(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両用ドア部周辺の設計諸元値を決定するために乗員の乗降動作をシミュレーションする車両用設計支援システムであって、
上記乗員を模擬した人体モデルに関する人体特性データを記憶する人体特性データ記憶手段と、
上記車両用ドア部周辺の仮の設計諸元データを記憶する設計諸元データ記憶手段と、
上記人体特性データ記憶手段により記憶された人体特性データと上記設計諸元データ記憶手段により記憶された仮の設計諸元データとを基に、該仮の設計諸元データに対応する仮想車両に対する乗員の乗降動作を上記人体モデルによりシミュレーションすることでその動作軌跡を算出する算出手段とを備え、
上記算出手段は、関節の許容度に基づいて上記乗降動作をシミュレーションし、
上記関節の許容度は、関節受動抵抗で表され、
上記算出手段は、上記関節受動抵抗が所定の閾値以下となる上記動作軌跡を算出することを特徴とする車両用設計支援システム。
【請求項２】
車両用ドア部周辺の設計諸元値を決定するために乗員の乗降動作をシミュレーションする車両用設計支援システムであって、
上記乗員を模擬した人体モデルに関する人体特性データを記憶する人体特性データ記憶手段と、
上記車両用ドア部周辺の仮の設計諸元データを記憶する設計諸元データ記憶手段と、
上記人体特性データ記憶手段により記憶された人体特性データと上記設計諸元データ記憶手段により記憶された仮の設計諸元データとを基に、該仮の設計諸元データに対応する仮想車両に対する乗員の乗降動作を上記人体モデルによりシミュレーションすることでその動作軌跡を算出する算出手段とを備え、
上記算出手段は、関節の許容度に基づいて上記乗降動作をシミュレーションし、
上記関節の許容度は、関節受動抵抗で表され、
上記人体モデルは、少なくとも頚関節及び腰関節を有し、
上記算出手段は、上記頚関節の関節受動抵抗が所定の第１閾値以下となり且つ、上記腰関節の関節受動抵抗が該第１閾値よりも大きい第２閾値以下となる上記動作軌跡を算出することを特徴とする車両用設計支援システム。
【請求項３】
車両用ドア部周辺の設計諸元値を決定するために乗員の乗降動作をシミュレーションする車両用設計支援システムであって、
上記乗員を模擬した人体モデルに関する人体特性データを記憶する人体特性データ記憶手段と、
上記車両用ドア部周辺の仮の設計諸元データを記憶する設計諸元データ記憶手段と、
上記人体特性データ記憶手段により記憶された人体特性データと上記設計諸元データ記憶手段により記憶された仮の設計諸元データとを基に、該仮の設計諸元データに対応する仮想車両に対する乗員の乗降動作を上記人体モデルによりシミュレーションすることでその動作軌跡を算出する算出手段とを備え、
上記算出手段は、関節の許容度に基づいて上記乗降動作をシミュレーションし、
上記関節の許容度は、関節受動抵抗で表され、
上記人体モデルは、第１関節及び第２関節を有し、
上記算出手段は、
上記第１関節を上記第２関節に優先して曲げる第１優先モードと、上記第２関節を上記第１関節に優先して曲げる第２優先モードとを有し、
乗降動作に要する上記第１関節の関節角度又は関節受動抵抗に基づいて上記第１優先モードと上記第２優先モードとを使い分けて上記動作軌跡を算出することを特徴とする車両用設計支援システム。
【請求項４】
請求項３に記載の車両用設計支援システムにおいて、
上記第１関節は、頚関節であり、
上記第２関節は、腰関節であり、
上記算出手段は、乗降動作に要する上記頚関節の関節角度又は関節受動抵抗が所定の閾値以下である場合には上記第１優先モードを用い、乗降動作に要する上記頚関節の関節角度又は関節受動抵抗が所定の閾値を超える場合には上記第２優先モードを用いて上記動作軌跡を算出することを特徴とする車両用設計支援システム。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れか１つに記載の車両用設計支援システムにおいて、
上記算出手段により算出された動作軌跡に基づいて上記設計諸元値を決定する諸元値決定手段と、
上記諸元値決定手段により決定された設計諸元値を出力する出力手段とをさらに備えている車両用設計支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この技術は、車両用ドア部周辺の設計諸元値を決定するための車両用設計支援システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、車両の乗員の乗降動作時の負担感を軽減するために、乗員を人体モデルに置換して該人体モデルにより乗員の乗降動作を模擬演算（シミュレーション）することで、車両のドア部周辺の設計諸元データを決定する設計支援システムは知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１に示す設計支援システムでは、乗員の乗降動作時の負担感を、乗降動作の開始時から終了時までの間における各関節トルクの時間積分値の合計値により評価するとともに、この評価した値を最小化するように車両の設計諸元データを決定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−３２３５１８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１の方法では、乗員の乗降動作中の負担感を時間平均では最小化することができるものの、人体モデルが実際の人間には困難な姿勢を取る場合もある。そのような場合には、乗降性を正確に評価することが困難になる。
【０００６】
この技術は、かかる点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、乗降性を正確に評価するために、人体モデルに実際の人間に近い動きをさせることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
ここに開示された技術は、車両用ドア部周辺の設計諸元値を決定するために乗員の乗降動作をシミュレーションする車両用設計支援システムが対象である。そして、この車両用設計支援システムは、上記乗員を模擬した人体モデルに関する人体特性データを記憶する人体特性データ記憶手段と、上記車両用ドア部周辺の仮の設計諸元データを記憶する設計諸元データ記憶手段と、上記人体特性データ記憶手段により記憶された人体特性データと上記設計諸元データ記憶手段により記憶された仮の設計諸元データとを基に、該仮の設計諸元データに対応する仮想車両に対する乗員の乗降動作を上記人体モデルによりシミュレーションすることでその動作軌跡を算出する算出手段とを備え、上記算出手段は、関節の許容度に基づいて上記乗降動作をシミュレーションするものとする。
【０００８】
前記の構成によれば、関節の許容度に基づいて乗降動作をシミュレーションすることによって、人間の関節の許容度を超えるような乗降動作を排除することができる。つまり、人体モデルに実際の人間に近い動きをさせることができる。
【０００９】
上記関節の許容度は、関節受動抵抗で表される。
【００１０】
すなわち、関節の許容度を表す指標として、関節受動抵抗を用いる。関節受動抵抗は、関節の関節角度と一定の関係を有する。そのため、シミュレーションにより算出した動作軌跡から関節角度を求めることによって、さらに関節受動抵抗を求めることができる。その結果、関節の許容度を動作軌跡から定量的に評価することができる。
【００１１】
上記算出手段は、上記関節受動抵抗が所定の閾値以下となる上記動作軌跡を算出する。
【００１２】
こうすることによって、実際には曲げることが困難な範囲まで関節を曲げるような動作軌跡を排除し、実際の人間の動作に即した動作軌跡を算出することができる。
【００１３】
また、上記人体モデルは、少なくとも頚関節及び腰関節を有し、上記算出手段は、上記頚関節の関節受動抵抗が所定の第１閾値以下となり且つ、上記腰関節の関節受動抵抗が該第１閾値よりも大きい第２閾値以下となる上記動作軌跡を算出するようにしてもよい。
【００１４】
こうすることによって、頚関節及び腰関節の動きを実際の人間の動きに即した動きにすることができる。頚関節及び腰関節は乗降動作に大きく影響を与える関節であるので、これらの関節の動きを精度よく算出することにより、実際の人間の動作に即した動作軌跡を精度よく算出することができる。また、負担を感じる関節角度は、頚関節の方が腰関節よりも小さいので、頚関節の関節受動抵抗の閾値（第１閾値）を腰関節の関節受動抵抗の閾値（第２閾値）よりも小さくすることによって、実際の頚関節及び腰関節の痛みに対する感応性を考慮した動作軌跡を算出することができる。
【００１５】
また、上記人体モデルは、第１関節及び第２関節を有し、上記算出手段は、上記第１関節を上記第２関節に優先して曲げる第１優先モードと、上記第２関節を上記第１関節に優先して曲げる第２優先モードとを有し、乗降動作に要する上記第１関節の関節角度又は関節受動抵抗に基づいて上記第１優先モードと上記第２優先モードとを使い分けて上記動作軌跡を算出するようにしてもよい。
【００１６】
この構成によれば、複数の関節を有する人体モデルにおいて、互いの関節の連動性を考慮して動作軌跡を算出することができる。つまり、人体においては、完全に独立して動く関節もあれば、他の関節と連動して（即ち、他の関節と拘束し合いながら）動く関節もある。互いに連動して動く複数の関節の動きをシミュレーションする場合、それらの連動性を考慮しなければ、実際の人間の動作とは異なる動きの動作軌跡を算出してしまう。それに対して、上記の構成によれば、第１関節を優先して曲げる第１優先モードと第２関節を優先して曲げる第２優先モードとを乗降動作に要する第１関節の関節角度又は関節受動抵抗に基づいて使い分けることによって、２つの関節の連動性を考慮して動作軌跡を算出することができる。
【００１７】
上記第１関節は、頚関節であり、上記第２関節は、腰関節であり、上記算出手段は、乗降動作に要する上記頚関節の関節角度又は関節受動抵抗が所定の閾値以下である場合には上記第１優先モードを用い、乗降動作に要する上記頚関節の関節角度又は関節受動抵抗が所定の閾値を超える場合には上記第２優先モードを用いて上記動作軌跡を算出するようにしてもよい。
【００１８】
この構成によれば、頚関節と腰関節との連動性を考慮することができる。実際の人間の動作においては、乗降動作に要する頚関節の関節角度又は関節受動抵抗が小さい場合には、頚関節を優先的に曲げる一方、乗降動作に要する頚関節の関節角度又は関節受動抵抗が大きい場合には、腰関節を優先的に曲げる。上記の構成によれば、乗降動作に要する頚関節の関節角度又は関節受動抵抗が所定の閾値以下である場合には頚関節を優先的に曲げる第１優先モードが用いられ、乗降動作に要する頚関節の関節角度又は関節受動抵抗が所定の閾値を越える場合には腰関節を優先的に曲げる第２優先モードが用いられる。これにより、実際の人間の動作に即した乗降動作をシミュレーションすることができる。
【００１９】
上記車両用設計支援システムは、上記算出手段により算出された動作軌跡に基づいて上記設計諸元値を決定する諸元値決定手段と、上記諸元値決定手段により決定された設計諸元値を出力する出力手段とをさらに備えていてもよい。
【００２０】
