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Patent Searching and Data


Title:
TRAFFIC SIMULATOR
Document Type and Number:
WIPO Patent Application WO/2008/087905
Kind Code:
A1
Abstract:
A traffic simulator for simulating a traffic state with high accuracy. An attention object searching section (60) searches for an attention object to which a driver should pay attention when driving a car. A recognition attention object selecting section (64) and a driver recognition object selecting section (68) both select an attention object recognized by the driver from the attention objects searched for according to driver's ability information preset by a data creating section (13). A movement determining section (42) determines the movement of a vehicle model according to the selected attention object.

Inventors:
YONEKAWA TAKASHI (JP)
SASAKI KAZUYA (JP)
UECHI MASAAKI (JP)
KOBANA MASUMI (JP)
KITAOKA HIRONOBU (JP)
MORI HIROKO (JP)
IWASE TATSUYA (JP)
KURAHASHI TETSUO (JP)
Application Number:
PCT/JP2008/050273
Publication Date:
July 24, 2008
Filing Date:
January 11, 2008
Export Citation:
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Assignee:
TOYOTA MOTOR CO LTD (JP)
YONEKAWA TAKASHI (JP)
SASAKI KAZUYA (JP)
UECHI MASAAKI (JP)
KOBANA MASUMI (JP)
KITAOKA HIRONOBU (JP)
MORI HIROKO (JP)
IWASE TATSUYA (JP)
KURAHASHI TETSUO (JP)
International Classes:
G08G1/00
Foreign References:
JP2004199287A2004-07-15
JPH11272158A1999-10-08
JPH09251596A1997-09-22
JPH06259407A1994-09-16
JP2000132783A2000-05-12
JP2002163749A2002-06-07
JP2004164315A2004-06-10
JP2002260146A2002-09-13
Attorney, Agent or Firm:
NAKAJIMA, Jun et al. (NAKAJIMA & KATO Seventh Floor, HK-Shinjuku Bldg., 3-17, Shinjuku 4-chome, Shinjuku-k, Tokyo 22, JP)
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Claims:
 車両をモデル化した車両モデルを仮想的に道路に走行させて交通状態をシミュレーションする際に、前記車両モデルのドライバの運転に関する能力を示す能力情報を設定する設定部と、
 前記車両モデルを仮想的な道路空間上に配置した空間配置データを記憶する記憶部と、
 前記記憶部に記憶された空間配置データにより示される道路空間から、前記ドライバが前記車両モデルを走行させる際に注意するべき注意対象を検索する検索部と、
 前記設定部により設定された前記ドライバの能力情報に基づき、前記検索部により検索された注意対象から当該ドライバにより認識される注意対象を選択する選択部と、
 前記選択部により選択された注意対象に基づいて前記車両モデルの動作を決定する決定部と、
 を備えた交通シミュレーション装置。
 前記能力情報は、前記ドライバの運転の熟練度を示す情報を含み、
 前記記憶部は、予め定められた注意対象毎に、前記ドライバが当該注意対象を認識するために必要な熟練度を示す必要熟練度情報をさらに記憶し、
 前記選択部は、前記設定部により設定された前記ドライバの運転の熟練度が、前記記憶部に記憶された必要熟練度情報により示される必要な熟練度以上の注意対象を、前記検索部により検索された注意対象から当該ドライバにより認識される注意対象として選択する
 請求項1記載の交通シミュレーション装置。
 前記必要熟練度情報は、前記車両モデルと前記注意対象との距離、前記注意対象に対する遮蔽の有無、前記注意対象に対する見通しの有無の少なくとも1つ毎に前記ドライバが当該注意対象を認識するために必要な熟練度を示すものであり、
 前記選択部は、前記設定部により設定された前記ドライバの運転の熟練度が、前記記憶部に記憶された必要熟練度情報により示される前記車両モデルと前記注意対象との距離、前記注意対象に対する遮蔽の有無、前記注意対象に対する見通しの有無の少なくとも1つに応じた必要な熟練度以上の注意対象を、前記検索部により検索された注意対象から当該ドライバにより認識される注意対象として選択する
 請求項2記載の交通シミュレーション装置。
 前記能力情報は、前記ドライバの視力を示す情報及び前記ドライバの集中度を示す情報の少なくとも一方を含み、
 前記記憶部は、予め定められた注意対象毎に、視力及び集中度の少なくとも一方に応じて前記ドライバが当該注意対象を認識するために必要な時間を示す認識時間情報をさらに記憶し、
 前記選択部は、前記記憶部に記憶された認識時間情報に基づき、前記設定部により設定された前記ドライバの視力及び集中度の少なくとも一方に応じて当該ドライバが前記検索部により検索された注意対象を認識するために必要な時間を求め、当該必要な時間をランダムな順或いは所定の優先順位の順に加算し、加算して得られた加算時間が前記ドライバが注意対象であるものと認識して前記車両モデルの動作を決定するのに要する動作決定時間以内に収まる注意対象を前記ドライバにより認識される注意対象として選択する
 請求項1乃至請求項3の何れか1項記載の交通シミュレーション装置。
 前記動作決定時間における前記加算時間以外の時間が占める割合を求めることにより前記ドライバの運転に関する余裕度を求め、当該余裕度が低いほど集中度を低下させるように集中度を示す情報を変更する変更部をさらに備えた請求項4記載の交通シミュレーション装置。
Description:
交通シミュレーション装置

 本発明は、交通シミュレーション装置に り、特に、車両の動作をコンピュータ上で 現して交通の流れや渋滞の様子、事故の発 などの交通状態をシミュレーションする交 シミュレーション装置に関する。

 道路交通システムを計画する場合には、 こに何を整備すれば交通渋滞が発生し難く るか等の効果を事前に評価することが重要 ある。そこで、特許文献1及び特許文献2に 、車両一台一台の動作をコンピュータ上で 現して交通の流れや渋滞の様子、事故の発 などの交通状態をシミュレーションする交 シミュレーション装置が提案されている。

 この種の交通シミュレーション装置では、 車両の位置から所定範囲内に存在する信号 や、先行車両、対向車両などの、車両が道 を走行する際に注意するべき注意対象を認 し、信号機の信号の色や先行車両に追突す か否か、対向車両と衝突するか否か等を順 判断して自車両の動作を決定している。

特開平11-144183号公報

特開平8-194882号公報

 ところで、実際の車両では、ドライバの 力や運転の熟練度などのドライバの能力に ってドライバが注意対象を認識するタイミ グが異なるため、ドライバの能力によって 両の動作が異なっている。

 しかしながら、上記各特許文献に記載さ たシミュレーション装置では、交通状態を ミュレーションする際に、各車両を運転す ドライバの能力は考慮しておらず、必ずし 高精度にシミュレーションすることができ とは限らない、という問題点があった。

 本発明は、上記問題点を解消するために されたものであり、高精度に交通状態をシ ュレーションすることができる交通シミュ ーション装置を提供することを目的とする

 上記目的を達成するため、請求項1に記載 の発明は、車両をモデル化した車両モデルを 仮想的に道路に走行させて交通状態をシミュ レーションする際に、前記車両モデルのドラ イバの運転に関する能力を示す能力情報を設 定する設定部と、前記車両モデルを仮想的な 道路空間上に配置した空間配置データを記憶 する記憶部と、前記記憶部に記憶された空間 配置データにより示される道路空間から、前 記ドライバが前記車両モデルを走行させる際 に注意するべき注意対象を検索する検索部と 、前記設定部により設定された前記ドライバ の能力情報に基づき、前記検索部により検索 された注意対象から当該ドライバにより認識 される注意対象を選択する選択部と、前記選 択部により選択された注意対象に基づいて前 記車両モデルの動作を決定する決定部と、を 備えている。

