JP2008261991A

JP2008261991A - 安全評価装置

Info

Publication number: JP2008261991A
Application number: JP2007103971A
Authority: JP
Inventors: Yoshikatsu Kisanuki; 義勝木佐貫; Tetsuzo Inoue; 鉄三井上
Original assignee: Toyota Central R&D Labs Inc
Current assignee: Toyota Central R&D Labs Inc
Priority date: 2007-04-11
Filing date: 2007-04-11
Publication date: 2008-10-30
Anticipated expiration: 2027-04-11
Also published as: JP4798053B2

Abstract

【課題】車両の乗員の傷害状況を予測することにより安全性を評価することができる安全評価装置を提供する。
【解決手段】事故再現部４４により、仮想的な道路空間上に車両をモデル化した車両モデルを仮想的に乗員が乗車された状態で走行させて車両事故をシミュレーションし、傷害予測部４８により、事故再現部４４によりシミュレーションされた車両事故の発生状況に基づいて乗員の傷害状況を予測し、ディスプレイ１２により、傷害予測部４８により予測された傷害状況を表示する。
【選択図】図２

Description

本発明は、安全評価装置に係り、特に、車両の乗員の傷害状況を予測することにより安全性を評価する安全評価装置に関する。

従来から車両をモデル化した車両モデルを用いた計算機シミュレーションやドライビングシミュレータによって車両事故を再現することによって、車両に搭載された各種の安全デバイスや運転者特性の評価を行う安全評価装置が知られている。この種の安全評価装置としては、例えば、歩行者の特性評価を行う特許文献１や運転者の特性評価を行う特許文献２などがある。

この種の安全評価装置では、車両或いは歩行者事故の再現をコンピュータ上に構築された仮想空間上で行っており、例えば、車両と車両の衝突においては仮想空間上に配設された車両同士の外観の重なり具合から車両の衝突が判断され、同様に歩行者と車両の衝突においては車両の外観と歩行者の外観の重なり具合から相互の衝突が判断される。このような仮想空間における衝突では、衝突速度や衝突角度などが評価項目として用いられる。
特開２００４−３５２１１６号公報特開２００６−３３０４３８号公報

しかしながら、安全デバイスなどの安全性を評価するためには、衝突速度や衝突角度の評価だけではなく、車両の乗員の傷害状況を予測する必要がある、という問題点があった。

例えば、安全デバイスとしてシートベルトやエアバックなどの衝突時に乗員を保護する衝突安全デバイスの評価を行うためには、衝突後の車両や乗員の挙動を明確にして発生する乗員の傷害状況を予測する必要がある。乗員の傷害状況は、挙動だけでなく乗員の衝突に対する耐性や身長、体重、性別、年齢などの多くの要因の組合せによって異なる。このため、従来技術にあるように衝突時の車両や歩行者の外観の重なり具合だけでは、シートベルトやエアバックなどの衝突安全デバイスを高精度に評価出来ない課題があった。

また、安全デバイスとして衝突の防止を目的とする衝突防止デバイスがある。衝突防止デバイスは、衝突の防止を目的としていることから衝突が生じないことが望ましいが、実際には衝突が回避出来ない場合もある。このような衝突が回避出来ない場合の衝突防止デバイスの評価においては、衝突速度の低減量がデバイス効果の一つの評価指標となる。

しかしながら、これらの安全デバイスの目的は、衝突時の乗員や歩行者の傷害を軽減することであり、衝突速度の低減量と発生する傷害の関係を明確にしなければデバイスの十分な評価が行えたとは言えない。このためには、衝突によって生じるであろう傷害を予測して、評価指標として用いる必要がある。

本発明は上記問題点を解決するためになされたものであり、車両の乗員の傷害状況を予測することにより安全性を評価することができる安全評価装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明は、仮想的な道路空間上に車両をモデル化した車両モデルを仮想的に乗員が乗車された状態で走行させて車両事故をシミュレーションするシミュレーション手段と、前記シミュレーション手段によりシミュレーションされた車両事故の発生状況に基づいて前記乗員の傷害状況を予測する予測手段と、前記予測手段により予測された傷害状況を表示する表示手段と、を備えている。

請求項１記載の発明では、シミュレーション手段により、仮想的な道路空間上に車両をモデル化した車両モデルを仮想的に乗員が乗車された状態で走行させて車両事故がシミュレーションされ、予測手段により、シミュレーション手段によりシミュレーションされた車両事故の発生状況に基づいて乗員の傷害状況が予測され、表示手段により、予測手段により予測された傷害状況が表示される。なお、上記表示手段による表示には、ディスプレイ装置等による可視表示、プリンタ等による永久可視表示、スピーカ等による可聴表示等が含まれる。

