JP7261370B2 - 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、および、コンピュータプログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、および、コンピュータプログラム Download PDF

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Description

本明細書に開示される技術は、被験者が移動する際のリスクを評価する情報処理装置に関する。
運転者が自動車を運転して道路を移動する際のリスクを適切に評価することは有用である。例えば、運転免許証の発行時や更新時に、そのような運転時のリスク評価が行われ、該リスク評価の結果に基づき運転免許証の発行や更新の可否が判断されたり、該リスク評価の結果に基づき適切な研修や訓練が行われたりすれば、運転者の平均的なリスクを低減することができ、ひいては交通事故の予防につながる。特に、高齢者や、緑内障等の眼病を発症した者は、視野が狭くなったり欠損したりすることがあるため、運転時のリスクが高くなる傾向にあるが、一方で、頭部や眼球を適切に動かすことにより狭窄または欠損した視野を補償することも可能であり、そのような補償行動も含めて運転時のリスクを評価することは極めて有用である。
従来、運転時のリスクを評価する方法として、画像表示装置（液晶モニタやプロジェクタ）を用いて、運転者の視界を模擬的に表す動画像を被験者の正面に表示し、該動画像に含まれるハザード（自動車、自転車、歩行者等）を認識した場合に口頭やボタン操作等により被験者に回答させるテストを行い、該テストの結果に基づき被験者の運転時のリスクを評価する方法が知られている（例えば、非特許文献１参照）。
多田 昌裕、外5名、「高速道路における高齢運転者のハザード知覚特性分析」、交通工学論文集、平成28年2月、第2巻、第2号、p.A_75－A_84
上記従来の技術では、テスト中に動画像が被験者の正面に表示されるため、自然な運転状況を模擬することができないことがある。例えば、見通しの悪い交差点のシーンでは、左右確認のために頭部および眼球の動きが重要であるが、動画像が被験者の正面に表示されていると、頭部の回転と眼球の回転とが逆の動きとなってしまい、実際の運転環境における頭部および眼球の動きとは異なってしまう。また、上記従来の技術では、被験者は口頭やボタン操作等によりハザードを認識した旨の回答を行うものであり、被験者が本当にハザードを認識したか否かを正しく判別することができていない可能性がある。また、上記従来の技術では、上述した視野を補償する補償行動が、リスク評価の結果に適切に反映されないことがある。従って、上記従来の技術では、被験者の運転時のリスクを適切に評価することができない、という課題がある。
なお、このような課題は、自動車を運転する際のリスクを評価する場合に限られず、他の種類の車両（自転車等）を運転する際のリスクを評価する場合や、徒歩で移動する際のリスクを評価する場合にも共通の課題である。
本明細書では、上述した課題を解決することが可能な技術を開示する。
本明細書に開示される技術は、例えば、以下の形態として実現することが可能である。
（１）本明細書に開示される情報処理装置は、被験者が移動する際のリスクを評価する情報処理装置であって、前記被験者の頭部の動きを特定する頭部情報を取得する頭部情報取得部と、予め設定されたコースを移動する人間の視界を模擬的に表す動画像である模擬移動画像であって、目標物を含むシーンを含み、前記頭部情報により特定された前記被験者の頭部の動きに応じて変化する前記模擬移動画像を画像表示装置に表示させる表示制御部と、前記模擬移動画像の表示中に、前記模擬移動画像上における前記被験者の視点の位置を特定する視点情報を取得する視点情報取得部と、前記模擬移動画像中の前記目標物を含むシーンが表示されたタイミングにおける、前記視点情報により特定される前記被験者の視点の位置と、前記目標物の位置との一致度合いに基づき、前記リスクを評価し、前記リスクの評価の結果を示す評価情報を出力するリスク評価部と、を備える。本情報処理装置は、被験者の頭部の動きを特定する頭部情報を取得する頭部情報取得部と、該頭部情報により特定された被験者の頭部の動きに応じて変化する模擬移動画像を画像表示装置に表示させる表示制御部とを備えるため、被験者に自然な移動状況を模擬的に体験させることができる。また、本情報処理装置は、模擬移動画像の表示中に、模擬移動画像上における被験者の視点の位置を特定する視点情報を取得する視点情報取得部と、模擬移動画像中の目標物を含むシーンが表示されたタイミングにおける、視点情報により特定される被験者の視点の位置と、目標物の位置との一致度合いに基づき、上記リスクを評価し、該リスクの評価の結果を示す評価情報を出力するリスク評価部とを備える。そのため、本情報処理装置によれば、被験者が本当に目標物を認識したか否かを正しく判別することができる。さらに、本情報処理装置によれば、高齢者や緑内障等の眼病を発症した者のように、視野が狭くなったり欠損したりしている被験者についても、頭部や眼球を適切に動かすことにより視野を補償する補償行動を反映させて、移動時のリスクを適切に評価することができる。従って、本情報処理装置によれば、被験者が移動する際のリスクを適切に評価することができる。
（２）上記情報処理装置において、さらに、前記被験者の視野を特定する視野情報を取得する視野情報取得部を備え、前記リスク評価部は、前記視野情報により特定される前記模擬移動画像上の前記被験者の視野内における前記一致度合いに基づき、前記リスクを評価する構成としてもよい。本情報処理装置によれば、例えば、高齢者や緑内障等の眼病を発症した者のように、視野が狭くなったり欠損したりしている被験者についても、被験者が本当に目標物を視野内で認識したか否かを正しく判別することができる。従って、本情報処理装置によれば、視野が狭くなったり欠損したりしている被験者についても、被験者が移動する際のリスクを適切に評価することができる。
（３）上記情報処理装置において、さらに、前記模擬移動画像の表示中に、前記被験者による回答を取得する回答取得部を備え、前記リスク評価部は、前記回答が取得されたタイミングにおける前記一致度合いに基づき、前記リスクを評価する構成としてもよい。本情報処理装置によれば、被験者の視点が目標物に一致したものの、被験者がそれを目標物としては認識しなかった場合に、被験者が目標物を認識しなかったと正しく判定することができ、被験者が移動する際のリスクをより適切に評価することができる。
（４）上記情報処理装置において、前記リスク評価部は、所定の時間内に前記視点情報により特定される前記被験者の視点が前記模擬移動画像上の所定の大きさの領域内に位置する頻度が所定の閾値以上となったタイミングにおける前記一致度合いに基づき、前記リスクを評価する構成としてもよい。所定の時間内に被験者の視点が模擬移動画像上の所定の大きさの領域内に位置する頻度が所定の閾値以上となった場合には、被験者が模擬移動画像中の何か（上記領域に描画されているもの）を注視している可能性が高いと考えられる。そのため、本情報処理装置によれば、被験者が操作や口頭等の方法によらず、模擬移動画像中の目標物を認識したと判定（推定）することができ、より簡易な構成およびより簡易な方法で、被験者の移動の際のリスクを適切に評価することができる。
（５）上記情報処理装置において、前記視点情報取得部は、右眼と左眼とのそれぞれについて個別に前記視点情報を取得し、前記リスク評価部は、右眼と左眼との少なくとも一方についての前記一致度合いに基づき、前記リスクを評価する構成としてもよい。本情報処理装置によれば、被験者の視点の位置をより精度良く特定することができ、被験者の視点の位置と目標物の位置との一致度合いをより精度良く判定することができる。そのため、本情報処理装置によれば、被験者の移動の際のリスクをより適切に評価することができる。
