JP6552038B2

JP6552038B2 - 自転車運転シミュレータ

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Publication number: JP6552038B2
Application number: JP2015123373A
Authority: JP
Inventors: 一孝水戸部
Original assignee: Akita University NUC
Current assignee: Akita University NUC
Priority date: 2015-06-19
Filing date: 2015-06-19
Publication date: 2019-07-31
Anticipated expiration: 2035-06-19
Also published as: JP2017009717A

Description

本発明は、自転車の運転を模擬する自転車運転シミュレータに関するものである。

特許文献１には、歩行者が車道の横断を擬似体験することが可能な歩行環境シミュレータが開示されている。これによって、被験者が歩いて車道を横断する時の危機回避能力や車両知覚能力を検査することができる。また、特許文献２には、交通法規を学ぶための自転車シミュレーション装置が開示されている。これによって、様々な年齢層を対象に交通法規を学ばせることができる。

特許第５５１４６４０号公報特許第５３５０１７３号公報

ところで、近年の高齢者の状況別交通事故死者数を見ると、歩行中、自動車乗車中、自転車乗用中が上位になっている。自転車乗用中の年齢層別死者数においては、高齢者の割合が最も高く、自転車乗用中における高齢者の事故防止の取り組みが重要な課題となっている。そこで、高齢者の事故防止に繋げるために、自転車運転中の交通事故誘発要因を評価可能な仕組みが望まれている。

しかしながら、自転車運転中の交通事故誘発要因を評価することを目的としたシミュレータは未だ存在しない。特許文献１に記載の歩行環境シミュレータは、歩行者による車道の横断を模擬するものであり、自転車の運転の模擬にそのまま転用することはできない。また、特許文献２に記載の自転車シミュレータ装置は、交通法規の学習用であり、被験者の知覚認知や行動特性を計測して交通事故誘発要因を評価することはできない。

本発明は、自転車運転中の交通事故誘発要因を評価することを目的とした自転車運転シミュレータの提供を課題とする。

前述した目的を達成するための本発明は、仮想空間において自転車の運転を模擬し、運転内容の評価を支援する自転車運転シミュレータであって、被験者が運転する据置型の模擬自転車と、前記模擬自転車の前方、後方及び一方の側方に映像を表示する表示装置と、前記仮想空間における仮想道路、前記仮想道路内の前記模擬自転車の位置を示す仮想自転車、及び前記仮想道路を走行する仮想自動車を含む仮想映像を生成し、前記表示装置に前記仮想映像を表示させる制御装置と、前記模擬自転車において前記仮想自転車の速度の算出に用いるデータを計測し、前記制御装置に送信する第１センサと、前記模擬自転車において前記仮想自転車の進行方向の算出に用いるデータを計測し、前記制御装置に送信する第２センサと、前記模擬自転車を運転中の前記被験者の視線方向に関するデータを計測し、前記制御装置に送信する第３センサと、を備え、前記制御装置は、前記仮想自転車の速度及び前記仮想自転車の進行方向を算出し、前記仮想空間における前記仮想自転車の位置を算出し、前記仮想自転車と前記仮想自動車との衝突の有無を判定し、前記衝突ありと判定した件数の割合である交通事故発生率を算出し、前記被験者が前記模擬自転車の運転を開始してから終了するまでの間に後方を確認した時間の合計時間である後方確認時間を算出し、前記仮想空間においてランダムな車間距離で前記仮想道路に前記仮想自動車を出現させ、前記仮想自転車が前記仮想道路の車線を横断したときの前記車間距離の選択の割合である車間選択率を算出することを特徴とする自転車運転シミュレータである。本発明によって、自転車運転中の交通事故誘発要因を評価することが可能となる。また、被験者の安全確認の度合を評価することができるとともに、事故発生時の要因解析を行うことができる。更に、車道の横断時、被験者が安全な車間選択を行っているか否かを評価することができる。

前記制御装置は、前記仮想空間において前記仮想自転車が前記仮想道路の車線に進入したとき及び脱出したときの前記仮想自転車に最も接近している前記仮想自動車との距離又は前記仮想自転車までの到達時間に基づく評価データを算出するようにしても良い。これによって、被験者による横断の判断が安全であったか否かを評価することができる。

本発明は、前記被験者によって前記模擬自転車に加えられる左右の荷重差に関するデータを計測し、前記制御装置に送信する第４センサと、前記模擬自転車のクランク軸に対する左右いずれかのペダルの回転角度に関するデータを計測し、前記制御装置に送信する第５センサと、を更に備え、前記制御装置は、前記左右の荷重差及び前記ペダルの回転角度に基づく評価データを算出するようにしても良い。これによって、ふらつき運転に関する知見を得ることができる。

本発明の自転車運転シミュレータにより、自転車運転中の交通事故誘発要因を評価することが可能となる。

自転車運転シミュレータの概要を示す模式図スクリーン及びスピーカの配置の例を示す模式図仮想空間を説明する模式図自転車運転模擬処理の全体の流れを示すフローチャート計測処理の詳細を示すフローチャートスクリーン及びスピーカの配置の他の例を示す模式図交通事故発生率の算出結果を示す図車間選択率の算出結果を示す図最接近車両到達距離を説明する模式図最接近車両到達時間の算出結果を示す図最接近車両到達距離の算出結果を示す図後方確認時間の算出結果を示す図ペダルの回転角度及び左右の荷重差の算出結果を示す図

