JP2020042641A - 評価装置、制御装置、操作主体感向上システム、評価方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】被操作装置の操作主体感を定量化する評価装置を提供する。【解決手段】評価装置１は、操作者の被操作装置に対する操作主体感を定量化する評価装置であって、操作された被操作装置の動きに伴って身体に与えられた運動刺激を表す入力値から、運動刺激に応じて生じる不随意運動に関連する出力値を出力する数理モデルＭに基づいて、入力値及び出力値の測定結果であるセンサ情報Ｉ１及びＩ２を用いて数理モデルＭの有する内部パラメータを算出し、算出された内部パラメータに基づいて操作主体感の指標値を算出する演算部１１０を備える。【選択図】図２
Description
本開示は、評価装置、制御装置、操作主体感向上システム、評価方法、及びコンピュータプログラムに関する。
自動車や建機等は、ユーザ操作に従って動作する被操作装置である。これら装置の技術開発が進み、その性能は大いに向上している。さらに高度な車両開発には、人間の感覚特性を加味した、運動操作性能のさらなる向上が望まれている。例えば、高度な車両として、運転支援を行う車両がある。
運転支援機能を有する車両では、車両の制御システムと人とが協調して一つの作業を実現するような支援形態が存在する。人に対する乗り物の影響については、非特許文献にも紹介されている。
上地，丸尾，和田，土居、「乗員の動揺知覚特性に基づく車酔いのモデル化に関する研究」、自動車技術会論文集、公益社団法人自動車技術会、２００８年、第３９巻第２号、ｐｐ．３８１−３８６
Joseph L. Demer, John G. Oas, Robert W. Baloh、"VISUAL-VESTIBULAR INTERACTION IN HUMANS DURING ACTIVE AND PASSIVE, VERTICAL HEAD MOVEMENT"、Journal of Vestibular Research、Vol. ３、ｐｐ．１０１−１１４、１９９３
このような運転支援を利用する際に、人はしばしば違和感を覚えたり，操作感が低下したりすることが指摘されている。この違和感は操作者が当該操作を自分で行っている感覚である操作主体感と関連していると考えられている。そのため、機械操作への違和感の解消や操作感を向上させる観点から、操作主体感の定量化が望まれる。
ある実施の形態に従うと、評価装置は操作者の被操作装置に対する操作主体感を定量化する評価装置であって、操作された被操作装置の動きに伴って身体に与えられた運動刺激を表す入力値から、運動刺激に応じて生じる不随意運動に関連する出力値を出力する数理モデルに基づいて、入力値及び出力値の測定結果を用いて数理モデルの有する内部パラメータを算出し、算出された内部パラメータに基づいて操作主体感の指標値を算出する演算部を備える。
他の実施の形態に従うと、制御装置は被操作装置をユーザ操作に基づいて動作させる制御装置であって、操作者の被操作装置に対する操作主体感を定量化する評価装置からの、操作主体感の指標値に基づいて被操作装置を制御し、評価装置は、操作された被操作装置の動きに伴って身体に与えられた運動刺激を表す入力値から、運動刺激に応じて生じる不随意運動に関連する出力値を出力する数理モデルに基づいて、入力値及び出力値の測定結果を用いて数理モデルの有する内部パラメータを算出し、算出された内部パラメータに基づいて操作主体感の指標値を算出する。
他の実施の形態に従うと、操作主体感向上システムは、被操作装置と、操作者の被操作装置に対する操作主体感を定量化する評価装置と、評価装置から取得した操作主体感の指標値に基づいて被操作装置を制御する制御装置と、を備え、評価装置は、操作された被操作装置の動きに伴って身体に与えられた運動刺激を表す入力値から、運動刺激に応じて生じる不随意運動に関連する出力値を出力する数理モデルに基づいて、入力値及び出力値の測定結果を用いて数理モデルの有する内部パラメータを算出し、算出された内部パラメータに基づいて操作主体感の指標値を算出する。
他の実施の形態に従うと、評価方法は操作者の被操作装置に対する操作主体感を定量化することで操作主体感を評価する方法であって、操作された被操作装置の動きに伴って身体に与えられた運動刺激を表す入力値から、運動刺激に応じて生じる不随意運動に関連する出力値を出力する数理モデルに基づいて、入力値及び出力値の測定結果を用いて数理モデルの有する内部パラメータを算出し、算出された内部パラメータに基づいて操作主体感の指標値を算出する。
他の実施の形態に従うと、コンピュータプログラムは操作者の被操作装置に対する操作主体感を定量化する評価装置としてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラムであって、コンピュータを、操作された被操作装置の動きに伴って身体に与えられた運動刺激を表す入力値から、運動刺激に応じて生じる不随意運動に関連する出力値を出力する数理モデルに基づいて、入力値及び出力値の測定結果を用いて数理モデルの有する内部パラメータを算出し、算出された内部パラメータに基づいて操作主体感の指標値を算出する演算部として機能させる。
［１．評価装置、制御装置、操作主体感向上システム、評価方法、及びコンピュータプログラムの概要］
（１）本実施の形態に含まれる評価装置は操作者の被操作装置に対する操作主体感を定量化する評価装置であって、操作された被操作装置の動きに伴って身体に与えられた運動刺激を表す入力値から、運動刺激に応じて生じる不随意運動に関連する出力値を出力する数理モデルに基づいて、入力値及び出力値の測定結果を用いて数理モデルの有する内部パラメータを算出し、算出された内部パラメータに基づいて操作主体感の指標値を算出する演算部を備える。
（１）本実施の形態に含まれる評価装置は操作者の被操作装置に対する操作主体感を定量化する評価装置であって、操作された被操作装置の動きに伴って身体に与えられた運動刺激を表す入力値から、運動刺激に応じて生じる不随意運動に関連する出力値を出力する数理モデルに基づいて、入力値及び出力値の測定結果を用いて数理モデルの有する内部パラメータを算出し、算出された内部パラメータに基づいて操作主体感の指標値を算出する演算部を備える。
被操作装置はユーザ操作に従って動作する装置であって、車両等の乗り物、マウスやタッチパネルなどの操作情報を入力する操作装置、などである。操作された被操作装置の動きに伴って身体に与えられた運動刺激は、例えば、頭部に与えられる運動刺激（頭部運動）である。運動刺激に応じて生じる不随意運動は、測定可能な生体の事象であって、例えば、運動量を測定可能な生体の事象である。運動量を測定可能な生体の事象は、例えば、操作者の反射による運動である。操作者の反射による運動は、例えば、前庭動眼反射（ＶＯＲ：Vestibulo-ocular reflex）、頸反射、瞳孔反射、動揺病の程度（ＭＳＩ）、などである。
不随意運動に関連する出力値は、運動指令のコピー（遠心性コピー）に基づいて、中枢神経系で構築される内部モデルにおける推定処理に対応した処理によって算出される。好ましくは、不随意運動に関連する出力値は、さらに、前庭感覚器による運動感覚信号に基づいて算出される。運動感覚信号は、前庭感覚器での知覚の処理に対応した処理により運動感覚量に対応した値として入力値から算出される値である。
