JP7177465B2 - 評価装置、制御装置、動揺病の低減システム、評価方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本開示は、評価装置、制御装置、動揺病の低減システム、評価方法、及びコンピュータプログラムに関する。

動揺病は平衡失調に起因する疾病であり、車酔い、船酔いなどが含まれる。そのため、車両や船舶などの乗り物の快適性（乗り心地）を向上させるために、動揺病の発生や程度を抑えることは効果的である。

動揺病の原因は感覚矛盾であるとする説がある（感覚矛盾説）。感覚矛盾は、例えば、感覚器で得られた情報と内部モデルで得られた情報との差である。内部モデルは、中枢神経系に構築されていると言われている、運動指令から運動結果（身体運動）までを記述する神経機構である。

また、感覚矛盾説に関連して、動揺病の原因は主観的重力方向誤差であるとする説もある（主観的重力方向誤差説）。主観的重力方向誤差は、各種感覚情報を統合して得た重力方向の感覚と、内部モデルで得られた重力方向との差である。

発明者は、発明者らによる論文「乗員の動揺知覚特性に基づく車酔いのモデル化に関する研究」（非特許文献１）において主観的重力方向誤差説を数理モデルとして表現し、実験によってこの数理モデルの有効性を検証している。このような数理モデルを用いて、動揺病の程度の推定や、定量化が試みられている。

上地，丸尾，和田，土居、「乗員の動揺知覚特性に基づく車酔いのモデル化に関する研究」、自動車技術会論文集、公益社団法人自動車技術会、２００８年、第３９巻第２号、ｐｐ．３８１－３８６

乗り物の快適性（乗り心地）を向上させるためには、より高精度に動揺病の程度を推定することが求められる。この点、非特許文献１に示された手法では１つの感覚器しか考慮していない。そのため、動揺病の程度の推定に改善の余地があると考えられる。これに対して、ある実施の形態に従うと、評価装置は、互いに異なる複数の感覚器それぞれでの運動感覚量に対応した値に基づいて動揺病の程度を算出する演算部を備える。

他の実施の形態に従うと、制御装置は動揺病の低減装置を制御する制御装置であって、互いに異なる複数の感覚器それぞれでの運動感覚量に対応した値に基づいて動揺病の程度を算出する評価装置から取得した評価結果に基づいて低減装置を制御する。

他の実施の形態に従うと、動揺病の低減システムは、動揺病の程度を算出する評価装置と、動揺病の低減装置と、評価装置から取得した評価結果に基づいて低減装置を制御する制御装置と、を備え、評価装置は、互いに異なる複数の感覚器それぞれでの運動感覚量に対応した値に基づいて動揺病の程度を算出する。

他の実施の形態に従うと、評価方法は評価装置において動揺病の程度を評価する方法であって、互いに異なる複数の感覚器それぞれでの運動感覚量に対応した値に基づいて動揺病の程度を算出する。

他の実施の形態に従うと、コンピュータプログラムは動揺病の程度を評価する評価装置としてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラムであって、コンピュータを、互いに異なる複数の感覚器それぞれでの運動感覚量に対応した値に基づいて動揺病の程度を算出する演算部として機能させる。

この算出方法は、例えば、複数の感覚器それぞれについて運動感覚量と中枢神経系に構築されているその感覚器の内部モデルで推定された運動感覚量である運動推定量との差に基づく算出、複数の感覚器の運動感覚量から得られる値とそれらの内部モデルによる運動推定量から得られる値との差に基づく算出、及び、複数の感覚器それぞれについての運動感覚量の差に基づく算出、である。

図１は、実施の形態にかかる、動揺病の程度を低減させるためのシステムの構成の概略を示す図である。 図２は、システムに含まれる評価装置の装置構成の概略を示したブロック図である。 図３は、評価装置での演算処理の概要を表した図である。 図４は、第１の実施の形態にかかる評価装置の演算部の機能構成の一例を表したブロック図である。 図５は、図４の各機能の詳細な処理の一例を表したブロック図である。 図６は、第２の実施の形態にかかる評価装置の演算部の機能構成の一例を表したブロック図である。 図７は、第３の実施の形態にかかる評価装置の演算部の機能構成の一例を表したブロック図である。

［１．評価装置、制御装置、動揺病の低減システム、評価方法、及びコンピュータプログラムの概要］
（１）本実施の形態に含まれる評価装置は、互いに異なる複数の感覚器それぞれでの運動感覚量に対応した値に基づいて、動揺病の程度を算出する演算部を備える。

動揺病の程度は、例えば、動揺病発症率（ＭＳＩ：Motion Sickness Incidence）である。ＭＳＩは、物理刺激に対して嘔吐に至る被験者数の割合である。

人が実際に運動を知覚する感覚器は複数存在するため、互いに異なる複数の感覚器それぞれでの運動感覚量に対応した値に基づいて動揺病の程度が算出されることで、より実際の感覚に近く動揺病が評価される。つまり、高精度で動揺病の程度が推定される。

評価装置において動揺病の程度が算出されることによって、この評価結果を用いて動揺病の程度を抑える様々な制御が可能になる。その結果、車両などの乗り心地を向上させることができる。

（２）好ましくは、演算部は、第１の感覚器での運動感覚量に対応した値と、第１の感覚器の他の少なくとも１つの感覚器での運動感覚量に対応した値と、の差に基づいて動揺病の程度を算出する。これにより、動揺病の程度の算出に複数の感覚器それぞれでの運動感覚量に対応した値の差が用いられる。その結果、より実際の感覚に近く動揺病が評価されると考えられる。

（３）好ましくは、第１の感覚器での運動感覚量に対応した値は前庭感覚器での運動感覚量に対応した値である。これにより、動揺病の程度の算出に前庭感覚器と他の感覚器それぞれでの運動感覚量に対応した値の差が用いられる。その結果、より実際の感覚に近く動揺病が評価されると考えられる。

（４）好ましくは、演算部は、感覚器での運動感覚量に対応した値と、中枢神経系に構築されている感覚器の内部モデルで推定とされた運動感覚量である運動推定量に対応した値、の差に基づいて、動揺病の程度を算出する。これにより、動揺病の程度の算出に、複数の感覚器それぞれでの運動感覚量に対応した値と、当該感覚器の内部モデルでの運動推定量に対応した値との差が用いられる。その結果、より実際の感覚に近く動揺病が評価されると考えられる。

（５）好ましくは、感覚器での運動感覚量に対応した値は、前庭感覚器での第１の運動感覚量に対応した値と、他の少なくとも１つの感覚器での第２の運動感覚量に対応した値と、を含み、運動推定量に対応した値は、前庭感覚器の内部モデルで推定された運動推定量に対応した値と、他の少なくとも１つの感覚器の内部モデルで推定された運動推定量に対応した値と、を含む。これにより、動揺病の程度の算出に、感覚器での動感覚量に対応した値及び他の感覚器での運動感覚量に対応した値と、当該感覚器の内部モデルでの運動推定量に対応した値との差が用いられる。その結果、より実際の感覚に近く動揺病が評価されると考えられる。

（６）好ましくは、演算部は、前庭感覚器に対する刺激に対応する第１の運動情報、及び、他の少なくとも１つの感覚器に対する刺激に対応する第２の運動情報に基づいて、前庭感覚器での知覚の処理に対応した処理、及び、他の少なくとも１つの感覚器の知覚の処理に対応した処理を行い、第１の運動感覚量に対応した値、及び、第２の運動感覚量に対応した値を出力する感覚器処理と、第１の運動情報、及び、第２の運動情報の少なくとも一方に基づいて、前庭感覚器の内部モデルでの運動推定の処理に対応した処理、及び、他の少なくとも１つの感覚器の内部モデルでの運動推定の処理に対応した処理を行い、第１の運動推定量に対応した値、及び、第２の運動推定量に対応した値を出力する内部モデル処理と、運動感覚量に対応した値と運動推定量に対応した値との差を算出する処理と、算出された差から動揺病の程度を算出する処理と、を実行する。

演算部が、前庭感覚器及び他の感覚器それぞれで運動情報を知覚する処理に対応した処理によって得られた第１の運動情報及び第２の運動情報に基づいて動揺病の程度を算出することで、複数種類の感覚器を考慮して動揺病の程度が算出される。人が実際に運動を知覚する感覚器は複数存在するため、複数種類の感覚器を考慮することでより実際の感覚に近く動揺病が評価されると考えられる。つまり、評価装置では、高精度で動揺病の程度が推定されると考えられる。

