WO2021085371A1 - 運転支援装置、運転支援方法、及び運転支援プログラム - Google Patents

運転支援装置、運転支援方法、及び運転支援プログラム Download PDF

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WO2021085371A1
WO2021085371A1 PCT/JP2020/040079 JP2020040079W WO2021085371A1 WO 2021085371 A1 WO2021085371 A1 WO 2021085371A1 JP 2020040079 W JP2020040079 W JP 2020040079W WO 2021085371 A1 WO2021085371 A1 WO 2021085371A1
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event
data
unit
driver
evaluation
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PCT/JP2020/040079
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宙之 武井
賢 二宮
修二 箱嶋
美玖 小村田
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株式会社Ｊｖｃケンウッド
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Publication date
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Definitions

  • This disclosure relates to a driving support device, a driving support method, and a driving support program.
  • a driving support device that assists a driver who drives a vehicle such as an automobile is known.
  • a driving behavior evaluation device that detects a driver's driving behavior and evaluates whether or not a safety confirmation operation is appropriate is known (see, for example, Patent Document 1).
  • the present disclosure has been made in view of the above, and an object of the present disclosure is to provide a driving support device, a driving support method, and a driving support program capable of providing driving support according to the driver's visual recognition ability.
  • the driving support device has a driver identification unit that identifies a driver who drives a vehicle, and an evaluation that acquires evaluation data of the driver's visual recognition ability for an event during vehicle driving, which has been evaluated in advance.
  • the data acquisition unit, the event detection unit that detects whether or not the event has occurred based on the peripheral information data indicating the situation around the vehicle, and the driver regarding the event when the event is detected.
  • the output unit is provided with a processing unit that outputs the notification information.
  • the driving support method includes identifying the driver who drives the vehicle, acquiring pre-evaluated evaluation data of the driver's visual recognition ability for an event during vehicle driving, and the above-mentioned. It detects whether or not the event has occurred based on the peripheral information data indicating the situation around the vehicle, and if the event is detected, outputs it based on the evaluation data of the driver regarding the event. When it is determined whether or not to output the notification information from the unit and it is determined that the notification information is to be output, the output unit includes the output of the notification information.
  • the driving support program includes a process of identifying a driver who drives a vehicle, a process of acquiring evaluation data of the driver's visual recognition ability for an event during vehicle driving, and the process of acquiring the evaluation data.
  • the computer is made to execute a process of causing the output unit to output the notification information.
  • FIG. 1 is a functional block diagram showing an example of a driving support device according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an example of the evaluation method according to the present embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of an evaluation device for acquiring evaluation data.
  • FIG. 4 is a functional block diagram showing an example of the evaluation device.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of an evaluation image displayed on the display unit.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of an evaluation image displayed on the display unit.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of an evaluation image displayed on the display unit.
  • FIG. 8 is a flowchart showing an example of the evaluation method according to the present embodiment.
  • FIG. 9 is a flowchart showing an example of processing when the evaluation data is obtained.
  • FIG. 10 is a flowchart showing another example of processing when the evaluation data is obtained.
  • the driving support device the driving support method, and the embodiment of the driving support program according to the present disclosure will be described with reference to the drawings.
  • the present invention is not limited to this embodiment.
  • the components in the following embodiments include those that can be easily replaced by those skilled in the art, or those that are substantially the same.
  • FIG. 1 is a functional block diagram showing an example of the driving support device 1 according to the present embodiment.
  • the driving support device 1 shown in FIG. 1 is mounted on a vehicle such as an automobile to support a driver who drives the vehicle.
  • the driving support device 1 may be provided as an independent in-vehicle device, or may be provided as a part of an in-vehicle device such as a drive recorder or a car navigation system.
  • the driving support device 1 includes a driver identification unit 2, a driving status acquisition unit 3, a driver data acquisition unit 4, an evaluation data acquisition unit 5, an event detection unit 6, and a processing unit. 7 and a storage unit 8.
  • the driving support device 1 may include an output unit 9.
  • a configuration in which the driving support device 1 includes the output unit 9 will be described as an example.
  • the driver identification unit 2 identifies the driver who drives the vehicle.
  • the driver identification unit 2 acquires the driver identification data.
  • various methods can be used. For example, when the driving support device 1 is provided with an input device (not shown), the driver may input his / her name through the input device. Further, when an in-vehicle camera capable of photographing the driver is mounted on the vehicle, the driver may be identified by performing image processing or the like on the video data of the in-vehicle camera. In this case, the video data of the vehicle-mounted camera becomes the driver identification data.
  • the driver identification unit 2 acquires the detection result of the detection device as driver identification data and is based on the driver identification data. It may be configured to identify the driver.
  • the driving status acquisition unit 3 acquires driving status data.
  • the traveling situation data includes, for example, when a front camera for photographing the front of the vehicle is mounted, the image data of the front camera is included.
  • the driving condition data includes data (OBD data) used for on-board diagnostics (OBD).
  • OBD data includes speed data indicating the speed of the vehicle.
  • the driver data acquisition unit 4 acquires the driver data.
  • the driver data includes, for example, the vital data detected by the vital data detection unit when the vehicle is equipped with the vital data detection unit that detects the vital data of the driver. Further, for example, when an in-vehicle camera capable of photographing the driver's face is attached to the vehicle and the driver's line of sight during driving can be measured based on the image data of the in-vehicle camera, the driver data is the line-of-sight data. including.
  • the evaluation data acquisition unit 5 acquires evaluation data for the driver identified by the driver identification unit 2.
  • the evaluation data acquisition unit 5 may acquire the evaluation data via a storage medium such as a USB memory, or may acquire the evaluation data from an external server or the like that stores the evaluation data via the network.
  • Evaluation data is data that evaluates the driver's visual recognition ability for events when driving a vehicle.
  • Events include individual situations or events that occur around the vehicle the driver is driving. Examples of events include a situation where another vehicle is stopped on the shoulder in front of the traveling vehicle, a situation where there is a pedestrian crossing the pedestrian crossing in front of the traveling vehicle, and a situation where the vehicle is approaching an intersection. There are situations where an oncoming vehicle crosses ahead because it turns right, but it is not limited to this.
  • Events can be classified by type, for example.
  • the classification of events includes, for example, the presence of stopped vehicles and obstacles, the presence of pedestrians and vehicles, the presence of signals and signs, the switching of signals, the passing of pedestrians and bicycles, and the passing of oncoming vehicles (overhanging driving). Etc.), crossing of pedestrians and bicycles, positional relationship with oncoming vehicles at intersections (right turn of oncoming vehicles, right turn of own vehicle, etc.), etc. can be set.
  • the method of classifying events is not limited to the above, and other classification methods such as classification according to training items at a designated driving school may be adopted.
  • Evaluation data is obtained in advance for each driver, for example, and for each type of event. As will be described later, the evaluation data can be evaluated in two stages depending on the type of event, whether the driver's visual recognition ability is high or not.
  • the evaluation data is not limited to the two-stage evaluation, and may be an evaluation of three or more stages.
  • the event detection unit 6 detects an event when driving a vehicle based on peripheral information data.
  • Peripheral information data is data relating to the situation around the vehicle during traveling. For example, when the vehicle is equipped with a peripheral camera that captures the surroundings of the vehicle, such as a front camera that captures the front of the vehicle, a side camera that captures the side of the vehicle, and a rear camera that captures the rear of the vehicle, peripheral information. The data includes video data of the surrounding camera. Further, for example, when a sensor or a laser scanner or the like for detecting the situation around the vehicle is mounted on the vehicle, the peripheral information data includes the detection result of these sensors or the laser scanner or the like. Further, when the vehicle is equipped with a car navigation system or the like, the peripheral information data may include information from the car navigation system such as the position of an intersection, the position of a signal, the position of a broken vehicle or an obstacle, and the like.
  • the event detection unit 6 when an event is detected based on the video data of a surrounding camera, the event detection unit 6 performs pattern matching on the position, size, range, etc. of the object included in the video data, and a predetermined pattern calculated in advance. When a pattern similar to the above is detected, it can be detected that an event corresponding to the predetermined pattern has occurred.
  • the predetermined pattern can be calculated in advance based on a plurality of image data indicating the same event as the event, and the calculation result can be stored in the storage unit 8.
  • the method for detecting an event is not limited to the above method, and the event may be detected using a machine-learned AI.
  • the processing unit 7 determines whether or not to output the notification information from the output unit 9 based on the driver's evaluation data regarding the detected event. In this case, the processing unit 7 first determines which of the above-mentioned plurality of classifications the detected event belongs to, and acquires evaluation data for the classification to which the event belongs. Next, the processing unit 7 determines that the notification information is not output when the evaluation content in the acquired evaluation data is an evaluation indicating that the driver's visual recognition ability is high. Further, the processing unit 7 determines that the notification information is output when the evaluation content in the acquired evaluation data is an evaluation that the driver's visual recognition ability is not high.
  • the processing unit 7 determines that the notification information is to be output, the processing unit 7 causes the output unit 9 to output the notification information.
  • the notification information to be output to the output unit 9 may be changed according to the evaluation content.
  • the processing unit 7 determines the number, combination, and output contents (volume level) of the audio output device 9a, the display device 9b, and the vibration generator 9c that output the notification information according to the evaluation content of the evaluation data. , Display brightness, degree of output such as vibration intensity, length of output time) can be adjusted.
  • the processing unit 7 may make a determination regarding the output of the notification information based on the travel status data acquired by the travel status acquisition unit 3. For example, when the speed of the vehicle is equal to or less than a predetermined threshold value, the processing unit 7 prevents the output of the notification information regardless of the evaluation data, reduces the degree of output, or lengthens the output time. Can be judged such as shortening. Further, when the speed of the vehicle exceeds a predetermined threshold value, the processing unit 7 may output the notification information regardless of the evaluation data, increase the output degree of the notification information, or increase the output time. Judgments such as increasing the length can be made.
  • the processing unit 7 may make a determination regarding the output of the notification information based on the driver data acquired by the driver data acquisition unit 4. For example, when the driver's vital data includes vital data different from normal, such as when the body temperature exceeds normal temperature, when the pulse rate and respiratory rate exceed normal values, the processing unit 7 is concerned with the evaluation data. It is possible to make a judgment such as making the notification information output, increasing the output degree of the notification information, or lengthening the output time.
  • the processing unit 7 acquires the driver's line-of-sight data and determines whether or not the event is overlooked. When it is determined that the driver has overlooked the event, the processing unit 7 may output the notification information regardless of the evaluation data, increase the output degree of the notification information, or lengthen the output time. You can make decisions such as lengthening.
  • the storage unit 8 stores various data.
