(57)【要約】【課題】自動的に人間行動のモデルを作成できる行動モデル作成装置及びプログラムを提供する。【解決手段】行動モデル作成装置を、仮想環境及び仮想行動者が設定された仮想空間内で、入力された評価値に基づいた仮想行動者の行動及び該行動を仮想行動者が実行した場合の該仮想環境の内容を決定し、該決定した行動を該仮想行動者に実行させると共に該実行させた行動に対応して該決定した内容に仮想環境を変更することを繰り返してシミュレーションする交通シミュレータ１と、仮想行動者が実行した行動、及び実行した行動に対応して変更された仮想環境の内容を評価して算出した評価値を交通シミュレータ１に入力する行動学習装置２と、行動学習装置２で算出された評価値に基づいて模範となる行動モデルを作成する行動モデル化装置３と、を含めて構成する。【選択図】図１
2009181187.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
仮想環境及び仮想行動者が設定された仮想空間内で、入力された評価値に基づいた仮想行動者の行動及び該行動を仮想行動者が実行した場合の前記仮想環境の内容を決定し、該決定した行動を該仮想行動者に実行させると共に該実行させた行動に対応して前記決定した内容に前記仮想環境を変更することを繰り返してシミュレーションするシミュレーション手段と、
前記仮想行動者が実行した行動、及び実行した行動に対応して変更された仮想環境の内容を評価して算出した評価値を前記シミュレーション手段に入力する評価値算出手段と、
前記評価値算出手段で算出された評価値に基づいて模範となる行動モデルを作成するモデル作成手段と、
を含む行動モデル作成装置。
【請求項２】
前記シミュレーション手段は、前記仮想行動者の行動を前記入力された評価値及び前記仮想行動者の特性に基づいて決定する、
請求項１に記載の行動モデル作成装置。
【請求項３】
前記仮想行動者は前記仮想空間を移動する仮想移動体を運転する運転者であって、前記仮想行動者の行動は、該仮想移動体の運転に関する行動である、
請求項１または請求項２記載の行動モデル化装置。
【請求項４】
コンピュータを、
仮想環境及び仮想行動者が設定された仮想空間内で、入力された評価値に基づいた仮想行動者の行動及び該行動を仮想行動者が実行した場合の前記仮想環境の内容を決定し、該決定した行動を該仮想行動者に実行させると共に該実行させた行動に対応して前記決定した内容に前記仮想環境を変更することを繰り返してシミュレーションするシミュレーション手段が行なったシミュレーション結果に応じて、前記仮想行動者が実行した行動、及び実行した行動に対応して変更された仮想環境の内容を評価して算出した評価値を前記シミュレーション手段に入力する評価値算出手段、および
前記評価値算出手段で算出された評価値に基づいて模範となる行動モデルを作成するモデル作成手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人間行動をモデル化する行動モデル作成装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
仮想環境内で人間の行動を再現するためには、その状況に応じた行動ルールを定義する必要がある。しかしながら、そのためには膨大な量の行動ルールを定義しなくてはならず、現実的には不可能である。
【０００３】
例えば、複数の移動体と道路交通環境とをコンピュータ上で表現し移動体により発生する交通状況を模擬する交通シミュレーション装置（例えば、特許文献１，２参照）により運転ルールに基づくドライバの模範的な視認行動を再現するためには、まず運転ルールを細分化し、様々な状況に対して視認行動のルールを細かく作成する必要がある。実際、運転ルールや視線方向などを各状況に対して手作業で細かく定義し、その設定にもとづいて視認行動の再現を行う技術が知られてはいるが（例えば、非特許文献１参照。）、こうしたルールを手作業で作成することは現実的には不可能であり、従来法においてもある限定された状況でしか再現できていなかった。
【特許文献１】特開２００７−４７９７２号公報
【特許文献２】特開２００７−７２８０９号公報
【非特許文献１】Y.Togashi et a1.,“Model of Driver Eye Motion Based on Driving Plan and Prediction of Changes in the Environment”,Proc.Foundation of Computational Intelligence,pp.289-294,2007.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、上述した課題を解決するために提案されたものであり、自動的に人間行動のモデルを作成できる行動モデル作成装置及びプログラム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】
