JP2017111649A - 視覚認知支援システムおよび視認対象物の検出システム - Google Patents

Abstract

【課題】運転者が視認すべき視認対象物を確実に検出する。検出した視認対象物を運転者に対して確実に視認させる。【解決手段】カメラ１によって取得された移動体としての自動車の周囲状況を示す画像に基づいて、運転者が見るべき視認対象物が決定される。視認対象物の決定が、見た瞬間に視認されるものを視認対象物とするサリエンシーモデルと、異常な動きを行うものを視認対象物とするサプライズモデルと、お手本となる運転者の視認行動によって視認されるものを視認対象物とする規範モデルと、に基づいて行われる。アイカメラ２によって検出される運転者の視線方向にない視認対象物が、見落としとなる視認対象物とされて、この見落としとなる視認対象物の方向へ運転者の視線が誘導される（見落としとなる注意対象物の位置に指標を表示する）。【選択図】図１

Description

本発明は、視覚認知支援システムおよび視認対象物の検出システムに関するものである。

移動体としての例えば自動車を運転する際に、運転者に対して周囲に存在する危険物（障害物）の存在を認識させることは、安全運転の上で好ましいものとなる。特許文献１には、運転者の視線方向を検出して、自車両前方の信号や道路標識に運転者の視線が向いていないときに、注意表示を行うものが開示されている。また、特許文献２には、車両前方の障害物をカメラ等により検出したときは、この障害物に向けて運転者の視線を誘導するようにしたものが開示されている。さらに、特許文献３には、自動車の周囲にある物体の中から運転者が確認すべき確認物体を判断して、この確認物体に向けて運転者の視線が向いているか否かを判断するようにしたものが開示されている。

特開２０１４−１２０１１１号公報 特開２０１２−２３４４１０号公報 特開２０１５−１１４５７号公報

ところで、視認（確認）すべき視認対象物（確認物体）を運転者が確実に認識できるようにすることは安全運転等の上で極めて好ましいものであるが、その前提として、まず運転者が視認すべき視認対象物を確実に把握する必要性がある。そして、運転者が見落としている視認対象物をいかに運転者に認識させるようにするかということも重要となる。

本発明は以上のような事情を勘案してなされたもので、その第１の目的は、運転者が視認すべき視認対象物を確実に検出しつつ、この把握した視認対象物を運転者に対して確実に視認させることのできるようにした視覚認知支援システムを提供することにある。また、本発明の第２の目的は、観察者が見るべき視認対象物を確実に検出できるようにした視認対象物の検出システムを提供することにある。

前記目的を達成するため、本発明における視覚認知支援システムにあっては次のような解決手法を採択してある。すなわち、請求項１に記載のように、
運転者により運転される移動体の周囲状況を取得する周囲状況取得手段と、
前記周囲状況取得手段で取得された周囲状況のうち、運転者が見るべきであると判断される視認対象物を決定する視認対象物決定手段と、
運転者の視線方向を検出する視線方向検出手段と、
前記視認対象物決定手段により決定された前記視認対象物のうち、前記視線方向検出手段により検出される視線方向とは一致しない方向にある見落としとなる視認対象物が存在するときに、該見落としとなる視認対象物の方向へ運転者の視線を誘導する視線誘導手段と、
を備え、
前記視認対象物決定手段は、あらかじめ設定された３つの視認モデルに基づいて前記視認対象物の決定を行うようにされ、
前記３つの視認モデルが、見た瞬間に視認されるものを視認対象物として決定するサリエンシーモデルと、異常な動きを行うものを視認対象物として決定するサプライズモデルと、お手本となる運転者の視認行動によって視認されるものを視認対象物として決定する規範モデルと、から構成されている、
ようにしてある。

上記解決手法によれば、運転者が視認すべき視認対象物を、３つのモデルを利用して確実に決定することができる。また、見落としている視認対象物に運転者の視線を誘導するので、視認対象物の見落としを防止することができる。

上記解決手法を前提とした好ましい態様は、請求項２〜請求項８に記載のとおりである。すなわち、
前記移動体が車両車とされ、
前記周囲状況取得手段が、前記車両の前方を撮像するカメラとされている、
ようにしてある（請求項２対応）。この場合、自動車を運転する際に視認対象物の見落としを防止して、安全運転の上で好ましいものとなる。