以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。最初に、図１〜図３を参照しながら、自転車運転シミュレータ１の構成を説明する。

自転車運転シミュレータ１は、コンピュータによって作り出される仮想的な空間（以下「仮想空間」という。）において自転車の運転を模擬し、運転内容の評価を支援するシステムである。図１に示すように、自転車運転シミュレータ１は、被験者Ｓが運転する模擬自転車２と、模擬自転車２の周囲に映像を表示する表示装置３ａ〜３ｃと、仮想空間における映像（以下「仮想映像」という。）を生成し、表示装置３ａ〜３ｃに仮想映像を表示させるとともに、運転内容の評価に用いる評価データを算出する制御装置４ａ〜４ｃと、制御装置４ａ〜４ｃが用いるデータを計測する各種センサ群と、仮想映像の音を出力する音響装置とを備える。

模擬自転車２は、被験者Ｓが操作し、進行方向を調節するハンドル２１と、被験者Ｓが腰を掛けるサドル２２と、被験者Ｓが操作し、速度を調節するペダル２３と、ペダル２３、チェーン及びギヤ等からなる動力伝達機構によって回転される前輪２４とを備え、据置部材２５によって床や地面等に据え付けられる。模擬自転車２は、例えば、フィットネスバイクのように、前輪２４や後輪が無くても良い。また、模擬自転車２は、実際に走行可能な自転車をローラー台等で固定しても良い。

表示装置３ａは模擬自転車２の前方に、表示装置３ｂは後方に、表示装置３ｃは右側方に、各々映像を表示する。表示装置３ａ〜３ｃは、例えば、プロジェクタである。表示装置３ａ〜３ｃは、各々に対向して配置されるスクリーン１１ａ〜１１ｃの各表示領域３１ａ〜３１ｃに映像を投影する。尚、スクリーン１１ａ、１１ｂ及び１１ｃを設置せず、建物の壁などに直接映像を投影させても良い。以下、表示装置３ａ〜３ｃを総称する場合、表示装置３と表記する。

音響装置は、例えば、前方に配置されるスピーカ１２ａ及び１２ｂ並びにこれらに対応するアンプ（不図示）と、後方に配置されるスピーカ１２ｃ及び１２ｄ並びにこれらに対応するアンプ（不図示）とによって構成される。音響装置は、制御装置４と接続され、仮想映像の環境音を出力する。

図２に示すように、スクリーン１１ａ〜１１ｃの大きさは略等しく、スクリーン１１ａとスクリーン１１ｃとのなす角及びスクリーン１１ｂとスクリーン１１ｃとのなす角は略９０°である。模擬自転車２から各スクリーン１１ａ〜１１ｃまでの距離は、スクリーン１１ａ〜１１ｃの横幅Ｌの略半分である。模擬自転車２から各スクリーン１１ａ〜１１ｃに下ろした垂線は、各スクリーン１１ａ〜１１ｃを略二等分する。この場合、模擬自転車２に乗車している状態で、被験者Ｓは、前方のスクリーン１１ａの左端１３から、右側方のスクリーン１１ｂを介して、後方のスクリーン１１ｃの右端１４までの略２７０°の範囲で仮想映像を視認することができ、実際の交通環境を正確に模擬することができる。

また、スピーカ１２ａ及び１２ｂは、スクリーン１１ａの両端に位置し、スピーカ１２ｃ及び１２ｄは、スクリーン１１ｂの両端に位置する。結果的に、スピーカ１２ｂ及び１２ｄは、スクリーン１１ｃの両端に位置する。すなわち、スピーカ１２ａ〜１２ｄは、模擬自転車２から略９０度ごとに位置し、模擬自転車２までの距離が略等しい。これによって、被験者Ｓに対して臨場感のある環境音を出力することができる。

制御装置４ａ〜４ｃは、表示装置３ａ〜３ｃの各々に映像を送信する。制御装置４ａ〜４ｃは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、主記憶装置及び補助記憶装置等を備えるＰＣ（Personal Computer）である。制御装置４ａ〜４ｃに対する指示やデータの入力は、キーボード４１やマウス４２等の入力装置を介して行われる。液晶ディスプレイ４３ａ〜４３ｃには、表示装置３ａ〜３ｃに送信される映像や各種の操作画面が表示される。例えば、制御装置４ａがサーバ、制御装置４ｂ及び４ｃがクライアントとして機能し、互いにデータの送受信が可能に接続される。以下、制御装置４ａ〜４ｃを総称する場合、制御装置４と表記する。

制御装置４によって生成される仮想映像は、仮想空間において、道路の図形（以下「仮想道路５０」という。）、仮想道路５０における模擬自転車２の位置を示す自転車の図形（以下「仮想自転車６１」という。）、及び仮想道路５０の車道を走行する自動車の図形（以下「仮想自動車６２」という。）を含む動画像である。制御装置４は、被験者Ｓによる模擬自転車２の運転操作に応じた仮想映像を生成する。仮想映像は、例えば、ＶＲ（Virtual Reality）技術を用いて生成される。

