(57)【要約】【課題】能動的及び受動的な視認行動を用いてドライバの認知を忠実に再現する。【解決手段】交通流シミュレーション装置は、予定する車両行動、車両と交差点との位置関係、車両挙動の組み合わせに基づいて、ドライバの見るべき複数の視線方向を決定する能動的視認行動再現部１２と、ドライバの運転特性を示すドライバ特性と、再現すべき移動体の挙動状態と、に基づいて、能動的視認行動再現部１２により決定された複数の視線方向の中から最適な視線方向を決定するタイミングを決定する状態決定部１１と、を備えている。【選択図】図１
2009093341.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予定する車両行動、車両と交差点との位置関係、車両挙動の組み合わせに基づいて、ドライバの見るべき複数の視線方向を決定する前記視線方向決定手段と、
ドライバの運転特性を示すドライバ特性と、再現すべき移動体の挙動状態と、に基づいて、前記視線方向決定手段により決定された複数の視線方向の中から最適な視線方向を決定するタイミングを決定する視線方向タイミング決定手段と、
を備えた認知再現装置。
【請求項２】
前記視線方向タイミング決定手段により決定されたタイミングにおける最適な視線方向及びその周辺の環境情報に基づいて、ドライバの認知した部分を推定する推定手段を更に備えた
請求項１に記載の認知再現装置。
【請求項３】
コンピュータを、
予定する車両行動、車両と交差点との位置関係、車両挙動の組み合わせに基づいて、ドライバの見るべき複数の視線方向を決定する前記視線方向決定手段と、
ドライバの運転特性を示すドライバ特性と、再現すべき移動体の挙動状態と、に基づいて、前記視線方向決定手段により決定された複数の視線方向の中から最適な視線方向を決定するタイミングを決定する視線方向タイミング決定手段と、
して機能させる認知再現プログラム。
【請求項４】
前記コンピュータを、
前記視線方向タイミング決定手段により決定されたタイミングにおける最適な視線方向及びその周辺の環境情報に基づいて、ドライバの認知した部分を推定する推定手段
として更に機能させる請求項３に記載の認知再現プログラム。
【請求項５】
請求項２に記載の認知再現装置と、
前記認知再現装置により推定されたドライバの認知した部分の環境情報に基づいて、ドライバの判断を再現する判断再現手段と、
前記判断再現手段により再現されたドライバの判断に基づいて、移動体に対するドライバの操作を再現する操作再現手段と、
前記操作再現手段により再現された操作に基づいて、前記移動体の挙動を再現する移動体挙動再現手段と、
を備えた交通流シミュレーション装置。
【請求項６】
コンピュータを、
請求項２に記載の認知再現装置と、
前記認知再現装置により推定されたドライバの認知した部分の環境情報に基づいて、ドライバの判断を再現する判断再現手段と、
前記判断再現手段により再現されたドライバの判断に基づいて、移動体に対するドライバの操作を再現する操作再現手段と、
前記操作再現手段により再現された操作に基づいて、前記移動体の挙動を再現する移動体挙動再現手段と、
して機能させる交通流シミュレーションプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、認知再現装置及びプログラム並びに交通流シミュレーション装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
交通流シミュレーションは、仮想空間中で道路ネットワーク、車両やそれを運転するドライバ、歩行者の挙動、建造物などを忠実に再現することで、現実世界で起こりうるすべての事故を再現し、その事故パターンの分析や事故予防策の分析に役立つものである。
【０００３】
この背景としては、様々な事故パターンが現実に存在する中で、従来手法では、その事故分析が困難であることに起因する。具体的には、実際に事故を分析に用いている既存のデータでは、なぜその事故が起こったのかを明確に分析するための情報がしばしば欠落しているなどの要因が挙げられる。これは事故が起こった場合に、その情報源としては事故当事者の供述が主であり、客観的に事故状況がわかるような装置はいまだに存在しないためである。