内部モデルでは、遠心性コピーに基づいて、運動感覚推定量に相当する値が算出される。好ましくは、内部モデルでは、遠心性コピーと、感覚器による運動感覚信号に基づく値とから、運動感覚推定量に相当する値が算出される。感覚器は、例えば、前庭感覚器である。前庭感覚器による運動感覚信号に基づく値は、例えば、前庭感覚器による運動感覚信号の値と運動感覚推定信号の値との差分である。運動感覚推定信号は、感覚器の内部モデルにおける推定処理に対応した処理によって算出される運動感覚量を示す信号である。
数理モデルは、入力値から出力値を出力させる演算を実行させる演算モデルである。入力値及び出力値の測定結果を用いて数理モデルの有する内部パラメータを算出することは、数理モデルに基づく演算式に、数理モデルへの入力値の測定結果、及び、出力値の測定結果を代入することを含む。これにより、数理モデルの有する内部パラメータが算出される。演算部は、例えば、内部パラメータから操作主体感の指標値を得る演算式を予め記憶しておき、算出された内部パラメータを演算式に代入することで操作主体感の指標値を算出する。
（２）好ましくは、入力値は、頭部運動の量を表す値である。これにより、身体に与えられた運動刺激を容易に測定できる。
（３）好ましくは、頭部運動の量を表す値は、頭部加速度、及び、頭部角速度のうちの少なくとも１つを含む。これにより、加速度計やジャイロセンサなどを用いて容易に測定できる。
（４）好ましくは、不随意運動は、生体の反射である。
（５）好ましくは、生体の反射は、眼球運動を含む。これにより、不随意運動に関連する出力値を容易に測定できる。
（６）好ましくは、生体の反射に関連する出力値は、眼球の角速度、及び、角度のうちの少なくとも１つを含む。これにより、眼球の撮影画像を解析するなどして容易に測定できる。
（７）好ましくは、生体の反射は、動揺病の発症を含む。
（８）好ましくは、生体の反射に関連する出力値は、動揺病の程度の指標を含む。動揺病の程度の指標は、例えば、動揺病発症率（ＭＳＩ：Motion Sickness Incidence）である。ＭＳＩは、物理刺激に対して嘔吐に至る被験者数の割合である。動揺病の程度の指標は、例えば、運動情報を用いて、前庭感覚器での処理に対応した処理によって得られた運動感覚量と、前庭感覚器の内部モデルでの運動感覚推定の処理に対応した処理によって得られた運動感覚推定量と、に基づいて算出することができる。
（９）好ましくは、数理モデルは、入力値に基づいて、遠心性コピーまたは感覚器による身体運動推定値に対応した値を算出し、身体運動推定値に対応した値に基づいて、不随意運動に関連する出力値を算出するよう構成されている。
（１０）好ましくは、数理モデルは、入力値に基づいて遠心性コピーまたは感覚器による身体運動推定値に対応した値を算出する第１算出処理を含み、内部パラメータは、この第１算出処理における係数を含む。第１算出処理は、例えば、入力値にゲインを乗じる処理である。この場合、内部パラメータはゲインに相当する。この内部パラメータを用いて指標値を算出することで、操作主体感を定量化することができる。
（１１）好ましくは、数理モデルは、前庭感覚器での知覚の処理に対応した処理を行って入力値から運動感覚量に対応した値を算出する処理と、中枢神経系に構築されている前庭感覚器の内部モデルでの運動感覚推定の処理に対応した処理を行って入力値から推定された運動感覚量である運動感覚推定量に対応した値を算出する処理と、を含み、演算部は、運動感覚量と運動感覚推定量との差を用いて操作主体感の指標値を算出する。算出された数理モデルの有する内部パラメータに基づいて操作主体感の指標値を算出することは、算出された内部パラメータを利用して演算された値を用い、指標値を算出することを含む。運動感覚量に対応した値を算出する処理における係数、及び、運動感覚推定量に対応した値を算出する処理における係数は、入力値及び出力値の測定結果を用いて算出される数理モデルの有する内部パラメータに含まれる。そのため、運動感覚量と運動感覚推定量との差を用いても、操作主体感を精度よく定量化することができる。
（１２）本実施の形態に含まれる制御装置は被操作装置をユーザ操作に基づいて動作させる制御装置であって、操作者の被操作装置に対する操作主体感を定量化する評価装置からの、操作主体感の指標値に基づいて被操作装置を制御し、評価装置は、操作された被操作装置の動きに伴って身体に与えられた運動刺激を表す入力値から、運動刺激に応じて生じる不随意運動に関連する出力値を出力する数理モデルに基づいて、入力値及び出力値の測定結果を用いて数理モデルの有する内部パラメータを算出し、算出された内部パラメータに基づいて操作主体感の指標値を算出する。指標値に基づく被操作装置の制御は、例えば、評価装置からの指標値を予め記憶している閾値に近づけるように制御量を変化させることである。この制御装置は、（１）〜（１０）に記載の評価装置から取得した評価結果に基づいて被操作装置を制御するものであるため、これら評価装置と同様の効果を奏する。これにより、被操作装置の操作主体感を向上させることができる。
（１３）本実施の形態に含まれる操作主体感向上システムは、被操作装置と、操作者の被操作装置に対する操作主体感を定量化する評価装置と、評価装置から取得した操作主体感の指標値に基づいて被操作装置を制御する制御装置と、を備え、評価装置は、操作された被操作装置の動きに伴って身体に与えられた運動刺激を表す入力値から、運動刺激に応じて生じる不随意運動に関連する出力値を出力する数理モデルに基づいて、入力値及び出力値の測定結果を用いて数理モデルの有する内部パラメータを算出し、算出された内部パラメータに基づいて操作主体感の指標値を算出する。この操作主体感向上システムは、（１）〜（１０）に記載の評価装置を含むものであるため、これら評価装置と同様の効果を奏する。これにより、被操作装置の操作主体感を向上させることができる。
（１４）本実施の形態に含まれる評価方法は操作者の被操作装置に対する操作主体感を定量化することで操作主体感を評価する方法であって、操作された被操作装置の動きに伴って身体に与えられた運動刺激を表す入力値から、運動刺激に応じて生じる不随意運動に関連する出力値を出力する数理モデルに基づいて、入力値及び出力値の測定結果を用いて数理モデルの有する内部パラメータを算出し、算出された内部パラメータに基づいて操作主体感の指標値を算出する。この評価方法は、（１）〜（１０）に記載の評価装置における動揺病の程度の評価方法であるため、これら評価装置と同様の効果を奏する。
（１５）本実施の形態に含まれるコンピュータプログラムは操作者の被操作装置に対する操作主体感を定量化する評価装置としてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラムであって、コンピュータを、操作された被操作装置の動きに伴って身体に与えられた運動刺激を表す入力値から、運動刺激に応じて生じる不随意運動に関連する出力値を出力する数理モデルに基づいて、入力値及び出力値の測定結果を用いて数理モデルの有する内部パラメータを算出し、算出された内部パラメータに基づいて操作主体感の指標値を算出する演算部として機能させる。このコンピュータプログラムは、コンピュータを（１）〜（１０）に記載の評価装置として機能させるコンピュータプログラムであるため、これら評価装置と同様の効果を奏する。
［２．評価装置、制御装置、操作主体感向上システム、評価方法、及びコンピュータプログラムの例］
［第１の実施の形態］
＜システムの構成＞
図１は、本実施の形態にかかるシステム１００の構成の概略を示す図である。本システム１００は、被操作装置の一例としての車両Ｖに対する、操作者（運転者）の操作主体感を評価するシステムである。被操作装置は、他の例として、船舶、電車、航空機、などの他の乗り物、マウスやタッチパネルなどの操作情報を入力する操作装置、などであってもよい。
