JP2007230364A - 画像情報提供装置、画像情報提供方法および画像情報提供装置付き車両 - Google Patents

Abstract

【課題】 車両の揺動に伴う画像注視時の違和感を抑制しつつ、不要な画像の動きによる煩わしさ、画像情報の画面からのはみ出しを低減することができる画像情報提供装置、画像情報提供方法および画像情報提供装置付き車両を提供する。
【解決手段】 車体の加速度を検出する車両運動検出部１０１と、乗員に画像を表示する表示装置１０７と、車体の加速度と車両挙動モデルとを用いて、車両に作用する慣性力により生じる車両運動を推定する車両運動推定部１０２と、車両運動に伴う表示装置１０７による表示画像の並進方向の変位を演算する制御部１０４と、車両運動に伴う並進方向の変位をキャンセルする方向に表示画像の表示位置を補正する画像変位部１０６と、を備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、車両内で画像などを表示する画像情報提供装置、画像情報提供方法および画像情報提供装置付き車両の技術分野に属する。

移動中の車両内で車両に固定された画面を見る場合、車両の揺動に伴い画面と乗員との間に相対変位が生じる。一般的に、視覚情報から得られた体の運動情報と前庭器（三半規管、耳石）から得られる運動情報とが一致しない場合、揺動に対する違和感や不快感が生じる。

例えば、乗員が車両内部から外部風景を見ている場合、視覚、前庭器の双方から空間内での自身の動きに関する情報が得られ、両者が一致するため視覚情報による違和感は生じない。一方、画面を注視した場合、視覚からは画面と乗員との相対変位に関する情報しか得られないため、視覚から判断した自身の動きと、前庭器からの情報から判断した自身の動きとの間に不一致が生じ、違和感や不快感が発生する。

従来の画像情報提供装置では、車両の回転運動を車両に取り付けた角速度計にて計測し、これを積分して求めた車両の回転角度に基づき、車両に固定されたディスプレイ上の画像を、車両の回転による変位を相殺するように補正することにより、あたかも所定の位置に固定されているように画像を表示し、画像の違和感を防止しようとしたものである（例えば、特許文献１参照）。
特開２００４−３２２７２８号公報

しかしながら、上記従来技術にあっては、不快感や違和感をもたらさない路面の傾斜変化に対しても画像移動が発生するため、動きが煩わしく感じられる、また、この不要な動きにより画像が画面からはみ出して見えなくなる確率が増すため、情報の見易さが損なわれるという問題があった。

本発明は上記課題に対してなされたもので、その目的とするところは、車両の揺動に伴う画像注視時の違和感を抑制しつつ、不要な画像の動きによる煩わしさ、画像情報の画面からのはみ出しを低減することができる画像情報提供装置、画像情報提供方法および画像情報提供装置付き車両を提供することにある。

上述の目的を達成するため、本発明では、
車体の加速度を検出する加速度検出手段と、
乗員に画像を表示する表示手段と、
前記車体の加速度と車両挙動モデルとを用いて、車両に作用する慣性力により生じる車両運動を推定する車両運動推定手段と、
前記車両運動に伴う前記表示手段による表示画像の並進方向の変位を演算する表示画像変位演算手段と、
前記車両運動に伴う並進方向の変位をキャンセルする方向に前記表示画像の表示位置を補正する表示制御手段と、
を備えることを特徴とする。

本発明の画像情報提供装置では、上記構成を用いたため、不快感や違和感をもたらさない路面の傾斜変化に対して画像が移動することがなく、煩わしさを感じることがない。また、不必要に画像が動かないため画像が画面からはみ出すことがなくなり、情報を適切に把握することができる。

以下、本発明を実施するための最良の形態を、実施例１〜３に基づいて説明する。

まず、構成を説明する。
図１は、実施例１の画像情報提供装置の構成を示すブロック図である。
実施例１の画像情報提供装置１００は、車両運動検出部（加速度検出手段）１０１と、車両運動推定部（車両運動推定手段）１０２と、乗員運動推定部（乗員運動推定手段）１０３と、制御部（表示画像変位演算手段）１０４と、画像入力部１０５と、画像変位部（表示制御手段）１０６と、表示装置（表示手段）１０７と、を備えている。