上記の構成によれば、関節の許容度を考慮して算出した動作軌跡に基づいて設計諸元値が決定され、決定された設計諸元値が出力手段に出力される。ここで、設計諸元値を決定するために検討する動作軌跡は、上述の如く、実際の人間の動きに即したものになっている。そのため、現実的な動作軌跡に基づいて、適切な設計諸元値を決定することができる。それに加えて、設計諸元値の決定に際して、実際の人間が困難な動作軌跡についての検討を省くことができるので、シミュレーションの計算量を低減することができる。
【発明の効果】
【００２１】
前記設計支援システムによれば、関節の許容度に基づいて動作軌跡を算出することによって、人体モデルに実際の人間に近い動きをさせることができる。その結果、乗降性を正確に評価することができると共に、シミュレーションの計算量を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】実施形態１に係る車両用設計支援システムのブロック図である。
【図２】車両用ドア部周辺の設計諸元を示す、車両正面図である。
【図３】車両用ドア部周辺の設計諸元を示す、車両側面図である。
【図４】車両用設計支援システムにおいて乗員を模擬するための人体モデルを示す図である。
【図５】頚関節及び腰関節の関節角度に対する関節受動抵抗の関係を示すグラフである。
【図６】乗降動作軌跡算出部にて動作軌跡を算出する際に用いられる遺伝的アルゴリズムの概略を示す、フローチャートである。
【図７】遺伝的アルゴリズムにおけるＧＡオペレーションの説明図である。
【図８】乗降動作軌跡算出部にて算出される動作軌跡の例を示すグラフである。
【図９】関節トルク算出部において、人体モデルを基に頚関節トルクを算出するための説明図である。
【図１０】関節トルク算出部において、人体モデルを基に腰関節トルクを算出するための説明図である。
【図１１】肉体的負担感推定部にて算出される演算結果の例を示すグラフである。
【図１２】精神負担算出用データの一例を示す図である。
【図１３】精神負担算出用データを作成するためのアンケート調査に用いるアンケート用紙の一例を示す図である。
【図１４】乗員の精神的負担感に影響する乗降性評価項目を示す相関図である。
【図１５】アンケート調査対象となった各車両における各動作フェーズ毎の精神的負担感割合を示すグラフである。
【図１６】総負担感推定部にて算出された各動作フェーズ毎の総負担感割合を示すグラフである。
【図１７】主制御部における設計諸元最適化制御処理の前半部を示すフローチャートである。
【図１８】主制御部における設計諸元最適化制御処理の後半部を示すフローチャートである。
【図１９】実施形態２に係る車両用設計支援システムのブロック図である。
【図２０】主制御部における設計諸元最適化制御処理の前半部を示すフローチャートである。
【図２１】主制御部における設計諸元最適化制御処理の後半部を示すフローチャートである。
【図２２】関節角度計測におけるマーカ位置を示す説明図である。
【図２３】計測設備の概略構成を示す図である。
【図２４】ルーフレール高さに応じた乗員の動作パターンを模式的に表した図である。
【図２５】ルーフレール高さに対する頚関節及び腰関節の関節角度の関係を示すグラフである。
【図２６】主制御部における設計諸元最適化制御処理の前半部を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。
【００２４】
《発明の実施形態１》
図１は、実施形態１に係る車両用設計支援システム１００のブロック図である。車両用設計支援システム１００（以下、「支援システム１００」という）は、図示しないコンピュータにより具現化されて乗員の乗降動作をシミュレーション（模擬演算）するシステムである。支援システム１００は、詳しくは後述するが、関節の許容度に基づいて乗員の乗降動作をシミュレーションする。支援システム１００は、さらに、乗員の乗降動作時の負担感を後述の各動作フェーズａ１乃至ａ６毎に評価して車両用ドア部２０周辺の設計諸元値（各設計諸元項目Ｄｎの各値Ｈｎ）を決定する。
【００２５】
本明細書では、乗員の乗降動作時の負担感には、肉体的負担感と精神的負担感とが含まれる。以下の説明では、肉体的負担感と精神的負担感とを合わせた負担感のことを、肉体的負担感及び精神的負担感と区別して総負担感と呼ぶものとする。尚、予め行った実験等により、乗員が車両乗降時に肉体的負担を感じるのは、車両のルーフをよけるために頚や腰を曲げる動作を行う場合や、その曲げた姿勢を維持せねばならない場合であり、乗降時の負担感の大小は、主にこの頚や腰の動作を行うための上半身の筋活動に起因するものであることが分かっている。このため、本実施形態では、上記乗降時の肉体的負担感として上半身にかかる肉体的負担感を評価するものとする。
【００２６】
上記車両乗員の乗降動作とは、図９の上方に示すように車両外部から車両内部に入ってシート２２（図３参照）に着座する乗車動作と、上記着座状態から再び車両外部に出る降車動作とを言い、この乗降動作は、その動作の種類に応じて６つの動作フェーズａ１乃至ａ６（段階）に分類することができる。すなわち、上記乗降動作は、内足を車内に入れる内足入れフェーズａ１と、シート２２に着座する着座フェーズａ２と、車外に残っている外足を車内に入れる外足入れフェーズａ３とに分類することができ、上記降車動作は、シート２２に着座した状態から外足を車外に出す外足出しフェーズａ４と、シート２２から立ち上がる起立フェーズａ５と、車内に残っている内足を車外に出す内足出しフェーズａ６とに分類することができる。そして、車両用設計支援システム１００は、この６つの動作フェーズａ１乃至ａ６毎に乗員の総負担感を評価するようになっている。
【００２７】
図１に示すように、上記車両用設計支援システム１００は、設計諸元データ記憶部２と、人体特性データ記憶部３と、精神負担算出用データ記憶部４と、乗降動作軌跡算出部５と、関節トルク算出部６と、肉体的負担感推定部７と、精神的負担感推定部８と、総負担感推定部２５と、設計諸元データ最適化部９と、設計諸元データ最適化部９から出力される設計諸元データＱを表示するための結果表示部１０と、システム全体を制御する主制御部１１とを備えている。設計諸元データ記憶部２、人体特性データ記憶部３、及び精神負担算出用データ記憶部４は、例えばコンピュータのハードディスクやＲＡＭ等の記憶装置で構成されている。例えば、コンピュータのＣＰＵ（図示省略）は、ハードディスク内に記憶されたシミュレーションプログラムを実行することによって乗降動作軌跡算出部５、関節トルク算出部６、肉体的負担感推定部７、精神的負担感推定部８、総負担感推定部２５、設計諸元データ最適化部９及び主制御部１１として機能する。
【００２８】
上記設計諸元データ記憶部２は、乗員の乗降動作をシミュレーションする際に対象となる車両（仮想車両）の初期設計諸元データＱとシミュレーション途中の仮の設計諸元データＱと設計諸元データＱの各値に対して優先順位（後述する変更優先順位）を設定する優先順位データとからなる設計諸元設定用データを記憶しておくためのものである。ここで、設計諸元設定用データのうち、設計諸元データＱは、各設計諸元項目Ｄｎの値Ｈｎを順に並べてなるデータで、設計諸元データＱ＝（Ｈ１，Ｈ２…，Ｈ８）と表され、優先順位データは、これらの各値Ｈｎに対してそれぞれ設定される優先順位のデータであり、上記設計諸元設定用データはこれらのデータからなる二次元のマトリクスデータで表される。そして、仮の設計諸元データＱとは、設計諸元データ最適化部９による後述の設計諸元最適化制御処理の実行により所定の目標条件を満足させる設計諸元データＱが見つかるまで、シミュレーション用に使用される設計諸元データＱであって、該制御処理の実行に伴って順次更新されて新たなデータに書き換えられる。尚、この仮の設計諸元データＱの各データ値Ｈｎの初期値は、最適化を図る前のドア部２０周辺の設計諸元値である。
【００２９】
上記設計諸元項目Ｄｎとは、ドア部２０周辺の設計諸元であり、具体的には、図２及び図３に示すフロア高さＤ１、シート高さＤ２、シート位置Ｄ３、ルーフレール高さＤ４、フロントピラー位置Ｄ５、フロントピラー傾斜角Ｄ６、センターピラー位置Ｄ７、センターピラー傾斜角Ｄ８である（設計諸元項目Ｄｎのｎとは設計諸元の種類を表す変数であり、ｎを指定することで特定の設計諸元を指定することができるようになっている）。ここで、フロア高さＤ１、シート高さＤ２、ルーフレール高さＤ４とはそれぞれのパーツの地面からの高さである。また、上記シート位置Ｄ３とは、シート２２の車幅方向の位置でありドア２１からシート２２までの車幅方向の距離である。また、フロントピラー位置Ｄ５及びセンターピラー位置Ｄ７とは、それぞれのパーツの車両前後方向の位置であり例えば車両前端部から各パーツまでの車両前後方向の距離である。また、フロントピラー傾斜角Ｄ６及びセンターピラー傾斜角Ｄ８は、それぞれのパーツの側面視における傾斜角である。これら設計諸元項目Ｄｎはいずれも車両の乗降性に大きく寄与するものである。例えば、ルーフレール高さＤ１が低くなれば、車両の乗降時に乗員は頚をより大きく曲げねばならないので、肉体的負担感が増し乗降性が低下することになる。
【００３０】
上記人体特性データ記憶部３には、シミュレーション用の乗員の人体モデルＪＭに関する人体特性データが記憶されている。
【００３１】
この人体モデルＪＭは、図４に示すように、頭部Ｍ１、胸部Ｍ２、腰部Ｍ３の３剛体をそれぞれ頚関節Ｊ１及び腰関節Ｊ２を介して連結してなる乗員の上半身の剛体リンクモデル（多関節モデル）とされている。ここで、モデル化される乗員は、シミュレーションで評価したい体格の成人男性とされる。上記人体特性データは、上記人体モデルＪＭの座高、頭部Ｍ１の重量ｍ１、胸部Ｍ２の重量ｍ２、頭部Ｍ１の慣性モーメントＩ１、胸部Ｍ２の慣性モーメントＩ２等といった乗員の体格に関するデータである。
【００３２】
人体特性データ記憶部３には、上記慣性モーメントＩ１，Ｉ２として、図９，１０に示すような車体前後方向をｘ軸、鉛直方向をｚ軸、このｘ軸及びｚ軸に垂直な方向（紙面に垂直な方向）をｙ軸とした直交座標系における、各ｘ、ｙ、ｚ軸周りの慣性モーメントの値がそれぞれ記憶されている。
【００３３】
上記乗降動作軌跡算出部５は、上記設計諸元データ記憶部２から読み出した設計諸元データＱ（各設計諸元項目Ｄｎの値Ｈｎ）及び人体特性データ記憶部３から読み出した人体特性データに基づいて、乗員の車両乗降時の動作軌跡を算出して出力するものである。乗降動作軌跡算出部５は、算出手段を構成する。
【００３４】
ここで、乗降動作軌跡算出部５は、乗員の乗降動作中における所定関節回り（本実施形態においては頚関節及び腰関節回り）の合計関節トルクＴ（後述する頚関節トルクＴ１及び腰関節トルクＴ２の和）の時間積分値を最小化し且つ所定関節（本実施形態においては頚関節及び腰関節）の関節受動抵抗を所定の閾値以下とするべく、遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm)を用いて該乗降動作中の動作軌跡を算出するようになっている。尚、本実施形態においては、所定関節を、頚関節及び腰関節の２関節としているが、必ずしもこれに限ったものではなく、例えば頚関節のみ（１関節のみ）であってもよいし、３つ以上の関節であってもよい。
【００３５】
より具体的には、上記乗降動作軌跡算出部５は、式（１）に示すように、予め各関節角θｉを時間の４次関数として与えておき、式（２）に示す評価関数Ｖにより得られる関節トルクの時間積分値の合計値を評価値とする。そして、乗降動作軌跡算出部５は、該評価値を最小化し且つ各関節の関節受動抵抗が所定の閾値以下となるパラメータａｉ乃至ｅｉの組合せデータを遺伝的アルゴリズムにより探索することで動作軌跡を算出する。尚、関節トルクの算出は、後述する関節トルク算出部６にて実行される。