【０００５】
本発明に係る行動モデル作成装置は、仮想環境及び仮想行動者が設定された仮想空間内で、入力された評価値に基づいた仮想行動者の行動及び該行動を仮想行動者が実行した場合の前記仮想環境の内容を決定し、該決定した行動を該仮想行動者に実行させると共に該実行させた行動に対応して前記決定した内容に前記仮想環境を変更することを繰り返してシミュレーションするシミュレーション手段と、前記仮想行動者が実行した行動、及び実行した行動に対応して変更された仮想環境の内容を評価して算出した評価値を前記シミュレーション手段に入力する評価値算出手段と、前記評価値算出手段で算出された評価値に基づいて模範となる行動モデルを作成するモデル作成手段と、を含んで構成されている。
【０００６】
このような構成により、様々な状況における人間の行動をモデル化することができ、自動的に規範となる行動モデルを忠実に作成することが可能となる。
【０００７】
なお、前記シミュレーション手段は、前記仮想行動者の行動を前記入力された評価値及び前記仮想行動者の特性に基づいて決定するようにしてもよい。
【０００８】
また、前記仮想行動者は前記仮想空間を移動する仮想移動体を運転する運転者であって、前記仮想行動者の行動は、該仮想移動体の運転に関する行動であってもよい。
【０００９】
また、本発明は、人間の行動をモデル化するプログラムにも適用可能である。
【発明の効果】
【００１０】
本発明に係る行動モデル作成装置及びプログラムは、自動的に人間行動のモデルを作成できる、という効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の好ましい実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１２】
図１は、本実施の形態における行動モデル作成装置の構成を示すブロック図である。この行動モデル作成装置は、交通シミュレータ１、行動学習装置２、及び行動モデル化装置３を備えている。
【００１３】
交通シミュレータ１は、仮想空間内において仮想行動者（ドライバ）の運転行動に応じて仮想移動体（ここでは車両）を移動させることによりその動きをシミュレーションする装置である。この交通シミュレータ１を実現する技術は、特に限定されないが、本実施の形態では、特開２００７−７２８０９公報に記載の交通シミュレーション装置の技術を用いる。図１に示すように、本実施の形態の交通シミュレータ１は、ドライバ特性管理装置４、道路環境管理装置５、及び道路環境再現装置６を備えている。
【００１４】
ドライバ特性管理装置４には、仮想空間内に設定する仮想行動者の特性の情報が記憶されている。図３に示すように、本実施の形態では、ドライバの特性は４つの項目（法遵守傾向、操作スキル、情報処理能力、意識水準）で定義されている。これらの項目は、その値が高いほどその傾向・能力が高いことを表している。シミュレーション開始時にここに記憶されているドライバの特性のいずれかが設定されることで、該設定されたドライバの特性に応じた運転行動や車両の挙動が決定される。例えば、法遵守のパラメータが低いドライバの場合には、十分な確認行動を起こさない（停止すべき位置で停止しない、確認すべき方向を確認しない等）、といった挙動になる。
【００１５】
道路環境管理装置５には、仮想空間に仮想環境を生成するための様々なデータ、例えば、道路ネットワークデータ、走行車両データ、ドライバの視野範囲の画像等、必要なデータが記憶されている。なお、道路環境管理装置５に記憶されているデータを総称して道路環境情報と呼称する。
【００１６】
道路環境再現装置６は、ドライバ特性管理装置４に記憶されているドライバの特性及び道路環境管理装置５に記憶されている道路環境情報が設定されると、これら情報に基づいて仮想空間に仮想の道路環境を生成し、移動体を動かしてシミュレーションを行なう。
【００１７】
行動学習装置２は、人間の様々な状況における規範行動となるモデルを生成するための強化学習を行なう装置である。本実施の形態では、ドライバの運転行動、特に視認行動に関して学習を行なう。具体的には、道路環境再現装置６に所定の場面について繰り返しシミュレーションさせて評価値を生成し、道路環境再現装置６で生成された仮想環境におけるドライバに様々な条件下でどの方向を向くのがよいのか、といったことを学習させる。
【００１８】
行動モデル化装置３は、行動学習装置２の学習結果を用いて他のシミュレータなどでも利用可能な行動モデル（ここでは視認行動モデル）を生成するものである。行動モデル化装置３は、行動学習装置２で自動生成された学習結果を決定論的に解釈する装置であるともいえる。
【００１９】