（７）好ましくは、演算部は、第１の運動感覚量に対応した値と第１の運動推定量に対応した値との第１の差と、第２の運動感覚量に対応した値と第２の運動推定量に対応した値と、の第２の差を算出し、前記動揺病の程度を算出する前記処理に用いられる上記差は、第１の差と第２の差とを含む。これにより、前庭感覚器及び視覚器それぞれについて、感覚矛盾と呼ばれる、感覚器と内部モデルとの運動量の誤差に相当する差が得られる。そして、これら差を用いて動揺病の程度を算出することができる。

（８）好ましくは、演算部は、第１の運動感覚量に対応した値と第２の運動感覚量に対応した値とを組み合わせる処理を実行することによって得られる第１の情報と、運動推定量に対応した値と、の差とを算出する。これにより、前庭感覚器と視覚器とからなる感覚器と、感覚器の内部モデルとの運動量の誤差に相当する差が得られる。そして、これら差を用いて動揺病の程度を算出することができる。

（９）好ましくは、演算部は、第１の情報と、第１の運動推定量に対応した値と第２の運動推定量に対応した値とを組み合わせる処理を実行することによって得られる第２の情報と、の差を算出する。これにより、前庭感覚器と視覚器とからなる感覚器と、前庭感覚器の内部モデルと視覚器の内部モデルからなる内部モデルとの運動量の誤差に相当する差が得られる。そして、これら差を用いて動揺病の程度を算出することができる。

（１０）好ましくは、他の少なくとも１つの感覚器は視覚器である。これにより、前庭感覚器と視覚器との複数種類の感覚器を考慮してより実際の感覚に近く動揺病が評価される。つまり、本実施の形態にかかる評価装置では、前庭感覚器と視覚器とのそれぞれについて運動感覚量と各内部モデルで推定された運動推定量との差に基づいた評価、前庭感覚器の運動感覚量と視覚器の運動感覚量とから得られる値と各内部モデルによる運動推定量から得られる値との差に基づいた評価、及び、前庭感覚器の運動感覚量と視覚器複数の運動感覚量との差に基づいた評価、などが行われる。これにより、本実施の形態にかかる評価装置では、高精度で動揺病の程度が推定される。

（１１）好ましくは、演算部は、視覚器に対する刺激である視覚刺激に対応する情報を運動情報に変換する処理をさらに実行する。これにより、視覚刺激に対応した情報が運動情報とは異なる情報であっても、動揺病の程度の算出に用いることができる。

（１２）好ましくは、視覚器に対する刺激である視覚刺激に対応する情報は画像情報を含む。画像情報は、例えば、乗員の網膜に入る画像そのものである。又は、画像情報は、車両等の乗り物の特定の方向の車窓からの撮影画像であってもよい。このような画像情報は、乗員の頭部に設置されたカメラや車載のカメラなどのセンサによって得ることができる。

（１３）好ましくは、差は、運動感覚量及び運動推定量の鉛直方向の成分についての差である。運動量の推定量のうちの鉛直方向の成分についての差は、主観的重力方向誤差（Subjective Vertical Conflict）と呼ばれ、動揺病の要因と言われている（例えば、Bles W,Bos JE,de Graaf B,Groen E,Wertheim AH、“Motion sickness: only one provocative conflict?”、Brain Research Bulletin,1998 Nov等）。運動量の推定量のうちの鉛直方向の成分についての差に基づいて動揺病の程度を推定することで、この説に基づいて動揺病の程度を高精度で推定することができる。

（１４）本実施の形態に含まれる制御装置は動揺病の低減装置を制御する制御装置であって、互いに異なる複数の感覚器それぞれでの運動感覚量に対応した値に基づいて動揺病の程度を算出する。この制御装置は、（１）～（１３）に記載の評価装置から取得した評価結果に基づいて低減装置を制御するものであるため、これら評価装置と同様の効果を奏する。これにより、効果的に動揺病の程度を低減させることができる。その結果、車両等の乗り物の乗り心地を向上させることができる。

（１５）本実施の形態に含まれる動揺病の低減システムは、動揺病の程度を算出する評価装置と、動揺病の低減装置と、評価装置から取得した評価結果に基づいて低減装置を制御する制御装置と、を備え、評価装置は、互いに異なる複数の感覚器それぞれでの運動感覚量に対応した値に基づいて動揺病の程度を算出する。

動揺病の低減装置は、例えば、車両の少なくとも一部を動作させるモーション装置である。モーション装置としての低減装置は、例えば、車両の座席に設けられ、その座席に着席した乗員の体勢を所定の方向に傾ける機構を含む装置である。又は、低減装置は、他の例として、乗員に視覚情報を与える表示装置である。表示装置としての低減装置は、例えば、車窓位置に配置された図示しないモニタに画像を表示するプロジェクタである。

この動揺病の低減システムは、（１）～（１３）に記載の評価装置を含むものであるため、これら評価装置と同様の効果を奏する。

（１６）本実施の形態に含まれる評価方法は評価装置において動揺病の程度を評価する方法であって、互いに異なる複数の感覚器それぞれでの運動感覚量に対応した値に基づいて動揺病の程度を算出する。この評価方法は、（１）～（１３）に記載の評価装置における動揺病の程度の評価方法であるため、これら評価装置と同様の効果を奏する。

（１７）本実施の形態に含まれるコンピュータプログラムは動揺病の程度を評価する評価装置としてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラムであって、コンピュータを、互いに異なる複数の感覚器それぞれでの運動感覚量に対応した値に基づいて動揺病の程度を算出する演算部として機能させる。このコンピュータプログラムは、コンピュータを（１）～（１３）に記載の評価装置として機能させるコンピュータプログラムであるため、これら評価装置と同様の効果を奏する。

［２．評価装置、制御装置、動揺病の低減システム、評価方法、及びコンピュータプログラムの例］
［第１の実施の形態］
＜システムの構成＞
図１は、本実施の形態にかかるシステム１００の構成の概略を示す図である。本システム１００は、乗り物の一例としての車両Ｖの乗員の動揺病（乗り物酔い）を防止、又は、程度を低減するシステムである。乗り物は、他の例として、船舶、電車、航空機、などであってもよい。

図を参照して、システム１００は、評価装置１を含む。評価装置１は、人の複数種類の感覚器それぞれにおいて運動感覚を得る工程に対応した演算を行って、その人の動揺病の程度を算出する。そのため、評価装置１は、上記複数種類の感覚器に対応した複数種類のセンサとして、車両Ｖ内に設置された第１のセンサＳＥ１及び第２のセンサＳＥ２を用いる。評価装置１は、センサＳＥ１，ＳＥ２それぞれからのセンサ信号を入力として演算を行い、その結果を出力する。

第１のセンサＳＥ１は、第１の感覚器として前庭感覚器に対応したセンサである。第１のセンサＳＥ１は、乗員の頭部に与えられる運動刺激を検出し、運動刺激に対応した運動情報（以下、第１の運動情報）を出力する。第１のセンサＳＥ１の出力信号Ｉ１は、第１の運動情報を表す。以下、第１のセンサＳＥ１からの出力を第１の運動情報Ｉ１ともいう。第１の運動情報Ｉ１は、頭部加速度及び頭部角度である。その他、頭部速度、又は、これらのうちの２以上の組み合わせ、などであってもよい。第１のセンサＳＥ１は、例えば、乗員の頭部（例えば帽子）に取り付けられ、頭部加速度を計測する加速度センサ、及び、頭部角度を計測するジャイロセンサである。

なお、第１の運動情報Ｉ１は、乗員の頭部に与えられる運動刺激とみなされる運動に関する情報であってもよく、例えば、車両Ｖ自体の加速度及び角度であってもよい。車両Ｖの加速度及び角度が車両Ｖの乗員のそれと同じであると推定されるためである。この場合、第１のセンサＳＥ１は車載の加速度センサ及びジャイロセンサである。