図１及び図３に示すように、本実施の形態における仮想道路５０は、例えば、模擬自転車２から見て前方と後方の間に延びる２車線（片側１車線）の直線道路である。但し、仮想道路５０はこれに限定されることはなく、対面通行又は一方通行の１車線でも良いし、４車線（片側２車線）以上でも良いし、蛇行する道路でも良いし、それ以外の道路でも良い。

また、本実施の形態における自転車運転シミュレータ１は、例えば、車道を横断する際の運転行動の評価を支援する。但し、評価対象はこれに限定されることはなく、単に車道を直進する際の運転行動でも良いし、障害物（路上駐車等）を回避する際の運転行動でも良いし、それ以外の運転行動でも良い。

図３に示す仮想道路５０は、２つの車線を区分する中央線５１と、模擬自転車２から見て手前側の車線である手前車線５２ａ及び奥側の車線である奥車線５２ｂと、各車線の車道外側線である手前車道外側線５３ａ及び奥車道外側線５３ｂと、各車線の路側帯である手前路側帯５４ａ及び奥路側帯５４ｂと、を含む。

制御装置４ａ〜４ｃは、それぞれ表示角度範囲Ｒ１〜Ｒ３の仮想映像を生成し、表示装置３ａ〜３ｃに対してスクリーン１１ａ〜１１ｃに仮想映像を表示させるように制御する。サーバである制御装置４ａは、仮想自転車６１及び仮想自動車６２の位置を算出し、自らが生成する仮想映像に反映するとともに、クライアントである制御装置４ｂ及び４２ｃに送信する。制御装置４ｂ及び４ｃは、制御装置４ａから受信する仮想自転車６１及び仮想自動車６２の位置を、自らが生成する仮想映像に反映する。図１、図３に示される仮想自転車６１及び２台の仮想自動車６２は、位置関係が互いに略一致する。

各種センサ群は、第１センサ５〜第５センサ９である。各センサは、制御装置４とデータの送受信が可能に接続され、所定のサンプリングレートで計測データを制御装置４に送信する。

第１センサ５は、模擬自転車２において仮想自転車６１の速度の算出に用いるデータを計測する。第１センサ５は、例えば、模擬自転車２のペダル２３の回転のパルスを検出する回転パルスセンサであり、模擬自転車２のペダル２３につながるギヤ付近に装着される。制御装置４は、第１センサ５から受信するデータに基づいて模擬自転車２のペダル２３の単位時間当たりの回転数を算出し、予め記憶されているペダル２３の１回転で進む距離を用いて仮想自転車６１の速度を算出する。

実際の自転車であれば、ペダル２３の回転を止めた後、しばらくの間は減速しながら前進する。そこで、ペダル２３の回転に基づいて速度を算出する場合、制御装置４は、被験者がペダル２３の回転を止めた後、しばらくの間は減速しながら前進するように、予め記憶されている計算式に基づいて仮想自転車６１の速度を算出する。尚、第１センサ５は、模擬自転車２の前輪２４の回転のパルスを検出する回転パルスセンサ等でも良い。

第２センサ６は、模擬自転車２において仮想自転車６１の進行方向の算出に用いるデータを計測する。第２センサ６は、例えば、磁気センサによる３次元位置姿勢計測装置のレシーバであり、金属の影響を抑える為、樹脂製のアタッチメント２８を介してハンドル２１に固定される。第２センサ６は、３次元位置姿勢計測装置のコントローラ１０を介して、計測データを制御装置４に送信する。尚、第２センサ６は、模擬自転車２のハンドル２１の回転角度を検出する回転角センサ等でも良い。

第３センサ７は、模擬自転車２を運転中の被験者Ｓの視線方向に関するデータを計測する。第３センサ７は、例えば、磁気センサによる３次元位置姿勢計測装置のレシーバであり、被験者Ｓが被るヘルメット２６に固定される。第３センサ７は、３次元位置姿勢計測装置のコントローラ１０を介して、計測データを制御装置４に送信する。尚、第３センサ７は、被験者Ｓの頭部の角速度を検出するジャイロセンサ等でも良い。

第４センサ８は、被験者Ｓによって模擬自転車２に加えられる左右の荷重差に関するデータを計測する。第４センサ８は、例えば、据置部材２５の後方支持板２５ａの左右両端に設置される一対の圧力センサである。後方支持板２５ａは、サドル２２の下方付近に位置し、模擬自転車２の左右方向に延びる板状部材である。一対の圧力センサは、後方支持板２５ａの左右両端において、床又は地面等と対向する底面に設置される。

第５センサ９は、被験者Ｓの左右いずれかの膝の位置に関するデータを計測する。第５センサ９は、例えば、磁気センサによる３次元位置姿勢計測装置のレシーバであり、被験者Ｓの右膝に装着されるバンド２７に固定される。第５センサ９は、３次元位置姿勢計測装置のコントローラ１０を介して、計測データを制御装置４に送信する。尚、第５センサ９は、左右いずれかのペダル２３の回転位置を検出する回転センサでも良い。

