JP6356952B2 - 教育用シミュレータ装置 - Google Patents

Description

本発明は、受講者が操作する運転に応じた情景変化の画像を生成し、飲酒運転の危険性を教育するための教育用シミュレータ装置に関するものである。

飲酒運転の危険性を教育するため、従来の講習用シミュレータでは、飲酒状態の視覚症状として視野狭窄を企図したが、使用者からは表現が非現実的であり、飲酒運転の危険性に対して説得力がないとの評価がされていた。

飲酒の視覚の影響について、視力の低下等の抽象的な症状としては一般的にいわれているが、具体的な症状を示した研究は少ない。そのため、学術的な根拠が得にくいという難しさがある。本出願人は、現時点で想定される飲酒時の視覚症状を模擬した画像加工処理（画像フィルター）の試作を行い、次に実験により飲酒時の視覚に近いものとなっていると評価される画像加工処理を抽出して、特願２０１２−２６５０５８号に出願した。
しかし、この画像は画一的で、飲酒習慣の異なる個々の運転者に適した飲酒時の画像を提供するものではなかった。

解決しようとする問題点は、異なる飲酒習慣を有する個々の運転者の飲酒時に表れる視覚症状を模擬することである。

請求項１に係る発明は、ドライビングシミュレータにおいて操作者が操作する運転に応じた情景変化の画像を生成する画像生成装置を備える教育用シミュレータ装置であって、飲酒による幻覚模擬画像を飲酒量による所定の段階に再現する前記画像生成装置と、受講者の日常の飲酒量にしたがって画像生成装置により模擬すべき所定の段階の幻覚模擬画像を設定する模擬画像段階設定手段と、前記模擬画像段階設定手段により設定された段階の幻覚画像を生成した状態で受講者の運転状況を評価する運転評価手段と、受講者の日常の飲酒行動にしたがって層別する層別判定手段と、前記層別判定手段による層別に合わせた運転評価の結果を、表示する表示装置または文書表示する印刷装置を備えたことを特徴とするものである。

請求項１に係る教育用シミュレータ装置によると、受講者の日常の飲酒量にしたがって画像生成装置により模擬すべき所定の段階の幻覚模擬画像を設定することにより、異なる飲酒習量時に表れる視覚症状を模擬することができ、幻覚画像を見てシミュレーション運転をし、受講者の運転状況を評価することができ、受講者の日常の飲酒行動にしたがった層別に合わせた運転評価の結果を、表示しまたは印刷して報告することができる。

ドライビングシミュレータの一実施例の機能ブロック図である。 画像加工処理前の画像の例を説明する図である。 平行移動と回転の処理をされた画像の例を説明する図である。 乱屈折処理された画像の例を説明する図である。 視野狭窄処理された画像の例を説明する図である。 複視処理された画像の例を説明する図である。 飲酒処理された画像の例を説明する図である。 画像の屈折を説明する図である。 画像の画素の色混合の画素の混合率を説明する図である。

異なる飲酒習慣を有する個々の運転者の飲酒時に表れる視覚症状を模擬するという目的を、画像の処理とシステムの制御をコンピュータにより実現することができる。

図１は、本発明を実施するドライビングシミュレータの一実施例の機能ブロック図であり、１０１はハンドル、アクセル、ブレーキ等の模擬操作機器、１０２は模擬操作機器１０１の操作に応じて自動車の運動を計算する運動計算部、１０３は運動計算部１０２が計算した結果に従って、仮定した状況内で動き自動車窓外に見える事物の画像を生成する画像生成装置、１０４は画像生成装置１０３で生成した画像を表示する表示装置、１０５は層別判定手段、１０６は模擬画像段階設定手段、１０７は運転評価手段である。
画像生成装置１０３は第１の画像加工処理部１０３ａ、第２の画像加工処理部１０３ｂ、第３の画像加工処理部１０３ｃ、第４の画像加工処理部１０３ｄ及び予め模擬車両の窓外からみえる情景の電子データを格納するデータベース１０３２を備える。
運動計算部１０２、画像生成装置１０３、層別判定手段１０５、模擬画像段階設定手段１０６及び運転評価手段１０７はコンピュータにより構成される。画像生成装置１０３は、第１のフレームメモリ１０３Ｍ１に元画像を生成し、第１〜第４の画像加工処理部１０３ａ〜１０３ｄで加工処理された画像を第２フレームメモリ１０３Ｍ２で得る。