（６）上記情報処理装置において、さらに、前記被験者の利き目を特定する利き目情報を取得する利き目情報取得部を備え、前記リスク評価部は、前記利き目情報により特定された前記被験者の利き目についての前記一致度合いに基づき、前記リスクを評価する構成としてもよい。本情報処理装置によれば、被験者が、その利き目で確実に目標物を視認したか否かを判別することができる。従って、本情報処理装置によれば、被験者が移動する際のリスクをさらに適切に評価することができる。
（７）上記情報処理装置において、前記模擬移動画像は、車両を運転して前記コース上を移動する人間の視界を模擬的に表す動画像である構成としてもよい。本情報処理装置によれば、被験者が車両を運転して移動する際のリスクを適切に評価することができる。
（８）本明細書に開示される情報処理システムは、上記情報処理装置と、前記画像表示装置と、を備える構成としてもよい。本情報処理システムによれば、被験者に模擬移動画像を視認させつつ被験者が移動する際のリスクを適切に評価することができるシステムを提供することができる。
（９）上記情報処理システムにおいて、前記模擬移動画像は、右眼用画像と左眼用画像とから構成されており、前記画像表示装置は、前記右眼用画像を前記被験者の右眼に視認させる右眼用表示実行部と、前記右眼用表示実行部とは独立して設けられ、前記左眼用画像を前記被験者の左眼に視認させる左眼用表示実行部と、を含むヘッドマウントディスプレイである構成としてもよい。本情報処理システムによれば、模擬移動画像を３Ｄ画像として被験者に視認させることができ、被験者を実際の移動環境に極めて近い環境に置くことができ、被験者が移動する際のリスクを一層適切に評価することができる。
なお、本明細書に開示される技術は、種々の形態で実現することが可能であり、例えば、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、それらの方法を実現するコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した一時的でない記録媒体等の形態で実現することができる。
第１実施形態における情報処理システム１０の概略構成を示す説明図である。 第１実施形態における情報処理システム１０の概略構成を示すブロック図である。 第１実施形態における運転時リスク評価処理の内容を示すフローチャートである。 第１実施形態における運転時リスク評価処理の際の被験者ＥＸの状態、および、被験者ＥＸに視認される模擬運転画像ＳＩを模式的に示す説明図である。 第１実施形態における運転時リスク評価処理の際の被験者ＥＸの状態、および、被験者ＥＸに視認される模擬運転画像ＳＩを模式的に示す説明図である。 第１実施形態における運転時リスク評価処理の結果を示す評価情報ＡＳＩが表示部１５２に表示された状態の一例を示す説明図である。 第２実施形態における情報処理システム１０の概略構成を示すブロック図である。 第２実施形態における運転時リスク評価処理の内容を示すフローチャートである。 第２実施形態における運転時リスク評価処理の際の被験者ＥＸの状態、および、被験者ＥＸに視認される模擬運転画像ＳＩを模式的に示す説明図である。 第２実施形態における運転時リスク評価処理の結果を示す評価情報ＡＳＩが表示部１５２に表示された状態の一例を示す説明図である。
Ａ．第１実施形態：
運転者が自動車を運転して道路を移動する際のリスクを適切に評価することは有用である。例えば、運転免許証の発行時や更新時に、そのような運転時のリスク評価が行われ、該リスク評価の結果に基づき運転免許証の発行や更新の可否が判断されたり、該リスク評価の結果に基づき適切な研修や訓練が行われたりすれば、運転者の平均的なリスクを低減することができ、ひいては交通事故の予防につながる。特に、高齢者や、緑内障等の眼病を発症した者は、視野が狭くなったり欠損したりすることがあるため、運転時のリスクが高くなる傾向にあるが、一方で、頭部や眼球を適切に動かすことにより狭窄または欠損した視野を補償することも可能であり、そのような補償行動も含めて運転時のリスクを評価することは極めて有用である。運転者の運転時のリスクの評価を適切に行うために本明細書に開示される技術を用いた例（情報処理システム１０に適用した例）を、以下に説明する。
Ａ－１．情報処理システム１０の構成：
図１は、第１実施形態における情報処理システム１０の概略構成を示す説明図であり、図２は、第１実施形態における情報処理システム１０の概略構成を示すブロック図である。本実施形態の情報処理システム１０は、被験者ＥＸが自動車を運転して道路を移動する際のリスクを評価するシステムである。より詳細には、情報処理システム１０は、自動車を運転して予め設定されたコースを移動する人間の視界を模擬的に表す模擬運転画像ＳＩ（右眼用画像ＳＩｒおよび左眼用画像ＳＩｌ）を被験者ＥＸに視認させ、被験者ＥＸが模擬運転画像ＳＩに含まれる各ハザードを認識したか否かを判定するハザード認識テストを行い、該ハザード認識テストの結果に基づき、被験者ＥＸが自動車を運転して道路を移動する際のリスクを評価するシステムである。
図１および図２に示すように、情報処理システム１０は、情報処理装置としてのパーソナルコンピュータ（以下、「ＰＣ」という）１００と、画像表示装置としての頭部装着型画像表示装置（Ｈｅａｄ Ｍｏｕｎｔｅｄ Ｄｉｓｐｌａｙ）（以下、「ＨＭＤ」という）２００とを備える。
（ＰＣ１００の構成）
情報処理装置としてのＰＣ１００は、制御部１１０と、記憶部１３０と、表示部１５２と、操作入力部１５８と、インターフェース部１５９とを備える。これらの各部は、バス１９０を介して互いに通信可能に接続されている。
ＰＣ１００の表示部１５２は、例えば液晶ディスプレイ等により構成され、各種の画像や情報を表示する。また、ＰＣ１００の操作入力部１５８は、例えばキーボードやマウス、マイク等により構成され、管理者や被験者ＥＸの操作や指示を受け付ける。また、ＰＣ１００のインターフェース部１５９は、例えばＬＡＮインターフェースやＵＳＢインターフェース等により構成され、有線または無線により他の装置との通信を行う。本実施形態では、ＰＣ１００のインターフェース部１５９は、ケーブル１２を介してＨＭＤ２００のインターフェース部２５９（後述）と接続されており、ＨＭＤ２００のインターフェース部２５９との間で通信を行う。
ＰＣ１００の記憶部１３０は、例えばＲＯＭやＲＡＭ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等により構成され、各種のプログラムやデータを記憶したり、各種のプログラムを実行する際の作業領域やデータの一時的な記憶領域として利用されたりする。例えば、記憶部１３０には、後述する運転時リスク評価処理を実行するためのコンピュータプログラムであるリスク評価プログラムＣＰが格納されている。リスク評価プログラムＣＰは、例えば、ＣＤ－ＲＯＭやＤＶＤ－ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体（図示しない）に格納された状態で提供され、ＰＣ１００にインストールすることにより記憶部１３０に格納される。
また、ＰＣ１００の記憶部１３０には、動画像データＭＩＤが格納されている。動画像データＭＩＤは、上述した模擬運転画像ＳＩを表すデータである。模擬運転画像ＳＩは、所定のフレームレート（例えば、７０ｆｐｓ）で構成された所定の長さ（例えば、１分間）の動画像である。模擬運転画像ＳＩは、自動車を運転して予め設定されたコースを移動する人間の視界を模擬的に表す動画像であり、ハザードＨｎ（ｎ＝１，２，・・・）を含むシーンを複数含んでいる。なお、ハザードＨｎは、例えば、自動車、自転車、歩行者等である。例えば、模擬運転画像ＳＩ中のあるシーンでは、ハザードＨ１としての歩行者が、道路の脇から飛び出してくる。なお、本明細書において、模擬運転画像ＳＩ中のシーンとは、模擬運転画像ＳＩを構成する１つのフレームにより表される画像であってもよいし、複数の連続したフレームにより表される所定の時間的長さを持った画像であってもよい。また、１つのシーンに含まれるハザードＨｎの数は、１つであってもよいし、複数であってもよい。模擬運転画像ＳＩは、特許請求の範囲における模擬移動画像に相当する。
