(57)【要約】  【課題】目標感情状態に向けて誘導する感覚上の刺激付与を適切に行えるようにする。  【解決手段】人間の感覚にかかわる評価対象に関する情報（例えば音データ）について、人間脳内の階層的な感覚情報処理を模擬した階層毎に特徴データが算出される。この特徴データについて算出された感覚統計量のうち、感情との関連が高い特定の感覚統計量が決定される。生体センサやカメラ等によって取得された情報に基づいて、運転者の現在の感情状態が判定される。前記特定の感覚統計量のうち、運転者の現在の感情を目標感情状態に向けて誘導するのに適した感覚統計量を選択して、選択された感覚統計量が変化するように刺激が付与される。【選択図】  図１
2018086135.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の運転者を目標感情状態に向けて誘導するようにした運転支援システムであって、
人間の感覚にかかわる評価対象に関する情報を取得する情報取得手段と、
人間脳内の階層的な感覚情報処理を模擬して構成され、前記情報取得手段で取得された情報について該階層毎に特徴データを算出する特徴算出手段と、
前記特徴算出手段で算出された特徴データについて感覚統計量を算出する感覚統計量算出手段と、
前記感覚統計量算出手段で算出された感覚統計量のうち、感情との関連が高い特定の感覚統計量を決定する感覚統計量決定手段と、
運転者の感情に関する感情情報を検出する感情情報検出手段と、
前記感情情報検出手段で検出された感情情報から、運転者が有する感情を判定する感情判定手段と、
前記特定の感覚統計量のうち、前記感情判定手段で判定された運転者の感情を前記目標感情状態に向けて誘導するのに適した感覚統計量を選択する感覚統計量選択手段と、
前記感覚統計量選択手段で選択された感覚統計量が変化するように感覚的な刺激を付与
して、運転者の感情を前記目標感情状態に向かわせる支援を行う支援手段と、
を備えていることを特徴とする運転支援システム。
【請求項２】
請求項１において、
前記目標感情状態が、快・不快と活性・非活性との２軸をパラメータとする所定領域に設定されている、ことを特徴とする運転支援システム。
【請求項３】
請求項１または請求項１において、
前記評価対象に関する情報が、視覚に関する情報と聴覚に関する情報との少なくとも一方とされ、
前記支援手段による感覚的な刺激の付与が、視覚上の刺激と聴覚上の刺激との少なくとも一方とされている、
ことを特徴とする運転支援システム。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれか１項において、
感覚統計量をパラメータとして感情の評価値を決定する評価モデルが設定され、
前記感覚統計量選択手段は、前記目標感情状態に向けて誘導するための感情に対応した前記評価モデルに含まれる感覚統計量を、前記特定の感覚統計量として決定する、
ことを特徴とする運転支援システム。
【請求項５】
請求項４において、
前記評価モデルを学習補正する学習補正手段をさらに備えている、ことを特徴とする運転支援システム。
【請求項６】
請求項１ないし請求項５のいずれか１項において、
前記感覚統計量は、前記特徴データの自己相関および相互相関とされている、ことを特徴とする運転支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転支援システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
人間は、視覚上の刺激や聴覚上の刺激を受けてある感情（感性あるいは情動ともいえる）をいだくことになる。視覚上の感性を評価するものとして、特許文献１、特許文献２がある。特許文献１は、感性を表す感性用語を用いて、画像印象の評価結果を表示するものとなっている。特許文献２は、露光度等の撮影者の好みを反映させた画像評価を行うものとなっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平９−１６７９７号公報
【特許文献２】特開２００６−２５４１０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、車両においては種々の運転支援が行われるようになっている。この運転支援として、運転者の感情を目標感情状態に向けて誘導することが考えられる。例えば、運転者が不快という感情を有しているときに、運転者の感情が快となる方向へ視覚上あるいは聴覚上の刺激を付与することが考えられる。この場合、目標感情状態とするのに適した感覚上の刺激としてどのようなものが好適かを適切に選択することが難しいものとなる。具体的には、ある感覚上の刺激付与を行った場合に、運転者の感情を例えば快状態という目標感情状態に近づけることができたとしても、逆に運転者が不活性になってしまう等の弊害を生じてしまうこともある。