画像生成装置１０３が生成する画像の画素数は、表示装置１０４が表示する画素数より大きい。すなわち、表示装置１０４は、画像生成装置１０３で生成した画像の部分を表示することになる。

第１〜第４の画像加工処理部１０３ａ〜１０３ｄは、飲酒者が体感する視覚異常を模擬するため画像生成装置１０３が生成する原画像を加工する。
第１の画像加工処理部１０３ａは、画像生成装置１０３が第１のフレームメモリ１０３Ｍ１に生成した元画像について中央の所定位置を原点として、あらかじめ定めた範囲で前記画像を平行移動及び回転し、第２のフレームメモリ１０３Ｍ２に格納し、画像を表示装置の表示領域内で表示できる大きさの領域とした画像を再生成する。第１の画像加工処理部１０３ａは、元画像を平行移動することにより注視点をずらさせ、回転させることにより地平線を傾け平衡感覚に異常を生じさせる。
第２の画像加工処理部１０３ｂは、画像生成装置１０３が生成した元画像の画素を所定の範囲毎に異なる方向に所定の距離だけ移動して、画像を表示装置の表示領域内で表示できる大きさの領域とした画像を再生成する。第２の画像加工処理部１０３ｂは、所定範囲毎に異なる方向に移動させることにより画面全体を歪ませて、焦点を合わせづらくしている。
第３の画像加工処理部１０３ｃは、画像生成装置１０３が生成した元画像について各画素の周辺に画素の混合率を与えてその画素の色を混合して新たな画素による画像を再生成し、再生成した画像を表示装置１０４の表示領域内で表示できる大きさの領域とする。第３の画像加工処理部１０３ｃは、周辺の画素の混合率を中心に比較して小さくすることにより、周辺視野のぼかしを入れることができ情報収集を困難にすることができる。
第４の画像加工処理部１０３ｄは、画像生成装置１０３が生成した元画像について中央の所定位置を原点として、あらかじめ定めた範囲で前記画像を平行移動した画像を再生成し、元画像と再生成した画像とを所定の割合で混合して新たな画像を再生成し、再生成した画像を表示装置の表示領域内で表示できる大きさの領域とする。平行移動した画像と元の画像の所定の割合で混合することにより、複視を体験することができる。

第１準備として、教育用シミュレータを運用する前に、適当な人数について画像加工処理をしない元画像によるドライビングシミュレータを実施する。このとき、飲酒をさせてドライビングシミュレータを操作し、そのときの飲酒による血中（アルコール）濃度とドライビングシミュレータ操作の状況（ドライビング操作のミス）を記録し、血中（アルコール）濃度と操作ミスの平均的な関係を得ておく。
また、第２準備として、飲酒させないで、画像生成装置１０３において第１〜第４の画像加工処理部１０３ａ〜１０３ｄにより処理した画像すなわち幻覚模擬画像を用いて、ドライビングシミュレータを実施する。このとき、第１〜第４の画像加工処理部１０３ａ〜１０３ｄにより処理する幻覚模擬画像の加工の程度を種々変化させ、その程度をパラメータとして、画像生成装置１０３に幻覚模擬画像について加工の程度に関連して所定の段階を設定しておく。種々変化させたパラメータＰにおけるドライビングシミュレータにおける操作の誤り（操作ミス）を、適当な人についてデータを取り、パラメータＰと操作誤り（操作ミス）の平均的な関係を得ておく。
第１準備で得た、操作ミスの程度と、第２準備で得た操作ミスの程度におけるそのときのパラメータＰとの相関を得る。したがって、パラメータＰは血中（アルコール）濃度を裏付けるものとなる。
このようにして、血中アルコール濃度と幻覚模擬画像の段階のパラメータとの相関をとり、このとられた相関に基づき、幻覚模擬画像の段階を設定している。すなわち、第２準備のパラメータによる幻覚模擬画像を第１準備で得た飲酒量による所定の段階に設定し、後記するように再現している。