【０００４】
このように交通流の増大に伴い事故パターンが多様化する中で、事故を少ない情報から分析することは時間的、人的なコストもさることながら、細かな原因究明は困難であることが問題となっている。そのため、事故を客観的な立場から分析するためのツールとして交通流シミュレータが出現してきている。このような交通流シミュレータは、ドライバの認知、判断、操作などを含めて再現している。
【０００５】
特許文献１では、移動体の少なくとも位置に関する位置情報を記憶する移動体情報記憶手段と、前記位置情報を基にターゲットとなる移動体から見て死角となる位置関係にある物体を除去する、移動体上のエージェントの知覚を模擬する知覚模擬手段と、前記知覚模擬手段による情報に基づきターゲットとなる移動体を操作する移動体運動模擬手段と、を具備することを特徴とする交通流シミュレーション装置が開示されている。
【０００６】
この交通流シミュレーション装置は、仮想ドライバの知覚ミス、認識ミス、判断ミスによって交通事故が発生するような交通流シミュレーションをするにあたり、演算すべき車両台数が増加しても、ハードウエアに対する負荷の増加を少なくするものである。
【０００７】
また、特許文献２では、ドライバの視野画像に基づいて道路状況を認識する認識手段と、前記認識手段により認識された道路状況に基づいて、ドライバの次の行動を判断する判断手段と、前記判断手段により判断されたドライバの次の行動に基づいて、前記移動体を操作する操作手段と、前記操作手段の操作に応じて移動体の挙動量を演算する車両挙動量演算手段と、を備えている。そして、認識手段は、前記視野画像に基づいて、認識対象物の存在認識度、認識速度、認識距離の少なくとも１つを算出し、算出結果に基づいて道路状況を認識する交通シミュレーション装置が開示されている。この交通シミュレーション装置は、周辺状況の認知状態や判断を考慮して交通シミュレーションを行うものである。
【０００８】
特許文献１及び２の技術により、車両のみの挙動再現ではなしえなかったドライバの内面を探ることが可能となり、それに関する事故予防装置などの開発、評価に利用できる。
【０００９】
交通流シミュレータで事故再現などを行う場合、ドライバの認知、判断、操作の３つの要素をいかに忠実に再現するかが重要な課題となる。ここで判断、操作を再現することは比較的容易ではあるが、認知に関しては脳内でどのように知覚されているかなど不確定な事象の追求が必要である。
【００１０】
特許文献１及び２の技術においては、ドライバ視点からの映像を構築することで道路環境を認識するという提案にとどまっている。つまり、従来の交通流シミュレーションでは、ドライバの知覚機能に重点を置くあまり、外界の刺激に対する反応のみに着目した手法を採用しており、このため現実世界ではあまりあり得ない状況の事故が生じることがある。
【００１１】
この手法はドライバの視認行動においてドライバから見た視野範囲内の物体に対して、どの程度ドライバの視覚機能に対して刺激があるものなのかを画像処理の技術を用いて算出することで、ドライバの興味の対象へ自然と視線が移動するというものである。
【００１２】
この実現方法としては、非特許文献１に記載されているように、特徴マップ（Saliency Map）と呼ばれる、人間が目で見た状況を脳がどのように処理しているのかという経験則に基づいて構築されたモデルを用いて、算出したものに対してその値をもとに注視目標を決定するものが挙げられる。
【特許文献１】特開２００２−４７９７２号公報
【特許文献２】特開２００２−７２８０９号公報
【非特許文献１】Ｌ．イティ（L. Itti）,他２名,「視覚的注意を払った神経生物学的モデルを用いた現実的具現化眼及び顔の動き（Realistic Avatar Eye and Head Animation Using a Neurobiological Model of Visual Attention）」, ＳＰＩＥ第４８回光科学技術国際シンポジウム（Proc. SPIE 48th Annual International Symposium on Optical Science and Technology），Vol. 5200, pp. 64-78, ベリングハム, ２００３年８月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