ここで、３次元位置姿勢計測装置の概要を説明する。３次元位置姿勢計測装置は、３軸直交コイルで構成されるトランスミッタ（不図示）と、同じく３軸直交コイルで構成されるレシーバ（第２センサ６、第３センサ７及び第５センサ９）と、これらを制御するコントローラ１０と、によって構成される。コイルの直径は、トランスミッタと、レシーバとの間の距離に比べて十分に小さいため、各コイルは１つの点とみなすことができる。トランスミッタのコイルに電流を流し、励磁すると、磁界が発生する。各レシーバは、トランスミッタが励磁されることにより発生するパルス磁場を受け、電磁誘導によってコイルに電流が流れる。コントローラ１０は、各レシーバのコイルに流れる電流を検出し、ＡＤ変換を行い、制御装置４に計測データを送信する。計測データは、トランスミッタと各レシーバとの相対的な３次元の位置情報及び姿勢情報である。

次に、図４〜図６を参照しながら、自転車運転シミュレータ１による自転車運転模擬処理について説明する。自転車運転模擬処理を実現するためのソフトウエアは、例えば、ＶＲ環境開発ツール「Vizard4.0」（World Viz社）によって開発可能である。

図４に示すように、ユーザが制御装置４ａに対して起動を指示すると、制御装置４ａは起動処理を実行する（ステップＳ１）。具体的には、制御装置４ａは、自らにインストールされている自転車運転模擬処理のプログラムを実行するとともに、制御装置４ｂ及び４ｃに対して、制御装置４ｂ及び４ｃにインストールされている自転車運転模擬処理のプログラムを実行させる。各プログラムが実行されると、制御装置４ａ〜４ｃは、表示装置３ａ〜３ｃに対して所定の画面をスクリーン１１ａ〜１１ｃに表示させる。制御装置４ａは、各種センサからデータの送受信が可能な状態であることを確認し、データの送受信ができなければ、エラー処理等を実行する。

この時点で、被験者Ｓは、必要に応じてヘルメット２６やバンド２７を装着し、模擬自転車２のサドル２２に腰を掛ける。制御装置４ａは、第３センサ７から受信する被験者Ｓの頭部の位置情報及び姿勢情報に基づいて、被験者Ｓの目の高さ（耳眼平面）を算出し、仮想空間におけるカメラの高さとして設定する。尚、ユーザが制御装置４ａに対して被験者Ｓの身長又は座高を入力し、制御装置４ａが被験者Ｓの身長又は座高から被験者Ｓの目の高さ（耳眼平面）を算出しても良い。

次に、ユーザは、制御装置４ａに対して初期設定の情報を入力する（ステップＳ２）。本実施の形態では、仮想自動車６２の車両速度を２種類（例えば、４０ｋｍ／ｈと６０ｋｍ／ｈ）とし、初期設定の情報として選択入力することができる。制御装置４ａは、ステップＳ２において入力される仮想自動車６２の車両速度に基づいて、仮想自動車６２の位置を算出する。

次に、ユーザが、制御装置４ａに対して計測開始を指示すると、制御装置４ａは計測処理を実行する（ステップＳ３）。計測処理の詳細は図５に示す。

図５に示す処理は、所定のサンプリングレートごとに繰り返し実行される。制御装置４ａは、各センサからデータを受信し（ステップＳ１１）、仮想自転車６１及び仮想自動車６２の位置を算出する（ステップＳ１２）。制御装置４ａは、第１センサ５及び第２センサ６から受信するデータに基づいて仮想自転車６１の速度及び進行方向を算出し、更に、仮想自転車６１の位置を算出する。また、制御装置４ａは、ステップＳ２において入力される車両速度に基づいて仮想自動車６２の位置を算出する。

次に、制御装置４ａは、各センサから受信する計測データ、ステップＳ１２において算出される仮想自転車６１の位置や仮想自動車６２の位置等の算出データを記憶する（ステップＳ１３）。ステップＳ１３において記憶されるデータは、後述するステップＳ４の評価データ算出処理に用いられる。

次に、制御装置４ａは、仮想自転車６１と仮想自動車６２とが衝突しているか否か判定する（ステップＳ１４）。仮想自転車６１及び仮想自動車６２の現在位置は、ステップＳ１２において算出されている。制御装置４ａは、仮想自転車６１及び仮想自動車６２の現在位置に基づいて、互いに衝突しているか否か判定する。制御装置４ａは、例えば、仮想自転車６１及び仮想自動車６２が所定の領域を有するものとし、互いの領域の一部が重複すれば、衝突していると判定する。

仮想自転車６１と仮想自動車６２とが衝突していない場合（ステップＳ１４のＮｏ）、制御装置４ａは、仮想自転車６１が車道の横断を終了しているか否か判定する（ステップＳ１５）。制御装置４ａは、仮想自転車６１の現在位置が、奥車線５２ｂを脱出し、奥車道外側線５３ｂを超えて、奥路側帯５４ｂに到達していれば、仮想自転車６１が車道の横断を終了していると判断する。

仮想自転車６１が車道の横断を終了していない場合（ステップＳ１５のＮｏ）、制御装置４ａは、自らの次フレームの映像を生成するとともに、制御装置４ｂ及び４ｃに対して仮想自転車６１及び仮想自動車６２の現在位置を送信し、次フレームの映像を生成させる（ステップＳ１６）。

次に、制御装置４ａ〜４ｃは、表示装置３ａ〜３ｃに対して仮想映像の表示を制御し（ステップＳ１７）、ステップＳ１１から処理を繰り返す。

ステップＳ１４において、仮想自転車６１と仮想自動車６２とが衝突している場合（ステップＳ１４のＹｅｓ）、制御装置４ａは、仮想自転車６１と仮想自動車６２との衝突ありと記憶し（ステップＳ１８）、処理を終了する。

