JP2022046275A - 車掌模擬訓練システム - Google Patents

Abstract

【課題】車掌が行うべき安全確認を効果的に習得することが可能な車掌模擬訓練システムを提供する。【解決手段】車掌模擬訓練システム１０００において、コンピュータは、仮想現実空間における開閉操作ボタンの操作に基づく列車ドアの開閉および乗降客の乗降を含む仮想的な列車の駅着発に係る車掌業務を所与のシナリオに基づいてシミュレーションするシミュレーション部２１０と、視線トラッキング部によるトラッキング視線に基づいて、シミュレーション中のＶＲゴーグルに表示させるＶＲ画像を生成するＶＲ画像生成部２２０と、トラッキング視線およびＶＲ画像に基づいて、ユーザの仮想現実空間中の注視対象を検出する注視対象検出部２３０と、注視対象に基づく異常発生条件を満たした場合に、シミュレーション中に所与の異常事象シミュレーションを発生させる異常発生処理部２３２と、を有する。【選択図】図１２

Description

本発明は、ユーザが車掌の模擬訓練を行うための車掌模擬訓練システムに関する。

車掌となるための、或いは車掌としての練度を上げるための訓練装置がある。例えば、訓練用に用意された模擬プラットフォームに、情景用表示装置と、停止位置目標表示装置と、を備える訓練装置がある（特許文献１、特許文献２を参照）。情景用表示装置には、訓練として用意されたシチュエーションにおいて、模擬列車の乗務員室から見えるであろう前方の情景画像が表示され、停止位置目標表示装置には、前方の情景画像と連動して当該状況における停止位置が移動する画像が表示される。

特開２００３－２３３２９９号公報 特開２００３－３３０３５６号公報

駅への到着において車掌が行うべき必須動作として、例えば停止位置の確認がある。また、出発において車掌が行うべき必須動作として、例えば列車のドア閉めおよびその確認がある。これは必須動作の代表例であり、その他にも数多くの動作が要求され、特に安全確認に関しては徹底した習得が必要である。

本発明が解決しようとする課題は、車掌模擬訓練システムにおいて、車掌が行うべき安全確認を効果的に習得することが可能な技術を提供すること、である。

上述した課題を解決するための第１の発明は、列車ドアの開閉操作ボタンが設置された模擬乗務員室セットと、ユーザが装着するＶＲ（Virtual Reality）ゴーグルと、前記ユーザの視線をトラッキングする視線トラッキング部と、制御装置と、を具備し、前記制御装置は、仮想現実空間における前記開閉操作ボタンの操作に基づく列車ドアの開閉および乗降客の乗降を含む仮想的な列車の駅着発に係る車掌業務を所与のシナリオに基づいてシミュレーションするシミュレーション部と、前記視線トラッキング部によるトラッキング視線に基づいて、前記シミュレーション中の前記ＶＲゴーグルに表示させるＶＲ画像を生成するＶＲ画像生成部と、前記トラッキング視線および前記ＶＲ画像に基づいて、前記ユーザの前記仮想現実空間中の注視対象を検出する注視対象検出部と、前記注視対象に基づく異常発生条件を満たした場合に、前記シミュレーション中に所与の異常事象シミュレーションを発生させる異常発生処理部と、を有する、車掌模擬訓練システムである。

第１の発明によれば、シミュレーション中、訓練者であるユーザが何処を見ていたのかに応じて、異常事象シミュレーションを発生させることができる。その場合、ユーザは、当該異常事象シミュレーションに係る異常事象に対処することになる。これによれば、車掌が行うべき安全確認を習得するための効果的な訓練が実現できる。

第２の発明は、前記シミュレーション部は、前記仮想現実空間において、ホームに設置されたＩＴＶ（Industrial TeleVision）装置の表示をシミュレーションし、前記異常発生処理部は、所与のＩＴＶ注視タイミングにおける前記注視対象として前記ＩＴＶが検出されなかったことを第１の異常発生条件として判定する、第１の発明の車掌模擬訓練システムである。

第２の発明によれば、ユーザがＩＴＶ注視タイミングにＩＴＶ装置を視認していない場合に、異常事象シミュレーションを発生させることができる。

第３の発明は、前記ＩＴＶ注視タイミングは、前記開閉操作ボタンで閉操作がなされた直前の所定秒数の期間を少なくとも含む、第２の発明の車掌模擬訓練システムである。

第３の発明によれば、ユーザが列車ドアの閉操作をする直前にＩＴＶ装置を視認していない場合に、異常事象シミュレーションを発生させることができる。

第４の発明は、前記ユーザ又は前記ＶＲゴーグルの位置をトラッキングする位置トラッキング部、を更に具備し、前記模擬乗務員室セットは、模擬出入り口から出入りが可能に構成されており、前記シミュレーション部は、列車が停車予定の駅のホームに差し掛かるタイミングから、発車して列車が駅を離れるまでをシミュレーションし、前記ＶＲ画像生成部は、前記トラッキング視線および前記位置トラッキング部によるトラッキング位置に基づいて、前記ＶＲ画像を生成し、前記異常発生処理部は、所与の列車側面注視タイミングにおける前記注視対象として列車側面が検出されなかったことを第２の異常発生条件として判定する、第１～第３の何れかの発明の車掌模擬訓練システムである。

第４の発明によれば、ユーザが列車側面注視タイミングに列車側面を視認していない場合に、異常事象シミュレーションを発生させることができる。

第５の発明は、前記注視対象検出部は、列車前後方向に列車側面を区切った列車側面領域毎に注視対象として検出可能であり、前記異常発生処理部は、列車前後方向に連続する前記列車側面領域が続けて前記注視対象として検出されなかったことを前記第２の異常発生条件として判定する、第４の発明の車掌模擬訓練システムである。

第５の発明によれば、ユーザが列車前後方向に連続する列車側面領域を続けて視認していない場合に、異常事象シミュレーションを発生させることができる。

第６の発明は、前記異常事象シミュレーションは、前記列車への乗客の駆け込み乗車の発生、および／又は、前記列車ドアにおける乗客若しくは物の挟み込みの発生のシミュレーションである、第１～第５の何れかの発明の車掌模擬訓練システムである。

第６の発明によれば、列車への乗客の駆け込み乗車の発生のシミュレーションを、異常事象シミュレーションとして発生させることができる。また、列車ドアにおける乗客若しくは物の挟み込みの発生のシミュレーションを、異常事象シミュレーションとして発生させることができる。

車掌模擬訓練システムのシステム構成例を示す図。 車掌模擬訓練システムの訓練場のセッティング例を示す図。 コンピュータにより制御される仮想現実空間の例を示す図。 車掌模擬訓練システムにおけるユーザの行動の記録について説明するための図。 注視対象履歴データの記録内容の一例を示す図。 図５中に破線で囲って示す経過時間帯における列車側面についての記録内容を拡大した図。 列車オブジェクトについての注視対象の検出を説明する図。 シミュレーション後の提示例を示す図（その１）。 シミュレーション後の提示例を示す図（その２）。 シミュレーション後の提示例を示す図（その３）。 シミュレーション後の提示例を示す図（その４）。 車掌模擬訓練システムの機能構成例を示す機能ブロック図。 記憶部が記憶するプログラムやデータの例を示す図。 コンピュータにおける処理の流れを説明するためのフローチャート。 変形例における車掌模擬訓練システムの訓練場を上からみた模式図。

