供することを目的とする。However, the conventional apparatus for determining the degree of mental fatigue of a vehicle does not have means for identifying the driver, so that it can be used only for determination on a commercial vehicle in which the driver is identified. In addition, since the pulse data is measured in a situation that is not stable for the driver immediately after the engine is started, the measurement result strongly reflects the activity state of the driver immediately before starting the vehicle, and There is a problem that the accuracy of the determination of the degree of fatigue is lacking in reliability. In addition, in order to prevent a vehicle accident due to mental fatigue caused by driving a vehicle for a long time, development of a device for detecting mental fatigue caused by driving work is strongly demanded. At the start of
Since only pulse data is measured, it cannot be measured for mental fatigue caused by driving work. The present invention has been made in consideration of the above problems, and therefore, a vehicle mental fatigue degree determination device that can accurately determine the degree of mental fatigue of a driver even in a vehicle used by a plurality of drivers and can also determine mental fatigue caused by a driving operation. The purpose is to provide.
【０００４】[0004]
【課題を解決するための手段】このため、本発明は、車
両の走行状況を検出する走行状況検出装置と、車両運転
者を特定する運転者特定装置と、運転者の心拍相当デー
タを検出する心拍相当データ検出手段と、心拍相当デー
タ検出手段により検出した心拍相当データから拍動間隔
データを算出し、拍動間隔データに基づいて、交感副交
感神経活動度を算出する交感副交感神経活動度算出手段
と、走行状況検出装置で検出した車両の走行状況毎に、
交感副交感神経活動度算出手段により算出した交感副交
感神経活動度に基づいて、運転者特定装置で特定された
運転者の精神疲労度を判定する精神疲労度判定手段とを
有するものとした。SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, the present invention provides a driving condition detecting device for detecting a driving condition of a vehicle, a driver specifying device for specifying a driver of the vehicle, and detecting data corresponding to the heart rate of the driver. Heart rate equivalent data detection means, and heart rate equivalent data detected by the heart rate equivalent data detection means, calculates beat interval data, and calculates sympathetic parasympathetic activity based on the beat interval data. And, for each traveling condition of the vehicle detected by the traveling condition detecting device,
Mental fatigue level determining means for determining the degree of mental fatigue of the driver specified by the driver specifying device based on the sympathetic parasympathetic activity calculated by the sympathetic parasympathetic activity calculating means.
【０００５】上記の走行状況検出装置は、ナビゲーショ
ンシステムにより測定した位置情報および車速センサに
より測定した車速情報に基づいて、走行状況を分類する
ことが好ましい。また、上記の交感副交感神経活動度算
出手段は、心拍相当データから算出した拍動間隔データ
から検出エラーや電気的ノイズを含む欠陥データを除去
する欠陥データ除去手段を有することができる。さら
に、上記の交感副交感神経活動度算出手段は、走行状況
検出装置により検出された走行状況に基づいて、同一の
走行状況が継続しているか否か検出し、走行状況が変化
した場合には、その時に算出した拍動間隔データを除去
する走行状況変化データ除去手段を有することもでき
る。[0005] It is preferable that the driving condition detecting device classifies the driving condition based on the position information measured by the navigation system and the vehicle speed information measured by the vehicle speed sensor. Further, the sympathetic parasympathetic activity calculating means may include a defect data removing means for removing defect data including a detection error or electrical noise from beat interval data calculated from heartbeat-equivalent data. Furthermore, the above-described sympathetic / parasympathetic nerve activity calculating means detects whether or not the same running situation is continued based on the running situation detected by the running situation detecting device, and when the running situation changes, A running condition change data removing means for removing the beat interval data calculated at that time may be provided.
【０００６】上記の交感副交感神経活動度算出手段は、
心拍相当データから算出した拍動間隔データから、所定
時間毎に正規化分散および平均心拍数を算出し、正規化
分散および平均心拍数をそれぞれ２次元平面上における
走行状況毎の２次元データとして求め、精神疲労度判定
手段は、運転者特定装置で特定された運転者および走行
状況毎に、前記２次元データの重心位置の平均値を記憶
する記憶部を有し、運転者および走行状況毎に、測定し
た２次元データの重心位置と、記憶部に記憶された同一
運転者の同一走行状況における２次元データの重心位置
の平均値を比較し、精神疲労度を判定することができ
る。この際、精神疲労度判定手段は、走行状況が所定速
度以下で走行している低速モードに区分される場合に
は、測定した２次元データの重心位置と、記憶部に記憶
された同一運転者の低速モードにおける２次元データの
重心位置の平均値に加えて、走行状況が停止状態である
停止モードでの２次元データの重心位置の平均値を比較
して、精神疲労度を判定することもできる。The above-mentioned sympathetic parasympathetic activity calculating means includes:
From the beat interval data calculated from the heartbeat equivalent data, a normalized variance and an average heart rate are calculated for each predetermined time, and the normalized variance and the average heart rate are obtained as two-dimensional data for each running condition on a two-dimensional plane. The mental fatigue degree determining means has a storage unit that stores an average value of the center of gravity of the two-dimensional data for each of the driver and the driving condition specified by the driver specifying device, and for each of the driver and the driving condition. By comparing the measured position of the center of gravity of the two-dimensional data with the average value of the position of the center of gravity of the two-dimensional data in the same driving condition stored in the storage unit under the same running condition, the degree of mental fatigue can be determined. At this time, when the driving situation is classified into the low-speed mode in which the driving condition is equal to or lower than the predetermined speed, the mental fatigue degree determining means determines the position of the center of gravity of the measured two-dimensional data and the same driver stored in the storage unit. In addition to the average value of the center of gravity of the two-dimensional data in the low-speed mode, the average value of the center of gravity of the two-dimensional data in the stop mode in which the running condition is stopped may be compared to determine the degree of mental fatigue. it can.
【０００７】また、交感副交感神経活動度算出手段は、
心拍相当データ検出手段により検出された心拍相当デー
タから算出した拍動間隔データを、所定時間毎に周波数
解析することにより、交感副交感神経活動度を算出する
こともできる。The sympathetic parasympathetic activity calculating means includes:
The frequency of the pulsation interval data calculated from the heartbeat equivalent data detected by the heartbeat equivalent data detection means can be frequency-analyzed at predetermined time intervals to calculate the sympathetic parasympathetic nerve activity.
【０００８】[0008]
【作用】精神疲労には一時的な疲労と蓄積された疲労が
あり、一時的な疲労とは、例えば、長時間車両を運転
し、緊張状態が続いたことにより生じる疲労であり、徐
々に運転に集中できなくなるが、運転をやめて休憩をと
れば回復するといった一時的な状態である。蓄積された
精神疲労とは、一時的な精神疲労の背景に残存するもの
で、常時精神的な緊張状態が残り、緊張を必要としない
状況でも、リラックスできなくなってしまう状態であ
る。例えば、車両を運転中に信号等で停止しても、走行
中に近い緊張状態が続きやすい。[Action] Mental fatigue includes temporary fatigue and accumulated fatigue. Temporary fatigue is, for example, fatigue caused by driving a vehicle for a long time and maintaining tension, and gradually driving. It is a temporary state where the driver cannot concentrate on driving, but recovers if he stops driving and takes a break. The accumulated mental fatigue is a state that remains in the background of temporary mental fatigue, and a state in which mental tension remains at all times, making it impossible to relax even in a situation where tension is not required. For example, even if the vehicle is stopped by a signal or the like while driving, a tension state close to running is likely to continue.
【０００９】本発明による車両用精神疲労度判定装置で
は、まず、運転者特定装置を設けることにより、複数の
運転者が、必要に応じて運転する車両であっても個々の
運転者を特定し、運転者毎の精神疲労度を判定すること
ができる。また、車両の走行状況を検出し、走行状況毎
に運転者の交感副交感神経活動度を算出し、同一運転者
の前回までに測定した同一走行状況での交感副交感神経
活動度の平均値と比較することにより、精神疲労度を判
定できる。例えば、停止状態において測定した交感副交
感神経活動度を、同一運転者の前回までに測定した停止
状態での交感副交感神経活動度の平均値と比較すること
により、蓄積された精神疲労度を判定することができ、
また、走行中に測定した交感副交感神経活動度を、同一
運転者の前回までに測定した同一走行状況での交感副交
感神経活動度の平均値と比較することにより、一時的な
精神疲労度も判定することができる。In the mental fatigue determination apparatus for a vehicle according to the present invention, first, by providing a driver identifying apparatus, a plurality of drivers identify individual drivers even if the vehicle is driven as required. The degree of mental fatigue for each driver can be determined. In addition, the driving situation of the vehicle is detected, the sympathetic parasympathetic nerve activity of the driver is calculated for each driving situation, and compared with the average value of the sympathetic parasympathetic nerve activity measured in the same driving situation of the same driver up to the previous time. By doing so, the degree of mental fatigue can be determined. For example, the accumulated degree of mental fatigue is determined by comparing the sympathetic parasympathetic activity measured in the stopped state with the average value of the sympathetic parasympathetic activity measured in the stopped state of the same driver up to the previous time. It is possible,
The degree of temporary mental fatigue is also determined by comparing the sympathetic parasympathetic activity measured during driving with the average value of the sympathetic parasympathetic activity measured in the same driving situation up to the previous time by the same driver. can do.
