JP6473677B2 - 運転訓練支援装置、運転訓練支援方法およびプログラム - Google Patents

Description

この発明は、乗り物の運転スキルの向上を支援する技術に関する。

近年、電動車椅子の運転操作ミスによる線路、踏切への侵入や側溝への転落事故、あるいは歩行者との衝突事故などが問題になっている。電動車椅子を思い通りに操作するには或る程度の練習を要するので、練習が十分でなく運転操作に不慣れなユーザの多いことが事故を誘発していると思われる。

電動車椅子は、ショッピングモールなどではユーザに貸し出されることもある。この種のレンタルサービスは今後の普及が見込まれるが、電動車椅子を運転するのが初めてのユーザも対象になることから事故の増加が危惧される。そこで、ユーザの運転訓練を支援するシステムが求められる。例えば、運転操作データを計測し、模擬運転との差に基づく適切な運転アドバイスをユーザに提供する運転評価装置が知られている（特許文献１）。

特開２００８−５８４５９号公報

特許文献１の装置によれば危険運転の検出時に運転アドバイスを提示することはできるが、運転スキルが必要なレベルに達しない者の運転を防ぐことはできない。より積極的に、ユーザの運転スキルの向上を促すことの可能な技術が求められている。

目的は、ユーザの運転スキルの向上を支援する運転訓練支援装置、運転訓練支援方法およびプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するためにこの発明の第１の態様は、移動体の運転訓練に係る訓練メニューを前記移動体の運転者に提示する提示部と、前記移動体に取り付けられたセンサにより感知されたセンサデータを受信する受信部と、前記提示された訓練メニューに対する挙動を示す前記センサデータに基づいて前記運転者の運転能力を推定する推定部と、前記推定された運転能力が既定の水準に達するまで前記運転訓練を継続する制御部とを具備する運転訓練支援装置である。

この発明の第２の態様は、第１の態様の前記受信部が、前記移動体に取り付けられたオプションセンサにより感知されたオプションデータを受信し、さらに、前記受信されたオプションデータに基づいて、訓練条件が満たされているか否かを判定する判定部を具備し、前記制御部が、前記訓練条件が満たされている場合に前記運転訓練を開始する運転訓練支援装置である。

この発明の第３の態様は、第１または第２の態様において、さらに、前記運転者のプロファイル情報を取得する取得部を具備し、前記提示部が、前記取得されたプロファイル情報に応じた訓練メニューを前記運転者に提示する運転訓練支援装置である。

この発明の第１の態様によれば、訓練メニューに対応する移動体の挙動を示すセンサデータに基づいて運転者の運転能力が推定され、運転能力が既定の水準に達するまで運転訓練が継続される。よって運転者の運転スキルの向上を促進することができる。

第２の態様によれば、オプションデータに基づいて訓練条件が満たされているか否かが判定されるので、訓練条件の満たされた状態で運転訓練を開始することができる。

第３の態様によれば、取得されたユーザプロファイルに応じた訓練メニューが提示されるので、高齢者なども無理なく運転訓練を実施することができる。

図１は、実施形態に係わる運転訓練支援装置の一例を示す機能ブロック図である。 図２は、第１の実施形態に係る制御部１０およびメモリ４０の一例を示す機能ブロック図である。 図３は、訓練メニューテーブル４０ａにおいて管理されるデータの一例を示す図である。 図４は、レベルテーブル４０ｂにおいて管理されるデータの一例を示す図である。 図５は、運転特徴テーブル４０ｃにおいて管理されるデータの一例を示す図である。 図６は、第１の実施形態に係るアシスト端末１００の処理手順の一例を示すフローチャートである。 図７は、ディスプレイ２１に表示されるコンテンツの一例を示す図である。 図８は、第２の実施形態に係る制御部１０およびメモリ４０の一例を示す機能ブロック図である。 図９は、オプションセンサデータ判定テーブル４０ｄにおいて管理されるデータの一例を示す図である。 図１０は、誘導コンテンツテーブル４０ｅにおいて管理されるデータの一例を示す図である。 図１１は、第２の実施形態に係るアシスト端末１００の処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１２は、ディスプレイ２１に表示されるメッセージの一例を示す図である。 図１３は、第３の実施形態に係る制御部１０およびメモリ４０の一例を示す機能ブロック図である。 図１４は、再生モード条件テーブル４０ｆにおいて管理されるデータの一例を示す図である。 図１５は、訓練メニューテーブル４０ｇにおいて管理されるデータの一例を示す図である。 図１６は、第３の実施形態に係るアシスト端末１００の処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１７は、ユーザプロファイルの入力を促すためにディスプレイ２１に表示されるメッセージの一例を示す図である。