また、本実施形態では、後述するように、被験者ＥＸの頭部の動きに応じて被験者ＥＸに視認させる模擬運転画像ＳＩを変化させるため、動画像データＭＩＤは、被験者ＥＸの頭部の各向きに応じた複数の模擬運転画像ＳＩのデータを含んでいる。また、本実施形態では、被験者ＥＸに視認させる模擬運転画像ＳＩを３Ｄ画像とするため、模擬運転画像ＳＩは、視差を考慮して作成された右眼用画像ＳＩｒと左眼用画像ＳＩｌとから構成されている。模擬運転画像ＳＩを表す動画像データＭＩＤは、例えば、３Ｄ－ＣＧソフトウェアにより作成されるとしてもよいし、現実の道路を自動車で走行中に全方位カメラにより撮像した画像を用いて作成されるとしてもよい。また、動画像データＭＩＤに、自動車の走行音等を模した音声を表す音声データが含まれていてもよい。
また、ＰＣ１００の記憶部１３０には、正答情報ＲＡＩが格納されている。正答情報ＲＡＩは、模擬運転画像ＳＩにおいて、各ハザードＨｎが含まれるシーンが表示されるタイミング（各ハザードＨｎが含まれるフレームの表示時刻）と、各ハザードＨｎの位置（フレーム上のハザードＨｎを表す画像領域の座標）とを特定する情報である。また、ＰＣ１００の記憶部１３０には、後述する運転時リスク評価処理の際に、視点情報ＶＰＩと、回答情報ＡＮＩと、評価情報ＡＳＩとが格納される。これらの情報の内容については、後述の運転時リスク評価処理の説明に合わせて説明する。
ＰＣ１００の制御部１１０は、例えばＣＰＵ等により構成され、記憶部１３０から読み出したコンピュータプログラムを実行することにより、ＰＣ１００の動作を制御する。例えば、制御部１１０は、記憶部１３０からリスク評価プログラムＣＰを読み出して実行することにより、後述の運転時リスク評価処理を実行する。より詳細には、制御部１１０は、後述の運転時リスク評価処理を実行するための、頭部情報取得部１１１と、表示制御部１１２と、視点情報取得部１１３と、回答取得部１１６と、リスク評価部１１７として機能する。これら各部の機能については、後述の運転時リスク評価処理の説明に合わせて説明する。
（ＨＭＤ２００の構成）
画像表示装置としてのＨＭＤ２００は、被験者ＥＸの頭部に装着された状態で、被験者ＥＸに画像を視認させる装置である。本実施形態のＨＭＤ２００は、被験者ＥＸの両眼を完全に覆う非透過側のヘッドマウントディスプレイであり、バーチャルリアリティ（ＶＲ）機能を提供することができる。なお、本明細書において、ＨＭＤ２００が被験者ＥＸに画像を視認させることを、ＨＭＤ２００が（被験者ＥＸに対して）画像を表示するとも表現する。
ＨＭＤ２００は、制御部２１０と、記憶部２３０と、右眼用表示実行部２５１と、左眼用表示実行部２５２と、視線検出部２５３と、ヘッドホン２５４と、頭部動き検出部２５５と、操作入力部２５８と、インターフェース部２５９とを備える。これらの各部は、バス２９０を介して互いに通信可能に接続されている。
ＨＭＤ２００の右眼用表示実行部２５１は、例えば、光源と、表示素子（デジタルミラーデバイス（ＤＭＤ）や液晶パネル等）と、光学系とを備えており、模擬運転画像ＳＩを構成する右眼用画像ＳＩｒを表す画像光を生成して被験者ＥＸの右眼に導くことにより、被験者ＥＸの右眼に右眼用画像ＳＩｒを視認させる。左眼用表示実行部２５２は、右眼用表示実行部２５１とは独立して設けられており、右眼用表示実行部２５１と同様に、例えば、光源と、表示素子と、光学系とを備え、模擬運転画像ＳＩを構成する左眼用画像ＳＩｌを表す画像光を生成して被験者ＥＸの左眼に導くことにより、被験者ＥＸの左眼に左眼用画像ＳＩｌを視認させる。被験者ＥＸの右眼が右眼用画像ＳＩｒを視認し、被験者ＥＸの左眼が左眼用画像ＳＩｌを視認した状態では、被験者ＥＸは３Ｄ画像である模擬運転画像ＳＩを視認する。
ＨＭＤ２００の視線検出部２５３は、いわゆるアイトラッキング機能を実現するために、被験者ＥＸの視線方向を検出する。例えば、視線検出部２５３は、非可視光を発する光源と、カメラとを備えており、光源から非可視光を発し、被験者ＥＸの眼により反射された非可視光をカメラにより撮像して画像を生成し、生成された画像を解析することにより、被験者ＥＸの視線方向を検出する。視線検出部２５３は、所定の頻度（例えば、右眼用表示実行部２５１および左眼用表示実行部２５２により表示される動画像のフレームレートと同一の頻度）で、視線方向の検出を繰り返し実行する。なお、視線検出部２５３は、被験者ＥＸの視線方向を検出することにより、被験者ＥＸが視認している画像上における被験者ＥＸの視点ＶＰ（図１参照）の位置を特定することができる。
ＨＭＤ２００のヘッドホン２５４は、被験者ＥＸの耳に装着され、音声を出力するデバイスである。また、ＨＭＤ２００の頭部動き検出部２５５は、いわゆるヘッドトラッキング機能を実現するために、ＨＭＤ２００の動き（すなわち、被験者ＥＸの頭部の動き）を検出するセンサである。なお、被験者ＥＸの頭部の動きとは、被験者ＥＸの頭部の位置の変化と向きの変化とを含む概念である。また、ＨＭＤ２００の操作入力部２５８は、例えばボタン等を含み、被験者ＥＸの指示を受け付ける。なお、操作入力部２５８は、ＨＭＤ２００の筐体（被験者ＥＸの頭部に装着される部分）の内部に配置されてもよいし、筐体に対して信号線を介して接続された別体として構成されてもよい。また、ＨＭＤ２００のインターフェース部２５９は、例えば、ＬＡＮインターフェースやＵＳＢインターフェース等により構成され、有線または無線により他の装置との通信を行う。
ＨＭＤ２００の記憶部２３０は、例えばＲＯＭやＲＡＭ等により構成されており、各種のプログラムやデータを記憶したり、各種のプログラムを実行する際の作業領域やデータの一時的な記憶領域として利用されたりする。また、ＨＭＤ２００の制御部２１０は、例えばＣＰＵ等により構成され、記憶部２３０から読み出したコンピュータプログラムを実行することにより、ＨＭＤ２００の各部の動作を制御する。
Ａ－２．運転時リスク評価処理：
次に、本実施形態の情報処理システム１０により実行される運転時リスク評価処理について説明する。図３は、第１実施形態における運転時リスク評価処理の内容を示すフローチャートである。また、図４および図５は、第１実施形態における運転時リスク評価処理の際の被験者ＥＸの状態、および、被験者ＥＸに視認される模擬運転画像ＳＩを模式的に示す説明図である。また、図６は、第１実施形態における運転時リスク評価処理の結果を示す評価情報ＡＳＩが表示部１５２に表示された状態の一例を示す説明図である。
運転時リスク評価処理は、被験者ＥＸに模擬運転画像ＳＩを視認させ、被験者ＥＸが模擬運転画像ＳＩに含まれる各ハザードＨｎを正しく認識したか否かを判定するハザード認識テストを行い、該ハザード認識テストの結果に基づき、被験者ＥＸが自動車を運転して道路を移動する際のリスクを評価する処理である。ハザード認識テストの際には、被験者ＥＸは、自らがハザードＨｎと考えるものを認識した場合に、操作入力部１５８の操作（例えば、マウスのクリック操作）による回答を行うように指示される。運転時リスク評価処理は、例えば、被験者ＥＸがＨＭＤ２００を装着した状態において、管理者がＰＣ１００の操作入力部１５８を介して処理開始の指示を入力したことに応じて開始される。
運転時リスク評価処理が開始されると、ＰＣ１００の表示制御部１１２は、ＨＭＤ２００に模擬運転画像ＳＩの表示を開始させる（Ｓ１１０）。具体的には、ＰＣ１００の表示制御部１１２は、記憶部１３０に格納された動画像データＭＩＤをＨＭＤ２００に供給して、ＨＭＤ２００の右眼用表示実行部２５１および左眼用表示実行部２５２に、それぞれ、模擬運転画像ＳＩを構成する右眼用画像ＳＩｒおよび左眼用画像ＳＩｌを表示させる。