 請求項1記載の発明では、車両をモデル化 した車両モデルを仮想的に道路に走行させて 交通状態をシミュレーションする際に、設定 部により、車両モデルのドライバの運転に関 する能力を示す能力情報が設定されるものと されており、記憶部により、車両モデルを仮 想的な道路空間上に配置した空間配置データ が記憶されている。

 そして、本発明では、検索部により、記 部に記憶された空間配置データにより示さ る道路空間から、ドライバが車両モデルを 行させる際に注意するべき注意対象が検索 れ、選択部によって、設定部により設定さ たドライバの能力情報に基づき、検索部に り検索された注意対象から当該ドライバに り認識される注意対象が選択され、決定部 よって、選択部により選択された注意対象 基づいて車両モデルの動作が決定される。

 このように、請求項1記載の発明によれば 、ドライバが車両モデルを走行させる際に注 意するべき注意対象を検索し、設定されたド ライバの能力情報に基づき、検索した注意対 象から当該ドライバにより認識される注意対 象を選択し、選択した注意対象に基づいて車 両モデルの動作を決定しているので、高精度 に交通状態をシミュレーションすることがで きる。

 なお、本発明は、請求項2記載の発明のよ うに、前記能力情報が、前記ドライバの運転 の熟練度を示す情報を含み、前記記憶部が、 予め定められた注意対象毎に、前記ドライバ が当該注意対象を認識するために必要な熟練 度を示す必要熟練度情報をさらに記憶し、前 記選択部が、前記設定部により設定された前 記ドライバの運転の熟練度が、前記記憶部に 記憶された必要熟練度情報により示される必 要な熟練度以上の注意対象を、前記検索部に より検索された注意対象から当該ドライバに より認識される注意対象として選択するもの としてもよい。

 また、請求項2記載の発明は、請求項3記 の発明のように、前記必要熟練度情報が、 記車両モデルと前記注意対象との距離、前 注意対象に対する遮蔽の有無、前記注意対 に対する見通しの有無の少なくとも1つ毎に 記ドライバが当該注意対象を認識するため 必要な熟練度を示すものであり、前記選択 が、前記設定部により設定された前記ドラ バの運転の熟練度が、前記記憶部に記憶さ た必要熟練度情報により示される前記車両 デルと前記注意対象との距離、前記注意対 に対する遮蔽の有無、前記注意対象に対す 見通しの有無の少なくとも1つに応じた必要 な熟練度以上の注意対象を、前記検索部によ り検索された注意対象から当該ドライバによ り認識される注意対象として選択するものと してもよい。

 また、本発明は、請求項4記載の発明のよ うに、前記能力情報が、前記ドライバの視力 を示す情報及び前記ドライバの集中度を示す 情報の少なくとも一方を含み、前記記憶部が 、予め定められた注意対象毎に、視力及び集 中度の少なくとも一方に応じて前記ドライバ が当該注意対象を認識するために必要な時間 を示す認識時間情報をさらに記憶し、前記選 択部が、前記記憶部に記憶された認識時間情 報に基づき、前記設定部により設定された前 記ドライバの視力及び集中度の少なくとも一 方に応じて当該ドライバが前記検索部により 検索された注意対象を認識するために必要な 時間を求め、当該必要な時間をランダムな順 或いは所定の優先順位の順に加算し、加算し て得られた加算時間が前記ドライバが注意対 象であるものと認識して前記車両モデルの動 作を決定するのに要する動作決定時間以内に 収まる注意対象を前記ドライバにより認識さ れる注意対象として選択するものとしてもよ い。

 さらに、請求項4記載の発明は、請求項5 載の発明のように、前記動作決定時間にお る前記加算時間以外の時間が占める割合を めることにより前記ドライバの運転に関す 余裕度を求め、当該余裕度が低いほど集中 を低下させるように集中度を示す情報を変 する変更部をさらに備えるものとしてもよ 。

 以上説明したように、本発明によれば、 ライバが車両モデルを走行させる際に注意 るべき注意対象を検索し、設定されたドラ バの能力情報に基づき、検索した注意対象 ら当該ドライバにより認識される注意対象 選択し、選択した注意対象に基づいて車両 デルの動作を決定しているので、高精度に 通状態をシミュレーションすることができ 、という優れた効果を有する。

実施の形態に係る交通シミュレーショ 装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態に係るシミュレーションす 道路状況の一例を示す図である。 実施の形態に係る注意対象選択部の詳 な構成を示すブロック図である。 実施の形態に係る必要熟練度情報のデ タ構造の一例を示す模式図である。 実施の形態に係る認識時間情報のデー 構造の一例を示す模式図である。 実施の形態に係る維持時間集中度情報 データ構造の一例を示す模式図である。 実施の形態に係るシミュレーション処 の流れを示すフローチャートである。 シミュレーションする別な道路状況を す図である。 実施の形態に係る熟練度が高く、視力 良く、集中度が高いドライバによって認識 れる注意対象を選択する際の処理の流れの 明に供する模式図である。 実施の形態に係る熟練度が低く、視力 が良く、集中度が高いドライバによって認識 される注意対象を選択する際の処理の流れの 説明に供する模式図である。 実施の形態に係る熟練度が高く、視力 が悪い、集中度が低いドライバによって認識 される注意対象を選択する際の処理の流れの 説明に供する模式図である。 実施の形態に係る信号機動作範囲導出 ルールプログラムの処理の流れを示すフロー チャートである。 実施の形態に係る対向車両動作範囲導 出ルールプログラムの処理の流れを示すフロ ーチャートである。 実施の形態に係る先行車両動作範囲導 出ルールプログラムの処理の流れを示すフロ ーチャートである。 実施の形態に係る歩行者動作範囲導出 ルールプログラムの処理の流れを示すフロー チャートである。 選択可能な動作範囲を集約した結果を 模式的に示す図である。 携帯電話機で会話をしているドライバ によって認識される注意対象を選択する際の 処理の流れの説明に供する模式図である。 漫然と運転しているドライバによって 認識される注意対象を選択する際の処理の流 れの説明に供する模式図である。

 以下、図面を参照して本発明の実施の形 について詳細に説明する。

 本実施の形態に係る交通シミュレーショ 装置は、車両の動作をシミュレーションし がら車両の動作を例えば図示しない表示装 等により表示したり、或いはシミュレーシ ン結果をプリンタにより用紙に記録するも である。

 図1には、本実施の形態に係る交通シミュ レーション装置10の機能構成を示すブロック が示されている。

 交通シミュレーション装置10は、データ 憶部12と、データ生成部13と、空間配置デー 記憶部14と、車両モデル部20と、交通状況管 理部16と、衝突判定部18とを備えている。

