(57)【要約】【課題】  エージェントが人の意思決定に影響を及ぼすことができる感情誘導装置及び感情誘導方法を提供することを課題とする。【解決手段】  人とのコミュニケーションを行う擬人化された複数のエージェントによる感情誘導装置１であって、生体情報検出センサ４と人の状態検出センサ５の少なくとも１つのセンサを用いて人の状態を検出する状態検出手段１２と、状態検出手段１２で検出した人の状態に基づいて人に対する意見の誘導が必要か否かを判定する誘導判定手段１３とを備え、誘導判定手段１３で人に対する意見の誘導が必要と判定した場合、誘導したい意見が人と複数のエージェント全体の過半数を形成するように、複数のエージェントがコミュニケーションを行うことを特徴とする。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人とのコミュニケーションを行う擬人化された複数のエージェントと、
生体情報検出センサと人の状態検出センサの少なくとも１つのセンサを用いて人の状態を検出する状態検出手段と、
前記状態検出手段で検出した人の状態に基づいて人に対する意見の誘導が必要か否かを判定する誘導判定手段と
を備え、
前記誘導判定手段で人に対する意見の誘導が必要と判定した場合、誘導したい意見が人と複数のエージェント全体の過半数を形成するように、複数のエージェントがコミュニケーションを行うことを特徴とする感情誘導装置。
【請求項２】
人の置かれている状況を検出する状況検出手段を備え、
前記誘導判定手段では、前記状態検出手段で検出した人の状態及び前記状況検出手段で検出した人の置かれている状況と当該置かれている状況の継続時間に基づいて人に対する意見の誘導が必要か否かを判定することを特徴とする請求項１に記載する感情誘導装置。
【請求項３】
前記状態検出手段で検出した人の状態又は／及び前記状況検出手段で検出した人の置かれている状況に基づいて、エージェントの総数又は／及び過半数を形成するためのエージェントの割合を変えることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載する感情誘導装置。
【請求項４】
人とのコミュニケーションを行う擬人化された複数のエージェントによる感情誘導方法であって、
生体情報検出センサと人の状態検出センサの少なくとも１つのセンサを用いて人の状態を検出する状態検出ステップと、
前記状態検出ステップで検出した人の状態に基づいて人に対する意見の誘導が必要か否かを判定する誘導判定ステップと、
前記誘導判定ステップで人に対する意見の誘導が必要と判定した場合、誘導したい意見が人と複数のエージェント全体の過半数を形成するように、複数のエージェントがコミュニケーションを行う誘導コミュニケーションステップと
を含むことを特徴とする感情誘導方法。
【請求項５】
人の置かれている状況を検出する状況検出ステップを含み、
前記誘導判定ステップでは、前記状態検出ステップで検出した人の状態及び前記状況検出ステップで検出した人の置かれている状況と当該置かれている状況の継続時間に基づいて人に対する意見の誘導が必要か否かを判定することを特徴とする請求項４に記載する感情誘導方法。
【請求項６】
前記状態検出ステップで検出した人の状態又は／及び前記状況検出ステップ手段で検出した人の置かれている状況に基づいて、エージェントの総数又は／及び過半数を形成するためのエージェントの割合を変えることを特徴とする請求項４又は請求項５に記載する感情誘導方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エージェントによる感情誘導装置及び感情誘導方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ディスプレイによる表示やスピーカからの音声により擬人化させたエージェントを出現させ、エージェントに運転者と様々なコミュニケーションを行わせるエージェント装置の開発が進められている。エージェント装置には、複数のエージェントに異なる情報や性格等をそれぞれ与え、運転者（ユーザ）に所定の情報を提供する際に、その内容に適しているエージェントを出現させるものがある（特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００１−５６２２５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、従来のエージェント装置では、エージェントは運転者に対して情報を提供しているだけなので、運転者の意思決定に影響を与えるようなコミュニケーションを行うことはできない。そのため、運転者に疲労やあせりがある場合あるいは運転状況が渋滞や高速道路での長時間走行の場合には、運転者に対して安全運転をするように誘導できればよいが、エージェントがそのような行動を取るように運転者の意志を誘導することはできない。
【０００４】
そこで、本発明は、エージェントが人の意思決定に影響を及ぼすことができる感情誘導装置及び感情誘導方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に係る感情誘導装置は、人とのコミュニケーションを行う擬人化された複数のエージェントと、生体情報検出センサと人の状態検出センサの少なくとも１つのセンサを用いて人の状態を検出する状態検出手段と、状態検出手段で検出した人の状態に基づいて人に対する意見の誘導が必要か否かを判定する誘導判定手段とを備え、誘導判定手段で人に対する意見の誘導が必要と判定した場合、誘導したい意見が人と複数のエージェント全体の過半数を形成するように、複数のエージェントがコミュニケーションを行うことを特徴とする。