このように、請求項１記載の発明によれば、車両モデルを仮想的に乗員が乗車された状態で走行させて車両事故をシミュレーションし、シミュレーションされた車両事故の発生状況に基づいて乗員の傷害状況を予測し、予測された傷害状況を表示しているので、安全性を評価することができる。

なお、本発明は、請求項２記載の発明のように、前記乗員の傷害状況を程度に応じて複数のレベルに分けた各傷害レベル毎に、前記車両モデルの衝突角度及び衝突速度に応じた傷害の発生確率を示す発生確率情報が予め記憶された記憶手段をさらに備え、前記予測手段が、前記記憶手段に記憶された発生確率情報に基づいて前記車両事故が発生した時点の前記車両モデルの衝突角度及び衝突速度から各傷害レベル毎の発生確率を前記傷害状況として予測し、前記表示手段が、前記予測手段により予測された傷害レベル毎の発生確率を表示してもよい。

また、請求項２記載の発明は、請求項３記載の発明のように、前記記憶手段が、前記乗員の身体の各部分毎に、前記車両モデルの衝突角度及び衝突速度に応じた傷害状況を示す傷害状況情報をさらに記憶し、前記予測手段が、前記記憶手段に記憶された傷害状況情報に基づいて前記車両事故が発生した時点の前記車両モデルの衝突角度及び衝突速度から前記各部分毎の傷害状況を予測し、前記表示手段が、前記予測手段により予測された各部分毎の傷害状況を表示してもよい。

また、請求項３記載の発明は、請求項４記載の発明のように、前記乗員の性別、身体的特徴、及び年齢の少なくとも１つの条件を指定する乗員条件指定手段をさらに備え、前記発生確率情報及び前記傷害状況情報が、前記乗員の性別、身体的特徴、及び年齢を複数の年齢範囲に区分した各年齢範囲毎に定められており、前記予測手段が、前記記憶手段に記憶された発生確率情報及び傷害状況情報に基づいて、前記乗員条件指定手段により指定された条件における前記乗員の傷害状況を予測してもよい。

また、本発明は、請求項５記載の発明のように、前記車両モデルに仮想的に搭載する、衝突を防止するように車両の動作を制御する衝突防止デバイス、及び衝突時に乗員を保護する衝突安全デバイスを指定するデバイス条件指定手段をさらに備えると共に、前記シミュレーション手段が、前記デバイス条件指定手段により衝突防止デバイスが指定された場合に、指定された衝突防止デバイスが搭載された車両モデルを走行させて車両事故をシミュレーションし、前記デバイス条件入力手段により衝突安全デバイスが指定された場合に、指定された衝突安全デバイスによる傷害の低減度合に応じて前記予測手段により予測される傷害状況を補正する補正手段をさらに備えてもよい。

さらに、本発明は、請求項６記載の発明のように、前記車両モデルを仮想的に運転する運転者の運転状況を指定する運転状況指定手段をさらに備え、前記シミュレーション手段が、前記運転状況指定手段により指定された運転状況による車両の挙動を再現させて車両事故をシミュレーションしてもよい。

以上説明したように、本発明によれば、車両モデルを仮想的に乗員が乗車された状態で走行させて車両事故をシミュレーションし、シミュレーションされた車両事故の発生状況に基づいて乗員の傷害状況を予測し、予測された傷害状況を表示しているので、安全性を評価することができる、という優れた効果を有する。

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。なお、以下では、本発明をパーソナル・コンピュータ（以下「ＰＣ」という）を用いて実現した場合を例として説明する。

図１には、本実施の形態に係る安全評価装置１０の本発明に関連する部分の概略構成が示されている。

同図に示すように、安全評価装置１０は、各種情報を表示するディスプレイ１２と、ユーザからの各種の操作指示が入力される、例えば、マウスやキーボードなどの操作入力装置１４と、操作入力装置１４を介して入力された操作指示に応じた各種処理を行うコンピュータ本体１６と、を有している。

コンピュータ本体１６は、装置全体の動作を司るＣＰＵ（中央処理装置）２０と、ＣＰＵ２０による各種処理プログラムの実行時のワークエリア等として用いられるＲＡＭ（Random Access Memory）２２と、各種制御プログラムや各種パラメータ等が予め記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）２４と、後述する傷害状況予測処理プログラムや各種情報を記憶するＨＤＤ（ハード・ディスク・ドライブ）２６と、ディスプレイ１２へのシミュレーション結果や操作画面、メッセージなどの各種情報の表示を制御する表示制御部２８と、操作入力装置１４に対して入力された操作指示を検出する操作入力検出部３０と、を備えている。

