(57)【要約】【課題】実事故の事故要因に基づいて事故を発生しながら交通事故をシミュレーションできる。【解決手段】エラー誘発イベント発生部２２は、道路環境作成部２１から環境・状況を取得し、ドライバモデル部２４からドライバ属性を取得する。エラー誘発イベント発生部２２は、エラー誘発イベントデータベース１３を参照し、取得した環境・状況及びドライバ属性に対応する「外的／内的事象」及び「基本発生頻度」を抽出し、抽出した情報を用いてエラー誘発イベントが発生するかを判定する。エラー誘発イベントが発生したときは、エラー誘発イベント及びその継続時間を決定する。イベント別ドライバ能力設定部２３は、ドライバ能力データベースから、エラー誘発イベントに対応するイベント（外的／内的事象）を抽出し、そのイベントに基づきドライバ能力を設定し、ドライバモデル部２４を制御する。ドライバモデル部２４は、そのドライバ能力で車両の挙動を制御する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドライバ属性及び事故環境毎に事故誘発要因となる事象の発生頻度を表す事故誘発要因情報を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された事故誘発要因情報に基づいて、事故誘発要因となる事象を発生する事象発生手段と、
前記事象発生手段により発生された事象に基づいて、模擬車両の挙動を制御する挙動制御手段と、
を備えた事故発生予測シミュレーション装置。
【請求項２】
前記事象発生手段により発生された事象により、ドライバの認識、判断、操作の少なくとも１つの能力を設定するドライバ能力設定手段を更に備え、
前記挙動制御手段は、前記ドライバ能力設定手段により設定された能力に基づいて、模擬車両の挙動を制御する
請求項１に記載の事故発生予測シミュレーション装置
【請求項３】
実事故情報に基づいて、ドライバ属性及び事故環境毎に前記事故誘発要因情報を生成する事故誘発要因情報生成手段を更に備えた
請求項１または請求項２に記載の事故発生予測シミュレーション装置。
【請求項４】
ドライバ属性及び事故環境毎に事故誘発要因となる事象の発生頻度を表す事故誘発要因情報に基づいて、事故誘発要因となる事象を発生し、
前記発生された事象に基づいて、模擬車両の挙動を制御する
事故発生予測シミュレーション方法。
【請求項５】
コンピュータに、
ドライバ属性及び事故環境毎に事故誘発要因となる事象の発生頻度を表す事故誘発要因情報に基づいて、事故誘発要因となる事象を発生させ、
前記発生された事象に基づいて、模擬車両の挙動を制御させる
事故発生予測シミュレーションプログラム。
【請求項６】
ドライバ属性及び事故環境毎に事故誘発要因となる事象の発生頻度を表す事故誘発要因情報を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された事故誘発要因情報に基づいて、事故誘発要因となる事象を発生する事象発生手段と、
前記事象発生手段により発生された事象と、模擬車両の安全システムの有無によるドライバ能力と、に基づいて、模擬車両の挙動を制御する挙動制御手段と、
を備えた安全システム評価装置。
【請求項７】
ドライバ属性及び事故環境毎に事故誘発要因となる事象の発生頻度を表す事故誘発要因情報を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された事故誘発要因情報に基づいて、事故誘発要因となる事象を発生する事象発生手段と、
前記事象発生手段により発生された事象に基づいて、現在時刻より所定時間後における自車両及び周辺車両それぞれを示す複数の模擬車両の挙動を制御する挙動制御手段と、
前記挙動制御手段により制御された模擬車両の少なくとも１つが事故を発生したときに警報を発生する警報発生手段と、
を備えた事故警報装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通事故の発生を予測するための事故発生予測シミュレーション装置、方法及びプログラム並びにそれを用いた安全システム評価装置及び事故警報装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、安全システムの性能評価や事故低減効果を評価するため、交通事故をシミュレーションする技術が提案されている（非特許文献１及び２を参照。）。非特許文献１及び２の技術は、シミュレーション結果の事故内容及び件数が実事故に対応するように、確率的にランダムにドライバを選択し、交通事故を発生している。よって、事故内容や件数は実事故と対応しているものの、事故に至る要因は実事故に合わせて詳細に設定して事故を発生しているわけではない。
