(57)【要約】【課題】集中力と関連の深い反射性眼球運動に基づいて、運転者等の視覚情報への集中度を評価する集中力評価装置と、評価した集中度に基づいて、運転者等に適切な表示情報を与えることができる車両用表示装置を提供することを目的とする。【解決手段】本発明は、反射性眼球運動を検出する反射性眼球運動検出手段１０と、該反射性眼球運動検出手段により検出された反射性眼球運動検出結果に基づいて、集中度を推定する集中度推定手段２０、とを備えたことを特徴とする。【選択図】図１
2008079737.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
反射性眼球運動を検出する反射性眼球運動検出手段と、
該反射性眼球運動検出手段により検出された反射性眼球運動検出結果に基づいて、集中度を推定する集中度推定手段、
とを備えたことを特徴とする集中度評価装置。
【請求項２】
前記集中度推定手段は、基準視覚情報を視認したときの反射性眼球運動検出結果に基づいて、反射性眼球運動モデル式を設定する反射性眼球運動モデル式設定手段を含み、
任意の視覚情報を視認したときに、前記反射性眼球運動検出手段により検出された反射性眼球運動検出結果と、前記反射性眼球運動モデル式とに基づいて、前記視覚情報に対する集中度を推定することを特徴とする請求項１に記載の集中度評価装置。
【請求項３】
前記集中度推定手段は、任意の視覚情報を視認したときに、前記反射性眼球運動検出手段により検出された前記反射性眼球運動検出結果と、前記反射性眼球運動モデル式の出力値とを比較することにより、前記視覚情報に対する集中度を推定することを特徴とする請求項２に記載の集中度評価装置。
【請求項４】
前記反射性眼球運動検出手段は、頭部運動及び眼球運動を検出する撮像手段と、車両運動状態量を検出する車両運動状態量検出手段とを含むことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１つに記載の集中度評価装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１つに記載の集中度評価装置と、
前記集中度評価装置により評価された集中度に基づいて、表示情報の表示状態を変更する表示制御手段、
とを備えたことを特徴とする車両用表示装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転者その他の操作者等（以下、運転者等という。）の視覚情報に対する集中度を評価する集中度評価装置と、評価した集中度に基づいて車両内の表示情報の表示状態を変更する車両用表示装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、運転者の注視点を検出し、注視点を基準とする中心視エリア内に一時停止標識等の道路設備が存在すれば、その道路設備を運転者は認識していると判定するが、中心視エリア外に道路設備が存在すれば、運転者の道路設備の認識度合いは低いと判定し、運転者への注意喚起を実行する車両運転支援装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開2005−182307号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上述の特許文献１に記載の構成では、運転者の注視点に基づき、道路設備を見たか否かを判定するのみであり、表示内容の複雑さや、運転者の個人能力差に依存する表示物を認識した際の表示への集中度を考慮していないため、必要な表示物の存在に気付かないことがあり得る。
【０００４】
ところで、運転中の視認行動は、ある表示を視認しながらも、周辺に何らかの変化があれば、その視対象に周辺視で気付く必要があるマルチタスクの作業である。その周辺視での気付きは、周辺にどの程度の注意を払うかにより決まるが、周辺に注意を払う能力は、中心視で視認する情報にどれほど集中しているかに依存し、その集中度は、上述の表示内容の複雑さや個人能力差に依存する。
【０００５】
そこで、本発明は、集中力と関連の深い反射性眼球運動に基づいて、視覚情報への集中度を評価する集中力評価装置を提供することを目的としている。更に、評価した集中度に基づいて、運転者等に適切な表示情報を与えることができる車両用表示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】
上記目的を達成するため、第１の発明に係る集中度評価装置は、運転者等の反射性眼球運動を検出する反射性眼球運動検出手段と、
該反射性眼球運動検出手段により検出された反射性眼球運動検出結果に基づいて、前記運転者等の集中度を推定する集中度推定手段、
とを備えたことを特徴とする。これにより、集中度と関連の深い反射性眼球運動に基づいて、運転者等の集中度を適切に評価できる。
【０００７】
第２の発明は、第１の発明に係る集中度評価装置において、
前記集中度推定手段は、前記運転者等が基準視覚情報を視認したときの反射性眼球運動検出結果に基づいて、反射性眼球運動モデル式を設定する反射性眼球運動モデル式設定手段を含み、
前記運転者等が任意の視覚情報を視認したときに、前記反射性眼球運動検出手段により検出された反射性眼球運動検出結果と、前記反射性眼球運動モデル式とに基づいて、前記視覚情報に対する前記運転者等の集中度を推定することを特徴とする。これにより、反射性眼球運動モデル式を用いて、信頼度の高い集中度の評価が可能となる。
【０００８】
第３の発明は、第２の発明に係る集中度評価装置において、
前記集中度推定手段は、前記運転者等が任意の視覚情報を視認したときに、前記反射性眼球運動検出手段により検出された前記反射性眼球運動検出結果と、前記反射性眼球運動モデル式の出力値とを比較することにより、前記視覚情報に対する前記運転者等の集中度を推定することを特徴とする。これにより、反射性運動モデル式により算出された出力値と実際の検出値との差から、運転者等の集中度を正確に評価できる。