以下、本発明の一つの実施形態を説明するが、本発明を適用可能な形態が以下の実施形態に限られないことは勿論である。

図１は、車掌模擬訓練システム１０００のシステム構成例を示す図である。
車掌模擬訓練システム１０００は、仮想現実空間における開閉操作ボタンの操作に基づく列車ドアの開閉および乗降客の乗降を含む仮想的な列車の駅着発に係る車掌業務を所与のシナリオに基づいてシミュレーションしたＶＲ画像（仮想現実空間画像）を用いた訓練システムである。

車掌模擬訓練システム１０００は、ヘッドセット１００２と、ＶＲ（Virtual Reality）ゴーグル１０１０と、外部トラッキングセンサ１０２０と、模擬乗務員室セット１０３０と、車掌用模擬操作部１０４０と、コンピュータ１１００と、を有する。

ヘッドセット１００２と、ＶＲゴーグル１０１０と、外部トラッキングセンサ１０２０と、車掌用模擬操作部１０４０とは、有線或いは無線のネットワークＮを介してコンピュータ１１００とデータ通信可能に通信接続されている。

ヘッドセット１００２は、訓練者であるユーザが装着する用具の一つである。ヘッドセット１００２は、マイクロフォン１００３と、ヘッドフォン１００４と、を有する。

ＶＲゴーグル１０１０は、ユーザが装着する用具の一つであって、コンピュータ１１００によりシミュレーションされたユーザの一人称視点によるＶＲ画像を表示するヘッドマウントディスプレイである。

ＶＲゴーグル１０１０は、ユーザの視線方向をトラッキングするためのアイトラッキング装置１０１２と、ユーザの頭部の位置トラッキングおよび姿勢トラッキングをするための加速度センサ１０１４およびジャイロセンサ１０１６と、を内蔵する。ＶＲゴーグル１０１０は、これらの装置やセンサによる計測データを逐次ネットワークＮを介してコンピュータ１１００へ送信する。

外部トラッキングセンサ１０２０は、ユーザを外部からセンシングするセンサ群であって、模擬乗務員室セット１０３０に対するＶＲゴーグル１０１０の相対位置と相対姿勢をトラッキングする。センサの種類は、採用するトラッキングの方式によって適宜設定可能であるが、例えば、画像センサ、距離センサ、等で実現できる。加速度センサ１０１４およびジャイロセンサ１０１６と外部トラッキングセンサ１０２０とによって、ユーザ又はＶＲゴーグル１０１０の位置がトラッキングされる。外部トラッキングセンサ１０２０は、ＶＲゴーグル１０１０が内蔵するセンサで十分にトラッキング機能を実現できるならば省略することができる。

模擬乗務員室セット１０３０は、ユーザが訓練後に乗務する車両における乗務員室、およびその出入り口周りを再現した訓練用セットである。ユーザは、模擬乗務員室セット１０３０の模擬出入り口から出入りが可能である。そして、模擬乗務員室セット１０３０には、車掌用模擬操作部１０４０が備えられている。

車掌用模擬操作部１０４０は、実際の乗務員室に設置されて車掌が操作する操作部を模した操作入力装置である。車掌用模擬操作部１０４０は、例えば、列車ドアを開閉する開閉操作ボタン１０４２、運転士向けに所与の意図を伝える信号を発する信号ボタン、運転士と会話するための送受話装置、等を備える。車掌用模擬操作部１０４０が何を備えるかは、実際の車両の仕様に合わせて設定される。

コンピュータ１１００は、車掌模擬訓練システム１０００を統合的に制御する制御装置である。コンピュータ１１００は、例えば、装置本体１１０１と、キーボード１１０６と、タッチパネル１１０８と、制御基板１１５０と、を備える。

制御基板１１５０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１５１やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）等の各種マイクロプロセッサ、ＶＲＡＭやＲＡＭ，ＲＯＭ等の各種ＩＣメモリ１１５２、通信装置１１５３が搭載されている。なお、制御基板１１５０の一部又は全部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）や、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＳｏＣ（System on a Chip）により実現するとしてもよい。

そして、コンピュータ１１００は、制御基板１１５０が所定のプログラムおよびデータに基づいて演算処理することにより、車掌模擬訓練システム１０００を統合的に制御する。

図２は、車掌模擬訓練システムの訓練場のセッティング例を示す図である。
訓練場には、模擬乗務員室セット１０３０が設置され、外部トラッキングセンサ１０２０が、模擬乗務員室セット１０３０の内外を計測領域に含むように適当数、適当箇所に配置されている。ユーザ３は、ヘッドセット１００２と、ＶＲゴーグル１０１０とを装着して、列車が停車予定の駅のホームに差し掛かるタイミングから、発車して列車が駅を離れるまでの様々なシチュエーションで車掌業務の訓練を行う。

図３は、コンピュータ１１００により制御される仮想現実空間の例を示す図である。
コンピュータ１１００は、３次元仮想現実空間を用意し、列車ドアの開閉および乗降客の乗降を含む仮想的な列車の駅着発に係る車掌業務を、仮想現実として訓練するための各種オブジェクトを配置して、それらを制御する。

具体的には、コンピュータ１１００は、車両関連オブジェクトの集合体である列車オブジェクト２０と、ホーム関連オブジェクト３０と、乗客オブジェクト４０と、ＩＴＶオブジェクト４２と、図示されていない背景オブジェクトと、を配置・制御する。

列車オブジェクト２０は、ユーザ３が将来乗務する実際の列車を再現している。列車オブジェクト２０のうち客車とされる車両のオブジェクトについては、列車ドアそれぞれの上部に車側灯オブジェクト２２が用意されている。車側灯オブジェクト２２は、コンピュータ１１００のシミュレーションにより仮想現実空間で点灯および消灯の制御がなされる。

ホーム関連オブジェクト３０は、ホームの床面、柱、天井、軒、各種灯器類、線路、等およそ駅のホーム周辺を再現するための各種オブジェクトが含まれる。特に、ホーム関連オブジェクト３０は、点字ブロックオブジェクト３２と、ホーム外縁部オブジェクト３４と、ホーム内側オブジェクト３６と、を有する。

そして、ホーム関連オブジェクト３０のホーム床面には、単数または複数の乗客オブジェクト４０が配置・制御される。乗客オブジェクト４０が表す乗客の姿や形、乗客オブジェクト４０の配置位置や配置数、乗客オブジェクト４０の列車を待っている間の動作、乗客オブジェクト４０が車両に乗り込むタイミング、乗客オブジェクト４０が車両へ乗り込む動作、等は想定されるシチュエーションに応じて適宜設定可能である。

乗客オブジェクト４０のバリエーションとして、例えば、駆け込みをする乗客や、乳母車を押して乗り込もうとする母子、大きな荷物をもった旅行客、杖をついているご老人、団体行動する小学生、等を適宜設定できる。老若男女・体格も様々に設定できる。そして、それぞれの乗客オブジェクト４０は、その乗客の姿形に合わせた動作が個別にコンピュータ１１００により制御される。

また、ホーム関連オブジェクト３０により形成されるホームのどこかに、ＩＴＶオブジェクト４２が設定されている。図３の例では、ＩＴＶオブジェクト４２は、ホーム床面から支柱で支持されるタイプのＩＴＶ装置を模しているが、天井吊り下げタイプのＩＴＶ装置を模してもよい。

