(57)【要約】【課題】認知症に起因する運転能力の低下を適切に判定することができなかった。【解決手段】運転操作入力部による運転操作の入力に基づいて運転者に視認される風景を模した画像を画像出力部に出力し、運転能力を判定するにあたり、前記画像出力部において、高齢者の事故率が他の年齢層より高い事象の画像を運転の難易度の順に出力させ、前記画像出力部に出力させた画像と前記運転操作入力部にて入力された運転操作とに基づいて運転能力を判定する。【選択図】図３
2007292908.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転者に視認される風景を模した画像を出力する運転画像出力手段と、
運転操作を入力する運転操作入力手段と、
入力された運転操作に応じて前記画像を制御するとともに、高齢者の事故率が他の年齢層より高い事象の画像を運転の難易度の順に出力させる画像制御手段と、
前記画像制御手段によって出力させた画像と前記運転操作入力手段にて入力された運転操作とに基づいて運転能力を判定する運転能力判定手段とを備えることを特徴とする運転能力判定装置。
【請求項２】
前記事象は、加齢に伴って低下する複数の能力の少なくとも２つ以上を利用して対応すべき事象であることを特徴とする請求項１に記載の運転能力判定装置。
【請求項３】
前記加齢に伴って低下する複数の能力は、記憶力、認知力、判断力、実行能力の任意の組み合わせであることを特徴とする請求項２に記載の運転能力判定装置。
【請求項４】
前記複数の能力のうち必要とされる能力の数が多いほど、前記難易度が高くなることを特徴とする請求項２または請求項３のいずれかに記載の運転能力判定装置。
【請求項５】
前記運転能力判定手段は、前記画像制御手段によって出力させた画像と前記運転操作入力手段にて入力された運転操作とに基づいて運転中に事故が発生したか否かを判定し、事故が発生することなく終了した事象の難易度に基づいて運転能力を判定することを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかに記載の運転能力判定装置。
【請求項６】
前記運転能力判定手段は、前記事故が発生することなく終了した事象の難易度と前記運転操作によって生じた運転の危険度とに基づいて運転能力を判定することを特徴とする請求項５に記載の運転能力判定装置。
【請求項７】
前記運転能力判定手段は、前記運転操作による車両の蛇行具合に基づいて運転能力を判定することを特徴とする請求項１〜請求項６のいずれかに記載の運転能力判定装置。
【請求項８】
前記画像には所定のタイミングで切り替わる信号の画像が含まれ、前記運転能力判定手段は前記運転操作による車両の制動タイミングと前記信号が切り替わるタイミングとに基づいて運転能力を判定することを特徴とする請求項１〜請求項７のいずれかに記載の運転能力判定装置。
【請求項９】
前記運転能力判定手段は、前記運転操作による車両の速度と他の車両との距離に基づいて運転能力を判定することを特徴とする請求項１〜請求項８のいずれかに記載の運転能力判定装置。
【請求項１０】
前記画像には道路を横断する移動体の画像が含まれ、前記運転能力判定手段は前記運転操作による車両の位置と前記移動体との距離に基づいて運転能力を判定することを特徴とする請求項１〜請求項９のいずれかに記載の運転能力判定装置。
【請求項１１】
前記画像には対向する車線を進行する対向車両の画像が含まれ、前記運転能力判定手段は前記運転操作による車両の位置と前記対向車両との距離に基づいて運転能力を判定することを特徴とする請求項１〜請求項１０のいずれかに記載の運転能力判定装置。
【請求項１２】
運転操作入力部による運転操作の入力に基づいて運転者に視認される風景を模した画像を画像出力部に出力し、運転能力を判定する運転能力判定方法であって、
前記画像出力部において、高齢者の事故率が他の年齢層より高い事象の画像を運転の難易度の順に出力させる画像制御工程と、
前記画像出力部に出力させた画像と前記運転操作入力部にて入力された運転操作とに基づいて運転能力を判定する運転能力判定工程とを備えることを特徴とする運転能力判定方法。
【請求項１３】
運転操作入力部による運転操作の入力に基づいて運転者に視認される風景を模した画像を画像出力部に出力し、運転能力を判定する運転能力判定プログラムであって、
前記運転操作入力部によって入力された運転操作に応じて前記画像を制御するとともに、前記画像出力において、高齢者の事故率が他の年齢層より高い事象の画像を運転の難易度の順に出力させる画像制御機能と、
前記画像出力部に出力させた画像と前記運転操作入力部にて入力された運転操作とに基づいて運転能力を判定する運転能力判定機能とをコンピュータに実現させることを特徴とする運転能力判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転能力判定装置、運転能力判定方法および運転能力判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
安全運転を行えるか否かを判定する技術としてドライビングシミュレータが知られている（例えば、特許文献１参照）。この特許文献１においては、判定の基準となる値に基づいて安全運転の傾向を判定する。このとき、性別、年齢、車種に基づいて判定の基準を変更し、判定材料を最適化する。
【特許文献１】特開２０００−４７５６９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上述した従来のドライビングシミュレータにおいては、認知症に起因する運転能力の低下を適切に判定することができなかった。