上記の視認行動の再現は確かにドライバの特性に基づいた行動を再現していると言えるが、その行動再現だけでは例えば交差点右折時の歩行者確認などを行わないための事故が頻発する可能性がある。実際、従来の交通流シミュレータでは、特に右左折時に車両にのみ注意しながら進んでいるため、事故が頻繁に起こっている。
【００１４】
それに比べ、横断歩道を渡る歩行者については視野内に存在して始めて確認行動を起こすことから、車両と歩行者に関する事故が多くなっている。これはドライバの視野内に入らない対象は確認行動において何ら影響を及ぼさないため、現実ではあり得ない頻度で事故が生じている。この場合、歩行者の見落としなどは別途ドライバのエラーとして定義すべきであり、歩行者を確認するという明確な「ルール」の存在が必要となる。
【００１５】
つまり、ドライバが運転する場合の視認行動は外界からの刺激によってのみ決定されるのではなく、その状況に見合った運転ルールといった環境に依存しない視認行動が必要であることが伺える。なお、先に挙げた行動をドライバがある刺激に対して自然に注視してしまうということで受動的視認行動といい、運転ルールによって見なければいけないといった行動を能動的視認行動という。
【００１６】
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、能動的及び受動的な視認行動を用いてドライバの認知を忠実に再現することができる認知再現装置及びプログラム、並びにそれを用いた交通流シミュレーション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】
【００１７】
請求項１の発明である認知再現装置は、予定する車両行動、車両と交差点との位置関係、車両挙動の組み合わせに基づいて、ドライバの見るべき複数の視線方向を決定する前記視線方向決定手段と、ドライバの運転特性を示すドライバ特性と、再現すべき移動体の挙動状態と、に基づいて、前記視線方向決定手段により決定された複数の視線方向の中から最適な視線方向を決定するタイミングを決定する視線方向タイミング決定手段と、を備えている。
【００１８】
請求項２の発明である認知再現装置は、請求項１に記載の認知再現装置であって、前記視線方向タイミング決定手段により決定されたタイミングにおける最適な視線方向及びその周辺の環境情報に基づいて、ドライバの認知した部分を推定する推定手段を更に備えている。
【００１９】
請求項３の発明である認知再現プログラムは、コンピュータを、予定する車両行動、車両と交差点との位置関係、車両挙動の組み合わせに基づいて、ドライバの見るべき複数の視線方向を決定する前記視線方向決定手段と、ドライバの運転特性を示すドライバ特性と、再現すべき移動体の挙動状態と、に基づいて、前記視線方向決定手段により決定された複数の視線方向の中から最適な視線方向を決定するタイミングを決定する視線方向タイミング決定手段と、して機能させる。
【００２０】
請求項４の発明である認知再現プログラムは、請求項３に記載の認知再現プログラムであって、前記コンピュータを、前記視線方向タイミング決定手段により決定されたタイミングにおける最適な視線方向及びその周辺の環境情報に基づいて、ドライバの認知した部分を推定する推定手段として更に機能させる。
【００２１】
請求項５の発明である交通流シミュレーション装置は、請求項２に記載の認知再現装置と、前記認知再現装置により推定されたドライバの認知した部分の環境情報に基づいて、ドライバの判断を再現する判断再現手段と、前記判断再現手段により再現されたドライバの判断に基づいて、移動体に対するドライバの操作を再現する操作再現手段と、前記操作再現手段により再現された操作に基づいて、前記移動体の挙動を再現する移動体挙動再現手段と、を備えている。
【００２２】
