(57)【要約】【課題】運転者が運転に集中したままでも、周囲の危険を適切に把握できているか否かを直感的に認識可能とする。【解決手段】認識システムからの出力に基づいて、ドライバが把握しているリスクレベルとシステムが認識しているリスクレベルとのリスク差ΔＲＤを調べ、このリスク差ΔＲＤに応じて、表示装置に表示する図形の縦・横の大きさを、図形の重心を中心にして上下左右に広がるように変化させる。同時に、図形表示のＲＧＢの各成分も変化させる。これにおり、ドライバが視線を移動させなくても周辺視での確認が容易となり、ドライバへの負担を軽減して、ドライバが運転に集中したまま、自身のリスク認識状態とシステムのリスク認識状態とのズレを直感的に把握することが可能となる。【選択図】図１８
2010257234.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両運転中の事故発生の危険度を推定する危険度推定部と、
上記危険度推定部で推定した危険度に応じて、乗員に提示する危険度情報の表示サイズと表示色とを変化させる表示制御部と
を備えることを特徴とする車両用情報提示装置。
【請求項２】
上記危険度推定部は、
車両の走行環境の危険度を推定する走行環境危険度推定部と、
運転者が把握している危険度を推定する把握危険度推定部と
を有し、
上記表示制御部は、
走行環境の危険度と運転者が把握している危険度との各推定値の差に応じて、上記危険度情報を表す図形の表示サイズ及び表示色を変化させることを特徴とする請求項１記載の車両用情報提示装置。
【請求項３】
上記表示制御部は、上記危険度の推定値の差が大きくなる程、上記図形の大きさが大きくなるように変化させることを特徴とする請求項２記載の車両用情報提示装置。
【請求項４】
上記表示制御部は、上記危険度の推定値の差が大きくなる程、上記図形の表示色が赤に近づくよう段階的に変化させることを特徴とする請求項３記載の車両用情報提示装置。
【請求項５】
上記図形は、四角形であることを特徴とする請求項３又は４記載の車両用情報提示装置。
【請求項６】
上記危険度推定部は、上記把握危険度推定部による推定結果の信頼度を評価する信頼度評価部を有し、上記表示制御部は、上記信頼度に応じて乗員に提示する危険度情報の表示を変化させることを特徴とする請求項２から５の何れかに記載の車両用情報提示装置。
【請求項７】
上記表示制御部は、上記信頼度が低くなるほど表示される図形の輪郭をぼかすことを特徴とする請求項６記載の車両用情報提示装置。
【請求項８】
上記図形は、カーナビゲーション装置の表示画面の一部の子画面に表示されることを特徴とする請求項２記載の車両用情報提示装置。
【請求項９】
上記図形は、インストルメントパネル内に表示されることを特徴とする請求項２記載の車両用情報提示装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両運転中の事故発生の危険度を推定し、危険度情報を表示する車両用情報提示装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車等の車両においては、安全運転を支援するため、走行環境に含まれる事故発生の危険度を推定し、運転者に危険度情報を提示する装置が望まれている。このため、従来から、運転者へ危険度情報を提示する技術に関して、各種提案がなされている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、障害物等の危険を検出してヘッドアップディスプレイにオーバーレイ表示することで、運転者に情報提示を行う技術が開示されている。また、特許文献２には、無線通信により周囲の危険度を把握して、フロントガラス周囲の線光源により危険の方向を提示する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−２４５６８３号公報
【特許文献２】特開２００５−２４２５２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
危険度情報を提示する従来の技術は、特許文献１や特許文献２に開示されているように、他の車両や障害物等の位置をディスプレイ上に具体的に提示するか、車両前方映像に重ねて描画することで提示している。しかしながら、ディスプレイに表示された内容を詳細に読み取るのは負荷がかかる行為であり、運転の妨げとなる虞がある。
【０００６】
また、特許文献１，２に開示されている技術は、何れも具体的な危険の存在と方向を運転者に知らせる技術であり、走行環境に潜む危険の度合いを運転者に提示するものではなく、運転者が適切に周囲の危険度を把握しているかどうかについては考慮していない。