【非特許文献１】柚原直弘、“交通事故シミュレーションシステム”、社団法人自動車技術会、ＧＩＡダイアログ講演資料集２００５年夏季大会、Ｐ２７−３８，２００５
【非特許文献２】秋山孝正、“交通安全対策評価のための交差点交通シミュレーションの構築”、社団法人交通工学研究会、第２６回交通工学研究発表会論文報告集、ｐ１０１−１０４、２００６
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
交通事故シミュレーションシステムを用いて、安全システムの性能評価や事故低減効果を評価するためには、事故を誘発したドライバ行動が再現された状況において、どう安全システムが働くか効果を示すかを評価する必要がある。
【０００４】
しかしながら、従来の交通事故シミュレーションシステムは、事故内容及び件数のみは実事故と合っているものの、事故要因がきちんと実事故に基づいて設定されているわけではないため、安全システムの検討が十分にできない問題があった。
【０００５】
本発明は、上述した課題を解決するために提案されたものであり、実事故の事故要因に基づいて事故を発生しながら交通事故をシミュレーションできる事故発生予測シミュレーション装置、方法及びプログラム並びにそれを用いた安全システム評価装置及び事故警報装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の事故発生予測シミュレーション装置は、ドライバ属性及び事故環境毎に事故誘発要因となる事象の発生頻度を表す事故誘発要因情報を記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された事故誘発要因情報に基づいて、事故誘発要因となる事象を発生する事象発生手段と、前記事象発生手段により発生された事象に基づいて、模擬車両の挙動を制御する挙動制御手段と、を備えている。
【０００７】
本発明の事故発生予測シミュレーション方法は、ドライバ属性及び事故環境毎に事故誘発要因となる事象の発生頻度を表す事故誘発要因情報に基づいて、事故誘発要因となる事象を発生し、前記発生された事象に基づいて、模擬車両の挙動を制御する。
【０００８】
本発明の事故発生予測シミュレーションプログラムは、コンピュータに、ドライバ属性及び事故環境毎に事故誘発要因となる事象の発生頻度を表す事故誘発要因情報に基づいて、事故誘発要因となる事象を発生させ、前記発生された事象に基づいて、模擬車両の挙動を制御させる。
【０００９】
したがって、上記発明によれば、ドライバ属性及び事故環境毎に事故誘発要因となる事象の発生頻度を表す事故誘発要因情報に基づいて事故誘発要因となる事象を発生させることにより、実際のドライバの環境に近い状況で事故を発生させ、高精度に交通事故予測をシミュレーションすることができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明は、実際のドライバの環境に近い状況で事故を発生させ、高精度に交通事故予測をシミュレーションすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の好ましい実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１２】
［第１の実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態に係る事故発生予測シミュレーション装置の構成を示すブロック図である。シミュレーション装置は、例えばネットワークに接続されたコンピュータにより実現される。
【００１３】
事故発生予測シミュレーション装置は、実事故データベース１１と、実事故解析部１２と、エラー誘発イベントデータベース１３と、走行環境データベース１４と、ドライバデータベース１５と、交通シミュレーション部２０と、シミュレーション結果データベース３０と、を備えている。
【００１４】
実事故データベース１１は、加害者属性、事故要因、事故環境・状況を記憶している。なお、これらのデータは、ネットワークを介してリアルタイムで入力されたものでもよいし、オペレータにより入力されたものでもよい。
