予防安全装置の開発 (Active Safety Devices Development)
ドライバの眠気の推定精度向上を目指した心電波形分析
Electrocardiographic analysis for enhancement of estimation accuracy of drivers’ drowsiness
居眠り運転による交通事故は依然多発しており，普通運転免許を取得しているドライバの約2割もの人が，居眠り運転をしたことがあると答えています（2007年警視庁調べ）．居眠り運転の防止には，ドライバの眠気を検知し警報を与えることが有用であると考えられますが，眠たくないときに警報を与えられると，つまり眠気の検出の精度が低いと，警報はドライバにとって煩わしいものとなり，その信頼性が低下してしまいます．
そこで我々は，運転中のドライバの眠気の高精度な検出を目指しています．ドライバの運転の邪魔にならず，容易に測定できる心電図計測によりドライバの眠気の検出を試みています．私達の顔が一人一人違うように，心電図の波形も人によって異なります．また同じ人でも測定する時間帯やその日の体調によって異なるため，膨大な量のデータときめ細やかな解析が必要とされます．当研究室では，ドライブレコーダに記録されたドライバの顔の表情からの判定，また一般に用いられる周波数解析法の他，比較的新しい解析方法であるローレンツプロット解析等を用いて多角的に眠気を評価し，眠気の高精度な検出方法の確立に挑戦しています．心電図の測定は“ヒト”を知ることでもあり，難しい反面とてもやりがいのある研究です．
RESEARCH ABSTRACT
Since drowsiness during driving triggers tragic accidents, huge numbers of studies have performed to prevent it or to develop of alarm systems. However still there are some issues which inhibit the practical use of warning systems. The high accuracy detection of drowsiness will contribute to add credibility and value of warning systems, even though it is not simplicity.
Our group strives for the attainment of high precision detection of drivers’ drowsiness by electrocardiographic measurement. Along with a traditional frequency analysis, other analyses, e.g., Lorenz plot analysis, are employed to evaluate drowsiness from various perspectives.
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