【０００７】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、運転者が運転に集中したままでも、周囲の危険を適切に把握できているか否かを直感的に認識することのできる車両用情報提示装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明による車両用情報提示装置は、車両運転中の事故発生の危険度を推定する危険度推定部と、上記危険度推定部で推定した危険度に応じて、乗員に提示する危険度情報の表示サイズと表示色とを変化させる表示制御部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、運転者が運転に集中したままでも、周囲の危険を適切に把握できているか否かを直感的に認識することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】情報提示装置のシステム構成図
【図２】認識システムの学習フェーズ及び推定フェーズを示す説明図
【図３】操作特徴量と自己組織化マップのネットワークを示す説明図
【図４】確率的状態遷移を示す説明図
【図５】学習後の状態遷移確率を示すグラフ
【図６】学習後の出力確率を示すグラフ
【図７】状態推定のアルゴリズムを示す説明図
【図８】推定の信頼度が高い場合の確率分布を示す説明図
【図９】推定の信頼度が低い場合の確率分布を示す説明図
【図１０】勝者ユニット距離による信頼度の相違を示す説明図
【図１１】ユニット距離比合計の説明図
【図１２】信頼度指標の計算例を示すグラフ
【図１３】推定試験結果を示す説明図
【図１４】リスク差が小さいときの表示画面例を示す説明図
【図１５】リスク差がやや小さいときの表示画面例を示す説明図
【図１６】リスク差がやや大きいときの表示画面例を示す説明図
【図１７】リスク差が大きいときの表示画面例を示す説明図
【図１８】描画される図形の大きさとリスク差と関係を示す説明図
【図１９】描画される図形の色とリスク差と関係を示す説明図
【図２０】推定の信頼度と図形のぼかし幅との関係を示す説明図
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。  
図１に示すように、自動車等の車両に搭載される情報提示装置１は、車両運転中の事故発生の危険度を推定する危険度推定部としての認識システム１ａと、この認識システム１ａからの出力に基づいて、危険度情報の表示コンテンツを制御する表示制御部１ｂと、表示制御部１ｂからの危険度情報を表示して乗員に提示する表示装置１ｃとを備えて構成されている。尚、表示装置１ｃは、所定の解像度を有するカラー表示のディスプレイであり、本実施の形態においては、ドライバの周辺視野で視認可能な位置に設置されている。
【００１２】
認識システム１ａは、車載の単一のコンピュータシステム或いはネットワーク等を介して接続された複数のコンピュータシステムから構成されている。詳細には、認識システム１ａは、カメラやレーダー等のセンシングデバイスによる外界情報から車両周囲の外部環境に含まれる危険度（走行環境リスク）を認識する車外環境認識部２、ドライバの運転操作データの特徴量を量子化する操作特徴量量子化部３、運転操作（操作特徴量）と認識環境（リスクレベル）との対応をモデル学習するモデル学習部４、学習されたモデルと現在の操作データ・車外環境との関連性からドライバの内部状態を推定し、ドライバが認識している（把握している）リスクを推定する状態推定部５、ドライバの内部状態推定の信頼度を評価する信頼度評価部６を備えて構成されている。以下では、外部環境のセンシングデバイスとして車載カメラを用いるものとする。なお、後述するが、信頼度評価部６は操作特徴量量子化部３または状態推定部５の一部として構成しても良い。
【００１３】
このような認識システム１ａに対して、表示制御部１ｂは、車外環境認識部２（車両の走行環境の危険度を推定する走行環境危険度推定部に相当する）で認識したリスクと、状態推定部５（ドライバが把握している危険度を推定する把握危険度推定部に相当する）で推定したドライバの把握リスクとの差に応じて、表示装置１ｃに表示させる表示コンテンツ（危険度情報）の表示サイズと表示色とを変化させ、ドライバが周囲の危険を適切に把握できているか否かを直感的に認識可能とする。
【００１４】
先ず、認識システム１ａのシステム動作について説明する。認識システム１ａのシステム動作は、便宜上、図２に示すように、ドライバの内部状態のモデルを学習する「学習フェーズ」と、得られたモデルを元にドライバの内部状態を推定する「推定フェーズ」とに分けられる。
【００１５】
学習フェーズでは、車両前方を車載カメラで撮像し、学習によって走行環境のリスクレベルを認識すると、この走行環境リスクレベルと、ドライバの運転操作データの特徴量を量子化した操作特徴量データとの対応関係を学習し、学習済みパラメータを取得して学習モデルを構築する。
【００１６】
また、推定フェーズでは、学習済みのモデルパラメータを用いて操作特徴量と走行環境リスクレベルとの関連性を獲得し、現在のドライバの内部状態を推定する。推定されたドライバの現在の内部状態は、現在の走行環境リスクレベルと比較され、車両が本質的に安全か危険な状態にあるかが評価される。
【００１７】
