JP3782024B2 - Driving training system using driving simulator - Google Patents

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、運転シミュレータを使用した運転教習システムに関し、より具体的には、教習者の運転技術を評価し、運転技術に適した教習プログラムを作成する運転教習システムに関する。
【0002】
【従来の技術】
自動車運転教習所や運転免許試験場では、安全運転教育の一環として、実車の代わりに運転シミュレータを使用して教習者に運転技術や危険予測方法などを教習したり、運転傾向を評価したりすることが行われている。
【0003】
図1は、このような運転シミュレータの一例を示す。運転シミュレータ10は、乗車部12と、乗車部12の前方に備えられ教習用のシミュレーション画像が映写されるスクリーン14と、乗車部全体を支える6軸のサーボシリンダー16とを備えており、乗車部12には、実際の車両と同様にハンドル、シフトレバー、アクセルペダル、ブレーキペダル、方向指示器等の操作機器が備えられている。
【0004】
教習者が乗車部12に乗り込み運転教習が開始されると、スクリーン14には実際の車両から見た周囲の景色や交通状況をシミュレートした合成画像が映写される。教習者が前方のスクリーン14を見ながら交通状況に合わせて操作機器を操作すると、これに応答して6軸のサーボシリンダー16が作動し、加速、コーナリング、ブレーキング等を模擬した運動を乗車部12に与える。教習が終了すると、教習者の運転操作の評価結果が通知されるので、教習者は自己の運転の技術や傾向を知ることができる。
【0005】
しかし、従来の運転シミュレータは、予め準備されている仮想の交通状況の教習プログラムを実行するので、実際の交通状況でも同様の運転傾向が出るとは限らない。また、教習プログラムの数は限られているので、回数を重ねるに従って教習の効果が低下してしまう。
【0006】
特開2000−47569号公報は、カーブに対する進入速度、先行車両との車間距離、ブレーキペダルの踏力等の実車によるドライバの運転操作に起因した各種の車両の動作を示すデータを取得し、そのデータと基準となるデータとを比較することによりドライバの運転傾向を判定する装置を開示している。この発明では、実車における普段の運転から各種データを取得するので、現実に近い運転傾向を得ることができる。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記発明は、実際の交通状況の中で実車を運転することから、教習中であり運転免許を未だ取得していない者や、運転に不安のあるペーパードライバ等の運転傾向を判定するには安全上適さない。また、実際の交通状況ではその時々によって必要となる運転操作の種類(右左折、車線変更など)が変わるので、教習者が自分の苦手とする運転操作を練習したい場合でも、その運転操作が必要となる場面になかなか遭遇しないことがある。
【0008】
従って、本発明は、運転シミュレータにおける教習者の運転操作情報から該教習者の運転技術を評価して、苦手とする運転操作を判定し、判定した運転操作が必要となる場面を多く含む教習プログラムを作成して教習を行うことによって、運転技術の向上を図りかつ適切な運転傾向を判定できる運転教習システムを提供することを目的とする。
【0009】
【課題を解決するための手段】
本発明は、運転教習用のプログラムの画像が映写されるスクリーンと、前記画像に応じて教習者が運転操作を行うための操作機器とを備える運転シミュレータを使用して運転教習を行う運転教習システムであって、所定の標準教習プログラムにおいて教習者が行った運転操作に応じた操作機器の情報を取得する運転操作情報取得手段と、前記情報と所定の基準値との比較によって教習者の苦手とする運転操作を判定する運転操作判定手段と、判定された運転操作が必要となる場面の画像を多く含む専用教習プログラムを作成する教習プログラム作成手段と、作成した専用教習プログラムの画像をスクリーンに映写する画像制御手段と、を備える。
【0010】
上記構成によると、初めに標準教習プログラムにて教習を行って教習者の苦手な運転操作を判定した後、その運転操作が必要となる場面を多く含む専用教習プログラムを自動的に作成して再度教習を行うので、教習の効果が増大する。ここでいう運転操作には、運転シミュレータに備えられたハンドル、シフトレバー、アクセルペダル、ブレーキペダル、方向指示器等の操作機器を用いて行われるブレーキ、右左折、車線変更、制限速度の遵守、車間距離の維持、坂道発進等が含まれる。
【0011】
所定の標準教習プログラムは常に同一のものを用いても良いが、教習者の入力する個人属性情報に基づいて複数の標準教習プログラムの中から1つ選択するのが更に好ましい。
【0012】
運転操作判定手段は、前記標準教習プログラム中の交通状況に応じた複数のチェックポイントにおいて、それぞれ設定された運転操作項目毎に教習者の苦手な運転操作を判定する。ここでいうチェックポイントとは、教習者により何らかの運転操作が必要となる場面であり、例えば交差点、横断歩道、一時停止箇所、追い越し箇所、カーブ等が含まれる。そしてこれらチェックポイントの運転操作項目にはそれぞれ最適な運転操作に対応する基準値が設定されている。運転操作判定手段は、この基準値と教習者の運転操作とを比較して各運転操作項目に点数をつけることによって、教習者の苦手な運転操作を判定する。
【0013】
教習プログラム作成手段は、種々の交通状況の場面の合成画像を多数格納している教習プログラムデータベースから、苦手と判定された運転操作に対応する場面を組み合わせて専用教習プログラムを作成する。または、各運転操作が必要となる場面の頻度をパラメータとして持つ基本プログラムにおいて、苦手と判定された運転操作に対応するパラメータを増加させることによって専用プログラムを作成する構成としても良い。
【0014】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の第1の実施形態を図面を参照して説明する。
【0015】
図2は、本発明による運転教習システムの全体構成を示すブロック図である。運転シミュレータ20は例えば図1に示したような装置であり、教習者が乗り込む乗車部と、教習プログラムに従った合成画像が映写されるスクリーンと、教習者に仮想の運転感覚を与えるためのサーボ機構とを備えており、また乗車部には実際の車両と同様にハンドル、シフトレバー、アクセルペダル、ブレーキペダル、方向指示器等の操作機器が備えられている。運転シミュレータ20は、サーボ機構を備えないものでもよく、また、乗車部は四輪車に限らず二輪車を模したものでも良い。
【0016】