【００１０】上記走行状況検出装置では、車両の走行状
態を、ナビゲーションシステムにより検出した位置情報
および車速センサにより検出した車速情報から、図１４
に示すように車両が停止している「停止モード」、高速
道路で所定速度以下で走行している「低速モード」、高
速道路で所定速度より高速で走行している「高速モー
ド」等に分けることにより、走行状況を明確に区別する
ことができる。また、交感副交感神経活動度算出手段
に、欠陥データ除去手段を設けて拍動間隔データから検
出エラーや電気的ノイズを含む欠陥データを除去し、ま
た走行状況変化データ除去手段を設けて拍動間隔データ
から走行状況が一定に保たれていないデータを除去する
ことにより、正確な拍動間隔データを採取することがで
きる。[0010] In the running condition detecting apparatus, the running condition of the vehicle is determined from the position information detected by the navigation system and the vehicle speed information detected by the vehicle speed sensor as shown in FIG.
As shown in the figure, the vehicle is stopped in a "stop mode", a "low speed mode" running on a highway at a speed lower than a predetermined speed, a "high speed mode" running on a highway at a speed higher than a predetermined speed, and the like. Thereby, the driving situation can be clearly distinguished. In addition, the sympathetic parasympathetic activity calculating means is provided with a defect data removing means for removing defect data including detection errors and electrical noise from the beat interval data, and a running condition change data removing means is provided for the beat interval. By removing data in which the running condition is not kept constant from the data, accurate beat interval data can be collected.
【００１１】上記交感副交感神経活動度算出手段が、拍
動間隔データから所定時間毎に正規化分散および平均心
拍数を算出し、２次元平面上における走行状況毎の２次
元データを求め、精神疲労度判定手段は、運転者および
走行状況毎に、２次元データの重心位置と、記憶部に記
憶した同一運転者の同一走行状況での２次元データの重
心位置の平均値と比較することにより、測定した２次元
データの重心位置が通常の重心位置から大きくはずれて
いる場合には、精神疲労度が大きいと判定できる。この
際、低速度で走行している「低速モード」の場合には、
測定した２次元データの重心位置と同一運転者の「低速
モード」での２次元データの重心位置の平均値に加え
て、「停止モード」での２次元データの重心位置の平均
値と比較することにより、精神疲労度を判定することが
できる。また、上記交感副交感神経活動度算出手段とし
て、心拍相当データ検出手段により検出された心拍相当
データから算出した拍動間隔データを、所定時間毎に周
波数解析することにより、一層詳細な判定ができる。The sympathetic parasympathetic activity calculating means calculates a normalized variance and an average heart rate at predetermined time intervals from the beat interval data to obtain two-dimensional data for each running condition on a two-dimensional plane. The degree determination means compares the center of gravity position of the two-dimensional data with the average value of the center of gravity position of the two-dimensional data in the same driving condition of the same driver stored in the storage unit for each driver and driving condition. When the position of the center of gravity of the measured two-dimensional data deviates significantly from the position of the normal center of gravity, it can be determined that the degree of mental fatigue is large. At this time, in the case of "low speed mode" running at low speed,
In addition to the average value of the measured center of gravity of the two-dimensional data and the average value of the center of gravity of the two-dimensional data in the “low speed mode” of the same driver and the average value of the center of gravity of the two-dimensional data in the “stop mode” Thus, the degree of mental fatigue can be determined. Further, as the above-mentioned sympathetic / parasympathetic nerve activity calculating means, a more detailed determination can be made by frequency-analyzing the beat interval data calculated from the heartbeat-equivalent data detected by the heartbeat-equivalent data detecting means at predetermined time intervals.
【００１２】[0012]
【発明の実施の形態】本発明の実施の形態を実施例によ
り説明する。図１は第１の実施例の構成を示す図であ
る。ここでは、特定の運転者の交感副交感神経活動度を
測定算出し、車両の走行状況毎に前回測定までの平均値
と比較することにより、蓄積された疲労度を判定すると
ともに、運転により生じた一時的な疲労度も判定できる
ようにする。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Embodiments of the present invention will be described with reference to examples. FIG. 1 is a diagram showing the configuration of the first embodiment. Here, the sympathetic parasympathetic nervous activity of a specific driver is measured and calculated, and the accumulated fatigue level is determined by comparing the average value up to the previous measurement with respect to each running condition of the vehicle, and the degree of fatigue caused by driving is determined. Make it possible to determine the degree of temporary fatigue.
【００１３】車両用精神疲労度判定装置は、複数の登録
された運転者の中から測定時の運転者を特定する運転者
特定装置１と、車両の走行状況を検出するための走行状
況検出装置２と、運転者の心拍相当データを検出する心
拍相当データ検出手段としての電位式検出方法による心
電信号検出装置３と、心電信号検出装置３で検出された
運転者の心電信号から交感副交感神経活動度を求める交
感副交感神経活動度算出回路４と、上記運転者特定装置
１と走行状況検出装置２および交感副交感神経活動度算
出回路４に接続された精神疲労度判定回路５から構成さ
れている。The vehicle mental fatigue degree determining device includes a driver specifying device 1 for specifying a driver at the time of measurement from a plurality of registered drivers, and a driving condition detecting device for detecting a driving condition of the vehicle. 2, an electrocardiographic signal detection device 3 based on a potential detection method as a heartbeat-equivalent data detecting means for detecting the driver's heartbeat-equivalent data, and sympathy based on the driver's electrocardiographic signal detected by the electrocardiographic signal detection device 3. It comprises a sympathetic parasympathetic activity calculating circuit 4 for obtaining the parasympathetic activity, a mental fatigue degree determining circuit 5 connected to the driver identifying device 1, the running situation detecting device 2, and the sympathetic parasympathetic activity calculating circuit 4. ing.
【００１４】運転者特定装置１は、フロントパネル近傍
に配置されたタッチパネル式のスイッチを有し、個々の
スイッチは予めそれぞれ異なる運転者が登録されてい
る。運転者が自分が登録されているスイッチを押圧する
と、その運転者情報が精神疲労度判定回路５に出力され
る。走行状況検出装置２には、ナビゲーションシステム
により計測した位置情報と、車速センサにより検出した
車速情報が入力され、走行モードを算出し、交感副交感
神経活動度算出回路４および精神疲労度判定回路５に出
力する。心電信号検出装置３は、ハンドル上に設置され
た電極により、運転者の手から心電信号を採取し、交感
副交感神経活動度算出回路４に出力する。The driver identification device 1 has a touch panel type switch disposed near the front panel, and different drivers are registered in advance for each switch. When the driver presses a registered switch, the driver information is output to the mental fatigue degree determination circuit 5. The position information measured by the navigation system and the vehicle speed information detected by the vehicle speed sensor are input to the driving situation detection device 2, the driving mode is calculated, and the driving mode is calculated by the sympathetic / parasympathetic nerve activity calculating circuit 4 and the mental fatigue degree determining circuit 5. Output. The electrocardiographic signal detection device 3 collects an electrocardiographic signal from the driver's hand using an electrode installed on the steering wheel, and outputs the signal to the sympathetic parasympathetic nerve activity calculating circuit 4.
【００１５】交感副交感神経活動度算出回路４では、被
験者から採取した心電信号から、拍動の時間間隔である
ＲＲＩ（Ｒ−Ｒ ｉｎｔｅｒｖａｌ）データを検出、Ｒ
ＲＩデータの正規化分散値ＲＲＶから交感副交感神経の
活動度を算出する。精神疲労度判定回路５では、運転者
特定装置１、走行状況検出装置２および交感副交感神経
活動度算出回路４の出力から運転者特定装置１で特定さ
れた運転者の精神疲労度を判定する。The sympathetic parasympathetic activity calculating circuit 4 detects RRI (R-R interval) data, which is the time interval of the pulsation, from the electrocardiographic signals collected from the subject.
The activity of the sympathetic parasympathetic nerve is calculated from the normalized variance RRV of the RI data. The mental fatigue degree determination circuit 5 determines the degree of mental fatigue of the driver specified by the driver identification device 1 from the outputs of the driver identification device 1, the driving situation detection device 2, and the sympathetic parasympathetic activity calculation circuit 4.
【００１６】次に、まず装置全体の動作を簡単に説明す
る。運転者は、車両の運転を始める前に、運転者特定装
置１上の予め登録されたスイッチを押圧する。走行状況
検出装置２はナビゲーションシステムによる位置情報か
ら、一般道路を走行中か、高速道路を走行中かをまず判
定し、次に車速センサで検出した車速情報から、現在の
走行状況を判定し、交感副交感神経活動度算出回路４お
よび精神疲労度検出装置５に走行モードとして出力す
る。一般道路を走行中は、運転者が休憩している時の状
態を測定するために、車両が信号や渋滞等で停止してい
るときは「停止モード」とする。走行中には、運転状態
が頻繁に変化するため、停止している場合以外のときに
は、拍動間隔ＲＲＩの変化も激しく、比較が困難になる
ので、走行モードは出力しない。高速道路を走行中は、
一定の運転状態が継続する場合が多いので、高速度で走
行しているときには「高速モード」を出力し、軽い渋滞
等で低速度で走行している場合には「低速モード」を、
停止している場合には「停止モード」を出力する。Next, the operation of the entire apparatus will be briefly described first. The driver presses a previously registered switch on the driver identification device 1 before starting driving the vehicle. The traveling state detecting device 2 first determines whether the vehicle is traveling on a general road or a highway from the position information by the navigation system, and then determines the current traveling state from the vehicle speed information detected by the vehicle speed sensor, The running mode is output to the sympathetic / parasympathetic nerve activity calculating circuit 4 and the mental fatigue level detecting device 5. In order to measure the state when the driver is taking a break while driving on a general road, the "stop mode" is set when the vehicle is stopped due to a traffic light or traffic jam. During traveling, the driving state changes frequently, and the pulsation interval RRI changes greatly at times other than when the vehicle is stopped, making comparison difficult. Therefore, the traveling mode is not output. While driving on the highway,
In many cases, a constant driving state continues, so the `` high-speed mode '' is output when running at high speed, and the `` low-speed mode '' when running at low speed due to light traffic, etc.