 データ記憶部12は、道路状況をコンピュ タ上でシミュレーションするために必要な 種データを予め記憶している。

 本実施の形態に係るデータ記憶部12には 上記各種データとして、シミュレーション る道路状況を示す道路状況データや、車両 特性を示す車両特性データ、車両を運転す ドライバの運転に関する能力を示すドライ 特性データが記憶されている。

 本実施の形態に係る上記道路状況データに 、一例として図2に示すような信号機のある 交差点において当該交差点を右折する車両a 車両aと同じ車線を車両aよりも先行して走行 する先行車両b、車両aが走行する車線の対向 線を走行する対向車両c、交差点の横断歩道 を歩行する歩行者w等が配置された道路状況 示すデータが含まれる。なお、上記各車線 、制限速度がV max に制限されているものとする。

 また、実際の車両は、重量やエンジンの排 量が異なると加速性能や減速性能が異なる このため、本実施の形態に係る上記車両特 データには、車両a、先行車両b、対向車両c の各車両毎の、車両が加速する場合の最大 速度A max 及び車両がブレーキによって減速する場合の 最大減速度A min を示すデータが含まれている。

 さらに、車両を運転するドライバは、視力 どの身体的な能力や運転の熟練度、集中度 異なり、また、ドライバの性格等により、 転時に使用する車両の加速性能や減速性能 異なる。このため、本実施の形態に係る上 ドライバ特性データには、車両a、先行車両 b、対向車両c等をそれぞれ運転する各ドライ 毎の、ドライバの視力や運転の熟練度、集 度などを示す能力情報、及びドライバが運 時に適用する最大加速度A’ max 及び最大減速度A’ min を示すデータが含まれている。

 データ生成部13は、データ記憶部12に記憶 された各種データに基づき、車両をモデル化 した車両モデルを仮想的な道路空間上に配置 した空間配置データを生成し、当該空間配置 データを空間配置データ記憶部14に記憶させ ものとされている。また、データ生成部13 、各車両モデルに対応させて当該車両モデ を運転するドライバの視力や運転の熟練度 集中度などの能力情報を空間配置データ記 部14に記憶させることにより設定するものと されている。

 空間配置データ記憶部14は、データ生成部13 により生成された空間配置データ及び設定さ れた能力情報、及びドライバ毎の最大加速度 A’ max 及び最大減速度A’ min を記憶する。

 車両モデル部20は、空間配置データ記憶 14に記憶された空間配置データに基づいて車 両モデルの挙動を演算するものとされている 。

 本実施の形態に係る交通シミュレーショ 装置10は、車両a、先行車両b、対向車両c等 各車両に対応して車両モデル部20A、20B、20C ・・・が設けられており、車両モデル部20A 20B、20C・・・・によって、各車両をそれぞ モデル化した車両モデルの挙動を演算する なお、以下では、錯綜を回避するために、 両モデル部20A、20B、20Cの3台の車両に対応す 場合について説明するが、これに限らず車 数に制限がないことは言うまでもない。ま 、以下では、車両モデル部20A、20B、20Cをそ ぞれ区別するときはA~Cの符号を付すが、各 両モデル部を区別する必要がないときはA~C 符号を省略する。

 図1に示すように、車両モデル部20は、ル ル情報記憶部22と、注意対象選択部24と、ル ール情報読出部26と、動作範囲導出部30とを えている。

 ルール情報記憶部22は、車両が道路を走 する際に注意するべき注意対象毎に定めら 、車両モデルのドライバによって注意対象 認識されたときに当該車両モデルの動作と て選択可能な動作範囲を導出するためのル ルを示すルール情報を予め記憶している。

 なお、本実施の形態に係る交通シミュレ ション装置10では、上記ルール情報として 記注意対象毎に予め定められた動作範囲導 ルールプログラムを用いて選択可能な動作 囲を導出している。また、本実施の形態に る交通シミュレーション装置10では、錯綜を 回避するために、上記注意対象を、信号機、 対向車両、先行車両及び歩行者の4種類のみ しているが、これに限るものではない。

 本実施の形態に係る交通シミュレーショ 装置10では、ルール情報記憶部22により、信 号機を認識した場合の車両モデルの動作範囲 を導出するための信号機動作範囲導出ルール プログラム、対向車両を認識した場合の車両 モデルの動作範囲を導出するための対向車両 動作範囲導出ルールプログラム、先行車両を 認識した場合の車両モデルの動作範囲を導出 するための先行車両動作範囲導出ルールプロ グラム、及び歩行者を認識した場合の車両モ デルの動作範囲を導出するための歩行者動作 範囲導出ルールプログラムの4種類の動作範 導出ルールプログラムが予め記憶されてい 。

 一方、注意対象選択部24は、ドライバに る道路状況の認識の仕方を模したものであ 。注意対象選択部24は、空間配置データ記憶 部14に記憶された空間配置データにより示さ る道路空間上に配置された各車両モデルや 号機などの路上物体の位置関係とドライバ 能力情報に基づき、挙動の演算対象とする 両モデルを運転するドライバよって認識さ る注意対象を選択する。

 ルール情報読出部26は、注意対象選択部24 により選択された注意対象に対応する動作範 囲導出ルールプログラムをルール情報記憶部 22から読み出すものとされている。

 動作範囲導出部30は、ルール情報読出部26 により読み出された動作範囲導出ルールプロ グラムに基づいて車両モデルの動作として選 択可能な動作範囲を導出するものとされてい る。

 本実施の形態に係る交通シミュレーショ 装置10は、各動作範囲導出ルールプログラ を並列に実行してそれぞれ動作範囲を導出 ることができるように、各動作範囲導出ル ルプログラムに対応して複数の動作範囲導 部30を備えている。なお、本実施の形態に係 る交通シミュレーション装置10では、各動作 囲導出ルールプログラムに対応して4つの動 作範囲導出部30を備えているものとしたが、1 つの動作範囲導出部30で各動作範囲導出ルー プログラムを順次実行してそれぞれ動作範 を導出してもよく、必ずしも各動作範囲導 ルールプログラムに対応して1つずつ動作範 囲導出部30を備える必要はない。

 図1に示すように、本実施の形態に係る各 動作範囲導出部30は、認識部32と、導出部34と を各々備えている。

 認識部32は、空間配置データ記憶部14に記 憶された空間配置データにより示される道路 空間上に配置された各車両モデルや路上物体 の位置関係に基づいて動作範囲の導出に必要 なパラメータを認識する。

 導出部34は、認識部32により認識されたパ ラメータを用いて動作範囲導出ルールプログ ラムを実行して車両モデルの選択可能な動作 範囲として、車両モデルを加速や減速させる 加減速度の範囲を導出するものとされている 。なお、本実施の形態では、加減速度が正の 値である場合に車両モデルを加速させる加速 度を表わし、加減速度が負の値である場合に 車両モデルを減速させる減速度を表わすもの とする。また、本実施の形態では、選択可能 な動作範囲として加減速度を導出する場合に ついて説明したが、例えば、車両モデルの目 標速度や移動させる位置等を導出するものと してもよい。

 一方、本実施の形態に係る車両モデル部2 0は、動作範囲集約部40と、動作決定部42と、 動演算部44とをさらに備えている。

 動作範囲集約部40は、各動作範囲導出部30 により導出された選択可能な加減速度の範囲 を収集して複数の加減速度の範囲で重複する 加減速度の範囲を求める。

 動作決定部42は、ドライバの操作の仕方 模したものである。本実施の形態に係る動 決定部42は、動作範囲集約部40により求めら た重複する加減速度の範囲から車両モデル 最も前進させるように車両モデルの動作を 定する。