【０００６】
この感情誘導装置では、生体情報検出センサによる人の生体情報（例えば、心拍数や脈拍数）の検出や人の状態検出センサによる人の身体の状態を示す情報（例えば、顔の向き、視線方向、瞳孔径）の検出を行い、人から得られる情報を取得し、状態検出手段により生体情報と人の状態情報の少なくとも一方の情報に基づいて人の状態（例えば、疲労、あせり、不快）を検出する。そして、感情誘導装置では、誘導判定手段により人の状態に基づいて人に対する意見の誘導（例えば、疲労している場合には休憩を促すような意見の誘導、あせりがある場合には気分転換等を促すような意見の誘導）が必要か否かを判定する。人に対する意見の誘導が必要と判定した場合、感情誘導装置では、人と複数のエージェントを合わせた数の過半数となる数のエージェントが人を誘導したい方向に導くようなコミュニケーションを行う。このように、複数のエージェントから引き起こされる社会的勢力を利用し、同調行動を誘発させるような過半数を占めるエージェントによる意見主張によって、人の意思決定に対して暗黙的に多大な影響を及ぼすことができる。つまり、人と複数のエージェントとの間に創出される社会的関係性や集団性における相互関係を利用し、過半数を占めるエージェントから同様の意見が主張されることにより、人の意志がその意見の方向に傾く。その結果、エージェントにより人に対して行動を誘導することができる。例えば、人が自動車の運転者の場合、渋滞や長時間走行等によって疲労やあせりがある場合には、運転者が気分転換や休憩を行うように行動を誘導することができる。
【０００７】
本発明の上記感情誘導装置では、人の置かれている状況を検出する状況検出手段を備え、誘導判定手段では、状態検出手段で検出した人の状態及び状況検出手段で検出した人の置かれている状況と当該置かれている状況の継続時間に基づいて人に対する意見の誘導が必要か否かを判定する構成としてもよい。
【０００８】
この感情誘導装置では、状況検出手段により心理状態に大きな影響を与える人の置かれている状況（例えば、人が自動車の運転者の場合には、渋滞、長時間走行）を検出する。そして、感情誘導装置では、誘導判定手段により人の状態及び人の置かれている状況とその状況が継続している時間に基づいて人に対する意見の誘導が必要か否かを判定する。このように、感情誘導装置では、人自体の状態に人の置かれている状況とその継続時間も加味することにより、人に対して意見の誘導が必要な状況か否かを高精度に判定することができる。
【０００９】
本発明の上記感情誘導装置では、状態検出手段で検出した人の状態又は／及び状況検出手段で検出した人の置かれている状況に基づいて、エージェントの総数又は／及び過半数を形成するためのエージェントの割合を変える構成としてもよい。
【００１０】
この感情誘導装置では、人の状態や人の置かれている状況に応じて、人を誘導する際の緊急度や重要度が違うので、エージェントの総数や過半数を形成するためのエージェントの割合を変える。誘導する際の緊急度や重要度が高い場合には、エージェントの総数や過半数を形成するエージェントの割合を増加させ、人の意志決定への影響力を強め、人を迅速に誘導行動に導く。例えば、人が自動車の運転者の場合、長時間走行が長く継続したりあるいは疲労度が高くなった場合には、エージェントの総数や休憩を促すエージェントの数を増加し、運転者が休憩を出来るだけ早期に取るように誘導する。
【００１１】
本発明に係る感情誘導方法は、人とのコミュニケーションを行う擬人化された複数のエージェントによる感情誘導方法であって、生体情報検出センサと人の状態検出センサの少なくとも１つのセンサを用いて人の状態を検出する状態検出ステップと、状態検出ステップで検出した人の状態に基づいて人に対する意見の誘導が必要か否かを判定する誘導判定ステップと、誘導判定ステップで人に対する意見の誘導が必要と判定した場合、誘導したい意見が人と複数のエージェント全体の過半数を形成するように、複数のエージェントがコミュニケーションを行う誘導コミュニケーションステップとを含むことを特徴とする。
【００１２】
本発明の上記感情誘導方法では、人の置かれている状況を検出する状況検出ステップを含み、誘導判定ステップでは、状態検出ステップで検出した人の状態及び状況検出ステップで検出した人の置かれている状況と当該置かれている状況の継続時間に基づいて人に対する意見の誘導が必要か否かを判定する構成としてもよい。
【００１３】
本発明の上記感情誘導方法では、状態検出ステップで検出した人の状態又は／及び状況検出ステップ手段で検出した人の置かれている状況に基づいて、エージェントの総数又は／及び過半数を形成するためのエージェントの割合を変える構成としてもよい。
【００１４】
上記した各感情誘導方法では、上記した感情誘導装置と同様の作用効果を奏する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、エージェントが人の意思決定に影響を及ぼすことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、図面を参照して、本発明に係る感情誘導装置及び感情誘導方法の実施の形態を説明する。