スクリーンには、種々の交通状況をシミュレートした教習プログラムによる画像が映写される。映写される交通状況(例えば、交差点における右左折、車線変更、追い越し、踏切での一時停止、坂道発進)に従って、またはスクリーンに表示される指示に従って、教習者がハンドルやブレーキペダル、方向指示器等の操作機器を操作すると、各操作機器に取りつけられたセンサを通じてハンドルの舵角やブレーキペダルの踏み込み等の操作情報が運転操作情報取得部22によって取得される。操作情報はサーボ制御部34に送られ、教習者による運転操作を運転シミュレータ20の車室部の動きに反映させるようにサーボ機構を制御し、教習者に仮想の運転感覚を与える。操作情報は同時に画像制御部32にも送られ、映写される画像に教習者による運転操作をリアルタイムで反映させるようにする。
【0017】
操作情報はさらに運転操作判定部24に送られる。運転操作判定部24は、教習者による操作情報と、現在実行されている教習プログラムについて設定されている基準値とを比較する。そして、所定の点数表を参照して教習者による操作に点数をつけることによって、教習者の苦手とする運転操作を判定する。
【0018】
教習プログラム作成部30は、種々の交通状況の場面の合成画像を多数格納している教習プログラムデータベース38から、適宜必要な場面を組み合わせて、判定された運転操作が必要となる場面を多く含む専用教習プログラムを作成する。このとき、教習者の個人情報を格納している個人情報データベース40を参照して、教習者の個人属性や教習の回数等を考慮することもできる。教習プログラム作成部30は、専用教習プログラムに対応する基準値も設定する。
【0019】
画像制御部32は、教習プログラム作成部30の作成した専用教習プログラムの画像を運転シミュレータ20のスクリーンに映写する。このとき、教習プログラム作成部30は、映写する画像と同期させて基準値を運転操作判定部24に送り、これによって運転操作判定部24は教習者の運転操作を評価することができる。そして、この評価結果に基づいて、運転操作判定部24は、教習者の運転評価シートを図示しないプリンタから印刷する。
【0020】
評価結果はさらに個人情報データベース40に教習者の別に格納される。個人情報データベースはネットワーク42に接続することもできる。この場合、評価結果や個人情報を他の場所の運転シミュレータでも利用することができる。
【0021】
運転教習システムは警告装置36を備えていても良い。警告装置36は、運転操作判定部24で作成される評価結果や警告を音声によりリアルタイムで教習者に通知する。警告装置36を用いる代わりにまたは共に、評価結果や警告を画像制御部32に送り、運転シミュレータ20のスクリーン上に表示させるようにしても良い。
【0022】
なお、上記各機能ブロックはコンピュータにより実現される。コンピュータは運転シミュレータの一部としてその内部に組み込まれていても良く、または運転シミュレータに接続した汎用コンピュータであっても良い。
【0023】
次に、図3のフローチャートを用いて、運転シミュレータ20を使用した運転教習の過程を説明する。
【0024】
ステップ50で、教習者により、自己の名前、年齢、性別、生年月日、運転暦、血液型、普段運転している車の種類等の個人の属性情報が入力される。ステップ52で、教習者の別にID番号とパスワードが付与される。同じ教習者が2回目以降に運転シミュレータ20を用いた教習を受けるときには、ID番号とパスワードを入力することで、属性情報の入力を省略することができる。
【0025】
ステップ54で、教習者の運転技術を判定するための標準教習プログラムによる運転教習が実行される。この標準教習プログラムは、全員について同一のものを使用してもよいが、ステップ50で入力された個人属性情報に基づいて教習者をいくつかのランクに分け、そのランクに応じた標準教習プログラムを用いる方がより適切な教習を行える。また、過去に当該運転シミュレータを用いた教習を受けておりそのときの評価結果のデータが残っている場合は、その評価結果に基づいて上記ランク分けを行っても良い。
【0026】
ステップ56で、まず、標準教習プログラムの中で教習者が行った運転操作情報が取得される。そして、この運転操作情報と標準教習プログラムについて設定されている基準値とを比較して、当該教習者の苦手とする運転操作項目を判定する。そして、ステップ58で、この苦手項目を多く含む専用教習プログラムが作成される。これらステップ56及び58における動作については、後に詳細に説明する。
【0027】
続いてステップ60で、作成された専用教習プログラムを用いて、再度教習が行われる。このときも、教習者による運転操作情報が取得される。この場合、専用教習プログラムについて設定された基準値から運転操作が大きく外れた場合は、その旨(例えば、「ブレーキが早過ぎました」、「速度が出過ぎです」等)を警告装置36から音声で流したり、運転シミュレータ20のスクリーンに表示するようにしても良い。
【0028】
ステップ62で、運転操作判定部24によって、再度運転操作情報と基準値とが比較され、教習者の運転技術や運転傾向が評価される。そしてこの評価結果はプリンタ等により運転評価シートとして出力される。この例を図8に示す。運転評価シートには、教習実施日毎に苦手と判断された運転操作の項目が示されているので、教習者は自分の運転技術や傾向を適確に把握し、運転技術の向上に役立てることができる。
【0029】
なお、この評価結果を反映させた専用教習プログラムをさらに作成して、運転シミュレータ20による教習を継続することも可能である。
【0030】
最後にステップ64で、評価結果が個人属性情報と共に教習者の別に個人情報データベース40に格納される。次回の教習時からはこの評価結果を参照すれば標準教習プログラムによる教習を行う必要がない。また、個人情報データベース40がネットワーク42に接続されている場合は、別の場所にある運転シミュレータにて教習を行うときにも、ネットワーク経由で個人情報データベース42にアクセスしてID番号とパスワードを入力するだけで、個人属性情報や評価結果を参照することができる。
【0031】
続いて、図4のフローチャートを参照して、苦手項目を判定する過程(図3のステップ56)を詳細に説明する。
【0032】
ステップ70で、標準教習プログラム中に設定されている複数のチェックポイントにおいて、教習者が行った運転操作情報を取得する。チェックポイントとは、教習者により何らかの運転操作が必要となる場面であり、例えば交差点、横断歩道、一時停止箇所、追い越し箇所、カーブ等である。そして、それぞれのチェックポイントには、教習者の運転技術を判定すべき運転操作項目が設定されている。運転操作項目には、ハンドルの舵角、加速やブレーキングの開始時期、方向指示器のスイッチを入れる時期、車線変更や追い越しを開始する時期、速度等が含まれる。
【0033】
ステップ72で、交通状況に合わせて最も適切と思われる値が設定されている運転操作項目の基準値と、教習者の運転操作情報とがチェックポイント毎に比較され、このデータの数値の差が求められる。
【0034】
ステップ74で、計算した数値の差について、予め定められている点数表を参照して点数をつける。
【0035】