上記ＣＰＵ２０、ＲＡＭ２２、ＲＯＭ２４、ＨＤＤ２６、表示制御部２８、及び操作入力検出部３０は、システムバスＢＵＳを介して相互に接続されている。従って、ＣＰＵ２０は、ＲＡＭ２２、ＲＯＭ２４、及びＨＤＤ２６へのアクセスと、表示制御部２８を介したディスプレイ１２への各種情報の表示の制御と、を各々行うことができる。また、ＣＰＵ２０は、操作入力検出部３０により検出された操作情報に基づいて、操作入力装置１４に対して入力された操作指示を把握することができる。

図２には、本実施の形態に係る安全評価装置１０の機能的な構成を示す機能ブロック図が示されている。

同図に示されるように、安全評価装置１０は、基本事故データベース４０と、シナリオ生成部４２と、事故再現部４４と、事故条件変更部４６と、傷害予測部４８と、傷害発生過程変更部５０と、安全評価部５２と、を備えている。

基本事故データベース４０には、過去の事故調査データに基づいて分類された事故パターンの基本的な形態を示す基本事故パターン情報が記憶されている。この事故パターンの基本的な形態とは、例えば、図３（ａ）〜（ｃ）に示すように直進路衝突、交差点内衝突或いは車両単独事故や車両相互事故などである。

シナリオ生成部４２は、基本事故データベース４０及び事故再現部４４と接続されている。シナリオ生成部４２は、基本事故データベース４０に記憶された基本事故パターン情報により示される事故パターンに基づき、評価対象とする事故状況に応じて、例えば、図４に示すような事故再現シナリオを生成する。なお、図４には、直進追突の事故再現シナリオの一例で示されている。

この事故再現シナリオは、仮想空間に構築された道路空間上における車両や歩行者の配置や車両や歩行者の走行及び歩行経路履歴などから構成されており、衝突時の衝突速度や衝突角度などの情報も設定されている。生成された事故再現シナリオは、事故再現部４４へ出力される。

事故再現部４４は、事故条件変更部４６、傷害予測部４８、及び安全評価部５２と接続されている。事故再現部４４は、事故再現シナリオに従って車両運動方程式を解析するなどして仮想的な道路空間上に車両をモデル化した車両モデルを走行させるシミュレーションを行う。また、事故再現部４４は、シミュレーションにより車両モデル同士が重なり合う車両事故が発生した場合に、車両事故が発生した時点の車両モデルの衝突速度と衝突角度を傷害予測部４８及び安全評価部５２に出力する。

事故条件変更部４６は、事故再現部４４に入力された事故再現シナリオを評価対象とする衝突防止デバイスの特性に応じて補正する。例えば、車両追突事故を模擬する事故再現シナリオにおいて、衝突防止デバイスとして、例えば、追突防止装置を評価対象とした場合、事故再現シナリオにおける追突車両の走行経路履歴を追突防止装置の特性に応じて変更する。例えば、上述の図４に示す追突事故の事故再現シナリオにおいては、追突車両である対象車両Ｂの時刻ｔ_３における直進減速度Ｖ_２３を追突防止装置の特性に応じて変更する。なお、追突防止装置などの衝突防止デバイスの特性は、別途設けられた図示しない特性算出部によって求められた特性値が事故条件変更部４６に入力されてもよく、また、直接特性値を事故条件変更部４６に入力してもよい。

傷害予測部４８は、傷害発生過程変更部５０及び安全評価部５２と接続されている。傷害予測部４８は、事故再現部４４から出力された衝突速度及び衝突角度に基づいて車両乗員或いは歩行者の傷害状況をマクロ及びミクロな視点で予測し、予測される傷害状況を安全評価部５２へ出力する。

ところで、同じ衝突速度及び衝突角度であっても衝突時の乗員の傷害の発生状況は、シートベルトやエアバックなどの衝突安全デバイスの搭載の有無によって異なる。

そこで、傷害発生過程変更部５０は、評価対象とする衝突安全デバイスの特性に応じて傷害予測部４８により予測される傷害状況を補正する。傷害発生過程変更部５０は、傷害予測部４８によって傷害状況を予測する際に、評価対象とする衝突安全デバイスの要因の影響を考慮するように傷害予測部４８により予測される傷害状況を補正する。

安全評価部５２は、入力される衝突速度、衝突角度及び予測傷害などに基づいて対象事故形態における衝突防止デバイスやエアバックやシートベルトなどの安全デバイスの複合効果を評価する。