図２は、交通シミュレータ１の道路環境再現装置６の機能構成を示すブロック図である。なお、図２は、３つの移動体をモデル化した移動体モデル部１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃを道路上に配置して、移動体モデル部１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃの交通状況をシミュレーションする場合の構成を示している。各移動体モデル部１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃには、ドライバ特性管理装置４に記憶されているドライバの特性のいずれかが設定される。なお、３つの移動体モデル部をそれぞれ区別するときはＡ〜Ｃの符号を付すが、３つの移動体モデル部を区別する必要がないときはＡ〜Ｃの符号を省略する。
【００２０】
道路環境再現装置６は、移動体をモデル化した移動体モデル部１０と、移動体モデル部１０の交通状況を管理する交通状況管理部３０と、道路環境情報を取得して仮想空間に仮想的な道路等を配置すると共に、車両等の移動体モデル部１０を空間配置する空間配置部５０と、各移動体モデル部１０が衝突するか否かを判定する衝突判定部６０と、道路に設置され移動体モデル部１０との間で通信する路側通信部７０と、路側通信部７０を制御する路車間通信システム部８０と、を備えている。
【００２１】
移動体モデル部１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃは、いずれも路上の物体を認識する認識部１１と、次に移行すべき行動を判断する判断部１２と、移動体の操作量を決定する操作部１３と、決定された操作量に基づいて移動体の挙動を演算する挙動演算部１４と、を備えている。
【００２２】
認識部１１は、ドライバの道路状況の認識の仕方を模したものであり、空間配置部５０によって道路空間上に配置された移動体（例えば車両）や路上物体の位置関係をもとに、ドライバの視点位置において車両、路上物体を認識する。
【００２３】
ここで、認識部１１の認識処理の具体例について詳細に説明する。まず、認識部１１は、空間配置部５０によって配置された自車の情報に基づいて、自車のドライバの視点における視野画像を生成する。視野画像は、投影変換等によって表現された、ドライバの視界に相当する画像である。なお、ドライバの視認方向を中心として一般的な視野角度（例えば左右１００度程度）の範囲がドライバの視認範囲となるため、視野画像は、ドライバの視認方向に応じて異なってくる。視野画像を生成後、認識部１１は視野画像に輪郭線抽出処理を行い、輪郭線で囲まれる認識対象の面積を視野内面積として算出する。視野内面積とは、ドライバの視野における認識対象物の面積を示す。
【００２４】
認識対象物の認識のし易さは、明るさや背景とのコントラストなどによっても異なる。背景などのコントラストが低く認識しにくい状況では、輪郭線が抽出されにくくなり、認識性と同様に視野内面積も減少する。このため、視野内面積は、環境に応じた認識の難易度を表現できる。なお、本実施形態では、輪郭抽出により認識対象の面積を算出したが、２値化処理などの画像処理手法により、直接面積を求めてもよい。
【００２５】
さらに認識部１１は、認識対象物の存在認識度を算出する。なお、認識対象物が複数あるときは、認識部１１は各々の認識対象物の存在認識度を算出する。存在認識度は、ドライバの視野中の物体の認識度合いを示し、値が小さいほど存在を認識していないことを示す。なお、存在認識度は、必要に応じて百分率に換算されたものが使用される。具体的には、認識部１１は次の式（１）を演算する。
【００２６】
存在認識度＝［視野内面積］÷［視野全面積］×［視野係数］×［覚醒度］・・（１）
【００２７】
ここで、視野全面積は、視野全体の面積を示す。視野係数は、視野内の位置による認識の程度を示し、中心地点は高く、周辺になるに従い低くなる。これにより注視点近辺は認識しやすく、それ以外の周辺視野は認識しにくいことが表現される。なお、視野係数は、ドライバの視力に応じて変更してもよい。また、覚醒度は、ドライバの覚醒の度合いを示し、ぼんやりしている状態では認識度が下がることを表現する。覚醒度は、全ドライバに対して確率的な分布で与えられる。
【００２８】
更に認識部１１は、認識対象物の存在認識度、実際の距離、実際の速度を用いて、距離認識度及び速度認識度を演算する。具体的には、認識部１１は次の式（２）及び（３）を演算する。
【００２９】
認識距離＝［距離］×（１＋ｋ１×１／［存在認識度］）        ・・・（２）
認識速度＝［速度］×（１−ｋ２×１／［存在認識度］）        ・・・（３）
【００３０】
ｋ１、ｋ２はパラメータである。認識距離、認識速度は、実際の距離、速度に対して、視野から認識できる速度、距離を示す。存在認識度が低い、つまり存在を認識しにくい場面ほど、ドライバは距離を遠くに認知し、速度を遅く認知する。認識部１１は、存在認識度、認識距離、認識速度を、次の判断を行うために、一時的に記憶装置に記憶する。また、認識部１１は、ドライバの特性に応じて、条件によって前の計算ステップで演算した存在認識度、認識距離、認識速度を呼び出し、次の判断を行うために保持してもよい。前の計算ステップで演算した存在認識度、認識距離、認識速度を用いるのは、高齢者などによる認識遅れを表現するものである。