【０００５】
本発明は以上のような事情を勘案してなされたもので、その目的は、目標感情状態に向けて誘導する感覚上の刺激付与を適切に行えるようにした運転支援システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記目的を達成するため、本発明にあっては次のような解決手法を採択してある。すなわち、請求項１に記載のように、
車両の運転者を目標感情状態に向けて誘導するようにした運転支援システムであって、
人間の感覚にかかわる評価対象に関する情報を取得する情報取得手段と、
人間脳内の階層的な感覚情報処理を模擬して構成され、前記情報取得手段で取得された情報について該階層毎に特徴データを算出する特徴算出手段と、
前記特徴算出手段で算出された特徴データについて感覚統計量を算出する感覚統計量算出手段と、
前記感覚統計量算出手段で算出された感覚統計量のうち、感情との関連が高い特定の感覚統計量を決定する感覚統計量決定手段と、
運転者の感情に関する感情情報を検出する感情情報検出手段と、
前記感情情報検出手段で検出された感情情報から、運転者が有する感情を判定する感情判定手段と、
前記特定の感覚統計量のうち、前記感情判定手段で判定された運転者の感情を前記目標感情状態に向けて誘導するのに適した感覚統計量を選択する感覚統計量選択手段と、
前記感覚統計量選択手段で選択された感覚統計量が変化するように感覚的な刺激を付与
して、運転者の感情を前記目標感情状態に向かわせる支援を行う支援手段と、
を備えているようにしてある。
【０００７】
上記解決手法によれば、感覚統計量を利用して目標感情状態へ誘導するためのパラメータを適切に選択して、目標感情状態へと適切に誘導することができる。特に、感覚統計量は、人間脳内の階層的な感覚情報処理を模擬することにより取得された特徴データに基づくので、人間の感情を適切に反映したものとなり、この結果、目標感情状態へ誘導する支援が極めて適切なものとされて、目標感情状態へ誘導する際に不必要に（不用意に）運転者の感情を阻害してしまう事態を防止あるいは抑制する上で極めて好ましいものとなる。
【０００８】
上記解決手法を前提とした好ましい態様は、請求項２以下に記載のとおりである。すなわち、
前記目標感情状態が、快・不快と活性・非活性との２軸をパラメータとする所定領域に設定されている、ようにしてある（請求項２対応）。この場合、運転者がいだく感情として一般的な快・不快と活性・非活性との２軸をパラメータとして、好ましい感情状態としての目標感情状態の領域を適切に設定することができる。
【０００９】
前記評価対象に関する情報が、視覚に関する情報と聴覚に関する情報との少なくとも一方とされ、
前記支援手段による感覚的な刺激の付与が、視覚上の刺激と聴覚上の刺激との少なくとも一方とされている、
ようにしてある（請求項３対応）。この場合、人間の感情に大きな影響を与える視覚あるいは聴覚を利用して、目標感情状態へ効果的に誘導することができる。
【００１０】
感覚統計量をパラメータとして感情の評価値を決定する評価モデルが設定され、
前記感覚統計量選択手段は、前記目標感情状態に向けて誘導するための感情に対応した前記評価モデルに含まれる感覚統計量を、前記特定の感覚統計量として決定する、
ようにしてある（請求項４対応）。この場合、評価モデルを利用して、特定の感覚統計量を適切かつ容易に選択することができる。
【００１１】
前記評価モデルを学習補正する学習補正手段をさらに備えている、ようにしてある（請求項５対応）。この場合、評価モデルをより最適化して、目標感情状態へより適切に誘導する上で好ましいものとなる。
【００１２】
前記感覚統計量は、前記特徴データの自己相関および相互相関とされている、ようにしてある（請求項６対応）。この場合、感覚統計量として具体的なものが提供される。特に、自己相関と相互相関とは、数多くの特徴データについての関連性を的確に示すことになるので、特徴データそのものよりも人間の感性をより的確かつ精緻に示すものとなり、この結果、感覚統計量を利用した目標感情状態へ誘導する支援を適切に行う上で極めて好ましいものとなる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、目標感情状態に向けて誘導する感覚上の刺激付与を適切に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】運転支援を行うための制御系統例を示す図。