ところで、以上のように構成された安全評価装置１０の各構成要素（事故再現部４４、シナリオ生成部４２、事故再現部４４、事故条件変更部４６、傷害予測部４８、傷害発生過程変更部５０、及び安全評価部５２）による処理は、プログラムを実行することにより、コンピュータを利用してソフトウェア構成により実現することができる。但し、ソフトウェア構成による実現に限られるものではなく、ハードウェア構成や、ハードウェア構成とソフトウェア構成の組み合わせによって実現することもできることは言うまでもない。

以下では、本実施の形態に係る安全評価装置１０が、傷害状況予測処理プログラムを実行することにより上記各構成要素による処理を実現するものとされている場合について説明する。この場合、当該傷害状況予測処理プログラムをＲＯＭ２６やＨＤＤ２６に予めインストールしておく形態や、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納された状態で提供される形態、有線又は無線による通信手段を介して配信される形態等を適用することができる。

図５には、本実施の形態に係る傷害状況予測処理プログラムのソフトウェア構成が示されている。

同図に示すように本形態におけるソフトウェアは、６つのルーチンＡ〜Ｆ及び２つのデータベースＤＢ１、ＤＢ２を含んで構成されており、各ルーチン及び各データベースＤＢはＨＤＤ２６に記憶されている。各ルーチンは、必要に応じてＨＤＤ２６からＲＡＭ２２に呼び出され、ＣＰＵ２０によって実行される。

データベースＤＢ１は、図２に示す基本事故データベース４０に対応している。データベースＤＢ１には前述の基本事故パターン情報が記憶されている。

ルーチンＡは、図２に示すシナリオ生成部４２に対応している。ルーチンＡは、ディスプレイ１２への操作画面の表示を制御する。また、ルーチンＡは、データベースＤＢ１に記憶された基本事故パターン情報により示される事故パターンに基づき、操作入力装置１４を介して入力された評価対象とする事故状況に応じて事故再現シナリオを生成する。

ルーチンＢは、図２に示した事故再現部４４に対応し、ルーチンＡで生成された事故再現シナリオに従って車両運動方程式を解析するなどして仮想空間内で車両モデルを走行させるシミュレーションを行い、車両事故を再現する。

ルーチンＣは、図２に示した事故条件変更部４６に対応し、衝突防止デバイスの計算モデルに基づいて事故再現シナリオを修正する。

ルーチンＤは、図２に示した傷害予測部４８に対応し、ルーチンＢで再現された事故における衝突速度及び衝突角度に基づいてマクロ及びミクロな視点で衝突時の傷害状況を予測する。

ここで、マクロな視点での傷害状況の予測について説明する。

本実施の形態では、マクロな視点での傷害状況として、乗員の傷害状況を程度に応じて軽傷事故、中等傷事故、重傷事故、死亡事故と複数のレベルに分けた各傷害レベル毎に傷害の発生確率を求めており、各傷害レベル毎に、車両事故時の運転者の操作状況に応じて図６（Ａ）に示す傷害発生確率曲線を用いて発生確率を予測している。

この傷害発生確率曲線としては各種の曲線を用いることが出来るが、例えば、傷害発生確率曲線として次の式（１）に示すようなロジスティク曲線を用いる場合は、各衝突角度毎に、当該衝突角度に応じた傷害発生確率曲線が導出される式（１）の係数であるａ値やｂ値を、傷害レベル別かつ車両事故時の運転者の操作状況別にデータベースＤＢ２に予め記憶させている。

ルーチンＤは、データベースＤＢ２から車両事故時の運転者の操作状況に応じた、衝突角度に対応する各傷害レベルのａ値、ｂ値をそれぞれ読み出し、読出されたａ値、ｂ値及び衝突角度Ｖから上記の式（１）により各傷害レベル毎の傷害発生確率を予測する。

なお、このマクロな視点での傷害状況の予測においては、傷害レベル別かつ車両事故時の運転者の操作状況別に、各衝突角度毎に、図６（Ｂ）に示すように、当該衝突角度での衝突速度と傷害発生確率を各傷害レベル毎にデータベースＤＢ２に予め記憶させておき、ルーチンＤが、データベースＤＢ２から車両事故時の運転者の操作状況に応じて各傷害レベル毎に衝突角度と衝突速度に対応する傷害発生確率を読み出すことによって予測するものとしてもよい。また、図７に示す人体モデルなどを用いて予測するものとしてもよい。この人体モデルを用いた場合の予測傷害は、モデル計算の結果から上記の式（１）に対応する係数を求めても良く、また、計算結果から身体各部の傷害を予測して用いることもできる。なお、人体モデルでの計算結果では身体各部の加速度や応力値が求められることから、これらの計算値を、例えば、屍体実験やボランティア実験の結果と対比させて傷害を予測する。