【００３６】
【数１】
0005998638.tif 000002
【００３７】
この実施形態では、関節受動抵抗については、頚関節及び腰関節の関節受動抵抗を考慮する。関節受動抵抗とは、靱帯や関節包、あるいは腱や筋の弾性による関節相対運動への抵抗である。ここでは、乗降動作を評価するため、頚及び腰を前後方向に延びる軸（ｘ軸）周りに曲げるときの関節受動抵抗を考慮する。関節受動抵抗Ｔ（θｎ）は、一般に、関節の可動限界付近で指数関数的に大きくなる傾向があるため、式（３）で近似できる。
【００３８】
【数２】
0005998638.tif 000003
【００３９】
ここで、θｎは、関節角度である。θａは、頚の関節角度であって、詳しくは、頚関節を前後方向に貫通する軸周りの角度を表す。θｂは、腰の関節角度であって、詳しくは、腰関節を前後方向に貫通する軸回りの角度を表す。以下、θａを単に「頚の関節角度」と称し、θｂを単に「腰の関節角度」と称する。ｋｎ１〜ｋｎ３は、関節受動抵抗を表す係数であり、ｋａ１〜ｋａ３は頚の係数を、ｋｂ１〜ｋｂ３は腰の係数を表す。Ｃは、定数である。係数と定数の設定は、対象の関節の可動限界角度を測定により求めると共に関節の最大発揮トルクを仮置きすることにより導出することができる。関節角度と関節受動抵抗との関係は、独立行政法人  産業技術総合研究所  デジタルヒューマン工学研究センターの靱帯関節受動抵抗データベースを参照して求めることもできる。
【００４０】
図５は、式（３）に基づいて求めた頚関節及び腰関節の関節角度に対する関節受動抵抗の関係を示すグラフである。頚関節及び腰関節ともに、関節角度が小さいときには関節受動抵抗が略零に等しく、関節角度が或る閾値を超えると関節受動抵抗が指数関数的に上昇していく。関節受動抵抗が急増する関節角度は、腰関節よりも頚関節の方が小さい。人間が無理なく動作しているときには、関節受動抵抗は略零である。つまり、関節受動抵抗が大きくなる動作は、実際には人間がとり難い動作である。そのため、乗降動作軌跡算出部５は、各関節の関節受動抵抗が所定の閾値以下となるように動作軌跡を算出する。具体的には、パラメータａｉ乃至ｅｉの組合せデータを遺伝的アルゴリズムにより探索する際の拘束条件（制約条件）に式（４），（５）を含ませる。
【００４１】
【数３】
0005998638.tif 000004
【００４２】
ここで、Ｐ１は、頚関節の関節受動抵抗の閾値（第１閾値）であり、Ｐ２は、腰関節の関節受動抵抗の閾値（第２閾値）である。閾値Ｐ１，Ｐ２は、人間が自然な動きをする際に許容できる関節受動抵抗である。閾値Ｐ２の方が、閾値Ｐ１よりも大きい。
【００４３】
遺伝的アルゴリズムは、進化論的な考え方に基づいてデータ（本実施形態においてはパラメータａｉ乃至ｅｉの組合せデータ）を操作することで最適解（最適データ）を探索する手法であり、上記乗降動作軌跡算出部５における遺伝的アルゴリズムに基づくデータ操作の流れを図６を基に説明する。
【００４４】
すなわち、最初のステップＳＧ１では、複数のデータの集合体である初期世代集団を生成する。
【００４５】
ステップＳＧ２では、生成された集団の各固体（各データ）の適合度を計算する。ここで、適合度とは、例えば上記評価値の逆数により算出されるものであって、その値が大きい固体ほど次の世代に受け継がれ易くなる。尚、本実施形態では、適合度が高い場合であっても、各データに対応して式（１）から決まる動作軌跡が、所定の拘束条件を満足していない場合には、適合度を極端に低い値に設定するようにしている。ここで、所定の拘束条件とは、例えば、乗員と車両（仮想車両）が干渉しないように設計諸元データＱを基に設定される条件である。
【００４６】
ステップＳＧ３では、適合度を基にその世代全体の評価を行い、ステップＳＧ４では、この評価を基に所定の終了条件を満たしているか否かを判定する。この判定がＹＥＳの場合にはデータ操作を終了する一方、ＮＯの場合にはステップＳＧ５に進む。具体的には、この判定は、例えば全固体の適合度の平均値が所定値以上にあるという条件（終了条件）を満たしているか否かにより行われる。
【００４７】
ステップＳＧ５では、所謂「ルーレット選択方式」により適合度に比例した割合で個体を選択する。尚、固体の選択方式としては、例えば、集団の中から個体をある個対数（トーナメントサイズ）だけランダムに選定し、その中で適合度の最も高いものを選択する「トーナメント選択方式」や、適合度の高い個体のいくつかを、そのまま次の世代に残す「エリート戦略」を採用する等してもよい。
【００４８】
ステップＳＧ６では、各固体をさらに進化させるべくＧＡオペレーションを実行してステップＳＧ２に戻る。
【００４９】
上記ＧＡオペレーションは、図７に示すように、上記パラメータａｉ乃至ｅｉからなる数列データを２進数に変換することで得られる数列データ（固体）に対して実行される。
【００５０】
ＧＡオペレーションの態様としては、ある世代Ｇの個体（データ）をそのままコピーするクローン（図７（Ａ））と、ある世代Ｇの個体を、当該世代Ｇには存在しないパターンに変化させる突然変異（図７（Ｂ））と、ある世代Ｇにおける複数の個体の一部を入れ換える交叉（図７（Ｃ））とがあり、突然変異は、その変更の程度によって大変異と小変異とに分類される。本実施形態においては、クローン：大変異：小変異：交叉＝３：３５：１０：５２に設定することにより、シミュレーション結果と人体測定による測定結果とが極めて近似する結果を得られたため、乗降動作軌跡算出部５は、ＧＡオペレーションの実行に際して上記の比率を採用するようになっている。
【００５１】
こうして、この乗降動作軌跡算出部５にて算出された動作軌跡の例を図８に示す。この図は、乗降動作時における乗員の頭部Ｍ１の鉛直方向（上記ｚ軸方向）の動作軌跡（図中の実線で示す軌跡）及び胸部Ｍ２の鉛直方向の動作軌跡（図中の破線で示す軌跡）、つまり頭部Ｍ１の重心位置及び胸部Ｍ２の重心位置の時間変化を示している。尚、この図において、横軸は時間を表し、縦軸は各重心位置を表している。
【００５２】
上記関節トルク算出部６は、上記乗降動作軌跡算出部５から出力される動作軌跡及び上記人体特性データ記憶部３に記憶された人体特性データに基づいて、乗降動作時の各関節（頚関節及び腰関節）にかかる関節トルクを算出するものである。この関節トルク算出部６では、車両乗降時の肉体的負担感との相関が比較的高い頚関節Ｊ１にかかる頚関節トルクＴ１と腰関節Ｊ２にかかる腰関節トルクＴ２とを演算している。
【００５３】
本車両用設計支援システム１００では、上述のように、上半身を、頭部Ｍ１、胸部Ｍ２、腰部Ｍ３の３剛体がそれぞれ頚関節Ｊ１及び腰関節Ｊ２で連結された剛体リンクモデルとして表している。従って、この頚関節Ｊ１及び腰関節Ｊ２にかかる上記関節トルクＴ１，Ｔ２は、各剛体の並進加速度αから求められる関節間力とその重心回りの回転運動方程式から算出することができる。
【００５４】
頚関節Ｊ１にかかる頚関節トルクＴ１の算出方法を図９を用いて説明する。ここでは、ｘ、ｙ、ｚ軸の直交座標系におけるｙ軸周りの頚関節トルクＴ１ｙの算出方法について説明する。
【００５５】
まず、上記乗降動作軌跡算出部５から出力される頭部Ｍ１のｘ軸及びｚ軸方向の動作軌跡に基づき、頭部Ｍ１のｘ軸方向の並進加速度α１ｘとｚ軸方向の並進加速度α１ｚとを算出する。そして、人体特性データ記憶部３から出力される頭部重量ｍ１及び重力加速度ｇを用いて、頚関節Ｊ１にかかるｘ軸及びｚ軸方向の関節間力ｆ１ｘ及びｆ１ｚを以下の式（６）及び式（７）のように算出する。
【００５６】
ｆ１ｘ＝ｍ１α１ｘ              ・・・（６）
ｆ１ｚ＝ｍ１α１ｚ−ｍ１ｇ       ・・・（７）
次に、上記乗降動作軌跡算出部５から出力される頭部Ｍ１及び頚関節Ｊ１のｘ軸及びｚ軸方向の動作軌跡に基づき、図４に示すような頭部Ｍ１と頚関節Ｊ１との距離であるモーメントアーム長さｒ１のうちのｘ軸，ｚ軸方向のモーメントアーム長さｒ１ｘ，ｒ１ｚ（図９参照）と、頭部Ｍ１のｙ軸周りの角加速度θ"１ｙとを算出する。そして、上記式（
６），（７）より算出された頚関節Ｊ１にかかるｘ軸及びｚ軸方向の関節間力ｆ１ｘ及びｆ１ｚと人体特性データから出力される頭部Ｍ１のｙ軸周りの慣性モーメントＩ１ｙとを用いて、頚関節Ｊ１のｙ軸周りの頚関節トルクＴ１ｙを以下の式（８）のように算出する。
【００５７】
Ｔ１ｙ＝−ｆ１ｚｒ１ｘ＋ｆ１ｘｒ１ｚ＋Ｉ１ｙθ"１ｙ ・・・（８）
同様にして、頚関節Ｊ１のｘ軸周りの頚関節トルクＴ１ｘを、乗降動作軌跡算出部５から出力される頭部Ｍ１のｙ軸及びｚ軸方向の動作軌跡等を用いて算出する。さらに、頚関節Ｊ１のｚ軸周りの頚関節トルクＴ１ｚを、乗降動作軌跡算出部５から出力される頭部Ｍ１のｘ軸及びｙ軸方向の動作軌跡等を用いて算出する。そして、これら各軸成分の頚関節トルクＴ１ｘ，Ｔ１ｙ，Ｔ１ｚを以下の式（９）のように合成することで、頚関節トルクＴ１を算出する。
【００５８】
【数４】
0005998638.tif 000005
【００５９】
次に、腰関節トルクＴ２の算出方法について図１０用いて説明する。ここでは、上記と同様にｙ軸周りの腰関節トルクＴ２ｙの算出方法について説明する。
【００６０】
まず、上記乗降動作軌跡算出部５から出力される胸部Ｍ２のｘ軸及びｚ軸方向の動作軌跡に基づき、胸部Ｍ２のｘ軸方向の並進加速度α２ｘとｚ軸方向の並進加速度α２ｚとを算出する。そして、人体特性データから出力される胸部重量ｍ２と重力加速度ｇと上記頚関節Ｊ１にかかる関節間力ｆ１ｘ及びｆ１ｚとを用いて、腰関節Ｊ２にかかるｘ軸及びｚ軸方向の関節間力ｆ２ｘ及びｆ２ｚを以下の式（１０）及び式（１１）のように算出する。
【００６１】
ｆ２ｘ＝ｍ２α２ｘ−ｆ１ｘ                   ・・・（１０）
ｆ２ｚ＝−ｆ１ｚ−ｍ２ｇ＋ｍ２α２ｚ          ・・・（１１）
次に、上記乗降動作軌跡算出部５から出力される頚関節Ｊ１及び腰関節Ｊ２のｘ軸及びｚ軸方向の動作軌跡に基づき、頚関節Ｊ１と腰関節Ｊ２との距離であるモーメントアーム長さｒ２のうちのｘ軸，ｚ軸方向の距離であるモーメントアーム長さｒ２ｘ，ｒ２ｚと、胸部Ｍ２のｙ軸周りの角加速度θ"２ｙとを算出する。そして、上記頚関節Ｊ１にかかる関節間力ｆ１ｘ及びｆ１ｚと、上記腰関節Ｊ２にかかる関節間力ｆ２ｘ及びｆ２ｚと、人体特性データから出力される胸部Ｍ２のｙ軸周りの慣性モーメントＩ２ｙとを用いて、腰関節Ｊ２のｙ軸周りの腰関節トルクＴ２ｙを以下の式（１２）のように算出する。
【００６２】
Ｔ２ｙ＝−ｆ２ｚｒ２ｘ／２＋ｆ２ｘｆ２ｚ／２−ｆ１ｚｒ２ｘ／２＋ｆ１ｘｒ２ｚ／２＋Ｉ２ｙθ"２ｙ＋Ｔ１ｙ・・・（１２）
同様にして、腰関節Ｊ２のｘ軸周りの腰関節トルクＴ２ｘを、乗降動作軌跡算出部５から出力される胸部Ｍ２のｙ軸及びｚ軸方向の動作軌跡等を用いて算出する。さらに、腰関節Ｊ２のｚ軸周りの腰関節トルクＴ２ｚを、乗降動作軌跡算出部５から出力される胸部Ｍ２のｘ軸及びｙ軸方向の動作軌跡等を用いて算出する。そして、これら各軸成分の腰関節トルクＴ２ｘ，Ｔ２ｙ，Ｔ２ｚを以下の式（１３）のように合成することで、腰関節トルクＴ２を算出する。
【００６３】
【数５】
0005998638.tif 000006
【００６４】