第２のセンサＳＥ２は、第１の感覚器の他の少なくとも１つの感覚器（第２の感覚器）として視覚器に対応したセンサである。第２のセンサＳＥ２は、乗員の視覚刺激を検出し、視覚刺激に対応した運動情報（以下、第２の運動情報）を出力する。第２の運動情報は、視覚が受けた刺激に影響を与えるパラメータであって、例えば、乗員の網膜に入る画像情報から得られる運動情報である。

第２のセンサＳＥ２の出力信号Ｉ２は、視覚情報を表す。以下、第２のセンサＳＥ２からの出力を第２の運動情報Ｉ２ともいう。第２のセンサＳＥ２は、例えば、乗員の頭部（例えば帽子）に取り付けられ、乗員の顔の向く方向を撮影するカメラである。カメラで撮影される画像が乗員の網膜に入る画像と同じと想定しているためである。

なお、第２の運動情報Ｉ２は、乗員の網膜に入る画像に対応した運動情報の他、車両Ｖの特定の方向（例えば前方）の画像に対応した運動情報であってもよい。この場合、第２のセンサＳＥ２は車載のカメラである。車載のカメラは、例えば、乗員の顔の向く方向の車外の風景を撮影する。乗員は車両Ｖと挙動が同じと想定し、車両Ｖに固定されたカメラで撮影される画像は乗員の網膜に入る画像と同じと想定しているためである。

第１のセンサＳＥ１及び第２のセンサＳＥ２は、それぞれ、予め規定された間隔（例えば１０ｍｓｅｃ間隔）でセンシングを実行し、第１の運動情報Ｉ１及び第２の運動情報Ｉ２を評価装置１に対して出力する。

以降の説明では、第１のセンサＳＥ１及び第２のセンサＳＥ２はそれぞれ独立したセンサであって、それぞれ、第１の運動情報Ｉ１及び第２の運動情報Ｉ２を評価装置１に対して出力するものとする。

システム１００は、車両Ｖに搭載された、車両Ｖの乗員の動揺病を低減する低減装置５を含む。低減装置５については後述する。

システム１００は、低減装置５を制御する制御装置３を有する。制御装置３は、例えば、車両Ｖに搭載されている。制御装置３は、車両Ｖに含まれる車両制御装置（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）や、１つ又は複数のＥＣＵを制御するゲートウェイ、などであってもよい。制御装置３は、評価装置１から演算結果の入力を受け付けて、演算結果に基づいて低減装置５を制御する。

＜評価装置の装置構成＞
図２は、評価装置１の装置構成の概略を示したブロック図である。評価装置１は、プロセッサ１１と、記憶部１２と、を有する一般的なコンピュータなどで構成される。プロセッサ１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。

評価装置１は、センサインタフェース（Ｉ／Ｆ）１４を備える。センサＩ／Ｆ１４は、第１のセンサＳＥ１及び第２のセンサＳＥ２それぞれと有線、又は、無線で接続されて、センサ信号の入力を受け付ける。センサＩ／Ｆ１４は、入力されたセンサ信号をプロセッサ１１に入力する。

記憶部１２は、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、ＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory）などを含む。記憶部１２は、１又は複数のプログラムからなる演算プログラム１２１を記憶する。プロセッサ１１は、センサ信号に応じて記憶部１２に記憶された演算プログラム１２１を読み出し、演算処理１１１を実行する演算部１１０として機能する。演算プログラム１２１は、ＣＤ－ＲＯＭや（Compact Disc Read only memory）やＤＶＤ－ＲＯＭ（Digital Versatile Disk ROM）などの記録媒体に記録した状態で譲渡することもできるし、サーバコンピュータなどのコンピュータ装置からのダウンロードによって譲渡することもできる。演算プログラム１２１は、ウェブブラウザ上で動作するいわゆるウェブアプリケーションであってもよいし、プロセッサ１１でのみ動作するいわゆる専用アプリケーションであってもよい。

評価装置１は、制御装置インタフェース（Ｉ／Ｆ）１３を備える。制御装置Ｉ／Ｆ１３は、制御装置３と有線、又は、無線で接続されている。制御装置Ｉ／Ｆ１３は、演算プログラム１２１を実行することによる演算部１１０での演算処理１１１の演算結果を、制御装置３に入力する。

＜演算処理の概要＞
演算処理１１１は、互いに異なる複数の感覚器それぞれでの運動感覚量に対応した値に基づいて、動揺病の程度を算出する処理である。互いに異なる複数の感覚器それぞれでの運動感覚量に対応した値に基づくことの第１の例は、複数の感覚器それぞれについて、感覚器での運動感覚量に対応した値と、中枢神経系に構築されている感覚器の内部モデルでの運動感覚量の推定（運動推定）に対応した値と、を用いることである。本実施の形態にかかる評価装置１では、上記感覚器は、前庭感覚と他の少なくとも１つの感覚とを知覚する。本例では、他の少なくとも１つの感覚は視覚であるものとする。

図３は、評価装置１での演算処理１１１の概要を表した図である。図を参照して、演算処理１１１を実行する演算部１１０には、運動刺激に対応する運動情報（第１の運動情報）Ｉ１、及び、視覚刺激に対応する運動情報（第２の運動情報）Ｉ２が入力される。

演算処理１１１は感覚器処理（ステップＳ１）を含む。感覚器処理は、第１の運動情報Ｉ１、及び、第２の運動情報Ｉ２に基づいて、前庭感覚器及び他の感覚器としての視覚器を含む感覚器での運動知覚の処理に対応した処理を行い、運動感覚量を示す運動感覚情報Ｉ３を出力する処理である。

演算処理１１１は内部モデル処理（ステップＳ２）を含む。内部モデル処理は、第１の運動情報Ｉ１、及び、第２の運動情報Ｉ２の少なくとも一方に基づいて、前庭感覚器及び他の感覚器としての視覚器の内部モデルでの運動推定の処理に対応した処理を行い、推定された運動感覚量である運動推定量を示す運動推定情報Ｉ４を出力する処理である。

演算処理１１１は誤差算出処理（ステップＳ３）を含む。誤差算出処理は、運動感覚情報Ｉ３として出力された運動感覚量と、運動推定情報Ｉ４として出力された運動推定量との誤差を算出する処理である。

演算処理１１１は動揺病程度算出処理（ステップＳ４）を含む。動揺病程度算出処理は、誤差算出処理で算出された誤差から動揺病の程度を算出する処理である。動揺病の程度は、一例として指標値で表される。動揺病の程度を示す指標は、例えば、動揺病発症率（ＭＳＩ：Motion Sickness Incidence）である。ＭＳＩは、物理刺激に対して嘔吐に至る被験者数の割合である。

演算部１１０は、動揺病程度算出処理で得られた演算結果を、制御装置３に対して出力する。これにより、制御装置３は、演算結果に基づいて低減装置５を制御できる。

＜動揺病の程度の推定原理＞
本実施の形態にかかる演算処理１１１は、動揺病が次のメカニズムで発症するという考え方に立って動揺病の程度を算出する処理である。すなわち、感覚器の１つである前庭器において頭部運動が検知され、頭部運動に対応する信号（運動感覚信号）が生じる。また、中枢神経系に同様の過程を模擬した内部モデルが構築されていると考えられており、内部モデルでは、頭部運動の運動感覚量（第１の運動感覚量）を示す信号（運動推定信号）が生成される。運動感覚信号と運動推定信号との間に誤差がある場合、つまり、感覚器で得られた運動感覚量と内部モデルで推定された運動感覚量との間に誤差がある場合、その誤差は感覚矛盾となる。感覚矛盾が動揺病を引き起こすとされている。

一方、人には前庭感覚器のみならず複数種類の感覚器が存在する。そして、人は、神経系において様々な感覚情報を統合して自身の身体運動を把握していると考えられる。例えば、感覚器の１つである視覚器では、視覚刺激に対する視覚器での運動感覚量（第２の運動感覚量）に対応する信号（視覚感覚信号）が生じる。また、内部モデルには視覚器に対応した内部モデルも含まれると考えられる。

そこで、本実施の形態にかかる評価装置１の演算部１１０での演算に用いられる数理モデルＭは、演算部１１０に、互いに異なる複数の感覚器それぞれでの運動感覚量を算出させ、その誤差に対応した値に基づいて動揺病の程度を推定させる。互いに異なる複数の感覚器は、前庭感覚器に加えて他の少なくとも１つの感覚器である複数種類の感覚器（例えば、前庭感覚器と視覚器）である。なお、以降の説明では、複数種類の感覚器が前庭感覚器及び視覚器であるものとし、その場合について具体例を挙げている。しかしながら、人には前庭感覚器の他の感覚器は視覚器に限定されず、その他の感覚器であってもよい。又は、２つの感覚器に限定されず、３つ以上の感覚器を考慮してもよい。