【００１５】
図２は、実事故データベース１１の一例を示す図である。実事故データベース１１は、事故内容として、大分類の事故件数（例えば「直進車両の認知ミスによる右直事故件数」）、中分類の事故件数（例えば「居眠りによる追突事故件数」）、小分類の事故件数（例えば「脇見による追突件数」）を記憶している。小分類については、加害者の年齢、性別、運転経験、事故誘発要因（助手席同乗者との会話、探し物、携帯電話操作など）、事故発生時の天気、明暗、交差点規模、場所（交差点内、交差点直前など）、状況（停止、先行車両に追従、加速など）などに分けられている。
【００１６】
実事故解析部１２は、実事故データベース１１の内容を解析し、ドライバ属性及び事故環境（事故状況）毎にエラー誘発イベントの頻度を計算し、その計算結果をエラー誘発イベントデータベース１３に記憶させる。具体的には次の計算が行われる。
【００１７】
ここで、各パラメータを次のようにおく。
ｉ：エラー誘発イベントコード
ｊ：ドライバ属性コード
ｋ：環境・状況コード
Ｈｅ（ｉ，ｊ，ｋ）：ドライバ属性コードｊかつ環境・状況コードｋで
発生するエラー誘発イベントコードｉの発生頻度
ＡＣｅ（ｉ，ｊ，ｋ）：ドライバ属性コードｊかつ環境・状況コードｋかつ
エラー誘発イベントコードｉが原因で発生した
実際の年間重大事故件数
ＤＲＨ（ｉ，ｊ，ｋ）：ドライバ属性コードｊの人が環境・状況コードｋの場面を
走行する年間総時間
（事故調査によて聴取し算定可能。例えば１週間に走行する時間及びルートを聴取して環境・状況コード別の走行時間を算定）
本実施形態では、次の２つの算定方法を定義する。
【００１８】
＜算定方法１＞
実事故件数とハインリッヒの法則を使用した設定（例えば、重大事故１：軽微な事故２９：ヒヤリハット３００とする。）
Ｈｅ（ｉ，ｊ，ｋ）＝α×（ＡＣｅ（ｉ，ｊ，ｋ）／ＤＲＨ（ｉ，ｊ，ｋ））
但し、α＝３２９／１＝３２９とする。
【００１９】
＜算定方法２＞
複数ドライバの日常運転における運転操作状況映像及び車両周囲状況映像の運転記録を取得し、エラー誘発イベントコードの頻度を実験的に算定する方法
Ｈｅ（ｉ，ｊ，ｋ）＝Ｎｅ（ｉ，ｊ，ｋ）／Ｘ
ここで、
Ｎｅ（ｉ，ｊ，ｋ）：運転記録映像からドライバ属性コードｊのドライバが環境・状況コードｋを走行したＸ時間に行ったエラー誘発イベントコードｉの回数
である。
【００２０】
例えば、図２より、ドライバ属性コードｊ、環境・状況コードｋが、「助手席同乗者との会話」という事象による事故合計件数を２０件とし、さらに、ドライバ属性コードｊが、環境・状況コードｋを走行する年間総時間を２１９時間とする。このとき、実事故解析部１２は、次のようにして、発生頻度Ｈ（ｉ，ｊ，ｋ）を計算する。
【００２１】
発生頻度Ｈ（ｉ，ｊ，ｋ）＝３２９×２０／２１９＝３０回／時間
そして、「助手席同乗者との会話」に関する発生頻度Ｈ（ｉ，ｊ，ｋ）は、次のエラー誘発イベントデータベース１３に記憶される。
【００２２】
図３は、エラー誘発イベントデータベース１３の一例を示す図である。ドライバ属性として、年齢、性別、運転頻度は必須項目であるが、運転経験、運転状態はあれば好ましい。また、環境・状況として、交差点規模、天候、明暗が必須項目であるが、信号・標識の有無、時刻、路面状態、場所、状況などがあると好ましい。
【００２３】
さらに、エラー誘発イベント（外的／内的事象）として、助手席同乗者との会話、後部席同乗者との会話、車内配置物（手荷物等の）落下等、昆虫の飛翔等、探し物、携帯電話操作などがある。基本発生頻度は、１時間当たり発生する回数を示す。したがって、エラー誘発イベントデータベース１３を参照し、ドライバ属性及び環境・状況が決まれば、どのような事象がどの程度発生するかが分かるようになっている。
【００２４】
走行環境データベース１４は、道路地図、信号、建物、天気、走行時の明暗などの走行環境情報を記憶している。
【００２５】
ドライバデータベース１５は、各々の車両を運転するドライバ属性を記憶している。具体的には、ドライバデータベース１５は、ドライバ毎に、出発地／目的地、出発時刻、経路、年齢、性別、運転スキル、法遵守傾向などを記憶している。そして、各ドライバ属性は、ドライバモデル部２４で使用される。
【００２６】
交通シミュレーション部２０は、走行環境データベース１４及びドライバデータベース１５の各データに基づいて、交通流を再現する。さらに、交通シミュレーション部２０は、エラー誘発イベントを発生させることにより、事故発生の影響を受けた交通流を表現し、事故件数及び事故状況をシミュレーション結果データベース３０に出力する。