If it is stopped, the "stop mode" is output.
【００１７】運転者がハンドルを握ると、ハンドル上に
設けられた心電信号検出装置３の電極により、図２の
（ａ）に示すように運転者の心電拍動信号Ｒ−ｗａｖｅ
が測定され、交感副交感神経活動度算出回路４に出力さ
れる。交感副交感神経活動度算出回路４では、心電拍動
信号Ｒ−ｗａｖｅから、拍動間隔ＲＲＩ（ＲーＲ ｉｎ
ｔｅｒｖａｌ）を算出し、３０秒間分のＲＲＩデータを
蓄積する。運転者が運転作業中にハンドル上の電極から
心電拍動信号Ｒ−ｗａｖｅを採取するため、図３の
（ａ）に示すように検出エラーにより心電拍動信号Ｒ−
ｗａｖｅに欠損が生じたり、（ｂ）に示すように電気的
ノイズ等により異常なパルスが生じることがある。When the driver grips the steering wheel, the electrode of the electrocardiogram signal detecting device 3 provided on the steering wheel causes the driver's electrocardiographic pulsation signal R-wave as shown in FIG.
Is measured and output to the sympathetic / parasympathetic nerve activity calculating circuit 4. In the sympathetic parasympathetic nerve activity calculating circuit 4, the beat interval RRI (RR in) is obtained from the electrocardiographic beat signal R-wave.
terval) and accumulates RRI data for 30 seconds. Since the driver samples the electrocardiographic pulsation signal R-wave from the electrode on the steering wheel during the driving operation, the electrocardiographic pulsation signal R-wave is detected due to a detection error as shown in FIG.
In some cases, a defect may occur in the wave, or an abnormal pulse may occur due to electric noise or the like as shown in FIG.
【００１８】交感副交感神経活動度算出回路４では、拍
動間隔ＲＲＩを算出後に、直前に算出したＲＲＩの値か
ら大きく外れたデータが検出された場合には、そのＲＲ
Ｉデータを含む蓄積したＲＲＩデータを除去し、精度の
良い拍動間隔ＲＲＩを算出している。また、３０秒間の
ＲＲＩデータの中に異なった走行状況で測定したデータ
が含まれていては、走行状況毎の正確な判定はできない
ので、走行状況が変化したときのＲＲＩデータを含む蓄
積したＲＲＩデータも除去する。In the sympathetic parasympathetic nerve activity calculating circuit 4, after calculating the pulsation interval RRI, if data which greatly deviates from the value of the RRI calculated immediately before is detected, the RR is calculated.
Accumulated pulsation interval RRI is calculated by removing accumulated RRI data including I data. In addition, if the data measured under different driving conditions is included in the RRI data for 30 seconds, it is not possible to make an accurate determination for each driving condition, so the accumulated RRI data including the RRI data when the driving condition has changed is stored. Also remove data.
【００１９】次に、拍動間隔ＲＲＩから図４に示す、正
規化分散ＲＲＶと平均心拍数ＢＥＡＴを算出する。交感
副交感神経活動度とＲＲＩデータのばらつきの程度が密
接な相関を持つことは実験的に確かめられている。ここ
では、このばらつきを表す指標として正規化分散ＲＲＶ
と平均心拍数ＢＥＡＴを用いている。算出した正規化分
散ＲＲＶと平均心拍数ＢＥＡＴをＲＲＶ−ＢＥＡＴ２次
元データとして精神疲労度判定回路５へ出力する。Next, a normalized variance RRV and an average heart rate BEAT shown in FIG. 4 are calculated from the beat interval RRI. It has been experimentally confirmed that the sympathetic parasympathetic activity and the degree of variation in the RRI data have a close correlation. Here, the normalized variance RRV is used as an index representing this variation.
And the average heart rate BEAT. The calculated normalized variance RRV and average heart rate BEAT are output to the mental fatigue degree determination circuit 5 as RRV-BEAT two-dimensional data.
【００２０】精神疲労度判定回路５では、今回測定した
ＲＲＶ−ＢＥＡＴ２次元データの重心位置と、メモリ６
に記憶されている同一運転者、同一走行状況での前回ま
での測定結果の重心位置の平均値とを比較する。図５
は、正規化分散ＲＲＶと平均心拍数ＢＥＡＴとの関係を
表示した図であり、横軸に正規化分散ＲＲＶが、縦軸に
平均心拍数ＢＥＡＴが表示されている。そして、正規化
分散ＲＲＶは左方に向かうに従って、平均心拍数ＢＥＡ
Ｔは上方に向かうに従って集中している状態になってい
ることを示している。基本的に、精神疲労の無い健常者
は高速運転等の緊張を必要とする精神作業を行っている
ときと休憩しているときでは、反応に明確な差異が生じ
るものである。In the mental fatigue degree determination circuit 5, the center of gravity of the RRV-BEAT two-dimensional data measured this time and the memory 6
Is compared with the average value of the position of the center of gravity of the measurement results up to the previous time in the same driver and the same driving condition stored in the storage device. FIG.
Is a diagram showing the relationship between the normalized variance RRV and the average heart rate BEAT, in which the horizontal axis represents the normalized variance RRV and the vertical axis represents the average heart rate BEAT. Then, as the normalized variance RRV goes to the left, the average heart rate BEA
T indicates that the concentration is higher as going upward. Basically, a healthy person without mental fatigue has a clear difference in reaction between a mental work requiring tension such as high-speed driving and a rest.
【００２１】すなわち、精神疲労の無い健常者の場合に
は、図６の（ａ）に示すように、精神作業時と休憩時の
ＲＲＶ−ＢＥＡＴ２次元データの分布エリアはお互い離
れた位置に分布する。そして、精神作業時に集中してい
れば、精神作業時の分布エリアは休憩時の分布エリアに
対して集中度の高い左上方に位置する結果となる。これ
は、交感副交感神経の活動から考えて正常な反応であ
る。一方、蓄積された精神疲労のある要注意者では、休
憩時にリラックスできない現象が生じ、図６の（ｂ）に
示すように、相互の分布エリアは接近する精神疲労度判
定回路５では、特定された運転者の、走行状況毎にＲＲ
Ｖ−ＢＥＡＴ２次元データの重心位置を比較することに
より、精神疲労度を判定している。That is, in the case of a healthy person without mental fatigue, as shown in FIG. 6A, the distribution areas of the RRV-BEAT two-dimensional data at the time of mental work and at the time of rest are distributed at positions apart from each other. . If the concentration is performed during the mental work, the distribution area during the mental work is located on the upper left side where the degree of concentration is higher than the distribution area during the break. This is a normal response given the sympathetic parasympathetic activity. On the other hand, in a person requiring attention with accumulated mental fatigue, a phenomenon occurs in which the person cannot relax during a break occurs. As shown in FIG. 6B, mutual distribution areas are specified by the approaching mental fatigue degree determination circuit 5. RR for each driving situation
The degree of mental fatigue is determined by comparing the position of the center of gravity of the V-BEAT two-dimensional data.
【００２２】つぎに、本実施例における動作の流れをよ
り詳細に説明する。まず、走行状況検出装置２の動作を
図７に示すフローチャートを用いて説明する。ステップ
１０１では、車両が走行を開始すると、所定時間間隔で
ナビゲーションシステムから位置情報を入力する。ステ
ップ１０２で、車速センサから車速情報を入力する。ス
テップ１０３では、現在走行中の道路が一般道路である
か高速道路であるか判別する。一般道路であれば、ステ
ップ１０４へ進み、高速道路であれば、ステップ１０６
へ進む。ステップ１０４では、１分間毎に事前の一分間
の区間平均速度Ｖａ（Ｋｍ／ｈ）を算出し、区間平均速
度Ｖａが０Ｋｍ／ｈであれば、ステップ１０５へ進み、
「停止モード」を精神疲労度判定回路５へ出力する。区
間平均速度Ｖａが０Ｋｍ／ｈでなければ、ステップ１０
１へ戻る。Next, the operation flow in this embodiment will be described in more detail. First, the operation of the traveling situation detecting device 2 will be described with reference to the flowchart shown in FIG. In step 101, when the vehicle starts running, position information is input from the navigation system at predetermined time intervals. In step 102, vehicle speed information is input from a vehicle speed sensor. In step 103, it is determined whether the currently running road is a general road or an expressway. If it is a general road, go to step 104; if it is a highway, go to step 106.