次に、ミクロな視点での予測を行う方法について説明する。

ミクロな視点での傷害予測を行うにあたっては、マクロな視点での予測を行う場合と同様に衝突速度や衝突角度などの車両衝突条件やエアバックの展開状況やシートベルトの装着状況などの安全デバイス条件の組み合わせに応じての予測を行う。

このためデータベースＤＢ２には、車両事故時の運転者の操作状況別に、各衝突角度毎かつ衝突速度毎に、各条件に対応した予測される傷害状況が記憶されている。

このデータベースＤＢ２は、例えば、実際の車両事故の事故データを条件分別することによって作成したり、或いは人体モデルなどを用いて所定の事故条件での衝突計算を行い、その結果を用いることなどが可能である。事故データを用いてデータベースＤＢ２を構築した場合は実際の事故データを用いることから、より精度の高い予測を行うには好適である。

データベースＤＢ２を用いたミクロな視点での予測傷害状況は、例えば、図８に示すようなマトリックス構造として記憶されている。

図８に示す予測傷害のマトリックスは、傷害を予測する部位と各部位における傷害の発生頻度からなっている。図８の例に示す条件では、頭部或いは顔面の軽傷の受傷割合が高いことを示しており、他の部位では傷害の発生の可能性が低いことを示している。データベースＤＢ２には、図８に示すような所定の衝突条件でのマトリックス構造のデータが図９に示すように条件ごとに記憶保存されている。

ミクロ視点に基づく予測傷害のデータベースＤＢ２としては、上述のような部位ごとの傷害の発生頻度として構成することが可能であるが、これ以外にも、例えば、傷害のより詳細な内容を記憶させておくことも有益である。このためのマトリックスの構造としては、例えば、図１０に示すような構造が考えられる。

なお、上述の図８或いは図１０に示すような部位ごとの傷害発生頻度や傷害状況を求めるための方法としては、例えば、上述のように実際の車両事故の事故データを条件分別することによって作成可能である。また、該当する衝突条件の事故データが無い場合については、例えば、人体モデルを用いることが可能であり、人体モデルを用いた場合は、傷害状況を求めると共に傷害発生過程を求めることも可能である。

ルーチンＥ（図５参照。）は、図２に示す傷害発生過程変更部５０に対応し、ルーチンＤで予測される傷害状況をエアバックの展開状況やシートベルトなどの装着状況に応じて補正する。具体的には、例えば、ルーチンＤが衝突速度及び衝突角度に基づいて上記の式（１）を用いて傷害状況を演算する際の式（１）の各係数ａ値、ｂ値の値をエアバックの展開状況やシートベルトなどの装着状況に応じて変更することにより補正する。

ルーチンＦは、図２に示す安全評価部５２に対応し、ルーチンＢで得られた衝突速度や衝突角度、及びルーチンＤで得られた傷害状況の予測結果に基づいて衝突防止デバイス及び衝突安全デバイスの評価を行う。

次に、図１１を参照して、本実施の形態に係る安全評価装置１０の作用を説明する。なお、図１１は、ＣＰＵ２０により実行される傷害状況予測処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。当該傷害状況予測処理プログラムは、例えば、ユーザによって操作入力装置１４に対して当該プログラムの起動を指示する所定操作が行われるとＣＰＵ２０により実行される。

同図に示すステップ１００では、まずルーチンＡをＨＤＤ２６からＲＡＭ２２上に呼び出して実行する。これにより、ディスプレイ１２には図１２（ａ）に示す衝突形態設定画面６０が表示される。

ユーザは、ディスプレイ１２に表示された衝突形態設定画面６０を参照し、操作入力装置１４に対して評価対象とする事故形態を入力する。

例えば、図１３に示すような車両Ａと車両Ｂの直進路衝突を評価する場合、車両Ｂの設定では図１２（ａ）に示すように前突と直進にチェックを入れる。一方、車両Ａの設定では後突と直進にチェックを入れる。

事故形態が入力されると、ディスプレイ１２には入力結果に基づいて図１２（ｂ）に示す事故再現シナリオ詳細設定画面６２が表示される。

ユーザは、ディスプレイ１２に表示された事故再現シナリオ詳細設定画面６２を参照し、事故再現シナリオの入力画面に従って評価対象とする事故状況についての詳細設定を順次行う。例えば、図１２（ｂ）には、披追突車である車両Ａの設定項目が表示されており、設定項目として、車両の定常速度、車両の減速度、停止線で停止する場合の停止線に対する停止位置、乗用車やトラックなど車両の車種がある。各設定項目は選択されると、図示しない当該設定項目に関する詳細な設定を行う詳細設定画面が表示され、条件の設定が可能となる。ユーザは関係する車両及び歩行者についてそれぞれ必要な各設定項目の入力を行う。