［第１の実施の形態］
＜システムの構成＞
図１は、本実施の形態にかかるシステム１００の構成の概略を示す図である。本システム１００は、被操作装置の一例としての車両Ｖに対する、操作者（運転者）の操作主体感を評価するシステムである。被操作装置は、他の例として、船舶、電車、航空機、などの他の乗り物、マウスやタッチパネルなどの操作情報を入力する操作装置、などであってもよい。
図を参照して、システム１００は、評価装置１を含む。評価装置１は、車両Ｖ内に設置された第１のセンサＳＥ１からのセンサ信号Ｉ１及び第２のセンサＳＥ２からのセンサ信号Ｉ２を入力として演算を行い、その結果を出力する。
第１のセンサＳＥ１は、操作者の頭部に与えられる運動刺激を検出し、運動刺激に対応した運動情報を出力する。第１のセンサＳＥ１の出力信号Ｉ１は、運動情報を表す。以下、第１のセンサＳＥ１からの出力を運動情報Ｉ１ともいう。運動情報Ｉ１は、頭部加速度及び頭部角度である。その他、頭部速度、又は、これらのうちの２以上の組み合わせ、などであってもよい。第１のセンサＳＥ１は、例えば、乗員の頭部（例えば帽子）に取り付けられ、頭部加速度を計測する加速度センサ、及び、頭部角度を計測するジャイロセンサである。
なお、運動情報Ｉ１は、乗員の頭部に与えられる運動刺激とみなされる運動に関する情報であってもよく、例えば、車両Ｖ自体の加速度及び角度であってもよい。車両Ｖの加速度及び角度が車両Ｖの乗員のそれと同じであると推定されるためである。この場合、第１のセンサＳＥ１は車載の加速度センサ及びジャイロセンサである。
第２のセンサＳＥ２は、操作者の操作による動作に関連して生じる不随意運動を検出し、不随意運動に関連した情報Ｉ２を出力する。不随意運動は、操作者の反射による運動を含み、例えば、前庭動眼反射（ＶＯＲ：Vestibulo-ocular reflex）である。ＶＯＲは、頭部運動を前庭器官（三半規管，耳石器）で受容し、眼球を頭とほぼ同じ速さで反転させることによって安定した視界を得るための、反射性の眼球運動である。
不随意運動がＶＯＲである場合、情報Ｉ２は眼球運動情報であって、眼球の角速度、及び、角度のうちの少なくとも１つを含み、又は、両方であってもよい。眼球運動情報は、他の例として、操作者の眼球の撮影画像であってもよい。以下、第２のセンサＳＥ２からの出力を眼球運動情報Ｉ２ともいう。第２のセンサＳＥ２は、例えば、操作者の頭部（例えば帽子）に取り付けられ、操作者の眼球を撮影するカメラである。
第１のセンサＳＥ１及び第２のセンサＳＥ２は、それぞれ、予め規定された間隔（例えば１０ｍｓｅｃ間隔）でセンシングを実行し、運動情報Ｉ１及び眼球運動情報Ｉ２を評価装置１に対して出力する。
以降の説明では、第１のセンサＳＥ１及び第２のセンサＳＥ２はそれぞれ独立したセンサであって、それぞれ、運動情報Ｉ１及び眼球運動情報Ｉ２を評価装置１に対して出力するものとする。
システム１００は、車両Ｖに搭載された運転制御装置５を含む。運転制御装置５は、被制御装置である車両Ｖに対する操作者の操作を支援する装置であって、例えば、車間距離制御（ＡＣＣ：Adaptive Cruise Control）や先進運転支援システム（ＡＤＡＳ：Advanced Driver Assistance Systems）などである。運転制御装置５は、一例として、車載の電子制御ユニット（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）やゲートウェイなどで構成される。
システム１００は、運転制御装置５を制御する制御装置３を有する。制御装置３は、例えば、車両Ｖに搭載されている。制御装置３は、車両Ｖに含まれるＥＣＵや、１つ又は複数のＥＣＵを制御するゲートウェイ、などであってもよい。制御装置３は、評価装置１から演算結果の入力を受け付けて、演算結果に基づいて運転制御装置５を制御する。
＜評価装置の装置構成＞
図２は、評価装置１の装置構成の概略を示したブロック図である。評価装置１は、プロセッサ１１と、記憶部１２と、を有する一般的なコンピュータなどで構成される。プロセッサ１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。
図２は、評価装置１の装置構成の概略を示したブロック図である。評価装置１は、プロセッサ１１と、記憶部１２と、を有する一般的なコンピュータなどで構成される。プロセッサ１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。
評価装置１は、センサインタフェース（Ｉ／Ｆ）１４を備える。センサＩ／Ｆ１４は、第１のセンサＳＥ１及び第２のセンサＳＥ２それぞれと有線、又は、無線で接続されて、センサ信号Ｉ１，Ｉ２の入力を受け付ける。センサＩ／Ｆ１４は、入力されたセンサ信号Ｉ１，Ｉ２をプロセッサ１１に入力する。
記憶部１２は、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、ＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory）などを含む。記憶部１２は、１又は複数のプログラムからなる演算プログラム１２１を記憶する。プロセッサ１１は、センサ信号に応じて記憶部１２に記憶された演算プログラム１２１を読み出し、演算処理１１１を実行する演算部１１０として機能する。演算プログラム１２１は、ＣＤ−ＲＯＭや（Compact Disc Read only memory）やＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk ROM）などの記録媒体に記録した状態で譲渡することもできるし、サーバコンピュータなどのコンピュータ装置からのダウンロードによって譲渡することもできる。演算プログラム１２１は、ウェブブラウザ上で動作するいわゆるウェブアプリケーションであってもよいし、プロセッサ１１でのみ動作するいわゆる専用アプリケーションであってもよい。
評価装置１は、制御装置インタフェース（Ｉ／Ｆ）１３を備える。制御装置Ｉ／Ｆ１３は、制御装置３と有線、又は、無線で接続されている。制御装置Ｉ／Ｆ１３は、演算プログラム１２１を実行することによるプロセッサ１１での演算処理１１１の演算結果を、制御装置３に入力する。
＜操作主体感と不随意運動との関係の説明＞
被操作装置を操作する際、操作者の脳から身体に対して操作指令が出力され、その指令に従って操作の動作が行われる。このときの人の運動制御をモデル化すると、次のように考えられる。すなわち、中枢神経系には、感覚器における物理刺激に対する処理の過程を模擬したモデルである内部モデルが構築されていると考えられている。内部モデルは、脳から出力された操作指令のコピーである遠心性コピーを用いて、脳からの指令に従って操作された車両Ｖの動きに伴って身体に与えられる刺激を予測（推定運動刺激）する。
被操作装置を操作する際、操作者の脳から身体に対して操作指令が出力され、その指令に従って操作の動作が行われる。このときの人の運動制御をモデル化すると、次のように考えられる。すなわち、中枢神経系には、感覚器における物理刺激に対する処理の過程を模擬したモデルである内部モデルが構築されていると考えられている。内部モデルは、脳から出力された操作指令のコピーである遠心性コピーを用いて、脳からの指令に従って操作された車両Ｖの動きに伴って身体に与えられる刺激を予測（推定運動刺激）する。