 挙動演算部44は、動作決定部42によって決 定された動作に基づいて車両モデルの挙動を 演算するものとされている。

 交通状況管理部16は、各挙動演算部44によ る演算結果に基づいて空間配置データ記憶部 14に記憶された空間配置データにより示され 道路空間上に配置された各車両モデルの位 を更新するものとされている。また、交通 況管理部16は、道路空間上に配置された信 機の信号の制御、及び歩行者wの位置の更新 制御も行なう。

 衝突判定部18は、空間配置データ記憶部14 に記憶された空間配置データにより示される 道路空間上に配置された各車両モデルや路上 物体の位置関係を比較することにより、車両 モデルと路上物体の衝突が衝突したか否か、 及び車両モデル同士が衝突したか否かを判定 する。なお、車両特性データとして、車両の 重量や衝突安全性を示す情報を予め記憶させ ておき、衝突判定部18が、衝突した車両モデ の速度や、重量、衝突安全性を示す情報か 衝突による車両及び乗員の被害状況を演算 るものとしてもよい。

 図3には、本実施の形態に係る注意対象選 択部24の詳細な機能構成を示すブロック図が されている。

 同図に示されるように、注意対象選択部2 4は、注意対象検索部60と、必要熟練度情報記 憶部62と、認識注意対象選択部64と、認識時 情報記憶部66と、ドライバ認識注意対象選択 部68と、余裕度演算部69とを備えている

 注意対象検索部60は、空間配置データ記 部14に記憶された空間配置データにより示さ れる道路空間から、ドライバが安全に車両モ デルを走行させる際に注意するべき注意対象 を検索し、検索された注意するべき注意対象 を示す注意対象候補リストを作成するものと されている。なお、本実施の形態に係る注意 対象検索部60は、上記注意するべき注意対象 して、挙動演算対象とする車両モデルから 定距離(ここでは、100m)以内に存在する注意 象を検索して注意対象候補リストを作成す ものとされている。

 必要熟練度情報記憶部62には、注意対象 種類毎に、車両モデルと注意対象の位置関 に応じて、当該車両モデルのドライバが当 注意対象を認識するために必要な熟練度を す必要熟練度情報が予め記憶されている。

 図4には、必要熟練度情報のデータ構造の 一例が模式的に示されている。なお、同図で おける「遮蔽有」は、例えば、注意対象が複 数存在する場合に、挙動演算対象とする車両 モデルから注意対象が他の注意対象によって 遮蔽されてしまう位置関係に位置することを 意味し、「見通し外」は、例えば、挙動演算 対象とする車両モデルから注意対象が壁など によって見えない位置に位置することを意味 する。なお、本実施の形態では、熟練度をド ライバの運転経験に応じて0~1.0の範囲で定め おり、熟練度が高いほど大きな値としてい 。また、同図の注意対象を認識するために 要な熟練度は、車両モデルと注意対象の位 関係に応じて当該車両モデルを運転するド イバが当該注意対象を認識できる割合を実 の車両を用いた実験や、コンピュータ・シ ュレーション等によって得たものを適用し いる。

 認識注意対象選択部64は、注意対象検索 60により作成された注意対象候補リストの各 注意対象からドライバによって認識される注 意対象を選択するものとされている。なお、 本実施の形態に係る交通シミュレーション装 置10では、認識注意対象選択部64により、車 モデルと注意対象の位置関係が見通し外の 合、ドライバの熟練度が見通し外の必要な 練度以上の注意対象を当該ドライバにより 識される注意対象として選択し、車両モデ と注意対象の位置関係が遮蔽有りの場合、 ライバの熟練度が遮蔽有りの必要な熟練度 上の注意対象を当該ドライバにより認識さ る注意対象として選択し、見通し外及び遮 有り以外の場合、ドライバの熟練度が車両 デルと注意対象との距離に応じた必要な熟 度以上の注意対象を当該ドライバにより認 される注意対象として選択するものとされ いる。

 一方、認識時間情報記憶部66には、対向 両、先行車両、信号機、歩行者などの注意 象の種類毎に、ドライバが当該注意対象を 識するために必要な時間を示す認識時間情 が予め記憶されている。

 図5には、ドライバが対向車両を認識する ために必要な時間を定めた認識時間情報のデ ータ構造の一例が模式的に示されている。

 同図に示されるように、認識時間情報に 、ドライバの視力及び集中度に応じて当該 ライバが対向車両を認識するために必要な 間が記憶されている。なお、図5における当 該時間はmsの単位で示されている。なお、同 の注意対象を認識するために必要な時間は ドライバの視力及び集中度に応じて当該ド イバが注意対象を認識するために必要な時 を実際の車両を用いた実験や、コンピュー ・シミュレーション等によって得たものを 用している。

 ドライバ認識注意対象選択部68は、認識 間情報記憶部66に記憶された認識時間情報に 基づき、ドライバの視力及び集中度に応じて 当該ドライバが認識注意対象選択部64により 択された注意対象を認識するために必要な 間を求め、当該必要な時間を所定の優先順 の順に加算し、加算して得られた加算時間 所定の動作決定時間以内に収まる注意対象 前記ドライバにより認識される注意対象と て選択するものとされている。なお、上記 先順位は、例えば、自車両から注意対象ま の距離が近い順としてもよく、また、例え 、信号機、先行車両、対向車両、歩行者等 いった順に固定的に定めてもよい。また、 要な時間をランダムな順に加算するものと てもよい。また、上記動作決定時間は、ド イバが注意対象であるものと認識して車両 デルの動作を決定するのに要する時間であ 。また、この動作決定時間は、ドライバが 意対象を認識してから車両の動作を決定ま の時間を実際の車両を用いた実験や、コン ュータ・シミュレーション等によって得た のを適用している。本実施の形態では、上 動作決定時間として、例えば、1.5秒を適用 ている。

 余裕度演算部69は、上記動作決定時間に ける加算時間以外の時間が占める割合を求 ることによりドライバの運転に関する余裕 を求め、当該余裕度が低いほどドライバの 中度を低下させるように集中度を示す情報 変更するものとされている。なお、本実施 形態に係る余裕度演算部69は、一例として、 図6に示されような、余裕度の範囲と当該余 度が各範囲を維持している維持時間とに応 てドライバの集中度を定めた維持時間集中 情報を予め記憶しており、余裕度が各範囲 維持している維持時間に応じた集中度を維 時間集中度情報から求めて、ドライバの集 度を当該求めた集中度に更新するものとさ ている。なお、本実施の形態では、集中度 ドライバの集中度合いに応じて0~1.0の範囲で 定めており、集中度合いが高いほど大きな値 としている。また、同図の集中度は、ドライ バが各余裕度の範囲を維持している維持時間 に応じた集中度を実際の車両を用いた実験や 、コンピュータ・シミュレーション等によっ て得たものを適用している。

