JP6087171B2 - 人の状態推定装置およびそれを備えた輸送機器 - Google Patents

Description

本発明は、人の状態推定装置およびそれを備えた輸送機器に関する。

特許文献１乃至４は、生体情報に基づいて人の内的状態を推定する技術を開示する。

特許文献１は、人の集中度を評価する集中度評価装置を開示する。集中度評価装置は、まず、人が基準となる視覚情報を視認したときの眼球運動、頭部運動および視野変動を測定する。これらの測定結果に基づいて反射性眼球運動（例えば、前庭動眼反射や視運動反射）のモデルを計算する。次に、人が任意の視覚情報を視認したときの眼球運動、頭部運動および視野変動を測定する。そして、これらの測定結果を予め計算されたモデルと比較することによって、人の集中度を推定する。

特許文献２は、人が眠気を自覚する前の予兆を検出する眠気予兆検出装置を開示する。眠気予兆検出装置は、頭部運動と眼球運動を測定する。眼球運動の測定結果に基づいて眼球回転角速度を特定する。また、頭部運動の測定結果に基づいて理想眼球運動角速度を計算する。理想眼球運動角速度は、眼球運動が頭部運動を補償するときの眼球の理想的な角速度である。そして、特定された眼球回転角速度と計算された理想眼球運動角速度とに基づいて、前庭動眼反射を検出する。この前庭動眼反射によって、眠気の予兆を判定する。

特許文献３は、知覚・運動系の精神作業負荷と知覚・中枢系の精神作業負荷をそれぞれ推定する精神作業負荷検出装置を開示する。精神作業負荷検出装置は、サッカードを計測し、かつ、スピーカからランダムに音を発生させながら、脳波を検出する。検出された脳波を解析することによって、目の動きに応じた脳波と事象（音の発生）に応じた脳波に分ける。前者の脳波は、サッカードの終了時点から所定時間経過後におけるラムダ反応である。後者の脳波は、音の終了時点から所定時間経過後における聴覚Ｐ３００である。そして、ラムダ反応および聴覚Ｐ３００が時間の経過に伴って増加しているか、減少しているかを判定する。この判定結果によって、精神作業の種類および負荷を推定する。

特許文献４は、車両運転中のドライバの覚醒度を検出する覚醒度低下検出装置を開示する。覚醒度低下検出装置は、ドライバの視線方向を検出する。視線方向の検出結果に基づいて視線の移動速度を算出する。さらに、所定時間内における視線の移動速度の頻度分布パターンを逐次作成する。そして、逐次作成される頻度分布パターンを、車両運転を開始した直後における頻度分布パターンと比較し、ドライバの覚醒度が低下したか否かを判定する。

特開２００８−７９７３７号公報 国際公開第２０１０／０３２４２４号 特開２００９−２９７１２９号公報 特開平０９−２５４７４２号公報

しかしながら、このような構成を有する従来例の場合には、次のような問題がある。
すなわち、特許文献１、２の技術では、眼球運動のみならず頭部運動等を測定するので、測定部の構成が複雑になる。また、前庭動眼反射等のモデルや理想眼球運動角速度を予め計算しておき、これらの仮想的な計算結果と現実の生体情報の測定結果とに基づいて集中度や眠気の予兆を推定するので、演算処理が複雑かつ膨大となる。

特許文献３の技術では、脳波の電位は数μＶから数十μＶと非常に小さく、かつ、ノイズの影響を受けやすいので、生体情報を適切に検出すること自体が比較的に困難である。

特許文献４の技術では、所定時間内に発生する視線移動には、ライダーの意思に基づく随意的な視線移動やライダーの意思によらない不随意的な視線移動などが混在している。これらの視線移動の全部に基づいて速度頻度分布パターンを作成するので、速度頻度分布パターンによって覚醒度以外のドライバの内的状態を精度よく検出することは困難である。覚醒度以外のドライバの内的状態は、例えば、ドライバの精神作業負担レベル、集中レベル（集中度）、余裕度または情報処理パフォーマンスなどである。これらは、覚醒度が低下していなくても、低下する場合がある。

この発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、眼球運動の計測結果に基づいて人の内的状態を精度よく推定することができる人の状態推定装置およびそれを備えた輸送機器を提供することを目的とする。

本発明は、このような目的を達成するために、次のような構成をとる。
すなわち、本発明は、眼球運動を計測する眼球運動計測部と、前記眼球運動計測部の計測結果に基づいて、眼球運動の速度が第１速度以上であり、かつ、眼球運動の運動量が第１量以上である眼球運動を急速眼球運動と特定する第１特定部と、前記眼球運動計測部の計測結果に基づいて、前記急速眼球運動のうち、運動量が前記第１量未満である修正眼球運動が付随する前記急速眼球運動を修正付随急速眼球運動と特定する第２特定部と、前記眼球運動計測部の計測結果に基づいて、前記修正付随急速眼球運動の速度に関する速度指標を算出する速度算出部と、前記修正付随急速眼球運動の速度指標に基づいて、人の内的状態を推定する推定部と、を備える人の状態推定装置である。

［作用・効果］本発明によれば、眼球運動計測部は眼球運動を測定する。第１特定部は、眼球運動の中から第１速度以上の速度で第１量以上を移動する眼球運動のみを抽出し、抽出された眼球運動を急速眼球運動と特定する。第２特定部は、急速眼球運動の中から修正付随急速眼球運動を抽出する。具体的には、急速眼球運動に付随する修正眼球運動が急速眼球運動の後に発生している場合には、その修正眼球運動に関連する急速眼球運動を修正付随急速眼球運動と特定する。速度算出部は、修正付随急速眼球運動に基づいて速度指標を算出する。速度指標は、１または複数の修正付随急速眼球運動を代表する指標である。推定部は、この速度指標を用いて人の内的状態を推定する。

このように、生体情報として比較的に簡易に測定可能な眼球運動のみを使用するので、計測部の簡素化を図ることができる。また、特定の眼球運動である修正付随急速眼球運動のみを推定の基礎とするので、人の内的状態の推定精度を高めることができる。すなわち、計測部の簡素化を図りつつ、人の内的状態を精度よく推定できる。

上述した発明において、前記第２特定部は、前記急速眼球運動が終了した時から所定時間内に発生する眼球運動であって、眼球運動の速度が第２速度以上であり、かつ、眼球運動の運動量が前記第１量以下である第２量よりも小さい眼球運動を、前記修正眼球運動と特定することが好ましい。これによれば、急速眼球運動に付随する修正眼球運動を的確に特定できる。

また、上述した発明において、前記第２特定部は、前記修正眼球運動を、眼球運動の運動量が前記第２量よりも小さい第３量以上である眼球運動のみに限ることが好ましい。これによれば、急速眼球運動に関連する修正眼球運動を一層的確に特定することができる。