事故再現シナリオ詳細設定画面６２の入力が完了すると、ディスプレイ１２には衝突防止デバイスの設定画面が表示される。図１４には、一例として追突防止装置設定画面６４が示されている。

ユーザは、ディスプレイ１２に表示された衝突防止デバイスの設定画面を参照し、必要に応じて車両毎に操作入力装置１４に対して衝突防止デバイスの機能に関する設定を入力する。

例えば、図１４に示すような追突防止装置の設定を行う場合、設定項目としては、警報の有無や種類、自動減速の際の減速度や減速を開始するタイミング設定、追突を検知するために用いるセンサーの種類（例えば、レーザレーダやミリ波レーダ、カメラなど）や感度に関する設定、更にはセンサーの使用環境（例えば、晴天、夜間、雨天など）の設定項目などがある。各設定項目は選択されると、図示しない当該設定項目に関する詳細な設定を行う詳細設定画面が表示され、条件の設定が可能となる。

衝突防止デバイスの設定画面の入力が完了すると、ディスプレイ１２には図１５に示す衝突安全デバイスに関する設定画面６６が表示される。

設定画面６６では、乗員保護装置の装備状況を選択変更でき、各選択内容に応じた傷害を予測することができる。例えば、装置装着状況６８には、シートベルトとエアバックの選択項目があるが、これらの選択状況によって以下の４つの条件における傷害状況を選択予測できる。
（１）シートベルト非着用×エアバック非装備
（２）シートベルト着用×エアバック非装備
（３）シートベルト非着用×エアバック装備
（４）シートベルト着用×エアバック装備
また、設定画面６６では、事故発生要因７０、及び回避動作７２により、事故状況として事故発生要因、及び回避動作に関する設定を行うことができ、事故発生要因としては、要因なし、運転者の内的要因あり（漫然運転、居眠り運転）や外的要因あり（脇見運転、機器操作、雑談・飲食・喫煙）を設定でき、また、回避動作としては、回避動作なし、回避動作あり（ハンドル操作、ブレーキ操作、ハンドル＆ブレーキ操作）を設定できる。

ユーザは、ディスプレイ１２に表示された設定画面６６を参照し、必要に応じて操作入力装置１４に対して評価を行う衝突安全デバイスの選択や、事故発生要因及び回避動作に関する設定を行う。

そして、ユーザは、衝突安全デバイスの選択や、事故発生要因及び回避動作に関する設定が完了すると、操作入力装置１４に対して評価開始の所定操作（ここでは、設定画面６６のボタン７４のクリック）を行う。

次のステップ１０２では、操作入力装置１４に対して評価開始の所定操作が行われると、ルーチンＡを実行し、基本事故データベース４０に記憶された基本事故パターン情報により示される事故パターンに基づき、衝突形態設定画面６０に入力された評価対象とする事故状況に応じて事故再現シナリオを生成する。なお、ルーチンＡは、設定画面６６で事故発生要因及び回避動作が設定された場合、当該設定された事故発生要因及び回避動作による車両の挙動を再現した事故再現シナリオを生成する。

次のステップ１０４では、衝突防止デバイスの設定画面で衝突防止デバイスの設定がなされたか否かを判定し、肯定判定であった場合はステップ１０６へ移行し、否定判定であった場合はステップ１０８へ移行する。

ステップ１０６では、ルーチンＣをＨＤＤ２６からＲＡＭ２２上に呼び出して実行し、上述の事故再現シナリオを読み込んで変更すべき事故条件を検索抽出する。例えば、追突防止装置においては、車両Ｂの減速に関する条件項目が検索抽出される。そして、抽出された条件項目に対して追突防止装置設定画面６４で設定された設定内容に従って修正を行う。例えば、追突防止装置は、センサーによって前方の車両Ａを検知し、自車速度、減速度と先行車両の速度、減速度などに基づいて追突の危険があるかを判断する。そして、追突の危険がある場合には、警報を発したり減速処理を行う。これらの処理による効果は、追突車両Ｂの減速度の大きさとして補正を行う。

すなわち、警報や減速処理により追突速度が低下するように補正が行われる。なお、追突速度の低下は、運転者の特性や車両特性によっても異なることから、補正を行う際には運転者の特性や車種に応じた車両特性をモデル化した処理プログラムを用いて補正量を求める。

ステップ１０８では、ルーチンＢをＨＤＤ２６からＲＡＭ２２上に呼び出して実行し、事故再現シナリオに従って車両運動方程式を解析するなどして車両挙動を再現して仮想的な道路空間上に車両をモデル化した車両モデルを走行させるシミュレーションを行う。ここで、解析する車両運動方程式の係数などは、上述の事故シナリオ詳細設定で入力されている。