Proceed to. In step 104, a one-minute section average speed Va (Km / h) is calculated for each minute in advance, and if the section average speed Va is 0 Km / h, the process proceeds to step 105.
The “stop mode” is output to the mental fatigue degree determination circuit 5. If the average section speed Va is not 0 Km / h, step 10
Return to 1.
【００２３】ステップ１０６では、事前の５分間の区間
平均速度Ｖｂ（Ｋｍ／ｈ）を算出し、その値を判定す
る。区間平均速度Ｖｂが０Ｋｍ／ｈである場合には、ス
テップ１０７へ進み、走行モードとして、「停止モー
ド」を精神疲労度判定回路５へ出力する。区間平均速度
Ｖｂが０Ｋｍ／ｈより大きく５０Ｋｍ／ｈ以下のときに
は、ステップ１０８へ進み、「低速モード」を精神疲労
度判定回路５へ出力する。区間平均速度Ｖｂが５０Ｋｍ
／ｈより大きければ、ステップ１０９へ進み、「高速モ
ード」を精神疲労度判定回路５へ出力する。In step 106, the section average speed Vb (Km / h) for 5 minutes is calculated in advance and its value is determined. If the average section speed Vb is 0 Km / h, the process proceeds to step 107, where “stop mode” is output to the mental fatigue degree determination circuit 5 as a running mode. If the average section speed Vb is greater than 0 km / h and less than or equal to 50 km / h, the routine proceeds to step 108, where the “low speed mode” is output to the mental fatigue degree determination circuit 5. Section average speed Vb is 50 km
If it is greater than / h, the process proceeds to step 109 and outputs the “high-speed mode” to the mental fatigue degree determination circuit 5.
【００２４】次に、運転者の心電信号検出から交感副交
感神経活動度算出にわたる動作の流れを図８に示すフロ
ーチャートを用いて説明する。ステップ１１１で、心電
信号検出装置３により、運転者の心電信号が測定され、
交感副交感神経活動度算出回路４へ出力される。心電図
信号の場合は、身体に電極の装着を必要とするが、ここ
では、医療用としての正確な波形診断が目的ではないた
め、運転者の心電信号をハンドルに取付けた電極から心
電信号を測定している。Next, the flow of operation from the detection of the driver's electrocardiographic signal to the calculation of the sympathetic parasympathetic nervous activity will be described with reference to the flowchart shown in FIG. In step 111, the electrocardiographic signal of the driver is measured by the electrocardiographic signal detecting device 3,
It is output to the sympathetic parasympathetic activity calculating circuit 4. In the case of an ECG signal, it is necessary to attach electrodes to the body, but here, since accurate waveform diagnosis for medical use is not intended, the ECG signal of the driver is sent from the electrode attached to the steering wheel. Is measured.
【００２５】ステップ１１２では、交感副交感神経活動
度算出回路４で、心電信号を１００Ｈｚ以上でサンプリ
ングして、心拍相当データとして逐次取り込む。次い
で、ステップ１１３で、バンドパスフィルタやマッチド
フィルタによるフィルタリング処理や閾値処理により、
ノイズ等の目的外信号が除去された心拍相当データが得
られる。ステップ１１４で、心拍相当データから、拍動
の時間間隔である拍動間隔ＲＲＩ（Ｒ−Ｒ ｉｎｔｅｒ
ｖａｌ）を検出する。ただし、元来、ＲＲＩデータには
変動が伴うため、このＲＲＩデータは時系列的には不規
則なサンプリングにならざるを得ないが、必要に応じ
て、補間処理により、時系列的に規則的なサンプリング
にすることも可能である。ステップ１１５では、検出さ
れたＲＲＩデータを蓄積する。In step 112, the sympathetic / parasympathetic nerve activity calculating circuit 4 samples the electrocardiographic signal at 100 Hz or more and sequentially takes it as heartbeat equivalent data. Next, in step 113, filtering processing using a band-pass filter or a matched filter and threshold processing are performed.
Heart rate-equivalent data from which non-target signals such as noise have been removed can be obtained. In step 114, a beat interval RRI (R-R inter
val). However, since the RRI data originally fluctuates, the RRI data must be irregularly sampled in time series. However, if necessary, regular sampling is performed in time series by interpolation. It is also possible to use a simple sampling. In step 115, the detected RRI data is stored.
【００２６】ステップ１１６で、拍動の時間間隔ＲＲＩ
データが所定の範囲内にあるかどうかがチェックされ
る。ここでは、新規のデータＲＲＩ（１）検出に際して
その直前のデータＲＲＩ（０）を参照し、（１／２）Ｒ
ＲＩ（０）から（３／２）ＲＲＩ（０）の範囲を検出範
囲として設定する。不整脈や検出エラーで拍動が欠ける
とＲＲＩは通常の約２倍になるからこのチェックで検出
できる。また、電気的ノイズによるパルス等が原因で、
誤ったＲＲＩデータが検出された場合にもこのチェック
で検出可能である。すなわち、ＲＲＩ（１）が上記範囲
内にあるときはそのままステップ１１８に進むが、上記
範囲にないときは欠陥データが検出されたとみなされ、
ステップ１１７へ進み、蓄積されたＲＲＩデータを削除
し、ステップ１１２に戻り、新たにサンプリングを行な
う。At step 116, the time interval RRI of the beat
It is checked whether the data is within a predetermined range. Here, when detecting the new data RRI (1), the immediately preceding data RRI (0) is referred to, and the (1/2) R
A range from RI (0) to (3/2) RRI (0) is set as a detection range. If the pulsation is lost due to arrhythmia or a detection error, the RRI becomes about twice the normal value, so that it can be detected by this check. Also, due to pulses due to electrical noise,
Even when incorrect RRI data is detected, it can be detected by this check. That is, when the RRI (1) is within the above range, the process directly proceeds to step 118, but when the RRI (1) is not within the above range, it is regarded that the defect data has been detected, and
Proceeding to step 117, the stored RRI data is deleted, and the process returns to step 112 to perform new sampling.
【００２７】ステップ１１８では、走行状況検出装置２
から出力された走行モードが同一状態に保たれているが
否かを判定し、走行モードが変化した場合、または走行
モードが出力されていない場合には、その時測定してい
たＲＲＩデータは判定には使用できないので、ステップ
１１７に進み、蓄積したＲＲＩデータを削除し、ステッ
プ１１２に戻り、新たにサンプリングを行う。ステップ
１１９では、蓄積されたＲＲＩデータが３０秒間分有る
か否かを判定する。３０秒間に足りていない場合には、
ステップ１１２に戻り、引き続きサンプリングを行い、
３０秒間連続したＲＲＩデータが蓄積されるまで、上記
ステップ１１２からステップ１１８までを繰り返す。３
０秒間分のＲＲＩデータが蓄積されたところで、ステッ
プ１２０へ進む。In step 118, the traveling state detecting device 2
It is determined whether or not the traveling mode output from is maintained in the same state. If the traveling mode changes, or if the traveling mode is not output, the RRI data measured at that time is determined. Cannot be used, the process proceeds to step 117 to delete the accumulated RRI data, and returns to step 112 to perform new sampling. In step 119, it is determined whether or not the accumulated RRI data exists for 30 seconds. If 30 seconds are not enough,
Returning to step 112, sampling is continued,
Steps 112 to 118 are repeated until RRI data for 30 seconds is accumulated. 3
When the RRI data for 0 seconds has been accumulated, the process proceeds to step 120.
【００２８】ステップ１２０からステップ１２５では、
交感副交感神経活動度を算出するために、ＲＲＩデータ
のばらつきの程度を算出する。まずステップ１２０で
は、３０秒間分のＲＲＩデータより、まず先頭の１５点
のデータを解析区間として切り出す。次いで、ステップ
１２１で、正規化分散ＲＲＶと平均心拍数ＢＥＡＴを算
出する。In steps 120 to 125,
In order to calculate the sympathetic parasympathetic nerve activity, the degree of variation in the RRI data is calculated. First, in step 120, the first 15 points of data are cut out from the RRI data for 30 seconds as an analysis section. Next, in step 121, the normalized variance RRV and the average heart rate BEAT are calculated.
【００２９】次に、ステップ１２２に進み、ＲＲＩデー
タが残っていないかどうかを判定する。ＲＲＩデータが
残っている場合ステップ１２３に進み、解析区間を１点
幅でシフトした後、ステップ１２０〜ステップ１２１の
処理を繰り返す。ここで、解析区間を１点幅でシフトす
るのは、ＲＲＩデータを時系列的に解析する上で、一点
毎に解析することが最も詳細に解析できるからである。
ＲＲＩデータが残っていなければ、ステップ１２４に進
む。次に、ステップ１２４では、正規化分散ＲＲＶと平
均心拍数ＢＥＡＴとの関係を２次元平面上の２次元デー
タとして求め、ＲＲＶーＢＥＡＴ２次元データセットと
して精神疲労度判定回路５へ出力する。Next, the routine proceeds to step 122, where it is determined whether or not RRI data remains. If the RRI data remains, the process proceeds to step 123, where the analysis section is shifted by one point width, and then the processing of steps 120 to 121 is repeated. Here, the reason why the analysis section is shifted by one point width is that when analyzing the RRI data in a time series manner, it is possible to perform the analysis in a point-by-point manner in the most detailed manner.