なお、本実施形態の情報処理システム１０は、いわゆるヘッドトラッキング機能を備えており、被験者ＥＸに視認させる模擬運転画像ＳＩを、被験者ＥＸの頭部の動きに応じて変化させる。すなわち、ＰＣ１００の頭部情報取得部１１１が、ＨＭＤ２００の頭部動き検出部２５５により検出された被験者ＥＸの頭部の動きを特定する頭部情報をＨＭＤ２００から取得し、ＰＣ１００の表示制御部１１２が、取得された頭部情報により特定される被験者ＥＸの頭部の動きに応じて、ＨＭＤ２００の右眼用表示実行部２５１および左眼用表示実行部２５２に供給される動画像データＭＩＤを選択する。これにより、被験者ＥＸは、自らの頭部の動きに応じて自然に変化する模擬運転画像ＳＩを視認する。例えば、図４のＡ欄に示すように、被験者ＥＸが正面を向いて、あるシーンの画像を視認している状態から、図４のＢ欄に示すように、被験者ＥＸが頭部の向きを左側に変えると、被験者ＥＸに視認される画像が、上記シーンから左側にずれたシーンの画像に自然に変化する。これにより、被験者ＥＸは、視覚に関して、実際の運転環境に極めて近い環境に置かれる。なお、右眼用表示実行部２５１および左眼用表示実行部２５２に供給される動画像データＭＩＤの選択は、ＨＭＤ２００の制御部２１０により実行されるとしてもよい。
模擬運転画像ＳＩの表示が開始されると同時に、ＰＣ１００の視点情報取得部１１３は、ＨＭＤ２００の視線検出部２５３により特定された模擬運転画像ＳＩ上における被験者ＥＸの視点ＶＰの位置を特定する視点情報ＶＰＩをＨＭＤ２００から取得する処理を開始する（Ｓ１２０）。視点情報ＶＰＩは、模擬運転画像ＳＩの各時刻における被験者ＥＸの視点ＶＰの位置（座標）を特定する情報である。視点情報ＶＰＩを参照することにより、模擬運転画像ＳＩの各シーンにおいて、被験者ＥＸがどこを注視しているかを把握することができる。取得された視点情報ＶＰＩは、記憶部１３０に格納される。なお、図１，４，５等には、説明の便宜上、模擬運転画像ＳＩに重ねて視点ＶＰを示すマークが描かれているが、本実施形態では、実際には視点ＶＰを示すマークは画像として表示されることはなく、テスト中の被験者ＥＸが自らの視点ＶＰの位置を意識することがないようにしている。ただし、視点ＶＰを示すマークが表示される（被験者ＥＸに視認される）ようにしてもよい。
模擬運転画像ＳＩの表示中、ＰＣ１００の回答取得部１１６は、被験者ＥＸによる回答（操作入力部１５８の操作）があったか否かを監視し（Ｓ１３０）、回答があったと判定された場合に（Ｓ１３０：ＹＥＳ）、回答情報ＡＮＩを作成・更新する（Ｓ１３２）。回答情報ＡＮＩは、被験者ＥＸによる回答があった時刻（模擬運転画像ＳＩにおける時刻）を特定する情報である。回答情報ＡＮＩを参照することにより、被験者ＥＸが模擬運転画像ＳＩにおけるどの時刻において（すなわち、どのシーンにおいて）、自らがハザードＨｎと考えるものを認識したかを把握することができる。作成・更新された回答情報ＡＮＩは、記憶部１３０に格納される。Ｓ１３０において、回答がなかったと判定された場合には（Ｓ１３０：ＮＯ）、Ｓ１３２の処理はスキップされる。
ＰＣ１００の表示制御部１１２は、模擬運転画像ＳＩの表示が完了したか否かを監視する（Ｓ１４０）。Ｓ１４０において、模擬運転画像ＳＩの表示が完了していないと判定された場合には（Ｓ１４０：ＮＯ）、Ｓ１３０以降の処理が繰り返し実行される。Ｓ１４０において、模擬運転画像ＳＩの表示が完了したと判定された場合には（Ｓ１４０：ＹＥＳ）、被験者ＥＸに対するハザード認識テストが完了したこととなり、処理はＳ１５０に進められる。
被験者ＥＸに対するハザード認識テストが完了すると、ＰＣ１００のリスク評価部１１７は、記憶部１３０に予め格納された正答情報ＲＡＩと、テスト中に作成・更新された回答情報ＡＮＩおよび視点情報ＶＰＩとを参照して、以下に詳述するように、被験者ＥＸについての運転時のリスク評価を開始する。
まず、ＰＣ１００のリスク評価部１１７は、模擬運転画像ＳＩ中の１つのハザードＨｎを選択し（Ｓ１５０）、正答情報ＲＡＩおよび回答情報ＡＮＩを参照して、選択されたハザードＨｎを含むシーンが表示されたタイミングにおいて被験者ＥＸによる回答があったか否かを判定する（Ｓ１６０）。Ｓ１６０において、ハザードＨｎを含むシーンが表示されたタイミングにおいて被験者ＥＸによる回答がなかったと判定された場合には（Ｓ１６０：ＮＯ）、リスク評価部１１７は、被験者ＥＸがハザードＨｎを認識することができなかったと判定して、リスク値を加算する（Ｓ１９０）。図６に示す評価結果の例では、ハザードＨ２やハザードＨ８を含むシーンが表示されたタイミングにおいて被験者ＥＸによる回答がなかったため（被験者回答：×）、被験者ＥＸがこれらのハザードを認識することができなかったとされ（ハザード認識：×）、リスク値「１」が加算されている。
一方、Ｓ１６０において、選択されたハザードＨｎを含むシーンが表示されたタイミングにおいて被験者ＥＸによる回答があったと判定された場合には（Ｓ１６０：ＹＥＳ）、ＰＣ１００のリスク評価部１１７は、正答情報ＲＡＩおよび視点情報ＶＰＩを参照して、選択されたハザードＨｎを含むシーンにおける該ハザードＨｎの位置と、該ハザードＨｎを含むシーンが表示されたタイミングにおける被験者ＥＸの視点ＶＰの位置とが一致するか否かを判定する（Ｓ１７０）。なお、本明細書において、ハザードＨｎの位置と被験者ＥＸの視点ＶＰの位置とが一致するとは、両者の位置の一致度合いが所定の閾値以上であることを意味する。すなわち、リスク評価部１１７は、ハザードＨｎを含むシーンが表示されている時間の長さに対する、被験者ＥＸの視点ＶＰの位置がハザードＨｎの位置（領域）と一致している時間の長さの割合（すなわち、ハザードＨｎの位置と被験者ＥＸの視点ＶＰの位置との一致度合い）が、所定の閾値以上である場合に、ハザードＨｎの位置と被験者ＥＸの視点ＶＰの位置とが一致すると判定する。図５のＡ欄には、ハザードＨｎの位置と被験者ＥＸの視点ＶＰの位置とが一致している例が示されており、図５のＢ欄には、ハザードＨｎの位置と被験者ＥＸの視点ＶＰの位置とが一致していない例が示されている。
Ｓ１７０において、ハザードＨｎの位置と被験者ＥＸの視点ＶＰの位置とが一致していないと判定された場合には（Ｓ１７０：ＮＯ）、リスク評価部１１７は、ハザードＨｎを含むシーンが表示されたタイミングにおいて被験者ＥＸによる回答があったものの、被験者ＥＸが実際にはハザードＨｎを認識することができなかった（すなわち、被験者ＥＸが該シーン内の他の物をハザードとして誤認識した、または、被験者ＥＸによる回答が誤操作であった）と判定して、リスク値を加算する（Ｓ１９０）。図６に示す評価結果の例では、ハザードＨ５やハザードＨ１０について、ハザードＨｎの位置と被験者ＥＸの視点ＶＰの位置とが一致しなかったため（位置一致：×）、被験者ＥＸがこれらのハザードを認識することができなかったとされ（ハザード認識：×）、リスク値「１」が加算されている。
一方、Ｓ１７０において、ハザードＨｎの位置と被験者ＥＸの視点ＶＰの位置とが一致していると判定された場合には（Ｓ１７０：ＹＥＳ）、リスク評価部１１７は、被験者ＥＸがハザードＨｎを正しく認識することができたと判定して、リスク値の加算処理（Ｓ１９０）を実行せず、処理をＳ２００に進める。
選択された１つのハザードＨｎについて、被験者ＥＸがハザードＨｎを認識することができたか否かの判定（Ｓ１６０～Ｓ１９０）が完了すると、リスク評価部１１７は、模擬運転画像ＳＩに含まれるすべてのハザードＨｎが選択されたか否かを判定し（Ｓ２００）、未選択のハザードＨｎがあると判定された場合には（Ｓ２００：ＮＯ）、ハザードＨｎの選択処理（Ｓ１５０）に戻って、それ以降の処理を同様に行う。図６に示す評価結果の例では、ハザードＨｎが１０個あるため、１０個のハザードＨｎの選択が完了したと判定されるまで、各ハザードＨｎについて、被験者ＥＸがハザードＨｎを認識することができたか否かの判定が繰り返し実行される。