なお、仮想現実空間には、ユーザ３の視点に相当する視点カメラ（仮想カメラ）も配置される。図３では、理解を容易にするためにユーザ３の姿とＶＲゴーグル１０１０等を図示しているが、ユーザ３の左右の眼の位置に、それぞれ視点カメラが配置されているものとする。そして、それらの視点カメラは、コンピュータ１１００により、ＶＲゴーグル１０１０に係るトラッキングに連動して位置や姿勢が制御される。因みに、図３中、破線で描かれた矩形は、視点カメラによる撮影範囲である。言い換えると、破線で描かれた矩形は、ＶＲゴーグル１０１０で表示されるユーザ視界のＶＲ画像の範囲である。ユーザ３には、このユーザ視界のＶＲ画像のみが見えており、ＶＲゴーグル１０１０の姿勢（向き）や位置の変化に応じてＶＲ画像（ユーザ視界）が変化することとなる。

図４は、車掌模擬訓練システム１０００におけるユーザ３の行動の記録について説明するための図である。
ＶＲゴーグル１０１０が内蔵するアイトラッキング装置１０１２は、ユーザ３の視線方向を求めるために必要な計測を連続的に行う。そして、ＶＲゴーグル１０１０がその計測データをコンピュータ１１００へ送信する。また、ＶＲゴーグル１０１０が内蔵する加速度センサ１０１４とジャイロセンサ１０１６もまた、連続的に計測を行い、ＶＲゴーグル１０１０がそれらの計測データをコンピュータ１１００へ送信する。また、外部トラッキングセンサ１０２０も、連続的に計測を行って計測データをコンピュータ１１００へ送信する。

コンピュータ１１００は、外部トラッキングセンサ１０２０の計測データから、模擬乗務員室セット１０３０に対するＶＲゴーグル１０１０の相対位置と相対姿勢をトラッキングし、加速度センサ１０１４とジャイロセンサ１０１６の計測データを用いて、ＶＲゴーグル１０１０の相対位置と相対姿勢のトラッキングの精度を高める。

そして、コンピュータ１１００は、ＶＲゴーグル１０１０の相対位置と相対姿勢に基づいて仮想現実空間における視点カメラ６０の位置と姿勢の１次連動制御を行い、アイトラッキング装置１０１２の計測データに基づいて視点カメラ６０の姿勢の２次連動制御を行う。コンピュータ１１００は、２次連動制御において、１次連動制御で制御された結果を元に更に詳細にユーザ３の視線と視点カメラ６０の撮影方向とが、ユーザ３の現実での視線変化と連動するように制御する。つまり、仮想現実空間におけるユーザ３の頭部の位置や姿勢は、現実世界におけるＶＲゴーグル１０１０の位置や姿勢とリアルタイムにリンク・連動しており、仮想現実空間における視点カメラ６０の撮影方向は、現実世界におけるユーザ３の視線方向とリンク・連動している。

車掌模擬訓練システム１０００では、この視点カメラ６０の撮影方向（カメラ座標系の深度方向）がユーザ３の視線方向に一致することを利用して、訓練実行中、常時、ユーザ３がその時々に注視している対象（注視対象）をＶＲ画像中から検出し（図４の例ではＩＴＶオブジェクト４２）、その結果を注視対象履歴データ６３３として、時系列に記録する。図５は、注視対象履歴データ６３３の記録内容の一例を示す図であり、図６は、図５中に破線で囲って示す経過時間帯における列車側面についての記録内容を拡大した図である。

この注視対象履歴データ６３３の記録のために、コンピュータ１１００は、視点カメラ６０の撮影方向を視点カメラ６０からトレースして、最初にヒットしたオブジェクト（視線方向の先直近に位置するオブジェクト）を、そのときユーザ３が注視している注視対象として検出する。勿論、アイトラッキング装置１０１２のセンシングの分解能が十分であれば、コンピュータ１１００は、右眼用の視点カメラ６０の撮影方向と、左眼用の視点カメラ６０の撮影方向との交差位置に最も近い位置にあるオブジェクトを注視対象として検出するとしてもよい。

より詳細には、列車オブジェクト２０については、そのホーム側の列車側面を列車前後方向に区切った列車側面領域単位で、注視対象の検出を行う。図７は、列車オブジェクト２０についての注視対象の検出を説明する図である。本実施形態では、例えば、列車側面の全域を列車前後方向に沿って所定長ずつ区切った各領域Ｅを、それぞれ列車側面領域１～４とする。そして、各列車側面領域Ｅの単位で注視対象を検出することで、列車側面の全域を注視したか否かの判別を可能とする。

そして、コンピュータ１１００は、図５に示すように、注視対象のオブジェクトの分類（車両関連／ホーム関連／ＩＴＶの少なくとも３つを含む）と、注視対象のオブジェクトの種類と、シミュレーション開始からの経過時間と、を対応づけて、注視対象履歴データ６３３に蓄積・記録していく。車両関連のうちの列車オブジェクト２０については、図６に拡大して例示するように、図７に示した１～４の列車側面領域Ｅ毎に経過時間の記録を行う。

また、コンピュータ１１００は、ＶＲゴーグル１０１０の模擬乗務員室セット１０３０に対する相対位置を、現実世界におけるユーザ３の代表位置と見なし、ＶＲゴーグル１０１０の位置と連動制御される視点カメラ６０の位置を、仮想現実空間におけるユーザ３の位置と見なして、仮想現実空間におけるユーザ３の移動履歴データ６３４を蓄積・記録する。

また、車掌用模擬操作部１０４０は、操作入力の種類に応じた操作入力信号をコンピュータ１１００へ出力する。コンピュータ１１００は、訓練中、車掌用模擬操作部１０４０への操作入力を常時監視しており、操作入力を検出すると、その時のシミュレーション開始からの経過時間を、操作を行った操作タイミングとして、操作履歴データ６３５に蓄積・記録する。操作履歴データ６３５には、列車ドアを開ける操作をしたタイミングである開操作タイミング、列車ドアを閉じる操作をしたタイミングである閉操作タイミング、安全に列車ドアが閉じられたことを運転士に知らせる安全通知操作タイミング、の少なくとも３種類の操作タイミングが記録される。

また、コンピュータ１１００は、これらの履歴データの記録とは別に、シミュレーションされている状況におけるキータイミングをキータイミングリスト６３６として記録する。
キータイミングとは、車掌行動を評価する上で利用される時間軸上のタイミングである。本実施形態では、キータイミングとして、列車が停止した停止タイミングと、列車が発車した出発タイミングと、を記録する。勿論、これら以外のタイミングも適宜含めることができる。コンピュータ１１００は、シミュレーションの最後に、これらのキータイミングと、上述した各種履歴データに記録されている内容とを比較することで、ユーザ３が適切なタイミングで注意するべきものに注意を払っているか（視線を向けているか）を評価する。

また、本実施形態では、コンピュータ１１００は、シミュレーション中において注視対象に基づく異常発生条件を満たした場合に、割り込み処理として所与の異常事象シミュレーションを発生させる異常発生処理を行う。そして、この異常発生処理において、当該発生させた異常事象シミュレーションに係る異常事象発生データ６３７を生成し、異常事象シミュレーション毎に記録しておく。

ここで、開閉操作ボタン１０４２による列車ドアの閉操作にあたっては、列車への乗客の駆け込み乗車に注意を払ったり、駆け込み乗車等によって列車ドアへの乗客や物の挟み込みが生じていないか（車側灯が点灯したか）といった安全確認を、列車ドア毎に行う必要がある。一方で、列車の長さ等によっては、乗務員室の出入口付近で列車側面に視線を向けるだけでは全ての列車ドア付近の状況を視認できない場合もある。そのような場合は、見えない列車ドアが視界に入るようにホーム上を移動したり、ＩＴＶ装置の表示を見る等して安全確認を行う。

