JP2018205794A - 情報処理システム、運転支援システム、情報処理方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】車両の挙動の変化が乗員に与えるストレス度合いを判定する。【解決手段】情報処理システム１０は、車両２０の挙動の変化に起因して車両２０に作用するモーメントを車両２０から受信する通信装置１３と、単位時間あたりのモーメントの累積値と車両２０の乗員が受けるストレス度合いとを対応付ける設定情報１２０を記憶する記憶装置１２と、単位時間あたりのモーメントの累積値から設定情報１２０を参照してストレス度合いを評価する評価プログラム１１０とを備える。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理システム、運転支援システム、情報処理方法、及びコンピュータプログラムに関わる。

ナビゲーション装置における経路探索アルゴリズムの一つとして、例えば、ダイクストラ法と呼ばれるアルゴリズムが知られている。このアルゴリズムによれば、出発地点から目的地まで至る複数の経路の中から最短経路を効率的に選択することができる。最短経路は、最短時間で目的地までに到達するのに便利であるものの、車両の乗員にとって、必ずしも快適な経路であるとは限らない。例えば、暗くて見通しの悪い道路や、路面状態が劣悪で車両の振動や揺れを生じさせる道路は、車両の乗員に不快感を与える。このような事情に鑑み、特開２０１３−０６８５２１号公報は、車両の走行時のブレーキ回数や突き上げ回数などを検出し、快適性のよい経路を案内するナビゲーション装置を提案している。

特開２０１３−０６８５２１号公報

しかし、車両の走行時のブレーキ回数や突き上げ回数などは、車両の乗員に不快感を与える要因とはなり得るものの、運転の不快感とは、本来、車両の乗員に加わる負荷の程度に応じて評価すべきものである。例えば、車両の走行時のブレーキ回数や突き上げ回数などが同じでも、走行速度が異なれば、車両の乗員に加わる負荷は異なる。走行速度が速い程、ブレーキ時や突き上げ時に乗員に加わる負荷は大きいものとなる。乗員に加わる負荷が大きくなると、乗り物酔いを誘発したり、苛立ちの感情が引き起こされたりする。快適な運転環境を実現するためには、車両の挙動の変化が乗員に与えるストレス度合いを判定するのが望ましい。

そこで、本発明は、車両の挙動の変化が乗員に与えるストレス度合いを判定することを課題とする。

上述の課題を解決するため、本発明に関わる情報処理システムは、車両の挙動の変化に起因して車両に作用するモーメントを車両から受信する通信装置と、単位時間あたりのモーメントの累積値と車両の乗員が受けるストレス度合いとを対応付ける設定情報を記憶する記憶装置と、単位時間あたりのモーメントの累積値から設定情報を参照してストレス度合いを評価する評価手段とを備える。

本発明に関わる情報処理システムによれば、車両の挙動の変化が乗員に与えるストレス度合いを判定することができる。

本発明の実施形態１に関わる情報処理システム及び車両の構成を示す説明図である。 本発明の実施形態１に関わる設定情報の一例の説明図である。 車両に単位時間あたりに作用するローリングモーメントの累積値と快適度との関係を回帰分析により求めたグラフを示す。 車両に単位時間あたりに作用するピッチングモーメントの累積値と快適度との関係を回帰分析により求めたグラフを示す。 車両に単位時間あたりに作用するヨーイングモーメントの累積値と快適度との関係を回帰分析により求めたグラフを示す。 本発明の実施形態１に関わる情報処理方法の処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施形態２に関わる情報処理システム及び車両の構成を示す説明図である。

以下、各図を参照しながら本発明の実施形態について説明する。ここで、同一符号は同一の構成要素を示すものとし、重複する説明は省略する。
図１は、本発明の実施形態１に関わる情報処理システム１０及び車両２０の構成を示す説明図である。複数の車両２０は、通信ネットワーク６０を通じて情報処理システム１０に接続している。情報処理システム１０は、複数の車両２０のそれぞれの運転を支援するための各種情報処理を行うコンピュータであり、通信ネットワーク６０を通じて、気象情報サーバ３０、交通情報サーバ４０、及びインフラ設備５０にも接続している。情報処理システム１０が行う各種情報処理の詳細については後述する。