＜評価装置の機能構成＞
図４は、数理モデルＭに従って演算処理１１１を実行する評価装置１の演算部１１０の機能構成の一例を表したブロック図である。図に示された各部は、プロセッサ１１によって実現される。

図を参照して、演算部１１０は、第１の種類の感覚器としての前庭感覚器での運動知覚の処理に対応した処理を実行する第１の処理部１０１を含む。第１の処理部１０１には、第１の運動情報Ｉ１が入力される。第１の運動情報Ｉ１は、頭部座標系から見た頭部の重力と慣性力との合力である頭部加速度と、頭部角速度と、を含む。第１の処理部１０１での処理は、耳石器での運動知覚に対応した処理、及び、半規管での運動知覚に対応した処理を含み、第１の運動情報Ｉ１が入力されると前庭感覚器から出力される、第１の運動感覚量を示す運動感覚信号に相当する運動感覚情報（以下、第１の運動感覚情報）２１を出力する。

演算部１１０は、第２の種類の感覚器としての視覚器での運動知覚に対応した処理を実行する第２の処理部１１３を含む。第２の処理部１１３には、第２の運動情報Ｉ２が入力される。第２の処理部１１３は、第２の運動情報Ｉ２が入力されると視覚器から出力される、第２の運動感覚量を示す視覚感覚信号に相当する運動感覚情報（以下、第２の運動感覚情報）２２を出力する。第１の運動感覚情報及び第２の運動感覚情報は、図３の運動感覚情報Ｉ３に相当する。

第２の処理部１１３に入力される第２の運動情報Ｉ２はセンサＳＥ２で検出された視覚刺激に対応した運動情報である。しかしながら、センサＳＥ２からの入力情報は、運動情報に替えて、視覚刺激を表す画像情報（例えば撮影画像）であってもよい。センサＳＥ２からの入力情報が画像情報である場合、演算部１１０は、画像情報を運動情報に変換する変換部である前処理部１２３を含む。

前処理部１２３は、例えば、センサＳＥ２からの入力された画像に対して所定の画像処理をして速度に変換することで第２の運動情報Ｉ２に変換する。所定の画像処理は、例えば、連続した画像中の特定の対象物を検出し、各画像での対象物の位置を特定することで、センサＳＥ２の変位速度、つまり、乗員の網膜に入力される視覚刺激を運動情報に変換する処理である。

また、所定の画像処理は、他の例として、センサＳＥ２からの入力された画像中の特定の対象物を検出し、対象物の角度から乗員の姿勢を算出してその姿勢から垂直方向を推定することによって、センサＳＥ２の変位の重力加速度、つまり、乗員の網膜に入力される視覚刺激を運動情報に変換する処理であってもよい。

演算部１１０は身体運動推定部１０３を含む。身体運動推定部１０３は、神経系において身体に与えられる刺激の遠心性コピーや体性感覚などに対応する情報（以下、コピー情報と略する）を生成する処理に対応した処理を実行する。すなわち、身体運動推定部１０３は第１の運動情報Ｉ１の入力を受け付けて、第１の運動情報Ｉ１に対して予め規定された適当なゲインを乗じて第１のコピー情報２３を出力する。第１のコピー情報２３は、誤差を含む第１の運動情報ＥＩ１に相当する。また、身体運動推定部１０３は第２の運動情報Ｉ２の入力を受け付けて、第２の運動情報Ｉ２に対して予め規定された適当なゲインを乗じて第２のコピー情報２４を出力する。第２のコピー情報２４は、誤差を含む第２の運動情報ＥＩ２に相当する。

演算部１１０は統合処理部１０５を含み、第１のコピー情報２３及び第２のコピー情報２４が入力される。統合処理部１０５は、後述する統合処理を実行し、処理後の情報２５，２６を内部モデルに出力する。

演算部１１０は内部モデルでの運動推定の処理に対応した処理を実行する前庭感覚器モデル１０７及び視覚器モデル１１７を含む。前庭感覚器モデル１０７には情報２５が入力される。視覚器モデル１１７には情報２６が入力される。

前庭感覚器モデル１０７は、入力された情報２５を用いて内部モデルの前庭感覚器モデルでの運動推定の処理に対応した処理を実行することで運動感覚量を推定し、推定された運動感覚量である運動推定量（第１の運動推定量）を示す運動推定情報２７を出力する。視覚器モデル１１７は、入力された情報２６を用いて内部モデルでの運動推定の処理に対応した処理を実行することで運動感覚量を推定し、運動推定量（第２の運動推定量）を示す運動推定情報２８を出力する。運動推定情報２７及び運動推定情報２８は、図３の運動推定情報Ｉ４に相当する。

演算部１１０は第１の比較部１０８及び第２の比較部１１４を含む。第１の比較部１０８及び第２の比較部１１４は加算器である。第１の比較部１０８には、第１の処理部１０１から出力された第１の運動感覚情報２１、及び、前庭感覚器モデル１０７から出力された運動推定情報２７が入力される。第２の比較部１１４には、第２の処理部１１３から出力された第２の運動感覚情報２２、及び、視覚器モデル１１７から出力された運動推定情報２８が入力される。

第１の比較部１０８は、第１の運動感覚情報２１と運動推定情報２７とを用いて比較処理を実行することで第１の処理部１０１で得られた運動感覚量と前庭感覚器モデル１０７で推定された運動感覚量（運動推定量）とを比較し、それらの差分（誤差）を算出する。算出された誤差は、第１の感覚矛盾情報２９として出力される。

第２の比較部１１４は、第２の運動感覚情報２２と運動推定情報２８とを用いて比較処理を実行することで第２の処理部１１３で得られた運動感覚量と視覚器モデル１１７で推定された運動感覚量（運動推定量）とを比較し、それらの差分（誤差）を算出する。算出された誤差は、第２の感覚矛盾情報３０として出力される。

演算部１１０は第１の適応処理部１０９及び第２の適応処理部１１９を含む。第１の適応処理部１０９には、第１の比較部１０８から出力された感覚矛盾情報２９が入力される。第２の適応処理部１１９には、第２の比較部１１４から出力された感覚矛盾情報３０が入力される。第１の適応処理部１０９は、入力された感覚矛盾情報２９を蓄積し、内部モデルでの処理に適応させるための適応処理を施した情報３１を出力する。第２の適応処理部１１９は、入力された感覚矛盾情報３０を蓄積し、内部モデルでの処理に適応させるための適応処理を施した情報３２を出力する。

演算部１１０は統合処理部１０５を含む。統合処理部１０５には、身体運動推定部１０３から出力された第１のコピー情報２３及び第２のコピー情報２４、第１の適応処理部１０９から出力された情報３１、並びに、第２の適応処理部１１９から出力された情報３２が入力される。統合処理部１０５は、自身の身体運動を把握するために人が行っている様々な感覚情報を統合する感覚統合に対応した処理である統合処理を実行する。統合処理部１０５は、これら情報に対して統合処理を実行し、情報２５，２６を内部モデルに出力する。

演算部１１０は感覚矛盾処理部１２５を含む。感覚矛盾処理部１２５には、第１の比較部１０８から出力された感覚矛盾情報２９及び第２の適応処理部１１９から出力された感覚矛盾情報３０が入力される。感覚矛盾処理部１２５は、これら感覚矛盾情報２９，３０を用いて動揺病の程度を示す指標値を算出するための演算式を予め記憶しておき、その演算式に感覚矛盾情報２９，３０を代入することによって動揺病の程度を示す指標値を算出する。

＜詳細ブロック図＞
図５は、図４の各機能の詳細な処理の一例を表したブロック図である。図を参照して、数理モデルＭに従って演算処理１１１を実行する演算部１１０には、センサＳＥ１からの第１の運動情報Ｉ１として、頭部にかかる重力加速度ｇと慣性加速度ａとの和である頭部加速度ｆ（ｆ＝ｇ＋ａ）と、頭部角速度ωと、慣性加速度ａと、が入力される。