【０００９】
第４の発明は、第１〜３の発明に係る集中度評価装置において、
前記反射性眼球運動検出手段は、運転者等の頭部運動及び眼球運動を検出する撮像手段と、車両運動状態量を検出する車両運動状態量検出手段とを含むことを特徴とする。これにより、運転者等の集中力の個人差を考慮して、各運転者等の実際の運転に即した集中度の評価が可能となる。
【００１０】
第５の発明に係る車両用表示装置は、第１〜４の集中度評価装置に係る発明と、
前記集中度評価装置により評価された集中度に基づいて、表示情報の表示状態を変更する表示制御手段、
とを備えたことを特徴とする。これにより、各運転者等の運転時の状態を含めて運転者等の視覚情報への集中度を考慮した、適切な表示状態の表示情報を提供することができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、運転者等の集中度を適切に評価できる。また評価した集中度に基づいて運転者等に適切な表示状態の表示情報を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態の説明を行う。
【実施例１】
【００１３】
図１は、実施例１に係る集中度評価装置６０の主要構成要素を示す機能ブロック図である。実施例１に係る集中度評価装置６０は、反射性眼球運動検出手段１０と、集中度推定手段２０とを備える。
【００１４】
反射性眼球運動検出手段１０は、運転者等の反射性眼球運動を検出する手段である。ここで、反射性眼球運動は、反射的な眼球運動を意味し、本実施例においては、前庭動眼反射（ｖｅｓｔｉｂｕｌｏ−ｏｃｕｌａｒ  ｒｅｆｌｅｘ、ＶＯＲ）と視運動性反射（ｏｐｔｏｋｉｎｅｔｉｃ  ｎｙｓｔａｇｍｕｓ、ＯＫＮ）とを含んでよい。前庭動眼反射とは、頭部の動きに対し、網膜上の像がぶれないように眼球を運動させる補償行動である。また、視運動性反射とは、視野全体の動きに対し、網膜上の像がぶれないように眼球を運動させる補償行動である。
【００１５】
これらの反射性眼球運動を検出するため、反射性眼球運動検出手段１０は、頭部運動測定部１１と、視野変動測定部１２と、眼球運動測定部１３を必要に応じて備えてよい。これらの測定には、例えばカメラ等の撮像手段を用いてもよいし、頭部の位置や運動の測定であれば磁気センサを利用してもよい。
【００１６】
集中度推定手段２０は、反射性眼球運動検出手段１０により検出した反射性眼球運動検出結果に基づいて、運転者等の集中度を推定する演算を行う手段である。本実施例では、後述するように、反射性眼球運動と集中度には大きな相関があることが認められるため、反射性眼球運動に基づいて、集中度推定手段２０において集中度の推定を行うこととしたものである。
【００１７】
集中度推定手段２０は、その推定演算を実行するために、反射性眼球運動モデル式設定手段である眼球運動モデルパラメータ同定部３０と、反射性眼球運動モデル式に基づき、入力に応じて反射性眼球運動モデル出力値を出力する眼球運動モデル出力値特定部４０と、反射性眼球運動モデル出力値と実際の眼球運動測定値とを比較して、集中度推定演算を行う表示集中度評価部５０とを含んでよい。
【００１８】
眼球運動モデルパラメータ同定部３０は、運転者等が負荷の少ない基準視覚画像を視認したときに、反射性眼球運動検出手段１０により検出された反射性眼球運動検出結果に基づいて、反射性眼球運動モデルのパラメータを同定し、反射性眼球運動モデル式の設定を行う反射性運動モデル式設定手段である。
【００１９】
眼球運動モデル出力値特定部４０は、設定された反射性眼球運動モデル式を用いて、所定の入力情報が入力されたときに、その入力情報に対応する眼球運動モデル出力値を特定して出力する。
【００２０】
表示集中度評価部５０は、反射性眼球運動モデル出力値と、反射性眼球運動検出結果の例えば眼球運動測定値とに基づいて、これらの比較を行い、運転者等の集中度の推定評価を行う。
【００２１】
なお、これらの機能は、便宜上区分けを行なっているが、計算機等の演算ユニットとして一体的に構成されてよく、例えば車両に搭載されるＥＣＵ（電子制御ユニット）として構成されてもよい。
【００２２】
図２は、本実施例に係る集中度評価装置による処理フローを示した図である。以下、図２の処理フローに沿って本実施例に係る集中度評価装置を説明するが、前提として、本実施例では、図３に示す環境下において、本実施例に係る集中度評価装置６０を適用した測定結果に基づいて説明する。
【００２３】
図３は、本実施例に係る集中度評価装置６０を用いて集中度の評価を行った実験環境を示す図である。図３において、振動する椅子７０と表示対象を表示するスクリーン７１が設けられている。振動する椅子７０は、車両の運転時の揺れを模したローリングとピッチングを生成する。また、水平方向にも回転可能であるので、車両運転時のヨーイングも発生するように構成されている。
【００２４】
また、スクリーン７１には、例えば、図4（ａ）（ｂ）に示すような画像を表示する。図４は、スクリーン７１の画像表示例を示す図である。図４（ａ）では、スクリーン画面上部には、基準画像となるリファランスタスク、画面下部には集中度評価対象となる表示物が表示されている。図４（ｂ）では、図４（ａ）の画面下部から表示物を消去し、基準画像情報であるリファランスタスクのみを表示し、通常の道路を運転している状態と同様の視覚情報を摸した画面表示がなされている。
【００２５】
このような実験環境において測定されたデータに基づいて、本実施例に係る集中度評価装置の動作例を以下説明するが、本実施例における測定実験は、実際の運転状況を模して行われた実験であるので、以下説明する内容は、実際の車両運転時の運転者等に適用できる。なお、図１と同様の構成要素には同一の参照符号を付し、その説明を省略する。