車両運動検出部１０１は、車両の並進加速度（回転を伴わない直線的な加速度で、直線加速度とも言う。以下、加速度と略記する。）を検出し、加速度情報を車両運動推定部１０２と乗員運動推定部１０３とへそれぞれ出力する。
車両運動推定部１０２は、車両運動検出部１０１により検出された加速度情報と車両挙動モデルとに基づいて、車両に作用する慣性力により生じる車両運動を推定し、車両運動情報を制御部１０４へ出力する。
乗員運動推定部１０３は、車両運動検出部１０１により検出された加速度情報と乗員挙動モデルとに基づいて、乗員に作用する慣性力により生じる乗員の頭部運動を乗員運動として推定し、乗員運動情報を制御部１０４へ出力する。

制御部１０４は、車両運動推定部１０２により推定された車両運動情報と、乗員運動推定部１０３により推定された乗員運動情報とに基づいて、車両運動および乗員運動に伴う並進方向の変位をキャンセルするための画像の制御量を決定し、制御情報を画像変位部１０６へ出力する。

画像入力部１０５は、表示装置１０７の画面に表示する元の画像情報を入力する。
画像変位部１０６は、制御部１０４から出力された制御情報に基づき、画像情報の表示位置を変位させ、変位後の画像情報を表示装置１０７へ出力する。
表示装置１０７は、画像変位部１０６から出力された補正後の画像情報をディスプレイに表示する。

［画像表示制御処理］
図２は、実施例１の画像情報提供装置１００で実行される画像表示制御処理の流れを示すフローチャートで、以下、各ステップについて説明する。

ステップS10では、表示装置１０７の画面の電源がONであるか否かを判定する。YESの場合にはステップS20へ移行し、NOの場合にはステップS10を繰り返す。

ステップS20では、車両の前後方向および横方向の加速度をそれぞれ測定し、ステップS30へ移行する。

ステップS30では、ステップS20で測定された車体の（前後および横方向）加速度と、図３に示すような車両挙動モデルとを用いて、車両運動を推定し、ステップS40へ移行する。この車両挙動モデルは、車体の加速度ａ_vを入力し、車両に作用する慣性力Ｆ＝−Ｍａ_vにより生じる車両運動（ピッチ角、ロール角、ヨー角）を出力する車両モデルである。ここで、車体（ばね上）質量Ｍは、乗員数や積載量に応じて変化するパラメータであり、ばね係数Ｋ、ダンパ係数Ｃで示すサスペンション特性は、車両の諸元により定まる所定のパラメータである。

ステップS40では、ステップS20で測定された車体の加速度と、図４に示すような乗員挙動モデルとを用いて、乗員頭部運動を推定し、ステップS50へ移行する。乗員挙動モデルは、車体の加速度を乗員頭部の加速度ａ_hとして入力し、乗員の頭部に作用する慣性力ｆ＝ｍａ_hにより生じる乗員頭部運動を出力する車両モデルである。ここで、質量ｍ、ばね係数ｋおよびダンパ係数ｃで示す乗員特性は、乗員数、体重、身長、座高等の乗員の体格や、着座姿勢により変化するパラメータであるが、実施例１では、質量ｍ、ばね係数ｋおよびダンパ係数ｃを一定値としている。

ステップS50では、ステップS30で推定された車両運動を用いてディスプレイの移動量を算出し、ステップS60へ移行する。

ステップS60では、ステップS30で推定された車両運動と、ステップS40で推定された乗員頭部運動に基づいて、ディスプレイと乗員眼球の相対変位量を算出し、ステップS70へ移行する。

ステップS70では、ステップS60で算出されたディスプレイと乗員眼球の相対変位量に基づいて、必要な画像の変位量を算出し、ステップS80へ移行する。

ステップS80では、画像の並進方向へのシフトまたは回転を行い、ステップS90へ移行する。

ステップS90では、ディスプレイ上に補正された画像を表示し、ステップS100へ移行する。

ステップS100では、画面の電源がOFFであるか否かを判定する。YESの場合には、本制御を終了し、NOの場合には、ステップS20へ移行する。

［車両運動および乗員運動推定方法］
図３の車両挙動モデルを用いて、車体の並進加速度を用いた車両運動の推定方法を説明する。
車両が加速度αで減速する場合、車両上の座標から見ると、質量Ｍの車体に慣性力Ｆ＝−Ｍａ_vが作用することになる。そこで、図３のように回転１自由度を持つ振動系として車両をモデル化し、車体に慣性力Ｆが作用すると考えると、車体に取り付けた加速度計（車両運動検出部１０１）により計測した加速度を用いることにより、車体のピッチ角を算出することができる。