【図２】快・不快と活性・非活性との２軸をパラメータとする領域分けの設定例を示す図。
【図３】評価モデルの設定を行う制御系統例を示すブロック図。
【図４】人間脳内の階層的な聴覚情報処理を模擬化して示すもので、各階層の特徴データと各特徴データの自己相関および相互相関の算出を示す図。
【図５】評価モデルを決定する手法を説明するための図。
【図６】相互相関の決定例を示す説明図。
【図７】本発明の制御例を示すフローチャート。
【図８】本発明の制御例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
まず、図１を参照しつつ、運転支援の概要について説明する。図１中、Ｓ１は、生体センサであり、運転者の心電や心拍等を検出するものとなっている。この生体センサＳ１からの出力を受けるドライバ感情検出部Ｓ２によって、運転者（ドライバ）の感情が検出される。この後、ドライバ感情判定部Ｓ３によって、運転者の感情が判定される。上記ドライバ感情判定部Ｓ３による感情の判定は、運転者の感情が図２に示す感情マップにおいてどこに位置するかの判定となる。なお、運転者の感情を検出するために、生体センサＳ１に代えたあるいは加えて、運転者の顔を撮像するカメラを利用することもできる。
【００１６】
図２の感情マップは、快・不快と活性・非活性との２軸をパラメータとして、縦横に９つの領域に区分けされている（各領域の強化は破線で示される）。具体的には、活性・非活性のパラメータについては、Ａ２を中間値として、非活性方向にＡ１が設定され、活性方向にＡ３が設定されている。つまり、Ａ１以下は非活性状態であり、Ａ３以上は活性状態であり、Ａ１とＡ３との間が中間の状態とされている。
【００１７】
また、快・不快のパラメータについては、Ｂ２を中間値として、不快方向にＢ１が設定され、快方向にＢ３が設定されている。つまり、Ｂ１以下は不快状態であり、Ｂ３以上は快状態であり、Ｂ１とＢ３との間が中間の状態とされている。そして、実施形態では、９つに区分された領域のうち、快・不快のレベルがＢ１よりも大きい範囲でかつ活性・非活性のレベルがＡ１とＡ３との間となる領域（領域２−２と領域３−２）が、目標感情状態として設定される好ましい感情状態とされる。
【００１８】
図１中、Ｓ５は、感覚情報制御部であり、視覚上の刺激に関連した表示部Ｓ６や、聴覚上の刺激に関連したスピーカ部Ｓ７を制御する。特に、感覚情報制御部Ｓ５は、感覚情報制御パラメータ設定部Ｓ４によって設定された刺激付与に関連するパラメータを変化させるように、表示部Ｓ６やスピーカ部Ｓ７を制御する。そして、このパラメータは、後述する評価モデル選定部Ｓ８により選定された評価モデルを利用して選択される。なお、この感覚情報制御パラメータ設定部Ｓ４と評価モデル選定部Ｓ８による評価モデルの選定については、評価モデルの設定を含めて後述する。
【００１９】
次に、図４を参照しつつ、人間脳内の聴覚情報処理を模擬化した処理に基づく各階層での特徴データの算出と、各特徴データについてのＭｏｍｅｎｔおよび相互相関について説明する。すなわち、音データが蝸牛（基底膜）に入力されることを出発点として、最終的に脳幹視床での処理とが行われて、順次、第１階層の処理、第２階層の処理、第３階層の処理が行われるが、図２はこのような処理を模擬化して示すものである。なお、図２中の数字を○印で囲ったものを、○１、○２等でもって表示することとする（例えば○１は、数字の１を○印で囲ったものを意味する）。
【００２０】
図４において、音データが、マイクにより構成された入力部１に入力される。入力された音データは、フーリエ変換部２によって、音データについて周波数でもって区分けされる（第１階層の処理）。図２では、簡単化のために高周波と低周波との２つに区分けした場合を示すが、実際には２０〜３０程度に区分けされる。なお、この第１階層での処理は、蝸牛基底膜での処理に対応する。
【００２１】
第２階層の処理においては、第１階層で得られた特徴データ（区分けされた周波数）について、非線形圧縮した包絡線の抽出処理（○１、○２で示す特徴データの抽出）と、この後の非線形圧縮処理（強い音は弱められ、弱い音は強められる処理に相当）により○３、○４で示す特徴データが取得される。この第２階層での処理は、蝸牛基底膜の振幅特性と脳幹視床に基づく処理に相当する。
【００２２】
第３階層の処理においては、フーリエ変換部３、４によって、第２階層での特徴データ○３、○４についてそれぞれ、さらに周波数によって区分けされる（第２階層における特徴データについての変調周波数に相当）。第３階層で算出された特徴データが、○５〜○８で示される。第３階層での処理は、脳幹視床での処理に相当する。
【００２３】