すなわち、近年の道路交通法（第１０３条１の２）においては、認知症であることが判明したときに運転免許の取り消しまたは停止をすることができると規定している。従って、今後、認知症であるか否かを判定することが重要となる。ところが、上述の特許文献１のように年齢によって判定基準を変更したとしても、全年齢に対して同じ判定材料を適用していると高齢者あるいは認知症に特有の運転能力の低下を適切に判定することができない。
また、医学的知見に基づいて認知症である、あるいは認知症のおそれがあると判定したときに、同じ程度の症状であると判定してもその症状の人の運転能力には大きな差がある。従って、運転免許の取り消しまたは停止を行うためには認知症の進行具合に加えて運転能力が低下しているか否かを正確に判定する必要がある。
本発明は、前記課題に鑑みてなされたもので、認知症に起因する運転能力の低下を適切に判定することが可能な運転能力判定装置、方法およびプログラムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
前記目的を達成するため、本発明では、高齢者の事故率が他の年齢層より高い事象の画像を運転の難易度の順に出力させ、このときの画像と運転操作とに基づいて運転能力を判定する。すなわち、加齢に伴って人間の能力が低下するとその程度によって認知症となるが、このような能力の低下に起因する事故の類型は高齢者に特有である（例えば、平成１７年警察白書、第１章、第３節（１））。従って、認知症に結びつく高齢者の運転能力を判定するためには、他の年齢層と同じ判定材料において単にそのパラメータを調整するのみでは不十分である。
【０００５】
そこで、本発明は、高齢者の事故率が他の年齢層より高い事象の画像を出力し、この画像において運転者が行った運転操作に基づいて運転能力を判定する。この結果、高齢者の運転能力の低下に特化した判定を行うことができ、認知症に起因する運転能力の低下を適切に判定することができる。
【０００６】
さらに、本発明においては、各事象の画像を運転の難易度の順に出力させている。従って、各事象の達成度合い（例えば、事故を起こしたか否か）によって極めて容易に運転能力を判定することができる。また、ここで出力される画像は高齢者の事故率が他の年齢層より高い事象の画像であるので、この事象の画像を難易度の順に出力することで、認知症の進行度合いを評価することも可能である。
【０００７】
さらに、運転能力判定装置による判定結果によれば、運転者自身が事故を起こすことなく達成した事象の難易度を把握することができるので、運転者は判定結果に基づいて運転能力の低下度合いを客観的に認識することができる。従って、軽度の認知症を早期に発見することができる。また、軽度の認知症であれば、認知能力が低下していることを患者自身が自覚することにより症状の進行を遅らせることができると言われており、本発明にかかる運転能力判定装置を認知症の防止に利用することもできる。さらに、運転能力判定装置を繰り返し利用することによって、認知症の進行を遅らせるための訓練を行うこともできる。
【０００８】
ここで、運転画像出力手段においては、運転者に視認される風景を模した画像を出力することができればよい。従って、例えば、運転者が車両内に着座した状態における運転者の視線方向へ配置された画面上に風景を表示する表示装置等によって構成することができる。画像としては、車両運転中の風景を模した各種の運転シーンを再現することができればよい。従って、各種の運転シーンを再現するためのデータ、例えば、建物や道路、道路上の移動体等を再現するための画像データやポリゴンデータ等を予め所定の記憶媒体に記録しておき、このデータに基づいて車両の運転を模して画像を連続的に変化させる構成等を採用可能である。
【０００９】
運転操作入力手段においては、運転者が模擬的に運転操作を実施できるように運転操作を入力する機器を備えていればよい。例えば、ハンドル、アクセル、ブレーキ、シフトギア等を模した入力部とその入力操作を取得して入力操作の内容を示すデータを取得するデータ取得部とによって構成することが可能である。
【００１０】
画像制御手段においては、前記運転画像出力手段における出力画像の内容を制御する。このためには、例えば、予め所定の記憶媒体に記憶してある運転シーンの再現データを運転シーンの切り替えに応じて取得し、運転画像出力手段に出力させる構成等を採用可能である。むろん、運転シーンの切り替え順序としては予め決められた順序に従っても良いし、各種の運転シーンがランダムに切り替わるようにしてもよく種々の構成を採用可能である。
【００１１】
但し、画像にて表現する事象は、上述のように、高齢者の事故率が他の年齢層より高い事象であり、かつ、その事象が運転の難易度の順に出力されるように制御する。ここで、画像にて表現する事象は、運転中に発生する様々な出来事であり、運転操作によって何らかの対応をすべき全ての出来事が含まれる。例えば、信号の切り替え、路上停止車の出現、直進路の途中における左折路や右折路の出現、移動体（歩行者や自転車等）の道路横断、対向車の出現等を上述の事象に含めることができる。また、運転の難易度は、事象毎に予め決定しておけばよい。
【００１２】
なお、高齢者の定義としては、６０歳以上、６５歳以上など、予め決めることが可能である。すなわち、画像制御手段にて制御する事象は、高齢者の事故率と当該高齢者以外の年齢層の事故率とを比較したときに、高齢者にて高い発生率となる事故を統計的に抽出することによって定義すればよい。従って、統計的な比較ができるように、年齢を区切って高齢者を定義すればよい。なお、近年の統計によれば、高齢者においては他の年齢層と比較して、運転操作不適、一時不停止、通行区分違反、優先通行妨害に起因する事故の発生率が高い。また、最高速度違反に起因する事故の発生率は他の年齢層に比べて低い。従って、本発明においては、運転操作不適、一時不停止、通行区分違反、優先通行妨害に起因する事故に結びつく事象を採用すればよい。
【００１３】
