状態判定装置および状態判定方法
【課題】覚醒度または集中度の判定精度の向上を実現すること。
【解決手段】α波特徴量算出部１３が、脳波信号からα波の特徴量を算出し、眼球停留関連電位特徴量算出部１４が、被験者の眼球移動量および脳波信号に基づいて、眼球停留関連電位の特徴量を算出し、覚醒度判定部１５が、α波特徴量算出部１３において算出されたα波の特徴量と、眼球停留関連電位特徴量算出部１４において算出された眼球関連電位の特徴量とに基づいて、被験者の覚醒度を判定する。
【解決手段】α波特徴量算出部１３が、脳波信号からα波の特徴量を算出し、眼球停留関連電位特徴量算出部１４が、被験者の眼球移動量および脳波信号に基づいて、眼球停留関連電位の特徴量を算出し、覚醒度判定部１５が、α波特徴量算出部１３において算出されたα波の特徴量と、眼球停留関連電位特徴量算出部１４において算出された眼球関連電位の特徴量とに基づいて、被験者の覚醒度を判定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被験者の脳波信号に基づいて被験者の覚醒状態または集中状態を判定する状態判定装置および状態判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
単調な運転または疲労などにより、運転者は眠気を感じ易くなる。すなわち、運転者の覚醒度の低下が起こり易くなる。また、会話または考え事などに気を取られると、運転者の運転に対する集中度の低下が起こり易くなる。そのため、従来から、運転者の脳波信号を計測して、運転者の覚醒状態（例えば、覚醒度の低下度合）または運転に対する集中状態（例えば、集中度の低下度合）を判定することで、安全運転のための支援を行う手法が提案されている。
【０００３】
覚醒度の判定方法として、α波を用いた手法が知られている。α波は、脳波信号をフーリエ変換することで得られる特定周波数（８〜１３Ｈｚ）の成分である。α波は、閉目時またはリラックスした状態で顕著に見られる律動である。一方で、開眼時においても被験者（例えば上記運転のケースにおける運転者）の覚醒度の低下に伴いα波のパワースペクトル値が上昇するという特徴が知られている。この特徴を利用して、α波のパワースペクトル値が上昇した場合に被験者の覚醒度が低下したと判定する判定方法が一般的に知られている。
【０００４】
一方、集中度の判定方法として、近年、脳波の眼球停留関連電位（Eye Fixation Related Potential：ＥＦＲＰ）を用いて、被験者が見ている視対象に対する、被験者の注意量（被験者の視対象に対する集中度）を調べる研究が行われている。この方法によれば、例えば、被験者である運転者に対して、意識の脇見状態を含めた運転に対する注意状態（運転に対する集中度）を調べることが可能になる。「眼球停留関連電位」とは、人が作業しているとき、または、自由に物を見ている際の、急速眼球運動（サッケード）の終了（すなわち、眼球停留の開始）に関連して生じる脳の一過性の電位変動をいう。眼球停留関連電位の成分のうち、眼球停留の開始時点より約１００ミリ秒付近に後頭部で有意に出現する正の成分を「ラムダ（λ）反応）」という。ラムダ反応は、視対象に対する集中度によって変動するという特徴を有する。例えば、特許文献１では、この特徴を利用して、ラムダ反応の振幅値により、運転中の視対象に対する注意量を計測することで、運転者の運転に対する集中度を判定することが開示されている。具体的には、ラムダ反応の振幅値が低下した場合に運転者の運転に対する集中度が低下したと判定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−１２５１８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記従来技術では、α波のみに基づいて被験者の覚醒度を判定する。また、上記従来技術では、ラムダ反応のみに基づいて被験者の集中度を判定する。しかしながら、考え事などにより運転に対する集中度が変化した場合には、実際の覚醒度は変わらないにもかかわらず、α波のパワースペクトル値が変動することがあり、上記従来技術では覚醒度を精度良く判定できない可能性がある。同様に、運転中に覚醒度が変化した場合にも、実際の集中度は変わらないにもかかわらず、ラムダ反応の振幅値が変動することがあり、上記従来技術では集中度を精度良く判定できない可能性がある。
【０００７】
本発明の目的は、覚醒度および集中度の判定精度を向上させることができる状態判定装置および状態判定方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様に係る状態判定装置は、被験者の脳波信号に基づいて、前記被験者の状態を判定する状態判定装置であって、前記脳波信号からα波の特徴量を算出するα波特徴量算出手段と、前記被験者の眼球移動量および前記脳波信号に基づいて、眼球停留関連電位の特徴量を算出する眼球停留関連電位特徴量算出手段と、前記α波特徴量算出手段において算出された前記α波の特徴量と、前記眼球関連電位特徴量算出手段において算出された前記眼球関連電位の特徴量とに基づいて、前記被験者の覚醒度または前記被験者の集中度を判定する判定手段と、を具備する構成を採る。
【０００９】
本発明の一態様に係る状態推定方法は、被験者の脳波信号に基づいて、前記被験者の状態を判定する状態判定方法であって、前記脳波信号からα波の特徴量を算出し、前記被験者の眼球移動量および前記脳波信号に基づいて、眼球停留関連電位の特徴量を算出し、算出された前記α波の特徴量と、算出された前記眼球関連電位の特徴量とに基づいて、前記被験者の覚醒度または前記被験者の集中度を判定する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、覚醒度または集中度の判定において、覚醒度の低下に抗って運転への集中を高めようとする運転者の行動、および、集中度の低下に伴う運転者の情報処理負荷の低下を考慮して覚醒度または集中度を判定できるようになり、覚醒度および集中度の判定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態１に係る状態判定装置の主要構成を示すブロック図
【図２】本発明の実施の形態１に係る状態判定装置の構成を示すブロック図
【図３】脳波計の電極位置の一例を示す図
【図４】ランダム反応振幅値の算出方法の一例を示す図
【図５】本発明の実施の形態１に係る覚醒度判定部の内部構成を示すブロック図
【図６】本発明の実施の形態１に係る実験条件を示すブロック図
【図７】本発明の実施の形態１に係るα波パワースペクトル値およびラムダ反応振幅値の特性を示す図
【図８】本発明の実施の形態１に係る状態判定装置の動作を示すフロー図
【図９】本発明の実施の形態１に係るα波パワースペクトル値、ラムダ反応振幅値および覚醒度レベルの対応関係を示す図
【図１０】本発明の実施の形態２に係る状態判定装置の構成を示すブロック図
【図１１】本発明の実施の形態２に係る覚醒度判定部の内部構成を示すブロック図
【図１２】本発明の実施の形態２に係る状態判定装置の動作を示すフロー図
【図１３】本発明の実施の形態２に係るα−λ平面における判別直線を示す図
【図１４】本発明の実施の形態２に係る覚醒度評価値と覚醒度との対応関係を示す図
【図１５】本発明の実施の形態３に係る状態判定装置の構成を示すブロック図
【図１６】本発明の実施の形態３に係る覚醒度判定部の内部構成を示すブロック図
【図１７】本発明の実施の形態３に係る状態判定装置の動作を示すフロー図
【図１８】本発明の実施の形態４に係る状態判定装置の主要構成を示すブロック図
【図１９】本発明の実施の形態４に係る状態判定装置の構成を示すブロック図
【図２０】本発明の実施の形態４に係る集中度判定部の内部構成を示すブロック図
【図２１】本発明の実施の形態４に係るα波パワースペクトル値およびラムダ反応振幅値の特性を示す図
【図２２】本発明の実施の形態４に係る状態判定装置の動作を示すフロー図
【図２３】本発明の実施の形態４に係るα波パワースペクトル値、ラムダ反応振幅値および集中度レベルの対応関係を示す図
【図２４】本発明の実施の形態５に係る状態判定装置の構成を示すブロック図
【図２５】本発明の実施の形態５に係る集中度判定部の内部構成を示すブロック図
【図２６】本発明の実施の形態５に係る状態判定装置の動作を示すフロー図
【図２７】本発明の実施の形態５に係るα−λ平面における判別直線を示す図
【図２８】本発明の実施の形態５に係る集中度評価値と集中度との対応関係を示す図
【図２９】本発明の実施の形態６に係る状態判定装置の構成を示すブロック図
【図３０】本発明の実施の形態６に係る集中度判定部の内部構成を示すブロック図
【図３１】本発明の実施の形態６に係る状態判定装置の動作を示すフロー図
【図３２】本発明の実施の形態６に係る周辺環境に関する対応テーブル
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の各実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、以下では、状態判定装置において覚醒度または集中度の判定対象となる「被験者」を、運転を行っている「運転者」とする場合について説明する。ただし、状態判定装置において覚醒度または集中度の判定対象となる「被験者」は、運転者に限らない。
【００１３】
＜実施の形態１＞
図１は、本実施の形態に係る状態判定装置１０の主要構成を示すブロック図である。図１に示す状態判定装置１０は、運転者の状態を判定する。状態判定装置１０において、α波特徴量算出部１３が、脳波信号からα波の特徴量（例えば、α波パワースペクトル値）を算出し、眼球停留関連電位特徴量算出部１４が、運転者の眼球移動量および脳波信号に基づいて、眼球停留関連電位の特徴量（例えば、ラムダ反応振幅値）を算出し、覚醒度判定部１５が、α波特徴量算出部１３において算出されたα波の特徴量と、眼球停留関連電位特徴量算出部１４において算出された眼球関連電位の特徴量とに基づいて、運転者の覚醒度を判定する。
【００１４】
図２は、本実施の形態に係る状態判定装置の構成を示すブロック図である。例えば、運転者の覚醒度に基づき、運転者に対して警告または制動などの運転支援を行う安全運転支援システム（図示せず）において、本実施の形態に係る状態判定装置１０（図２）は、運転者の状態として、運転者の覚醒度の判定を行う。つまり、本実施の形態に係る状態判定装置１０は、運転者の覚醒度の状態を判定する覚醒度判定装置である。
【００１５】
状態判定装置１０は、脳波信号取得部１１と、眼球移動量取得部１２と、α波特徴量算出部１３と、眼球停留関連電位特徴量算出部１４と、覚醒度判定部１５と、覚醒度対応テーブル１６と、を備えている。
【００１６】
脳波信号取得部１１は、運転者の脳波信号を取得し、取得した脳波信号をα波特徴量算出部１３および眼球停留関連電位特徴量算出部１４に出力する。
【００１７】
例えば、脳波信号取得部１１は、運転者の頭部に装着された電極の電位変化（脳波信号）を計測する脳波計により計測された脳波信号を取得する。脳波計は、ヘッドマウント式脳波計であってもよく、この場合、運転者は脳波計を予め装着しているものとする。または、車のシート（主にヘッドレスト）に脳波計の電極を埋め込み、運転者が着座すると、脳波計の電極が運転者の頭部と接するようにしてもよい。運転者の頭部に脳波計が装着されたとき、脳波計の電極は、運転者の頭部の所定の位置に接触するように配置される。例えば、図３に示す電極位置（国際１０−２０法の電極配置）において、後頭部（Ｏｚ）、マストイド（Ａ１またはＡ２）の位置で頭部と接触するように電極が配置される。ただし、後頭部（Ｏｚ）以外の部位でも脳波の計測は可能であり、例えば、Ｐｚ等のＯｚ周辺位置に脳波計の電極を配置してもよい。例えば、脳波計の電極位置は、信号測定の信頼性および装着の容易さ等から決定される。
【００１８】
これにより、脳波信号取得部１１は運転者の脳波信号を取得できる。取得された脳波信号は、コンピュータで処理できるようにサンプリングされ、予め決められた一定時間分のデータが脳波信号取得部１１の内部にある記憶部に一次的に記憶され、かつ随時更新される。なお、脳波信号取得部１１において取得（計測）された脳波信号に対して、例えば１５Ｈｚのローパスフィルタ処理を予め施すことにより、脳波信号に混入するノイズの影響を低減することができる。また、脳波信号取得部１１は、運転者の脳波を計測することで運転者の脳波信号を取得する場合に限らず、例えば、予め計測され、記憶部に記録された運転者の脳波信号を読み込むことで、運転者の脳波信号を取得してもよい。
【００１９】
眼球移動量取得部１２は、運転者の眼球運動を計測することで、所定時間における運転者の眼球移動量を取得する。眼球移動量取得部１２は、取得した眼球移動量を眼球停留関連電位特徴量算出部１４に出力する。
【００２０】
眼球移動量取得部１２は、例えば、ＥＯＧ（Electro-oculogram）法に基づいて運転者の眼球運動を計測する。「ＥＯＧ法」とは、眼球の左右または上下に配置した電極の電位変化から眼球運動を計測する方法である。ＥＯＧ法は、眼球の角膜が網膜に対して正に帯電する性質を利用する。眼球移動量取得部１２は、この性質を利用して、眼球の左右または上下の電極における電位変化から、眼球運動を計測する。また、眼球移動量取得部１２は、脳波信号取得部１１（脳波計）と同様、ヘッドマウント式の計測器であってもよい。また、眼球移動量取得部１２は、運転者の眼球運動を計測することで運転者の眼球移動量を取得する場合に限らず、例えば、予め計測され、記憶部に記録された運転者の眼球移動量を読み込むことで、運転者の眼球移動量を取得してもよい。
【００２１】
また、眼球移動量取得部１２では、ＥＯＧ法の代わりに、運転者の顔または眼球を撮影するカメラにより取得した画像から、「角膜反射法」などにより眼球移動量を計算してもよい。「角膜反射法」とは、近赤外線光源（点光源）が近赤外線を眼球に照射し、カメラで眼球の映像を撮影し、撮影した映像を用いて瞳孔および角膜表面における光源の角膜反射像の位置を検出する方法である。「角膜反射法」では、このようにして算出された瞳孔と角膜反射像との位置関係から、眼球移動量を算出することができる。また、眼球移動量取得部１２は、運転者の顔を撮影する場合には運転席のステアリングコラム付近に設置された装置であってもよく、運転者の眼球を撮影する場合にはヘッドマウント式の計測器であってもよい。
【００２２】
α波特徴量算出部１３は、脳波信号取得部１１で取得された脳波信号からα波のパワースペクトル値（α波の特徴量）を算出する。例えば、α波特徴量算出部１３は、脳波信号取得部１１で取得された所定時間の脳波信号に対してフーリエ変換を行って周波数成分データを求め、運転者の脳波信号のパワースペクトルを算出する。一般に、脳波信号において、８Ｈｚ以上１３Ｈｚ未満の周波数成分はα波、１３Ｈｚ以上の周波数成分はβ波、４Ｈｚ以上８Ｈｚ未満の周波数成分はθ波と呼ばれる。つまり、α波特徴量算出部１３は、脳波信号の周波数成分データのうち、α波に該当する８〜１３Ｈｚにおけるパワースペクトル値（α波パワースペクトル値、またはα波特徴量）を算出する。α波特徴量算出部１３は、算出したα波パワースペクトル値を覚醒度判定部１５に出力する。
【００２３】
眼球停留関連電位特徴量算出部１４は、脳波信号取得部１１で取得された所定時間の脳波信号、および、眼球移動量取得部１２で取得された所定時間の眼球移動量に基づいて、サッケードの終了時点を起点としたラムダ反応振幅値を、眼球停留関連電位特徴量として算出する。眼球停留関連電位特徴量算出部１４は、算出したラムダ反応振幅値を覚醒度判定部１５に出力する。
【００２４】
一例として、眼球停留関連電位特徴量算出部１４において、所定時間ＴＷ前から現在におけるまでの脳波信号と、眼球移動量とから、ラムダ反応振幅値を算出する処理について、図４を用いて説明する。図４は、脳波信号および眼球移動量の時系列変化（所定時間ＴＷ）を模式的に示したものである。図４では、所定時間ＴＷにおいて、サッケード９１が複数（６箇所）検出されている。この場合、図４に示すように、検出された各サッケード９１の終了時点を起点として、脳波信号の切り出しが行われる。切り出された複数の脳波信号９２（図４では５個）には、運転者の動きによる影響または周辺に存在する電子機器から発生する電磁波の影響によりノイズ成分が多く含まれる。このため、複数の脳波信号９２は加算平均される。これにより、脳波信号におけるノイズ成分が平滑化され、特徴成分のみが抽出された加算平均脳波信号９３が得られる。なお、脳波信号はサッケードの終了時点を起点として切り出されるが、図４では、サッケードの切り出し前を含む-300〜600msecの範囲を脳波信号９２として切り出した例を図示している。図４に示す加算平均脳波信号９３において、サッケード終了時点（つまり、加算平均脳波信号９３の開始時点（０ミリ秒））より、約１００ミリ秒付近に現れる特徴的な反応９４がラムダ反応である。そこで、眼球停留関連電位特徴量算出部１４は、ラムダ反応９４の振幅値を、視覚情報に対する注意量を示すラムダ反応振幅値として算出する。なお、ラムダ反応振幅値としては、加算平均脳波信号９３において、サッケード終了時点から１００ミリ秒までの区間における最大振幅値を用いてもよく、同区間における極大値若しくは同区間における平均振幅を用いてもよい。また、同区間は、サッケード終了時点から５０ミリ秒から、１５０ミリ秒までの間と設定してもよい。
【００２５】
また、直前のサッケード９１の大きさ、つまり眼球の移動量が大きい場合（例えば所定の閾値以上の場合）には、算出されるラムダ反応振幅値も増加することが知られている。そのため、サッケードの大きさの影響によるラムダ反応振幅値の変化を、運転者の集中度の変化と誤判定してしまう可能性がある。
【００２６】
そこで、眼球停留関連電位特徴量算出部１４は、サッケードの大きさによるラムダ反応振幅値への影響を低減するために、ラムダ反応振幅値を直前のサッケード９１の大きさで除算（すなわち正規化）することで、正規化ラムダ反応振幅値を算出してもよい。これにより、眼球停留関連電位特徴量算出部１４は、直前のサッケード９１の大きさに依存しないラムダ反応振幅値（正規化ラムダ反応振幅値）を算出し、運転者の集中度を精度良く判定することができる。
【００２７】
覚醒度判定部１５は、α波特徴量算出部１３で算出されたα波パワースペクトル値と、眼球停留関連電位特徴量算出部１４で算出されたラムダ反応振幅値とに基づいて、運転者の覚醒度を判定する。また、覚醒度判定部１５は、運転者の覚醒度が低いと判定した場合、さらに、覚醒度対応テーブル１６を参照して、複数の覚醒度を示すレベル（覚醒度レベル）の中から、運転者の覚醒度レベルを特定する。
【００２８】
図５は、本実施の形態に係る覚醒度判定部１５の内部構成を示すブロック図である。図５に示すように、覚醒度判定部１５は、第１覚醒度判定部１０１と第２覚醒度判定部１０２とを備えている。
【００２９】
