JP6960220B2

JP6960220B2 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

Info

Publication number: JP6960220B2
Application number: JP2016237375A
Authority: JP
Inventors: 成志中村; 建太手銭
Original assignee: 損害保険ジャパン株式会社
Priority date: 2016-12-07
Filing date: 2016-12-07
Publication date: 2021-11-05
Anticipated expiration: 2036-12-07
Also published as: JP2018092084A

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

上記技術分野において、特許文献１には、運転者が運転中に観察している映像を取得し、取得した映像に視線検出器で検出された運転者の視線軌跡を重畳して表示し、運転者が認知した対象物および認知しなかった対象物を明らかにして、危険運転の原因を解析し、安全運転教育に役立てる技術が開示されている。また、特許文献２には、身体に装着可能な自動撮像装置であって、装着者の脈拍の変化から身体の異常を検出した場合に撮像を開始し、撮像した映像情報を情報端末に送信する技術が開示されている。

国際公開第２０１１／１４８４５５号公報特許第５９８２６７４号公報

しかしながら、上記文献に記載の技術では、運転者の生体情報を用いていないので、高度化された運転シミュレーションを生成することができなかった。

本発明の目的は、上述の課題を解決する技術を提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置は、
車両の運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
前記車両の車両情報を取得する車両情報取得手段と、
前記車両に取り付けられた撮像手段から、前記車両を含む前記車両の周囲画像を取得する周囲画像取得手段と、
前記生体情報、前記車両情報および前記周囲画像の組の履歴を記憶する記憶手段と、
前記履歴に基づいて、前記運転者の運転操作および前記車両の挙動とヒヤリハットでない事故との第１の関連性を解析し、前記運転者の運転操作および前記車両の挙動と前記事故には至らなかった前記ヒヤリハットにおける前記生体情報の急変との第２の関連性を解析する解析手段と、
前記第１の関連性及び第２の関連性に基づいて、事故発生状況およびヒヤリハット状況を含む運転シミュレーションを生成する生成手段と、
を備え、
前記解析手段は、前記履歴に基づいて、前記事故の場合における、前記運転者が事故発生の危険を察知してから運転操作を開始するまでの運転操作開始時間と、前記運転操作の操作量とを解析し、前記事故に至らなかった前記ヒヤリハットの場合における、前記運転操作開始時間と、前記運転操作の操作量と、前記事故を回避できたか回避できなかったかの分岐となる車両操作のタイミングである事故発生回避タイミングとを解析する時間操作量解析手段を、さらに備え、
前記生成手段は、前記事故の場合における前記運転操作開始時間および前記操作量と、前記事故に至らなかった前記ヒヤリハットの場合における前記運転操作開始時間および前記操作量とに基づいて、前記事故発生回避タイミングを示す情報を含む前記運転シミュレーションを生成する。

上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理方法は、
生体情報取得手段が、車両の運転者の生体情報を取得する生体情報取得ステップと、
車両情報取得手段が、前記車両の車両情報を取得する車両情報取得ステップと、
周囲画像取得手段が、前記車両に取り付けられた撮像手段から、前記車両を含む前記車両の周囲画像を取得する周囲画像取得ステップと、
前記生体情報、前記車両情報および前記周囲画像の組の履歴を記憶手段に記憶する記憶ステップと、
解析手段が、前記履歴に基づいて、前記運転者の運転操作および前記車両の挙動とヒヤリハットでない事故との第１の関連性を解析し、前記運転者の運転操作および前記車両の挙動と前記事故には至らなかった前記ヒヤリハットにおける前記生体情報の急変との第２の関連性を解析する解析ステップと、
生成手段が、前記第１の関連性及び第２の関連性に基づいて、事故発生状況およびヒヤリハット状況を含む運転シミュレーションを生成する生成ステップと、
を含み、
前記解析ステップは、前記履歴に基づいて、前記事故の場合における、前記運転者が事故発生の危険を察知してから運転操作を開始するまでの運転操作開始時間と、前記運転操作の操作量とを解析し、前記事故に至らなかった前記ヒヤリハットの場合における、前記運転操作開始時間と、前記運転操作の操作量と、前記事故を回避できたか回避できなかったかの分岐となる車両操作のタイミングである事故発生回避タイミングとを解析する時間操作量解析ステップを、さらに含み、
前記生成ステップにおいては、前記事故の場合における前記運転操作開始時間および前記操作量と、前記事故に至らなかった前記ヒヤリハットの場合における前記運転操作開始時間および前記操作量とに基づいて、前記事故発生回避タイミングを示す情報を含む前記運転シミュレーションを生成する。