運転能力判定手段においては、画像と運転操作に基づいて運転能力を判定することができればよい。すなわち、模擬運転において事故が発生していないか、危険な状況が発生していないか、法令を遵守できているか等の判断項目によって運転能力を判定することができればよい。
【００１４】
さらに、画像制御手段にて画像として出力する事象の例として、加齢に伴って低下する複数の能力に着目し、これらの能力の少なくとも２つ以上を利用して対応すべき事象を採用することが可能である。すなわち、加齢に伴って低下する能力は認知症の発症によってその低下速度が速くなるので、これらの能力を利用して対応すべき事象について運転能力を判定すれば、認知症の進行度合いに対応した運転能力を判定することができる。
【００１５】
また、医学的な知見に基づいて認知症の進行度合いを評価した場合に、同じ評価の患者の運転能力が異なる一つの原因としては、運転能力が複数の能力の総合力で決定される点が挙げられる。従って、加齢に伴って低下する複数の能力の少なくとも２つを同時に利用して運転能力を判定することにより、認知症に起因する運転能力の低下を総合的に判定することが可能になる。
【００１６】
なお、加齢に伴って低下する能力としては、記憶力、認知力、判断力、実行能力が挙げられる。記憶力としては、自身の意図する目的地までの行程や交通ルール等の記憶力が挙げられ、認知力としては、信号の切り替わりや車線、周囲の車両や移動体との距離、相対速度等の認知力が挙げられる。また、判断力としては、直進、右折、左折等に必要な速度、周囲の車両や移動体との間で必要とされる距離、車線変更の可否、周囲の車両や移動体と接触することなく移動するためのタイミング等の判断力が挙げられる。実行能力としては、意図通りに運転操作入力手段を操作する能力等が挙げられる。
【００１７】
このように、運転者の能力を個別の能力に分解すれば、上述のような運転の難易度を容易に定義することが可能である。すなわち、前記複数の能力のうち、必要とされる能力の数が多いほど難易度が高くなるように構成することができる。むろん、このとき、同じ能力であってもその能力を発揮すべき対象が多いほど難易度は高くなる。例えば、直線状の道路を信号に応じて通行する際の事象より、停止車両を避けながら信号のある交差点を左折する際の事象の方が難易度が高くなる。
【００１８】
さらに、運転能力判定手段においては、画像と運転操作とに基づいて運転能力を判定することができればよく、例えば、運転操作によって事故に至ったか否かに基づいて運転能力を判定しても良い。すなわち、本発明においては、各事象の画像は難易度の順に出力されるので、事故が発生した場合にはその事象の順番によって運転能力を判定することが可能である。なお、事故と判定すべきための条件は予め所定の記憶媒体に記憶しておき、この条件に基づいて判定すればよい。例えば、信号無視や移動体、対向車に対する自車両の接触などが模擬的に発生した場合に事故とする構成等を採用可能である。
【００１９】
さらに、このとき別の要素と組み合わせて運転能力を総合判断することも可能である。すなわち、各事象で事故に至っていないとしてもその運転内容の危険度には差がある。例えば、車両や移動体に接触しなかったとしても運転中の速度が過剰であったり、車線内を蛇行するなどしている場合には、運転能力が低いと判定すべきである。そこで、前記運転操作によって生じた運転の危険度も併せて運転能力を判定する構成を採用しても良い。
【００２０】
このとき、危険度としては、前記画像と運転操作とに基づいて判定すればよく、画像と運転操作とに基づいて自車両と他車両との距離や相対速度を検出するなど、車両の走行状態を検出し、予め所定の記憶媒体に記憶した危険度を判定するための条件によって判定を行えばよい。
【００２１】
このように、危険度を判定する際の要素としては、種々の要素を採用可能である。例えば、運転操作による車両の蛇行具合に基づいて危険度を判定する構成を採用可能である。すなわち、運転操作入力手段によれば、車両の進行方向や速度を調整可能であるため、この操作によって車線内を蛇行したか否かを判定すれば、その運転が危険であるか否かを判定することができる。
【００２２】
さらに、危険度の判定要素として、画像における信号の切り替わりタイミングと前記運転操作による車両の制動タイミングとを採用しても良い。すなわち、信号によって車両を制動させるべきとき、余裕を持って停止できなければ危険度が高まるし、急制動を行うと危険度が高まるので、信号の切り替わりに応じてどのタイミングで制動を行ったのかを判定することで、その運転が危険であるか否かを判定することができる。なお、タイミングを検出する際には、信号の画像を切り替えてから制動を開始するまでの時間を検出しても良いし、制動を開始した地点と信号との距離に基づいて検出してもよく、種々の構成を採用可能である。
【００２３】
さらに、危険度の判定要素として、車両の速度と他の車両との距離（車間距離）との関係を採用しても良い。すなわち、走行中の車両を停止させる際には、空走距離と制動距離とを走行した後に車両が停止するため、車速と停止に必要な距離とは特定の関係にある。従って、車両の速度と他の車両との距離を検出すれば、その運転が危険であるか否かを判定することができる。
【００２４】
さらに、危険度の判定要素として、車両の位置と、その位置における車両と移動体との距離を採用しても良い。すなわち、移動体が横断歩道等の路面上を横切る事象が発生しているときに、車両が当該移動体の移動経路（横断歩道）を横切るのであれば、安全に運転するためには、移動体とある程度の距離を保って移動経路を横切る必要がある。従って、移動体の経路を車両が横切る段階において車両と移動体との距離を検出すれば、その運転が危険であるか否かを判定することができる。
【００２５】