 次に、図7を参照して、車両の挙動をコン ピュータ上で再現して上記シミュレーション を実行する際の交通シミュレーション装置10 作用を説明する。

 同図のステップS10では、データ生成部13に り、前述したように、一例として図2に示す うに車両a、先行車両b、対向車両cをそれぞ モデル化した車両モデル70A~70Cを仮想的に道 路空間上に配置した状態を示す初期の空間配 置データを生成して空間配置データ記憶部14 記憶させる。また、このとき本ステップS10 は、各車両モデル70A~70C毎に、データ記憶部 12に記憶された車両特性データに基づいて当 車両モデルの最大加速度A max 及び最大減速度A min を関連付けて空間配置データ記憶部14に記憶 せる。また、本ステップS10では、各車両モ ル70A~70C毎に、データ記憶部12に記憶された 力情報に基づいて当該車両モデルを運転す ドライバの最大加速度A’ max 及び最大減速度A’ min 、ドライバの視力や運転の熟練度、集中度な どのドライバの運転に関する能力を示す能力 情報を関連付けて空間配置データ記憶部14に 憶させる。なお、本実施の形態では、運転 験が20年以上(最も熟練しているドライバー) のドライバの熟練度を1.0とし、運転経験が20 未満且つ5年以上のドライバの熟練度を0.9と し、運転経験が5年未満且つ1年以上のドライ の熟練度を0.8とし、運転経験が1年未満且つ 3ヶ月以上のドライバの熟練度を0.7とし、運 経験が3ヶ月未満且つ3ヶ月未満の免許取立て のドライバの熟練度を0.6としている。

 次のステップS12では、注意対象検索部60 より、前述したように、ドライバが安全に 両モデルを走行させる際に注意するべき注 対象を検索し、検索された注意するべき注 対象を示す注意対象候補リストを作成する

 次のステップS14では、認識注意対象選択 64により、前述したように、上記ステップS1 2において作成された注意対象候補リストの 注意対象からドライバによって認識される 意対象を選択する。

 次のステップS16では、ドライバ認識注意 象選択部68により、前述したように、ドラ バが上記ステップS14において選択された注 対象を認識するために必要な時間を求め、 のステップS18では、求めた必要な時間を所 の優先順位の順に加算し、加算して得られ 加算時間が所定の動作決定時間以内に収ま 注意対象を前記ドライバにより認識される 意対象として選択する。

 すなわち、例えば、道路空間上に配置さ た車両モデルや路上物体の位置関係が図8に 示されるような場合、車両aでは、図9に示さ るように、先行車両b1、b2、対向車両c1、c2 歩行者w、信号機などが安全に車両モデルを 行させるために注意するべき注意対象と検 された注意対象候補リストが作成される。

 そして、例えば、車両aを運転するドライ バの熟練度が高い(例えば、ドライバの熟練 を1.0)場合は、図9に示されるように、全ての 注意対象がドライバにより認識可能な注意対 象として選択される。

 一方、例えば、車両aを運転するドライバ の熟練度が低い(例えば、ドライバの熟練度 0.6)場合は、図10に示されるように、車両aか 遠い対向車両c2がドライバにより認識可能 注意対象として選択されない。

 このように、本実施の形態に係る交通シ ュレーション装置10は、ドライバの運転の 練度に応じた注意対象の認識状態を再現さ ることができる。

 また、例えば、ドライバの視力が良く、 中度が高い(例えば、視力が1.5以上且つ集中 度が1.0)場合は、図9に示されるように、注意 象を認識するために必要な時間が短いため より多くの注意対象を認識することができ 。

 一方、例えば、ドライバの視力が悪く、 中度が低い(例えば、視力が0.7未満且つ集中 度が0.4以下)場合は、図11に示されるように、 注意対象を認識するために必要な時間が長く なるため、注意対象の一部しか認識すること ができない。

 このように、本実施の形態に係る交通シ ュレーション装置10は、ドライバの視力や 中度に応じた注意対象の認識状態を再現さ ることができる。

 なお、実際の車両を運転するドライバは 複数の注意対象を認識する際に視線を動か ために、各注意対象を認識する間に時間的 間隔が発生する。このため、ドライバは、 識する注意対象の個数に応じて、各注意対 を認識する間の時間が均等になるようにス ジューリングを行なっている。このため、 9~図11では、各注意対象を認識する間の時間 が均等であるものとして示している。

 次のステップS20では、余裕度演算部69に り、前述したように、ドライバの運転の余 度を求め、維持時間集中度情報から余裕度 各範囲を維持している維持時間に応じた集 度を求めて、ドライバの集中度を当該求め 集中度に更新する。

 これにより、本実施の形態に係る交通シ ュレーション装置10は、例えば、ドライバ 車両を運転する際に認識する注意対象が多 あり、運転に余裕がない状態が長く続いた 合に、疲労によってドライバの集中度が低 してドライバの注意対象の認識に必要な時 が長くなることを再現させることができる

 次のステップS22では、ルール情報読出部2 6により、注意対象選択部24によって選択され た注意対象に対応する動作範囲導出ルールプ ログラムをルール情報記憶部22から読み出す これにより、例えば、図2に示す道路状況で ある場合、車両モデル70Aでは、信号機、車両 モデル70B、車両モデル70C、歩行者wが道路を 行する際に注意するべき注意対象と選択さ て、信号機動作範囲導出ルールプログラム 対向車両動作範囲導出ルールプログラム、 行車両動作範囲導出ルールプログラム、及 歩行者動作範囲導出ルールプログラムが読 出される。

 次のステップS24では、読み出した各動作 囲導出ルールプログラムを対応する動作範 導出部30により実行して注意対象毎に選択 能な動作範囲を導出する。

 図12には、信号機動作範囲導出ルールプ グラムの処理の流れが示されている。

 ステップS50では、空間配置データ記憶部14 記憶された空間配置データに基づき、信号 の信号の色、車両モデル70Aの速度V、及び車 モデル70Aから停止線までの距離L stop を認識する。

 次のステップS52では、認識した信号機の 号が青色であるか否かを判定し、肯定判定 なった場合はステップS54へ移行する一方、 定判定となった場合はステップS56へ移行す 。

 ステップS54では、信号機の信号が青色であ ために車両モデル70Aの速度Vがいずれの速度 であっても交差点を通過できるため、車両モ デル70Aの加減速度Aとして選択可能な範囲を 両モデル70Aの最大減速度A min から最大加速度A max までの範囲であるものと導出する。

 一方、ステップS56では、信号機の信号が 色であるか否かを判定し、肯定判定となっ 場合はステップS66へ移行する一方、否定判 となった場合はステップS58へ移行する。

 ステップS58では、信号機の信号が赤色であ ため、車両モデル70Aを停止線で停止させる 合の加減速度A stop を求める。

 ここで、車両モデル70Aの加速及び減速を時 T acc で終了させるものとすると、車両モデル70Aを 停止線で停止させる場合の加減速度A stop は、次の(1)式より求められる。

 A stop =-V/T acc ・・・・・(1)

 よって、車両モデル70Aの加減速度Aとして加 減速度A stop 以下を選択できれば、車両モデル70Aを停止線 で停止させることができる。

 次のステップS60では、上記(1)式より求めら た加減速度A stop が車両モデル70Aの最大減速度A min 以上であるか否かを判定し、肯定判定となっ た場合はステップS62へ移行する一方、否定判 定となった場合はステップS64へ移行する。

 ステップS62では、車両モデル70Aを停止線で 止させるため、車両モデル70Aの加減速度Aと して選択可能な範囲を最大減速度A min から加減速度A stop までの範囲であるものと導出する。