このようにして算出された頚関節トルクＴ１、腰関節トルクＴ２の演算結果例を図１１に示す。この図は、図８に示す乗降動作時の動作軌跡を用いて各トルクＴ１，Ｔ２を演算したものである。図中実線で示したものが腰関節トルクＴ２であり、破線で示したものが頚関節トルクＴ１である。ここで、この乗降動作時の頚関節トルクＴ１の変化は、乗降動作時の乗員の僧帽筋及び胸鎖乳突筋の筋電位の変化の測定結果とよい一致を示すことが確認されている。また、腰関節トルクＴ２の変化は、乗員の体幹起立筋と腹直筋の筋電位の変化の測定結果とよい一致を示すことが確認されている。すなわち、上記のように乗降動作時の筋活動と上記頚関節トルクＴ１と腰関節トルクＴ２との間に高い相関があることが確認されている。従って、本車両用設計支援システム１００では、これら関節トルクＴ１，Ｔ２に基づいて乗降動作時の肉体的負担感を上記肉体的負担感推定部７にて算出している。
【００６５】
この肉体的負担感推定部７では、上記のように関節トルク算出部６で算出された頚関節トルクＴ１と腰関節トルクＴ２とに基づいて、車両乗降時の乗員の各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の肉体的負担感を算出するとともに、該各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の肉体的負担感を合計した合計肉体的負担感を算出する。具体的には、肉体的負担感推定部７は、頚関節トルクＴ１及び腰関節トルクＴ２との和である合計関節トルクＴ（＝Ｔ１＋Ｔ２）を、各動作フェーズａ１乃至ａ６の開始時から終了時までの区間で時間積分することで各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の肉体的負担感Ｗａ（ａ＝１，２，・・・６）を算出するとともに、算出した各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の肉体的負担感Ｗａを全て足し合わせることで上記合計肉体的負担感Ｗを算出する。ここで、肉体的負担感Ｗ１乃至Ｗ６はそれぞれ各動作フェーズａ１乃至ａ６における肉体的負担感を表しており、例えば乗降動作時における動作フェーズａ１にて乗員が受ける肉体的負担感Ｗ１は以下の式（１４）により算出することができ、上記合計肉体的負担感は式（１５）により算出することができる。
【００６６】
【数６】
0005998638.tif 000007
【００６７】
ここで、上記各演算はコンピュータのＣＰＵにより行われる。従って、上記乗降動作軌跡算出部５から出力される動作軌跡は刻み時間△ｔ毎の離散系データとなり、この動作軌跡に基づいて算出される合計関節トルクＴ等も△ｔ毎の離散系データとなる。よって、この離散データである合計関節トルクＴとΔｔとの積により算出される離散算出データを、各動作フェーズａ１乃至ａ６の時間区間内で足し合わせることで、式（１４）に示す各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の肉体的負担感の算出が可能となる。
【００６８】
肉体的負担感推定部７は、算出（推定）した各動作フェーズ毎ａ１乃至ａ６の乗員の肉体的負担感Ｗａ（ａ＝１，２，・・・６）及びこれらの合計である合計肉体的負担感Ｗに関する情報を総負担感推定部２５に出力する。そうして、この肉体的負担感推定部７と上記関節トルク算出部６とで肉体的負担感算出手段を構成している。
【００６９】
上記精神負担算出用データ記憶部４には、精神的負担感推定部８にて乗員の乗降動作時の精神的負担感を推定（算出）する際の基となる精神負担算出用データ３０が記憶されている。図１２に、精神負担算出用データ３０の一例を示す。精神負担算出用データ３０の各値は、各設計諸元項目Ｄｎの値Ｈｎの変化が各フェーズにおける乗降性評価項目Ａ１乃至Ａ８に与える影響度を表している。本実施形態においては、この精神負担算出用データ３０は、上記設計諸元項目Ｄｎの値Ｈｎが異なる複数の試乗車（本実施形態においては１０台の試乗車）に乗車した複数の被験者（本実施形態においては４２名の被験者）による、乗降性に関するアンケート調査に対する回答を基に作成される。
【００７０】
このアンケート調査は、図１３に示す、予め各被験者に配布したアンケート用紙３１の回答項目のうち該当すると思われる項目をチェックしてもらうことで行う。具体的には、アンケート用紙３１には、各回答項目３２に対応してチェック欄３３が設けられており、被験者が該当する質問のチェック欄にチェックを施すようになっている。図の例では、被験者が「高くてつらい」という項目に対応するチェック欄３３にチェックを施したことを示している。
【００７１】
アンケート用紙３１に記載される各回答項目は、図１４に示す上記精神的負担感に影響を与える８つの乗降性評価項目Ａ１乃至Ａ８をＩＳＭ法により予め抽出して該抽出した項目に関連付けて上記各動作フェーズａ１乃至ａ６毎に作成される。ＩＳＭ法とは、データマイニングの１つでリンク分析に含まれる範疇のものであり、精神的負担感に影響する多くの影響因子（項目）のうち重要な乗降性評価項目Ａ１乃至Ａ８を的確に抽出するための手法である。具体的には、本実施形態では、この乗降性評価項目Ａ１乃至Ａ８として、「身体調和性」、「身体的開放性」、「安定性」、「空間的ゆとり」、「意向実現性」、「動作適合性」、「好触感」、及び「安定感」を抽出している。尚、図１４中の矢印は、各乗降性評価項目Ａ１乃至Ａ８の相関関係を示し、各乗降性評価項目Ａ１乃至Ａ７は最終的には「安心感」（乗降性評価項目Ａ８）に結びついている。
【００７２】
そしてアンケート用紙３１には、各回答項目が上記８つの評価項目Ａ１乃至Ａ８（乗降性評価項目）のうちのいずれに関連付くものであるかを示す対応表３４が設けられており、該関連付く項目に対応するセルには後述する影響数をカウントするためのチェック「１」が記入されている。
【００７３】
尚、この対応表３４は、アンケート結果の集計（分析）を行う集計者の便宜のために設けられるものであって、各被験者はアンケートの回答に際してこの対応表３４の記載を考慮する必要はなく、アンケート調査はそのことを予め被験者に伝えた上で実施される。
【００７４】
こうして実施されたアンケート調査結果を集計（分析）することで、例えば図１５に示すように、各車両における乗降動作時の精神的負担感に占める各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の割合を算出することができる。
【００７５】
すなわち、仮に車両Ｘに関して被験者Ｙによるアンケート調査を実施した場合に、アンケート用紙３１の動作フェーズａ１（内足入れフェーズ）に関する「高くてつらい」という回答項目（以下、回答項目１と呼ぶ）と、動作フェーズａ３（外足入れフェーズ）に関する「ドアつけ根下部にあたる」という回答項目（以下、回答項目２と呼ぶ）にチェックが施されていたとすると、回答項目１は、乗降性評価項目Ａ６に対応するセルにのみチェックが記入されているので精神的負担感に影響する影響数が１とカウントされ、項目２は、３つの乗降性評価項目Ａ４，Ａ５，Ａ７に対応するセルにチェックが記入されているので影響数が３とカウントされて、被験者Ｙが車両Ｘの乗降動作時に感じる精神的負担感は該影響数に換算して４（＝１＋３）とカウントすることができる。そして、この精神的負担感のうち動作フェーズａ１が占める割合は該動作フェーズａ１にてカウントされた影響数１を影響数の合計値４で除することにより２５（＝１／４×１００）％と算出することができ、同様にして、精神的負担感のうち動作フェーズａ３が占める割合は７５（＝３／４×１００）％と算出することができる。
【００７６】
そして、本実施形態においては、システム設計者（アンケート集計者）が、このような影響数に基づいた考え方を基にアンケート結果を解析する。具体的には、システム設計者は、各車両における各動作フェーズａ１乃至ａ６毎に又は各乗降性評価項目Ａ１乃至Ａ８毎に影響数をカウントすることで、各車両に対する乗員の乗降動作時の各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の精神的負担感割合や、更にはその各乗降性評価項目Ａ１乃至Ａ８毎の割合を算出する。
【００７７】
更に、上記システム設計者は、算出した各車両毎における乗降動作時の精神的負担感の各乗降性評価項目Ａ１乃至Ａ８毎の割合データに対して、重回帰分析を行うことで上記精神負担算出用データ３０を作成する。具体的には、例えば各車両の各設計諸元項目Ｄｎの値Ｈｎを独立変数として、該各車両における乗降動作時の精神的負担感に占める各乗降性評価項目Ａ１乃至Ａ８毎の割合を従属変数として重回帰分析を行う。そうして、作成された精神負担算出用データ３０の各値は、各設計諸元項目Ｄｎの値Ｈｎの変化が乗降性評価項目Ａ１乃至Ａ８に与える影響度を表しており、本実施形態においては、図１２に示すように、例えば設計諸元Ｄ１の値Ｈ１の変化が内足入れフェーズａ１において乗降性評価項目Ａ３及びＡ４に与える影響度はそれぞれ０．７２５８及び０．７７７４となっている。このことから、内足入れフェーズａ１において設計諸元Ｄ１が乗降性評価項目Ａ４に与える影響は乗降性評価項目Ａ３に与える影響に比べて大きいことが分かる。尚、各乗降性評価項目Ａ１乃至Ａ８は、上述したように乗員の乗降動作時の精神的負担感に影響する影響因子であることから、精神負担算出用データ３０は、車両用ドア部周辺の各設計諸元項目Ｄｎの値Ｈｎの変化が乗員の乗降動作時の精神的負担感に与える影響度を上記各動作フェーズａ１乃至ａ６毎に数値化したものであるとも言える。
【００７８】
そして、作成された精神負担算出用データ３０は、システム設計段階において設計者により、図示しないキーボードから入力されて上記精神負担算出用データ記憶部４に記憶される。
【００７９】
上記精神的負担感推定部８は、上記精神負担算出用データ３０から出力される精神負担算出用データ３０と、設計諸元データ記憶部２から出力される設計諸元データＱとを基に、該設計諸元データＱに対応する設計諸元値Ｈｎを有する車両（仮想車両）における、乗員の乗降動作時における各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の精神的負担感及びそれらを合計した合計精神的負担感を算出する。
【００８０】
具体的には、精神的負担感推定部８は、上記精神負担算出用データ３０の各データセルの値（影響度）をＥａｊｎ（ａ＝１，２，…６、ｎ，ｊ＝１，２，…８、）として、乗員の乗降動作時における各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の精神的負担感Ｍａ及び合計精神的負担感Ｍをそれぞれ、次式（１６）及び（１７）により算出する。ここで、添字ａは各動作フェーズａ１乃至ａ６に対応し、添字ｎは、各設計諸元項目Ｄｎに対応し、添字ｊは、各乗降性評価項目Ａ１乃至Ａ８に対応している。従って、例えば影響度Ｅ１１３は、動作フェーズａ１における設計諸元Ｄ１の乗降性評価項目Ａ３への影響度を表していて、図１２に示すようにその値は０．７２５８とされている。
【００８１】
【数７】
0005998638.tif 000008
【００８２】
精神的負担感推定部８は、算出した各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の精神的負担感Ｍａ及び合計精神的負担感Ｍを総負担感推定部２５に出力する。そうして、この精神的負担感推定部８が精神的負担感算出手段を構成することとなる。
【００８３】