この学習フェーズと推定フェーズとは、実際には互いに分離して進行するものではなく、双方が同時に進行する。それにより、ドライバが走行する環境の変化やドライバ自身の特性変化に適応する機能を実現することができ、車両のユーザに対して、走行すればするほど高性能になっていくシステムを提供することができる。また、学習フェーズにおけるモデルパラメータの取得は、走行中のオンライン学習によって全てを取得することも可能であるが、一部、シミュレータ等を用いたオフライン学習を併用することにより、学習速度の向上と認識精度の向上とを期待することができる。
【００１８】
次に、認識システム１ａの各部の機能について説明する。車外環境認識部２は、車載カメラから得られる画像の特徴量と、そのときのリスクレベルとの関連性を学習することにより、車外環境の状態を単一のスカラ値（若しくはベクトル）へ縮退変換し、モデル学習部４へ伝達する。
【００１９】
画像特徴量からのリスクレベルの認識は、例えば、本出願人による特願２００７−７７６２５号において提案されたオンラインリスク学習システムの技術を採用することができる。この技術は、特願２００７−７７６２５号に詳述されているように、アクセルの急激な戻し操作やブレーキ踏込みといったイベントにより、Ｎ次元ベクトルの画像特徴量（エッジ情報、動き情報、色情報等）を１次元の状態に変換し、この状態と車両情報（ドライバの操作情報）から作成された教師情報との相関関係から環境に含まれるリスクを学習・認識するものである。
【００２０】
尚、本実施の形態では、画像特徴量から抽出したリスクレベルを用いる例について説明するが、リスクレベルとしては、これに限定されるものではなく、例えば、車間距離等からリスクレベルを抽出するようにしても良い。
【００２１】
操作特徴量量子化部３は、センサからのデータ或いは車内ネットワーク（図示せず）を介して取得したアクセル・ブレーキ・ステアリング等のドライバの操作データを、その測定頻度の特徴に応じて量子化し、モデル学習部４へ伝達する。すなわち、運転操作データは、そのままでは情報量が非常に多く、リスクとの関連を学習するには扱いが困難である。このため、観測されるデータの分布（出現傾向）を考慮して適切に量子化を行うことで、データに含まれる情報量が失われることを防止しつつ、特徴を学習するための統計的処理を可能とする。
【００２２】
観測データの量子化は、閾値を用いたデータ分割やデータ縮退によって行うことができ、本実施の形態では、自己組織化マップ（SOM;Self-Organizing Maps）を用いて運転操作データを量子化する。ＳＯＭは、生物の大脳皮質のうち視覚野等をモデル化したニューラルネットワークの一種であり、Ｍ次元に並べられたユニットが、それぞれベクトル値（通常入力との結線の重みと呼ばれる）を持ち、入力に対して勝者ユニットをベクトルの距離を基準として決定する。
【００２３】
そして、勝者ユニット及びその周辺のユニットの参照ベクトル値を、入力ベクトルに近づくように更新してゆく。これを繰り返すことで、全体が入力データの分布を最適に表現できるように競合学習し、この競合学習に基づいて入力情報の次元を圧縮すると共に、データの特徴に応じてクラスタリングや可視化を行うことができる。
【００２４】
尚、本実施の形態では、Ｓ０Ｍを用いた教師無し競合学習により入力データを縮退する例について説明するが、教師有り競合学習であるベクトル量子化（LVQ;Learning Vector Quantization）モデルを用いることも可能である。
【００２５】
以下に、ＳＯＭパラメータの例を示す。採用した特徴量は、舵角速度、アクセル開度・ブレーキ圧・アクセル開度変化量・ブレーキ圧変化量・車両速度である。但し、舵角速度については絶対値を用い、また、アクセル開度とブレーキ圧は、それぞれ正規化し、-100（ブレーキ圧最大）から+100（アクセル全開）までの無次元量としている。アクセル並びにブレーキの変化量も、この正規化値の変化量として表している。結果として入力特徴量の次元は４とし、これをＳＯＭによって１次元に圧縮し、ユニット数２５６に量子化している。
【００２６】
［ＳＯＭパラメータ］
ＳＯＭ次元数          １
ユニット数            ２５６
入力特徴量            ＡＤＳＴＲ（舵角速度絶対値）
ＰＥＤＡＬ（アクセル・ブレーキ操作正規化量）
ＤＰＥＤＡＬ（ＰＥＤＡＬ値変化量）
ＳＰＥＥＤ（車両速度）
【００２７】
図３は、ＳＯＭで学習されたデータを示しており（但し、入力４次元のうち３次元のみ）、市街地を走行したデータ（５時間走行相当）をＳＯＭで学習したものである。雲のようにプロットされているのが測定データで、ひも状に配置されているのが１次元ＳＯＭのネットワークである。図３から測定データの密度と分布に応じて学習が行なわれ、適宜、ユニットが配置されていることが分かる。測定されたデータは、最近傍のＳＯＭのユニットで近似されることで、量子化されると共に、ユニット番号で表される１次元のデータに縮退される。
【００２８】
尚、このＳＯＭのユニット配置は、計測される運転データを学習することで決まり、個人による差や、同一人物でも時間の推移による運転特徴の変化に適応していくことが期待できる。