【００３１】
判断部１２は、ドライバの判断の仕方を模したものであり、行動学習装置２から入力された評価値及びドライバの特性、そして認識部１１の認識結果に基づいて次に移行すべき行動を判断する。
【００３２】
例えば、判断部１２は、右折時では、対向車の存在を認識したか否か、自車が対向車と衝突するような進路上にあるか否か等、様々な項目について判断し、次の行動を決定する。例えば、まず、判断部１２は、上記求めた存在認識度が予め定められた存在認識度閾値を超えているか否かで対向車の存在を認識したか否かを判断する。存在認識度閾値は、ドライバの特性に応じて異ならせる。存在認識度が予め定められた存在認識度閾値以下の場合には、自車の速度を挙げるという運転行動を次の行動として決定する。
【００３３】
存在認識度が予め定められた存在認識度閾値を超えた場合には、判断部１２は、対向車の方向指示器の状態、上記で求めた認識距離及び認識速度により、対向車の進路を予想する。そして、対向車の進路と自車の進路が重なる場合には、対向車と自車とが衝突する進路にあると判断し、上記算出した認識距離及び認識速度、及び自車の速度に基づいて到達時間を算出して、該到達時間が到達時間閾値を超えているか否かで自車と対向車が衝突するか否かを判断する。到達時間閾値は、ドライバの特性に応じて異ならせる。到達時間が到達時間閾値を超えた場合には、対向車が自車と衝突すると判断して、自車の速度を０にする（停止する）という運転行動を次の行動として決定する。
【００３４】
また、判断部１２は、行動学習装置２で算出された評価値が入力された場合には、対向車の存在を認識したか否かや、自車と対向車が衝突するか否か等の項目だけでなく、該評価値に基づいて次の行動を判断する。例えば、車道を走行中に、状況に応じて自車の速度を減速する場合と、自車の速度を完全に０にする場合の２つの運転行動の選択が可能である場合に、２つの運転行動から評価値の高いほうを選択して次の行動として決定する。
【００３５】
上記では、ドライバの車両に対する操作行動を例に挙げたが、ドライバの視認行動についても、走行状況や評価値に基づいて同様に決定される。例えば、図４に示すように、車両の正面を１として、22.5度間隔で１６までの方向が予め定義されている場合、判断部１２は、入力された評価値に基づき、評価値の高い方向を選択して、該方向に目を向ける視認行動をドライバの次の視認行動として決定する。
【００３６】
操作部１３は、ドライバの運転行動の仕方を模したものであり、判断部１２で判断された行動に基づいて、移動体を操作するときの操作量を決定したり、ドライバが視認方向を変更するときの変更方向を決定したりする。操作部１３は、例えば進行方向の操作量については、現在の車両速度に基づいて、目標状態へ移行するための加減速度を決定し、移動体毎の特性に従ってアクセルおよびブレーキの操作量を決定する。また、操作部１３は、横方向の操作量については、現在の車両速度と現在のハンドル操舵量に基づいて次のハンドル操舵量を決定する。また、判断部１２で判断した行動がドライバの視認方向の変更である場合には、現在の視認方向からの変更量（角度）を決定する。なお、視認方向の変更のように、ドライバが移動体を直接操作する運転行動ではない運転行動についての変更量を決定する場合には、車両の挙動は変化しないが、操作部１３で決定された変更量に応じて認識部１１での認識状態が変化する。
【００３７】
挙動演算部１４は、操作部１３によって移動体を操作するときの操作量が決定された場合には、該決定された操作量に従って移動体の挙動を演算する。各移動体は、重量、排気量などが異なるため、同じ操作量であっても挙動は異なる。
【００３８】
ここで、移動体モデル部１０Ａ、１０Ｂは交通情報を提供し及び/又は移動体を制御してドライバを補助する安全システムを更に備えているが、移動体モデル部１０Ｃは安全システムを備えていない。
【００３９】
例えば、移動体モデル部１０Ａは、上記の安全システムである車載装置部２０Ａを更に備えている。車載装置部２０Ａは、カメラやレーダーなどで物体を計測・認識するセンシング部２１と、路側通信部７０との間で無線通信する通信部２２と、例えば画像処理や電波の強度を計測する処理部２３と、ドライバに周辺情報を提供する情報提供部２４と、他の移動体との衝突を回避するように移動体の動作を制御する移動体制御部２５と、を備えている。
【００４０】
センシング部２１は、例えばカメラやレーダー装置からなる。センシング部２１は、例えばカメラの場合、ステレオ法やオプティカルフロー法による対象物までの距離を認識したり、画像処理によって車両、歩行者、自転車、白線、周辺物などを認識したりする。センシング部２１は、レーダー装置の場合、レーザやミリ波によって対象物までの距離を認識する。