  • the storage unit 8 stores the driver identification data, the driving situation data, the driver data, the evaluation data, the data used for detecting the event, and the like. Further, the storage unit 8 performs a process of identifying the driver who drives the vehicle, a process of acquiring evaluation data of the driver's visual recognition ability for an event during vehicle driving, which has been evaluated in advance, and a process of acquiring evaluation data of the driver's visual recognition ability in the vicinity of the vehicle.
  • Whether to output the notification information from the output unit 9 based on the process of detecting whether or not an event has occurred based on the peripheral information data indicating the situation and the evaluation data of the driver regarding the event when the event is detected.
  • a driving support program for causing the computer to execute a process of outputting the notification information to the output unit 9 is stored.
  • the output unit 9 outputs notification information in response to a command from the processing unit 7.
  • the broadcast information includes a warning to the driver.
  • Examples of the output unit 9 include an audio output device 9a such as a speaker, a display device 9b capable of displaying an image, and a vibration generator 9c such as a vibrator.
  • an external mobile terminal device such as a mobile phone, a smartphone, or a tablet may be used.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an example of the evaluation method according to the present embodiment.
  • the driver identification unit 2 identifies the driver based on the driver identification data (step S101).
  • the evaluation data acquisition unit 5 acquires the evaluation data of the identified driver (step S102).
  • the driving status acquisition unit 3, the driver data acquisition unit 4, and the event detection unit 6 After acquiring the evaluation data, acquire the driving status data, the driver data, and the peripheral information data, respectively (step S103).
  • the event detection unit 6 analyzes whether or not an event has occurred based on the acquired peripheral information data (step S104).
  • step S105 determines whether or not to output the broadcast information from the output unit 9 (step S106). As a result of the determination in step S106, when it is determined to output the broadcast information (Yes in step S106), the processing unit 7 causes the output unit 9 to output the broadcast information (step S107).
  • step S105 If no event has occurred in step S105 (No in step S105), or if it is determined in step S106 that the notification information is not output (No in step S106), has the processing unit 7 finished driving the vehicle? It is determined whether or not (step S108). When the operation of the vehicle is completed (Yes in step S108), the process is terminated. When the operation of the vehicle is not completed (No in step S108), the processes after step S103 are repeated.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of an evaluation device for acquiring evaluation data.
  • the evaluation device 100 detects the line of sight of the subject and uses the detection result to evaluate the recognition ability for an event that occurs while the vehicle is running.
  • the evaluation device 100 has various methods such as a method of detecting the line of sight based on the position of the pupil of the subject and the position of the corneal reflex image, a method of detecting the line of sight based on the position of the inner corner of the eye of the subject and the position of the iris, and the like.
  • the line of sight of the subject can be detected by the method.
  • the evaluation device 100 includes a display device 10, an image acquisition device 20, a computer system 30, an output device 40, an input device 50, and an input / output interface device 60.
  • the display device 10, the image acquisition device 20, the computer system 30, the output device 40, and the input device 50 perform data communication via the input / output interface device 60.
  • the display device 10 and the image acquisition device 20 each have a drive circuit (not shown).
  • the display device 10 includes a flat panel display such as a liquid crystal display (LCD) or an organic electroluminescence display (OLED).
  • the display device 10 has a display unit 11.
  • the display unit 11 displays information such as an image.
  • the display unit 11 is substantially parallel to the XY plane.
  • the X-axis direction is the left-right direction of the display unit 11
  • the Y-axis direction is the vertical direction of the display unit 11
  • the Z-axis direction is the depth direction orthogonal to the display unit 11.
  • the display device 10 may be a head-mounted display device.
  • a configuration such as the image acquisition device 20 is arranged in the head-mounted module.
  • the display device 10 may be, for example, a display device installed in a driving simulator.
  • the image acquisition device 20 acquires image data of the left and right eyeballs EB of the subject, and transmits the acquired image data to the computer system 30.
  • the image acquisition device 20 has a photographing device 21.
  • the imaging device 21 acquires image data by photographing the left and right eyeballs EB of the subject.
  • the photographing device 21 has various cameras according to the method of detecting the line of sight of the subject. For example, in the case of a method of detecting the line of sight based on the position of the pupil of the subject and the position of the corneal reflex image, the photographing device 21 has an infrared camera and can transmit near-infrared light having a wavelength of, for example, 850 [nm].
  • the photographing device 21 has an optical system and an image pickup element capable of receiving its near-infrared light. Further, for example, in the case of a method of detecting the line of sight based on the position of the inner corner of the eye of the subject and the position of the iris, the photographing device 21 has a visible light camera. The photographing device 21 outputs a frame synchronization signal. The period of the frame synchronization signal can be, for example, 20 [msec], but is not limited to this.
  • the photographing device 21 can be configured as a stereo camera having, for example, a first camera 21A and a second camera 21B, but is not limited thereto.
  • the image acquisition device 20 includes a lighting device 22 that illuminates the eyeball EB of the subject.
  • the lighting device 22 includes an LED (light LED diode) light source, and can emit near-infrared light having a wavelength of, for example, 850 [nm].
  • the lighting device 22 may not be provided.
  • the lighting device 22 emits detection light so as to synchronize with the frame synchronization signal of the photographing device 21.
  • the lighting device 22 can be configured to include, for example, a first light source 22A and a second light source 22B, but is not limited thereto.
  • the computer system 30 comprehensively controls the operation of the evaluation device 100.
  • the computer system 30 includes an arithmetic processing unit 30A and a storage device 30B.
  • the arithmetic processing device 30A includes a microprocessor such as a CPU (central processing unit).
  • the storage device 30B includes a memory or storage such as a ROM (read only memory) and a RAM (random access memory).
  • the arithmetic processing unit 30A performs arithmetic processing according to the computer program 30C stored in the storage device 30B.
  • the output device 40 includes a display device such as a flat panel display.
  • the output device 40 may include a printing device.
  • the input device 50 generates input data by being operated.
  • the input device 50 includes a keyboard or mouse for a computer system.
  • the input device 50 may include a touch sensor provided on the display unit of the output device 40, which is a display device.
  • the display device 10 and the computer system 30 are separate devices.
  • the display device 10 and the computer system 30 may be integrated.
  • the evaluation device 100 may include a tablet-type personal computer.
  • the tablet-type personal computer may be equipped with a display device, an image acquisition device, a computer system, an input device, an output device, and the like.
  • FIG. 4 is a functional block diagram showing an example of the evaluation device 100.
  • the computer system 30 includes a display control unit 31, a gazing point detection unit 32, an area setting unit 33, a determination unit 34, a calculation unit 35, an evaluation unit 36, and an input / output control unit. It has 37 and a storage unit 38.
  • the functions of the computer system 30 are exhibited by the arithmetic processing unit 30A and the storage device 30B (see FIG. 3).
  • the computer system 30 may have some functions provided outside the evaluation device 100.
  • the display control unit 31 displays the evaluation image on the display unit 11.
  • the evaluation image is an image related to the above event.
  • the display control unit 31 can display the above-mentioned evaluation image and instruction information on the display unit 11 as, for example, a moving image, but the display form is not limited to the moving image and may be a still image.
  • the gazing point detection unit 32 detects the position data of the gazing point of the subject.
  • the gazing point detection unit 32 detects the subject's line-of-sight vector defined by the three-dimensional global coordinate system based on the image data of the left and right eyeballs EB of the subject acquired by the image acquisition device 20.
  • the gazing point detection unit 32 detects the position data of the intersection of the detected subject's line-of-sight vector and the display unit 11 of the display device 10 as the position data of the gazing point of the subject. That is, in the present embodiment, the gazing point position data is the position data of the intersection of the line-of-sight vector of the subject defined by the three-dimensional global coordinate system and the display unit 11 of the display device 10.
  • the gazing point detection unit 32 detects the position data of the gazing point of the subject at each predetermined sampling cycle. This sampling cycle can be, for example, the cycle of the frame synchronization signal output from the photographing apparatus 21 (for example, every 20 [msec]).
  • the area setting unit 33 sets a determination area on a part of the evaluation image on the display unit 11.
  • the determination area set by the area setting unit 33 is not displayed on the display unit 11 in principle.
  • the determination area may be displayed on the display unit 11 under the control of the display control unit 31, for example.
  • the determination unit 34 determines whether or not the gazing point exists in the determination area based on the position data of the gazing point, and outputs the determination result as determination data.
  • the determination unit 34 determines whether or not the gazing point exists in the determination region at each predetermined determination cycle.
  • the determination cycle may be, for example, the cycle of the frame synchronization signal output from the photographing device 21 (for example, every 20 [msec]). That is, the determination cycle of the determination unit 34 is the same as the sampling cycle of the gazing point detection unit 32.
  • the determination unit 34 determines the gazing point every time the gazing point position is sampled by the gazing point detecting unit 32, and outputs the determination data. When a plurality of determination areas are set, the determination unit 34 can determine whether or not the gazing point exists for each determination area and output the determination data.
  • the calculation unit 35 calculates the gazing point data when the gazing point exists in the determination areas A1 to A3 during the period in which the determination areas A1 to A3 are set.
  • the calculation unit 35 calculates, for example, arrival time data and existence time data as gazing point data.
  • the arrival time data indicates the time until the arrival point at which the gazing point first reaches the determination area.
  • the existence time data indicates the existence time when the gazing point was in the determination area during the display period of the event.
  • the calculation unit 35 has a timer that detects the elapsed time since the evaluation image is displayed on the display unit 11, and a counter that counts the number of determinations that the determination unit 34 determines that the gazing point exists in the determination area. ..
  • the evaluation unit 36 obtains the evaluation data of the subject based on the progress of the movement of the gazing point.
  • the evaluation data includes data for evaluating whether or not the subject is aware of and recognizes the event displayed on the display unit 11.
  • the input / output control unit 37 acquires data (image data of the eyeball EB, input data, etc.) from at least one of the image acquisition device 20 and the input device 50. Further, the input / output control unit 37 outputs data to at least one of the display device 10 and the output device 40. The input / output control unit 37 may output a task for the subject from an output device 40 such as a speaker.
  • the storage unit 38 stores the above-mentioned determination data, gaze point data (arrival time data, existence time data), and evaluation data.
  • the evaluation device 100 is used to evaluate the recognition ability for an event that occurs while the vehicle is running.
  • FIGS. 5 to 7 are diagrams showing an example of evaluation images IM1 to IM3 displayed on the display unit 11.
  • the display control unit 31 displays on the display unit 11 images when the driver looks forward from the driver's seat of the automobile as evaluation images IM1 to IM3.
  • the evaluation images IM1 to IM3 include an event that occurs while the vehicle is running.
  • the evaluation image IM1 shown in FIG. 5 includes an event E1 in which, for example, another vehicle whose tail lamp is blinking is stopped in front of the own vehicle.