また、車両と同様に、質量ｍの乗員頭部に慣性力ｆ＝−ｍａ_hが作用するモデル（図４）を考えることにより、頭部のピッチ角および頭部重心の前後移動量を算出することができる。車両の旋回により左右加速度が生じる場合も、同様に車体のロール角や、乗員頭部の運動を算出できる。

次に、実施例１の画像情報提供装置１００による画像位置補正作用を説明する。
実施例１の画像情報提供装置１００では、車体の加速度を計測し（ステップS20）、加速度と車両挙動モデルとを用いて、車両に作用する慣性力により生じる車両運動を推定すると共に、加速度と乗員挙動モデルとを用いて、乗員頭部に作用する慣性力により生じる乗員頭部運動を推定する（ステップS30,ステップS40）。

続いて、推定した車両運動および乗員頭部運動に伴うディスプレイと乗員眼球との相対変位量を算出し（ステップS60）、算出した相対変位量をキャンセルする画像の変位量を算出し（ステップS70）、元画像の並進方向へのシフトまたは回転を行い（ステップS80）、補正した画像をディスプレイ上に表示する（ステップS90）。

つまり、実施例１の画像情報提供装置１００では、車両に作用する慣性力により生じる車両運動のみを推定することで、加減速時や旋回時に車体に加速度を発生させる車両運動（ヨー運動、ロール運動およびピッチ運動）に伴う画像補正を精度良く行いつつ、加減速時や旋回時と比較して僅かな加速度しか発生しない路面の傾斜変化により生じる車両運動の補正感度を低くすることができる。

よって、画像注視時に不快感や違和感を生じやすい加減速時やコーナリング時には、画像の表示位置を補正することで、違和感や不快感を防止する一方、不快感や違和感をもたらさない路面の傾斜変化に対しては、画像表示位置の補正が低いため、不要な画像の動きが抑制され、画像の動きによる煩わしさや、画像が画面からはみ出すことにより情報が見づらくなるのを低減することができる。

例えば、図５に示すように、坂路走行時等、路面の傾斜により車体が角度θ傾いた場合、車体に取り付けた前後、左右方向の加速度計（車両運動検出部１０１）には、重力加速度ｇの方向成分ｇsinθが作用するが、通常の路面の傾斜変化に伴うこれらの方向成分は、加減速や旋回時に車体に生じる加速度に比べて小さい値となる。

ここで、路面の傾斜角θの場合の画像補正量をd＝f(θ)とおくと、従来の画像情報提供装置では、角速度計の積分値から画像補正量を算出しているため、画像補正量d₁は、
d₁＝f(θ")
θ"：路面傾斜角θと路面に対する車体傾斜角θ'とを加算した角度
となり、図６(a)に示すように、不快感や違和感をもたらさない路面の傾斜変化に対して、画像表示位置が大きく補正されてしまう。

これに対し、実施例１の画像情報提供装置１００の画像補正量d₂では、図６(b)に示すように、
d₂＝f(θ')
となり、路面の傾斜変化に対しては大きな画像移動は発生せず、画像の動きによる煩わしさ、画像が画面からはみ出すことにより情報が見づらくなるのを低減することができる。

また、角速度計により車両運動を計測する場合、例えば、旋回中には車両がロールするため、ピッチ方向のセンサにヨー成分が混入したり、ノーズダイブしながら旋回する場合にはロールセンサにヨー成分が混入したりする。例えば、車両が旋回している場合には、ピッチ方向の加速度またはロール方向の加速度の大きさに対し、混入するヨー成分が大きくなるため、クロストークによる影響が大きく、正しい画像制御のためにはこれらを補正する必要があった。