上述した各特徴データ○１〜○８について、Ｍｏｍｅｎｔおよび相互相関が算出される。
Ｍｏｍｅｎｔは、基本的統計量となる平均、分散、尖度、歪度のいずれかの値で定義され、階層によりＭｏｍｅｎｔの２乗値を用いる場合は別途Ｐｏｗｅｒの用語を用いるようにしてある。図４中、Ｍ２あるいはＭ３で示すものがＭｏｍｅｎｔあるいはＰｏｗｅｒであり、Ｃ０、Ｃ１、Ｃ２で示すのが相互相関である。より、具体的には、Ｍ２は、第２階層での特徴データとなる○３、○４についてＭｏｍｅｎｔであり、Ｍ３は、第３階層での特徴データとなる○５〜○８についてのＰｏｗｅｒである。
【００２４】
また、Ｃ０は、第２階層の特徴データとなる○３と○４との間での相互相関である。Ｃ１は、○５と○７の間の相互相関と、○６と○８との相互相関を示し、第１階層の処理によって区分けされた異なる周波数間での相互相関となる。Ｃ２は、○５と○６の間の相互相関と、○７と○８との間の相互相関を示し、第１階層の処理によって区分けされたときに同一周波数となる間での相互相関となる。
【００２５】
次に、図５を参照しつつ、評価モデルを設定する例について説明する。なお、以下の説明では適宜、評価する感性が「不快」とした場合を例にして行うこととする。すなわち、例えばエンジン音が聴く者に与える不快なレベル（快レベル）を複数段階で評価する場合を例にして説明する。
【００２６】
まず、図５中、Ｇ１、Ｇ２・・・Ｇｎとして示すのは、聴覚上の感性の評価対象となる異なる多数（例えば５００〜１０００）の音データを示す。この多数の音データについての聴覚上の感性評価値（例えば不快レベルについて複数段階での評価値）が紐づけられている。なお、不快レベル評価値は、評価を行う複数人の専門家による評価値を平均した平均値としてある。図３において、太い縦線は、図４に示す個々のＭｏｍｅｎｔや相互相関を仕切る線である。そして、太い縦線で囲まれた範囲内での細い縦線は、Ｍｏｍｅｎｔや相関レベルを示す個々のデータ（相関係数）を仕切るものである。
【００２７】
図５において、「２nd」として示すのは第２階層における特徴データであることを意味し、「３rd」として示すのは第３階層における特徴データであることを意味する。また、「Ａｃｒｏｓｓ」として示すのは、第１階層で区分けされた周波数のうち異なる周波数間での相互相関であることを意味し、「Ｗｉｔｈｉｎ」として示すのは第１階層で区分けされた周波数のうち同一周波数間での相互相関であることを意味する。
【００２８】
図３では、相関の種類として６種類が設定されている。すなわち、左側から右側へ順次、「２nd  Ｍｏｍｅｎｔ」、「２nd  Ａｃｒｏｓｓ」、「３rd  Ｐｏｗｅｒ、「３rd  Ａｃｒｏｓｓ」、「３rd  Ｗｉｔｈｉｎ（Ｒｅａｌ）」、「３rd  Ｗｉｔｈｉｎ（Ｉｍａｇｅ）」である。なお、「３rd  Ｗｉｔｈｉｎ」については、ヒルベルト変換して、その実部が「３rd  Ｗｉｔｈｉｎ（Ｒｅａｌ）」とされ、虚部が「３rd  Ｗｉｔｈｉｎ（Ｉｍａｇｅ）」とされる。
【００２９】
図４に示すＭｏｍｅｎｔ、相互相関のうち、特に、「２nd  Ａｃｒｏｓｓ」（第２階層における特徴データについて、第１階層で区分けされた異なる周波数間での相互相関）は、振幅変動の一様性を示すパラメータとなる。また、「３rd  Ｐｏｗｅｒ」（第３階層における特徴データについてのＭｏｍｅｎｔの２乗値）は、振幅変動量（パワーあるいはエネルギ）を示すパラメータとなる。さらに、「３rd  Ｗｉｔｈｉｎ」（第３階層における特徴データについて、第１階層で仕分けされた同一周波数間における相互相関）は、振幅変動パターン（つまり音が変化する様子）を示す。
【００３０】
ここで、図６を参照しつつ、例えば「２nd  Ａｃｒｏｓｓ」の相関値を決定する手法を説明する。図６における縦軸、横軸は、それぞれ第１階層で分離された周波数を示す（周波数は、例えば５２Ｈｚ〜８８４４Ｈｚ）。縦横に区切られた多数の単位領域において、相関値（相関係数）が取得される。図６では、二重丸が相関値が極めて高いことを示し、一重丸が二重丸よりも相関値が低いものの相関値が所定値以上であること示し、×印が相関値が零の場合を示し、白抜きがデータなしを示す。
【００３１】
図６において、所定値以上の相関値を有する単位領域が集合して群をなすエリアを選択して、このエリアをなす各単位領域での相関値の平均値が、最終的な相互相関値とされる。なお、他の相互相関においても、同様にして最終的な相関値が決定される。
【００３２】