推定運動刺激に応じて、反射など不随意運動が生じる。この反射は、一例として前庭動眼反射である。例えば、内部モデルで操作によって身体に与えられる揺れが予測され（推定揺れ）、推定揺れに抗して視点を目標位置に保持するように、推定揺れと逆方向に眼球を移動させるなどと制御されることで前庭動眼反射が生じる。
図３は、操作者の操作と不随意運動である眼球運動ＶＯＲとの、以下に説明する人の内部での関連をモデル化した図である。図を参照して、操作者が目標とする運動（操作）を設定すると（ステップＳ１）、脳が、その操作を実現するための操作指令ｃを身体に与える（ステップＳ２）。例えば、ステップＳ１で右折するためにハンドルを右に回す操作が設定されると、ステップＳ２では、ハンドルに対して右回転のトルクを与える動作をさせる操作指令ｃが、ハンドルを把持する左右の手に対して与えられる。
操作者の身体はこの指令ｃに従って操作動作をすることで（ステップＳ３）、被操作装置である車両Ｖに操作ｏｐが与えられる。車両Ｖは操作ｏｐに従って動き、その動きに伴って操作者の身体に運動刺激ｍが与えられる。
身体に与えられた運動刺激ｍは、感覚器によって受容される（ステップＳ４）。感覚器は、例えば前庭感覚器であって、前庭感覚器は、耳石器及び半規管を含む。前庭感覚器では受容した運動刺激に対応した運動感覚信号（前庭感覚信号）ｓｇ１が生じる。ハンドルに右回転のトルクを与える操作ｏｐを行った場合、車両Ｖは右折するために、操作者の身体には右回転させる運動刺激ｍが与えられる。その運動刺激ｍは前庭感覚器によって右方向への傾きと右回転を伴った加速度として受容される。その結果、前庭感覚器は、受容した運動指摘ｍに応じた運動感覚信号ｓｇ１を出力する。
身体運動推定値生成部において、身体運動推定値ｃｃが生成される（ステップＳ５）。身体運動推定値生成部は、遠心性コピー模擬部を含む。脳から操作指令ｃが身体に与えられるとともに、遠心性コピー模擬部にも渡され、遠心性コピー模擬部において身体運動推定値ｃｃが生成される（ステップＳ５１）。なお、身体運動推定値ｃｃは、遠心性コピーに加えて、他の感覚器からの感覚信号に基づいて生成されてもよい。他の感覚器からの感覚信号は、例えば、筋、関節などからくる深部感覚や、触覚による皮膚感覚受容器などの体性感覚である。身体運動推定値生成部は、体性感覚模擬部を含み、体性感覚模擬部において、深部感覚や皮膚感覚受容器などの体性感覚に基づいて身体運動推定値ｃｃが生成される（ステップＳ５２）。以降の説明での遠心性コピー等に基づいて身体運動推定値ｃｃを生成する、との表現は、遠心性コピーのみに基づいて身体運動推定値ｃｃを生成することと、他の感覚信号のみに基づいて生成することと、遠心性コピーと他の感覚信号との両方に基づいて生成することと、を含む。つまり、身体運動推定値生成部は、遠心性コピーまたは感覚器を用いて得られる身体運動推定値に対応した値を算出する。生成された身体運動推定値ｃｃは、内部モデルに入力される。内部モデルは、中枢神経系に構築されていると考えられている、感覚器における物理刺激に対する処理の過程を模擬したモデルである。
内部モデルは身体モデルと感覚器モデルとを含む。身体モデルは、遠心性コピー等によって生成された身体運動推定値ｃｃに基づいて身体の動き（操作）を推定する（ステップＳ６）。感覚器モデルは、推定された身体の動きに基づいて、その操作がなされた車両Ｖの動きに伴って身体に与えられる運動感覚量を推定する。そして、感覚器モデルは、推定された運動感覚量を示す運動感覚推定信号ｓｇ２を出力する（ステップＳ７）。さらに、運動感覚量に対する反射としての眼球運動が生じる（ステップＳ８）。なお、ステップＳ８の眼球運動の量を算出する際に、身体運動推定値ｃｃに加えて、身体運動推定値ｃｃの他の運動感覚信号に示される値が用いられてもよい。他の運動感覚信号に示される値は、例えば、後述する感覚矛盾ｃｏである。
また、運動感覚信号ｓｇ１に示される運動感覚量と運動感覚推定信号ｓｇ２に示される運動感覚量との差（誤差）ｃｏが算出される（ステップＳ９）。誤差ｃｏは感覚矛盾の一つである。算出された感覚矛盾ｃｏは身体モデルにフィードバックされてもよい。フィードバックされることで、上記のように、眼球運動の量を算出する際に遠心性コピー等によって生成された身体運動推定値ｃｃに加えて感覚矛盾ｃｏが用いられる。また、感覚矛盾（例えば重力方向の運動感覚量の誤差）ｃｏに基づいて操作者の動揺病（いわゆる車酔い）の程度が算出されてもよい。動揺病の程度は、例えば、動揺病発症率（ＭＳＩ：Motion Sickness Incidence）である。ＭＳＩは、物理刺激に対して嘔吐に至る被験者数の割合である。
図４は、数理モデルＭを示したブロック図である。数理モデルＭは、不随意運動が生じる過程を模した処理をコンピュータに実行させる。図４は、数理モデルＭに従ったプロセッサｐによって実現される各機能を示している。
図４を参照して、数理モデルＭは、運動刺激ｍに基づいてＭＳＩを算出するための第１の数理モデルＭ１と、運動刺激ｍに基づいて反射眼球運動を推定して眼球運動情報ＶＯＲを出力するための第２の数理モデルＭ２と、を含む。
プロセッサｐには、操作者の身体に与えられた運動刺激ｍが入力値として入力される。入力値は、操作者の頭部にかかる運動刺激を表す値であって、重力加速度ｇと慣性加速度ａとの和である頭部加速度ｆ（ｆ＝ｇ＋ａ）と、頭部角速度ωと、慣性加速度ａと、である。
プロセッサｐは、感覚器処理部２１を含む。感覚器処理部２１は、前庭感覚器での運動知覚の処理に対応した処理を実行する。感覚器処理部２１は、耳石器での運動知覚の処理に対応した処理を実行する処理部ＯＴＯ、及び、半規管での運動知覚の処理に対応した処理を実行する処理部ＳＣＣを含む。処理部ＯＴＯには頭部加速度ｆが、処理部ＳＣＣには頭部角速度ωが入力される。処理部ＯＴＯ及び処理部ＳＣＣの伝達特性は、いずれも頭部固定座標系で記述された式で表される。処理部ＯＴＯの伝達特性は単位行列で表される。図５（Ａ）は、処理部ＳＣＣの伝達特性を示している。処理部ＳＣＣの伝達特性は図５（Ａ）中の式（１）で表される。なお、式（１）中のτａ、τｄは時定数である。
処理部ＯＴＯからは信号ｆ’が出力され、処理部ＳＣＣからは信号ω’が出力される。信号ｆ’及び信号ω’に対してローパスフィルタＬＰを適用することで、運動感覚量である、慣性加速度ａの感覚量ａｓ、頭部角速度ωの感覚量ωｓ、及び、重力方向速度の感覚量ｖｓが得られる。図５（Ｂ）は、ローパスフィルタＬＰを示している。ローパスフィルタＬＰの特性は、図５（Ｂ）中の式（２）で表される。なお、式（２）中のτは時定数である。感覚量ａｓ，ωｓ，ｖｓは、図３の運動感覚信号ｓｇ１に対応する。
プロセッサｐは、内部モデル処理部２３を含む。内部モデル処理部２３は、前庭感覚器の内部モデルでの運動感覚推定の処理に対応した処理を実行する。内部モデル処理部２３は、耳石器の内部モデルに相当する処理部＜ＯＴＯ＞と、半規管の内部モデルに相当する処理部＜ＳＣＣ＞と、を含む。表記「＜＞」で挟まれた符号は、内部モデルに相当する処理を行う処理部を指している。以降の説明でも同様である。
処理部＜ＯＴＯ＞の伝達特性は単位行列で表される。図５（Ｃ）は、処理部＜ＳＣＣ＞の伝達特性を示している。処理部＜ＳＣＣ＞の伝達特性は図５（Ｃ）中の式（３）で表される。処理部＜ＯＴＯ＞は信号４１を出力し、処理部＜ＳＣＣ＞は信号４２を出力する。信号４１，４２に対してローパスフィルタ＜ＬＰ＞を適用することで、運動感覚推定量である、慣性加速度ａの推定量ａｓ^、頭部角速度ωの推定量ωｓ^、及び、重力方向速度の推定量ｖｓ^が得られる。ローパスフィルタ＜ＬＰ＞の特性は、図５（Ｂ）中の式（２）と同じである。推定量ａｓ^，推定量ωｓ^，ｖｓ^は、図３の運動感覚推定信号ｓｇ２に対応する。