図１は、実施形態に係わる運転訓練支援装置の一例を示す機能ブロック図である。例えば、タブレット端末やスマートフォンなどのモバイル端末に専用のソフトウェア（アプリケーション）をインストールして、運転訓練支援装置を実現することができる。簡潔のため運転訓練支援装置を以下、アシスト端末１００と表記する。

図１に示されるシステムは、運転者（以下、ユーザと称する）により運転される電動車椅子２００と、電動車椅子２００に装着されるセンサ群と、アシスト端末１００にインストールされる運転訓練アプリケーションとを含む。また、電動車椅子２００は、センサ群により感知されたセンサデータをアシスト端末１００に送信する通信部２０１を備える。

アシスト端末１００は、移動体としての電動車椅子２００と通信して種々のデータを授受することができる。電動車椅子２００は、例えば、電動車椅子２００のユーザの操作情報を取得するセンサ８１、加速度センサ８２、および角速度センサ８３などのセンサを備える。各センサは有線チャネル、あるいはＷｉ−Ｆｉ（登録商標）やBluetooth（登録商標）などの無線チャネルを介して通信部２０１に接続される。各センサで感知されたセンサデータは通信部２０１からアシスト端末１００に無線送信される。ここでもＷｉ−Ｆｉ（登録商標）やBluetooth（登録商標）などの既知の無線通信技術を応用することができる。なお電動車椅子２００とアシスト端末１００との通信を有線で実現することももちろん可能である。例えば電動車椅子２００側のデータをＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどに吸い出してアシスト端末１００に移動しても良い。あるいは電動車椅子２００とアシスト端末１００とを直接、マイクロＵＳＢケーブルやＬＡＮケーブルなどで接続してデータを転送するようにしても良い。

アシスト端末１００は、制御部１０、ユーザインタフェース部２０、通信部３０、及びメモリ４０、スピーカ５０、マイク６０および電源部７０を備える。ユーザインタフェース部２０は、ディスプレイ２１およびタッチセンサ２２を備える。

制御部１０は、アシスト端末１００の各部の動作を制御する。例えば制御部１０は、ディスプレイ２１の表示内容を切り替えたり、スピーカ５０から音声を出力させたりする。制御部１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３、及びＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）１４などを備える。ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３あるいはＥＰＲＯＭ１４に記憶されたプログラムをＣＰＵ１１が実行することで、制御部１０に備わる種々の機能が実現される。すなわちアシスト端末１００は、ＣＰＵおよびメモリを備える、いわゆるコンピュータである。

スピーカ５０は、オーディオ信号に基づいて音や音声を再生する。マイク６０は、アシスト端末１００の外部の音に基づいて信号（録音信号）を生成し、制御部１０に供給する。ディスプレイ２１は、例えば液晶表示パネルと、この液晶パネルを照明するバックライトとを備える。ディスプレイ２１は、映像信号に基づいて映像を表示する。

タッチセンサ２２は、静電容量式センサ、サーモセンサ、または他の方式に基づいて位置情報を生成するデバイスである。例えば、タッチセンサ２２は、ディスプレイ２１と一体に設けられる。これにより、タッチセンサ２２は、ディスプレイ２１に表示されている画面上での操作に基づいて操作信号を生成し、制御部１０に供給することができる。

ユーザインタフェース部２０は、例えば、ユーザによる操作入力に応じて操作信号を生成するキーを備える。ユーザインタフェース部２０は、例えば、音量を調整する為の音量調整キー、ディスプレイ２１の表示輝度を調整する為の輝度調整キー、及び、アシスト端末１００の電源状態を切り替える為の電源キーなどを備える。ユーザインタフェース部２０は、上記したキーの操作に応じて操作信号を生成し、操作信号を制御部１０に供給する。