再び図５において、各音データについて、Ｍｏｍｅｎｔ、相互相関が算出される。１つの音データについて、Ｍｏｍｅｎｔおよび相互相関について、数多くの値を有するものである。各Ｍｏｍｅｎｔおよび各相互相関について、主成分分析（例えば５次元）が行われて、図５中Ａ列で示すようにデータ抽出（データの絞り込み）が行われる。また、図５中Ｂ列で示すように、Ａ列の中から、主観評価値に対して一定以上の相関を有するもの（例えば不快レベルの評価に大きな影響を及ぼすパラメータ）が選択される。
【００３３】
主成分分析によって取得された上記Ａ列に示すパラメータに基づいて、評価モデルを示す（１）式が、数１のように決定される。
【００３４】
【数１】
2018086135.tif 000003
【００３５】
（１）式中、Ｙ、各音データについての評価値であり、ａ０〜ａｍ、ｂ１〜ｂｍ、ｃ（ｃについてのサフィックスはここでは省略）は係数（定数）であり、Ｘ１〜Ｘｍは、図３で示すＡ列でのＭｏｍｅｎｔ（あるいはＰｏｗｅｒ）および相互相関値である。当初は、上記各係数は不知である。（１）式に対して、各音データＧ１〜Ｇｎについての主観的な評価値ＹとＭｏｍｅｎｔや相互相関値Ｘ１〜Ｘｍをあてはめて、回帰手法によって各係数が決定される。回帰モデルとなる（１）式において、個々の係数は、多数のＭｏｍｅｎｔや相互相関値のうち特定の１つが対応づけられている。
【００３６】
（１）式は、抽出されたＡ列で示すＭｏｍｅｎｔや相互相関値を含むように決定されたものとなる。この（１）式から、図３のＢ列で示すような例えば不快レベルの評価に大きな影響を与えるパラメータのみを残して（評価に影響がないパラメータを削除して）、不快レベル評価用の評価モデル式が下記の（２）式のように決定される。すなわち、（２）式では、（１）式でのサフィックスｍよりも小さいサフィックスｎを有するものとなる。
【００３７】
【数２】
2018086135.tif 000004
【００３８】
ここで、上記（１）式では、全ての１次項に対して、２次の項および交互作用の項（初期値ａ０を除く右辺第３項）を含んでいる。実際には、評価モデルを極力シンプルにするという観点から、主観評価に所定以上の影響を有するある特定の１次の項に対してのみ、２次の項および交互作用の項を有するものとするのが好ましく、このような処理が行われた後の状態が、（２）式である。なお、（２）式は、（１）式から不要なパラメータについての係数分を削除した後に、各係数のサフィックスが連続するように書き直したものとなっている（（１）式と（２）式とでは、同じサフィックスの係数が同じ内容を示すものとは限らない）。
【００３９】
ある音データの不快レベル評価を行う場合、当該ある音データについて、図５に示すようにＭｏｍｅｎｔ（Ｐｏｗｅｒ）や相互相関値を算出し、この算出結果を上記（２）式に当てはめることにより、上記ある音データについての評価値が数値でもって算出されることになる（定量化で可視化ともなる）。なお、（２）式での評価モデルの妥当性を、図５で示す音データＧ１〜Ｇｎ以外の複数の音データ（から算出されるＭｏｍｅｎｔや相互相関値）とそれに対する主観的な評価値とを利用して、検証することもできる。
【００４０】
（２）式において、例えば車両のエンジン音を快・不快で評価する場合、ｎ＝３というように、用いる係数をａ０、ａ１、ａ２、ａ３というように極めて少なくすることが可能である。基本値を示す係数ａ０以外において、係数ａ１は「２nd  Ａｃｒｏｓｓ」用で、係数ａ２は「３rd  Ｐｏｗｅｒ」用で、係数ａ３は「３rd  Ｗｉｈｉｎ」用である。このような係数ａ０、ａ１、ａ２、ａ３で規定される（２）式に対応した評価モデルを用いて得られた評価値は、主観評価値との関係において、Ｒ2＝０．９７という極めて高い相関を示すということが確認された。
【００４１】
次に、図３を参照しつつ、感性評価を行うための評価モデルを設定するための全体的な制御系統例について説明する。図３において、１１は、聴覚上の感性の評価対象となる音データの入力部であり、例えばマイクによって構成される。この入力された音データについて、前述したように、特徴データが音特徴算出部１２によって算出されて、この特徴データに基づいて、聴覚統計量計算部１３によって自己相関および相互相関が算出される。
【００４２】
一方、聴覚上の感性についての評価モデルが、複数設定されている。図３に示す評価モデルＡは、例えばエンジン音評価用のうち快・不快のレベルを評価するものとされる。また、評価モデルＢは、例えばエンジン音評価用のうち活性・非活性のレベルを評価するものとされる。この他、ロードノイズ評価用等々、評価モデルとしては数多く設定されている。
【００４３】
各評価モデルは、評価パラメータ選択部Ｐでの選択によって、評価すべき音源の種類や感性の種類に応じたパラメータ（評価軸）が設定されている。例えば、エンジン音についての不快レベルの評価においては、音の不規則性や音の強弱差の度合いがパラメータとして選択される（モーメント、相互相関が、上記パラメータを検出するように行われる）。