【００２９】
モデル学習部４は、操作特徴量とリスクレベルとの関連性を学習によって獲得し、ドライバの内部状態を推定するための確率的計算を可能とする。人間の行動は、図４（ａ）に示すように、安心、緊張、不安、焦り、怒りといった心的状態と、その遷移に応じて変化し、必ずしも確定的ではなく、確率的な行動として表現することができる。同様に、ドライバの運転行動は、図４（ｂ）に示すように、先行車への追従、追越、駐車、車線変更、合流といったシーンと、その遷移に対して、確率的な操作出力となって現れる。
【００３０】
従って、モデル学習部４では、人間行動の確率的振る舞いを表すための規範モデルとして、確率的状態遷移モデルの一種である隠れマルコフモデル（HMM;Hidden Markov Model）を用いてドライバの内部状態をモデル化する。ＨＭＭは、対象の内部状態（ステート）が確率的な条件分岐によって遷移することと、遷移したステートによって異なる確率で外部に信号が出力されることを想定したモデルである。
【００３１】
ＨＭＭを用いたモデルでは、ドライバが意識しているリスクレベルを推定するタスクにおいては、図４（ｃ）に示すように、現在意識しているリスクレベルがＨＭＭのステートに相当し、そのときに観測される運転操作データが外部に出力される信号に相当する。図４（ｃ）においては、リスクレベルを５段階として各ステートに１〜５の番号を付与した場合を例示しており、番号１は、ドライバが外部環境のリスクが最も低いと認識している状態、番号５は、ドライバが外部環境のリスクが最も高いと認識している状態を示している。
【００３２】
このように、運転操作データを離散化してデータの出現傾向を求め、ドライバの内部状態を確率的モデルとして近似することで、実際の運転における操作データのように、外部環境から確定的に導出することのできない情報の扱いを適切に行うことが可能となる。但し、推定時に観測される操作データがどのステートから出力されたのかを推定するためには、状態遷移確率と操作出力確率の２つの確率計算を行う必要がある。
【００３３】
このため、モデル学習部４では、先ず車外環境認識部２から伝達されたスカラ値を基に、統計的手法によって状態遷移確率を学習し、次に、操作特徴量量子化部３からのデータを基に、ステート毎の操作特徴量の観測確率分布（操作出力確率）を学習する。例えば、舵角・アクセル開度・ブレーキ圧力、さらに、操作の反映である速度・ヨーレート・加速度等をそれぞれ適宜離散化し、各離散値毎の観測回数をカウントして統計的に確率を計算する。
【００３４】
以下、ＨＭＭを用いた状態遷移確率及び操作出力確率の計算処理について説明する。
【００３５】
［ＨＭＭの仕様例］
駆動周波数                    ３Ｈｚ 
ステート数                    １０ 
出力信号                      ＳＯＭユニット番号（０〜２５５）
ネットワーク構造              全ステート相互接続型
【００３６】
［状態遷移確率の計算］
一般に、自動車の運転を想定する場合、車を運転する度に故意ではないにも拘わらず必ず事故を起こしてしまうドライバが存在するとは考えにくい。言い換えれば、巨視的にはドライバは適宜走行環境のリスクレベルに対応した運転操作を行っていると見なすことができる。このような前提の元に、ある程度長い時間範囲のデータを集めて統計的に処理した場合、ＨＭＭにおけるドライバの内部状態の遷移は、走行環境のリスクレベルの遷移に依存していると仮定することができる。
【００３７】
従って、遷移確率の計算は、以下の（１−１）〜（１−５）の手順に従って実施し、学習時のリスクレベルの遷移確率を求めることで、ドライバ内部状態の遷移確率を算出する。  
（１−１）状態遷移モデルの駆動周波数を定義（例えば、３Ｈｚ）
（１−２）内部状態のステート数を定義（例えば、１０ステート）
（１−３）リスクレベルをステート数分に離散化
（１−４）各ステート間の遷移回数をカウント
（１−５）各ステート間の統計的な遷移確率を計算
【００３８】
尚、単純な例では、ステート遷移の時間ステップを一定値に固定し、ドライバの内部状態は環境状態の遷移に同期して遷移するとすれば、計算が簡便になる。或いは、特定のスカラ値範囲に停留する時間長に応じてステートを別途定義することも可能である。
【００３９】
図５に、市街地での計測データから学習で獲得したＨＭＭの状態遷移確率のグラフを示す。ステート番号は大きいほど高いリスクレベルであることを示している。このグラフから３ＨｚとしたＨＭＭ駆動周波数の枠組みでは、自己遷移（同じ番号のステートにとどまる遷移）と、上下１ステート分の遷移確率が大きいこと、高リスクステートでは急激にリスクレベルが下がる遷移確率も比較的大きいこと等が見て取れる。これは、一般的に、中低程度のリスクは連続的に上下することや、高いリスク要因は車両の通過と共に急激に解消すること等に相当し、一般的な運転状況の感覚との乖離は無いものと判断することができる。