前記視線誘導手段による視線誘導が、前記見落としとなる視認対象物の位置に表示される指標とされている、ようにしてある（請求項３対応）。この場合、見落としている視認対象物の位置に指標が表示されるので、視線誘導を確実に行う上で好ましいものとなる。

運転者状態を検出する運転者状態検出手段を備え、
前記運転者状態検出手段により検出される運転者状態に応じて、前記視線誘導手段による視線誘導の強弱の度合いが変更される、
ようにしてある（請求項４対応）。この場合、運転者状態に応じて視線誘導の強弱を変更することにより、視線誘導をより的確に行う上で好ましいものとなる。

前記視線誘導の強弱の度合いの変更が、前記見落としとなる視認対象物の位置に表示される指標の目立ち易さの度合いを変更することにより行われる、ようにしてある（請求項５対応）。この場合、請求項３、請求項４に対応した効果を合わせて得ることができる。

前記運転者状態検出手段は、運転者状態として少なくとも運転負荷が大きい状態を検出するようにされ、
前記運転者状態検出手段によって運転負荷が大きい状態であることが検出されたときは、運転負荷が小さい状態である場合に比して、前記視線誘導手段による視線誘導が強調して行われる、
ようにしてある（請求項６対応）。この場合、視認対象物の見落としを生じやすい運転負荷が大きいときに、見落としている視認対象物へ確実に視線誘導する上で好ましいものとなる。

前記運転者状態検出手段は、運転者状態として少なくとも運転者が漫然状態であることを検出するようにされ、
前記運転者状態検出手段によって運転者が漫然状態であることが検出されたときは、運転者が覚醒状態である場合に比して、前記視線誘導手段による視線誘導が強調して行われる、
ようにしてある（請求項７対応）。この場合、視認対象物の見落としを生じやすい漫然状態のときに、見落としている視認対象物へ確実に視線誘導する上で好ましいものとなる。

前記見落としとなる視認対象物が複数存在する場合に、該複数の視認対象物について視認順序の優先付けを行う順位付け手段をさらに備え、
前記視線誘導手段は、前記複数の見落としとなる視認対象物に対する視線誘導を、前記順位付け手段によって順位づけられた順番に行う、
ようにしてある（請求項８対応）。この場合、見落としている視認対象物が複数存在する場合でも、各見落としている視認対象物に対して確実に視線誘導する上で好ましいものとなる。

前記目的を達成するため、本発明における視認対象物の検出システムにあっては次のような解決手法を採択してある。すなわち、請求項９に記載のように、
観察者の周囲状況を取得する周囲状況取得手段と、
前記周囲状況取得手段で取得された周囲状況のうち、観察者が見るべきであると判断される視認対象物を決定する視認対象物決定手段と、
を備え、
前記視認対象物決定手段は、あらかじめ設定された３つの視認モデルに基づいて前記視認対象物の決定を行うようにされ、
前記３つの視認モデルが、見た瞬間に視認されるものを視認対象物として決定するサリエンシーモデルと、異常な動きを行うものを視認対象物として決定するサプライズモデルと、お手本となる観察者の視認行動によって視認されるものを視認対象物として決定する規範モデルと、から構成されている、
ようにしてある。

上記解決手法によれば、見るべき視認対象物を確実に検出することができ、前述した視覚認知支援システム等に用いて好適である。

上記解決手法を前提とした好ましい態様は、請求項１０に記載のとおりである。すなわち、
前記視認対象物決定手段により決定された視認対象物を表示する表示手段をさらに有している、ようにしてある（請求項１０対応）。この場合、観察者は、見落としとなる注意対象物を容易かつ明確に把握する上で好ましいものとなる。

本発明によれば、見落としている視認対象物を確実に把握しつつ、この見落としとなる注意対象物を運転者に視認させる上で好ましいものとなる。また、本発明によれば、視認対象物の確実に検出する上で好ましいものとなる。

本発明の制御系統例をブロック図的に示す図。 サリエンシーモデルによって視認対象物の決定を説明するための図。 サプライズモデルによって視認対象物の決定を説明するための図。 規範モデルによって視認対象物の決定を説明するための図。 運転負荷が大きいときに視認対象物を見落としている状況を示す図。 漫然状態のときに視認対象物を見落としている状況を示す図。 本発明の制御例を示すフローチャート。