第１覚醒度判定部１０１は、α波特徴量算出部１３で算出されたα波パワースペクトル値（α波特徴量）が所定の閾値（例えば、閾値Ｔｈα）以上であるか否かを判定する。すなわち、第１覚醒度判定部１０１は、α波パワースペクトル値と所定の閾値とを比較することによって、覚醒度判定処理を行う。第１覚醒度判定部１０１は、α波パワースペクトル値に対する判定結果を第２覚醒度判定部１０２に出力する。具体的には、第１覚醒度判定部１０１は、α波パワースペクトル値が所定の閾値未満の場合、運転者が覚醒している状態（覚醒度が高い状態）であると判定する。
【００３０】
第２覚醒度判定部１０２は、眼球停留関連電位特徴量算出部１４で算出されたラムダ反応振幅値（眼球停留関連電位特徴量）が所定の閾値（例えば、閾値Ｔｈλ）以上であるか否かを判定する。すなわち、第２覚醒度判定部１０２は、ラムダ反応振幅値と所定の閾値とを比較することによって、覚醒度判定処理を行う。
【００３１】
第２覚醒度判定部１０２での覚醒度判定処理は、例えば、第１覚醒度判定部１０１から入力される判定結果が、α波パワースペクトル値が所定の閾値以上であることを示す場合のみ行われる。具体的には、第２覚醒度判定部１０２は、ラムダ反応振幅値が所定の閾値以上の場合、運転者の覚醒度が低い状態であると判定する。
【００３２】
また、第２覚醒度判定部１０２は、ラムダ反応振幅値が所定の閾値未満の場合、運転者が覚醒している状態（覚醒度が高い状態）であると判定する。また、第２覚醒度判定部１０２は、ラムダ反応振幅値に対する覚醒度判定の結果、運転者の覚醒度が低いと判定した場合（ラムダ反応振幅値が所定の閾値以上であると判定した場合）、さらに、覚醒度対応テーブル１６を参照して、複数の覚醒度レベルの中から、運転者の覚醒度レベルを判定する。
【００３３】
以上、覚醒度判定部１５の内部構成について説明した。
【００３４】
覚醒度対応テーブル１６は、複数の覚醒度レベルと、α波パワースペクトルおよびラムダ反応振幅値との対応関係が定義された情報を格納する。
【００３５】
［状態判定装置１０の動作］
次に、上述のように構成された状態判定装置１０の動作について説明する。
【００３６】
本発明者らは、α波パワースペクトル値およびラムダ反応振幅値に基づいて、運転者の覚醒度を精度良く判定可能であることに着目した。
【００３７】
まず、本発明者らによる実験により得られた新たな知見に基づいて着目した覚醒度判定方法について説明する。
【００３８】
本発明者らは、運転者の覚醒度、および、運転者の運転に対する集中度が運転中に同時に変化する状況を実験環境上で再現し、覚醒度または集中度が低下した際に、運転者の脳波に現れる特徴を計測する実験を実施した。
【００３９】
図６は、当該実験において、運転者の脳波信号を抽出する際の覚醒度および集中度の状態の組み合わせ（実験条件）を示す。すなわち、実験では、図６に示すように、（１）運転集中時（集中度：高）、かつ、覚醒度が高い条件、（２）注意散漫時（集中度：低）、かつ、覚醒度が高い条件、（３）運転集中時（集中度：高）、かつ、覚醒度が低い条件、および（４）注意散漫時（集中度：低）、かつ、覚醒度が低い条件、のそれぞれにおいて、運転者の脳波信号を抽出している。
【００４０】
図７は、図６に示す条件に従って抽出した運転者の脳波信号から算出されたα波パワースペクトル値およびラムダ反応振幅値を、覚醒度状態および集中度状態の組み合わせ毎にプロットした結果を示す。図７において、横軸はα波パワースペクトル値［μＶ２］を示し、縦軸はラムダ反応振幅値［μＶ］を示す。また、図７において、「■」は運転集中時、かつ、覚醒度が高い条件（上記条件（１））での結果を示し、「◆」は注意散漫時、かつ、覚醒度が高い条件（上記条件（２））での結果を示し、「△」は運転集中時、かつ、覚醒度が低い条件（上記条件（３））での結果を示し、「○」は注意散漫時、かつ、覚醒度が低い条件（上記条件（４））での結果を示す。
【００４１】
図７に示すように、運転集中状態（運転に対する集中度：高）においては、運転者の覚醒度が高い状態から低い状態へ変化した場合（■→△）、α波パワースペクトル値が増加することが分かる。
【００４２】
一方、図７に示すように、注意散漫状態（運転に対する集中度：低）においては、運転者の覚醒度が高い状態から低い状態へ変化した場合（◆→○）、ラムダ反応振幅値が増加することが分かる。
【００４３】
以上より、運転集中状態においては、従来の知見通り、運転者の覚醒度の低下に伴いα波パワースペクトル値が増加する。一方、注意散漫状態においては、運転者の覚醒度の低下に伴い、ラムダ反応振幅値が増加するという新たな知見が得られた。これは、運転者が、覚醒度の低下に逆らって、運転への集中を意識的に高めようとする行動が促進されるためと考えられる。
【００４４】
このため、従来技術のように、α波パワースペクトル値のみを用いて運転者の覚醒度を判定する場合には、注意散漫時（運転に対する集中度が低い場合）において、運転者の覚醒度を正確に判定することができないことが発生してしまう。具体的には、図７に示す「◆」は、注意散漫時、かつ、覚醒度が高い場合の結果である。しかし、従来技術では、α波パワースペクトル値のみに着目するので、図７に示す「◆」の状態（α波パワースペクトル値が比較的大きい場合）を、運転者の覚醒度が低下していると判定してしまう可能性がある。よって、従来技術（α波パワースペクトル値のみを用いる場合）では、運転に対する集中度が低い場合には、運転者の覚醒度判定の精度が劣化してしまう。
【００４５】
このように、運転者の覚醒度と運転に対する集中度とは密接に関連しており、相互の状態が影響を受ける。すなわち、運転者の覚醒度の判定においては、α波パワースペクトルは、運転者の覚醒度だけでなく、運転に対する集中度が変化した場合にも変動することがあり、従来技術のように、α波パワースペクトル値のみでは覚醒度を精度良く判定できない可能性がある。
【００４６】
そこで、本実施の形態では、状態判定装置１０は、α波パワースペクトル値、ラムダ反応振幅値、および、それぞれの値に対する所定の基準値を用いて、運転者の覚醒度を判定する。具体的には、状態判定装置１０は、図７に示す実験結果で得られた新たな知見より、α波パワースペクトル値が比較的大きい場合（例えば閾値以上）でも、ラムダ反応振幅値が比較的小さい場合（例えば閾値未満）には、運転者の覚醒度は高い（すなわち、覚醒している状態である）と判定する。これにより、状態判定装置１０は、集中状態（すなわち、集中度合）によらず、覚醒度の低下を精度良く判定することができる。
【００４７】
次に、状態判定装置１０の動作について説明する。図８は、状態判定装置１０の動作説明に供するフロー図である。なお、ここでは、状態判定装置１０は、所定の判定間隔ＴＳで覚醒度判定処理を実行するものとする。
【００４８】
ステップＳ０１において、脳波信号取得部１１は、運転者の所定時間ＴＷ前から現在までの脳波信号を取得する。所定時間ＴＷは、覚醒度の判定に使用する脳波信号の区間（例えば、図４参照）であり、例えば、３０秒、９０秒、１２０秒などの任意の値が設定される。取得した脳波信号は、ＴＷの時間における脳波信号の時系列情報として、一時記憶装置などに記録される。
【００４９】
ステップＳ０２において、眼球移動量取得部１２は、運転者の所定時間ＴＷ前から現在までの眼球移動量を取得する。取得した眼球移動量は、例えば、運転者の視線の水平方向の角度情報である。また、取得した眼球移動量は、ＴＷの時間における視線の水平方向の角度情報の時系列情報として、一時記憶装置などに記録される。
【００５０】
ステップＳ０３において、眼球移動量取得部１２は、ステップＳ０２で取得した所定時間における眼球移動量を用いて、サッケード（例えば、図４に示すサッケード９１）を検出する。一般に、サッケードに要する時間は通常２０〜７０ミリ秒で、サッケードの速度は視角で表すと３００〜５００度／秒である。したがって、眼球移動量取得部１２は、眼球の運動方向が所定時間（例えば、２０〜７０ミリ秒）連続して同じであり、かつ、当該所定時間の平均角速度が３００度／秒以上である眼球運動をサッケードとして検出できる。
【００５１】
ステップＳ０４において、所定時間内のサッケードの有無を判定する。所定時間ＴＷ内にステップＳ０３でサッケードが検出されない場合（ステップＳ０４：ＮＯ）、状態判定装置１０は、覚醒度判定処理を行わず処理を終了し、判定間隔ＴＳの経過後、再びステップＳ０１の処理を開始する。
【００５２】
一方、所定時間ＴＷ内にステップＳ０３でサッケードが検出された場合（ステップＳ０４：ＹＥＳ）、眼球移動量取得部１２は、検出した各サッケードの終了時点、すなわち眼球停留開始時点を抽出（特定）する。
【００５３】
ステップＳ０５において、α波特徴量算出部１３は、ステップＳ０１で取得された所定時間ＴＷにおける脳波信号に対してフーリエ変換を行い、α波（８〜１３Ｈｚの周波数成分）のパワースペクトル値（α波パワースペクトル値）を算出する。
【００５４】
ステップＳ０６において、眼球停留関連電位特徴量算出部１４は、ステップＳ０１で取得された所定時間ＴＷ前から現在におけるまでの脳波信号、ステップＳ０２で取得された眼球移動量、および、ステップＳ０４で抽出したサッケードの終了時点に基づいて、ラムダ反応振幅値を算出する（例えば、図４参照）。
【００５５】
ステップＳ０７において、覚醒度判定部１５の第１覚醒度判定部１０１は、ステップＳ０５で算出されたα波パワースペクトル値と所定の閾値Ｔｈαとを比較する。「α波パワースペクトル値≧Ｔｈα」の場合（ステップＳ０７：ＹＥＳ）、ステップＳ０８の処理へ進む。「α波パワースペクトル値≧Ｔｈα」でない場合（ステップＳ０７：ＮＯ）、ステップＳ１０の処理へ進む。なお、Ｔｈαは、事前に、実験データを用いた学習などを通じて最適な値が設定されているものとする。例えば、図７の実験結果より、Ｔｈα＝０．０１２［μＶ２］と設定してもよい。
【００５６】
ステップＳ０８において、覚醒度判定部１５の第２覚醒度判定部１０２は、ステップＳ０６で算出されたラムダ反応振幅値と所定の閾値Ｔｈλとを比較する。「ラムダ反応振幅値≧Ｔｈλ」の場合（ステップＳ０８：ＹＥＳ）、ステップＳ０９の処理へ進む。「ラムダ反応振幅値≧Ｔｈλ」でない場合（ステップＳ０８：ＮＯ）、ステップＳ１０の処理へ進む。なお、Ｔｈλは、事前に最適な値が設定されているものとする。例えば、図７の実験結果より、Ｔｈλ＝１．４［μＶ］と設定してもよい。
【００５７】
ステップＳ０９において、覚醒度判定部１５は、運転者の覚醒度が低い状態（覚醒度低下状態）であると判定する。すなわち、覚醒度判定部１５は、ステップＳ０７において「α波パワースペクトル≧Ｔｈα」と判定され、かつ、ステップＳ０８において「ラムダ反応振幅値≧Ｔｈλ」と判定された場合に、運転者の覚醒度が低い状態であると判定する。
【００５８】
ステップＳ１０において、覚醒度判定部１５は、運転者の覚醒度が高い状態（覚醒している状態）であると判定する。すなわち、覚醒度判定部１５は、ステップＳ０７において「α波パワースペクトル＜Ｔｈα」と判定された場合、または、ステップＳ０８において「ラムダ反応振幅値＜Ｔｈλ」と判定された場合に、運転者の覚醒度が高い状態であると判定する。
【００５９】
ステップＳ１１において、覚醒度判定部１５は、ステップＳ０９において覚醒度が低い状態であると判定されると、さらに、α波パワースペクトル値、ラムダ反応振幅値、および、覚醒度対応テーブル１６を参照することによって、複数の段階で定義される覚醒度のレベル（覚醒度レベル）を判定する。
【００６０】
例えば、図９は、覚醒度対応テーブル１６が保持する対応関係を示す図である。具体的には、図９に示す覚醒度対応テーブル１６には、閾値Ｔα以上と閾値Ｔα未満のα波パワースペクトル値と、閾値Ｔλ以上と閾値Ｔλ未満のラムダ反応振幅値とを対応させて、覚醒度レベルが複数の段階で定義されている。図９では、「やや低い」、「低い」、および「非常に低い」の３段階の覚醒度レベルが設定されている。覚醒度判定部１５は、ステップＳ０５で算出されたα波パワースペクトル値およびステップＳ０６で算出されたラムダ反応振幅値と、それぞれの値に対する閾値ＴαおよびＴλとをそれぞれ比較して、運転者の覚醒度レベルを判定する。なお、図９では、α波パワースペクトル値、ラムダ反応振幅値のそれぞれに閾値が１つ設定されている場合を一例として示しているが、それぞれの値に対して閾値を複数設けて、より細分化した覚醒度のレベルを判定するようにしてもよい。
【００６１】
このように、状態判定装置１０は、α波パワースペクトル値、および、ラムダ反応振幅値を用いて、運転者の覚醒度を判定する。具体的には、状態判定装置１０は、α波パワースペクトルが閾値Ｔｈα未満の状態（例えば、図７に示す「■」の状態）を、従来と同様、運転者の覚醒度が高いと判定する。さらに、状態判定装置１０は、α波パワースペクトルが閾値Ｔｈα以上であり、かつ、ラムダ反応振幅値が閾値Ｔｈλ未満の状態（例えば、図７に示す「◆」の状態）も、運転者の覚醒度が高いと判定する。すなわち、状態判定装置１０は、α波パワースペクトルが閾値Ｔｈα以上であり、かつ、ラムダ反応振幅値が閾値Ｔｈλ以上の状態（例えば、図７に示す「△」および「○」の状態）のみを、運転者の覚醒度が低いと判定する。
【００６２】
こうすることで、状態判定装置１０は、運転者の運転に対する集中度の変化に影響を受けることなく、運転者の覚醒度を精度良く判定することが可能になる。すなわち、状態判定装置１０は、運転者の覚醒度の判定において、運転者の覚醒度の低下に抗って運転への集中を高めようとする運転者の行動（すなわち、集中度の変化）を考慮して覚醒度を判定できる。これにより、例えば、運転者への情報提示、警告、または、車両の制御など、最適な安全運転支援を行うことが可能になる。
【００６３】
＜実施の形態２＞
図１０は、本実施の形態に係る状態判定装置２０の構成を示すブロック図である。なお、図１０において、実施の形態１（図２）と同一構成である部分には同一の符号を付してその説明を省略する。図１０に示す状態判定装置２０は、図２に示す状態判定装置１０と比較して、覚醒度対応テーブルが削除され、覚醒度判定部２１の動作が異なる。
【００６４】
図１０において、覚醒度判定部２１は、α波特徴量算出部１３で算出されたα波パワースペクトル値と、眼球停留関連電位特徴量算出部１４で算出されたラムダ反応振幅値とから得られる覚醒度評価値を用いて、運転者の覚醒度を判定する。
【００６５】
図１１は、本実施の形態に係る覚醒度判定部２１の内部構成を示すブロック図である。図１１に示すように、覚醒度判定部２１は、覚醒度評価値算出部２０１と、評価値判定部２０２とを備えている。
【００６６】
覚醒度評価値算出部２０１は、α波パワースペクトル値とラムダ反応振幅値とから、覚醒度評価値を算出する。具体的には、覚醒度評価値算出部２０１は、α波パワースペクトル値とラムダ反応振幅値とからなる２次元平面上において、所定の境界線（判別線）を用いて、覚醒度評価値を算出する。覚醒度評価値は、運転者の覚醒度を判定するために用いられる値である。例えば、覚醒度評価値は、実験などにより予め設定された覚醒度評価値算出式に従って算出される。
【００６７】
評価値判定部２０２は、覚醒度評価値算出部２０１で算出された覚醒度評価値と、実験などにより予め設定された基準値（閾値）とを比較し、運転者の覚醒度を判定する。
【００６８】
次に、本実施の形態に係る状態判定装置２０の動作について説明する。
【００６９】
図１２は、状態判定装置２０の動作説明に供するフロー図である。なお、図１２において、実施の形態１（図８）と同一処理である部分には同一の符号を付してその説明を省略する。
【００７０】
ステップＳ２１において、覚醒度判定部２１の覚醒度評価値算出部２０１は、ステップＳ０５で算出された各時点におけるα波パワースペクトル値（αｔ）、および、ステップＳ０６で算出された各時点におけるラムダ反応振幅値（λｔ）に対して、式（１）に示す覚醒度評価値算出式に従って、覚醒度評価値（Ｄ）を算出する。
【数１】
【００７１】
式（１）に示す覚醒度評価値算出式は、α波パワースペクトル値（α）とラムダ反応振幅値（λ）とからなるα−λの２次元平面において、α波パワースペクトル値が増加する場合にラムダ反応振幅値が低下することを特徴とする式である。すなわち、式（１）において、係数ａおよび係数ｂの正負の符号が同一であることを特徴とする。覚醒度評価値算出部２０１は、各時点で取得するα波パワースペクトル値（αｔ）およびラムダ反応振幅値（λｔ）を式（１）に代入することにより、覚醒度評価値Ｄを算出する。
【００７２】
覚醒度評価値Ｄの算出方法について図１３を用いて説明する。図１３は、図７に示す実験結果を学習データとして、覚醒度が高い状態と覚醒度が低い状態とを判別するために、線形判別分析を行った結果である。なお、図１３において、覚醒度が高い状態の学習データとして、運転集中時かつ覚醒度が高い場合の結果、および、注意散漫時かつ覚醒度が高い場合の結果を用いて、覚醒度が低い状態の学習データとして、運転集中時かつ覚醒度が低い場合の結果、および、注意散漫時かつ覚醒度が低い場合の結果を用いて、線形判別分析を行うとする。この結果として、例えば、図１３および次式（２）に示す判別直線（上記所定の境界線）が得られる。
【数２】
【００７３】
そして、式（２）に示す判別直線に基づいて、次式（３）に示す覚醒度評価値算出式が導出される。
【数３】
【００７４】
ステップＳ２２において、覚醒度判定部２１の評価値判定部２０２は、ステップＳ２１で算出された覚醒度評価値Ｄと、予め実験などにより設定された基準値Ｔｈｄとを比較することにより、運転者の覚醒度を判定する。例えば、覚醒度評価値算出式を式（３）で表現した場合、基準値Ｔｈｄは０となる。よって、評価値判定部２０２は、Ｄ≧０であれば（ステップＳ２２：ＹＥＳ）、ステップＳ０９において運転者の覚醒度が低いと判定する。一方、評価値判定部２０２は、Ｄ＜０であれば（ステップＳ２２：ＮＯ）、ステップＳＴ０９において運転者の覚醒度が高いと判定する。なお、Ｄ≧０の状態の（αｔ，λｔ）は、図１３に示す判別直線上よりも上の領域（判別直線上を含む）に相当し、Ｄ＜０の状態の（αｔ，λｔ）は、図１３に示す判別直線上よりも下の領域（判別直線上を含まず）に相当する。
【００７５】
また、評価値判定部２０２は、覚醒度評価値Ｄと、運転者の覚醒度レベルとの関係を実験などにより予め学習することにより、例えば、図１４に示す対応関係を示すテーブルに基づいて、覚醒度レベルを判定してもよい。図１４において、Ｄ１およびＤ２は予め設定された、覚醒度評価値Ｄに対する閾値を示す。
【００７６】
このように、状態判定装置２０は、実施の形態１（状態判定装置１０）と同様、α波パワースペクトル値、および、ラムダ反応振幅値を用いて、運転者の覚醒度を判定する。ただし、実施の形態１（状態判定装置１０）では覚醒度対応テーブルを用いて複数の覚醒度レベルの中から運転者の覚醒度レベルを判定したのに対して、本実施の形態では、状態判定装置２０は、α−λの２次元平面における覚醒度評価値Ｄに基づいて、運転者の覚醒度レベルを判定する。