【００１７】
本実施の形態では、本発明を、擬人化された複数のエージェントにより自動車の運転者と各種コミュニケーションを行わせる運転行動誘導装置に適用する。本実施の形態に係る運転行動誘導装置は、運転者に対してエージェントによる誘導が必要か否かを判定し、誘導が必要な場合には運転者と複数のエージェント全体において過半数を占めるエージェントが安全運転をするように行動を誘導する。
【００１８】
図１〜図４を参照して、運転行動誘導装置１の構成について説明する。図１は、本実施の形態に係る運転行動誘導装置の構成図である。図２は、図１の交通シーンデータベースのデータテーブルの一例である。図３は、図１の誘導行動データベースのデータテーブルの一例である。図４は、図１のエージェント挙動パターンデータベースのデータテーブルの一例である。
【００１９】
運転行動誘導装置１では、ディスプレイでの表示出力とスピーカからの音声出力により複数のエージェントを出現させ、そのエージェントにより運転者に対して各種コミュニケーションを行わせる。運転行動誘導装置１では、運転者から得られる各種情報と自動車から得られる各種情報に基づいて運転者の状態を判定する。そして、運転行動誘導装置１では、運転者の状態から運転者の行動を誘導したほうがよいと判定した場合、エージェントと運転者とを合わせた数の過半数を占めるエージェントにその誘導したい行動を意見主張させ、運転者が安全運転するような行動に誘導する。そのために、運転行動誘導装置１は、アクセルセンサ２、ブレーキセンサ３、心拍センサ４、画像センサ５及びＥＣＵ[Electronic Control Unit]６を備えており、ＥＣＵ６に走行状況判定部１０、交通シーンデータベース１１、運転者状態判定部１２、誘導行動判定部１３、誘導行動データベース１４、エージェント同調行動制御部１５、エージェント挙動パターンデータベース１６が構成される。また、運転行動誘導装置１では、エージェントの呈示手段としてナビゲーション等の様々な機能を備えるマルチメディア装置７を利用する。
【００２０】
なお、本実施の形態では、走行状況判定部１０が特許請求の範囲に記載する状況検出手段に相当し、運転者状態判定部１２が特許請求の範囲に記載する状態検出手段に相当し、誘導行動判定部１３が特許請求の範囲に記載する誘導判定手段に相当する。
【００２１】
アクセルセンサ２は、運転者によるアクセルペダルの操作量を判定するセンサである。アクセルセンサ２では、その検出したアクセル操作量をアクセル信号ＣＳとしてＥＣＵ６に送信する。ブレーキセンサ３は、運転者によるブレーキペダルの操作量を判定するセンサである。ブレーキセンサ３では、その検出したブレーキ操作量をブレーキ信号ＢＳとしてＥＣＵ６に送信する。
【００２２】
心拍センサ４は、運転者の心拍数を検出するセンサである。心拍センサ４では、その検出した心拍数を心拍信号ＨＳとしてＥＣＵ６に送信する。ちなみに、人は覚醒度が低下すると、心拍数が低下する。画像センサ５は、カメラと画像処理装置からなり、運転者の状態を検出するセンサである。画像センサ５では、カメラで運転者の顔を撮像し、画像処理装置によりその撮像画像から瞳を認識し、瞳孔径を計測する。そして、画像センサ５では、その検出した瞳孔径を画像信号ＤＳとしてＥＣＵ６に送信する。ちなみに、瞳孔径からまばたきを検出できる。目が疲労すると（覚醒度が低下すると）、まばたきの回数が増加する。
【００２３】
ＥＣＵ６は、ＣＰＵ[Central Processing Unit]、ＲＯＭ[Read Only Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]等からなり、運転行動誘導装置１の電子制御ユニットである。ＥＣＵ６では、各種センサ２，３，４，５から各種センサ信号ＣＳ，ＢＳ，ＨＳ，ＤＳを取り入れ、その各種検出値に基づいて運転者にエージェントによる行動誘導が必要か否かを判定する。そして、ＥＣＵ６では、行動誘導が必要と判定した場合、誘導したい行動を主張する意見が人と複数のエージェント全体の過半数を形成するように複数のエージェントにコミュニケーションを行わせるために、マルチメディア装置７に表情描画モデル及び発話モデルを送信する。
【００２４】
走行状況判定部１０では、アクセルセンサ２からのアクセル信号ＣＳ及びブレーキセンサ３からのブレーキ信号ＢＳを一定時間毎に取り入れ、アクセル信号ＣＳとブレーキ信号ＢＳに基づいて走行状況ＲＴＳ（ｔ）を判定し、走行状況ＲＴＳ（ｔ）を誘導行動判定部１３に一定時間毎に送信する。
【００２５】