教育用シミュレータを開始し、模擬画像段階設定手段１０６は、受講者に対し運転者の日常の飲酒習慣、飲酒量、飲料種類等の質問を表示装置１０４の画面に表示する。受講者は、回答をタッチ画面、マウス、キー等の入力手段により行い、模擬画像段階設定手段１０６は、その飲酒習慣等のデータを第１準備で得た血中濃度に当てはめ、その受講者の模擬画像段階を設定する。その後、層別判定手段１０５は、そのデータを第１準備で得た血中アルコール濃度による操作ミスと第２準備で得たパラメータＰとの相関に当てはめ、模擬画像段階設定手段１０６はその受講者の模擬画像段階をパラメータＰとして設定する。
またその後、層別判定手段１０５は、受講者に対し運転者の日常の飲酒習慣、飲酒量、飲料種類等の質問を表示装置１０４の画面に表示し、受講者は、回答をタッチ画面、マウス、キー等の入力手段により行い、そのデータをあらかじめ受講者とは別の一般人について調査した結果に当てはめ、その受講者の飲酒行動の層別判定を行い、スクリーニング（層別）を行う。その結果は受講者に、表示装置１０４の画面または教育シミュレータの教官から口頭または文書とともに報告される。
次いで、これから行う学習の趣旨や概要を表示装置１０４の画面と音声により説明する。例えば、飲酒運転の現状を説明し、飲酒運転の根絶には個々人の意識改革が必要であり、本教材でそのことを実感してもらうことを説明する。そして、普段の飲酒状態を模擬体験し、これらの症状を実感してもらうこと、普段の飲酒状態で実際に起こりうる危険な交通環境を模擬体験してもらうことを説明する。

教育用シミュレータは、通常状態（飲酒をしていない状態）の反応時間を測定し、これに基づき飲酒時の反応時間を推測する。その後、シミュレータ画面上の飛び出し場面の模擬において、反応遅れが危険な状況となることを、画像生成装置１０３の第１〜第４の画像加工処理部１０３ａ〜１０３ｄにより処理した画像を用いて、体験してもらい、その結果をわかりやすく解説する。例えば、
１）反応時間測定 信号変化によるブレーキ反応測定で反応時間を測定します。
２）反応時間表示及び解説 測定した反応時間を表示し、あなたの普段の飲酒量で、どれほど遅くなることがあるかを説明します。
３）反応遅れの実体験 シミュレータ装置により実際の住宅街を走行する画像を表示し、子供の飛び出しを模擬体験します。シミュレータ装置の模擬操作機器１０１に、前記２）反応時間表示及び解説による遅れの時間になるように設定し、遅くなった反応時間を実感し、事故になり易いことを理解させます。

次に、飲酒による視覚への悪影響をシミュレータ装置の画面上で模擬する。通常状態と比較して視力の低下による運転への影響を体験してもらい、その結果を解説する。
１）飲酒状態の視覚模擬 飲酒により視覚機能の低下が起こることを説明し、前記層別判定手段１０５による層別に合わせた受講者の飲酒量による視覚状況を再現した第１〜第４の画像加工処理部１０３ａ〜１０３ｄによる模擬すべき所定の段階（パラメータにより設定される）の幻覚模擬画像を模擬画像段階設定手段１０６により自動的にパラメータ設定した画像フィルターでの再現映像を表示する。
２）飲酒フィルター体験 画像フィルターをＯＮ／ＯＦＦし、道路に沿って走行体験する。ＯＮ／ＯＦＦ毎の制御成績を定量的に比較し、運転が困難になることを理解させる。運転評価手段１０７はこのときの制御成績を所定の基準と比較して評価し記録する。
模擬画像段階設定手段１０６で設定されたパラメータＰに対応した画像フィルターで画像が再現されるから、運転評価手段１０７は、その時の制御成績、すなわち操作誤り（操作ミス）が前記第２準備で得たいずれのパラメータＰに相関する飲酒状態における運転であるか評価され記録する。