【００２６】
ステップ１００では、特定の情報を視認していない場合、つまり図４（ｂ）に示す基準視野情報における反射性眼球運動を、反射性眼球運動検出手段１０を用いて検出する。例えば、より具体的には、眼球運動、頭部運動、視野変動を、それぞれ反射性眼球運動検出手段１０に設けられた眼球運動測定部１３、頭部運動測定部１１、視野変動測定部１２により測定する。本実施例においては、例えばカメラや磁気センサ等を用いて、被験者の眼球運動、頭部位置と頭部姿勢及び視野変動等を測定してよい。なお、本実施例では眼球運動、頭部位置と頭部姿勢及び視野変動を測定対象としたが、反射性眼球運動を検出するために他の測定対象が好ましければ、それらを用いて検出してもよい。本ステップにより、被験者の表示情報の負荷が少ない通常の運転状態の、基準となる反射性眼球運動データが検出される。
【００２７】
ステップ１１０では、反射性眼球運動検出手段１０により検出された検出結果データに基づき、反射性眼球運動モデル式設定手段である眼球運動モデルパラメータ同定部３０において、被験者の反射性眼球運動モデル式のパラメータを決定する。
【００２８】
ここで、図５を用いて、反射性眼球運動モデルのパラメータ同定方法の一例を説明する。図５は、反射性眼球運動の基本モデルを示した図である。図５において、眼球運動パラメータ同定部３０は、ＶＯＲ（前庭動眼反射）３１と、ＯＫＲ（視野運動性反射）３２と、ニューラル積分器３３とから構成される。
【００２９】
ＶＯＲ３１は、前庭動眼反射モデルを構築するためのものである。前庭動眼反射は、頭部の動きによる視界のブレを補償するものであるため、頭部の運動と略逆の眼球運動をしていると考えられ、頭部の位置、姿勢（回転）の検出結果に基づいてモデルを構築することができる。従って、ＶＯＲ３１は、頭部の直線加速度、回転角速度から眼球の回転角速度までをモデル化し、３次元の眼球運動を再現することができる。
【００３０】
一方、ＯＫＲ３２は、視運動性反射モデルを構築するためのものである。視運動性反射は、視野全体の動きによる視界のブレを補償するものであり、前方視界と注視点の偏差を保障する閉ループ系を構成することにより、モデル化が可能である。従って、図５において、ニューラル積分器から出力された眼球運動モデルから、視野変動の入力に負帰還をかける閉ループを構成している。
【００３１】
このように、ＶＯＲ３１とＯＫＲ３２でモデル化された反射性眼球運動モデルは、加算されて１つのモデルに統合され、その後ニューラル積分器３３において、頭から眼球に運動が反映される時間遅れ等も考慮され、反射性眼球運動モデル式が設定される。なお、反射性眼球運動モデル式は、例えば、ｘ、ｙ、ｚ軸とその回りの回転の６自由度で表現されてもよい。
【００３２】
一方、反射性眼球運動検出部１０の眼球運動測定部１３において実際の眼球運動も測定しているため、設定した反射性眼球運動モデル式と、眼球運動の実測値との比較に基づいて、リファランスタスクのみ画面表示された状態におけるＶＯＲ３１とＯＫＲ３２の内部パラメータを特定することができる。
【００３３】
図６は、上記方法にてパラメータ決定した図５のモデルでの眼球運動出力値と実際の眼球運動の測定値の比較結果を示す図である。モデル出力値（破線）と実際の測定値（実線）はほぼ一致しており、本実施例に係る集中度評価装置の眼球運動パラメータ同定部３０により、車両内表示のような特定の情報を視認していない状態の反射性眼球運動モデルを信頼度高く推定できることが示されている。
【００３４】
以上のようにして、図２のステップ１１０において、図４（ｂ）に示された基準視覚情報を被験者が視認したときの反射性眼球運動検出結果に基づいて、反射性眼球運動モデル式が設定される。
【００３５】
次に、図２のステップ１２０では、図４（ａ）に示されるスクリーン７１の画面下部にアルファベットからなる文字列の視覚情報が表示され、被験者がこの画面を視認しているときの眼球運動、頭部運動、視野変動等に基づく反射性眼球運動を測定・検出する。ここで、被験者は、漫然とアルファベットの文字列を眺めるのではなく、例えば文字列の中から、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅのいずれかの文字を探すというようなタスクが事前に与えられ、そのタスクを遂行する際の眼球運動、頭部運動。視野変動を検出するようにする。これにより、運転中に、ある特定の表示を視認するのと同様の状況を作り出すことができる。なお、検出データは、ステップ１００で説明したのと同様に、頭部運動測定部１１、視野変動測定部１２、眼球運動測定部１３とを含む反射性眼球運動検出手段１０により検出してよい。
【００３６】
ステップ１３０では、眼球運動モデル出力値特定部４０において、ステップ１２０で得られた反射性眼球運動検出結果のうち、頭部運動と視野変動の検出データを、ステップ１１０において得られた反射性眼球運動モデル式に入力し、反射性眼球運動モデルのモデル出力値を決定する。
【００３７】
ステップ１４０では、表示集中度評価部５０において、ステップ１２０で得られた眼球運動の実測データと、ステップ１３０で決定された反射性眼球運動モデルのモデル出力値とを比較し、２つの出力値の誤差量から、評価対象となる表示物への集中度評価値を決定し、全体の処理フローを終了する。
【００３８】
ここで、ステップ１２０、１３０、１４０で行う表示情報の集中度評価値の決定方法を詳細に説明する。
【００３９】
図７は、集中度評価値決定のブロック図であり、被験者が評価対象となる表示情報を視認している場合の、表示情報への集中度を決定するための機能ブロック構成を示している。なお、図７において、今まで説明した構成要素と同様の構成要素については、同一の参照符号を付している。
【００４０】