このような処理が繰り返され、Ｓ２００においてすべてのハザードＨｎの選択が完了したと判定された場合には（Ｓ２００：ＹＥＳ）、リスク評価部１１７は、リスク評価の結果（例えば、リスク値の合計点）を表す評価情報ＡＳＩを作成し、該評価情報ＡＳＩを出力する（Ｓ２１０）。例えば、リスク評価部１１７は、図６に示すように、評価情報ＡＳＩの内容を表示部１５２に表示する。以上により、被験者ＥＸが自動車を運転して道路を移動する際のリスクを評価する運転時リスク評価処理が完了する。図６に示す評価結果の例では、被験者ＥＸが、１０個のハザードＨｎの内、４個のハザードＨｎ（Ｈ２，Ｈ５，Ｈ８，Ｈ１０）の認識に失敗したため、リスク値の合計は４点（リスク値の最大値は１０点）とされている。リスク値が高いほど、被験者ＥＸが自動車を運転して道路を移動する際のリスクが高いと言える。
Ａ－３．第１実施形態の効果：
以上説明したように、第１実施形態の情報処理システム１０を構成するＰＣ１００は、被験者ＥＸが自動車を運転して移動する際のリスクを評価する情報処理装置であり、頭部情報取得部１１１と、表示制御部１１２と、視点情報取得部１１３と、リスク評価部１１７とを備える。頭部情報取得部１１１は、被験者ＥＸの頭部の動きを特定する頭部情報を取得する。表示制御部１１２は、自動車を運転して予め設定されたコースを移動する人間の視界を模擬的に表す動画像である模擬運転画像ＳＩを画像表示装置としてのＨＭＤ２００に表示させる。模擬運転画像ＳＩは、ハザードＨｎを含むシーンを含み、かつ、上記頭部情報により特定された被験者ＥＸの頭部の動きに応じて変化する動画像である。視点情報取得部１１３は、模擬運転画像ＳＩの表示中に、模擬運転画像ＳＩ上における被験者ＥＸの視点ＶＰの位置を特定する視点情報ＶＰＩを取得する。リスク評価部１１７は、模擬運転画像ＳＩ中のハザードＨｎを含むシーンが表示されたタイミングにおける、視点情報ＶＰＩにより特定される被験者ＥＸの視点ＶＰの位置と、ハザードＨｎの位置との一致度合いに基づき、被験者ＥＸが自動車を運転して移動する際のリスクを評価し、該リスクの評価の結果を示す評価情報ＡＳＩを出力する。
このように、本実施形態のＰＣ１００は、被験者ＥＸの頭部の動きを特定する頭部情報を取得する頭部情報取得部１１１と、上記頭部情報により特定された被験者ＥＸの頭部の動きに応じて変化する模擬運転画像ＳＩをＨＭＤ２００に表示させる表示制御部１１２とを備えるため、被験者ＥＸに自然な運転状況を模擬的に体験させることができる。例えば、見通しの悪い交差点のシーンでは、左右確認のために頭部および眼球の動きが重要であるが、本実施形態のＰＣ１００によれば、被験者ＥＸに視認される模擬運転画像ＳＩが被験者ＥＸの頭部の動きに応じて変化するため、頭部の回転と眼球の回転とを自然な動きとすることができ、被験者ＥＸに自然な運転状況を模擬的に体験させることができる。
また、本実施形態のＰＣ１００は、模擬運転画像ＳＩの表示中に、模擬運転画像ＳＩ上における被験者ＥＸの視点ＶＰの位置を特定する視点情報ＶＰＩを取得する視点情報取得部１１３と、模擬運転画像ＳＩ中のハザードＨｎを含むシーンが表示されたタイミングにおける、視点情報ＶＰＩにより特定される被験者ＥＸの視点ＶＰの位置と、ハザードＨｎの位置との一致度合いに基づき、上記リスクを評価し、該リスクの評価の結果を示す評価情報ＡＳＩを出力するリスク評価部１１７とを備える。そのため、本実施形態のＰＣ１００によれば、被験者ＥＸが本当にハザードＨｎを認識したか否かを正しく判別することができる。さらに、本実施形態のＰＣ１００によれば、高齢者や緑内障等の眼病を発症した者のように、視野が狭くなったり欠損したりしている被験者ＥＸについても、頭部や眼球を適切に動かすことにより視野を補償する補償行動を反映させて、運転時のリスクを適切に評価することができる。
以上のことから、本実施形態のＰＣ１００によれば、被験者ＥＸの運転時のリスクを適切に評価することができる。
また、本実施形態のＰＣ１００は、さらに、模擬運転画像ＳＩの表示中に、被験者ＥＸによる回答を取得する回答取得部１１６を備える。また、ＰＣ１００のリスク評価部１１７は、被験者ＥＸによる回答が取得されたタイミングにおける、視点情報ＶＰＩにより特定される被験者ＥＸの視点ＶＰの位置とハザードＨｎの位置との一致度合いに基づき、被験者ＥＸが自動車を運転して移動する際のリスクを評価する。そのため、本実施形態のＰＣ１００によれば、被験者ＥＸの視点ＶＰがハザードＨｎに一致したものの、被験者ＥＸがそれをハザードＨｎとしては認識しなかった場合に、被験者ＥＸがハザードＨｎを認識しなかったと正しく判定することができ、被験者ＥＸの運転時のリスクをより適切に評価することができる。
また、本実施形態の情報処理システム１０は、ＰＣ１００とＨＭＤ２００とを備える。そのため、本実施形態の情報処理システム１０によれば、被験者ＥＸに模擬運転画像ＳＩを視認させつつ被験者ＥＸの運転時のリスクを適切に評価することができるシステムを提供することができる。
また、本実施形態では、模擬運転画像ＳＩが、右眼用画像ＳＩｒと左眼用画像ＳＩｌとから構成されている。また、ＨＭＤ２００は、右眼用画像ＳＩｒを被験者ＥＸの右眼に視認させる右眼用表示実行部２５１と、右眼用表示実行部２５１とは独立して設けられ、左眼用画像ＳＩｌを被験者ＥＸの左眼に視認させる左眼用表示実行部２５２とを含むヘッドマウントディスプレイである。そのため、本実施形態の情報処理システム１０によれば、模擬運転画像ＳＩを３Ｄ画像として被験者ＥＸに視認させることができ、被験者ＥＸを実際の運転環境に極めて近い環境に置くことができ、被験者ＥＸの運転時のリスクを一層適切に評価することができる。
Ｂ．第２実施形態：
図７は、第２実施形態における情報処理システム１０ａの概略構成を示すブロック図である。以下では、第２実施形態の情報処理システム１０ａの構成、および、情報処理システム１０ａによる処理内容の内、上述した第１実施形態と同一の構成および処理内容については、同一の符号を付すことによってその説明を適宜省略する。
図７に示すように、第２実施形態の情報処理システム１０ａは、ＰＣ１００ａの構成の点が、第１実施形態と異なっている。具体的には、第２実施形態の情報処理システム１０ａでは、ＰＣ１００ａの制御部１１０が、記憶部１３０からリスク評価プログラムＣＰを読み出して実行することにより、さらに、視野情報取得部１１４と、利き目情報取得部１１５として機能する。これら各部の機能については、後述の運転時リスク評価処理の説明に合わせて説明する。
また、第２実施形態の情報処理システム１０ａでは、後述する運転時リスク評価処理の際に、ＰＣ１００ａの記憶部１３０に、さらに、視野情報ＶＦＩと、利き目情報ＤＥＩとが格納される。これらの情報の内容については、後述の運転時リスク評価処理の説明に合わせて説明する。
図８は、第２実施形態における運転時リスク評価処理の内容を示すフローチャートである。また、図９は、第２実施形態における運転時リスク評価処理の際の被験者ＥＸの状態、および、被験者ＥＸに視認される模擬運転画像ＳＩを模式的に示す説明図である。また、図１０は、第２実施形態における運転時リスク評価処理の結果を示す評価情報ＡＳＩが表示部１５２に表示された状態の一例を示す説明図である。
第２実施形態の運転時リスク評価処理では、第１実施形態と同様にハザード認識テストが実行されるが、ハザード認識テストの開始前に、ＰＣ１００ａの利き目情報取得部１１５が、被験者ＥＸの利き目を特定する利き目情報ＤＥＩを取得する（Ｓ１０２）。利き目情報ＤＥＩは、操作入力部１５８から入力された情報（利き目を指定する情報）に従い取得されてもよいし、情報処理システム１０ａにより利き目を判定するテストを実行して該テストの結果に基づき取得されてもよい。利き目情報ＤＥＩは、記憶部１３０に格納される。本実施形態では、被験者ＥＸの利き目は右眼であるとする。