【００４１】
通信部２２は、路側通信部７０との路車間通信や、同様な装置を搭載した移動体同士の車車間通信により、周辺車両の位置、速度などの情報を送受信する。
【００４２】
処理部２３は、センシング部２１や通信部２２からの情報に基づいて、ドライバに例えば接近車両の情報を伝えるか否かを判断し、情報を伝える場合には情報提供部２４に情報を伝達する。
【００４３】
情報提供部２４は、伝達された情報をディスプレイ装置などによってドライバに提供する。なお、情報提供部２４は、処理部２３から情報が伝達された場合、ドライバに提供した情報を判断部１２に入力する。これにより、判断部１２は、ある確率を持って提供された情報に対して次に移行すべき行動を判断する。
【００４４】
移動体制御部２５は、処理部２３で処理された状況に応じて移動体制御、例えばブレーキ制御を行う。このとき、挙動演算部１４は、操作部１３で決定された操作量に加えて移動体制御部２５で決定される操作量（例えばブレーキ操作量）に従って、移動体の挙動を演算する。
【００４５】
一方、移動体モデル部１０Ｂの車載装置部２０Ｂは、車載装置部２０Ａの構成からセンシング部２１を除いたものである。また、移動体モデル部１０Ｃは、安全システム、つまり車載装置部を備えていない。
【００４６】
交通状況管理部３０は、計算ステップ毎の個々の車の位置、速度、加速度を管理する。また、道路上を走行する車両の発生、消滅も管理する。車両の発生消滅は、全てスケジュールされたもので与えてもよいし、特定区間での発生割合で与えてもよい。
【００４７】
空間配置部５０は、まず、交差点や道路、信号機の位置を示す座標データ、道路周辺に配置された建物に関する座標データ、モデル化した移動体を表す移動体データを含む道路環境情報を道路環境管理装置５から取得して、仮想空間に道路環境を生成すると共に、移動体データから移動体モデル部１０の機能を設定して道路上に配置する。また、このときドライバ特性管理装置４に記憶されているドライバの特性のいずれかが移動体モデル部１０に設定される。そして、空間配置部５０は、該配置した移動体モデル１０が示す車両を、交通状況管理部３０で管理されている各車の位置情報や速度情報に従って、道路空間上に配置、移動させる。なお、前述したように移動体モデル部１０Ａ〜１０Ｃは、空間配置部５０により予め設定されたものである。従って、設定に応じて、移動体モデル部１０の配置数や機能などを変更することが可能である。
【００４８】
衝突判定部６０は、空間配置部５０によって道路空間上に配置された車や路上物体の位置関係を比較することで、車と路上物体および車と車の衝突を判定する。衝突する車両の速度、重量、衝突安全性から衝突による車両および乗員の被害を演算する。
【００４９】
なお、上記説明した行動モデル作成装置を構成する各構成要素（ドライバ特性管理装置４や道路環境管理装置５を除く）は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭを含んで構成されたコンピュータによって実現される。すなわちＣＰＵが、ＲＯＭや所定の記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより上記各構成部を実現し、以下に説明する処理が行なわれる。なお、ドライバ特性管理装置４や道路環境管理装置５は、ハードディスク装置などの記録装置から構成されるようにしてもよい。
【００５０】
以上のように構成された行動モデル作成装置は次のように動作する。以下では、移動体として車両を用いて説明する。また、ここでは、移動体モデル１０Ｃのドライバに着目してそのドライバの運転行動を評価し、特に運転行動の１つである視認行動に着目して行動モデルを生成する。
【００５１】
図５は、交通シミュレータ１で行なわれるシミュレーションの流れを示すフローチャートである。まず、外部からのオペレータの操作により、ドライバ特性管理装置４に記憶されているドライバの特性（図３参照）から所望の特性が選択されて道路環境再現装置６に入力される。さらに、外部からのオペレータの操作により、道路環境管理装置５に記憶されている道路環境情報から所望の情報が選択されて道路環境再現装置６に入力される。道路環境再現装置６は、該入力されたドライバ特性や道路環境情報に基づいて、例えば、時刻Ｔにおいて移動体モデル１０Ｃが示す移動体が交差点で右折する場面をシミュレーションする。
【００５２】
ステップ１００では、前述したように、空間配置部５０が、道路環境管理装置５から取得した道路環境情報に基づいて、仮想空間に道路環境を生成する。更に、道路環境情報に含まれる移動体データから移動体モデル部１０の機能を設定して上記生成した道路環境上に配置し、仮想環境を生成する。この時点で、移動体モデル部１０の各々にドライバの特性が設定される。
【００５３】