第１の処理部１０１は、耳石器での運動知覚の処理に対応した処理を実行する処理部ＯＴＯ、及び、半規管での運動知覚の処理に対応した処理を実行する処理部ＳＣＣを含む。処理部ＯＴＯには頭部加速度ｆが、処理部ＳＣＣには頭部角速度ωが入力される。処理部ＯＴＯ及び処理部ＳＣＣの伝達特性は、いずれも頭部固定座標系で記述された式で表される。処理部ＯＴＯの伝達特性は単位行列で表される。処理部ＳＣＣの伝達特性は図中の式（１）で表される。なお、式（１）中のτａ、τｄは時定数である。

処理部ＯＴＯからは信号ｆ’が出力され、処理部ＳＣＣからは頭部角速度ωの感覚量ω’が出力される。信号ｆ’及び信号ω’に対してローパスフィルタＬＰを適用することで、重力方向速度の感覚量ｖｓが算出され、これを用いて慣性加速度ａの感覚量ａｓが算出される。ローパスフィルタＬＰの特性は図中の式（２）で表される。なお、式（２）中のτは時定数である。感覚量ａｓ、感覚量ωｓ、及び、感覚量ｖｓは、第１の運動感覚情報２１に相当する。

前庭感覚器モデル１０７は、耳石器の内部モデルに相当する処理部＜ＯＴＯ＞と、半規管の内部モデルに相当する処理部＜ＳＣＣ＞と、を含む。表記「＜＞」で挟まれた符号は、内部モデルに相当する処理を行う処理部を指している。以降の説明でも同様である。

処理部＜ＯＴＯ＞の伝達特性は単位行列で表される。処理部＜ＳＣＣ＞の伝達特性は図中の式（３）で表される。処理部＜ＯＴＯ＞は信号４１を出力し、処理部＜ＳＣＣ＞は信号４２を出力する。信号４１，４２に対してローパスフィルタ＜ＬＰ＞を適用することで、慣性加速度ａの推定量ａｓ^、頭部角速度ωの推定量ωｓ^、及び、重力方向速度の推定量ｖｓ^が得られる。ローパスフィルタ＜ＬＰ＞の特性もまた、図中の式（２）で表される。信号４１、４２は、運動推定情報２７に相当する。

第１の比較部１０８は、処理部ＯＴＯ及び処理部ＳＣＣそれぞれから出力された感覚量ａｓ、感覚量ｖｓ、及び、感覚量ωｓと、処理部＜ＯＴＯ＞及び処理部＜ＳＣＣ＞それぞれから出力された推定量ａｓ^、推定量ωｓ^、及び、推定量ｖｓ^との誤差Δａ、Δｖ、Δωを算出し、それぞれを示す信号６１，６２，６３を出力する。信号６１，６２，６３は、第１の感覚矛盾情報２９に相当する。

第１の適応処理部１０９は、信号６１，６２，６３に示される誤差Δａ、Δｖ、Δωをそれぞれ積分し、それぞれにゲインＫａｃ、Ｋωｃ、Ｋｖｃを乗じて得られた処理後の誤差Δａ’、Δｖ’、Δω’を統合処理部１０５に入力する。

第２の処理部１１３は、視覚器によって角速度を知覚する処理に対応した処理を実行する処理部ＶＩＳω、及び、鉛直方向の速度を知覚する処理を実行する処理部ＶＩＳγを含む。処理部ＶＩＳωには第２の運動情報Ｉ２から得られた角速度ωγ、処理部ＶＩＳγには第２の運動情報Ｉ２から得られた重力方向速度Ｖγが入力される。処理部ＶＩＳωは、角速度ωγの視覚による感覚量に相当する信号４３、処理部ＶＩＳγは、重力方向速度Ｖγの視覚による感覚量に相当する信号４４を出力する。信号４３，４４は、第２の運動感覚情報２２に相当する。

視覚器モデル１１７は、視覚器の内部モデルによって角速度を推定する処理に対応した処理を実行する処理部＜ＶＩＳω＞、及び、鉛直方向の速度を推定する処理を実行する処理部＜ＶＩＳγ＞を含む。処理部＜ＶＩＳω＞は、視覚器モデルによる角速度ωγの推定量に相当する信号４５を出力する。処理部＜ＶＩＳγ＞は、視覚器モデルによる重力方向速度Ｖγの推定量に相当する信号４６を出力する。信号４５，４６は、運動推定情報２８に相当する。

第２の比較部１１４は、加算器４７，４８を含む。加算器４７には、処理部ＶＩＳωから出力される信号４３、及び、処理部＜ＶＩＳω＞から出力される信号４５が入力される。加算器４７は、それら信号が示す角速度ωγの視覚による感覚量と視覚器モデルによる角速度ωγの推定量との誤差Δωγを示す信号４９を出力する。

加算器４８には、処理部ＶＩＳγから出力される信号４４、及び、処理部＜ＶＩＳγ＞から出力される信号４６が入力される。加算器４８は、それら信号が示す重力方向速度Ｖγの視覚による感覚量と視覚器モデルによる重力方向速度Ｖγの推定量との誤差ΔＶγを示す信号５０を出力する。信号４９，５０は、第２の感覚矛盾情報３０に相当する。

信号４９，５０は、第２の適応処理部１１９に入力される。第２の適応処理部１１９は、信号４９，５０の示す誤差Δωγ、ΔＶγに対してゲインＫｖω、Ｋｖγを乗じて得られる誤差Δωγ’、ΔＶγ’を示す信号５１，５２を統合処理部１０５に入力する。信号５１，５２は、図４の情報３２に相当する。

身体運動推定部１０３には、頭部角速度ω及び慣性加速度ａが入力される。身体運動推定部１０３は、頭部角速度ωにゲインＫωを乗じて得られた頭部角速度ω~を統合処理部１０５に入力する。身体運動推定部１０３は、慣性加速度ａにゲインＫａを乗じて得られた慣性加速度ａ~を統合処理部１０５に入力する。頭部角速度ω~及び慣性加速度ａ~は、第１のコピー情報２３に相当する。

また、身体運動推定部１０３には、角速度ωγ及び重力方向速度Ｖγが入力される。身体運動推定部１０３は、角速度ωγにゲインＫωγを乗じて得られた角速度ωγ~を統合処理部１０５に入力する。身体運動推定部１０３は、重力方向速度ＶγにゲインＫＶγを乗じて得られた重力方向速度Ｖγ~を統合処理部１０５に入力する。角速度ωγ~及び重力方向速度Ｖγ~は、第２のコピー情報２４に相当する。

統合処理部１０５の実行する統合処理は、一例として、加算処理である。そのため、統合処理部１０５は加算器６４～６９を含む。加算器６４は、慣性加速度ａ~と誤差Δａ’とを加算し、加算器６６に渡す。加算器６５は、誤差Δｖ’と誤差ΔＶγ’とを加算し、加算器６６及び加算器６９に渡す。加算器６６は、慣性加速度ａ~と誤差Δａ’との加算結果、及び、誤差Δｖ’と誤差ΔＶγ’との加算結果を加算して得られた結果を示す信号５３を処理部＜ＯＴＯ＞に入力する。

加算器６７は、頭部角速度ω~と誤差Δω’と誤差Δωγ’とを加算した結果を加算器６８に渡すとともに、加算結果を示す信号５４を処理部＜ＳＣＣ＞に入力する。加算器６８は、頭部角速度ω~と誤差Δω’と誤差Δωγ’との加算結果に、さらに、角速度ωγ~を加算して得られた結果を示す信号５５を処理部＜ＶＩＳω＞に入力する。

加算器６９は、誤差Δｖ’と誤差ΔＶγ’との加算結果に、さらに、重力方向速度Ｖγ~を加算して得られた結果を示す信号５６を処理部＜ＶＩＳγ＞に入力する。

感覚矛盾処理部１２５は、処理部１２５Ａ，１２５Ｂ及び加算器７０を含む。処理部１２５Ａには、第１の比較部１０８から出力された誤差Δｖが入力される。処理部１２５Ｂには、加算器４８から出力された誤差ΔＶγを示す信号５０が入力される。誤差Δｖは、主観的重力方向誤差（Subjective Vertical Conflict）とも呼ばれる。