If no RRI data remains, the process proceeds to step 124. Next, in step 124, the relationship between the normalized variance RRV and the average heart rate BEAT is obtained as two-dimensional data on a two-dimensional plane, and output to the mental fatigue degree determination circuit 5 as an RRV-BEAT two-dimensional data set.
【００３０】次に、精神疲労度判定回路５における動作
の流れを図９に示すフローチャートを用いて説明する。
まずステップ１３１で、運転者特定装置１から運転者特
定情報を入力する。ステップ１３２では、交感副交感神
経活動度算出回路４からＲＲＶ−ＢＥＡＴ２次元データ
セットを入力する。ステップ１３３では、走行状況検出
装置２から走行モードを入力する。ステップ１３４で
は、ステップ１３２で入力されたＲＲＶ−ＢＥＡＴ２次
元データセットの重心位置を算出する。Next, the operation flow of the mental fatigue degree determination circuit 5 will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
First, in step 131, driver identification information is input from the driver identification device 1. In step 132, the RRV-BEAT two-dimensional data set is input from the sympathetic parasympathetic activity calculating circuit 4. In step 133, the driving mode is input from the driving situation detecting device 2. In step 134, the position of the center of gravity of the RRV-BEAT two-dimensional data set input in step 132 is calculated.
【００３１】ステップ１３５では、同一運転者の同一走
行モードでのＲＲＶ−ＢＥＡＴ２次元データセットの重
心位置の平均値はメモリ６に記憶されているか否かを判
定する。記憶されていればステップ１３６へ進む。記憶
されていなければ、今回が最初の測定となるので、精神
疲労度の判定は比較する値が無い。従って判定不可能で
あるため、ステップ１３５からステップ１３８、ステッ
プ１３９へ進み、今回の測定値を重心位置の平均値とし
て運転者特定情報と走行モードと組み合わせて、メモリ
６に記憶する。ステップ１３６では、走行モードを判定
し、走行モードが「停止モード」のときには、ステップ
１３７へ進み、「低速モード」のときにはステップ１４
０へ進み、「高速モード」のときにはステップ１４２へ
進む。In step 135, it is determined whether or not the average value of the center of gravity of the RRV-BEAT two-dimensional data set of the same driver in the same driving mode is stored in the memory 6. If it is stored, the process proceeds to step 136. If it is not stored, this time is the first measurement, and there is no value to be compared in the determination of the degree of mental fatigue. Therefore, since it is impossible to determine, the process proceeds from step 135 to step 138 and step 139, and the current measured value is stored in the memory 6 in combination with the driver specifying information and the driving mode as the average value of the center of gravity position. In step 136, the driving mode is determined. When the driving mode is the "stop mode", the process proceeds to step 137. When the driving mode is the "low speed mode", the process proceeds to step 137.
0, and to the step 142 when in the “high-speed mode”.
【００３２】ステップ１３７では、今回測定した「停止
モード」でのＲＲＶ−ＢＥＡＴ２次元データセットの重
心位置をＳ（Ｓｒ、Ｓｂ）、メモリ６に記憶された同一
運転者の「停止モード」での前回までに測定されたＲＲ
ＶーＢＥＡＴ２次元データセットの重心位置の平均値を
ＳＡ（ＳＡｒ、ＳＡｂ）として、図１０の（ａ）に示す
ように、重心位置Ｓ（Ｓｒ、Ｓｂ）が、下記の範囲内に
入っているか、否かを調べる。 ０．７ＳＡｒ＜Ｓｒ＜１．３ＳＡｒ ０．７ＳＡｂ＜Ｓｂ＜１．３ＳＡｂ この範囲内に入っていれば、測定した運転者が「停止モ
ード」のときの通常のリラックスした状態と近い状態で
あり、精神疲労は小さいと判定される。In step 137, the center of gravity of the RRV-BEAT two-dimensional data set in the “stop mode” measured this time is represented by S (Sr, Sb), and the same driver stored in the memory 6 in the previous “stop mode” RR measured up to
Assuming that the average value of the center of gravity of the V-BEAT two-dimensional data set is SA (SAr, SAb), as shown in FIG. 10A, whether the center of gravity S (Sr, Sb) falls within the following range. Investigate whether or not. 0.7SAr <Sr <1.3SAr 0.7SAb <Sb <1.3SAb If the value falls within this range, it is a state close to the normal relaxed state when the measured driver is in the "stop mode", Mental fatigue is determined to be small.
【００３３】重心位置Ｓが上記範囲内に入っていなけれ
ば、通常のリラックス状態を逸脱した要注意状態であ
り、精神疲労度が大きいと判定し、運転者に警報によ
り、判定結果を報知する。判定終了後はステップ１３８
へ進み、平均重心位置ＳＡ（ＳＡｒ、ＳＡｂ）と測定し
た重心位置Ｓ（Ｓｒ、Ｓｂ）から、新たな重心位置の平
均値を算出する。ステップ１３９では、運転者特定情
報、走行モードと組み合わせて、ステップ１３８で算出
した平均重心位置をメモリ６に記憶し、ステップ１３２
へ戻り、次のＲＲＶ−ＢＥＡＴ２次元データセットの入
力を待つ。If the position of the center of gravity S does not fall within the above range, it is a cautionary state deviating from the normal relaxed state, it is determined that the degree of mental fatigue is large, and the driver is notified of the determination result by an alarm. After the end of the determination, step 138
Then, the average value of the new center of gravity is calculated from the average center of gravity SA (SAr, SAb) and the measured center of gravity S (Sr, Sb). In step 139, the average center-of-gravity position calculated in step 138 is stored in the memory 6 in combination with the driver identification information and the driving mode.
Return to and wait for input of the next RRV-BEAT two-dimensional data set.
【００３４】ステップ１４０では、まずメモリ６に同一
運転者の「停止モード」での重心位置の平均値が記憶さ
れているか否かを判定する。「低速モード」のときの判
定には、「低速モード」での重心位置の平均値と同時に
「停止モード」の時の重心位置が必要であるためであ
る。「停止モード」での重心位置の平均値がメモリ６に
記憶されてなければ、「低速モード」での精神疲労度の
判定は不可能であるため、判定はせずに、ステップ１３
８へ進み、「低速モード」での新たな重心位置の平均値
を算出し、ステップ１３９でメモリ６に記憶し、ステッ
プ１３２へ戻る。「停止モード」での重心位置の平均値
がメモリ６に記憶されていれば、ステップ１４１へ進
む。In step 140, first, it is determined whether or not the average value of the center of gravity position of the same driver in the "stop mode" is stored in the memory 6. This is because the determination in the “low speed mode” requires the center of gravity position in the “stop mode” as well as the average value of the center of gravity position in the “low speed mode”. If the average value of the position of the center of gravity in the “stop mode” is not stored in the memory 6, it is impossible to determine the degree of mental fatigue in the “low-speed mode”.
In step 139, the average value of the new center of gravity in the "low-speed mode" is calculated, stored in the memory 6 in step 139, and the process returns to step 132. If the average value of the center of gravity position in the “stop mode” is stored in the memory 6, the process proceeds to step 141.
【００３５】ステップ１４１では、今回測定した「低速
モード」でのＲＲＶ−ＢＥＡＴ２次元データセットの重
心位置をＬ（Ｌｒ、Ｌｂ）、メモリ６に記憶された同一
運転者の「停止モード」での重心位置の平均値をＳＡ
（ＳＡｒ、ＳＡｂ）、「低速モード」での重心位置の平
均値をＬＡ（ＬＡｒ、ＬＡｂ）として、図１０の（ｂ）
に示すように、重心位置Ｌが、下記の範囲内に入ってい
るか、否かを調べる。 １／２（ＳＡｂ＋ＬＡｂ）＜Ｌｂ≦ＬＡｂ ＬＡｒ≦Ｌｒ＜１／２（ＳＡｒ＋ＬＡｒ）In step 141, the center of gravity of the RRV-BEAT two-dimensional data set in the "low speed mode" measured this time is set to L (Lr, Lb), and the center of gravity of the same driver stored in the memory 6 in the "stop mode". Average position value is SA
(SAr, SAb), the average value of the center of gravity position in the “low speed mode” is LA (LAr, LAb), and FIG.
As shown in (2), it is checked whether or not the center of gravity position L is within the following range. 1/2 (SAb + LAb) <Lb ≦ LAb LAr ≦ Lr <1/2 (SAr + LAr)
【００３６】「低速モード」のときは、高速道路を渋滞
等で低速で走行している場合であり、短時間の停止等も
存在することがあり、常に集中している必要はないの
で、この範囲内に入っていれば、測定した運転者が「低
速モード」のときの通常の状態と近い状態であり、精神
疲労度は小さいと判定される。重心位置Ｌ（Ｌｒ、Ｌ
ｂ）が上記範囲内に入らず、例えば、「停止モード」と
同様なリラックス状態まで、リラックスしてしまう場合
には、通常の状態を逸脱した要注意状態であり、精神疲
労度が大きいと判定し、運転者に警報により、判定結果
を報知する。判定終了後ステップ１３８へ進み、「低速
モード」での新たな重心位置の平均値を算出し、ステッ
プ１３９でメモリ６に記憶し、ステップ１３２へ戻る。The "low speed mode" is a case where the vehicle is traveling at a low speed on a highway due to traffic congestion or the like, and a short stop or the like may be present. If it is within the range, the measured driver is close to the normal state when the driver is in the “low-speed mode”, and it is determined that the degree of mental fatigue is small. Center of gravity position L (Lr, L
If b) does not fall within the above range and, for example, relaxes to a relaxed state similar to the “stop mode”, it is a cautionary state deviating from a normal state, and it is determined that the degree of mental fatigue is large. Then, the driver is notified of the determination result by an alarm. After the determination is completed, the process proceeds to step 138, where the average value of the new center of gravity position in the “low speed mode” is calculated, stored in the memory 6 in step 139, and returns to step 132.
