(57)【要約】【課題】  ユーザとヒューマンインタフェースとの操作時の相互作用を予測するシミュレーションを実施して操作の容易性を評価する操作性評価処理システムを提供する。【解決手段】  シミュレーション実行の指示入力を受け付け、仮想操作対象物状態データ記憶手段，仮想操作者状態データ記憶手段および操作手順データ記憶手段に対してデータ入力し、シミュレーション進行手段により仮想操作者制御信号に基づいて、仮想操作対象物状態データおよび仮想操作者状態データを次の時刻状態に更新するシミュレーションを行い、シミュレーション進行手段が更新する仮想操作対象物状態データおよび仮想操作者状態データのうち少なくとも１つのデータの値もしくはその履歴に応じて操作容易性評価関数の関数値を算出し、その算出値とシミュレーションの結果のデータを出力する。【選択図】  図１
2005063375.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
操作対象物に対する人間の身体動作を伴った操作状況を予測するシミュレーションを行って操作性評価処理を行う操作性評価処理システムであって、
操作対象物の物理的状態を表す仮想操作対象物状態データを記憶する仮想操作対象物状態データ記憶手段と、
人間の物理的状態および心理的状態を表す仮想操作者状態データを記憶する仮想操作者状態データ記憶手段と、
操作手順シーケンスを表す操作手順データを記憶する操作手順データ記憶手段と、
操作手順データ，仮想操作対象物状態データおよび仮想操作者状態データに基づいて仮想操作者状態データの制御に関する仮想操作者制御信号を生成する仮想操作者制御信号生成手段と、
仮想操作対象物状態データ，仮想操作者状態データおよび仮想操作者制御信号に基づいて、仮想操作対象物状態データおよび仮想操作者状態データを次の時刻状態に更新するシミュレーション進行手段と、
シミュレーション実行の指示入力を受け付けて、仮想操作対象物状態データ記憶手段，仮想操作者状態データ記憶手段および操作手順データ記憶手段に対してデータ入力し、前記シミュレーション進行手段に対してシミュレーションの開始を指令する開始信号を入力する入力手段と、
シミュレーション進行手段が更新する仮想操作対象物状態データおよび仮想操作者状態データのデータ値もしくはその履歴に応じて操作容易性評価関数の関数値を算出する操作容易性評価手段と、
シミュレーションの結果データおよび操作容易性の評価値を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする操作性評価処理システム。
【請求項２】
請求項１に記載の操作性評価処理システムにおいて、
前記仮想操作対象物状態データは操作対象物の物理的状態を表す数値データあるいは名義尺度データであり、
前記仮想操作者状態データは人間の全身もしくは一部の物理的状態および心理的状態を表す数値データあるいは名義尺度データである
ことを特徴とする操作性評価処理システム。
【請求項３】
請求項１に記載の操作性評価処理システムにおいて、更に、
操作の行われる仮想的な環境の全体もしくは一部の物理的状態を表す数値データあるいは名義尺度データからなる仮想操作環境状態データを記憶する仮想操作環境状態データ記憶手段を備え、
前記仮想操作者制御信号生成手段が仮想操作環境状態データに応じて仮想操作者制御信号を生成し、
前記シミュレーション進行手段が仮想操作環境状態データに応じて仮想操作対象物状態データと仮想操作者状態データを更新することを特徴とする
ことを操作性評価処理システム。
【請求項４】
請求項１に記載の操作性評価処理システムにおいて、更に、
仮想操作者の仮想的な感覚器で知覚される情報を表す仮想知覚データを生成する仮想知覚データ生成手段を備え、
前記仮想操作者状態データ記憶手段が仮想操作者状態データの要素として人体の感覚器の配置と知覚応答特性を表す感覚器配置知覚特性データを記憶しており、
前記仮想知覚データ生成手段が前記仮想操作対象物状態データ記憶手段に記憶されている仮想操作対象物状態データもしくは仮想操作者状態データ記憶手段に記憶されている仮想操作者状態データを取得し、そのデータを用いて仮想操作者の仮想的な感覚器で知覚される情報を表す仮想知覚データを生成し、
前記仮想操作者制御信号生成手段は、仮想知覚データに応じて仮想操作者制御信号を生成する
ことを特徴とする操作性評価処理システム。
【請求項５】
請求項４に記載の操作性評価処理システムにおいて、更に、
仮想知覚データ生成手段の生成する仮想知覚データを用いて、仮想操作者状態データと仮想操作対象物状態データのデータ状態を推定したデータである主観状況認識データを生成する主観状況認識データ生成手段を備え、
前記仮想操作者制御信号生成手段が、主観状況認識データにも応じて仮想操作者制御信号を生成する
ことを特徴とする操作性評価処理システム。
【請求項６】
請求項１に記載の操作性評価処理システムにおいて、更に、
仮想操作対象物状態データと仮想操作者状態データと仮想操作者制御信号との少なくとも１つのデータの履歴またはデータの履歴に依存するパラメータを記憶するデータ履歴記憶手段を備え、
仮想操作者制御信号生成手段が、データ履歴記憶手段に記憶されるデータに応じて、仮想操作者制御信号を生成する特性を変化させる
ことを特徴とする操作性評価処理システム。
【請求項７】
請求項６に記載の操作性評価処理システムにおいて、更に、
データ履歴記憶手段に記憶されるデータを、データの内容とデータの発生したシミュレーション内の時刻のデータと他のデータの内容により又は乱数により改変するデータ履歴記憶改変手段を備える
ことを特徴とする操作性評価処理システム。
【請求項８】
請求項１に記載の操作性評価処理システムにおいて、
前記仮想操作者状態データ記憶手段は、人体の筋肉と骨格の幾何的寸法データと相互の結合を模式的に表すデータである筋骨格モデルデータを備えた仮想操作者状態データを記憶しており、
前記仮想操作者制御信号生成手段は、仮想操作者制御信号として、筋骨格モデルデータの筋肉の張力の発生に関する指令値である筋駆動指令信号を生成し、
前記シミュレーション進行手段が、筋骨格モデルデータと筋駆動指令信号に応じて、筋骨格運動の力学的シミュレーションを行い、仮想操作者状態データを更新する
ことを特徴とする操作性評価処理システム。
【請求項９】
請求項１に記載の操作性評価処理システムにおいて、更に、
仮想操作対象物状態データまたは仮想操作者状態データに対して独立に値を定められるパラメータを生成し、そのパラメータに応じて仮想操作者制御信号生成手段において用いられる仮想操作者制御信号を生成する特性を表すパラメータの値を変更する仮想操作者制御信号多様化手段を備える
ことを特徴とする操作性評価処理システム。
【請求項１０】
請求項１に記載の操作性評価処理システムにおいて、更に、
乱数によって新規に生成された仮想操作者状態データ又はあらかじめ用意した仮想操作者状態データを改変して新規な仮想操作者状態データを作成する仮想操作者状態データ創造手段を備える
ことを特徴とする操作性評価処理システム。
【請求項１１】
請求項３に記載の操作性評価処理システムにおいて、更に、
乱数によって新規に生成された仮想操作環境状態データ又はあらかじめ用意した仮想操作環境状態データを改変して新規な仮想操作環境状態データを作成する仮想操作環境状態データ創造手段を備える
ことを特徴とする操作性評価処理システム。
【請求項１２】
請求項１に記載の操作性評価処理システムにおいて、更に、
乱数によって新規に生成された仮想操作対象物状態データ又はあらかじめ用意した仮想操作対象物状態データを改変して新規な仮想操作対象物状態データを作成する仮想操作対象物状態データ創造手段を備える
ことを特徴とする操作性評価処理システム。
【請求項１３】
請求項１２に記載の操作性評価処理システムにおいて、更に、
仮想操作対象物状態データ創造手段に対して仮想操作対象物状態データの作成を複数回指令する手段と、
作成された複数個の仮想操作対象物状態データを仮想操作対象物状態データ記憶手段に入力し、シミュレーション進行手段に開始を指令し、操作容易性評価手段の操作容易性評価関数の値を取得し記憶する手段と、
各仮想操作対象物状態データのシミュレーション結果における操作容易性評価関数の値を提示する手段を、
有する性能比較答申手段を備える
ことを特徴とする操作性評価処理システム。
【請求項１４】
操作対象物に対する人間の身体動作を伴った操作状況を予測するシミュレーションを行って操作性評価処理を行う処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
操作対象物の物理的状態を表す仮想操作対象物状態データを記憶するステップと、
人間の物理的状態および心理的状態を表す仮想操作者状態データを記憶するステップと、
操作手順シーケンスを表す操作手順データを記憶するステップと、
前記操作手順データ，仮想操作対象物状態データおよび仮想操作者状態データに基づいて、仮想操作者状態データの制御に関する仮想操作者制御信号を生成するステップと、
前記仮想操作対象物状態データ，仮想操作者状態データおよび仮想操作者制御信号に基づいて、仮想操作対象物状態データおよび仮想操作者状態データを次の時刻状態に更新するシミュレーション進行ステップと、
シミュレーション実行の指示入力を受け付けて、仮想操作対象物状態データ，仮想操作者状態データおよび操作手順データのデータ入力し、前記シミュレーション進行ステップによるシミュレーションの開始を指令する開始信号を入力する入力ステップと、
シミュレーション進行ステップにより更新される仮想操作対象物状態データおよび仮想操作者状態データのデータ値もしくはその履歴に応じて操作容易性評価関数の関数値を算出するステップと、
シミュレーションの結果データおよび操作容易性の評価値を出力する出力ステップと
の処理をコンピュータにより実行させるプログラム。
【請求項１５】
前記仮想操作対象物状態データは操作対象物の物理的状態を表す数値データあるいは名義尺度データであり、
仮想操作者状態データは人間の全身もしくは一部の物理的状態および心理的状態を表す数値データあるいは名義尺度データである
ことを特徴とする請求項１４に記載のプログラム。
【請求項１６】
請求項１４に記載のプログラムにおいて、更に、
操作の行われる仮想的な環境の全体もしくは一部の物理的状態を表す数値データあるいは名義尺度データからなる仮想操作環境状態データを記憶するステップと、
仮想操作環境状態データに応じて仮想操作者制御信号を生成するステップと、
前記シミュレーション進行ステップが仮想操作環境状態データに応じて仮想操作対象物状態データと仮想操作者状態データを更新するステップと
の処理をコンピュータにより実行させるプログラム。
【請求項１７】
請求項１４に記載のプログラムにおいて、更に、
仮想操作者の仮想的な感覚器で知覚される情報を表す仮想知覚データを生成するステップと、
仮想操作者状態データの要素として人体の感覚器の配置と知覚応答特性を表す感覚器配置知覚特性データを記憶するステップと、
仮想操作対象物状態データ記憶手段に記憶されている仮想操作対象物状態データ又は仮想操作者状態データ記憶手段に記憶されている仮想操作者状態データを取得し、そのデータを用いて仮想操作者の仮想的な感覚器で知覚される情報を表す仮想知覚データを生成するステップと、
仮想知覚データに応じて仮想操作者制御信号を生成するステップと
の処理をコンピュータにより実行させるプログラム。
【請求項１８】
請求項１７に記載の操作性評価処理システムにおいて、更に、
生成された仮想知覚データを用いて、仮想操作者状態データと仮想操作対象物状態データのデータ状態を推定したデータである主観状況認識データを生成するステップと、
主観状況認識データにも応じて仮想操作者制御信号を生成するステップと
の処理をコンピュータにより実行させるプログラム。
【請求項１９】
請求項１４に記載のプログラムにおいて、更に、
仮想操作対象物状態データと仮想操作者状態データと仮想操作者制御信号との少なくとも１つのデータの履歴またはデータの履歴に依存するパラメータを記憶するステップと、