図5を用いて、ステップ70からステップ74までの操作を具体的に説明する。標準教習プログラムには、図5(a)の表に示すようにA〜Fのチェックポイントが設定されているとする。そして、各チェックポイントには判定すべき運転操作項目が設定されている。つまり、Aポイントについては、停止位置に対してブレーキペダルを踏むべき距離であり、Bポイントでは、右左折する位置に対して方向指示器を操作するべき距離であり、Cポイントでは、車線変更を開始するべき距離である。Dポイントでは制限速度の遵守であり、Eポイントでは、前方の車との車間距離の維持であり、Fポイントでは坂道発進時に車両が後退する距離である。これらは例示であり、他にも種々の運転操作項目を設定することができる。なお、図5では、各チェックポイントについて判定する運転操作項目が1つのみ設定されているが、1つのチェックポイントについて2つ以上の運転操作項目を設定しても良い。例えば、チェックポイントが交差点での左折の場合は、ブレーキのタイミングと方向指示器の操作の両方を運転操作項目とする等である。また、チェックポイントの数については制限がなく、ある運転操作項目を2つ以上のチェックポイントで判定しても良い。
【0036】
図5(a)中の「基準値」は固定であっても、教習プログラムにおける車両の走行速度に応じて変化させても良い。「運転操作値」は、教習者の運転操作情報から得られる値であり、運転操作値から基準値を引いた値が「基準値との差」として示されている。例えばAポイントでは、停止位置に対して30m手前でブレーキペダルを踏み始めるべきであったのに対し、教習者は15m手前からブレーキペダルを踏み始めたので、その差はマイナス15mとなる。Dポイントでは制限速度が50kmであったのに対し、教習者は時速70kmで走行していたので、その差はプラス20kmとなる。他のチェックポイントについても同様である。
【0037】
そしてこの差を図6の点数表と比較して、各チェックポイントの各項目毎に点数がつけられる。例えばAポイントではマイナス15mなので、点数は3点となる。点数表は判定する運転操作項目ごとに同一のものを用いても良いが、チェックポイントによって交通状況は異なるので、チェックポイント別に準備されているのが好ましい。または、教習プログラムにおける車両の走行速度等に応じて変化させても良い。
【0038】
各チェックポイントの点数は合計され平均点数が計算される(図5(b))。さらに、平均点数に応じて、ランク分けされる(図5(c))。
【0039】
ステップ76で、運転操作判定部24は、点数の高いものを教習者の苦手とする運転操作項目と判定する。図5(a)の例であれば、3点のブレーキと4点の速度が苦手項目と判定される。判定する苦手項目の数には制限がなく、例えば平均点数より高い項目を苦手項目と判定しても良い。
【0040】
続いて、専用教習プログラムを作成する過程(図3のステップ58)について説明する。教習プログラム作成部30は、教習プログラムデータベース38内に格納されている種々の交通状況の場面の画像の中から、苦手項目に対応するものを選択して、専用教習プログラムを作成する。具体的には、例えば苦手項目がブレーキと判定された場合、図7(a)に示すブレーキ用プログラムを参照する。この中には、市街地、郊外、高速道路といった大まかな区分があり、さらにその中には住宅地、踏切、交差点といったより細かい場面の画像が多数用意されている。これらの場面の画像は、ブレーキが必要となる交通状況が標準教習プログラムより多く含まれるように予め作られているので、これらを適宜選択して組み合わせることで、ブレーキ用の専用教習プログラムを作成することができる。
【0041】
また、同じ市街地のプログラムでも、市街地A、市街地Bのように複数準備しておき、先の平均点数によるランク分け(図5(c))に応じて専用教習プログラムを作成しても良い。例えば、ランクAの教習者はランクBの教習者より総合的な運転技術が高いと想定されるので、市街地Aはより高度な技術が要求される交通状況になっている。
【0042】
苦手項目が2つ以上判定される場合、例えばブレーキと制限速度が苦手項目である場合は、図7(b)のように、それぞれの項目の組み合わせ毎に教習プログラムデータベース38に格納されている同様のプログラムを参照する。
【0043】
上記のようにすべての苦手項目の組み合わせに対応する教習プログラムを準備しておく代わりに、基本となる教習プログラムに適当なパラメータを設定しておき、判定された苦手項目に応じてパラメータを変更できるような構成としても良い。具体的には、例えばブレーキが苦手項目であった場合は、基本プログラムの中で赤信号に遭遇する回数を増やしたり、右左折が苦手項目である場合は、交差点を曲がる回数を増やしたり、車線変更が苦手項目である場合は、自車両の周囲を走行する車両の台数を増やしたりする等である。
【0044】
以上説明したように、本発明による教習システムは、苦手と判定された運転操作項目が必要となる場面を多く含む専用教習プログラムを自動で作成するので、各教習者の運転技術に応じた教習を効果的に実施することができる。また、苦手項目の判定結果により専用教習プログラムは毎回変化することになるので、運転シミュレータによる教習を複数回受けても、飽きたり慣れたりすることがない。
【0045】
続いて、本発明の第2の実施形態について図9及び図10を参照して説明する。なお、この実施形態の全体構成、及び運転教習の過程のフローチャートはそれぞれ図2、図3に示した第1の実施形態と同様であり、ステップ56の苦手項目を判定する過程のみ異なる。従って、重複する説明は省略する。
【0046】
図9のステップ80及びステップ82における運転操作情報の取得と基準値との差の計算は、第1の実施形態のステップ70及びステップ72と同様である。但し、本実施形態では各運転操作項目に対して多数のチェックポイントを設定し、また図10(a)に示すように複数回の教習のデータを蓄積するのが好ましい。そして、ステップ84で、蓄積した基準値との差のデータについて、運転操作項目毎に、図10(b)のような度数分布表を作成する。
【0047】
ステップ86で、作成した度数分布表に基づいて、度数分布が基準値に対しプラス側とマイナス側のどちらに偏っているか、すなわち、教習者のブレーキのタイミングの傾向が基準値に対し早いか遅いかを判定する。例えば、図10(b)のような結果が得られた場合は、基準値よりマイナス側の範囲の度数の方が多いので、教習者はブレーキのタイミングが遅い傾向にあると判定する。教習プログラム作成部30は、この判定に応じた専用教習プログラムを作成する。専用教習プログラムの作成の方法は、上記第1の実施形態と同様である。この実施形態では、多数のチェックポイント及び複数回の教習の結果に基づいて苦手項目の判定を行うので、運転技術をより適確に把握することができる。
【0048】
【発明の効果】
本発明によれば、初めに標準教習プログラムにて教習を行って教習者の苦手な運転操作を判定した後、その運転操作が必要となる場面を多く含む専用教習プログラムを自動的に作成して再度教習を行うので、教習の効果が増大する。