さらに、危険度の判定要素として、自車両の位置と、その位置における自車両と対向車との距離を採用しても良い。すなわち、日本における交差点内の右折など、対向車の移動経路を横切って車両を進行させる際には、対向車との接触を避けるため、対向車との距離が充分空いている状態で対向車の移動経路を横切る必要がある。従って、模擬運転がなされている自車両の位置と、その位置における自車両と対向車両との距離とを検出すれば、その運転が危険であるか否かを判定することができる。むろん、ここで、対向車が自車両より後方にいる場合は、危険度の判定を行う必要はない。
【００２６】
以上においては、本発明が装置として実現される場合について説明したが、かかる装置を実現する方法においても本発明を適用可能である。むろん、その実質的な動作については上述した装置の場合と同様である。また、以上のような運転能力判定装置は単独で実現される場合もあるし、ある方法に適用され、あるいは同方法が他の機器に組み込まれた状態で利用されることもあるなど、発明の思想としてはこれに限らず、各種の態様を含むものである。従って、ソフトウェアであったりハードウェアであったりするなど、適宜、変更可能である。
【００２７】
発明の思想の具現化例として前記方法を制御するためのソフトウェアとなる場合には、かかるソフトウェアあるいはソフトウェアを記録した記録媒体上においても当然に存在し、利用される。また、ソフトウェアの記録媒体は、磁気記録媒体であってもよいし光磁気記録媒体であってもよいし、今後開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考えることができる。一次複製品、二次複製品などの複製段階についても同等である。その他、供給装置として通信回線を利用して行う場合でも本発明が利用されていることにはかわりない。さらに、一部がソフトウェアであって、一部がハードウェアで実現されている場合においても発明の思想において全く異なるものではなく、一部を記録媒体上に記憶しておいて必要に応じて適宜読み込まれるような形態であってもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
ここでは、下記の順序に従って本発明の実施の形態について説明する。
（１）本発明の構成：
（２）運転能力判定処理：
（２−１）危険度の判定：
（３）他の実施形態：
【００２９】
（１）本発明の構成：
図１は本発明にかかる運転能力判定装置の外形を示す図であり、図２は当該運転能力判定装置の構成を示す概略ブロック図である。運転能力判定装置１０は、図１に示すように運転席１１やハンドル１２ａ、ディスプレイ１３など、自動車の運転席を模した各部を備えている。すなわち、運転席１１に運転者が着座した状態においてその視線の方向にディスプレイ１３が形成されており、運転席１１に運転者が着座した状態においてその体の正面にハンドル１２ａが取り付けられ、運転者がハンドル操作を行うことが可能になっている。
【００３０】
ハンドル１２ａの下方にはブレーキペダル１２ｂとアクセルペダル１２ｃとが備えられており、運転席１１に運転者が着座した状態においてブレーキペダル１２ｂとアクセルペダル１２ｃとを操作することが可能である。なお、運転能力判定装置１０においては、運転席１１に運転者が着座した状態において操作可能な図示しないシフトギアも備えている。また、本実施形態においてはいわゆるオートマチック車を模しているが、むろん、マニュアル車を模した装置とし、クラッチペダルを備えるように構成してもよい。
【００３１】
本実施形態においては、さらに、スピーカ１４と速度計等を模したメータ１５とを備えており、スピーカ１４によって運転中の音声を模した出力がなされ、模擬運転中の速度等がメータ１５に表示されるようになっている。なお、本実施形態においては、ハンドル１２ａとブレーキペダル１２ｂとアクセルペダル１２ｃと図示しないシフトギアとで運転操作を入力するための運転操作入力部１２を構成している。
【００３２】
これらの構成により、運転席１１に着座した運転者は模擬運転を体験することが可能であり、このために、運転能力判定装置１０においては上述の運転操作入力部１２とディスプレイ１３とスピーカ１４とメータ１５とがインタフェース（Ｉ／Ｆ１２ｄ，１３ａ，１４ａ，１５ａ）を介してバスに接続されている。また、図２に示すように、ＣＰＵ２０とＲＡＭ２１とＲＯＭ２２とＨＤＤ２３とがバスに接続されており、ＣＰＵ２０が各部を制御する。この構成において、ＣＰＵ２０は、ＲＯＭ２２やＨＤＤ２３に記録された図示しないプログラムやデータを利用して各部を制御し、また所定の演算処理を実施することができる。
【００３３】
ＣＰＵ２０は、このプログラムとして模擬運転を実施するためのドライビングシミュレータを実行可能であり、その機能の一部として画像制御部２０ａと運転能力判定部２０ｂとを備えている。このドライビングシミュレータにおいては、予めＨＤＤ２３に記録された画像データ２３ａと運転シーンデータ２３ｂとを利用してディスプレイ１３上に運転シーンを再現する。このとき、画像制御部２０ａは、高齢者の事故率が他の年齢層より高い事象の画像を運転の難易度の順に出力する。
【００３４】
すなわち、画像データ２３ａは、道路や建物、人物や自転車等の移動体等によって運転中の風景を構築するためのポリゴンデータであり、画像制御部２０ａは運転シーンデータ２３ｂに記述された運転シーンに応じて適宜画像データ２３ａを参照することによって運転中の風景を示す画像を生成する。ここで、運転シーンデータ２３ｂは、運転中の風景として再現されるべき事象とその事象における運転の難易度を示すデータを含んでおり、画像制御部２０ａはこの事象および難易度に合致したポリゴンデータを画像データ２３ａから抽出して風景を構築する。この構成によって、高齢者の事故率が他の年齢層より高い事象の画像を運転の難易度の順に出力する。
【００３５】
また、ドライビングシミュレータは、運転操作入力部１２にて入力された操作内容に基づいて、前記画像制御部２０ａが構築した風景内での自車両の位置、他車両の位置、移動体（人物や自転車等）の位置、風景内の物体（信号や道路の位置）等を示すデータを逐次更新して３次元空間内における物体の相対関係を把握するようになっており、このデータはドライブデータ２３ｄとして逐次ＨＤＤ２３に記録される。