通信部３０は、電動車椅子２００と無線通信する。アシスト端末１００は、電動車椅子２００からセンサ８１〜８３のセンサデータを含む種々の情報を受信することができる。またアシスト端末１００は、電動車椅子２００に種々の情報を送信することができる。

電源部７０は、バッテリーと、商用電源などから電力を受け取るアダプタと接続する為の端子（例えばＤＣジャック）と、を備える。電源部７０は、給電された電力をバッテリーに充電する。また、電源部は、バッテリーに充電されている電力をアシスト端末１００内の各部に供給する。

メモリ４０は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステイトドライブ（ＳＳＤ）、または半導体メモリなどを備える。メモリ４０は、制御部１０のＣＰＵ１１により実行されるプログラム、アプリケーション、及び種々のデータなどを記憶することができる。

メモリ４０は、例えば、オペレーティングシステム（ＯＳ）、及びＯＳ上で実行可能な種々のアプリケーションを記憶する。また、メモリ４０は、電動車椅子２００の操作マニュアルや、運転訓練メニューを示すファイルなどを記憶することができる。次に、上記構成を基礎として複数の実施形態を説明する。

［第１の実施形態］
図２は、第１の実施形態に係る制御部１０およびメモリ４０の一例を示す機能ブロック図である。制御部１０は、第１の実施形態に係る処理機能として能力判定部１０ａ、レベル判定部１０ｂ、および訓練コンテンツ表示部１０ｃを備える。

能力判定部１０ａは、通信部３０を介して取得されたセンサデータに基づいて電動車椅子２００のユーザの運転能力を推定する。すなわち能力判定部１０ａは、ディスプレイ２１に表示された訓練メニューに対する挙動を示すセンサデータに基づいて、ユーザの運転能力を推定する。

また能力判定部１０ａは、ディスプレイ２１に表示された訓練メニューに対する挙動を示すセンサデータに基づいて、ユーザの運転特徴を計算する。運転特徴とは、例えばそれぞれのユーザに特有の癖として理解されることができる。

レベル判定部１０ｂは、能力判定部１０ａにより推定されたユーザの運転能力や運転特徴に基づいて、ユーザの運転レベルを判定する。

訓練コンテンツ表示部１０ｃは、移動体の運転訓練に係る訓練メニューを、例えばディスプレイ２１に表示することでユーザに提示する。このほか音声によっても訓練メニューを提示することが可能である。

また訓練コンテンツ表示部１０ｃは、能力判定部１０ａまたはレベル判定部１０ｂあるいはその双方により推定された運転能力が既定の水準に達するまで、運転訓練を継続する。

一方、メモリ４０は、その記憶領域に訓練メニューテーブル４０ａ、レベルテーブル４０ｂ、および運転特徴テーブル４０ｃを記憶する。

図３に示されるように、訓練メニューテーブル４０ａは、訓練項目（前進、右折など）、訓練用動画ファイル、および訓練用テキストファイルを、複数の訓練メニューＩＤ（識別子：IDentification）に対応付けて保持するデータベースである。特に、訓練用テキストファイルは、対応する訓練用動画ファイルの再生時に、音声合成技術により読み上げ再生されるテキスト情報である。

図４に示されるように、レベルテーブル４０ｂは、ユーザの運転レベルを判定するために用いられるデータベースであり、例えば上レベル、下レベルの２つのレベル種別が登録される。

図５に示されるように、運転特徴テーブル４０ｃは、ユーザの運転の癖を複数の項目（例えば右にそれる、直進時にふらつく、など）に分けて保持するデータベースである。次に、上記構成における作用を説明する。

図６は、第１の実施形態に係るアシスト端末１００の処理手順の一例を示すフローチャートである。アシスト端末１００を操作して運転訓練を開始する。そうすると訓練コンテンツ表示部１０ｃは、予め定められた初期訓練メニューＩＤをメモリ４０から取得し、訓練メニューテーブル４０ａを参照する。このときディスプレイ２１には開始画面が表示され（ステップＳ２１）、アシスト端末１００は訓練モードに移行する（ステップＳ２）。