上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理プログラムは、
車両の運転者の生体情報を取得する生体情報取得ステップと、
前記車両の車両情報を取得する車両情報取得ステップと、
前記車両に取り付けられた撮像手段から、前記車両を含む前記車両の周囲画像を取得する周囲画像取得ステップと、
前記生体情報、前記車両情報および前記周囲画像の組の履歴を記憶手段に記憶する記憶ステップと、
前記履歴に基づいて、前記運転者の運転操作および前記車両の挙動とヒヤリハットでない事故との第１の関連性を解析し、前記運転者の運転操作および前記車両の挙動と前記事故には至らなかった前記ヒヤリハットにおける前記生体情報の急変との第２の関連性を解析する解析ステップと、
前記第１の関連性及び第２の関連性に基づいて、事故発生状況およびヒヤリハット状況を含む運転シミュレーションを生成する生成ステップと、
をコンピュータに実行させる情報処理プログラムであって、
前記解析ステップは、前記履歴に基づいて、前記事故の場合における、前記運転者が事故発生の危険を察知してから運転操作を開始するまでの運転操作開始時間と、前記運転操作の操作量とを解析し、前記事故に至らなかった前記ヒヤリハットの場合における、前記運転操作開始時間と、前記運転操作の操作量と、前記事故を回避できたか回避できなかったかの分岐となる車両操作のタイミングである事故発生回避タイミングとを解析する時間操作量解析ステップを、さらに含み、
前記生成ステップにおいては、前記事故の場合における前記運転操作開始時間および前記操作量と、前記事故に至らなかった前記ヒヤリハットの場合における前記運転操作開始時間および前記操作量とに基づいて、前記事故発生回避タイミングを示す情報を含む前記運転シミュレーションを生成するようコンピュータに実行させる。

本発明によれば、運転者の生体情報を用いるので、高度化された運転シミュレーションを生成することができる。

本発明の第１実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。本発明の第２実施形態に係る情報処理装置による処理の概要を説明する図である。本発明の第２実施形態に係る情報処理装置による処理の概要を説明する図である。本発明の第２実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。本発明の第２実施形態に係る情報処理装置の備える生成テーブルの一例を示す図である。本発明の第２実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。本発明の第２実施形態に係る情報処理装置の処理手順を説明するフローチャートである。本発明の第３実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。本発明の第３実施形態に係る情報処理装置の備える時間操作量テーブルおよびシミュレーション生成テーブルの一例を示す図である。本発明の第３実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。本発明の第３実施形態に係る情報処理装置の処理手順を説明するフローチャートである。

以下に、本発明を実施するための形態について、図面を参照して、例示的に詳しく説明記載する。ただし、以下の実施の形態に記載されている、構成、数値、処理の流れ、機能要素などは一例に過ぎず、その変形や変更は自由であって、本発明の技術範囲を以下の記載に限定する趣旨のものではない。

［第１実施形態］
本発明の第１実施形態としての情報処理装置１００について、図１を用いて説明する。情報処理装置１００は、生体情報を利用して運転シミュレーションを生成する装置である。

図１に示すように、情報処理装置１００は、生体情報取得部１０１と、車両情報取得部１０２と、周囲画像取得部１０３と、記憶部１０４と、解析部１０５と、生成部１０６と、を含む。生体情報取得部１０１は、車両の運転者の生体情報を取得する。車両情報取得部１０２は、車両の車両情報を取得する。周囲画像取得部１０３は、車両に取り付けられた撮像部から、車両を含む車両の周囲画像を取得する。

記憶部１０４は、生体情報、車両情報および周囲画像の複数の組を記憶する。解析部１０５は、複数の組に基づいて、運転者の運転操作および車両の挙動と、事故の発生または生体情報の急変と、の関連を解析する。生成部１０６は、関連に基づいて、事故の発生する状況または生体情報が急変する状況を含む運転シミュレーションを生成する。

本実施形態によれば、運転者の生体情報を用いるので、高度化された運転シミュレーションを生成することができる。

［第２実施形態］
次に本発明の第２実施形態に係る情報処理装置について、図２Ａ乃至図６を用いて説明する。図２Ａおよび図２Ｂは、本実施形態に係る情報処理装置の動作の概要を説明するための図である。

図２Ａに示したように、情報処理装置２００は、例えば、車両２１０に取り付けられたドライブレコーダ２１１により撮像された（または、記録された）運転者２１２の運転の様子や車両２１０の周囲の画像などの周囲画像を取得する。また、情報処理装置２００は、車両２１０の速度や加速度、ハンドル舵角などの車両情報を車両２１０から取得する。さらに、情報処理装置２００は、運転者２１２が自身の身体に装着した時計型ウェアラブル端末やメガネ型ウェアラブル端末、着衣型ウェアラブル端末などから、運転者２１２の生体情報を取得する。

