JP2011022211A - 運転模擬装置及び運転模擬制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】運転者が内在的要因によって運転不適状態になった場合に危険な交通場面を再現する。
【解決手段】運転模擬装置は、模擬車両の運転者により運転操作が行われる操作部２０と、操作部２０に行われた運転操作に応じて、前記模擬車両の周囲の模擬環境を表示するモニタ４０と、前記運転者の運転不適状態を検出する運転不適状態検出装置１０と、運転不適度状態が検出された場合に、モニタ４０に表示されている模擬環境に応じて、危険な交通場面の模擬環境をモニタ４０に表示させる制御を行うＤＳ計算機３０と、を備えている。
【選択図】図１

Description

本発明は、運転模擬装置及び運転模擬制御プログラムに関する。

従来、操作者の操作に応じて仮想空間内の移動体を移動させて運転を模擬する運転模擬装置が提案されている（特許文献１参照）。

特許文献１の運転模擬装置は、教習生を映すカメラ５８と、カメラ５８で映された教習生の視線の動きを検出するルックセンサシステム５９と、を備え、左側のサイドミラーの確認動作がルックセンサシステム５９により検出できない場合には原動機付き二輪車の巻き込み事故を起こさせる。これにより、特許文献１の運転模擬装置は、教習生に対して、交差点左折時における原動機付き二輪車の巻き込み事故の防止の教育を行っている。

特開２００３−１５００３８号公報

特許文献１の運転模擬装置は、運転者のスキルが不足して不適切な確認行動を行った場合に、事故を再現する。これに対して、事故の中には、内在的前方不注意（居眠りや漫然運転など）によって、運転者の運転状態が不適切であることに起因するものがある。しかし、特許文献１の運転模擬装置は、内在的前方不注意に起因する事故を再現することができず、運転者への注意喚起が不十分であった。

本発明は、上述した課題を解決するために提案されたものであり、運転者が内在的要因によって運転不適状態になった場合に危険な交通場面を再現することができる運転模擬装置及び運転模擬制御プログラムを提供することを目的とする。

本発明に係る運転模擬装置は、模擬車両の運転者により運転操作が行われる操作手段と、前記操作手段に行われた運転操作に応じて、前記模擬車両の周囲の模擬環境を表示する表示手段と、前記運転者の運転不適状態を検出する運転不適状態検出手段と、前記運転不適状態検出手段により運転不適度状態が検出された場合に、前記表示手段に表示されている模擬環境に応じて、危険な交通場面の模擬環境を前記表示手段に表示させる制御を行う表示制御手段と、を備えている。

本発明に係る運転模擬制御プログラムは、コンピュータを、模擬車両の運転者により操作手段に行われた運転操作に応じて、前記模擬車両の周囲の模擬環境を表示手段に表示させる制御を行う第１の表示制御手段と、前記運転者の運転不適状態を検出する運転不適状態検出手段と、前記運転不適状態検出手段により運転不適度状態が検出された場合に、前記表示手段に表示されている模擬環境に応じて、危険な交通場面の模擬環境を前記表示手段に表示させる制御を行う第２の表示制御手段と、して機能させるためのものである。

上記発明によれば、運転者の運転不適度状態が検出された場合に、表示手段に表示されている模擬環境に応じて、危険な交通場面の模擬環境を表示手段に表示させることにより、運転者が運転不適状態になった場合に危険な交通場面を再現することができる