図７において、主要構成要素は、Ｈｕｍａｎ部１４と、眼球運動モデル出力値特定部４０と、集中度評価値時系列データ決定部５１とから構成される。
【００４１】
眼球運動モデル出力値特定部４０は、上述のように、眼球運動モデルパラメータ同定部３０で設定されたモデル式に、図２のステップ１２０で測定された頭部運動、視野変動データを入力し、反射性眼球運動モデル出力値を算出する。
【００４２】
同様に、ステップ１２０で測定された眼球運動データは、Ｈｕｍａｎ部１４に入力される。Ｈｕｍａｎ部１４は、その内部にノイズ除去部１５を備え、更にノイズ除去部１５は、異常値除去部１６と、ハイパスフィルタ１７を有している。異常値除去部１６では、瞬目、サッケード等の、反射性の眼球運動以外の異常値を分離する。更に、ハイパスフィルタ１７では眼球運動を測定する装置で経時的に発生するドリフト（低周波成分）を除去し、その出力を反射性眼球運動測定値とする。
【００４３】
なお、ノイズ除去部１５を含むＨｕｍａｎ部１４は、眼球運動測定部１３の内部に設けられてもよいし、眼球運動測定部１３と表示集中度評価部５０との間に設けられてもよいし、表示集中度評価部５０の入力部分に設けられてもよい。好適には眼球運動測定部１３の内部に設け、正確な眼球運動を測定値として測定当初から検出するのが望ましい。
【００４４】
次に、表示集中度評価部５０の内部に設けられた集中度評価値時系列データ決定部５１において、集中度評価値時系列データＥ（ｔ）を決定する。ここで、集中度評価値時系列データ決定部５１は、差分算出部５２と、ローパスフィルタ５３とを含む。差分算出部５２では、モデル出力値と測定値の差分の絶対値を算出する。ローパスフィルタ５３では、固視微動や測定機器及び配線より発生する電気的ノイズ等、振動に起因する周波数帯以外の高周波成分を除去する。このようにして、集中度評価値時系列データＥ（ｔ）が決定される。
【００４５】
次に、図８を用いて、集中度評価値時系列データＥ（ｔ）から、評価対象となる表示情報を視認しているときの表示情報への評価値Ｊを決定する方法の例について説明する。図８は、集中度評価値Ｊの算出方法を示す図であり、図８（ａ）は、集中度評価値時系列データＥ（ｔ）を、横軸が時間（単位ｓｅｃ）、縦軸が振幅（単位ｄｅｇ．）で図示したグラフである。
【００４６】
図８（ａ）において、Ｅ（ｔ）の振幅が大きい場合が、負荷の少ない基準視覚情報を視認した場合と、負荷の高い表示情報を含む視覚情報を視認した場合の反射性眼球運動の差が大きいことを示しており、より集中度が高い状態にあることを示している。従って、所定の振幅値Ｔを閾値として設定してよく、この閾値より振幅が高い領域を、集中度が高まっている領域と捉えてよい。
【００４７】
図８（ｂ）は、図８（ａ）に示した集中度評価値時系列データＥ（ｔ）の閾値により決定された集中度が高い領域に基づき、集中度評価関数Ｊを算出する方法を示している。図８（ｂ）に示すように、集中度評価値時系列データＥ（ｔ）の集中度が高いと判定された領域の積分値を、Ｅ（ｔ）全体の領域の積分値で除することにより、評価関数Ｊを定めてよい。
【００４８】
このようにして、集中度推定手段２０により集中度を推定演算することができ、本実施例に係る集中度評価装置６０により集中度を評価することができる。
【００４９】
次に、本実施例に係る集中度評価装置６０を用いて、ある表示情報を視認した場合の集中度評価値の測定例を示す。
【００５０】
図９は、図４（ａ）の画面下部に示す９個のアルファベットを表示するＶｉｓｕａｌ  ｄｅｍａｎｄ（ビジュアル・ディマンド、視覚的要求）を与え、その中にＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅの５個の文字のいずれかが存在することを探索させるＭｅｎｔａｌ  ｄｅｍａｎｄ（メンタル・ディマンド、精神的要求）を与えた場合の水平及び垂直方向の眼球運動のモデル出力値と測定値の結果、及び、集中度評価値時系列データＥ（ｔ）の結果を示した図である。
【００５１】
図９の結果は、図６に示したように特定の情報を視認していない場合にほぼ一致していたモデル出力値と測定値が、ある特定の情報を視認するために集中することで、眼球の反射行動がどの程度正常に機能しなくなったかを示している。これにより、本実施例に係る集中度評価装置により、被験者の表示画像に対する集中度が評価できることを示している。
【００５２】
図１０は、図９とは異なる測定例を示した図である。図１０は、４個のアルファベットを表示するＶｉｓｕａｌ  ｄｅｍａｎｄを被験者に与え、その中に、Ａ、Ｂ、Ｃの３個の文字のいずれかが存在するかを探索させるＭｅｎｔａｌ  ｄｅｍａｎｄを与えた場合、即ち、図９の場合よりも少ない集中度を要する表示を被験者に与えた場合の測定結果を示している。Ｅ（ｔ）を図９の場合と比較すると、水平方向においても垂直方向においても、振幅が小さくなっている。従って、少ない集中度を要する表示では、Ｅ（ｔ）が対応して小さくなることが示されている。
【００５３】
図１１は、このようにして求めたＥ（ｔ）に対し、図８において説明した集中度評価値Ｊを求めた結果の例を示した図である。図１１より、Ｖｉｓｕａｌ  ｄｅｍａｎｄ、Ｍｅｎｔａｌ  ｄｅｍａｎｄの量が増加する、即ちタスクを遂行するための表示への集中度をより多く要する表示が被験者に与えられるにつれて、集中度評価値Ｊも増加している。このことから、表示への集中で被験者の眼球の反射行動がどの程度、正常に機能しなくなるかの度合いを定量的に表すことができ、本実施例に係る集中度評価装置６０で表示画像に対する集中度を定量的に評価できることを示している。
【００５４】