記憶されたデータに応じて仮想操作者制御信号を生成する特性を変化させるステップと
の処理をコンピュータにより実行させるプログラム。
【請求項２０】
請求項１９に記載のプログラムにおいて、更に、
記憶されたデータを、データの内容とデータの発生したシミュレーション内の時刻のデータと他のデータの内容により又は乱数により改変するステップと
の処理をコンピュータにより実行させるプログラム。
【請求項２１】
請求項１４に記載のプログラムにおいて、更に、
人体の筋肉と骨格の幾何的寸法データと相互の結合を模式的に表すデータである筋骨格モデルデータを備えた仮想操作者状態データを記憶するステップと、
仮想操作者制御信号として筋骨格モデルデータの筋肉の張力の発生に関する指令値である筋駆動指令信号を生成するステップと、
シミュレーション進行ステップが、筋骨格モデルデータと筋駆動指令信号に応じて、筋骨格運動の力学的シミュレーションを行い仮想操作者状態データを更新するステップと
の処理をコンピュータにより実行させるプログラム。
【請求項２２】
請求項１４に記載のプログラムにおいて、更に、
仮想操作対象物状態データまたは仮想操作者状態データとに対して独立に値を定められるパラメータを生成するステップと、
生成されたパラメータに応じて仮想操作者制御信号を生成する特性を表すパラメータの値を変更するステップと、
の処理をコンピュータにより実行させるプログラム。
【請求項２３】
請求項１４に記載のプログラムにおいて、更に、
乱数によって新規に生成された仮想操作者状態データ又はあらかじめ用意した仮想操作者状態データを自動的に改変して新規な仮想操作者状態データを作成するステップ
の処理をコンピュータにより実行させるプログラム。
【請求項２４】
請求項１６に記載のプログラムにおいて、更に、
乱数によって新規に生成された仮想操作環境状態データ又はあらかじめ用意した仮想操作環境状態データを改変して新規な仮想操作環境状態データを作成するステップ
の処理をコンピュータにより実行させるプログラム。
【請求項２５】
請求項１４に記載のプログラムにおいて、更に、
乱数によって新規な仮想操作対象物状態データを作成するアルゴリズムもしくはあらかじめ用意した仮想操作対象物状態データを自動的に改変して新規な仮想操作対象物状態データを作成する仮想操作対象物状態データ創造手段を備える
の処理をコンピュータにより実行させるプログラム。
【請求項２６】
請求項２５に記載のプログラムにおいて、更に、
仮想操作対象物状態データの作成を複数回指令するステップと、
作成された複数個の仮想操作対象物状態データを仮想操作対象物状態データ記憶手段に入力し、シミュレーション進行ステップに開始を指令し、操作容易性評価関数の値を取得し記憶するステップと、
各仮想操作対象物状態データのシミュレーション結果における操作容易性評価関数の値を提示するステップと、
の処理をコンピュータにより実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械やプラントの操作盤やコンピュータの入出力装置などのヒューマンインタフェース装置について、使用（操作）の容易性をコンピュータによりシミュレーションを実行して評価する操作性評価処理システムに関するものであり、特に、使用が容易なヒューマンインタフェースを設計するために好適に利用される操作性評価処理システム、及びそのためのシミュレーションを実行してヒューマンインタフェース装置の使用の容易性を評価する操作性評価処理システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来において、操作者との間で多自由度の入出力をやりとりするシステムにおけるヒューマンインタフェースの設計と、そのインタフェースにおける操作容易性の評価は、機能および操作性により分類すると、次のように（１）要素個別的使用容易化方式、（２）操作者直感順応式使用容易化方式、（３）類似要素差別化による使用容易化方式、（４）操作タスク通算的使用容易化方式、（５）被験者実験による操作容易性評価方式、（６）デジタルマネキンによる操作容易性評価方式、（７）作業工程シミュレーションによる操作者ワークロード評価方式に分類され、これらのいずれかの方法によりなされてきた。
【０００３】
（１）要素個別的使用容易化方式；
この方法は、設計に関しては、操作盤のボタンやレバーなどの操作盤要素や画面上の視覚的提示要素などヒューマンインタフェース要素に対して、個別的に、認知間違いと操作間違いを抑制する特徴を施す設計方法である。また、評価に関しては、要素ごとの間違いを抑制する特徴の量と質を評価し、その合計から、システム全体の操作容易性を評価する方法である。一例を挙げれば、通常の使用において頻繁に押されると想定したボタンについては、例えば、その形状を大きくし、目立つ色彩を施す設計方法である（非特許文献１を参照）。
【０００４】
（２）操作者直感順応式使用容易化方式；
この方法は、これは、設計に関しては、ヒューマンインタフェース要素について、人間の心理的特性に順応するように、要素の特徴を設計する方法である。また、評価に関しては、各ヒューマンインタフェース要素の特徴の、人間の心理的特性に順応している度合いを、システム全体で合計して操作容易性を評価する方法である。一例を挙げれば、移動機械を前進させる指示を、レバーを前向きに倒すことに対応させることにより、機械の前進とレバーの前傾という方向を等しくし、したがって、直感的に操作を覚えやすくすることにより、使いやすくする設計手法である（非特許文献２を参照）。
【０００５】
（３）類似要素差別化による使用容易化方式；
この方法は、ヒューマンインタフェース要素について、それに提示位置または提示順序が類似している要素や、知覚的特徴が類似している要素に対しては、類似性が低減するように特徴を施すことにより、類似要素との認識間違えを抑制する設計方法である。また、評価に関しては、インタフェース要素の間での類似性の少なさをもって、使用の容易性を評価する方法である。一例を挙げれば、英文字キーボードのＦキーとＪキーに、小突起をつけることにより、近隣のキーとの形状的な差別化をはかり、ブラインドタッチにより入力操作を行う場合の認識の間違えを抑制する設計方法である。
【０００６】
（４）操作タスク通算的使用容易化方式；
この方法は、操作者の典型的な一連の操作行動シーケンスを定義し、その中に含まれるあるひとつの操作行動の単位ごとの実行の容易性を、その直前の操作行動の内容を考慮して評価する方法である。また、設計に関しては、操作行動シーケンス内の、各操作行動単位での認知間違いや実行間違いを抑制するように、直前の操作行動の内容を設定する設計方法である。一例を挙げれば、プラントの操作盤において、典型的な作業（作業工程）を順を追って行う場合に、その作業のために押していくことが想定されるボタンを、押すべき順に水平向きに一列に左から右に並べて配置することによって、押すボタンの取り違えと、押す順番の間違えを抑制する設計方法である（非特許文献３を参照）。
【０００７】
（５）被験者実験による操作容易性評価方式；
この方法は、被験者に評価対象物を実際に操作させる実験を行い、その操作行動を分析し、また、被験者の主観的意見を聴取して、評価対象物の操作容易性を評価する方法である。
【０００８】
（６）デジタルマネキンによる操作容易性評価方式；
この方法は、操作対象物の形状をモデル化した操作対象物モデルと、操作者の人体の機構をモデル化したデジタルマネキンを用いて、操作行動をシミュレーションし、評価対象物の操作容易性を評価する方法である。
【０００９】
（７）作業工程シミュレーションによる操作者ワークロード評価方式；
この方法は、特定のプラント制御などの作業工程シナリオを用意し、操作者が感じる操作負担（ワークロード）を予測するシミュレーションを計算機上により行うことによって、操作状況を予測し、操作者の操作負担（ワークロード）予測することで、操作対象物の操作性を評価する方法である。例えば、具体例として、特許文献１に記載の「マンマシンインタフェース設計評価装置」がある。
【００１０】
このマンマシンインタフェース設計評価装置は、プラントの運転制御コンソールやＣＲＴ画面などマンマシンインタフェースの設計を機能性、利便性などの観点から評価するための装置である。この装置は、プラント運転監視用のマンマシンインタフェースの設計を評価する装置であり、オペレータとの間で情報の入出力を行う入力／表示装置と、この入力／表示装置を介して入力される情報に基づいてマンマシンインタフェースの設計データを作成ないし修正する設計データ編集装置と、この設計データ編集装置によって作成された設計データを格納する設計データベースと、プラントの任意の運転状態を模擬するプラント模擬装置と、このプラント模擬装置からのプラントデータおよび設計データベース内の設計データに基づいてマンマシンインタフェース上の表示情報を模擬し、このマンマシンインタフェースの動作状況を入力／表示装置に表示するマンマシンインタフェース模擬装置と、このマンマシンインタフェース模擬装置からのデータに基づいて、模擬されたマンマシンインタフェースとデータの授受を行う人間の行動を模擬する人間行動模擬装置と、この人間行動模擬装置によって模擬された人間行動データを評価する人間行動評価装置とを備えたものとなっている。
【非特許文献１】Ｄ．Ａ．ノーマン著：「誰のためのデザイン?―認知科学者のデザイン原論」新曜社認知科学選書，１９９０．
【非特許文献２】ケラーマン、ウエリー、ウイレムス編：「人間工学の指針」、日本出版サービス、１９６７．
【非特許文献３】坂上聡子、中川隆志、寺下尚孝：「作業現場におけるヒューマンエラー評価手法」、計測自動制御学会計測部門  第１９回センシングフォーラム資料、ｐｐ．６５−６９，２００２．
【特許文献１】特開平９−２５８８１７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、上記の（１）の方法および（２）の方法は、ヒューマンインタフェース要素ごとの個別的な改良に関する定性的な評価と設計を行う方法であり、ヒューマンインタフェース全体の構成に関して、操作容易性を増進する指針を得ることが困難である。
【００１２】
上記の（３）の方法は、ヒューマンインタフェース要素ごとの、類似要素との混同を抑制するための定性的な方法であり、ヒューマンインタフェース全体の構成の改良に関する設計指針を得ることは困難である。さらに、実際の使用状況が想定される場面において、類似要素の混同が抑制される効果を推定することは困難である。
【００１３】
また、上記の（４）の方法は、特定の想定したタスクにおける操作行動シーケンスに対してのみの操作容易性の設計方法および評価方法であり、実際の使用場面における操作行動シーケンスに対して使用が容易になるわけではない。特に、実際の使用場面では、典型的な操作の行動シーケンスといえども、実行の途中においては、しばしば中断ないし変更されることが多いので、評価における操作行動に関する仮定が、現実にはしばしば十分には成立しないという問題点がある。
【００１４】
上記（５）の方法においては、十分な有効性をもつ操作容易性の評価結果を得るためには、多数の被験者について実験を行う必要があり、これは時間的にも物的にも費用が高くなるため、評価対象物の種類の数や、実験項目数を制限せずに実験を行うことは困難である。また、被験者が慣れや疲労などにより、特性が個人差を伴って変化するため、長時間の実験と短時間の実験では、実験結果の比較が困難であるという問題点がある。
【００１５】
上記（６）の方法では、評価対象物とデジタルマネキンの力学的相互作用をシミュレートするため、操作者への重量負荷やエネルギー消費などの主に力学的な操作容易性の項目に関しての評価にとどまっており、操作の知覚と認知と判断とに関する操作容易性の評価を直接的になすものではないという問題点がある。
【００１６】
特に、シミュレーションの状況に応じて、デジタルマネキンが知覚するであろう知覚情報をシミュレーションし、それに基づいてデジタルマネキンが自動的に動作を行うという試みはなされていない。このため、人間の受動的な動きはシミュレーションできるが、能動的な動作のシミュレーションは困難である。