プロセッサｐは、誤差算出部２６を含む。誤差算出部２６は、感覚器処理部２１で得られた運動感覚量と、内部モデル処理部２３で得られた運動感覚推定量との誤差を算出する。誤差算出部２６は、処理部ＯＴＯ及び処理部ＳＣＣそれぞれから出力された感覚量ａｓ、感覚量ｖｓ、及び、感覚量ωｓと、処理部＜ＯＴＯ＞及び処理部＜ＳＣＣ＞それぞれから出力された推定量ａｓ^、推定量ωｓ^、及び、推定量ｖｓ^との誤差Δａ、Δｖ、Δωを算出し、それぞれを示す信号６１，６２，６３を出力する。信号６１，６２，６３の示す誤差Δａ、Δｖ、Δωは、図３の感覚矛盾ｃｏに対応する。
プロセッサｐは、適応処理部２８を含む。適応処理部２８は、図３に示されたフィードバックに対応する処理を行う。すなわち、適応処理部２８は、誤差算出部２６から入力された誤差を蓄積し、内部モデルでの処理に適応させる処理を実行する。適応処理部２８は、信号６１，６２，６３に示される誤差Δａ、Δｖ、Δωをそれぞれ積分し、それぞれにゲインＫａｃ、Ｋωｃ、Ｋｖｃを乗じて得られた処理後の誤差Δａ’、Δｖ’、Δω’を出力する。
プロセッサｐは、コピー部２２を含む。コピー部２２は、ステップＳ５の身体運動推定値ｃｃの生成を行う身体運動推定値生成部に相当する。コピー部２２は、神経系での遠心性コピー等によって推定された運動の推定値の生成を模した第１算出処理を実行する。コピー部２２には、頭部角速度ω及び慣性加速度ａが入力される。第１算出処理は、一例として、運動刺激ｍに規定のゲインを乗じる処理である。コピー部２２は、頭部角速度ωにゲインＫωを乗じて得られた頭部角速度ω~、及び、慣性加速度ａにゲインＫａを乗じて得られた慣性加速度ａ~を出力する。頭部角速度ω~及び慣性加速度ａ~は、図３の遠心性コピー等による身体運動推定値ｃｃに対応する。
プロセッサｐは、統合処理部２９を含む。統合処理部２９は、自身の身体運動を把握するために人が行っている様々な感覚情報の統合に対応した処理である統合処理を実行する。統合処理部２９には、適応処理部２８から誤差Δａ’、Δｖ’、Δω’、及び、コピー部２２から頭部角速度ω~、慣性加速度ａ~が入力される。
統合処理は、一例として加算処理である。そのため、統合処理部２９は加算器６４，６５，６７を含む。加算器６７は、頭部角速度ω~と誤差Δω’とを加算した結果を示す信号５４を処理部＜ＳＣＣ＞に入力する。加算器６４は、慣性加速度ａ~と誤差Δａ’とを加算した結果を示す信号５１を加算器６５に入力する。加算器６５は、慣性加速度ａ~と誤差Δａ’との加算結果、と誤差Δｖ’とを加算した結果を示す信号５３を処理部＜ＯＴＯ＞に入力する。
好ましくは、プロセッサｐは、ＭＳＩを算出するＭＳＩ算出部２７を含む。ＭＳＩ算出部２７には、誤差算出部２６から出力された誤差Δｖが入力される。誤差Δｖは、主観的重力方向誤差（Subjective Vertical Conflict）とも呼ばれる。
ＭＳＩ算出部２７は、誤差Δｖに２次のＨｉｌｌ関数及び２次遅れ伝達関数を適用する処理を実行する。図５（Ｄ）はＭＳＩ算出部２７を示している。ＭＳＩ算出部２７の２次のＨｉｌｌ関数は図５（Ｄ）中の式（４）で表される。また、ＭＳＩ算出部２７の２次遅れ伝達関数は図５（Ｄ）中の式（５）で表される。
ＭＳＩを算出する処理は第２算出処理の一例であって、感覚器処理部２１、コピー部２２、内部モデル処理部２３、誤差算出部２６、適応処理部２８、統合処理部２９、及び、ＭＳＩ算出部２７が、眼球運動推定量を算出する処理を実行する処理に含まれる。
数理モデルＭ２に従う処理を実行するプロセッサｐは、眼球運動算出部２４を含む。眼球運動算出部２４は、加算器６８を含む。眼球運動算出部２４は、第２算出処理の一例として、内部モデル処理部２３で得られた運動感覚推定量に所定の演算を行うことで眼球運動量を予測し、眼球運動推定量を示す眼球運動情報ＶＯＲを出力する。眼球運動推定量を算出する処理は、遠心性コピー等によって生成された身体運動推定値ｃｃに対応する頭部角速度ω~及び慣性加速度ａ~と、その他の感覚情報である誤差Δａ’、Δｖ’、Δω’とが用いられる。
なお、眼球運動算出部２４は、環境情報に基づいて眼球運動量を予測してもよい。すなわち、眼球運動算出部２４は環境情報によって眼球運動推定量の算出方法を変えてもよい。環境情報は、例えば、被験者が見ている向き、被験者前方の環境、などである。図４の例では、眼球運動算出部２４は、眼球から注視対象までのベクトルｐ^を用いて眼球運動推定量を算出する。ベクトルｐ^は人間の眼球位置から注視点位置を結ぶベクトルを示す。
眼球運動算出部２４にも、信号５１，５４が入力される。眼球運動算出部２４は、信号５４で示される頭部角速度ω~と誤差Δω’との加算結果に対して反転処理を施すことによって角度眼球運動情報を得る。また、眼球運動算出部２４は、信号５１で示される慣性加速度ａ~と誤差Δａ’との加算結果に対して時定数を考慮した積分を施すことで重力方向速度の推定値を得る。眼球運動算出部２４は、重力方向速度の推定値に所定の定数を乗じて並進眼球運動情報を得、加算器６８によって角度眼球運動情報に加算することで眼球運動情報ＶＯＲを得る。
ここで、Joseph L. Demer, John G. Oas, Robert W. Baloh、“VISUAL-VESTIBULAR INTERACTION IN HUMANS DURING ACTIVE AND PASSIVE, VERTICAL HEAD MOVEMENT”、Journal of Vestibular Research, Vol. 3, pp. 101-114, 1993）には、アクティブな（自分で能動的に自分の身体を動かす）被験者と、パッシブな（受動的に身体が動かされた）被験者とでは、前庭動眼反射の運動量が異なることが開示されている。そして、発明者らは、前庭動眼反射の運動量の相違は、人間が自分で能動的に自分の体を動かす場合と受動的に身体が動かされた場合とで生じるだけでなく、被操作装置に対する操作が能動的であるか受動的であるかによっても生じることを見出した。すなわち、発明者らは、被操作装置に対してアクティブな被験者とパッシブな被験者とでは前庭動眼反射の運動量が異なることを見出した。
被操作装置に対してアクティブであるかパッシブであるかは、操作主体感が高い場合と低い場合とに対応していると考えることができる。アクティブであるかパッシブであるかによって前庭動眼反射の運動量が異なるという事実から、操作主体感の程度により前庭動眼反射の運動量が異なると考えられる。すなわち、前庭動眼反射の運動量は操作主体感を反映したものである。言い換えると、同じ運動刺激が身体に与えられている場合でも、被操作装置の操作者による操作主体感に応じて、操作者から測定される前庭動眼反射の量が異なると考えられる。
図４の数理モデルＭは、身体に与えられた運動刺激を入力値とし、その運動刺激に応じて生じる前庭動眼反射を出力値としたものである。同じ運動刺激が身体に与えられている場合でも、操作主体感に応じて、前庭動眼反射の量は異なることから、操作主体感が高い場合の数理モデルＭの内部パラメータと、操作主体感が低い場合の数理モデルＭの内部パラメータとは、異なるものとなる。このように、数理モデルＭの内部パラメータは、操作主体感の程度を反映したものとなっている。従って、操作時に測定された入力値と出力値との関係を表す数理モデルＭの内部パラメータは、操作主体感の程度を示すものといえる。
ここで、図４で示された数理モデルＭを簡略化すると、図６のように表される。すなわち、図６を参照して、数理モデルＭは、人の身体に与えられた運動刺激である頭部運動の運動量を表す入力値から、前庭動眼反射の運動量を出力値として出力する関数で表される。その関数の係数Ｋは、数理モデルＭの内部パラメータである。係数Ｋは、図４の各部における係数を総合したものと考えてもよいし、頭部運動の運動量を表す入力値から、前庭動眼反射の運動量を出力するシンプルな伝達関数の係数であると考えてもよい。