また、ＰＣ１００ａの視野情報取得部１１４は、被験者ＥＸの視野を特定する視野情報ＶＦＩを取得する（Ｓ１０４）。視野情報ＶＦＩは、操作入力部１５８から入力された情報（視野計による視野の測定結果を特定する情報）に従い取得されてもよいし、情報処理システム１０ａが視野計を備え、該視野計による視野の測定結果に基づき取得されてもよい。視野情報ＶＦＩは、記憶部１３０に格納される。本実施形態では、図９に示すように、被験者ＥＸの視野ＶＦに視野欠損ＤＦが存在し、視点ＶＰが位置することができる範囲（視線方向の範囲）に比べて視野ＶＦが狭くなっているものとする。
その後、第１実施形態と同様に、被験者ＥＸに対するハザード認識テストが開始される（Ｓ１１０～Ｓ１４０）。第２実施形態におけるハザード認識テストの処理内容は、第１実施形態と基本的に同じである。ただし、第２実施形態では、視点情報ＶＰＩを取得する処理（Ｓ１２０）において、被験者ＥＸの右眼と左眼とのそれぞれについて個別に視点情報ＶＰＩが取得される。すなわち、ＨＭＤ２００の視線検出部２５３は、被験者ＥＸの右眼および左眼のそれぞれの視線方向を検出することにより、被験者ＥＸの右眼および左眼のそれぞれの視点ＶＰの位置を特定する。ＰＣ１００ａの視点情報取得部１１３は、ＨＭＤ２００の視線検出部２５３により特定された被験者ＥＸの右眼および左眼のそれぞれの視点ＶＰの位置を特定する視点情報ＶＰＩを、ＨＭＤ２００から取得する。
被験者ＥＸに対するハザード認識テストが完了すると、第１実施形態と同様に、被験者ＥＸについての運転時のリスク評価が開始される。第２実施形態におけるリスク評価の処理内容は、第１実施形態と基本的に同じである。ただし、第２実施形態では、ハザードＨｎの位置と被験者ＥＸの視点ＶＰの位置との一致度合いを判定する処理（Ｓ１７０）において、ハザードＨｎの位置と被験者ＥＸの利き目（本実施形態では右眼）の視点ＶＰの位置との一致度合いが判定される点が、第１実施形態とは異なる。
また、第２実施形態では、ハザードＨｎの位置と被験者ＥＸの利き目の視点ＶＰの位置とが一致していると判定された場合には（Ｓ１７０：ＹＥＳ）、さらに、リスク評価部１１７が、該一致点は被験者ＥＸの視野ＶＦ内であるか否かを判定する（Ｓ１７４）。図９のＢ欄に示すように、Ｓ１７４において、ハザードＨｎの位置と視点ＶＰの位置との一致点が、被験者ＥＸの視野ＶＦ内ではない（すなわち、視野欠損ＤＦの領域内である）と判定された場合には（Ｓ１７４：ＮＯ）、リスク評価部１１７は、ハザードＨｎを含むシーンが表示されたタイミングにおいて被験者ＥＸによる回答があり、かつ、ハザードＨｎの位置と被験者ＥＸの視点ＶＰの位置とが一致していたものの、該一致点が被験者ＥＸの視野ＶＦ内ではないために被験者ＥＸが実際にはハザードＨｎを視認することができなかったと判定して、リスク値を加算する（Ｓ１９０）。図１０に示す評価結果の例では、ハザードＨｎの位置と視点ＶＰの位置との一致点が被験者ＥＸの視野ＶＦ内ではなかったため（視野内：×）、被験者ＥＸがこのハザードを認識することができなかったとされ（ハザード認識：×）、リスク値「１」が加算されている。
一方、図９のＡ欄に示すように、Ｓ１７４において、ハザードＨｎの位置と視点ＶＰの位置との一致点が、被験者ＥＸの視野ＶＦ内であると判定された場合には（Ｓ１７４：ＹＥＳ）、リスク評価部１１７は、被験者ＥＸがハザードＨｎを正しく認識することができたと判定して、リスク値の加算処理（Ｓ１９０）を実行せず、処理をＳ２００に進める。以降の処理は、第１実施形態と同じである。図１０に示す評価結果の例では、被験者ＥＸが、１０個のハザードＨｎの内、５個のハザードＨｎ（Ｈ２，Ｈ５，Ｈ７，Ｈ８，Ｈ１０）の認識に失敗したため、リスク値の合計は５点（リスク値の最大値は１０点）とされている。
以上説明したように、第２実施形態の情報処理システム１０ａを構成するＰＣ１００ａは、第１実施形態のＰＣ１００と同様の構成を有するため、第１実施形態のＰＣ１００と同様に、被験者ＥＸの運転時のリスクを適切に評価することができる。
さらに、第２実施形態のＰＣ１００ａは、被験者ＥＸの視野を特定する視野情報ＶＦＩを取得する視野情報取得部１１４を備える。また、リスク評価部１１７は、視野情報ＶＦＩにより特定される模擬運転画像ＳＩ上の被験者ＥＸの視野内における、被験者ＥＸの視点ＶＰの位置とハザードＨｎの位置との一致度合いに基づき、被験者ＥＸが自動車を運転して移動する際のリスクを評価する。そのため、第２実施形態のＰＣ１００ａによれば、例えば、高齢者や緑内障等の眼病を発症した者のように、視野が狭くなったり欠損したりしている被験者ＥＸについても、被験者ＥＸが本当にハザードＨｎを視野ＶＦ内で認識したか否かを正しく判別することができる。従って、第２本実施形態のＰＣ１００ａによれば、視野が狭くなったり欠損したりしている被験者ＥＸについても、被験者ＥＸの運転時のリスクを適切に評価することができる。
また、第２実施形態では、ＰＣ１００ａの視点情報取得部１１３が、被験者ＥＸの右眼と左眼とのそれぞれについて個別に視点情報ＶＰＩを取得する。また、第２実施形態のＰＣ１００ａは、被験者ＥＸの利き目を特定する利き目情報ＤＥＩを取得する利き目情報取得部１１５を備える。また、第２実施形態では、リスク評価部１１７は、利き目情報ＤＥＩにより特定された被験者ＥＸの利き目についての、被験者ＥＸの視点ＶＰの位置とハザードＨｎの位置との一致度合いに基づき、被験者ＥＸが自動車を運転して移動する際のリスクを評価する。そのため、第２実施形態のＰＣ１００ａによれば、被験者ＥＸが、その利き目で確実にハザードＨｎを視認したか否かを判別することができる。従って、第２実施形態のＰＣ１００ａによれば、被験者ＥＸの運転時のリスクをさらに適切に評価することができる。
Ｃ．変形例：
本明細書で開示される技術は、上述の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の形態に変形することができ、例えば次のような変形も可能である。
上記実施形態における情報処理システム１０の構成は、あくまで一例であり、種々変形可能である。例えば、上記実施形態では、情報処理システム１０を構成する情報処理装置としてＰＣ１００が用いられているが、情報処理装置として他の種類のコンピュータ（例えば、スマートフォンやタブレット端末等）が用いられてもよい。また、上記実施形態では、情報処理システム１０を構成する画像表示装置としてＨＭＤ２００が用いられているが、画像表示装置として他の種類の画像表示装置（例えば、液晶ディスプレイやプロジェクタ等）が用いられてもよい。なお、画像表示装置としてＨＭＤ２００以外の装置（頭部に装着されない画像表示装置）が用いられる場合には、画像表示装置とは別に、被験者ＥＸの視線方向を検出するセンサ、および、被験者ＥＸの頭部の動きを検出するセンサを用いて、被験者ＥＸの視線方向および被験者ＥＸの頭部の動きを検出すればよい。
また、情報処理システム１０を構成する情報処理装置と画像処理装置とが、一体の装置であるとしてもよい。例えば、情報処理システム１０が、上記実施形態のＰＣ１００の有する機能を備えるＨＭＤ２００のみから構成されてもよい。
また、上記実施形態における運転時リスク評価処理の内容は、あくまで一例であり、種々変形可能である。例えば、上記実施形態における運転時リスク評価処理では、模擬運転画像ＳＩにハザードＨｎを含むシーンが含まれており、被験者ＥＸが各ハザードＨｎを正しく認識したか否かを判定することにより運転時のリスクを評価しているが、被験者ＥＸの認識対象である目標物は、ハザードＨｎに限られず、信号や道路標識等のように、ハザードではないが運転時のリスクに影響を与える物であってもよい。すなわち、模擬運転画像ＳＩは、予め設定されたコースを移動する人間の視界を模擬的に表す動画像であって、目標物を含むシーンを含み、リスク評価部１１７は、模擬運転画像ＳＩ中の目標物を含むシーンが表示されたタイミングにおける、被験者ＥＸの視点ＶＰの位置と目標物の位置との一致度合いに基づき、運転時のリスクを評価してもよい。