【００１７】
さらに、この方法では、デジタルマネキンが知覚するであろう知覚情報を十分正確にシミュレーションすることを行っていない。このため、デジタルマネキンの姿勢と対象物の位置の関係からすれば、本来隠れて見えない部分の対象物の情報を利用不可能とはせずに、動作設計者に提示し、動作設計者はそれに基づいてデジタルマネキンの動作を計画し指定するなどの、不適切なシミュレーションを防ぐことは困難である。
【００１８】
また、上記（７）の方法では、作業者の知覚と行動などに関してシミュレーションを行うとしているが、それらを実現するための具体的な方法は明示されていない。すなわち、知覚や行動をシミュレートするための、データの内容および情報処理のアルゴリズムが明示されておらず、分析対象の暗示に留まっている。さらに、この方法においては、操作対象物の操作容易性の評価は、シミュレーションにより計算されるワークロードが限界値を超えるかどうかによって判定される。しかしながら、操作状況に影響する要因のうち、どの要因がどの程度ワークロードの増大に影響しているか判定するようには構成されていない。このため、操作対象物全体の操作性の可否は判定できたとしても、操作対象物のどこを修正すべきかを判定しづらいという問題がある。
【００１９】
この方法によると、シミュレーションにより操作間違いが発生した場合には、その発生を報告するだけに留まっている。しかし、現実の人間の行動は、間違いなど操作の履歴に基づいて、効率的な操作方法や操作の注意すべき点などを学習する能力を有する。したがって、より現実に近いシミュレーションを行うのであれば、操作間違いの発生に応じて、操作者の行動の制御に対してフィードバック修正を加える手段を備えるべきであるが、これに対して具体的な方策は示されていない。
【００２０】
上述したように、従来のいずれの方法においても、ヒューマンインタフェースを自動的に設計する具体的な方法は提案されていない。このため、操作自由度の大きなシステムにおいては、ヒューマンインタフェース要素の数が膨大となるが、その操作盤のレイアウトの設計は人手によってなされ、設計者に負担を強いているという問題点がある。
【００２１】
本発明は、こうした現状に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、ユーザの能動的な動作の発生も含めたユーザとヒューマンインタフェースとの操作時の相互作用を予測するシミュレーションを効率よく実施して操作の容易性を評価することのできる操作性評価処理システムを提供することにある。
【００２２】
すなわち、本発明の目的は、機械やプラントの操作盤やコンピュータの入出力装置などのヒューマンインタフェース装置について、使用の容易性をコンピュータにより評価するための操作性評価処理システムを提供することにある。また、使用が容易なヒューマンインタフェースを設計するために好適に利用され、ヒューマンインタフェースの設計のためのシミュレーションを実行して、使用の容易性をコンピュータにより評価する操作性評価処理を行うことができる操作性評価処理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】
【００２３】
上記の目的を達成するため、本発明の操作性評価処理システムは、第１の態様として、操作対象物に対する人間の身体動作を伴った操作状況を予測するシミュレーションを行って操作性評価処理を行う操作性評価処理システムであって、操作対象物の物理的状態を表す仮想操作対象物状態データを記憶する仮想操作対象物状態データ記憶手段と、人間の物理的状態および心理的状態を表す仮想操作者状態データを記憶する仮想操作者状態データ記憶手段と、操作手順シーケンスを表す操作手順データを記憶する操作手順データ記憶手段と、前記操作手順データ，仮想操作対象物状態データおよび仮想操作者状態データに基づいて仮想操作者状態データの制御に関する仮想操作者制御信号を生成する仮想操作者制御信号生成手段と、前記仮想操作対象物状態データ，仮想操作者状態データおよび仮想操作者制御信号に基づいて、仮想操作対象物状態データおよび仮想操作者状態データを次の時刻状態に更新するシミュレーション進行手段と、シミュレーション実行の指示入力を受け付けて、仮想操作対象物状態データ記憶手段，仮想操作者状態データ記憶手段および操作手順データ記憶手段に対してデータ入力し、前記シミュレーション進行手段に対してシミュレーションの開始を指令する開始信号を入力する入力手段と、シミュレーション進行手段が更新する仮想操作対象物状態データおよび仮想操作者状態データのうち少なくとも１つのデータの値もしくはその履歴に応じて操作容易性評価関数の関数値を算出する操作容易性評価手段と、シミュレーションの結果のデータを出力する出力手段とを備えることを特徴とする。
【００２４】
ここで、前記仮想操作対象物状態データは操作対象物の物理的状態を表す数値データあるいは名義尺度データであり、仮想操作者状態データは人間の全身もしくは一部の物理的状態および心理的状態を表す数値データあるいは名義尺度データである。
【００２５】
一般に、人間の自発的な操作動作は、操作対象物の寸法や視覚的特徴や挙動特性など物理的な状態と、人体の力学的特性や形状や姿勢などの物理的な状態と、人間の注視点や覚醒度や切迫心理や嗜好や行動傾向や記憶など心理的な状態と、人間が担っている操作課題などに応じて、計画され実行される。ここでは、マウスカーソルの画面上での位置やスタイラス・ペンのペン先の位置などの、人体の延長として人体の部位と一体的な操縦を受ける物理量を、人体の物理的状態の一種と見なす。
【００２６】
本発明によれば、シミュレーションにおける操作の対象物の物理的な状態に関する情報を、仮想操作対象物状態データとして独立して管理することができ、操作者の物理的および心理的な状態に関する情報を、仮想操作者状態データとして独立して管理することができ、操作課題に関する情報については、操作手順データとして独立して管理することができる。
【００２７】
本発明によれば、仮想操作者制御信号生成手段は、仮想操作対象物状態データと仮想操作者状態データと操作手順データを取得し、これらの情報に基づいて仮想操作者状態データの制御に関する指令信号を生成する。すなわち、仮想操作者制御信号生成手段は、シミュレーション世界での操作者の脳の役目を担うものであって、操作対象物と操作者と操作手順に関する情報を用いて行われる動作指令をシミュレートする手段となっている。したがって、あたかも実際の人間の操作状況のように、仮想操作者制御信号生成手段は、操作の状況に応じて行動を指令し、シミュレーション進行手段は、その行動指令の結果をシミュレートする。
【００２８】
このように、本発明によると、シミュレーションの対象である、動作の対象物の物理的な状態と、操作者の物理的な状態や心理的な状態と、操作者が担っている操作課題の手順とを、それぞれにデータに表し個別に記憶し、それらのデータに基づいて操作者の行動計画を生成し、かつシミュレーションの進展に応じて更新する。このため、操作の状況に応じた操作者の行動の計画と実行を効率よくシミュレートすることができる。
【００２９】
特に、操作対象物の寸法や力学的特性などのデータは、設計時にＣＡＤシステムによってモデル化されたデータとして生成されることが多いところであるが、本発明では、この情報を仮想操作対象物状態データとして、仮想操作対象物状態データ記憶手段に格納して、他の情報と区別して管理する。このため、多様な操作対象物についてシミュレーションを行いたい場合であっても、仮想操作対象物状態データをＣＡＤデータを取得し差し替えるだけでシミュレーションができる。したがって、効率よくシミュレーションを実行することが可能となる。
【００３０】
さらに、人体の寸法や力学的特性などのデータは、解剖学の知見として既に蓄積されているところであるが、本発明では、これらの情報を仮想操作者状態データとして、仮想操作者状態データ記憶手段に格納して、他の情報と区別して管理する。このため、多様な操作者についてシミュレーションを行いたい場合であっても、仮想操作者状態データを差し替えるだけシミュレーションができる。したがって、効率よくシミュレーションを実行することが可能である。
【００３１】
さらに、一般に、人間の操作者は動作計画の間違いの頻度が小さく、人間工学的な実験においては、ヒューマンインタフェースの欠陥を示唆する操作間違いが発生するまでに、多数の実験回数を要する。本発明においては、仮想操作者制御信号生成手段において（アルゴリズムの）特性を変化させることによって、仮想操作者による動作計画の間違いの頻度を人為的に増加させることができる。このため、比較的少数の実験回数であっても、操作者の判断間違いによる操作間違いの状況を予測することができる。
【００３２】
本発明の操作性評価処理システムは、第２の態様として、操作環境の物理的状態を表す仮想操作環境データを記憶する仮想操作環境データ記憶手段を備えることができる。この場合においては、仮想操作者制御信号生成手段は仮想操作環境データを取得し、仮想操作環境データにも応じて仮想操作者制御信号を生成し、シミュレーション進行手段は仮想操作環境データを取得し、仮想操作環境データに応じてシミュレーションを進行させ、仮想操作者データと仮想操作対象物データと仮想操作環境データを更新する。
【００３３】
このように、ここでの操作容易性の評価処理のシミュレーションによると、場合によっては操作に大きく影響を及ぼす操作環境の要素を、データとして記憶し、それに応じて仮想操作者の動作計画を行い、シミュレーションを実施することができるので、操作環境も考慮した人間の操作対象物への操作のシミュレーションを容易に行える。
【００３４】
一般に、人間の自発的な操作動作は、操作環境の気温や照明や降雨や風向風力や騒音や操作指示標識の存在などの状態に影響されて、計画され実行される。これに対して、ここでの構成によれば、シミュレーション世界の中の仮想操作者は、あたかも、実際の人間のように、操作環境の状態に応じて行動を計画し、シミュレーション世界の中で仮想的に実行することが可能である。
【００３５】
さらに、一般に、人間の状況認識能力と人体制御能力とは、気温や照明条件など操作環境の状態にも影響されるところであるが、本発明の構成によれば、仮想操作環境データに応じて（動作指令信号生成アルゴルリズムおよびシミュレーション状況更新アルゴリズムにより）パラメータを変更することが可能であるので、仮想操作者制御信号生成手段はあたかも実際の操作環境条件下であるかのように環境条件の影響を受けた動作計画を行い、シミュレーション進行手段はあたかも実際の操作環境条件下であるかのように、環境条件の影響を受けた仮想操作者状態データを更新するシミュレーションの制御を効率よく行うことができる。
【００３６】
また、本発明の操作性評価処理システムは、第３の態様として、仮想操作者状態データ記憶手段が、仮想操作者状態データの要素として人体の感覚器の配置と知覚応答特性を表す感覚器配置知覚特性データを記憶しており、仮想操作対象物状態データと仮想操作者状態データに基づいて、仮想操作者の仮想的な感覚器で知覚される情報を表す仮想知覚情報データを生成する仮想知覚情報生成手段を有するものとすることができる。この場合に、仮想操作者制御信号生成手段は、仮想知覚情報データに応じて仮想操作者制御信号を生成する。
【００３７】
一般に、人間の自発的動作は、人間の知覚する視覚や触覚や聴覚や味覚や温冷覚や運動感覚などの情報にも依存して計画され行われる。したがって、シミュレーションにおいても、仮想的な操作者の知覚する情報を算出し、その情報に応じて仮想的な操作者の自発的動作を計画することが、より現実に近いシミュレーションを可能にする。
【００３８】
操作者の知覚する情報は、操作者の状態と操作対象物の状態とによって決定される。特に感覚器と感覚対象物との空間的位置関係と、感覚器の知覚特性と、感覚対象の物理的状態は、知覚内容を大きく支配する。したがって、本シミュレーション方法においては、特に、仮想的な操作者が有する仮想的な感覚器の配置とその知覚特性のデータを、感覚器配置知覚特性データとして仮想操作者状態データの構成要素として記憶し、感覚器配置知覚特性データを用いて仮想的な知覚情報を特に計算するための手段である仮想知覚情報生成手段を有することで、知覚情報のシミュレーションを効率よく行える。