操作主体感が小さくなると、操作時に測定された入力値と出力値との関係が、操作主体感が大きい場合の数理モデルＭで得られる関係から乖離する。そのため、操作主体感が低い場合の操作時に測定された入力値と出力値との関係から逆算された数理モデルＭの係数は、操作主体感が高い場合の係数Ｋとは値が異なる。つまり、操作時に測定された入力値と出力値との関係から得られた係数Ｋの値が、操作主体感が高い場合の値から乖離しているほど操作主体感が低くなる、とも言い換えることができる。
そこで、本実施の形態にかかる評価装置１は、操作時に身体に与えられた運動刺激である入力値と、その運動刺激に応じて生じる前庭動眼反射である出力値との測定値を用いて係数Ｋを算出し、算出された係数Ｋの値に基づいて操作主体感を定量化する。
＜演算処理の概要＞
演算処理１１１は、操作時に測定された入力値と出力値とから係数Ｋを算出し、算出された係数Ｋの値から操作者の操作主体感を示す指標値ＩＤを算出する処理である。係数Ｋを算出するために、評価装置１は、数理モデルＭに基づいた、入力値と出力値とから係数Ｋを算出するための第１の演算式を予め記憶しておく。演算部１１０は、第１のセンサＳＥ１から運動情報Ｉ１、及び、第２のセンサＳＥ２から眼球運動情報Ｉ２の入力を受け付けると、第１の演算式に代入することで係数Ｋを算出する。
演算処理１１１は、操作時に測定された入力値と出力値とから係数Ｋを算出し、算出された係数Ｋの値から操作者の操作主体感を示す指標値ＩＤを算出する処理である。係数Ｋを算出するために、評価装置１は、数理モデルＭに基づいた、入力値と出力値とから係数Ｋを算出するための第１の演算式を予め記憶しておく。演算部１１０は、第１のセンサＳＥ１から運動情報Ｉ１、及び、第２のセンサＳＥ２から眼球運動情報Ｉ２の入力を受け付けると、第１の演算式に代入することで係数Ｋを算出する。
数理モデルＭの内部パラメータである係数Ｋは、図４の各部における係数を総合したものである。例えば、図５の各部のうちのコピー部２２以外の各部の係数は数理モデルＭの内部パラメータの値に固定して、コピー部２２の係数（ゲインＫａ，Ｋω）を未知数とすると、係数Ｋの値は、ゲインＫａ，Ｋωに相当する。係数Ｋは、コピー部２２以外の係数であってもよい。
算出された係数Ｋから指標値ＩＤを算出するために、評価装置１は、係数Ｋの値から指標値ＩＤを算出するための第２の演算式を予め記憶しておく。演算部１１０は、算出された係数Ｋの値を第２の演算式に代入することで指標値ＩＤを算出する。第２の演算式は、例えば、係数Ｋの値から指標値を算出するための関数として構成される。
第２の演算式は、例えば、以下の式である。
ＩＤ＝−｜Ｋ−１｜＋１
この場合、係数Ｋが０から２の間と仮定すると（０＜Ｋ＜２）、Ｋ＝１のときに指標値ＩＤは最大値１となり（ＩＤ＝１）、Ｋ＝０又はＫ＝２のときに指標値ＩＤは０となる（ＩＤ＝０）。指標値ＩＤが０であることは、操作主体感が０であることを意味する。
ＩＤ＝−｜Ｋ−１｜＋１
この場合、係数Ｋが０から２の間と仮定すると（０＜Ｋ＜２）、Ｋ＝１のときに指標値ＩＤは最大値１となり（ＩＤ＝１）、Ｋ＝０又はＫ＝２のときに指標値ＩＤは０となる（ＩＤ＝０）。指標値ＩＤが０であることは、操作主体感が０であることを意味する。
他の例として、指標値ＩＤは係数Ｋの値からのみならず、係数Ｋの値から求められる値から算出されてもよい。係数Ｋの値から求められる値は、例えば係数Ｋがコピー部２２の係数（ゲインＫａ，Ｋω）である場合、身体運動推定値ｃｃである。
なお、操作時に測定された入力値と出力値とから、係数Ｋとして図４に示された各部すべての係数を算出することができる。この場合、係数Ｋの値から求められる値として、例えば、誤差算出部２６で算出される感覚器処理部２１で得られた運動感覚量と、内部モデル処理部２３で得られた運動感覚推定量との誤差であってもよい。この誤差から指標値ＩＤが算出されてもよい。
＜演算処理の処理フロー＞
図７は、演算部１１０として機能するプロセッサ１１での処理フローの一例を表したフローチャートである。図を参照して、プロセッサ１１は、第１のセンサＳＥ１から操作者の頭部運動量の測定結果である運動情報Ｉ１と、第２のセンサＳＥ２から操作者の眼球運動量の測定結果である眼球運動情報Ｉ２と、の入力を受け付ける（ステップＳ１０１）。
図７は、演算部１１０として機能するプロセッサ１１での処理フローの一例を表したフローチャートである。図を参照して、プロセッサ１１は、第１のセンサＳＥ１から操作者の頭部運動量の測定結果である運動情報Ｉ１と、第２のセンサＳＥ２から操作者の眼球運動量の測定結果である眼球運動情報Ｉ２と、の入力を受け付ける（ステップＳ１０１）。
プロセッサ１１は、運動情報Ｉ１と眼球運動情報Ｉ２とを、予め記憶している数理モデルＭに基づく上記の第１の演算式に代入することで、例えばコピー部２２で用いられるゲインＫω及びゲインＫａである係数Ｋを算出する（ステップＳ１０３）。
プロセッサ１１は、算出された係数Ｋの値を、予め記憶している指標値ＩＤを算出するための上記の第２の演算式に代入することで、指標値ＩＤを算出する（ステップＳ１０５）。そして、プロセッサ１１は、ステップＳ１０５で算出した指標値ＩＤを制御装置３に対して出力する（ステップＳ１０７）。
＜実施の形態の効果＞
評価装置１は、数理モデルＭの内部パラメータである係数Ｋを用いて操作主体感の指標値ＩＤを算出する。このため、操作者による被操作装置である車両Ｖの操作主体感を容易に定量化することができる。上記のように、前庭動眼反射などの不随意運動は操作主体感に関係するため、操作時に測定された身体に与えられた運動刺激及び不随意運動から求められた係数Ｋの値を用いることで、評価装置１では操作主体感を精度よく定量化できる。
評価装置１は、数理モデルＭの内部パラメータである係数Ｋを用いて操作主体感の指標値ＩＤを算出する。このため、操作者による被操作装置である車両Ｖの操作主体感を容易に定量化することができる。上記のように、前庭動眼反射などの不随意運動は操作主体感に関係するため、操作時に測定された身体に与えられた運動刺激及び不随意運動から求められた係数Ｋの値を用いることで、評価装置１では操作主体感を精度よく定量化できる。
評価装置１において指標値ＩＤが算出されることで、評価装置１を含む本実施の形態にかかるシステム１００では、指標値ＩＤを用いて被操作装置である車両Ｖの制御などに操作者の操作主体感を用いることができる。
一例として、システム１００では、車両Ｖの操作主体感を向上させるように車両Ｖの操作支援を行うことができる。例えば、制御装置３は操作主体感が高いと言える指標値ＩＤの閾値を予め記憶しておき、評価装置１から入力された指標値ＩＤの閾値からの乖離度合い（例えば差分）を算出する。制御装置３は、乖離度合いごとに運転制御装置５の制御量を予め記憶しておき、算出された乖離度合いに応じた制御量を指示する制御信号を運転制御装置５に対して出力する。つまり、操作主体感を高めるような制御量を運転制御装置５に指示する。制御量は、例えば、ハンドルトルクに対するヨーレートの特性（ゲイン）、ブレーキ効力（減速度/踏力）などである。これにより、本システム１００では、車両Ｖの操作者の操作主体感を向上させることができる。