【００３７】ステップ１４２では、今回測定した「高速
モード」でのＲＲＶ−ＢＥＡＴ２次元データセットの重
心位置をＨ（Ｈｒ、Ｈｂ）、メモリ６に記憶された同一
運転者の「高速モード」での重心位置の平均値をＨＡ
（ＨＡｒ、ＨＡｂ）として、図１０の（ｃ）に示すよう
に、重心位置Ｈ（Ｈｒ、Ｈｂ）が、下記の範囲内に入っ
ているか、否かを調べる。 ０．７ＨＡｒ＜Ｈｒ＜ＨＡｒ ＨＡｂ＜Ｈｂ＜１．３ＨＡｂIn step 142, the center of gravity of the RRV-BEAT two-dimensional data set measured in the “high-speed mode” measured this time is represented by H (Hr, Hb), and the center of gravity of the same driver stored in the memory 6 in the “high-speed mode” Average value of position is HA
As (HAr, HAb), as shown in FIG. 10C, it is checked whether or not the center of gravity position H (Hr, Hb) falls within the following range. 0.7HAr <Hr <HAr HAb <Hb <1.3HAb
【００３８】「高速モード」のときは、高速道路を高速
で走行している場合であり、常に高い集中状態を保つ必
要がある。重心位置が上記範囲内に入っていれば、集中
は保たれた状態で、精神疲労度は小さいと判定される。
重心位置が上記範囲内に入らず、集中がとぎれてしまっ
たり、集中できない場合には、集中状態を逸脱した要注
意状態であり、精神疲労度が大きいと判定し、運転者に
警報により、判定結果を報知する。判定終了後ステップ
１３８へ進み、「高速モード」での新たな重心位置の平
均値を算出し、ステップ１３９でメモリ６に記憶し、ス
テップ１３２へ戻る。なお、図８に示すフローチャート
のステップ１１６およびステップ１１７は、発明の欠陥
データ除去手段を、ステップ１１８およびステップ１１
７は、発明の走行状況変化データ除去手段を構成してい
る。In the "high-speed mode", the vehicle is running at a high speed on a highway, and it is necessary to keep a high concentration state at all times. If the position of the center of gravity falls within the above range, it is determined that the degree of mental fatigue is small while the concentration is maintained.
If the position of the center of gravity does not fall within the above range and the concentration is interrupted or the concentration cannot be made, it is a cautionary state deviating from the concentration state, it is determined that the degree of mental fatigue is large, and the driver is judged by an alarm. Report results. After the end of the determination, the process proceeds to step 138, where the average value of the new center of gravity in the “high-speed mode” is calculated, stored in the memory 6 in step 139, and returns to step 132. Steps 116 and 117 of the flowchart shown in FIG.
Numeral 7 constitutes the running condition change data removing means of the invention.
【００３９】以上説明したように本実施例によれば、ま
ず、運転者特定装置１により、運転者を特定するので、
複数の運転者が、必要に応じて運転する車両であっても
個々の運転者毎の精神疲労度を判定することができる。
また、車両の走行状態を、ナビゲーションシステムによ
り検出した位置情報および車速センサにより検出した車
速情報から、車両が停止している「停止モード」、高速
道路で所定速度以下で走行している「低速モード」、高
速道路で所定速度より高速で走行している「高速モー
ド」等に分けることにより、走行状況を明確に区別でき
る。As described above, according to the present embodiment, first, the driver is specified by the driver specifying device 1.
A plurality of drivers can determine the degree of mental fatigue for each individual driver even if the vehicle is driven as needed.
Also, based on the position information detected by the navigation system and the vehicle speed information detected by the vehicle speed sensor, the running state of the vehicle is determined from a "stop mode" in which the vehicle is stopped and a "low speed mode" in which the vehicle is running on a highway at a predetermined speed or less. , And a “high-speed mode” in which the vehicle is traveling at a speed higher than a predetermined speed on an expressway, and the driving situation can be clearly distinguished.
【００４０】ハンドル上に設けられた電極から心電信号
を検出することにより、容易に正確な心拍相当データを
採取でき、さらに、交感副交感神経活動度算出回路で
は、拍動間隔データから検出エラーや電気的ノイズを含
む欠陥データや、走行状況が一定に保たれていないデー
タを除去するから、より正確な拍動間隔データを採取す
ることができる。By detecting an electrocardiographic signal from the electrode provided on the steering wheel, accurate heartbeat-equivalent data can be easily obtained. In addition, the sympathetic / parasympathetic nerve activity calculating circuit can detect a detection error or the like from the beat interval data. Since defect data including electric noise and data in which the running condition is not kept constant are removed, more accurate beat interval data can be collected.
【００４１】また、交感副交感神経活動度算出回路４に
おいて、拍動間隔データから所定時間毎に正規化分散お
よび平均心拍数を算出し、２次元平面上における走行状
況毎の２次元データを求め、精神疲労度判定回路は、運
転者および走行状況毎に、２次元データの重心位置と、
メモリ６に記憶した同一運転者の２次元データの重心位
置の平均値と比較することにより、測定した２次元デー
タの重心位置が通常の重心位置から大きくはずれている
場合には、精神疲労度が大きいと判定でき、運転者に警
報により、報知できる。特に走行モードが「停止モー
ド」の場合と、「高速モード」の場合には、測定した２
次元データの重心位置と同一運転者の同一走行状況での
２次元データの重心位置の平均値とを比較することによ
り、精度よく精神疲労度を判定することができる。Further, in the sympathetic parasympathetic nerve activity calculating circuit 4, a normalized variance and an average heart rate are calculated at predetermined time intervals from the beat interval data, and two-dimensional data for each running condition on a two-dimensional plane is obtained. The mental fatigue level determination circuit calculates the center of gravity of the two-dimensional data for each driver and driving condition,
By comparing with the average value of the center of gravity of the two-dimensional data of the same driver stored in the memory 6, when the measured center of gravity of the two-dimensional data deviates greatly from the normal center of gravity, the degree of mental fatigue is reduced. It can be determined that it is large, and the driver can be notified by an alarm. In particular, when the driving mode is the “stop mode” and the “high-speed mode”, the measured 2
By comparing the position of the center of gravity of the two-dimensional data with the average value of the position of the center of gravity of the two-dimensional data in the same driving situation of the same driver, the degree of mental fatigue can be determined with high accuracy.
【００４２】図１１、図１２は、本発明の第２の実施例
を示す。この実施例は交感副交感神経活動度算出回路に
おけるＲＲＩデータのばらつきの程度を算出するのに周
波数解析を用いた例であり、他の構成は第１の実施例と
同じである。図１１の（ａ）はＲＲＩに対して規則サン
プリングした状態を示し、（ｂ）は周波数解析を説明す
る図である。FIGS. 11 and 12 show a second embodiment of the present invention. This embodiment is an example in which frequency analysis is used to calculate the degree of variation of RRI data in the sympathetic parasympathetic activity calculating circuit, and the other configuration is the same as that of the first embodiment. FIG. 11A shows a state where regular sampling is performed on the RRI, and FIG. 11B is a diagram for explaining frequency analysis.
【００４３】まず、図２に示す拍動の時間間隔としての
ＲＲＩを補間して規則サンプリングして、図１１の
（ａ）に示すように、心拍相当データを採取する。サン
プリングされた各データのパワー曲線７が（ｂ）に例示
される。そして、所定の周波数Ｆ０、本実施例において
は０．１５Ｈｚを境界として高周波成分と低周波成分に
パワーの分離を行なう。すなわち、パワー曲線７をＦＦ
Ｔ処理したパワースペクトルの密度関数をＳ（ｆ）と
し、低周波成分はＳ（ｆ）を０からＦ０まで、高周波成
分はＦ０から無限大まで積分することによって得ること
ができ、その高周波成分が副交感神経の活動度を反映し
ている。そして、高周波成分におけるパワーの上昇が副
交感神経のリラックス状態、下降が副交感神経の緊張状
態を表わされる。なお、低周波成分におけるパワーの上
昇は副交感神経の変化過程を、下降は副交感神経の定常
過程を表わしている。First, the RRI as the time interval of the pulsation shown in FIG. 2 is interpolated and regularly sampled, and as shown in FIG. The power curve 7 of each sampled data is illustrated in FIG. Then, the power is separated into a high frequency component and a low frequency component at a predetermined frequency F0, which is 0.15 Hz in this embodiment. That is, the power curve 7 is changed to FF
The density function of the T-processed power spectrum is S (f), the low frequency component can be obtained by integrating S (f) from 0 to F0, and the high frequency component can be obtained by integrating F0 to infinity. It reflects parasympathetic activity. An increase in power in a high frequency component indicates a relaxed state of the parasympathetic nerve, and a decrease in the power indicates a tension state of the parasympathetic nerve. The rise of the power in the low frequency component indicates the process of changing the parasympathetic nerve, and the fall indicates the steady process of the parasympathetic nerve.