【００３９】
さらに、人体の感覚器の空間的配置と感覚器の知覚特性のデータは、知覚心理学の知見から既に蓄積されているところ、本発明の操作性評価処理システムでは、この情報を感覚器配置知覚特性データとして、仮想操作者状態データ記憶手段に格納して、他の情報と区別して管理できるため、多様な操作者についてシミュレーションを行いたい場合であっても感覚器配置知覚特性データを差し替えるだけシミュレーションができる。したがって、効率よくシミュレーションを実行することが可能である。
【００４０】
さらに、一般に、人間の操作者は知覚の間違いの頻度が小さく、人間工学的な実験においては、ヒューマンインタフェースの欠陥を示唆する操作間違いが発生するまでに、多数の実験回数を要する。本発明によると、仮想知覚情報生成手段のアルゴリズムの特性を変化させることによって、仮想操作者の知覚の間違いの頻度を人為的に増加させることができ、比較的少数の実験回数であっても、操作対象物の知覚の間違えを誘発しやすい箇所を検知することができる。
【００４１】
また、本発明の操作性評価処理システムは、第４の態様として、仮想知覚データ生成手段より仮想知覚データを取得し、それに応じて、仮想操作者状況データや仮想操作対象物状況データの推定値である主観状況認識データを生成する主観状況認識データ生成手段を備え、仮想操作者制御信号生成手段が、主観状況認識データにも応じて仮想操作者制御信号を生成するように構成される。
【００４２】
一般に人間の知覚では、感覚器から発せられる知覚情報の解釈に錯覚が生じて誤差が添加される。したがって、シミュレーションにおいても、知覚情報の誤差発生の現象を再現することによって、より現実に近いシミュレーションが可能となる。
【００４３】
特に人間は、状況を把握するにあたって、感覚器の伝達関数の逆関数を知覚情報に対して適用することで、状況の推定値を知ろうとする。このため、知覚情報に誤差が生じている場合は、状況の認識も事実とは異なるものとなる。したがって、操作者はこのような誤差の伴う主観的状況認識に基づいて、操作行動の計画と制御を行うことがある。
【００４４】
これに対して、本発明によれば、主観状況認識データ生成手段は、仮想操作者の主観的状況認識を再現するよう、仮想知覚データから仮想操作者状況データや仮想操作対象物状況データの推定値である主観状況認識データを演算することができ、主観状況認識データに応じて仮想操作者制御信号生成手段を動作させることができる。
【００４５】
したがってあたかも実際の人間による操作状況のように、知覚情報の解釈に錯覚し、その情報に基づいて操作行動を計画し、操作を誤る状況を効率よくシミュレートすることが可能である。
【００４６】
本発明の操作性評価処理システムは、第５の態様として、仮想操作対象物状態データと仮想操作者状態データの履歴を記憶するデータ履歴記憶手段を備え、仮想操作者制御信号生成手段が、データ履歴記憶手段に記憶されているこれらのデータの履歴にも応じて仮想操作者制御信号を生成するように構成される。
【００４７】
このように、第５の態様によると、仮想操作者制御信号生成手段は操作状況の履歴を用いて仮想操作者の動作指令を生成することができるので、過去の操作の成否や効率などから学習して、効率がよく安定した動作指令を生成することが可能である。
【００４８】
一般に、人間の学習能力は高く、機械の操作において操作に慣れることによる操作状況の変化を無視することはできない。これに対して、本手法では、仮想操作者制御信号生成手段は操作の履歴情報を用いて操作の計画を立てることができ、よって操作の慣れの現象を効率よく再現することが可能である。
【００４９】
また、本発明の操作性評価処理システムは、第６の態様として、データ履歴記憶手段に記憶されるデータを改変するデータ履歴記憶改変手段を備えるように構成される。このような構成によると、データ履歴記憶改変手段は、データ履歴記憶手段に記憶されている操作状況に関するデータを、その古さや類似データの存在などの条件に基づき、または乱数を用いてデータ内容に依存せず独立に、データ内容を変更ないし消去ないし新規作成することができる。
【００５０】
実際の人間においては、記憶の古さや類似記憶の存在によって、記憶内容は忘却や内容変化や偽記憶の発生などの改変をうける。また、特に記憶内容の構成に理由がなくとも、これらの記憶の改変がランダムに生じることもある。これに対して、このような構成によれば、データ履歴記憶改変手段は、データ履歴記憶手段に記憶されているデータ内容を参照することができ、また独自に乱数を発生することができ、これらの値に応じて、データ履歴記憶手段のデータの改変を施すことができる。
【００５１】
したがって、あたかも実際の人間における記憶の失敗の様式であるところの古い記憶内容を忘却や、類似した記憶内容を取り違えや、あるいは忘却の理由なくして起こる度忘れなどを、シミュレーションにより再現することができる。
【００５２】
また、本発明の操作性評価処理システムは、第７の態様として、仮想操作者状態データの構成要素として、人体の筋肉と骨格の幾何的寸法データと機構的結合を表すデータである筋骨格モデルデータを用意し、仮想操作者状態データ記憶手段に、これを記憶し、仮想操作者制御信号生成手段が、筋骨格モデルデータに応じて制御信号を生成して、ミュレーション進行手段が、筋骨格モデルデータにも応じて操作状況のシミュレーションの演算を進行させる構成とすることができる。
【００５３】
これによると、人体の機構上のデータを他のデータと独立して記憶して管理し、なおかつシミュレーションを進行させることができる。人間工学の実験においては、さまざまな身体的特徴を持った人間による操作の実証実験を行う必要がしばしばある。このため、人間の身体的特徴の分布に関する文献やデータベースは多数用意されているが、多様な身体的特徴を備えた被験者の群を実験に用意することは容易ではない。これに対して、ここでの構成によれば、人間の身体的特徴をあらかじめ文献値などによって調べ、筋骨格モデルデータとして独立して記憶することができる。このため、他の身体的特徴についてシミュレーションを行いたい場合には、筋骨格モデルデータの部分のみを差し替えるだけで、操作者の身体的特徴の分布に対する操作対象物の操作容易性の評価を効率的にシミュレーションにより行うことができる。
【００５４】
また、本発明の操作性評価処理システムは、第８の態様として、擬似乱数生成などの手段によって独立して動作し、仮想操作者制御信号生成手段の信号処理の特性を自動的に変化させる仮想操作者制御信号多様化手段を備える構成とすることができる、このような構成によると、仮想操作者制御信号多様化手段により、仮想操作者制御信号生成手段の信号処理特性を表す制御係数やその他のパラメータを、他の情報に対して独立でランダム性を有する値に変換することができる。したがって、仮想操作者制御信号生成手段に対する入力が同一の場合であっても、出力である仮想操作者制御信号が同一となるとは限らず、仮想操作者制御信号を多様化することができる。
【００５５】
実際の人間の動作においては、操作状況と操作課題が同一であっても、操作の回ごとに操作行動はばらつきを有する。また、操作計画を大幅に切り替えることもある。これに対して、本発明の構成によれば、仮想操作者制御信号の制御特性パラメータを変化させることによって、操作行動のばらつきを生じさせることができる。また、仮想操作者制御信号生成手段は、最適な操作行動計画を採択しようとする場合、最適性を示す評価関数の値に仮想操作者制御信号多様化手段はランダム性を与えることができ、操作行動計画の評価をランダムに変化させることができる。このため、操作の回ごとに最適と見なされる操作行動計画が異なることがあり得るので、仮想操作者制御信号生成手段は操作計画を大幅に変更して制御信号を生成することができる。
【００５６】
本発明の操作性評価処理システムは、第９の態様として、乱数によって、あるいは既存の仮想操作者状態データを参照して、新規な仮想操作者状態データを生成する仮想操作者状態データ創造手段を備える構成とすることもできる。このような構成によると、新規の仮想操作者状態データを自動的に、乱数によって生成し、あるいは既存の仮想操作者状態データの断片を組み合わせることによって生成することができ、それらを自動的にシミュレーションの対象とすることができるので、多様な仮想操作者状態データに対するシミュレーションを効率的に実行することができる。
【００５７】
実際の操作対象物の操作においては、操作者である人間は多様な身体的特徴を備えているものであり、このため、操作対象物の設計においては、操作者の身体的特徴の多様性を検討する必要がある。しかし、多様な被験者を集めて実験を行うことは困難である。これに対して、本発明の構成によれば、仮想操作者状態データ創造手段が、新規な仮想操作者状態データを無数に生成することができ、また、仮想操作者状態データ生成において、例えば、身長を定める際に、日本人の身長分布の確率密度関数に応じて算定するようにすれば、日本人の身長分布に即した仮想操作者の群を生成することができ、日本市場での操作対象物の操作容易性を、より現実に近く推定することができる。さらに、仮想操作者状態データを保存しておけば、別の操作対象物の操作容易性の評価の際に、それらを再利用することができ、効率的にシミュレーションができる。
【００５８】
また、本発明の操作性評価処理システムは、第１０の態様として、乱数によって、あるいは既存の仮想操作環境状態データを参照して、新規な仮想操作環境状態データを生成する仮想操作環境状態データ創造手段を備える構成とすることもできる。このような構成によると、仮想操作者状態データ創造手段の場合と同様に、多様な操作環境データを無数に自動で生成し、シミュレーションを行うことができる。
【００５９】
一般に操作の失敗やそれによる事故はしばしば、操作を行う環境の変化によって、あるいは予想しなかった操作環境の出現によって生じている。このため、ヒューマンインタフェースを設計する際には、多様な操作環境を想定して、操作の容易性の安定を企図しなければならない。しかし、多様な操作環境を用意することは、一般には困難である。これと同時に、多様な操作者について実験を行うことは、実験条件の組み合わせ数が膨大となり、極めて困難である。また、過酷な環境での実験では操作者の生命への危険が増大し、事実上不可能であることもしばしばである。
【００６０】
これに対して、本発明の構成によれば、多様な操作環境を自動的に無数に生成することができ、これを直ちにシミュレーションに付することができる。さらに、例えば、仮想操作環境の気温を設定する場合、１月の札幌における気温の確率データに応じて算定するようにすれば、あたかも札幌の１月における操作状況を再現することになる。このようにして、様々な地域における操作容易性も、より現実に近く推定することができる。さらに、仮想操作環境状態データを保存しておけば、別の操作対象物の操作容易性の評価の際に、それらを再利用することができ、効率的にシミュレーションができる。
【００６１】
本発明の操作性評価処理システムは、第１１の態様として、乱数によって、あるいは既存の仮想操作対象物状態データを参照して、新規な仮想操作対象物状態データを生成する仮想操作対象物状態データ創造手段を有する構成とすることができる。このような構成によると、仮想操作者状態データ創造手段の場合と同様に、多様な操作対象物データを無数に生成して、シミュレーションを行うことができる。
【００６２】
本来、操作対象物は設計者の手による設計の対象である。しかしながら、一般にヒューマンインタフェースは、操作者に提示する情報量や操作入力の自由度が多く、一方で寸法などに幾何学的な制約があり、最適なヒューマンインタフェースを設計することは人間には困難であることが多い。特に、巨大プラントや情報機器や飛行機のコックピットなどのヒューマンインタフェースなどにおいて、この傾向は顕著である。これに対して、本発明の構成によれば、仮想操作対象物状態データ創造手段は、計器やボタンの配置の設計案を自動的に新規に生成できる。新規データの作成は、乱数や既存データの改変によるものであり、必ずしも優れた設計であるとは限らない。しかしながら、仮想操作対象物状態データが自動で多数生成されるのであれば、比較的優秀な操作容易性を達成する設計案を生成することは充分に期待できる。