【００４０】
［出力信号確率の計算］
あるステートに遷移した状態における、操作データ特徴の出力確率の学習には、前述したＳＯＭを用いる。計測された操作データをＳＯＭユニット番号に次元圧縮並びに量子化し、各ユニット番号が観測される回数をカウントすることで、統計的な出力信号確率を算出する。ステート毎に得られる各ユニットの出力確率が異なることで、リスクレベルによって操作傾向が変わることをモデル化することができ、図６に示すようなステート別の出力確率を得ることができる。
【００４１】
以上の状態遷移確率と出力確率が学習によって獲得されると、次に、状態推定部５では、両者の情報を用いてドライバの内部状態を推定する。この内部状態の推定は、オンラインでの適用を考慮し、イベントと各ステートとのトレリス上を前向きに辿る前向きアルゴリズム（forward algorithm)を用いて行う。
【００４２】
詳細には、以下の（２−１），（２−２）のステップに従って逐次計算を行うことで、前向き確率（状態存在確率）αを計算する。但し、以下の式中において、π：事前確率、ａ：状態遷移確率、ｂ：出力信号確率、ｏ：計測された操作データとし、各変数の添字1は初期値であることを示す。
【００４３】
（２−１）各状態ｉ＝１，…，Ｎに対して、前向き確率の初期化を行う。  
α1(i)＝π1ｂ1(ｏ1)
（２−２）各時刻ｔ＝１，…,Ｔ−１、各状態ｊ＝１，…，Ｎについて、前向き確率を再帰的に計算する。尚、再帰計算におけるΣはｊ＝１〜Ｎについての総和である。  
αt+1(j)＝［Σαt(i)ａij］ｂj(ｏt+1)
【００４４】
この前向きアルゴリズムによる状態推定は、図７に示すように、時刻ｔ＝０，１，２，３，４，…の各ステップにおいて全ての遷移確率を計算しており、存在確率の低いステートも考慮した状態推定であることから、高精細な内部状態の推定が可能となる。尚、確率計算の始めのステップでは、ＨＭＭの状態遷移確率から求められる事前確率を、各ステートへの存在確率として用いる。
【００４５】
逐次計算によって求められた各ステートへの状態存在確率αからは、以下に示すように期待値μが計算される。この期待値μがステート番号を離散的な値でなく連続的な数値で緻密に表現したドライバ内部状態として出力され、ドライバの意識しているリスクレベルとなる。尚、ｘは確率変数の値（ここではステート番号）であり、Σはｉ＝１〜Ｎの総和である。  
μ＝Σｘiαi
【００４６】
また、状態推定部５で推定されたドライバの内部状態は、信頼度評価部６で評価され、不確かな推定出力が抑止される。この信頼度の評価は、以下の（３−１），（３−２）に示すように、ステート間の確率分布形状を考慮して評価する手法と、操作特徴量を量子化する際の誤差を考慮して評価する手法とがあり、これらの評価手法の両者或いは何れか一方を用いてドライバ内部状態の推定信頼度を評価する。
【００４７】
尚、信頼度評価部６は、状態推定部５、操作特徴量量子化部３の一部としても良く、状態推定部５でステート間の確率分布形状に基づく信頼度の評価を行い、操作特徴量量子化部３で操作特徴量の量子化誤差に基づく信頼度の評価を行うようにしても良い。
【００４８】
（３−１）確率分布形状からの信頼度評価
推定が正常に行われている場合は、図８に示すように、期待値の付近に高い確率分布のピークがあり、それ以外の確率は低いことが理想的である。この状態では、推定が確信を持って行われているということができる。一方、推定の確信度が下がっている場合の典型例としては、図９に示すような例がある。すなわち、図９（ａ）に示すように確率分布に明確なピークが存在しなかったり、図９（ｂ）に示すように確率分布に複数のピークが存在する場合がある。
【００４９】
従って、このような確率分布の形状の違いを数値的に表現することで、ドライバ内部状態の推定結果のみならず、推定結果の信頼度も出力することができる。確率分布の形状を数値化して信頼度を評価するための指標としては、以下の（ａ），（ｂ），（ｃ）に示すように、エントロピー、分散、最大存在確率をもつステートと隣接ステートとの合計確率等を用いることができ、これらの指標の全て或いは少なくとも１つを用いて信頼度を評価する。
【００５０】
（ａ）エントロピー
以下の式により確率分布のエントロピーＨを計算し、信頼度を評価する。エントロピーは、確率分布が均等になった場合に最大となり、エントロピーが小さいほうが信頼度が高いと評価することができる。  
Ｈ＝Σｐiｌｏｇｐi
但し、ｐi：ステートｉの存在確率
Ｎ：ステート数
Σ：ｉ＝１〜Ｎの総和
【００５１】
（ｂ）分散
以下の式により確率分布の分散Ｖを計算し、信頼度を評価する。分散は、最大存在確率を持つステートの確率が１となったとき最小となる。従って、分散が小さい方が信頼度が高いと評価することができる。  
Ｖ＝Σ（ｘi−μ）2ｐi
但し、ｐi：ステートｉの存在確率
Ｎ：ステート数
ｘi：ステートｉのリスクレベル値
Σ：ｉ＝１〜Ｎの総和
【００５２】
（ｃ）最大存在確率をもつステートと隣接ステートとの合計確率