そこで、本実施形態の異常発生処理では、コンピュータ１１００は、「所与のＩＴＶ注視タイミングにおける注視対象としてＩＴＶ装置が検出されなかったこと」を第１の異常発生条件として判定する。ＩＴＶ注視タイミングは、開閉操作ボタン１０４２で閉操作がなされた直前の所定秒数の期間を少なくとも含むように設定される。例えば、閉操作の２秒前から閉操作後３秒が経過するまでの期間を、ＩＴＶ注視タイミングとする。

具体的には、コンピュータ１１００は、ＩＴＶ注視タイミングの期間が経過した時点で注視対象履歴データ６３３を参照し、当該期間の注視対象としてＩＴＶ装置が設定されているか否かを判定する。そして、設定されていなければ検出されなかったとして、第１の異常発生条件を肯定判定する。

また、本実施形態では、「所与の列車側面注視タイミングにおいて、列車前後方向に連続する列車側面領域が続けて注視対象として検出されなかったこと」を第２の異常発生条件として判定する。列車側面注視タイミングは、列車が駅に停車してから発車するまでの間の期間として設定される。例えば、開閉操作ボタン１０４２の閉操作の２秒前から閉操作後３秒が経過するまでの期間を、列車側面注視タイミングとする。

具体的には、コンピュータ１１００は、列車側面注視タイミングの期間が経過した時点で注視対象履歴データ６３３を参照し、当該期間の注視対象を読み出す。そして、当該期間において、連続する列車側面領域Ｅを続けて注視したかどうかの判定を行う。例えば、本実施形態では、全ての列車側面領域Ｅが図７に向かって右端から左端まで順番に注視対象として設定されている場合や、左端から右端まで順番に注視対象として設定されている場合に、第２の異常発生条件を否定判定する。図６では、後者の例を示している。何れの場合にも該当しなければ、第２の異常発生条件を肯定判定する。つまり、ユーザ３が列車の一端側から他端側へと視線をずらしながら列車側面の全域を視認していれば、第２の異常発生条件を満たさないと判定する。なお、列車側面の全域ではなく、列車後方から所定の範囲の列車側面を注視対象として第２の異常発生条件を設定してもよい。シミュレーション対象の駅ホームの形状やホーム上の混雑状況等によっては列車先頭まで見通せない場合があること、列車先頭まで見通せない場合にはＩＴＶ装置を視認しているかの第１の異常発生条件で、列車側面全域の安全確認を行った否かを補完して判定できること、による。

そして、コンピュータ１１００は、第１の異常発生条件を満たし、第２の異常発生条件も満たした場合に、割り込み処理として異常事象シミュレーションを発生させる。例えば、列車への乗客の駆け込み乗車の発生のシミュレーション（以下「駆け込みシミュレーション」という）、又は列車ドアにおける乗客若しくは物の挟み込みの発生のシミュレーション（以下「挟み込みシミュレーション」という）を発生させる。何れを発生させるのかは、例えばランダムに選んで決定する。

その後は、当該発生させた異常事象シミュレーションに係る異常事象発生データ６３７を生成し、異常事象シミュレーション毎に記録しておく。具体的には、１つの異常事象発生データ６３７は、当該異常事象シミュレーションを発生させた時点の経過時間（シミュレーション時刻ともいえる）と、当該異常事象シミュレーションの種類（駆け込みシミュレーション又は挟み込みシミュレーション）と、当該異常事象シミュレーションに係る異常事象の発生に対するユーザ３の対処内容とを、を記録する。基本的には、乗客の駆け込み乗車が発生した場合や列車ドアへの乗客や物の挟み込みが発生した場合には、列車ドアの開操作を行う。そのため、対処内容は、当該異常事象の発生時に、開閉操作ボタン１０４２による列車ドアの開操作がなされたか否かの情報を含む。

なお、第１の異常発生条件および第２の異常発生条件の両方を満たした場合に限らず、何れか一方を満たした場合に異常事象シミュレーションを発生させることとしてもよい。また、第１の異常発生条件のみを判定して異常事象シミュレーションを発生させるとしてもよいし、第２の異常発生条件のみを判定して異常事象シミュレーションを発生させるのでもよい。

また、第２の異常発生条件は、上記の条件内容に限らず、「列車側面注視タイミングにおける注視対象として列車側面が検出されなかったこと」等としてもよい。そして、例えば、列車側面注視タイミングの期間において全ての列車側面領域Ｅが注視対象として設定されていない場合、第２の異常発生条件を肯定判定するとしてもよい。つまり、列車の一端側から他端側まで続けて見ていなくても、その全域に視線を向けていれば、第２の異常発生条件を満たさないと判定する構成としてもよい。

また、異常事象シミュレーションとして駆け込みシミュレーションおよび挟み込みシミュレーションの両方を発生させるとしてもよいし、両方を発生させるのか何れか一方を発生させるのかをランダムに決定するとしてもよい。

図８～図１１は、シミュレーション後の提示例を示す図である。
コンピュータ１１００は、シミュレーション終了後に、ユーザ３の行動の記録等に基づいて幾つかの提示を行う。提示（表示）は、ＶＲゴーグル１０１０で行うこととして説明するが、タッチパネル１１０８で行うこととしてもよい。

例えば、図８に示すように、第１の提示として、注視対象履歴表示７０を行う。具体的には、コンピュータ１１００が、仮想現実空間におけるユーザ３の視界範囲正面所定位置に、注視対象履歴表示７０のオブジェクトを配置する。注視対象履歴表示７０では、横軸をシミュレーション開始からの経過時間として、注視対象別にどのタイミングで注視対象となっていたかを示す。また、注視対象履歴表示７０では、横軸の経過時間に、操作タイミング（開操作タイミングＴ２、閉操作タイミングＴ３、安全通知操作タイミングＴ４等）とキータイミング（停止タイミングＴ１、出発タイミングＴ５等）が表示される。加えて、シミュレーション中に異常事象を発生させた場合には、その発生タイミングＴ１０も表示される。図８では、異常事象シミュレーションの発生後に列車ドアの開操作がなされておらず、その異常事象に適切に対処していない例を示している。

注視対象履歴表示７０が提示されることにより、ユーザ３は、列車がホームに進入してから停車するまで、停車してから列車ドアを開けるまで、列車ドアを開けてから閉じるまで、列車ドアを閉じて安全通知が終わり出発するまで、列車が出発した後の５つの状況変化のタイミングを目安にしつつ、それぞれの状況でいつ、何に注視していたかを知ることができる。さらに、異常事象シミュレーションの発生があった場合には、ユーザ３は、その直前のＩＴＶ装置や列車側面を注視すべきときに（ＩＴＶ注視タイミングや列車側面注視タイミングにおいて）何に注視していたのかを知ることができる。

また、コンピュータ１１００は、注視対象履歴表示７０の提示とともに、教師役の別ユーザが同じシミュレーションを行って得られた注視対象履歴データ６３３を教師データと見なした模範注視履歴表示７２を提示する。具体的には、コンピュータ１１００が、仮想現実空間におけるユーザ３の視界範囲正面所定位置（例えば、注視対象履歴表示７０のオブジェクトと並んだ位置）に、模範注視履歴表示７２のオブジェクトを配置する。