 一方、ステップS64では、車両モデル70Aを停 線で停止させることができないため、車両 デル70Aを交差点を速やかに通過させるため 車両モデル70Aの加減速度Aとして選択可能な 範囲を0から最大加速度A max までの範囲であるものと導出する。

 一方、ステップS66では、上記ステップS58と 様に(1)式より、車両モデル70Aを停止線で停 させる場合の加減速度A stop を求める。

 次のステップS68では、信号機の信号が黄色 ら赤色に変わるまでの予測時間T red を求める。なお、予測時間T red は、信号機の信号が黄色に変わってから赤色 に変わるまでの時間から信号が黄色に変わっ てからの時間を減算することにより求めてよ い。また、予め定められた時間(例えば2秒)と してもよい。

 次のステップS70では、車両モデル70Aを予測 間T red までに停止線を通過させるための条件を求め る。車両モデル70AをT red 以内に停止線を通過させる場合の速度をVaは 次の(2)式より求められる。

 Va=L stop /T red ・・・・・(2)

 上述したように、車両モデル70Aの加速及び 速を時間T acc で終了させるものとすると、車両モデル70Aを 信号機の信号が赤色に変わる前に停止線を通 過させて右折させるための加減速度A go は、次の(3)式より求められる。

 A go =(Va-V)/T acc ・・・・・(3)

 よって、車両モデル70Aの加減速度Aとして加 減速度A go 以上を選択できれば、車両モデル70Aを信号機 の信号が赤色に変わる前に停止線を通過して 交差点を右折させることができる。

 次のステップS72では、上記ステップS66にお て求められた加減速度A stop が車両モデル70Aの最大減速度A min 以上であるか否かを判定し、肯定判定となっ た場合はステップS76へ移行する一方、否定判 定となった場合はステップS74へ移行する。

 ステップS74では、車両モデル70Aを停止線で 止させることができないため、車両モデル7 0Aを交差点を速やかに通過させるため、車両 デル70Aの加減速度Aとして選択可能な範囲を 加減速度A go から最大加速度A max までの範囲であるものと導出する。

 一方、ステップS76では、上記ステップS70に いて求められた加減速度A go が車両モデル70Aの最大加速度A max 以下である否かを判定し、肯定判定となった 場合はステップS78へ移行する一方、否定判定 となった場合はステップS80へ移行する。

 ステップS78では、車両モデル70Aを信号機の 号が赤色に変わる前に停止線を通過させる と、及び車両モデル70Aを停止線で停止させ ことが共にできるため、車両モデル70Aの加 速度Aとして選択可能な範囲を最大減速度A min から加減速度A stop までの範囲及び加減速度A go から最大加速度A max までの範囲であるものと導出する。

 一方、ステップS80では、車両モデル70Aを停 線で停止させるため、車両モデル70Aの加減 度Aとして選択可能な範囲を最大減速度A min から加減速度A stop までの範囲であるものと導出する。

 本信号機動作範囲導出ルールプログラム 車両モデル70Aの加減速度Aとして選択可能な 範囲を導出すると処理終了となる。

 次に、図13には対向車両動作範囲導出ル ルプログラムの処理の流れが示されている

 ステップS100では、空間配置データ記憶部14 記憶された空間配置データに基づき、車両 デル70Aの速度V、車両モデル70Aが交差点を右 折して交差点を通過するまで走行経路の距離 L conf2 、車両モデル70Cの速度V OA 、車両モデル70Cから交差点までの距離L conf1 、及び車両モデル70Cが交差点を通過するまで の距離L pass を認識する。

 次のステップS102では、車両モデル70Cの速度 V OA 、及び車両モデル70Cから交差点までの距離L conf1 から次の(4)式より車両モデル70Cが交差点に到 達するまでの到達時間T conf1 を計算する。

 T conf1 =L conf1 /V OA ・・・・・(4)

 次のステップS104では、車両モデル70Aの速度 V、及び車両モデル70Aが交差点を右折して通 するまでの距離L conf2 から次の(5)式より車両モデル70Aの交差点を右 折して通過するまでの到達時間T conf2 を計算する。

 T conf2 =L conf2 /V・・・・・(5)

 次のステップS106では、車両モデル70Aが車両 モデル70Cの前を通過して右折する場合の条件 を求める。交差点において、車両モデル70Aと 車両モデル70Cとの到達時間の差が予め定めた ギャップ時間T gap 以上であれば車両モデル70Aが車両モデル70Cの 前を通過して右折できるものとした場合、車 両モデル70Aは交差点を現在の時刻から(T conf1 -T gap )以内に通過すればよい。車両モデル70Aが、(T CONF1 -T gap )で交差点を通過できる場合、車両モデル70A 車両モデル70Cの前を通過して右折させる場 の加減速度をA conf とすると、交差点を右折して通過するまでの 距離L conf2 は、次の式(6)より求められる。

 よって、加減速度A conf は、次の(7)式より求められる。

 よって、車両モデル70Aの加減速度Aとして加 減速度A conf 以上を選択できれば、車両モデル70Aを車両モ デル70Cの前を通過して交差点を右折させるこ とができる。

 次のステップS108では、車両モデル70Aが車両 モデル70Cの通過後に交差点を右折する場合の 条件を求める。車両モデル70Cが交差点を通過 する時間は、L pass /V OA より求まる。よって、車両モデル70Aが車両モ デル70Cの後を通過して右折できるものとした 場合、車両モデル70Aは交差点を現在の時刻か ら(L pass /V OA +T gap )以降に通過すればよい。車両モデル70Aが、(L pass /V OA +T gap )で交差点を通過できる場合、車両モデル70C 通過後に交差点を通過して右折させる場合 加減速度をA pass とすると、交差点を右折して通過するまでの 距離L conf2 は、次の式(8)より求められる。

 よって、加減速度A pass は、次の(9)式より求められる。

 よって、車両モデル70Aの加減速度Aとして加 減速度A pass 以下を選択できれば、車両モデル70Aを車両モ デル70Cの通過後に交差点を右折させることが できる。

 次のステップS110では、加減速度A pass が車両モデル70Aの最大減速度A min 以上であるか否かを判定し、肯定判定となっ た場合はステップS114へ移行する一方、否定 定となった場合はステップS112へ移行する。

 ステップS112では、車両モデル70Aを車両モデ ル70Cの通過後に交差点を右折させることがで きないので、車両モデル70Aを車両モデル70Cの 前を速やかに通過させるため、車両モデル70A の加減速度Aとして選択可能な範囲を加減速 A conf から最大加速度A max までの範囲であるものと導出する。

 一方、ステップS114では、加減速度A conf が車両モデル70Aの最大加速度A max 以下である否かを判定し、肯定判定となった 場合はステップS116へ移行する一方、否定判 となった場合はステップS118へ移行する。

 ステップS116では、車両モデル70Aを車両モデ ル70Cの前に交差点を右折させること、及び車 両モデル70Cの通過後に交差点を右折させるこ とが共にできるため、車両モデル70Aの加減速 度Aとして選択可能な範囲を最大減速度A min から加減速度A pass までの範囲及び加減速度A conf から最大加速度A max までの範囲であるものと導出する。