車両２０には、情報処理システム１０との間で通信をしながら車両２０の運転を支援する運転支援システム２００が搭載されている。車両２０は、４輪車（例えば、普通自動車、小型自動車、軽自動車、大型特殊自動車、小型特殊自動車など）でもよく、或いは、２輪車（例えば、普通自動２輪車、小型自動二輪車、原動機付自転車など）でもよい。

運転支援システム２００は、通信装置２２０と、制御装置２３０と、車両挙動検出センサ２４０と、カウンタ２５０とを備える。

通信装置２２０は、通信ネットワーク６０を通じて、運転支援システム２００と情報処理システム１０との間の通信を制御する。通信ネットワーク６０は、例えば、無線ネットワーク（例えば、移動通信網など）と有線ネットワーク（例えば、近距離通信網、広域通信網、又は付加価値通信網等など）とが混在する通信網である。

制御装置２３０は、そのハードウエア資源として、プロセッサ２３１と、記憶装置２３２とを備える電子制御ユニットである。プロセッサ２３１は、記憶装置２３２に格納されているコンピュータプログラム２６０を解釈及び実行することにより、車両２０の各部の動作を制御する。コンピュータプログラム２６０は、自動運転制御プログラム２７０と、車載装置制御プログラム２８０とを含む。記憶装置２３２は、例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ、メモリカード、光ディスクドライブ、半導体メモリなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。半導体メモリは、揮発性メモリでもよく、或いは不揮発性メモリでもよい。

車両挙動検出センサ２４０は、車両２０の挙動を検出する。車両２０の基本的な挙動には、「加速動作」、「減速動作」、「定速動作」、及び「停止動作」という４つの挙動があり、これらに加えて、「ローリング」、「ピッチング」、及び「ヨーイング」という３つの回転挙動がある。回転挙動とは、車両２０の重心を通る前後左右上下の軸線周りの回転運動を意味する。

ローリングとは、例えば、カーブを曲がる際に、車両２０が片側へ傾くといったような、車両２０の前後の軸線周りの回転運動を意味する。車両２０にローリングを起こさせるローリングモーメントは、車両２０の乗員（運転手又は同乗者）の三半規管（前半規管、後半規管、及び外半規管）に身体的なストレスを与えることがある。

ピッチングとは、例えば、減速するときに車両２０の前方に荷重が移動し、加速するときに車両２０の後方に荷重が移動するといったような、車両２０の左右の軸線周りの回転運動を意味する。車両２０にピッチングを起こさせるピッチングモーメントは、車両２０の乗員の三半規管に身体的なストレスを与えることがある。

ヨーイングとは、車両２０の上下の軸線周りの回転運動を意味する。車両２０にヨーイングを起こさせるヨーイングモーメントは、車両２０の乗員の三半規管に身体的なストレスを与えることがある。

この他にも、例えば、車両２０の「バウンシング」、「ハーシュネス」、及び「ジャーク」などの挙動の変化によっても、車両２０の重心を通る前後左右上下の軸線にモーメントが作用し、車両２０の乗員の三半規管に身体的なストレスを与えることがある。

このように、車両２０の挙動の変化に起因して車両２０に作用する各種のモーメントは、車両２０の乗員に与えるストレス度合いを判定する指標となるものである。ここで、「ストレス」とは、「身体的な負荷」を意味するものとする。車両挙動検出センサ２４０は、車両の挙動の変化（ローリング、ピッチング、ヨーイング、バウンシング、ハーシュネス、又はジャークのうちの何れか一つ以上又は全て）に起因して車両２０に作用するモーメントを検出する。車両挙動検出センサ２４０として、例えば、角速度センサ（ジャイロセンサ）、加速度センサ、又は加加速度センサを用いることができる。