【図面の簡単な説明】
【図1】運転シミュレータの一例を示す図である。
【図2】運転シミュレータを使用した教習システムの全体構成を示すブロック図である。
【図3】運転教習の過程を示すフローチャートである。
【図4】本発明の第1の実施形態による苦手項目を判定する過程のフローチャートである。
【図5】チェックポイントを説明するための表である。
【図6】点数表の一例を示す図である。
【図7】教習プログラムデータベースの一例を示す図である。
【図8】運転評価シートの一例を示す図である。
【図9】本発明の第2の実施形態による苦手項目を判定する過程のフローチャートである。
【図10】度数分布の一例を示す図である。
【符号の説明】
10 運転シミュレータ
12 乗車部
14 スクリーン
16 サーボシリンダ
20 運転シミュレータ
22 運転操作情報取得部
24 運転操作判定部
30 教習プログラム作成部
32 画像制御部
34 サーボ制御部
36 警告装置
38 教習プログラムデータベース
40 個人情報データベース
42 ネットワーク
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a driving training system using a driving simulator, and more specifically to a driving learning system that evaluates a driving skill of a teacher and creates a training program suitable for the driving skill.
[0002]
[Prior art]
At driving schools and driver's license test centers, as part of safe driving education, driving simulators and risk prediction methods can be taught to teachers using driving simulators instead of actual vehicles, and driving trends can be evaluated. Has been done.
[0003]
FIG. 1 shows an example of such a driving simulator. The driving simulator 10 includes a riding unit 12, a screen 14 provided in front of the riding unit 12 on which a training simulation image is projected, and a six-axis servo cylinder 16 that supports the entire riding unit. 12 includes operating devices such as a steering wheel, a shift lever, an accelerator pedal, a brake pedal, and a direction indicator as in the case of an actual vehicle.
[0004]
When the instructor gets into the riding section 12 and starts driving lessons, the screen 14 displays a composite image simulating the surrounding scenery and traffic situation seen from the actual vehicle. When the instructor operates the operation device according to the traffic situation while looking at the screen 14 in front, the 6-axis servo cylinder 16 is activated in response to this, and exercises simulating acceleration, cornering, braking, etc. 12 is given. When the lesson is completed, the evaluation result of the driving operation of the learner is notified, so that the learner can know his driving skill and tendency.
[0005]
However, since a conventional driving simulator executes a virtual traffic situation learning program prepared in advance, a similar driving tendency does not always appear even in an actual traffic situation. In addition, since the number of learning programs is limited, the effectiveness of learning decreases as the number of learning programs increases.
[0006]
Japanese Patent Laid-Open No. 2000-47569 obtains data indicating various vehicle operations resulting from driving operations of a driver by an actual vehicle, such as an approach speed with respect to a curve, an inter-vehicle distance from a preceding vehicle, and a pedaling force of a brake pedal. And an apparatus for determining the driving tendency of the driver by comparing the reference data. In this invention, since various data are acquired from the usual driving | running | working in a real vehicle, the driving | running tendency near reality can be acquired.