  • This event E1 is an example when a stopped vehicle and an obstacle are present.
  • the area setting unit 33 sets the determination area A1 in the area related to the event E1 in the evaluation image IM1. In this case, the area setting unit 33 can set the determination area A1 in the area including the tail lamp of another automobile.
  • the evaluation image IM2 shown in FIG. 6 includes an event E2 in which, for example, a pedestrian with a dog crosses a pedestrian crossing.
  • This event E2 is an example of crossing pedestrians and bicycles.
  • the area setting unit 33 sets the determination area A2 in the area related to the event E2 in the evaluation image IM2. In this case, the area setting unit 33 can set the determination area A2 in the area including the dog and the pedestrian.
  • the evaluation image IM3 shown in FIG. 7 includes an event E3 in which a right-turning vehicle crosses the front of the own vehicle at an intersection, for example.
  • This event E3 is an example of the positional relationship with an oncoming vehicle at an intersection.
  • the area setting unit 33 sets the determination area A3 in the area related to the event E3 in the evaluation image IM3. In this case, the area setting unit 33 can set the determination area A3 in the area indicating the rear part of the right-turning vehicle.
  • the evaluation images IM1 to IM3 can be sequentially shown on the display unit 11 as still images, for example, for a predetermined period of time.
  • the evaluation images IM1 to IM3 may be shown on the display unit 11 as, for example, a scene of an image when the vehicle travels on the road while photographing the front. In this case, the events E1 to E3 included in the evaluation images IM1 to IM3 are continuously shown as the vehicle travels.
  • the determination areas A1 to A3 are not actually displayed on the display unit 11.
  • the case where the determination regions A1 to A3 have a circular shape is given as an example, but the shape is not limited to this shape, and other shapes such as an ellipse shape and a polygonal shape may be used.
  • the event included in the evaluation image is not limited to the above, and may be another event.
  • the gazing point detection unit 32 detects the position of the gazing point P of the subject every predetermined sampling cycle (for example, 20 [msec]) during the period when the evaluation images IM1 to IM3 are displayed.
  • the determination unit 34 determines whether the gazing point of the subject exists in the determination areas A1 to A3, and outputs the determination data. Therefore, the determination unit 34 outputs the determination data every time the position of the gazing point is sampled by the gazing point detecting unit 32, every time the determination cycle is the same as the above sampling period.
  • the calculation unit 35 calculates the gazing point data when the gazing point exists in the determination areas A1 to A3 during the period in which the determination areas A1 to A3 are set.
  • the calculation unit 35 calculates, for example, arrival time data and existence time data as gazing point data.
  • the arrival time data indicates the arrival time, which is the time from the time when the evaluation images IM1 to IM3 are displayed to the time when the gazing point P first reaches the determination areas A1 to A3. Therefore, the calculation unit 35 measures the elapsed time from the start of display of each of the evaluation images IM1 to IM3 by the timer T1, and when the gazing point first reaches the determination areas A1 to A3, the measured value of the timer T1. By detecting the above, the detection result of the timer T1 can be used as the arrival time data.
  • the arrival time in the arrival time data corresponds to the time required from when the event is displayed on the display unit 11 until the subject recognizes the event (hereinafter, referred to as event discovery time).
  • the existence time data indicates the existence time when the gazing point P existed in the determination areas A1 to A3.
  • the existence time data can be the number of times that the determination unit 34 determines that the gazing point exists in the determination areas A1 to A3. That is, the calculation unit 35 can use the count values CNTA1 to CNTA3 in the counter as the existence time data.
  • the count value CNTA1 is the number of times it is determined that the gazing point exists in the determination area A1.
  • the count value CNTA2 is the number of times that the gazing point is determined to exist in the determination area A2.
  • the count value CNTA3 is the number of times that the gazing point is determined to exist in the determination area A3.
  • the existence time in the existence time data corresponds to the time when the subject gazes at the event (hereinafter, referred to as the event gaze time).
  • the evaluation unit 36 obtains an evaluation value based on the arrival time data and the existence time data, and obtains the evaluation data based on the evaluation value.
  • the evaluation unit 36 can acquire the event discovery time based on the arrival time data. For example, when the arrival time in the arrival time data is equal to or less than a predetermined threshold value (first time), the evaluation unit 36 evaluates that the driver's visual recognition ability is high because the event discovery time is short. be able to. Further, when the arrival time in the arrival time data exceeds a predetermined threshold value (first time), the evaluation unit 36 evaluates that the driver's visual recognition ability is not high because the event discovery time is long. be able to.
  • the evaluation unit 36 is not limited to such two-stage evaluation, and may evaluate the event discovery time in multiple stages by providing a plurality of threshold values.
  • the evaluation unit 36 can evaluate the event gaze time until the subject gazes and recognizes the event based on the existence time data. For example, when the existence time in the existence time data is equal to or less than a predetermined threshold value (second time), the evaluation unit 36 has a short event gaze time, that is, a short time to gaze and recognize the event. It is possible to evaluate that the driver's visual recognition ability is high. Further, when the existence time in the existence time data exceeds a predetermined threshold value (second time), the evaluation unit 36 operates because the event gaze time is long, that is, the time until the event is gaze and recognized is long. It is possible to evaluate that the person's visual recognition ability is not high.
  • the evaluation unit 36 is not limited to such a two-stage evaluation, and may evaluate the event gaze time in a multi-stage of three or more stages by providing a plurality of threshold values.
  • the evaluation unit 36 may perform the final evaluation by combining the evaluation of the arrival time data and the evaluation of the existence time data. For example, the evaluation unit 36 operates when the arrival time in the arrival time data is equal to or less than a predetermined threshold value (first time) and the existence time in the existence time data is equal to or less than a predetermined threshold value (second time). It is possible to evaluate that the person's visual recognition ability is high. In this case, the evaluation unit 36 can evaluate that the driver's visual recognition ability is not high in cases other than the above.
  • the evaluation unit 36 is not limited to such a two-step evaluation, and for example, when one of the arrival time and the existence time is equal to or less than a predetermined threshold value (first time, second time), the evaluation unit 36 visually recognizes the driver.
  • the event gaze time may be evaluated in multiple stages of 3 or more stages, such as evaluation of moderate ability.
  • the evaluation unit 36 can obtain the evaluation data based on the total time of the arrival time in the arrival time data and the existence time in the existence time data.
  • the total time corresponds to the time required from the subject discovering the event to watching and recognizing the event. After recognizing the event, the subject will start looking for other events. Therefore, when the total time of the arrival time and the existence time is less than or equal to a predetermined threshold value (third time), the time from the occurrence of the event to the gaze and recognition of the event is short, and the next event is promptly performed. I'm searching. Therefore, the evaluation unit 36 can evaluate that the driver's visual recognition ability is high.
  • the evaluation unit 36 can evaluate that the driver's visual recognition ability is not high.
  • the evaluation unit 36 is not limited to such a two-stage evaluation, and may evaluate the event gaze time in a multi-stage of three or more stages by providing a plurality of threshold values.
  • FIG. 8 is a flowchart showing an example of the evaluation method according to the present embodiment.
  • the display control unit 31 first displays the evaluation images IM1 to IM3 on the display unit 11 (step S201).
  • the gazing point detection unit 32 starts detecting the gazing point (step S202).
  • the calculation unit 35 resets the timer (step S203).
  • the area setting unit 33 sets the determination areas A1 to A3 in the areas corresponding to the events E1 to E3 in the evaluation images IM1 to IM3 (step S204).
  • the determination unit 34 determines whether or not the gazing point exists in the determination areas A1 to A3 (step S205). In step S205, when it is determined that the gazing point does not exist in the determination areas A1 to A3 (No in step S205), the following steps S206 are skipped and the processes after step S207 are performed. Further, in step S205, when it is determined that the gazing point exists in the determination areas A1 to A3 (Yes in step S205), the calculation unit 35 stores the gazing point as arrival time data and existence time data in the storage unit 38. Store (step S206). In step S206, the calculation unit 35 detects the time when the gazing point first reaches the determination areas A1 to A3, and uses the detection result as the arrival time data.
  • the calculation unit 35 sets the count values CNTA1 to CNTA3 in the counter to +1.
  • the calculation unit 35 uses the count values CNTA1 to CNTA3 as the existence time data.
  • step S207 when the calculation unit 35 determines that the time at which the video reproduction is completed has not been reached (No in step S207), the processes after step S204 are repeated.
  • the display control unit 31 stops the reproduction of the evaluation images IM1 to IM3 (step S208).
  • the evaluation unit 36 obtains the evaluation data based on the arrival time data and the existence time data obtained from the above processing result (step S209).
  • FIG. 9 is a flowchart showing an example of processing when obtaining evaluation data.
  • the flowchart shown in FIG. 9 shows an example of the processing content of step S209 of FIG.
  • the number of events included in the evaluation image is n.
  • n 3.
  • the value of n may be less than 3 or 4 or more.
  • the evaluation unit 36 determines whether or not the nth event exists (step S302).
  • the evaluation unit 36 acquires the gazing point data for the nth event (step S303).
  • the evaluation unit 36 determines whether or not the time from the start of the event to the first gaze of the event is within the first hour based on the acquired gaze data (step S304). In step S304, the evaluation unit 36 determines whether or not the arrival time in the arrival time data is within the first hour.
  • step S304 if the arrival time is within the first hour (Yes in step S304), the evaluation unit 36 determines whether or not the gaze time for watching the event is within the second hour (step S305). .. In step S305, the evaluation unit 36 determines whether or not the existence time in the existence time data is within the second hour.
  • step S306 when the arrival time exceeds the first time as a result of the determination in step S304 (No in step S304), or when the arrival time exceeds the second time as a result of the determination in step S305 (No in step S305).
  • the evaluation unit 36 may omit one of step S304 and step S305. In this case, if the step S304 or step S305 that is not omitted is Yes, the evaluation unit 36 performs the process of step S306 below. If the step that is not omitted is No, the evaluation unit 36 does not perform the determination in step S306, but performs the process in step S307.
  • step S302 when the nth event does not exist (No in step S302), the evaluation unit 36 evaluates and outputs the visual recognition ability of the driver for each type of n events (step S308). ).
  • step S308 when the determination of step S306 is performed, the evaluation unit 36 can evaluate that the driver's visual recognition ability is high for the event. Further, when the determination in step S306 is not performed, the evaluation unit 36 can evaluate that the driver's visual recognition ability is not high for the event.
  • the evaluation unit 36 ends the process after performing evaluation and output.
  • FIG. 10 is a flowchart showing another example of processing when the evaluation data is obtained.
  • the flowchart shown in FIG. 10 shows an example of the processing content of step S209 of FIG.