他の例として、操作主体感は操作者による車両Ｖの操作への集中度も表していることに着目し、システム１００では、集中度を向上させるように車両Ｖの操作支援を行うことができる。例えば、上記の例と同様にして、制御装置３は、指標値ＩＤの閾値からの乖離度合いに応じた制御量を指示する制御信号を運転制御装置５に対して出力する。つまり、操作主体感、つまり、集中度を高めるような制御量を運転制御装置５に指示する。制御量は、例えば、エアコンの温度や、オーディオの音量、表示装置の輝度、などである。これにより、本システム１００では、車両Ｖの操作者の操作への集中度を向上させることができる。
［第２の実施の形態］
評価装置１で指標値ＩＤの算出に用いられる不随意運動は、反射眼球運動に限定されない。数理モデルＭで算出可能であり、すなわち、推定運動刺激に基づいて生じる生体の事象であり、かつ、測定可能な他の事象であってもよい。例えば、頸反射、瞳孔反射、動揺病の程度（ＭＳＩ）、などであってもよい。これらの事象もまた、センサを用いて測定され、評価装置１は、センサから測定結果である生体信号を取得する。
評価装置１で指標値ＩＤの算出に用いられる不随意運動は、反射眼球運動に限定されない。数理モデルＭで算出可能であり、すなわち、推定運動刺激に基づいて生じる生体の事象であり、かつ、測定可能な他の事象であってもよい。例えば、頸反射、瞳孔反射、動揺病の程度（ＭＳＩ）、などであってもよい。これらの事象もまた、センサを用いて測定され、評価装置１は、センサから測定結果である生体信号を取得する。
この場合も、評価装置１は、数理モデルＭに基づく第１の演算式に、運動情報Ｉ１とセンサから得られた生体信号に示される運動量とを入力することで内部パラメータである係数Ｋを算出し、算出された係数Ｋの値から指標値ＩＤを算出することができる。そのため、第１の実施の形態にかかるシステム１００と同様に操作主体感を定量化することができる。また、操作主体感を向上させる制御や、操作への集中度を向上させる制御などを行うことができる。
［第３の実施の形態］
評価装置１はシステム１００のみならず、単独で用いられてもよい。例えば、評価装置１は通信機能を有し、評価結果を予め規定されたサーバ等の装置に対して出力してもよい。これにより、他の装置を用いて、運転支援機能の開発、車載装置の開発、などに用いることができる。
評価装置１はシステム１００のみならず、単独で用いられてもよい。例えば、評価装置１は通信機能を有し、評価結果を予め規定されたサーバ等の装置に対して出力してもよい。これにより、他の装置を用いて、運転支援機能の開発、車載装置の開発、などに用いることができる。
［第４の実施の形態］
操作主体感は車両Ｖ等の乗り物に限定されず、スマートフォンやタブレット端末、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）などの電子機器、テレビやエアコン（エアコンディショナ）などの家電製品、各種機器などの装置の操作主体感であってもよい。この場合も、評価装置１で操作主体感が定量化されることによって、これら装置の操作に対するレスポンスを制御したり、該当する機能を指標値ＩＤに基づいて改良したり、操作主体感の向上が期待される。
操作主体感は車両Ｖ等の乗り物に限定されず、スマートフォンやタブレット端末、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）などの電子機器、テレビやエアコン（エアコンディショナ）などの家電製品、各種機器などの装置の操作主体感であってもよい。この場合も、評価装置１で操作主体感が定量化されることによって、これら装置の操作に対するレスポンスを制御したり、該当する機能を指標値ＩＤに基づいて改良したり、操作主体感の向上が期待される。
本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。
１ ：評価装置
３ ：制御装置
５ ：運転制御装置
１１ ：プロセッサ
１２ ：記憶部
１３ ：制御装置Ｉ／Ｆ
１４ ：センサＩ／Ｆ
２１ ：感覚器処理部
２２ ：コピー部
２３ ：内部モデル処理部
２４ ：眼球運動算出部
２６ ：誤差算出部
２７ ：ＭＳＩ算出部
２８ ：適応処理部
２９ ：統合処理部
４１ ：信号
４２ ：信号
５１ ：信号
５３ ：信号
５４ ：信号
６１ ：信号
６２ ：信号
６３ ：信号
６４ ：加算器
６５ ：加算器
６７ ：加算器
６８ ：加算器
１００ ：システム
１１０ ：演算部
１１１ ：演算処理
１２１ ：演算プログラム
Ｉ１ ：運動情報
Ｉ２ ：眼球運動情報
ｃ ：操作指令
ｃｃ ：身体運動推定値
ｃｏ ：感覚矛盾
Ｋ ：係数
Ｋａ ：ゲイン
Ｋａｃ ：ゲイン
Ｋω ：ゲイン
Ｋωｃ ：ゲイン
ＬＰ ：ローパスフィルタ
ｍ ：運動刺激
Ｍ ：数理モデル
Ｍ ：数理モデル
Ｍ１ ：第１の数理モデル
Ｍ２ ：第２の数理モデル
ＭＳＩ ：動揺病発症率
ｏｐ ：操作
ＯＴＯ ：処理部
ｐ ：プロセッサ
ｓｇ１ ：運動感覚信号
ｓｇ２ ：運動感覚推定信号
ＳＣＣ ：処理部
ＳＥ１ ：第１のセンサ
ＳＥ２ ：第２のセンサ
Ｖ ：車両
ＶＯＲ ：眼球運動
ＶＯＲ ：眼球運動情報
ａ ：慣性加速度
ａｓ ：感覚量
ａｓ^ ：推定量
ｆ ：頭部加速度
ｆ’ ：信号
ｇ ：重力加速度
ｖｓ ：推定量
ｖｓ^ ：感覚量
Δａ ：誤差
Δａ’ ：誤差
Δｖ ：誤差
Δｖ’ ：誤差
Δω’ ：誤差
ω ：頭部角速度
ω’ ：信号
ωｓ ：感覚量
ωｓ^ ：推定量
３ ：制御装置
５ ：運転制御装置
１１ ：プロセッサ
１２ ：記憶部
１３ ：制御装置Ｉ／Ｆ
１４ ：センサＩ／Ｆ
２１ ：感覚器処理部
２２ ：コピー部
２３ ：内部モデル処理部
２４ ：眼球運動算出部
２６ ：誤差算出部
２７ ：ＭＳＩ算出部
２８ ：適応処理部
２９ ：統合処理部
４１ ：信号
４２ ：信号
５１ ：信号
５３ ：信号
５４ ：信号
６１ ：信号
６２ ：信号
６３ ：信号
６４ ：加算器
６５ ：加算器
６７ ：加算器
６８ ：加算器
１００ ：システム
１１０ ：演算部
１１１ ：演算処理
１２１ ：演算プログラム
Ｉ１ ：運動情報
Ｉ２ ：眼球運動情報
ｃ ：操作指令
ｃｃ ：身体運動推定値
ｃｏ ：感覚矛盾
Ｋ ：係数
Ｋａ ：ゲイン
Ｋａｃ ：ゲイン
Ｋω ：ゲイン
Ｋωｃ ：ゲイン
ＬＰ ：ローパスフィルタ
ｍ ：運動刺激
Ｍ ：数理モデル
Ｍ ：数理モデル
Ｍ１ ：第１の数理モデル
Ｍ２ ：第２の数理モデル
ＭＳＩ ：動揺病発症率
ｏｐ ：操作
ＯＴＯ ：処理部
ｐ ：プロセッサ
ｓｇ１ ：運動感覚信号
ｓｇ２ ：運動感覚推定信号
ＳＣＣ ：処理部
ＳＥ１ ：第１のセンサ
ＳＥ２ ：第２のセンサ
Ｖ ：車両
ＶＯＲ ：眼球運動
ＶＯＲ ：眼球運動情報
ａ ：慣性加速度
ａｓ ：感覚量
ａｓ^ ：推定量
ｆ ：頭部加速度
ｆ’ ：信号
ｇ ：重力加速度
ｖｓ ：推定量
ｖｓ^ ：感覚量
Δａ ：誤差
Δａ’ ：誤差
Δｖ ：誤差
Δｖ’ ：誤差
Δω’ ：誤差
ω ：頭部角速度
ω’ ：信号
ωｓ ：感覚量
ωｓ^ ：推定量
Claims (15)
- 操作者の被操作装置に対する操作主体感を定量化する評価装置であって、
操作された前記被操作装置の動きに伴って身体に与えられた運動刺激を表す入力値から、前記運動刺激に応じて生じる不随意運動に関連する出力値を出力する数理モデルに基づいて、前記入力値及び前記出力値の測定結果を用いて前記数理モデルの有する内部パラメータを算出し、算出された前記内部パラメータに基づいて前記操作主体感の指標値を算出する演算部を備える
評価装置。 - 前記入力値は、頭部運動の量を表す値である
請求項１に記載の評価装置。 - 前記頭部運動の量を表す前記値は、頭部加速度、及び、頭部角速度のうちの少なくとも１つを含む
請求項２に記載の評価装置。 - 前記不随意運動は、生体の反射である