具体的には、走行状況判定部１０では、ある時刻ｔに送信されたアクセル信号ＣＳからアクセル操作量ＡＣ（ｔ）を保持し、その時間変化量ＡＣＴＶ（ｔ）を算出する。さらに、走行状況判定部１０では、ＡＣ（ｔ）＞０（すなわち、アクセルペダルが踏まれている状態）の場合には前回ＡＣ（ｔ０）＝０（すなわち、アクセルペダルが踏まれていない状態）となった時刻ｔ０からの経過時間ＡＣＣＴ（ｔ）（すなわち、アクセルペダルが連続して踏まれていた時間）を算出し、ＡＣ（ｔ）＝０の場合には前回ＡＣ（ｔ０）＞０となった時刻ｔ０からの経過時間ＡＣＳＴ（ｔ）（すなわち、アクセルペダルが連続して踏まれていなかった時間）を算出する。また、走行状況判定部１０では、ある時刻ｔに送信されたブレーキ信号ＢＳからブレーキ操作量ＢＲ（ｔ）を保持し、その時間変化量ＢＲＴＶ（ｔ）を算出する。さらに、走行状況判定部１０では、ＢＲ（ｔ）＞０（すなわち、ブレーキペダルが踏まれている状態）の場合には前回ＢＲ（ｔ０）＝０（すなわち、ブレーキペダルが踏まれていない状態）となった時刻ｔ０からの経過時間ＢＲＣＴ（ｔ）（すなわち、ブレーキペダルが連続して踏まれていた時間）を算出し、ＢＲ（ｔ）＝０の場合には前回ＢＲ（ｔ０）＞０となった時刻ｔ０からの経過時間ＢＲＳＴ（ｔ）（ブレーキペダルが連続して踏まれていなかった時間）を算出する。そして、走行状況判定部１０では、これら特徴量ＡＣ（ｔ）、ＡＣＴＶ（ｔ）、ＡＣＣＴ（ｔ）、ＡＣＳＴ（ｔ）、ＢＲ（ｔ）、ＢＲＴＶ（ｔ）、ＢＲＣＴ（ｔ）、ＢＲＳＴ（ｔ）の各値を参照キーとして交通シーンデータベース１１を参照し、返り値として交通シーンＴＳｉ（ｔ）＝［Ｓ１ｉ（ｔ），Ｓ２ｉ（ｔ），・・・Ｓｋｉ（ｔ），・・・Ｓｎｉ（ｔ）］が与えられる（図２参照）。ｉは参照キーであり、Ｓｋｉ（ｔ）は時刻ｔに交通シーンｋとなる確率（ポイントで表される確率）である。交通シーンｋは、例えば、通常走行、停車、渋滞、長時間走行である。なお、ノイズ等によってセンサの検出値が一時的に使用できない場合やセンサの故障の場合等の諸条件により、特定の特徴量を考慮に入れない場合にはその特徴量の値としてＮＵＬＬとし、ＮＵＬＬの場合には返り値として０が与えられる。
【００２６】
【数１】
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そして、走行状況判定部１０では、返り値ＴＳｉ（ｔ）を用いて（１）式を計算し、ＤＴＳ（ｔ）の要素ＶＳ（ｔ）でポイントが最大となる交通シーンｋを走行状況ＲＴＳ（ｔ）として決定する。なお、（１）式は線形和ではなく、各要素を乗算する形でもよい。
【００２７】
交通シーンデータベース１１は、図２に示すように各特徴量（ＡＣ，ＡＣＴＶ，ＡＣＣＴ，ＡＣＳＴ，ＢＲ，ＢＲＴＶ，ＢＲＣＴ，ＢＲＳＴ）と交通状況（通常走行、停車、状態、長時間走行、・・・）との相関を表すデータテーブルによって構成されており、事前に学習によって得られたデータテーブルがＲＯＭに記憶されている。各特徴量には、その特徴量を考慮しない場合のＮＵＬＬと特徴量の各範囲に対して、交通状況毎に確率を示すポイントが割り当てられている。ポイントは、その値が大きいほどその交通状況である確率が高いことを示している。走行状況判定部１０では、交通状況毎にポイントを加算し、その加算したポイントが最大の交通状況を走行状況ＲＴＳ（ｔ）としている。運転者に対する行動誘導が必要な交通状況としては、渋滞と長時間走行を想定している。渋滞は、アクセルペダルとブレーキペダルの頻繁な操作切り換えが目安となり、切り換えが多いほどポイントが大きくなる。長時間走行は、一定時間以上のアクセルペダルの踏み込まれている継続時間が目安となり、継続時間が長いほどポイントが大きくなる。
【００２８】
運転者状態判定部１２では、心拍センサ４からの心拍信号ＨＳ及び画像センサ５からの画像信号ＤＳを一定時間毎に取り入れ、心拍信号ＨＳと画像信号ＤＳに基づいて運転者状態を示すフラグＦＨＲ，ＦＥＢを判定し、運転者状態のフラグＦＨＲ，ＦＥＢを誘導行動判定部１３に一定時間毎に送信する。
【００２９】
具体的には、運転者状態判定部１２では、ある時刻ｔに送信された心拍信号ＨＳによる心拍数ＨＲ（ｔ）と基準数ＳＨＲとを比較し、心拍数ＨＲ（ｔ）が基準数ＳＨＲ以上の場合にはフラグＦＨＲを０に設定し、心拍数ＨＲ（ｔ）が基準数ＳＨＲ未満の場合にはフラグＦＨＲを１に設定する。また、運転者状態判定部１２では、ある時間ｔに送信された画像信号ＤＳから瞳孔径ＧＤ（ｔ）を保持し、その時間微分値ＶＧＤ（ｔ）を算出する。そして、運転者状態判定部１２では、時間微分値ＶＧＤ（ｔ）と基準値ＳＧＤとを比較し、時間微分値ＶＧＤ（ｔ）が基準値ＳＧＤを超えた瞬間（すなわち、｜ＶＧＤ（ｔ）｜≦ＳＧＤから｜ＶＧＤ（ｔ）｜＞ＳＧＤとなった時点）を瞬目（まばたき）と判断し、現時点から１分前までの瞬目数ＥＢ（ｔ）を更新する。そして、運転者状態判定部１２では、瞬目数ＥＢ（ｔ）と基準数ＳＥＢとを比較し、瞬目数ＥＢ（ｔ）が基準数ＳＥＢ以下の場合にはフラグＦＥＢを０に設定し、瞬目数ＥＢ（ｔ）が基準数ＳＥＢを超えるの場合にはフラグＦＥＢを１に設定する。
【００３０】
誘導行動判定部１３では、走行状況判定部１０からの走行状況ＲＴＳ（ｔ）及び運転者状態判定部１２からの運転者状態のフラグＦＨＲ，ＦＥＢを一定時間毎に取り入れ、走行状況ＲＴＳ（ｔ）とその継続時間ＥＴＴＳ（ｔ）及びフラグＦＨＲ，ＦＥＢに基づいて運転者に対してエージェントによる行動誘導による支援が必要か否かを判定する。そして、誘導行動判定部１３では、支援が必要と判定した場合、誘導の種別を決定し、エージェント同調行動制御部に誘導行動ＲＶを送信する。
【００３１】