図１は、本発明の制御系統例をブロック図的に示すものであり、乗物としての自動車（自車両）に搭載されている。図中、Ｕはマイクロコンピュータを利用して構成されたコントローラ（制御ユニット）である。このコントローラＵには、各種センサや機器類１〜５からの信号が入力される。すなわち、１は、自車両前方を撮像するカメラであり、このカメラ１により、自車両前方の周囲状況が取得される。なお、カメラ１をカラー方式のステレオカメラとすることにより、視認対象物までの距離や色をも検出することができる。なお、視認対象物までの距離の検出のために、別途レーダを利用することもできる。

図１中、２は、車室内に搭載されたアイカメラであり、特に運転者の視線方向を検出するものとなっている。３は、運転者状態検出手段であり、アイカメラ２の他に各種センサを利用して、例えば、顔表情の検出（例えばＣＣＤカメラの利用）、視線移動、瞬目、眼球停留および瞳孔径の検出（例えばアイカメラ２の利用）、心拍の検出（シートに設けた心拍センサの利用）、呼吸（回数や深さ）の検出（例えばＣＣＤカメラの利用）、皮膚抵抗、指尖脈波の検出（例えばステアリングハンドルに設けたセンサの利用）、上肢筋電の検出（例えば６ｃｈ式で、ステアリングハンドルに設けた筋電センサの利用）下肢筋電の検出（例えば３ｃｈ式で、シートに設けた筋電センサの利用）、音声情報の検出（声の調子等で、マイクを利用）、シートへの着座圧の検出（シートに設けた荷重圧センサの利用）が行われる。

図１中、４は、各種センサを利用した車両状態検出手段であり、例えば、車速、エンジン回転数、舵角、ワイパの作動状況（雨天、降雪等の検出用）、ライト作動状況（昼間、夜間の検出）等が検出される。５は、ナビゲーション装置であり、現在走行している道路の状況や前方の道路状況に関する情報（（例えば高速道路、一般道路、直線路、カーブ路、交差点、各種道路標識や交通信号機の存在等）が取得される他、自車両位置情報等が取得される。

コントローラＵは、後述するように、見落としている視認対象物へ向けて運転者の視線を誘導するために、プロジェクションマッピング装置１１、ヘッドアップディスプレイ１２、スピーカ１３を制御する。

コントローラＵは、運転者が視認すべき視認対象物を決定（抽出）するために、後述するように、サリエンシーモデル２１とサプライズモデル２２と規範モデル２３との３種類のモデル系を有している。サリエンシーモデル２１は、見た瞬間に視認されるものを視認対象物として決定するためのものであり、例えば、大きいもの、明るいもの、コントラストが強いもの、変わった形状をしているもの（珍しいもの）等が対象となる。サリエンシーモデル２１には、見た瞬間に視認されるような対象物を多数記憶している。

サプライズモデル２２は、異常な動き（警戒すべき動き）を行うものを視認対象物として決定するためのもので、例えば、異常な動きをする車両や歩行者等が視認対象物とされる。このサプライズモデル２２には、車両、歩行者、二輪者等の対象物とその異常な動きと関連づけて多数記憶されている。

規範モデル２３は、お手本となる運転者の視認行動によって視認されるものを視認対象物として決定するためのものであり、見るべき対象物や位置、見るべき順序等が、数多くの走行シーン（周囲状況を含めた走行環境や車両状態等の組み合わせ）に対応させて記憶されている。

上記３種類のモデル系について、自動車の場合を例にして順次説明する。まず、図２において、３１はフロントウインドガラスで、ルーフパネル３２の前縁部によってフロントウインドガラス３１の上縁部（上枠部）が規定され、インストルメントパネル３３の前縁部によってフロントウインドガラスの下縁部（下枠部）が規定され、左右のフロントピラー３４Ｒ、３４Ｌによってフロントウインドガラス３１の左右縁部（左右枠部）が規定される。図２中、３５Ｒ、３５Ｌは左右のサイドミラー、３６はバックミラー、３７はメータパネル、３８はステアリングハンドルである（図２では左ハンドル車となっている）。