上記総負担感推定部２５は、肉体的負担感推定部７及び精神的負担感推定部８からそれぞれ出力される、乗員の各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の肉体的負担感Ｗａ及び精神的負担感Ｍａを基に、各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の総負担感を算出（推定）する。
【００８４】
ここで、肉体的負担感推定部７にて算出される肉体的負担感Ｗａと、精神的負担感推定部８にて算出される精神的負担感Ｍａとでは、それぞれの算出過程から明らかなように単位系が異なる。このため、本実施形態においては、精神的負担感推定部８は、総負担感を算出するに際して、各動作フェーズａ１乃至ａ６の肉体的負担感Ｗａを合計負担感Ｗで除することにより肉体的負担感割合ＲＷａを算出するとともに、各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の精神的負担感Ｍａを合計精神的負担感Ｍで除することにより精神的負担感割合ＲＭａを算出した上で、上記乗員の乗降動作の開始から終了までの総負担感に占める肉体的負担感と精神的負担感との割合がそれぞれ５０％ずつと仮定して、各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の総負担感割合ＲＳａ（ａ＝１，２，…６）を算出して該総負担感割合ＲＳａをもって該各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の総負担感（総負担感の大きさ）とする（図１６参照）。
【００８５】
具体的には、総負担感推定部２５は、次式（１８）により、肉体的負担感割合ＲＷａを算出し、次式（１９）により精神的負担感割合ＲＭａを算出し、次式（２０）により総負担感割合ＲＳａを算出する。
【００８６】
ここで、ＲＷ１乃至ＲＷ６、ＲＭ１乃至ＲＭ６、及びＲＳ１乃至ＲＳ６はそれぞれ、各動作フェーズａ１乃至ａ６における肉体的負担感割合、精神的負担感割合、及び総負担感割合を表している。
【００８７】
ＲＷａ＝Ｗａ／Ｗ                ・・・（１８）
ＲＭａ＝Ｍａ／Ｍ                ・・・（１９）
Ｒ＝（ＲＭａ＋ＲＷａ）／２      ・・・（２０）
総負担感推定部２５は、算出した肉体的負担感割合ＲＷａに関する情報を設計諸元データ最適化部９に出力する。そして、この総負担感推定部２５と肉体的負担感推定部７と精神的負担感推定部８と関節トルク算出部６とが負担感推定部２６（図１参照）を構成している。
【００８８】
設計諸元データ最適化部９は、総負担感推定部２５からの情報を基に、乗員の乗降動作時の各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の総負担感割合ＲＳａ（負担感）が、該各動作フェーズａ１乃至ａ６のそれぞれに対して予め設定された設定閾割合（設定閾値）以下となっているか否かを判定する。尚、この設定閾割合は、オペレータ（システム使用者）が予めキーボード（図示省略）から入力することで設定可能になっている。
【００８９】
そして、設計諸元データ最適化部９は、各動作フェーズａ１乃至ａ６における総負担感割合ＲＳａがそれぞれ設定閾割合以下となる目標条件が満足されていると判定した場合には、そのときの設計諸元データＱを最適設計諸元データＱとして結果表示部１０に出力する一方、各動作フェーズａ１乃至ａ６のうち１つでもその総負担感割合ＲＳａが設定閾割合を上回っている場合（図１６では、着座フェーズａ２及び外足出しフェーズａ４における総負担感割合ＲＳａが設定閾割合を上回っている場合を示している）には、そのときの設計諸元データＱを後述の変更優先順位に基づいて変更した上でシミュレーション用の新たな設計諸元データＱとして上記設計諸元データ記憶部２に出力して記憶させる。
【００９０】
上記主制御部１１は、各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の総負担感割合ＲＳａが設定閾割合以下となるように設計諸元データＱを決定するべく、上記各算出部５，６間のデータの受渡しや、該各算出部５，６における演算処理等のシステム全体を制御する設計諸元最適化制御を実行する。そして、この主制御部１１と上記設計諸元データ最適化部９とが設計諸元データ最適化手段を構成することとなる。
【００９１】
上記結果表示部１０は、図示しないコンピュータのディスプレイからなるものであって、設計諸元データ最適化部９から出力される最適設計諸元データＱを該ディスプレイ上に表示してオペレータに示すものである。
【００９２】
次に、図１７，１８のフローチャートを参照にしながら、上記主制御部１１による設計諸元最適化制御処理について説明する。尚、ステップＳＡ７以降の処理は、主制御部１１からの指令を受けた設計諸元データ最適化部９により実行されるものである。
【００９３】
最初のステップＳＡ１では、上記各算出部５，６及び設計諸元データ最適化部９に対して人体特性データ記憶部３内の人体特性データを読込むように指令を出す。
【００９４】
ステップＳＡ２では、上記各算出部５，６及び設計諸元データ最適化部９に対して設計諸元データ記憶部２内に記憶された仮の設計諸元データＱを読込むように指令を出す。
【００９５】
ステップＳＡ３では、乗降動作軌跡算出部５に対して、上記人体特性データにより置換された乗員の各関節トルクの積分値が最小となり且つ頚関節及び腰関節の関節受動抵抗がそれぞれの閾値Ｐ１，Ｐ２以下となる動作軌跡を算出させるべく演算実行指令を出す。
【００９６】
ステップＳＡ４では、肉体的負担感推定部７に対して演算実行指令を行うことで、ステップＳＡ２にて読込んだ設計諸元データＱに対応する設計諸元値Ｈｎを有する車両（仮想車両）において乗員が乗降動作時に受ける各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の肉体的負担感割合ＲＷａを算出させる。
【００９７】
ステップＳＡ５では、精神的負担感推定部８に対して演算実行指令を行うことで、車両（仮想車両）において乗員が乗降動作時に受ける各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の精神的負担感割合ＲＭａを算出させる。
【００９８】
ステップＳＡ６では、総負担感推定部２５に対して演算実行指令を行うことで、車両（仮想車両）において乗員が乗降動作時に受ける各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の総負担感割合ＲＳａを算出させる。
【００９９】
ステップＳＡ７では、設計諸元データ最適化部９に対して演算実行指令を行うことで、ステップＳＡ６にて算出した総負担感割合ＲＳａが、該各動作フェーズａ１乃至ａ６毎に設定された設定閾割合以下であるか否かを判定させる。この判定がＹＥＳの場合には、ステップＳＡ８に進み、ＮＯの場合にはステップＳＡ９（図１８参照）に進む。
【０１００】
ステップＳＡ８では、シミュレーションに使用した上記設計諸元値データＱを結果表示部１０に出力する。
【０１０１】
ステップＳＡ９（図１８参照）では、総負担感割合ＲＳａが設定閾割合を上回る動作フェーズａ１乃至ａ６を抽出する。
【０１０２】
ステップＳＡ１０では、ステップＳＡ９にて抽出した動作フェーズａ１乃至ａ６に関連する設計諸元項目Ｄｎを抽出する。ここで、各動作フェーズａ１乃至ａ６に関連する設計諸元項目Ｄｎは予め設計段階で設定されてハードディスク内に記憶されている。具体的には、例えば着座フェーズａ２に関連する設計諸元項目Ｄｎは、シート２２に関するものであってシート高さＤ２及びシート位置Ｄ３とされており、本実施形態においては、各動作フェーズａ１乃至ａ６のそれぞれに対して２以上の設計諸元項目Ｄｎが設定されている。
【０１０３】
ステップＳＡ１１では、ステップＳＡ１０にて抽出した設計諸元項目Ｄｎのうち、その値を変更したとしても車両外観に与える影響が最も少ない設計諸元項目Ｄｎを選択する。ここで、各設計諸元項目Ｄｎが外観に与える影響度の大きさは、予め順位付けされて上記設計諸元設定用データの優先順位データとして記憶されている。以下の説明では、この順位のことを変更優先順位と呼ぶ。
【０１０４】
ステップＳＡ１２では、ステップＳＡ１１にて選択した設計諸元項目Ｄｎの値（設計諸元データＱにおける設計諸元項目Ｄｎに対応するデータ値Ｈｎ）に所定の刻み値を加算して新たな設計諸元データＱを作成するとともに、作成した設計諸元データＱを設計諸元データ記憶部２に出力して記憶させる。
【０１０５】
ステップＳＡ１３では、刻み値を加算した設計諸元項目Ｄｎの値Ｈｎが、予め設定した許容範囲内にあるか否かを判定し、この判定がＹＥＳの場合にはリターンする一方、ＮＯの場合にはステップＳＡ１４に進む。
【０１０６】
ステップＳＡ１４では、ステップＳＡ１１にて選択した設計諸元項目Ｄｎの次に変更優先順位が高い設計諸元項目Ｄｎを選択してステップＳＡ１２に戻る。尚、刻み値を加算した設計諸元項目Ｄｎの値Ｈｎについては許容範囲を超える直前のデータ値に戻しておく。
【０１０７】
以上の如く、上記実施形態１では、関節の許容度に基づいて乗降動作をシミュレーションする。具体的には、支援システム１００は、頚関節及び腰関節の関節受動抵抗が所定の閾値以下となるように動作軌跡を算出している。これにより、実施の人間には困難な姿勢を取る乗降動作をシミュレーションから排除することができる。その結果、現実的でない乗降動作に基づいて設計諸元値を評価してしまうことを防止することができ、乗降性を正確に評価することができる。さらには、現実的でない乗降動作についての演算を行う必要がないので、シミュレーションにおける計算量を削減することができる。
【０１０８】
また、頚関節の関節受動抵抗の閾値と腰関節の関節受動抵抗の閾値とを別々に設定することによって、頚関節と腰関節との両方の関節の許容度を考慮することができる。このとき、頚関節の閾値Ｐ１を腰関節の閾値Ｐ２よりも小さくすることによって、実際の人間の動きにより近い動作軌跡を算出することができる。
【０１０９】
《発明の実施形態２》
続いて、実施形態２に係る支援システム２００について説明する。図１９は、支援システム２００のブロック図である。支援システム２００のうち支援システム１００と同様の構成については同様の符号を付し、説明を省略する。
【０１１０】
支援システム２００は、支援システム１００の構成に加えて、関節受動抵抗算出部２７を備えている。
【０１１１】
まず、支援システム２００の乗降動作軌跡算出部５は、式（２）に示す評価関数Ｖにより得られる関節トルクの時間積分値の合計値である評価値を最小化するパラメータａｉ乃至ｅｉの組合せデータを遺伝的アルゴリズムにより探索することで動作軌跡を算出する。つまり、乗降動作軌跡算出部５は、頚関節及び腰関節の関節受動抵抗を考慮していない。
【０１１２】
また、人体特性データ記憶部３には、図５に示す頚関節及び腰関節の関節角度に対する関節受動抵抗の関係（以下、「関節受動抵抗特性」という）が記憶されている。関節受動抵抗特性は、図５のようなグラフの形で記憶されていてもよいし、関数の形で記憶されていてもよい。
【０１１３】