【００４４】
評価する感性の種類の相違に応じて、複数の評価モデルを設定することもできる。評価モデルとしては、上記以外に種々設定することができ、例えば車両の開閉部材（ドアやボンネット等）を閉じるときの音についての評価モデル、ブレーキ音についての評価モデル、建物周囲の環境音についての評価モデル等々、種々設定することができる。なお、音源の種類や評価する感性の種類等を総合した１つの評価モデルを設定することも可能であるが、音源の種類毎や評価する感性の種類毎に評価モデルを設定しておくのが、より適切に感性評価を行う上で好ましいものとなる。
【００４５】
図５において、個人情報入力部２１において個人情報（例えば性別、年齢、職業等）が入力され、入力された個人情報が、個人情報前処理部２２で前処理（例えば年齢を複数段階に分類等）された後、個人情報記録部２３に記録（記憶）される。
【００４６】
生体センサ入力部２４で入力された生体情報と主観評価部２５で入力された主観的な感性評価値とが、感性実測値推定部２６に入力されて感性実測値が推定され、この推定された感性実測値が感性実測値記録部２７に記録（記憶）される。
【００４７】
音源情報入力部２８で入力された音源のうち、評価対象特定部２９でもって評価対象が特定される。そして、この評価対象特定部で特定された評価対象（の音データ）が、評価対象記録部３０に記録（記憶）される。前述した聴覚統計量計算部１３での計算結果が、聴覚統計量記録部３１に記録（記憶）される。
【００４８】
上述した各記録部２３、２７、３０、３１が、データベース部Ｄを構成する。このデータベース部Ｄでのデータに基づいて、評価モデルが設定される。具体的には、データベース部Ｄでのデータが、評価パラメータ選択部Ｐに入力されて、評価すべき感性の種類に応じて、適切なパラメータ（評価軸）が選択されて（図５のＢ列のパラメータ選択が対応）、選択されたパラメータに応じて評価モデルが設定される（（２）式に示す評価モデルが設定される）。
【００４９】
前記記録部３０での記録内容が、図５に示す多数の音データＧ１〜Ｇｎとして利用され、記録部２７での記録内容が、各音データＧ１〜Ｇｎに対する主観的な評価値として利用される。なお、個人情報入力部２１は、個人情報（例えば性別や年齢層）に応じて評価値を補正するためであり、無くてもよいものである。また、記録部３１は、新たに感性評価したときにこれを評価モデルを学習補正するためであり、学習補正を行わない場合は無くてもよいものである。
【００５０】
評価モデルをより適切化するため、評価対象音源取得部１１で取得された音データについて、主観評価値と評価モデルによる評価値とが相違する場合は、上記取得された音データを図５の音データに含めると共に評価の専門家による主観評価値を含めるようにして、評価モデル（これに対応した（２）式）を学習補正することができる。
【００５１】
図３〜図６の説明では、聴覚上の感性に着目して説明したが、視覚上の感性についても同様に評価モデルを設定することができる。すなわち、人間の視覚情報処理を模擬したときは、第１階層では周波数（つまり解像度）による区分け、第２階層では方位選択処理、第３階層では方位信号強度の処理が行われて、第１階層から第３階層の各特徴データについての自己相関（を示す相関値で、モーメントに基づく値を使用することもできる）、相互相関（を示す相関値）を利用して、図５で説明したのと同様な手法により、視覚上の感性についての評価モデルが設定される。
【００５２】
再び図１において、評価モデル選定部Ｓ８は、車両の運転者の感情を、図２に示す目標感情状態（領域２−２または３−２）に向けて誘導するために適切な評価モデルを図３に示す複数の評価モデルの中から選定する。例えば、運転者の現在の感情状態が例えば図２の領域２−１であると判定されているときは、感情を非活性方向へ誘導するのに好適な評価モデルが選定されることになる（活性・非活性を評価する評価モデルの選定）。
【００５３】
感覚情報制御パラメータ設定部Ｓ４は、上記のように選定された評価モデル中における自己相関あるいは相互相関を示すパラメータ（（２）式におけるＸ１、Ｘ２等）を選択する。すなわち、選定された評価モデル中の自己相関あるいは相互相関を示すパラメータは、運転者の感情に対して活性・非活性方向に大きな影響を与えるものとなる一方、快・不快方向には大きな影響を与えにくいものとなる。
【００５４】