処理部１２５Ａは、誤差Δｖに２次のＨｉｌｌ関数及び２次遅れ伝達関数を適用する処理を実行し、処理結果を示す信号７１を出力する。なお、ここでの２次のＨｉｌｌ関数は図中の式（４）で表される。２次遅れ伝達関数は図中の式（５）で表される。式（４）及び式（５）の組み合わせが、感覚矛盾処理部１２５が予め記憶している動揺病の程度を示す指標値を算出するための演算式に相当する。

処理部１２５Ｂは、誤差ΔＶγに２次のＨｉｌｌ関数及び２次遅れ伝達関数を適用する処理を実行し、処理結果を示す信号７２を出力する。ここでの２次のＨｉｌｌ関数は図中の式（６）で表される。式（６）及び式（５）の組み合わせが、感覚矛盾処理部１２５が予め記憶している動揺病の程度を示す指標値を算出するための演算式に相当する。

加算器７０には、信号７１，７２が入力される。加算器７０は、これら信号の示す情報を加算して出力する。加算器７０から出力される信号が示す情報が動揺病発症率ＭＳＩに相当する。

＜実施の形態の効果＞
本実施の形態にかかる評価装置１では、動揺病の要因を感覚矛盾とする感覚矛盾説に立って、感覚器と内部モデルとの感覚矛盾に相当する値に基づいて動揺病の程度を算出する。その際に、本実施の形態にかかる評価装置１は、前庭感覚器及び１以上のその他の感覚器である複数種類の感覚器での運動感覚情報に相当する情報を利用する。これにより、本実施の形態にかかる評価装置１では、複数種類の感覚器での運動感覚を考慮して動揺病の程度が推定される。人が実際に運動を知覚する感覚器は複数存在するため、複数種類の感覚器を考慮することでより実際の感覚に近く動揺病が評価されると考えられる。つまり、本実施の形態にかかる評価装置１では、高精度で動揺病の程度が推定されると考えられる。

特に、運動感覚量のうちの鉛直方向の成分についての誤差は、主観的重力方向誤差と呼ばれ、動揺病の要因とする説がある。運動感覚量のうちの鉛直方向の成分についての誤差に基づいて動揺病の程度を推定することで、この説に基づいて動揺病の程度を推定することができる。

評価装置１において動揺病の程度が推定されることで、評価装置１を含む本実施の形態にかかるシステム１００では、評価装置１での推定結果を用いて車両Ｖの乗員の動揺病の程度を低減する制御が可能となる。上記の原理に基づくと、前庭器と内部モデルとの前庭感覚信号の誤差、及び、視覚器と内部モデルとの視覚感覚信号の誤差、との、少なくとも一方を低減させることが動揺病の程度を低減するために有効である。

そこで、低減装置５は、一例として、車両Ｖの少なくとも一部を動作させるモーション装置である。モーション装置としての低減装置５は、例えば、車両Ｖの座席（図示せず）に設けられ、その座席に着席した乗員の体勢を所定の方向に傾ける機構を含む装置である。傾ける機構は、例えば、座席下及び／又は背もたれ部に配置された空気袋、及び、空気袋に給・排気することで膨張・収縮させるポンプや弁などである。この場合、制御装置３は、評価装置１からの評価結果に対して予め規定されている変化量、座席を傾けるように低減装置５を制御する。そして、変化後の評価装置１からの評価結果が改善されるまで、変化量を変化させる。これにより、前庭器と内部モデルとの前庭感覚信号の誤差が低減され、その結果、動揺病の程度の低減につながる。

モーション装置としての低減装置５の他の例は、車両Ｖの電子制御サスペンションである。この場合、制御装置３は、評価装置１からの評価結果に基づいて電子制御サスペンションの減衰力やばね定数を変化させる。

また、低減装置５は、他の例として、乗員に視覚情報を与える表示装置である。表示装置としての低減装置５は、例えば、車窓位置に配置された図示しないモニタに画像を表示するプロジェクタである。この場合、制御装置３は、評価装置１からの評価結果に対して予め規定されている変化量、モニタに表示する画像を変化させる（傾ける）。そして、変化後の評価装置１からの評価結果が改善されるまで、変化量を変化させる。これにより、視覚器と内部モデルとの視覚感覚信号の誤差が低減され、その結果、動揺病の程度の低減につながる。

また、他の例として、制御装置３は、評価装置１からの評価結果に対して予め規定されている変化量、モニタに表示する画像のサイズを変化させてもよい。

表示装置としての低減装置５の他の例は、車両Ｖ内で用いる電子機器の表示装置であってもよい。車両Ｖ内で用いる電子機器は、車載のテレビ、ナビゲーション装置、車両Ｖの乗員が携帯するスマートフォンやタブレット端末などの端末装置、などである。この場合、制御装置３は、評価装置１からの評価結果に対して予め規定されている変化量、モニタに表示する画像のサイズや明るさなどを変化させる。なお、制御装置３は、表示装置に搭載されていてもよい。すなわち、表示装置としての低減装置５の図示しない制御部が制御装置３として機能してもよい。低減装置５が車両Ｖの乗員が携帯する端末装置である場合、低減装置５の制御部での制御のためのプログラム（アプリケーション）が車両Ｖの図示しないＥＣＵやゲートウェイなどから端末装置に配信されてもよい。

なお、低減装置５は、上記のような、モーション装置と表示装置との組み合わせであってもよい。

［変形例］
なお、身体運動推定部１０３は、第１のコピー情報２３のみ生成し、第２のコピー情報２４を生成しなくてもよい。一例として、身体運動推定部１０３は、ゲインＫωγ及びＫＶγを０とする。この場合、図４において点線で示された、身体運動推定部１０３から統合処理部１０５への角速度ωγ~及び重力方向速度Ｖγ~の入力がなされない。また、他の例として、身体運動推定部１０３に第２の運動情報Ｉ２からの角速度ωγ及び重力方向速度Ｖγが入力されなくてもよい。この場合、図４で点線示された、身体運動推定部１０３から統合処理部１０５への角速度ωγ~及び重力方向速度Ｖγ~の入力に加えて、第２の運動情報Ｉ２からの情報の入力がなされない。

［第２の実施の形態］
数理モデルＭに従って演算処理１１１を実行する評価装置１の演算部１１０の機能構成は図４の構成に限定されない。図６は、第２の実施の形態にかかる評価装置１の演算部１１０の機能構成を示したブロック図である。

図を参照して、第２の実施の形態にかかる評価装置１の演算部１１０は、前庭感覚器での運動知覚の処理に対応した処理を実行する第１の処理部２０１と、視覚器での運動知覚の処理に対応した処理を実行する第２の処理部２１５と、を含む。これらは、図４に示された第１の処理部１０１及び第２の処理部１１３と同じである。また、図４と同じく、センサＳＥ２からの入力情報が画像情報である場合、演算部１１０は、画像情報を第２の運動情報Ｉ２に変換する変換部である前処理部２１３を含む。

演算部１１０は第１の感覚統合部２１７を含み、第１の処理部２０１で出力された運動感覚情報と、第２の処理部２１５で出力された運動感覚情報とを組み合わせる処理を行う。組み合わせる処理は、後述する第２の情報との差を算出するため、第１の処理部２０１で出力された第１の運動感覚情報と、第２の処理部２１５で出力された第２の運動感覚情報とを１つの情報である第１の情報とするための演算処理であって、例えば、加算処理である。組み合わせる処理は、加算の他、平均値を算出する処理、合計値を算出する処理、など、他の演算処理であってもよい。

また、演算部１１０は身体運動推定部２０５を含み、第１の運動情報Ｉ１から遠心性コピーに相当する情報を生成する。なお、図６は、身体運動推定部２０５が処理に第２の運動情報Ｉ２を用いない例を示しているが、第１の実施の形態と同様に、第２の運動情報Ｉ２も用いてもよい。

演算部１１０は前庭感覚器の内部モデル及び視覚器の内部モデルでの運動推定の処理に対応した処理を実行する前庭感覚器モデル２０９及び視覚器モデル２０７を含み、身体運動推定部２０５からの情報がそれぞれに入力される。前庭感覚器モデル２０９及び視覚器モデル２０７は、それぞれ、身体運動推定部２０５からの情報に基づいて運動感覚量を推定して、第１の運動推定情報、第２の運動推定情報を出力する。演算部１１０は、さらに、第２の感覚統合部２１１を含み、両モデル２０７，２０９での運動推定情報を組み合わせる処理を実行する。組み合わせる処理は、第１の感覚統合部２１７での処理と同じであって、両モデル２０７，２０９での第１、第２の運動推定情報を１つの情報である第２の情報とする演算処理である。