なお、本実施例に係る集中度評価装置６０は、例えば反射性眼球運動検出手段１０がジャイロセンサ等の車両に設けた車両状態検出手段も含み、車両の運転状態も考慮して運転者等の反射性眼球運動を正確に検出できるように構成すれば、そのまま車両に搭載して適用できる。本実施例では、集中度評価対象者を被験者と表現して説明したが、車両に搭載する場合は運転者等が集中度評価対象者となる。なお、本実施例は、車両のみならず、集中力を要する視認行為を行う他の用途にも適用可能である。
【００５５】
このように、本実施例に係る集中度評価装置６０により、運転者等の反射性眼球運動に基づき、集中度を定量的に評価することができる。
【００５６】
次に、今まで説明した集中度評価装置を用いて、車両用表示装置に応用する例について説明する。
【００５７】
図１２は、本実施例に係る集中度評価装置６０を備えた車両用表示装置８０である。車両用表示装置８０は、集中度評価装置６０に基づいて表示情報を制御するための表示制御手段８１と、運転者等に表示情報を与える表示手段８２とを更に備える。
【００５８】
表示制御手段８１は、ＥＣＵとして構成されてもよく、集中度推定手段２０と一体的に構成されてもよい。表示手段８２は、車両の乗員に視覚情報を表示できるものであればよく、例えば、ナビゲーション・システムに用いられるような車両内前方に配置されるディスプレイとして構成されてもよいし、フロントガラスに表示されるヘッドアップディスプレイのように構成されてもよい。
【００５９】
次に、本実施例に係る車両用表示装置８０において、表示制御手段８１がどのような表示制御を行うかについて説明する。
【００６０】
図１３は、集中度と周辺への気付き易さの関係特性を示した図である。図１３は、中心視での集中度を変化させた場合の、ある一定強度の周辺表示に気付く範囲を示した実験データである。集中度大の実線は、難易度の高い視覚情報を被験者に与えた場合を示し、集中度小の破線は、難易度がそれよりも低い視覚情報を被験者に与えた場合を示している。図１３において、難易度の高い実線の方の範囲が難易度の低い破線の範囲よりも狭くなっており、中心で視認する情報が難しいほど、即ち、情報への集中度が高い程、周辺に気付き難くなることが示されている。
【００６１】
図１４は、中心視での集中度を一定とした場合の、周辺表示強度と検知率との関係を示した実験データである。図１４から、周辺表示強度を強くすると、周辺表示に気付き易くなることが分かる。従って、例えば、周辺表示の輝度、コントラスト、サイズ等の周辺表示強度を強くすれば、運転者等は周辺表示に気付き易くなる。
【００６２】
従って、ドライバーが運転中に、ある車載情報を視認した際、必要な周辺情報提示に気付かないという事態を防止するため、表示集中度がある一定値以上となる難易度の画像が車両内に表示されるときは、例えばその画像と同時に表示されている周辺の表示物の表示強度を強めて表示すればよい。具体的には、例えば、集中度推定手段２０の推定結果に基づき、表示制御手段８１により、表示手段８２に表示されている周辺表示物の輝度を高める、コントラストを高める、サイズを大きくする等の表示状態の変更を行うようにしてよい。
【００６３】
このように、本実施例に係る車両用表示装置８０により、運転者等の集中度に基づいて、表示情報を適切な表示状態で運転者等に提供することができ、運転者等の快適な運転を支援することができる。
【実施例２】
【００６４】
図１５は、実施例２に係る集中度評価装置６０ａの機能ブロック図である。また、図１６は、実施例２に係る車両用表示装置８０ａの機能ブロック図である。図１６は、図１５の集中度評価装置６０ａに表示制御手段８１と表示手段８２を加えただけであり、その他の構成要素は同一である。
【００６５】
実施例１に係る集中度評価装置６０及びこれを用いた車両用表示装置８０は、表示情報そのものの難易度から集中度を推定して、集中度の高い、即ち、表示読み取りが難しい情報の周辺に表示される表示情報の表示強度を強めて運転者等に気付かせることを目的とした。
【００６６】
一方、実施例２に係る集中度評価装置６０ａ及びこれを用いた車両用表示装置８０ａでは、更に運転者等の情報処理能力をも考慮し、これに合わせて表示情報を提供できるような装置を提供することを目的としている。
【００６７】
つまり、ドライバーの情報処理能力は、年齢、過去の訓練経験等、様々な要因で異なるが、運転者等に快適に運転してもらうための車両内表示情報としては、あまりその表示情報に注意を要せず視認読み取りできる表示が望ましい。総てのドライバーがこの条件を満たすためには、情報処理能力の低いドライバーに合わせて表示情報量等の表示内容を決定する必要がある。
【００６８】
しかし、このように表示内容を定めると、情報処理能力の高いドライバーにとっては、集中度にまだ十分の余裕があるにも関わらず、乏しい情報量の表示しか与えられず、より詳細な情報を提供して欲しいとの不満が生じ得る。そこで、実施例２に係る集中度表示装置６０ａ及び車両用表示装置８０ａにおいては、処理能力の高いドライバーの不満を解消しつつ、かつ、処理能力の低いドライバーも快適に運転できるようにするため、各ドライバーの情報処理能力に合わせた車両内表示情報を提供できる装置を提供する。
【００６９】
図１５において、実施例２に係る集中度評価装置６０ａと図１の実施例１に係る集中度評価装置６０との相違点は、反射性眼球運動検出手段１０ａが頭部運動測定部１１、視野変動測定部１２、眼球運動測定部１３の他に、車両運動状態量検出手段１８を更に含む点である。
【００７０】
図１５において、実施例２に係る集中度計測又は評価は、車両にて行われる。走行する度に、集中度計測又は評価をすることで、走行中の運転者等の表示に対する集中度を計測し、運転者等の能力に応じて車両内表示情報の表示状態を変更することができる。具体的には、例えば、頭部運動測定部１１や眼球運動測定部１３としては、車両に取り付けられたカメラ等の撮像手段を利用してよく、これを用いて運転者等の頭部位置及び頭部姿勢、眼球運動を測定してよい。カメラ等の撮像手段は、頭部運動測定部１１に利用するものと、眼球運動測定部１３に利用するものを分けてもよいし、共用してもよい。また、カメラは立体的に運転者等の頭部運動と眼球運動を測定・検出するため、ステレオカメラを利用してもよい。このような、車両に設けられた頭部運動測定部１１による頭部位置及び頭部姿勢の検出により、車両基準の座標系における頭部運動のデータが得られる。