[0007]
[Problems to be solved by the invention]
However, since the above invention drives an actual vehicle in the actual traffic situation, it determines the driving tendency of those who are in training and have not yet obtained a driving license, or a paper driver who is worried about driving. Is not suitable for safety. Also, since the type of driving operation (right / left turn, lane change, etc.) required depending on the situation changes depending on the actual traffic situation, even if the teacher wants to practice the driving operation that he is not good at, it is necessary There are times when it is difficult to encounter the scene.
[0008]
Therefore, the present invention evaluates the driving skill of the instructor from the driving operation information of the instructor in the driving simulator, determines the driving operation to be weak, and includes a lot of scenes that require the determined driving operation. It is an object of the present invention to provide a driving lesson system that can improve driving skills and determine an appropriate driving tendency by creating a lesson and learning.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
The present invention relates to a driving training system for performing driving training using a driving simulator including a screen on which an image of a driving training program is projected and an operation device for a teacher to perform driving operation according to the image. In the predetermined standard learning program, driving operation information acquisition means for acquiring information on the operating device according to the driving operation performed by the teacher, and the weakness of the teacher by comparing the information with a predetermined reference value Driving operation determining means for determining the driving operation to be performed, learning program creating means for creating a dedicated learning program including many images of scenes that require the determined driving operation, and images of the created dedicated learning program are projected on a screen Image control means.
[0010]
According to the above configuration, after first learning with the standard learning program and determining the driving operation that the teacher is not good at, automatically create a dedicated learning program that includes many scenes where the driving operation is necessary, and then again Since the lesson is conducted, the effect of the lesson is increased. The driving operations here include brakes, turning left and right, changing lanes, complying with the speed limit, using the steering wheel, shift lever, accelerator pedal, brake pedal, direction indicator and other operating devices provided in the driving simulator, This includes maintaining the distance between vehicles and starting on slopes.
[0011]
Although the same standard learning program may always be used, it is more preferable to select one from a plurality of standard learning programs based on personal attribute information input by the learner.
[0012]
The driving operation determination means determines a driving operation that the teacher is not good at for each of the set driving operation items at a plurality of check points according to traffic conditions in the standard learning program. The check point here is a scene that requires some driving operation by the teacher, and includes, for example, an intersection, a pedestrian crossing, a temporary stop point, an overtaking point, a curve, and the like. A reference value corresponding to the optimum driving operation is set in each of the check point driving operation items. The driving operation determination means determines the driving operation that the teacher is not good at by comparing the reference value with the driving operation of the teacher and assigning points to each driving operation item.
[0013]
The training program creating means creates a dedicated training program by combining scenes corresponding to driving operations determined to be weak from a training program database storing a large number of composite images of scenes of various traffic situations. Alternatively, in the basic program having the frequency of the scene where each driving operation is required as a parameter, the dedicated program may be created by increasing the parameter corresponding to the driving operation determined to be weak.
[0014]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
A first embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings.
[0015]
FIG. 2 is a block diagram showing the overall configuration of the driving training system according to the present invention. The driving simulator 20 is, for example, a device as shown in FIG. 1, and includes a boarding section on which the trainee gets in, a screen on which a composite image according to the training program is projected, and a servo for giving the teacher a virtual driving feeling. The riding section is provided with operating devices such as a steering wheel, a shift lever, an accelerator pedal, a brake pedal, and a direction indicator as in an actual vehicle. The driving simulator 20 may not be provided with a servo mechanism, and the riding section may be not only a four-wheeled vehicle but also a model of a two-wheeled vehicle.
[0016]
On the screen, images from a training program that simulates various traffic conditions are projected. According to the traffic conditions to be projected (for example, turning left and right at intersections, changing lanes, overtaking, temporary stop at a railroad crossing, starting on a slope), or according to instructions displayed on the screen, the trainer can handle, brake pedal, direction indicator, etc. When the operation device is operated, the operation information such as the steering angle of the steering wheel and the depression of the brake pedal is acquired by the driving operation information acquisition unit 22 through the sensors attached to the operation devices. The operation information is sent to the servo control unit 34 to control the servo mechanism so that the driving operation by the teacher is reflected in the movement of the passenger compartment of the driving simulator 20, thereby giving the teacher a virtual driving feeling. The operation information is also sent to the image control unit 32 at the same time so that the driving operation by the teacher is reflected in real time on the projected image.
[0017]
The operation information is further sent to the driving operation determination unit 24. The driving operation determination unit 24 compares the operation information by the learner with a reference value set for the currently executed learning program. Then, by referring to a predetermined score table, points are given to the operation by the learner, thereby determining the driving operation that the learner is not good at.
[0018]
The training program creation unit 30 is a dedicated program that includes many scenes that require the determined driving operation by combining necessary scenes from the training program database 38 that stores a large number of composite images of scenes of various traffic situations. Create a training program. At this time, by referring to the personal information database 40 storing the personal information of the learner, it is possible to consider the personal attributes of the learner, the number of times of learning, and the like. The learning program creation unit 30 also sets a reference value corresponding to the dedicated learning program.
[0019]
The image control unit 32 projects the image of the special training program created by the training program creation unit 30 on the screen of the driving simulator 20. At this time, the learning program creation unit 30 sends the reference value to the driving operation determination unit 24 in synchronization with the image to be projected, whereby the driving operation determination unit 24 can evaluate the driving operation of the teacher. And based on this evaluation result, the driving operation determination part 24 prints a driving | operation evaluation sheet | seat of a teacher from the printer which is not shown in figure.
[0020]
The evaluation result is further stored in the personal information database 40 for each teacher. The personal information database can also be connected to the network 42. In this case, the evaluation result and personal information can be used also in driving simulators in other places.