ステップＳ１５において、仮想自転車６１が車道の横断を終了している場合（ステップＳ１５のＹｅｓ）、制御装置４ａは、仮想自転車６１と仮想自動車６２との衝突なしと記憶し（ステップＳ１９）、処理を終了する。

図４の説明に戻る。次に、制御装置４ａは、計測処理において記憶されるデータに基づいて、運転内容の評価を支援するための評価データを算出する（ステップＳ４）。具体的な評価データについては、後述する実施例において説明する。

図６は、自転車運転シミュレータの配置の他の例を示す模式図である。図６に示す例では、スクリーン１１ａ〜１１ｃの大きさが全て等しく、スクリーン１１ａとスクリーン１１ｃとのなす角及びスクリーン１１ｂとスクリーン１１ｃとのなす角は１５０°である。模擬自転車２からスクリーン１１ｃまでの距離は、スクリーン１１ａ〜１１ｃの横幅Ｌの略半分である。模擬自転車２からスクリーン１１ｃに下ろした垂線は、スクリーン１１ｃを二等分する。この場合、前方のスクリーン１１ａの左端１３から、右側方のスクリーン１１ｂを介して、後方のスクリーン１１ｃの右端１４までの略１８０°の範囲で仮想映像を視認することができる。従って、図６に示す配置例は、仮想道路５０の左端から右端へと横断する際の運転行動を評価する場合であれば何ら支障がない配置と言える。また、自転車の模擬を第三者に観覧させる場合、模擬自転車２の左側方に設けられる観覧スペースＶからスクリーン１１ａ〜１１ｃに表示される仮想映像が容易に視認でき、便利である。尚、スピーカ１２ａ〜１２ｄの位置は、図２の場合と同様である。

仮想道路５０の左端から右端へと横断する際の運転行動を評価する場合、図２及び図６に示すように、スクリーン１１ａとスクリーン１１ｃとのなす角及びスクリーン１１ｂとスクリーン１１ｃとのなす角は、９０°〜１５０°の範囲を取り得る。尚、制御装置４は、スクリーン１１ａ〜１１ｃの配置場所に応じた仮想映像を生成する。

日本では車両が左側通行であるが、車両が右側通行の国も存在する。このような国においては、模擬自転車２の左側方にスクリーン１１ｂを配置し、制御装置４は、仮想自転車６１及び仮想自動車６２が右側通行となるように仮想映像を生成しても良い。

以下、図７〜図１２を参照しながら、実施例について説明する。本実施例では、制御装置４は、被験者Ｓが模擬自転車２を運転し、図３に示す仮想道路５０の車道を横断する際の運転行動を計測し、評価した。

＜ハードウエア及びソフトウエアの構成＞
本実施例では、制御装置４ａ〜４ｃとして、「Prime Galleria ZX」（ドスパラ社製）のＰＣを用いた。制御装置４ａ〜４ｃのグラフィックボードは「NVIDIA GeForceGTX275」を用いた。制御装置４ａ〜４ｃは、1000BASE-TのＬＡＮ（Local Area Network）で接続した。

表示装置３ａ〜３ｃには、ミラー投射型プロジェクタ「WT610T」（旧NECビューテクノロジー社製）を用いた。スクリーン１１ａ〜１１ｃには、１００インチの広視野角スクリーン「VL-S100E」（NEC社製）（幅１，９８７ｍｍ×高さ１４９０ｍｍ）を用いた。スクリーン１１ａ〜１１ｃの配置は、図２と同様とした。

スピーカ１２ａ〜１２ｄには、「TD510」（富士通テン社製）を用いた。これらに接続する２つのアンプには、「TDA501 II」（富士通テン社製）を用い、サーバである制御装置４ａにＵＳＢ（Universal Serial Bus）を介して接続した。スピーカ１２ａ〜１２ｄの配置は、図２と同様とした。スピーカ１２ａ〜１２ｄの再生周波数帯域は５５〜２０，０００Ｈｚであり、仮想映像の環境音をより忠実に再現できた。

第１センサ５には、ペダル２３の回転を検出するパルスセンサを用い、制御装置４ａにＡＤ変換器を介してパルス信号を出力した。制御装置４ａは、入力されるパルス信号に基づいてパルス数をカウントし、ペダル２３の単位時間当たりの回転数を算出し、予め記憶されているペダル２３の１回転で進む距離を用いて仮想自転車６１の速度を算出した。

３次元位置姿勢計測装置には、コントローラ１０が３次元デジタイザ「Liberty 8 system」（POLHEMUS社製）、レシーバ（第２センサ６、第３センサ７及び第５センサ９）が「RX-2」（POLHEMUS社製）、トランスミッタが「TX4」（POLHEMUS社製）を用いた。制御装置４ａには、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）を介して３次元デジタイザを接続した。測定可能範囲はトランスミッタを中心とする半径約９００ｍｍの半球状である。位置情報の角度は０．７５ｍｍ、分解能は０．００３８ｍｍである。姿勢情報の角度は０．１５°、分解能は０．００１２°である。