  • n be the number of events included in the evaluation image.
  • the value of n may be less than 3 or 4 or more.
  • the evaluation unit 36 determines whether or not the nth event exists (step S402).
  • the evaluation unit 36 acquires the gazing point data for the nth event (step S403).
  • the evaluation unit 36 calculates the event discovery time from the start of the event to the first gaze of the event based on the acquired gazing point data (step S404).
  • the event discovery time corresponds to the arrival time data calculated by the calculation unit 35. Therefore, the evaluation unit 36 can replace the process of step S404 by acquiring the arrival time data.
  • the evaluation unit 36 calculates the event gaze time for gaze at the event based on the acquired gaze data (step S405).
  • the event gaze time corresponds to the existence time data calculated by the calculation unit 35. Therefore, the evaluation unit 36 can replace the process of step S405 by acquiring the existence time data.
  • step S402 when the nth event does not exist (No in step S402), the evaluation unit 36 evaluates and outputs the visual recognition ability of the driver for each type of n events (step S408). ).
  • the evaluation unit 36 can evaluate that the driver's visual recognition ability is high, for example, when the total time calculated in step S406 is the third hour or less. Further, the evaluation unit 36 can evaluate that the driver's visual recognition ability is not high for the event, for example, when the total time calculated in step S406 exceeds the third time.
  • the evaluation unit 36 ends the process after performing evaluation and output.
  • the driving support device 1 has a driver identification unit 2 that identifies the driver who drives the vehicle, and a driver's visual recognition ability for an event during vehicle driving that has been evaluated in advance.
  • the evaluation data acquisition unit 5 that acquires the evaluation data of the vehicle
  • the event detection unit 6 that detects whether or not an event has occurred based on the peripheral information data indicating the situation around the vehicle
  • the event detection unit 6 that detects whether or not an event has occurred, and when the event is detected
  • a processing unit 7 is provided which determines whether or not to output the notification information from the output unit 9 based on the driver's evaluation data regarding the event, and when it is determined to output the notification information, causes the output unit 9 to output the notification information. ..
  • the driving support method is to identify the driver who drives the vehicle, to acquire the evaluation data of the driver's visual recognition ability for the event at the time of driving the vehicle, which has been evaluated in advance, and to obtain the evaluation data of the driver's visual recognition ability. Detects whether or not an event has occurred based on the peripheral information data indicating the situation around the vehicle, and if an event is detected, the output unit 9 outputs notification information based on the driver's evaluation data regarding the event. When it is determined whether or not to output and it is determined that the notification information is to be output, the output unit 9 is included to output the notification information.
  • the driving support program includes a process of identifying the driver who drives the vehicle, a process of acquiring evaluation data of the driver's visual recognition ability for an event during vehicle driving, which has been evaluated in advance, and a vehicle.
  • the computer is made to execute a process of causing the output unit 9 to output the notification information.
  • the present embodiment when an event occurs while driving a vehicle, whether or not to output notification information to the driver based on evaluation data that evaluates the driver's visual recognition ability for the event. Since the determination is made, it is possible to suppress the output of notification information each time an event occurs, and to support driving according to the driver's visual recognition ability.
  • the driving support device 1 further includes a storage unit 8 for storing the acquired evaluation data, and the processing unit 7 makes a determination using the evaluation data stored in the storage unit 8.
  • the processing in the processing unit 7 can be performed efficiently and quickly.
  • the evaluation data is obtained based on the event discovery time from the occurrence of the event to the start of watching the event and the event watching time for watching the event.
  • the driving support device 1 further includes a driving status acquisition unit 3 that acquires driving status data indicating the driving status of the vehicle, and the processing unit 7 makes a determination based on the evaluation data and the driving status data.
  • the driving support device 1 further includes a driver data acquisition unit 4 for acquiring at least one of the driver's vital data and the line-of-sight data, and the processing unit 7 further includes an evaluation data and a driver. Make a judgment based on the data.
  • a driver data acquisition unit 4 for acquiring at least one of the driver's vital data and the line-of-sight data
  • the processing unit 7 further includes an evaluation data and a driver. Make a judgment based on the data.
  • the evaluation is not limited to this method and may be evaluated by a different method.