図２においては、フロントウインドガラス３１を通して運転者により視認される前方の道路状況として、自車両が走行している走行車線が符号４１で示され、対向車線が符号４２で示され、その中央境界線が符号４３で示される。車線４１には、前方車両４４が存在し、前方車両４４の前方に信号機４５が存在し、対向車線４２の路肩沿いに点灯式の看板４６が存在している。

図２において、サリエンシーモデル２１においては、見た瞬間に記憶されるものを視認対象物として決定することから、信号機４５と光っている看板４６とが視認対象物として決定される。前方車両４４のブレーキランプが点灯された場合には、このブレーキランプが点灯された前方車両４４も視認対象物とされる。

サリエンシーモデル２１においては、運転者の視認レベルが極めて高いため、運転者の視線方向が完全に一致しなくても（運転者の視線方向が、視認対象物としての信号機４５や看板４６の方向にある程度向いていれば、運転者によって視認されていると判断することができる）。運転者の視線方向が視認対象物としての信号機４５からかなり大きくずれていて、信号機４５を視認していないと判断されたときは、例えば、車室内に設けられたプロジェクションマッピング装置１１によって、信号機４５の位置に丸い破線で示す指標α１が表示（投影）されて、運転者の視線が指標α１に誘導される。同様に、看板４６を運転者が視認していないと判断されたときは、看板４６の位置に指標α２が表示（投影）される．上記指標α１やα２に対応した表示は、例えば運転者の前方位置に設けたヘッドアップディスプレイ１２に対しても表示することができる。また、スピーカ１３を利用して、例えば「左側の信号機に注意して下さい」とか、「右側にある看板に注意して下さい」というような音声表示（音声ガイド）とすることもできる。なお、図２に示す視認対象物はあくまで一例であり、見た瞬間に記憶されやすい視認対象物があらかじめサリエンシーモデル２１に数多く記憶されている。

なお、後述するように、見る必要のない対象物を視認対象物から除外することもできる（例えば看板４６を視認対象物から除外する）。この場合、サリエンシーモデル２１そのものに除外すべき対象物を記憶しておいてもよいが、後の処理によって、見る必要のない対象物を除外するようにするのが好ましい（例えば、自車両から所定距離以上離れているものや、対向車線側にある固定物等を除外条件として設定する）。

次に、図３を参照しつつ、サプライズモデル２２について説明する。図３は、図２に対応しており、前方車両５１が急に対向車線側に移動するような異常な動きをした場合が示される。また、歩行者５２が、対向車線４２の路肩側から対向車線４２に進入していて、自車両の走行車線４１に向けて歩行している状態が示される。サプライズモデル２２では、前方車両５１と歩行者５２とが異常な動き（警戒すべき動き）をしているということで、視認対象物として決定される。運転者の視線方向が前方車両５１を向いていないときは、前方車両５１の位置に指標β１が表示（投影）される。同様に、運転者の視線方向が歩行者５２を向いていないときは、歩行者５２の位置に指標β２が表示（投影）される。図２で説明した場合と同様に、ヘッドアップディスプレイ１２やスピーカ１３による注意喚起を合わせて行うことも可能である。

次に、図４を参照しつつ、規範モデル２３について説明する。図４は、図２に対応しているが、片側２車線とされて、自車両が走行している車線が符号４１Ｒで示され、その左側の車線が符号４１Ｌで示され、対向する２つの車線が符号４２Ｒ、４２Ｌで示され、中央境界線が符号４３で示される。自車両の前方には、自車両が走行している車線４１Ｒにおいて小型車両（例えば乗用車）である前方車両６２が走行しており、左側車線４１Ｌには大型車両（図４ではタンクローリ車）６１が走行している。

自車両および前方車両６２や左前方車両６１は、定常走行という安定した走行を続けていて、特に警戒を要する状況ではないものとなっている。このような状況において、お手本となるベテランドライバの視認行動から決定される視認対象物対象物として、前方車両６２、左前方車両６１の他、左側方の状況を知るための左サイドミラー３５Ｌ、視角になりやすいフロントウインドガラス３１の左縁部のうち上下方向中間部位、車速等を確認するためにメータパネル３７とされる。規範モデル２３には、あらゆる（数多くの）シーンについて、お手本となるベテランドライバの視認行動によって視認されるものや位置が視認対象物として記憶され、また視認すべき周期（例えばサイドミラー３５Ｌは、少なくとも１０秒に１回は見るようにする等）も記憶されている。