画像生成装置１０３及び第１〜第４の画像加工処理部１０３ａ〜１０３ｄの画像は、危険場面体験をさせることができ、その危険場面として、例えば、視覚への悪影響下における、先行車の不意な動き、先行車の急停止、交差点右折、住宅街における自転車の危険などがある。これらの危険状態は、昼間・夜間・薄暮状態で模擬することができる。
先行車の不意な動きについては、飲酒状態で、昼・夜・薄暮時に先行車が不意に車線変更をしてくる場面を体験する。視覚への悪影響による危険要因の発見遅れ、反応遅れ、操作ミスによる危険が実際に体験可能です。
先行車の急停止については、飲酒状態で、昼・夜・薄暮時に先行車が急に停止する場面を体験する。反応遅れ、視覚への悪影響による危険要因の発見遅れにより追突してしまう危険を模擬により実際に体験可能です。
交差点右折については、飲酒状態で、昼・夜・薄暮時に交差点を右折する場面を体験する。視覚への悪影響による危険要因の発見遅れ、運動能力低下による操作ミスを模擬により実際に体験可能です。
住宅街における自転車の危険については、飲酒状態で、昼・夜・薄暮時の住宅街において、不意に自転車が横断してくる場面を体験する。視覚への悪影響による危険要因の発見、反応遅れによる危険が実際に体験可能です。

画像生成装置１０３及び第１〜第４の画像加工処理部１０３ａ〜１０３ｄの画像生成について説明する。
模擬運転を開始すると、模擬自動車の速度及び方向に応じてデータベース１０３２から読み出したデータより画像生成装置１０３が、例えば図２のような、窓外の景色を変化させた画像を表示装置１０４に表示する。図２は飲酒の影響がない状態の画像である。このとき、画像生成装置１０３は、表示と同時又は一定の時間経過後に、パラメータＰ１に応じて第１の画像加工処理部１０３ａを機能させる。第１〜第４の画像加工処理部１０３ａ〜１０３ｄが作用しないときは、表示装置１０４の画面の中央点（あるいはその近傍）の画素位置と画像生成装置１０３が生成する画像の面の中央点（あるいはその近傍）の画素位置とは、それぞれを座標の原点とし、原点を一致した状態で表示する。したがって、仮に表示装置１０４の画面を移動回転したときに、画像生成装置１０３が生成する画像面内で移動回転する限り、表示装置１０４は画像生成装置１０３の画像を表示することができる。
第１の画像加工処理部１０３ａは、画像生成装置１０３が生成した元画像の全体を平行移動及び回転するように計算処理（位置変更加工処理すなわち位置変更フィルター）するのであるが、平行移動の距離及び回転の大きさをパラメータＰ１（平行移動させる方向により例えば左方向には−Ｐ１ｐ、右方向には＋Ｐ１ｐを与える、回転させる方向により反時計回りには−Ｐ１ｗ、時計回りには＋Ｐ１ｗを与える）により決める。パラメータＰ１が設定可能な平行移動及び回転の量は、これら平行移動及び回転の加工処理により再生した画像が表示装置１０４により表示可能な範囲の移動回転によるものである。
第１の画像加工処理部１０３ａは、画像生成装置１０３が生成した元画像の各画素の位置（ｘ，ｙ）に対し、パラメータＰ１ｐにより決められる量の平行移動範囲内で、元画像の原点から所定方向に平行移動の計算をし、移動計算により得られた位置を表示装置１０４の座標に合わせて表示装置１０４において表示する。模擬自動車の移動により窓外の景色が変化し、パラメータＰ１ｐを＋Ｐ１ｐ〜−Ｐ１ｐ間で周期的にわずかずつ変化して、パラメータ（＋Ｐ１ｐ〜−Ｐ１ｐ）の範囲内で、窓外の景色の画像を周期的に平行移動させる。
回転表示する場合は、元の画像の画面中心を原点としてパラメータＰ１ｗにより決められる角度の範囲内で、回転計算をし、回転計算により得られた位置を表示装置１０４の座標に合わせて表示装置１０４において表示する。模擬自動車の移動により窓外の景色が変化し、パラメータＰ１ｗを＋Ｐ１ｗ〜−Ｐ１ｗ間で周期的にわずかずつ変化して、パラメータ（＋Ｐ１ｗ〜−Ｐ１ｗ）の範囲内で、窓外の景色の画像を周期的に平行移動させる。
上記説明では、平行移動の計算と回転の計算とをそれぞれ独立に行っているが、平行移動計算結果に回転計算を施し、又は回転計算結果に平行移動計算を施して、位置移動した新たな座標上に元の画像の画素色を表示させても良い。
図３に平行移動と回転の処理をした画像の例を示し、画像の平行移動又は回転移動により、飲酒時の注点の錯乱を体感させることができる。