【００７７】
こうする場合でも、実施の形態１と同様、状態判定装置２０は、運転者の覚醒度の判定において、運転者の運転に対する集中度の変化を考慮して覚醒度を判定できる。よって、状態判定装置２０は、運転者の運転に対する集中度の変化に影響を受けることなく、運転者の覚醒度を精度良く判定することが可能になる。これにより、例えば、運転者の覚醒度に応じて、運転者への情報提示、警告、または、車両の制御など、最適な安全運転支援を行うことが可能になる。
【００７８】
なお、本実施の形態における判別直線（覚醒度評価値算出式）は、直線で表されるものに限定されるものでなく、双曲線、二次曲線などのような曲線で表されるものであってもよい。
【００７９】
＜実施の形態３＞
図１５は、本実施の形態に係る状態判定装置３０の構成を示すブロック図である。なお、図１５において、実施の形態１（図２）と同一構成である部分には同一の符号を付してその説明を省略する。
【００８０】
図１５において、行動検出部３１は、運転者が運転への注意を意識的に高める行動（注意行動）を検出する。一般に、運転または監視といった作業中、疲労および単調作業により運転者の覚醒度が低下した際に、運転者は視線移動を頻繁に行ったり、瞬きを頻繁に行ったりして、作業への注意を意識的に高めようとする行動（注意行動）を取ることがある。そこで、行動検出部３１は、例えば、ヘッドマウント式の計測器によって、上述した「ＥＯＧ法」などを用いて運転者の眼球移動量を算出して、頻繁な視線移動または瞬きなどに基づいて注意行動を検出してもよい。また、行動検出部３１は、ステアリングコラム付近に設置されたカメラにより運転者を撮影し、上述した「角膜反射法」などを用いて眼球移動量を算出して、注意行動を検出してもよい。
【００８１】
基準値補正部３２は、行動検出部３１で注意行動が検出された場合、ラムダ反応振幅値の判定閾値（基準値）Ｔｈλを補正する。注意行動が検出された場合には、運転者によって運転への集中を高めようとする行動が促進されるため、ラムダ反応振幅値が増加することが考えられる。そこで、基準値補正部３２は、検出された注意行動に応じて、判定閾値Ｔｈλを通常の場合（注意行動が検出されない場合）よりも高い値に補正する。基準値補正部３２は、補正後の判定閾値Ｔｈλを覚醒度判定部１５ａに出力する。これにより、状態判定装置３０では、運転者の覚醒度の判定精度の向上を図ることができる。
【００８２】
覚醒度判定部１５ａは、実施の形態１と同様、α波特徴量算出部１３で算出されたα波パワースペクトル値と、眼球停留関連電位特徴量算出部１４で算出されたラムダ反応振幅値とを用いて、運転者の覚醒度を判定する。ただし、覚醒度判定部１５ａでは、ラムダ反応振幅値に対する覚醒度判定処理の際、基準値補正部３２から入力される判定閾値Ｔｈλ（補正後の判定閾値）に従って覚醒度判定処理を行う点のみが実施の形態１と異なる。
【００８３】
図１６は、本実施の形態に係る覚醒度判定部１５ａの内部構成を示すブロック図である。図１６に示すように、覚醒度判定部１５ａは、第１覚醒度判定部１０１と、第２覚醒度判定部１０２ａとを備え、第２覚醒度判定部１０２ａの動作のみが、実施の形態１（図５）と異なる。具体的には、第２覚醒度判定部１０２ａは、基準値補正部３２から入力される補正後の判定閾値（例えば、閾値Ｔｈλ）と、眼球停留関連電位特徴量算出部１４で算出されたラムダ反応振幅値とを比較する。
【００８４】
次に、本実施の形態に係る状態判定装置３０の動作について説明する。
【００８５】
図１７は、状態判定装置３０の動作説明に供するフロー図である。なお、図１７において、実施の形態１（図８）と同一処理である部分には同一の符号を付してその説明を省略する。
【００８６】
ステップＳ３１において、行動検出部３１は、ステップＳ０１およびステップＳ０２で取得された脳波信号および眼球移動量を用いて、所定区間ＴＷにおける運転者の注意行動を検出し、基準値補正部３２は、行動検出部３１で検出された注意行動の回数および種類を記録する。注意行動の種類については、例えば、上述したように、頻繁な視線移動、頻繁な瞬きなどがある。
【００８７】
ステップＳ３２において、基準値補正部３２は、ステップＳ３１において注意行動が検出された場合、ラムダ反応振幅値の判定閾値Ｔｈλを通常の値よりも高い値に補正する。この際、基準値補正部３２は、ステップＳ１１で記録された、注意行動の種類および回数に応じて、判定閾値Ｔｈλの補正量を変更してもよい。
【００８８】
ステップＳ３３において、覚醒度判定部１５ａの第２覚醒度判定部１０２ａは、ステップＳ３１において注意行動が検出された場合、ステップＳ０６で算出されたラムダ反応振幅値と、Ｓ３２で補正された判定閾値Ｔｈλとを比較する。
【００８９】
こうすることで、状態判定装置３０は、運転者の注意行動に応じて変動するラムダ反応振幅値に対応する適切な判定閾値（基準値）を用いて、覚醒度判定処理を行うことができる。これにより、本実施の形態では、運転者の注意行動を考慮して運転者の覚醒度を精度良く判定することができる。よって、例えば、運転者への情報提示、警告、または、車両の制御など、最適な安全運転支援を行うことが可能になる。
【００９０】
＜実施の形態４＞
図１８は、本実施の形態に係る状態判定装置４０の主要構成を示すブロック図である。図１８に示す状態判定装置４０は、運転者の状態を判定する。状態判定装置４０において、α波特徴量算出部１３が、脳波信号からα波の特徴量（例えば、α波パワースペクトル値）を算出し、眼球停留関連電位特徴量算出部１４が、運転者の眼球移動量および脳波信号に基づいて、眼球停留関連電位の特徴量（例えば、ラムダ反応振幅値）を算出し、集中度判定部４１が、α波特徴量算出部１３において算出されたα波の特徴量と、眼球関連電位特徴量算出部１４において算出された眼球関連電位の特徴量とに基づいて、運転者の集中度を判定する。
【００９１】
図１９は、本実施の形態に係る状態判定装置の構成を示すブロック図である。例えば、
運転者の運転に対する集中度に基づき、運転者に対して警告または制動などの運転支援を行う安全運転支援システム（図示せず）において、本実施の形態に係る状態判定装置４０（図１９）は、運転者の状態として、運転者の運転に対する集中度の判定を行う。つまり、本実施の形態に係る状態判定装置４０は、運転者の運転に対する集中度の状態を判定する集中度判定装置である。
【００９２】
なお、図１９において、実施の形態１（図２）と同一構成である部分には同一の符号を付してその説明を省略する。
【００９３】
図１９において、集中度判定部４１は、α波特徴量算出部１３で算出されたα波パワースペクトル値と、眼球停留関連電位特徴量算出部１４で算出されたラムダ反応振幅値とに基づいて、運転者の運転に対する集中度を判定する。また、集中度判定部４１は、運転者の運転に対する集中度が低いと判定した場合、さらに、集中度対応テーブル４２を参照して、複数の集中度を示すレベル（集中度レベル）の中から、集中度レベルを判定する。
【００９４】
図２０は、本実施の形態に係る集中度判定部４１の内部構成を示すブロック図である。図２０に示すように、集中度判定部４１は、第１集中度判定部４０１と第２集中度判定部４０２とを備えている。
【００９５】
第１集中度判定部４０１は、眼球停留関連電位特徴量算出部１４で算出されたラムダ反応振幅値（眼球停留関連電位特徴量）が所定の閾値（例えば、閾値Ｔｈλ）以下であるか否かを判定する。すなわち、第１集中度判定部４０１は、ラムダ反応振幅値と所定の閾値とを比較することによって、集中度判定処理を行う。第１集中度判定部４０１は、ラムダ反応振幅値に対する判定結果を第２集中度判定部４０２に出力する。具体的には、第１集中度判定部４０１は、ラムダ反応振幅値が所定の閾値より大きい場合、運転者が集中している状態（集中度が高い状態）であると判定する。
【００９６】
第２集中度判定部４０２は、α波特徴量算出部１３で算出されたα波パワースペクトル値（α波特徴量）が所定の閾値（例えば、閾値Ｔｈα）以上であるか否かを判定する。すなわち、第２集中度判定部４０２は、α波パワースペクトル値と所定の閾値とを比較することによって、集中度判定処理を行う。第２集中度判定部４０２での集中度判定処理は、例えば、第１集中度判定部４０１から入力される判定結果が、ラムダ反応振幅値が所定の閾値以下であることを示す場合のみ行われる。
【００９７】
具体的には、第２集中度判定部４０２は、α波パワースペクトル値が所定の閾値以上の場合、運転者が運転に対して注意散漫の状態（集中度が低い状態）であると判定する。一方、第２集中度判定部４０２は、α波パワースペクトル値が所定の閾値未満の場合、運転者が集中している状態（集中度が高い状態）であると判定する。また、第２集中度判定部４０２は、α波パワースペクトル値に対する集中度判定の結果、運転者の運転に対する集中度が低いと判定した場合（α波パワースペクトル値が所定の閾値以上であると判定した場合）、さらに、集中度対応テーブル４２を参照して、複数の集中度レベルの中から、運転者の集中度レベルを判定する。
【００９８】
以上、集中度判定部４１の内部構成について説明した。
【００９９】
集中度対応テーブル４２は、複数の集中度レベルと、α波パワースペクトルおよびラムダ反応振幅値との対応関係が定義された情報を格納する。
【０１００】
［状態判定装置４０の動作］
次に、上述のように構成された状態判定装置４０の動作について説明する。
【０１０１】
実施の形態１と同様、本発明者らは、α波パワースペクトル値およびラムダ反応振幅値に基づいて、運転者の運転に対する集中度を精度良く判定可能であることに着目した。
【０１０２】
まず、本発明者らによる実験により得られた新たな知見に基づいて着目した集中度判定方法について説明する。
【０１０３】
図２１は、実施の形態１と同様、図６に示す条件（覚醒度および集中度の状態の組み合わせ）に従って抽出した運転者の脳波信号から算出されたα波パワースペクトル値およびラムダ反応振幅値を、覚醒度状態および集中度状態の組み合わせ毎にプロットした結果を示す。図２１において、横軸はα波パワースペクトル値［μＶ２］を示し、縦軸はラムダ反応振幅値［μＶ］を示す。また、図２１において、「■」は運転集中時（集中度：高）、かつ、覚醒度が高い条件での結果を示し、「◇」は注意散漫時（集中度：低）、かつ、覚醒度が高い条件での結果を示し、「▲」は運転集中時（集中度：高）、かつ、覚醒度が低い条件での結果を示し、「○」は注意散漫時（集中度：低）、かつ、覚醒度が低い条件での結果を示す。つまり、図２１は、図７（実施の形態１：覚醒度に着目した標記）と同一の結果に対して、運転者の運転に対する集中度に着目した表記である。
【０１０４】
図２１に示すように、覚醒度が高い状態においては、運転者の運転に対する集中度が高い状態から低い状態へ変化した場合（■→◇）、ラムダ反応振幅値が減少し、α波パワースペクトル値が増加することが分かる。
【０１０５】
一方、図２１に示すように、覚醒度が低い状態においては、運転者の運転に対する集中度が高い状態から低い状態へ変化した場合（▲→○）、ラムダ反応振幅値が減少し、α波パワースペクトル値が増加することが分かる。
【０１０６】
以上より、覚醒度がいずれの状態でも、従来の知見通り、運転者の運転に対する集中度の低下に伴いラムダ反応振幅値が減少する。また、覚醒度がいずれの状態でも、運転者の運転に対する集中度の低下に伴いα波パワースペクトル値が増加するという新たな知見が得られた。これは、集中度の低下（運転者の視覚情報に対する注意量の低下）に伴って運転者における情報処理負荷が低下するためと考えられる。
【０１０７】
このため、従来技術のように、ラムダ反応振幅値のみを用いて運転者の運転に対する集中度を判定する場合には、例えば、覚醒度が高い状態において、集中度を正確に判定することができないことが発生してしまう。具体的には、図２１に示す「■」は、集中度が高く、かつ、覚醒度が高い場合の結果である。しかし、従来技術では、ラムダ反応振幅値のみに着目するので、図７に示す「■」の状態（ラムダ反応振幅値が比較的小さい場合）を、運転に対する集中度が低下していると判定してしまう可能性がある。よって、従来技術（ラムダ反応振幅値のみを用いる場合）では、運転者の覚醒度が高い場合には、集中度判定の精度が劣化してしまう。
【０１０８】
このように、運転者の覚醒度と運転に対する集中度とは密接に関連しており、相互の状態に影響を受ける。すなわち、運転者の運転に対する集中度の判定においては、ラムダ反応振幅値が変動するだけでなく、α波パワースペクトル値も変動することがあり、従来技術のように、ラムダ反応振幅値のみでは集中度を精度良く判定できない可能性がある。
【０１０９】
そこで、本実施の形態では、状態判定装置４０は、α波パワースペクトル値、ラムダ反応振幅値、および、それぞれの値に対する所定の基準値を用いて、運転者の運転に対する集中度を判定する。具体的には、状態判定装置４０は、図２１に示す実験結果で得られた新たな知見より、ラムダ反応振幅値が比較的小さい場合（例えば閾値以下）でも、α波パワースペクトル値が比較的小さい場合（例えば閾値未満）には、運転者の運転に対する集中度は高いと判定する。これにより、状態判定装置４０は、運転に対する集中度の低下を精度良く判定することができる。
【０１１０】
次に、状態判定装置４０の動作について説明する。図２２は、状態判定装置４０の動作説明に供するフロー図である。なお、図２２において、実施の形態１（図８）と同一処理である部分には同一の符号を付してその説明を省略する。
【０１１１】
ステップＳ４１において、集中度判定部４１の第１集中度判定部４０１は、ステップＳ０６で算出されたラムダ反応振幅値と所定の閾値Ｔｈλとを比較する。「ラムダ反応振幅値≦Ｔｈλ」の場合（ステップＳ４１：ＹＥＳ）、ステップＳ４２へ進む。「ラムダ反応振幅値≦Ｔｈλ」でない場合（ステップＳ４１：ＮＯ）、ステップＳ４４へ進む。なお、Ｔｈλは、事前に最適な値が設定されているものとする。例えば、図２１の実験結果より、Ｔｈλ＝２．０［μＶ］と設定してもよい。
【０１１２】
ステップＳ４２において、集中度判定部４１の第２集中度判定部４０２は、ステップＳ０５で算出されたα波パワースペクトル値と所定の閾値Ｔｈαとを比較する。「α波パワースペクトル値≧Ｔｈα」の場合（ステップＳ４２：ＹＥＳ）、ステップＳ４３へ進む。「α波パワースペクトル値≧Ｔｈα」でない場合（ステップＳ４２：ＮＯ）、ステップＳ４４へ進む。なお、Ｔｈαは、事前に最適な値が設定されているものとする。例えば、図２１の実験結果より、Ｔｈα＝０．０１２［μＶ２］と設定してもよい。
【０１１３】
ステップＳ４３において、集中度判定部４１は、運転者の運転に対する集中度が低い状態（注意散漫の状態）であると判定する。すなわち、集中度判定部４１は、ステップＳ４１において「ラムダ反応振幅値≦Ｔｈλ」と判定され、ステップＳ４２において、「α波パワースペクトル≧Ｔｈα」と判定された場合に、運転者の運転に対する集中度が低い状態（注意散漫状態）であると判定する。
【０１１４】
ステップＳ４４において、集中度判定部４１は、運転者の運転に対する集中度が高い状態（集中している状態）であると判定する。すなわち、集中度判定部４１は、ステップＳ４１において「ラムダ反応振幅値＞Ｔｈλ」と判定された場合、または、ステップＳ４２において「α波パワースペクトル＜Ｔｈα」と判定された場合に、運転者の運転に対する集中度が高い状態であると判定する。
【０１１５】
ステップＳ４５において、集中度判定部４１は、ステップＳ４３において集中度が低い状態であると判定されると、さらに、α波パワースペクトル値、ラムダ反応振幅値、および、集中度対応テーブルを参照することによって、複数の段階で定義される集中度のレベル（集中度レベル）を判定する。
【０１１６】
例えば、図２３は、集中度対応テーブル４２が保持する対応関係を示す図である。具体的には、図２３に示す集中度対応テーブル４２には、閾値Ｔα以上と閾値Ｔα未満のα波パワースペクトル値と、閾値Ｔλ以上と閾値Ｔλ未満のラムダ反応振幅値とを対応させて、集中度レベルが複数の段階で定義されている。図２３では、「やや低い」、「低い」、および「非常に低い」の３段階の集中度レベルが設定されている。集中度判定部４１は、ステップＳ０５で算出されたα波パワースペクトル値およびステップＳ０６で算出されたラムダ反応振幅値と、それぞれの値に対する閾値ＴαおよびＴλとをそれぞれ比較して、運転者の運転に対する集中度レベルを判定する。なお、図２３では、α波パワースペクトル値、ラムダ反応振幅値のそれぞれに閾値は１つ設定されている場合を一例として示しているが、それぞれの値に対して閾値を複数設けて、より細分化した集中度のレベルを判定するようにしてもよい。
【０１１７】
このようにして、状態判定装置４０は、α波パワースペクトル値、および、ラムダ反応振幅値を用いて、運転者の運転に対する集中度を判定する。具体的には、状態判定装置４０は、ラムダ反応振幅値が閾値Ｔｈλより大きい状態（例えば、図２１に示す「▲」の状態）を、従来と同様、集中度が高いと判定する。さらに、状態判定装置４０は、ラムダ反応振幅値が閾値Ｔｈλ以下であり、かつ、α波パワースペクトル値が閾値Ｔｈα未満の状態（例えば、図２１に示す「■」の状態）も、集中度が高いと判定する。すなわち、状態判定装置４０は、ラムダ反応振幅値が閾値Ｔｈλ以下であり、かつ、α波パワースペクトル値が閾値Ｔｈα以上の状態（例えば、図７に示す「◇」および「○」の状態）のみを、集中度が低いと判定する。
【０１１８】
こうすることで、状態判定装置４０は、運転者の覚醒度の変化に影響を受けることなく、運転者の運転に対する集中度を精度良く判定することが可能になる。すなわち、状態判定装置４０は、運転者の運転に対する集中度の判定において、集中度の低下に伴う運転者の情報処理負荷の低下を考慮して集中度を判定できる。これにより、例えば、運転者への情報提示、警告、または、車両の制御など、最適な安全運転支援を行うことが可能になる。
【０１１９】
＜実施の形態５＞
図２４は、本実施の形態に係る状態判定装置５０の構成を示すブロック図である。なお、図２４において、実施の形態４（図１９）と同一構成である部分には同一の符号を付してその説明を省略する。図２４に示す状態判定装置５０は、図１９に示す状態判定装置４０と比較して、集中度対応テーブルが削除され、集中度判定部５１の動作が異なる。
【０１２０】
図２４において、集中度判定部５１は、α波特徴量算出部１３で算出されたα波パワースペクトル値と、眼球停留関連電位特徴量算出部１４で算出されたラムダ反応振幅値とから得られる集中度評価値を用いて、運転者の運転に対する集中度を判定する。
【０１２１】
図２５は、本実施の形態に係る集中度判定部５１の内部構成を示すブロック図である。図２５に示すように、集中度判定部５１は、集中度評価値算出部５０１と、評価値判定部５０２とを備えている。
【０１２２】