  • a method in which the display unit for displaying the evaluation image is a touch panel and the subject is touched with a finger or the like to evaluate the object may be used.
  • it may be evaluated by pressing a button with a foot corresponding to the display of the object.
  • the driving support device, the driving support method, and the driving support program of the present disclosure can be used for, for example, an in-vehicle device.
  • 1st light source, 22B ... First 2 light sources, 30 ... computer system, 30A ... arithmetic processing device, 30B ... storage device, 30C ... computer program, 31 ... display control unit, 32 ... gaze point detection unit, 33 ... area setting unit, 34 ... judgment unit, 35 ... Calculation unit, 36 ... Evaluation unit, 37 ... Input / output control unit, 38 ... Storage unit, 40 ... Output device, 50 ... Input device, 60 ... Input / output interface device, 100 ... Evaluation device

Abstract

運転支援装置１は、車両を運転する運転者を識別する運転者識別部２と、予め評価された、車両運転時のイベントに対する運転者の視覚による認識能力の評価データを取得する評価データ取得部５と、車両の周辺の状況を示す周辺情報データに基づいて、イベントが発生したか否かを検出するイベント検出部６と、イベントが検出された場合、イベントに関する運転者の評価データに基づいて出力部９から報知情報を出力するか否かを判定し、報知情報を出力すると判定した場合、出力部９に報知情報を出力させる処理部７とを備える。

Description

運転支援装置、運転支援方法、及び運転支援プログラム
　本開示は、運転支援装置、運転支援方法、及び運転支援プログラムに関する。
　自動車等の車両を運転する運転者を支援する運転支援装置が知られている。例えば、運転者の運転行動を検出し、安全確認動作が適切か否かを評価する運転行動評価装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特開２００７－１３３６９２号公報
　近年、視覚による認識能力等の身体機能が低下した高齢の運転者等による交通事故が多発している。このような事故を防ぐため、運転者の視覚による認識能力に応じた運転支援が求められている。
　本開示は、上記に鑑みてなされたものであり、運転者の視覚による認識能力に応じた運転支援が可能な運転支援装置、運転支援方法、及び運転支援プログラムを提供することを目的とする。
　本開示に係る運転支援装置は、車両を運転する運転者を識別する運転者識別部と、予め評価された、車両運転時のイベントに対する前記運転者の視覚による認識能力の評価データを取得する評価データ取得部と、前記車両の周辺の状況を示す周辺情報データに基づいて、前記イベントが発生したか否かを検出するイベント検出部と、前記イベントが検出された場合、前記イベントに関する前記運転者の前記評価データに基づいて出力部から報知情報を出力するか否かを判定し、前記報知情報を出力すると判定した場合、前記出力部に前記報知情報を出力させる処理部とを備える。
　本開示に係る運転支援方法は、車両を運転する運転者を識別することと、予め評価された、車両運転時のイベントに対する前記運転者の視覚による認識能力の評価データを取得することと、前記車両の周辺の状況を示す周辺情報データに基づいて、前記イベントが発生したか否かを検出することと、前記イベントが検出された場合、前記イベントに関する前記運転者の前記評価データに基づいて出力部から報知情報を出力するか否かを判定し、前記報知情報を出力すると判定した場合、前記出力部に前記報知情報を出力させることとを含む。
　本開示に係る運転支援プログラムは、車両を運転する運転者を識別する処理と、予め評価された、車両運転時のイベントに対する前記運転者の視覚による認識能力の評価データを取得する処理と、前記車両の周辺の状況を示す周辺情報データに基づいて、前記イベントが発生したか否かを検出する処理と、前記イベントが検出された場合、前記イベントに関する前記運転者の前記評価データに基づいて出力部から報知情報を出力するか否かを判定し、前記報知情報を出力すると判定した場合、前記出力部に前記報知情報を出力させる処理とをコンピュータに実行させる。
　本開示によれば、運転者の視覚による認識能力に応じた運転支援が可能となる。
図１は、本実施形態に係る運転支援装置の一例を示す機能ブロック図である。 図２は、本実施形態に係る評価方法の一例を示すフローチャートである。 図３は、評価データを取得するための評価装置の一例を示す図である。 図４は、評価装置の一例を示す機能ブロック図である。 図５は、表示部に表示する評価用画像の一例を示す図である。 図６は、表示部に表示する評価用画像の一例を示す図である。 図７は、表示部に表示する評価用画像の一例を示す図である。 図８は、本実施形態に係る評価方法の一例を示すフローチャートである。 図９は、評価データを求める場合の処理の一例を示すフローチャートである。 図１０は、評価データを求める場合の処理の他の例を示すフローチャートである。
　以下、本開示に係る運転支援装置、運転支援方法、及び運転支援プログラムの実施形態を図面に基づいて説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、下記実施形態における構成要素には、当業者が置換可能かつ容易なもの、あるいは実質的に同一のものが含まれる。
　［運転支援装置］
　図１は、本実施形態に係る運転支援装置１の一例を示す機能ブロック図である。図１に示す運転支援装置１は、例えば自動車等の車両に搭載され、当該車両を運転する運転者を支援する。運転支援装置１は、独立した車載装置として設けられてもよいし、例えばドライブレコーダ、カーナビゲーション等の車載機器の一部として設けられてもよい。
　図１に示すように、運転支援装置１は、運転者識別部２と、走行状況取得部３と、運転者データ取得部４と、評価データ取得部５と、イベント検出部６と、処理部７と、記憶部８とを備える。運転支援装置１は、出力部９を備えてもよい。以下、本実施形態では、運転支援装置１が出力部９を備える構成を例に挙げて説明する。
　運転者識別部２は、車両を運転する運転者を識別する。運転者識別部２は、運転者識別データを取得する。運転者識別データの取得方法としては、各種方法により行うことができる。例えば、運転支援装置１に不図示の入力装置が設けられる場合、運転者が当該入力装置を介して自分の名前を入力してもよい。また、運転者を撮影可能な車載カメラが車両に装着される場合、当該車載カメラの映像データに対して画像処理等を行うことで、運転者を識別してもよい。この場合、車載カメラの映像データが運転者識別データとなる。また、運転免許証等の情報を検出する検出装置が車両に搭載される場合、運転者識別部２は、当該検出装置の検出結果を運転者識別データとして取得し、当該運転者識別データに基づいて運転者を識別する構成であってもよい。
　走行状況取得部３は、走行状況データを取得する。走行状況データとしては、例えば車両の前方を撮影する前方カメラが搭載される場合、当該前方カメラの映像データを含む。また、走行状況データは、オンボードダイアグノーシス（On-board　diagnostics：ＯＢＤ）に用いられるデータ（ＯＢＤデータ）を含む。ＯＢＤデータは、車両の速度を示す速度データを含む。
　運転者データ取得部４は、運転者データを取得する。運転者データは、例えば運転者のバイタルデータを検出するバイタルデータ検出部が車両に搭載される場合、当該バイタルデータ検出部により検出されるバイタルデータを含む。また、例えば運転者の顔を撮影可能な車載カメラが車両に装着され、当該車載カメラの映像データに基づいて運転者の運転中の視線が測定可能である場合、運転者データは、当該視線データを含む。
　評価データ取得部５は、運転者識別部２により識別された運転者についての評価データを取得する。評価データ取得部５は、例えばＵＳＢメモリ等の記憶媒体を介して評価データを取得してもよいし、評価データを記憶する外部のサーバ等からネットワークを介して評価データを取得してもよい。
　評価データは、車両運転時にイベントに対する運転者の視覚による認識能力を評価するデータである。イベントは、運転者が運転する車両の周囲で発生する個別の状況又は事象を含む。イベントの例としては、走行する自車の前方の路肩に他の車両が停止している状況、走行する自車の前方に横断歩道を渡る歩行者が存在する状況、交差点に差し掛かる自車の前方を対向車が右折のため横切る状況、等が挙げられるが、これに限定されない。
　イベントは、例えば種類ごとに分類することができる。イベントの分類としては、例えば、停車車両及び障害物の存在、歩行者及び車の飛び出し、信号及び標識の存在、信号の切替わり、歩行者及び自転車とのすれ違い、対向車とのすれ違い（はみ出し運転等）、歩行者及び自転車の横断、交差点における対向車との位置関係（対向車の右折、自車の右折、等）、等のように設定することができる。なお、イベントの分類の仕方については、上記に限定されず、例えば指定自動車教習所における教習項目に沿った分類等、他の分類の仕方を採用してもよい。
　評価データは、例えば運転者ごとに、また、イベントの種類ごとに予め求めておく。評価データは、後述するように、イベントの種類に対して、運転者の視覚による認識能力が高いか高くないかの２段階の評価とすることができる。なお、評価データは、２段階の評価に限定されず、３段階以上の評価としてもよい。
　イベント検出部６は、周辺情報データに基づいて、車両運転時にイベントを検出する。周辺情報データは、走行時における車両の周辺の状況に関するデータである。例えば車両の前方を撮影する前方カメラ、車両の側方を撮影する側方カメラ、車両の後方を撮影する後方カメラ等、車両の周囲を撮影する周囲カメラが当該車両に搭載される場合、周辺情報データは、当該周囲カメラの映像データを含む。また、例えば車両の周辺の状況を検出するセンサ又はレーザスキャナ等が当該車両に搭載される場合、周辺情報データは、これらのセンサ又はレーザスキャナ等の検出結果を含む。また、車両にカーナビゲーション等が搭載される場合、周辺情報データは、例えば交差点の位置、信号の位置、故障車又は障害物の位置等、カーナビゲーションからの情報を含んでもよい。
　例えば、周囲カメラの映像データに基づいてイベントを検出する場合、イベント検出部６は、映像データに含まれる対象物の位置、大きさ、範囲等についてパターンマッチングを行い、予め算出された所定のパターンと同様のパターンが検出される場合に、当該所定のパターンに対応するイベントが発生したと検出することができる。なお、所定のパターンについては、当該イベントと同一のイベントを示す複数の画像データに基づいて予め算出しておくことができ、算出結果を記憶部８に記憶させておくことができる。イベントの検出方法は上記方法に限定されず、イベントを機械学習させたＡＩを用いて検出しても良い。
　処理部７は、イベント検出部６によりイベントが検出された場合、検出されたイベントに関する運転者の評価データに基づいて、出力部９から報知情報を出力するか否かを判定する。この場合、処理部７は、まず、検出されたイベントが上記の複数の分類のうちどの分類に属するかを判断し、当該イベントが属する分類についての評価データを取得する。次に、処理部７は、取得した評価データにおける評価内容が、運転者の視覚による認識能力が高い旨の評価である場合、報知情報を出力しないと判定する。また、処理部７は、取得した評価データにおける評価内容が、運転者の視覚による認識能力が高くない旨の評価である場合、報知情報を出力すると判定する。処理部７は、報知情報を出力すると判定した場合、出力部９に報知情報を出力させる。評価データの評価内容が３段階以上の場合、評価内容に応じて出力部９に出力させる報知情報を変更してもよい。例えば、処理部７は、評価データの評価内容に応じて、音声出力装置９ａ、表示装置９ｂ、及び振動発生装置９ｃのうち報知情報を出力する装置の数、組み合せ、出力内容（音量の大きさ、表示の明るさ、振動の強さ等の出力の程度、出力時間の長さ）を調整することができる。