演算部１１０は比較部２１９を含み、各感覚統合部２１１，２１７で算出された第１の情報及び第２の情報を比較することで、これらの差を算出する。この差は、感覚矛盾に相当する。演算部１１０は適応処理部２２１を含み、比較部２１９で算出された差が入力される。適応処理部２２１は、入力された差を両モデル２０７，２０９での処理に適応させるように処理を施し、モデル２０７，２０９に入力する。

さらに、演算部１１０は、感覚矛盾処理部２２３を含む。感覚矛盾処理部２２３は、比較部２１９で算出された差から、動揺病の程度を示す指標値を算出する。このため、感覚矛盾処理部２２３は、第１の情報及び第２の情報の差を用いて動揺病の程度を示す指標値を算出するための演算式を予め記憶しておき、その演算式に比較部２１９から入力された差を代入することによって動揺病の程度を示す指標値を算出する。

＜実施の形態の効果＞
本実施の形態に示されたように、複数種類の感覚器での運動感覚情報と内部モデルとの感覚矛盾に相当する情報に基づいて動揺病の程度の指標値を算出する方法は、第１の実施の形態で説明された図４、図５に示された方法に限定されず、上に説明された図６に示されたような他の方法であってもよい。本実施の形態にかかる評価装置１でも、複数種類の感覚器での運動感覚を考慮して動揺病の程度が推定されるため、高精度で動揺病の程度が推定されると考えられる。

また、本実施の形態では、各感覚器に相当する処理部２０１，２１５での運動感覚情報を組み合わせる処理、及び、各内部モデル２０７，２０９での運動推定情報を組み合わせる処理、を行って、それぞれ、第１の情報及び第２の情報を得ている。このため、本実施の形態では、感覚矛盾情報を算出する処理が比較器２１９での処理のみとなる。第１の実施の形態では比較器１０８，１１４それぞれで感覚矛盾情報を算出する処理が行われていたため、本実施の形態の方が感覚矛盾情報を算出する処理を容易にできる。また、本実施の形態では、得られる感覚矛盾情報が１つとなる。このため、得られる感覚矛盾情報が２つであった第１の実施の形態と比較すると、感覚矛盾処理部２２３が記憶する動揺病の程度を示す指標値を算出するための演算式を減らすことができる。つまり、感覚矛盾処理部２２３での処理を第１の実施の形態よりも簡易にすることができる。

［第３の実施の形態］
演算処理１１１における、互いに異なる複数の感覚器それぞれでの運動感覚量に対応した値に基づくことの第２の例は、複数の感覚器それぞれについて、内部モデルでの運動感覚量の推定に対応した値を用いず、感覚器での運動感覚量に対応した値だけを用いることである。本実施の形態にかかる評価装置１では、互いに異なる複数の感覚器それぞれでの運動感覚量に対応した値を、前庭感覚器での運動感覚量に対応した値と、他の少なくとも１つの感覚器での運動感覚量に対応した値とする。本例では、他の少なくとも１つの感覚器での運動感覚量に対応した値は視覚器での運動感覚量に対応した値であるものとする。

図７は、第３の実施の形態にかかる評価装置１の演算部１１０の機能構成の一例を表したブロック図である。図７において、図６のブロック図と同じ参照符号で示された構成は、図６に示された構成と同じである。

図を参照して、第３の実施の形態にかかる評価装置１の演算部１１０において、比較器２１９Ａは、前庭感覚器での運動知覚の処理に対応した処理を実行する第１の処理部２０１で出力された運動感覚情報と、視覚器での運動知覚の処理に対応した処理を実行する第２の処理部２１５で出力された運動感覚情報と、を比較することでこれらの差を算出し、算出された差を感覚矛盾に相当する情報として感覚矛盾処理部２２３に入力する。感覚矛盾処理部２２３は、比較器２１９Ａで算出された差から、動揺病の程度を示す指標値を算出する。

本実施の形態にかかる評価装置１でも、前庭感覚器及びその他の感覚器である複数種類の感覚器での運動感覚量を利用して動揺病の程度を算出する。これにより、本実施の形態にかかる評価装置１では、複数種類の感覚器での運動感覚を考慮して動揺病の程度が推定される。人が実際に運動を知覚する感覚器は複数存在するため、複数種類の感覚器を考慮することでより実際の感覚に近く動揺病が評価されると考えられる。つまり、本実施の形態にかかる方法でも、高精度で動揺病の程度が推定されると考えられる。

［第４の実施の形態］
低減装置５のさらに他の例として、ナビゲーション装置であってもよい。又は、車両Ｖが自動運転機能を有する場合、低減装置５はルート設定部であってもよい。この場合、制御装置３は低減装置５の図示しない制御部であって、評価装置１からの評価結果に応じたルートを設定する。すなわち、制御装置３は、ルートごとの動揺病の可能性の大きさを予め記憶しておき、又は、サーバ等の他の装置から取得可能であって、評価装置１からの評価結果に応じた大きさの動揺病の可能性であるルートを設定する。

［第５の実施の形態］
評価装置１はシステム１００のみならず、単独で用いられてもよい。例えば、評価装置１は通信機能を有し、評価結果を予め規定されたサーバ等の装置に対して出力してもよい。これにより、他の装置を用いて、動揺病の程度を低減できる道路（カーブ）の設計、道路の段差の設計、などに用いることができる。

［第６の実施の形態］
評価装置１は、動揺病の一種であり、同じ原理と考えられる、いわゆるＶＲ（バーチャルリアリティ）酔いと呼ばれる映像酔いの程度の推定も行うことができる。視聴者の頭の動きと映像の動きとのずれによって生じると考えられているためである。この場合、低減装置５は映像表示装置、及び／又は、視聴者の体勢を変化させる装置であって、車両Ｖの動揺病を低減するシステム１００と同様に制御することで、ＶＲ酔いの低減が期待される。

［第７の実施の形態］
複数種類の感覚器は前庭感覚器に加えて他の少なくとも１つの感覚器であって、他の感覚器は視覚器に限定されない。他の感覚器は、例えば、聴覚器、嗅覚器、皮膚、などであって、演算部１１０は、これら感覚器での運動知覚の処理に対応した処理を実行する処理部、及び、内部モデルでの運動推定の処理に対応した処理を実行する処理部、を有してもよい。この場合であっても、より実際の感覚に近く動揺病が評価されると考えられる。つまり、本実施の形態にかかる評価装置１では、高精度で動揺病の程度が推定されると考えられる。