集中度評価値算出部５０１は、α波パワースペクトル値とラムダ反応振幅値とから、集中度評価値を算出する。具体的には、集中度評価値算出部５０１は、α波パワースペクトル値とラムダ反応振幅値とからなる２次元平面上において、所定の境界線（判別線）を用いて、集中度評価値を算出する。集中度評価値は、運転者の運転に対する集中度を判定するために用いられる値である。例えば、集中度評価値は、実験などにより予め設定された集中度評価値算出式に従って算出される。
【０１２３】
評価値判定部５０２は、集中度評価値算出部５０１で算出された集中度評価値と、実験などにより予め設定された基準値（閾値）とを比較し、運転に対する集中度を判定する。
【０１２４】
次に、本実施の形態に係る状態判定装置５０の動作について説明する。
【０１２５】
図２６は、状態判定装置５０の動作説明に供するフロー図である。なお、図２６において、実施の形態４（図２２）と同一処理である部分には同一の符号を付してその説明を省略する。
【０１２６】
ステップＳ５１において、集中度判定部５１の集中度評価値算出部５０１は、ステップＳ０５で算出された各時点におけるα波パワースペクトル値（αｔ）、および、ステップＳ０６で算出された各時点におけるラムダ反応振幅値（λｔ）に対して、式（４）に示す集中度評価値算出式に従って、集中度評価値（Ａ）を算出する。
【数４】
【０１２７】
式（４）に示す集中度評価値算出式は、α波パワースペクトル値（α）とラムダ反応振幅値（λ）とからなるα−λの２次元平面において、α波パワースペクトル値が増加する場合にラムダ反応振幅値も増加することを特徴とする式である。すなわち、式（４）において、係数ａおよび係数ｂの正負の符号が異なることを特徴とする。集中度評価値算出部５０１は、各時点で取得するα波パワースペクトル値（αｔ）およびラムダ反応振幅値（λｔ）を式（４）に代入することにより、覚醒度評価値Ａを算出する。
【０１２８】
集中度評価値Ａの算出方法について図２７を用いて説明する。図２７は、図２１に示す実験結果を学習データとして、集中度が高い状態と集中度が低い状態とを判別するために、線形判別分析を行った結果である。なお、図２７において、集中度が高い状態の学習データとして、運転集中時（集中度：高）かつ覚醒度が高い場合の結果、および、運転集中時（集中度：高）かつ覚醒度が低い場合の結果を用いて、集中度が低い状態の学習データとして、注意散漫時（集中度：低）かつ覚醒度が高い場合の結果、および、注意散漫時（集中度：低）かつ覚醒度が低い場合の結果を用いて、線形判別分析を行うとする。この結果として、例えば、図２７および次式（５）に示す判別直線（上記所定の境界線）が得られる。
【数５】
【０１２９】
そして、式（５）に示す判別直線に基づいて、次式（６）に示す集中度評価値算出式が導出される。
【数６】
【０１３０】
ステップＳ５２において、集中度判定部５１の評価値判定部５０２は、ステップＳ５１で算出された集中度評価値Ａと、予め実験などにより設定された基準値Ｔｈaとを比較較することにより、運転者の運転に対する集中度を判定する。例えば、集中度評価値算出式を式（６）で表現した場合、基準値Ｔｈaは０となる。よって、評価値判定部５０２は、Ａ≧０であれば（ステップ５２：ＹＥＳ）、ステップＳ４４において集中度が高いと判定する。一方、評価値判定部５０２は、Ａ＜０であれば（ステップＳ５２：ＮＯ）、ステップＳ４３において集中度が低いと判別する。なお、Ａ≧０の状態の（αｔ，λｔ）は、図２７に示す判別直線上よりも上の領域（判別直線上を含む）に相当し、Ａ＜０の状態の（αｔ，λｔ）は、図２７に示す判別直線上よりも下の領域（判別直線上を含まず）に相当する。
【０１３１】
また、評価値判定部５０２は、集中度評価値Ａと、運転者の集中度レベルとの関係を実験などにより予め学習することにより、例えば、図２８に示す対応関係を示すテーブルに基づいて、集中度レベルを判定してもよい。図２８において、Ａ１およびＡ２は予め設定された、集中度評価値Ａに対する閾値を示す。
【０１３２】
このように、状態判定装置５０は、実施の形態４（状態判定装置４０）と同様、α波パワースペクトル値、および、ラムダ反応振幅値を用いて、運転者の運転に対する集中度を判定する。ただし、実施の形態４（状態判定装置４０）では集中度対応テーブルを用いて複数の集中度レベルの中から運転者の集中度レベルを判定したのに対して、本実施の形態では、状態判定装置５０は、α−λの２次元平面における集中度評価値Ａに基づいて、運転者の集中度レベルを判定する。
【０１３３】
こうする場合でも、実施の形態４と同様、状態判定装置５０は、運転者の運転に対する集中度の判定において、運転者の覚醒度の変化を考慮して集中度を判定できる。よって、状態判定装置５０は、運転者の覚醒度の変化に影響を受けることなく、運転者の運転に対する集中度を精度良く判定することが可能になる。これにより、例えば、運転者の運転に対する集中度に応じて、運転者への情報提示、警告、または、車両の制御など、最適な安全運転支援を行うことが可能になる。
【０１３４】
なお、本実施の形態における判別直線（集中度評価値算出式）は、直線で表されるものに限定されるものでなく、双曲線、二次曲線などのような曲線で表されるものであってもよい。
【０１３５】
＜実施の形態６＞
図２９は、本実施の形態に係る状態判定装置６０の構成を示すブロック図である。なお、図２９において、実施の形態４（図１９）と同一構成である部分には同一の符号を付してその説明を省略する。
【０１３６】
図２９において、環境検出部６１は、運転者の視覚情報に対する処理負荷を高める周辺環境の検出を行う。一般に、高速道路または単調な直線単路と比較して、交差点または市街地などの複雑な運転環境になるほど、運転者の視覚情報に対する処理負荷が高まると考えられている。そこで、環境検出部６１は、例えば、カーナビゲーションシステムの地図情報から、道路種別（高速道路／一般道路）、道路形状（直線、カーブ、交差点）などの周辺環境の状況を取得してもよい。または、環境検出部６１は、ルームミラー付近または車両の先端部に設置された、車両前方を監視するカメラなどにより取得された周辺画像を画像解析することにより、周辺環境の状況を取得してもよい。
【０１３７】
基準値補正部６２は、環境検出部６１において複雑な周辺環境（運転者の視覚情報に対する処理負荷を高める周辺環境）が検出された場合、αパワースペクトル値の判定閾値（基準値）Ｔｈαを補正する。複雑な周辺環境が検出された場合には、運転者の視覚情報に対する処理負荷が高まるため、α波の出現が抑制されると考えられる。そこで、基準値補正部６２は、検出された周辺環境に応じて、判定閾値Ｔｈαを通常の場合（例えば、単純な運転環境）よりも低い値に補正する。基準値補正部６２は、補正後の判定閾値Ｔｈαを集中度判定部４１ａに出力する。これにより、状態判定装置６０では、抑制されたα波についても精度良く判定可能となり、集中度の判定精度の向上を図ることができる。
【０１３８】
集中度判定部４１ａは、実施の形態４と同様、α波特徴量算出部１３で算出されたα波パワースペクトル値と、眼球停留関連電位特徴量算出部１４で算出されたラムダ反応振幅値とを用いて、運転者の運転に対する集中度を判定する。ただし、集中度判定部４１ａでは、α波パワースペクトル値に対する集中度判定処理の際、基準値補正部６２から入力される判定閾値Ｔｈα（補正後の判定閾値）に従って集中度判定処理を行う点のみが実施の形態４と異なる。
【０１３９】
図３０は、本実施の形態に係る集中度判定部４１ａの内部構成を示すブロック図である。図３０に示すように、集中度判定部４１ａは、第１集中度判定部４０１と、第２集中度判定部４０２ａとを備え、第２集中度判定部４０２ａの動作のみが、実施の形態４（図２０）と異なる。具体的には、第２集中度判定部４０２ａは、基準値補正部６２から入力される補正後の判定閾値（例えば、閾値Ｔｈα）と、α波特徴量算出部１３で算出されたα波パワースペクトル値とを比較する。
【０１４０】
次に、本実施の形態に係る状態判定装置６０の動作について説明する。
【０１４１】
図３１は、状態判定装置６０の動作説明に供するフロー図である。なお、図３１において、実施の形態４（図２２）と同一処理である部分には同一の符号を付してその説明を省略する。
【０１４２】
ステップＳ６１において、環境検出部６１は、ステップＳ０１およびステップＳ０２で各情報が取得される所定区間ＴＷにおける、道路種別、道路形状などの周辺環境を取得する。例えば、環境検出部６１は、道路の混雑状況などを取得してもよい。
【０１４３】
ステップＳ６２において、基準値補正部６２は、ステップＳ６１において検出された周辺環境に応じて、αパワースペクトル値の判定閾値Ｔｈαを補正する。例えば、基準値補正部６２は、図３２に示す、周辺環境に関する対応テーブルに基づいて、αパワースペクトル値の判定閾値Ｔｈαを補正してもよい。図３２では、周辺環境として、道路種別、道路形状、および、道路状況の３つの項目が設定されている。また、図３２では、各項目について、運転者に必要な視覚情報処理負荷が高い環境と、運転者に必要な視覚情報処理負荷が低い環境とが対応付けられている。基準値補正部６２は、図３２において運転者に必要な視覚情報処理負荷が高い環境では、判定閾値Ｔｈαを通常（例えば、運転者に必要な視覚情報処理負荷が低い環境の場合）よりも低い値に補正する。なお、基準値補正部６２は、図３２に示す対応テーブル（道路種別、道路形状、道路状況）の中で、少なくとも一項目でも、高い視覚情報処理負荷が必要な環境がある場合には閾値Ｔｈαを通常よりも低く設定してもよい。または、基準地補正部６２は、図３２に示す対応テーブル（道路種別、道路形状、道路状況）の中で、高い視覚情報処理負荷を必要とする項目数に応じて、判定閾値Ｔｈαの減少値を変更してもよい。
【０１４４】
ステップＳ６３において、集中度判定部４１ａの第２集中度判定部４０２ａは、ステップＳ０５で算出されたα波パワースペクトル値と、Ｓ６２で補正された判定閾値Ｔｈαとを比較する。
【０１４５】
こうすることで、状態判定装置６０は、周辺環境に対する運転者の視覚情報処理負荷の大きさに応じて変動するα波パワースペクトル値に対応する適切な判定閾値（基準値）を用いて、集中度判定処理を行うことができる。これにより、本実施の形態では、周辺環境に対する運転者の視覚情報処理負荷を考慮して運転者の運転に対する集中度を精度良く判定することができる。よって、例えば、運転者への情報提示、警告、または、車両の制御など、最適な安全運転支援を行うことが可能になる。
【０１４６】
以上、本発明の各実施の形態について説明した。
【０１４７】
なお、上記各実施の形態では、α波パワースペクトル値およびラムダ反応振幅値の算出結果に基づいて覚醒度または集中度を算出する場合について説明した。しかし、α波パワースペクトル値およびラムダ反応振幅値の両指標の被験者間での個人差が大きい場合には、覚醒度および集中度の判定精度が低下することが考えられる。そこで、両指標について、基準値（閾値）との差分、または、基準値（閾値）との比率を被験者ごとに算出して、判定に用いてもよい。
【０１４８】
具体的には、運転直前または日常生活における両指標を基準値として予め算出しておき、運転中に算出される両指標に対して、予め算出した基準値との差分、または、予め算出した基準値との比率を計算することにより、正規化された指標（正規化α波パワースペクトル値、正規化ラムダ反応振幅値）を算出してもよい。正規化された両指標に対して、同様に正規化されたデータを用いた学習を通じて取得した閾値または判別式を用いることにより、被験者間の個人差による影響を低減して、覚醒度または集中度を判定ことができる。
【０１４９】
また、上記各実施の形態では、α波特徴量としてα波パワースペクトル値を使用する場合について説明した。しかし、α波パワースペクトル値の被験者間での個人差が大きい場合には、α波特徴量として、α波含有率を使用してもよい。α波含有率は、全帯域のパワースペクトル値に対するα波のパワースペクトル値の割合であってもよく、α波、β波などの特定の周波数帯域に対するα波のパワースペクトル値の割合であってもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１５０】
本発明にかかる状態判定装置は、車両や電車に搭載される、覚醒度または集中度の低下の防止を目的とした安全運転支援システムとして有用である。
【符号の説明】
【０１５１】
１０，２０，３０，４０，５０，６０ 状態判定装置
１１ 脳波信号取得部
１２ 眼球移動量取得部
１３ α波特徴量算出部
１４ 眼球停留関連電位特徴量算出部
１５，１５ａ，２１ 覚醒度判定部
１６ 覚醒度対応テーブル
１０１ 第１覚醒度判定部
１０２，１０２ａ 第２覚醒度判定部
２０１ 覚醒度評価値算出部
２０２ 評価値判定部
３１ 行動検出部
３２，６２ 基準値補正部
４１，４１ａ，５１ 集中度判定部
４２ 集中度対応テーブル
４０１ 第１集中度判定部
４０２，４０２ａ 第２集中度判定部
５０１ 集中度評価値算出部
５０２ 評価値判定部
６１ 環境検出部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被験者の脳波信号に基づいて被験者の覚醒状態または集中状態を判定する状態判定装置および状態判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
単調な運転または疲労などにより、運転者は眠気を感じ易くなる。すなわち、運転者の覚醒度の低下が起こり易くなる。また、会話または考え事などに気を取られると、運転者の運転に対する集中度の低下が起こり易くなる。そのため、従来から、運転者の脳波信号を計測して、運転者の覚醒状態（例えば、覚醒度の低下度合）または運転に対する集中状態（例えば、集中度の低下度合）を判定することで、安全運転のための支援を行う手法が提案されている。
【０００３】
覚醒度の判定方法として、α波を用いた手法が知られている。α波は、脳波信号をフーリエ変換することで得られる特定周波数（８〜１３Ｈｚ）の成分である。α波は、閉目時またはリラックスした状態で顕著に見られる律動である。一方で、開眼時においても被験者（例えば上記運転のケースにおける運転者）の覚醒度の低下に伴いα波のパワースペクトル値が上昇するという特徴が知られている。この特徴を利用して、α波のパワースペクトル値が上昇した場合に被験者の覚醒度が低下したと判定する判定方法が一般的に知られている。
【０００４】
一方、集中度の判定方法として、近年、脳波の眼球停留関連電位（Eye Fixation Related Potential：ＥＦＲＰ）を用いて、被験者が見ている視対象に対する、被験者の注意量（被験者の視対象に対する集中度）を調べる研究が行われている。この方法によれば、例えば、被験者である運転者に対して、意識の脇見状態を含めた運転に対する注意状態（運転に対する集中度）を調べることが可能になる。「眼球停留関連電位」とは、人が作業しているとき、または、自由に物を見ている際の、急速眼球運動（サッケード）の終了（すなわち、眼球停留の開始）に関連して生じる脳の一過性の電位変動をいう。眼球停留関連電位の成分のうち、眼球停留の開始時点より約１００ミリ秒付近に後頭部で有意に出現する正の成分を「ラムダ（λ）反応）」という。ラムダ反応は、視対象に対する集中度によって変動するという特徴を有する。例えば、特許文献１では、この特徴を利用して、ラムダ反応の振幅値により、運転中の視対象に対する注意量を計測することで、運転者の運転に対する集中度を判定することが開示されている。具体的には、ラムダ反応の振幅値が低下した場合に運転者の運転に対する集中度が低下したと判定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−１２５１８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記従来技術では、α波のみに基づいて被験者の覚醒度を判定する。また、上記従来技術では、ラムダ反応のみに基づいて被験者の集中度を判定する。しかしながら、考え事などにより運転に対する集中度が変化した場合には、実際の覚醒度は変わらないにもかかわらず、α波のパワースペクトル値が変動することがあり、上記従来技術では覚醒度を精度良く判定できない可能性がある。同様に、運転中に覚醒度が変化した場合にも、実際の集中度は変わらないにもかかわらず、ラムダ反応の振幅値が変動することがあり、上記従来技術では集中度を精度良く判定できない可能性がある。
【０００７】
本発明の目的は、覚醒度および集中度の判定精度を向上させることができる状態判定装置および状態判定方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様に係る状態判定装置は、被験者の脳波信号に基づいて、前記被験者の状態を判定する状態判定装置であって、前記脳波信号からα波の特徴量を算出するα波特徴量算出手段と、前記被験者の眼球移動量および前記脳波信号に基づいて、眼球停留関連電位の特徴量を算出する眼球停留関連電位特徴量算出手段と、前記α波特徴量算出手段において算出された前記α波の特徴量と、前記眼球関連電位特徴量算出手段において算出された前記眼球関連電位の特徴量とに基づいて、前記被験者の覚醒度または前記被験者の集中度を判定する判定手段と、を具備する構成を採る。
【０００９】
本発明の一態様に係る状態推定方法は、被験者の脳波信号に基づいて、前記被験者の状態を判定する状態判定方法であって、前記脳波信号からα波の特徴量を算出し、前記被験者の眼球移動量および前記脳波信号に基づいて、眼球停留関連電位の特徴量を算出し、算出された前記α波の特徴量と、算出された前記眼球関連電位の特徴量とに基づいて、前記被験者の覚醒度または前記被験者の集中度を判定する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、覚醒度または集中度の判定において、覚醒度の低下に抗って運転への集中を高めようとする運転者の行動、および、集中度の低下に伴う運転者の情報処理負荷の低下を考慮して覚醒度または集中度を判定できるようになり、覚醒度および集中度の判定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態１に係る状態判定装置の主要構成を示すブロック図
【図２】本発明の実施の形態１に係る状態判定装置の構成を示すブロック図
【図３】脳波計の電極位置の一例を示す図
【図４】ランダム反応振幅値の算出方法の一例を示す図
【図５】本発明の実施の形態１に係る覚醒度判定部の内部構成を示すブロック図
【図６】本発明の実施の形態１に係る実験条件を示すブロック図
【図７】本発明の実施の形態１に係るα波パワースペクトル値およびラムダ反応振幅値の特性を示す図
【図８】本発明の実施の形態１に係る状態判定装置の動作を示すフロー図
【図９】本発明の実施の形態１に係るα波パワースペクトル値、ラムダ反応振幅値および覚醒度レベルの対応関係を示す図
【図１０】本発明の実施の形態２に係る状態判定装置の構成を示すブロック図
【図１１】本発明の実施の形態２に係る覚醒度判定部の内部構成を示すブロック図