ユーザ３は、注視対象履歴表示７０と模範注視履歴表示７２とを見比べることで、どのタイミングで注視するべきものを見ていなかったかや、注視すべき対象を注視した頻度の多少、等を知ることができる。その知見を次回の訓練に活かすことで、ユーザ３は、高い訓練効果を得ることとなる。

また、注視対象履歴表示７０の提示に伴い、コンピュータ１１００は、例えば図９に示すように、特に注視すべき対象として要求される注視対象（特定の注視対象）について注視したか否かの評価結果７４を、第２の提示として提示する。評価結果７４は、ユーザ３が、適切なタイミングで特定の注視対象について注視できたかを示す。コンピュータ１１００が、仮想現実空間におけるユーザ３の視界範囲正面所定位置に、評価結果７４の表示を行うオブジェクトを配置する。図９では、注視できていた場合には「○」を、注視できていなかった場合には「×」を示す例を示しているが、評価の表し方はこれに限らない。

ここで言う「特定の注視対象」を注視すべき適切なタイミングは、適宜設定可能である。例えば、車掌用模擬操作部１０４０の開閉操作ボタン１０４２（図２参照）への操作入力に応じて車側灯オブジェクト２２の点灯が変わったタイミングの直後所定時間内（例えば閉操作タイミングＴ３から所定時間内）における、車側灯オブジェクト２２がこれに該当する。コンピュータ１１００は、ユーザ３が、当該所定時間内に、車側灯オブジェクト２２を注視していれば、列車のドアを閉じた後に、車側灯が全て消えているかの確認をしたと見なし、車側灯オブジェクト２２に係る注視を行っていた（より正確には、適切なタイミングで行っていた）と評価する。

また例えば、発車して列車が駅を離れるまでの間（経過時間で見ると出発タイミングＴ５以降）における、ホーム外縁部オブジェクト３４（図２参照）も、特定の注視対象に該当する。コンピュータ１１００は、ユーザ３が、列車が発車して駅を離れるまで（例えば所定時間）の間のうち、所定割合以上、ホーム外縁部を注視していれば、走行を始めた列車とホームに残った乗客との接触の有無や、列車とホームとの隙間にモノが挟まっていないかの確認をしていると見なし、ホーム外縁部オブジェクト３４に係る注視を行っていた（より正確には、適切なタイミングで行っていた）と評価する。

また例えば、出発タイミングＴ５以降の列車が駅を離れてゆく過程に該当する経過時間帯での、ホーム関連オブジェクト３０（特に、線路オブジェクト）も、これに該当する。コンピュータ１１００は、ユーザ３が、当該経過時間帯において、ホーム関連オブジェクト３０、特に線路オブジェクトを注視していれば、ユーザ３が、列車が駅を離れた後の後方線路の確認をしたと見なし、適切なタイミングで後方線路の確認ができたと評価する。

また、コンピュータ１１００は、シミュレーション中に異常事象シミュレーションを発生させた場合には、例えば図１０に示すように、当該異常事象シミュレーションの発生に対してユーザ３が適切に対処したか否かの異常対処評価結果７６（７６－１又は７６－２）を、第３の提示として提示する。具体的には、駆け込みシミュレーションを発生させた場合には、乗客の駆け込み乗車に対して適切に対処したか否かの異常対処評価結果７６－１を提示する。挟み込みシミュレーションを発生させたのであれば、列車ドアにおける乗客若しくは物の挟み込みに対して適切に対処したか否かの異常対処評価結果７６－１を提示する。例えば、異常事象発生データ６３７をもとに、その異常事象の発生時にユーザ３が開閉操作ボタン１０４２によって列車ドアの開操作をしていれば「○」、していなければ「×」等として提示することができる。

また、例えば図１１に示すように、コンピュータ１１００は、注視対象を車両関連／ホーム関連／ＩＴＶの少なくとも３つに分類して、注視対象とされた各分類の時間的割合を提示する注視分類割合７８を、第４の提示として提示する。なお、分類の数は、図１１では４つとしているが、５つ以上であってもよい。

そして、コンピュータ１１００は、教師役の別ユーザが同じシミュレーションを行って得られた注視対象履歴データ６３３に基づいて、模範分類割合７９を比較表示する。よって、先の注視履歴に係る比較提示と同様に、高い訓練効果が得られるようになる。

図１２は、車掌模擬訓練システム１０００の機能構成例を示す機能ブロック図である。
車掌模擬訓練システム１０００は、管理操作入力部１００と、車掌操作入力部１０２と、車掌音声入力部１０３と、視線トラッキング計測部１０４と、位置トラッキング計測部１０６と、演算部２００と、ＶＲ画像表示部３２０と、音出力部３９０と、管理画像表示部３９２と、記憶部５００と、を有する。

管理操作入力部１００は、車掌模擬訓練システム１０００のシステム管理のための操作入力（例えば、シミュレーションするシナリオの選択操作入力、シミュレーションを行うユーザが教師であるか訓練者であるかの選択操作入力、等）を受け付け、操作入力信号を演算部２００へ出力する。図１の例では、キーボード１１０６，タッチパネル１１０８がこれに該当する。

車掌操作入力部１０２は、シミュレーション中のユーザ３が車掌として行う各種操作入力を受け付け、操作入力信号を演算部２００へ出力する。図１の例では、開閉操作ボタン１０４２等を備えた車掌用模擬操作部１０４０がこれに該当する。

車掌音声入力部１０３は、シミュレーション中のユーザ３が車掌としてシミュレーション中のユーザ３が車掌として発した声の音声信号を、演算部２００へ出力する。図１の例では、ヘッドセット１００２のマイクロフォン１００３がこれに該当する。

視線トラッキング計測部１０４は、ユーザ３の視線をトラッキングするための計測を行い、計測データを演算部２００へ出力する。図１の例では、ＶＲゴーグル１０１０に組み込まれたアイトラッキング装置１０１２がこれに該当する。なお、ＶＲゴーグル１０１０の正面方向をユーザ３の視線方向と見なす構成としてもよく、その場合は、ＶＲゴーグル１０１０が内蔵する加速度センサ１０１４やジャイロセンサ１０１６、外部トラッキングセンサ１０２０がこれに該当することになる。

位置トラッキング計測部１０６は、ユーザ３の現実世界における位置を計測し、計測データを演算部２００へ出力する。図１の例では、ＶＲゴーグル１０１０が内蔵する加速度センサ１０１４やジャイロセンサ１０１６、外部トラッキングセンサ１０２０がこれに該当する。

演算部２００は、例えばＣＰＵやＧＰＵ等のマイクロプロセッサや、ＩＣメモリ等の電子部品によって実現され、各種の操作入力部や、各種の計測部、記憶部５００との間でデータの入出力制御を行う。そして、所定のプログラムやデータ、管理操作入力部１００および車掌操作入力部１０２からの操作入力信号、車掌音声入力部１０３からの音声信号入力、視線トラッキング計測部１０４および位置トラッキング計測部１０６からの計測データ、等に基づいて各種の演算処理を実行して、車掌模擬訓練システム１０００の動作を制御する。図１の例では、コンピュータ１１００の制御基板１１５０がこれに該当する。

そして、本実施形態における演算部２００は、視線トラッキング制御部２０４と、位置トラッキング制御部２０６と、シミュレーション部２１０と、ＶＲ画像生成部２２０と、提示制御部２２２と、注視対象検出部２３０と、異常発生処理部２３２と、記録制御部２３４と、計時部２８０と、音生成部２９０と、管理画像生成部２９２と、を備える。