図４において、運転者の視線方向が向いていないときに表示される指標が、γ１〜γ５で示される。なお、図４はあくまで一例であり、視認対象物としては、バックミラー３６や右側のサイドミラー３５Ｒを含めることもできる。また、視認順序や視認周期を、視認対象物に応じて決定するようにしてもよい（規範モデル２３に視認順序、視認周期を記憶）。

ここで、運転者状態検出手段３によって、運転者の運転負荷が大きいとき、あるいは運転者が漫然状態であることが検出されたときは、前述した各指標α１、α２、β１、β２、γ１〜γ５に対応した、見落としている視認対象物への視線誘導を強調して行うようにするのが好ましい。視線誘導の強調は、例えば、通常は薄く表示（投影）される上記指標を濃く表示したり、点滅表示したり、より明確に認識できる色（赤色や緑色が識別性が高いものとなる）に変更する等のことができる。また、視線誘導の強調は、この他、ヘッドアップディスプレイ１２やスピーカ１３を利用した視線誘導を合わせて行うことによっても達成できる。なお、運転負荷が大の判断は、見落としている視認対象物の数の多さや走行環境の難易度等をも加味して決定することもできる。

図５は、対向車線を跨いで存在する店舗（例えばコンビニエンス・ストア）へ自車両Ｖが向かおうとしている状況のときで、対向車両ＶＢ、歩行者Ｈ１〜Ｈ３、二輪車Ｂが存在している状況となっている。自車両Ｖの運転者Ｊは、対向車両ＶＢやその脇に存在する歩行者Ｈ３に注意してコンビニへ向かおうとしているが、運転負荷が大きいために対向車両ＶＢの陰に存在する二輪車Ｂの存在に気づかない状況となっている（運転者Ｊの視線が二輪車Ｂに向いていない）。一方、前述した３種類のモデル系によって二輪車Ｂが視認対象物として決定されており、この二輪車Ｂの位置に指標を表示することにより、当該二輪車Ｂに運転者のＪの視線が誘導されることになる。

図６は、自車両Ｖの運転者Ｊは、単調な郊外路を走行していて、目的地に約束の到着時間までに到達したいと思いつつ、到着後での行動に気をとられて、周囲の状況を十分に確認しない漫然状態の場合となっている。そして、対向車両ＶＢ２がかなり接近している状況となっている。この場合、運転者Ｊが覚醒している状態であれば、見落とすことのない対向車両ＶＢ２について見落としてしまう事態も生じやすいものとなる。３種類のモデル系によって、対向車両ＶＢ２は確実に視認対象物として決定されているので、この対向車両ＶＢ２の位置に指標が表示（強調表示）されて、運転者Ｊは対向車両ＶＢ２の存在を認識することになる。

次に、コントローラＵによる制御例について、図７に示すフローチャートを参照しつつ説明する。なお、以下の説明でＱはステップを示す。まず、Ｑ１において、運転者状態検出手段３やアイカメラ２によって運転者状態が検出され、また車両状態検出手段４により車両状態が検出され、ナビゲーション装置５による道路状況や自車位置が検出される。この後、カメラ１によって自車両前方の周囲状況を示す画像が取得される。

Ｑ３では、取得された画像から、サリエンシーモデル２１を利用して視認対象物が決定される。Ｑ４では、サプライズモデル２２を利用して視認対象物が決定される。Ｑ５では、規範モデル２３を利用して視認対象物が決定される。

Ｑ６では、Ｑ３〜Ｑ５で決定された視認対象物が集計される。このＱ６では、Ｑ３〜Ｑ５で決定された視認対象物のうち、不用と考えられる視認対象物の削除も行われる。例えば、自車両からの距離が遠いもの、注意する必要のない固定物等が除外される。

Ｑ６の後、Ｑ７において、アイカメラ２によって、運転者の視線方向が検出される。この後Ｑ８において、Ｑ６で集計された視認対象物の方向に運転者の視線が向いていない視認対象物が、見落としている視認対象物部として抽出される。