第２の画像加工処理部１０３ｂは、画像生成装置１０３が生成した元画像を与えられたパラメータＰ２に応じて乱屈折するように計算処理（乱屈折加工処理すなわち乱屈折フィルター）する。第２の画像加工処理部１０３ｂは、元画像の領域面を所定の範囲で分割し、その領域のおのおのにその領域に含まれる画像を移動する方向及び量を定めておく。移動方向及び量を第２の画像加工処理部１０３ｂが備える図示しない乱屈折フィルター格納部１０３ｂＭに格納しておく。その格納状態の模式図を図８に示す。乱屈折フィルターのレベルは移動する量の大きさすなわち強度の段階により数種あり、パラメータＰ２の切替によりその移動方向および強度を変えることができる。運用時のパラメータＰ２の設定は、教官が運転者の飲酒習慣等の属性によりあらかじめ決めておく。
第２の画像加工処理部１０３ｂは、画像生成装置１０２が画像を生成すると、その画像について乱屈折フィルター格納部１０３ｂＭから読み出した乱屈折フィルターに応じて、画像の位置（ｘ，ｙ）移動の計算を行う。元の画像の各画素は計算された新たな位置（ｘ，ｙ）において表示され、表示装置１０４に元の画像が、画面が歪んだものとして表示される。この歪みは、画面全体について乱屈折フィルターを用いることにより、施すことができる。元の画像の移動可能範囲は表示装置１０４の画面内で元の画像を移動したときに元の画像が表示装置１０４の画面から外れない範囲である。
模擬自動車の移動により窓外の景色が変化し、パラメータＰ２に応じた歪曲した画像を体感させることができる。あるいは、パラメータＰ２を＋Ｐ２ｍ〜＋Ｐ２ｎ（ｍ＞ｎ≧０，ｍ，ｎは歪曲の強度の程度を表し、Ｐ２０は歪曲がない状態を与えるパラメータ）間で周期的かつわずかな変化にして、パラメータ（＋Ｐ２ｍ〜〜＋Ｐ２ｎ）の範囲内で、窓外の景色の画像を周期的に歪曲の程度が大きいものから歪曲の小さいあるいはないものの間に変化させるようにしても良い。
図４に乱屈折の処理をした画像の例を示し、画像の歪みにより、飲酒時の平衡感覚の錯乱すなわち乱屈折を体感させることができる。
第２の画像加工処理部１０３ｂによる乱屈折の処理は、第１の画像加工処理部１０３ａによる平行・回転移動の処理の後に行ってもよく又は独立に行っても良い。