また、上述した発明において、前記推定部は、前記速度指標、及び、前記修正付随急速眼球運動の運動量に基づいて、人の内的状態を推定することが好ましい。これによれば、速度指標のみならず修正付随急速眼球運動の運動量を考慮して人の内的状態を推定するので、推定精度を一層高めることができる。

また、上述した発明において、前記推定部は、前記速度指標を閾値と比較することによって人の内的状態を推定することが好ましい。これによれば、推定部の処理を簡素化できる。

また、上述した発明において、前記閾値は、前記修正付随急速眼球運動の運動量に応じて変化することが好ましい。これによれば、推定精度をさらに高めることができる。

また、上述した発明において、前記推定部は、前記速度指標および前記修正付随急速眼球運動の運動量の関係を表す関係式を算出し、この関係式の係数に基づいて人の内的状態を推定することが好ましい。複数の修正付随急速眼球運動を基礎とする場合であっても、係数によってこれらを一括りにまとめることができる。よって、推定部は人の内的状態を一括して推定できる。

また、上述した発明において、さらに、前記推定部によって推定された人の内的状態に応じた情報を出力する情報出力部を備えることが好ましい。これによれば、内的状態の推定結果に応じて適切な情報をライダーに提示できる。

また、本発明は、上述した発明に係る人の状態推定装置を備える輸送機器である。

［作用・効果］本発明によれば、人の状態推定装置によって、輸送機器を運転、操縦する人等の内的状態を好適に推定することができる。

また、上述した発明において、前記人の状態推定装置は、前記推定部によって推定された人の内的状態に応じて輸送機器の制御パラメータを変更させることが好ましい。これによれば、輸送機器を運転、操縦する人等の内的状態に応じて輸送機器の操縦性を適切に調整できる。

なお、本明細書は、次のような鞍乗型車両に係る発明も開示している。

（１）上述した発明に係る人の状態推定装置を備える鞍乗型車両。

前記（１）に記載の発明によれば、人の状態推定装置によって、鞍乗型車両を運転するライダーの内的状態を好適に推定することができる。

（２）車体と、ヘルメットに取り付けられ、ライダーの眼球運動を計測する眼球運動計測部と、前記眼球運動計測部の計測結果に基づいて、眼球運動の速度が第１速度以上であり、かつ、眼球運動の運動量が第１量以上である眼球運動を急速眼球運動と特定する第１特定部と、前記眼球運動計測部の計測結果に基づいて、前記急速眼球運動のうち、運動量が前記第１量未満である修正眼球運動が付随する前記急速眼球運動を前記修正付随急速眼球運動と特定する第２特定部と、前記眼球運動計測部の計測結果に基づいて、前記修正付随急速眼球運動の速度に関する速度指標を算出する速度算出部と、前記修正付随急速眼球運動の速度指標に基づいて、人の内的状態を推定する推定部と、を備える鞍乗型車両。

前記（２）に記載の発明によれば、ライダーが装着するヘルメットに眼球運動計測部を取り付けることによって、眼球運動計測部を好適に配置できる。このように、鞍乗型車両に対しては、人の状態推定装置を好適に適用することができる。

（３）上述した発明において、前記第１速度は前記第２速度と等しいことが好ましい。これにより、第１特定部の処理の一部と第２特定部の処理の一部が共通となり、処理を簡素化できる。また、第１特定部および第２特定部の一方の処理結果を他方の処理において流用できる。

（４）上述した発明において、前記第２量は前記第１量より小さいことが好ましい。これにより、人の内的状態の推定精度を高めることができる。

（５）上述した発明において、前記推定部は、前記第１量よりも大きな下限値以上の運動量を有する前記修正付随急速眼球運動のみにおける前記速度指標に基づいて、人の内的状態を推定することが好ましい。推定の基礎を、さらに、人の内的状態が顕在化し易い速度指標のみに絞ることが可能となる。これにより、推定を効率よく、かつ、精度よく行うことができる。

この発明に係る人の状態推定装置およびそれを備えた輸送機器によれば、簡易に計測できる眼球運動の計測結果に基づいて、人の内的状態を精度よく推定できる。

本実施例に係る鞍乗型車両の概略構成を示す側面図である。 鞍乗型車両に乗車するライダーの視野を模式的に示す図である。 実施例における内的状態推定装置の機能ブロック図である。 実施例における内的状態推定装置の処理手順を示すフローチャートである。 眼球運動の速度と時間の関係を示す図である。 修正付随急速眼球運動の運動量と速度指標の関係を例示する図である。 修正付随急速眼球運動の運動量と速度指標の関係を例示する図である。

以下、図面を参照して本発明の実施例を説明する。実施例では、輸送機器として鞍乗型車両１を例に採って説明する。以下の説明において、前後、左右、上下とは、鞍乗型車両１に乗車したライダーにとっての「前」、「後」、「左」、「右」、「上」、「下」を意味する。

１．鞍乗型車両１の概略構成
図１は、本実施例に係る鞍乗型車両１の概略構成を示す側面図である。鞍乗型車両１の車体２は、メインフレーム３を有する。メインフレーム３の前端上部にはヘッドパイプ４が支持されている。ヘッドパイプ４にはステアリングシャフト５が挿通されている。ステアリングシャフト５の上端部にはハンドル６が連結されている。ステアリングシャフト５の下端部には一対のフロントフォーク７が連結されている。フロントフォーク７の下端部には前輪８が回転可能に取り付けられている。ハンドル６を操舵すると、ステアリングシャフト５およびフロントフォーク７が一体に回転し、前輪８の向きが変わる。フロントフォーク７は伸縮可能であり、前輪８の振動を吸収する。フロントフォーク７の下端部には前輪８の回転を制動するためのブレーキ９が取り付けられている。ブレーキ９は、ブレーキレバー（図示省略）の操作によって作動する。

メインフレーム３の上部には、燃料タンク１０とシート１１とが支持されている。燃料タンク１０の下方には、エンジン１２と変速機１３とが配置されている。これらエンジン１２および変速機１３も、メインフレーム３に支持されている。変速機１３は、エンジン１２で発生した動力を出力するドライブ軸１３ａを備えている。ドライブ軸１３ａにはドライブスプロケット１４が連結されている。メインフレーム３の下部後側にはスイングアーム１５が揺動可能に支持されている。スイングアーム１５の後端部には、ドリブンスプロケット１６および後輪１７が回転可能に支持されている。チェーン１８は、ドライブスプロケット１４の動力をドリブンスプロケット１６に伝達する。これにより、エンジン１２で発生した動力は、後輪１７に伝達される。