これに対し、実施例１に示した並進方向加速度を用いる方法では、走行中にピッチ運動やヨー運動が発生した場合であっても、並進方向加速度の大きさに対し、混入するピッチ運動やヨー運動の並進方向成分は小さい。よって、クロストークの影響を抑制することができるため、上述のような補正を行うことなく正確なセンシングが可能となる。

次に、効果を説明する。
実施例１の画像表示提供装置にあっては、以下に列挙する効果を奏する。

・車体の加速度を検出する車両運動検出部１０１と、乗員に画像を表示する表示装置１０７と、車体の加速度と車両挙動モデルとを用いて、車両に作用する慣性力により生じる車両運動を推定する車両運動推定部１０２と、車両運動に伴う表示装置１０７による表示画像の並進方向の変位を演算する制御部１０４と、車両運動に伴う並進方向の変位をキャンセルする方向に表示画像の表示位置を補正する画像変位部１０６と、を備える。このため、車両の揺動に伴う画像注視時の違和感を抑制しつつ、不要な画像の動きによる煩わしさ、画像情報の画面からのはみ出しを低減することができる。

・車体の加速度と乗員挙動モデルとを用いて、乗員に作用する慣性力により生じる乗員の頭部運動を推定する乗員運動推定部１０３を設け、制御部１０４は、乗員頭部運動に伴う表示装置１０７による表示画像の並進方向の変位を演算し、画像変位部１０６は、乗員頭部運動に伴う並進方向の変位をキャンセルする方向に表示画像の表示位置を補正する。このため、画像注視時の違和感や不快感を一層低減することができる。

・車体の加速度を検出する車両運動検出部１０１と、乗員に画像を表示する表示装置１０７と、車体の加速度と車両挙動モデルとを用いて、車両に作用する慣性力により生じる車両運動を推定する車両運動推定部１０２と、車両運動に伴う表示装置１０７による表示画像の並進方向の変位を演算する制御部１０４と、車両運動に伴う並進方向の変位をキャンセルする方向に表示画像の表示位置を補正する画像変位部１０６と、を備えた画像情報提供装置付き車両とした。このため、車両の揺動に伴う画像注視時の違和感を抑制しつつ、不要な画像の動きによる煩わしさ、画像情報の画面からのはみ出しを低減することができる。

・車体の加速度と車両挙動モデルとを用いて、車両に作用する慣性力により生じる車両運動を推定し、車両運動に伴う表示装置１０７による表示画像の並進方向の変位を演算し、車両運動に伴う並進方向の変位をキャンセルする方向に表示画像の表示位置を補正する。このため、車両の揺動に伴う画像注視時の違和感を抑制しつつ、不要な画像の動きによる煩わしさ、画像情報の画面からのはみ出しを低減することができる。

・車体の加速度と車両挙動モデルとを用いて、車両に作用する慣性力により生じる車両運動を推定する手順（ステップS30）と、車両運動に伴う表示装置１０７による表示画像の並進方向の変位を演算する手順（ステップS60）と、車両運動に伴う並進方向の変位をキャンセルする方向に表示画像の表示位置を補正する手順（ステップS80，ステップS90）と、を備える。このため、車両の揺動に伴う画像注視時の違和感を抑制しつつ、不要な画像の動きによる煩わしさ、画像情報の画面からのはみ出しを低減することができる。

実施例２は、ドライバの運転操作による車両挙動と路面不整による車両挙動とに応じて、車両挙動モデルおよび乗員挙動モデルの特性を変更する例である。

まず、構成を説明する。
図７は、実施例２の画像情報提供装置の構成を示すブロック図である。なお、図１に示した実施例１と同一の構成部分には、同一の符号を付す。
実施例２の画像情報提供装置２００は、車両運動および車両操作検出部（加速度検出手段）２０１と、車両モデル・データベース２０２と、車両運動推定部（車両運動推定手段）２０３と、座面圧力検出部２０４と、乗員姿勢推定部２０５と、人体モデル・データベース２０６と、乗員運動推定部（乗員運動推定手段）２０７と、制御部（表示画像変位演算手段）１０４と、画像入力部１０５と、画像変位部（表示制御手段）１０６と、表示装置（表示手段）１０７と、を備えている。