【００７１】
ここで、本実施例に係る集中度評価装置６０ａにおいては、前庭系への影響を評価するため、絶対座標系における頭部位置及び頭部姿勢を得る必要がある。これは、車両に取り付けられた車両状態量検出手段１８により、車両姿勢を測定・検出し、頭部データの補正を行うことにより、絶対座標系における頭部位置及び頭部姿勢データを取得できる。なお、車両状態検出手段１８は、車両の姿勢を検出できるものであれば種類や形式は問わないが、例えばジャイロセンサ等を利用してもよい。
【００７２】
また、視野変動データについては、例えば、同様に車両に設けられたジャイロセンサ等の車両状態量検出手段１８により、車両旋回角を測定し、車両旋回と、視野変動測定部１２で得られる外界視野との関係から、視野変動データを取得してよい。
【００７３】
つまり、車両に設けられた撮像手段であるステレオカメラ等からは、車両を固定座標系とした眼の動き、即ち、運転者等の眼を固定座標系とした車両の動きデータが得られる。また、ジャイロセンサ等の車両状態検出手段１８からは、外界を固定座標系とした車両の動き、即ち、車両を固定座標系とした外界の動きデータが得られる。これらの２つのデータを足し合わせることにより、運転者等の眼に対する外界の動きを得ることができる。このようにして得られた運転者等の眼に対する外界の動きデータを視野変動データとして使用してよい。
【００７４】
このように、車両状態量検出手段１８を含む反射性眼球運動検出手段１０により測定された頭部位置及び頭部姿勢、眼球運動、視野変動の各データに基づいて、集中度推定手段２０により、運転者等の集中度の推定評価を実行してよい。なお、集中度推定手段２０内に設けられた反射性眼球運動モデル式設定手段である眼球運動モデルパラメーラ同定部３０、眼球運動モデル出力値特定部４０、表示集中度評価部５０の構成及び機能は、実施例１における説明と同様であるので、その説明を省略する。
【００７５】
図１６は、本実施例に係る集中度評価装置６０ａを搭載した車両用表示装置８０ａである。上述のように、実施例２に係る集中度評価装置６０ａに、車両内表示を制御するための表示制御手段８１と、ディスプレイ等で構成される表示手段８２を加えた点のみ集中度評価装置６０ａと異なる。表示制御手段８１と表示手段８２の構成及び機能は、図１２に示した実施例１に係る車両用表示装置８０に用いられていたものと同様でよいので、その説明を省略する。
【００７６】
次に、図１７を用いて、本実施例に係る集中度評価装置６０ａ及びこれを用いた車両用表示装置８０ａの処理フローについて説明する。図１７は、本実施例に係る車両用表示装置８０ａの処理フローを示すフローチャートである。
【００７７】
ステップ２００では、エンジンの始動及び走行を確認する。これは、例えばイグナイター（図示せず）に設けられたセンサ等（図示せず）によりエンジンの始動及び走行を検出し、エンジンコントロールコンピュータを介して本実施例に係る集中度評価装置６０ａに確認信号を送るようにしてよい。
【００７８】
ステップ２１０では、ステレオカメラ等の反射性眼球運動検出手段１０により、運転者等の視線方向を測定し、運転者等が車両前方の風景を確認している、即ち、特定の車両内表示情報を視認していないことを特定し、その時点での頭部位置及び頭部姿勢、眼球運動、視野変動データを測定・検出する。その際、上述のように、ジャイロセンサ等の車両運動状態量検出手段１８も利用し、絶対座標系に換算してデータを測定又は検出してよい。
【００７９】
ステップ２２０では、ステップ２１０で測定されたデータを基に、眼球運動モデルパラメータ同定部３０により、運転者等の反射性眼球運動モデルのパラメータを決定し、運転中のドライバーの反射性眼球運動モデルを作成する。
【００８０】
なお、運転者等が車両前方の風景を視認している状態であっても、急な歩行者の飛び出しや信号の変化等で一時的にある事象に集中している可能性もあるため、ステップ２１０とステップ２２０の処理を複数回実行してパラメータを決定し、反射性眼球運動モデル式を決定するようにしてもよい。
【００８１】
ステップ２３０では、車載ステレオカメラ等の反射性眼球運動検出手段１０により、走行中の運転者等の視線方向の測定を行い、測定結果に基づき、ある車両内表示情報、例えば情報Ａを視認していることを特定する。なお、運転者等が、車両内表示情報Ａを視認しているときは、例えば図４（ａ）に示したように、通常の風景よりも下方に車両内表示情報Ａが表示される場合には、下向きの視線が含まれるようになるので、これに基づいて運転者等が情報Ａを視認していることを特定してもよい。
【００８２】
ステップ２４０では、集中度の評価対象となる情報Ａを視認しているときの運転者等の頭部位置及び頭部姿勢、眼球運動、視野変動データを、車両運動状態量検出手段１８を含む反射性眼球運動検出手段１０により検出する。
【００８３】
ステップ２５０では、ステップ２４０で得られた頭部運動、視野変動データに基づき、眼球運動モデル出力値特定部４０により、ステップ２２０でパラメータ決定して作成した反射性眼球運動モデル式により、眼球運動モデル出力値を決定する。
【００８４】
ステップ２６０では、表示集中度評価部５０において、ステップ２４０で得られた眼球運動実測データと、ステップ２５にて決定した眼球運動モデル出力値とを比較し、運転者等が情報Ａを視認したときの集中度評価値Ｊを決定する。
【００８５】
なお、集中度評価値Ｊは、実施例１の図７及び図８において説明したのと同様に、集中度評価値時系列データＥ（ｔ）を求め、閾値を定めて、Ｅ（ｔ）の閾値以上の関数積分値を全体積分値で除することにより決定してよい。