本発明に係る運転模擬装置及び運転模擬制御プログラムは、運転者が内在的要因によって運転不適状態になった場合に危険な交通場面を再現することができる。

本発明の第１の実施形態に係る運転模擬装置の構成を示すブロック図である。 居眠り判定ルーチンを示すフローチャートである。 閉眼率の算出を説明するための図である。 閉眼率に対する居眠り度合いの関係を示す図である。 運転模擬ルーチンを示すフローチャートである。 イベント発生ルーチンを示すフローチャートである。 第１イベント発生ルーチンを示すフローチャートである。 先行車が急減速するイベントの状況を説明するための図である。 第２イベント処理ルーチンを示すフローチャートである。 自車の前に車両が割込みをするイベントの状況を説明するための図である。 第３イベント処理ルーチンを示すフローチャートである。 歩行者が自車の前を飛び出すイベントの状況を説明するための図である。 第４イベント処理ルーチンを示すフローチャートである。 信号状態が変化するイベントの状況を説明するための図である。 第５イベント処理ルーチンを示すフローチャートである。 自車に外乱発生するイベントの状況を説明するための図である。 第２の実施形態に係る運転模擬装置の構成を示すブロック図である。 漫然判定ルーチンを示すフローチャートである。 注視割合の算出を説明するための図である。 注視割合に対する漫然度合いを示す図である。 第３の実施形態に係る運転模擬装置の構成を示すブロック図である。 疲労判定ルーチンを示すフローチャートである。 瞬き回数に対する疲労度合いを示す図である。

以下、本発明の好ましい実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。

［第１の実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態に係る運転模擬装置の構成を示すブロック図である。運転模擬装置は、模擬環境内を走行する模擬車両の運転者についての運転不適状態を検出する運転不適状態検出装置１０と、運転者によって運転操作が行われる操作部２０と、模擬環境の計算を行うドライビング・シミュレーション計算機（以下「ＤＳ計算機」という。）３０と、模擬環境を表示するモニタ４０と、を備えている。

運転不適状態検出装置１０は、ドライバの顔画像に基づいてドライバの運転不適状態の１つである居眠りの深さ、つまり居眠り度合いを検出し、この居眠り度合いをＤＳ計算機３０へ出力する。

操作部２０は、ドライバの運転操作に応じた運転操作値をＤＳ計算機３０へ出力する。ここで、運転操作値としては、例えば操舵角、アクセル操作量、ブレーキ操作量、方向指示器のオン／オフなどの情報が該当する。

ＤＳ計算機３０は、道路環境、他車両の走行状態、歩行者の移動状態などの模擬車両の環境をシミュレーションするための模擬環境データを予め記憶しており、模擬環境データに基づいて、模擬車両の環境をシミュレーションするための画像データを計算する。また、ＤＳ計算機３０は、操作部２０からの運転操作値に基づいて、模擬車両の挙動（進行方向、車速、加速度など）を計算し、模擬車両の挙動に応じて模擬車両の環境が変化するように、画像データを逐次計算する。

また、ＤＳ計算機３０は、模擬環境においてイベントを発生するイベント発生装置３１を備えている。ここで、イベントとは、ドライバが危険を回避するためにすぐに対応しなければならないような、模擬環境又は模擬車両の突発的な変化をいう。イベント発生装置３１は、運転不適状態検出装置１０からの運転不適状態のレベルをトリガにして、シミュレーション中の模擬環境に応じたイベントを発生する。

ここで、運転不適状態検出装置１０は、図１に示すように、ドライバの顔を撮像して顔画像を生成するカメラ１１と、カメラ１１で生成された顔画像に基づいて居眠り度合いを判定する居眠り判定装置１２と、を備えている。そして、居眠り判定装置１２は、次の居眠り判定ルーチンを実行することで居眠り度合いを算出する。

図２は、居眠り判定ルーチンを示すフローチャートである。

居眠り判定装置１２は、カメラ１１からカメラ画像であるドライバの顔画像を取得する（ステップＳ１）。次に、居眠り判定装置１２は、公知の画像処理により顔画像から特徴量（例えば横エッジ等）を抽出し、目の状態（例えば上瞼から下瞼までの長さ）を検出する。

図３は、閉眼率の算出を説明するための図である。居眠り判定装置１２は、目の状態の値が閾値以上になった場合は開眼と判定し、閾値未満の場合は閉眼と判定し、ドライバが閉眼している時間である閉眼時間を計測する。そして、居眠り判定装置１２は、周期的な設定時間に対して閉眼時間の割合である閉眼率を逐次算出する（ステップＳ２）。更に、居眠り判定装置１２は、算出された閉眼率に基づいて、居眠りの度合いを算出する（ステップＳ３）。

図４は、閉眼率に対する居眠り度合いの関係を示す図である。同図に示すように、閉眼率が約５５％までは居眠りの度合いがＬｖ０（覚醒状態）であるが、閉眼率が約５５％を超えるとレベルがＬｖ１になり、さらに閉眼率が高くなるに従ってＬｖ２、Ｌｖ３と居眠り度合いが高くなる。