車両運動および車両操作検出部２０１は、車両の並進加速度および乗員によるアクセル操作、ブレーキ操作、ハンドル操作を検出し、加速度情報と車両操作情報とを車両運動推定部２０３と乗員運動推定部２０７とへそれぞれ出力する。

車両モデル・データベース２０２は、車両運動の推定に用いる、特性の異なる２つの車両挙動モデルである、車両に慣性力が作用する操作時車両挙動モデルと、路面からの振動入力により車両に加速度が発生する非操作時車両挙動モデルとが格納されている。

車両運動推定部２０３は、車両運動および車両操作検出部２０１により検出された加速度情報および車両操作情報と、乗員姿勢推定部２０５により推定された乗員姿勢情報（乗員数、乗員の体格、運転姿勢）と、車両モデル・データベース２０２に格納された操作時乗員挙動モデルと非操作時乗員挙動モデルのどちらか一方と、に基づいて、車両運動を推定し、車両運動情報を制御部１０４へ出力する。

座面圧力検出部２０４は、座席座面の圧力分布を検出し、圧力分布情報を乗員姿勢推定部２０５へ出力する。
乗員姿勢推定部２０５は、座面圧力検出部２０４により検出された座席座面の圧力分布情報に基づいて、乗員数、乗員の体格、運転姿勢を推定し、乗員姿勢情報として乗員運動推定部２０７へ出力する。

人体モデル・データベース２０６は、乗員運動の推定に用いる、特性の異なる２つの乗員挙動モデルである、乗員に慣性力が作用する操作時乗員挙動モデルと、車体（車両フロア）からの振動入力により乗員に加速度が発生する非操作時乗員挙動モデルとが格納されている。

乗員運動推定部２０７は、車両運動および車両操作検出部２０１により検出された加速度情報および操作情報と、乗員姿勢推定部２０５により推定された乗員姿勢情報（乗員数、乗員の体格、運転姿勢）と、人体モデル・データベース２０６に格納された操作時乗員挙動モデルと非操作時乗員挙動モデルのどちらか一方と、に基づいて、乗員の頭部運動を乗員運動として推定し、乗員運動情報を制御部１０４へ出力する。

［画像表示制御処理］
図８は、実施例２の画像情報提供装置２００で実行される画像表示制御処理の流れを示すフローチャートで、以下、各ステップについて説明する。なお、図８において、図２に示した実施例１と同一の処理を行うステップには、同一のステップ番号を付し、異なる処理を行うステップについて説明する。

ステップS210では、座面圧力分布を測定し、座面圧力分布から乗員人数、乗員の体格、着座姿勢等を推定し、ステップS20へ移行する。

ステップS220（車両挙動判別手段）では、ドライバのアクセルペダル操作またはブレーキペダル操作が有るか否かを判定する。YESの場合にはステップS230へ移行し、NOの場合にはステップS240へ移行する。

ステップS230では、車両モデル・データベース２０２から、アクセル操作およびブレーキ操作に伴う前後、ピッチ方向の車両運動、乗員運動を推定するための操作時前後計算モデル（図３の操作時車両挙動モデルおよび図４の操作時乗員挙動モデル参照）を選択し、ステップS250へ移行する。

ステップS240では、車両モデル・データベース２０２から、路面入力による車両運動、車体入力による乗員運動を推定するための非操作時前後計算モデル（図９の非操作時車両挙動モデルおよび図１０の非操作時乗員挙動モデル参照）を選択し、ステップS250へ移行する。ここで、乗員特性ｍ,ｋ,ｃは、ステップS210で推定された乗員の体格、着座姿勢に応じて可変するパラメータである。

図９の非操作時車両挙動モデルは、路面の傾斜変化を入力し、車体の加速度ａ_vにより生じる車両運動（ピッチ角、ロール角、ヨー角）出力する車両モデルである。ここで、車体（ばね上）質量Ｍは、ステップS210で推定された乗員数や積載量に応じて可変するパラメータであり、ばね係数Ｋ、ダンパ係数Ｃで示すサスペンション特性は、車両の諸元により定まる所定のパラメータである。