また、上記実施形態における運転時リスク評価処理では、リスク評価部１１７は、ハザードＨｎを含むシーンが表示されている時間の長さに対する、被験者ＥＸの視点ＶＰの位置がハザードＨｎの位置（領域）と一致している時間の長さの割合（すなわち、ハザードＨｎの位置と被験者ＥＸの視点ＶＰの位置との一致度合い）が、所定の閾値以上である場合に、ハザードＨｎの位置と被験者ＥＸの視点ＶＰの位置とが一致すると判定しているが、ハザードＨｎの位置と被験者ＥＸの視点ＶＰの位置との一致度合いの判定方法は種々変更可能である。
また、上記実施形態における運転時リスク評価処理では、ハザード認識テストの際に、被験者ＥＸが、模擬運転画像ＳＩに含まれる各ハザードＨｎを認識した場合に、操作入力部１５８の操作による回答を行うようにしているが、回答の方法は、操作入力部１５８の操作に限られず、他の方法であってもよい。例えば、被験者ＥＸが口頭で回答を行うようにしてもよい。また、ＰＣ１００のリスク評価部１１７が、被験者ＥＸの視点ＶＰの位置が特定の条件を満たす場合に、被験者ＥＸによる回答があったと判定するとしてもよい。例えば、所定の時間内に視点情報ＶＰＩにより特定される被験者ＥＸの視点ＶＰが模擬運転画像ＳＩ上の所定の大きさの領域内に位置する頻度が所定の閾値以上となった場合に、被験者ＥＸによる回答があったと判定するとしてもよい。所定の時間内に被験者ＥＸの視点ＶＰが模擬運転画像ＳＩ上の所定の大きさの領域内に位置する頻度が所定の閾値以上となった場合には、被験者ＥＸが模擬運転画像ＳＩ中の何か（上記領域に描画されているもの）を注視している可能性が高いと考えられるため、このような形態を採用すれば、被験者ＥＸが操作入力部１５８の操作や口頭等の方法によらず、模擬運転画像ＳＩ中のハザードＨｎを認識したと判定（推定）することができ、より簡易な構成およびより簡易な方法で、被験者ＥＸの運転時のリスクを適切に評価することができる。
また、上記実施形態では、評価情報ＡＳＩが表示部１５２に表示されることにより出力されるが、評価情報ＡＳＩの出力形態は、例えば、音声による出力や印刷装置を用いた印刷による出力のような、他の形態であってもよい。また、上記実施形態において、出力される評価情報ＡＳＩの内容は、あくまで一例であり、種々変形可能である。例えば、評価情報ＡＳＩに、図６に示された内容の内、「被験者回答」および「位置一致」の結果は含まれず、各ハザードＨｎについての「ハザード認識」の結果のみが含まれるとしてもよい。あるいは、評価情報ＡＳＩに、図６に示された各ハザードＨｎについての認識の適否を示す内容は含まれず、最終的なリスク値の合計値（例えば、４／１０点）のみが含まれるとしてもよい。
また、上記実施形態における運転時リスク評価処理では、ハザード認識テストの際に、被験者ＥＸによる回答があったか否かが監視され（Ｓ１３０）、その後のリスク評価の際に、ハザードＨｎを含むシーンが表示されたタイミングにおいて被験者ＥＸによる回答があったか否かが判定されるが（Ｓ１６０）、これらの処理は省略されてもよい。
また、上記第２実施形態における運転時リスク評価処理では、利き目情報ＤＥＩと視野情報ＶＦＩとが取得・利用されているが、利き目情報ＤＥＩと視野情報ＶＦＩとの一方のみが取得・利用されるとしてもよい。例えば、上記第２実施形態における運転時リスク評価処理において、視野情報ＶＦＩが取得されるが利き目情報ＤＥＩは取得されず、両面について、ハザードＨｎの位置と被験者ＥＸの視点ＶＰの位置との一致度合いが判定されるとしてもよい。
また、上記実施形態において、被験者ＥＸの視点ＶＰの位置とハザードＨｎの位置との一致度合いの判定を、右眼の視点ＶＰについてのみ行うとしてもよいし、左眼の視点ＶＰについてのみ行うとしてもよいし、両眼の視点ＶＰについて行うとしてもよい。
また、上記実施形態では、情報処理システム１０は、被験者ＥＸが自動車を運転して道路を移動する際のリスクを評価するものであるが、情報処理システム１０は、被験者ＥＸが他の手段で（例えば、他の種類の車両（自転車等）を運転して、あるいは、徒歩で）移動する際のリスクを評価するものであってもよい。その場合には、上記実施形態における模擬運転画像ＳＩに代えて、上記他の手段で予め設定されたコースを移動する人間の視界を模擬的に表す画像を用いればよい。
また、上記各実施形態において、ハードウェアによって実現されている構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、反対に、ソフトウェアによって実現されている構成の一部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。
１０：情報処理システム １２：ケーブル １００：パーソナルコンピュータ １１０：制御部 １１１：頭部情報取得部 １１２：表示制御部 １１３：視点情報取得部 １１４：視野情報取得部 １１５：利き目情報取得部 １１６：回答取得部 １１７：リスク評価部 １３０：記憶部 １５２：表示部 １５８：操作入力部 １５９：インターフェース部 １９０：バス ２００：ＨＭＤ ２１０：制御部 ２３０：記憶部 ２５１：右眼用表示実行部 ２５２：左眼用表示実行部 ２５３：視線検出部 ２５４：ヘッドホン ２５５：頭部動き検出部 ２５８：操作入力部 ２５９：インターフェース部 ２９０：バス ＡＮＩ：回答情報 ＡＳＩ：評価情報 ＣＰ：リスク評価プログラム ＤＥＩ：利き目情報 ＤＦ：視野欠損 ＥＸ：被験者 ＭＩＤ：動画像データ ＲＡＩ：正答情報 ＳＩ：模擬運転画像 ＳＩｌ：左眼用画像 ＳＩｒ：右眼用画像 ＶＦ：視野 ＶＦＩ：視野情報 ＶＰ：視点 ＶＰＩ：視点情報

Claims (10)

  1. 被験者が移動する際のリスクを評価する情報処理装置であって、
    前記被験者の頭部の動きを特定する頭部情報を取得する頭部情報取得部と、
    予め設定されたコースを移動する人間の視界を模擬的に表す動画像である模擬移動画像であって、目標物を含むシーンを含み、前記頭部情報により特定された前記被験者の頭部の動きに応じて変化する前記模擬移動画像を画像表示装置に表示させる表示制御部と、
    前記模擬移動画像の表示中に、前記模擬移動画像上における前記被験者の視点の位置を特定する視点情報を取得する視点情報取得部と、
    前記模擬移動画像中の前記目標物を含むシーンが表示されたタイミングにおける、前記視点情報により特定される前記被験者の視点の位置と、前記目標物の位置との一致度合いに基づき、前記リスクを評価し、前記リスクの評価の結果を示す評価情報を出力するリスク評価部と、
    前記被験者の視野を特定する視野情報を取得する視野情報取得部と、
    を備え、
    前記リスク評価部は、前記視野情報により特定される前記模擬移動画像上の前記被験者の視野内における前記一致度合いに基づき、前記リスクを評価する、情報処理装置。
  2. 請求項１に記載の情報処理装置であって、さらに、
    前記模擬移動画像の表示中に、前記被験者による回答を取得する回答取得部を備え、
    前記リスク評価部は、前記回答が取得されたタイミングにおける前記一致度合いに基づき、前記リスクを評価する、情報処理装置。
  3. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
    前記リスク評価部は、所定の時間内に前記視点情報により特定される前記被験者の視点が前記模擬移動画像上の所定の大きさの領域内に位置する頻度が所定の閾値以上となったタイミングにおける前記一致度合いに基づき、前記リスクを評価する、情報処理装置。
  4. 請求項１から請求項３までのいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
    前記視点情報取得部は、右眼と左眼とのそれぞれについて個別に前記視点情報を取得し、
    前記リスク評価部は、右眼と左眼との少なくとも一方についての前記一致度合いに基づき、前記リスクを評価する、情報処理装置。
  5. 請求項４に記載の情報処理装置であって、さらに、