具体的には、誘導行動判定部１３では、走行状況ＲＴＳ（ｔ）がイベント条件ＥＣＴＳを満たしかつ今回時刻の走行状況ＲＴＳ（ｔ）が前回時刻の走行状況ＲＴＳ（ｔ−１）と同一か否かを判定し、満たす場合にはイベント継続時間ＥＴＴＳ（ｔ）に１を加算し、満たさない場合にはイベント継続時間ＥＴＴＳ（ｔ）をリセットする。イベント条件ＥＣＴＳは、運転者が疲れ、不快、あせり等を生じる要因となる走行状況における特定状態であり、渋滞と長時間走行である。したがって、イベント継続時間ＥＴＴＳ（ｓ）は、特定状態が継続している時間を示す。ここでは、渋滞又は長時間走行の場合、その状況が前回時刻（ｔ−１）から継続しているときにはイベント継続時間ＥＴＴＳ（ｔ）を更新する。
【００３２】
さらに、誘導行動判定部１３では、運転者の状況がエージェントの支援を不要か（運転者の意志を誘導する必要がないか）を判断するために、渋滞又は長時間走行が継続していないか（イベント継続時間ＥＴＴＳ（ｔ）＝０）または運転者が疲れや不快等の状態になっていないか（フラグＦＨＲ＝０またはフラグＦＥＢ＝０）を満たすか否かを判定する。この条件を満たす場合、誘導行動判定部１３では、エージェントによる支援が必要ないと判断し、エージェントの誘導行動ＲＶを初期状態とする。一方、この条件を満たさない場合、誘導行動判定部１３では、エージェントによる支援が必要と判断し、エージェントの誘導行動ＲＶを更新する。
【００３３】
エージェントの誘導行動ＲＶを更新する場合、誘導行動判定部１３では、走行状況ＲＴＳ（ｔ）をデータテーブル選択の参照キーとし、運転者状態のフラグＦＨＲ，ＦＥＢ及び継続時間ＥＴＴＳ（ｔ）の組み合せをデータテーブル内の参照キーとして誘導行動データベース１４を参照し、返り値として誘導行動ＲＶが与えられる（図３参照）。誘導行動判定部１３では、今回更新する誘導行動ＲＶをＬＡ（ｔ）に設定する。そして、誘導行動判定部１３では、エージェントの更新が必要か否かを判断するために、今回の誘導行動ＬＡ（ｔ）がＮＵＬＬでないかつ今回の誘導行動ＬＡ（ｔ）が前時刻での誘導行動ＬＡ（ｔ−１）と同一でないか否かを判定し、この判定条件を満たす場合には更新した誘導行動ＲＶをエージェント同調行動制御部１５に送信し、この判定条件を満たさない場合にはエージェントの更新を不要とする。
【００３４】
誘導行動データベース１４は、図３に示すように、走行状況（渋滞、長時間走行、・・・）毎のデータテーブルによって構成されており、事前に学習によって得られたデータテーブルがＲＯＭに記憶されている。各データテーブルは、運転者状態のフラグＦＨＲ，ＦＥＢと走行状況の継続時間ＥＴＴＳの組み合せに対してエージェントの誘導行動ＲＶが記述されている。ＥＴＴＳの値が大きくなるほど、運転者の不快や疲労等の度合いが増すので、誘導行動もその度合いに応じた行動となる。また、フラグＦＨＲ，ＦＥＢが１の場合、運転者が不快や疲労等に陥っている可能性があるので、誘導行動を行う必要性が増す。なお、エージェントによる誘導行動を行う必要がないかあるいは必要性がまだ低い場合、誘導行動ＲＶをＮＵＬＬとする。誘導する行動としては、運転者の不快や疲労等の度合い（つまり、行動誘導の緊急度や重要度）に応じて決定され、例えば、長時間走行の場合、まず、音楽を聞かることにより気分転換を図らせ、次に、新鮮な空気を車内に流入させることにより気分転換を図らせ、最終的に、自動車を停車させて休憩させる。休憩させる場合、行動誘導の緊急度や重要度の度合いに応じて強弱が設定され、強の場合には緊急度や重要度が高く、直ちに休憩させる必要がある。
【００３５】
エージェント同調行動制御部１５では、誘導行動判定部１３から誘導行動ＲＶが送信された場合、その誘導行動ＲＶに応じて各エージェントの行動を決定し、複数のエージェントを出現させるために表情描画モデルＧＰと発話モデルＴＰをマルチメディア装置７に送信する。
【００３６】
具体的には、エージェント同調行動制御部１５では、出現させるエージェントの総数ｎと誘導行動ＲＶの組み合せを参照キーとしてエージェント挙動パターンデータベース１６を参照し、返り値としてエージェント行動シナリオＡＡＳが与えられる（図４参照）。エージェントの総数ｎは、継続時間ＥＴＴＳ（ｔ）や運転者状態のフラグＦＨＲ，ＦＥＢに応じて決定され、運転者の不快や疲労等の度合いが大きいほど大きな値（２以上の整数値）が設定される。というのは、エージェントの総数が増えるほど、エージェントにより引き起こされる社会的勢力が増すので、その増大した社会的勢力により運転者の意志を誘導し易くなるからである。
【００３７】
【数２】
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エージェント行動シナリオＡＡＳは、式（２）に示すように、各エージェントが取る行動を記述したデータセットであり、行動順番ｋ、発話モデルＴＰ、エージェントのインデックスＲＰ、表情描画モデルＧＰからなる。行動順番ｋは、出現させるエージェントの順番であり、１からｍまでの整数値である。１体のエージェントを複数回出現させる場合もあるので、ｍはエージェントの総数ｎ以上となる。総数ｎのエージェントには１，２，・・・ｎの整数値が割り振られており、この整数値が各エージェントのインデックスＲＰとなる。インデックスＲＰｋは、ｋ番目に出現させるエージェントのインデックスを示す。表情描画モデルＧＰｋは、ｋ番目に出現させるエージェントをコンピュータグラフィックスで描画をする際に必要となるデータであり、顔の表情モデルの２次元または３次元の座標データ群及びその色情報からなる時系列データである。発話モデルＴＰｋは、ｋ番目に出現させるエージェントの発話する際に必要となるデータであり、テキスト情報とその音声データからなる時系列データである。エージェント同調行動制御部１５では、行動順番ｋの順に、表情描画モデルＧＰｋと発話モデルＴＰｋをマルチメディア装置７に順次送信する。