このように、情報処理装置２００は、取得した周囲画像、車両情報および生体情報を互いに紐付けて、関連付けた、周囲画像、車両情報および生体情報の組を記憶する。そして、情報処理装置２００は、周囲画像、車両情報および生体情報を複数の車両２１０や運転者２１２から取得して、周囲画像、車両情報および生体情報の組を複数記憶する。なお、情報処理装置２００は、周囲画像などの他に気象情報などの外部情報を対応づけて記憶してもよい。

ここで、ドライブレコーダ２１１により記録された画像には、例えば、交通事故の画像が含まれる。また、事故には至らなかったものの事故発生の蓋然性の高かった状況の画像（いわゆる、ヒヤリハット）なども含まれる。しかし、これらには限定されず、様々な画像が含まれる。

そして、情報処理装置２００は、記憶した周囲画像、車両情報および生体情報の組から、運転者２１２の運転操作および車両２１０の挙動と、事故の発生との関連性、または、運転者２１２の運転操作および車両２１０の挙動と、ヒヤリハットとの関連性を解析する。すなわち、運転者２１２がどのような運転操作をしたことにより、車両２１０がどのような挙動をし、事故発生に至ったのか、あるいは、事故発生に至らなかったのか、などを解析する。

情報処理装置２００は、解析された関連に基づいて、事故の発生した状況やヒヤリハットの状況などを含む運転シミュレーションを生成する。情報処理装置２００は、図２Ｂに示したように、生成した運転シミュレーションを運転シミュレータ２２０に提供する。運転シミュレーションを提供された運転シミュレータ２２０は、提供された運転シミュレーションを実行する。

そして、利用者は、情報処理装置２００により生成された運転シミュレーションを用いた運転シミュレータ２２０により、より精度が高く、高度化された運転シミュレーションを用いて、運転をシミュレートすることができる。これにより、運転シミュレータ２２０の利用者は、運転技術を格段に向上させることができる。

図３は、本実施形態に係る情報処理装置２００の構成を示すブロック図である。情報処理装置２００は、生体情報取得部３０１と、車両情報取得部３０２と、周囲画像取得部３０３と、記憶部３０４と、解析部３０５と、生成部３０６と、を備える。さらに、解析部３０５は、タイミング推定部３５１を有する。

生体情報取得部３０１は、ウェアラブルデバイスから車両２１０の運転者２１２の生体情報を取得する。取得する生体情報は、例えば、脈拍や心拍数、血圧、発汗量、呼吸数、脳波、体温などであるがこれらには限定されない。なお、生体情報は、例えば、タクシーやバスなどの営業車両のドライバーなどから取得されるが、生体情報の取得対象はこれらには限定されず、一般車両のドライバーなどであってもよい。

車両情報取得部３０２は、運転者２１２が運転する車両２１０の車両情報を取得する。車両情報は、例えば、車両２１０の位置情報や速度、加速度、ハンドル舵角、残燃料、ブレーキ踏力、アクセル開放度、エンジン回転数などを含むが、これらには限定されない。車両２１０の位置情報は、例えば、車両２１０に取り付けられたＧＰＳ（Global Positioning System）機器などから取得されるが、位置情報の取得元はこれには限定されない。また、車両２１０の速度や、加速度、ハンドル舵角などは、例えば、ＯＢＤ（On-board Diagnostics）やＣＡＮ（Controller Area Network）などから取得されるが、これらには限定されない。なお、車両情報は、タクシーやバスなどの営業車両や一般車両などから取得される。

周囲画像取得部３０３は、運転者２１２の運転する車両２１０（自車両）を含む車両２１０の周囲の画像（周囲画像）を取得する。すなわち、周囲画像取得部３０３は、車両２１０に取り付けられたドライブレコーダ２１１などのカメラで撮像した画像を取得する。また、周囲画像取得部３０３は、車両２１０の運転者２１２や同乗者の所有するスマートフォンなどの携帯端末などのカメラで撮像した画像を取得してもよく、スマートフォンなどは所定の取付器具を用いて車両２１０に取り付けられる。なお、周囲画像取得部３０３は、周囲画像を常時取得するものであっても、所定のトリガーを検知したら取得を開始するものであってもよい。また、周囲画像には、自動車などに関連する事故の画像などが含まれてもよい。なお、周囲画像は、タクシーやバスなどの営業車両や一般車両などから取得される。

記憶部３０４は、生体情報取得部３０１で取得した生体情報、車両情報取得部３０２で取得した車両情報および周囲画像取得部３０３で取得した周囲画像を対応付けて記憶する。また、記憶部３０４は、生体情報取得部３０１で取得した生体情報、車両情報取得部３０２で取得した車両情報および周囲画像取得部３０３で取得した周囲画像に、さらに、天候などの気象情報を含む外部情報を対応付けて記憶してもよい。外部情報は、例えば、渋滞情報、混雑予測情報、故障車両情報などのプローブデータであるが、これらには限定されない。なお、記憶部３０４は、周囲画像の撮影日時や撮影時間帯（例えば、朝昼夜など）、地域、自車および相手車の車体形状や車高などを合わせて記憶してもよい。