【００２７】
ここで、交通シミュレーション部２０は、道路環境作成部２１、エラー誘発イベント発生部２２、イベント別ドライバ能力設定部２３、ドライバモデル部２４、交通状況管理部２５、表示部２６を備えている。
【００２８】
道路環境作成部２１は、走行環境データベース１４のデータに基づいて、車両の走行軌跡（道路）を作成し、建物を配置する。更に、道路環境作成部２１は、交通状況管理部２５から出力された各車両の位置情報、速度情報に従って、各車両を道路空間上に配置する。
【００２９】
エラー誘発イベント発生部２２は、エラー誘発イベントデータベース１３を参照して、ドライバ属性及び走行環境・状況に応じて、エラー誘発イベントを発生するかを判断する。エラー誘発イベント発生部２２は、エラー誘発イベントを発生すると、その行動の内容及び継続時間を決定し、ドライバモデル部２４へ出力する。
【００３０】
イベント別ドライバ能力設定部２３は、エラー誘発イベント別にドライバの運転行動に必要な様々な能力のレベルを定義したデータベースを有する。イベント別ドライバ能力設定部２３は、そのデータベースの値を用いて、ドライバモデル部２４のドライバの運転行動における能力、具体的には能力低下を設定する。設定されたドライバの運転行動の能力は、エラー誘発イベント発生部２２で決定された継続時間だけ継続する。
【００３１】
図４は、イベント別ドライバ能力設定部２３が有するドライバ能力データベースを示す図である。事故誘発要因を示す「外的／内的事象」として、助手席同乗者との会話、後部席同乗者との会話、車内配置物（手荷物等）の落下等、運転者把持中物体、昆虫の飛翔、探し物等がある。
【００３２】
「外的／内的事象」毎に、計測誤差レベル、視距離、視野角、サーチレベルが設定されている。例えば、後部席同乗者との会話では、計測誤差レベル、視距離、視野角、サーチレベルはそれぞれ“５”である。これに対して、助手席同乗者との会話では、計測誤差レベルは“５”であるが、視距離、視野角、サーチレベルはそれぞれ“４”である。これらの値は、ドライバモデル部２４における「認識処理」を低下させる。なお、「判断処理」、「操作処理」も低下することがある。
【００３３】
ドライバモデル部２４は、一人のドライバが走行する車両を模擬表示するため計算を行うものであり、走行環境および周辺車両の状況に基づき、各ドライバ属性応じた認識、判断、操作の過程を経て、希望行動（希望速度、加減速度等）を決定する。更に、ドライバモデル部２２は、車両及びドライバ属性に基づいて、移動量を計算する。またドライバモデル部２４は、ドライバ属性及び走行環境・状況に応じたエラー誘発イベント発生部２２からのエラー誘発行動の命令を受ける。
【００３４】
交通状況管理部２５は、計算ステップ毎の個々の車両の位置、速度、加減速度を管理したり、道路上を走行する車両の発生、消滅も管理したりする。表示部２６は、道路環境作成部２１で作成された道路環境及び走行車両の状態を交通流シミュレーションとして表示する。シミュレーション結果データベース３０は、交通シミュレーション部２０でシミュレーションされたときの事故件数、事故状況などを記憶する。
【００３５】
以上のように構成された事故発生予測シミュレーション装置はエラー誘発イベントルーチンを実行することにより、エラーを誘発して、交通事故を発生させる。図５は、エラー誘発イベントルーチンを示すフローチャートである。
【００３６】
ステップＳ１では、エラー誘発イベント発生部２２は、道路環境作成部２１から環境・状況を取得して、ステップＳ２に進む。
【００３７】
ステップＳ２では、エラー誘発イベント発生部２２は、シミュレーションの対象となる模擬車両（ドライバモデル部２４）からドライバ属性を取得して、ステップＳ３に進む。
【００３８】
ステップＳ３では、エラー誘発イベント発生部２２は、エラー誘発イベントデータベース１３を参照して、取得した環境・状況及びドライバ属性に対応する「外的／内的事象」及び「基本発生頻度」を抽出し、抽出した情報を用いてエラー誘発イベントが発生するか否かを判定する。そして、エラー誘発イベントが発生したときはステップＳ４に進み、発生しないときは本ルーチンを終了する。
【００３９】
ステップＳ４では、エラー誘発イベント発生部２２は、エラー誘発イベント及びその継続時間を決定して、ステップＳ５に進む。例えば、継続時間は次のようにして求められる。