[0021]
The driving training system may include a warning device 36. The warning device 36 notifies the teacher of the evaluation result and warning created by the driving operation determination unit 24 in real time by voice. Instead of or together with the warning device 36, evaluation results and warnings may be sent to the image control unit 32 and displayed on the screen of the driving simulator 20.
[0022]
Each functional block described above is realized by a computer. The computer may be incorporated therein as part of the driving simulator, or it may be a general purpose computer connected to the driving simulator.
[0023]
Next, the process of driving lessons using the driving simulator 20 will be described using the flowchart of FIG.
[0024]
In step 50, the teacher inputs personal attribute information such as his / her name, age, gender, date of birth, driving calendar, blood type, and type of car that he / she is driving normally. In step 52, an ID number and a password are assigned to each teacher. When the same learner receives a lesson using the driving simulator 20 for the second time or later, inputting the attribute information can be omitted by inputting the ID number and the password.
[0025]
In step 54, a driving lesson by a standard lesson program for determining the driving skill of the instructor is executed. The same standard learning program may be used for all members, but the teacher is divided into several ranks based on the personal attribute information input in step 50, and the standard learning program corresponding to the rank is selected. It is possible to use more appropriate lessons. Moreover, when the training using the said driving simulator was received in the past and the data of the evaluation result at that time remain, the said ranking may be performed based on the evaluation result.
[0026]
In step 56, first, driving operation information performed by the teacher in the standard learning program is acquired. And this driving operation information and the reference value set about the standard learning program are compared, and the driving operation item which the said teacher is weak is determined. Then, in step 58, a dedicated learning program including a lot of weak items is created. The operations in steps 56 and 58 will be described later in detail.
[0027]
Subsequently, in step 60, learning is performed again using the created dedicated learning program. Also at this time, driving operation information by the teacher is acquired. In this case, if the driving operation deviates significantly from the reference value set for the special training program, a warning message from the warning device 36 (for example, “Brake was too early”, “Speed is too high”, etc.) Or may be displayed on the screen of the driving simulator 20.
[0028]
In step 62, the driving operation determination unit 24 compares the driving operation information with the reference value again, and evaluates the driving skill and driving tendency of the teacher. The evaluation result is output as an operation evaluation sheet by a printer or the like. An example of this is shown in FIG. The driving evaluation sheet shows the items of driving operations that are judged to be weak on each training day, so the teacher can accurately grasp his driving skills and trends and use them to improve driving skills. it can.
[0029]
It is also possible to further create a dedicated learning program reflecting the evaluation result and continue the learning by the driving simulator 20.
[0030]
Finally, in step 64, the evaluation result is stored in the personal information database 40 for each teacher along with the personal attribute information. From the time of the next lesson, it is not necessary to learn by the standard lesson program by referring to this evaluation result. In addition, when the personal information database 40 is connected to the network 42, the ID number and the password are entered by accessing the personal information database 42 via the network even when training is performed in a driving simulator in another place. By simply doing, it is possible to refer to personal attribute information and evaluation results.
[0031]
Next, the process of determining weak items (step 56 in FIG. 3) will be described in detail with reference to the flowchart in FIG.
[0032]
In step 70, driving operation information performed by the learner is acquired at a plurality of check points set in the standard learning program. A check point is a scene that requires some driving operation by a teacher, such as an intersection, a pedestrian crossing, a temporary stop, an overtaking, or a curve. Each checkpoint is set with a driving operation item for determining the driving skill of the teacher. The driving operation items include the steering angle of the steering wheel, the start time of acceleration and braking, the time to turn on the direction indicator, the time to start lane change and overtaking, the speed, and the like.
[0033]
In step 72, the reference value of the driving operation item that is set to the most appropriate value according to the traffic situation is compared with the driving operation information of the teacher for each check point, and the difference in the numerical value of this data is calculated. Desired.
[0034]
In step 74, the calculated numerical difference is scored with reference to a predetermined score table.
[0035]
The operation from step 70 to step 74 will be specifically described with reference to FIG. In the standard learning program, it is assumed that check points A to F are set as shown in the table of FIG. Each checkpoint is set with a driving operation item to be determined. That is, point A is the distance that the brake pedal should be depressed with respect to the stop position, point B is the distance that the direction indicator should be operated with respect to the position to turn left and right, and point C is the lane change. The distance to start. At point D, the speed limit is observed, at point E, the distance from the vehicle ahead is maintained, and at point F, the vehicle moves backward when starting a hill. These are merely examples, and various other driving operation items can be set. In FIG. 5, only one driving operation item to be determined for each check point is set, but two or more driving operation items may be set for one check point. For example, when the check point is a left turn at an intersection, both the timing of the brake and the operation of the direction indicator are set as driving operation items. Moreover, there is no restriction | limiting about the number of check points, You may determine a certain driving operation item by two or more check points.
[0036]
The “reference value” in FIG. 5A may be fixed or may be changed according to the traveling speed of the vehicle in the learning program. The “driving operation value” is a value obtained from the driving operation information of the teacher, and a value obtained by subtracting the reference value from the driving operation value is indicated as “difference from the reference value”. For example, at point A, the trainer should start stepping on the brake pedal 30m before the stop position, but the teacher starts stepping on the brake pedal 15m before, so the difference is minus 15m. At point D, the speed limit was 50 km, whereas the trainer was traveling at a speed of 70 km / h, so the difference was plus 20 km. The same applies to other checkpoints.
[0037]
Then, this difference is compared with the score table of FIG. 6, and a score is given for each item of each check point. For example, since the A point is minus 15 m, the score is 3. Although the same score table may be used for each driving operation item to be determined, it is preferable that the score table is prepared for each check point because the traffic situation varies depending on the check point. Or you may change according to the driving speed etc. of the vehicle in a learning program.