解析部３０５は、記憶部３０４に記憶された生体情報、車両情報および周囲画像の組に基づいて、運転者２１２の運転操作や車両２１０の挙動を解析する。運転操作は、例えば、アクセル開放度やブレーキ踏力、ハンドル舵角、シフトレバー操作などであるが、これらには限定されない。車両の挙動は、例えば、急停車や急加速、回転挙動、スリップ、ホイル―スピンなどであるが、これらには限定されない。

また、タイミング推定部３５１は、運転者２１２の生体情報の変化を抽出し、抽出した生体情報の変化に基づいて、運転者２１２が事故の発生や事故に至りそうな危険などを察知したタイミングを推定する。

タイミング推定部３５１は、例えば、脈拍や心拍数、血圧、呼吸数などが上昇したタイミングを運転者２１２が危険などを察知したタイミングと推定するが、タイミングの推定方法はこれには限定されない。例えば、運転者２１２が一定のリズムでまばたきをしていたものが、このリズムが崩れた場合などを、タイミング推定部３５１は、危険察知のタイミングと推定してもよい。また、例えば、タイミング推定部３５１は、脳波の変化、運転者２１２の腕や足の筋肉の動きなどから、危険察知のタイミングを推定してもよい。また、タイミング推定部３５１は、生体情報の変化から所定時間前を危険察知のタイミングと推定してもよい。

生成部３０６は、解析部３０５により解析された、運転者２１２の運転操作および車両２１０の挙動と、事故発生との関連に基づいて、事故の発生する状況または生体情報が急変する状況を含む運転シミュレーションを生成する。生体情報が急変する状況は、例えば、事故発生には至らなかったものの、一歩間違えれば事故が発生していたような状況であり、いわゆる、ヒヤリハットの状況である。

図４は、本実施形態に係る情報処理装置２００の備える生成テーブル４０１の一例を示す図である。生成テーブル４０１は、運転ＩＤ（Identifier）４１１に関連付けて、組４１２、操作・挙動／関連４１３、タイミング４１４、気象情報４１５および運転シミュレーション４１６を記憶する。

運転ＩＤ４１１は、運転を識別する識別子である。組４１２は、生体情報、車両情報および周囲画像の組み合わせである。操作・挙動／関連４１３は、解析部３０５で解析した、運転者２１２の運転操作、車両２１０の挙動および関連である。タイミング４１４は、タイミング推定部３５１により推定された運転者２１２が危険を察知したタイミングである。気象情報４１５は、運転者２１２が車両２１０を運転したときの天候などの気象に関する情報である。運転シミュレーション４１６は、運転シミュレータ２２０で実行される運転シミュレーションである。生成部３０６は、例えば、生成テーブル４０１を参照して運転シミュレータ２２０用のシミュレーションを生成する。

図５は、本実施形態に係る情報処理装置２００のハードウェア構成を示すブロック図である。ＣＰＵ(Central Processing Unit)５１０は演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで図３の情報処理装置２００の機能構成部を実現する。ＲＯＭ(Read Only Memory)５２０は、初期データおよびプログラムなどの固定データおよびその他のプログラムを記憶する。また、ネットワークインタフェース５３０は、ネットワークを介して他の装置などと通信する。なお、ＣＰＵ５１０は１つに限定されず、複数のＣＰＵであっても、あるいは画像処理用のＧＰＵ(Graphics Processing Unit)を含んでもよい。また、ネットワークインタフェース５３０は、ＣＰＵ５１０とは独立したＣＰＵを有して、ＲＡＭ(Random Access Memory)５４０の領域に送受信データを書き込みあるいは読み出しするのが望ましい。また、ＲＡＭ５４０とストレージ５５０との間でデータを転送するＤＭＡＣ(Direct Memory Access Controller)を設けるのが望ましい（図示なし）。さらに、入出力インタフェース５６０は、ＣＰＵ５１０とは独立したＣＰＵを有して、ＲＡＭ５４０の領域に入出力データを書き込みあるいは読み出しするのが望ましい。したがって、ＣＰＵ５１０は、ＲＡＭ５４０にデータが受信あるいは転送されたことを認識してデータを処理する。また、ＣＰＵ５１０は、処理結果をＲＡＭ５４０に準備し、後の送信あるいは転送はネットワークインタフェース５３０やＤＭＡＣ、あるいは入出力インタフェース５６０に任せる。