【００８６】
ステップ２６０までが、実施例２に係る集中度評価装置６０ａの処理フローであるが、本実施例に係る車両用表示装置８０ａでは、更に以下の処理を行う。
【００８７】
ステップ２７０では、ステップ２６０において求めた集中度評価値Ｊに基づき、表示手段８２に表示する車両内表示情報の情報量及びその周辺に表示される表示物の表示強度を決定し、全体の処理フローを終了する。なお、表示情報量及び周辺表示物強度の決定は、集中度推定手段２０で行い、それに基づいて表示制御手段８１が表示手段８２の表示内容の変更を行うようにしてもよいし、表示制御手段８１において決定及び表示手段８２の表示内容変更の双方を行うようにしてもよい。
【００８８】
ここで、表示情報量及び周辺の表示物の表示強度の決定の一例について、図１８を用いて説明する。図１８は、評価値Ｊに対する表示情報量と周辺表示物強度の適用例を示した図である。
【００８９】
図１８において、例えば、集中度評価値Ｊが大きく、所定の基準値Ｊ１よりも大きいとすると、運転者等は表示情報Ａに対して大きな集中度を要していることになり、あまり多くの情報を視認する余裕がない状態にある。このような場合には、例えば、表示情報量を少なくし、表示は大きな方向矢印を表示するのみとしてよい。また、例えば周辺表示物の強度は、輝度の標準値をＬ０とすれば１．５＊Ｌ０、サイズの標準値をＳ０とすれば１．５＊Ｓ０、コントラストの標準値をＣ０とすれば１．５＊Ｃ０というように、各々標準値の１．５倍として強めて表示してよい。このようにすることにより、車両内表示物の視認に大きな集中度を要している運転者等には、簡素な必要最小限の表示を行い視認負荷を少なくできる。また、周辺情報については表示強度の高い表示とすることにより、運転中に周辺表示情報が出現したときも、容易に気付かせることができる。
【００９０】
また、集中度評価値Ｊが中レベルのレベル２にあり、所定の基準値Ｊ２よりも大きく、Ｊ１よりも小さいときには、レベル１より情報量を増やし、方向矢印の他に交差点形状や目印となるガソリンスタンドやコンビニエンスストア等の建物の存在を表示するようにしてよい。周辺表示物の強度についても、輝度、サイズ、コントラストの各々についてレベル１よりは強度を弱め、標準値のＬ０、Ｓ０、Ｃ０という設定にしてよい。
【００９１】
更に、例えば集中度評価値Ｊが低いレベルのレベル３にあり、情報Ａに対してあまり集中度を要していない運転者等は、情報処理能力が高く、あまり車両内表示情報の視認に負担を感じていない状態にあることを意味する。その場合には、更に詳細に走行中の走行レーンに関する情報を付加して表示したり、周辺表示も煩わしくないように、輝度、サイズ、コントラストともに表示強度を弱めるようにして表示してよい。
【００９２】
このように、本実施例に係る車両用表示装置８０ａによれば、運転者等の情報処理能力の個人差に応じて、各々の運転者等にとって適切な、快適な運転を支援する表示情報を提供することができる。
【００９３】
即ち、ある情報に対し、過度の集中度を要する情報処理能力の低いドライバーに対しては、運転の快適性を損なわないよう必要最小限の表示に留め、かつその表示を視認しているときでも容易に周辺表示の出現に気付けるようにすることができる。また、ある情報に対し、殆ど集中度を要しない情報処理能力の高いドライバーに対しては、より詳細な情報を提供し、運転方針に役立たせることができ、かつ周辺の表示に関しても表示強度が強すぎることによる煩わしさを解消することができる。
【実施例３】
【００９４】
図１９は、実施例３に係る、集中度評価装置６０ｂを含む車両用表示装置８０ｂの機能ブロック図である。実施例３に係る車両用表示装置８０ｂの機能ブロック図は、実施例２の車両用表示装置に係る図１６とは、集中度推定手段２０がデータベース５４を更に備えた点でのみ異なっている。他の構成要素は実施例２で説明したのと同様であるので、その説明を省略する。
【００９５】
データベース５４は、表示集中度評価部５０において算出した集中度評価値Ｊを、格納記憶しておくためのものである。ここに運転中に格納記憶された集中度評価値Ｊの蓄積データに基づき、運転中のドライバーの集中度の状態変化を判定する。
【００９６】
即ち、運転者等の情報処理能力は、実施例２において説明した個人差の他に、同一運転者等であっても、長時間運転による疲労、眠気、体調変化等により、個人内変動が引き起こされ、運転当初は余裕を持って処理できた情報でも、処理できなくなる可能性がある。また、単調な道路で漫然状態になった状態から道路環境が変化し、活性化レベルが上がり、情報処理能力が高まる可能性もある。
【００９７】
そこで、実施例３に係る車両用表示装置８０ｂは、運転中のドライバーの情報処理能力の個人内変動に着目し、運転中の任意の時点における運転者等の情報処理能力に見合った車両内情報表示量の提供や、その周辺表示の表示強度の調整を目的とする。
【００９８】
なお、データベース５４は、集中度評価値Ｊの格納記憶という機能を果たせれば、どの位置に設けられてもよく、例えば表示制御手段８１に設けられてもよい。
【００９９】
次に、図２０を用いて、本実施例に係る車両用表示装置８０ｂの処理フローについて説明する。図２０は、本実施例に係る、集中度評価装置６０ｂを搭載した車両用表示装置８０ｂの処理フロー図である。
【０１００】
図２０において、ステップ３００〜ステップ３６０は、実施例２の図１７の処理フロー図におけるステップ２００〜ステップ２６０と同様の処理フローで、情報Ａに対する集中度評価値Ｊを決定する。その具体的な内容は、実施例２の説明と同様であるので、その説明を省略する。
【０１０１】
ステップ３７０では、ステップ３６０において求めた集中度評価値Ｊを、データベース５４に格納記憶する。
【０１０２】