【００３６】
なお、ＨＤＤ２３には、予め模擬運転の危険度を判定するためのデータを含む条件データ２３ｃが記録されており、運転能力判定部２０ｂは前記ドライブデータ２３ｄと条件データ２３ｃとに基づいて運転能力を判定する。すなわち、ドライブデータ２３ｄに基づいて、自車両と他の物体（他車両や人物、建物等）との距離を取得し、模擬運転中に接触事故が生じているか否かを判定し、事故に至った段階での事象の難易度に基づいて運転能力を判定する。なお、本実施形態においては、事故に至った段階での事象の難易度に対応した得点が予め決められている。
【００３７】
さらに、本実施形態においては、ドライブデータ２３ｄに基づいて、自車両と他の物体（他車両や人物、建物等）との距離や自車両と他の物体との相対速度等を算出し、条件データ２３ｃに基づいて運転の危険度を算出する。そして、前記得点から危険度に対応した点数を減点し、総合得点を運転能力とする。
【００３８】
以上のように、本発明においては、運転シーンを再現する際に高齢者の事故率が他の年齢層より高い事象の画像を運転の難易度の順に出力している。当該高齢者の事故率が他の年齢層より高くなる原因は、加齢に伴って低下する能力が存在することに起因している。また、この能力は認知症の場合、急激に低下する。従って、高齢者の事故率が他の年齢層より高い事象の画像を運転の難易度の順に出力することにより、認知症に起因する運転能力の低下を適切に判定することができる。また、認知症の進行度合いを判定することができる。さらに、能力の低下を模擬運転者に自覚させることにより、認知症の進行を遅くすることが可能である。
【００３９】
（２）運転能力判定処理：
次に、上述の構成における運転能力判定処理の詳細を説明する。図３は前記ドライビングシミュレータの処理を示すフローチャートであり、主に画像制御部２０ａと運転能力判定部２０ｂとにおける処理を示している。ドライビングシミュレータが実行されている状態において、運転能力判定部２０ｂは運転操作入力部１２における入力内容を適宜取得し、ドライブデータ２３ｄとして記録している。
【００４０】
当該ドライビングシミュレータが開始された後には、画像制御部２０ａが運転シーンデータ２３ｂを参照して難易度の順に事象を発生させてその画像を出力するようになっており、まず、画像制御部２０ａは、難易度−１のタスクを実行し、そのときのドライブデータ２３ｄを記録する（ステップＳ１００）。なお、本実施形態では５段階の難易度が予め用意されており、ここでは、各事象の画像を出力する一連の処理を難易度が低い順に「難易度−１〜難易度−５のタスクを実行する」と表現する。
【００４１】
図４は、各難易度における運転シーンを模式的に示す図であり、この例では、交差点における運転シーンを難易度毎に示している。図４の左上に示すように、難易度−１は自車両Ｖsが交差点を直進する運転シーンであり、運転者は信号Ｓの切り替わりに応じて適宜模擬運転を行う。上述の運転シーンデータ２３ｂにおいては、このような運転シーンを示すデータを難易度−１のデータとしており、画像制御部２０ａはこのデータに基づいて適宜画像データ２３ａを参照し、ディスプレイ１３に運転シーンを再現する。むろん、ディスプレイ１３上には運転者の視点に対応した風景となるように画像が出力されている。このとき、画像制御部２０ａは、運転操作入力部１２の操作入力に応じて適宜ディスプレイ１３における画像を切り替え、同時に上述のドライブデータ２３ｄを記録する。
【００４２】
なお、本実施形態における難易度−１のタスクにおいて、運転者は交差点を直進すべきという手順を記憶している記憶力、信号Ｓの表示内容を認知する認知力、信号Ｓの表示内容に基づいて交差点に進入すべきか否かを判断する判断力、認知内容に基づいて交差点への進入あるいは交差点手前での停止を実行する実行能力の各能力が必要とされる。以上の記憶力、認知力、判断力、実行能力は加齢に伴って低下し、かつ、認知症の進行とともに急激に低下するので、難易度−１がこれらの能力を利用したタスクになっていることによって認知症の進行度合いを判断することが可能になる。
【００４３】
なお、運転能力判定部２０ｂは、前記タスクを実行している際に逐次取得するドライブデータ２３ｄに基づいて自車両と他の物体（他車両や人物、建物等）との距離を取得し、模擬運転中に接触事故を起こすことなくタスクを達成したか否かを判定する（ステップＳ１０５）。当該ステップＳ１０５にて接触事故を起こすことなくタスクを達成したと判定されたときには、難易度−１のタスクを達成したことを示すフラグをオンにして（ステップＳ１１０）、次の難易度のタスクに移る。ステップＳ１０５にて接触事故を起こすことなくタスクを達成したと判定されないときには、運転能力の判定処理を行う（ステップＳ１７５）。
【００４４】
次に、画像制御部２０ａと運転能力判定部２０ｂとは、難易度−２〜難易度−５までのタスクを実行する。すなわち、画像制御部２０ａが、運転シーンデータ２３ｂおよび画像データ２３ａを参照し、難易度に対応した運転シーンをディスプレイ１３上に再現する（ステップＳ１１５，Ｓ１３０，Ｓ１４５，Ｓ１６０）。むろん、このとき、画像制御部２０ａは、運転操作入力部１２の操作入力に応じて適宜ディスプレイ１３における画像を切り替え、同時に上述のドライブデータ２３ｄを記録する。
【００４５】
さらに、運転能力判定部２０ｂは、各タスクを実行している際に逐次取得するドライブデータ２３ｄに基づいて自車両と他の物体（他車両や人物、建物等）との距離を取得し、模擬運転中に接触事故を起こすことなくタスクを達成したか否かを判定する（ステップＳ１２０，Ｓ１３５，Ｓ１５０，Ｓ１６５）。これらのステップにて接触事故を起こすことなくタスクを達成したと判定されたときには、各難易度のタスクを達成したことを示すフラグをオンにする（ステップＳ１２５，Ｓ１４０，Ｓ１５５，Ｓ１７０）。以上のタスクにおいて、接触事故を起こすことなくタスクを達成したと判定されないとき、あるいは接触事故を起こすことなく難易度−５のタスクを達成したときには運転能力の判定処理を行う（ステップＳ１７５）。