　処理部７は、走行状況取得部３により取得される走行状況データに基づいて、報知情報の出力に関する判断を行ってもよい。例えば、処理部７は、車両の速度が所定の閾値以下の場合には、評価データに関わらず報知情報の出力を行わせないようにしたり、出力の程度を小さくしたり、出力時間の長さを短くするなどの判断を行うことができる。また、処理部７は、車両の速度が所定の閾値を超える場合には、評価データに関わらず報知情報の出力を行わせるようにしたり、報知情報の出力の程度を大きくしたり、出力時間の長さを長くするなどの判断を行うことができる。
　処理部７は、運転者データ取得部４により取得される運転者データに基づいて、報知情報の出力に関する判断を行ってもよい。例えば、処理部７は、運転者のバイタルデータにおいて体温が平熱を超える場合、脈拍、呼吸数が平常値を超える場合等、平常とは異なるバイタルデータが取得される場合には、評価データに関わらず報知情報の出力を行わせるようにしたり、報知情報の出力の程度を大きくしたり、出力時間の長さを長くするなどの判断を行うことができる。
　また、処理部７は、例えばイベント検出部６によりイベントが検出された場合に、運転者の視線データを取得し、当該イベントを見落としていないか否かを判定する。運転者がイベントを見落としていると判定した場合、処理部７は、評価データに関わらず報知情報の出力を行わせるようにしたり、報知情報の出力の程度を大きくしたり、出力時間の長さを長くするなどの判断を行うことができる。
　記憶部８は、各種データを記憶する。記憶部８は、上記の運転者識別データ、走行状況データ、運転者データ、評価データ、及びイベントを検出するために用いられるデータ等を記憶する。また、記憶部８は、車両を運転する運転者を識別する処理と、予め評価された、車両運転時のイベントに対する運転者の視覚による認識能力の評価データを取得する処理と、車両の周辺の状況を示す周辺情報データに基づいて、イベントが発生したか否かを検出する処理と、イベントが検出された場合、イベントに関する運転者の評価データに基づいて出力部９から報知情報を出力するか否かを判定し、報知情報を出力すると判定した場合、出力部９に報知情報を出力させる処理とをコンピュータに実行させる運転支援プログラムが記憶される。
　出力部９は、処理部７からの指令により、報知情報を出力する。報知情報は、運転者に対する警告を含む。出力部９としては、例えばスピーカ等の音声出力装置９ａ、画像を表示可能な表示装置９ｂ、バイブレータ等の振動発生装置９ｃ、等が挙げられる。出力部９として、例えば携帯電話、スマートフォン、タブレット等の外部の携帯端末装置が用いられてもよい。
　次に、本実施形態に係る運転支援方法の一例について、図２を参照しながら説明する。図２は、本実施形態に係る評価方法の一例を示すフローチャートである。本実施形態に係る運転支援方法において、図２に示すように、運転者識別部２は、運転者識別データに基づいて運転者を識別する（ステップＳ１０１）。評価データ取得部５は、識別された運転者の評価データを取得する（ステップＳ１０２）。
　評価データを取得した後、走行状況取得部３、運転者データ取得部４及びイベント検出部６は、それぞれ走行状況データ、運転者データ、周辺情報データを取得する（ステップＳ１０３）。イベント検出部６は、取得した周辺情報データに基づいて、イベントが発生しているか否かを解析する（ステップＳ１０４）。
　イベントが発生している場合（ステップＳ１０５のＹｅｓ）、処理部７は、出力部９から報知情報を出力させるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。ステップＳ１０６の判定の結果、報知情報を出力させると判定した場合（ステップＳ１０６のＹｅｓ）、処理部７は、出力部９に対して報知情報を出力させる（ステップＳ１０７）。
　ステップＳ１０５においてイベントが発生していない場合（ステップＳ１０５のＮｏ）、及び、ステップＳ１０６において報知情報を出力させないと判定した場合（ステップＳ１０６のＮｏ）、処理部７は、車両の運転が終了したか否かを判定する（ステップＳ１０８）。車両の運転が終了した場合（ステップＳ１０８のＹｅｓ）、処理を終了する。車両の運転が終了していない場合（ステップＳ１０８のＮｏ）、ステップＳ１０３以降の処理を繰り返し行わせる。
　［評価データ、評価装置］
　図３は、評価データを取得するための評価装置の一例を示す図である。本実施形態に係る評価装置１００は、被験者の視線を検出し、検出結果を用いることで、車両走行中に発生するイベントに対する認識能力の評価を行う。評価装置１００は、例えば被験者の瞳孔の位置と角膜反射像の位置とに基づいて視線を検出する方法、又は被験者の目頭の位置と虹彩の位置とに基づいて視線を検出する方法等、各種の方法により被験者の視線を検出することができる。
　図３に示すように、評価装置１００は、表示装置１０と、画像取得装置２０と、コンピュータシステム３０と、出力装置４０と、入力装置５０と、入出力インターフェース装置６０とを備える。表示装置１０、画像取得装置２０、コンピュータシステム３０、出力装置４０及び入力装置５０は、入出力インターフェース装置６０を介してデータ通信を行う。表示装置１０及び画像取得装置２０は、それぞれ不図示の駆動回路を有する。
　表示装置１０は、液晶ディスプレイ（liquid　crystal　display：ＬＣＤ）又は有機ＥＬディスプレイ（organic　electroluminescence　display：ＯＬＥＤ）のようなフラットパネルディスプレイを含む。本実施形態において、表示装置１０は、表示部１１を有する。表示部１１は、画像等の情報を表示する。表示部１１は、ＸＹ平面と実質的に平行である。Ｘ軸方向は表示部１１の左右方向であり、Ｙ軸方向は表示部１１の上下方向であり、Ｚ軸方向は表示部１１と直交する奥行方向である。表示装置１０は、ヘッドマウント型ディスプレイ装置であってもよい。表示装置１０がヘッドマウント型ディスプレイ装置である場合、ヘッドマウントモジュール内に画像取得装置２０のような構成が配置されることになる。また、表示装置１０は、例えば運転シミュレータに設置される表示装置であってもよい。
　画像取得装置２０は、被験者の左右の眼球ＥＢの画像データを取得し、取得した画像データをコンピュータシステム３０に送信する。画像取得装置２０は、撮影装置２１を有する。撮影装置２１は、被験者の左右の眼球ＥＢを撮影することで画像データを取得する。撮影装置２１は、被験者の視線を検出する方法に応じた各種カメラを有する。例えば被験者の瞳孔の位置と角膜反射像の位置とに基づいて視線を検出する方式の場合、撮影装置２１は、赤外線カメラを有し、例えば波長８５０［ｎｍ］の近赤外光を透過可能な光学系と、その近赤外光を受光可能な撮像素子とを有する。また、例えば被験者の目頭の位置と虹彩の位置とに基づいて視線を検出する方式の場合、撮影装置２１は、可視光カメラを有する。撮影装置２１は、フレーム同期信号を出力する。フレーム同期信号の周期は、例えば２０［ｍｓｅｃ］とすることができるが、これに限定されない。撮影装置２１は、例えば第１カメラ２１Ａ及び第２カメラ２１Ｂを有するステレオカメラの構成とすることができるが、これに限定されない。
　また、例えば被験者の瞳孔の位置と角膜反射像の位置とに基づいて視線を検出する方式の場合、画像取得装置２０は、被験者の眼球ＥＢを照明する照明装置２２を有する。照明装置２２は、ＬＥＤ（light　emitting　diode）光源を含み、例えば波長８５０［ｎｍ］の近赤外光を射出可能である。なお、例えば被験者の目頭の位置と虹彩の位置とに基づいて視線を検出する方式の場合、照明装置２２は設けられなくてもよい。照明装置２２は、撮影装置２１のフレーム同期信号に同期するように検出光を射出する。照明装置２２は、例えば第１光源２２Ａ及び第２光源２２Ｂを有する構成とすることができるが、これに限定されない。
　コンピュータシステム３０は、評価装置１００の動作を統括的に制御する。コンピュータシステム３０は、演算処理装置３０Ａ及び記憶装置３０Ｂを含む。演算処理装置３０Ａは、ＣＰＵ（central　processing　unit）のようなマイクロプロセッサを含む。記憶装置３０Ｂは、ＲＯＭ（read　only　memory）及びＲＡＭ（random　access　memory）のようなメモリ又はストレージを含む。演算処理装置３０Ａは、記憶装置３０Ｂに記憶されているコンピュータプログラム３０Ｃに従って演算処理を実施する。
　出力装置４０は、フラットパネルディスプレイのような表示装置を含む。なお、出力装置４０は、印刷装置を含んでもよい。入力装置５０は、操作されることにより入力データを生成する。入力装置５０は、コンピュータシステム用のキーボード又はマウスを含む。なお、入力装置５０が表示装置である出力装置４０の表示部に設けられたタッチセンサを含んでもよい。
　本実施形態に係る評価装置１００は、表示装置１０とコンピュータシステム３０とが別々の装置である。なお、表示装置１０とコンピュータシステム３０とが一体でもよい。例えば評価装置１００がタブレット型パーソナルコンピュータを含んでもよい。この場合、当該タブレット型パーソナルコンピュータに、表示装置、画像取得装置、コンピュータシステム、入力装置、出力装置等が搭載されてもよい。
　図４は、評価装置１００の一例を示す機能ブロック図である。図４に示すように、コンピュータシステム３０は、表示制御部３１と、注視点検出部３２と、領域設定部３３と、判定部３４と、演算部３５と、評価部３６と、入出力制御部３７と、記憶部３８とを有する。コンピュータシステム３０の機能は、演算処理装置３０Ａ及び記憶装置３０Ｂ（図３参照）によって発揮される。なお、コンピュータシステム３０は、一部の機能が評価装置１００の外部に設けられてもよい。
　表示制御部３１は、評価用画像を表示部１１に表示する。本実施形態において、評価用画像は、上記のイベントに関する画像である。
　表示制御部３１は、上記の評価用画像及び指示情報を、例えば動画として表示部１１に表示することができるが、表示形態については動画に限定されず、静止画であってもよい。
　注視点検出部３２は、被験者の注視点の位置データを検出する。本実施形態において、注視点検出部３２は、画像取得装置２０によって取得される被験者の左右の眼球ＥＢの画像データに基づいて、三次元グローバル座標系で規定される被験者の視線ベクトルを検出する。注視点検出部３２は、検出した被験者の視線ベクトルと表示装置１０の表示部１１との交点の位置データを、被験者の注視点の位置データとして検出する。つまり、本実施形態において、注視点の位置データは、三次元グローバル座標系で規定される被験者の視線ベクトルと、表示装置１０の表示部１１との交点の位置データである。注視点検出部３２は、規定のサンプリング周期毎に被験者の注視点の位置データを検出する。このサンプリング周期は、例えば撮影装置２１から出力されるフレーム同期信号の周期（例えば２０［ｍｓｅｃ］毎）とすることができる。
　領域設定部３３は、表示部１１において、評価用画像の一部に判定領域を設定する。本実施形態において、領域設定部３３で設定される判定領域は、原則として表示部１１には表示されない。なお、例えば表示制御部３１の制御により、判定領域が表示部１１に表示されるようにしてもよい。
　判定部３４は、注視点の位置データに基づいて、注視点が判定領域に存在するか否かをそれぞれ判定し、判定結果を判定データとして出力する。判定部３４は、規定の判定周期毎に注視点が判定領域に存在するか否かを判定する。判定周期としては、例えば撮影装置２１から出力されるフレーム同期信号の周期（例えば２０［ｍｓｅｃ］毎）とすることができる。つまり、判定部３４の判定周期は、注視点検出部３２のサンプリング周期と同一である。判定部３４は、注視点検出部３２で注視点の位置がサンプリングされる毎に当該注視点について判定を行い、判定データを出力する。判定領域が複数設定される場合、判定部３４は、注視点が存在するか否かを判定領域毎に判定して判定データを出力することができる。
　演算部３５は、判定部３４の判定データに基づいて、上記の判定領域Ａ１～Ａ３が設定される期間において注視点が判定領域Ａ１～Ａ３内に存在する場合の注視点データを算出する。演算部３５は、注視点データとして、例えば到達時間データ及び存在時間データを算出する。到達時間データは、注視点が判定領域に最初に到達した到達時点までの時間を示す。存在時間データは、イベントの表示期間に注視点が判定領域に存在した存在時間を示す。演算部３５は、表示部１１に評価用画像が表示されてからの経過時間を検出するタイマと、判定部３４により判定領域に注視点が存在すると判定された判定回数をカウントするカウンタとを有する。