図１０の非操作時乗員挙動モデルは、車体の傾斜変化を入力し、乗員頭部の加速度ａ_hにより生じる乗員頭部運動を出力する車両モデルである。ここで、質量ｍ、ばね係数ｋおよびダンパ係数ｃで示す乗員特性は、ステップS210で推定された乗員の体格や着座姿勢に応じて可変するパラメータである。

ステップS250（車両挙動判別手段）では、ドライバのハンドル操作が有るか否かを判定する。YESの場合にはステップS260へ移行し、NOの場合にはステップS270へ移行する。

ステップS260では、ハンドル操作に伴う左右、ロール、ヨー方向の車両運動、乗員運動を推定するための（図３の操作時車両挙動モデルおよび図４の操作時乗員挙動モデル参照）を選択し、ステップS280へ移行する。

ステップS270では、路面入力による車両運動、乗員運動を推定するための非操作時左右計算モデル（図９の非操作時車両挙動モデルおよび図１０の非操作時乗員挙動モデル参照）を選択し、ステップS280へ移行する。

ステップS280では、ステップS20で測定された車体の加速度と、ステップS230（またはステップS240）およびステップS260（またはステップS270）で選択された車両挙動モデルとに基づいて、車両運動を推定し、ステップS290へ移行する。このとき、実施例２では、ステップS210で推定した乗員人数や、積載量に応じて、車両挙動モデルのパラメータである車体質量Ｍを設定する。

ステップS290では、ステップS20で測定された車体の加速度と、ステップS230（またはステップS240）およびステップS260（またはステップS270）で選択された乗員挙動モデルとに基づいて、乗員運動を推定し、ステップS50へ移行する。このとき、実施例２では、ステップS210で推定した乗員人数、乗員の体格、着座姿勢に応じて、乗員挙動モデルのパラメータである質量ｍ、バネ係数ｋおよびダンパ係数ｃを設定する。

次に、実施例２の画像情報提供装置２００による画像位置補正作用を説明する。
実施例２では、ドライバのペダル操作やハンドル操作の有無に基づいて、ドライバの運転操作による車両挙動と、路面不整による車両挙動とを判別する（ステップS220,ステップS250）。

車両運動推定部２０３では、ドライバの運転操作による車両挙動に対して、車両に慣性力が作用する操作時車両挙動モデル（図３）を用い（ステップS230,ステップS260）、路面不整による車両挙動に対して、路面からの振動入力により車両に加速度が発生する非操作時車両挙動モデル（図９）を用い（ステップS240，ステップS270）て車両運動を推定する。

また、乗員運動推定部２０７では、ドライバの運転操作による車両挙動に対して、乗員に慣性力が作用する操作時乗員挙動モデル（図４）を用い（ステップS230,ステップS260）、路面不整による車両挙動に対して、車体からの振動入力により乗員に加速度が発生する非操作時乗員挙動モデル（図１０）を用い（ステップS240,ステップS270）て乗員頭部運動を推定する。

すなわち、ドライバの運転操作により、車両に加減速や旋回等の車両運動が生じる場合、車両には慣性力が作用するため、実施例１と同様に、慣性力が作用するモデル（図１１(a)）を使用するが、ドライバの運転操作ではなく、路面の不整により車両運動が生じる場合には、路面の傾斜変化を入力とし、車体の加速度を出力とするモデル（図１１(b)）を用い、計測された加速度が生じる車両運動を推定する。
このように、入力に応じた適切なモデルを用いることで、車両運動および乗員頭部運動をより正確に推定することが可能となり、画像注視時の違和感や不快感をより効果的に補正することができる。

次に、効果を説明する。
実施例２の画像表示提供装置にあっては、実施例１の効果に加え、以下に列挙する効果を奏する。

・ドライバの運転操作による車両挙動と路面不整による車両挙動とを判別する車両挙動判別手段（ステップS220，ステップS250）を設け、車両運動推定部２０３は、ドライバの運転操作による車両挙動に対して、車両に慣性力が作用する操作時車両挙動モデルを用い、路面不整による車両挙動に対して、路面からの振動入力により車両に加速度が発生する非操作時車両挙動モデルを用いる。このため、メカニズムの異なる複数の揺動の影響を、効果的に補正することができる。