請求項６の発明である交通流シミュレーションプログラムは、コンピュータを、請求項２に記載の認知再現装置と、前記認知再現装置により推定されたドライバの認知した部分の環境情報に基づいて、ドライバの判断を再現する判断再現手段と、前記判断再現手段により再現されたドライバの判断に基づいて、移動体に対するドライバの操作を再現する操作再現手段と、前記操作再現手段により再現された操作に基づいて、前記移動体の挙動を再現する移動体挙動再現手段と、して機能させる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明に係る認知再現装置及びプログラムによれば、運転ルールに沿って行われるドライバの認知を忠実に再現することができる。
【００２４】
本発明に係る交通流シミュレーション装置によれば、ドライバの認知に起因する事故を忠実に再現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
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。本発明は、現実の事故を忠実に再現し、事故分析、事故予防につながる安全装置等の評価を行うために、移動体（四輪車、二輪車、自転車、歩行者）に対して、それらを操縦する操縦者（ドライバ）のモデルを表すものである。
【００２６】
図１は、本発明の実施の形態に係る交通流シミュレーション装置の構成を示すブロック図である。
【００２７】
交通流シミュレーション装置は、コンピュータに所定のプルグラムがインストールされて動作するものであり、ドライバによる対象物（対向車両、信号、歩行者など）の認知を再現する認知再現部１０と、ドライバの判断を再現する判断再現部２０と、ドライバの操作及びその操作による車両の挙動を再現する操作・車両挙動再現部３０と、再現すべきドライバ毎の特性を記憶した記憶装置であるドライバ特性管理データベース４１と、再現すべき道路環境を記憶した記憶装置である道路環境管理データベース４２と、を備えている。
【００２８】
なお、図１では、認知再現部１０、判断再現部２０、操作・車両挙動再現部３０はそれぞれ１つずつ設けられているが、これらは再現すべき移動体（ドライバ）の数だけそれぞれ設けられている。
【００２９】
認知再現部１０は、状態を決定する状態決定部１１と、能動的視認行動を再現する能動的視認行動再現部１２と、道路環境を再現する環境再現部１３と、能動的視認行動を再現する受動的視認行動再現部１４と、を備えている。
【００３０】
［能動的視認行動の再現］
能動的視認行動再現部１２は、ルールテーブルを参照して、対象とする移動体の状態を３つに分類し、分類毎にそれぞれ項目を決定する。
【００３１】
図２は、移動体が車両である場合のルールテーブルを示す図である。図２によると、「行動分類」は、対象となる車両が交差点内で右左折直進、交差点外などでの車線変更など、次にどのような行動を行う予定であるかを分類したものであり、具体的には、右折、左折、直進、右車線変更、左車線変更、の５つの項目がある。
【００３２】
「交差点位置」は、対象となる車両が行動を起こした場合に現時点でどの位置にいるか、すなわち自車両と交差点との位置関係を示したものであり、具体的には、交差点遠方、交差点から１ｍ外、交差点内停止線前、交差点内停止線後、交差点外、の５つの項目がある。
【００３３】
交差点遠方とは、交差点からｌｍ以上はなれた位置をいい、車線変更が可能な位置を表す。交差点からｌｍ外とは、交差点からｌｍ以内の位置をいい、車両や歩行者を確認し始める位置を表す。交差点内停止線前とは、車両、歩行者を発見したことにより車両を停止させる位置よりも前の位置をいう。この位置よりも前であれば、車両は安全に停止することができる。交差点内停止線後とは、車両、歩行者がいないことを確認し、十分に安全が確保できた場合に交差点を通過できる限界の位置をいう。この位置から車両が出てしまうと交差点を通過しなければいけない位置になる。交差点外とは、交差点を通過後の位置をいう。これ以降の視認行動は車線変更のみとなる。
【００３４】
「車両挙動」は、対象となる車両の運転行動は現在どのようになっているかを示したものであり、具体的には、停止、発進、加速、等速、追従、減速、空走の７つの項目がある。
【００３５】
能動的視認行動再現部１２は、上記のように構成されたルールテーブルを用いて、道路環境管理データベース４２から現在の車両の道路環境を読み出し、「行動」、「交差点位置」、「車両挙動」の各分類の項目をそれぞれ決定する。