【図１２】本発明の実施の形態２に係る状態判定装置の動作を示すフロー図
【図１３】本発明の実施の形態２に係るα−λ平面における判別直線を示す図
【図１４】本発明の実施の形態２に係る覚醒度評価値と覚醒度との対応関係を示す図
【図１５】本発明の実施の形態３に係る状態判定装置の構成を示すブロック図
【図１６】本発明の実施の形態３に係る覚醒度判定部の内部構成を示すブロック図
【図１７】本発明の実施の形態３に係る状態判定装置の動作を示すフロー図
【図１８】本発明の実施の形態４に係る状態判定装置の主要構成を示すブロック図
【図１９】本発明の実施の形態４に係る状態判定装置の構成を示すブロック図
【図２０】本発明の実施の形態４に係る集中度判定部の内部構成を示すブロック図
【図２１】本発明の実施の形態４に係るα波パワースペクトル値およびラムダ反応振幅値の特性を示す図
【図２２】本発明の実施の形態４に係る状態判定装置の動作を示すフロー図
【図２３】本発明の実施の形態４に係るα波パワースペクトル値、ラムダ反応振幅値および集中度レベルの対応関係を示す図
【図２４】本発明の実施の形態５に係る状態判定装置の構成を示すブロック図
【図２５】本発明の実施の形態５に係る集中度判定部の内部構成を示すブロック図
【図２６】本発明の実施の形態５に係る状態判定装置の動作を示すフロー図
【図２７】本発明の実施の形態５に係るα−λ平面における判別直線を示す図
【図２８】本発明の実施の形態５に係る集中度評価値と集中度との対応関係を示す図
【図２９】本発明の実施の形態６に係る状態判定装置の構成を示すブロック図
【図３０】本発明の実施の形態６に係る集中度判定部の内部構成を示すブロック図
【図３１】本発明の実施の形態６に係る状態判定装置の動作を示すフロー図
【図３２】本発明の実施の形態６に係る周辺環境に関する対応テーブル
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の各実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、以下では、状態判定装置において覚醒度または集中度の判定対象となる「被験者」を、運転を行っている「運転者」とする場合について説明する。ただし、状態判定装置において覚醒度または集中度の判定対象となる「被験者」は、運転者に限らない。
【００１３】
＜実施の形態１＞
図１は、本実施の形態に係る状態判定装置１０の主要構成を示すブロック図である。図１に示す状態判定装置１０は、運転者の状態を判定する。状態判定装置１０において、α波特徴量算出部１３が、脳波信号からα波の特徴量（例えば、α波パワースペクトル値）を算出し、眼球停留関連電位特徴量算出部１４が、運転者の眼球移動量および脳波信号に基づいて、眼球停留関連電位の特徴量（例えば、ラムダ反応振幅値）を算出し、覚醒度判定部１５が、α波特徴量算出部１３において算出されたα波の特徴量と、眼球停留関連電位特徴量算出部１４において算出された眼球関連電位の特徴量とに基づいて、運転者の覚醒度を判定する。
【００１４】
図２は、本実施の形態に係る状態判定装置の構成を示すブロック図である。例えば、運転者の覚醒度に基づき、運転者に対して警告または制動などの運転支援を行う安全運転支援システム（図示せず）において、本実施の形態に係る状態判定装置１０（図２）は、運転者の状態として、運転者の覚醒度の判定を行う。つまり、本実施の形態に係る状態判定装置１０は、運転者の覚醒度の状態を判定する覚醒度判定装置である。
【００１５】
状態判定装置１０は、脳波信号取得部１１と、眼球移動量取得部１２と、α波特徴量算出部１３と、眼球停留関連電位特徴量算出部１４と、覚醒度判定部１５と、覚醒度対応テーブル１６と、を備えている。
【００１６】
脳波信号取得部１１は、運転者の脳波信号を取得し、取得した脳波信号をα波特徴量算出部１３および眼球停留関連電位特徴量算出部１４に出力する。
【００１７】
例えば、脳波信号取得部１１は、運転者の頭部に装着された電極の電位変化（脳波信号）を計測する脳波計により計測された脳波信号を取得する。脳波計は、ヘッドマウント式脳波計であってもよく、この場合、運転者は脳波計を予め装着しているものとする。または、車のシート（主にヘッドレスト）に脳波計の電極を埋め込み、運転者が着座すると、脳波計の電極が運転者の頭部と接するようにしてもよい。運転者の頭部に脳波計が装着されたとき、脳波計の電極は、運転者の頭部の所定の位置に接触するように配置される。例えば、図３に示す電極位置（国際１０−２０法の電極配置）において、後頭部（Ｏｚ）、マストイド（Ａ１またはＡ２）の位置で頭部と接触するように電極が配置される。ただし、後頭部（Ｏｚ）以外の部位でも脳波の計測は可能であり、例えば、Ｐｚ等のＯｚ周辺位置に脳波計の電極を配置してもよい。例えば、脳波計の電極位置は、信号測定の信頼性および装着の容易さ等から決定される。
【００１８】
これにより、脳波信号取得部１１は運転者の脳波信号を取得できる。取得された脳波信号は、コンピュータで処理できるようにサンプリングされ、予め決められた一定時間分のデータが脳波信号取得部１１の内部にある記憶部に一次的に記憶され、かつ随時更新される。なお、脳波信号取得部１１において取得（計測）された脳波信号に対して、例えば１５Ｈｚのローパスフィルタ処理を予め施すことにより、脳波信号に混入するノイズの影響を低減することができる。また、脳波信号取得部１１は、運転者の脳波を計測することで運転者の脳波信号を取得する場合に限らず、例えば、予め計測され、記憶部に記録された運転者の脳波信号を読み込むことで、運転者の脳波信号を取得してもよい。
【００１９】
眼球移動量取得部１２は、運転者の眼球運動を計測することで、所定時間における運転者の眼球移動量を取得する。眼球移動量取得部１２は、取得した眼球移動量を眼球停留関連電位特徴量算出部１４に出力する。
【００２０】
眼球移動量取得部１２は、例えば、ＥＯＧ（Electro-oculogram）法に基づいて運転者の眼球運動を計測する。「ＥＯＧ法」とは、眼球の左右または上下に配置した電極の電位変化から眼球運動を計測する方法である。ＥＯＧ法は、眼球の角膜が網膜に対して正に帯電する性質を利用する。眼球移動量取得部１２は、この性質を利用して、眼球の左右または上下の電極における電位変化から、眼球運動を計測する。また、眼球移動量取得部１２は、脳波信号取得部１１（脳波計）と同様、ヘッドマウント式の計測器であってもよい。また、眼球移動量取得部１２は、運転者の眼球運動を計測することで運転者の眼球移動量を取得する場合に限らず、例えば、予め計測され、記憶部に記録された運転者の眼球移動量を読み込むことで、運転者の眼球移動量を取得してもよい。
【００２１】
また、眼球移動量取得部１２では、ＥＯＧ法の代わりに、運転者の顔または眼球を撮影するカメラにより取得した画像から、「角膜反射法」などにより眼球移動量を計算してもよい。「角膜反射法」とは、近赤外線光源（点光源）が近赤外線を眼球に照射し、カメラで眼球の映像を撮影し、撮影した映像を用いて瞳孔および角膜表面における光源の角膜反射像の位置を検出する方法である。「角膜反射法」では、このようにして算出された瞳孔と角膜反射像との位置関係から、眼球移動量を算出することができる。また、眼球移動量取得部１２は、運転者の顔を撮影する場合には運転席のステアリングコラム付近に設置された装置であってもよく、運転者の眼球を撮影する場合にはヘッドマウント式の計測器であってもよい。
【００２２】
α波特徴量算出部１３は、脳波信号取得部１１で取得された脳波信号からα波のパワースペクトル値（α波の特徴量）を算出する。例えば、α波特徴量算出部１３は、脳波信号取得部１１で取得された所定時間の脳波信号に対してフーリエ変換を行って周波数成分データを求め、運転者の脳波信号のパワースペクトルを算出する。一般に、脳波信号において、８Ｈｚ以上１３Ｈｚ未満の周波数成分はα波、１３Ｈｚ以上の周波数成分はβ波、４Ｈｚ以上８Ｈｚ未満の周波数成分はθ波と呼ばれる。つまり、α波特徴量算出部１３は、脳波信号の周波数成分データのうち、α波に該当する８〜１３Ｈｚにおけるパワースペクトル値（α波パワースペクトル値、またはα波特徴量）を算出する。α波特徴量算出部１３は、算出したα波パワースペクトル値を覚醒度判定部１５に出力する。
【００２３】
眼球停留関連電位特徴量算出部１４は、脳波信号取得部１１で取得された所定時間の脳波信号、および、眼球移動量取得部１２で取得された所定時間の眼球移動量に基づいて、サッケードの終了時点を起点としたラムダ反応振幅値を、眼球停留関連電位特徴量として算出する。眼球停留関連電位特徴量算出部１４は、算出したラムダ反応振幅値を覚醒度判定部１５に出力する。
【００２４】
一例として、眼球停留関連電位特徴量算出部１４において、所定時間ＴＷ前から現在におけるまでの脳波信号と、眼球移動量とから、ラムダ反応振幅値を算出する処理について、図４を用いて説明する。図４は、脳波信号および眼球移動量の時系列変化（所定時間ＴＷ）を模式的に示したものである。図４では、所定時間ＴＷにおいて、サッケード９１が複数（６箇所）検出されている。この場合、図４に示すように、検出された各サッケード９１の終了時点を起点として、脳波信号の切り出しが行われる。切り出された複数の脳波信号９２（図４では５個）には、運転者の動きによる影響または周辺に存在する電子機器から発生する電磁波の影響によりノイズ成分が多く含まれる。このため、複数の脳波信号９２は加算平均される。これにより、脳波信号におけるノイズ成分が平滑化され、特徴成分のみが抽出された加算平均脳波信号９３が得られる。なお、脳波信号はサッケードの終了時点を起点として切り出されるが、図４では、サッケードの切り出し前を含む-300〜600msecの範囲を脳波信号９２として切り出した例を図示している。図４に示す加算平均脳波信号９３において、サッケード終了時点（つまり、加算平均脳波信号９３の開始時点（０ミリ秒））より、約１００ミリ秒付近に現れる特徴的な反応９４がラムダ反応である。そこで、眼球停留関連電位特徴量算出部１４は、ラムダ反応９４の振幅値を、視覚情報に対する注意量を示すラムダ反応振幅値として算出する。なお、ラムダ反応振幅値としては、加算平均脳波信号９３において、サッケード終了時点から１００ミリ秒までの区間における最大振幅値を用いてもよく、同区間における極大値若しくは同区間における平均振幅を用いてもよい。また、同区間は、サッケード終了時点から５０ミリ秒から、１５０ミリ秒までの間と設定してもよい。
【００２５】
また、直前のサッケード９１の大きさ、つまり眼球の移動量が大きい場合（例えば所定の閾値以上の場合）には、算出されるラムダ反応振幅値も増加することが知られている。そのため、サッケードの大きさの影響によるラムダ反応振幅値の変化を、運転者の集中度の変化と誤判定してしまう可能性がある。
【００２６】
そこで、眼球停留関連電位特徴量算出部１４は、サッケードの大きさによるラムダ反応振幅値への影響を低減するために、ラムダ反応振幅値を直前のサッケード９１の大きさで除算（すなわち正規化）することで、正規化ラムダ反応振幅値を算出してもよい。これにより、眼球停留関連電位特徴量算出部１４は、直前のサッケード９１の大きさに依存しないラムダ反応振幅値（正規化ラムダ反応振幅値）を算出し、運転者の集中度を精度良く判定することができる。
【００２７】
覚醒度判定部１５は、α波特徴量算出部１３で算出されたα波パワースペクトル値と、眼球停留関連電位特徴量算出部１４で算出されたラムダ反応振幅値とに基づいて、運転者の覚醒度を判定する。また、覚醒度判定部１５は、運転者の覚醒度が低いと判定した場合、さらに、覚醒度対応テーブル１６を参照して、複数の覚醒度を示すレベル（覚醒度レベル）の中から、運転者の覚醒度レベルを特定する。
【００２８】
図５は、本実施の形態に係る覚醒度判定部１５の内部構成を示すブロック図である。図５に示すように、覚醒度判定部１５は、第１覚醒度判定部１０１と第２覚醒度判定部１０２とを備えている。
【００２９】
第１覚醒度判定部１０１は、α波特徴量算出部１３で算出されたα波パワースペクトル値（α波特徴量）が所定の閾値（例えば、閾値Ｔｈα）以上であるか否かを判定する。すなわち、第１覚醒度判定部１０１は、α波パワースペクトル値と所定の閾値とを比較することによって、覚醒度判定処理を行う。第１覚醒度判定部１０１は、α波パワースペクトル値に対する判定結果を第２覚醒度判定部１０２に出力する。具体的には、第１覚醒度判定部１０１は、α波パワースペクトル値が所定の閾値未満の場合、運転者が覚醒している状態（覚醒度が高い状態）であると判定する。
【００３０】
第２覚醒度判定部１０２は、眼球停留関連電位特徴量算出部１４で算出されたラムダ反応振幅値（眼球停留関連電位特徴量）が所定の閾値（例えば、閾値Ｔｈλ）以上であるか否かを判定する。すなわち、第２覚醒度判定部１０２は、ラムダ反応振幅値と所定の閾値とを比較することによって、覚醒度判定処理を行う。
【００３１】
第２覚醒度判定部１０２での覚醒度判定処理は、例えば、第１覚醒度判定部１０１から入力される判定結果が、α波パワースペクトル値が所定の閾値以上であることを示す場合のみ行われる。具体的には、第２覚醒度判定部１０２は、ラムダ反応振幅値が所定の閾値以上の場合、運転者の覚醒度が低い状態であると判定する。
【００３２】
また、第２覚醒度判定部１０２は、ラムダ反応振幅値が所定の閾値未満の場合、運転者が覚醒している状態（覚醒度が高い状態）であると判定する。また、第２覚醒度判定部１０２は、ラムダ反応振幅値に対する覚醒度判定の結果、運転者の覚醒度が低いと判定した場合（ラムダ反応振幅値が所定の閾値以上であると判定した場合）、さらに、覚醒度対応テーブル１６を参照して、複数の覚醒度レベルの中から、運転者の覚醒度レベルを判定する。
【００３３】
以上、覚醒度判定部１５の内部構成について説明した。
【００３４】
覚醒度対応テーブル１６は、複数の覚醒度レベルと、α波パワースペクトルおよびラムダ反応振幅値との対応関係が定義された情報を格納する。
【００３５】
［状態判定装置１０の動作］
次に、上述のように構成された状態判定装置１０の動作について説明する。
【００３６】
本発明者らは、α波パワースペクトル値およびラムダ反応振幅値に基づいて、運転者の覚醒度を精度良く判定可能であることに着目した。
【００３７】
まず、本発明者らによる実験により得られた新たな知見に基づいて着目した覚醒度判定方法について説明する。
【００３８】
本発明者らは、運転者の覚醒度、および、運転者の運転に対する集中度が運転中に同時に変化する状況を実験環境上で再現し、覚醒度または集中度が低下した際に、運転者の脳波に現れる特徴を計測する実験を実施した。
【００３９】
図６は、当該実験において、運転者の脳波信号を抽出する際の覚醒度および集中度の状態の組み合わせ（実験条件）を示す。すなわち、実験では、図６に示すように、（１）運転集中時（集中度：高）、かつ、覚醒度が高い条件、（２）注意散漫時（集中度：低）、かつ、覚醒度が高い条件、（３）運転集中時（集中度：高）、かつ、覚醒度が低い条件、および（４）注意散漫時（集中度：低）、かつ、覚醒度が低い条件、のそれぞれにおいて、運転者の脳波信号を抽出している。
【００４０】
図７は、図６に示す条件に従って抽出した運転者の脳波信号から算出されたα波パワースペクトル値およびラムダ反応振幅値を、覚醒度状態および集中度状態の組み合わせ毎にプロットした結果を示す。図７において、横軸はα波パワースペクトル値［μＶ２］を示し、縦軸はラムダ反応振幅値［μＶ］を示す。また、図７において、「■」は運転集中時、かつ、覚醒度が高い条件（上記条件（１））での結果を示し、「◆」は注意散漫時、かつ、覚醒度が高い条件（上記条件（２））での結果を示し、「△」は運転集中時、かつ、覚醒度が低い条件（上記条件（３））での結果を示し、「○」は注意散漫時、かつ、覚醒度が低い条件（上記条件（４））での結果を示す。
【００４１】
図７に示すように、運転集中状態（運転に対する集中度：高）においては、運転者の覚醒度が高い状態から低い状態へ変化した場合（■→△）、α波パワースペクトル値が増加することが分かる。
【００４２】
一方、図７に示すように、注意散漫状態（運転に対する集中度：低）においては、運転者の覚醒度が高い状態から低い状態へ変化した場合（◆→○）、ラムダ反応振幅値が増加することが分かる。
【００４３】
以上より、運転集中状態においては、従来の知見通り、運転者の覚醒度の低下に伴いα波パワースペクトル値が増加する。一方、注意散漫状態においては、運転者の覚醒度の低下に伴い、ラムダ反応振幅値が増加するという新たな知見が得られた。これは、運転者が、覚醒度の低下に逆らって、運転への集中を意識的に高めようとする行動が促進されるためと考えられる。
【００４４】
このため、従来技術のように、α波パワースペクトル値のみを用いて運転者の覚醒度を判定する場合には、注意散漫時（運転に対する集中度が低い場合）において、運転者の覚醒度を正確に判定することができないことが発生してしまう。具体的には、図７に示す「◆」は、注意散漫時、かつ、覚醒度が高い場合の結果である。しかし、従来技術では、α波パワースペクトル値のみに着目するので、図７に示す「◆」の状態（α波パワースペクトル値が比較的大きい場合）を、運転者の覚醒度が低下していると判定してしまう可能性がある。よって、従来技術（α波パワースペクトル値のみを用いる場合）では、運転に対する集中度が低い場合には、運転者の覚醒度判定の精度が劣化してしまう。
【００４５】
このように、運転者の覚醒度と運転に対する集中度とは密接に関連しており、相互の状態が影響を受ける。すなわち、運転者の覚醒度の判定においては、α波パワースペクトルは、運転者の覚醒度だけでなく、運転に対する集中度が変化した場合にも変動することがあり、従来技術のように、α波パワースペクトル値のみでは覚醒度を精度良く判定できない可能性がある。
【００４６】
そこで、本実施の形態では、状態判定装置１０は、α波パワースペクトル値、ラムダ反応振幅値、および、それぞれの値に対する所定の基準値を用いて、運転者の覚醒度を判定する。具体的には、状態判定装置１０は、図７に示す実験結果で得られた新たな知見より、α波パワースペクトル値が比較的大きい場合（例えば閾値以上）でも、ラムダ反応振幅値が比較的小さい場合（例えば閾値未満）には、運転者の覚醒度は高い（すなわち、覚醒している状態である）と判定する。これにより、状態判定装置１０は、集中状態（すなわち、集中度合）によらず、覚醒度の低下を精度良く判定することができる。
【００４７】
次に、状態判定装置１０の動作について説明する。図８は、状態判定装置１０の動作説明に供するフロー図である。なお、ここでは、状態判定装置１０は、所定の判定間隔ＴＳで覚醒度判定処理を実行するものとする。
【００４８】
ステップＳ０１において、脳波信号取得部１１は、運転者の所定時間ＴＷ前から現在までの脳波信号を取得する。所定時間ＴＷは、覚醒度の判定に使用する脳波信号の区間（例えば、図４参照）であり、例えば、３０秒、９０秒、１２０秒などの任意の値が設定される。取得した脳波信号は、ＴＷの時間における脳波信号の時系列情報として、一時記憶装置などに記録される。