【００４４】図１２は周波数解析の結果を表示した図で
あり、所定時間間隔で集中を必要とする精神作業を課し
た実験を行い、実験遂行時間（ｓｅｃ）に対する周波数
成分のパワーを表示したものである。同図に示すよう
に、精神作業遂行部分８すなわち集中状態を示す部分に
対し、精神疲労のない健常者の高周波成分９は変化量が
大きく表われ、精神疲労状態の被験者の高周波成分１０
は変化量が小さく表われる。したがって、この高周波成
分の変化量の差により、精神疲労度の判定を行なうこと
ができる。FIG. 12 is a diagram showing the results of frequency analysis, in which an experiment was performed in which mental work requiring concentration was performed at predetermined time intervals, and the power of frequency components with respect to the experiment execution time (sec) was displayed. It is. As shown in the figure, the high-frequency component 9 of a healthy person without mental fatigue shows a large change in the high-frequency component 10 of a subject in a mental fatigue state, compared to the mental work performance part 8, that is, the part showing the concentrated state.
Indicates that the change amount is small. Therefore, the degree of mental fatigue can be determined based on the difference in the change amount of the high frequency component.
【００４５】以上説明したように、この実施例によれ
ば、運転者の拍動の時間間隔としてのＲＲＩを補間して
規則サンプリングし、所定の周波数を境にして低周波成
分と高周波成分に分離して周波数解析を行なう。その高
周波成分が副交感神経の活動度を反映しているため、精
神疲労度を一層詳細に判定することができる。As described above, according to this embodiment, the RRI as the time interval of the driver's pulsation is interpolated and regularly sampled, and separated into a low frequency component and a high frequency component at a predetermined frequency. And perform frequency analysis. Since the high-frequency component reflects the activity of the parasympathetic nerve, the degree of mental fatigue can be determined in more detail.
【００４６】なお、上記の各実施例においては、運転者
特定装置としては、タッチパネル式のスイッチを使用し
ているが、これに限られるものではなく、ＩＣカード等
利用も可能であり、容易に個人を特定できるものであれ
ばよい。さらに、心拍相当信号データ検出手段として
は、電位式測定による心電信号検出装置に限定されず、
簡易測定が可能な光学式の脈波信号検出装置や圧力測定
による脈動信号検出装置でも、適切な信号処理により拍
動のタイミングが検出されるものであれば、同様の効果
を得ることができる。In each of the above embodiments, a touch panel type switch is used as the driver identification device. However, the present invention is not limited to this, and an IC card or the like can be used. Anything that can identify an individual may be used. Furthermore, the heartbeat-equivalent signal data detection means is not limited to an electrocardiogram signal detection device based on potential measurement,
The same effect can be obtained by an optical pulse wave signal detection device capable of simple measurement or a pulsation signal detection device by pressure measurement as long as the pulsation timing is detected by appropriate signal processing.
【００４７】[0047]
【発明の効果】以上説明したように、本発明の車両用精
神疲労度判定装置では、運転者特定装置を設けることに
より、複数の運転者が、必要に応じて運転する車両であ
っても個々の運転者を特定し、することができる。運転
者毎の精神疲労度を判定することができる。また、車両
の走行状況を検出し、走行状況毎に運転者の交感副交感
神経活動度を算出し、同一運転者の前回までに測定した
走行状況毎での交感副交感神経活動度の平均値と比較す
ることにより、精神疲労度を判定できる。例えば、停止
状態において測定した交感副交感神経活動度を、同一運
転者の前回までに測定した停止状態での交感副交感神経
活動度の平均値と比較することにより、蓄積された精神
疲労度を精度よく判定することができる。As described above, in the mental fatigue level determining apparatus for a vehicle according to the present invention, the provision of the driver identifying apparatus allows a plurality of drivers to individually drive the vehicle even if necessary. Driver can be identified and done. The degree of mental fatigue for each driver can be determined. In addition, the driving situation of the vehicle is detected, the sympathetic parasympathetic nerve activity of the driver is calculated for each driving situation, and the average value of the sympathetic parasympathetic nerve activity measured for each driving situation of the same driver up to the previous time is compared. By doing so, the degree of mental fatigue can be determined. For example, by comparing the sympathetic parasympathetic activity measured in the stopped state with the average value of the sympathetic parasympathetic activity in the stopped state measured up to the previous time of the same driver, the accumulated mental fatigue degree can be accurately determined. Can be determined.
【００４８】また、走行中に測定した交感副交感神経活
動度を、同一運転者の前回までに測定した同一走行状況
での交感副交感神経活動度の平均値と比較することによ
り、従来測定できなかった、運転作業により生じる一時
的な精神疲労度も判定することができ、長時間運転等に
よる精神疲労を客観的に判定でき、運転者に警告するこ
とが可能になり、車両事故等の有効な防止手段を提供で
きる。上記走行状況検出装置としては、車両の走行状態
を、ナビゲーションシステムにより検出した位置情報お
よび車速センサにより検出した車速情報から、走行状況
を分類し、明確に区別することができる。Further, by comparing the sympathetic parasympathetic nervous activity measured during running with the average value of the sympathetic parasympathetic nervous activity measured by the same driver up to the previous time in the same driving situation, it was not possible to measure conventionally. , Can also determine the degree of temporary mental fatigue caused by driving work, can objectively determine mental fatigue due to long-time driving, etc., can warn the driver, effective prevention of vehicle accidents Means can be provided. The traveling state detection device can classify the traveling state of the vehicle from the position information detected by the navigation system and the vehicle speed information detected by the vehicle speed sensor, and can clearly distinguish the traveling state.
【００４９】さらに、交感副交感神経活動度算出手段
に、欠陥データ除去手段を設け、拍動間隔データから検
出エラーや電気的ノイズを含む欠陥データを除去するこ
とにより、精神疲労度判定の精度を向上させることがで
きる。また、交感副交感神経活動度算出手段に、走行状
況変化データ除去手段を設けることにより、拍動間隔デ
ータから走行状況が一定に保たれていないデータを除去
することにより、走行状況毎の交感副交感神経活動度を
正確に算出することができる。Further, a defect data removing unit is provided in the sympathetic / parasympathetic nerve activity calculating unit, and the accuracy of the determination of the degree of mental fatigue is improved by removing the defect data including the detection error and the electric noise from the beat interval data. Can be done. In addition, by providing the running state change data removing means in the sympathetic / parasympathetic activity calculating means, by removing data in which the running state is not kept constant from the beat interval data, the sympathetic / parasympathetic nerve for each running state is removed. The degree of activity can be calculated accurately.
【００５０】上記交感副交感神経活動度算出手段が、拍
動間隔データから所定時間毎に正規化分散および平均心
拍数を算出し、２次元平面上における走行状況毎の２次
元データを求め、精神疲労度判定回路は、運転者および
走行状況毎に、２次元データの重心位置と、記憶部に記
憶した同一運転者の同一動向状況での２次元データの重
心位置の平均値と比較することにより、測定した２次元
データの重心位置が通常の重心位置から大きくはずれて
いる場合には、精神疲労度が大きいと判定できる。この
際、低速度で走行している「低速モード」の場合には、
測定した２次元データの重心位置と同一運転者の「低速
モード」での２次元データの重心位置の平均値に加え
て、「停止モード」での２次元データの重心位置の平均
値と比較することにより、精神疲労度を精度よく判定す
ることができる。また、上記交感副交感神経活動度算出
手段として、心拍相当データ検出手段により検出された
心拍相当データから算出した拍動間隔データを、所定時
間毎に周波数解析することにより、一層詳細な判定がで
き、きめ細かい対処が可能となる。The sympathetic parasympathetic activity calculating means calculates normalized variance and average heart rate at predetermined time intervals from the beat interval data, obtains two-dimensional data for each running condition on a two-dimensional plane, The degree determination circuit compares the center of gravity of the two-dimensional data with the average value of the center of gravity of the two-dimensional data in the same trend situation of the same driver stored in the storage unit, for each driver and driving situation, When the position of the center of gravity of the measured two-dimensional data deviates significantly from the position of the normal center of gravity, it can be determined that the degree of mental fatigue is large. At this time, in the case of "low speed mode" running at low speed,
In addition to the measured center of gravity of the two-dimensional data and the average value of the center of gravity of the two-dimensional data in the “low speed mode” of the same driver, the average value of the center of gravity of the two-dimensional data in the “stop mode” is compared. Thus, the degree of mental fatigue can be accurately determined. Further, as the sympathetic parasympathetic activity calculating means, the beat interval data calculated from the heart beat equivalent data detected by the heart beat equivalent data detecting means, by performing frequency analysis at predetermined time intervals, it is possible to make a more detailed determination, Detailed measures can be taken.
【図１】本発明の第１の実施例の構成を示すブロック図
である。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a first exemplary embodiment of the present invention.
【図２】心電波形における拍動間隔を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing a beat interval in an electrocardiographic waveform.
【図３】異常状態を含む心電波形例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of an electrocardiographic waveform including an abnormal state.