ステップ１０２では、移動体モデル部１０Ｃの判断部１２が、行動学習装置２から入力された評価値を取り込むと共に該評価値が算出されたときの運転行動に関する情報も合わせて取り込む。評価値は、行動学習装置２において、ドライバの運転行動、及び該運転行動に対応して変更された仮想環境の内容を評価して算出されたものである。なお、取り込んだ評価値及び該運転行動に関する情報は所定の記憶装置に記憶し、今回の判断だけでなく次回以降の判断のために保持しておく。なお、第１回目のシミュレーション開始時には、まだ行動学習装置２で評価値が算出されていない状態であるため、予め定められた初期値が評価値として取得される。
【００５４】
ステップ１０４では、移動体モデル部１０Ｃの認識部１１及び判断部１２により、ドライバの特性及び評価値に応じてドライバの運転行動が判断され決定される。評価値が初期値の場合には、該値に拘わらず、認識部１１で求められた認識結果及びドライバの特性に応じて運転行動が決定される。また、取得した評価値が初期値ではなく行動学習装置２で算出された評価値である場合には、認識部１１で求められた認識結果及びドライバの特性だけでなく、該評価値に応じて運転行動を決定する。具体的には、前述したように評価値の高い行動が次の運転行動として決定される。なお、ここで決定される運転行動としては、移動体に対する操作であったり、ドライバの視認方向の変更であったりする。
【００５５】
ステップ１０６では、決定した運転行動に対応する仮想環境の内容を決定する。具体的には、まず、移動体モデル部１０Ｃの操作部１３が、上記決定された運転行動に基づいて、ドライバが移動体を操作するときの操作量を決定したり、ドライバが視認方向を変更するときの変更量を決定したりする。ここで、ドライバが移動体を操作するときの操作量が決定された場合には、挙動演算部１４が、該決定された操作量に従って移動体の挙動を演算する。この演算結果は、運転行動に対応する環境の内容として交通状況管理部３０に出力される。一方、ドライバが視認方向を変更する場合には、操作部１３で決定された変更量は認識部１１に出力される。
【００５６】
ステップ１０８では、上記決定した運転行動をドライバに実行させて、空間配置部５０は、該ドライバが実行した運転行動に応じて上記決定した内容に仮想環境を変更する。具体的には、空間配置部５０がドライバにより上記操作部１３で決定された操作量だけ移動体が操作されたものとして、挙動演算部１４で演算された挙動だけ移動体を移動させる。また、操作部１３でドライバの視認方向の変化量が決定された場合には、該決定された変化量だけドライバの視認方向を変化させた状態にする。これにより、視野範囲が変わるため、認識部１１での認識状態が変化する。
【００５７】
ステップ１１０では、空間配置部５０は、シミュレーションが終了したか否かが判断される。例えば、予め定められた状況に到達した場合（例えば、事故が発生した、或いは所定の車両が所定の位置に到達した等）に終了するように予め設定しておけば、該設定されている状況に到達したか否かでシミュレーションが終了したか否かを判断できる。
【００５８】
ステップ１１０で、シミュレーションが終了していないと判断した場合には、ステップ１０４に戻り、シミュレーションを継続する。また、ステップ１１０で、シミュレーションが終了したと判断した場合には、ステップ１１２で、空間配置部５０は、シミュレーションの結果を含む各種データを行動学習装置２に出力する。
【００５９】
ステップ１１４で、行動学習装置２から終了通知を受けたか否か判断する。終了通知を受けた場合には、本処理フローを終了する。終了通知は、行動学習装置２において算出する評価値の変化がなくなったときに行動学習装置２から入力される。また、行動学習装置２から終了通知が入力されなかった場合には、ステップ１０２に戻り、行動学習装置２から評価値を取り込み、ドライバ特性や環境など前回と同じ条件かつ同じ場面でシミュレーションを開始する。
【００６０】
第２回目以降のシミュレーションでは、ステップ１０４では行動学習装置２で算出された評価値に応じて運転行動が決定される。すなわち、評価値の高い運転行動が選択されるようになる。これにより、初期の段階ではドライバはランダムな運転行動をとるが、学習するにつれて評価値が高い運転行動をとるようになる。
【００６１】
ここで、行動学習装置２の評価値生成処理について説明する。図６は、行動学習装置２で行なわれる評価値生成処理の流れを示すフローチャートである。
【００６２】
ステップ１２０では、行動学習装置２は、道路環境再現装置６から各データを取り込む。取り込むデータには、現在の車両位置、ドライバの行動（加速、減速などの操作）、ドライバの視認方向、他車両の位置・速度・進行方向、ドライバ特性のデータが含まれる。
【００６３】