Ｑ８の後、Ｑ９において、見落としている視認対象物が存在するか否かが判別される。このＱ９の判別でＮＯのときは、そのままリターンされる。Ｑ９の判別でＹＥＳのときは、Ｑ１０において、運転者の運転負荷が大きい状態であるか否かが判別される。このＱ１０の判別でＹＥＳのときは、Ｑ１１において、後述する視線誘導の仕方について「強調有り」とする設定とされる。

Ｑ１０の判別でＮＯのときは、Ｑ１１において、運転者が漫然状態であるか否かが判別される。このＱ１２の判別でＹＥＳのときは、Ｑ１１に移行される（強調有りの設定）。Ｑ１２の判別でＮＯのときは、Ｑ１３において、視線誘導の仕方について「強調無し」とする設定とされる。

Ｑ１１あるいはＱ１３の後は、Ｑ１４において、見落としている視認対象物が複数存在するか否かが判別される。このＱ１４の判別でＮＯのとき（つまり見落としている視認対象物が１つのとき）は、Ｑ１５において、見落としている視認対象物に対して視線誘導するための指標（図２のα１、図３のβ１等）が表示される。この指標の表示についての強調の有無は、Ｑ１１あるいはＱ１３の設定に応じたものとされる。

前記Ｑ１４の判別でＮＯのときは、複数の見落としている視認対象物について、視線誘導する順位付けが行われる（危険度合いあるいは注意すべき度合いの高い対象物や、自車両からの距離が近いものほど早く視線誘導するような順位付け）。この後、Ｑ１７において、Ｑ１６で設定された順番でもって、複数の見落としている視認対象物の位置に指標（図２のα１、図３のβ１等）が表示される。この指標の表示についての強調の有無は、Ｑ１１あるいはＱ１３の設定に応じたものとされる。なお、Ｑ１４の判別でＹＥＳのときに、順付けすることなく、複数の見落としている視認対象物の位置に同時に指標を表示することもできる。

以上実施形態について説明したが、本発明は、実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲の記載された範囲において適宜の変更が可能である。運転者により運転される移動体としては、自動車以外の車両（例えば二輪車）、各種の建設・工事用機械、工場や敷地内で使用されることの多いフォークリフト等の搬送機械、船舶（特に小型船舶）、飛行機（特に小型飛行機）等、適宜のものを含むものである。また、移動体は、運転者により遠隔操作されるもの（例えばドローンやヘリコプタ等）であってもよい。さらに、移動体や周囲状況は、擬似的（バーチャル）なものであってもよい（例えばドライビングシミュレータでの適用）。本発明は、３つのモデル系を利用して観察者が見るべき視認対象物を検出するシステムをも提供するものである（例えば、建設現場や工場等における検査での見落とし防止、店舗における内装等の評価等々に適宜利用できる）。視線誘導は、見落としている視認対象物の位置に指標を表示することに代えて、ヘッドアップディスプレイ１２により見落としている視認対象物の方向を示す表示を行うことにより、あるいはスピーカ１３により見落としている視認対象物の方向等を音声ガイドすることにより行う等、適宜の手法によって行うことができる。運転者に対応する観察者は、停止した状態であってもよいものである。図７に示す各ステップあるいはステップ群は、コントローラＵの有する機能（を発揮する手段）として把握することができる。勿論、本発明の目的は、明記されたものに限らず、実質的に好ましいあるいは利点として表現されたものを提供することをも暗黙的に含むものである。

本発明は、見落とし防止の上で好ましいものとなる。

Ｕ：コントローラ
１：カメラ（前方の周囲状況検出）
２：アイカメラ（運転者の視線方向検出）
３：運転者状態検出手段（運転負荷、漫然状態の検出）
４：車両状態検出手段
５：ナビゲーション装置
１１：プロジェクションマッピング（視線誘導用）
１２：ヘッドアップディスプレイ（視線誘導用）
１３：スピーカ（視線誘導用）
２１：サリエンシーモデル
２２：サプライズモデル
２３：規範モデル
３１：フロントウインドガラス
α１、α２：指標（視線誘導用）
β１、β２：指標（視線誘導用）
γ１〜γ５：指標（視線誘導）