本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。

１ ：評価装置
３ ：制御装置
５ ：低減装置
１１ ：プロセッサ
１２ ：記憶部
１３ ：制御装置Ｉ／Ｆ
１４ ：センサＩ／Ｆ
２１ ：第１の運動感覚情報
２２ ：第２の運動感覚情報
２３ ：第１のコピー情報
２４ ：第２のコピー情報
２５ ：情報
２６ ：情報
２７ ：運動推定情報
２８ ：運動推定情報
２９ ：第１の感覚矛盾情報
３０ ：第２の感覚矛盾情報
３１ ：情報
３２ ：情報
４１ ：信号
４２ ：信号
４３ ：信号
４４ ：信号
４５ ：信号
４６ ：信号
４７ ：加算器
４８ ：加算器
４９ ：信号
５０ ：信号
５１ ：信号
５２ ：信号
５３ ：信号
５４ ：信号
５５ ：信号
５６ ：信号
６１ ：信号
６２ ：信号
６３ ：信号
６４ ：加算器
６５ ：加算器
６６ ：加算器
６７ ：加算器
６８ ：加算器
６９ ：加算器
７０ ：加算器
７１ ：信号
７２ ：信号
１００ ：システム
１０１ ：第１の処理部
１０３ ：身体運動推定部
１０５ ：統合処理部
１０７ ：前庭感覚器モデル
１０８ ：第１の比較部
１０９ ：第１の適応処理部
１１０ ：演算部
１１１ ：演算処理
１１３ ：第２の処理部
１１４ ：第２の比較部
１１７ ：視覚器モデル
１１９ ：第２の適応処理部
１２１ ：演算プログラム
１２３ ：前処理部
１２５ ：感覚矛盾処理部
１２５Ａ ：処理部
１２５Ｂ ：処理部
２０１ ：第１の処理部
２０５ ：身体運動推定部
２０７ ：視覚器モデル
２０９ ：前庭感覚器モデル
２１１ ：第２の感覚統合部
２１３ ：前処理部
２１５ ：第２の処理部
２１７ ：第１の感覚統合部
２１９ ：比較部
２１９Ａ ：比較部
２２１ ：適応処理部
２２３ ：感覚矛盾処理部
ＥＩ１ ：第１の運動情報
ＥＩ２ ：第２の運動情報
Ｉ１ ：第１の運動情報
Ｉ２ ：第２の運動情報
Ｉ３ ：運動感覚情報
Ｉ４ ：運動推定情報
ＫＶγ ：ゲイン
Ｋａ ：ゲイン
Ｋａｃ ：ゲイン
Ｋｖω ：ゲイン
Ｋω ：ゲイン
Ｋωｃ ：ゲイン
Ｋωγ ：ゲイン
ＬＰ ：ローパスフィルタ
Ｍ ：数理モデル
ＭＳＩ ：動揺病発症率
ＯＴＯ ：処理部
ＳＣＣ ：処理部
ＳＥ１ ：第１のセンサ
ＳＥ２ ：第２のセンサ
Ｖ ：車両
ＶＩＳγ ：処理部
ＶＩＳω ：処理部
Ｖγ ：重力方向速度
Ｖγ~ ：重力方向速度
ａ ：慣性加速度
ａ~ ：慣性加速度
ａｓ ：感覚量
ａｓ^ ：推定量
ｆ ：頭部加速度
ｆ’ ：信号
ｇ ：重力加速度
ｖｓ ：感覚量
ｖｓ^ ：推定量
ΔＶγ ：誤差
ΔＶγ’ ：誤差
Δａ ：誤差
Δａ’ ：誤差
Δｖ ：誤差
Δｖ’ ：誤差
Δω’ ：誤差
Δωγ ：誤差
Δωγ’ ：誤差
ω ：頭部角速度
ω~ ：頭部角速度
ω’ ：信号
ωｓ ：感覚量
ωｓ^ ：推定量
ωγ ：角速度
ωγ~ ：角速度

Claims (16)

1. 互いに異なる複数の感覚器それぞれでの運動感覚量に対応した値に基づいて動揺病の程度を算出する演算部を備え、
   前記演算部は、感覚器での運動感覚量に対応した値と、中枢神経系に構築されている前記感覚器の内部モデルで推定された運動感覚量である運動推定量に対応した値と、の誤差に基づいて、動揺病の程度を算出する
   評価装置。
2. 前記演算部は、第１の感覚器での運動感覚量に対応した値と、前記第１の感覚器の他の少なくとも１つの感覚器での運動感覚量に対応した値と、の差に基づいて動揺病の程度を算出する
   請求項１に記載の評価装置。
3. 前記第１の感覚器での運動感覚量に対応した値は、前庭感覚器での運動感覚量に対応した値である
   請求項２に記載の評価装置。
4. 前記感覚器での運動感覚量に対応した値は、前庭感覚器での第１の運動感覚量に対応した値と、他の少なくとも１つの感覚器での第２の運動感覚量に対応した値と、を含み、
   前記運動推定量に対応した値は、前庭感覚器の内部モデルで推定された第１の運動推定量に対応した値と、前記他の少なくとも１つの感覚器の内部モデルで推定された第２の運動推定量に対応した値と、を含む
   請求項１～３のいずれか１項に記載の評価装置。
5. 前記演算部は、
   前庭感覚器に対する刺激に対応する第１の運動情報、及び、前記他の少なくとも１つの感覚器に対する刺激に対応する第２の運動情報に基づいて、前庭感覚器での知覚の処理に対応した処理、及び、前記他の少なくとも１つの感覚器の知覚の処理に対応した処理を行い、前記第１の運動感覚量に対応した値、及び、前記第２の運動感覚量に対応した値を出力する感覚器処理と、
   前記第１の運動情報、及び、前記第２の運動情報の少なくとも一方に基づいて、前記前庭感覚器の内部モデルでの運動推定の処理に対応した処理、及び、前記他の少なくとも１つの感覚器の内部モデルでの運動推定の処理に対応した処理を行い、前記第１の運動推定量に対応した値、及び、前記第２の運動推定量に対応した値を出力する内部モデル処理と、
   前記運動感覚量に対応した値と前記運動推定量に対応した値との差を算出する処理と、
   前記差から前記動揺病の程度を算出する処理と、を実行する
   請求項４に記載の評価装置。
6. 前記演算部は、前記第１の運動感覚量に対応した値と前記第１の運動推定量に対応した値との第１の差と、前記第２の運動感覚量に対応した値と前記第２の運動推定量に対応した値との第２の差と、を算出し、
   前記動揺病の程度を算出する前記処理に用いられる前記差は、前記第１の差と前記第２の差とを含む
   請求項５に記載の評価装置。
7. 前記演算部は、前記第１の運動感覚量に対応した値と前記第２の運動感覚量に対応した値とを組み合わせる処理を実行することによって得られる第１の情報と、前記運動推定量に対応した値と、の差を算出する
   請求項５に記載の評価装置。
8. 前記演算部は、前記第１の情報と、前記第１の運動推定量に対応した値と前記第２の運動推定量に対応した値とを組み合わせる処理を実行することによって得られる第２の情報と、の差を算出する
   請求項７に記載の評価装置。
9. 前記他の少なくとも１つの感覚器は視覚器である
   請求項２～８のいずれか１項に記載の評価装置。
10. 前記演算部は、前記視覚器に対する刺激である視覚刺激に対応する情報を運動情報に変換する処理をさらに実行する
    請求項９に記載の評価装置。
11. 前記視覚器に対する刺激である視覚刺激に対応する情報は画像情報を含む
    請求項９又は１０に記載の評価装置。
12. 前記差は、前記運動感覚量及び前記運動推定量の鉛直方向の成分に対応した値についての差である
    請求項２～請求項１１のいずれか１項に記載の評価装置。
13. 動揺病の低減装置を制御する制御装置であって、
    互いに異なる複数の感覚器それぞれでの運動感覚量に対応した値に基づいて動揺病の程度を算出する評価装置から取得した評価結果に基づいて前記低減装置を制御し、
    前記評価装置は、感覚器での運動感覚量に対応した値と、中枢神経系に構築されている前記感覚器の内部モデルで推定された運動感覚量である運動推定量に対応した値と、の誤差に基づいて、動揺病の程度を算出する
    制御装置。
14. 動揺病の程度を算出する評価装置と、
    動揺病の低減装置と、
    前記評価装置から取得した評価結果に基づいて前記低減装置を制御する制御装置と、を備え、
    前記評価装置は、互いに異なる複数の感覚器それぞれでの運動感覚量に対応した値に基づいて動揺病の程度を算出し、
    前記動揺病の程度を算出することは、感覚器での運動感覚量に対応した値と、中枢神経系に構築されている前記感覚器の内部モデルで推定された運動感覚量である運動推定量に対応した値と、の差に基づいて、動揺病の程度を算出することを含む
    動揺病の低減システム。
15. 評価装置において動揺病の程度を評価する方法であって、
    互いに異なる複数の感覚器それぞれでの運動感覚量に対応した値に基づいて動揺病の程度を算出する、ことを含み、
    前記動揺病の程度を算出することは、感覚器での運動感覚量に対応した値と、中枢神経系に構築されている前記感覚器の内部モデルで推定された運動感覚量である運動推定量に対応した値と、の差に基づいて、動揺病の程度を算出することを含む
    評価方法。
16. 動揺病の程度を評価する評価装置としてコンピュータを機能させるためのコンピュータプログラムであって、
    前記コンピュータを、
    互いに異なる複数の感覚器それぞれでの運動感覚量に対応した値に基づいて動揺病の程度を算出する演算部として機能させ、
    前記演算部は、感覚器での運動感覚量に対応した値と、中枢神経系に構築されている前記感覚器の内部モデルで推定された運動感覚量である運動推定量に対応した値と、の誤差に基づいて、動揺病の程度を算出する
    コンピュータプログラム。

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