　評価部３６は、注視点の移動の経過に基づいて、被験者の評価データを求める。評価データは、表示部１１に表示されるイベントに被験者が気づいて認識できているかを評価するデータを含む。
　入出力制御部３７は、画像取得装置２０及び入力装置５０の少なくとも一方からのデータ（眼球ＥＢの画像データ、入力データ等）を取得する。また、入出力制御部３７は、表示装置１０及び出力装置４０の少なくとも一方にデータを出力する。入出力制御部３７は、被験者に対する課題をスピーカ等の出力装置４０から出力してもよい。
　記憶部３８は、上記の判定データ、注視点データ（到達時間データ、存在時間データ）、及び評価データを記憶する。
　次に、本実施形態に係る評価方法について説明する。本実施形態に係る評価方法では、上記の評価装置１００を用いることにより、車両走行中に発生するイベントに対する認識能力の評価を行う。
　図５から図７は、表示部１１に表示する評価用画像ＩＭ１～ＩＭ３の一例を示す図である。図５から図７に示すように、表示制御部３１は、運転者が自動車の運転席から前方を見た場合の画像を評価用画像ＩＭ１～ＩＭ３として表示部１１に表示する。評価用画像ＩＭ１～ＩＭ３は、車両走行中に発生するイベントを含んでいる。
　図５に示す評価用画像ＩＭ１は、例えばテールランプが点滅している他の自動車が自車の前方に停止している、というイベントＥ１を含んでいる。このイベントＥ１は、停車車両及び障害物が存在する場合の一例である。領域設定部３３は、評価用画像ＩＭ１のうち、イベントＥ１に関する領域に、判定領域Ａ１を設定する。この場合、領域設定部３３は、他の自動車のテールランプを含む領域に判定領域Ａ１を設定することができる。
　図６に示す評価用画像ＩＭ２は、例えば犬を連れた歩行者が横断歩道を横切る、というイベントＥ２を含んでいる。このイベントＥ２は、歩行者及び自転車の横断の一例である。領域設定部３３は、評価用画像ＩＭ２のうち、イベントＥ２に関する領域に、判定領域Ａ２を設定する。この場合、領域設定部３３は、犬及び歩行者を含む領域に判定領域Ａ２を設定することができる。
　図７に示す評価用画像ＩＭ３は、例えば交差点において自車の前方を右折車が横切る、というイベントＥ３を含んでいる。このイベントＥ３は、交差点における対向車との位置関係の一例である。領域設定部３３は、評価用画像ＩＭ３のうち、イベントＥ３に関する領域に、判定領域Ａ３を設定する。この場合、領域設定部３３は、右折車の後部を示す領域に判定領域Ａ３を設定することができる。
　評価用画像ＩＭ１～ＩＭ３は、例えば静止画として表示部１１に所定期間ずつ順に示すことができる。なお、評価用画像ＩＭ１～ＩＭ３は、例えば車両が前方を撮影しながら道路を走行する場合の映像の一場面として表示部１１に示されてもよい。この場合、評価用画像ＩＭ１～ＩＭ３に含まれるイベントＥ１～Ｅ３は、車両の走行に伴って連続して示されることになる。
　判定領域Ａ１～Ａ３は、実際には表示部１１には表示されない。本実施形態において、判定領域Ａ１～Ａ３が円形状である場合を例に挙げているが、この形状に限定されず、例えば楕円形、多角形等、他の形状であってもよい。評価用画像に含まれるイベントについては、上記に限定されず、他のイベントであってもよい。
　注視点検出部３２は、評価用画像ＩＭ１～ＩＭ３が表示される期間において、規定のサンプリング周期（例えば２０［ｍｓｅｃ］）毎に、被験者の注視点Ｐの位置を検出する。被験者の注視点Ｐの位置が検出された場合、判定部３４は、被験者の注視点が判定領域Ａ１～Ａ３に存在するかをそれぞれ判定し、判定データを出力する。したがって、判定部３４は、注視点検出部３２で注視点の位置がサンプリングされる毎に、上記のサンプリング周期と同一の判定周期毎に判定データを出力する。
　演算部３５は、判定データに基づいて、判定領域Ａ１～Ａ３が設定される期間において注視点が判定領域Ａ１～Ａ３内に存在する場合の注視点データを算出する。演算部３５は、注視点データとして、例えば到達時間データ及び存在時間データを算出する。
　到達時間データは、評価用画像ＩＭ１～ＩＭ３の表示開始の時点から注視点Ｐが判定領域Ａ１～Ａ３に最初に到達した到達時点までの時間である到達時間を示す。したがって、演算部３５は、評価用画像ＩＭ１～ＩＭ３の各画像の表示開始からの経過時間をタイマＴ１によって測定し、注視点が最初に判定領域Ａ１～Ａ３に到達した時点でタイマＴ１の測定値を検出することで、当該タイマＴ１の検出結果を到達時間データとすることができる。到達時間データにおける到達時間は、表示部１１にイベントが表示されてから被験者がイベントを認識するまでの所要時間（以下、イベント発見時間、と表記する）に相当する。
　存在時間データは、注視点Ｐが判定領域Ａ１～Ａ３に存在した存在時間を示す。本実施形態では、判定部３４により注視点が判定領域Ａ１～Ａ３に存在すると判定された回数が多いほど、判定領域Ａ１～Ａ３に注視点Ｐが存在した存在時間が長いと推定することができる。したがって、存在時間データは、判定領域Ａ１～Ａ３に注視点が存在すると判定部３４に判定された回数とすることができる。つまり、演算部３５は、カウンタにおけるカウント値ＣＮＴＡ１～ＣＮＴＡ３を存在時間データとすることができる。なお、カウント値ＣＮＴＡ１は、注視点が判定領域Ａ１に存在すると判定された回数である。また、カウント値ＣＮＴＡ２は、注視点が判定領域Ａ２に存在すると判定された回数である。また、カウント値ＣＮＴＡ３は、注視点が判定領域Ａ３に存在すると判定された回数である。存在時間データにおける存在時間は、被験者がイベントを注視する時間（以下、イベント注視時間、と表記する）に相当する。
　評価部３６は、到達時間データ及び存在時間データに基づいて評価値を求め、評価値に基づいて評価データを求める。評価部３６は、到達時間データに基づいて、イベント発見時間を取得することができる。例えば、評価部３６は、到達時間データにおける到達時間が所定の閾値（第１時間）以下である場合には、イベント発見時間が短いため、運転者の視覚による認識能力が高い旨の評価を行うことができる。また、評価部３６は、到達時間データにおける到達時間が所定の閾値（第１時間）を超える場合には、イベント発見時間が長いため、運転者の視覚による認識能力が高くない旨の評価を行うことができる。評価部３６は、このような２段階の評価に限定されず、閾値を複数設けることにより、イベント発見時間を多段階で評価してもよい。
　また、評価部３６は、存在時間データに基づいて、被験者がイベントを注視して認識するまでのイベント注視時間を評価することができる。例えば、評価部３６は、存在時間データにおける存在時間が所定の閾値（第２時間）以下である場合には、イベント注視時間が短い、つまりイベントを注視して認識するまでの時間が短いため、運転者の視覚による認識能力が高い旨の評価を行うことができる。また、評価部３６は、存在時間データにおける存在時間が所定の閾値（第２時間）を超える場合には、イベント注視時間が長い、つまりイベントを注視して認識するまでの時間が長いため、運転者の視覚による認識能力が高くない旨の評価を行うことができる。評価部３６は、このような２段階の評価に限定されず、閾値を複数設けることにより、イベント注視時間を３段階以上の多段階で評価してもよい。
　また、評価部３６は、到達時間データについての評価と、存在時間データについての評価とを組み合わせて最終的な評価を行うようにしてもよい。例えば、評価部３６は、到達時間データにおける到達時間が所定の閾値（第１時間）以下であり、かつ、存在時間データにおける存在時間が所定の閾値（第２時間）以下である場合に、運転者の視覚による認識能力が高い旨の評価を行うことができる。この場合、評価部３６は、上記以外の場合には運転者の視覚による認識能力が高くない旨の評価を行うことができる。評価部３６は、このような２段階の評価に限定されず、例えば到達時間及び存在時間の一方が所定の閾値（第１時間、第２時間）以下である場合に、運転者の視覚による認識能力が中程度である旨の評価を行うなど、イベント注視時間を３段階以上の多段階で評価してもよい。
　また、評価部３６は、上記の到達時間データにおける到達時間と存在時間データにおける存在時間との合計の時間に基づいて、評価データを求めることができる。当該合計時間は、被験者がイベントを発見してから当該イベントを注視して認識するまでの所要時間に相当する。被験者は、イベントを認識した後、他のイベントを探し始めることになる。したがって、到達時間と存在時間との合計時間が所定の閾値（第３時間）以下である場合には、イベント発生から当該イベントを注視して認識するまでの時間が短く、速やかに次のイベントの探索を行っている。このため、評価部３６は、運転者の視覚による認識能力が高い旨の評価を行うことができる。また、到達時間と存在時間との合計時間が所定の閾値（第３時間）を超える場合には、イベント発生から当該イベントを注視して認識するまでの時間が長く、次のイベントの探索までに時間が掛かっている。このため、評価部３６は、運転者の視覚による認識能力が高くない旨の評価を行うことができる。評価部３６は、このような２段階の評価に限定されず、閾値を複数設けることにより、イベント注視時間を３段階以上の多段階で評価してもよい。
　次に、評価データを得るための評価方法の一例について、図８から図１０を参照しながら説明する。図８は、本実施形態に係る評価方法の一例を示すフローチャートである。本実施形態に係る評価方法において、図８に示すように、まず表示制御部３１は、表示部１１に評価用画像ＩＭ１～ＩＭ３を表示する（ステップＳ２０１）。注視点検出部３２は、注視点の検出を開始する（ステップＳ２０２）。演算部３５は、タイマをリセットする（ステップＳ２０３）。領域設定部３３は、評価用画像ＩＭ１～ＩＭ３におけるイベントＥ１～Ｅ３に対応する領域に判定領域Ａ１～Ａ３を設定する（ステップＳ２０４）。判定部３４は、注視点が判定領域Ａ１～Ａ３内に存在するか否かを判定する（ステップＳ２０５）。ステップＳ２０５において、注視点が判定領域Ａ１～Ａ３内に存在しないと判定される場合（ステップＳ２０５のＮｏ）、以下のステップＳ２０６を飛ばして、ステップＳ２０７以降の処理を行う。また、ステップＳ２０５において、注視点が判定領域Ａ１～Ａ３内に存在すると判定される場合（ステップＳ２０５のＹｅｓ）、演算部３５は、当該注視点を到達時間データ及び存在時間データとして記憶部３８に記憶する（ステップＳ２０６）。ステップＳ２０６において、演算部３５は、注視点が判定領域Ａ１～Ａ３に最初に到達する時刻を検出し、当該検出結果を到達時間データとする。また、演算部３５は、注視点が判定領域Ａ１～Ａ３内に存在すると判定される場合、カウンタにおけるカウント値ＣＮＴＡ１～ＣＮＴＡ３を＋１とする。演算部３５は、カウント値ＣＮＴＡ１～ＣＮＴＡ３の値を存在時間データとする。
　その後、演算部３５により映像の再生が完了する時刻に到達しないと判断される場合（ステップＳ２０７のＮｏ）、ステップＳ２０４以降の処理を繰り返し行う。また、演算部３５により映像の再生が完了する時刻に到達したと判断された場合（ステップＳ２０７のＹｅｓ）、表示制御部３１は、評価用画像ＩＭ１～ＩＭ３の再生を停止させる（ステップＳ２０８）。映像の再生が停止された後、評価部３６は、上記の処理結果から得られる到達時間データ及び存在時間データに基づいて、評価データを求める（ステップＳ２０９）。
　図９は、評価データを求める場合の処理の一例を示すフローチャートである。図９に示すフローチャートは、図８のステップＳ２０９の処理内容の一例を示している。図９のフローチャートにおいて、評価用画像に含まれるイベントの数をｎとする。本実施形態では、評価用画像ＩＭ１～ＩＭ３にイベントＥ１～Ｅ３が含まれるため、ｎ＝３である。なお、ｎの値は、３未満又は４以上であってもよい。
　図９に示すように、評価部３６は、ｎ＝１、つまり１つ目のイベントについて評価を開始する（ステップＳ３０１）。評価部３６は、ｎ個目のイベントが存在するか否かを判定する（ステップＳ３０２）。ｎ個目のイベントが存在する場合（ステップＳ３０２のＹｅｓ）、評価部３６は、当該ｎ個目のイベントについての注視点データを取得する（ステップＳ３０３）。
　評価部３６は、取得した注視点データに基づいて、イベント開始からイベントを最初に注視するまでの時間が第１時間以内か否かを判断する（ステップＳ３０４）。ステップＳ３０４において、評価部３６は、到達時間データにおける到達時間が第１時間以内か否かを判断する。