なお、図４に示す閉眼率の値と居眠り度合いは一例に過ぎず、これに限定されるものではない。また、居眠り判定装置１２は、閉眼率の代わりに、閉眼率と相関関係のある開眼率（周期的な設定時間に対する開眼時間の割合）を算出してもよい。この場合、開眼率が高くなるに従って居眠り度合いは低くなる。

そして、居眠り判定装置１２は、ステップＳ３で算出された居眠り度合いをＤＳ計算機３０へ出力する（ステップＳ４）。

なお、運転不適状態検出装置１０は、運転不適状態として運転者の居眠りを検出できれば上述した処理に限定されるものではなく、例えば特開２００８−７３３３５号公報に記載された技術を用いて居眠りを検出してもよい。

以上のように構成された模擬運転装置は、運転者が模擬車両の運転を開始して、上述した居眠り判定ルーチンが実行されると、次の模擬運転ルーチンを実行する。

図５は、運転模擬ルーチンを示すフローチャートである。

ＤＳ計算機３０は、操作部２０からドライバの操作値を取得し（ステップＳ１１）、取得した操作値に基づいて、模擬車両、すなわち自車の挙動（走行方向、車速、加速度等）を計算する（ステップＳ１２）。また、ＤＳ計算機３０は、他車の挙動を示す挙動データを予め記憶しており、この挙動データに基づいて他車の挙動を計算する（ステップＳ１３）。

また、ＤＳ計算機３０のイベント発生装置３１は、運転不適状態検出装置１０で検出された居眠り度合いが所定の閾値を超えた場合にイベント発生処理を行う（ステップＳ１４）。そして、ＤＳ計算機３０は、模擬環境の映像をモニタ４０へ出力する（ステップＳ１５）。ここで、ステップＳ１４においては、次のイベント発生ルーチンが実行される。

図６は、イベント発生ルーチンを示すフローチャートである。

ステップＳ２１では、ＤＳ計算機３０は、ドライバ状態、具体的には運転不適状態検出装置１０の検出結果を取得する（ステップＳ２１）。そして、ＤＳ計算機３０は、運転不適状態検出装置１０の検出結果に基づいて、ドライバが運転不適状態であるか否かを判定する（ステップＳ２２）。

ここでは、ＤＳ計算機３０は、運転不適状態検出装置１０により検出された居眠り度合いがＬｖ２以上である場合（Ｌｖ２、Ｌｖ３の場合）はドライバは運転不適状態であると判定してステップＳ２３へ進み、居眠り度合いがＬｖ２未満である場合（Ｌｖ０、Ｌｖ１の場合）は本ルーチンを終了する。なお、運転不適状態であるか否かの判定基準は上記のＬｖ２に限られるものではない。例えば、居眠り度合いがＬｖ１以上である場合又はＬｖ３以上である場合に、運転不適状態であると判定されてもよい。

ドライバが運転不適状態であると判定された場合、ＤＳ計算機３０のイベント発生装置３１は、模擬車両の交通状況に応じたイベントを発生し、発生したイベントの計算を行う（ステップＳ２３）。ここでは、イベント発生装置３１は、次に示す第１〜第５イベント処理ルーチンを実行する。

（第１イベント処理ルーチン：先行車の急減速）
図７は、第１イベント発生ルーチンを示すフローチャートである。ここでは、先行車が急減速するようなイベントが発生される。図８は、先行車が急減速するイベントの状況を説明するための図である。

イベント発生装置３１は、ＤＳ計算機３０に記憶されている模擬環境データから現在の自車の交通場面のデータを取得し（ステップＳ３１）、自車の走行場所が高速道路又は郊外路であるか否かを判定する（ステップＳ３２）。そして、自車の走行場所が高速道路、郊外路のいずれでもない場合は、本ルーチンは終了する。

一方、自車の走行場所が高速道路又は郊外路である場合は、イベント発生装置３１は、図５に示すステップＳ１２及びステップＳ１３の計算結果を用いて自車と先行車との車間距離relDisを取得する（ステップＳ３３）。イベント発生装置３１は、車間距離relDisが設定値evDisよりも小さいかを判定し（ステップＳ３４）、車間距離relDisが設定値evDisよりも小さくない場合は本ルーチンを終了する。