ステップ１２２では、行動学習装置２は、評価値算出に必要なパラメータを算出する。ドライバの視認行動に対する評価値を算出する場合には、必要なパラメータとして、例えば視認すべき方向を求め、さらに該視認すべき方向に基づいてドライバが見落とした対象物の個数を算出する。具体的には、まず、行動学習装置２は、前回までに算出された評価値に基づいて視認すべき方向を決定する。ドライバがいずれかの方向を向いたときの評価値が高くなれば、その高い評価値の方向を視認すべき方向として決定する。
【００６４】
そして、該決定した視認すべき方向を含む所定の範囲（例えばドライバの視認方向を中心として予め定められた視野角の範囲）の視野画像を上記道路環境再現装置６から取得したデータから求め、該視野画像に含まれる対象物を求める。これを目標対象物と呼称する。次に、上記道路環境再現装置６のシミュレーションでドライバが実際に向いた方向からドライバの視野画像を求め、該視野画像に含まれる対象物を求める（なお、上記認識部１１では存在認識度を算出するときに常に対象物を求めるため、このときの認識結果をそのまま道路環境再現装置６から取得して用いてもよい）。これを視認対象物と呼称する。そして、目標対象物と視認対象物とを比較して、ドライバが見落とした対象物の個数を求める。
【００６５】
ステップ１２４では、評価値を算出する。ここでは、ドライバの運転行動と上記求めたパラメータから図７に示すような表に従ってドライバの視認行動についての評価値を求める。行動学習装置２は、見落とした対象物の個数、事故を起こしたか否か、首振り動作の回数、首振り方向誤り等の項目を確認し、図７の表から各項目毎に採点して、その合計値を評価値として求める。行動学習装置２は、図７に示す表に基づいて算出する場合には、予め定められた初期値にステップ１２２で求めた見落とし対象物の個数に−５を乗算した報酬（ペナルティ）を加算し、シミュレーションで事故が発生した場合には、−１０００の報酬を加算し、シミュレーション中にドライバが行なった首振りの数に−５を乗算した報酬を加算し、首振り方向が上記ステップ１２４で求めた視認すべき方向と異なっていた場合には−１００の報酬を加算して評価値を求める。
【００６６】
ステップ１２６では、行動学習装置２は、上記評価値が前回の値と比べて変化したか否かを判断する。行動学習装置２は、前回算出した評価値と比較して評価値の変化量が所定の範囲内であれば変化しないと判断し、変化量が所定の範囲を超えれば変化したと判断する。ステップ１２６で否定判断した場合には、ステップ１２８では、行動学習装置２は、ステップ１２４で求めた合計の評価値を道路環境再現装置６に出力して道路環境再現装置６に再度シミュレーションを行なわせ、ステップ１２０に戻り、再度シミュレーション結果を取得して新たな評価値を算出する。このように評価値の変化がなくなるまでシミュレーション及び評価値の算出を繰り返すことで、初期の段階ではドライバはランダムな運転行動をとるが、学習するにつれて評価値が高い運転行動をとるようになる。
【００６７】
一方、ステップ１２６で肯定判断した場合には、ステップ１３０で道路環境再現装置６に終了通知を出力すると共に、行動モデル化装置３に対して評価結果を出力する。
【００６８】
行動モデル化装置３に出力される評価結果は、例えば、ある場面でどこを向くのが評価値が高かった、といったデータを出力する。例えば右折時であれば、対向車方向、歩行者方向といった方向を示すデータとその評価値が出力される。
【００６９】
行動モデル化装置３は、行動学習装置２から入力されたデータに基づいてドライバの運転行動の規範となるモデルを生成する。行動学習装置２では、右折時に対向車方向や歩行者方向を確認すべきというおおまかなルールは生成できるが、具体的には、どのタイミングでどの位置に車両や歩行者が来たときにその方向を確認すべきなのか、といったことがわからない。また、ドライバ特性によってもその視認行動は変化すると考えられる。そこで行動モデル化装置３は、行動学習装置２からの評価結果と、道路環境再現装置６の仮想環境のデータ、ドライバ特性などのデータをもとに、決定木を用いることで、人間が理解しやすいより細かいレベルのルールの生成を行なってモデル化する。
【００７０】
具体的には、行動学習装置２から入力された評価結果のデータが、
・右折時に見るべき方向：対向車、右歩行者、左歩行者
・左折時に見るべき方向：巻き込み方向、右歩行者、左歩行者
である場合、このデータだけでは、具体的にはどのタイミングで見るべきかがわからないため、行動モデル化装置３は、道路環境再現装置６の仮想環境のデータから状況を詳細に把握し、また、ドライバの特性も考慮して、if...then...形式のモデルを生成する。例えば、右折時のモデル生成では、以下のようなルール（モデル）が生成される。
【００７１】
if  これから右折  then
if  交差点から１ｍ以内  then
if  法遵守傾向が高い  then  対向車方向
if  交差点内の停止点まで  then
if  停止中  then  歩行者方向
【００７２】