・ドライバの運転操作による車両挙動と路面不整による車両挙動とを判別する車両挙動判別手段（ステップS220，ステップS250）を設け、乗員挙動推定部２０７は、ドライバの運転操作による車両挙動に対して、乗員に慣性力が作用する操作時乗員挙動モデルを用い、路面不整による車両挙動に対して、車体からの振動入力により乗員に加速度が発生する非操作時乗員挙動モデルを用いる。このため、メカニズムの異なる複数の揺動の影響を、効果的に補正することができる。

・車両挙動判別手段（ステップS220，ステップS250）は、アクセル操作量、ブレーキ操作量、ステアリング操作量に基づいて、ドライバの運転操作による車両挙動と路面不整による車両挙動とを判別する。このため、運転操作の有無による計算モデルの切り替えを適切に実施することができる。

実施例３は、車両挙動モデルと乗員挙動モデルとを１つの計算モデルに統合する例である。

実施例３では、車両挙動モデルと乗員挙動モデルを１つの計算モデルとし、この計算モデルの出力ゲインのみを変更して車両運動と乗員頭部運動とをそれぞれ推定する。すなわち、図３（または図９）に示した車両挙動モデルと図４（または図１０）に示した乗員挙動モデルの特性（共振周波数、共振倍率）が類似している場合には、出力のゲインのみを調整することで、１つの計算モデルを用いて車両運動と乗員頭部運動をそれぞれ推定可能であるため、制御の簡略化によるハードウェア資源に対する要求性能を低減することができる。

次に、効果を説明する。
実施例３の画像表示提供装置にあっては、車両挙動モデルと乗員挙動モデルとを１つの計算モデルに統合したため、実施例１の効果に加え、制御の簡略化によるハードウェア資源に対する要求性能を低減することができ、コストダウンおよび演算処理速度の向上を図ることができる。

（他の実施例）
以上、本発明を実施するための最良の形態を、実施例１〜３に基づいて説明したが、本発明の具体的な構成は、実施例１〜３に限定されるものではなく、例えば、実施例１〜３では、車両挙動モデルと乗員挙動モデルを、簡単な１自由度モデルとして説明したが、多自由度の詳細なモデルを用いて運動を推定することも可能である。

ドライバが運転操作を行っていない場合に用いる非操作時乗員挙動モデルとして、図１２に示すような、車両上下動を入力とし乗員頭部運動を推定するモデルを用いることで、ディスプレイと乗員頭部との上下方向の相対変位を推定し、これを補正する構成としてもよい。

実施例１の画像情報提供装置の構成を示すブロック図である。 実施例１の画像情報提供装置１００で実行される画像表示制御処理の流れを示すフローチャートである。 実施例１の車両挙動モデルおよび実施例の操作時車両挙動モデルである。 実施例１の乗員挙動モデルおよび実施例２の操作時乗員挙動モデルである。 坂路走行時において車両に作用する加速度を示す図である。 実施例１の画像情報提供装置１００による画像位置補正作用を示す画像表示状態である。 実施例２の画像情報提供装置の構成を示すブロック図である。 実施例２の画像情報提供装置２００で実行される画像表示制御処理の流れを示すフローチャートである。 実施例２の非操作時車両挙動モデルである。 実施例２の非操作時乗員挙動モデルである。 実施例２の運転操作の有無に応じた車両挙動モデル特性切替作用を示す説明図である。 他の実施例の非操作時乗員挙動モデルである。

符号の説明

１００ 画像情報提供装置
１０１ 車両運動検出部（加速度検出手段）
１０２ 車両運動推定部（車両運動推定手段）
１０３ 乗員運動推定部（乗員運動推定手段）
１０４ 制御部（表示画像変位演算手段）
１０５ 画像入力部
１０６ 画像変位部（表示制御手段）
１０７ 表示装置（表示手段）
２００ 画像情報提供装置
２０１ 車両操作検出部（加速度検出手段）
２０２ 車両モデル・データベース
２０３ 車両運動推定部（車両運動推定手段）
２０４ 座面圧力検出部
２０５ 乗員姿勢推定部
２０６ 人体モデル・データベース
２０７ 乗員運動推定部（乗員運動推定手段）

Claims (10)