【００３６】
次に、能動的視認行動再現部１２は、上記のように決定された内容に基づいて、ドライバが実際にどの方向を見るべきかを示す能動的視認行動を再現する。ここで、能動的視認行動再現部１２は、予め図２に示した各分類の各項目の１７５（＝５×５×７）通りのすべての組み合わせについて、ドライバがどの方向を見るべきかを示す能動的視認行動を記憶している。
【００３７】
すなわち、右折−交差点遠方−停止、右折−交差点遠方−発進、右折−交差点遠方−加速、・・・、左折−交差点遠方−停止、左折−交差点遠方−発進、・・・、直進−交差点遠方−停止等の１７５通りの能動的視認行動が、能動的視認行動再現部１２に予め記憶されている。そして、能動的視認行動再現部１２は、予め記憶されている１７５通りの能動的視認行動の中から、上記のように決定された各分類の各項目の組み合わせに対応する能動的視認行動を決定する。
【００３８】
図３は、左折時のドライバがどの方向を見るべきかを示す能動的視認行動（視線）を示す図である。図３に示すように、各車両の位置、状態によってそれぞれ見るべき方向が異なる。ここでは、加速、減速などの車両の挙動に関しても区分されている。
【００３９】
ドライバが見ることができる範囲は挙動毎に限られている。例えば図３によると、左折時において、ドライバは、車両が停止している場合はほぼ前方を見て、発進時には車両、歩行者がいないかを確認するために、前方、後方、左前方、左サイドミラー、左後方を見る。
【００４０】
なお、図３に示した見るべき方向は、理想的なドライバの行動を表している。よって、別の要因で見逃したりすることに関してはここでは定義されていない。これに関しては、後述する状態決定部１１が対応する。
【００４１】
能動的視認行動再現部１２は、ある状況のときにどこを見るかということを決定するが、どのタイミングで見るかといったことは決定していない。
【００４２】
運転ルールはドライバにとってどのタイミングで確認すればよいかという手順書であり、ドライバはその手順書に従って確認行動をとることが望ましい。そこで、その手順書を状態遷移の形で記述することで、ある状況における視認行動の方針が決定される。
【００４３】
図４は、（Ａ）右折時、（Ｂ）左折時、（Ｃ）直進時の確認すべき方向を示す状態遷移図である。図５は、（Ａ）右車線変更時、（Ｂ）左車線変更時の確認すべき方向を示す状態遷移図である。
【００４４】
例えば図４（Ｂ）に示すように、確認すべき方向は、（初期及び最終）前方、左ミラー、左後方（巻き込み）、右ミラーである。このとき、ドライバは、左折直前に左ドアミラーで後方を確認し、その後目視で左後方の巻き込み確認、そして横断歩道の歩行者などに注意して交差点を左折する。この一連の行動が遷移するタイミングは、次に述べる状態決定部１１によって決定される。なお、状態は高い確率で左から右に遷移するが、所定の確率で１つ・２つ・３つ飛び越したり、状態が遷移しなかったり、交互に２つの状態に遷移したりすることがある。
【００４５】
状態決定部１１は、各移動体の現在の状況を判断し、ある確認行動で安全が確保できた場合に次の状態に遷移する。
【００４６】
最初に、状態決定部１１は、ドライバの個人特性（法遵守など）や上記の車両の位置、挙動の区分を用いて、以下の式（１）〜（４）によって定義される関数を用いることで次の状態へ遷移するかを決定するための安全性確保値Ｓを演算する。
【００４７】
【数１】
2009093341.tif 000003
ここで、
Ａｏｐｔ          ：すべての対向車両の最適加速度
Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ：定数
ｖ０              ：自車速度
ｖｏｐ            ：ドライバの運転スキルパラメータ
ｄｌ              ：ドライバの意識水準パラメータ
である。安全性確保値Ｓは、現在の状態において対象とする移動体に対して安全がどの程度確保できているかを数値で表したものであり、０より大きいときは発進してもよいことを示し、０以下のときは停止すべきことを示している。
【００４８】