請求項１〜３のいずれか１項に記載の評価装置。 - 前記生体の反射は、眼球運動を含む
請求項４に記載の評価装置。 - 前記生体の反射に関連する前記出力値は、眼球の角速度、及び、角度のうちの少なくとも１つを含む
請求項５に記載の評価装置。 - 前記生体の反射は、動揺病の発症を含む
請求項４に記載の評価装置。 - 前記生体の反射に関連する前記出力値は、動揺病の程度の指標を含む
請求項７に記載の評価装置。 - 前記数理モデルは、前記入力値に基づいて、遠心性コピーまたは感覚器を用いて得られる身体運動推定値に対応した値を算出し、前記身体運動推定値に対応した値に基づいて、不随意運動に関連する前記出力値を算出するよう構成されている
請求項１〜８のいずれか１項に記載の評価装置。 - 前記数理モデルは、前記入力値に基づいて遠心性コピーまたは感覚器を用いて得られる身体運動推定値に対応した値を算出する第１算出処理を含み、
前記内部パラメータは、前記第１算出処理における係数を含む
請求項１〜９のいずれか１項に記載の評価装置。 - 前記数理モデルは、前庭感覚器での知覚の処理に対応した処理を行って前記入力値から運動感覚量に対応した値を算出する処理と、中枢神経系に構築されている前庭感覚器の内部モデルでの運動感覚推定の処理に対応した処理を行って前記入力値から推定された運動感覚量である運動感覚推定量に対応した値を算出する処理と、を含み、
前記演算部は、前記運動感覚量と前記運動感覚推定量との差を用いて前記操作主体感の指標値を算出する
請求項１〜１０のいずれか１項に記載の評価装置。 - 被操作装置をユーザ操作に基づいて動作させる制御装置であって、
操作者の前記被操作装置に対する操作主体感を定量化する評価装置からの、前記操作主体感の指標値に基づいて前記被操作装置を制御し、
前記評価装置は、操作された前記被操作装置の動きに伴って身体に与えられた運動刺激を表す入力値から、前記運動刺激に応じて生じる不随意運動に関連する出力値を出力する数理モデルに基づいて、前記入力値及び前記出力値の測定結果を用いて前記数理モデルの有する内部パラメータを算出し、算出された前記内部パラメータに基づいて前記操作主体感の指標値を算出する
制御装置。 - 被操作装置と、
操作者の前記被操作装置に対する操作主体感を定量化する評価装置と、
前記評価装置から取得した前記操作主体感の指標値に基づいて前記被操作装置を制御する制御装置と、を備え、
前記評価装置は、操作された前記被操作装置の動きに伴って身体に与えられた運動刺激を表す入力値から、前記運動刺激に応じて生じる不随意運動に関連する出力値を出力する数理モデルに基づいて、前記入力値及び前記出力値の測定結果を用いて前記数理モデルの有する内部パラメータを算出し、算出された前記内部パラメータに基づいて前記操作主体感の指標値を算出する
操作主体感向上システム。 - 操作者の被操作装置に対する操作主体感を定量化することで前記操作主体感を評価する方法であって、
操作された前記被操作装置の動きに伴って身体に与えられた運動刺激を表す入力値から、前記運動刺激に応じて生じる不随意運動に関連する出力値を出力する数理モデルに基づいて、前記入力値及び前記出力値の測定結果を用いて前記数理モデルの有する内部パラメータを算出し、算出された前記内部パラメータに基づいて前記操作主体感の指標値を算出する
評価方法。 - 操作者の被操作装置に対する操作主体感を定量化する評価装置としてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータを、
操作された前記被操作装置の動きに伴って身体に与えられた運動刺激を表す入力値から、前記運動刺激に応じて生じる不随意運動に関連する出力値を出力する数理モデルに基づいて、前記入力値及び前記出力値の測定結果を用いて前記数理モデルの有する内部パラメータを算出し、算出された前記内部パラメータに基づいて前記操作主体感の指標値を算出する演算部として機能させる
コンピュータプログラム。
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|---|---|---|---|
| JP2018170741A JP7217874B2 (ja) | 2018-09-12 | 2018-09-12 | 評価装置、制御装置、操作主体感向上システム、評価方法、及びコンピュータプログラム |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| JP2018170741A JP7217874B2 (ja) | 2018-09-12 | 2018-09-12 | 評価装置、制御装置、操作主体感向上システム、評価方法、及びコンピュータプログラム |
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| JP2018170741A Active JP7217874B2 (ja) | 2018-09-12 | 2018-09-12 | 評価装置、制御装置、操作主体感向上システム、評価方法、及びコンピュータプログラム |
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| JP (1) | JP7217874B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2022113740A1 (ja) * | 2020-11-25 | 2022-06-02 | 日立Astemo株式会社 | 車両統合制御装置、および、車両統合制御方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106426166A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-02-22 | 西北大学 | 一种虚拟现实远程操控机械装置系统 |
| JP2017200808A (ja) * | 2016-05-06 | 2017-11-09 | トヨタ自動車株式会社 | 情報表示装置 |
| US20180095708A1 (en) * | 2016-09-30 | 2018-04-05 | Sony Interactive Entertainment Inc. | Integrating Audience Participation Content into Virtual Reality Content |
-
2018
- 2018-09-12 JP JP2018170741A patent/JP7217874B2/ja active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2017200808A (ja) * | 2016-05-06 | 2017-11-09 | トヨタ自動車株式会社 | 情報表示装置 |
| CN106426166A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-02-22 | 西北大学 | 一种虚拟现实远程操控机械装置系统 |
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|---|---|---|---|---|
| WO2022113740A1 (ja) * | 2020-11-25 | 2022-06-02 | 日立Astemo株式会社 | 車両統合制御装置、および、車両統合制御方法 |
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