ＲＡＭ５４０は、ＣＰＵ５１０が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。ＲＡＭ５４０には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。生体情報データ５４１は、運転者２１２の生体情報に関するデータである。車両情報データ５４２は、車両の速度や加速度などに関するデータである。周囲画像データ５４３は、ドライブレコーダ２１１などで撮像された画像に関するデータである。関連データ５４４は、運転者２１２の運転操作および車両２１０の挙動と、事故の発生と、の関連を示すデータである。タイミングデータ５４５は、運転者２１２が危険を察知しタイミングを示すデータである。運転シミュレーション５４６は、生成された運転シミュレーションに関するデータである。これらのデータは、例えば、生成テーブル４０１から展開されたデータである。

入出力データ５４７は、入出力インタフェース５６０を介して入出力されるデータである。送受信データ５４８は、ネットワークインタフェース５３０を介して送受信されるデータである。また、ＲＡＭ５４０は、各種アプリケーションモジュールを実行するためのアプリケーション実行領域５４９を有する。

ストレージ５５０には、データベースや各種のパラメータ、あるいは本実施形態の実現に必要な以下のデータまたはプログラムが記憶されている。ストレージ５５０は、生成テーブル４０１を格納する。生成テーブル４０１は、図４に示した、運転ＩＤ４１１と運転シミュレーション４１６などとの関係を管理するテーブルである。また、ストレージ５５０には、生体情報、車両情報および周囲画像の複数の組が記憶されている。

ストレージ５５０は、さらに、生体情報取得モジュール５５１と、車両情報取得モジュール５５２と、周囲画像取得モジュール５５３と、解析モジュール５５４と、タイミング推定モジュール５５５と、生成モジュール５５６と、を格納する。

生体情報取得モジュール５５１は、車両の運転者２１２の生体情報を取得するモジュールである。車両情報取得モジュール５５２は、車両の車両情報を取得するモジュールである。周囲画像取得モジュール５５３は、車両を含む車両の周囲画像を撮像して、取得するモジュールである。解析モジュール５５４は、生体情報、車両情報および周囲画像の複数の組に基づいて、運転者２１２の運転操作および車両２１０の挙動と、事故の発生と、の関連を解析するモジュールである。タイミング推定モジュール５５５は、生体情報、車両情報および周囲画像の複数の組から生体情報の変化を抽出して、抽出した生体情報に基づいて、運転者２１２が事故発生の危険を察知したタイミングを推定する。生成モジュール５５６は、運転者２１２の運転操作および車両２１０の挙動と、事故の発生または生体情報の急変と、の関連に基づいて、事故の発生する状況または生体情報が急変する状況を含む運転シミュレーションを生成するモジュールである。これらのモジュール５５１〜５５６は、ＣＰＵ５１０によりＲＡＭ５４０のアプリケーション実行領域５４９に読み出され、実行される。制御プログラム５５７は、情報処理装置２００の全体を制御するためのプログラムである。

入出力インタフェース５６０は、入出力機器との入出力データをインタフェースする。入出力インタフェース５６０には、表示部５６１、操作部５６２、が接続される。また、入出力インタフェース５６０には、さらに、記憶媒体５６４が接続されてもよい。さらに、音声出力部であるスピーカ５６３や、音声入力部であるマイク、あるいは、ＧＰＳ位置判定部が接続されてもよい。なお、図５に示したＲＡＭ５４０やストレージ５５０には、情報処理装置２００が有する汎用の機能や他の実現可能な機能に関するプログラムやデータは図示されていない。

図６は、本実施形態に係る情報処理装置２００の処理手順を説明するフローチャートである。このフローチャートは、ＣＰＵ５１０がＲＡＭ５４０を使用して実行し、図３の情報処理装置２００の機能構成部を実現する。

ステップＳ６０１において、情報処理装置２００は、車両２１０の運転者２１２の生体情報を、例えば、運転者２１２の装着しているウェアラブル端末などから取得する。ステップＳ６０３において、情報処理装置２００は、車両２１０の車両情報を取得する。ステップＳ６０５において、情報処理装置２００は、自車両を含む自車両の周囲画像を取得する。なお、ステップＳ６０１〜Ｓ６０５の順序は図６に示した順序には限定されず、順序を適宜入れ替えて実行してもよいし、これらのステップを同時に実行してもよい。また、情報処理装置２００は、これらの情報の他に、気象情報を含む外部情報を取得してもよい。

ステップＳ６０７において、情報処理装置２００は、生体情報、車両情報および周囲画像を対応付けて記憶する。また、情報処理装置２００は、生体情報、車両情報および周囲画像に気象情報を含む外部情報を対応付けて記憶してもよい。