[0038]
The score of each check point is added up and the average score is calculated (FIG. 5 (b)). Furthermore, ranking is performed according to the average score (FIG. 5C).
[0039]
In step 76, the driving operation determination unit 24 determines that the item with a high score is the driving operation item that the teacher is not good at. In the example of FIG. 5 (a), three brake points and four speeds are determined to be weak items. There is no limit to the number of weak items to be determined. For example, an item higher than the average score may be determined as a weak item.
[0040]
Next, the process of creating a dedicated learning program (step 58 in FIG. 3) will be described. The training program creation unit 30 creates a dedicated training program by selecting the one corresponding to the weak item from the images of various traffic situations stored in the training program database 38. Specifically, for example, when the weak item is determined to be a brake, the brake program shown in FIG. Among these, there are roughly divided areas such as urban areas, suburbs, and highways, and there are many images of detailed scenes such as residential areas, railroad crossings, and intersections. The images of these scenes are created in advance so that more traffic situations that require braking are included than in the standard training program, so creating a dedicated training program for braking by selecting and combining them appropriately be able to.
[0041]
Also, even in the same city area program, a plurality of areas such as city area A and city area B may be prepared, and a dedicated learning program may be created according to the ranking according to the previous average score (FIG. 5 (c)). For example, since the trainer of rank A is assumed to have a higher overall driving skill than the trainer of rank B, the urban area A is in a traffic situation that requires a higher level of skill.
[0042]
When two or more weak items are determined, for example, when the brake and the speed limit are poor items, as shown in FIG. 7 (b), the combination stored in the training program database 38 for each item is the same. Refer to the program.
[0043]
Instead of preparing a training program corresponding to all combinations of weak items as described above, you can set appropriate parameters for the basic learning program and change the parameters according to the determined weak items It is good also as such a structure. Specifically, for example, if braking is an item that you are not good at, increase the number of times you encounter a red light in the basic program, or if you are not good at turning left or right, increase the number of times you turn at an intersection, If the change is a weak item, the number of vehicles traveling around the host vehicle may be increased.
[0044]
As described above, the learning system according to the present invention automatically creates a dedicated learning program that includes many scenes that require driving operation items that are determined to be weak. Can be implemented effectively. In addition, since the dedicated training program changes every time depending on the result of determination of weak items, even if the driving simulator is used multiple times, it does not get tired or get used to it.
[0045]
Subsequently, a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. The overall configuration of this embodiment and the flowchart of the driving training process are the same as those of the first embodiment shown in FIGS. 2 and 3, respectively, and only the process of determining weak items in step 56 is different. Therefore, the overlapping description is omitted.
[0046]
The calculation of the difference between the acquisition of the driving operation information and the reference value in Step 80 and Step 82 of FIG. 9 is the same as Step 70 and Step 72 of the first embodiment. However, in the present embodiment, it is preferable to set a large number of checkpoints for each driving operation item and accumulate data of a plurality of lessons as shown in FIG. Then, in step 84, a frequency distribution table as shown in FIG. 10B is created for each driving operation item for the difference data from the accumulated reference value.
[0047]
In step 86, based on the created frequency distribution table, whether the frequency distribution is biased toward the positive side or the negative side with respect to the reference value, that is, the tendency of the learner's brake timing is earlier or later than the reference value. Determine whether. For example, when a result as shown in FIG. 10B is obtained, the frequency in the range on the negative side is larger than the reference value, so the learner determines that the brake timing tends to be late. The training program creation unit 30 creates a dedicated training program corresponding to this determination. The method for creating the dedicated learning program is the same as in the first embodiment. In this embodiment, the weak items are determined based on the results of a large number of checkpoints and a plurality of lessons, so that the driving skill can be grasped more accurately.
[0048]
【The invention's effect】
According to the present invention, after first learning with the standard learning program to determine the poor driving operation of the teacher, a dedicated learning program including many scenes where the driving operation is necessary is automatically created. Since the lesson is performed again, the effect of the lesson increases.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a driving simulator.
FIG. 2 is a block diagram showing an overall configuration of a learning system using a driving simulator.
FIG. 3 is a flowchart showing a driving training process;
FIG. 4 is a flowchart of a process of determining weak items according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a table for explaining checkpoints.
FIG. 6 is a diagram showing an example of a score table.
FIG. 7 is a diagram showing an example of a learning program database.
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of an operation evaluation sheet.