次に、訓練コンテンツ表示部１０ｃは、運転訓練メニューＩＤを用いて、訓練メニューテーブル４０ａから訓練項目（動作）、訓練用動画ファイル、訓練用テキストファイルを含む訓練メニューを取得する（ステップＳ３）。次に訓練コンテンツ表示部１０ｃは、取得した訓練メニューをユーザに提示する（ステップＳ４）。すなわち訓練コンテンツ表示部１０ｃは、取得した訓練用動画ファイルをディスプレイ２１に再生するとともに、訓練用テキストファイルから音声合成した音声をスピーカ５０から再生する。

図７は、ディスプレイ２１に表示されるコンテンツの一例を示す図である。訓練開始時の初期状態においては、運転練習を開始する言葉とともに、例えば「ゆっくりと直進して下さい」などのメッセージが表示される。

ユーザが電動車椅子２００の運転を開始すると、センサ８１に感知された加速度値、センサ８２に感知された角速度値、センサ８３に感知された操作情報などのセンサデータが、電動車椅子２００の通信部２０１からアシスト端末１００の通信部３０に時々刻々と伝送される。これらのセンサデータを能力判定部１０ａに渡される（ステップＳ５）。

また能力判定部１０ａは、現在実施中の訓練の訓練メニューＩＤを、訓練コンテンツ表示部１０ｃから取得する。能力判定部１０ａは、取得したセンサデータおよび訓練メニューＩＤに基づいてユーザの運転能力を推定する（ステップＳ６）。この推定には既知の技術を用いることが可能である。

例えば、センシングデータは移動体の挙動を反映するものであるので、それぞれの訓練メニューに対応するセンシングデータは或る一定の範囲内に収まることが期待される。その期待値と実際のセンシングデータとの乖離の度合いを評価することで、ユーザの運転能力を判定することができる。この運転能力は、例えばレベルテーブル４０ｂのレベル分けに従って判定されることができ、全体的な運転レベルを示すものと言える。

次に、能力判定部１０ａは、ユーザの運転特徴を推定する（ステップＳ７）。すなわちレベル判定部１０ｂは、推定された運転能力に対して所定の閾値処理を施し、例えば右カーブ、左カーブそれぞれの走行安定度の推定結果に対して所定の閾値処理を行うことで、運転特徴テーブル４０ｃに示される項目の癖の有無を判定する。ここで得られた運転特徴判定結果と、運転能力レベル判定結果とを総合して運転判定結果と称する。

次に、運転判定結果（運転能力、運転特徴）はレベル判定部１０ｂに渡される。レベル判定部１０ｂは、例えば可、または不可の２段階でユーザの運転レベルを判定する。運転能力レベル判定結果がレベル上（可）であれば、レベル判定部１０ｂは、現在の訓練メニューに実施済みフラグを立てて処理手順はステップＳ９に移行する。

ステップＳ９において全ての訓練メニューに実施済みフラグが立っていれば、つまり実施済みでない訓練項目が無なければ（Ｎｏ）、アシスト端末１００はステップＳ１０の自由走行モードに移行する。つまり訓練終了である。

一方、ステップＳ８で運転能力レベル判定結果がレベル下（不可）であれば、訓練コンテンツ表示部１０ｃは、現在の訓練メニューを未実施のままとし、訓練メニューＩＤを更新せずに保持して処理手順はステップＳ３に戻る。このとき、運転特徴判定結果をアシスト端末１００のユーザインタフェース部２０にフィードバックし、ディスプレイ２１に表示するようにしても良い。

ステップＳ９において実施済みフラグの立っていない訓練メニューがあれば（Ｙｅｓ）、訓練コンテンツ表示部１０ｃは、訓練メニューを更新したのち（ステップＳ１１）ステップＳ３に移行して次の訓練メニューＩＤを取得して運転訓練が継続される。