第４センサ８には、圧縮型ロードセル「TC-FR1KN」（TEAC社製）を用いた。第４センサ８のキャリブレーションのために、第４センサ８には、ＡＤ変換器「U3-LV」（LABJACK社製）を介してデジタル指示計「TD-700T」（TEAC社製）を接続した。デジタル指示計「TD-700T」には左右の荷重差が表示されるようになっており、被験者Ｓが模擬自転車２のサドル２２に腰をかけた状態で、左右の荷重差を０とするキャリブレーションを行った。

制御装置４ａ〜４ｃにインストールするプログラムは、ＶＲ環境開発ツール「Vizard4.0」（World Viz社）によって開発した。３次元デジタイザ「Liberty 8 system」の制御プログラムには、Vizard4.0の標準ドライバを用いた。システム全体のサンプリングレートは３０Ｈｚとした。制御装置４ａは、第１センサ５及び第２センサ６から受信するデータに基づいて仮想自転車６１の速度及び進行方向を算出し、算出された速度及び進行方向に応じて仮想自転車６１が移動するように仮想映像を生成した。これによって、被験者Ｓは実際に模擬自転車２が前に進んでいる感覚を体験することができた。

制御装置４ａは、第３センサ７から受信するデータに基づいて、被験者Ｓの身長を算出し、仮想映像の地上からの高さを設定した。尚、計測中は頭部の揺れによるちらつきを抑える為、制御装置４ａは、被験者Ｓの身長から目の高さ（耳眼平面）を算出し、被験者Ｓの目の高さに仮想空間で設定するカメラの高さを一致させた。

制御装置４ａは、計測中、仮想自転車６１及び仮想自動車６２の位置、並びに第３センサ７から受信するデータに基づいて算出される被験者Ｓの視線方向に関するデータを毎秒３０フレームのＣＳＶ形式で補助記憶装置（ハードディスクドライブ）に記憶した。仮想自転車６１が所定の位置に到達すると、制御装置４ａは計測を自動的に終了した。

制御装置４ａは、ランダムな車間距離で仮想道路５０に仮想自動車６２を出現させ、図３の右から左が走行方向となる手前車線５２ａおよび図３の左から右が走行方向となる奥車線５２ｂを走行させた。仮想自動車６２を出現させる車間距離は、６０ｍ、１００ｍ及び１４０ｍの３種類とした。車両速度は、４０ｋｍ／ｈ、６０ｋｍ／ｈの２条件とし、初期設定の入力時にいずれか一方を選択した。仮想自転車６１は、手前路側帯５４ａから直進の状態で出発させた。

＜被験者及び教示条件＞
被験者Ｓの年齢層は、高齢者と若年者とした。高齢者のグループは、男性１名、女性１０名の計１１名、平均年齢が約６９歳であった。若年者のグループは、男性９名、女性１名の計１０名、平均年齢が約２３歳であった。被験者Ｓ一人当たりの試行回数は２０回とした。

被験者Ｓには、手前車線５２ａを走行する仮想自動車６２が仮想自転車６１と並進したときに、模擬自転車２のペダル２３を漕ぎ始めるように教示した。また、スクリーン１１ａ〜１１ｃに表示される仮想映像を見て、「安全に横断できる」と判断したとき、車道の横断を開始するように教示した。また、仮想自動車６２との衝突の危険を感じた場合、模擬自転車２のペダル２３を早く漕ぐなどの行動を取っても構わないと教示した。

＜評価データの算出結果＞
本実施例では、制御装置４は、「交通事故発生率」、「車間選択率」、「最接近車両到達時間」、「最接近車両到達距離」、「後方確認時間」の評価データを算出した。以下、各評価データの定義及び算出結果について説明する。

「交通事故発生率」は、ステップＳ１４において、制御装置４が衝突ありと判定した件数の割合とする。図７に示すように、制御装置４は、年齢層（高齢者、若年者）、車両速度条件（４０ｋｍ／ｈ、６０ｋｍ／ｈ）、及び車線（手前車線５２ａ、奥車線５２ｂ）毎に交通事故発生率を算出した。

若年者は交通事故が発生しなかった。高齢者の交通事故発生率は、車両速度４０ｋｍで手前車線５２ａにおいて２．４１％、車両速度４０ｋｍで奥車線５２ｂにおいて０％、車両速度６０ｋｍで手前車線５２ａにおいて２．２５％、車両速度６０ｋｍで奥車線５２ｂにおいて１．１２％となった。高齢者に着目すると、奥車線５２ｂよりも手前車線５２ａの方が、交通事故発生率が高い。高齢者の場合、後方確認時、接近してくる仮想自動車６２の見落としが発生していると考えられる。

「車間選択率」は、被験者Ｓが車道を横断したときの各車間距離（６０ｍ、１００ｍ及び１４０ｍ）を選択した割合とする。図８に示すように、制御装置４は、年齢層（高齢者、若年者）、車両速度条件（４０ｋｍ／ｈ、６０ｋｍ／ｈ）、車線（手前車線５２ａ、奥車線５２ｂ）、及び交通事故発生有無毎に車間選択率を算出した。