【００４９】
ステップＳ０２において、眼球移動量取得部１２は、運転者の所定時間ＴＷ前から現在までの眼球移動量を取得する。取得した眼球移動量は、例えば、運転者の視線の水平方向の角度情報である。また、取得した眼球移動量は、ＴＷの時間における視線の水平方向の角度情報の時系列情報として、一時記憶装置などに記録される。
【００５０】
ステップＳ０３において、眼球移動量取得部１２は、ステップＳ０２で取得した所定時間における眼球移動量を用いて、サッケード（例えば、図４に示すサッケード９１）を検出する。一般に、サッケードに要する時間は通常２０〜７０ミリ秒で、サッケードの速度は視角で表すと３００〜５００度／秒である。したがって、眼球移動量取得部１２は、眼球の運動方向が所定時間（例えば、２０〜７０ミリ秒）連続して同じであり、かつ、当該所定時間の平均角速度が３００度／秒以上である眼球運動をサッケードとして検出できる。
【００５１】
ステップＳ０４において、所定時間内のサッケードの有無を判定する。所定時間ＴＷ内にステップＳ０３でサッケードが検出されない場合（ステップＳ０４：ＮＯ）、状態判定装置１０は、覚醒度判定処理を行わず処理を終了し、判定間隔ＴＳの経過後、再びステップＳ０１の処理を開始する。
【００５２】
一方、所定時間ＴＷ内にステップＳ０３でサッケードが検出された場合（ステップＳ０４：ＹＥＳ）、眼球移動量取得部１２は、検出した各サッケードの終了時点、すなわち眼球停留開始時点を抽出（特定）する。
【００５３】
ステップＳ０５において、α波特徴量算出部１３は、ステップＳ０１で取得された所定時間ＴＷにおける脳波信号に対してフーリエ変換を行い、α波（８〜１３Ｈｚの周波数成分）のパワースペクトル値（α波パワースペクトル値）を算出する。
【００５４】
ステップＳ０６において、眼球停留関連電位特徴量算出部１４は、ステップＳ０１で取得された所定時間ＴＷ前から現在におけるまでの脳波信号、ステップＳ０２で取得された眼球移動量、および、ステップＳ０４で抽出したサッケードの終了時点に基づいて、ラムダ反応振幅値を算出する（例えば、図４参照）。
【００５５】
ステップＳ０７において、覚醒度判定部１５の第１覚醒度判定部１０１は、ステップＳ０５で算出されたα波パワースペクトル値と所定の閾値Ｔｈαとを比較する。「α波パワースペクトル値≧Ｔｈα」の場合（ステップＳ０７：ＹＥＳ）、ステップＳ０８の処理へ進む。「α波パワースペクトル値≧Ｔｈα」でない場合（ステップＳ０７：ＮＯ）、ステップＳ１０の処理へ進む。なお、Ｔｈαは、事前に、実験データを用いた学習などを通じて最適な値が設定されているものとする。例えば、図７の実験結果より、Ｔｈα＝０．０１２［μＶ２］と設定してもよい。
【００５６】
ステップＳ０８において、覚醒度判定部１５の第２覚醒度判定部１０２は、ステップＳ０６で算出されたラムダ反応振幅値と所定の閾値Ｔｈλとを比較する。「ラムダ反応振幅値≧Ｔｈλ」の場合（ステップＳ０８：ＹＥＳ）、ステップＳ０９の処理へ進む。「ラムダ反応振幅値≧Ｔｈλ」でない場合（ステップＳ０８：ＮＯ）、ステップＳ１０の処理へ進む。なお、Ｔｈλは、事前に最適な値が設定されているものとする。例えば、図７の実験結果より、Ｔｈλ＝１．４［μＶ］と設定してもよい。
【００５７】
ステップＳ０９において、覚醒度判定部１５は、運転者の覚醒度が低い状態（覚醒度低下状態）であると判定する。すなわち、覚醒度判定部１５は、ステップＳ０７において「α波パワースペクトル≧Ｔｈα」と判定され、かつ、ステップＳ０８において「ラムダ反応振幅値≧Ｔｈλ」と判定された場合に、運転者の覚醒度が低い状態であると判定する。
【００５８】
ステップＳ１０において、覚醒度判定部１５は、運転者の覚醒度が高い状態（覚醒している状態）であると判定する。すなわち、覚醒度判定部１５は、ステップＳ０７において「α波パワースペクトル＜Ｔｈα」と判定された場合、または、ステップＳ０８において「ラムダ反応振幅値＜Ｔｈλ」と判定された場合に、運転者の覚醒度が高い状態であると判定する。
【００５９】
ステップＳ１１において、覚醒度判定部１５は、ステップＳ０９において覚醒度が低い状態であると判定されると、さらに、α波パワースペクトル値、ラムダ反応振幅値、および、覚醒度対応テーブル１６を参照することによって、複数の段階で定義される覚醒度のレベル（覚醒度レベル）を判定する。
【００６０】
例えば、図９は、覚醒度対応テーブル１６が保持する対応関係を示す図である。具体的には、図９に示す覚醒度対応テーブル１６には、閾値Ｔα以上と閾値Ｔα未満のα波パワースペクトル値と、閾値Ｔλ以上と閾値Ｔλ未満のラムダ反応振幅値とを対応させて、覚醒度レベルが複数の段階で定義されている。図９では、「やや低い」、「低い」、および「非常に低い」の３段階の覚醒度レベルが設定されている。覚醒度判定部１５は、ステップＳ０５で算出されたα波パワースペクトル値およびステップＳ０６で算出されたラムダ反応振幅値と、それぞれの値に対する閾値ＴαおよびＴλとをそれぞれ比較して、運転者の覚醒度レベルを判定する。なお、図９では、α波パワースペクトル値、ラムダ反応振幅値のそれぞれに閾値が１つ設定されている場合を一例として示しているが、それぞれの値に対して閾値を複数設けて、より細分化した覚醒度のレベルを判定するようにしてもよい。
【００６１】
このように、状態判定装置１０は、α波パワースペクトル値、および、ラムダ反応振幅値を用いて、運転者の覚醒度を判定する。具体的には、状態判定装置１０は、α波パワースペクトルが閾値Ｔｈα未満の状態（例えば、図７に示す「■」の状態）を、従来と同様、運転者の覚醒度が高いと判定する。さらに、状態判定装置１０は、α波パワースペクトルが閾値Ｔｈα以上であり、かつ、ラムダ反応振幅値が閾値Ｔｈλ未満の状態（例えば、図７に示す「◆」の状態）も、運転者の覚醒度が高いと判定する。すなわち、状態判定装置１０は、α波パワースペクトルが閾値Ｔｈα以上であり、かつ、ラムダ反応振幅値が閾値Ｔｈλ以上の状態（例えば、図７に示す「△」および「○」の状態）のみを、運転者の覚醒度が低いと判定する。
【００６２】
こうすることで、状態判定装置１０は、運転者の運転に対する集中度の変化に影響を受けることなく、運転者の覚醒度を精度良く判定することが可能になる。すなわち、状態判定装置１０は、運転者の覚醒度の判定において、運転者の覚醒度の低下に抗って運転への集中を高めようとする運転者の行動（すなわち、集中度の変化）を考慮して覚醒度を判定できる。これにより、例えば、運転者への情報提示、警告、または、車両の制御など、最適な安全運転支援を行うことが可能になる。
【００６３】
＜実施の形態２＞
図１０は、本実施の形態に係る状態判定装置２０の構成を示すブロック図である。なお、図１０において、実施の形態１（図２）と同一構成である部分には同一の符号を付してその説明を省略する。図１０に示す状態判定装置２０は、図２に示す状態判定装置１０と比較して、覚醒度対応テーブルが削除され、覚醒度判定部２１の動作が異なる。
【００６４】
図１０において、覚醒度判定部２１は、α波特徴量算出部１３で算出されたα波パワースペクトル値と、眼球停留関連電位特徴量算出部１４で算出されたラムダ反応振幅値とから得られる覚醒度評価値を用いて、運転者の覚醒度を判定する。
【００６５】
図１１は、本実施の形態に係る覚醒度判定部２１の内部構成を示すブロック図である。図１１に示すように、覚醒度判定部２１は、覚醒度評価値算出部２０１と、評価値判定部２０２とを備えている。
【００６６】
覚醒度評価値算出部２０１は、α波パワースペクトル値とラムダ反応振幅値とから、覚醒度評価値を算出する。具体的には、覚醒度評価値算出部２０１は、α波パワースペクトル値とラムダ反応振幅値とからなる２次元平面上において、所定の境界線（判別線）を用いて、覚醒度評価値を算出する。覚醒度評価値は、運転者の覚醒度を判定するために用いられる値である。例えば、覚醒度評価値は、実験などにより予め設定された覚醒度評価値算出式に従って算出される。
【００６７】
評価値判定部２０２は、覚醒度評価値算出部２０１で算出された覚醒度評価値と、実験などにより予め設定された基準値（閾値）とを比較し、運転者の覚醒度を判定する。
【００６８】
次に、本実施の形態に係る状態判定装置２０の動作について説明する。
【００６９】
図１２は、状態判定装置２０の動作説明に供するフロー図である。なお、図１２において、実施の形態１（図８）と同一処理である部分には同一の符号を付してその説明を省略する。
【００７０】
ステップＳ２１において、覚醒度判定部２１の覚醒度評価値算出部２０１は、ステップＳ０５で算出された各時点におけるα波パワースペクトル値（αｔ）、および、ステップＳ０６で算出された各時点におけるラムダ反応振幅値（λｔ）に対して、式（１）に示す覚醒度評価値算出式に従って、覚醒度評価値（Ｄ）を算出する。
【数１】
【００７１】
式（１）に示す覚醒度評価値算出式は、α波パワースペクトル値（α）とラムダ反応振幅値（λ）とからなるα−λの２次元平面において、α波パワースペクトル値が増加する場合にラムダ反応振幅値が低下することを特徴とする式である。すなわち、式（１）において、係数ａおよび係数ｂの正負の符号が同一であることを特徴とする。覚醒度評価値算出部２０１は、各時点で取得するα波パワースペクトル値（αｔ）およびラムダ反応振幅値（λｔ）を式（１）に代入することにより、覚醒度評価値Ｄを算出する。
【００７２】
覚醒度評価値Ｄの算出方法について図１３を用いて説明する。図１３は、図７に示す実験結果を学習データとして、覚醒度が高い状態と覚醒度が低い状態とを判別するために、線形判別分析を行った結果である。なお、図１３において、覚醒度が高い状態の学習データとして、運転集中時かつ覚醒度が高い場合の結果、および、注意散漫時かつ覚醒度が高い場合の結果を用いて、覚醒度が低い状態の学習データとして、運転集中時かつ覚醒度が低い場合の結果、および、注意散漫時かつ覚醒度が低い場合の結果を用いて、線形判別分析を行うとする。この結果として、例えば、図１３および次式（２）に示す判別直線（上記所定の境界線）が得られる。
【数２】
【００７３】
そして、式（２）に示す判別直線に基づいて、次式（３）に示す覚醒度評価値算出式が導出される。
【数３】
【００７４】
ステップＳ２２において、覚醒度判定部２１の評価値判定部２０２は、ステップＳ２１で算出された覚醒度評価値Ｄと、予め実験などにより設定された基準値Ｔｈｄとを比較することにより、運転者の覚醒度を判定する。例えば、覚醒度評価値算出式を式（３）で表現した場合、基準値Ｔｈｄは０となる。よって、評価値判定部２０２は、Ｄ≧０であれば（ステップＳ２２：ＹＥＳ）、ステップＳ０９において運転者の覚醒度が低いと判定する。一方、評価値判定部２０２は、Ｄ＜０であれば（ステップＳ２２：ＮＯ）、ステップＳＴ０９において運転者の覚醒度が高いと判定する。なお、Ｄ≧０の状態の（αｔ，λｔ）は、図１３に示す判別直線上よりも上の領域（判別直線上を含む）に相当し、Ｄ＜０の状態の（αｔ，λｔ）は、図１３に示す判別直線上よりも下の領域（判別直線上を含まず）に相当する。
【００７５】
また、評価値判定部２０２は、覚醒度評価値Ｄと、運転者の覚醒度レベルとの関係を実験などにより予め学習することにより、例えば、図１４に示す対応関係を示すテーブルに基づいて、覚醒度レベルを判定してもよい。図１４において、Ｄ１およびＤ２は予め設定された、覚醒度評価値Ｄに対する閾値を示す。
【００７６】
このように、状態判定装置２０は、実施の形態１（状態判定装置１０）と同様、α波パワースペクトル値、および、ラムダ反応振幅値を用いて、運転者の覚醒度を判定する。ただし、実施の形態１（状態判定装置１０）では覚醒度対応テーブルを用いて複数の覚醒度レベルの中から運転者の覚醒度レベルを判定したのに対して、本実施の形態では、状態判定装置２０は、α−λの２次元平面における覚醒度評価値Ｄに基づいて、運転者の覚醒度レベルを判定する。
【００７７】
こうする場合でも、実施の形態１と同様、状態判定装置２０は、運転者の覚醒度の判定において、運転者の運転に対する集中度の変化を考慮して覚醒度を判定できる。よって、状態判定装置２０は、運転者の運転に対する集中度の変化に影響を受けることなく、運転者の覚醒度を精度良く判定することが可能になる。これにより、例えば、運転者の覚醒度に応じて、運転者への情報提示、警告、または、車両の制御など、最適な安全運転支援を行うことが可能になる。
【００７８】
なお、本実施の形態における判別直線（覚醒度評価値算出式）は、直線で表されるものに限定されるものでなく、双曲線、二次曲線などのような曲線で表されるものであってもよい。
【００７９】
＜実施の形態３＞
図１５は、本実施の形態に係る状態判定装置３０の構成を示すブロック図である。なお、図１５において、実施の形態１（図２）と同一構成である部分には同一の符号を付してその説明を省略する。
【００８０】
図１５において、行動検出部３１は、運転者が運転への注意を意識的に高める行動（注意行動）を検出する。一般に、運転または監視といった作業中、疲労および単調作業により運転者の覚醒度が低下した際に、運転者は視線移動を頻繁に行ったり、瞬きを頻繁に行ったりして、作業への注意を意識的に高めようとする行動（注意行動）を取ることがある。そこで、行動検出部３１は、例えば、ヘッドマウント式の計測器によって、上述した「ＥＯＧ法」などを用いて運転者の眼球移動量を算出して、頻繁な視線移動または瞬きなどに基づいて注意行動を検出してもよい。また、行動検出部３１は、ステアリングコラム付近に設置されたカメラにより運転者を撮影し、上述した「角膜反射法」などを用いて眼球移動量を算出して、注意行動を検出してもよい。
【００８１】
基準値補正部３２は、行動検出部３１で注意行動が検出された場合、ラムダ反応振幅値の判定閾値（基準値）Ｔｈλを補正する。注意行動が検出された場合には、運転者によって運転への集中を高めようとする行動が促進されるため、ラムダ反応振幅値が増加することが考えられる。そこで、基準値補正部３２は、検出された注意行動に応じて、判定閾値Ｔｈλを通常の場合（注意行動が検出されない場合）よりも高い値に補正する。基準値補正部３２は、補正後の判定閾値Ｔｈλを覚醒度判定部１５ａに出力する。これにより、状態判定装置３０では、運転者の覚醒度の判定精度の向上を図ることができる。
【００８２】
覚醒度判定部１５ａは、実施の形態１と同様、α波特徴量算出部１３で算出されたα波パワースペクトル値と、眼球停留関連電位特徴量算出部１４で算出されたラムダ反応振幅値とを用いて、運転者の覚醒度を判定する。ただし、覚醒度判定部１５ａでは、ラムダ反応振幅値に対する覚醒度判定処理の際、基準値補正部３２から入力される判定閾値Ｔｈλ（補正後の判定閾値）に従って覚醒度判定処理を行う点のみが実施の形態１と異なる。
【００８３】
図１６は、本実施の形態に係る覚醒度判定部１５ａの内部構成を示すブロック図である。図１６に示すように、覚醒度判定部１５ａは、第１覚醒度判定部１０１と、第２覚醒度判定部１０２ａとを備え、第２覚醒度判定部１０２ａの動作のみが、実施の形態１（図５）と異なる。具体的には、第２覚醒度判定部１０２ａは、基準値補正部３２から入力される補正後の判定閾値（例えば、閾値Ｔｈλ）と、眼球停留関連電位特徴量算出部１４で算出されたラムダ反応振幅値とを比較する。
【００８４】
次に、本実施の形態に係る状態判定装置３０の動作について説明する。
【００８５】
図１７は、状態判定装置３０の動作説明に供するフロー図である。なお、図１７において、実施の形態１（図８）と同一処理である部分には同一の符号を付してその説明を省略する。
【００８６】
ステップＳ３１において、行動検出部３１は、ステップＳ０１およびステップＳ０２で取得された脳波信号および眼球移動量を用いて、所定区間ＴＷにおける運転者の注意行動を検出し、基準値補正部３２は、行動検出部３１で検出された注意行動の回数および種類を記録する。注意行動の種類については、例えば、上述したように、頻繁な視線移動、頻繁な瞬きなどがある。
【００８７】
ステップＳ３２において、基準値補正部３２は、ステップＳ３１において注意行動が検出された場合、ラムダ反応振幅値の判定閾値Ｔｈλを通常の値よりも高い値に補正する。この際、基準値補正部３２は、ステップＳ１１で記録された、注意行動の種類および回数に応じて、判定閾値Ｔｈλの補正量を変更してもよい。
【００８８】
ステップＳ３３において、覚醒度判定部１５ａの第２覚醒度判定部１０２ａは、ステップＳ３１において注意行動が検出された場合、ステップＳ０６で算出されたラムダ反応振幅値と、Ｓ３２で補正された判定閾値Ｔｈλとを比較する。
【００８９】
こうすることで、状態判定装置３０は、運転者の注意行動に応じて変動するラムダ反応振幅値に対応する適切な判定閾値（基準値）を用いて、覚醒度判定処理を行うことができる。これにより、本実施の形態では、運転者の注意行動を考慮して運転者の覚醒度を精度良く判定することができる。よって、例えば、運転者への情報提示、警告、または、車両の制御など、最適な安全運転支援を行うことが可能になる。
【００９０】
＜実施の形態４＞
図１８は、本実施の形態に係る状態判定装置４０の主要構成を示すブロック図である。図１８に示す状態判定装置４０は、運転者の状態を判定する。状態判定装置４０において、α波特徴量算出部１３が、脳波信号からα波の特徴量（例えば、α波パワースペクトル値）を算出し、眼球停留関連電位特徴量算出部１４が、運転者の眼球移動量および脳波信号に基づいて、眼球停留関連電位の特徴量（例えば、ラムダ反応振幅値）を算出し、集中度判定部４１が、α波特徴量算出部１３において算出されたα波の特徴量と、眼球関連電位特徴量算出部１４において算出された眼球関連電位の特徴量とに基づいて、運転者の集中度を判定する。
【００９１】
図１９は、本実施の形態に係る状態判定装置の構成を示すブロック図である。例えば、
運転者の運転に対する集中度に基づき、運転者に対して警告または制動などの運転支援を行う安全運転支援システム（図示せず）において、本実施の形態に係る状態判定装置４０（図１９）は、運転者の状態として、運転者の運転に対する集中度の判定を行う。つまり、本実施の形態に係る状態判定装置４０は、運転者の運転に対する集中度の状態を判定する集中度判定装置である。
【００９２】
なお、図１９において、実施の形態１（図２）と同一構成である部分には同一の符号を付してその説明を省略する。
【００９３】
図１９において、集中度判定部４１は、α波特徴量算出部１３で算出されたα波パワースペクトル値と、眼球停留関連電位特徴量算出部１４で算出されたラムダ反応振幅値とに基づいて、運転者の運転に対する集中度を判定する。また、集中度判定部４１は、運転者の運転に対する集中度が低いと判定した場合、さらに、集中度対応テーブル４２を参照して、複数の集中度を示すレベル（集中度レベル）の中から、集中度レベルを判定する。
【００９４】
図２０は、本実施の形態に係る集中度判定部４１の内部構成を示すブロック図である。図２０に示すように、集中度判定部４１は、第１集中度判定部４０１と第２集中度判定部４０２とを備えている。