このようにif、then形式で示された視認行動のモデルは、複数の階層からなる。上記例では、これから右折するのか左折するのかといった車両の状況で分類する第１階層のif文、交差点に対する車両の位置で分類する第２階層のif文、および車両が停止しているか否か或いはドライバの特性に応じて分類する第３階層のif文によりタイミングや状況等の説明的な項目が細かく定義され、そして最後の階層に結論の項目である視認方向が配置された形式となっている。これが行動モデル化装置３で生成される行動モデルである。
【００７３】
こうして生成された行動モデルは、交通流シミュレーションとして様々な事故評価や安全装置の評価に利用することができる。なお、本発明は、フライトシミュレータ等により航空機の操作行動をモデル化する際にも適用できる。もちろん、本発明はこれに限定されるものではなく、どのようなシミュレーションにも適用でき、人間の行動解析や行動予測など幅広い分野で利用することが可能である。
【００７４】
以上説明したように、この行動モデル作成装置は、これまで実データを用いて行なっていたモデル化作業を完全に仮想環境で実現できる装置である。例えば、視認行動のデータなどは実車でドライバを観察してそのモデルを作成していたが、そのような手間をかけることなく、容易に人間の特性をはかることができる。
【００７５】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内で設計上の変更をされたものにも適用可能であるのは勿論である。
【００７６】
例えば、上記実施の形態では、行動学習装置２で生成された評価値が高い方向に目を向けるようにする等、評価値が算出されない初期状態を除いては常に評価値の高さに応じて次の行動が決定される例について説明したが、これに限定されず、例えば、評価値が算出されていない行動、すなわち、ドライバがとったことのない行動を次の行動として決定するような工程を挿入することもできる。
【００７７】
例えば、ある視認方向についてある程度高い評価値が算出されている場合であっても、実は該方向ではなく別の方向がより適切な視認方向である可能性がある。そこで、評価値が算出されていない視認方向からランダムに視認方向を選択して次の視認行動における視認方向として決定すれば、それを検証することができる。
【００７８】
従って、繰り返し行なうシミュレーションの何れかにおいて、評価値が高い行動を選択して決定する決定工程に代えて、評価値が算出されていない未知の行動を選択して次の行動として決定する決定工程を実行するように設定しておくことにより、より精度の高い解析結果が得られ、より現実の規範行動に忠実な人間行動モデルを得ることができる。
【００７９】
また、上記実施の形態では、交通シミュレータ１として特開2007-72809公報に記載の装置を用いる例について説明したが、これに限定されず、例えば、特開2007-47972公報に記載の交通流シミュレーション装置を用いてもよい。また、行動学習装置２のドライバの学習手法も、上記実施の形態で説明した手法に限定されず、例えば、強化学習として知られるQ-Learningの手法を用いることもできる（三上貞芳、皆川雅章、「強化学習」、森北出版、2000、参照。）。さらにまた、行動モデル化装置３では、決定木を用いて行動をモデル化したが、これに限定されず、例えば、ベイジアンネットの技術を用いてもよい（村陽一、佐藤泰介、「ベイジアンネットワーク−不確定性のモデリング技術−」、人工知能学会誌15(4)：1-8、2000、参照。）。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】本発明の実施の形態における行動モデル作成装置の構成を示すブロック図である。
【図２】道路環境再現装置の機能構成を示すブロック図である。
【図３】ドライバの特性例を示す図である。
【図４】視認方向の定義例を示す図である。
【図５】交通シミュレータで行なわれるシミュレーションの流れを示すフローチャートである。
【図６】行動学習装置で行なわれる評価値生成処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】評価値を求めるための表を示す図である。
【符号の説明】
【００８１】
１  交通シミュレータ
２  行動学習装置
３  行動モデル化装置
４  ドライバ特性管理装置
５  道路環境管理装置
６  道路環境再現装置
１０  移動体モデル
１１  認識部
１２  判断部
１３  操作部
１４  挙動演算部
３０  交通状況管理部
５０  空間配置部
６０  衝突判定部
７０  路側通信部
８０  路車間通信システム部
【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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