第３の画像加工処理部１０３ｃは、画像生成装置１０３が生成した元画像を与えられたパラメータＰ３に応じて視野狭窄するように計算処理（視野狭窄加工処理すなわち視野狭窄フィルター）する。視野狭窄の範囲をパラメータＰ３により決める。パラメータＰ３が設定可能な視野狭窄の範囲は、視野狭窄の加工処理により再生した画像が表示装置１０４により表示可能な範囲である。
第３の画像加工処理部１０３ｃは、第３の画像加工処理部１０３ｃが備える図示しない３×３空間フィルターを用いた混ぜ合わせ処理、すなわち、画像生成装置１０３が生成した元画像の各画素の位置（ｘ，ｙ）に対し、周囲８箇所の画素の色を与えられた画素の混合率に応じた色混合計算をして、元の画像の各画素の色をぼかすことができる。画素の混合率はパラメータＰ３により与えられ、３×３空間フィルターの例を図９に示す。図９の例では、中心の画素の混合の画素の混合率を“０．２”、その周囲８箇所の画素の混合の画素の混合率をそれぞれ“０．１”にしてある。ぼかしの程度は、画面の中心から離れるほどぼかしを大きくするために、画面中心から大きく離れた位置（ｘ，ｙ）に対するパラメータＰ３により与えられる周囲８箇所の画素の混合率を大きくし、中心から比較的近くの位置に対する画素の混合率を小さくする。視野の中心及びその近傍に対しては、画素の混合率を０にして、ぼかしをなくする。元画像の画素から画素の混合率に応じた色混合計算をし、色混合計算により得られた色による画像を新たな画像として表示装置１０４において表示する。表示装置１０４の画面の周辺の画素はその画面外の画素も色混合に用いるから、混合に用いる元の画像は表示装置で表示する領域より大きいものとする。模擬自動車の移動により窓外の景色が変化し、パラメータＰ３に応じた周辺が見えにくくなる画像を体感させることができる。あるいは、パラメータＰ３を＋Ｐ３ｍ〜＋Ｐ３ｎ（ｍ＞ｎ≧０，ｍ，ｎは視野狭窄の強度の程度を表し、Ｐ３０は視野狭窄がない状態を与えるパラメータ）間で周期的にわずかずつ変化して、パラメータ（＋Ｐ３ｍ〜＋Ｐ３ｎ）の範囲内で、窓外の景色の画像を周期的に視野狭窄の程度がＰ３による強度の大きいものから視野狭窄の小さいあるいはないものの間に変化させるようにしても良い。
図５に視野狭窄処理をした画像の例を示し、画像の歪みにより、飲酒時の周辺視野の歪みすなわち視野狭窄を体感させることができる。
第３の画像加工処理部１０３ｃによる視野狭窄の処理は、第１の画像加工処理部１０３ａによる平行・回転移動を施した画像について、または第２の画像加工処理部１０３ｂによる乱屈折加工を施した画像について、または第１の画像加工処理部１０３ａによる平行・回転移動及び第２の画像加工処理部１０３ｂによる乱屈折加工を施した画像について行ってもよく、又は独立に行っても良い。

第４の画像加工処理部１０３ｄは、画像生成装置１０３が生成した元画像を与えられたパラメータＰ４に応じて複視の画像にするように計算処理（複視加工処理すなわち複視フィルター）する。第４の画像加工処理部１０３ｄは、複視画像加工処理（複視フィルター）のパラメータＰ４により、元の画像全体を平行移動し元の画像と移動処理した画像とを混合計算することにより得る。複視フィルターのパラメータＰ４は元の画像を移動する最大量（距離）、方向を決める。第４の画像加工処理部１０３ｄは、パラメータＰ４の切替によりその移動方向および距離を変えることができる。運用時のパラメータＰ４の設定は、教官が運転者の飲酒習慣等の属性によりあらかじめ決めておく。第４の画像加工処理部１０３ｄは、画像生成装置１０２が画像を生成すると、その画像について複視フィルターのパラメータＰ４に応じて、第１の画像加工処理部１０３ａと同様に、画像の位置（ｘ，ｙ）移動の計算を行う。画像生成装置１０３の元の画像を平行移動させるから、平行移動させた画像を表示装置１０４において表示する際に表示装置１０４の表示面内において移動させる必要がある。
第４の画像加工処理部１０３ｄは、画像生成装置１０３が生成した元画像の各画素の位置（ｘ，ｙ）に対し、パラメータＰ４により決められる量の平行移動範囲内で、元画像の原点から所定方向に平行移動の計算をし、元の画像に、移動計算により得られた位置の画像を混合して、表示装置１０４において表示する。このとき、元の画像の画素の色と移動により得られた画像の画素の色とは、例えば１／２ずつの割合で混合して、複視を表示する。模擬自動車の移動により窓外の景色が変化し、パラメータＰ４を＋Ｐ４〜−Ｐ４間で周期的変化しかつわずかずつ変化して、パラメータ（＋Ｐ４〜−Ｐ４）の範囲内で、窓外の景色の画像を周期的に平行移動させるようにしてもよい。
図６に複眼処理をした画像の例を示し、飲酒による複視狭窄を体感させることができる。
第４の画像加工処理部１０３ｄによる複視の処理は、第１の画像加工処理部１０３ａによる平行・回転移動を施した画像について、または第２の画像加工処理部１０３ｂによる乱屈折加工を施した画像について、または第３の画像加工処理部１０３ｃによる視野狭窄加工を施した画像について、またはこれら平行・回転移動、乱屈折、視野狭窄の組み合わせ処理による画像について行ってもよく、又は独立に行っても良い。