車間距離relDisが設定値evDisよりも小さい場合は、イベント発生装置３１は、先行車を減速させるイベントを発生する（ステップＳ３５）。そして、本ルーチンが終了する。

なお、先行車の減速度は、運転不適状態の度合いに応じて変更してもよい。例えば、ドライバの居眠りの度合いが高くなるに従って、先行車の減速度を低くしてもよい。これにより、ドライバの運転不適状態の度合いが異なっていても、ドライバの感じる危険がほぼ同じになり、危険場面を再現することができる。

（第２イベント処理ルーチン：車両の割り込み）
図９は、第２イベント処理ルーチンを示すフローチャートである。ここでは、自車の前に車両が割り込むイベントが発生される。図１０は、自車の前に車両が割込みをするイベントの状況を説明するための図である。

イベント発生装置３１は、現在の自車の交通場面を取得し（ステップＳ４１）、自車の走行場所が２車線以上の道路であるか否かを判定する（ステップＳ４２）。そして、自車の走行場所が２車線以上の道路でない場合（１車線の道路の場合）は、本ルーチンは終了する。

一方、イベント発生装置３１は、自車の走行場所が２車線以上の道路である場合は、ＤＳ計算機３０で予めプログラミングされている他車線の車両情報を取得し（ステップＳ４３）、割込み車エリアに他車が存在するかを判定する（ステップＳ４４）。ここで、割込み車エリアとは、図１０に示すように、自車の走行車線の右隣の車線上であって、自車と自車の直前にある先行車との間の領域をいう。割込み車エリアに他車が存在しない場合は、本ルーチンを終了する。

割込み車エリアに他車が存在する場合は、イベント発生装置３１は、割込み車エリアに存在する他車が自車の前に割り込みをするイベントを発生する（ステップＳ４５）。そして、本ルーチンが終了する。

なお、自車の走行方向に対する割込み経路の角度は、運転不適状態の度合いに応じて変更してもよい。例えば、ドライバの居眠りの度合いを示すレベルが高くなるに従って、割込み経路の角度を大きくして、他車が急に割り込むようにしてもよい。

（第３イベント処理ルーチン：歩行者の飛出し）
図１１は、第３イベント処理ルーチンを示すフローチャートである。ここでは、自車の前に歩行者が飛び出すイベントが発生される。図１２は、歩行者が自車の前を飛び出すイベントの状況を説明するための図である。

イベント発生装置３１は、現在の自車の交通場面を取得し（ステップＳ５１）、自車の走行場所が市街地であるか否かを判定する（ステップＳ５２）。そして、自車の走行場所が市街地でない場合は、本ルーチンは終了する。

一方、自車の走行場所が市街地である場合は、イベント発生装置３１は、ＤＳ計算機３０で予めプログラミングされている停止車両の位置を取得し（ステップＳ５３）、自車の位置がイベント発生エリアにあるか否かを判定する（ステップＳ５４）。ここで、イベント発生エリアとは、図１２に示すように、自車から停止車両に隠れている歩行者までの領域をいう。自車の位置がイベント発生エリアにない場合は、本ルーチンは終了する。

一方、自車の位置がイベント発生エリアである場合は、イベント発生装置３１は、停止車両の陰から歩行者が自車の前に飛び出すイベントを発生する（ステップＳ５５）。そして、本ルーチンが終了する。

なお、イベント発生装置３１は、ドライバの居眠り度合いに応じて、歩行者の飛び出しタイミング（速度）を変更することができる。例えば、イベント発生装置３１は、ドライバの居眠り度合いが高くなるに従って、歩行者の飛び出しタイミングを遅くしてもよい。これにより、運転者の運転不適の度合いに応じて、危険な交通場面が再現される。

（第４イベント処理ルーチン：信号状態の変化）
図１３は、第４イベント処理ルーチンを示すフローチャートである。ここでは、信号状態が変化するイベントが発生される。図１４は、信号状態が変化するイベントの状況を説明するための図である。

イベント発生装置３１は、現在の自車の交通場面を取得し（ステップＳ６１）、自車の走行場所が交差点付近であるか否かを判定する（ステップＳ５２）。ここで、交差点付近とは、交差点の中心から所定距離（例えば１００ｍ）以内をいう。そして、自車の走行場所が交差点付近でない場合は、本ルーチンは終了する。