以上説明したように第１の実施形態では、電動車椅子２００に取り付けられたセンサ群のセンサデータをアシスト端末１００で取得し、訓練メニューとセンサデータとの比較に基づいてユーザの運転レベルを判定する。そして、訓練メニューごとにユーザの運転レベルが既定の水準に達するまで、運転訓練を継続するようにした。

このようにしたので、ユーザの不得意な運転操作を重点的に訓練させることができ、ユーザの運転能力を一定の水準まで向上させることが可能になる。第１の実施形態の技術は、例えば電動車椅子レンタルの際に運転スキルを一定以上にするために、運転訓練を実施するというアプリケーションに応用することができる。

具体的には、レンタル者が自由に電動車椅子で走行する前に「訓練メニュー」を実施し、訓練メニュー実施後はユーザの運転スキルを評価して、スキルが一定レベルに達するまで同じ訓練メニューを繰り返すことにより、ユーザの運転スキルを一定水準にまで向上させることが可能になる。これらのことから、ユーザの運転スキルの向上を支援する運転訓練支援装置、運転訓練支援方法およびプログラムを提供することが可能となる。

［第２の実施形態］
次に、第２の実施形態について説明する。第２の実施形態において、電動車椅子２００はオプションセンサを備えているとする。オプションセンサは、センサ８１〜８３とは異種のデータ（オプションデータ）を取得するセンサである。

オプションセンサとして、レーザレンジファインダー（LASER Range Finder：ＬＲＦ）を利用することができる。ＬＲＦの計測結果（オプションセンサデータ）は、電動車椅子２００の周囲の物体と電動車椅子２００との間の距離を示す。アシスト端末１００の通信部３０は、このオプションデータを電動車椅子２００の通信部２０１から取得して制御部１０に渡す。

図８は、第２の実施形態に係る制御部１０およびメモリ４０の一例を示す機能ブロック図である。図８において図２と共通する部分には同じ符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。

制御部１０は、さらに、第２の実施形態に係る処理機能としてオプションセンサデータ処理部１０ｄおよび誘導コンテンツ表示部１０ｅを備える。オプションセンサデータ処理部１０ｄは、取得されたオプションデータに基づいて、訓練条件が満たされているか否かを判定する。誘導コンテンツ表示部１０ｅは、訓練条件に応じて表示すべき誘導コンテンツをディスプレイ２１に表示する。特に、制御部１０は、オプションセンサデータ処理部１０ｄにおいて判定された訓練条件が満たされている場合に、運転訓練を開始する。

一方、メモリ４０はさらに、その記憶領域にオプションセンサデータ判定テーブル４０ｄ、および誘導コンテンツテーブル４０ｅを記憶する。

図９に示されるように、オプションセンサデータ判定テーブル４０ｄは、訓練条件ＩＤとその具体的な訓練条件を、オプションデータ種別ごとに対応付けて保持するデータベースである。例えば車椅子周囲の距離に３ｍ以上を確保することが、条件ＩＤ［ａ］に対応する訓練条件である。また、条件ＩＤ［ｂ］として、ユーザの心拍数が１００ｂｐｍであることが登録されている。

図１０に示されるように、誘導コンテンツテーブル４０ｅは、ディスプレイ２１に表示すべきメッセージを条件ＩＤごとに対応付けて保持するデータベースである。例えば条件［ａ］に対応づけて「広い場所に移動してください」といったメッセージがテキストベースで記録される。また条件［ｂ］に対応づけて「落ちついてください」といったメッセージがテキストベースで記録される。次に、上記構成における作用を説明する。

図１１は、第２の実施形態に係るアシスト端末１００の処理手順の一例を示すフローチャートである。最初に、オプションセンサデータ処理部１０ｄは、オプションセンサデータを取得する（ステップＳ２１）。オプションセンサデータ処理部１０ｄは、取得したオプションセンサデータとオプションセンサデータ判定テーブル４０ｄとを照合し、訓練条件が満たされているか否かを判定する（ステップＳ２２）。訓練条件が満たされていれば（ステップＳ２２でＹｅｓ）、処理手順は図６のフローチャートの○１にジャンプして運転訓練が開始される。