シート１１の下部には、車体２を制御するＥＣＵ（Electronic Control Unit；電子制御ユニット）１９が配置されている。ＥＣＵ１９は、制御パラメータによって車体２の各部の動作を制御する。

さらに、シート１１の下部には、演算処理装置（マイクロプロセッサ）２１、記憶部２２および無線通信機２３が配置されている。

ハンドル６の前方には、表示部２４が配置されている。表示部２４は、例えばディスプレイモニタや、スマートフォンなどの携帯情報端末である。

ハンドル６には、抵抗力調整部２５が取り付けられている。ハンドル６にはライダーによって操作されるアクセルグリップ６ａが設けられている。このアクセルグリップ６ａの回転に対する抵抗力（反力）を抵抗力調整部２５が可変する。なお、図示の便宜上、アクセルグリップ６ａは左側に配置されているが、右側に配置されていてもよい。

シート１１には、振動発生部２６が取り付けられている。振動発生部２６は、ライダーが着座するシート１１を振動させる。

ライダーが着用するヘルメット３１には、アイカメラ３２、音声出力部３３および無線通信機３４が取り付けられている。アイカメラ３２は、ヘルメット３１の前面に形成される開口部の下部に配置されている。音声出力部３３はヘルメット３１の側部内側に配置されている。音声出力部３３は、例えばヘッドホンやスピーカである。

上述した演算処理装置２１、記憶部２２、表示部２４、抵抗力調整部２５、振動発生部２６、アイカメラ３２、音声出力部３３および無線通信機２３、３４は、内的状態推定装置２０（図３参照）を構成する。内的状態推定装置２０は、本発明における人の状態推定装置に相当する。

２．内的状態を推定する手法
まず、本実施例で採用する内的状態を推定する方法を説明する。

本発明者らは、比較的に高速で動く眼球運動に着目して鋭意研究を重ねた。具体的には、走行中のライダーの眼球運動を計測する実走行試験を重ねた。その際、ライダーに種々の目標やテーマを与えることによってライダーの精神的な負担を変えながら、実走行試験を行った。

その結果、特定の眼球運動における速度とライダーの内的状態との間に一定の関係があることを知見した。より具体的には、速度が所定値以上の眼球運動ＭＡと、運動量が所定量未満の眼球運動ＭＢがこの順番で連鎖的に発生するとき、ライダーの内的状態が良好であるほど最初の眼球運動ＭＡの速度が高くなる傾向があることを見いだした。

ここで、内的状態とは、精神作業負担レベル（状態）、注意レベル（状態）、覚醒レベル（状態）、集中レベル（集中度）、余裕度、情報処理パフォーマンス等を意味する。さらに、内的状態は、精神的な状態に限られず、肉体的な状態（疲労度）も意味する。以下では、内的状態の例示として「精神作業負担レベル」を適宜に用いて説明する。

上述した一連の眼球運動は、例えば、次のような場合に起こると考えられる。

図２を参照する。図２は、鞍乗型車両１に乗車するライダーの視野を模式的に示す図である。図２において、点ｐ０乃至ｐ３はそれぞれライダーの視点を示し、点ｏ１、ｏ２はそれぞれ視対象を示す。

今、ライダーの視点が点ｐ０にあるとして、ライダーが視対象ｏ１を捉えるようとするときを考える。このとき、一度の眼球運動で視対象ｏ１を正確に捉えることができない場合がある。この場合、眼球運動を２度行うことになる。

例えば、１回目の眼球運動ｍａ１によって視点を点ｐ０から点ｐ１に移動させ、２回目の眼球運動ｍｂによって視点を点ｐ１から視対象ｏ１に移動させる。眼球運動ｍａ１、ｍｂは、同じ視対象ｏ１を捉えための眼球運動である点で互いに関連している。

１回目の眼球運動ｍａ１によって視点は視対象ｏ１のおよその位置（点ｐ１）まで移動するので、２回目の眼球運動ｍｂは、点ｐ１と視対象ｏ１とのずれをなくすための微調整で足りる。このため、２度の眼球運動ｍａ1、ｍｂで１の視対象ｏ１を捉える場合、通常、後の眼球運動ｍｂの運動量は前の眼球運動ｍａ１の運動量よりも小さい。また、このような場合は、視対象の位置が視点ｐ０よりもむしろ視野Ｆの周縁部に近いときに、多く発生すると予想される。

このように、２度の眼球運動ｍａ１、ｍｂで１の視対象ｏ１を捉える場合に、上述した一連の眼球運動が起こる（すなわち、連鎖的に発生する眼球運動ＭＡと眼球運動ＭＢが計測される）と考えられる。

逆に、上述した一連の眼球運動が起こったとき、それに含まれる眼球運動ＭＡがライダーの意思（例えば、視対象を捉えようとする意思）による眼球運動である可能性は高いと考えられる。以下では、これを「随意的な眼球運動」と適宜に呼ぶ。換言すれば、眼球運動ＭＡがライダーの意思によらずに起こる眼球運動（「不随意的な眼球運動」）である確率は低いと考えられる。そうすると、眼球運動ＭＡを抽出することによって、随意的な眼球運動のみが精度よく選び出されていると言える。このため、眼球運動ＭＡの速度に、ライダーの内的状態が顕在化したと考えられる。

他方、眼球運動ｍａ２の後に、眼球運動ｍａ２よりも大きな運動量の眼球運動ｍｃが発生する場合がある。この場合、２回目の眼球運動ｍｃが別の視対象ｏ２を捉えるための眼球運動である可能性は高いので、眼球運動ｍａ２と眼球運動ｍｃは互いに関連していないと考えられる。そうすると、１回目の眼球運動ｍａ２が随意的な眼球運動であることは、２回目の眼球運動ｍｃによって裏付けられない。眼球運動ｍａ２が随意的な眼球運動である可能性もあるし、不随意的な眼球運動である可能性もある。よって、眼球運動ｍａ２の速度にライダーの内的状態が顕在化しにくいと考えられる。

また、眼球運動ｍａ３の後に、眼球運動ｍａ３に伴う眼球運動が発生しない場合、すなわち、眼球運動ｍａ３が単独で発生する場合がある。この場合、眼球運動ｍａ３が随意的な眼球運動であることを裏付けるものが何もない。仮に眼球運動ｍａ３を抽出しても、随意的な眼球運動と不随意的な眼球運動がまだ混在していることが多いので、眼球運動ｍａ３の速度にライダーの内的状態が顕在化しにくいと考えられる。

このような知見に基づいて、内的状態推定装置２０は、特定の眼球運動のみを対象として、ライダーの内的状態を推定するように構成される。

３．内的状態推定装置２０の機能的構成
図３は、内的状態を推定する内的状態推定装置２０の構成例を示す機能ブロック図である。なお、図３では、便宜上、無線通信機２３、３４の図示を省略する。