【図４】拍動間隔の正規化分散と平均心拍数の説明図で
ある。FIG. 4 is an explanatory diagram of a normalized variance of a beat interval and an average heart rate.
【図５】第１の実施例における精神疲労度の判定原理を
説明する図である。FIG. 5 is a diagram for explaining the principle of determining the degree of mental fatigue in the first embodiment.
【図６】精神疲労の有無による拍動間隔の正規化分散と
平均心拍数の２次元分布の変化を説明する図である。FIG. 6 is a diagram for explaining the change in the two-dimensional distribution of the normalized heartbeat rate and the average heart rate according to the presence or absence of mental fatigue.
【図７】第１の実施例における走行状況の検出動作の流
れを示すフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart showing a flow of a driving situation detection operation in the first embodiment.
【図８】第１の実施例における心電信号から交感副交感
神経活動度を算出する動作の流れを示すフローチャート
である。FIG. 8 is a flowchart showing a flow of an operation for calculating a sympathetic parasympathetic nerve activity from an electrocardiographic signal in the first embodiment.
【図９】第１の実施例における精神疲労度の判定要領の
流れを示すフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart showing a flow of a procedure for determining a degree of mental fatigue in the first embodiment.
【図１０】第１の実施例における精神疲労度の判定例を
説明する図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of determining the degree of mental fatigue in the first embodiment.
【図１１】第２の実施例における心電図信号の周波数パ
ワースペクトルを示す図である。FIG. 11 is a diagram showing a frequency power spectrum of an electrocardiogram signal in the second embodiment.
【図１２】精神作業を遂行時と休憩時の心電信号の周波
数パワースペクトルを示す図である。FIG. 12 is a diagram showing a frequency power spectrum of an electrocardiographic signal at the time of performing mental work and at the time of a break.
【図１３】従来の精神疲労度判定装置の構成を示すブロ
ック図である。FIG. 13 is a block diagram illustrating a configuration of a conventional mental fatigue degree determination device.
【図１４】走行状態の区分例を説明する図である。FIG. 14 is a diagram illustrating a classification example of a traveling state.
１ 運転者特定装置 ２ 走行状況検出装置 ３ 心電信号検出装置 ４ 交感副交感神経活動度算出回路（交感副交感
神経活動度算出手段） ５ 精神疲労度判定回路（精神疲労度算出手段） ６、１４ メモリ ７ パワー曲線 ８ 精神作業遂行部分 ９、１０ 高周波成分 １１ 心拍相当データ検出装置 １２ 拍動間隔標準偏差算出回路 １３ 疲労度判定回路REFERENCE SIGNS LIST 1 Driver specifying device 2 Running condition detecting device 3 Electrocardiographic signal detecting device 4 Sympathetic parasympathetic activity calculating circuit (Sympathetic parasympathetic calculating device) 5 Mental fatigue determination circuit (Mental fatigue calculating device) 6, 14 Memory 7 Power curve 8 Mental work execution part 9, 10 High frequency component 11 Heartbeat equivalent data detection device 12 Beat interval standard deviation calculation circuit 13 Fatigue degree judgment circuit
Claims (7)
装置と、車両運転者を特定する運転者特定装置と、運転
者の心拍相当データを検出する心拍相当データ検出手段
と、該心拍相当データ検出手段により検出した心拍相当
データから拍動間隔データを算出し、該拍動間隔データ
に基づいて、交感副交感神経活動度を算出する交感副交
感神経活動度算出手段と、前記走行状況検出装置で検出
した車両の走行状況毎に、前記交感副交感神経活動度算
出手段により算出した交感副交感神経活動度に基づい
て、前記運転者特定装置で特定された運転者の精神疲労
度を判定する精神疲労度判定手段とを有することを特徴
とする車両用精神疲労度判定装置。1. A driving condition detecting device for detecting a driving condition of a vehicle, a driver specifying device for specifying a vehicle driver, a heart rate data detecting device for detecting a driver's heart rate data, and the heart rate data. Pulsation interval data is calculated from the heartbeat-equivalent data detected by the detection unit, and a sympathetic / parasympathetic nervous activity calculating unit for calculating a sympathetic / parasympathetic nervous activity based on the pulsation interval data; Mental fatigue degree determination for determining the degree of mental fatigue of the driver specified by the driver specifying device based on the sympathetic parasympathetic nerve activity calculated by the sympathetic parasympathetic nerve activity calculating means for each running condition of the vehicle. Means for determining the degree of mental fatigue of a vehicle.
ンシステムにより測定した位置情報および車速センサに
より測定した車速情報に基づいて、走行状況を分類する
ことを特徴とする請求項１記載の車両用精神疲労度判定
装置。2. The mental fatigue for a vehicle according to claim 1, wherein the traveling situation detecting device classifies the traveling situation based on position information measured by a navigation system and vehicle speed information measured by a vehicle speed sensor. Degree determination device.
前記心拍相当データから算出した拍動間隔データから検
出エラーや電気的ノイズを含む欠陥データを除去する欠
陥データ除去手段を有することを特徴とする請求項１ま
たは２記載の車両用精神疲労度判定装置。3. The sympathetic parasympathetic nerve activity calculating means,
3. The mental fatigue degree determining device for a vehicle according to claim 1, further comprising a defect data removing unit that removes defect data including a detection error and electrical noise from beat interval data calculated from the heartbeat equivalent data. .
前記走行状況検出装置により検出された走行状況に基づ
いて、同一の走行状況が継続しているか否か検出し、走
行状況が変化した場合には、その時に算出した拍動間隔
データを除去する走行状況変化データ除去手段を有する
ことを特徴とする請求項１、２または３記載の車両用精
神疲労度判定装置。4. The sympathetic parasympathetic activity calculating means,
Based on the traveling state detected by the traveling state detection device, it is detected whether or not the same traveling state is continued, and when the traveling state changes, the pulsation interval data calculated at that time is removed. 4. The apparatus for determining the degree of mental fatigue of a vehicle according to claim 1, further comprising means for removing situation change data.
前記心拍相当データから算出した拍動間隔データから、
所定時間毎に正規化分散および平均心拍数を算出し、該
正規化分散および平均心拍数をそれぞれ２次元平面上に
おける走行状況毎の２次元データとして求め、前記精神
疲労度判定手段は、前記運転者特定装置で特定された運
転者および走行状況毎に、前記２次元データの重心位置
の平均値を記憶する記憶部を有し、前記運転者および走
行状況毎に、測定した２次元データの重心位置と、前記
記憶部に記憶された同一運転者の同一走行状況における
２次元データの重心位置の平均値を比較し、精神疲労度
を判定することを特徴とする請求項１、２、３または４
記載の車両用精神疲労度判定装置。5. The sympathetic parasympathetic activity calculating means,
From the beat interval data calculated from the heartbeat equivalent data,
Calculating a normalized variance and an average heart rate for each predetermined time; obtaining the normalized variance and the average heart rate as two-dimensional data for each running situation on a two-dimensional plane; A storage unit that stores an average value of the position of the center of gravity of the two-dimensional data for each of the driver and the driving situation specified by the person identification device, and the center of gravity of the two-dimensional data measured for each of the driver and the driving situation. The mental fatigue degree is determined by comparing the position and the average value of the center of gravity position of the two-dimensional data in the same driving situation of the same driver stored in the storage unit. 4
The mental fatigue degree determination device for a vehicle according to the above.
所定速度以下で走行している低速モードに区分される場
合には、測定した２次元データの重心位置と、前記記憶
部に記憶された同一運転者の低速走行状態における２次
元データの重心位置の平均値に加えて、走行状況が停止
状態である停止モードでの２次元データの重心位置の平
均値を比較して、精神疲労度を判定することを特徴とす
る請求項５記載の車両用精神疲労度判定装置。6. When the driving condition is classified into a low-speed mode in which the vehicle is running at a predetermined speed or less, the mental fatigue degree determining means stores the measured center of gravity of the two-dimensional data and the storage position in the storage unit. In addition to the average value of the center of gravity of the two-dimensional data in the low-speed running state of the same driver and the average value of the center of gravity of the two-dimensional data in the stop mode in which the running condition is stopped, the degree of mental fatigue is calculated. The mental fatigue degree determination device for a vehicle according to claim 5, wherein the determination is made.
前記心拍相当データ検出手段により検出された前記心拍
相当データから算出した拍動間隔データを、所定時間毎
に周波数解析することにより、交感副交感神経活動度を
算出することを特徴とする請求項１、２、３または４記
載の車両用精神疲労度判定装置。7. The sympathetic / parasympathetic nerve activity calculating means,
The sympathetic parasympathetic nerve activity is calculated by frequency-analyzing the pulsation interval data calculated from the heartbeat-equivalent data detected by the heartbeat-equivalent data detection means at predetermined intervals. 5. The mental fatigue degree determination device for a vehicle according to 2, 3, or 4.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9334848A JPH11151231A (en) | 1997-11-20 | 1997-11-20 | Mental fatigue level judgement device for vehicle |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9334848A JPH11151231A (en) | 1997-11-20 | 1997-11-20 | Mental fatigue level judgement device for vehicle |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11151231A true JPH11151231A (en) | 1999-06-08 |
Family
ID=18281904
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9334848A Withdrawn JPH11151231A (en) | 1997-11-20 | 1997-11-20 | Mental fatigue level judgement device for vehicle |
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