【００６３】
また、本発明の操作性評価処理システムは、第１２の態様として、仮想操作対象物状態データ創造手段に複数個の仮想操作対象物状態データの生成を指令し、それらデータについて順次シミュレーションを実行するよう指令し、各々のシミュレーションにおける操作容易性の成績を比較し、優秀な成績を収めた仮想操作対象物状態データを出力する性能比較答申手段を備える構成とすることができる。
【００６４】
このような構成によると、仮想操作対象物状態データを無数に生成し、それぞれの操作容易性をシミュレーションによって評価し、比較的優秀であった仮想操作対象物状態データを、最適なる設計案として答申することができる。このようにして、ヒューマンインタフェースを設計することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６５】
以下、図面を参照しながら本発明を実施する場合の形態について説明する。図１は、本発明の一実施例に係る操作性評価処理システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施例の操作性評価処理システムは、基本的な構成として、操作対象物に対する人間の身体動作を伴った操作状況を予測するシミュレーションを行うために、入力手段１１、仮想操作対象物状態データ記憶手段１２、仮想操作者状態データ記憶手段１３、操作手順データ記憶手段１４、仮想操作者制御信号生成手段１５、シミュレーション進行手段１６、操作容易性評価手段１７、および、出力手段１８のシステム要素を備えたものとなっている。
【００６６】
入力手段１１としては、コンピュータのキーボード乃至ファイルシステム等を用いることができる。データ記憶のための手段としては、すなわち、仮想操作対象物状態データ記憶手段１２、仮想操作者状態データ記憶手段１３、操作手順データ記憶手段１４とするデータ記憶手段としては、コンピュータのメモリ装置やファイルシステム等を用いることができる。
【００６７】
仮想操作者制御信号生成手段１５と、シミュレーション進行手段１６と、操作容易性評価手段１７としては、データ入力を受け付け、仮想操作者制御信号生成アルゴリズムの実行を行い、結果のデータを外部に参照可能とするためのデータ処理手段であり、例えば、コンピュータ装置におけるプロセッサ（ＣＰＵ）等を用いる。また、出力手段１８としては、コンピュータ装置のディスプレイやファイルシステム等を用いることができる。
【００６８】
次に、操作の容易性を評価するために行うシミュレーションについて詳細に説明するが、理解を容易なものとするため、まず、仮想操作者のモデル化の方法と、仮想操作者状態データの設定について説明する。仮想操作者のモデル化については、図２に示すように、人間の片腕の動作により、ボタン操作を行う場合について行う。ここでは、ボタンを有する制御盤のボタン（操作対象物２１のボタンＢ１〜Ｂ４）への操作の状況をシミュレーションして、その結果に基づいた制御盤の使用容易性の評価を行う場合について説明する。
【００６９】
図２は、人間の片腕の動作によるボタン操作についてシミュレーションを行う場合のモデルと操作対象の関係を説明するための図である。シミュレーションにおいては、図２に示すように、簡便のために操作者の人体モデル２１と操作対象物２２を、次に説明するようにモデル化する。ここでは、水平方向への横座標Ｘと鉛直方向への縦座標Ｙのみの２次元の空間領域でのシミュレーションとする。もちろん、３次元の空間領域でのシミュレーションも可能であり、説明は省略するが同様に行える。
【００７０】
人体２１は、片腕の上腕と前腕のみが可動部であるとし、その他の部位の存在及び動作は考慮しない。図２に示すように、人体２１において、上腕の基点となる肩関節Ｓは、位置が不変である単純支持点であるとする。上腕は線分の上腕リンクＵとして、前腕は線分の前腕リンクＦとしてモデル化する。上腕リンクＵと前腕リンクＦとは、回転関節である肘関節Ｅにより結合されている。前腕リンクの端点を手端点Ｈとする。操作対象物２１の操作盤には、操作するボタンＢ１〜Ｂ４が設けられている。
【００７１】
図３は、片腕モデルの物理的状態である姿勢と運動を定義する特徴量変数を定めるための説明図である。図３に示すように、ここでの片腕モデルの物理的状態である姿勢と運動を定義するための特徴量変数を定める。すなわち、肩関節ＳのＸＹ座標を（Ｓｘ，Ｓｙ）とし、肘関節ＥのＸＹ座標を（Ｅｘ，Ｅｙ）とし、手端点ＨのＸＹ座標を（Ｈｘ，Ｈｙ）とする。Ｘ軸と上腕リンクＵとがなす角度をＡｕとし、上腕リンクＵと前腕リンクとがなす角度をＡｆとする。上腕リンクの長さをＬｕとし、前腕リンクの長さをＬｆとする。これらが、シミュレーションを行う場合の操作者の物理的特徴を示すデータとなる。
【００７２】
操作者の心理的特徴を示すデータについては、操作者の切迫した心理状態の強度を操作者の行動を支配するパラメータとして含めるデータとする。これは、切迫の強度を切迫度Ｋというスカラー量により表現する。基本的には、このように仮想操作者状況データは、片腕モデルに関するこれら機構と寸法と切迫度Ｋのデータから構成される。これらのデータの中には、一般的には名義尺度データと称されるものが含まれる。適切に尺度を定義して、その尺度のデータとして扱うものである。
【００７３】
図４は、仮想操作者状態データを説明する図である。図５は、仮想操作対象物状態データを説明する図であり、図６は、操作手順データを説明する図である。仮想操作者状態データ２３は、図４に示すように、テキストデータとして表現されており、仮想操作者状態データ記憶手段１３に格納される。また、同様に、仮想操作対象物状態データ２４についても、テキストデータとして表現されており、操作手順データ２５についても、テキストデータとして表現されており、それぞれの記憶手段に格納される。
【００７４】
次に、仮想操作対象物のモデル化の方法と、仮想操作対象物状態データの設定について説明する。図２により説明したように、操作対象物２２である操作盤には、操作者からの入力を受け付けるために、４つのボタン（Ｂ１〜Ｂ４）が配置されているとする。ボタン（Ｂ１〜Ｂ４）は、操作者の手端点Ｈがボタンの位置に到達した時にオン状態となり、それ以外の場合ではオフ状態となる挙動を行うものとしてモデル化する。このため、各々のボタン（Ｂ１〜Ｂ４）の位置座標のデータと、そのボタンのオンオフに関する初期状態を指定すれば、シミュレーションに用いるボタンに関する情報は十分である。このため、ここでは、仮想操作対象物状況データは、ボタンの個数と座標のデータから構成される。
【００７５】
操作盤の各ボタンの名称をそれぞれＢ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４とし、各ボタンのそれぞれのＸＹ座標については、ボタンＢ１は（Ｂ１ｘ，Ｂ１ｙ）とし、ボタンＢ２は（Ｂ２ｘ，Ｂ２ｙ）とし、ボタンＢ３は（Ｂ３ｘ，Ｂ３ｙ）とし、ボタンＢ４は（Ｂ４ｘ，Ｂ４ｙ）とする。また、シミュレーション開始時点での、各ボタンの状態は、オフ状態であるとする。これらのデータは、図５に示すように、テキストデータとして表現されて、仮想操作対象物状態データ記憶手段１２に格納される。
【００７６】
次に、操作手順データのモデル化の方法と、操作手順データの設定について説明する。ここでは、操作手順を、操作ステップのシーケンスとして定義する。それぞれの操作手順はボタンの押下として表現できる。ここでの操作手順のデータは、図６に示すように、テキストデータとして表現される。
【００７７】
次に、シミュレーションの実行について説明すると、図７は、シミュレーション実行処理の処理フローを示すフローチャートであり、図８は、シミュレーション実行処理の中の準備手続き処理の処理フローを示すフローチャートである。図９は、シミュレーション実行処理の中のシミュレーション実行手続き処理の処理フローを示すフローチャートである。シミュレーションの実行は、以上に説明した仮想操作対象物状態データを用いて時間を進めながら実行される。シミュレーションの実行の手順について説明すると、シミュレーションの実行は、図７に示すように、準備手続き（ステップ７１）、シミュレーション実行手続き（ステップ７２）、終了手続き（ステップ７３）の各処理ステップのシーケンスを実行することで行われる。これらの処理が繰り返し行われる。
【００７８】
まず、準備手続き処理（ステップ７１）について説明する。準備手続き処理では、図８のフローチャートに示すように、入力手段からの各データを記憶手段に記憶することにより行われる。すなわち、入力手段より仮想操作対象物状態データ記憶手段に仮想操作対象物状態データ入力を行い（ステップ７１１）、入力手段より仮想操作者状態データ記憶手段に仮想操作者状態データ入力を行い（ステップ７１２）、入力手段より操作手順データ記憶手段に操作手順データ入力を行う（ステップ７１３）ことにより処理が実行される。この処理により、仮想操作対象物データ（図４）が仮想操作対象物データ記憶手段に格納され、仮想操作者データ（図５）が仮想操作者データ記憶手段に格納され、操作手順データ（図６）が操作手順データ記憶手段に格納される。各データは例えばテキストデータであり、それぞれの記憶手段はテキストデータとしてメモリ上にデータを保持する。
【００７９】
シミュレーション実行手続き処理（ステップ７２）について説明する。シミュレーション実行手続き処理は、図９のフローチャートに示すように、入力手段からシミュレーション進行手段にシミュレーション開始指令信号を入力し（ステップ７２１）、シミュレーション進行手段が操作容易性評価手段に対して終了信号が伝達したか否かを判定する（ステップ７２２）ことでなされる。すなわち、シミュレーション実行手続き処理の終了は、シミュレーション進行手段から操作容易性評価手段に対して終了信号を伝達することが確認されて終了する。なお、シミュレーション実行手続きの動作の詳細については後述する。つまり、シミュレーション実行手続きの期間においては、シミュレーション進行手段は、シミュレーション状況更新アルゴリズム（図９）を稼動させている。この処理ステップの二つのアルゴリズムの動作によって、シミュレーションのための信号処理が実行される。
【００８０】
シミュレーションのための信号処理では、仮想操作者制御信号生成手段が、仮想操作者の制御信号を生成する。この動作について説明する。図１０は、仮想操作者制御信号生成処理を示すフローチャートである。図１１は、仮想操作者制御信号生成処理の中で作成される仮想操作者制御指令信号のデータを例示する図である。この仮想操作者制御指令信号のデータは、図１１に示すように、制御の時刻ｔを「制御指令時刻」の値とし、仮想操作者制御指令信号の生成における制御量Ｃｕを「Ｓにおけるトルク」の値とし、仮想操作者制御指令信号の生成における制御量Ｃｆを「Ｅにおけるトルク」の値として、併記したテキストデータが作成されている。
【００８１】
仮想操作者制御信号生成処理においては、図１０のフローチャートに示すように、操作手順データ記憶手段に進捗状況を更新した操作手順データを上書き格納する。次いで、シミュレーション進行手段に、操作手順データと仮想操作者制御指令信号を送信することにより処理を進める。仮想操作者制御信号生成手段は、時刻カウンタである「制御指令時刻ｔ」という内部変数を持っている。まず、制御指令時刻ｔ＝０を設定する（ステップ１０１）。次に、仮想操作対象物状態データを参照し、仮想操作対象物状態データの「データ時刻」が制御指令時刻ｔより大きいか否かを判定し、大きくなるまで仮想操作対象物状態データの参照を繰り返し（ステップ１０２，ステップ１０３）。「データ時刻」を制御指令時刻ｔとして設定する（ステップ１０４）。
【００８２】