訓練条件が満たされていなければ（ステップＳ２２でＮｏ）、誘導コンテンツ表示部１０ｅは、誘導コンテンツテーブル４０ｅを参照し、訓練条件ＩＤに対応付けられた誘導コンテンツを取得する（ステップＳ２３）。そして誘導コンテンツ表示部１０ｅは、取得した誘導コンテンツをディスプレイ２１に表示する（ステップＳ２４）。

例えばＬＲＦにより取得されたオプションセンサデータが、電動車椅子２００の周囲に３ｍの空間を確保できていないことを示していれば、図１２に示されるように、アシスト端末１００のディスプレイ２１に「広い場所に移動して下さい」といったメッセージが表示される。

以上述べたように第２の実施形態では、電動車椅子２００に装着されたオプションセンサによるオプションデータを活用することにより、運転訓練条件が満たされていることを確認したうえで運転訓練を開始することが可能になる。これにより、例えば運転訓練中の電動車椅子２００の周囲に障害物が存在する場合に、運転訓練が可能な広い場所に誘導するといったことが可能となる。従って第２の実施形態によれば、第１の実施形態で得られる効果に加え、ユーザの安全を確保したうえで運転訓練を実施することが可能になる。

［第３の実施形態］
次に、第３の実施形態について説明する。第３の実施形態では、ユーザのプロファイルを利用し、運転訓練コンテンツの提示方法を変更するようにする。

図１３は、第３の実施形態に係る制御部１０およびメモリ４０の一例を示す機能ブロック図である。図１３において図２、図８と共通する部分には同じ符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。

制御部１０は、さらに、音声合成部１０ｆを備える。音声合成部１０ｆは、テキストベースで記憶されたメッセージを、音声合成技術により音声メッセージとして再生する。音声合成技術としては既に知られた技術を転用することが可能である。

メモリ４０はさらに、その記憶領域に、訓練メニューテーブル４０ｇおよび再生モード条件テーブル４０ｆを記憶する。このうち再生モード条件テーブル４０ｆは、図１４に示されるように、音声を再生するモード（再生モード）をユーザプロファイルに対応付けて保持するデータベースである。例えばユーザプロファイルが６５歳以上であれば、再生モードとして「ゆっくり」が指定される。

図１５に示されるように、は、訓練メニューテーブル４０ｇは、図３に示される訓練メニューテーブル４０ａのデータ構造を改変したものである。すなわち、訓練メニューテーブル４０ｇは、訓練用テキストファイルを、ユーザプロファイルに応じてさらに詳細に管理できるようにしたデータベースである。例えば車運転経験の有無に応じて異なるテキストファイルが、複数の訓練メニューＩＤに対応付けて保持される。次に、上記構成における作用を説明する。

図１６は、第３の実施形態に係るアシスト端末１００の処理手順の一例を示すフローチャートである。アシスト端末１００の制御部１０は、運転訓練前、または運転訓練中に、例えば図１７に示されるようなメッセージをディスプレイ２１に表示してユーザプロファイルの入力を促す。図１７においては「あなたの年齢を入力してください」といったメッセージが表示され、ユーザプロファイルの一つとしての年齢の入力が促される。

このメッセージを提示されたユーザは、自身のプロファイル情報をアシスト端末１００に入力する。そうすると、訓練コンテンツ表示部１０ｃはユーザプロファイルを取得し（ステップＳ３１）、再生モード表示テーブルを参照して、ユーザプロファイルに応じた再生モードを判定する（ステップＳ３２）。

そして、訓練コンテンツ表示部１０ｃは、再生モードに対応づけられた訓練動画ファイル、および訓練テキストファイルを訓練メニューテーブル４０ｇから取得する（ステップＳ３３）。そうすると処理手順は図６のフローチャートの○２にジャンプして、取得された訓練メニューがユーザに提示されたのち訓練が開始される。すなわち訓練コンテンツ表示部１０ｃは、取得した訓練用動画ファイルをディスプレイ２１に再生するとともに、訓練用テキストファイルから音声合成した音声をスピーカ５０から再生する。