以下の式により、最大存在確率をもつステートと隣接ステートとの合計確率Ｐsumを計算し、信頼度を評価する。合計確率Ｐsumは、最大存在確率を持つステートが確率１を持つか、或いはその隣接ステートが残りの存在確率を全て持つ際に１となる。従って、大きな値であるほど確率分布は鋭いピークをもっており、信頼度が高いと評価することができる。  
Ｐsum＝Σｐi
但し、Σ：ｉ＝Ｋ−１〜Ｋ＋１
Ｋ：最大存在確率を持つステート番号
【００５３】
（３−２）操作特徴量の量子化誤差に基づく信頼度評価
前述したように、操作特徴量量子化部３では、入力される操作データの分布をＳＯＭを用いて学習し、その分布形状に沿ってユニットを配置することで、データの圧縮・量子化を行っており、多様な運転操作の組合せを、内部状態推定を行う上で扱いやすいレベルまで圧縮する役割を担っている。ＳＯＭによる量子化は、観測された操作データ入力と最も近いＳＯＭのユニットで操作データを代表させることで行われ、このとき、代表となるユニットが「勝者ユニット」である。
【００５４】
従って、勝者ユニットと入力操作データまでの特徴量空間内での距離を「勝者ユニット距離」と定義し、この勝者ユニット距離を、状態推定部５における推定結果の信頼度を評価する指標の一つとして用いる。勝者ユニット距離は、入力データを量子化した際の量子化誤差に相当し、距離が小さい場合は誤差が小さく、距離が大きい場合は誤差が大きいといえる。誤差が大きい出力を後段の状態推定部５に入力した場合、必然的にその推定結果の信頼性は、誤差の小さい入力の場合と比較して低いということができる。従って、この勝者ユニット距離は、信頼性評価指標の一つとして用いることが可能である。
【００５５】
例えば、同じユニットが勝者であるが勝者ユニット距離が異なる場合について考えると、図１０（ａ）に示すように、入力データから勝者ユニットまでの距離ｄが小さい場合は、学習時の近似・圧縮が良好に行われており、量子化の誤差は小さいといえる。一方、図１０（ｂ）に示すように、入力データから勝者ユニットまでの距離ｄが大きい場合には、学習時の操作データの分布とは異なったデータが入力され、量子化誤差が大きいことを意味している。従って、このような状態でのドライバ内部状態推定の信頼性は低いと考えることができる。
【００５６】
また、この「勝者ユニット距離」を信頼度評価指標として用いる他、「勝者ユニット距離と他のユニットとの距離の比」の合計を、信頼度評価指標として用いることもできる。このため、図１１に示すように、入力データから勝者ユニットまでの距離をｄw、それ以外のユニットまでの距離をｄiとし、次のように、ユニット距離比ｄi／ｄwの総和で指標Ｓを定義する。  
Ｓ＝Σ(ｄi／ｄw)
但し、Σ：ｉ＝１〜Ｎ−１の総和
Ｎ：ユニットの総数
【００５７】
図１１（ａ）に示すように、特徴量空間中で入力を適切に量子化するユニットがある場合、指標Ｓは大きな値をとり、図１１（ｂ）に示すように、ＳＯＭのユニット分布と離れた空間に入力が観測された場合は、指標Ｓは小さな値となる。従って、指標Ｓの値が大きい場合は信頼度が高く、小さい場合には信頼度が低いと見なすことができる。
【００５８】
この指標Ｓを用いる手法は、勝者ユニット距離を直接用いる手法と比較して、ＳＯＭユニット全体の特徴量空間での配置を考慮しているため、ＳＯＭのユニットから距離の遠い入力の他、距離は小さくとも多数のユニットとの距離がほぼ同等で、量子化が不安定である場合等も検出することできる。つまり、量子化の安定性評価の面から、後段の状態推定部５での推定結果の信頼性を算定することが可能となる。
【００５９】
図１２に状態推定に対する信頼度指標の計算例を示す。図１２においては、外部環境のリスクレベルとドライバが認識していると推定されるドライバ認識リスクレベルと共に、その推定の信頼性指標として、ＳＯＭ勝者ユニット距離が示されており、ＳＯＭ勝者ユニット距離が小さく、信頼度が比較的高いときには、隣接ステート合計確率が大きく、逆に、ＳＯＭ勝者ユニット距離が大きく、信頼度が比較的低いときには、隣接ステート合計確率が小さいことがわかる。
【００６０】
［ドライバの意識しているリスクレベルの出力］
状態推定部５でドライバの内部状態として各ステートへの存在確率から計算された期待値は、一次ローパスフィルタ（例えば、カットオフ周波数０．３Ｈｚ）でフィルタリングされた後、状態推定部５から表示制御部１ｂに出力される。この出力値がドライバの意識しているリスクレベルに相当し、ドライバが対処するリスクレベルと見做せるものであり、出力値と走行環境リスクレベル値とを比較することにより、車両が本質的に安全或いは危険な状態にあるかを評価することが可能となる。
【００６１】
すなわち、表示制御部１ｂでの比較結果、状態推定部５で推定されたステートが車外環境認識部２から現在得られているスカラ値の属するステートと同じであれば、ドライバは環境を正常に認識した上で正常な操作を行っていると判定される。一方、状態推定部５で推定されたステートが、車外環境認識部２から現在得られているスカラ値の属するステートと異なる場合には、ドライバの状態が環境の要求するレベルと食い違っていると判定される。