視線トラッキング制御部２０４は、視線トラッキング計測部１０４による計測データに基づいて、視線トラッキングのための演算処理を行い、仮想現実空間でのトラッキング視線（例えば、視線方向ベクトル）を求める。すなわち、視線トラッキング計測部１０４と視線トラッキング制御部２０４は、ＶＲゴーグル１０１０に組み込まれたアイトラッキング装置に基づいてユーザ３の視線をトラッキングする視線トラッキング部３０４を構成する。視線トラッキング部３０４は、アイトラッキング装置を用いずに構成することもできる。例えば、ＶＲゴーグル１０１０の正面方向（すなわち頭部の正面方向）を視線方向と見なして、位置トラッキングおよび姿勢トラッキングから当該視線方向を推定することで視線トラッキングを実現する視線トラッキング部３０４としてもよい。

位置トラッキング制御部２０６は、位置トラッキング計測部１０６による計測データに基づいて、位置トラッキングのための演算処理を行い、仮想現実空間でのユーザ３の位置座標（トラッキング位置）を求める。すなわち、位置トラッキング計測部１０６と位置トラッキング制御部２０６は、ユーザ３（又はＶＲゴーグル１０１０）の位置をトラッキングする位置トラッキング部３０６を構成する。

シミュレーション部２１０は、仮想現実空間における開閉操作ボタン１０４２の操作に基づく列車ドアの開閉および乗降客の乗降を含む仮想的な列車の駅着発に係る車掌業務を所与のシナリオに基づいてシミュレーションし、仮想現実空間に配置した各種のオブジェクトを制御する。具体的には、シミュレーション部２１０は、列車が停車予定の駅のホームに差し掛かるタイミングから、発車して列車が駅を離れるまでをシミュレーションする。そして、それに伴って、シミュレーション部２１０は、仮想現実空間において、ホームに設置されたＩＴＶ装置が表示する内容もシミュレーションする。

ＶＲ画像生成部２２０は、視線トラッキング部３０４によるトラッキング視線および位置トラッキング部３０６によるトラッキング位置に基づいて、シミュレーション中のＶＲゴーグル１０１０に表示させるＶＲ画像を生成し、表示制御信号をＶＲ画像表示部３２０へ出力する。

ＶＲ画像表示部３２０は、ＶＲ画像を表示するための画像表示デバイスである。図１の例では、ＶＲゴーグル１０１０がこれに該当する。

提示制御部２２２は、シミュレーション後に、注視対象の時系列変化および開閉操作ボタン１０４２の操作タイミングを訓練者であるユーザ３に提示するための表示制御を行う。提示制御部２２２は、訓練結果を「評価」する評価部２２３を有する。

本実施形態では、ＶＲゴーグル１０１０にて提示を行うので、提示制御部２２２が、仮想空間のうちトラッキング視線の正面所定位置に、提示（注視対象履歴表示７０、模範注視履歴表示７２、評価結果７４、異常対処評価結果７６、注視分類割合７８、模範分類割合７９）に係るオブジェクトを配置すると、必然的に、ＶＲ画像生成部２２０は、当該提示に係るオブジェクトを含むＶＲ画像を生成する。

注視対象検出部２３０は、トラッキング視線およびＶＲ画像に基づいて、ユーザ３の仮想現実空間中の注視対象を検出する。具体的には、コンピュータ１１００は、仮想現実空間に配置されているオブジェクトの中から、視点カメラ６０からのトラッキング視線（視線ベクトル）が最初に交わったオブジェクトを注視対象として検出する。また、注視対象検出部２３０は、注視対象を、車両関連／ホーム関連／ＩＴＶの少なくとも３つに分類し、分類結果を記録する。なお、視点カメラ６０からのトラッキング視線が所定時間（例えば０．５秒や１．０秒）以上連続的に交わっている（視線が停留している）オブジェクトを注視対象と検出する構成としてもよい。

異常発生処理部２３２は、異常発生処理を行う機能部であり、注視対象に基づく異常発生条件を満たした場合に、シミュレーション中に割り込み処理として所与の異常事象シミュレーションを発生させる。

記録制御部２３４は、シミュレーション中のユーザ３の行動履歴と、行動履歴の評価に必要な各種データを記録・管理する。具体的には、記録制御部２３４は、注視対象履歴データ６３３、移動履歴データ６３４、操作履歴データ６３５、キータイミングリスト６３６、異常事象発生データ６３７等の記録と管理の制御を行う（図４参照）。

計時部２８０は、システムクロックを利用してシミュレーション時刻や制限時間、シミュレーション開始からの経過時間等の計時を行う。

音生成部２９０は、例えばデジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）や、音声合成ＩＣ等のプロセッサ、音声ファイルを再生可能なオーディオコーデック等によって実現され、シミュレーションされた環境音、各種操作音の音信号を生成し、音出力部３９０に出力する。

音出力部３９０は、音生成部２９０から入力される音信号に基づいて音出力（放音）する装置によって実現される。図１の例ではヘッドセット１００２のヘッドフォン１００４がこれに該当する。

管理画像生成部２９２は、車掌模擬訓練システム１０００の管理に係る各種画像データの生成および管理画像表示部３９２にそれらの画像を表示させるための画像信号の生成出力等の制御を行う。

管理画像表示部３９２は、管理画像生成部２９２から入力される画像信号に基づいて車掌模擬訓練システム１０００の管理に係る各種画像を表示する。例えば、フラットパネルディスプレイ、プロジェクター、ヘッドマウントディスプレイといった画像表示装置によって実現できる。本実施形態では、図１のタッチパネル１１０８がこれに該当する。

記憶部５００は、演算部２００に車掌模擬訓練システム１０００を統合的に制御させるための諸機能を実現するためのプログラムや、各種データ等を記憶する。また、演算部２００の作業領域として用いられ、演算部２００が各種プログラムに従って実行した演算結果や演算部２００へ入力される各種データ等を一時的に記憶する。こうした機能は、例えばＲＡＭやＲＯＭ等のＩＣメモリ、ハードディスク等の磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭやＤＶＤ等の光学ディスク等によって実現される。図１の例では、制御基板１１５０が搭載するＩＣメモリ１１５２がこれに該当する。オンラインストレージを利用する構成も可能である。

図１３は、記憶部５００が記憶するプログラムやデータの例を示す図である。記憶部５００は、シミュレーションプログラム５０３と、シナリオデータ５１０と、シミュレーション制御データ６００と、ユーザ行動履歴データ６３０と、教師データ７００と、訓練を行った日時を管理するための現在日時８００と、を記憶する。勿論、これら以外のプログラムやデータも適宜記憶することができる。

シミュレーションプログラム５０３は、演算部２００に、車掌模擬訓練システム１０００を統合的に制御させるための諸機能（視線トラッキング制御部２０４～管理画像生成部２９２；図１２参照）を実現させる。

シナリオデータ５１０は、シミュレーションされるシチュエーションの内容毎に用意され、当該シチュエーションを仮想現実空間で実現するための各種初期設定データを格納する。例えば、着発駅（ホームの種類を含む）、到着番線、乗務する列車の種類、時間帯、天候、乗降客の多寡、等を違えた様々なシナリオのデータが用意される。一つのシナリオデータ５１０は、例えば、固有のシナリオＩＤ５１１と、環境設定データ５１３と、オブジェクト別自動制御設定データ５１５と、を含む。勿論、これら以外のデータも適宜含めることができる。