高齢者は、車両速度が速い方が安全な車間選択を行っている。すなわち、高齢者は、車両速度が４０ｋｍ／ｈよりも６０ｋｍ／ｈの方が、車間距離がより長いタイミング（６０ｍよりも１００ｍ、１００ｍよりも１４０ｍ）で車道を横断していることが分かる。これは、車両速度が速いことでより慎重に車間選択を行ったと考えられる。一方、若年者は車両速度による差があまりないことが分かる。これは、若年者の身体能力が高い為、車両速度では車間選択に影響を及ぼさないためと考えられる。また、若年者・高齢者ともに、手前車線５２ａよりも奥車線５２ｂの方が安全な車間選択を行っている。若年者と高齢者で比較すると、車両速度６０ｋｍ／ｈにおいて、交通事故が発生していないときは、高齢者の方が若年者よりも安全な車間選択を行っている。

「最接近車両到達時間」は、仮想自転車６１が車線に進入した時点又は脱出した時点において、その車線内で最も接近している仮想自動車６２が仮想自転車６１に到達するまでの時間とする。また、「最接近車両到達距離」は、仮想自転車６１が車線に進入した時点又は脱出した時点において、最も接近している仮想自動車６２から仮想自転車６１までの距離とする。図９（ａ）には、仮想自転車６１が手前車線５２ａに侵入した時点における最接近車両到達距離Ｄ１を示している。図９（ｂ）には、仮想自転車６１が手前車線５２ａを脱出した時点における最接近車両到達距離Ｄ２を示している。制御装置４は、これらの２つの最接近車両到達距離Ｄ１、Ｄ２を車両速度で割ることによって、最接近車両到達時間を算出した。また、制御装置４は、奥車線５２ｂにおける最接近車両到達時間についても同様に算出した。最接近車両到達距離や最接近車両到達時間を算出することによって、被験者Ｓによる横断の判断が安全であったか否かを評価することが可能となる。

図１０が最接近車両到達時間、図１１が最接近車両到達距離の算出結果を示している。符号ａ〜ｆは、それぞれ、ａ：事故が発生しなかったときの手前車線５２ａ、ｂ：事故が発生しなかったときの奥車線５２ｂ、ｃ：手前車線５２ａで事故が発生したときの手前車線５２ａ、ｄ：手前車線５２ａで事故が発生したときの奥車線５２ｂ、ｅ：奥車線５２ｂで事故が発生したときの手前車線５２ａ、ｆ：奥車線５２ｂで事故が発生したときの奥車線５２ｂ、の棒グラフを示す。

図１０（ａ）を参照すると、事故が発生することなく安全に横断できた試行では、手前車線５２ａよりも奥車線５２ｂにおいて時間に余裕があり、より安全な車線侵入判断ができていることが分かる。

また、図１０（ａ）及び図１０（ｂ）を比較すると、事故が発生していない試行では、高齢者の場合、手前車線５２ａよりも奥車線５２ｂの方が、最接近車両到達時間が長い傾向にある。一方、若年者の場合、手前車線５２ａと奥車線５２ｂとの差があまりないか、奥車線５２ｂよりも手前車線５２ａの方が、最接近車両到達時間が長くなっているデータもある。

手前車線５２ａよりも奥車線５２ｂの方が、より安全な車線侵入判断ができていることから、被験者Ｓは、被験者Ｓと対向して奥車線５２ｂを走行している仮想自動車６２の車間を目安にして横断するか否かを判断していると考えられる。また、高齢者及び若年者との間で、手前車線５２ａ及び奥車線５２ｂの最接近車両到達時間の傾向が異なった原因として、年齢における身体能力の違いによる車道横断に要する時間が考えられる。

手前車線５２ａで事故が発生したときの手前車線５２ａにおける最接近車両到達時間と、事故が発生しなかった時の手前車線５２ａにおける最接近車両到達時間との間において有意差が見られた（ｐ＜０．０５）。これは、手前車線５２ａで事故に遭うときには、後方確認時の最も接近している仮想自動車６２の見落としにより、危険なタイミングで車線に進入しているためと考えられる。

また、速度条件で比較した結果、高齢者及び若年者ともに、手前車線５２ａ及び奥車線５２ｂの両方において有意差が見られた（ｐ＜０．００５）。年齢層で比較した結果、車両速度が４０ｋｍ／ｈで奥車線５２ｂのデータのみ、有意差が見られた（ｐ＜０．００５）。一方、図１１（ａ）及び図１１（ｂ）を速度条件で比較した結果、有意差は見られなかった。従って、横断できると判断する最接近車両到達距離は、車両速度に依存しないと考えられる。

「後方確認時間」は、被験者Ｓが模擬自転車２の運転を開始してから終了するまでの間に後方を確認した時間の合計時間とする。制御装置４は、被験者Ｓが装着するヘルメット２６に固定される第３センサ７の姿勢情報に基づいて被験者Ｓの視線方向を算出し、被験者Ｓが後方確認をしているか否か判断した。具体的には、制御装置４は、第３センサ７の姿勢情報における鉛直方向周りの回転成分を被験者Ｓの視線方向の回転角度とし、視線方向の回転角度が閾値（本実施例では１４０°）を超えている間は後方確認をしていると判断した。

図１２に示すように、制御装置４は、年齢層（高齢者、若年者）、車両速度条件（４０ｋｍ／ｈ、６０ｋｍ／ｈ）、及び事故発生パターン（事故なし、手前車線５２ａにおいて事故発生、及び奥車線５２ｂにおいて事故発生）毎に、後方確認時間の平均を算出した。