【００４０】
複数ドライバの日常運転における運転操作状況映像および車両周囲状況映像の運転記録を取得し、エラー誘発イベントの継続時間を実験的に求める。この継続時間の頻度分布を回帰直線により近似し、継続時間の確率分布を求める。最後にこの確率分布に従う乱数発生を行い継続時間Ｔｅ（ｉ）を算出する。
【００４１】
なお、ｉ：エラー誘発イベントコード、Ｔｅ（ｉ）：エラー誘発イベントコードｉの継続時間である。また、ドライバ属性コード、環境・状況コード別に実験的に取得したデータから算定してもよい。
【００４２】
ステップＳ５では、イベント別ドライバ能力設定部２３は、ドライバ能力データベースから、ステップＳ４で決定されたエラー誘発イベントに対応するイベント（外的／内的事象）を抽出し、そのイベントに基づいて「計測誤差レベル」、「視距離」、「視野角」、「サーチレベル」を設定して、ドライバモデル部２４を制御する。
【００４３】
図６は、ドライバモデル部２４における車両挙動制御ルーチンを示すフローチャートである。
【００４４】
ステップＳ１１では、ドライバモデル部２４は、注意対象規範を列挙する処理を実行して、ステップＳ１２に進む。具体的には、注意対象規範とは、先行車、信号、対向車（対向車が複数あるときは、対向車Ａ、Ｂ、Ｃ、・・・）、横断歩行者などをいう。
【００４５】
ステップＳ１２では、ドライバモデル部２４は、有効視野範囲、視線配分レート、視線方向等に基づいて、認識対象物を選択して、ステップＳ１３に進む。
【００４６】
図７は、注意対象規範列挙処理及び認識対象物選択処理を説明する図である。同図に示すように、有効視野範囲は、視力、照度、意識水準、年齢等のパラメータを用いた関数ｆ（視力、照度、意識水準、年齢、・・・）により決定される。視線配分レートは、右折、意識水準、錯綜地点等のパラメータを用いた関数ｆ（右折、意識水準、錯綜地点・・・）により決定される。視線方向は、視線配分レート、注意状態等のパラメータを用いて関数ｆ（視線配分レート、注意状態・・・）により決定される。その結果、本実施形態では、認識対象物として、先行車、信号（赤、青、黄色などの信号状態）、対向車Ａ、Ｂ、Ｃ、横断歩行者が選択される。
【００４７】
なお、有効視野範囲、視線配分レート、視線方向は、イベント別ドライバ能力設定部２３で設定されたドライバ能力に応じて変更される。このため、例えば、対向車Ａ、横断歩行者などが見落とされることがある。
【００４８】
ステップＳ１３では、ドライバモデル部２４は、認識対象毎に、取るべき挙動を判断する。例えば、ドライバモデル部２４は、先行車の関数ｆ（先行車の速度、距離、相対速度）に基づいて自車両の行動を決定し、信号の関数ｆ（信号の現示色）に基づいて自車両の行動を決定する。さらに、ドライバモデル部２４は、対向車Ａ，Ｂ，Ｃの各々の関数ｆ（対向車の速度、距離、相対速度）に基づいてそれぞれ自車両の行動を決定し、横断歩行者の関数ｆ（歩行者の速度、距離、相対速度）に基づいて自車両の行動を決定する。そして、ドライバモデル部２４は、総合判断として、すべての条件を満たす行動を選択して、ステップＳ１４に進む。
【００４９】
上述した各関数ｆのパラメータは、イベント別ドライバ能力設定部２３で設定されたドライバ能力に応じて変更されることがある。このため、自車両の行動が誤って決定されることがある。
【００５０】
ステップＳ１４では、ドライバモデル部２４は、ドライバ属性によって定まる操作スキルに基づいて、反応時間、ペダル操作量などの運転操作を決定して、ステップＳ１５に進む。なお、反応時間、ペダル操作量等の運転操作は、イベント別ドライバ能力設定部２３で設定されたドライバ能力に応じて変更されることがある。
【００５１】
ステップＳ１５では、ドライバモデル部２４は、ステップＳ１４で決定された運転操作に基づいて、模擬車両の挙動、位置座標を更新して、本ルーチンを終了する。
【００５２】
図８は、正常時とエラー誘発イベント発生時における認識処理、判断処理、操作処理、挙動演算処理を比較する図である。正常時では、ドライバモデル部２４は、先行車の速度をＶｎと認識すると、減速することを判断し、ブレーキ操作を行い、その結果、先行車に追従する。一方、エラー誘発イベント発生時では、ドライバモデル部２４は、先行車の速度を（ｖｎ＋α）と誤って認識してしまうと（計測誤差レベル大）、加速することを判断し、アクセル操作を行い、その結果、先行車に衝突してしまう。
【００５３】