アイカメラ３２はライダーの眼球運動を計測する。アイカメラ３２の計測結果は、無線通信機２３、３４を介して演算処理装置２１に送られる。アイカメラ３２は、本発明における眼球運動計測部に相当する。

演算処理装置２１は、ライダーの内的状態を推定する。演算処理装置２１は、機能的に、第１特定部４１、第２特定部４２、速度算出部４３、推定部４４および出力選択部４５に分けられる。

第１特定部４１は、アイカメラ３２の計測結果に基づいて、種々の眼球運動の中から急速眼球運動を抽出する。

本実施例では、急速眼球運動を、眼球運動の速度が第１速度Ｖ１以上であり、かつ、眼球運動の運動量が第１量Ａ１以上である眼球運動と定義する。第１特定部４１は、これらの条件に合致する眼球運動のみを急速眼球運動と特定する。急速眼球運動は、いわゆるサッカード眼球運動（Saccade, Saccadic eye movement）、または、それに類似する眼球運動に相当する。

第２特定部４２は、アイカメラ３２の計測結果に基づいて、急速眼球運動の中から修正付随急速眼球運動を抽出する。ここで、修正付随急速眼球運動は、修正眼球運動が付随する急速眼球運動である。

本実施例では、次の条件を満たす眼球運動を修正眼球運動と定義する。
１．急速眼球運動が終了した時から所定時間Ｔ内に発生すること。
２．眼球運動の速度が第２速度Ｖ２以上であること。
３．眼球運動の運動量が第２量Ａ２（Ａ２≦Ａ１）未満で第３量Ａ３（０＜Ａ３＜Ａ２）以上であること。

第２特定部４２は、これらの条件に合致する修正眼球運動が存在するか否かを、急速眼球運動ごとに判断する。なお、修正眼球運動も、いわゆるサッカード眼球運動、または、それに類似する眼球運動に相当する。そして、修正眼球運動が存在すると判断したときは、その修正眼球運動に関連する急速眼球運動を、修正付随急速眼球運動と特定する。

速度算出部４３は、アイカメラ３２の計測結果に基づいて、修正付随急速眼球運動の速度に関する速度指標を算出する。「速度指標」は、１または複数の修正付随急速眼球運動を代表する値であり、単なる時系列データである「速度」と区別される。

推定部４４は、速度指標に基づいて人の内的状態を推定する。

記憶部２２は、速度算出部４３が算出した速度指標や、推定部４４が推定した人の内的状態に関する情報（以下、適宜に「推定結果」という）を記憶する。記憶部２２に記憶された速度指標や推定結果は、推定部４４または／および出力選択部４５によって、適宜に読み出される。

出力選択部４５は、推定結果に基づいて、ライダーに情報を提示するか否か、および、車体２の制御パラメータを変更するか否かについて選択する。ここで、ライダーに提示する情報の内容は、例えば、推定結果や、ライダーへのアドバイス、注意喚起等である。

出力選択部４５がライダーに情報を提示することを選択した場合には、出力選択部４５は、表示部２４、抵抗力調整部２５、振動発生部２６および音声出力部３３の少なくともいずれかに命令を出力する。音声出力部３３に送る命令は、無線通信機２３、３４を介して伝達される。出力選択部４５が車体２の制御パラメータを変更することを選択した場合には、出力選択部４５はＥＣＵ１９に命令を出力する。

表示部２４は、出力選択部４５からの命令に基づいて、文字や画像などの視覚情報を出力する。表示部２４は、本発明における情報出力部に相当する。

抵抗力調整部２５は、出力選択部４５からの命令に基づいて、アクセルグリップ６ａの回転抵抗を可変する。振動発生部２６は、出力選択部４５からの命令に基づいて、振動を発生させる。グリップ６ａの抵抗力およびシート１１の振動は、それぞれライダーに感知される。すなわち、抵抗力調整部２５および振動発生部２６は、触覚情報または力覚情報を出力する。なお、抵抗力の大きさ、振動の回数やリズム等には、予め、ライダーに提示する情報の内容が対応付けられている。このため、ライダーは抵抗力や振動を感知することによって情報の内容を認識できる。抵抗力調整部２５および振動発生部２６は、本発明における情報出力部に相当する。

音声出力部３３は、出力選択部４５からの命令に基づいて、音声情報（聴覚情報）を出力する。音声出力部３３は、本発明における情報出力部に相当する。

ＥＣＵ１９は、出力選択部４５からの命令に基づいて、車体２の制御パラメータを変更する。これにより、車体２の各部の動作を調節できる。たとえば、各部の動作としては、スロットルの応答感度、マニュアル／オートマチックトランスミッションの切り替え、フロントフォーク７の特性、後輪１７のサスペンションの特性、前輪８のブレーキ９および後輪１７のブレーキの配分、ＡＢＳの有無等が例示される。また、これら一群の制御パラメータで構成されるモードが予め設定されている場合には、このモードを変更することによって各種の制御パラメータを一括して変更してもよい。

４．動作説明
次に、実施例１に係る鞍乗型車両１の動作を説明する。以下では、内的状態推定装置２０の処理の手順を中心に説明する。

図４は、内的状態推定装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。

＜ステップＳ１＞ 眼球運動の計測
アイカメラ３２は眼球運動を測定する。アイカメラ３２の計測結果は、例えば、眼球の角度の時系列データ（各時刻における眼球の回転角度に関する情報）である。この場合、眼球運動の速度は、眼球の角速度である。また、眼球運動の運動量は、眼球が回転する角度である。なお、運動量は振幅とも呼ばれる。アイカメラ３２は、第１特定部４１、第２特定部４２および速度算出部４３にそれぞれ計測結果を出力する。

＜ステップＳ２＞ 第１速度Ｖ１以上の眼球運動の特定
第１特定部４１は、アイカメラ３２の計測結果に基づいて、眼球運動の速度が第１速度Ｖ１以上である眼球運動を特定する。

第１速度Ｖ１は、例えば３０［degree/sec］である。ただし、第１速度Ｖ１は例示した値に限られない。第１速度Ｖ１は、実験結果やライダーの環境に応じて適宜に選択される。ライダーの環境としては、たとえば、ライダーの属性（年齢、性別、経験）、鞍乗型車両１の車種、走行シーンなどが例示される。このことは、以下に説明する第１量Ａ１等の数値の例示に関しても同様である。

図５を参照する。図５は、眼球運動の速度と時間の関係を示す図である。図５において、横軸は時間であり、縦軸は眼球運動の角速度である。図５では、説明の便宜上、任意の一方向における眼球運動の速度を示している。眼球運動の速度は、アイカメラ３２の測定結果を時間で微分することによって得られる。