ステップＳ６０９において、情報処理装置２００は、記憶した生体情報、車両情報および周囲画像の複数の組を解析するか否かを判断する。解析しないと判断した場合（ステップＳ６０９のＮＯ）、情報処理装置２００は、ステップＳ６０１に戻る。解析すると判断した場合（ステップＳ６０９のＹＥＳ）、情報処理装置２００は、ステップＳ６１１へ進む。

ステップＳ６１１において、情報処理装置２００は、生体情報、車両情報および周囲画像の複数の組に基づいて、運転者２１２の運転操作および車両２１０の挙動と、事故の発生と、の関連を解析する。さらに、情報処理装置２００は、生体情報、車両情報、周囲画像および気象情報の複数の組に基づいて、運転者２１２の運転操作および車両２１０の挙動と、事故の発生または生体情報の急変と、の関連を解析する。

また、情報処理装置２００は、生体情報、車両情報および周囲画像の複数の組から生体情報の変化を抽出し、抽出した生体情報の変化に基づいて、運転者２１２が事故発生の危険を察知したタイミングを推定する。

ステップＳ６１３において、情報処理装置２００は、解析した関連や推定したタイミングに基づいて、事故の発生する状況または生体情報が急変する状況を含む運転シミュレーションを生成する。

本実施形態によれば、運転者の生体情報を用いるので、精度が高く、高度化された運転シミュレーションを生成することができる。また、運転者が危険を察知したタイミングを推定するので、より精度の高い、高度化された運転シミュレーションを生成することができる。

［第３実施形態］
次に本発明の第３実施形態に係る情報処理装置について、図７乃至図１０を用いて説明する。図７は、本実施形態に係る情報処理装置７００の構成を説明するためのブロック図である。本実施形態に係る情報処理装置は、上記第２実施形態と比べると、解析部が時間操作量解析部を有する点で異なる。その他の構成および動作は、第２実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。

情報処理装置７００は、解析部７０５を有し、解析部７０５は、さらに、時間操作量解析部７５１を有する。時間操作量解析部７５１は、運転者２１２が事故発生の危険を察知してから、ブレーキを踏むなどの運転操作を開始するまでの時間である運転操作開始時間を、生体情報、車両情報および周囲画像の複数の組に基づいて解析する。また、同様に、時間操作量解析部７５１は、運転操作の操作量を解析する。運転操作の操作量は、例えば、ブレーキ踏力やアクセル開放度、ハンドル舵角などについての操作量である。

時間操作量解析部７５１は、生体情報の変化から推定した危険察知のタイミングと、例えば、ブレーキ踏力から判定したブレーキを踏み始めたタイミングから、運転操作開始時間を解析する。また、時間操作量解析部７５１は、例えば、車両情報などからブレーキ踏力やアクセル開度、ハンドル舵角などを解析する。なお、時間操作量解析部７５１は、実際に事故が発生した場合の運転操作開始時間および運転操作の操作量を解析するが、例えば、事故発生には至らない、いわゆる、ヒヤリハットの場合の運転操作開始時間や運転操作の操作量、事故発生回避ポイントなどを解析してもよい。

事故発生回避ポイントとは、例えば、どのタイミングでブレーキを踏み始めれば事故を回避できたかや、あるタイミングでブレーキを踏み始めたので事故を回避できなかったかなどを表すものである。例えば、事故発生の危険を察知（認知）してから行動に移る時間的な観点（操作が遅れた事故になる）での閾値、および操作の程度（ブレーキを踏む力やハンドル操作の操作量）による操作結果がもたらす空間的あるいは行動的な観点などである。したがって、相手車両の運転者の行動や相手車両の挙動との相関などから自車両（車両２１２）の操作タイミング（操作開始時間）および操作量が事故発生確率にどの程度影響するかを見出すことにより運転をシミュレートできる。

そして、生成部３０６は、時間操作量解析部７５１により解析された運転操作開始時間および運転操作の操作量を加味して事故の発生する状況または生体情報が急変する状況を含む運転シミュレーションを生成する。また、生成部３０６は、事故発生回避ポイントを用いて運転シミュレーションを生成してもよい。つまり、生成部３０６は、例えば、所定のタイミングで所定の運転操作を行えば事故発生を回避できるが、所定のタイミング以外のタイミングで所定の運転操作を行った場合には、事故発生を回避できないような運転シミュレーションを生成する。

図８は、本実施形態に係る情報処理装置７００の備える時間操作量テーブル８０１およびシミュレーション生成テーブル８０２の一例を示す図である。時間操作量テーブル８０１は、運転ＩＤ４１１に関連付けて時間・操作量８１１を記憶する。また、シミュレーション生成テーブル８０２は、解析結果８２１に関連付けてシミュレーション８２２を記憶する。解析結果８２１は、例えば、時間操作量テーブル８０１に記憶された各項目を解析して得られた事故発生状況や事故発生回避ポイント、運転者２１２の運転操作、車両２１０の挙動についてのデータである。そして、生成部３０６は、時間操作量テーブル８０１およびシミュレーション生成テーブル８０２を参照して、運転シミュレーションを生成する。