　ステップＳ３０４の判断の結果、到達時間が第１時間以内である場合（ステップＳ３０４のＹｅｓ）、評価部３６は、イベントを注視した注視時間が第２時間以内か否かを判断する（ステップＳ３０５）。ステップＳ３０５において、評価部３６は、存在時間データにおける存在時間が第２時間以内か否かを判断する。
　ステップＳ３０５の判断の結果、到達時間が第２時間以内である場合（ステップＳ３０５のＹｅｓ）、評価部３６は、ｎ個目のイベントを素早く気づいて認識したと判定する（ステップＳ３０６）。その後、評価部３６は、ｎ＝ｎ＋１、つまり次のイベントについての評価を開始し（ステップＳ３０７）、ステップＳ３０２以降の処理を繰り返し行う。
　一方、ステップＳ３０４の判断の結果、到達時間が第１時間を超える場合（ステップＳ３０４のＮｏ）、又は、ステップＳ３０５の判断の結果、到達時間が第２時間を超える場合（ステップＳ３０５のＮｏ）、評価部３６は、ステップＳ３０６の判定を行わず、ｎ＝ｎ＋１、つまり次のイベントについての評価を開始し（ステップＳ３０７）、ステップＳ３０２以降の処理を繰り返し行う。
　なお、評価部３６は、ステップＳ３０４及びステップＳ３０５のうち一方を省略してもよい。この場合、ステップＳ３０４及びステップＳ３０５のうち省略しない方のステップがＹｅｓである場合、評価部３６は、以下のステップＳ３０６の処理を行う。また、省略しない方のステップがＮｏである場合、評価部３６は、ステップＳ３０６の判定を行わず、ステップＳ３０７の処理を行う。
　ステップＳ３０２において、ｎ個目のイベントが存在しない場合（ステップＳ３０２のＮｏ）、評価部３６は、ｎ個のイベントの種類ごとに、運転者の視覚による認識能力の評価及び出力を行う（ステップＳ３０８）。ステップＳ３０８の処理において、評価部３６は、ステップＳ３０６の判定が行われている場合、当該イベントについて、運転者の視覚による認識能力が高い旨の評価を行うことができる。また、評価部３６は、ステップＳ３０６の判定が行われていない場合、当該イベントについて、運転者の視覚による認識能力が高くない旨の評価を行うことができる。評価部３６は、評価及び出力を行った後、処理を終了する。
　図１０は、評価データを求める場合の処理の他の例を示すフローチャートである。図１０に示すフローチャートは、図８のステップＳ２０９の処理内容の一例を示している。図１０のフローチャートにおいて、評価用画像に含まれるイベントの数をｎとする。本実施形態では、評価用画像ＩＭ１～ＩＭ３にイベントＥ１～Ｅ３が含まれるため、ｎ＝３である。なお、ｎの値は、３未満又は４以上であってもよい。
　図１０に示すように、評価部３６は、図９に示す例と同様、ｎ＝１、つまり１つ目のイベントについて評価を開始する（ステップＳ４０１）。評価部３６は、ｎ個目のイベントが存在するか否かを判定する（ステップＳ４０２）。ｎ個目のイベントが存在する場合（ステップＳ４０２のＹｅｓ）、評価部３６は、当該ｎ個目のイベントについての注視点データを取得する（ステップＳ４０３）。
　評価部３６は、取得した注視点データに基づいて、イベント開始からイベントを最初に注視するまでのイベント発見時間を算出する（ステップＳ４０４）。なお、イベント発見時間は、演算部３５において算出される到達時間データに相当する。したがって、評価部３６は、到達時間データを取得することでステップＳ４０４の処理に代えることができる。
　評価部３６は、取得した注視点データに基づいて、イベントを注視したイベント注視時間を算出する（ステップＳ４０５）。なお、イベント注視時間は、演算部３５において算出される存在時間データに相当する。したがって、評価部３６は、存在時間データを取得することでステップＳ４０５の処理に代えることができる。
　評価部３６は、イベント発見時間と、イベント注視時間との合計時間を算出する（ステップＳ４０６）。この場合、評価部３６は、例えば到達時間データにおける到達時間と、存在時間データにおける存在時間との合計時間を算出する。評価部３６は、算出した合計時間を記憶部３８に記憶する。その後、評価部３６は、ｎ＝ｎ＋１、つまり次のイベントについての評価を開始し（ステップＳ４０７）、ステップＳ４０２以降の処理を繰り返し行う。
　ステップＳ４０２において、ｎ個目のイベントが存在しない場合（ステップＳ４０２のＮｏ）、評価部３６は、ｎ個のイベントの種類ごとに、運転者の視覚による認識能力の評価及び出力を行う（ステップＳ４０８）。ステップＳ４０８の処理において、評価部３６は、例えばステップＳ４０６で算出された合計時間が第３時間以下の場合には、運転者の視覚による認識能力が高い旨の評価を行うことができる。また、評価部３６は、例えばステップＳ４０６で算出された合計時間が第３時間を超える場合には、当該イベントについて、運転者の視覚による認識能力が高くない旨の評価を行うことができる。評価部３６は、評価及び出力を行った後、処理を終了する。
　以上のように、本実施形態に係る運転支援装置１は、車両を運転する運転者を識別する運転者識別部２と、予め評価された、車両運転時のイベントに対する運転者の視覚による認識能力の評価データを取得する評価データ取得部５と、車両の周辺の状況を示す周辺情報データに基づいて、イベントが発生したか否かを検出するイベント検出部６と、イベントが検出された場合、イベントに関する運転者の評価データに基づいて出力部９から報知情報を出力するか否かを判定し、報知情報を出力すると判定した場合、出力部９に報知情報を出力させる処理部７とを備える。
　本実施形態に係る運転支援方法は、車両を運転する運転者を識別することと、予め評価された、車両運転時のイベントに対する運転者の視覚による認識能力の評価データを取得することと、車両の周辺の状況を示す周辺情報データに基づいて、イベントが発生したか否かを検出することと、イベントが検出された場合、イベントに関する運転者の評価データに基づいて出力部９から報知情報を出力するか否かを判定し、報知情報を出力すると判定した場合、出力部９に報知情報を出力させることとを含む。
　本実施形態に係る運転支援プログラムは、車両を運転する運転者を識別する処理と、予め評価された、車両運転時のイベントに対する運転者の視覚による認識能力の評価データを取得する処理と、車両の周辺の状況を示す周辺情報データに基づいて、イベントが発生したか否かを検出する処理と、イベントが検出された場合、イベントに関する運転者の評価データに基づいて出力部９から報知情報を出力するか否かを判定し、報知情報を出力すると判定した場合、出力部９に報知情報を出力させる処理とをコンピュータに実行させる。
　本実施形態によれば、車両運転時にイベントが発生した場合に、当該イベントに対する運転者の視覚による認識能力を評価した評価データに基づいて、運転者に対して報知情報を出力するか否かを判定するため、イベントが発生する度に報知情報を出力することを抑制し、運転者の視覚による認識能力に応じた運転支援が可能となる。
　本実施形態に係る運転支援装置１は、取得される評価データを記憶する記憶部８を更に備え、処理部７は、記憶部８に記憶される評価データを用いて判定を行う。この構成では、処理部７における処理を効率的かつ迅速に行うことができる。
　本実施形態に係る運転支援装置１において、評価データは、イベントが発生してからイベントの注視を開始するまでのイベント発見時間と、イベントを注視するイベント注視時間とに基づいて求められる。この構成では、運転者の視覚による認識能力を高精度に評価することができる。
　本実施形態に係る運転支援装置１は、車両の走行状況を示す走行状況データを取得する走行状況取得部３を更に備え、処理部７は、評価データ及び走行状況データに基づいて判定を行う。この構成では、走行状況データから取得される車両の走行状況に応じた運転支援が可能となる。
　本実施形態に係る運転支援装置１は、運転者のバイタルデータ及び視線データのうち少なくとも一方の運転者データを取得する運転者データ取得部４を更に備え、処理部７は、評価データ及び運転者データに基づいて判定を行う。この構成では、バイタルデータ、視線データ等から取得される運転者の状態に応じた運転支援が可能となる。
　上記実施形態では視線検出による方法で被験者の認識能力を評価する例を説明したが、この方法に限定されず異なる方法で評価しても良い。例えば、評価用画像を表示する表示部をタッチパネルとし、対象物を被験者に指等でタッチさせることで評価する方法でも良い。また、対象物の表示に対応させて足でボタンを押させることで評価する方法としても良い。
　本開示の技術範囲は上記実施形態に限定されるものではなく、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更を加えることができる。
　本開示の運転支援装置、運転支援方法、及び運転支援プログラムは、例えば車載装置等に利用することができる。
　Ａ１～Ａ３…判定領域、Ｅ１～Ｅ３…イベント、ＥＢ…眼球、Ｐ…注視点、ＩＭ１～ＩＭ３…評価用画像、１…運転支援装置、２…運転者識別部、３…走行状況取得部、４…運転者データ取得部、５…評価データ取得部、６…イベント検出部、７…処理部、８…記憶部、９…出力部、９ａ…音声出力装置、９ｂ…表示装置、９ｃ…振動発生装置、１０…表示装置、１１…表示部、２０…画像取得装置、２１…撮影装置、２１Ａ…第１カメラ、２１Ｂ…第２カメラ、２２…照明装置、２２Ａ…第１光源、２２Ｂ…第２光源、３０…コンピュータシステム、３０Ａ…演算処理装置、３０Ｂ…記憶装置、３０Ｃ…コンピュータプログラム、３１…表示制御部、３２…注視点検出部、３３…領域設定部、３４…判定部、３５…演算部、３６…評価部、３７…入出力制御部、３８…記憶部、４０…出力装置、５０…入力装置、６０…入出力インターフェース装置、１００…評価装置

Claims (7)

  1. 　車両を運転する運転者を識別する運転者識別部と、
    　予め評価された、車両運転時のイベントに対する前記運転者の視覚による認識能力の評価データを取得する評価データ取得部と、
    　前記車両の周辺の状況を示す周辺情報データに基づいて、前記イベントが発生したか否かを検出するイベント検出部と、
    　前記イベントが検出された場合、前記イベントに関する前記運転者の前記評価データに基づいて出力部から報知情報を出力するか否かを判定し、前記報知情報を出力すると判定した場合、前記出力部に前記報知情報を出力させる処理部と
    　を備える運転支援装置。
  2. 　取得される前記評価データを記憶する記憶部を更に備え、
    　前記処理部は、前記記憶部に記憶される前記評価データを用いて判定を行う
    　請求項１に記載の運転支援装置。
  3. 　前記評価データは、前記イベントが発生してから前記イベントの注視を開始するまでのイベント発見時間と、前記イベントを注視するイベント注視時間とに基づいて求められる
    　請求項１又は請求項２に記載の運転支援装置。
  4. 　前記車両の走行状況を示す走行状況データを取得する走行状況取得部を更に備え、
    　前記処理部は、前記評価データ及び前記走行状況データに基づいて判定を行う
    　請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の運転支援装置。
  5. 　前記運転者のバイタルデータ及び視線データのうち少なくとも一方の運転者データを取得する運転者データ取得部を更に備え、
    　前記処理部は、前記評価データ及び前記運転者データに基づいて判定を行う
    　請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の運転支援装置。
  6. 　車両を運転する運転者を識別することと、
    　予め評価された、車両運転時のイベントに対する前記運転者の視覚による認識能力の評価データを取得することと、
    　前記車両の周辺の状況を示す周辺情報データに基づいて、前記イベントが発生したか否かを検出することと、
    　前記イベントが検出された場合、前記イベントに関する前記運転者の前記評価データに基づいて出力部から報知情報を出力するか否かを判定し、前記報知情報を出力すると判定した場合、前記出力部に前記報知情報を出力させることと
    　を含む運転支援方法。
  7. 　車両を運転する運転者を識別する処理と、
    　予め評価された、車両運転時のイベントに対する前記運転者の視覚による認識能力の評価データを取得する処理と、
    　前記車両の周辺の状況を示す周辺情報データに基づいて、前記イベントが発生したか否かを検出する処理と、
    　前記イベントが検出された場合、前記イベントに関する前記運転者の前記評価データに基づいて出力部から報知情報を出力するか否かを判定し、前記報知情報を出力すると判定した場合、前記出力部に前記報知情報を出力させる処理と
    　をコンピュータに実行させる運転支援プログラム。
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