以上述べたように第３の実施形態では、ユーザのプロファイルを利用し、運転訓練コンテンツの再生方法を変更するようにした。これにより、第１の実施形態により得られる効果に加え、例えば、自動車の運転経験や年齢に応じて、運転訓練コンテンツのテキスト内容や、音声再生速度を調整するといったことが可能となる。

なお、この発明は上記の各実施形態に限定されるものではない。例えば上記の各実施形態では、電動車椅子の運転訓練支援装置について記述した。これに限らず、手動車椅子、自転車、電動アシスト自転車、自動車、電動立ち乗り二輪車あるいは補助輪付き電動一輪車などの移動体、やその他の運転のスキルを要する乗り物の全般的にわたって本発明の技術を適用することができる。

また、センサデータは加速度、角速度、操作情報の他に、地磁気データ、あるいはＧＰＳ（Global Positioning System）等の測位データなどを含んでもよい。

また、訓練が終了するまでは電動車椅子２００の運転に何らかの制限を加えるようにしても良い。例えば最大速度の上限値、あるいは移動距離の上限値を設けることで、ユーザの安全性はより高められるであろう。訓練が終了するとそのことをアシスト端末１００から電動車椅子２００に通知して制限を解除することで、自由走行モードへの移行としても良い。

また、訓練終了後に自由走行モードに切り替える際に、ユーザの運転能力を用いて速度制限をしたり、運転操作の感度を調整するなど、推定されたユーザの運転能力や運転特徴を、電動車椅子２００の制御パラメータとして利用してもよい。

例えば、同じ訓練メニューを実施させる回数にあらかじめ上限を定めておくこととし、この上限に達した場合にはその訓練メニューを終了する代わりに、未達成となった訓練メニューに応じてあらかじめ定めた制限条件を設定することとしても良い。このとき、アシスト端末１００側で未達成となった訓練メニューＩＤと制限条件との対応情報を保有しておき、未達成となった訓練メニューＩＤに応じた制限条件を電動車椅子２００に通知するようにしても良い。一方、電動車椅子２００で未達成となった訓練メニューＩＤと制限条件との対応関係を保有しておくことで、アシスト端末１００からは未達成となった訓練メニューＩＤの通知を受けるようにしても良い。

また、運転能力レベルが下の場合に、運転特徴判定結果を表示しなくてもよく、電動車椅子２００の移動軌跡などを付加的に表示してもよい。

また、ユーザからアシスト端末への入力方法は、音声入力や、ボタン入力などであってもよい。

また、訓練メニューテーブル４０ａでは、運転能力レベルごとに訓練用動画ファイルと訓練用テキストファイルを格納するようにしてもよい。

また、能力判定部１０ａ、レベル判定部１０ｂ、訓練コンテンツ表示部１０ｃ、オプションセンサデータ処理部１０ｄ、および誘導コンテンツ表示部１０ｅの諸機能や、
訓練メニューテーブル４０ａ、レベルテーブル４０ｂ、運転特徴テーブル４０ｃ、オプションセンサデータ判定テーブル４０ｄ、誘導コンテンツテーブル４０ｅ、再生モード条件テーブル４０ｆおよび訓練メニューテーブル４０ｇの記録内容、さらには、関連する動画データやテキストファイル、音声ファイルなどをクラウド上に設けても良い。つまりアシスト端末１００がネットワーク経由でクラウドサーバからこれらの情報を取得するようにシステムを構築することももちろん可能である。

例えば、実施形態の運転訓練支援システムは、少なくともその一部が、クラウドサーバ装置により構成されていてもよい。すなわち、実施形態の運転訓練支援システムが実行する処理の少なくとも一部は、クラウド・コンピューティングにより実行されてもよい。

このクラウド・コンピューティングには、アプリケーション（ソフトウェア）をサービスとして提供するＳａａＳ（Software as a Service）と、アプリケーションを稼働させるための基盤（プラットフォーム）をサービスとして提供するＰａａＳ（Platform as a Service）と、サーバ装置、中央演算処理装置およびストレージなどのリソースをサービス（パブリッククラウド）として提供するＩａａＳ（Infrastructure as a Service）とのうち、少なくとも一つが含まれていてもよい。例えば、このクラウド・コンピューティングには、クラウド・サービス提供層（ＰａａＳ）により、インターネットを介した遠隔操作が含まれていてもよい。