Claims (10)

1. 運転者により運転される移動体の周囲状況を取得する周囲状況取得手段と、
   前記周囲状況取得手段で取得された周囲状況のうち、運転者が見るべきであると判断される視認対象物を決定する視認対象物決定手段と、
   運転者の視線方向を検出する視線方向検出手段と、
   前記視認対象物決定手段により決定された前記視認対象物のうち、前記視線方向検出手段により検出される視線方向とは一致しない方向にある見落としとなる視認対象物が存在するときに、該見落としとなる視認対象物の方向へ運転者の視線を誘導する視線誘導手段と、
   を備え、
   前記視認対象物決定手段は、あらかじめ設定された３つの視認モデルに基づいて前記視認対象物の決定を行うようにされ、
   前記３つの視認モデルが、見た瞬間に視認されるものを視認対象物として決定するサリエンシーモデルと、異常な動きを行うものを視認対象物として決定するサプライズモデルと、お手本となる運転者の視認行動によって視認されるものを視認対象物として決定する規範モデルと、から構成されている、
   ことを特徴とする視覚認知支援システム。
2. 請求項１において、
   前記移動体が車両車とされ、
   前記周囲状況取得手段が、前記車両の前方を撮像するカメラとされている、ことを特徴とする視覚認知支援システム。
3. 請求項１または請求項２において、
   前記視線誘導手段による視線誘導が、前記見落としとなる視認対象物の位置に表示される指標とされている、ことを特徴とする視覚認知支援システム。
4. 請求項１ないし請求項３のいずれか１項において、
   運転者状態を検出する運転者状態検出手段を備え、
   前記運転者状態検出手段により検出される運転者状態に応じて、前記視線誘導手段による視線誘導の強弱の度合いが変更される、
   ことを特徴とする視覚認知支援システム。
5. 請求項４において、
   前記視線誘導の強弱の度合いの変更が、前記見落としとなる視認対象物の位置に表示される指標の目立ち易さの度合いを変更することにより行われる、ことを特徴とする視覚認知支援システム。
6. 請求項４または請求項５において、
   前記運転者状態検出手段は、運転者状態として少なくとも運転負荷が大きい状態を検出するようにされ、
   前記運転者状態検出手段によって運転負荷が大きい状態であることが検出されたときは、運転負荷が小さい状態である場合に比して、前記視線誘導手段による視線誘導が強調して行われる、
   ことを特徴とする視覚認知支援システム。
7. 請求項４ないし請求項６のいずれか１項において、
   前記運転者状態検出手段は、運転者状態として少なくとも運転者が漫然状態であることを検出するようにされ、
   前記運転者状態検出手段によって運転者が漫然状態であることが検出されたときは、運転者が覚醒状態である場合に比して、前記視線誘導手段による視線誘導が強調して行われる、
   ことを特徴とする視覚認知支援システム。
8. 請求項１ないし請求項７のいずれか１項において、
   前記見落としとなる視認対象物が複数存在する場合に、該複数の視認対象物について視認順序の優先付けを行う順位付け手段をさらに備え、
   前記視線誘導手段は、前記複数の見落としとなる視認対象物に対する視線誘導を、前記順位付け手段によって順位づけられた順番に行う、
   ことを特徴とする視覚認知支援システム。
9. 観察者の周囲状況を取得する周囲状況取得手段と、
   前記周囲状況取得手段で取得された周囲状況のうち、観察者が見るべきであると判断される視認対象物を決定する視認対象物決定手段と、
   を備え、
   前記視認対象物決定手段は、あらかじめ設定された３つの視認モデルに基づいて前記視認対象物の決定を行うようにされ、
   前記３つの視認モデルが、見た瞬間に視認されるものを視認対象物として決定するサリエンシーモデルと、異常な動きを行うものを視認対象物として決定するサプライズモデルと、お手本となる観察者の視認行動によって視認されるものを視認対象物として決定する規範モデルと、から構成されている、
   ことを特徴とする視認対象物の検出システム。
10. 請求項９において、
    前記視認対象物決定手段により決定された視認対象物を表示する表示手段をさらに有している、ことを特徴とする視認対象物の検出システム。

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