【００６２】
例えば、推定されるステートのリスクレベルの方が車外環境認識部２から得られるリスクレベルより低い場合には、ドライバの危険認識度が低く、安全性が損なわれる可能性が高いと判定して、表示制御部１ｂからの表示出力を、ドライバがリスクを確実に認識可能とするように変化させる。逆に、推定されるステートのリスクレベルの方が車外環境認識部２から得られるリスクレベルより高い場合にも、ドライバが過度に緊張状態にあることが推定され、同様に安全性が損なわれる可能性が高いとして、表示制御部１ｂからの表示出力を調整する。
【００６３】
図１３に状態推定の走行試験で計測されたデータの一部を示す。Ｓ１通り（片側一車線）からＡ，Ｂ，Ｃの記号で示す間の狭路（センターライン無し）を通ってＳ２通り（片側一車線）に至り、更に、記号Ｄで示す位置からＳ３通り（片側一車線）までを走行したときの環境リスクレベル及び内部状態リスクレベルの変化が操作特徴量の変化と共に示されている。
【００６４】
図１３に示す試験結果では、操作特徴量とリスクレベルとの関係から、ドライバは正常な覚醒度と緊張感を保って運転しており、交差点や狭い路といったリスクレベルの高い状況に対応している様子が、推定された内部状態すなわちドライバが意識しているリスクレベルが高くなっていることから確認できる。特に、グラフ中に示した記号Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの時点は、特徴的な高リスクイベントであり、主として交差点と狭路である。そのほかのリスクレベルが高くなっている時点は、主として歩行者や自転車・対向車等と遭遇した部分であり、この部分でも、同様の推定結果が得られていることが分かる。
【００６５】
このような推定結果に基づいて、表示制御部１ｂは、表示装置１ｃに出力する表示コンテンツを変化させ、ドライバが周囲の危険度を適切に把握できているか否かをドライバに提示する。表示装置１ｃとしては、ナビゲーション装置のディスプレイ、インストルメントパネル内等に設置したディスプレイ、ヘッドアップディスプレイ等を用いることができ、騒音等による情報伝達の妨げがなく、情報提示のためにドライバと同乗者との会話を強制的に遮る虞もない。表示装置１ｃに表示する表示コンテンツとしては、本実施の形態では、比較的単純な形状の図形を主として用い、システムが認識しているリスクとドライバが把握しているリスクとのリスク差に基づいて、表示される図形の大きさ（表示サイズ）と表示色とを同時に変化させる。
【００６６】
表示制御部１ｂは、システムが認識しているリスクとドライバが把握しているリスクとのリスク差が大きい場合、すなわち事故が起こりやすいと推定される場合には、図形の大きさが大きくなるように変化させ、リスク差が小さい場合、すなわち事故が起こりにくいと推定される場合には、図形の大きさが小さくなるように変化させる。同時に、図形の色も、リスク差が大きい場合には、赤・橙・黄色等の警告色で表示し、リスク差が小さい場合には、青・緑等の警告色でない色で段階的に変化させる。
【００６７】
この場合、図形の大きさを変化させるのは、ドライバが周辺視で危険度の変化を認識できるようにするためである。また、図形の色を変化させるのは、文字や形状等の複雑な認識を行わなくても、直感的に危険度がわかるようにするためである。
【００６８】
すなわち、人間の周辺視は、中心視とは異なり、色や形状ではなく大きさや運動を処理するとされている。このため、遠近法による効果を利用して図形の大きさを変化させると共に図形の表示色を変化させることにより、ドライバが視線を動かして中心視を利用しなくても危険度の変化に気付くことができるようになる。
【００６９】
換言すれば、表示される図形が大きい程、近くの危険、つまりドライバが把握しているリスクがシステムが認識しているリスクと乖離して事故発生の可能性が高い状態であることを、ドライバが直感的に理解し易くなる。また、図形が小さい程、遠くの危険、つまりドライバが把握しているリスクがシステムが認識しているリスクとの差が小さく安全な状態であることを、ドライバが直感的に理解し易くなる。
【００７０】
具体的には、表示装置１ｃには、例えば図１４〜図１７に示すようなリスク情報が表示される。このリスク情報は、例えば、表示装置１ｃとしてナビゲーション装置のディスプレイを利用する場合には、地図情報等を表示する親画面の一部に設けた子画面に表示される。この表示画面例では、画面上部の領域Ｔに装置名称等を表示し、画面中央部に、大きさと表示色が変化する４角形の図形Ｚを配置している。また、画面下部には、システムが認識しているリスクレベルＲsysと、ドライバが把握しているリスクレベル（ドライバの内部状態から推定されるリスクレベル）Ｒdriverを並べて表示している。
【００７１】
尚、システムが認識しているリスクレベルＲsys、及びドライバが把握しているリスクレベルＲdriverは、それぞれ、０〜１００までの数値で表し、数値が大きいほど、事故発生の可能性が高い状態であることを示している。