シミュレーション制御データ６００は、シミュレーション実行に係る各種制御データを格納する。例えば、シミュレーション制御データ６００は、使用シナリオＩＤ６０１と、シミュレーションを行うユーザが教師役であるか訓練者であるかを示すユーザ設定６０３と、シミュレーション時刻を示すシミュレーション開始からの経過時間６０７と、トラッキングデータ６０９と、オブジェクト別のオブジェクト制御データ６１０と、を含む。勿論、これら以外のデータも適宜含めることができる。

ユーザ行動履歴データ６３０は、注視対象履歴データ６３３と、移動履歴データ６３４と、操作履歴データ６３５と、キータイミングリスト６３６と、異常事象発生データ６３７と、を含む。勿論、これら以外のデータも適宜含めることができる（図４参照）。

教師データ７００は、教師役のユーザがシミュレーションを行った場合のユーザ行動履歴データ６３０を、使用シナリオＩＤ６０１と対応づけて保存したデータである。

図１４は、コンピュータ１１００における処理の流れを説明するためのフローチャートである。コンピュータ１１００は、先ず、シミュレーションに使用するシナリオの選択入力を受け付ける（ステップＳ２）。

また、コンピュータ１１００は、ユーザ設定の入力の受け付けを行う（ステップＳＳ４）。受け付けた結果は、ユーザ設定６０３とされる。

次に、コンピュータ１１００は、使用するシナリオのＩＤである使用シナリオＩＤ６０１に合致するＩＤを有するシナリオデータ５１０を参照して、３次元仮想空間へ各種のオブジェクトを配置し（ステップＳ６）、ＶＲゴーグル１０１０のトラッキングを開始する（ステップＳ８）。

次に、コンピュータ１１００は、シミュレーションを開始する（ステップＳ１０）。シミュレーションの開始にともない、コンピュータ１１００は、注視対象とされるオブジェクトの検出を開始し、ユーザ行動履歴データ６３０の記録を開始する。

また、コンピュータ１１００は、シミュレーション中、第１の異常発生条件および第２の異常発生条件の充足を監視し、その両方を満たした場合には（ステップＳ１２：ＹＥＳ）、異常事象シミュレーションを割り込み処理として発生させる（ステップＳ１４）。例えば、駆け込みシミュレーション又は挟み込みシミュレーションをランダムに選んで発生させる。

また、シミュレーションを終了したならば（ステップＳ１６）、コンピュータ１１００は、ユーザ設定６０３が「教師」であれば（ステップＳ１８の教師）、今回のシミュレーションに係り新たに記録したユーザ行動履歴データ６３０を、新たな教師データ７００として保存する（ステップＳ２０）。

一方、ユーザ設定６０３が「訓練者」であれば（ステップＳ１８の訓練者）、コンピュータ１１００は、各種の提示を開始する（ステップＳ２２）。すなわち、コンピュータ１１００は、注視対象履歴表示７０と模範注視履歴表示７２との比較表示（図８参照）と、評価結果７４（図９参照）と、異常対処評価結果７６（図１０を参照）と、注視分類割合７８と模範分類割合７９との比較表示（図１１参照）と、のそれぞれの表示制御を行う。

そして、所定の使用終了操作の入力を検出すると（ステップＳ２４のＹＥＳ）、コンピュータ１１００は、一連の処理を終了する。

以上説明したように、本実施形態によれば、予め決められたシナリオに基づいて異常事象シミュレーションを発生させるのではなく、シミュレーション中、訓練者であるユーザ３の注視対象に応じて割り込み的に、異常事象シミュレーションを発生させることができる。例えば、列車ドアの閉操作にあたり、ユーザ３が安全確認のために注視すべき対象に視線を向けていないときに、異常事象シミュレーションを発生させる。具体的には、ユーザ３がＩＴＶ装置を確認しなかったとか、列車側面の全域に視線を向けて確認しなかったといった場合を異常発生条件として判定し、異常発生条件を満たした場合に異常事象シミュレーションを発生させることができる。本実施形態では、列車への乗客の駆け込み乗車を発生させる駆け込みシミュレーションや、列車ドアにおける乗客若しくは物の挟み込みを発生させる挟み込みシミュレーションを発生させることができる。また、当該発生させた異常事象シミュレーションに係る異常事象に対してユーザ３が適切に対処したのかを評価することができる。すなわち、本実施形態によれば、ユーザ３の注視対象から、列車ドアの閉操作において必要な安全確認を怠っていると疑うべき状況か否かを判定し、当該状況であると判定した場合に異常事象シミュレーションを発生させ、その対処を評価することが可能となる。したがって、車掌が行うべき安全確認を習得するための効果的な訓練が実現できる。

なお、本発明を適用可能な実施形態は、上記に限らず適宜、構成要素を変更・追加・削除することができる。

例えば、シナリオデータ５１０で定義される設定には、設定値に適当な範囲を設けることで、実行されるシミュレーション毎に適度な変化が生じるようにしてもよい。例えば、乗客オブジェクト４０については、出現タイミングや、動作パターンについて予め複数の選択肢を用意しておいて、コンピュータ１１００が、シミュレーション実行時にはその選択肢のなかから何れかをランダムに（あるいは、タッチパネル１１０８からの選択操作に応じて）選択してシミュレーションに適用するとしてもよい。乗客オブジェクト４０の種類や数、動作がシミュレーション毎に変化するようになるので、訓練者であるユーザ３がシミュレーションの内容を覚えてしまって訓練効果が下がることを防ぐことができる。環境設定データの設定についても同様である。

また、ユーザの位置や視線をトラッキングする構成は、適宜変更可能である。例えば、ユーザが装着する乗務員用帽子にマーカを配置し、画像処理によりマーカを検出することでユーザの位置をトラッキングすることとしてもよい。加えて、当該マーカの検出によって、ユーザの視線に相当するユーザの頭部の向きをトラッキングするとしてもよい。マーカとしては、例えば、ＡＲ（Augmented Reality）マーカを用いることができる。

図１５は、本変形例における車掌模擬訓練システムの訓練場１を上からみた模式図である。図１５に示すように、本変形例の車掌模擬訓練システムは、撮像部としてのカメラ１０５０と、乗務員用帽子（鉄道用制帽）９の所定位置に配置されたマーカ９１とを更に具備する。

カメラ１０５０は、模擬乗務員室セット１０３０の内外を撮影領域に含むように適当数、適当箇所に配置される。図１５では、５台のカメラ１０５０が配置されている。

マーカ９１は、例えば、乗務員用帽子９の正面（帽章の位置）および左右両側（左右の耳章の位置）の３箇所に配置されている。マーカ９１は、カメラ１０５０の撮影画像に基づき、当該マーカ５１の識別が可能であり、且つ、カメラ１０５０からの距離および相対向き（相対姿勢）が検出可能な表示形態であれば何れのデザインを採用してもよい。例えば、基準方向を表面に表し、当該マーカ９１を識別する特徴を有した所定サイズのデザインを採用することができる。二次元コード等であってもよい。

そして、コンピュータ１１００は、各カメラ１０５０の撮影画像から、各マーカ９１の位置・向き（姿勢）を算出することで、乗務員用帽子９を装着したユーザの位置をトラッキングするとともに、当該ユーザの視線相当の頭部の向きをトラッキングする。