 一方、ステップS118では、車両モデル70Cの通 過後に交差点を右折させるため、車両モデル 70Aの加減速度Aとして選択可能な範囲を最大 速度A min から加減速度A pass までの範囲であるものと導出する。

 本対向車両動作範囲導出ルールプログラ は車両モデル70Aの加減速度Aとして選択可能 な範囲を導出すると処理終了となる。

 次に、図14には先行車両動作範囲導出ル ルプログラムの処理の流れが示されている

 ステップS150では、空間配置データ記憶部14 記憶された空間配置データに基づき、車両 デル70Aの速度V、先行する車両モデル70Bの速 度V pre 、及び車両モデル70Aから車両モデル70Bまでの 車間距離L pre を認識する。

 次のステップS152では、車両モデル70Bの速度 V pre が制限速度V max よりも速いか否かを判定し、肯定判定となっ た場合はステップS154へ移行する一方、否定 定となった場合はステップS158へ移行する。

 ステップS154では、車両モデル70Aの速度Vを 限速度V max にする場合の条件を求める。

 上述したように、車両モデル70Aの加速及び 速を時間T acc で終了させるものとすると、車両モデル70Aの 速度Vを制限速度V max にする場合の加減速度A opt1 は、次の(10)式より求められる。

 A opt1 =(V max -V)/T acc ・・・・・(10)

 次のステップS156では、車両モデル70Aの速度 Vを制限速度V max にするため、車両モデル70Aの加減速度Aとし 選択可能な範囲を最大減速度A min から加減速度A opt1 までの範囲であるものと導出する。

 一方、ステップS158では、車両モデル70Aの速 度V、車間距離L pre から次の(11)式より車両モデル70Aが車間距離L pre を走行する時間T TTC を計算する。

 T TTC =L pre /V・・・・・(11)

 次のステップS160では、適正な車両間隔と して予め定められた基準時間TC、及びドライ の集中度に基づき、次の(12)式より目標時間 TTCを算出する。

 TTC=TC×(1.0/集中度)・・・・・(12)

 このように、ドライバの集中度に応じて 標時間TTCを変更させることにより、本実施 形態に係る交通シミュレーション装置10で 、例えば、集中度が低下した場合、ドライ が車間距離を空けるようになることを再現 せることができる。

 そして、本ステップS160では、上記ステップ S158において計算された時間T TTC が目標時間TTCよりも大きいか否かを判定し、 肯定判定となった場合はステップS162へ移行 、否定判定となった場合はステップS166へ移 する。

 ステップS162では、車両モデル70Aの速度Vを 両モデル70Bの速度V pre に変更する場合の条件を求める。

 上述したように、車両モデル70Aの加速及び 速を時間T acc で終了させるものとすると、車両モデル70Aの 速度Vを車両モデル70Bの速度V pre に変更する場合の加減速度A opt3 は、次の(13)式より求められる。

 A opt3 =(V pre -V)/T acc ・・・・・(13)

 次のステップS164では、車両モデル70Aの速度 を車両モデル70Bの速度V pre に変更するため、車両モデル70Aの加減速度A して選択可能な範囲を最大減速度A min から加減速度A opt3 までの範囲であるものと導出する。

 一方、ステップS166では、車両モデル70Aが車 間距離L pre を走行する時間T TTC が目標時間TTCになるように車両モデル70Aの速 度Vを変更する場合の条件を求める。

 この車両モデル70Aが車間距離L pre を走行する時間T TTC が目標時間TTCになる速度V TTC は、次の(14)式より求められる。

 V TTC =L pre /TTC・・・・・(14)

 上述したように、車両モデル70Aの加速及び 速を時間T acc で終了させるものとすると、車両モデル70Aの 速度を速度V TTC に変更する場合の加減速度A opt2 は、次の(15)式より求められる。

 A opt2 =(V TTC -V)/T acc ・・・・・(15)

 次のステップS164では、車両モデル70Aの速度 を速度V TTC に変更するため、車両モデル70Aの加減速度A して選択可能な範囲を最大減速度A min から加減速度A opt2 までの範囲であるものと導出する。

 本先行車両動作範囲導出ルールプログラ は車両モデル70Aの加減速度Aとして選択可能 な範囲を導出すると処理終了となる。

 次に、図15には歩行者動作範囲導出ルー プログラムの処理の流れが示されている。

 ステップS200では、空間配置データ記憶部14 記憶された空間配置データに基づき、車両 デル70Aの速度V、車両モデル70Aが交差点を右 折して交差点を通過するまで走行経路の距離 L conf2 、歩行者wの速度V w 、及び歩行者wが横断歩道を通過するまでの 離L w を認識する。

 次のステップS202では、歩行者wの速度V w 、及び歩行者wが横断歩道を通過するまでの 離L w から次の(16)式より歩行者wが横断歩道を通過 るまでの到達時間T W を計算する。

 T w =L W /V W ・・・・・(16)

 次のステップS204では、車両モデル70Aの速度 V、及び車両モデル70Aが交差点を右折して通 するまでの距離L conf2 から上記(5)式より車両モデル70Aの交差点を右 折して通過するまでの到達時間T conf2 を計算する。

 次のステップS206では、車両モデル70Aが歩行 者wの前を通過して右折する場合の条件を求 る。交差点において、車両モデル70Aと歩行 wとの到達時間の差が予め定めたギャップ時 T gapw 以上であれば車両モデル70Aが歩行者wの前を 過して右折できるものとした場合、車両モ ル70Aは交差点を現在の時刻から(T w -T gapw )以内に通過すればよい。車両モデル70Aが、(T w -T gapw )で交差点を通過できる場合、車両モデル70A 歩行者wの前を通過して右折させる場合の加 速度をA confw とすると、交差点を右折して通過するまでの 距離L conf2 は、次の式(17)より求められる。

 よって、加減速度A confW は、次の(18)式より求められる。

 よって、車両モデル70Aの加減速度Aとして加 減速度A confw 以上を選択できれば、車両モデル70Aを歩行者 wの前を通過して交差点を右折させることが きる。

 次のステップS208では、車両モデル70Aが歩行 者wの通過後に交差点を右折する場合の条件 求める。歩行者wが交差点を通過する時間は L W /V W より求まる。よって、車両モデル70Aが歩行者 wの後を通過して右折できるものとした場合 車両モデル70Aは交差点を現在の時刻から(L W /V W +T gapw )以降に通過すればよい。車両モデル70Aが、(L W /V W +T gapw )で交差点を通過できる場合、歩行者wの通過 に交差点を通過して右折させる場合の加減 度をA passw とすると、交差点を右折して通過するまでの 距離L conf2 は、次の式(19)より求められる。

 よって、加減速度A passw は、次の(20)式より求められる。

 よって、車両モデル70Aの加減速度Aとして加 減速度A passw 以下を選択できれば、車両モデル70Aを歩行者 wの通過後に交差点を右折させることができ 。

 次のステップS210では、加減速度A passw が車両モデル70Aの最大減速度A min 以上であるか否かを判定し、肯定判定となっ た場合はステップS214へ移行する一方、否定 定となった場合はステップS212へ移行する。

 ステップS212では、車両モデル70Aを歩行者w 通過後に交差点を右折させることができな ので、車両モデル70Aを歩行者wの前を速やか 通過させるため、車両モデル70Aの加減速度A として選択可能な範囲を加減速度A confw から最大加速度A max までの範囲であるものと導出する。