ステップ３８０では、データベース過去Ｎ回分の集中度評価値Ｊが、現在の表示レベルと一致しているか否かを判定する。即ち、過去Ｎ回分の集中度評価値Ｊのデータに基づき、現在適切な表示レベルが変化し、それまで表示されていた表示レベルと不一致を起こしていないかを判定する。
【０１０３】
ここで、ステップ３８０における判定方法の一例について、図２１を用いて詳説する。図２１は、集中度評価値Ｊを格納するデータベース５４の例である。データベース５４には、例えば過去Ｎ回分の集中度評価値Ｊが格納されているとする。例えば、表示情報Ａ、Ｂ、Ｃ毎に、Ｎ回分の集中度評価値Ｊが格納されていてよい。ここで、Ｎ回分の過去のデータを参照し、所定の個数以上が現状の表示レベル、即ち今まで適切とされていた表示レベルと不一致の場合は、最近の評価値Ｊに合致する情報表示量、周辺表示強度に変更してよい。
【０１０４】
例えば、現状の表示レベルが図１８におけるレベル２である場合において、過去５回の表示情報Ａに対する集中度評価値データＪＡ０〜ＪＡ４の内、４回以上がＪ＞Ｊ１を満たすなら、ドライバーの情報処理能力が低下したと判断し、表示レベルを１に下げる決定を、表示集中度評価部５０において行う。
【０１０５】
なお、この例においては、異常値の影響を排除する観点から、過去Ｎ回分を用いて判断することとしているが、異常値が少なければ、１回で判断するようにしてもよいし、異常値が多いようであれば、Ｎの回数を多目に設定してもよい。
【０１０６】
図２０に戻り、ステップ３８０において、過去Ｎ回の集中度評価値Ｊのうち、所定回数が現在の表示レベルと不一致だったときには、ステップ３９０に進む。
【０１０７】
ステップ３９０では、最新の集中度評価値Ｊに基づいて、表示す車両内表示の情報量及びその周辺に表示される表示物の表示強度を、表示制御手段８１により変更制御して、処理フローを終了する。
【０１０８】
一方、ステップ３８０において、過去Ｎ回の評価値Ｊが現在の表示レベルと一致したときには、その表示レベルは適切であるので、ステップ３９１に進み、一定時間経過した後、ステップ３３０に戻り、車両内表示情報に対する集中度評価値の計測を行い、現状の表示レベルとの一致度の判定を繰り返す。
【０１０９】
このような処理フローを繰り返すことにより、ドライバーの情報処理能力の個人内変動を追跡することができ、常にドライバーの状態に見合った車両内表示を提供することができる。
【０１１０】
以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなく、上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１１１】
【図１】実施例１に係る集中度評価装置６０の主要構成要素を示す機能ブロック図である。
【図２】実施例１に係る集中度評価装置による処理フローを示した図である。
【図３】実施例１に係る集中度評価装置６０を用いて集中度の評価を行った実験環境を示す図である。
【図４】図４は、被験者に与える画像例を示す図である。図４（ａ）は、集中度評価対象となる表示物も表示された画像例である。図４（ｂ）は、基準画像情報であるリファランスタスクのみを表示した画像例である。
【図５】反射性眼球運動の基本モデルを示した図である。
【図６】反射性眼球運動モデルでの眼球運動出力値と実際の眼球運動の測定値の比較結果を示す図である。
【図７】表示情報への集中度を決定するための構成を示す機能ブロック図である。
【図８】集中度評価値Ｊの算出方法を示す図である。図８（ａ）は、集中度評価値時系列データＥ（ｔ）を図示したグラフである。図８（ｂ）は、集中度評価関数Ｊを算出する方法を示した図である。
【図９】実施例１に係る集中度評価装置の測定例である。
【図１０】図９とは異なる、実施例１に係る集中度評価装置の測定例である。
【図１１】集中度評価値Ｊを求めた結果の例を示した図である。
【図１２】実施例１に係る車両用表示装置８０の機能ブロック図である。
【図１３】集中度と周辺への気付き易さの関係特性を示した図である
【図１４】周辺表示強度と検知率との関係を示した実験データである。
【図１５】実施例２に係る集中度評価装置６０ａの機能ブロック図である。
【図１６】実施例２に係る車両用表示装置８０ａの機能ブロック図である。
【図１７】実施例２に係る車両用表示装置８０ａの処理フローを示すフロー図である。
【図１８】評価値Ｊに対する表示情報量と周辺表示物強度の適用例を示した図である。
【図１９】実施例３に係る集中度評価装置６０ｂを含む車両用表示装置８０ｂの機能ブロック図である。
【図２０】実施例３に係る車両用表示装置８０ｂの処理フロー図である。
【図２１】集中度評価値Ｊを格納するデータベース５４の例である。
【符号の説明】
【０１１２】
１０    反射性眼球運動検出装置
１１    頭部運動測定部
１２    視野変動測定部
１３    眼球運動測定部
１４    Ｈｕｍａｎ部
１５    ノイズ除去部
１６    異常値除去部
１７    ハイパスフィルタ
２０    集中度推定手段
３０    眼球運動モデルパラメータ同定部（反射性眼球運動モデル式設定手段）
３１    ＶＯＲ
３２    ＯＫＲ
３３    ニューラル積分器
４０    眼球運動モデル出力値特定部
５０    表示集中度評価部
５１    集中度評価値時系列データ決定部
５２    差分検出部
５３    ローパスフィルタ
５４    データベース
６０、６０ａ、６０ｂ    集中度評価装置
７０    椅子
７１    スクリーン
８０、８０ａ、８０ｂ    車両用表示装置
８１    表示制御手段
８２    表示手段
【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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