感覚情報制御部Ｓ５は、上記のように選択されたパラメータを変化させるように表示部Ｓ６やスピーカ部Ｓ７を制御する。上記パラメータの変化方向や変化量が運転者の感情にどの程度の影響を与えるは、評価モデルから得られる評価値によって知ることができる。これにより、感覚情報制御部Ｓ５は、表示部Ｓ６やスピーカ部Ｓ７を適切な制御方向（例えば音量の増減方向）および適切な制御量（例えば音圧）でもって制御することができる。このことは、表示部Ｓ６やスピーカ部Ｓ７に対する制御のオーバシュートを防止する上でも好ましいものとなる（例えば領域２−１にある感情状態から、領域２−２を超えて領域２−３に移行してしまうような事態の防止）。
【００５５】
図７、図８は、運転者の感情を目標感情状態に向けて誘導するための制御例を示すフローチャートであり、以下このフローチャートについて説明する。なお、以下の説明でＱはステップを示す。
【００５６】
まず、Ｑ１においてデータ入力された後、Ｑ２において、運転者の現在の感情状態、つまり快・不快度合い（レベル）と活性・非活性度合い（レベル）が判定される。この後、Ｑ３において、活性度が所定値Ａ３以上であるか否かが判別される。このＱ３の判別でＹＥＳのときは、Ｑ４において、快度がＢ１以下であるか否かが判別される。このＱ４の判別でＹＥＳのときは、運転者の現在の感情が、図２における領域１−１にある状態となる。このときは、Ｑ５において、快軸を優先して、不快を下げる支援（快を上げる支援）が実行される。なお、合わせて、活性を下げる（非活性を上げる）支援を行うようにしてもよい。
【００５７】
前記Ｑ４の判別でＮＯのときは、運転者の現在の感情が、図２における領域２−１または３−１にある状態となる。このときは、Ｑ６において、活性軸を優先して、活性度を下げる支援が実行される。
【００５８】
前記Ｑ３の判別でＮＯのときは、Ｑ７において、活性度がＡ１以下であるか否かが判別される。このＱ７の判別でＹＥＳのときは、Ｑ８において、快度がＢ１以下であるか否かが判別される。このＱ８の判別でＹＥＳのときは、運転者の現在の感情状態が領域１−３にある状態となる。このときは、Ｑ９において、快軸を優先して、不快を下げる支援（快を上げる支援）が実行される。なお、合わせて、活性を上げる（非活性を下げる）支援を行うようにしてもよい。
【００５９】
前記Ｑ８の判別でＮＯのときは、運転者の現在の感情状態が、領域２−３または領域３−３にある状態である。このときは、Ｑ１０において、活性軸を優先して、活性度を上げる（非活性度を下げる）支援が実行される。
【００６０】
前記Ｑ７の判別でＮＯのときは、Ｑ１１において、快度がＢ１以下であるか否かが判別される。このＱ１１の判別でＹＥＳのときは、運転者の現在の感情状態が、領域１−２にある状態である。このときは、Ｑ１２において、快軸を優先して、不快を下げる（快を上げる）支援が実行される。
【００６１】
前記Ｑ１１の判別でＮＯのときは、運転者の現在の感情状態が、領域２−２または領域３−２にある状態であって、目標感情状態と同一状態である。よって、このときは、Ｑ１３に移行して、運転に適切な感情状態であると判定されるのみで、感情移行のための支援は実行されないものとなる。
【００６２】
前述したＱ５、Ｑ６、Ｑ９、Ｑ１０、Ｑ１２での感情移行のための制御実行においては、前述したように、それに適した評価モデルが選定されて、この評価モデルに含まれるパラメータが変化するように行われる。以下、この点について、図８のフローチャートを参照しつつ説明する。
【００６３】
まず、図８のＱ２１において、感性を移行させる方向に対応した評価モデルが選択される（図１におけるＳ８での選択）。次いで、Ｑ２２において、選択された評価モデル中のパラメータが抽出される。この後、Ｑ２３において、選択されたパラメータを変化させるような制御内容でもって、目標感情状態に誘導するための支援が実行される。
【００６４】
次に、目標感情状態に誘導するための聴覚上あるいは視覚上の支援の具体的例について説明する。聴覚上は、次のような支援を行うことができる。不快を下げる支援として、警報音の音量を下げたり、警報発生のためのしきい値を上げたり（警報しずらい方向への変更）、快の音を選択してバックグラウンドとしてスピーカ部Ｓ７から流すことができる。また、快を上げる支援としては、快の音を選択してバックグラウンドや、快となるように調整されたエンジン音をスピーカ部Ｓ７から流すことができる。
【００６５】
また、聴覚上、活性度を下げる支援としては、沈静効果のある音楽をスピーカ部Ｓ７から流すことができる（同じ音楽でもリズムを落として沈静化もできる）。また、活性度を上げる支援としては、高揚効果のある音楽をスピーカ部Ｓ７から流すことができる（同じ音楽でもリズムを上げて高揚化もできる）。
【００６６】