【００４６】
図４に示す例において、難易度−２は自車両Ｖsが交差点を直進する際に、自車両Ｖsの前方に低速の他車両Ｖoが走行しており、当該他車両Ｖoが交差点を直進あるいは左折する運転シーンである。この運転シーンにおいて、運転者は信号Ｓの切り替わりに応じて適宜自車両Ｖsで他車両Ｖoを回避する模擬運転を行う。
【００４７】
なお、本実施形態における難易度−２のタスクにおいて、運転者は交差点を直進すべきという手順を記憶している記憶力、信号Ｓの表示内容や他車両Ｖoの進行方向、他車両Ｖoとの車間距離や相対速度、隣の車線における他車両の存在等を認知する認知力、信号Ｓの表示内容に基づく自車両Ｖsの制御、他車両Ｖoを追い越すべきか否か、安全に車線変更できるか否か等を判断する判断力、認知内容に基づいて交差点への進入あるいは交差点手前での減速、あるいは追い越しを実行する実行能力の各能力が必要とされる。また、難易度−２にて必要とされる能力は難易度−１よりも複雑である。従って、認知症の進行度合いを判断することが可能になる。
【００４８】
さらに、図４に示す例において、難易度−３は自車両Ｖsが交差点を左折する運転シーンであり、左折方向の路面を横切っている横断歩道Ｃを歩行者Ｐ1，Ｐ2が通過する。運転者は信号Ｓの切り替わりに応じて適宜自車両Ｖsで左折を行うとともに歩行者Ｐ1，Ｐ2を回避する模擬運転を行う。
【００４９】
なお、本実施形態における難易度−３のタスクにおいて、運転者は交差点を左折すべきという手順を記憶している記憶力、信号Ｓの表示内容や走行車線以外の路面に存在する歩行者Ｐ1，Ｐ2の存在や歩行者Ｐ1，Ｐ2との距離や相対速度等を認知する認知力、信号Ｓの表示内容に基づく自車両Ｖsの制御、横断歩道Ｃに進入すべきか否か、安全に左折できるか否か等を判断する判断力、認知内容に基づいて交差点への進入あるいは横断歩道Ｃの手前での減速、あるいは左折後の加速を実行する実行能力の各能力が必要とされる。また、難易度−３にて認知すべき対象の数は難易度−２よりも多く、必要とされる能力は難易度−２よりも複雑である。従って、認知症の進行度合いを判断することが可能になる。
【００５０】
さらに、図４に示す例において、難易度−４は図の上方から下方に進行する自車両Ｖsが交差点を右折する運転シーンであり、下方から上方に進行する他車両Ｖoが左折を行い、さらに、自車両Ｖsの右折方向の路面を横切っている横断歩道Ｃを歩行者Ｐ1，Ｐ2が通過する。運転者は信号Ｓの切り替わりに応じて適宜自車両Ｖsで交差点に進入し、他車両Ｖoの通過を待って右折し、かつ歩行者Ｐ1，Ｐ2を回避する模擬運転を行う。
【００５１】
なお、本実施形態における難易度−４のタスクにおいて、運転者は交差点を右折すべきという手順を記憶している記憶力、信号Ｓの表示内容や走行車線以外の路面に存在する他車両Ｖoや歩行者Ｐ1，Ｐ2の存在、他車両Ｖoや歩行者Ｐ1，Ｐ2との距離や相対速度等を認知する認知力、信号Ｓの表示内容に基づく自車両Ｖsの制御、横断歩道Ｃに進入すべきか否か、安全に右折できるか否か等を判断する判断力、認知内容に基づいて交差点への進入あるいは右折の開始、横断歩道Ｃの手前での減速、あるいは右折後の加速を実行する実行能力の各能力が必要とされる。また、難易度−４にて認知すべき対象の数は難易度−３よりも多く、認知対象までの距離も遠い。従って、必要とされる能力は難易度−３よりも複雑であり、認知症の進行度合いを判断することが可能になる。
【００５２】
さらに、図４に示す例において、難易度−５は図の下方から上方に進行する自車両Ｖsが交差点を右折する運転シーンであり、上方から下方に進行する他車両Ｖo1が右折あるいは直進を行い、上方から下方に進行する他車両Ｖo2が左折あるいは直進を行い、さらに、自車両Ｖsの右折方向の路面を横切っている横断歩道Ｃを歩行者Ｐ1，Ｐ2が通過する。運転者は信号Ｓの切り替わりに応じて適宜自車両Ｖsで交差点に進入し、他車両Ｖo1，Ｖo2との関係で安全を維持しながら右折し、かつ歩行者Ｐ1，Ｐ2を回避する模擬運転を行う。
【００５３】
なお、本実施形態における難易度−５のタスクにおいて、運転者は交差点を右折すべきという手順を記憶している記憶力、信号Ｓの表示内容や走行車線以外の路面に存在する他車両Ｖo1，Ｖo2や歩行者Ｐ1，Ｐ2の存在、他車両Ｖo1，Ｖo2や歩行者Ｐ1，Ｐ2との距離や相対速度等を認知する認知力、信号Ｓの表示内容に基づく自車両Ｖsの制御、横断歩道Ｃに進入すべきか否か、安全に右折できるか否か、他車両Ｖo2との距離が充分な状態で右折できるか否か等を判断する判断力、認知内容に基づいて交差点への進入あるいは右折の開始、横断歩道Ｃの手前での減速、あるいは右折後の加速を実行する実行能力の各能力が必要とされる。また、難易度−５にて認知すべき対象の数は難易度−４よりも多く、必要とされる能力は難易度−４よりも複雑である。従って、認知症の進行度合いを判断することが可能になる。
【００５４】
以上の処理を行うと運転能力判定部２０ｂは、前記フラグとドライブデータ２３ｄとに基づいて模擬運転者の運転能力を判定する（ステップＳ１７５）。本実施形態においては、事故に至ることなく達成できたタスクの難易度を前記フラグに基づいて把握し、達成した難易度に応じて得点を加点する。さらに、ドライブデータ２３ｄに基づいて運転の危険度を把握し、危険度に応じて得点を減点する。すなわち、得点が大きい方が認知症の進行度合いが小さくなるように得点体系を構築し、危険度に応じて適宜得点を減点してより詳細な運転能力の把握ができるように構築している。
【００５５】