すなわち、動作の初め、仮想操作者制御信号生成手段は、可能な限り常時、仮想操作対象物状態データ記憶手段に記憶されている仮想操作対象物状態データを参照する。そこで取得した仮想操作対象物状態データの要素であるデータ時刻とｔ（時刻タイミング）との比較から、仮想操作対象物状態データの更新の有無を検知する。仮想操作対象物状態データの更新が検知された場合は、仮想操作者制御指令信号の生成の手続きに移行する。
【００８３】
仮想操作者制御指令信号の生成の手続きでは、制御指令時刻ｔにデータ時刻を代入し（ステップ１０４）、次に、仮想操作者状態データと操作手順状態データとをそれぞれのデータ記憶手段から参照する（ステップ１０５）。次に、全操作手順の完了を判定するため、操作手順データの「進捗状況」が「操作ステップ数」と等しいか否かを判定し（ステップ１０６）、操作手順状態データに含まれる「操作ステップ数」と「進捗状況」の値が等しい場合には、全ての操作手順が完了したと判定して、シミュレーション進行手段に、操作手順データと仮想操作者制御指令信号を送信する（ステップ１０７）。このとき、送信する仮想操作者制御指令信号は、シミュレーション進行手段において利用されないので、任意のデータ内容でよい。そこで、本実施例の場合は、例えば、図１１に示すような仮想操作者制御指令信号を送信する。
【００８４】
操作手順状態データに含まれる「操作ステップ数」と「進捗状況」の値が等しいと判定されずに、操作手順が全て完了していないと判定された場合は、目下取り組むべき操作課題のデータを操作手順状態データから読み込むため、具体的には、「進捗状況」の値に１を増やした番号を、変数「目下課題番号Ｓ」に代入し（ステップ１０８）、Ｓを番号にもつ「手順」のデータを読み込む（ステップ１０９）。
【００８５】
この手順を「目下課題」と呼ぶことにすると、次に、目下課題を達成する仮想操作者状態データの制御目標値を算出する処理を行う。本実施例の場合は、操作課題は全て、ボタン押下操作であるので、各課題はボタン座標に手端点Ｈを移動させることで達成される。すなわち、この手順Ｓの目標ボタン位置の座標を変数「目標座標（Ｔｘ，Ｔｙ）」に代入する（ステップ１０９）。仮想操作者状態データの制御目標値は、手端点座標（Ｈｘ，Ｈｙ）に関して（Ｔｘ，Ｔｙ）である。
【００８６】
仮想操作者制御信号生成処理では、手端点座標（Ｈｘ，Ｈｙ）と目標座標（Ｔｘ，Ｔｙ）の値を比較して、目下課題が達成されているか否かを判定する（ステップ１１０）。手端点座標（Ｈｘ，Ｈｙ）と目標座標（Ｔｘ，Ｔｙ）の値が同じであり、目下課題が達成されていると判定した場合は、次の操作手順を目下課題に差し替える処理を行う（ステップ１１１）。
【００８７】
手端点座標（Ｈｘ，Ｈｙ）と目標座標（Ｔｘ，Ｔｙ）の値が異なり、目下課題が達成されていないと判定された場合は、次のような計算処理にしたがって、制御量Ｃを算出し（ステップ１１２）、操作手順データ記憶手段に操作手順データを記入すると共に、シミュレーション進行手段に操作手順データと仮想操作者制御指令信号を送信する。そして、この処理を繰り返し行うため、ステップ１０２からの処理を行う。
【００８８】
次に、ここでの仮想操作者制御信号の生成処理について、具体的に説明する。制御対象の値と制御目標値の差を、制御残差量Ｒｘ，Ｒｙとおく。即ち数式（１）および（２）ように定義する。
Ｒｘ＝Ｔｘ−Ｈｘ                            …（１）
Ｒｙ＝Ｔｙ−Ｈｙ                            …（２）
本実施例では、人間の手の動作をシミュレーションで予測することを目標としているので、人体の動作制御に倣って、仮想操作者の機構モデルの関節角であるＡｕ，Ａｆを直接の制御が可能である変数であるとする。
【００８９】
制御信号の制御量の算出処理（ステップ１１２）については、次のように行われる。仮想操作者の機構モデルにおいて、機構上の条件より、各変数には数式（３）〜（６）のような関係が成立する。
Ｅｘ＝Ｓｘ＋Ｌｕ・cosＡｕ                    …（３）
Ｅｙ＝Ｓｙ＋Ｌｕ・sinＡｕ                    …（４）
Ｈｘ＝Ｅｘ＋Ｌｆ・cos（Ａｕ＋Ａｆ）          …（５）
Ｈｙ＝Ｅｙ＋Ｌｆ・sin（Ａｕ＋Ａｆ）          …（６）
ＨｘとＨｙをＡｕとＡｆで偏微分すると、数式（７）〜（１０）のようになる。
【数１】
2005063375.tif 000003
となる。
ここで、帰還信号基礎値Ｆｕ，Ｆｙを次のように定義する。
【数２】
2005063375.tif 000004
仮想操作者制御指令信号の生成における制御量Ｃｕ，Ｃｆは、次のように算出する。
【数３】
2005063375.tif 000005
但し、ＰとＩは比例積分制御のパラメータであり、仮想操作者状態データの切迫度Ｋに応じて、数式（１５）および（１６）のように設定されるものとする。即ち、操作者心理が切迫している状態下では身体制御のフィードバックゲインが増大するという現象を再現する数式となっている。
Ｐ＝０．２Ｋ                                …（１５）
Ｉ＝０．１Ｋ                                …（１６）
このようにして、算出された仮想操作者制御指令信号のデータは、前述したように、制御の時刻ｔを「制御指令時刻」の値とし、制御量Ｃｕを「Ｓにおけるトルク」の値とし、制御量Ｃｆを「Ｅにおけるトルク」の値として、併記したテキストデータが作成され、操作手順データ記憶手段に進捗状況を更新した操作手順データを上書き格納する。次いで、シミュレーション進行手段に、操作手順データと仮想操作者制御指令信号を送信する（ステップ１１３）。
【００９０】
図１２は、シミュレーション進行手段によるシミュレーションの進行処理の処理フローを示すフローチャートである。次に、シミュレーション進行手段の動作について説明する。シミュレーション進行手段は初期状態において、入力手段からシミュレーション開始指令信号が送信されるまで待機している。シミュレーション開始指令信号が受信されると、シミュレーション状況更新アルゴリズムが起動する。このアルゴリズムは、仮想操作者制御指令信号生成手段１５から、仮想操作者制御指令信号と操作手順データが送信されるまで待機している。図１２に示すように、データの受信後は、まず、データ変数「時刻カウンタｔ」の値を０に設定し（ステップ２０１）、次に、仮想操作者制御指令信号生成手段１５から仮想操作者制御指令信号と操作手順データが伝達されたか否かを判定し、仮想操作者制御指令信号と操作手順データが送信されるまで待機している（ステップ２０２）。
【００９１】
次に、全ての操作手順が完了しているか判定する。完了と判定した場合は、操作容易性評価手段に、終了信号を送信することになる。ここでの終了信号は、操作手順データの進捗状況の欄に、操作ステップ数と等しい値が記入されているテキストデータである。このため、操作手順が完了しているか判定するために、操作手順データの「進捗状況」が「操作ステップ数」に等しいか否かを判定する（ステップ２０３）。操作手順データの「進捗状況」が「操作ステップ数」に等しく、操作手順が完了している場合には、操作容易性評価手段に対して、修理用信号を送信し（ステップ２０４）、処理を終了する。
【００９２】
操作手順データの「進捗状況」が「操作ステップ数」とは異なり、全操作手順が完了していないと判定した場合には、シミュレーション状況のデータの取得と更新の手続きを次のように行う。まず、仮想操作対象物状態データと仮想操作者状態データとを、それぞれの記憶手段から参照する（ステップ２０５）。次に、仮想操作者制御指令信号を仮想操作者挙動伝達関数に入力し仮想操作者データの更新値を算出する（ステップ２０６）。すなわち、仮想操作者制御指令信号による仮想操作者状況データの変化を算出する。
【００９３】
本実施例において、仮想操作者状況データの変化とは、仮想操作者の姿勢の変化である。仮想操作者制御指令信号から、制御量Ｃｕ，Ｃｆを参照し、次の式（１７）および（１８）のように、Ｘ軸と上腕リンクＵとがなす角度Ａｕおよび上腕リンクＵと前腕リンクとがなす角度Ａｆを更新する。
Ａｕ：＝Ａｕ＋Ｃｕ                          …（１７）
Ａｆ：＝Ａｆ＋Ｃｆ                          …（１８）
次に、肘関節Ｅの座標（Ｅｘ，Ｅｙ）および手端点Ｈの座標（Ｈｘ，Ｈｙ）を、前述した数式（３）〜（６）にしたがって算出する。
【００９４】
次に、仮想操作者状況データの変化による、仮想操作対象物状況データの変化を算出するため、「ｔ：＝ｔ＋Δｔ」として時刻データを更新し、データ時刻として各データに記入し（ステップ２０７）、手端点の座標が、いずれのボタンの座標と一致するかを判定する（ステップ２０８）。仮想操作対象物状況データの変化とは、仮想操作者の手によるボタンの押下状況の変化である。これは、手端点の座標（Ｈｘ，Ｈｙ）と各ボタンの位置座標の一致を検知することで判定する。したがって、この判定にしたがって、仮想操作対象物状況データを更新する。
【００９５】
すなわち、時刻カウンタｔを一定の値に定められた時間ステップ幅Δｔだけ増加させ、例えば、Δｔを０．１として更新する。更新された時刻カウンタｔを、仮想操作対象物状況データ及び仮想操作者状況データの「データ時刻」の欄に記入することで、更新するべきデータの算出が完了する。
【００９６】
そして、判定結果にしたがって、手端点Ｈの座標（Ｈｘ，Ｈｙ）がいずれかのボタンの座標と一致した場合には、手端点の座標（Ｈｘ，Ｈｙ）と一致したボタンについてボタン状態をオンとする仮想操作対象物状態データ更新値を作成する（ステップ２０９）。手端点Ｈの座標（Ｈｘ，Ｈｙ）がいずれかのボタンと座標と一致しない場合には、全てのボタンの状態をオフとする仮想操作対象物状態データ更新値を作成する（ステップ２１０）。そして、仮想操作者状態データ記憶手段１３に、仮想操作者状態データを格納し、仮想操作対象物状態データ記憶手段１２に、仮想操作対象物状態データを格納し、操作容易性評価手段１７に仮想操作者状態データと仮想操作対象物状態データと操作手順データと仮想操作者制御指令信号を送信する（ステップ２１１）。そして、次のデータ時刻における状態を算出し、シミュレーションを進行させるため、ステップ２０２に戻り、ステップ２０２からの処理において待機状態に戻る。
【００９７】
つまり、仮想操作対象物状態データを仮想操作対象物状態データ記憶手段１２に上書き格納し、仮想操作者状態データを仮想操作者状態データ記憶手段１３に上書き記入して、操作容易性評価手段１７に対して、シミュレーション状況の全てのデータである仮想操作対象物状況データ、仮想操作者状況データ、仮想操作者制御指令信号、および操作手順データを送信する。そして、再び待機状態に戻る。このようにして、シミュレーションの進行を進める。
【００９８】
図１３は、終了手続き処理の処理フローを示すフローチャートである。終了手続きの処理では、図１３に示すように、操作容易性評価手段により、操作容易性評価関数の値を算出して出力手段に伝達し（ステップ７３１）、出力手段により操作容易性評価関数の値を出力する（ステップ７３２）ことにより、終了手続きの処理を行う。これにより、手段操作容易性評価手段による操作容易性の評価の算出値と、出力手段からその評価の結果が出力される。
【００９９】
次に、操作容易性評価手段の動作について説明する。一般に、操作対象物の操作容易性の評価は、操作所要時間の長さや、操作動作に要したエネルギーや、操作により生じた操作間違いの質と量などによって評価される。したがって、操作容易性は、これらの事象を表すデータに応じて算出することになる。
【０１００】
本実施例においては、操作容易性評価手段１７はシミュレーション状況に関する全てのデータを、シミュレーション進行手段１６から受信し、これらのデータに基づいて、評価値を算出する。したがって、この場合に適当な操作容易性評価関数を定義して、その関数値を算出することにより、操作容易性を評価する。具体的には、例えば、数式（１９）のような、操作容易性の評価値Ｕを算出する操作容易性評価関数を用い、その評価値Ｕを算出する。
【数４】
2005063375.tif 000006