図５では、第１速度Ｖ１以上である眼球運動ｅ１と眼球運動ｅ２を示している。この例では、第１特定部４１は眼球運動ｅ１、ｅ２を特定する。

＜ステップＳ３＞ 眼球運動の運動量の算出
第１特定部４１は、特定された眼球運動の運動量を算出する。

図５の例では、眼球運動ｅ１、ｅ２の運動量を算出する。本実施例では、眼球運動ｅ１の運動量は、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの期間で眼球運動ｅ１の角速度を積分した値である。同様に、眼球運動ｅ２の運動量は、時刻ｔ３から時刻ｔ４までの期間で眼球運動ｅ２の角速度を積分した値である。

＜ステップＳ４＞ 急速眼球運動の特定
第１特定部４１は、算出された眼球運動の運動量が第１量Ａ１以上である眼球運動のみを急速眼球運動と特定する。第１量Ａ１は、例えば２０［degree］である。

図５の例において、仮に、眼球運動ｅ１の運動量が第１量Ａ１以上であり、眼球運動ｅ２の運動量が第１量Ａ１未満であるとする。その場合、眼球運動ｅ１のみが急速眼球運動であると特定される。

このように、ステップＳ２乃至Ｓ４の処理によって、第１特定部４１は急速眼球運動のみを抽出する。この際、第１特定部４１は、まず、眼球運動の速度が第１速度Ｖ１以上である眼球運動を抽出し、抽出された眼球運動を急速眼球運動の候補として扱う。さらに、急速眼球運動の候補の中から、眼球運動の運動量が第１量Ａ１以上である眼球運動のみを抽出し、抽出された眼球運動を急速眼球運動と特定する。

＜ステップＳ５＞ 所定時間内に第２速度Ｖ２以上の眼球運動が発生したか？
第２特定部４２は、１の急速眼球運動に着目して、その急速眼球運動が終了した時点から所定時間Ｔ内に、第２速度Ｖ２以上の眼球運動が発生したか否かを判断する。本実施例では、所定時間Ｔが経過する前に第２速度Ｖ２以上の眼球運動が始まった場合には、「発生した」と判断する。「発生した」と判断された場合には、その眼球運動を修正眼球運動の候補とみなし、ステップＳ６に進む。そうでない場合には、ステップＳ８に進む。

ここで、所定時間Ｔは、例えば１００［msec］から１５０［msec］までの範囲内の値である。第２速度Ｖ２は、例えば、第１速度Ｖ１と同じ値（３０［degree/sec］）である。

図５の例では、第１速度Ｖ１と第２速度Ｖ２が同じ値である。また、急速眼球運動ｅ１の終了時刻ｔ２から眼球運動ｅ２の開始時刻ｔ３までの期間ｔｅ１は所定時間Ｔ以下であり、眼球運動ｅ２の速度は第２速度Ｖ２以上である。よって、急速眼球運動ｅ１に着目したとき、所定時間Ｔ内に第２速度Ｖ２以上の眼球運動ｅ２が発生したと判断され、眼球運動ｅ２は修正眼球運動の候補とみなされる。なお、期間ｔｅ１は「潜時」と呼ばれる。

＜ステップＳ６＞ 運動量が所定範囲内か？
第２特定部４２は、修正眼球運動の候補とみなされた眼球運動の運動量を算出する。そして、算出された運動量が、第３量Ａ３以上、かつ、第２量Ａ２未満であるか否かを判断する。第２量Ａ２は、例えば３．５［degree］であり、第３量Ａ３は、例えば１．０［degree］である。その結果、運動量がこの範囲内にあると判断された場合には、修正眼球運動の候補を修正眼球運動と特定し、ステップＳ７に進む。そうでない場合には、ステップＳ８に進む。

図５の例では、眼球運動ｅ２の運動量について判断される。

＜ステップＳ７＞ 急速眼球運動を修正付随急速眼球運動と特定
第２特定部４２は、特定された修正眼球運動に関連する急速眼球運動（すなわち、ステップＳ５の処理において着目した急速眼球運動）を修正付随急速眼球運動と特定する。

図５の例において、仮に、眼球運動ｅ２の運動量が第３量Ａ３以上で第２量Ａ２未満であるとすると、急速眼球運動ｅ１が修正付随急速眼球運動であると特定される。

＜ステップＳ８＞ 急速眼球運動を破棄
第２特定部４２は、ステップＳ５の処理において着目した急速眼球運動を破棄する。破棄された急速眼球運動は、人の内的状態の推定の基礎とされない。

このように、ステップＳ５乃至Ｓ８の処理によって、第２特定部４２は修正付随急速眼球運動のみを抽出する。ここで、第２速度Ｖ２が第１速度Ｖ１と等しい場合、ステップＳ５の処理では、ステップＳ２の処理によって特定された眼球運動が所定時間Ｔ内に発生したか否かを判断すれば足りる。このように、ステップＳ２の処理結果をステップＳ５の処理において流用することができるので、処理の簡素化を図ることができる。

また、ステップＳ２乃至Ｓ４の処理の結果、複数の急速眼球運動が特定された場合には、ステップＳ５乃至Ｓ８の処理では、急速眼球運動が修正付随急速眼球運動であるか否かの判断を各急速眼球運動に対して行う。

＜ステップＳ９＞ 速度指標の算出
速度算出部４３は、特定された修正付随急速眼球運動の速度に関する速度指標を算出する。速度指標は、例えば、修正付随急速眼球運動の最大速度である。図５の例では、修正付随急速眼球運動ｅ１の最大速度ｖｅ１が、修正付随急速眼球運動ｅ１の速度指標となる。

＜ステップＳ１０＞ 人の内的状態の推定
推定部４４は、速度指標に基づいて人の内的状態を推定する。本実施例では、速度指標を所定の閾値と比較する。その結果、速度指標が閾値より大きい場合は、精神作業負担レベルが低い（内的状態が良好である）と推定する。そうでなければ、精神作業負担レベルが高いと推定する。

＜ステップＳ１１＞ ライダーへの情報提示または制御パラメータの変更
出力選択部４５は、推定部４４による推定結果に基づいて、ライダーへの情報提示を行うか否か、および、制御パラメータの変更を行うか否かについて選択する。そして、表示部２４、抵抗力調整部２５、振動発生部２６、音声出力部３３およびＥＣＵ１９（以下、これらを「表示部２４等」と総称する）に適宜に命令を出力する。選択の結果によっては、表示部２４等の全部または一部に命令が出力される場合のみならず、表示部２４等のいずれにも命令が出力されない場合もある。