関節受動抵抗算出部２７は、乗降動作軌跡算出部５から出力される動作軌跡に基づいて、ルーフレールの下を通過する動作をするときの頚関節及び腰関節の関節受動抵抗を算出する。詳しくは、関節受動抵抗算出部２７は、乗降動作軌跡算出部５が算出した動作軌跡から頚関節及び腰関節の関節角度を求める。求めた関節角度を、人体特性データ記憶部３から読み出した関節受動抵抗特性に照らし合わせて、頚関節の関節受動抵抗及び腰関節の関節受動抵抗を求める。関節受動抵抗算出部２７は、求めた頚関節及び腰関節の関節受動抵抗を設計諸元データ最適化部９へ出力する。ここで、頚関節の関節角度及び関節受動抵抗並びに、腰関節の関節角度及び関節受動抵抗は、上述の如く、各関節を前後方向に貫通する軸周りのものである。
【０１１４】
設計諸元データ最適化部９は、関節受動抵抗算出部２７からの情報を基に、頚関節の関節受動抵抗が所定の第１閾値以下であるか否か、及び、腰関節の関節受動抵抗が所定の第２閾値以下であるか否かを判定する。第１及び第２閾値は、人間が自然な動きをする際に許容できる関節受動抵抗であり、その値は頚関節と腰関節とで異なる。一般的に、頚関節の許容できる関節受動抵抗の方が腰関節に比べて小さいため、第１閾値の方が第２閾値よりも小さい。尚、この第１及び第２閾値合は、オペレータ（システム使用者）が予めキーボード（図示省略）から入力することで設定可能になっており、ハードディスク等に記憶されている。
【０１１５】
そして、設計諸元データ最適化部９は、頚関節の関節受動抵抗が所定の第１閾値以下であり且つ腰関節の関節受動抵抗が所定の第２閾値以下である場合には、負担感推定部２６は、乗降動作軌跡算出部５から出力される動作軌跡に基づいて負担感を推定する。負担感推定部２６の処理及び負担感推定部２６の推定結果に基づく設計諸元データ最適化部９の処理は、支援システム１００と同様である。一方、頚関節の関節受動抵抗が所定の第１閾値を上回る、又は腰関節の関節受動抵抗が所定の第２閾値を上回る場合には、上述した、総負担感割合ＲＳａが設定閾割合を上回っている場合と同様に、そのときの設計諸元データＱを変更優先順位に基づいて変更した上でシミュレーション用の新たな設計諸元データＱとして上記設計諸元データ記憶部２に出力して記憶させる。
【０１１６】
次に、図２０，２１のフローチャートを参照しながら、支援システム２００の主制御部１１による設計諸元最適化制御処理について説明する。
【０１１７】
ステップＳＡ１〜ＳＡ３までの処理は、支援システム１００と同様である。ただし、ステップＳＡ３において演算実行指令を受けた乗降動作軌跡算出部５は、上記人体特性データにより置換された乗員の各関節トルクの積分値が最小となる動作軌跡を算出する。つまり、この時点では、頚関節及び腰関節の関節受動抵抗を考慮していない。
【０１１８】
続いて、ステップＳＢ１では、上記関節受動抵抗算出部２７に対して、乗降動作軌跡算出部５が算出した動作軌跡及び人体特性データ記憶部３に記憶された関節受動抵抗特性に基づいて頚関節及び腰関節の関節受動抵抗を算出させるべく演算実行指令を出す。
【０１１９】
ステップＳＢ２では、設計諸元データ最適化部９に対して演算実行指令を行うことで、ステップＳＢ１にて算出した頚関節及び腰関節の関節受動抵抗がそれぞれ、第１及び第２閾値以下であるか否かを判定させる。この判定がＹＥＳの場合には、ステップＳＡ４に進み、ＮＯの場合にはステップＳＢ３に進む。
【０１２０】
ステップＳＡ４以降の処理は、支援システム１００と同様である。
【０１２１】
ステップＳＢ３では、設計諸元データ最適化部９に対して演算実行指令を行うことで、頚関節の関節受動抵抗が第１閾値を上回る動作フェーズ、又は、腰関節の関節受動抵抗が第２閾値を上回る動作フェーズを抽出させる。その後、ステップＳＡ１０へ進む。
【０１２２】
以上の如く、実施形態２では、関節の許容度に基づいて乗降動作をシミュレーションする。具体的には、支援システム２００は、設計諸元データに対する動作軌跡を算出した後であって、該動作軌跡を用いて設計諸元データを評価する前に、該動作軌跡における頚関節及び腰関節の関節受動抵抗が所定の閾値以下となるか否かを判定する。そして、頚関節及び腰関節の関節受動抵抗がそれぞれの対応する閾値以下であれば、支援システム１００と同様の処理により設計諸元データの評価を行う。一方、頚関節及び腰関節の関節受動抵抗の少なくとも一方が対応する閾値を上回っていれば、設計諸元データを変更して、動作軌跡の算出からやり直す。つまり、動作軌跡を算出した後に、該動作軌跡が実際の人間の動きに適合しているか否かを判定し、適合していない動作軌跡を排除し、設計諸元データを変更して動作軌跡の算出をやり直している。これにより、実施の人間には困難な姿勢を取る乗降動作をシミュレーションから排除することができる。その結果、現実的でない乗降動作に基づいて設計諸元値を評価してしまうことを防止することができ、乗降性を正確に評価することができる。さらには、現実的でない乗降動作についての演算を行う必要がないので、シミュレーションにおける計算量を削減することができる。
【０１２３】
尚、支援システム２００においては、乗降動作軌跡算出部５で算出した動作軌跡から関節受動抵抗を求め、関節受動抵抗により動作軌跡の適否を判定しているが、これに限られるものではない。例えば、図５に示すように関節角度と関節受動抵抗とは一定の関係を有するので、乗降動作軌跡算出部５で算出した動作軌跡から頚関節及び腰関節の関節角度を求め、頚関節及び腰関節の関節角度がそれぞれの閾値以下となっているか否かによって、動作軌跡の適否を判定するようにしてもよい。
【０１２４】
また、頚関節及び腰関節の関節受動抵抗の評価を乗降動作の全区間における動作軌跡について行っているが、これに限られるものではない。頚関節及び腰関節の関節角度が最も大きくなるのはルーフレールの下を通過する動作をするときなので、人体モデルがルーフレールの下を通過する動作をするときの頚関節及び腰関節の関節受動抵抗を求め、該関節受動抵抗が大きいときにはルーフレールの下を通過する動作に関連する設計諸元値を変更するようにしてもよい。
【０１２５】
《発明の実施形態３》
続いて、実施形態３に係る支援システム３００について説明する。
【０１２６】
支援システム３００では、動作軌跡の算出の方法が支援システム１００と異なる。支援システム３００の構成は、図１に示す支援システム１００の構成と同様である。支援システム３００は、実際の人間が車両を乗降する際には頚と腰との連動性があることに着目し、頚と腰との連動性を考慮して、乗降動作のシミュレーションを行う。
【０１２７】
本発明者は、以下の実験を行うことにより頚と腰との連動性を見出した。詳しくは、車両のドア開口部を想定したモックアップを用い、降車動作を行う乗員の動きを計測した。一連の乗降動作の中で頚や腰の筋負担が最も大きくなるのは、降車時に頭又は肩がルーフレールの下を通過するときであることがわかっているため、モックアップのルーフレール高さを変動させて、乗員の動きの計測を行った。条件ごとに３回の乗降動作を行い、そのときの乗員の動きを計測した。
【０１２８】
図２２は、関節角度計測におけるマーカ位置を示す説明図であり、図２３は、計測設備の概略構成を示す図である。乗員には、図２２に示すマーカ位置に、関節角度計測用マーカを取り付けた。そして、図２３に示す計測設備を用いて、乗降動作を行う乗員の動作を計測した。詳しくは、計測設備は、第１及び第２ＣＣＤカメラ４１，４２と、第１及び第２ＣＣＤカメラ４１，４２のそれぞれに電力を供給し且つそれぞれを制御する第１及び第２制御装置４３，４４と、第１及び第２制御装置４３，４４から出力される撮影画像を同期させる同期装置４５と、第１及び第２ＣＣＤカメラ４１，４２の撮影画像をそれぞれ記録する第１及び第２記録部４６，４７とを備えている。このような計測設備を用いて、乗降動作を行う乗員の動作を異なる２つの角度から撮影した。
【０１２９】
こうして種々のルーフレール高さに対する乗降動作を計測した結果を図２４，２５に示す。図２４は、ルーフレール高さに応じた乗員の動作パターンを模式的に表した図であり、図２５は、ルーフレール高さに対する頚関節及び腰関節の関節角度の関係を示すグラフである。図２５の頚関節及び腰関節の関節角度は、計測したマーカの軌跡を解析して、乗員がルーフレールの下を通過する際の関節角度を求めたものである。
【０１３０】
図２４からわかるように、ルーフレール高さが低い場合には、乗員は、頚をほとんど曲げず、腰を少しだけ（約３０°）曲げて、ルーフレールの下を通過する。そして、ルーフレール高さが少し低くなると、乗員は、腰の角度（約３０°）をあまり変えずに、頚の角度を大きくして（約１５°）、ルーフレールの下を通過する。ルーフレール高さがさらに低くなると、乗員は、頚の角度（約１５°）をあまり変えずに、腰の角度を大きくして（約４０°）、ルーフレールの下を通過する。
【０１３１】
このような乗員の動作パターンは、図２５を見れば、より明確である。ルーフレール高さが基準高さから少し低下させると、頚の関節角度だけが大きくなり、腰の関節角度はあまり変化しないか、むしろ減少している。そして、ルーフレール高さが或る閾値よりも低くなると、今度は、腰の関節角度が上昇に転じ、頚の関節角度は減少に転じる。ルーフレール高さをさらに低下させると、腰の関節角度は可動限界角度付近まで上昇していく。一方、頚の関節角度は、変動するものの、頚の可動限界角度を超えることはない。このような結果から考察すると、頚と腰では頚を曲げる方が容易であるため、ルーフレール高さがそれほど低くない場合は、乗員は頚を曲げるだけでルーフレールの下を通過しようとする。しかし、乗降動作に要する頚の曲げ量が大きくなり過ぎると、乗員は、腰を曲げてルーフレールの下を通過しようとする。このとき、腰を曲げるのに連動して、頚の関節角度は小さくなる。また、腰は、可動限界角度付近まで曲げ得るのに対し、頚は、可動限界付近まで曲がることはない。つまり、頚は、負担を感じる（即ち、痛みを感じる）関節受動抵抗が小さいのに対し、腰は、負担を感じる関節受動抵抗が大きいと考えられる。
【０１３２】
したがって、頚の関節角度が所定閾値以下でよい場合には、乗員は頚を優先的に曲げる一方、頚の関節角度が所定閾値を上回らないといけない場合には、乗員は腰を優先的に曲げるように動作する。
【０１３３】
これらを踏まえて、支援システム３００の乗降動作軌跡算出部５は、頚を優先的に曲げて動作軌跡を算出する頚優先モードと、腰を優先的に曲げて動作軌跡を算出する腰優先モードとを有している。
【０１３４】
詳しくは、乗降動作軌跡算出部５は、頚優先モードの場合は、上記式（２）の評価関数Ｖの代わりに、式（２２）の評価関数Ｖ１を用いて動作軌跡を算出する。詳しくは、式（２２）に示す評価関数Ｖ１により得られる関節トルクの時間積分値の合計値を評価値とし、該評価値を最小化するパラメータａｉ乃至ｅｉの組合せデータを遺伝的アルゴリズムにより探索することで動作軌跡を算出する。一方、乗降動作軌跡算出部５は、腰優先モードの場合は、上記式（２）の評価関数Ｖの代わりに、式（２３）の評価関数Ｖ２を用いて動作軌跡を算出する。詳しくは、式（２３）に示す評価関数Ｖ２により得られる関節トルクの時間積分値の合計値を評価値とし、該評価値を最小化するパラメータａｉ乃至ｅｉの組合せデータを遺伝的アルゴリズムにより探索することで動作軌跡を算出する。
【０１３５】
【数８】
0005998638.tif 000009
【０１３６】
【数９】
0005998638.tif 000010
【０１３７】