一方、自車の走行場所が交差点付近である場合は、イベント発生装置３１は、自車位置を取得し（ステップＳ６３）、自車がイベント発生エリアにあるか否かを判定する（ステップＳ５４）。イベント発生エリアとは、図１４に示すように、例えば停止線から所定距離までの領域をいう。自車がイベント発生エリアにない場合は、本ルーチンは終了する。

一方、自車がイベント発生エリアにある場合は、イベント発生装置３１は、交差点の信号状態（赤、青、黄色のいずれかの情報）を取得し（ステップＳ６５）、信号が青であるかを判定する（ステップＳ６６）。信号が青でない場合は、本ルーチンは終了する。

交差点の信号が青である場合、イベント発生装置３１は、その信号の状態を切り替える、すなわち信号の色を青から黄、赤へと切り替えるイベントを発生する（ステップＳ６７）。そして、本ルーチンは終了する。

なお、イベント発生装置３１は、ドライバの居眠り度合いに応じて、信号状態の変化のタイミング（速度）を変更することができる。例えば、イベント発生装置３１は、ドライバの居眠り度合いが高くなるに従って、信号の色が青から黄色、赤に変化するタイミングを早くしてもよい。これにより、運転者の運転不適の度合いに応じて、危険な交通場面が再現される。

（第５イベント処理ルーチン：自車の外乱）
図１５は、第５イベント処理ルーチンを示すフローチャートである。ここでは、風などの影響で自車に外乱が発生するイベントが発生される。図１６は、自車に外乱発生するイベントの状況を説明するための図である。

イベント発生装置３１は、現在の自車の交通場面を取得し（ステップＳ７１）、自車の走行場所が高速道路又は郊外路であるか否かを判定する（ステップＳ７２）。そして、自車の走行場所が高速道路、郊外路のいずれでもない場合は、本ルーチンは終了する。

一方、自車の走行場所が高速道路又は郊外路である場合は、イベント発生装置３１は、自車に外乱が入力されるイベントを発生する（ステップＳ７３）。そして、本ルーチンは終了する。なお、自車の外乱とは、例えば自車に横風が当たって自車が走行車線を逸脱する又は逸脱しそうな状況をいう。

なお、イベント発生装置３１は、ドライバの居眠り度合いに応じて、自車の外乱の大きさを変更することができる。例えば、イベント発生装置３１は、ドライバの居眠り度合いが高くなるに従って、自車の外乱の大きさを小さくしてもよい。これにより、運転者の運転不適の度合いに応じて、走行車線の逸脱度合いが変更される。

イベント発生装置３１は、上述した第１〜第５イベント処理ルーチンを順次又はランダムに実行し、イベントを発生した後は、未実行のイベント処理ルーチンを実行せず、図６に示すステップＳ２３のイベント計算処理を終了する。

この結果、ドライバの居眠りが検出されると、図１に示すモニタ４０には模擬環境又は模擬車両（自車）の変化が表示され、居眠り状態になったドライバに対して危険な交通場面が再現される。

以上のように、第１の実施形態に係る運転模擬装置は、ドライバの運転不適状態として居眠りを客観的に検出した場合に、ドライバがすぐに対応しなければならないような、実験者の意図する交通場面を起こさせることで、ドライバが危険だと感じる交通場面を再現することができる。すなわち、運転模擬装置は、ドライバの内的要因に基づくドライバエラーと危険な交通場面を重なり合わせて、交通事故が発生するような状況をドライバに体感させることができる。

［第２の実施形態］
つぎに、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、第１の実施形態と同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

図１７は、第２の実施形態に係る運転模擬装置の構成を示すブロック図である。すなわち、本実施形態に係る運転模擬装置は、図１に示す運転不適状態検出装置１０の代わりに、図１７に示す運転不適状態検出装置１０Ａを備えている。

運転不適状態検出装置１０Ａは、ドライバの視線を計測する視線計測器１３と、視線計測器１３で計測された視線情報に基づいて漫然状態を判定する漫然判定装置１４と、を備えている。なお、本実施形態では、漫然判定装置１４は、視線計測器１３で計測された視線情報を用いて漫然状態を判定するが、視線情報をドライバの顔画像に基づいて算出してもよい。そして、漫然判定装置１４は、漫然状態を判定すべく、次の漫然判定ルーチンを実行する。