元の画像に対する第１の画像加工処理部１０３ａの計算処理後に、その計算に基づいて第２の画像加工処理部１０３ｂによる計算処理をし、その計算に基づいて第３の画像加工処理部１０３ｃによる計算処理をし、さらに、その計算に基づいて第４の画像加工処理部１０３ｄによる計算処理を順次おこない、その計算結果による画像を表示装置１０４に表示する。第１〜第４の画像加工処理部１０３ａ〜ｄの各作用は各画像加工処理部１０３ａ〜ｄにおいて説明した通りであるが、第２〜第４の画像加工処理部１０３ｂ〜ｄの計算対象は、元の画像ではなく、第２の画像加工処理部１０３ｂは第１の画像加工処理部１０３ａの計算結果、第３の画像加工処理部１０３ｃは第２の画像加工処理部１０３ｂの計算結果、第４の画像加工処理部１０３ｄは第３の画像加工処理部１０３ｃの計算結果である。このようにして、図７のように、平行移動回転、乱屈折、視野狭窄及び複眼の影響を受けた、飲酒による視覚症状の画像例を得ることができる。第１〜第４の画像加工処理部１０３ａ〜ｄの上記実施例の作用により、飲酒による視覚症状を体感させることができ、模擬自動車の移動により窓外の景色が変化するときにも上記実施例により飲酒による視覚症状を体感させることができる。

シミュレータ画像による危険場面の体験が終わると、その結果及び最初に行ったスクリーニング（層別）テストの結果を提示し、その結果に即した個別の解説を行う。
１）運転体験結果 体験場面中の事故率を表示装置１０４または別のスクリーンに表示する。
２）スクリーニング（層別）テストの結果 受講者別のスクリーニング（層別）テストの結果を表示装置１０４または別のスクリーンに表示する。問題のある人には、依存症の可能性があるため専門機関に相談することを勧める。

講習の最後に、復習の意味を含めビデオ解説を見せる。
飲酒運転の危険性を論理的に解説する時間の短いビデオ解説と、飲酒運転の恐怖を情緒に訴える時間の長いビデオ解説があり、どちらかを講習の用途によって選択することができる。

受講者の飲酒量、飲酒行動の結果、飲酒状態体験の結果（反応時間の遅れ、制御成績の低下）、危険場面体験の結果（各場面の事故の有無、反応時間等）等を印刷した結果表を出力する。結果印刷は、解説を実施している間に並行して行うことができ、講習終了後、待たせることなく配布することができる。

１０１ 模擬操作機器
１０２ 運動計算部
１０３ 画像生成装置
１０３２ データベース
１０３ａ 第１の画像加工処理部
１０３ｂ 第２の画像加工処理部
１０３ｃ 第３の画像加工処理部
１０３ｄ 第４の画像加工処理部
１０４ 表示装置
１０５ 層別判定手段
１０６ 模擬画像段階設定手段
１０７ 運転評価手段

Claims (1)

1. ドライビングシミュレータにおいて操作者が操作する運転に応じた情景変化の画像を生成する画像生成装置を備える教育用シミュレータ装置であって、
   飲酒による幻覚模擬画像を飲酒量による所定の段階に再現する前記画像生成装置と、
   受講者の日常の飲酒量にしたがって画像生成装置により模擬すべき所定の段階の幻覚模擬画像を設定する模擬画像段階設定手段と、
   前記模擬画像段階設定手段により設定された段階の幻覚画像を生成した状態で受講者の運転状況を評価する運転評価手段と、
   受講者の日常の飲酒行動にしたがって層別する層別判定手段と、
   前記層別判定手段による層別に合わせた運転評価の結果を、表示する表示装置または文書表示する印刷装置を備えたことを特徴とする教育用シミュレータ装置。