頚優先モードと腰優先モードの切替は、頚関節の関節角度に基づいて行う。詳しくは、乗降動作軌跡算出部５は、算出した動作軌跡から、ルーフレールの下を通過する際の頚関節の関節角度を算出し、該関節角度が所定の閾値以下の場合には頚優先モードとし、該関節角度が所定の閾値を上回る場合には腰優先モードとする。この閾値は、例えば、頚関節の関節受動抵抗が発生する値である。閾値をこのように設定した場合、頚関節に負担がかからない領域では頚優先モードとなり、頚関節に負担がかかってしまう領域では腰優先モードとなる。また、頚関節の関節角度は、上述の如く、頚関節を前後方向に貫通する軸回りの角度である。
【０１３８】
以下、図２６のフローチャートを参照しながら、支援システム３００の主制御部１１による設計諸元最適化制御処理について説明する。
【０１３９】
ステップＳＡ１〜ＳＡ３までの処理は、支援システム１００と同様である。ただし、ステップＳＡ３において演算実行指令を受けた乗降動作軌跡算出部５は、上記人体特性データにより置換された乗員の各関節トルクの積分値が最小となる動作軌跡を算出する。つまり、この時点では、頚関節及び腰関節の関節受動抵抗を考慮していない。乗降動作軌跡算出部５は、始めは頚優先モードに設定されており、頚優先モードで動作軌跡を算出する。
【０１４０】
続いて、ステップＳＣ１では、乗降動作軌跡算出部５に対して、算出した動作軌跡に基づいて頚関節の関節角度を算出させるべく演算実行指令を出す。
【０１４１】
ステップＳＣ２では、乗降動作軌跡算出部５に対して演算実行指令を行うことで、ステップＳＣ１にて算出した頚関節の関節角度が所定の閾値以下であるか否かを判定させる。この判定がＹＥＳの場合には、ステップＳＡ４に進み、ＮＯの場合にはステップＳＣ３に進む。
【０１４２】
ステップＳＡ４以降の処理は、支援システム１００と同様である。
【０１４３】
ステップＳＣ３では、乗降動作軌跡算出部５に対して、頚優先モードを腰優先モードに変更させる実行指令を出す。その後、ステップＳＡ３へ進む。つまり、ステップＳＣ３を経由したステップＳＡ３においては、乗降動作軌跡算出部５は、腰優先モードで動作軌跡を算出する。
【０１４４】
尚、ステップＳＡ３において腰優先モードで動作軌跡を算出した後は、ステップＳＣ１，ＳＣ２をスキップして、ステップＳＡ４へ進んでもよい。
【０１４５】
以上の如く、実施形態３では、関節の許容度に基づいて乗降動作をシミュレーションする。具体的には、支援システム３００は、乗降動作に要する頚関節の関節角度が小さい場合（即ち、関節角度が所定閾値以下の場合）には頚優先モードで動作軌跡を算出する一方、乗降動作に要する頚関節の関節角度が大きい場合（即ち、関節角度が所定閾値を超える場合）には腰優先モードで動作軌跡を算出する。つまり、実際の人間の動きに近い乗降動作の動作軌跡を算出することができる。その結果、現実的でない乗降動作に基づいて設計諸元値を評価してしまうことを防止することができ、乗降性を正確に評価することができる。さらには、現実的でない乗降動作についての演算を行う必要がないので、シミュレーションにおける計算量を削減することができる。
【０１４６】
《発明の実施形態４》
続いて、実施形態４に係る支援システム４００について説明する。
【０１４７】
支援システム４００では、動作軌跡の算出の方法が支援システム１００と異なる。支援システム４００の構成は、図１に示す支援システム１００の構成と同様である。支援システム４００は、支援システム３００と同様に、頚と腰との連動性を考慮して乗降動作のシミュレーションを行う。
【０１４８】
具体的には、支援システム４００の乗降動作軌跡算出部５は、遺伝的アルゴリズムにより動作軌跡を算出する際に、支援システム１００と同様に、式（４）、（５）を拘束条件として設定する。そして、式（１）により求めた頚の関節角度θａが式（４）を満たす場合には、乗降動作軌跡算出部５は頚優先モードとなる。頚優先モードでは、乗降動作軌跡算出部５は、式（２２）の評価関数Ｖ１を用いて動作軌跡を算出する。一方、式（１）により求めた頚の関節角度θａが式（４）を満たさない場合には、乗降動作軌跡算出部５は腰優先モードとなる。腰優先モードでは、乗降動作軌跡算出部５は、式（２３）の評価関数Ｖ２を用いて動作軌跡を算出する。
【０１４９】
以上の如く、実施形態４では、関節の許容度に基づいて乗降動作をシミュレーションする。具体的には、支援システム４００は、遺伝的アルゴリズムにより動作軌跡を算出する際に、頚関節の関節角度が小さい場合（即ち、頚関節の関節受動抵抗が所定閾値以下の場合）には頚優先モードで動作軌跡を算出する一方、頚関節の関節角度が大きい場合（即ち、頚関節の関節受動抵抗が所定閾値を超える場合）には腰優先モードで動作軌跡を算出する。つまり、実際の人間の動きに近い乗降動作の動作軌跡を算出することができる。その結果、現実的でない乗降動作に基づいて設計諸元値を評価してしまうことを防止することができ、乗降性を正確に評価することができる。さらには、現実的でない乗降動作についての演算を行う必要がないので、シミュレーションにおける計算量を削減することができる。
【０１５０】
《その他の実施形態》
上記実施形態について、以下のような構成としてもよい。
【０１５１】
例えば、上記実施形態では、頚関節と腰関節のみを考慮しているが、これに限られるものではない。頚関節及び腰関節以外の関節の関節受動抵抗を考慮して、人体モデルの動作軌跡を算出してもよい。また、人体の関節は互いに関連し合っているため、頚関節及び腰関節以外の複数の関節についての連動性を考慮して、人体モデルの動作軌跡を算出してもよい。
【０１５２】
上記実施形態では、負担感に基づいて設計諸元データを決定しているが、これに限られるものではない。関節の許容度に基づいて動作軌跡を算出する限り、その動作軌跡をどのように用いるかに限定されない。例えば、支援システムは、各種の設計諸元値に対して動作軌跡を算出し、該動作軌跡又は該動作軌跡から算出される関節角度若しくは関節受動抵抗を出力するものであってもよい。つまり、支援システムは、設計諸元値の決定まで行わなくてもよく、ユーザが設計諸元値を決定するために該動作軌跡又は関節角度若しくは関節受動抵抗をユーザへ出力する構成であってもよい。
【０１５３】
また、実施形態３，４において、出力（表示）される設計諸元データが、どのモード（頚優先モードと腰優先モード）を用いて演算されたかを表示してもよく、これにより、車両用設計支援システムの情報分析に熟練していなくても、乗降姿勢を容易に把握できる。
【０１５４】
上記各実施形態では、上記乗降動作軌跡算出部５は、上記設計諸元データ記憶部２から出力された各設計諸元項目Ｄｎの値及び人体特性データ記憶部３から出力された人体特性データに基づいて、ドア２１が全開状態にあるものとして乗員の車両乗降時の動作軌跡を出力するようになっているが、これに限ったものではなく、例えば、乗員の乗降動作時の動作軌跡をドア２１の開度に応じて算出するようにしてもよい。この場合には、例えば、上記乗降動作軌跡算出部５に対して、車両（仮想車両）のドア開度を設定可能なドア開度設定部（ドア開度設定手段）を設けて、該ドア開度設定部にて設定されたドア開度に応じて、該仮想車両に対する乗員の乗降動作時の動作軌跡を算出するようにすればよい。
【０１５５】
こうすることで、ドア開度設定部により仮想車両のドア開度を設定することができるとともに、該乗降動作軌跡算出部５により、該仮想車両に対する乗員の乗降動作時の動作軌跡を該ドア開度に応じて算出することが可能となり、延いては、上記負担感推定部２６（総負担感推定部２５）により、該仮想車両に対する乗員の乗降動作時の動作軌跡を該ドア開度に応じて推定することが可能となる。そうして、上記設計諸元データ最適化部９により、ドア開度に応じた最適設計諸元データＱの決定が可能となる。
【０１５６】
従って、例えば、比較的周辺スペースが無い場所での利用を想定した車両に対して、ドア部周辺の最適設計諸元データＱを決定する場合に、予測されるドア開度を上記ドア開度設定部により設定することで、設計諸元データ最適化部９において、該車両の用途に適した最適設計諸元データＱの決定が可能となる。
【０１５７】
また、上記各実施形態では、精神負担算出用データ３０を、アンケート結果に基づいて作成するようにしているが、これに限ったものではなく、例えば、複数の被験者を予め用意した複数の車両に乗降させて、該乗降動作時の各被験者の発話内容を、ＩＳＭ法により抽出した８つの乗降性評価項目Ａ１乃至Ａ８を基に解析することによって作成するようにしてもよい。すなわち、例えば上記各乗降性評価項目Ａ１乃至Ａ８に関連付く発話フレーズ（言葉）を予め決めておくとともに、各動作フェーズａ１乃至ａ６においてこの発話フレーズを被験者が発したか否かを調査して該調査結果に基づいて精神負担算出用データ３０を作成するようにすればよい。具体的には、まず、各被験者の乗降動作をカメラで撮影するとともに音声マイクにより該各被験者の発する言葉を録音しておく。次に、該カメラにより撮影された映像と音声マイクにより録音された言葉とを基に、各動作フェーズａ１乃至ａ６において被験者が発した発話フレーズをチェックする。そして、このチェックした結果を、上述のアンケート調査結果の解析と同様の手法（影響数に基づく手法）により解析することで上記精神負担算出用データ３０を作成することができる。尚、この発話フレーズのチェックは、例えば、音声信号を解析可能な解析装置により行うようにしてもよい。
【０１５８】
また、上記各実施形態では、上記総負担感推定部２５は、乗員の各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の総負担感割合ＲＳａを算出して該総負担感割合ＲＳａをもって各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の総負担感（総負担感の大きさ）として算出するようになっているが、これに限ったものではなく、例えば、精神的負担感推定部８にて算出した各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の精神的負担感Ｍａを、肉体的負担感に単位系を合わせるべく換算した上で、肉体的負担感推定部７にて算出した各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の肉体的負担感Ｗａと足し合わせて、その足し合わせた値を総負担感として算出するようにしてもよい。具体的には、乗員の乗降動作時の総負担感に占める肉体的負担感と精神的負担感との割合がそれぞれ５０％ずつと仮定して、例えば、総負担感推定部２５にて、合計肉体的負担感が１００（Ｎｍｓ）と算出された場合には、合計精神的負担感は、肉体的負担感に換算して１００（Ｎｍｓ）と算出される。そして、総負担感推定部２５にて算出された着座フェーズａ２における乗員の精神的負担感割合ＲＭａが例えば３０％であったとすると、乗員が該着座フェーズａ２にて受ける精神的負担感は、肉体的負担感に換算すると３０（＝１００×０．３）（Ｎｍｓ）と算出される。よって、仮に、肉体的負担感推定部７にて算出された着材フェーズａ２における乗員の肉体的負担感Ｗａが３０（Ｎｍｓ）であったとすると、該着座フェーズａ２における乗員の総負担感は６０（＝３０＋３０）（Ｎｍｓ）と算出される。
【０１５９】
上記各実施形態では、各設計諸元項目Ｄｎの変更優先順位を、該各設計諸元項目Ｄｎが車両の外観に与える影響が大きい順に設定するようにしているが、これに限ったものではなく、例えば、値を変更することによる製造コストへの影響が少ない順に設定するようにしてもよい。
【０１６０】