表示部２４、抵抗力調整部２５、振動発生部２６および音声出力部３３は、推定結果や、ライダーへのアドバイス等に関する情報を提示する。特に、精神作業負担レベルが高いと推定された場合には、ライダーの注意を喚起するための情報を出力することが好ましい。

例えば、表示部２４は、ライダーの内的状態の推定結果を示す数値やグラフなどを表示してもよい。抵抗力調整部２５は、アクセルグリップ６ａの回転に対する抵抗力を可変してもよい。振動発生部２６は、シート１１を振動させてもよい。音声出力部３３は、「そろそろ休憩しましょう」等の音声を出力してもよい。

他方、ＥＣＵ１９は鞍乗型車両１の制御パラメータを変更する。この制御パラメータの変更によって、鞍乗型車両１の操縦性（操縦のしやすさ）を強制的に調整する。例えば、鞍乗型車両１の操縦性を簡易化して、ライダーの負担を低減させてもよい。あるいは、制御パラメータの１つであるスロットルの応答感度を下げて、鞍乗型車両１の加速を緩やかにしてもよい。また、予め初心者モードや習熟者モードが設定されている場合には、それらのモードを切り替えてもよい。特に、精神作業負担レベルが高いと推定された場合には、習熟者モードから初心者モードに切り替えることが好ましい。

そして、ステップＳ１に戻り、上述した一連の処理を繰り返す。

このように、本実施例によれば、修正付随急速眼球運動の速度がライダーの内的状態によって変わりやすいという知見に基づいて、比較的に簡易に測定できる眼球運動のみを生体情報として取得する。このため、計測部をアイカメラ３２のみで構成することができる。

推定部４４は、修正付随急速眼球のみを人の内的状態の推定の基礎とするので、人の内的状態を精度よく推定することができる。

第１特定部４１は、種々の眼球運動の中から急速眼球運動を抽出し、第２特定部４２は、急速眼球運動の中から修正眼球運動が付随した修正付随急速眼球を抽出する。このように、眼球運動を段階的に選別するので、効率よく修正付随急速眼球運動を特定できる。

ここで、第１特定部４１は第１速度Ｖ１を用いて、比較的に速度の高い眼球運動を抽出する。これにより、修正付随急速眼球運動を抽出する過程（ステップＳ２〜Ｓ８）の初期段階で、比較的に速度の低い眼球運動を修正付随急速眼球運動の候補から外すことができる。
また、第１特定部４１は第１量Ａ１を用いて、運動量が比較的に大きな眼球運動のみを抽出する。本実施例で例示したように、第１量Ａ１を２０［degree］とすれば、視点が視野の周縁部付近に飛ぶような眼球運動のみを修正付随急速眼球運動の候補とすることができる。
さらに、第２特定部４２は第２量Ａ２を用いて修正眼球運動の存否を判定する。これにより、修正付随急速眼球運動に比べて運度量が小さい修正眼球運動が付随した修正付随急速眼球運動を抽出できる。
これらによって、修正付随急速眼球運動が随意的な眼球運動である確率を効果的に高めることができると考えられる。

第２特定部４２は、さらに第２速度Ｖ２及び第３量Ａ３を用いて修正眼球運動の存否を判定する。これにより、修正付随急速眼球運動が随意的な眼球運動である確率を一層高めることができると考えられる。

また、速度算出部４３は速度指標を算出するので、推定部４４は人の内的状態を好適に推定できる。

また、速度指標は、修正付随急速眼球運動の速度の最大値であるので、速度算出部４３は簡易に速度指標を算出できる。

また、推定部４４は、閾値を用いることによって、人の内的状態を簡易に推定できる。

また、鞍乗型車両１の場合には、ライダーが装着するヘルメット３１にアイカメラ３２を容易に取り付けることができる。よって、内的状態推定装置２０を鞍乗型車両１に好適に適用することができる。

また、表示部２４、抵抗力調整部２５、振動発生部２６および音声出力部３３を備えているので、ライダーの内的状態に応じてライダーに適切な情報を提供し、ライダーに内的状態や休憩のタイミングを気付かせることができる。

また、表示部２４は視覚を通じてライダーに情報を提示できるので、短時間に多くの情報をライダーに伝達できる。また、音声出力部３３は聴覚を通じてライダーに情報を提示できるので、ライダーは表示部２４等に視線を移すこと無く、音声出力部３３から情報を得ることができる。さらに、抵抗力調整部２５や振動発生部２６は触覚または力覚を通じてライダーに情報を提示できる。この場合、ライダーは表示部２４等に視線を移したり、音声出力部３３等に耳を澄ますことを要しない。すなわち、ライダーは周囲の車両等を見続けながら、かつ、周囲の車両の音を聞き続けながら、抵抗力調整部２５や振動発生部２６から情報を得ることができる。

また、演算処理装置２１はＥＣＵ１９と連携して鞍乗型車両１の制御パラメータを変更させるので、ライダーの内的状態に応じて鞍乗型車両１の操縦性を適切に調整できる。

この発明は、上記実施形態に限られることはなく、下記のように変形実施することができる。

（１）上述した実施例では、ステップＳ３の処理において眼球運動の運動量の算出方法を例示したが、これに限られない。例えば、図５の例において、眼球運動ｅ１の直前に速度が零となる時刻ｔａから眼球運動ｅ１の直後に速度が零となる時刻ｔｂまでの期間における眼球運動の速度を積分した値を、眼球運動ｅ１の運動量としてもよい。このように、眼球運動の運動量の定義は、適宜に選択、変更できる。

（２）上述した実施例では、第１量Ａ１として、第２量Ａ２より大きい値を例示したが、これに限られない。例えば、第１量Ａ１を、第２量Ａ２と同じ値（例えば、３．５［degree］）としてもよい。これによれば、抽出される修正付随急速眼球運動の数を増やすことができる。この結果、より多くの修正付随急速眼球運動に基づいて人の内的状態を推定できる。

（３）上述した実施例では、修正眼球運動の条件の１つとして、「３．眼球運動の運動量が第２量Ａ２（Ａ２≦Ａ１）未満で第３量Ａ３（０＜Ａ３＜Ａ２）以上であること。」を挙げたが、これに限られない。たとえば、この条件を、「眼球運動の運動量が第２量Ａ２（Ａ２≦Ａ１）未満であること。」に変更してもよい。