図１８は、漫然判定ルーチンを示すフローチャートである。漫然判定装置１４は、視線計測器１３から視線情報を取得し（ステップＳ８１）、その視線情報を用いて注視割合を算出する（ステップＳ８２）。

図１９は、注視割合の算出を説明するための図である。漫然判定装置１４は、視線情報を用いて一定時間毎の視線分布を求め、視線分布の中心から視線情報の累積値が例えば８０％となる注視エリアを抽出し、全体エリアに対する８０％の注視エリアの割合である注視割合を算出する。

図２０は、注視割合に対する漫然度合いを示す図である。注視割合が大きくなるほど、ドライバは視界の全体を見ていることになり、注視割合が約４５％を超えるとＬｖ０（覚醒状態）となる。これに対して、注視割合が小さくなるほど、ドライバは一点をボーっと見ている状態になり、注視割合が約４５％以下になると漫然度合いがＬｖ１、Ｌｖ２、Ｌｖ３と高くなる。

そこで、漫然判定装置１４は、図２０に示す注視割合と漫然度合いの関係を用いて、ステップＳ８２で算出された注視割合に対応する漫然度合いを算出し（ステップＳ８３）、算出結果をＤＳ計算機３０へ出力する（ステップＳ８４）。

以上のように、第２の実施形態に係る運転模擬装置は、ドライバの運転不適状態として漫然状態を客観的に検出することができ、漫然状態を検出した場合には、第１の実施形態と同様にして、ドライバが危険だと感じる交通場面を再現することができる。

［第３の実施形態］
つぎに、本発明の第３の実施形態について説明する。なお、上述した実施形態と同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

図２１は、第３の実施形態に係る運転模擬装置の構成を示すブロック図である。すなわち、本実施形態に係る運転模擬装置は、図１に示す運転不適状態検出装置１０の代わりに、図２１に示す運転不適状態検出装置１０Ｂを備えている。

運転不適状態検出装置１０Ｂは、ドライバの顔画像を生成するカメラ１１と、顔画像に基づいてドライバの疲労を判定する疲労判定装置１５と、を備えている。そして、疲労判定装置１５は、疲労状態を判定すべく、次の疲労判定ルーチンを実行する。

図２２は、疲労判定ルーチンを示すフローチャートである。疲労判定装置１５は、カメラ１１から顔画像を取得し（ステップＳ９１）、その顔画像に対して公知の画像処理を行うことで顔の特徴量（例えば横エッジ等）を抽出する。そして、疲労判定装置１５は、顔の特徴量を用いて一定時間毎に瞬き回数を算出し（ステップＳ９２）、瞬き回数に対応する疲労度合いを算出する（ステップＳ９３）。

図２３は、瞬き回数に対する疲労度合いを示す図である。ドライバは疲労すると瞬き回数が多くなり、瞬き回数が通常時よりも多くなると、疲労度合いがＬｖ１、Ｌｖ２、Ｌｖ３と高くなる。

そこで、疲労判定装置１５は、図２３に示す瞬き回数と疲労度合いの関係を用いて、ステップＳ９２で算出された瞬き回数に対応する疲労度合いを算出し（ステップＳ９３）、算出結果をＤＳ計算機３０へ出力する（ステップＳ９４）。

以上のように、第３の実施形態に係る運転模擬装置は、ドライバの運転不適状態として疲労状態を客観的に検出することができ、疲労状態を検出した場合には、第１の実施形態と同様にして、ドライバが危険だと感じる交通場面を再現することができる。

なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内で設計上の変更をされたものにも適用可能であるのは勿論である。

また、居眠り判定装置１２、視線計測器１３、漫然判定装置１４、疲労判定装置１５、ＤＳ計算機３０の各機能は、プログラムのインストールされたコンピュータによって実現させてもよい。