1. 車体の加速度を検出する加速度検出手段と、
   乗員に画像を表示する表示手段と、
   前記車体の加速度と車両挙動モデルとを用いて、車両に作用する慣性力により生じる車両運動を推定する車両運動推定手段と、
   前記車両運動に伴う前記表示手段による表示画像の並進方向の変位を演算する表示画像変位演算手段と、
   前記車両運動に伴う並進方向の変位をキャンセルする方向に前記表示画像の表示位置を補正する表示制御手段と、
   を備えることを特徴とする画像情報提供装置。
2. 請求項１に記載の画像情報提供装置において、
   前記車体の加速度と乗員挙動モデルとを用いて、乗員に作用する慣性力により生じる乗員の頭部運動を推定する乗員運動推定手段を設け、
   前記表示画像変位演算手段は、前記乗員頭部運動に伴う前記表示手段による表示画像の並進方向の変位を演算し、
   前記表示制御手段は、前記乗員頭部運動に伴う並進方向の変位をキャンセルする方向に前記表示画像の表示位置を補正することを特徴とする画像情報提供装置。
3. 請求項２に記載の画像情報提供装置において、
   前記車両挙動モデルと前記乗員挙動モデルとを１つの計算モデルに統合したことを特徴とする画像情報提供装置。
4. 請求項２または請求項３に記載の画像情報提供装置において、
   ドライバの運転操作による車両挙動と路面不整による車両挙動とを判別する車両挙動判別手段を設け、
   前記車両運動推定手段は、ドライバの運転操作による車両挙動に対して、車両に慣性力が作用する操作時車両挙動モデルを用い、路面不整による車両挙動に対して、路面からの振動入力により車両に加速度が発生する非操作時車両挙動モデルを用いることを特徴とする画像情報提供装置。
5. 請求項２ないし請求項４のいずれか１項に記載の画像情報提供装置において、
   ドライバの運転操作による車両挙動と路面不整による車両挙動とを判別する車両挙動判別手段を設け、
   前記乗員挙動推定手段は、ドライバの運転操作による車両挙動に対して、乗員に慣性力が作用する操作時乗員挙動モデルを用い、路面不整による車両挙動に対して、車体からの振動入力により乗員に加速度が発生する非操作時乗員挙動モデルを用いることを特徴とする画像情報提供装置。
6. 請求項４または請求項５に記載の画像情報提供装置において、
   前記車両挙動判別手段は、アクセル操作量、ブレーキ操作量、ステアリング操作量、車両振動の少なくとも１つに基づいて、ドライバの運転操作による車両挙動と路面不整による車両挙動とを判別することを特徴とする画像情報提供装置。
7. 請求項２ないし請求項６のいずれか１項に記載の画像情報提供装置において、
   前記車両挙動モデルと前記乗員挙動モデルの少なくとも一方は、乗員数、車両への積載量、体重、身長、座高、着座姿勢の少なくとも１つに応じて、モデル特性を変化させることを特徴とする画像情報提供装置。
8. 車体の加速度を検出する加速度検出手段と、
   乗員に画像を表示する表示手段と、
   前記車体の加速度と車両挙動モデルとを用いて、車両に作用する慣性力により生じる車両運動を推定する車両運動推定手段と、
   前記車両運動に伴う前記表示手段による表示画像の並進方向の変位を演算する表示画像変位演算手段と、
   前記車両運動に伴う並進方向の変位をキャンセルする方向に前記表示画像の表示位置を補正する表示制御手段と、
   を備えることを特徴とする画像情報提供装置付き車両。
9. 車体の加速度と車両挙動モデルとを用いて、車両に作用する慣性力により生じる車両運動を推定し、
   前記車両運動に伴う前記表示手段による表示画像の並進方向の変位を演算し、
   前記車両運動に伴う並進方向の変位をキャンセルする方向に前記表示画像の表示位置を補正することを特徴とする画像情報提供装置。
10. 車体の加速度と車両挙動モデルとを用いて、車両に作用する慣性力により生じる車両運動を推定する手順と、
    前記車両運動に伴う前記表示手段による表示画像の並進方向の変位を演算する手順と、
    前記車両運動に伴う並進方向の変位をキャンセルする方向に前記表示画像の表示位置を補正する手順と、
    を備えることを特徴とする画像情報提供方法。
    

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