ここで、ルーチンＢによる事故再現の結果について述べる。

事故再現の結果は大きく２つの結果に分けられる。一つは、追突防止装置の効果により車両Ｂが車両Ａに追突しなかった場合である。他の一つは車両Ｂが車両Ａに追突してしまう場合である。事故が発生した場合は追突時の衝突速度と衝突角度がルーチンＤに送られ、事故が発生しなかった場合は事故無しを示す情報がルーチンＤに送られる。

次のステップ１１０では、事故が発生した場合、ルーチンＤをＨＤＤ２６からＲＡＭ２２上に呼び出して実行し、衝突速度及び衝突角度に基づいて、マクロ及びミクロな視点で衝突時の傷害状況を予測する。なお、乗員傷害の予測においては、例えば、シートベルトの着用状況やエアバックの装備展開状況によって傷害状況が異なることから設定画面６６で衝突安全デバイスの機能に関する設定がなされた場合、ルーチンＥをＨＤＤ２６からＲＡＭ２２上に呼び出して実行し、ルーチンＤで傷害状況を予測する際に補正を行う。

ルーチンＥは、例えば、ルーチンＤによって傷害を予測する際にシートベルトを着用していなかったり、衝突時にエアバックが展開しなかった場合においては、死亡事故や重傷事故の発生確率が高くなるが、シートベルトを着用していた場合や衝突時にエアバックが展開した場合においては傷害発生確率が低くなるなどの衝突安全デバイスによる効果考慮した補正を行う。

次のステップ１１２では、ルーチンＤによって傷害が予測されるとＨＤＤ２６からルーチンＦをＲＡＭ２２上に呼び出して実行し、予測された傷害状況をディスプレイ１２に表示する。

ユーザは、ディスプレイ１２に表示された傷害状況に基づいて衝突防止デバイスである追突防止装置の評価を行う。なお、本実施の形態に係る安全評価装置１０では、マクロな視点での傷害状況は図１５に示す設定画面６６に表示し、ミクロな視点での傷害状況は、図１６に示すように表示する。

このように、安全デバイスの装備目的は事故の回避及び傷害の軽減であることから、傷害の受傷程度を評価することによって安全デバイスの性能を評価することができる。傷害は交通事故での最終的な結果であることから、装置性能を傷害で評価できることは装置の評価を行う上で非常に有益である。

なお、追突防止装置の効果により車両Ｂが車両Ａに追突しなかった場合においても予測傷害により装置評価を行うことは有益である。例えば、運転者がシートベルトを装着していなかった場合などにおいては、車両減速の際に運転者が慣性移動しステアリングなどの車室内部品と衝突する可能性があるからである。従って、追突防止装置の効果によって車両が追突しなかった場合においても傷害を用いた評価を行うことにより、より高精度な装置評価が行える。

以上のように、本実施の形態によれば、従来評価項目として用いられていなかった傷害状況を予測して評価項目に含めることにより、安全デバイス導入時の影響を衝突時の衝突速度及び衝突角度の影響に加えて傷害をも含めた形で評価することができ、デバイス効果や運転特性などを高精度に評価することが可能となるなど優れた効果が得られる。

また、事故再現時の事故再現シナリオを安全デバイスによって変更でき、更に、傷害予測時の傷害発生過程を安全デバイスの特性によって変更出来ることから、多様な事故形態と多種の安全デバイスの組合せによる影響を評価することができるという従来にない優れた効果も得られる。

なお、本実施の形態は、設定画面に乗員の性別、身体的特徴、及び年齢の少なくとも１つの条件指定を入力する乗員条件領域をさらに設け、データベースＤＢ２に乗員の性別、身体的特徴、及び年齢を複数の年齢範囲に区分した各年齢範囲毎に基本事故データベースを記憶し、データベースＤＢ２に記憶された基本事故データベースに基づいて、設定画面の乗員条件領域に入力された条件における乗員の傷害状況を予測するものとしてもよい。これにより、性別、身体的特徴、及び年齢毎に傷害状況を予測することができる。

その他、上記実施の形態で説明した安全評価装置１０の構成（図１、図２参照。）は一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において適宜変更可能であることは言うまでもない。

また、上記実施の形態で説明した傷害状況予測処理プログラム（図５及び図１１参照。）の処理の流れも一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において適宜変更可能であることは言うまでもない。