さらに、第１から第３の実施形態において、運転模擬装置は、ドライバの運転不適状態として、居眠り、漫然、疲労をそれぞれ検出したが、これらの代わりにドライバの脇見を検出してもよい。脇見の検出方法は特に限定されるものではなく、公知の技術、例えば特開２００９−１５５５０号公報に記載された技術を用いることができる。また、疲労の検出方法も特に限定されるものではなく、公知の技術、例えば特開２００７−８２５９４号公報に記載された技術を用いることができる。

また、運転模擬装置は、視線計測器で計測された視線情報に基づいて、眼球の緩徐眼球運動が生じているか否かを判定し、緩徐眼球運動が生じている場合に運転不適状態を検出してもよい。

緩徐眼球運動が生じているか否かの判定については、眼球運動データに含まれる低周波数成分のパワーによる判定方法（例えば、“The use of two-channel electro-oculographyin automatic detection of unintentional sleep onset”、Virkkalaら、脳神経メソッドジャーナル（Journal of Neuroscience Methods）、２００７年６月１５日、１６３巻１号、第１３７−１４４頁）、あるいは、眼球運動の振幅及び速度による判定方法（例えば、“Linear automatic detection of eye movements during the transition between wake and sleep”、Hiroshige、精神医学と臨終神経科学（Psychiatry and Clinical Neurosciences）、１９９９年、５３巻２号、第１７９−１８１頁）がある。なお、眼球運動の計測については、視線計測器を使う方法以外に、例えば、カメラで撮影されたドライバの顔画像に画像処理を施して視線を検出してもよいし、ドライバの頭に電極を貼って眼電位図を計測して視線を検出してもよい。

１０、１０Ａ、１０Ｂ 運転不適状態検出装置
１１ カメラ
１２ 居眠り判定装置１２
１３ 視線計測器
１４ 漫然判定装置
１５ 疲労判定装置
２０ 操作部
３０ ＤＳ計算機
３１ イベント発生装置
４０ 注意喚起部

Claims (7)

1. 模擬車両の運転者により運転操作が行われる操作手段と、
   前記操作手段に行われた運転操作に応じて、前記模擬車両の周囲の模擬環境を表示する表示手段と、
   前記運転者の運転不適状態を検出する運転不適状態検出手段と、
   前記運転不適状態検出手段により運転不適度状態が検出された場合に、前記表示手段に表示されている模擬環境に応じて、危険な交通場面の模擬環境を前記表示手段に表示させる制御を行う表示制御手段と、
   を備えた運転模擬装置。
2. 前記運転不適状態検出手段は、前記運転不適状態として、前記運転者の居眠り、脇見、漫然、疲労の少なくとも１つを検出する
   請求項１に記載の運転模擬装置。
3. 前記運転不適状態検出手段は、前記運転者の開眼状態又は閉眼率、固視微動、視線、視線分布、まばたき、眼球運動の跳躍速度変化、緩徐眼球運動、体勢の少なくとも１つに基づいて、前記運転不適状態を検出する
   請求項１に記載の運転模擬装置。
4. 前記運転不適状態検出手段は、前記運転者の顔を撮像して顔画像を生成する撮像手段と、前記撮像手段により生成された顔画像の眼の閉眼状態又は開眼状態に基づいて居眠りを検出する居眠り検出手段と、を備えた
   請求項１に記載の運転模擬装置。
5. 前記運転不適状態検出手段は、前記運転者の視線を計測する視線計測手段と、前記視線計測手段により計測された視線情報の分布に基づいて漫然状態を検出する漫然状態検出手段と、を備えた
   請求項１に記載の運転模擬装置。
6. 前記運転不適状態検出手段は、前記運転者の顔を撮像して顔画像を生成する撮像手段と、前記撮像手段により生成された顔画像の眼の瞬き回数に基づいて疲労を検出する疲労検出手段と、を備えた
   請求項１に記載の運転模擬装置。
7. コンピュータを、
   模擬車両の運転者により操作手段に行われた運転操作に応じて、前記模擬車両の周囲の模擬環境を表示手段に表示させる制御を行う第１の表示制御手段と、
   前記運転者の運転不適状態を検出する運転不適状態検出手段と、
   前記運転不適状態検出手段により運転不適度状態が検出された場合に、前記表示手段に表示されている模擬環境に応じて、危険な交通場面の模擬環境を前記表示手段に表示させる制御を行う第２の表示制御手段と、
   して機能させるための運転模擬制御プログラム。

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