【００９５】
第１集中度判定部４０１は、眼球停留関連電位特徴量算出部１４で算出されたラムダ反応振幅値（眼球停留関連電位特徴量）が所定の閾値（例えば、閾値Ｔｈλ）以下であるか否かを判定する。すなわち、第１集中度判定部４０１は、ラムダ反応振幅値と所定の閾値とを比較することによって、集中度判定処理を行う。第１集中度判定部４０１は、ラムダ反応振幅値に対する判定結果を第２集中度判定部４０２に出力する。具体的には、第１集中度判定部４０１は、ラムダ反応振幅値が所定の閾値より大きい場合、運転者が集中している状態（集中度が高い状態）であると判定する。
【００９６】
第２集中度判定部４０２は、α波特徴量算出部１３で算出されたα波パワースペクトル値（α波特徴量）が所定の閾値（例えば、閾値Ｔｈα）以上であるか否かを判定する。すなわち、第２集中度判定部４０２は、α波パワースペクトル値と所定の閾値とを比較することによって、集中度判定処理を行う。第２集中度判定部４０２での集中度判定処理は、例えば、第１集中度判定部４０１から入力される判定結果が、ラムダ反応振幅値が所定の閾値以下であることを示す場合のみ行われる。
【００９７】
具体的には、第２集中度判定部４０２は、α波パワースペクトル値が所定の閾値以上の場合、運転者が運転に対して注意散漫の状態（集中度が低い状態）であると判定する。一方、第２集中度判定部４０２は、α波パワースペクトル値が所定の閾値未満の場合、運転者が集中している状態（集中度が高い状態）であると判定する。また、第２集中度判定部４０２は、α波パワースペクトル値に対する集中度判定の結果、運転者の運転に対する集中度が低いと判定した場合（α波パワースペクトル値が所定の閾値以上であると判定した場合）、さらに、集中度対応テーブル４２を参照して、複数の集中度レベルの中から、運転者の集中度レベルを判定する。
【００９８】
以上、集中度判定部４１の内部構成について説明した。
【００９９】
集中度対応テーブル４２は、複数の集中度レベルと、α波パワースペクトルおよびラムダ反応振幅値との対応関係が定義された情報を格納する。
【０１００】
［状態判定装置４０の動作］
次に、上述のように構成された状態判定装置４０の動作について説明する。
【０１０１】
実施の形態１と同様、本発明者らは、α波パワースペクトル値およびラムダ反応振幅値に基づいて、運転者の運転に対する集中度を精度良く判定可能であることに着目した。
【０１０２】
まず、本発明者らによる実験により得られた新たな知見に基づいて着目した集中度判定方法について説明する。
【０１０３】
図２１は、実施の形態１と同様、図６に示す条件（覚醒度および集中度の状態の組み合わせ）に従って抽出した運転者の脳波信号から算出されたα波パワースペクトル値およびラムダ反応振幅値を、覚醒度状態および集中度状態の組み合わせ毎にプロットした結果を示す。図２１において、横軸はα波パワースペクトル値［μＶ２］を示し、縦軸はラムダ反応振幅値［μＶ］を示す。また、図２１において、「■」は運転集中時（集中度：高）、かつ、覚醒度が高い条件での結果を示し、「◇」は注意散漫時（集中度：低）、かつ、覚醒度が高い条件での結果を示し、「▲」は運転集中時（集中度：高）、かつ、覚醒度が低い条件での結果を示し、「○」は注意散漫時（集中度：低）、かつ、覚醒度が低い条件での結果を示す。つまり、図２１は、図７（実施の形態１：覚醒度に着目した標記）と同一の結果に対して、運転者の運転に対する集中度に着目した表記である。
【０１０４】
図２１に示すように、覚醒度が高い状態においては、運転者の運転に対する集中度が高い状態から低い状態へ変化した場合（■→◇）、ラムダ反応振幅値が減少し、α波パワースペクトル値が増加することが分かる。
【０１０５】
一方、図２１に示すように、覚醒度が低い状態においては、運転者の運転に対する集中度が高い状態から低い状態へ変化した場合（▲→○）、ラムダ反応振幅値が減少し、α波パワースペクトル値が増加することが分かる。
【０１０６】
以上より、覚醒度がいずれの状態でも、従来の知見通り、運転者の運転に対する集中度の低下に伴いラムダ反応振幅値が減少する。また、覚醒度がいずれの状態でも、運転者の運転に対する集中度の低下に伴いα波パワースペクトル値が増加するという新たな知見が得られた。これは、集中度の低下（運転者の視覚情報に対する注意量の低下）に伴って運転者における情報処理負荷が低下するためと考えられる。
【０１０７】
このため、従来技術のように、ラムダ反応振幅値のみを用いて運転者の運転に対する集中度を判定する場合には、例えば、覚醒度が高い状態において、集中度を正確に判定することができないことが発生してしまう。具体的には、図２１に示す「■」は、集中度が高く、かつ、覚醒度が高い場合の結果である。しかし、従来技術では、ラムダ反応振幅値のみに着目するので、図７に示す「■」の状態（ラムダ反応振幅値が比較的小さい場合）を、運転に対する集中度が低下していると判定してしまう可能性がある。よって、従来技術（ラムダ反応振幅値のみを用いる場合）では、運転者の覚醒度が高い場合には、集中度判定の精度が劣化してしまう。
【０１０８】
このように、運転者の覚醒度と運転に対する集中度とは密接に関連しており、相互の状態に影響を受ける。すなわち、運転者の運転に対する集中度の判定においては、ラムダ反応振幅値が変動するだけでなく、α波パワースペクトル値も変動することがあり、従来技術のように、ラムダ反応振幅値のみでは集中度を精度良く判定できない可能性がある。
【０１０９】
そこで、本実施の形態では、状態判定装置４０は、α波パワースペクトル値、ラムダ反応振幅値、および、それぞれの値に対する所定の基準値を用いて、運転者の運転に対する集中度を判定する。具体的には、状態判定装置４０は、図２１に示す実験結果で得られた新たな知見より、ラムダ反応振幅値が比較的小さい場合（例えば閾値以下）でも、α波パワースペクトル値が比較的小さい場合（例えば閾値未満）には、運転者の運転に対する集中度は高いと判定する。これにより、状態判定装置４０は、運転に対する集中度の低下を精度良く判定することができる。
【０１１０】
次に、状態判定装置４０の動作について説明する。図２２は、状態判定装置４０の動作説明に供するフロー図である。なお、図２２において、実施の形態１（図８）と同一処理である部分には同一の符号を付してその説明を省略する。
【０１１１】
ステップＳ４１において、集中度判定部４１の第１集中度判定部４０１は、ステップＳ０６で算出されたラムダ反応振幅値と所定の閾値Ｔｈλとを比較する。「ラムダ反応振幅値≦Ｔｈλ」の場合（ステップＳ４１：ＹＥＳ）、ステップＳ４２へ進む。「ラムダ反応振幅値≦Ｔｈλ」でない場合（ステップＳ４１：ＮＯ）、ステップＳ４４へ進む。なお、Ｔｈλは、事前に最適な値が設定されているものとする。例えば、図２１の実験結果より、Ｔｈλ＝２．０［μＶ］と設定してもよい。
【０１１２】
ステップＳ４２において、集中度判定部４１の第２集中度判定部４０２は、ステップＳ０５で算出されたα波パワースペクトル値と所定の閾値Ｔｈαとを比較する。「α波パワースペクトル値≧Ｔｈα」の場合（ステップＳ４２：ＹＥＳ）、ステップＳ４３へ進む。「α波パワースペクトル値≧Ｔｈα」でない場合（ステップＳ４２：ＮＯ）、ステップＳ４４へ進む。なお、Ｔｈαは、事前に最適な値が設定されているものとする。例えば、図２１の実験結果より、Ｔｈα＝０．０１２［μＶ２］と設定してもよい。
【０１１３】
ステップＳ４３において、集中度判定部４１は、運転者の運転に対する集中度が低い状態（注意散漫の状態）であると判定する。すなわち、集中度判定部４１は、ステップＳ４１において「ラムダ反応振幅値≦Ｔｈλ」と判定され、ステップＳ４２において、「α波パワースペクトル≧Ｔｈα」と判定された場合に、運転者の運転に対する集中度が低い状態（注意散漫状態）であると判定する。
【０１１４】
ステップＳ４４において、集中度判定部４１は、運転者の運転に対する集中度が高い状態（集中している状態）であると判定する。すなわち、集中度判定部４１は、ステップＳ４１において「ラムダ反応振幅値＞Ｔｈλ」と判定された場合、または、ステップＳ４２において「α波パワースペクトル＜Ｔｈα」と判定された場合に、運転者の運転に対する集中度が高い状態であると判定する。
【０１１５】
ステップＳ４５において、集中度判定部４１は、ステップＳ４３において集中度が低い状態であると判定されると、さらに、α波パワースペクトル値、ラムダ反応振幅値、および、集中度対応テーブルを参照することによって、複数の段階で定義される集中度のレベル（集中度レベル）を判定する。
【０１１６】
例えば、図２３は、集中度対応テーブル４２が保持する対応関係を示す図である。具体的には、図２３に示す集中度対応テーブル４２には、閾値Ｔα以上と閾値Ｔα未満のα波パワースペクトル値と、閾値Ｔλ以上と閾値Ｔλ未満のラムダ反応振幅値とを対応させて、集中度レベルが複数の段階で定義されている。図２３では、「やや低い」、「低い」、および「非常に低い」の３段階の集中度レベルが設定されている。集中度判定部４１は、ステップＳ０５で算出されたα波パワースペクトル値およびステップＳ０６で算出されたラムダ反応振幅値と、それぞれの値に対する閾値ＴαおよびＴλとをそれぞれ比較して、運転者の運転に対する集中度レベルを判定する。なお、図２３では、α波パワースペクトル値、ラムダ反応振幅値のそれぞれに閾値は１つ設定されている場合を一例として示しているが、それぞれの値に対して閾値を複数設けて、より細分化した集中度のレベルを判定するようにしてもよい。
【０１１７】
このようにして、状態判定装置４０は、α波パワースペクトル値、および、ラムダ反応振幅値を用いて、運転者の運転に対する集中度を判定する。具体的には、状態判定装置４０は、ラムダ反応振幅値が閾値Ｔｈλより大きい状態（例えば、図２１に示す「▲」の状態）を、従来と同様、集中度が高いと判定する。さらに、状態判定装置４０は、ラムダ反応振幅値が閾値Ｔｈλ以下であり、かつ、α波パワースペクトル値が閾値Ｔｈα未満の状態（例えば、図２１に示す「■」の状態）も、集中度が高いと判定する。すなわち、状態判定装置４０は、ラムダ反応振幅値が閾値Ｔｈλ以下であり、かつ、α波パワースペクトル値が閾値Ｔｈα以上の状態（例えば、図７に示す「◇」および「○」の状態）のみを、集中度が低いと判定する。
【０１１８】
こうすることで、状態判定装置４０は、運転者の覚醒度の変化に影響を受けることなく、運転者の運転に対する集中度を精度良く判定することが可能になる。すなわち、状態判定装置４０は、運転者の運転に対する集中度の判定において、集中度の低下に伴う運転者の情報処理負荷の低下を考慮して集中度を判定できる。これにより、例えば、運転者への情報提示、警告、または、車両の制御など、最適な安全運転支援を行うことが可能になる。
【０１１９】
＜実施の形態５＞
図２４は、本実施の形態に係る状態判定装置５０の構成を示すブロック図である。なお、図２４において、実施の形態４（図１９）と同一構成である部分には同一の符号を付してその説明を省略する。図２４に示す状態判定装置５０は、図１９に示す状態判定装置４０と比較して、集中度対応テーブルが削除され、集中度判定部５１の動作が異なる。
【０１２０】
図２４において、集中度判定部５１は、α波特徴量算出部１３で算出されたα波パワースペクトル値と、眼球停留関連電位特徴量算出部１４で算出されたラムダ反応振幅値とから得られる集中度評価値を用いて、運転者の運転に対する集中度を判定する。
【０１２１】
図２５は、本実施の形態に係る集中度判定部５１の内部構成を示すブロック図である。図２５に示すように、集中度判定部５１は、集中度評価値算出部５０１と、評価値判定部５０２とを備えている。
【０１２２】
集中度評価値算出部５０１は、α波パワースペクトル値とラムダ反応振幅値とから、集中度評価値を算出する。具体的には、集中度評価値算出部５０１は、α波パワースペクトル値とラムダ反応振幅値とからなる２次元平面上において、所定の境界線（判別線）を用いて、集中度評価値を算出する。集中度評価値は、運転者の運転に対する集中度を判定するために用いられる値である。例えば、集中度評価値は、実験などにより予め設定された集中度評価値算出式に従って算出される。
【０１２３】
評価値判定部５０２は、集中度評価値算出部５０１で算出された集中度評価値と、実験などにより予め設定された基準値（閾値）とを比較し、運転に対する集中度を判定する。
【０１２４】
次に、本実施の形態に係る状態判定装置５０の動作について説明する。
【０１２５】
図２６は、状態判定装置５０の動作説明に供するフロー図である。なお、図２６において、実施の形態４（図２２）と同一処理である部分には同一の符号を付してその説明を省略する。
【０１２６】
ステップＳ５１において、集中度判定部５１の集中度評価値算出部５０１は、ステップＳ０５で算出された各時点におけるα波パワースペクトル値（αｔ）、および、ステップＳ０６で算出された各時点におけるラムダ反応振幅値（λｔ）に対して、式（４）に示す集中度評価値算出式に従って、集中度評価値（Ａ）を算出する。
【数４】
【０１２７】
式（４）に示す集中度評価値算出式は、α波パワースペクトル値（α）とラムダ反応振幅値（λ）とからなるα−λの２次元平面において、α波パワースペクトル値が増加する場合にラムダ反応振幅値も増加することを特徴とする式である。すなわち、式（４）において、係数ａおよび係数ｂの正負の符号が異なることを特徴とする。集中度評価値算出部５０１は、各時点で取得するα波パワースペクトル値（αｔ）およびラムダ反応振幅値（λｔ）を式（４）に代入することにより、覚醒度評価値Ａを算出する。
【０１２８】
集中度評価値Ａの算出方法について図２７を用いて説明する。図２７は、図２１に示す実験結果を学習データとして、集中度が高い状態と集中度が低い状態とを判別するために、線形判別分析を行った結果である。なお、図２７において、集中度が高い状態の学習データとして、運転集中時（集中度：高）かつ覚醒度が高い場合の結果、および、運転集中時（集中度：高）かつ覚醒度が低い場合の結果を用いて、集中度が低い状態の学習データとして、注意散漫時（集中度：低）かつ覚醒度が高い場合の結果、および、注意散漫時（集中度：低）かつ覚醒度が低い場合の結果を用いて、線形判別分析を行うとする。この結果として、例えば、図２７および次式（５）に示す判別直線（上記所定の境界線）が得られる。
【数５】
【０１２９】
そして、式（５）に示す判別直線に基づいて、次式（６）に示す集中度評価値算出式が導出される。
【数６】
【０１３０】
ステップＳ５２において、集中度判定部５１の評価値判定部５０２は、ステップＳ５１で算出された集中度評価値Ａと、予め実験などにより設定された基準値Ｔｈaとを比較較することにより、運転者の運転に対する集中度を判定する。例えば、集中度評価値算出式を式（６）で表現した場合、基準値Ｔｈaは０となる。よって、評価値判定部５０２は、Ａ≧０であれば（ステップ５２：ＹＥＳ）、ステップＳ４４において集中度が高いと判定する。一方、評価値判定部５０２は、Ａ＜０であれば（ステップＳ５２：ＮＯ）、ステップＳ４３において集中度が低いと判別する。なお、Ａ≧０の状態の（αｔ，λｔ）は、図２７に示す判別直線上よりも上の領域（判別直線上を含む）に相当し、Ａ＜０の状態の（αｔ，λｔ）は、図２７に示す判別直線上よりも下の領域（判別直線上を含まず）に相当する。
【０１３１】
また、評価値判定部５０２は、集中度評価値Ａと、運転者の集中度レベルとの関係を実験などにより予め学習することにより、例えば、図２８に示す対応関係を示すテーブルに基づいて、集中度レベルを判定してもよい。図２８において、Ａ１およびＡ２は予め設定された、集中度評価値Ａに対する閾値を示す。
【０１３２】
このように、状態判定装置５０は、実施の形態４（状態判定装置４０）と同様、α波パワースペクトル値、および、ラムダ反応振幅値を用いて、運転者の運転に対する集中度を判定する。ただし、実施の形態４（状態判定装置４０）では集中度対応テーブルを用いて複数の集中度レベルの中から運転者の集中度レベルを判定したのに対して、本実施の形態では、状態判定装置５０は、α−λの２次元平面における集中度評価値Ａに基づいて、運転者の集中度レベルを判定する。
【０１３３】
こうする場合でも、実施の形態４と同様、状態判定装置５０は、運転者の運転に対する集中度の判定において、運転者の覚醒度の変化を考慮して集中度を判定できる。よって、状態判定装置５０は、運転者の覚醒度の変化に影響を受けることなく、運転者の運転に対する集中度を精度良く判定することが可能になる。これにより、例えば、運転者の運転に対する集中度に応じて、運転者への情報提示、警告、または、車両の制御など、最適な安全運転支援を行うことが可能になる。
【０１３４】
なお、本実施の形態における判別直線（集中度評価値算出式）は、直線で表されるものに限定されるものでなく、双曲線、二次曲線などのような曲線で表されるものであってもよい。
【０１３５】
＜実施の形態６＞
図２９は、本実施の形態に係る状態判定装置６０の構成を示すブロック図である。なお、図２９において、実施の形態４（図１９）と同一構成である部分には同一の符号を付してその説明を省略する。
【０１３６】
図２９において、環境検出部６１は、運転者の視覚情報に対する処理負荷を高める周辺環境の検出を行う。一般に、高速道路または単調な直線単路と比較して、交差点または市街地などの複雑な運転環境になるほど、運転者の視覚情報に対する処理負荷が高まると考えられている。そこで、環境検出部６１は、例えば、カーナビゲーションシステムの地図情報から、道路種別（高速道路／一般道路）、道路形状（直線、カーブ、交差点）などの周辺環境の状況を取得してもよい。または、環境検出部６１は、ルームミラー付近または車両の先端部に設置された、車両前方を監視するカメラなどにより取得された周辺画像を画像解析することにより、周辺環境の状況を取得してもよい。
【０１３７】
基準値補正部６２は、環境検出部６１において複雑な周辺環境（運転者の視覚情報に対する処理負荷を高める周辺環境）が検出された場合、αパワースペクトル値の判定閾値（基準値）Ｔｈαを補正する。複雑な周辺環境が検出された場合には、運転者の視覚情報に対する処理負荷が高まるため、α波の出現が抑制されると考えられる。そこで、基準値補正部６２は、検出された周辺環境に応じて、判定閾値Ｔｈαを通常の場合（例えば、単純な運転環境）よりも低い値に補正する。基準値補正部６２は、補正後の判定閾値Ｔｈαを集中度判定部４１ａに出力する。これにより、状態判定装置６０では、抑制されたα波についても精度良く判定可能となり、集中度の判定精度の向上を図ることができる。
【０１３８】
集中度判定部４１ａは、実施の形態４と同様、α波特徴量算出部１３で算出されたα波パワースペクトル値と、眼球停留関連電位特徴量算出部１４で算出されたラムダ反応振幅値とを用いて、運転者の運転に対する集中度を判定する。ただし、集中度判定部４１ａでは、α波パワースペクトル値に対する集中度判定処理の際、基準値補正部６２から入力される判定閾値Ｔｈα（補正後の判定閾値）に従って集中度判定処理を行う点のみが実施の形態４と異なる。