ここでは、運転能力の総合判断結果を反映した得点を算出することができればよく、例えば、難易度−１〜難易度−５までのタスクを達成したか否かによって段階毎に２０点ずつ加点する。この結果、達成した難易度に応じて得点は０点，２０点，４０点，，，１００点となる。危険度は各難易度のタスクを実行している際のドライブデータ２３ｄに基づいて、パラメータを取得し、このパラメータに対して複数段階の危険度を割り当てる。
【００５６】
例えば、パラメータの値を予め安全，危険度中，危険度大などのように割り当てておき、安全であれば０点（減点無し）、危険度中であれば−５点、危険度大であれば−１０点などとしておき、適宜得点を減点すればよい。以上のようにして、運転能力に対応した得点を算出すると、運転能力判定部２０ｂがその得点を表示するためのデータをディスプレイ１３に送信する。この結果、ディスプレイ１３においては、模擬運転者の得点を出力する。
【００５７】
（２−１）危険度の判定：
次に、本実施形態における危険度の判定の例を説明する。ここでは、運転の危険度を反映した各種のパラメータを利用可能であり、例えば、蛇行度合いに基づいて危険度を判定しても良い。すなわち、車線内での自車両の位置が安定していない場合には危険度が高まるので、運転能力が低いとする。
【００５８】
図５Ａは、蛇行度合いおよびその危険度を示す図である。この図５Ａに示すグラフでは、横軸が時間、縦軸が自車両の位置であり、自車両が走行している車線の右端、中央、左端を縦軸に示している。ここでは、自車両の中心位置を自車両の位置としており、当該自車両の位置が車線内で移動する様子を時間とともに示している。また、自車両の位置に対しては、予め閾値Ｔ1〜Ｔ4が設定されており、自車両の位置が閾値Ｔ1〜Ｔ2の範囲内にあるときは安全、自車両の位置が閾値Ｔ1〜Ｔ3，Ｔ2〜Ｔ4の範囲内にあるときは危険度中、自車両の位置が閾値Ｔ3以上、Ｔ4以下であるときは危険度大であるとしている。
【００５９】
なお、これらの閾値Ｔ1〜Ｔ4を示すデータは前記条件データ２３ｃとしてＨＤＤ２３に記録されている。以上のような自車両の位置はドライブデータ２３ｄに基づいて取得することができるので、各難易度のタスクを実行しているときのドライブデータ２３ｄを参照し、車線変更時を除いて自車両の位置を取得し、閾値と比較する。この結果、各難易度のタスクを実行しているときの危険度を判定することができる。
【００６０】
さらに、信号Ｓが切り替わるタイミングとブレーキタイミングとに基づいて危険度を判定しても良い。すなわち、信号Ｓが青から黄に切り替わったときには、模擬運転者がブレーキ操作を行うが、そのタイミングによって運転の危険度は異なる。そこで、これらのタイミングに対応したパラメータによって運転能力を判定する。
【００６１】
より具体的には、交差点において安全に停止可能な距離は信号Ｓが切り替わるタイミングとブレーキ操作を行ったタイミングとそのときの自車両の時速に基づいて推測することができる。例えば、停止距離を信号Ｓが青から黄に切り替わってから停止するまでの距離と定義すると、当該停止距離は信号Ｓが青から黄に切り替わってからブレーキ操作を開始するまでに走行する空走距離とブレーキ操作を行ってから車両が停止するまでの制動距離との和とすることができる。
【００６２】
そこで、ドライブデータ２３ｄに基づいて、信号Ｓが青から黄に切り替わったときの自車両の速度ｖ，信号Ｓが青から黄に切り替わってからブレーキ操作を行うまでの時間ｔを取得すれば、ｔ×ｖによって空走距離を算出することができる。また、ｖ2／（254×路面の摩擦係数）によって制動距離を算出することができる。なお、制動距離を算出する際の定数”254”は諸研究によって得られた値であるが、この値に限定されるわけではない。また、この定数と路面の摩擦係数は予め定義され、条件データ２３ｃとしてＨＤＤ２３に記録されている。
【００６３】
さらに、自車両の速度ｖに対して予め危険度を判定するための閾値が決められている。例えば、自車両の時速が４０ｋｍ／ｈであるときの停止距離が１７ｍであることから、１７ｍ，２５ｍを閾値とする。このとき、停止距離が１７ｍ以下であるときに危険度大、停止距離が１７〜２５ｍであるときに危険度中、停止距離が２５ｍ以上であるときに安全であるとすることができる。なお、この閾値は条件データ２３ｃとしてＨＤＤ２３に記録されている。また、閾値は各速度について予め決めておいても良いし、代表的な速度について設定された閾値から補間演算によって任意の速度の閾値を算出しても良いし、ドライブデータ２３ｄに基づいて特定の規則で算出しても良い。
【００６４】
さらに、車間距離に基づいて危険度を判定しても良い。すなわち、自車両と他車両との間の距離に応じて危険度が変化するので車間距離によって運転能力を判定する。なお、安全運転に必要な車間距離は自車両の速度によって異なり、自車両の速度が大きいほど大きな車間距離が必要になるので、本実施形態においては、自車両の速度を利用して車間距離を評価するパラメータに基づいて運転能力を判定する。
【００６５】
本実施形態において、このパラメータは自車両の速度／車間距離であり、図５Ｂはこのパラメータを示す図である。同図５Ｂにおいては、横軸を時間、縦軸を自車両の速度／車間距離として示しており、模擬運転によってこのパラメータは時間とともに変化する。当該自車両の速度／車間距離は、自車両の速度が同じであれば車間距離が大きくなるほど小さくなり、車間距離が同じであれば自車両の速度が小さいほど小さくなる。
【００６６】
従って、当該自車両の速度／車間距離の値が小さくなるほど安全性が高くなる。そこで、自車両の速度／車間距離に対しては、予め閾値Ｔ5〜Ｔ6を設定しておき、自車両の速度／車間距離が閾値Ｔ5以下であるときは安全、自車両の速度／車間距離が閾値Ｔ5〜Ｔ6の範囲内にあるときは危険度中、自車両の位置が閾値Ｔ6以上であるときは危険度大であるとしている。
【００６７】