すなわち、本変形例では、カメラ１０５０とマーカ９１とが位置トラッキング計測部１０６に該当し、各カメラ１０５０の撮影画像を随時演算部２００に出力する。そして、演算部２００において位置トラッキング制御部２０６が、各カメラ１０５０の撮影画像内におけるマーカ９１に基づいて、各マーカ９１の位置・向き（姿勢）を算出することで、ユーザの位置をトラッキングする。具体的には、位置トラッキング制御部２０６は、カメラ１０５０の撮影画像を解析してマーカ９１を検出・識別する。そして、識別したマーカ９１の撮影画像内のサイズと実際のサイズ（規定サイズ）との比較、および、識別したマーカ９１の撮影画像内の向きとカメラ１０５０の撮影向きとから、訓練場１における各マーカ９１の位置・向き（姿勢）を算出することで、ユーザの位置座標（トラッキング位置）を求める。現実世界である訓練場１における位置や向きと、仮想現実空間における位置や向きとは対応付けられているため、最終的に求めるトラッキング位置は、必要に応じて、訓練場１と仮想現実空間との何れも求めることができる。

また、本変形例では、カメラ１０５０とマーカ９１とが視線トラッキング計測部１０４に該当する。そして、演算部２００において視線トラッキング制御部２０４が、各カメラ１０５０の撮影画像におけるマーカ９１に基づいて、ユーザの頭部の向きを当該ユーザの視線相当としてトラッキングする。具体的には、視線トラッキング制御部２０４は、前述のように各カメラ１０５０の撮影画像内で検出・識別したマーカ９１の基準方向から当該マーカ９１の当該カメラ１０５０に対する向きを求め、ユーザの頭部の向きを判定する。そして、判定した頭部の向きを視線方向と見なして、ユーザの視線方向（トラッキング視線）を推定する。現実世界である訓練場１における位置や向きと、仮想現実空間における位置や向きとは対応付けられているため、最終的に求めるトラッキング視線（視線方向）は、必要に応じて、訓練場１と仮想現実空間との何れも求めることができる。

本変形例によれば、乗務員用帽子９に配置されたマーカ９１を撮影し、撮影画像内におけるマーカ９１に基づいて、ユーザの位置をトラッキングすることができる。また、当該撮影画像内におけるマーカ９１に基づいて、ユーザの頭部の向きを当該ユーザの視線相当としてトラッキングすることが可能となる。

なお、マーカ９１は、乗務員用帽子９の正面等に１つ配置する構成でもよいが、複数配置して位置トラッキングおよび視線トラッキングに用いることで、ユーザの位置および視線相当のトラッキング精度を高めることが可能となる。

３…ユーザ
２０…列車オブジェクト
２２…車側灯オブジェクト
Ｅ…列車側面領域
３０…ホーム関連オブジェクト
３２…点字ブロックオブジェクト
３４…ホーム外縁部オブジェクト
４０…乗客オブジェクト
４２…ＩＴＶオブジェクト
６０…視点カメラ
７０…注視対象履歴表示
７２…模範注視履歴表示
７４…評価結果
７６（７６－１，２）…異常対処評価結果
７８…注視分類割合
７９…模範分類割合
１０４…視線トラッキング計測部
１０６…位置トラッキング計測部
２００…演算部
２０４…視線トラッキング制御部
２０６…位置トラッキング制御部
２１０…シミュレーション部
２２０…ＶＲ画像生成部
２２２…提示制御部
２３０…注視対象検出部
２３２…異常発生処理部
２３４…記録制御部
２９０…音生成部
２９２…管理画像生成部
３０４…視線トラッキング部
３０６…位置トラッキング部
３２０…ＶＲ画像表示部
５００…記憶部
５０３…シミュレーションプログラム
５１０…シナリオデータ
６００…シミュレーション制御データ
６０１…使用シナリオＩＤ
６０７…経過時間
６０９…トラッキングデータ
６１０…オブジェクト制御データ
６３０…ユーザ行動履歴データ
６３３…注視対象履歴データ
６３４…移動履歴データ
６３５…操作履歴データ
６３６…キータイミングリスト
６３７…異常事象発生データ
１０００…車掌模擬訓練システム
１００２…ヘッドフォン
１０１０…ＶＲゴーグル
１０１２…アイトラッキング装置
１０２０…外部トラッキングセンサ
１０３０…模擬乗務員室セット
１０４０…車掌用模擬操作部
１０４２…開閉操作ボタン
１１００…コンピュータ

Claims (6)

1. 列車ドアの開閉操作ボタンが設置された模擬乗務員室セットと、
   ユーザが装着するＶＲ（Virtual Reality）ゴーグルと、
   前記ユーザの視線をトラッキングする視線トラッキング部と、
   制御装置と、
   を具備し、
   前記制御装置は、
   仮想現実空間における前記開閉操作ボタンの操作に基づく列車ドアの開閉および乗降客の乗降を含む仮想的な列車の駅着発に係る車掌業務を所与のシナリオに基づいてシミュレーションするシミュレーション部と、
   前記視線トラッキング部によるトラッキング視線に基づいて、前記シミュレーション中の前記ＶＲゴーグルに表示させるＶＲ画像を生成するＶＲ画像生成部と、
   前記トラッキング視線および前記ＶＲ画像に基づいて、前記ユーザの前記仮想現実空間中の注視対象を検出する注視対象検出部と、
   前記注視対象に基づく異常発生条件を満たした場合に、前記シミュレーション中に所与の異常事象シミュレーションを発生させる異常発生処理部と、
   を有する、
   車掌模擬訓練システム。
2. 前記シミュレーション部は、前記仮想現実空間において、ホームに設置されたＩＴＶ（Industrial TeleVision）装置の表示をシミュレーションし、
   前記異常発生処理部は、所与のＩＴＶ注視タイミングにおける前記注視対象として前記ＩＴＶが検出されなかったことを第１の異常発生条件として判定する、
   請求項１に記載の車掌模擬訓練システム。
3. 前記ＩＴＶ注視タイミングは、前記開閉操作ボタンで閉操作がなされた直前の所定秒数の期間を少なくとも含む、
   請求項２に記載の車掌模擬訓練システム。
4. 前記ユーザ又は前記ＶＲゴーグルの位置をトラッキングする位置トラッキング部、
   を更に具備し、
   前記模擬乗務員室セットは、模擬出入り口から出入りが可能に構成されており、
   前記シミュレーション部は、列車が停車予定の駅のホームに差し掛かるタイミングから、発車して列車が駅を離れるまでをシミュレーションし、
   前記ＶＲ画像生成部は、前記トラッキング視線および前記位置トラッキング部によるトラッキング位置に基づいて、前記ＶＲ画像を生成し、
   前記異常発生処理部は、所与の列車側面注視タイミングにおける前記注視対象として列車側面が検出されなかったことを第２の異常発生条件として判定する、
   請求項１～３の何れか一項に記載の車掌模擬訓練システム。
5. 前記注視対象検出部は、列車前後方向に列車側面を区切った列車側面領域毎に注視対象として検出可能であり、
   前記異常発生処理部は、列車前後方向に連続する前記列車側面領域が続けて前記注視対象として検出されなかったことを前記第２の異常発生条件として判定する、
   請求項４に記載の車掌模擬訓練システム。
6. 前記異常事象シミュレーションは、前記列車への乗客の駆け込み乗車の発生、および／又は、前記列車ドアにおける乗客若しくは物の挟み込みの発生のシミュレーションである、
   請求項１～５の何れか一項に記載の車掌模擬訓練システム。

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