以上のように、第１の実施形態に係る事故発生予測シミュレーション装置は、実事故データに基づいてドライバ属性及び環境・状況に応じて事故誘発要因となるイベントを発生させて、交通事故をシミュレーションする。この結果、ドライバの環境に実際に近づいて事故の発生を予測することができる。
【００５４】
なお、事故発生予測シミュレーション装置は、ドライバモデル部２４に安全システムモデル部を備えることにより、安全システムを評価することができる。例えば、安全システムモデル部が、赤外線を用いて歩行者や自転車乗員等の障害物を検出する障害物検出装置の場合、夜間におけるドライバの「認識処理」能力を上げることができる。また、安全システムモデル部が、ブレーキアシスト装置の場合、ドライバの「操作処理」能力を向上させることができる。
【００５５】
すなわち、安全システムモデル部は、ドライバモデル部２４の「認識処理」、「判断処理」、「操作処理」の少なくとも１つの能力を上げる。この結果、エラー誘発イベントが発生しても、交通事故の発生が少なくなり、シミュレーション結果データベース３０に蓄積される事故件数が減少する。よって、安全システムモデル部がある場合とない場合とで事故件数を比較することにより、安全システムがどの程度交通事故を減少させているかを評価することができる。
【００５６】
［第２の実施形態］
つぎに、本発明の第２の実施形態について説明する。第２の実施形態に係る事故警報装置は、実際の車両に搭載され、第１の実施形態で説明した事故発生予測シミュレーション装置の構成を含んでいる。
【００５７】
なお、エラー誘発イベントデータベース１３は、予め記憶装置に蓄積しても良いし、通信端末を介して外部から受信してもよい。走行環境データベース１４のデータは、ナビゲーションシステムに予め搭載されているデータや、通信端末を用いて外部から受信したデータを使用する。また、ドライバデータベースのデータは、車車間通信、通信センターにより送信されたデータを使用すればよい。
【００５８】
この結果、ドライバモデル部２４は自車両をシミュレーションすると共に、他のドライバモデル部２４は自車両周辺で走行している車両をシミュレーションする。ここでは、各ドライバモデル部２４は、現在時刻より所定時間後（例えば１０秒後）の各車両の挙動をシミュレーションする。そして、事故が発生すると、その事故の様子が表示部２６に表され、運転者に警報が発せられる。
【００５９】
以上のように、第２の実施形態に係る事故警報装置は、自車両及び周辺車両の所定時間後の挙動をシミュレーションして、事故が発生した場合は自車両のドライバに警報を発すると共に、その様子を提示することにより、実際の事故を未然に防止することができる。
【００６０】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内で設計上の変更をされたものにも適用可能であるのは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る事故発生予測シミュレーション装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実事故データベース１１の一例を示す図である。
【図３】エラー誘発イベントデータベース１３の一例を示す図である。
【図４】イベント別ドライバ能力設定部２３が有するドライバ能力データベースを示す図である。
【図５】エラー誘発イベントルーチンを示すフローチャートである。
【図６】ドライバモデル部２４における車両挙動制御ルーチンを示すフローチャートである。
【図７】注意対象規範列挙処理及び認識対象物選択処理を説明する図である。
【図８】正常時とエラー誘発イベント発生時における認識処理、判断処理、操作処理、挙動演算処理を比較する図である。
【符号の説明】
【００６２】
１１  実事故データベース
１２  実事故解析部
１３  エラー誘発イベントデータベース
１４  走行環境データベース
１５  ドライバデータベース
２０  交通シミュレーション部
２１  道路環境作成部
２２  エラー誘発イベント発生部
２３  イベント別ドライバ能力設定部
２４  ドライバモデル部
２５  交通状況管理部
２６  表示部
３０  シミュレーション結果データベース
【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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