図９は、本実施形態に係る情報処理装置７００のハードウェア構成を示すブロック図である。ＲＡＭ９４０は、ＣＰＵ５１０が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。ＲＡＭ９４０には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。時間・操作量データ９４１は、運転者２１２が事故発生の危険を察知してから運転操作を開始するまでの時間およびその運転操作の操作量を表すデータである。このデータは、例えば、時間操作量テーブル８０１から展開されたデータである。また、解析結果データ９４２は、組４１２や操作・挙動／関連４１３、タイミング４１４、気象情報４１５、時間・操作量８１１を解析した結果に関するデータである。このデータは、例えば、シミュレーション生成テーブル８０２から展開されたデータである。

ストレージ９５０には、データベースや各種のパラメータ、あるいは本実施形態の実現に必要な以下のデータまたはプログラムが記憶されている。ストレージ９５０は、時間操作量テーブル８０１およびシミュレーション生成テーブル８０２を格納する。時間操作量テーブル８０１は、図８に示した、運転ＩＤ４１１と時間・操作量８１１などとの関係を管理するテーブルである。また、同様に、シミュレーション生成テーブル８０２は、図８に示した、解析結果８２１とシミュレーション８２２との関係を管理するテーブルである。

ストレージ９５０は、さらに、時間操作量解析モジュール９５１を格納する。時間操作量解析モジュール９５１は、運転者２１２が事故発生の危険を察知してから運転操作を開始するまでの時間およびその運転操作の操作量を解析するモジュールである。このモジュール９５１は、ＣＰＵ５１０によりＲＡＭ９４０のアプリケーション実行領域５４９に読み出され、実行される。

図１０は、本実施形態に係る情報処理装置７００の処理手順を説明するフローチャートである。ステップＳ１００１において、情報処理装置７００は、運転者２１２が事故発生の危険を察知してから運転操作を開始するまでの時間およびその運転操作の操作量を解析する。

本実施形態によれば、運転者の生体情報を用いるので、精度の高い運転シミュレーションを生成することができる。また、運転者が危険察知してから運転操作をするまでの時間やその運転操作の操作量を加味するので、より実際の状況に近く、さらに高度化された運転シミュレーションを生成することができる。

［他の実施形態］
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステムまたは装置も、本発明の範疇に含まれる。

また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する情報処理プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラム、あるいはそのプログラムを格納した媒体、そのプログラムをダウンロードさせるＷＷＷ(World Wide Web)サーバも、本発明の範疇に含まれる。特に、少なくとも、上述した実施形態に含まれる処理ステップをコンピュータに実行させるプログラムを格納した非一時的コンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）は本発明の範疇に含まれる。