なお、自動運転制御プログラム２７０、車載装置制御プログラム２８０、及びカウンタ２５０の詳細については後述する。車両２０は、走行パラメータ検出装置２０１と、位置検出装置２０２と、スイッチ群２０３と、エンジン制御装置２０４と、ブレーキ制御装置２０５と、ステアリング制御装置２０６と、ナビゲーション装置２０７と、音響装置２０８と、車内照明装置２０９と、芳香ガス生成装置２１０とを備える。これらの各装置２０１〜２１０の詳細についても後述する。

情報処理システム１０は、そのハードウエア資源として、プロセッサ１１と、記憶装置１２と、通信装置１３とを備える。プロセッサ１１、記憶装置１２、及び通信装置１３のハードウエア構成は、プロセッサ２３１、記憶装置２３２、及び通信装置２２０のハードウエア構成と同様であるため、その詳細な説明を省略する。なお、通信装置１３，２２０を区別する場合、通信装置１３を第１の通信装置と呼び、通信装置２２０を第２の通信装置と呼ぶ。

プロセッサ１１は、記憶装置１２に格納されているコンピュータプログラム１００を解釈及び実行することにより、車両２０の運転を支援するための各種情報処理を行う。コンピュータプログラム１００は、評価プログラム１１０を含む。評価プログラム１１０は、車両２０の挙動の変化から車両２０の乗員が受けるストレス度合いを評価するためのプログラムである。ストレス度合いを評価することは、ストレス度合いを判定することと同義である。記憶装置１２には、コンピュータプログラム１００と、設定情報１２０と、検出データ蓄積データベース１３０と、車両挙動解析データベース１４０とが格納されている。

図２に示すように、設定情報１２０は、車両２０に単位時間あたりに作用するモーメントの累積値（Ｍ１，Ｍ２，…，ＭＮ）と、車両２０の乗員の生体情報（Ｉ１，Ｉ２，…，ＩＮ）と、車両２０の乗員が受けるストレス度合い（Ｓ１，Ｓ２，…，ＳＮ）とを相互に対応付けている。車両２０の挙動の変化に起因して車両２０の重心を通る前後左右上下の軸線周りに各種のモーメントが作用すると、車両２０に単位時間あたりに作用するモーメントの累積値に応じて、乗員の生体情報の変動（例えば、呼吸数や心拍数の変動、ストレスホルモンの分泌量の変動、或いは、交感神経や副交感神経の活動状態の変化）が生じる。例えば、車両２０に単位時間あたりに作用するモーメントの累積値が大きくなると、乗員の三半規管に加わる身体的なストレスは大きくなる。それによって、乗員の呼吸数、心拍数、及びストレスホルモンの分泌量が増大し、交感神経は活性化し、副交感神経は不活性化する。このような複合的な因子から定まる生体情報の変動は、車両２０の乗員が受けるストレス度合いを定量的に評価する指標となる。そこで、車両２０に単位時間あたりに作用するモーメントの累積値がＭＫであるときの生体情報ＩＫを、不特定の被検者について予め測定しておき、測定された生体情報ＩＫに対応するストレス度合いＳＫを設定することにより、設定情報１２０が得られる（但し、Ｋは１以上Ｎ以下の正数とする）。ここで、生体情報ＩＫは、車両２０に単位時間あたりに作用するモーメントの累積値がＭＫであるときの車両２０の乗員の生体情報（例えば、呼吸数、心拍数、ストレスホルモンの分泌量、或いは交感神経や副交感神経の活動状態を定量的に評価する値）から算出される値である。

車両２０に単位時間あたりに作用するモーメントの累積値が同じでも、車両２０の乗員の生体情報の変化の度合いには、個人差がある。このため、車両２０に単位時間あたりに作用するモーメントの累積値がＭＫであるときの車両２０の乗員の生体情報を複数の被検者について測定し、測定された値の平均値を生体情報ＩＫとしてもよい。