このように、安全性確保値Ｓは、図２で示した行動分類、交差点位置分類、車両挙動分類と、次に示すドライバ特性とに基づいて決定される。
【００４９】
図６は、ドライバ特性パラメータを示す図である。法遵守傾向は、道路交通法等の交通ルールを遵守する傾向を表す。操作スキルは、運転操作能力を表す。情報処理能力は、瞬時の状況判断能力を表す。意識水準は、安全運転しようとするドライバの意識水準を表す。
【００５０】
例えば、ドライバＡは、法遵守傾向が２、操作スキルが１、情報処理能力が２、意識水準が３であることを表している。これらの値は、高いほどその傾向・能力が高いことを表している。
【００５１】
図７は、エラーテーブルを示す図である。エラーテーブルは、ヒューマンエラーの１つであるよそ見のイベントの発生確率を表す。具体的には、イベント１〜９は、対応するイベント（項目）の基本発生頻度［回／ｈ］とその持続時間［ｓｅｃ］を定義している。なお、これらは、右左折直進等の場面によって発生頻度が変化し、上述したドライバ特性パラメータによっても変化する。ライバ特性は、よそ見のエラーテーブル以外にも、次のようなものがある。
【００５２】
図８は、物体を認識するのにどの程度時間がかかるかを定義した待ち時間テーブルを示す図である。図９は、対象物体の距離を推測する特性を定義した待ち時間テーブルを示す図である。図１０は、視距離と視野角の特性を定義した待ち視距離・視野角テーブルを示す図である。
【００５３】
図１１は、視距離の特性を定義した待ち視距離テーブルを示す図である。図１２は、サーチレベルの特性を定義した待ちサーチレベルテーブルを示す図である。図１３は、収集できる物体の数と死角になる物体の数の特性を定義した物体収集特性テーブルを示す図である。状態決定部１１は、ｄｓやｄｌの代わりに、上述した各テーブルのパラメータを用いてもよい。
【００５４】
そして、状態決定部１１は、式（２）に従って、運転ルール上確認しなければいけない各々の対象について自車に対して出力する最適加速度Ａｏｐｔを演算し、各最適加速度Ａｏｐｔの中から最小となる最適加速度Ａｏｐｔを安全性確保値Ｓとする。
【００５５】
例えば、自車が右折しようとしているのに対向車が近づいている場合、状態決定部１１は、この対向車が自車に対して止まるように示唆する負の最適加速度Ａｏｐｔを演算する。逆に、自車が右折しようとしていているが対向車が遠く離れている場合、状態決定部１１は、正の最適加速度Ａｏｐｔを演算する。
【００５６】
状態決定部１１は、対向直進車、右折先の横断歩道を渡っている歩行者など、右折時に危険だと判断される各々の対象物について、最適加速度Ａｏｐｔを演算する。このＡｏｐｔは、各対象物にとっての安全性を意味する「安全性確保値」となる。
【００５７】
そして、状態決定部１１は、例えば、対向車確認中にすべての対向車の最適加速度Ａｏｐｔが正の値になるまで、すなわち安全性確保値Ｓが正の値になるまで待機する。状態決定部１１は、それら最適加速度Ａｏｐｔがすべて正の値、すなわち安全性確保値Ｓが正の値になると、対向車に関しての確認行動は完了したと判定し、次の確認行動に移るように決定する。
【００５８】
例えば、状態決定部１１は、図４（Ｂ）に示す「対向車確認」の状態のときに、安全性確保値Ｓが０より大きくなるまでその状態に待機し、安全性確保値Ｓが０より大きくなると、次の「右歩行者確認」に遷移する。
【００５９】
さらに、状態決定部１１は、ある状態で例えば歩行者を見過ごしたような事故を再現する場合はドライバ特性パラメータとして定義されている図６に示したテーブルを使用する。これはあるドライバがどの程度よそ見をするかなどを定義したものであり、ドライバ特性パラメータがエラー発生率となっている。エラーが発生した場合には、その状態の確認行動を無視し、次の確認行動に移るようになる。この場合、歩行者の確認を怠ったことによる事故再現につながる。
【００６０】
［受動的視認行動の再現］
能動的視認行動によってドライバの見るべき方向が与えられると、次はその方向のドライバ視点からの映像に基づいて、その映像中でドライバがどの部分を注視するかということが推定される。
【００６１】