【００３８】
エージェント挙動パターンデータベース１６は、図４に示すように、誘導行動ＲＶ及びエージェント総数ｎの組み合せとエージェント行動シナリオＡＡＳとの相関を表すデータテーブルによって構成されており、事前に学習によって得られたデータテーブルがＲＯＭに記憶されている。各エージェント行動シナリオＡＡＳは、エージェント総数ｎに運転者を加えた（ｎ＋１）の過半数のエージェントが誘導行動ＲＶで記述されている行動を示唆する行動を取るように、各データがセットされている。ちなみに、総数ｎが奇数の場合には（（（ｎ＋１）／２）＋１）体以上のエージェントによって過半数を構成でき、総数ｎが偶数の場合には（（ｎ／２）＋１）体以上のエージェントによって過半数を構成できる。例えば、エージェントの総数ｎが４の場合、３体以上のエージェントが運転者を誘導するための行動を取る必要がある。図４に示す例では、誘導行動ＲＶが休憩の弱で総数ｎが４の場合、ＲＰ２のインデックスが１のエージェントだけが休憩を必要としない行動を取り（意見を主張し）、それ以外のインデックスが２，３，４の３体のエージェントが休憩を必要とする行動を取る（意見を主張する）ように、エージェント行動シナリオＡＡＳが構成されている。
【００３９】
また、各エージェント行動シナリオＡＡＳは、誘導の緊急度や重要度が大きいほど（運転者の疲労や不快の度合いが大きいほど、渋滞や長時間走行の継続時間が長いほど）、過半数を形成するためのエージェントの割合が高くなる（つまり、誘導行動ＲＶで記述されている行動を示唆するエージェントの数を増加する）ように、各データがセットされている。この割合を高くすることにより、運転者の意志決定に与える影響力を大きくでき、運転者の行動をより早く誘導することができる。例えば、誘導行動ＲＶが休憩の強でエージェントの総数ｎが４の場合、インデックスが１〜４の４体のエージェント全てが休憩を必要とする行動を取る（意見を主張する）ように、エージェント行動シナリオＡＡＳが構成される。さらに、誘導の緊急度や重要度が大きいほど、過半数を形成しているエージェントの発話内容を誘導する行動をより強く主張するように変えてもよい。
【００４０】
マルチメディア装置７は、ＥＣＵ（図示せず）の他にディスプレイ（図示せず）やスピーカ（図示せず）等を備えており、運転行動誘導装置１のエージェントの呈示手段としても機能する。マルチメディア装置７のＥＣＵでは、エージェント同調行動制御部１５からの表情描画モデルＧＰｋ及び発話モデルＴＰｋを順次受信し、受信する毎に、描画モデルＤＦＰＣに表情描画モデルＧＰｋを設定し、発話モデルＤＴＰＣに発話モデルＴＰｋを設定する。描画モデルＤＦＰＣは、エージェントの表示状態を示す２次元または３次元の座標データ群及び色情報である。発話モデルＤＴＰＣは、エージェントの発話状態を表すテキスト情報とその音声データである。そして、ＥＣＵでは、描画モデルＤＦＰＣが更新する毎に、更新した描画モデルＤＦＰＣに応じてコンピュータグラフィックスによる描画データを生成し、その描画データをディスプレイに送信する。ディスプレイでは、その描画データに従って画面表示する。また、ＥＣＵでは、発話モデルＤＴＰＣが更新する毎に、更新した発話モデルＤＴＰＣに応じて音声信号を生成し、その音声信号をスピーカに送信する。スピーカでは、音声信号に従って音声出力する。なお、ディスプレイでは、複数のエージェントを１体づつ順次出現させてもよいし、あるいは、複数のエージェントを画面中に全て出現させてもよい。
【００４１】
ちなみに、複数のエージェントが個々に意見を述べることにより各エージェントを個別の社会的存在として運転者に認知させ、複数のエージェントにより社会的勢力を形成することにより、暗黙的に運転者の意志決定に影響を与える状況を形成している。その上、過半数を占めるエージェントに運転者に行わせたい行動を意見主張させることにより、運転者の意志をその行わせたい行動に誘導している。
【００４２】
図１を参照して、運転行動誘導装置１における動作を説明する。特に、ＥＣＵ６における誘導行動判定部１３における処理については図５のフローチャートに沿って説明し、エージェント同調行動制御部１５における処理については図６のフローチャートに沿って説明する。図５は、図１の誘導行動判定部での処理の流れを示すフローチャートである。図６は、図１のエージェント同調行動制御部での処理の流れを示すフローチャートである。
【００４３】
アクセルセンサ２では、アクセルペダルの操作量を検出し、その検出結果をアクセル信号ＣＳとしてＥＣＵ６に送信する。ブレーキセンサ３では、ブレーキペダルの操作量を検出し、その検出結果をブレーキ信号ＢＳとしてＥＣＵ６に送信する。これにより、運転行動誘導装置１では、運転者の置かれている状況（走行状況）を検出するために、自動車からの情報を取得する。
【００４４】