また、精神的負担感推定部８による精神的負担感の算出処理（図１７のステップＳＡ５において主制御部１１からの演算指令を受けて精神的負担感推定部８により実行される演算処理）は上記実施形態の処理に限られるものではない。以下に、精神的負担感推定部８の変形例について説明する。
【０１６１】
−変形例１−
変形例１に係る精神的負担感推定部８は、乗降動作軌跡算出部５にて算出された乗員（人体モデルＪＭ）の乗降動作軌跡を基に、各動作フェーズａ１乃至ａ６において乗員の視線方向の先にある物を推定するとともに該推定した物と関連性の深い設計諸元項目Ｄｎを各動作フェーズａ１乃至ａ６毎に抽出して、この抽出した設計諸元項目Ｄｎと、精神負担算出用データ記憶部４に記憶された精神負担算出用データ３０とを基に各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の精神的負担感Ｍａを算出するように構成されている。その場合、乗降動作軌跡算出部５から精神的負担感推定部８への情報出力が可能になっている。
【０１６２】
具体的には、精神的負担感推定部８は、頭部中心ＪＣ（図４参照）を通り且つ該頭部中心ＪＣと上記頚関節Ｊ１とを結ぶ直線に垂直な直線ｈが乗員の視線に一致するものとして、この直線と車両（仮想車両）とが交差する座標点を算出し、この算出した座標点にある車両構成要素が該乗員の視線の先にある物と推定する。ここで、各動作フェーズａ１乃至ａ６において乗員の視線の先にあるものが２以上ある場合には、頭部中心からの距離が最も近い物を選択して推定物とする。
【０１６３】
そして、精神的負担感推定部８は、上述のように、乗員の視線の先にあるものと推定した推定物に対して深い関連を有する設計諸元項目Ｄｎを関連設計諸元項目Ｄｋとして各動作フェーズａ１乃至ａ６毎に抽出する。ここで、推定物に対してどの設計諸元項目Ｄｎを関連設計諸元項目Ｄｋとするかは、システム設計段階で予め設定されてハードディスク内の所定領域に記憶される。本実施形態においては、例えば、上記推定物としてのシート２２（シートクッション）に深い関連を有する関連設計諸元項目Ｄｋはシート高さＤ２とされている。尚、関連設計諸元項目Ｄｋは１つに限ったものではなく、例えば２つ以上であってもよい。
【０１６４】
そうして、精神的負担感推定部８は、各動作フェーズａ１乃至ａ６毎に抽出した上記関連設計諸元項目Ｄｋの各乗降性評価項目Ａ１乃至Ａ８への影響度を精神負担算出用データ３０から読取る。そして、該読み取ったデータと、設計諸元データ記憶部２に記憶された設計諸元データＱにおける該関連設計諸元項目Ｄｋに対応するデータとを基に、乗員の乗降動作時における各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の精神的負担感Ｍａ及び合計精神的負担感Ｍをそれぞれ次式（２４）及び式（１７）により算出する。
【０１６５】
【数１０】
0005998638.tif 000011
【０１６６】
そして、精神的負担感推定部８は、算出した各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の精神的負担感Ｍａ及び合計精神的負担感Ｍに関する情報を総負担感推定部２５に出力する。
【０１６７】
以上の如く、この例では、精神的負担感推定部８は、乗降動作軌跡算出部５により算出された動作軌跡を基に、各動作フェーズａ１乃至ａ６において、乗員の視線の先にある車両構成要素を推定するとともに、上記設計諸元データＱのうち該推定した車両構成要素に関連するデータ（該車両構成要素に関連する関連設計諸元項目Ｄｋに対応するデータ）を抽出して、該抽出したデータと、上記精神負担算出用データ３０とを基に、乗員の乗降動作時の各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の精神的負担感を推定するようになっている。
【０１６８】
これにより、精神的負担感推定部８にて乗員の乗降動作時における各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の精神的負担感Ｍａを精度良く推定することが可能となる。
【０１６９】
すなわち、乗員の乗降動作時における精神的負担感は、乗員の眼から脳に伝達される視認情報つまり乗員が乗降動作中に視認する物の影響を強く受ける。精神的負担感推定部８は、上記乗降動作軌跡算出部５により算出された動作軌跡を基に、各動作フェーズａ１乃至ａ６において、設計諸元データＱのうち乗員の視線の先にある車両構成要素に関連するデータを抽出して、つまり精神的負担感Ｍａに影響する視認情報に関連するデータを抽出して、該抽出したデータと精神負担算出用データ３０とを基に乗員の乗降動作時の各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の精神的負担感Ｍａを推定するようになっている。従って、乗員の乗降動作時における各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の精神的負担感Ｍａを精神的負担感推定部８にて精度良く確実に推定することが可能となり、延いては、総負担感推定部２５にて総負担感をより精度良く算出（推定）することができる。この結果、設計諸元データ最適化部９により、乗員の実際の乗降動作時における総負担感を確実に低減可能な最適設計諸元データＱを得ることが可能となる。
【０１７０】
−変形例２−
変形例２に係る精神的負担感推定部８は、乗降動作軌跡算出部５にて算出された乗員（人体モデルＪＭ）の乗降動作軌跡を基に、各動作フェーズａ１乃至ａ６において乗員と接触する可能性のある接触物を推定する。
【０１７１】
そして、精神的負担感推定部８は、各動作フェーズａ１乃至ａ６毎に、上記推定した接触物に対して深い関連を有する設計諸元項目Ｄｎを関連設計諸元項目Ｄｋとして抽出する。ここで、抽出した接触物がどの設計諸元項目Ｄｎと深い関連を有するかは設計段階において予め設定されてハードディスク内の所定領域に記憶される。本実施形態においては、例えば、上記接触物としてのシート２２（シートクッション）に深い関連を有する関連設計諸元項目Ｄｋはシート高さＤ２とされている。尚、関連設計諸元項目Ｄｋは１つに限ったものではなく、例えば２つ以上であってもよい。
【０１７２】
そうして、精神的負担感推定部８は、各動作フェーズａ１乃至ａ６毎に、上記抽出した関連設計諸元項目Ｄｋの各乗降性評価項目Ａ１乃至Ａ８への影響度を精神負担算出用データ３０から読取る。そして、該読み取ったデータと、設計諸元データ記憶部２に記憶された設計諸元データＱにおける該関連設計諸元項目Ｄｋに対応するデータとを基に、乗員の乗降動作時における各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の精神的負担感Ｍａ及び合計精神的負担感Ｍをそれぞれ、式（２１）及び（１７）により算出するとともに、その情報を総負担感推定部２５に出力する。
【０１７３】
以上の如く、この例では、精神的負担感推定部８は、乗降動作軌跡算出部５により算出された乗員の動作軌跡を基に、各動作フェーズａ１乃至ａ６において、該乗員が乗降動作時に接触する可能性のある車両構成要素を推定するとともに上記設計諸元データＱのうち該推定した車両構成要素に関連するデータ（該車両構成要素に関連する関連設計諸元項目Ｄｋに対応するデータ）を抽出して、該抽出したデータと上記精神負担算出用データ３０とを基に、乗員の乗降動作時の各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の精神的負担感を推定するように構成されている。
【０１７４】
これにより、精神的負担感推定部８にて乗員の各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の精神的負担感Ｍａをより一層精度良く推定することが可能となる。すなわち、乗員の乗降動作時における精神的負担感Ｍａは、乗降動作時に乗員の体に物が接触することによる触感の影響を強く受ける。精神的負担感推定部８は、各動作フェーズａ１乃至ａ６において、該乗員が乗降動作時に接触する可能性のある車両構成要素を推定するとともに上記設計諸元データＱのうち該推定した車両構成要素に関連するデータを抽出して、つまり乗員の触感に関連するデータを抽出して、該抽出したデータと上記精神負担算出用データ３０とを基に、上記乗員の乗降動作時の各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の精神的負担感Ｍａを推定するようになっている。従って、乗員の乗降動作時における各動作フェーズａ１乃至ａ６毎の精神的負担感Ｍａを精神的負担感推定部８にて精度良く確実に推定することが可能となり、延いては、総負担感推定部２５にて総負担感をより精度良く算出（推定）することができる。この結果、設計諸元データ最適化部９により、乗員の実際の乗降動作時における総負担感を確実に低減可能な最適設計諸元データＱを得ることが可能となる。
【０１７５】
尚、以上の実施形態は、本質的に好ましい例示であって、本発明、その適用物、あるいはその用途の範囲を制限することを意図するものではない。
【産業上の利用可能性】
【０１７６】
以上説明したように、この技術は、車両用ドア部周辺の設計諸元値を決定するための車両用設計支援システムについて有用である。
【符号の説明】
【０１７７】
２      設計諸元データ記憶部（設計諸元データ記憶手段）
３      人体特性データ記憶部（人体特性データ記憶手段）
４      精神負担算出用データ記憶部
５      乗降動作軌跡算出部（算出手段）
６      関節トルク算出部
７      肉体的負担感推定部
８      精神的負担感推定部
９      設計諸元データ最適化部（設計諸元データ最適化手段）
１０    結果表示部（出力手段）
１１    主制御部（設計諸元データ最適化手段）
２１    ドア
２５    総負担感推定部
２６    負担感推定部
３０    精神負担算出用データ
１００  車両用設計支援システム
ａ１    内足入れフェーズ
ａ２    着座フェーズ
ａ３    外足入れフェーズ
ａ４    外足出しフェーズ
ａ５    起立フェーズ
ａ６    内足出しフェーズ
ｍ１    頭部重量（人体特性データ）
ｍ２    胸部重量（人体特性データ）
ｒ１    モーメントアーム長さ（人体特性データ）
ｒ２    モーメントアーム長さ（人体特性データ）
Ｉ１      頭部の慣性モーメント
Ｉ２      胸部の慣性モーメント
Ｄｎ    設計諸元
Ｑ      設計諸元データ
ＪＭ    人体モデル
Ｍａ      精神的負担感
Ｗａ      肉体的負担感
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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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１２】
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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２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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