（４）上述した実施例では、第２速度Ｖ２は第１速度Ｖ１と等しかったが、これに限られない。すなわち、第２速度Ｖ２は第１速度Ｖ１と異なっていてもよい。

（５）上述した実施例では、速度指標は修正付随急速眼球運動の最大速度であったが、これに限られない。例えば、修正付随急速眼球運動の平均値等であってもよい。

（６）上述した実施例では、１の修正付随急速眼球運動に対して１の速度指標を算出したが、これに限られない。例えば、複数の修正付随急速眼球運動に対して１の速度指標を算出してもよい。この場合、速度指標を、各修正付随急速眼球運動の速度の統計量としてもよい。統計量としては、平均値、中央値、最頻値または最大値等が例示される。

（７）上述した実施例では、推定部４４は単一の閾値を用いて、精神作業負担レベルを２つに分類したが、これに限られない。例えば、複数の閾値を用いて、精神作業負担レベルを３以上に分類してもよい。あるいは、速度指標に基づいて精神作業負担レベルの度合いを推定してもよい。

（８）上述した実施例では、速度指標のみを推定の基礎としたが、これに限られない。例えば、修正付随急速眼球運動の運動量を考慮してもよい。

図６を参照する。図６は修正付随急速眼球運動の運動量と速度指標の関係を例示する図である。図６において、横軸は修正付随急速眼球運動の運動量ａであり、縦軸は速度指標ｉである。

図６では、２つの修正付随急速眼球運動Ｇ、Ｈを例示している。各修正付随急速眼球運動Ｇ、Ｈの運動量はそれぞれａ１、ａ２であり、各修正付随急速眼球運動の速度指標はともにｉｃであるとする。また、図６では、運動量ａに応じて可変する閾値Ｔｈ（ａ）を例示している。閾値Ｔｈ（ａ）は、運動量ａが大きくなるに従って大きくなる。

この場合、推定部４４は、修正付随急速眼球運動Ｇに関しては、速度指標ｉｃを閾値Ｔｈ（ａ１）と比較する。また、修正付随急速眼球運動Ｈに関しては、速度指標ｉｃを閾値Ｔｈ（ａ２）と比較する。

このように、推定部４４が速度指標のみならず修正付随急速眼球運動の運動量に基づいて人の内的状態を推定することにより、推定精度を一層向上できる。

また、修正付随急速眼球運動の運動量に応じて変化する閾値Ｔｈ（ａ）を用いることにより、人の内的状態を一層精度よく推定できる。

（９）上述した実施例では、推定部４４は速度指標と閾値と比較したが、これに限られない。例えば、速度指標および修正付随急速眼球運動の運動量の関係を表す関係式を算出し、この関係式の係数に基づいて人の内的状態を推定してもよい。

図７を参照する。図７は修正付随急速眼球運動の運動量と速度指標の関係を例示する図である。図７の縦軸、横軸は、図６と同様である。図７では、多数の修正付随急速眼球運動を座標上にプロットしている。

ここで、速度指標ｉおよび運動量ａの関係を以下の回帰式で近似するときの係数ｋ１、ｋ２を算出する。図７では、回帰式の曲線ＩＣを破線で示す。
ｉ＝ｋ１｛１−ｅｘｐ（−ｋ２×ａ）｝

そして、推定部４４は、算出した係数ｋ１の値に基づいて、人の内的状態を推定する。または、算出した係数ｋ２の値に基づいて、人の内的状態を推定してもよい。あるいは、係数ｋ１、ｋ２の双方に基づいて、人の内的状態を推定してもよい。この際、係数ｋ１、ｋ２を適宜な閾値と比較してもよい。これによれば、複数の修正付随急速眼球運動を基礎とする場合であっても、人の内的状態を一括して推定できる。

ちなみに、上述した回帰式の場合、係数ｋ１は、速度指標が収束する値に相当する。また、係数ｋ２は、運動量ａに対する速度指標ｉの勾配に相当する。

なお、速度指標ｉおよび修正付随急速眼球運動の運動量ａの関係を表す関係式は、上述した回帰式に限られない。上述した回帰式に代えて、適宜な関係式を採用することができる。

（１０）上述した実施例では、推定部４４は全ての速度指標を、人の内的状態の推定の基礎としたが、これに限られない。例えば、特定の範囲の運動量に対応する速度指標のみを、推定の基礎としてもよい。

たとえば、運動量が第１量Ａ１よりも大きな下限値Ａｍ以上の範囲に対応する速度指標のみを、推定の基礎としてもよい。あるいは、運動量が第１量Ａ１よりも大きな上限値ＡＭ以下の範囲に対応する速度指標のみを、推定の基礎としてもよい。あるいは、運動量が下限値Ａｍから上限値ＡＭまでの範囲に対応する速度指標のみを、推定の基礎としてもよい。これらの変形実施例によれば、人の内的状態が反映されやすい運動量の範囲が予め分かっている場合に、推定処理の効率を向上させつつ、推定精度を向上させることができる。

（１１）上述した実施例では、推定部４４は推定結果を得るのみであったが、これに限られない。例えば、推定部４４は、複数の推定結果の分布を求めてもよい。あるいは、複数の推定結果に占める特定の推定結果の割合（確率）を求めてもよい。特定の推定結果としては、例えば、「精神作業負担レベルが高い」と推定された場合等が例示される。この際、推定部４４は、適宜に記憶部２２に推定結果を蓄積してもよい。これによれば、内的状態の推定精度の信頼性を高めることができる。

（１２）上述した実施例では、ステップＳ５の処理において、所定時間Ｔが経過する前に第２速度Ｖ２以上の眼球運動が始まった場合には、「発生した」と判断したが、これに限られない。たとえば、所定時間Ｔが経過する前に第２速度Ｖ２以上の眼球運動が終了した場合に、「発生した」と判断してもよい。このように、発生したか否かの判断基準は適宜に変更してもよい。

（１３）上述した実施例では、眼球運動をアイカメラ３２によって計測していたが、これに限られない。眼球運動を計測する他のセンサに適宜に変更してもよい。変更する場合には、センサの種類に応じて測定法も適宜に変更してもよい。たとえば、生体電極や布電極を用いて眼電位（Ｅｌｅｃｔｒｏ ｏｃｕｌｏｇｒａｍ）を計測することによって、眼球運動を計測してもよい。

（１４）上述した実施例では、アイカメラ３２は眼球の角度を計測したが、これに限られない。たとえば、眼球の視線方向を示す位置（座標）を計測してもよい。このような計測結果であっても、眼球運動の速度および運動量を好適に算出できる。

（１５）上述した実施例では、眼球運動の計測では、眼球運動の回転方向を特に説明しなかったが、適宜に選択することができる。たとえば、垂直方向における眼球の回転を計測してもよいし、水平方向における眼球の回転を計測してもよい。あるいは、垂直方向および水平方向における眼球の回転を計測してもよい。

（１６）上述した実施例では、演算処理装置２１はＥＣＵ１９と別個に設けられていたが、これに限られない。ＥＣＵ１９が演算処理装置２１としても機能するように変更してもよい。すなわち、ＥＣＵ１９によって演算処理装置２１を実現してもよい。