つまり、上述した能動的視認行動で見た方向にあるすべての物体が判断モジュールに適用されるのではなく、人間の注視能力を再現することによってその対象物の中から注視されている物体についてのみ次の操作判断が行われる。この過程で中心視野から外れた物体に関しては確認が不十分となる可能性があり、能動的視認行動で決定された方向に向いているが、他の物体に気をとられて事故が発生するといったことにつながる。
【００６２】
具体的には、環境再現部１３は、ドライバ特性管理データベース４１に記憶されたドライバ特性（視野範囲、視認可能距離等）と、能動的視認行動再現部１２で決定されたタイミングにおける視線方向について、道路環境管理データベース４２に記憶された３次元モデルの道路環境情報と、に基づいて、ドライバの視点からみた映像（視点映像）を生成する。ここで行われる画像処理では、現実と同様の画質が要求される。
【００６３】
受動的視認行動再現部１４は、環境再現部１３で生成された視点映像に基づいて、ドライバがどの部分を注視するかを推定する。ここでは、上述した非特許文献１に記載されたＳａｌｉｅｎｃｙ  Ｍａｐが用いられる。このＳａｌｉｅｎｃｙ  Ｍａｐは、高度なエッジ検出と平滑化処理によって人間の脳内での刺激関数を推定するためのモデルである。
【００６４】
Ｓａｌｉｅｎｃｙ  Ｍａｐは、従来から非常に多くの文献で記載されている手法であり、エッジ検出画像、色相を考慮した画像、その映像の強度をあらわした画像、前フレームとの差分画像に対して平滑化が行われたものを用いる。
【００６５】
Ｓａｌｉｅｎｃｙ  Ｍａｐは、元来、平面を対象としたものであり、ドライバが見た３次元環境に対する知覚機能を推定したものではない。そこで、受動的視認行動再現部１４は、３次元的な要素を含めるためにドライバ視点からの距離画像を含めることによって３次元の奥行き方向の知覚を考慮したＳａｌｉｅｎｃｙ  Ｍａｐを利用する。受動的視認行動再現部１４は、これらの画像を組み合わせることによって、値が最大となった画素位置を人間が注視しやすい部分であると推定する。
【００６６】
そして、受動的視認行動再現部１４は、注視した部分、すなわちドライバが認知した対象物（対向車両、信号、歩行者等）の情報を判断再現部２０に出力する。
【００６７】
また人間の視覚機能は注視している部分から楕円状に外側へ向かうほど平滑化されてぼけた映像になることが知られている。そのため、受動的視認行動再現部１４は、画像上である同値以上離れた位置にある対象に関しては、先の最適加速度に重みを付加することで最適加速度を見誤るといったことを再現してもよい。
【００６８】
なお、受動的視認行動の推定は、映像の質によって大きく左右される。そこで、環境再現部１３は、柔軟な描両表現能力を待つグラフィックハードウェアを用いて、空の映像、光の再現などドライバ周囲の環境の表現を忠実に再現してもよい。
【００６９】
［判断］
判断再現部２０は、受動的視認行動再現部１４で再現されたドライバがどの部分を注視したかを示す情報に基づいて、ドライバが次にどのように行動するかを再現する。判断再現部２０は、例えば、進行方向の行動として「停止する」、「速度を維持する」、「徐行する」、横方向の行動として「車線変更する」、「右に寄る」、「右折する」などの判断を再現する。これにより、判断再現部２０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。なお、判断再現部２０は、周辺車両の位置及び速度の見積もり誤差等によって、判断エラーや交通違反を行うこともある。
【００７０】
［操作・車両挙動］
操作・車両挙動再現部３０は、ドライバの操作・車両の挙動を再現する。ここでは、操作・車両挙動再現部３０は、判断再現部２０で判断された内容に基づいてアクセル操作、ブレーキ操作、ハンドル操作等の少なくとも１つを行い、更に、その操作内容及び経過時間にしたがって、車両の位置、移動距離、移動速度を計算し、車両データを更新する。そして、操作・車両挙動再現部３０の再現結果は、図示しないディスプレイに表示される。
【００７１】
本発明の実施の形態に係る交通流シミュレーション装置は、認知、判断、操作（車両挙動）の一連の処理を１ステップとしている。すなわち、交通流シミュレーション装置は、仮想環境内に存在するすべての移動体（四輪車、二輪車、自転車、歩行者）とそれらを操縦する各操縦者（ドライバ）に対して、上述した認知、判断、操作の一連の処理を行う。