事故の有無で比較すると、後方確認時間に大きな差は現れなかった。車両速度で比較すると、高齢者及び若年者ともに有意差は見られなかった。一方、高齢者及び若年者で比較すると、後方確認時間は若年者の方が長く、全ての速度条件において有意差が見られた（車両速度が４０ｋｍ／ｈの場合：ｐ＜０．００５、車両速度が６０ｋｍ／ｈの場合：ｐ＜０．０１）。高齢者の場合、過去の経験から「自分はしっかり確認できている。」という思い込みが発生しているのではないかと考えられる。また、事故の有無で後方確認時間に差が生じなかった理由は、事故発生時にも、事故が無かった時と同程度の時間をかけて後方の確認行動を取っているためと考えられる。従って、手前車線５２ａにおいて事故に遭う理由は、最も接近している仮想自動車６２の見落としが主な要因であると考えられる。

以上の通り、実施例における「交通事故発生率」、「車間選択率」、「最接近車両到達時間」、「最接近車両到達距離」、「後方確認時間」の評価データは、模擬自転車２の運転内容の評価に有効であるとともに、事故発生時の要因解析にも有効であると言える。

＜評価データの変形例＞
制御装置４は、「ペダルの回転角度の軌跡」、「重心移動の軌跡」の評価データを算出することもできる。以下、これらの評価データの定義及び算出結果について説明する。００８４」

「ペダルの回転角度の軌跡」は、クランク軸に対する左右いずれかのペダル２３の回転角度の経時変化とする。制御装置４は、被験者Ｓの右膝のバンド２７に固定される第５センサ９によって計測される位置情報及び姿勢情報に基づいて、右のペダル２３の回転軸に対する回転角度を算出した。「重心移動の軌跡」は、被験者Ｓによって模擬自転車２に加えられる左右の荷重差の経時変化とする。制御装置４は、後方支持板２５ａの左右両端に設置される一対の第４センサ８によって計測される出力電圧の差に基づいて、左右の荷重差を算出した。具体的には、制御装置４は、次式を用いて左右の荷重差を算出した。

図１３に示すように、制御装置４は、ペダル２３の回転角度を横軸、左右の荷重差を縦軸とする散布図を算出した。これによって、例えば、普段良く自転車を運転する人とそうでない人の行動特性の違いを評価し、ふらつき運転等に関する知見を得ることができる。

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る自転車運転シミュレータ等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１.........自転車運転シミュレータ
２.........模擬自転車
３.........表示装置
４.........制御装置
５.........第１センサ
６.........第２センサ
７.........第３センサ
８.........第４センサ
９.........第５センサ
５０.........仮想道路
５２ａ.........手前車線
５２ｂ.........奥車線
６１.........仮想自転車
６２.........仮想自動車
Ｓ.........被験者

Claims

仮想空間において自転車の運転を模擬し、運転内容の評価を支援する自転車運転シミュレータであって、
被験者が運転する据置型の模擬自転車と、
前記模擬自転車の前方、後方及び一方の側方に映像を表示する表示装置と、
前記仮想空間における仮想道路、前記仮想道路内の前記模擬自転車の位置を示す仮想自転車、及び前記仮想道路を走行する仮想自動車を含む仮想映像を生成し、前記表示装置に前記仮想映像を表示させる制御装置と、
前記模擬自転車において前記仮想自転車の速度の算出に用いるデータを計測し、前記制御装置に送信する第１センサと、
前記模擬自転車において前記仮想自転車の進行方向の算出に用いるデータを計測し、前記制御装置に送信する第２センサと、
前記模擬自転車を運転中の前記被験者の視線方向に関するデータを計測し、前記制御装置に送信する第３センサと、
を備え、
前記制御装置は、
前記仮想自転車の速度及び前記仮想自転車の進行方向を算出し、前記仮想空間における前記仮想自転車の位置を算出し、前記仮想自転車と前記仮想自動車との衝突の有無を判定し、前記衝突ありと判定した件数の割合である交通事故発生率を算出し、
前記被験者が前記模擬自転車の運転を開始してから終了するまでの間に後方を確認した時間の合計時間である後方確認時間を算出し、
前記仮想空間においてランダムな車間距離で前記仮想道路に前記仮想自動車を出現させ、前記仮想自転車が前記仮想道路の車線を横断したときの前記車間距離の選択の割合である車間選択率を算出する
ことを特徴とする自転車運転シミュレータ。
前記制御装置は、前記仮想空間において前記仮想自転車が前記仮想道路の車線に進入したとき及び脱出したときの前記仮想自転車に最も接近している前記仮想自動車との距離又は前記仮想自転車までの到達時間に基づく評価データを算出することを特徴とする請求項１に記載の自転車運転シミュレータ。
前記被験者によって前記模擬自転車に加えられる左右の荷重差に関するデータを計測し、前記制御装置に送信する第４センサと、
前記模擬自転車のクランク軸に対する左右いずれかのペダルの回転角度に関するデータを計測し、前記制御装置に送信する第５センサと、
を更に備え、
前記制御装置は、前記左右の荷重差及び前記ペダルの回転角度に基づく評価データを算出することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の自転車運転シミュレータ。