（１７）上述した実施例では、情報出力部は、視覚情報、聴覚情報および触覚／力覚情報等の各種の感覚情報をライダーに提示するものであったが、これに限られない。一部の感覚情報のみを提示するように、情報出力部を変更してもよい。

（１８）上述した実施例では、内的状態推定装置２０は、表示部２４、抵抗力調整部２５、振動発生部２６および音声出力部３３を備えていたが、これに限られない。例えば、表示部２４、抵抗力調整部２５、振動発生部２６および音声出力部３３の一部を省略してもよいし、全部を省略してもよい。

また、表示部２４、抵抗力調整部２５、振動発生部２６および音声出力部３３については、それぞれ以下のように変更してもよい。

表示部２４を、例えば、ヘッドマウントディスプレイ等に変更してもよい。また、ヘルメット３１のシールドに画像を投影してもよい。

抵抗力調整部２５を、例えば、ライダーが操作する可動部に対する抵抗力（反力）を調整する抵抗力調整部に変更してもよい。鞍乗型車両１の可動部としては、手で操作するレバーや足で操作するペダル等が例示される。

振動発生部２６を、例えば、ライダーが触る接触部を振動させる振動発生部に変更してもよい。鞍乗型車両１とライダーの接触部（接点）としては、手で握るグリップ（アクセルグリップ６ａを含む）や足を乗せるペダル等が例示される。

音声出力部３３を、例えば、骨伝導スピーカや骨伝導イヤホンに変更してもよい。また、車体２に取り付けられるスピーカ等に変更してもよい。

なお、上述した表示部２４等に関する各変形例においては、表示部２４等の配置も併せて変更してもよい。

（１９）上述した実施例では、鞍乗型車両１は、単一の前輪８と単一の後輪１７を備えていたが、これに限られない。例えば、２つの前輪と単一の後輪、または、単一の前輪と２つの後輪を有する三輪の鞍乗型車両に変更してもよいし、２つの前輪と２つの後輪を有する四輪の鞍乗型車両に変更してもよい。また、鞍乗型車両以外の車両に変更してもよい。例えば、三輪自動車、四輪自動車に変更してもよい。また、車両に限られず、スノーモービル等に変更してもよい。さらに、これら陸上用の輸送機器に限られず、船舶、ボート等の海上用の輸送機器であってもよいし、ヘリコプターや飛行機などの航空機であってもよい。これらの輸送機器のいずれに対しても、実施例で説明した内的状態推定装置２０を好適に適用できる。

（２０）上述した実施例および上記（１）から（１９）で説明した各変形実施例については、さらに各構成を他の変形実施例の構成に置換または組み合わせるなどして適宜に変更してもよい。

１ … 鞍乗型車両（輸送機器）
２ … 車体
１９ … ＥＣＵ
２０ … 内的状態推定装置（人の状態推定装置）
２１ … 演算処理装置
２４ … 表示部（情報出力部）
２５ … 抵抗力調整部（情報出力部）
２６ … 振動発生部（情報出力部）
３１ … ヘルメット
３２ … アイカメラ（眼球運動計測部）
３３ … 音声出力部（情報出力部）
４１ … 第１特定部
４２ … 第２特定部
４３ … 速度算出部
４４ … 推定部
４５ … 出力選択部
Ｖ１ … 第１速度
Ｖ２ … 第２速度
Ａ１ … 第１量
Ａ２ … 第２量
Ａ３ … 第３量
ｅ１ … 眼球運動（修正付随急速眼球運動）
ｅ２ … 眼球運動（修正眼球運動）
ｉ … 速度指標
ＩＣ … 回帰式（関係式）
ｋ１、ｋ２ … 回帰式の係数
Ｇ、Ｈ … 修正付随急速眼球運動
Ｔ … 所定時間
Ｔｈ（ａ） … 閾値
ｖｅ１ … 修正付随急速眼球運動ｅ１の最大速度（速度指標）

Claims (10)

1. 眼球運動を計測する眼球運動計測部と、
   前記眼球運動計測部の計測結果に基づいて、眼球運動の速度が第１速度以上であり、かつ、眼球運動の運動量が第１量以上である眼球運動を急速眼球運動と特定する第１特定部と、
   前記眼球運動計測部の計測結果に基づいて、前記急速眼球運動のうち、運動量が前記第１量未満である修正眼球運動が付随する前記急速眼球運動を修正付随急速眼球運動と特定する第２特定部と、
   前記眼球運動計測部の計測結果に基づいて、前記修正付随急速眼球運動の速度に関する速度指標を算出する速度算出部と、
   前記修正付随急速眼球運動の速度指標に基づいて、人の内的状態を推定する推定部と、
   を備える人の状態推定装置。
2. 請求項１に記載の人の状態推定装置において、
   前記第２特定部は、前記急速眼球運動が終了した時から所定時間内に発生する眼球運動であって、眼球運動の速度が第２速度以上であり、かつ、眼球運動の運動量が前記第１量以下である第２量よりも小さい眼球運動を、前記修正眼球運動と特定する人の状態推定装置。
3. 請求項２に記載の人の状態推定装置において、
   前記第２特定部は、前記修正眼球運動を、眼球運動の運動量が前記第２量よりも小さい第３量以上である眼球運動のみに限る人の状態推定装置。
4. 請求項１から３のいずかに記載の人の状態推定装置において、
   前記推定部は、前記速度指標、及び、前記修正付随急速眼球運動の運動量に基づいて、人の内的状態を推定する人の状態推定装置。
5. 請求項１から４のいずれかに記載の人の状態推定装置において、
   前記推定部は、前記速度指標を閾値と比較することによって人の内的状態を推定する人の状態推定装置。
6. 請求項５に記載の人の状態推定装置において、
   前記閾値は、前記修正付随急速眼球運動の運動量に応じて変化する人の状態推定装置。
7. 請求項１から４のいずれかに記載の人の状態推定装置において、
   前記推定部は、前記速度指標および前記修正付随急速眼球運動の運動量の関係を表す関係式を算出し、この関係式の係数に基づいて人の内的状態を推定する人の状態推定装置。
8. 請求項１から７のいずれかに記載の人の状態推定装置において、
   さらに、前記推定部によって推定された人の内的状態に応じた情報を出力する情報出力部を備える人の状態推定装置。
9. 請求項１から８のいずれかに記載の人の状態推定装置を備える輸送機器。
10. 請求項９の輸送機器において、
    前記人の状態推定装置は、前記推定部によって推定された人の内的状態に応じて輸送機器の制御パラメータを変更させる輸送機器。

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