ここでの操作容易性評価関数の評価値Ｕは、制御量ＣｕとＣｆの１次ノルムの制御期間中の積分値であり、仮想的に操作者が腕の動作に費やした力学的努力を反映する量と見なすことができる値である。すなわち、この場合は、操作容易性の評価値Ｕの値が小さい方が、操作動作が力学的に容易に行うことができ、操作容易性が優れていると評価できる。
【０１０１】
そして、最終的に操作容易性評価手段１７は、算出した操作容易性評価関数の評価値Ｕの計算結果を出力手段１８に送信し、出力手段１８がその計算結果を出力することで、シミュレーションが終了する。計算結果の出力の表示形式は、評価者が希望に応じて見やすいように様々に加工して出力することができる。
【０１０２】
次に、本発明の実施例にかかる操作性評価処理システムの変形例について説明する。図１４は、本発明の一実施例に係る操作性評価処理システムの変形例の構成を示すブロック図である。図１４に示した操作性評価処理システムのシステム構成については、図１により説明したシステム構成に対して、システム要素として、さらに仮想対象物状態データ創造手段３１、仮想操作者状態データ創造手段３２、仮想操作環境状態データ創造手段３３、仮想操作環境状態データ記憶手段３４，仮想知覚データ生成手段３５，主観状況認識データ生成手段３６，データ履歴記憶手段３７，データ履歴記憶改変手段３８，仮想操作者制御信号多様化手段３９、性能比較答申手段４０が設けられた構成となっている。
【０１０３】
また、仮想操作者状態データ記憶手段１３が記憶している仮想操作者状態データには、図１により説明したシステム構成に対して、更に、筋骨格モデルデータ１３１および感覚器配置知覚特性データ１３２が含まれているものとなっている。
【０１０４】
ここでの仮想操作環境状態データ記憶手段３４は、操作が行われる環境の状態を表すパラメータを記憶した情報を記憶するシステム要素であり、例えば、仮想操作環境状態データとして、データ時刻と操作環境の気温を表す変数Ｔｅｍｐとを記載したテキストデータを用いることができる。
【０１０５】
仮想操作環境状態データ記憶手段３４に記憶された仮想操作環境状態データは、仮想操作者制御信号生成手段１５に伝達されるので、仮想操作者制御信号の生成の際に用いることができる。例えば、仮想操作者制御信号生成手段１５において、制御量Ｃｕを計算する方法を、数式（２０）のように行うことができる。これにより、気温が低い場合の身体動作の緩慢をシミュレーション世界で実現できる。
【数５】
2005063375.tif 000007
また、仮想操作環境状態データは、シミュレーション進行手段１６により、データを更新されることも可能である。すなわち、シミュレーション進行手段１６が仮想操作対象物状態データの更新値を算出したステップの後に、仮想操作対象物状態データと仮想操作者状態データに基づいて、仮想操作環境状態データを変更することができる。
【０１０６】
例えば、ボタンＢ１が「ヒーターＯＮ」ボタンであるとする操作対象物でのシミュレーションの場合、ボタンＢ１が押下された時には、気温Ｔｅｍｐを１．１倍した値を算出し、これを仮想操作環境状態データの更新値とすることができる。
【０１０７】
仮想知覚データ生成手段３５は、操作者が感覚器によって知覚する情報を、仮想的に生成する手段である。例えば、仮想知覚データの要素として、操作者の手の触覚情報を組み入れ、シミュレーションの対象とすることができる。すなわち、仮想操作者状態データに「触覚受容器位置：Ｈ」と追加記入し、手端点Ｈの触覚をシミュレーションの対象とすることを明示する。例えば、仮想知覚データは、データ時刻と「接触あり／なし」の情報から構成できる。仮想知覚データ生成手段３５は、常時、仮想操作者状態データと仮想操作対象物状態データと仮想操作環境状態データなどを参照して仮想知覚データを生成する。例えば、手端点Ｈの座標が操作盤の表面または内部にあると判定した場合は、仮想知覚データを「接触あり」とし、それ以外では「接触なし」とする。
【０１０８】
また、仮想知覚データ生成手段３５は、仮想知覚データの生成に乱数を用いてもよい。この場合は、幻覚の発生をシミュレートすることになる。例えば、仮想知覚データ生成手段３５は、仮想知覚データの生成する際に、乱数を１つ発生させ、その値がある値より大きい場合には、仮想操作者データの状態に関わらず「接触あり」という仮想知覚データを生成するという挙動を行わせることができる。
【０１０９】
仮想知覚データ生成手段３５により生成された仮想知覚データは、データ履歴記憶手段３７を介して仮想操作者制御信号生成手段１５に伝達されるので、仮想操作者制御信号の生成に用いることができる。例えば、「仮想知覚データが接触ありの場合は無条件に制御量Ｃｆを３とする」という仮想操作者制御信号の生成則を準備し、仮想知覚データを仮想操作者制御信号の生成に利用できる。これにより、手先が制御盤接触の際に、手を制御盤の内部に進めないようにする、人間の反射的な制御を再現できる。
【０１１０】
主観状況認識データ生成手段３６は、操作者の知覚情報に基づいて、操作者の主観的な操作状況把握を表すデータを生成する手段である。ここでは、例えば、手端点Ｈの座標位置（Ｈｘ，Ｈｙ）の主観的知覚をシミュレーションの対象とすることができる。仮想知覚データ生成手段３５が、肘関節の上腕リンクＵと前腕リンクとがなす角度Ａｆに関する知覚情報ＰＡｆを数式（２１）のように、算出するものとする。
ＰＡｆ＝０．９Ａｆ                            …（２１）
次に、仮想知覚データ生成手段３５は、算出した知覚情報ＰＡｆを主観状況認識データ生成手段３６に送信する。主観状況認識データ生成手段３６は、知覚逆演算アルゴリズムを備えて、主観状況認識データを生成する。
【０１１１】
例えば、知覚逆演算アルゴリズムとして、知覚情報ＰＡｆの値を、前述した数式（５）および（６）のＡｆに代入し、主観的な手端点Ｈの座標位置（Ｈｘ，Ｈｙ）に対する主観的な認識情報である（ＳＨｘ，ＳＨｙ）を算出し、主観状況認識データの要素とすることができる。このように仮想知覚データに基づいて、仮想操作者状況データの推定値である主観状況認識データを算出する。
【０１１２】
一般的に、人間は、距離を正確に知覚することは困難である。この例では、肘関節の関節角度Ａｆが、仮想知覚データにおいては過小評価するよう変更を受ける。このため、肩関節Ｓと手端点Ｈとの距離に関するデータに関しては、仮想操作者状態データとしているデータに比べ、主観状況認識データは小さくなる。つまり、肩と手の距離の過小評価現象をシミュレートしていることになる。他の知覚情報に関しても同様にして、人間の知覚特性に含まれる誤差発生現象をシミュレーションで再現できる。
【０１１３】
ここでの仮想操作者制御信号生成手段１５は、仮想操作者状態データの代わりに、主観状況認識データを用いて、仮想操作者制御信号の生成を行うもできる。本実施例では、主観状況認識データにおける手端点Ｈの位置が、シミュレーションの状況を表す仮想操作者状態データに比べ、肩関節に近くにあるという情報のもとに仮想操作者制御信号の生成のための計算を行う。
【０１１４】
その場合に、仮想操作者制御信号生成手段１５は、仮想操作者の手の位置が肩関節に近いという情報に基づいて制御信号を計算する。このため、手位置の制御は反動として、制御盤の方向に必要以上に伸ばすように行われる。また、仮想操作者制御信号生成手段１５による、操作手順の進行状況の判断にも、主観状況認識データに含まれる誤差の影響が生じることがあり得る。例えば、ボタンＢ４を押すという操作課題の場合、前述したように、手と肩関節の距離の過小評価誤差が主観状況認識データに含まれているとする。この場合には、仮想操作者状態データにおいては、手の位置はボタンＢ４の位置に到達しているとされる一方で、主観状況認識データにおいては、手の位置はボタンＢ３の位置に到達しているとされるという相違を生ずる場合がある。これは、すなわち、仮想操作者の手の位置が主観と実際とでは異なり、ボタンＢ３をボタンＢ４と取り違えて認識していることを示している。さらに、この誤認識に基づいて、仮想操作者制御信号生成手段は、ボタンＢ４を押すという操作課題が達成されたと判断を行い、操作手順データ記憶手段に記憶されている操作手順データの進捗状況を１つ増加するよう更新する。
【０１１５】
以上のシミュレーションによって、次の知見が得られる。上記の例の誤認識現象は、ボタンＢ３とボタンＢ４を取り違える現象であった。これは、ボタンＢ３とボタンＢ４の位置が接近していることに起因する。そして、この誤認識は、操作手順の進捗の誤解を結果として生じる。このようにして、操作者の間違え方、間違えの原因、および間違えの結果をシミュレーションできる。他の一般の操作シミュレーションについても、上記の方法を用いることで同様にシミュレーションが行える。
【０１１６】
データ履歴記憶手段３７は、仮想操作者制御信号生成手段の入力とされる仮想操作対象物常態データ、仮想操作者状態データ、仮想操作環境状態データ、仮想知覚データ、主観状況認識データ、操作手順データなどの履歴を記憶する手段である。各々のデータの履歴は、データの入力の時間的順序に応じて、その時々の値を配列したデータとして、記憶される。また、データの値にデータの入力時刻を付記したデータ形式であってもよい。
【０１１７】
この場合に、仮想操作者制御信号生成手段１５は、データ履歴記憶手段３７により、シミュレーション状況の履歴を参照して、仮想操作者制御信号を算出することができる。このため、仮想操作者制御信号生成手段１５に学習機能を備えることができる。例えば、ボタンＢ１を押す課題を行う場合に、主観状況認識データに含まれる誤差により、仮想操作者の腕の制御を誤り、ボタンＢ２を押下するという現象がシミュレートされたとする。この場合には、データ履歴記憶手段３７は、この現象における主観状況認識データと仮想操作者制御信号と仮想操作対象物状態データの履歴を記憶することができる。
【０１１８】
この現象の後に、別の課題としてボタンＢ２を押下する課題が目下課題となったとすると、その場合には、仮想操作者制御信号生成手段１５は、データの履歴を参照して、ボタンＢ１を押下するように、腕を制御する仮想操作者制御信号を生成すると、結果的にボタンＢ２を押下するという過去の操作履歴データを発見する。この履歴を利用して、手の位置の制御目標をボタンＢ２の位置ではなく、あえてボタンＢ１の位置として仮想操作者制御信号生成を生成する。このようにして、腕の制御の誤差を補償し、ボタンＢ２押下を達成することができる。このようにして、誤差を減殺する学習現象をシミュレートすることが可能となる。
【０１１９】
データ履歴記憶改変手段３８は、データ履歴記憶手段３７に記憶されているデータを改変する手段である。ここでの改変とは、データの削除、データの内容の変更、２つのデータの内容の交換、データの新規作成などのデータ操作を意味する。データ履歴記憶改変手段３８は、データの内容や、データの発生したシミュレーションの時刻に応じて、改変を行うことができる。さらに、データ履歴記憶改変手段３８の外部のデータに依存せず、データ履歴記憶改変手段３８が乱数を発生し、その乱数に応じてデータの改変を行うことも可能である。
【０１２０】
例えば、データの削除に関しては、データ発生時刻の古さが、ある閾値以上となった場合に実行するというアルゴリズムにしたがって実現することができる。これは、現実の人間に起こる記憶の古さに応じた忘却の現象をシミュレートするものである。また、データの内容の変更と交換については、データ履歴記憶手段３７のデータ同士で、データ内容を示す符号化情報のハミング距離を算出することにより、データ同士の類似性を評価できる。そして、類似性がある閾値以上となった場合に、一方のデータの内容の他方への上書き、または、データの交換を行うアルゴリズムを備えることによって、データ履歴記憶改変手段３８は、データの変更と交換を実現できる。これらデータ内容の変更と交換は、現実の人間に起こる類似性の強い記憶内容の混同の現象をシミュレートすることができる。
【０１２１】