FIG. 9 is a flowchart illustrating a process of determining weak items according to the second embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a frequency distribution.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Driving simulator 12 Boarding part 14 Screen 16 Servo cylinder 20 Driving simulator 22 Driving operation information acquisition part 24 Driving operation determination part 30 Learning program creation part 32 Image control part 34 Servo control part 36 Warning device 38 Learning program database 40 Personal information database 42 network

Claims (6)

運転教習用のプログラムの画像が映写されるスクリーンと、前記画像に応じて教習者が運転操作を行うための操作機器とを備える運転シミュレータを使用して、運転教習を行う運転教習システムであって、
標準教習プログラムに含まれる運転操作項目のそれぞれについて、予め用意された交通状況の場面の画像を記憶する記憶手段と、
前記運転シミュレータを介して前記標準教習プログラムにおいて教習者が行った運転操作に応じた操作機器の情報を取得する運転操作情報取得手段と、
前記標準教習プログラムに含まれる運転操作項目のそれぞれについて、前記運転操作に応じた操作機器の情報から得られた操作値と、該運転操作項目について予め決められた基準値との差を算出し、該差の大きさに基づいて、前記教習者の苦手とする運転操作項目を判定する運転操作判定手段と、
専用教習プログラムを作成する教習プログラム作成手段であって、該専用教習プログラムが、前記苦手と判定された運転操作項目についての交通状況の場面の画像を、前記標準教習プログラムよりも多く含むように、前記記憶手段に記憶された交通状況の場面の画像から、該苦手と判定された運転操作項目についての交通状況の場面の画像を選択して、該選択した画像を含む専用教習プログラムを作成する、教習プログラム作成手段と、
前記専用教習プログラムの画像を前記スクリーンに映写する画像制御手段と、
を備える運転教習システム。
A driving training system for performing driving training using a driving simulator including a screen on which an image of a driving training program is projected and an operation device for a teacher to perform driving operation according to the image. ,
For each driving operation item included in the standard learning program, storage means for storing images of traffic situation scenes prepared in advance;
Driving operation information acquisition means for acquiring information on the operating device according to the driving operation performed by the teacher in the standard learning program via the driving simulator;
For each driving operation item included in the standard learning program, calculate the difference between the operation value obtained from the information of the operating device according to the driving operation and a reference value determined in advance for the driving operation item, Based on the magnitude of the difference, driving operation determination means for determining a driving operation item that the learner is not good at;
A learning program creating means for creating a dedicated learning program so that the dedicated learning program includes more images of traffic situation scenes for the driving operation items determined to be weak than the standard learning program. Selecting a traffic situation scene image for a driving operation item determined to be weak from the traffic situation scene image stored in the storage means, and creating a dedicated training program including the selected image ; Teaching program creation means,
Image control means for projecting the image of the dedicated training program on the screen;
Driving training system with
前記標準教習プログラムは、前記教習者の個人属性情報に基づいて複数の標準教習プログラムの中から1つ選択される、請求項1に記載の運転教習システム。The driving training system according to claim 1, wherein one of the standard learning programs is selected from a plurality of standard learning programs based on personal attribute information of the learner. 前記標準教習プログラムにおいて、前記運転操作項目は、該標準教習プログラム中の交通状況に応じた複数のチェックポイントにそれぞれ設定される、
請求項1に記載の運転教習システム。
In the standard learning program, the driving operation items are respectively set at a plurality of check points according to traffic conditions in the standard learning program.
The driving lesson system according to claim 1.
前記記憶手段は、前記標準教習プログラムに含まれる運転操作項目のそれぞれについて、種々の交通状況の場面の合成画像を格納する、
請求項3に記載の運転教習システム。
The storage means stores composite images of scenes of various traffic situations for each of the driving operation items included in the standard learning program.
The driving lesson system according to claim 3.
前記教習プログラム作成手段は、各運転操作項目を含む場面の頻度をパラメータとして持つ基本プログラムにおいて、前記苦手と判定された運転操作項目に対応するパラメータを増加させることによって、前記専用教習プログラムを作成する、
請求項3に記載の運転教習システム。
The learning program creating means creates the dedicated learning program by increasing a parameter corresponding to the driving operation item determined to be weak in the basic program having the frequency of a scene including each driving operation item as a parameter. ,
The driving lesson system according to claim 3.
運転教習用のプログラムの画像が映写されるスクリーンと、前記画像に応じて教習者が運転操作を行うための操作機器とを備える運転シミュレータを使用して、運転教習を行うための方法であって、
運転操作情報取得手段が、前記運転シミュレータを介して標準教習プログラムにおいて教習者が行った運転操作に応じた操作機器の情報を取得するステップと、
運転操作判定手段が、前記標準教習プログラムに含まれる運転操作項目のそれぞれについて、前記運転操作に応じた操作機器の情報から得られた操作値と、該運転操作項目について予め決められた基準値との差を算出し、該差の大きさに基づいて、前記教習者の苦手とする運転操作項目を判定するステップと、
教習プログラム作成手段が専用教習プログラムを作成するステップであって、該専用教習プログラムが、前記苦手と判定された運転操作項目についての交通状況の場面の画像を、前記標準教習プログラムよりも多く含むように、記憶手段に記憶された交通状況の場面の画像から、該苦手と判定された運転操作項目についての交通状況の場面の画像を選択して、該選択した画像を含む専用教習プログラムを作成するステップと、
画像制御手段が、前記専用教習プログラムの画像を前記スクリーンに映写するステップと、
を含む、方法。
A method for performing driving lessons using a driving simulator comprising a screen on which an image of a program for driving lessons is projected and an operation device for a learner to drive according to the images. ,
Driving operation information acquisition means acquires the information of the operating device according to the driving operation performed by the teacher in the standard learning program via the driving simulator,
Driving operation determination means, for each of the driving operation items included in the standard learning program, the operation value obtained from the information of the operating device according to the driving operation, a reference value determined in advance for the driving operation item, Determining a driving operation item that the learner is not good at based on the magnitude of the difference;
The learning program creating means is a step of creating a dedicated learning program, wherein the dedicated learning program includes more images of traffic situation scenes for the driving operation items determined to be weak than the standard learning program. Then, from the traffic situation scene image stored in the storage means, the traffic situation scene image for the driving operation item determined to be weak is selected, and a dedicated training program including the selected image is created. Steps,
An image control means for projecting an image of the dedicated training program on the screen;
Including a method.
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JP7192709B2 (en) * 2019-08-09 2022-12-20 トヨタ自動車株式会社 Vehicle remote instruction training device
JP7463896B2 (en) * 2020-07-30 2024-04-09 株式会社デンソー Driving assistance device, driving assistance program, driving training program, and information management program
JP7116450B2 (en) * 2021-01-05 2022-08-10 株式会社WacWac Educational training content manufacturing method and educational training content

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