    前記被験者の利き目を特定する利き目情報を取得する利き目情報取得部を備え、
    前記リスク評価部は、前記利き目情報により特定された前記被験者の利き目についての前記一致度合いに基づき、前記リスクを評価する、情報処理装置。
  6. 請求項１から請求項５までのいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
    前記模擬移動画像は、車両を運転して前記コース上を移動する人間の視界を模擬的に表す動画像である、情報処理装置。
  7. 請求項１から請求項６までのいずれか一項に記載の情報処理装置と、
    前記画像表示装置と、
    を備える、情報処理システム。
  8. 請求項７に記載の情報処理システムであって、
    前記模擬移動画像は、右眼用画像と左眼用画像とから構成されており、
    前記画像表示装置は、
    前記右眼用画像を前記被験者の右眼に視認させる右眼用表示実行部と、
    前記右眼用表示実行部とは独立して設けられ、前記左眼用画像を前記被験者の左眼に視認させる左眼用表示実行部と、
    を含むヘッドマウントディスプレイである、情報処理システム。
  9. 被験者が移動する際のリスクを評価する情報処理方法であって、
    前記被験者の頭部の動きを特定する頭部情報を取得する工程と、
    予め設定されたコースを移動する人間の視界を模擬的に表す動画像である模擬移動画像であって、目標物を含むシーンを含み、前記頭部情報により特定された前記被験者の頭部の動きに応じて変化する前記模擬移動画像を画像表示装置に表示させる工程と、
    前記模擬移動画像の表示中に、前記模擬移動画像上における前記被験者の視点の位置を特定する視点情報を取得する工程と、
    前記模擬移動画像中の前記目標物を含むシーンが表示されたタイミングにおける、前記視点情報により特定される前記被験者の視点の位置と、前記目標物の位置との一致度合いに基づき、前記リスクを評価し、前記リスクの評価の結果を示す評価情報を出力するリスク評価工程と、
    前記被験者の視野を特定する視野情報を取得する工程と、
    を備え、
    前記リスク評価工程は、前記視野情報により特定される前記模擬移動画像上の前記被験者の視野内における前記一致度合いに基づき、前記リスクを評価する工程である、情報処理方法。
  10. 被験者が移動する際のリスクを評価するためのコンピュータプログラムであって、
    コンピュータに、
    前記被験者の頭部の動きを特定する頭部情報を取得する処理と、
    予め設定されたコースを移動する人間の視界を模擬的に表す動画像である模擬移動画像であって、目標物を含むシーンを含み、前記頭部情報により特定された前記被験者の頭部の動きに応じて変化する前記模擬移動画像を画像表示装置に表示させる処理と、
    前記模擬移動画像の表示中に、前記模擬移動画像上における前記被験者の視点の位置を特定する視点情報を取得する処理と、
    前記模擬移動画像中の前記目標物を含むシーンが表示されたタイミングにおける、前記視点情報により特定される前記被験者の視点の位置と、前記目標物の位置との一致度合いに基づき、前記リスクを評価し、前記リスクの評価の結果を示す評価情報を出力するリスク評価処理と、
    前記被験者の視野を特定する視野情報を取得する処理と、
    を実行させ、
    前記リスク評価処理は、前記視野情報により特定される前記模擬移動画像上の前記被験者の視野内における前記一致度合いに基づき、前記リスクを評価する処理である、コンピュータプログラム。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI735362B (zh) * 2020-10-27 2021-08-01 國立臺灣大學 訓練人員判斷道路設施性能的虛擬實境設備及其方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001117046A (ja) 1999-10-22 2001-04-27 Shimadzu Corp 視線検出機能付ヘッドマウントディスプレイシステム
JP2001236010A (ja) 2000-02-25 2001-08-31 Kawasaki Heavy Ind Ltd ４輪車運転シミュレータ
JP2008139553A (ja) 2006-12-01 2008-06-19 National Agency For Automotive Safety & Victim's Aid 運転適性診断方法、運転適性診断の評価基準決定方法、運転適性診断プログラム
US20110123961A1 (en) 2009-11-25 2011-05-26 Staplin Loren J Dynamic object-based assessment and training of expert visual search and scanning skills for operating motor vehicles
JP2015045826A (ja) 2013-08-29 2015-03-12 スズキ株式会社 電動車いす運転者教育装置
JP2016080752A (ja) 2014-10-10 2016-05-16 学校法人早稲田大学 医療行為訓練適切度評価装置
US20160293049A1 (en) 2015-04-01 2016-10-06 Hotpaths, Inc. Driving training and assessment system and method
JP2017083664A (ja) 2015-10-28 2017-05-18 一般財団法人電力中央研究所 危険予知の訓練装置及び訓練プログラム

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6200139B1 (en) * 1999-02-26 2001-03-13 Intel Corporation Operator training system

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001117046A (ja) 1999-10-22 2001-04-27 Shimadzu Corp 視線検出機能付ヘッドマウントディスプレイシステム
JP2001236010A (ja) 2000-02-25 2001-08-31 Kawasaki Heavy Ind Ltd ４輪車運転シミュレータ
JP2008139553A (ja) 2006-12-01 2008-06-19 National Agency For Automotive Safety & Victim's Aid 運転適性診断方法、運転適性診断の評価基準決定方法、運転適性診断プログラム
US20110123961A1 (en) 2009-11-25 2011-05-26 Staplin Loren J Dynamic object-based assessment and training of expert visual search and scanning skills for operating motor vehicles
JP2015045826A (ja) 2013-08-29 2015-03-12 スズキ株式会社 電動車いす運転者教育装置
JP2016080752A (ja) 2014-10-10 2016-05-16 学校法人早稲田大学 医療行為訓練適切度評価装置
US20160293049A1 (en) 2015-04-01 2016-10-06 Hotpaths, Inc. Driving training and assessment system and method
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