【００７２】
以上のように、本発明の実施の形態に係る交通流シミュレーション装置は、仮想空間上の移動体がどのように振舞うかを忠実に再現するために、一般的な交通状況に対する認知、判断、操作のうち、ドライバの認知部分を忠実に再現する。
【００７３】
特に、上記交通流シミュレーション装置は、能動的視認行動及び受動的視認行動からドライバの認知を再現する。移動体の現在の状況（右左折直進、交差点内外など）に応じてとるべき視認行動は異なっている。
【００７４】
そこで、交通流シミュレーション装置は、能動的視認行動として、その状況を認識してとるべき行動を決定し、交通ルールに基づいた視認行動を取り決める。次に、交通流シミュレーション装置は、受動的視認行動として、ドライバ特性の影響を考慮して、ドライバの視野内の映像を忠実に再現する。
【００７５】
すなわち、交通流シミュレーション装置は、能動的視認行動を考慮していることから、従来の受動的視認行動のみを重視したシミュレータと比較して、これまで困難であったドライバの認知系の事故（よそ見、見落としなど）を忠実に再現し、車両事故を忠実に再現することが可能である。これにより、さらに多くの事故事例の再現につながり、事故の分析、予防、その予防のための新しいデバイス開発・評価を行う上での重要なデータ収集が可能となる。
【００７６】
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。
【００７７】
また、上記実施形態では、シミュレータで稼動するものが記載されているが、その他、オンラインで稼動させた場合に、現在のドライバの視認行動とシミュレータ上での視認行動を比較して運転アドバイスを行い又は警報を出力するシステムを構築することも可能である。
【００７８】
例えば、カメラなどのセンサでドライバを計測し、その視線方向などを推定し、現在の車両の状況から望まれる視認行動を算出し、現在の視認行動を評価するシステムや、ドライバ周囲の状況をセンサで取得し、どの方向にドライバが注意を向けてしまうかを算出することでドライバに注意を促すシステムなどが考えられる。
【００７９】
これによりシミュレータ上での視認行動の再現以外にも視認行動を支援するためのシステム開発にも役立ち、その設計、評価を上記の機能を有したシミュレーク上で行うことも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】本発明の実施の形態に係る交通流シミュレーション装置の構成を示すブロック図である。
【図２】移動体が車両である場合のルールテーブルを示す図である。
【図３】左折時のドライバがどの方向を見るべきかを示す能動的視認行動（視線）を示す図である。
【図４】Ａ）右折時、（Ｂ）左折時、（Ｃ）直進時の確認すべき方向を示す状態遷移図である。
【図５】（Ａ）右車線変更時、（Ｂ）左車線変更時の確認すべき方向を示す状態遷移図である。
【図６】ドライバ特性パラメータを示す図である。
【図７】エラーテーブルを示す図である。
【図８】物体を認識するのにどの程度時間がかかるかを定義した待ち時間テーブルを示す図である。
【図９】対象物体の距離を推測する特性を定義した待ち時間テーブルを示す図である。
【図１０】視距離と視野角の特性を定義した待ち視距離・視野角テーブルを示す図である。
【図１１】視距離の特性を定義した待ち視距離テーブルを示す図である。
【図１２】サーチレベルの特性を定義した待ちサーチレベルテーブルを示す図である。
【図１３】収集できる物体の数と死角になる物体の数の特性を定義した物体収集特性テーブルを示す図である。
【符号の説明】
【００８１】
１０  認知再現部
１１  状態決定部
１２  能動的視認行動再現部
１３  環境再現部
１４  受動的視認行動再現部
２０  判断再現部
３０  操作・車両挙動再現部
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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