ＥＣＵ６の走行状況判定部１０では、アクセル信号ＣＳとブレーキ信号ＢＳを一定時間毎に受信する。そして、ＥＣＵ６では、アクセル信号ＣＳからアクセル操作に関する特徴量ＡＣ（ｔ）、ＡＣＴＶ（ｔ）、ＡＣＣＴ（ｔ）、ＡＣＳＴ（ｔ）を求める。また、走行状況判定部１０では、ブレーキ信号ＢＳからブレーキ操作に関する特徴量ＢＲ（ｔ）、ＢＲＴＶ（ｔ）、ＢＲＣＴ（ｔ）、ＢＲＳＴ（ｔ）を求める。そして、走行状況判定部１０では、この特徴量ＡＣ（ｔ）、ＡＣＴＶ（ｔ）、ＡＣＣＴ（ｔ）、ＡＣＳＴ（ｔ）、ＢＲ（ｔ）、ＢＲＴＶ（ｔ）、ＢＲＣＴ（ｔ）、ＢＲＳＴ（ｔ）を参照キーとして交通シーンデータベース１１を参照し、交通シーンＴＳｉ（ｔ）を取得する。さらに、走行状況判定部１０では、交通シーンＴＳｉ（ｔ）を用いて式（１）を計算し、走行状況ＲＴＳ（ｔ）を決定し、その決定した走行状況ＲＴＳ（ｔ）を誘導行動判定部１３に送信する。これにより、ＥＣＵ６では、運転者の置かれている状況として渋滞や長時間走行等の走行状況を取得する。
【００４５】
心拍センサ４では、運転者の心拍数を検出し、その検出結果を心拍信号ＨＳとしてＥＣＵ６に送信する。画像センサ５では、運転者の瞳孔径を検出し、その検出結果を画像信号ＤＳとしてＥＣＵ６に送信する。これにより、運転行動誘導装置１では、運転者の状態を検出するために、運転者から得られる情報を取得する。
【００４６】
ＥＣＵ６の運転者状態判定部１２では、心拍信号ＨＳと画像信号ＤＳを一定時間毎に受信する。そして、運転者状態判定部１２では、心拍信号ＨＳによる心拍数ＨＲ（ｔ）が基準数ＳＨＲ未満か否かを判定し、心拍数ＨＲ（ｔ）が基準数ＳＨＲ未満の場合にはフラグＦＨＲを１に設定し、心拍数ＨＲ（ｔ）が基準数ＳＨＲ以上の場合にはフラグＦＨＲを０に設定する。また、運転者状態判定部１２では、画像信号ＤＳによる瞳孔径ＧＤ（ｔ）から時間微分値ＶＧＤ（ｔ）を算出する。そして、運転者状態判定部１２では、時間微分値ＶＧＤ（ｔ）が基準値ＳＧＤを超えるか否かを判定し、時間微分値ＶＧＤ（ｔ）が基準値ＳＧＤを超える場合にはまばたきをしたと判定し、１分間の瞬目数ＥＢ（ｔ）を更新する。さらに、運転者状態判定部１２では、瞬目数ＥＢ（ｔ）が基準数ＳＥＢを超えるか否かを判定し、瞬目数ＥＢ（ｔ）が基準数ＳＥＢを超える場合にはフラグＦＥＢを１に設定し、瞬目数ＥＢ（ｔ）が基準数ＳＥＢ以下の場合にはフラグＦＥＢを０に設定する。そして、運転者状態判定部１２では、運転者状態を示すフラグＦＨＲ，ＦＥＢを誘導行動判定部１３に送信する。これにより、ＥＣＵ６では、運転者の状態として覚醒度が低下しているか否かの情報を取得する。
【００４７】
図５に沿って、ＥＣＵ６の誘導行動判定部１３での処理の流れを説明する。誘導行動判定部１３では、一定時間毎に、走行状況ＲＴＳ（ｔ）及び運転者状態のフラグＦＨＲ，ＦＥＢを取得する（Ｓ１０）。そして、誘導行動判定部１３では、走行状況ＲＴＳ（ｔ）がイベント条件ＥＣＴＳを満たしているかかつ今回の走行状況ＲＴＳ（ｔ）が前時刻での走行状況ＲＴＳ（ｔ−１）と同一か否かを判定する（Ｓ１１）。この判定条件を満たさない場合、誘導行動判定部１３では、継続時間ＥＴＴＳ（ｔ）をリセットし、処理を中断し、次の走行状況ＲＴＳ（ｔ＋１）及び運転者状態のフラグＦＨＲ，ＦＥＢを受信待ちする（Ｓ１２）。
【００４８】
走行状況ＲＴＳ（ｔ）がイベント条件ＥＣＴＳを満たしかつ今回の走行状況ＲＴＳ（ｔ）が前時刻での走行状況ＲＴＳ（ｔ−１）と同一の場合、誘導行動判定部１３では、継続時間（ｔ）に１を加算する（Ｓ１３）。そして、誘導行動判定部１３では、運転者に対してエージェントによる支援が不要か否かを判断するために、継続時間（ｔ）＝０またはフラグＦＨＲ＝０またはフラグＦＥＢ＝０か否かを判定する（Ｓ１４）。この判定条件を満たす場合、誘導行動判定部１３では、処理を中断し、次の走行状況ＲＴＳ（ｔ＋１）及び運転者状態のフラグＦＨＲ，ＦＥＢを受信待ちする。
【００４９】
継続時間（ｔ）＝０またはフラグＦＨＲ＝０またはフラグＦＥＢ＝０でない場合、誘導行動判定部１３では、走行状況ＲＴＳ（ｔ）をデータテーブル選択の参照キーとし、フラグＦＨＲ，ＦＥＢ及び継続時間ＥＴＴＳ（ｔ）の組み合せをデータテーブル内の参照キーとして誘導行動データベース１４を参照し、誘導行動ＲＶ（＝ＬＡ（ｔ））を取得する（Ｓ１５）。そして、誘導行動判定部１３では、エージェントを変更する必要があるか否か判断するために、ＬＡ（ｔ）がＮＵＬＬでないかつＬＡ（ｔ）が前時刻でのＬＡ（ｔ−１）と同一でないか否かを判定する（Ｓ１６）。ＬＡ（ｔ）がＮＵＬＬまたは前時刻のＬＡ（ｔ−１）と同一の場合、エージェントを変更する必要はないので、誘導行動判定部１３では、処理を中断し、次の走行状況ＲＴＳ（ｔ＋１）及び運転者状態のフラグＦＨＲ，ＦＥＢを受信待ちする。一方、ＬＡ（ｔ）がＮＵＬＬでないかつＬＡ（ｔ）が前時刻でのＬＡ（ｔ−１）と同一でない場合、エージェントを変更する必要があるので、誘導行動判定部１３では、エージェント同調行動制御部１５に誘導行動ＲＶを送信する（Ｓ１７）。ここでは、ＥＣＵ６は、運転者に対してエージェントによる行動誘導の支援が必要と判断した場合、誘導行動の種別を決定し、複数のエージェントを出現させるための処理に移行させる。
【００５０】
図６に沿って、エージェント同調行動制御部１５での処理の流れを説明する。エージェント同調行動制御部１５では、誘導行動判定部１３から誘導行動ＲＶを受信したか否かを判定し（Ｓ２０）、誘導行動ＲＶを受信していない場合、処理を中断し、次の誘導行動ＲＶを受信待ちする。
【００５１】