【０１３９】
図３０は、本実施の形態に係る集中度判定部４１ａの内部構成を示すブロック図である。図３０に示すように、集中度判定部４１ａは、第１集中度判定部４０１と、第２集中度判定部４０２ａとを備え、第２集中度判定部４０２ａの動作のみが、実施の形態４（図２０）と異なる。具体的には、第２集中度判定部４０２ａは、基準値補正部６２から入力される補正後の判定閾値（例えば、閾値Ｔｈα）と、α波特徴量算出部１３で算出されたα波パワースペクトル値とを比較する。
【０１４０】
次に、本実施の形態に係る状態判定装置６０の動作について説明する。
【０１４１】
図３１は、状態判定装置６０の動作説明に供するフロー図である。なお、図３１において、実施の形態４（図２２）と同一処理である部分には同一の符号を付してその説明を省略する。
【０１４２】
ステップＳ６１において、環境検出部６１は、ステップＳ０１およびステップＳ０２で各情報が取得される所定区間ＴＷにおける、道路種別、道路形状などの周辺環境を取得する。例えば、環境検出部６１は、道路の混雑状況などを取得してもよい。
【０１４３】
ステップＳ６２において、基準値補正部６２は、ステップＳ６１において検出された周辺環境に応じて、αパワースペクトル値の判定閾値Ｔｈαを補正する。例えば、基準値補正部６２は、図３２に示す、周辺環境に関する対応テーブルに基づいて、αパワースペクトル値の判定閾値Ｔｈαを補正してもよい。図３２では、周辺環境として、道路種別、道路形状、および、道路状況の３つの項目が設定されている。また、図３２では、各項目について、運転者に必要な視覚情報処理負荷が高い環境と、運転者に必要な視覚情報処理負荷が低い環境とが対応付けられている。基準値補正部６２は、図３２において運転者に必要な視覚情報処理負荷が高い環境では、判定閾値Ｔｈαを通常（例えば、運転者に必要な視覚情報処理負荷が低い環境の場合）よりも低い値に補正する。なお、基準値補正部６２は、図３２に示す対応テーブル（道路種別、道路形状、道路状況）の中で、少なくとも一項目でも、高い視覚情報処理負荷が必要な環境がある場合には閾値Ｔｈαを通常よりも低く設定してもよい。または、基準地補正部６２は、図３２に示す対応テーブル（道路種別、道路形状、道路状況）の中で、高い視覚情報処理負荷を必要とする項目数に応じて、判定閾値Ｔｈαの減少値を変更してもよい。
【０１４４】
ステップＳ６３において、集中度判定部４１ａの第２集中度判定部４０２ａは、ステップＳ０５で算出されたα波パワースペクトル値と、Ｓ６２で補正された判定閾値Ｔｈαとを比較する。
【０１４５】
こうすることで、状態判定装置６０は、周辺環境に対する運転者の視覚情報処理負荷の大きさに応じて変動するα波パワースペクトル値に対応する適切な判定閾値（基準値）を用いて、集中度判定処理を行うことができる。これにより、本実施の形態では、周辺環境に対する運転者の視覚情報処理負荷を考慮して運転者の運転に対する集中度を精度良く判定することができる。よって、例えば、運転者への情報提示、警告、または、車両の制御など、最適な安全運転支援を行うことが可能になる。
【０１４６】
以上、本発明の各実施の形態について説明した。
【０１４７】
なお、上記各実施の形態では、α波パワースペクトル値およびラムダ反応振幅値の算出結果に基づいて覚醒度または集中度を算出する場合について説明した。しかし、α波パワースペクトル値およびラムダ反応振幅値の両指標の被験者間での個人差が大きい場合には、覚醒度および集中度の判定精度が低下することが考えられる。そこで、両指標について、基準値（閾値）との差分、または、基準値（閾値）との比率を被験者ごとに算出して、判定に用いてもよい。
【０１４８】
具体的には、運転直前または日常生活における両指標を基準値として予め算出しておき、運転中に算出される両指標に対して、予め算出した基準値との差分、または、予め算出した基準値との比率を計算することにより、正規化された指標（正規化α波パワースペクトル値、正規化ラムダ反応振幅値）を算出してもよい。正規化された両指標に対して、同様に正規化されたデータを用いた学習を通じて取得した閾値または判別式を用いることにより、被験者間の個人差による影響を低減して、覚醒度または集中度を判定ことができる。
【０１４９】
また、上記各実施の形態では、α波特徴量としてα波パワースペクトル値を使用する場合について説明した。しかし、α波パワースペクトル値の被験者間での個人差が大きい場合には、α波特徴量として、α波含有率を使用してもよい。α波含有率は、全帯域のパワースペクトル値に対するα波のパワースペクトル値の割合であってもよく、α波、β波などの特定の周波数帯域に対するα波のパワースペクトル値の割合であってもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１５０】
本発明にかかる状態判定装置は、車両や電車に搭載される、覚醒度または集中度の低下の防止を目的とした安全運転支援システムとして有用である。
【符号の説明】
【０１５１】
１０，２０，３０，４０，５０，６０ 状態判定装置
１１ 脳波信号取得部
１２ 眼球移動量取得部
１３ α波特徴量算出部
１４ 眼球停留関連電位特徴量算出部
１５，１５ａ，２１ 覚醒度判定部
１６ 覚醒度対応テーブル
１０１ 第１覚醒度判定部
１０２，１０２ａ 第２覚醒度判定部
２０１ 覚醒度評価値算出部
２０２ 評価値判定部
３１ 行動検出部
３２，６２ 基準値補正部
４１，４１ａ，５１ 集中度判定部
４２ 集中度対応テーブル
４０１ 第１集中度判定部
４０２，４０２ａ 第２集中度判定部
５０１ 集中度評価値算出部
５０２ 評価値判定部
６１ 環境検出部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の脳波信号に基づいて、前記被験者の状態を判定する状態判定装置であって、
前記脳波信号からα波の特徴量を算出するα波特徴量算出手段と、
前記被験者の眼球移動量および前記脳波信号に基づいて、眼球停留関連電位の特徴量を算出する眼球停留関連電位特徴量算出手段と、
前記α波特徴量算出手段において算出された前記α波の特徴量と、前記眼球関連電位特徴量算出手段において算出された前記眼球関連電位の特徴量とに基づいて、前記被験者の覚醒度または前記被験者の集中度を判定する判定手段と、
を具備する状態判定装置。
【請求項２】
前記判定手段は、
前記α波の特徴量と、第１の基準値とを比較することによって、前記覚醒度を判定する第１覚醒度判定手段と、
前記第１覚醒度判定手段で前記α波の特徴量が前記第１の基準値以上であると判定された場合に、前記眼球関連電位の特徴量と第２の基準値とを比較することによって、前記覚醒度を判定する第２覚醒度判定手段と、を具備する、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項３】
前記第１覚醒度判定手段は、前記α波の特徴量が前記第１の基準値未満の場合、前記覚醒度が高い状態であると判定し、
前記第２覚醒度判定手段は、前記眼球関連電位の特徴量が前記第２の基準値未満の場合、前記覚醒度が高い状態であると判定し、前記眼球関連電位の特徴量が前記第２の基準値以上の場合、前記覚醒度が低い状態であると判定する、
請求項２に記載の状態判定装置。
【請求項４】
前記α波の特徴量と、前記眼球停留関連電位の特徴量と、前記第１の基準値と、前記第２の基準値とを対応させて前記覚醒度のレベルが複数の段階で定義された対応テーブルを、さらに具備し、
前記判定手段は、前記第２覚醒度判定手段において前記眼球停留関連電位の特徴量が前記第２の基準値以上であると判定された場合、前記対応テーブルを参照して、前記複数の段階の中から、前記被験者の前記覚醒度のレベルを判定する、
請求項２に記載の状態判定装置。
【請求項５】
前記被験者が意識的に注意を高める注意行動を検出する検出手段と、
前記検出手段で前記注意行動が検出された場合に、前記第２の基準値を補正する補正手段と、をさらに具備する、
請求項２に記載の状態判定装置。
【請求項６】
前記判定手段は、
前記眼球停留関連電位の特徴量と、第３の基準値とを比較することによって、前記集中度を判定する第１集中度判定手段と、
前記第１集中度判定手段で前記眼球停留関連電位の特徴量が前記第３の基準値以下であると判定された場合に、前記α波の特徴量と第４の基準値とを比較することによって、前記集中度を判定する第２集中度判定手段と、を具備する、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項７】
前記第１集中度判定手段は、前記眼球停留関連電位の特徴量が前記第３の基準値より大きい場合、前記集中度が高い状態であると判定し、
前記第２集中度判定手段は、前記α波の特徴量が前記第４の基準値以上の場合、前記集中度が低い状態であると判定し、前記α波の特徴量が前記第４の基準値未満の場合、前記集中度が高い状態であると判定する、
請求項６に記載の状態判定装置。
【請求項８】
前記α波の特徴量と、前記眼球停留関連電位の特徴量と、前記第３の基準値と、前記第４の基準値とを対応させて前記集中度のレベルが複数の段階で定義された対応テーブルを、さらに具備し、
前記判定手段は、前記第２集中度判定手段において前記α波特徴量が前記第４の基準値以上であると判断された場合、前記対応テーブルを参照して、前記複数の段階の中から、前記被験者の前記集中度のレベルを判定する、
請求項６に記載の状態判定装置。
【請求項９】
前記被験者の周辺環境を取得する取得手段と、
前記取得手段で前記被験者の視覚情報処理負荷を高める前記周辺環境が取得された場合に、前記第４の基準値を補正する補正手段と、をさらに具備する、
請求項６に記載の状態判定装置。
【請求項１０】
前記判定手段は、
前記α波の特徴量と前記眼球停留関連電位の特徴量とからなる２次元平面上において、所定の境界線を用いて覚醒度評価値を算出する覚醒度評価値算出手段と、
前記覚醒度評価値算出手段で算出された前記覚醒度評価値と、所定の基準値とに基づいて、前記覚醒度を判定する評価値判定手段と、を具備し、
前記所定の境界線は、前記α波の特徴量が増加する場合に前記眼球停留関連電位の特徴量が低下することを特徴とする、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項１１】
前記判定手段は、
前記α波の特徴量と前記眼球停留関連電位の特徴量とからなる２次元平面上において、所定の境界線を用いて集中度評価値を算出する集中度評価値算出手段と、
前記集中度評価値算出手段で算出された前記集中度評価値と、所定の基準値とに基づいて、前記集中度を判定する評価値判定手段と、を具備し、
前記所定の境界線は、前記α波の特徴量が増加する場合に前記眼球停留関連電位の特徴量が増加することを特徴とする、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項１２】
前記眼球停留関連電位特徴量算出手段は、前記眼球移動量からサッケード終了時直前のサッケード眼球変位量を算出し、前記眼球停留関連電位の特徴量を前記サッケード眼球変位量で除算して正規化し、
前記判定手段は、正規化された前記眼球停留関連電位の特徴量を用いて、前記覚醒度または前記集中度を判定する、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項１３】
被験者の脳波信号に基づいて、前記被験者の状態を判定する状態判定方法であって、
前記脳波信号からα波の特徴量を算出し、
前記被験者の眼球移動量および前記脳波信号に基づいて、眼球停留関連電位の特徴量を算出し、
算出された前記α波の特徴量と、算出された前記眼球関連電位の特徴量とに基づいて、前記被験者の覚醒度または前記被験者の集中度を判定する、
状態判定方法。
【請求項１】
被験者の脳波信号に基づいて、前記被験者の状態を判定する状態判定装置であって、
前記脳波信号からα波の特徴量を算出するα波特徴量算出手段と、
前記被験者の眼球移動量および前記脳波信号に基づいて、眼球停留関連電位の特徴量を算出する眼球停留関連電位特徴量算出手段と、
前記α波特徴量算出手段において算出された前記α波の特徴量と、前記眼球関連電位特徴量算出手段において算出された前記眼球関連電位の特徴量とに基づいて、前記被験者の覚醒度または前記被験者の集中度を判定する判定手段と、
を具備する状態判定装置。
【請求項２】
前記判定手段は、
前記α波の特徴量と、第１の基準値とを比較することによって、前記覚醒度を判定する第１覚醒度判定手段と、
前記第１覚醒度判定手段で前記α波の特徴量が前記第１の基準値以上であると判定された場合に、前記眼球関連電位の特徴量と第２の基準値とを比較することによって、前記覚醒度を判定する第２覚醒度判定手段と、を具備する、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項３】
前記第１覚醒度判定手段は、前記α波の特徴量が前記第１の基準値未満の場合、前記覚醒度が高い状態であると判定し、
前記第２覚醒度判定手段は、前記眼球関連電位の特徴量が前記第２の基準値未満の場合、前記覚醒度が高い状態であると判定し、前記眼球関連電位の特徴量が前記第２の基準値以上の場合、前記覚醒度が低い状態であると判定する、
請求項２に記載の状態判定装置。
【請求項４】
前記α波の特徴量と、前記眼球停留関連電位の特徴量と、前記第１の基準値と、前記第２の基準値とを対応させて前記覚醒度のレベルが複数の段階で定義された対応テーブルを、さらに具備し、
前記判定手段は、前記第２覚醒度判定手段において前記眼球停留関連電位の特徴量が前記第２の基準値以上であると判定された場合、前記対応テーブルを参照して、前記複数の段階の中から、前記被験者の前記覚醒度のレベルを判定する、
請求項２に記載の状態判定装置。
【請求項５】
前記被験者が意識的に注意を高める注意行動を検出する検出手段と、
前記検出手段で前記注意行動が検出された場合に、前記第２の基準値を補正する補正手段と、をさらに具備する、
請求項２に記載の状態判定装置。
【請求項６】
前記判定手段は、
前記眼球停留関連電位の特徴量と、第３の基準値とを比較することによって、前記集中度を判定する第１集中度判定手段と、
前記第１集中度判定手段で前記眼球停留関連電位の特徴量が前記第３の基準値以下であると判定された場合に、前記α波の特徴量と第４の基準値とを比較することによって、前記集中度を判定する第２集中度判定手段と、を具備する、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項７】
前記第１集中度判定手段は、前記眼球停留関連電位の特徴量が前記第３の基準値より大きい場合、前記集中度が高い状態であると判定し、
前記第２集中度判定手段は、前記α波の特徴量が前記第４の基準値以上の場合、前記集中度が低い状態であると判定し、前記α波の特徴量が前記第４の基準値未満の場合、前記集中度が高い状態であると判定する、
請求項６に記載の状態判定装置。
【請求項８】
前記α波の特徴量と、前記眼球停留関連電位の特徴量と、前記第３の基準値と、前記第４の基準値とを対応させて前記集中度のレベルが複数の段階で定義された対応テーブルを、さらに具備し、
前記判定手段は、前記第２集中度判定手段において前記α波特徴量が前記第４の基準値以上であると判断された場合、前記対応テーブルを参照して、前記複数の段階の中から、前記被験者の前記集中度のレベルを判定する、
請求項６に記載の状態判定装置。
【請求項９】
前記被験者の周辺環境を取得する取得手段と、
前記取得手段で前記被験者の視覚情報処理負荷を高める前記周辺環境が取得された場合に、前記第４の基準値を補正する補正手段と、をさらに具備する、
請求項６に記載の状態判定装置。
【請求項１０】
前記判定手段は、
前記α波の特徴量と前記眼球停留関連電位の特徴量とからなる２次元平面上において、所定の境界線を用いて覚醒度評価値を算出する覚醒度評価値算出手段と、
前記覚醒度評価値算出手段で算出された前記覚醒度評価値と、所定の基準値とに基づいて、前記覚醒度を判定する評価値判定手段と、を具備し、
前記所定の境界線は、前記α波の特徴量が増加する場合に前記眼球停留関連電位の特徴量が低下することを特徴とする、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項１１】
前記判定手段は、
前記α波の特徴量と前記眼球停留関連電位の特徴量とからなる２次元平面上において、所定の境界線を用いて集中度評価値を算出する集中度評価値算出手段と、
前記集中度評価値算出手段で算出された前記集中度評価値と、所定の基準値とに基づいて、前記集中度を判定する評価値判定手段と、を具備し、
前記所定の境界線は、前記α波の特徴量が増加する場合に前記眼球停留関連電位の特徴量が増加することを特徴とする、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項１２】
前記眼球停留関連電位特徴量算出手段は、前記眼球移動量からサッケード終了時直前のサッケード眼球変位量を算出し、前記眼球停留関連電位の特徴量を前記サッケード眼球変位量で除算して正規化し、
前記判定手段は、正規化された前記眼球停留関連電位の特徴量を用いて、前記覚醒度または前記集中度を判定する、
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項１３】
被験者の脳波信号に基づいて、前記被験者の状態を判定する状態判定方法であって、
前記脳波信号からα波の特徴量を算出し、
前記被験者の眼球移動量および前記脳波信号に基づいて、眼球停留関連電位の特徴量を算出し、
算出された前記α波の特徴量と、算出された前記眼球関連電位の特徴量とに基づいて、前記被験者の覚醒度または前記被験者の集中度を判定する、
状態判定方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【公開番号】特開２０１３−１１１３４８（Ｐ２０１３−１１１３４８Ａ）
【公開日】平成２５年６月１０日（２０１３．６．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２６１６１１（Ｐ２０１１−２６１６１１）
【出願日】平成２３年１１月３０日（２０１１．１１．３０）
【出願人】（０００００５８２１）パナソニック株式会社 (73,050)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年６月１０日（２０１３．６．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１１月３０日（２０１１．１１．３０）
【出願人】（０００００５８２１）パナソニック株式会社 (73,050)
【Ｆターム（参考）】
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