【００７２】
描画される図形の大きさと表示色は、例えば図１８，図１９に示す特性のマップを予めシステム内に保有しておき、このマップを参照して変化させる。図１８は、ドライバが把握しているリスクレベルＲdriverとシステムが認識しているリスクレベルＲsysとのリスク差ΔＲＤ（ΔＲＤ＝Ｒdriver−Ｒsys）の値を横軸、図形の縦・横の大きさを縦軸として、一番大きいときを１００％としたときの相対的な割合を示している。図形の大きさは、図１８に示す特性に従って、リスク差ΔＲＤの値に応じて、図形の重心を中心にして上下左右に広がるように変化させる。また、図１９は、リスク差ΔＲＤの値を横軸、ＲＧＢの各成分を縦軸として、ＲＧＢの各成分毎に０から１００までの割合で示している。図形の色は、図１９に示す特性に従い、リスク差ΔＲＤの値に応じて、ＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）の各成分を変化させる。全ての成分の値が０であれば黒、１００なら白を表す。
【００７３】
尚、リスク差ΔＲＤは、−１００から＋１００までの値を取り得るが、図形の大きさは、−２５以下又は５０以上は同じ値（１００％）となる。
【００７４】
図１８および図１９において、リスク差がプラス側よりもマイナス側の方がΔＲＤの変化に対する図形の大きさ及び色の変化が大きくなるようにしてある。これは、ドライバが把握しているリスクが不足しているときは危険を見落としている恐れが高く、リスクを過剰に感じているときよりも事故に繋がる危険が高いためである。また、図１９において、曲線が不連続に変化する点（例えば、横軸のリスク差ΔＲＤの値が４０付近のＲ成分等）は、画面に表示した際に色の変化が自然に見えるように調整（ディスプレイの特性や映像信号のノイズ等を考慮して調整）した値である。
【００７５】
先の図１４〜図１７に示す表示画面例では、リスク差ΔＲＤが小さい場合、図１４に示すように、表示装置１ｃに表示される図形Ｚの大きさは、最小サイズ付近の大きさとなり、Ｇ成分を主とする色調で表示される。また、リスク差が小さいものの、図１４の場合よりもリスク差がやや大きい場合には、図１５に示すように、図形Ｚの大きさは、図１４に対して相対的に大きくなり、Ｇ成分とＢ成分と主とする色調に変化する。
【００７６】
また、リスク差ΔＲＤがやや大きい場合、図１６に示すように、図形Ｚは、上下左右に拡大されてＢ成分とＲ成分とを主とする色調で表示され、ドライバの注意を喚起する。更に、リスク差ΔＲＤが大きくなると、図１７に示すように、図形Ｚの大きさは、最大サイズに近づき、且つＲ成分を主とする色調へと変化してドライバに警告を与える。
【００７７】
以上のように、本実施の形態における情報提示装置１は、システムが認識しているリスクとドライバが把握しているリスクとの差を推定し、推定したリスク差に応じてドライバに提示するリスク情報の表示サイズと表示色とを同時に変化させる。これにより、ドライバが視線を移動させなくても周辺視での確認が容易となり、ドライバへの負担を軽減して、ドライバが運転に集中したまま、自身のリスク認識状態とシステムのリスク認識状態とのズレを直感的に把握することが可能となる。
【００７８】
また、信頼度評価部６が出力する信頼度を利用することができるため、信頼度が低下した場合には表示装置１ｃに表示する図形を変化させる、推定結果を破棄するなどの対応が可能となり、ドライバに対してより的確なリスク情報を提示することが可能になる。
【００７９】
図形の表示を変化させる方法として、信頼度が高い場合には図形の輪郭をはっきりと表示させ、信頼度が低い場合には図形の輪郭をぼかして表示させる。これは、図２０に示す特性のマップを予めシステム内に保有しておき、このマップを参照して変化させる。図２０は、信頼度の値を横軸、輪郭をぼかす幅を縦軸として、信頼度に対応したぼかし幅を示している。輪郭がぼける度合いにより、ドライバがシステムの推定値の信頼度を直感的に把握することができるようになる。あるいは、信頼度が一定値以下の場合には推定値を破棄し、表示を変化させないようにしてもよい。
【符号の説明】
【００８０】
１  情報提示装置
１ａ  認識システム
１ｂ  表示制御部
１ｃ  表示装置
２  車外環境認識部
３  操作特徴量量子化部
４  モデル学習部
５  状態推定部
６  信頼度評価部
【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図５】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図３】
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【図６】
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【図１２】
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