 一方、ステップS214では、加減速度A confw が車両モデル70Aの最大加速度A max 以下である否かを判定し、肯定判定となった 場合はステップS216へ移行する一方、否定判 となった場合はステップS218へ移行する。

 ステップS216では、車両モデル70Aを歩行者w 前に交差点を右折させること、及び歩行者w 通過後に交差点を右折させることが共にで るため、車両モデル70Aの加減速度Aとして選 択可能な範囲を最大減速度A min から加減速度A passw までの範囲及び加減速度A confw から最大加速度A max までの範囲であるものと導出する。

 一方、ステップS218では、歩行者wの通過後 交差点を右折させるため、車両モデル70Aの 減速度Aとして選択可能な範囲を最大減速度A min から加減速度A passw までの範囲であるものと導出する。

 本歩行者動作範囲導出ルールプログラム 車両モデル70Aの加減速度Aとして選択可能な 範囲を導出すると処理終了となる。

 このように、図7のステップS24では、読み 出した各動作範囲導出ルールプログラムを実 行して注意対象毎に車両モデル70Aの加減速度 Aとして選択可能な範囲を求める。

 次のステップS26では、動作範囲集約部40 より、各動作範囲導出ルールプログラムに り求められた選択可能な加減速度Aの範囲を 集して複数の加減速度の範囲で重複する加 速度の範囲を求める。

 図16には、各動作範囲導出ルールプログラ により導出され選択可能な加減速度Aの範囲 模式的に示されている。なお、同図では、 ッチングされている部分が選択可能な加減 度Aの範囲を示している。例えば、信号器を 判断した結果の選択可能な加減速度Aの範囲 最大減速度A min から加減速度A stop までの範囲及び加減速度A go から最大加速度A max までの範囲である。

 ステップS28では、動作決定部42により、上 ステップS18において求められた重複する加 速度の範囲において最も大きな加減速度を 両モデル70Aの動作と決定する。例えば、各 択可能な加減速度Aの範囲が図16で示される のの場合は、加減速度A’ max が車両モデル70Aの加減速度と決定される。

 ステップS30では、挙動演算部44により、 記ステップS28において決定した加減速度Aで 両モデル70Aを上記ステップS12から後述する テップS32の繰り返し処理の1回分の処理時間 である処理インターバル時間だけ移動させた 位置を演算で求めることにより、車両モデル 70Aの挙動を演算し、演算で求めた位置に車両 モデル70Aを移動させるように空間配置データ 記憶部14に記憶された空間配置データを更新 る。

 次のステップS32では、不図示の操作部よ シミュレーション終了の指示がなされたか かを判定し、否定判定となった場合は再度 テップS12に戻る一方、肯定判定となった時 で本シミュレーション処理が終了となる。

 以上のように、本実施の形態によれば、 意対象検索部60により、ドライバが車両モ ルを走行させる際に注意するべき注意対象 検索し、認識注意対象選択部64及びドライバ 認識注意対象選択部68により、データ生成部1 3によって設定されたドライバの能力情報に づき、検索した注意対象から当該ドライバ より認識される注意対象を選択し、動作決 部42により、選択した注意対象に基づいて車 両モデルの動作を決定しているので、高精度 に交通状態をシミュレーションすることがで きる。

 また、本実施の形態によれば、認識注意 象選択部64により、ドライバの運転の熟練 が、必要熟練度情報記憶部62に記憶された必 要熟練度情報により示される車両モデルと注 意対象との距離、注意対象に対する遮蔽の有 無、注意対象に対する見通しの有無の少なく とも1つに応じた必要な熟練度以上の注意対 を、検索した意対象から当該ドライバによ 認識される注意対象として選択しているの 、ドライバの運転の熟練度に応じた注意対 の認識状態を再現させることができる。

 さらに、本実施の形態によれば、ドライ 認識注意対象選択部68により、認識時間情 記憶部66に記憶された認識時間情報に基づき 、ドライバの視力及び集中度の少なくとも一 方に応じて当該ドライバが注意対象を認識す るために必要な時間を求め、当該必要な時間 を所定の優先順位の順に加算し、加算して得 られた加算時間が前記ドライバが注意対象で あるものと認識して車両モデルの動作を決定 するのに要する動作決定時間以内に収まる注 意対象をドライバにより認識される注意対象 として選択するので、ドライバの視力や集中 度に応じた注意対象の認識状態を再現させる ことができる。

 なお、本実施の形態では、ルール情報と てプログラムを用いた場合について説明し が、本発明はこれに限定されるものではな 、例えば、動作範囲の導出に必要なパラメ タに対応して動作を示す値を記憶したルッ アップテーブル等を用いてもよい。この場 も、本実施の形態と同様の効果を奏するこ ができる。

 また、本実施の形態では、ドライバの能 に応じて道路上に存在する注意対象を認識 て車両の動作を決定する場合について説明 たが、本発明はこれに限定されるものでは く、例えば、ドライバが携帯電話機で会話 ながら車両を運転している場合を交通シミ レーション装置10で再現させる場合、一例 して、図17に示すように、上記動作決定時間 内に携帯電話機での会話に意識が奪われる時 間部分を設け、それ以外の時間以内に収まる 注意対象をドライバにより認識される注意対 象として選択するものとしてもよい。また、 ドライバが漫然と運転している場合を交通シ ミュレーション装置10で再現させる場合、一 として、図18に示すように、各注意対象を 識した時間の後に無反応時間を設けて、動 決定時間以内に収まる注意対象をドライバ より認識される注意対象として選択するよ にしてもよい。これにより、携帯電話機を 作しているドライバや、漫然として運転し いるドライバによる車両の動作を高精度で ミュレーションすることができる。

 また、本実施の形態では、シミュレーシ ン処理をハードウェアにより実現する場合 ついて説明したが、本発明はこれに限定さ るものではなく、例えば、ソフトウェアに り実現することもできることは言うまでも い。この場合の形態例としては、一例とし 、図7に示したフローチャートにより実行さ れる処理をコンピュータ・プログラムとして 作成して実行する形態を例示することができ る。この場合も、本実施の形態と同様の効果 を奏することができる。

 その他、本実施の形態で説明した交通シ ュレーション装置10の構成(図1参照。)及び 意対象選択部24の構成(図3参照。)は一例であ り、本発明の主旨を逸脱しない範囲内におい て適宜変更可能であることは言うまでもない 。

 また、本実施の形態で説明した各種情報 データ構造(図4~図6参照。)も一例であり、 発明の主旨を逸脱しない範囲内において適 変更可能であることは言うまでもない。

 さらに、本実施の形態で説明したシミュ ーション処理(図7参照。)及び各動作範囲導 ルールプログラム(図12~図15参照。)の処理の 流れも一例であり、本発明の主旨を逸脱しな い範囲内において適宜変更可能であることは 言うまでもない。

符号の説明

10 交通シミュレーション装置
13 データ生成部(設定部)
14 空間配置データ記憶部(記憶部)
42 動作決定部(決定部)
60 注意対象検索部(検索部)
62 必要熟練度情報記憶部(記憶部)
64 認識注意対象選択部(選択部)
66 認識時間情報記憶部(記憶部)
68 ドライバ認識注意対象選択部(選択部)
69 余裕度演算部(変更部)