なお、これらの閾値Ｔ5，Ｔ6を示すデータは前記条件データ２３ｃとしてＨＤＤ２３に記録されている。車間距離は自車両の位置と他車両の位置とに基づいて取得することができるので、ドライブデータ２３ｄを参照することにより、上述のパラメータを取得することができる。そこで、各難易度のタスクを実行しているときのドライブデータ２３ｄを参照し、上述のパラメータを取得し、閾値と比較する。この結果、各難易度のタスクを実行しているときの危険度を判定することができる。
【００６８】
さらに、歩行者との距離に基づいて危険度を判定しても良い。例えば、歩行者が横断歩道を通行するタスクにおいて、自車両が横断歩道に進入したときに、当該自車両と歩行者との距離をパラメータとして取得すれば、自車両と歩行者とが接触する危険度を評価することができる。そこで、本実施形態においては、このパラメータに基づいて運転能力を判定する。
【００６９】
このため、自車両が横断歩道に進入した段階での自車両の位置と歩行者の位置とをドライブデータ２３ｄから取得し、この段階での自車両と歩行者との距離を取得する。例えば、図４の難易度−３において、自車両Ｖsが横断歩道Ｃに進入したときに自車両Ｖsと歩行者Ｐ1，Ｐ2との距離をそれぞれ取得する。自車両と歩行者との距離に対しては、予め閾値が決められており、例えば、５ｍ，１０ｍを閾値とし、条件データ２３ｃとしてＨＤＤ２３に記録しておく。この構成において、自車両と歩行者との距離が５ｍ以下であるときに危険度大、自車両と歩行者との距離が５ｍ〜１０ｍであるときに危険度中、自車両と歩行者との距離が１０ｍ以上であるときに安全であるとすることができる。
【００７０】
さらに、自車両が右折する際の対向車との距離に基づいて危険度を判定しても良い。例えば、自車両が右折するタスクにおいて、自車両が対向車の走行車線に進入したときに、当該自車両と対向車との距離をパラメータとして取得すれば、自車両と対向車とが接触する危険度を評価することができる。そこで、本実施形態においては、このパラメータに基づいて運転能力を判定する。
【００７１】
このため、自車両が対向車の走行車線に進入した段階での自車両の位置と対向車の位置とをドライブデータ２３ｄから取得し、この段階での自車両と対向車との距離を取得する。例えば、図４の難易度−５において、自車両Ｖsが対向車Ｖo2の走行車線に進入したときに自車両Ｖsと対向車Ｖo2との距離をそれぞれ取得する。自車両と対向車との距離に対しては、予め閾値が決められており、例えば、３０ｍ，５０ｍを閾値とし、条件データ２３ｃとしてＨＤＤ２３に記録しておく。この構成によれば、自車両と対向車との距離が３０ｍ以下であるときに危険度大、自車両と対向車との距離が３０ｍ〜５０ｍであるときに危険度中、自車両と対向車との距離が５０ｍ以上であるときに安全であるとすることができる。以上のような危険度はタスク毎に評価することができ、タスク毎に減点を行えばよい。
【００７２】
（３）他の実施形態：
本発明においては、高齢者の事故率が他の年齢層より高い事象の画像を運転の難易度の順に出力することで、認知症に起因する運転能力の低下を適切に判定することができればよく、上述の実施形態以外にも種々の構成を採用可能である。例えば、運転能力判定装置の構造は図１に示す形態に限定されることはなく、車両の車体あるいはそれを模した外形を有する装置であっても良いし、画像に応じて運転席１１等の高さや位置を変動させたり振動を伝達する機器を備えていてもよく、種々の構成を採用可能である。
【００７３】
また、図２に示す構成も一例であり、同図２に示すように汎用プロセッサを使用することは必須ではなく、専用のＩＣを利用する構成であっても良い。なお、前者であれば、汎用的なＯＳの制御下で稼働するプログラムの修正やバージョンアップをすることが容易である。また、後者であれば、処理速度を高速化することが比較的容易であり、複雑な運転シーンを容易に再現することが容易である。
【００７４】
さらに、上述の例においては、難易度の設定が５段階であったが、むろん、難易度は複数であればよく、５段階以上であっても良いし５段階以下であっても良い。また、ある難易度で事故に至った場合には、その難易度をより詳細な段階に分けたサブタスクを実行し、サブタスクを利用して運転能力を判定しても良く、種々の処理手順を採用可能である。
【００７５】
さらに、難易度毎の運転シーンは、上述の説明のようにポリゴンデータ等に基づいて３ＤＣＧを利用して表現しても良いし、図４に示す平面的な画像を簡易的に表示してもよく他にも各種のシーンを再現するように構成することが可能である。さらに、危険度の判定手法としても上述の例の他、種々の構成を採用可能である。例えば、急激にブレーキ操作やハンドル操作を行ったか否かを判定しても良いし、対向車の割り込みに対する反応を評価しても良い。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】運転能力判定装置の外形を示す図である。
【図２】運転能力判定装置の構成を示す概略ブロック図である。
【図３】ドライビングシミュレータの処理を示すフローチャートである。
【図４】難易度毎の運転シーンを模式的に示す図である。
【図５】危険度の例を説明する説明図である。
【符号の説明】
【００７７】
１０…運転能力判定装置
１１…運転席
１２…運転操作入力部
１２ａ…ハンドル
１２ｂ…ブレーキペダル
１２ｃ…アクセルペダル
１３…ディスプレイ
１４…スピーカ
１５…メータ
２０…ＣＰＵ
２０ａ…画像制御部
２０ｂ…運転能力判定部
２１…ＲＡＭ
２２…ＲＯＭ
２３ａ…画像データ
２３ｂ…運転シーンデータ
２３ｃ…条件データ
２３ｄ…ドライブデータ
【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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