Claims

車両の運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
前記車両の車両情報を取得する車両情報取得手段と、
前記車両に取り付けられた撮像手段から、前記車両を含む前記車両の周囲画像を取得する周囲画像取得手段と、
前記生体情報、前記車両情報および前記周囲画像の組の履歴を記憶する記憶手段と、
前記履歴に基づいて、前記運転者の運転操作および前記車両の挙動とヒヤリハットでない事故との第１の関連性を解析し、前記運転者の運転操作および前記車両の挙動と前記事故には至らなかった前記ヒヤリハットにおける前記生体情報の急変との第２の関連性を解析する解析手段と、
前記第１の関連性及び第２の関連性に基づいて、事故発生状況およびヒヤリハット状況を含む運転シミュレーションを生成する生成手段と、
を備え、
前記解析手段は、前記履歴に基づいて、前記事故の場合における、前記運転者が事故発生の危険を察知してから運転操作を開始するまでの運転操作開始時間と、前記運転操作の操作量とを解析し、前記事故に至らなかった前記ヒヤリハットの場合における、前記運転操作開始時間と、前記運転操作の操作量と、前記事故を回避できたか回避できなかったかの分岐となる車両操作のタイミングである事故発生回避タイミングとを解析する時間操作量解析手段を、さらに備え、
前記生成手段は、前記事故の場合における前記運転操作開始時間および前記操作量と、前記事故に至らなかった前記ヒヤリハットの場合における前記運転操作開始時間および前記操作量とに基づいて、前記事故発生回避タイミングを示す情報を含む前記運転シミュレーションを生成する情報処理装置。
前記解析手段は、前記履歴から前記生体情報の急変を抽出し、抽出した前記生体情報の急変から所定時間前を、前記運転者が事故発生の危険を察知したタイミングと推定するタイミング推定手段を備え、
前記生成手段は、前記タイミング以降の前記第１の関連性と前記第２の関連性とを用いて、前記運転シミュレーションを生成する請求項１に記載の情報処理装置。
前記生成手段は、前記事故発生回避タイミング以前に前記車両操作を開始すると事故発生を回避でき、前記事故発生回避タイミング後に前記車両操作を開始すると事故発生を回避できないように動作する前記運転シミュレーションを生成する請求項１に記載の情報処理装置。
前記記憶手段は、前記生体情報、前記車両情報および前記周囲画像に、さらに、気象情報を含む外部情報を対応付けて記憶し、
前記解析手段は、前記記憶手段に記憶された前記生体情報、前記車両情報、前記周囲画像および前記外部情報の組の履歴に基づいて、前記第１の関連性を解析し、前記第２の関連性を解析する請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記生体情報は、脈拍、心拍数、発汗量、体温および呼吸数のうち少なくとも１つを含む、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記車両情報は、前記車両の速度、ハンドル舵角、アクセル開放度、エンジン回転数、ブレーキ踏力および前記車両の加速度のうち少なくとも１つを含む請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
生体情報取得手段が、車両の運転者の生体情報を取得する生体情報取得ステップと、
車両情報取得手段が、前記車両の車両情報を取得する車両情報取得ステップと、
周囲画像取得手段が、前記車両に取り付けられた撮像手段から、前記車両を含む前記車両の周囲画像を取得する周囲画像取得ステップと、
前記生体情報、前記車両情報および前記周囲画像の組の履歴を記憶手段に記憶する記憶ステップと、
解析手段が、前記履歴に基づいて、前記運転者の運転操作および前記車両の挙動とヒヤリハットでない事故との第１の関連性を解析し、前記運転者の運転操作および前記車両の挙動と前記事故には至らなかった前記ヒヤリハットにおける前記生体情報の急変との第２の関連性を解析する解析ステップと、
生成手段が、前記第１の関連性及び第２の関連性に基づいて、事故発生状況およびヒヤリハット状況を含む運転シミュレーションを生成する生成ステップと、
を含み、
前記解析ステップは、前記履歴に基づいて、前記事故の場合における、前記運転者が事故発生の危険を察知してから運転操作を開始するまでの運転操作開始時間と、前記運転操作の操作量とを解析し、前記事故に至らなかった前記ヒヤリハットの場合における、前記運転操作開始時間と、前記運転操作の操作量と、前記事故を回避できたか回避できなかったかの分岐となる車両操作のタイミングである事故発生回避タイミングとを解析する時間操作量解析ステップを、さらに含み、
前記生成ステップにおいては、前記事故の場合における前記運転操作開始時間および前記操作量と、前記事故に至らなかった前記ヒヤリハットの場合における前記運転操作開始時間および前記操作量とに基づいて、前記事故発生回避タイミングを示す情報を含む前記運転シミュレーションを生成する情報処理方法。
車両の運転者の生体情報を取得する生体情報取得ステップと、
前記車両の車両情報を取得する車両情報取得ステップと、
前記車両に取り付けられた撮像手段から、前記車両を含む前記車両の周囲画像を取得する周囲画像取得ステップと、
前記生体情報、前記車両情報および前記周囲画像の組の履歴を記憶手段に記憶する記憶ステップと、
前記履歴に基づいて、前記運転者の運転操作および前記車両の挙動とヒヤリハットでない事故との第１の関連性を解析し、前記運転者の運転操作および前記車両の挙動と前記事故には至らなかった前記ヒヤリハットにおける前記生体情報の急変との第２の関連性を解析する解析ステップと、
前記第１の関連性及び第２の関連性に基づいて、事故発生状況およびヒヤリハット状況を含む運転シミュレーションを生成する生成ステップと、
をコンピュータに実行させる情報処理プログラムであって、
前記解析ステップは、前記履歴に基づいて、前記事故の場合における、前記運転者が事故発生の危険を察知してから運転操作を開始するまでの運転操作開始時間と、前記運転操作の操作量とを解析し、前記事故に至らなかった前記ヒヤリハットの場合における、前記運転操作開始時間と、前記運転操作の操作量と、前記事故を回避できたか回避できなかったかの分岐となる車両操作のタイミングである事故発生回避タイミングとを解析する時間操作量解析ステップを、さらに含み、
前記生成ステップにおいては、前記事故の場合における前記運転操作開始時間および前記操作量と、前記事故に至らなかった前記ヒヤリハットの場合における前記運転操作開始時間および前記操作量とに基づいて、前記事故発生回避タイミングを示す情報を含む前記運転シミュレーションを生成するようコンピュータに実行させる情報処理プログラム。