実施の形態に係る安全評価装置の概略構成を示すブロック図である。実施の形態に係る安全評価装置の機能的な構成を示すブロック図である。事故パターンの基本的な形態実施の形態を示す図である。実施の形態に係る事故再現シナリオの一例を示す図である。実施の形態に係る傷害状況予測処理プログラムのソフトウェア構成を示すブロック図である。（Ａ）は傷害発生確率曲線の一例を示すグラフであり、（Ｂ）は各傷害レベル毎に衝突角度と衝突速度に対応する傷害発生確率のデータ構造の一例を示す図である。実施の形態に係る人体モデルを示す模式図である。実施の形態に係るミクロな視点での予測傷害状況のデータ構造の一例を示す図である。実施の形態に係る衝突条件毎の予測傷害状況のデータ構造の一例を示す図である。実施の形態に係るミクロな視点での予測傷害状況のデータ構造の別な例を示す図である。実施の形態に係る傷害状況予測処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。（Ａ）は実施の形態に係る衝突形態設定画面の一例を示す図であり、（Ｂ）は実施の形態に係る事故再現シナリオ詳細設定画面の一例を示す図であり、実施の形態に係る車両Ａと車両Ｂの直進路衝突を示す図である。実施の形態に係る追突防止装置設定画面の一例を示す図である。実施の形態に係る衝突安全デバイスに関する設定画面の一例を示す図である。実施の形態に係るミクロな視点での傷害状況の表示結果の一例を示す図である。

符号の説明

１０安全評価装置
１２ディスプレイ（表示手段）
１４操作入力装置
２６ＨＤＤ（記憶手段）
４４事故再現部（シミュレーション手段）
４８傷害予測部（予測手段）
５０傷害発生過程変更部（補正手段）
６４追突防止装置設定画面（デバイス条件指定手段）
６６設定画面（デバイス条件指定手段、運転状況指定手段）

Claims

仮想的な道路空間上に車両をモデル化した車両モデルを仮想的に乗員が乗車された状態で走行させて車両事故をシミュレーションするシミュレーション手段と、
前記シミュレーション手段によりシミュレーションされた車両事故の発生状況に基づいて前記乗員の傷害状況を予測する予測手段と、
前記予測手段により予測された傷害状況を表示する表示手段と、
を備えた安全評価装置。
前記乗員の傷害状況を程度に応じて複数のレベルに分けた各傷害レベル毎に、前記車両モデルの衝突角度及び衝突速度に応じた傷害の発生確率を示す発生確率情報が予め記憶された記憶手段をさらに備え、
前記予測手段は、前記記憶手段に記憶された発生確率情報に基づいて前記車両事故が発生した時点の前記車両モデルの衝突角度及び衝突速度から各傷害レベル毎の発生確率を前記傷害状況として予測し、
前記表示手段は、前記予測手段により予測された傷害レベル毎の発生確率を表示する
請求項１記載の安全評価装置。
前記記憶手段は、前記乗員の身体の各部分毎に、前記車両モデルの衝突角度及び衝突速度に応じた傷害状況を示す傷害状況情報をさらに記憶し、
前記予測手段は、前記記憶手段に記憶された傷害状況情報に基づいて前記車両事故が発生した時点の前記車両モデルの衝突角度及び衝突速度から前記各部分毎の傷害状況を予測し、
前記表示手段は、前記予測手段により予測された各部分毎の傷害状況を表示する
請求項２記載の安全評価装置。
前記乗員の性別、身体的特徴、及び年齢の少なくとも１つの条件を指定する乗員条件指定手段をさらに備え、
前記発生確率情報及び前記傷害状況情報は、前記乗員の性別、身体的特徴、及び年齢を複数の年齢範囲に区分した各年齢範囲毎に定められており、
前記予測手段は、前記記憶手段に記憶された発生確率情報及び傷害状況情報に基づいて、前記乗員条件指定手段により指定された条件における前記乗員の傷害状況を予測する
請求項３記載の安全評価装置。
前記車両モデルに仮想的に搭載する、衝突を防止するように車両の動作を制御する衝突防止デバイス、及び衝突時に乗員を保護する衝突安全デバイスを指定するデバイス条件指定手段をさらに備えると共に、
前記シミュレーション手段は、前記デバイス条件指定手段により衝突防止デバイスが指定された場合に、指定された衝突防止デバイスが搭載された車両モデルを走行させて車両事故をシミュレーションし、
前記デバイス条件入力手段により衝突安全デバイスが指定された場合に、指定された衝突安全デバイスによる傷害の低減度合に応じて前記予測手段により予測される傷害状況を補正する補正手段をさらに備えた
請求項１〜請求項４の何れか１項記載の安全評価装置。
前記車両モデルを仮想的に運転する運転者の運転状況を指定する運転状況指定手段をさらに備え、
前記シミュレーション手段は、前記運転状況指定手段により指定された運転状況による車両の挙動を再現させて車両事故をシミュレーションする
請求項１〜請求項５の何れか１項記載の安全評価装置。