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

出願人 国立大学法人東北大学東日本高速道路株式会社
発明者 山家智之白石泰之三浦英和渡辺真人
出願日 2015年3月30日 (6年1ヶ月経過) 出願番号 2015-070244
公開日 2016年11月10日 (4年6ヶ月経過) 公開番号 2016-191985
状態 特許登録済
技術分野 交通制御システム 操向制御装置 特定用途計算機
主要キーワード 曲り角度 パラメータ設計 時系列変動 概略イメージ 設計ガイドライン ストレス指標 運転シミュレータ 農業用車両
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2016年11月10日)のものです。
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図面 (12)

課題

道路設計や運転支援等のために有用なデータベースを自動的に構築することができる。

解決手段

車両10に、運転者生体情報を検出する生体情報検出手段20と、位置データに対応した道路情報を記憶する道路情報記憶手段30と、当該車両10の現在位置データを取得する位置データ取得手段40と、演算処理を行う情報処理手段50とを備え、前記情報処理手段50が、前記位置データ取得手段40により取得した現在位置データに対応する前記道路情報を前記道路情報記憶手段30から読み取り、この道路情報を、前記生体情報検出手段20による検出値に基づく生体情報に関連付けて、生体関連付け道路データを作成し、この生体関連付け道路データを、送受信手段を介してインターネット接続されたサーバコンピュータ70に送信する。

概要

背景

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

概要

道路設計や運転支援等のために有用なデータベースを自動的に構築することができる。 車両10に、運転者の生体情報を検出する生体情報検出手段20と、位置データに対応した道路情報を記憶する道路情報記憶手段30と、当該車両10の現在位置データを取得する位置データ取得手段40と、演算処理を行う情報処理手段50とを備え、前記情報処理手段50が、前記位置データ取得手段40により取得した現在位置データに対応する前記道路情報を前記道路情報記憶手段30から読み取り、この道路情報を、前記生体情報検出手段20による検出値に基づく生体情報に関連付けて、生体関連付け道路データを作成し、この生体関連付け道路データを、送受信手段を介してインターネット接続されたサーバコンピュータ70に送信する。

目的

本発明は上記従来事情に鑑みてなされたものであり、その課題とする

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
1件

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請求項1

車両に、運転者生体情報を検出する生体情報検出手段と、位置データに対応した道路情報を記憶する道路情報記憶手段と、当該車両の現在位置データを取得する位置データ取得手段と、演算処理を行う情報処理手段とを備え、前記情報処理手段が、前記位置データ取得手段により取得した現在位置データに対応する前記道路情報を前記道路情報記憶手段から読み取り、この道路情報を、前記生体情報検出手段による検出値に基づく生体情報に関連付けて、生体関連付け道路データを作成し、この生体関連付け道路データを、送受信手段を介してインターネット接続されたサーバコンピュータに送信するようにしたことを特徴とする道路情報データベース構築支援ステム

請求項2

前記情報処理手段は、前記生体情報検出手段による検出値が予め設定された判定基準内にあるか否かを判断し、その判断の結果を前記生体情報として前記生体関連付け道路データを作成することを特徴とする請求項1記載の道路情報データベース構築支援システム。

請求項3

前記サーバコンピュータは、前記生体関連付け道路データを記憶装置に多数記憶してなる生体関連付け道路情報データベースを具備し、前記情報処理装置から生体関連付け道路データを受信する毎に、この受信した生体関連付け道路データを前記生体関連付け道路情報データベースに加えて前記生体関連付け道路情報データベースを更新することを特徴とする請求項1又は2記載の道路情報データベース構築支援システム。

請求項4

前記サーバコンピュータは、前記生体関連付け道路情報データベースの多数の生体関連付け道路データに基づき、生体情報を目標関数にするとともに道路情報を説明変数とした多変量解析を行い、この多変量解析の結果を、前記生体関連付け道路情報データベースに加えて前記生体関連付け道路情報データベースを更新することを特徴とする請求項3記載の道路情報データベース構築支援システム。

請求項5

前記車両には、運転者に認知可能な報知を行う報知手段が設けられ、前記情報処理手段は、前記道路情報記憶手段から現在位置データに対応する前記道路情報を読み取り、この読み取った道路情報に対応する生体情報を、サーバコンピュータの前記生体関連付け道路情報データベースのデータから求め、この生体情報に応じて前記報知手段の出力を制御することを特徴とする請求項3又は4記載のデータベース構築支援システムにより構築されるデータベースを用いた運転支援システム

技術分野

0001

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

背景技術

0002

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

先行技術

0003

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

発明が解決しようとする課題

0004

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

課題を解決するための手段

0005

上記課題を解決するための一手段は、車両に、運転者の生体情報を検出する生体情報検出手段と、位置データに対応した道路情報を記憶する道路情報記憶手段と、当該車両の現在位置データを取得する位置データ取得手段と、演算処理を行う情報処理手段とを備え、前記情報処理手段が、前記位置データ取得手段により取得した現在位置データに対応する前記道路情報を前記道路情報記憶手段から読み取り、この道路情報を、前記生体情報検出手段による検出値に基づく生体情報に関連付けて、生体関連付け道路データを作成し、この生体関連付け道路データを、送受信手段を介してインターネット接続されたサーバコンピュータに送信するようにしたことを特徴とする。

発明の効果

0006

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

図面の簡単な説明

0007

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

0008

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

0009

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

0010

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

0011

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

0012

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

0013

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

0014

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

0015

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

0016

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

0017

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

0018

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

0019

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

0020

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

0021

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

0022

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

0023

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

0024

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

0025

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

0026

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

0027

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

0028

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

0029

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

0030

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

0031

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

0032

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

0033

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

0034

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

0035

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

0036

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

0037

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

0038

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

0039

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

0040

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

0041

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

0042

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

0043

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

0044

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

0045

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

実施例

0046

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

0047

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

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