アシスト端末１００では、ウェブブラウザが動作していてもよい。このウェブブラウザには、例えば、図７、図１２、図１７に示されるような、訓練に関するコンテンツが表示されてもよい。

なお、上記に説明した各装置及びシステムを実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、実行処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。

要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

１０…制御部、１０ａ…能力判定部、１０ｂ…レベル判定部、１０ｃ…訓練コンテンツ表示部、１０ｄ…オプションセンサデータ処理部、１０ｅ…誘導コンテンツ表示部、１０ｆ…音声合成部、１１…ＣＰＵ、１２…ＲＯＭ、１３…ＲＡＭ、２０…ユーザインタフェース部、２１…ディスプレイ、２２…タッチセンサ、３０…通信部、４０…メモリ、４０ａ…訓練メニューテーブル、４０ｂ…レベルテーブル、４０ｃ…運転特徴テーブル、４０ｄ…オプションセンサデータ判定テーブル、４０ｅ…誘導コンテンツテーブル、４０ｆ…再生モード条件テーブル、４０ｇ…訓練メニューテーブル、５０…スピーカ、６０…マイク、７０…電源部、８１…センサ、８２…加速度センサ、８３…角速度センサ、１００…アシスト端末、２００…電動車椅子、２０１…通信部

Claims (5)

1. 電動車椅子の運転訓練に係る訓練メニューを前記電動車椅子の運転者に提示する提示部と、
   前記電動車椅子に取り付けられたセンサにより感知されたセンサデータを受信する受信部と、
   前記提示された訓練メニューに対する挙動を示す前記センサデータに基づいて、前記運転者の運転能力と、当該運転者の癖を示す運転特徴とを推定する推定部と、
   前記推定された運転能力および運転特徴に基づいて前記運転者の運転レベルを判定する判定部と、
   前記判定された運転レベルが既定の水準に達するまで前記運転訓練を継続する制御部とを具備することを特徴とする運転訓練支援装置。
2. 前記受信部は、前記電動車椅子に取り付けられたオプションセンサにより感知されたオプションデータを受信し、
   さらに、前記受信されたオプションデータに基づいて、訓練条件が満たされているか否かを判定する判定部を具備し、
   前記制御部は、前記訓練条件が満たされている場合に前記運転訓練を開始することを特徴とする請求項１に記載の運転訓練支援装置。
3. さらに、前記運転者のプロファイル情報を取得する取得部を具備し、
   前記提示部は、前記取得されたプロファイル情報に応じた訓練メニューを前記運転者に提示することを特徴とする請求項１または２のいずれか１項に記載の運転訓練支援装置。
4. 電動車椅子の運転訓練に係る訓練メニューを前記電動車椅子の運転者に提示し、
   前記電動車椅子に取り付けられたセンサにより感知されたセンサデータを受信し、
   前記提示された訓練メニューに対する挙動を示す前記センサデータに基づいて、前記運転者の運転能力と、当該運転者の癖を示す運転特徴とを推定し、
   前記推定された運転能力および運転特徴に基づいて前記運転者の運転レベルを判定し、
   前記判定された運転レベルが既定の水準に達するまで前記運転訓練を継続することを特徴とする運転訓練支援方法。
5. コンピュータにより実行されるプログラムであって、前記プログラムは前記コンピュータを、
   電動車椅子の運転訓練に係る訓練メニューを前記電動車椅子の運転者に提示する提示部と、
   前記電動車椅子に取り付けられたセンサにより感知されたセンサデータを受信する受信部と、
   前記提示された訓練メニューに対する挙動を示す前記センサデータに基づいて、前記運転者の運転能力と、当該運転者の癖を示す運転特徴とを推定する推定部と、
   前記推定された運転能力および運転特徴に基づいて前記運転者の運転レベルを判定する判定部と、
   前記判定された運転レベルが既定の水準に達するまで前記運転訓練を継続する制御部、として機能させることを特徴とするプログラム。