一方、誘導行動ＲＶを受信した場合、誘導行動ＲＶに応じた複数のエージェントを出現させるために、エージェント同調行動制御部１５では、誘導行動ＲＶとエージェント総数ｎの組み合せを参照キーとしてエージェント挙動パターンデータベース１６を参照し、エージェント行動シナリオＡＡＳを取得する（Ｓ２１）。続いて、エージェント同調行動制御部１５では、マルチメディア装置７にエージェント行動シナリオＡＡＳにおける表情描画モデルＧＰ及び発話モデルＴＰの送信を開始する（Ｓ２２）。ここでは、行動順番ｋ（＝１，２，・・・ｍ）に従って、表情描画モデルＧＰｋ及び発話モデルＴＰｋを順次送信する。そして、エージェント同調行動制御部１５では、行動順番ｋ＝ｍまでの全ての表情描画モデルＧＰｋ及び発話モデルＴＰｋの送信が完了したか否かを判定し、送信が完了するまで待ち状態となり、送信が完了すると処理を終了する（Ｓ２３）。この際、マルチメディア装置７では、ディスプレイによる表示出力とスピーカからの音声出力により複数のエージェントを順次出現させ、この出現するエージェントのうちの多数のエージェントが誘導行動ＲＶを示唆する意見を主張する。そのため、運転者としてはその意見主張に同調する意志に傾き、そのエージェントが主張する意見に従った行動を実行する可能性が高い。
【００５２】
この運転行動誘導装置１によれば、運転者に対して行動誘導が必要と判断した場合、その誘導したい行動を示唆する意見が過半数を形成するように複数のエージェントに意見主張させることにより、運転者の意思決定に大きな影響を与えることができる。そのため、運転行動誘導装置１では、渋滞や長時間走行によって運転者が疲れや不快な状況に陥っている場合には、その状況を解消するような行動を取るように運転者を誘導することができ、安全運転を行わせることができる。
【００５３】
また、運転行動誘導装置１では、運転者の状況を判定するために運転者自体の状態に走行状況とその継続時間も加味しているので、運転者の状況を高精度に判定することができる。さらに、運転行動誘導装置１では、誘導の緊急度や重要度に応じてエージェントの総数や過半数を形成するためのエージェントの割合を変えているので、誘導の緊急度や重要度が高い場合には総数や割合を増加させることにより運転者の意志決定への影響力を強め、運転者の行動を早急に誘導することができる。
【００５４】
以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。
【００５５】
例えば、本実施の形態では自動車の運転者に対して安全運転をさせるための運転行動誘導装置に適用したが、列車や飛行機等の他の乗り物の運転者に対するエージェント装置、機械操作をする者に対するエージェント装置あるいは教育用のエージェント装置としても適用可能である。
【００５６】
また、本実施の形態では生体情報検出センサとして心拍センサを適用したが、脈拍数を検出センサや皮膚の電気抵抗を検出するセンサ等の生体情報を検出するための他のセンサを適用してもよい。また、本実施の形態では人の状態検出センサとして画像センサを適用したが、人の身体の状態を検出できるセンサであれば他のセンサでもよい。
【００５７】
また、本実施の形態では走行状況に関する情報を取得するためにアクセルセンサやブレーキセンサを適用したが、渋滞や長時間走行等の走行状況を検出できるセンサであれば他のセンサを適用してもよい。
【００５８】
また、本実施の形態ではアクセルセンサやブレーキセンサで走行状況に関する情報を取得し、これら情報から走行状況を判定し、判定した走行状況とその継続時間も加味して行動誘導が必要か否かを判定する構成としたが、走行状況とその継続時間を加味することなく、運転者状態のみによって行動誘導が必要か否かを判定する構成としてもよい。
【００５９】
また、本実施の形態ではエージェントの総数や過半数を形成するためのエージェントの割合を変える構成としたが、エージェントの総数や過半数を形成するためのエージェントの割合を固定としてもよい。この際、誘導の緊急度や重要度に応じて、発話内容を変えるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本実施の形態に係る運転行動誘導装置の構成図である。
【図２】図１の交通シーンデータベースのデータテーブルの一例である。
【図３】図１の誘導行動データベースのデータテーブルの一例である。
【図４】図１のエージェント挙動パターンデータベースのデータテーブルの一例である。
【図５】図１の誘導行動判定部での処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】図１のエージェント同調行動制御部での処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６１】
１…運転行動誘導装置、２…アクセルセンサ、３…ブレーキセンサ、４…心拍センサ、５…画像センサ、６…ＥＣＵ、７…マルチメディア装置、１０…走行状況判定部、１１…交通シーンデータベース、１２…運転者状態判定部、１３…誘導行動判定部、１４…誘導行動データベース、１５…エージェント同調行動制御部、１６…エージェント挙動パターンデータベース
【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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