また、上記のようにデータ内容によらずに、データ履歴記憶改変手段３８が、自ら生成する乱数をきっかけとして、データの改変を行うアルゴリズムを備えることもできる。現実の人間では、データの古さや内容や類似性によらず記憶の忘却や混同が生じることもあるが、乱数をきっかけとしたデータの改変は、これら現象をシミュレートする方法となっている。
【０１２２】
仮想操作者状態データ記憶手段１３および仮想操作者制御信号生成手段１５およびシミュレーション進行手段１６は、仮想操作者の筋骨格の機構を表す筋骨格モデルデータ１３１を記憶しデータ処理するようにも変形できる。ここでの筋骨格モデルデータ１３１としては、基本的に、骨の形状と寸法、骨と筋の接続関係、身体各部位の質量などのデータによって構成されるものである。これらのデータは、医学や人間工学の文献などから作成することができる。また、人体を計測することによってもデータを作成できる。
【０１２３】
このため、仮想操作者状態データ記憶手段１３は、仮想操作者の状態に関する情報の構成要素として筋骨格モデルデータ１３１を記憶する。例えば、体格の異なる操作者の間における操作状況の比較を行いたい場合は、仮想操作者状態データ記憶手段１３において、筋骨格モデルデータ１３１を所望の人体のデータに差し替えるだけでよい。このため、体格に関する比較のシミュレーションが効率的に実行できる。この場合に、仮想操作者制御信号生成手段１５は、筋骨格モデルデータ１３１を参照して、例えば、能動筋と骨の接続関係に基づいて、制御目標へ仮想操作者の姿勢を接近させるように、各筋肉の張力出力指令を計算することができる。このように、仮想操作者制御信号は各筋肉への出力指令として算出される。したがって、シミュレーションにおける仮想操作者が消費するエネルギーや疲労を、筋肉への出力指令に応じて評価することも可能になる。
【０１２４】
シミュレーション進行手段１６は、筋骨格モデルデータ１３１を参照することで、精密な人体動作力学シミュレーションを行うことができる。これにより、より現実に近い結果を生じるシミュレーションが可能になる。さらに、シミュレーション進行手段は、各筋肉の疲労に応じて、仮想操作者人体の力学的特性を変化されることができるため、疲労による動作の変化もシミュレートできる。
【０１２５】
仮想操作者制御信号多様化手段３９は、乱数などの独立したパラメータを生成して、その値に応じて、仮想操作者動作指令手段の情報処理特性を、自動的に様々に変化させる手段である。例えば、独立したパラメータを生成する手段として、擬似乱数発生アルゴリズムを用いることができる。また、仮想操作者制御信号多様化手段３９は、仮想操作者制御信号生成手段１５の情報処理特性の自動的な変更も行える。例えば、先の実施例の操作性評価処理システムでは、数式（１５）のように、仮想操作者制御信号生成手段１５の情報処理特性を示すパラメータのひとつである比例制御係数Ｐを計算していた。これを、次のように、数式（２２）のようにして、Ｐを定めることにする。
Ｐ＝０．２Ｋ＋rand                          …（２２）
数式（２２）において、変数randは、仮想操作者制御信号多様化手段３９の生成した乱数であり、０〜１の値をとるものとする。
【０１２６】
仮想操作者制御信号多様化手段３９は、このようにして計算した制御パラメータを、仮想操作者制御信号生成手段１５の制御パラメータのデータ記憶部に上書きすることで伝達する。これによって、仮想操作者制御信号生成手段１５はランダム性を含んだ制御信号を生成し、結果としてシミュレーションにおける仮想操作者の動作も、ランダム性を含み、シミュレーションの回ごとに異なる操作状況を実現できる。このようにして、シミュレーションは多様な操作状況を再現することができ、このためシミュレーション結果はより信頼性の高いものになる。
【０１２７】
仮想操作者状態データ創造手段３２は、乱数によるデータ作成や既存の仮想操作者状態データの改変によって、新規な仮想操作者状態データを創造する手段である。例えば、乱数によって図４に示すような仮想操作者状態データを創造する場合には、次のようにして行う。図４の仮想操作者状態データの上部から、端点数を乱数で定めて、それぞれの端点の座標も乱数で定める。以降順次、リンク数、リンク両端、切迫度などを乱数で定めることができ、このようにして、新規な仮想操作者状態データを創造できる。
【０１２８】
また、仮想操作者状態データ創造手段３２は、既存の仮想操作者状態データを改変することによっても、新規な仮想操作者状態データを創造することができる。例えば、複数の仮想操作者状態データの断片を組み合わせて、ひとつの新規な仮想操作者状態データにまとめるという方法が可能である。このようにして、仮想操作者状態データ創造手段は、多様な仮想操作者のデータを自動的に創造することができる。こうして創造された仮想操作者状態データについて、順次シミュレーションを実行し、その操作容易性の成績を通算した成績を算出することで、多様な操作者が想定される操作対象物の操作容易性の判定を、効率的に行うことができる。
【０１２９】
仮想操作環境状態データ創造手段３３は、乱数によるデータ作成や既存の仮想操作環境状態データの改変によって、新規な仮想操作環境状態データを創造する手段である。新規な仮想操作環境状態データの作成は、例えば、仮想操作者状態データ創造手段３２による仮想操作者状態データの創造により説明した方法と同様なデータ処理により行うことができる。また、仮想操作者状態データ創造手段３２の場合と同様に、仮想操作環境状態データ創造手段３３は様々な仮想環境のデータを多数創造し、これらについて順次シミュレーションを実行することができる。このため、多様な操作環境により使用される操作対象物の操作容易性の評価実験を、効率的にシミュレーションにより実現することができる。
【０１３０】
また、仮想操作対象物状態データ創造手段３１は、乱数によるデータ作成や既存の仮想操作対象物状態データの改変によって、新規な仮想操作対象物状態データを創造する手段である。新規な仮想操作対象物状態データの作成は、例えば、仮想操作者状態データ創造手段３２による仮想操作者状態データの創造により説明した方法と同様なデータ処理により行うことができる。仮想操作者状態データ創造手段３２の場合と同様に、多様な仮想操作対象物についての操作容易性の評価実験を、効率的にシミュレーションにより実現することができる。
【０１３１】
性能比較答申手段４０は、仮想操作対象物状態データ創造手段３１の創造した仮想操作対象物状態データにいてのシミュレーションを、自動的に順次実行し、仮想操作対象物状態データごとの操作容易性を比較し、その結果をシミュレーション実行者に出力する手段である。具体的には、例えば、仮想操作対象物状態データ創造手段３１に対してデータ創造の指令を行い、シミュレーションごとの操作容易性の評価値を記録し、最も優秀な操作容易性を達成した仮想操作対象物状態データを、出力手段によって提示することにより、この性能比較答申手段４０の機能を実現する。
【０１３２】
設計者にとって操作者や操作環境は、設計の対象ではなく、与件である一方、操作対象物は設計の対象である。したがって、複数個の仮想操作対象物状態データを自動的に生成し、その性能比較を自動で行うことは、優秀な仮想操作対象物状態データを自動で生成することであり、設計を自動的に行っていると言える。したがって、性能比較答申手段４０は操作対象物の自動設計の機能を実現するものである。
【０１３３】
以上のシステムを構成するシステム要素の機能は、プログラムとしても実現される。このプログラムは、単体でシミュレーションを実施するソフトウエア形態でも利用可能である。また、既存のシミュレーションソフトウエアに、プラグインやランタイムライブラリなどの、ソフトウエア部品の形態としても実現することもできる。
【産業上の利用可能性】
【０１３４】
以上説明したように、本発明の操作性評価処理システムによれば、操作対象物の操作容易性の評価を、シミュレーションにより行うことができる。これにより、以下のように操作性評価処理システムを有効に利用できる。
【０１３５】
シミュレーションに用いる操作者や操作環境のデータを保存することで、別の操作対象物の操作容易性評価のシミュレーションにも再利用することができ、効率的に評価シミュレーションを行うことができる。また、操作者の特性や操作環境を自由に設定することができるので、特殊な操作者による操作や過酷な環境での操作の状況を、容易にシミュレートすることができる。また、シミュレーションであるので、被験者の身体に危険が及ばない。また、計算機を用いるためシミュレーションは無人により高速に行えることできる。さらには、仮想操作者の間違い発生率を意図的に増加させることによって、シミュレーションでの操作の間違えの発生を増加させることができ、操作対象物の操作困難な箇所を早期に探知することができる。さらに、評価対象物モデルを自動的に生成し、性能を比較評価することで、性能に優れたヒューマンインタフェースの設計案を自動的に生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１３６】
【図１】本発明の一実施例に係る操作性評価処理システムの構成を示すブロック図である。
【図２】人間の片腕の動作によるボタン操作についてシミュレーションを行う場合のモデルと操作対象の関係を説明するための図である。
【図３】片腕モデルの物理的状態である姿勢と運動を定義する特徴量変数を定めるための説明図である。
【図４】仮想操作者状態データを説明する図である。
【図５】仮想操作対象物状態データを説明する図である。
【図６】操作手順データを説明する図である。
【図７】シミュレーション実行処理の処理フローを示すフローチャートである。
【図８】シミュレーション実行処理の中の準備手続き処理の処理フローを示すフローチャートである。
【図９】シミュレーション実行処理の中のシミュレーション実行手続き処理の処理フローを示すフローチャートである。
【図１０】仮想操作者制御信号生成処理を示すフローチャートである。
【図１１】仮想操作者制御信号生成処理の中で作成される仮想操作者制御指令信号のデータを例示する図である。
【図１２】シミュレーション進行手段によるシミュレーションの進行処理の処理フローを示すフローチャートである。
【図１３】終了手続き処理を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の一実施例に係る操作性評価処理システムの変形例の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１３７】
１１…入力手段、
１２…仮想操作対象物状態データ記憶手段、
１３…仮想操作者状態データ記憶手段、
１４…操作手順データ記憶手段、
１５…仮想操作者制御信号生成手段、
１６…シミュレーション進行手段、
１７…操作容易性評価手段、
１８…出力手段、
２１…人体モデル、
２２…操作対象物、
２３…仮想操作者状態データ、
２４…仮想操作対象物状態データ、
２５…操作手順データ、
３１…仮想対象物状態データ創造手段、
３２…仮想操作者状態データ創造手段、
３３…仮想操作環境状態データ創造手段、
３４…仮想操作環境状態データ記憶手段、
３５…仮想知覚データ生成手段、
３６…主観状況認識データ生成手段、
３７…データ履歴記憶手段、
３８…データ履歴記憶改変手段、
３９…仮想操作者制御信号多様化手段、
４０…性能比較答申手段
【図１】
2005063375.tif 000008
【図２】
2005063375.tif 000009
【図３】
2005063375.tif 000010
【図４】
2005063375.tif 000011
【図５】
2005063375.tif 000012
【図６】
2005063375.tif 000013
【図７】
2005063375.tif 000014
【図８】
2005063375.tif 000015
【図９】
2005063375.tif 000016
【図１０】
2005063375.tif 000017
【図１１】
2005063375.tif 000018
【図１２】
2005063375.tif 000019
【図１３】
2005063375.tif 000020
【図１４】
2005063375.tif 000021