視覚上は、次のような支援を行うことができる。不快を下げる支援として、不快となる視野の視認性を低下させることができる。すなわち、可変窓枠構造を採択して視界を狭めたり、ウインドガラスの透過率を低下させたり、ヘッドライトの配向範囲を狭める等により、例えば路肩の煩雑な風景を見えがたくすることができる。また、不快な視覚特徴を弱めることもできる（例えばサイドミラーやバックミラーの反射率を低下させたり、車室内照明の照度を低下させる等）。快を上げる支援としては、例えばナビゲーション装置を利用して、好みの風景が見れる経路案内を行う等のことができる。
【００６７】
活性度を下げる支援としては、例えば沈静効果のある車室内照明に変更することができる（寒色系の照明にしたり、照度を下げる）。また、活性度を上げる支援としては、高揚効果のある車室内照明に変更することができる（暖色系の照明にしたり、照度を上げる）。
視覚上の刺激変更のために、プロジェクションマッピングを利用して、部分的に視界を制限したり、車室内の模様雰囲気や照度を部分的に変更したり、運転者の前方に映像を投映する等のこともできる。
【００６８】
聴覚上、視覚上のみならず、車両制御やその他の制御によっても目標感情状態へ誘導することもできる。例えば、快を上げるために、好みの風景（環境）になると、運転モードを車両の挙動が敏感になる方向に変更することができる（例えばアクセル感度の向上や、ステアリングハンドルの感度向上）。同様に、風景を楽しませるようにするために、車速を低下させたり、後続車との車間距離に依存させて車速操作（極力ゆっくりとした走行を確保）したり、ポンピングブレーキを自動的に行ったりハザードランプを自動点灯させることにより風景を楽しむことを促すこともでき、さらにナビゲーション装置によって近くの駐車可能な場所を提案する等のこともできる。また、嗅覚を利用して、快度や活性度を上げる（下げる）こともできる（複数種の香りを用意して、状況に応じて選択された香りを車室内に供給等）。さらに又、触覚、例えばステアリングハンドルの硬さやシートの硬さを変更する等によって、目標感情状態へ誘導することもできる。勿論、前述した各種手法の任意の２種類以上を適宜組み合わせて、目標感情状態へ誘導することもできる。
【００６９】
以上実施形態について説明したが、本発明は、実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲の記載された範囲において適宜の変更が可能である。車両においては、その装備を極力簡単化するため、図１に示す制御系や図３の各部１１〜１３のみを車両に搭載して、それ以外の制御系（各部１１〜１３を除く図３や図４）に示す部分は、車両と通信を行う情報センタに構成することができる。また、情報センタで取得された評価モデルについては、適宜通信によって車両の記憶部（データベース）に記憶させておくこともできる。年齢、性別等で分けた複数の評価モデルを設定することもできる（若年女性層、男性高齢者層等に応じた評価モデルを個々に設定する）。評価モデルを、特徴データについてのモーメントと自己相関と相互相関とのうち、少なくとも任意の２種類のみで設定するようにしてもよい（例えば、聴覚についての評価モデルをモーメントと相互相関とにより設定する一方、視覚についての評価モデルを、自己相関と相互相関とにより設定するか、あるいはモーメントと相互相関とにより設定するか、あるいはモーメントと自己相関と相互相関とにより設定する）。特に、視覚については、輝度のばらつき、対称性、一様性等を自己相関によって取得することができる。等勿論、本発明の目的は、明記されたものに限らず、実質的に好ましいあるいは利点として表現されたものを提供することをも暗黙的に含むものである。
【産業上の利用可能性】
【００７０】
本発明は、車両の運転者を好ましい目標感情状態へ誘導する上で好ましいものとなる。
【符号の説明】
【００７１】
Ｓ１：生体センサ
Ｓ２：ドライバー感情検出部
Ｓ３：ドライバー感情判定部
Ｓ４：感情上方制御パラメータ設定部
Ｓ５：感覚情報制御部
Ｓ６：表示部（視覚上の刺激付与）
Ｓ７：スピーカ部（聴覚上の刺激付与）
【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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【手続補正書】
【提出日】平成30年4月10日(2018.4.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項３】
請求項１または請求項２において、
前記評価対象に関する情報が、視覚に関する情報と聴覚に関する情報との少なくとも一方とされ、
前記支援手段による感覚的な刺激の付与が、視覚上の刺激と聴覚上の刺激との少なくとも一方とされている、
ことを特徴とする運転支援システム。