また、車両２０に単位時間あたりに作用するモーメントの累積値が同じでも、天候（例えば、晴天と雨天）、渋滞の程度、又は時間帯（例えば、昼と夜）が異なれば、車両２０の乗員の生体情報（例えば、心拍数やストレスホルモンの分泌量）の変化の度合いも異なり得る。このため、天候、渋滞の程度、又は時間帯に応じて、車両２０に単位時間あたりに作用するモーメントの累積値（Ｍ１，Ｍ２，…，ＭＮ）と、車両２０の乗員の生体情報（Ｉ１，Ｉ２，…，ＩＮ）と、車両２０の乗員が受けるストレス度合い（Ｓ１，Ｓ２，…，ＳＮ）との対応関係が異なる複数の設定情報１２０を記憶装置１２に予め記憶するのが望ましい。この場合、図２に示す設定情報１２０は、ある天候の下の、ある渋滞の程度の下の、ある時間帯における、車両２０に単位時間あたりに作用するモーメントの累積値（Ｍ１，Ｍ２，…，ＭＮ）と、車両２０の乗員の生体情報（Ｉ１，Ｉ２，…，ＩＮ）と、車両２０の乗員が受けるストレス度合い（Ｓ１，Ｓ２，…，ＳＮ）との対応関係を示す。天候、渋滞の程度、又は時間帯に応じて、適切な設定情報１２０が複数の設定情報１２０の中から選択されるように、天候、渋滞の程度、又は時間帯に関する情報を各設定情報１２０に含ませておいてもよい。

また、異なる気象条件の下の、異なる渋滞の程度の下の、異なる時間帯において、複数の被検者を対象に、学習機能を通じて最適化された複数の設定情報１２０を記憶装置１２に予め記憶してもよい。

なお、ストレス度合いＳ１，Ｓ２，…，ＳＮは、例えば、０から１００までの範囲をとる数値としてもよい。

次に、ストレス度合いと快適度との関係について説明する。ストレス度合いと快適度とは相補的な関係にあり、一方が高い程、他方は低くなる。車両２０に作用するモーメントの種類をＬ種類とすると、（１）式が成立する。

Ｙ＝ΣＹｉ …（１）
ここで、Ｌは正数であり、ｉは１以上Ｌ以下の正数である。Ｙｉは、ｉ番目のモーメントの単位時間あたりの累積値が車両２０の乗員に与える快適度である。Ｙは車両２０の乗員の快適度であり、ｉ＝１からｉ＝ＬまでＹｉを加算した合計値である。例えば、Ｌ＝６とすると、車両２０に作用する６種類のモーメントとして、例えば、ローリング、ピッチング、ヨーイング、バウンシング、ハーシュネス、及びジャークに起因するものを挙げることができる。

説明の便宜上、車両２０に作用するモーメントとして、例えば、ローリング、ピッチング、及びヨーイングに起因するものを例示的に考察する（この場合、Ｌ＝３である）。車両２０に単位時間あたりに作用するローリングモーメントの累積値をＸ１とし、車両２０に単位時間あたりに作用するピッチングモーメントの累積値をＸ２とし、車両２０に単位時間あたりに作用するヨーイングモーメントの累積値をＸ３とすると、（２）式〜（５）式が成立する。なお、α、β、及びγは、それぞれ、重み係数である。

Ｙ＝Ｙ１＋Ｙ２＋Ｙ３ …（２）
Ｙ１＝（−１．０３８９×Ｘ１＋９４．４３６）×α…（３）
Ｙ２＝９０．０５５×ｅｘｐ（−０．０２３×Ｘ２）×β…（４）
Ｙ３＝８４．５４３×ｅｘｐ（−０．０２２×Ｘ３）×γ…（５）

図３は、車両２０に単位時間あたりに作用するローリングモーメントの累積値（Ｎ・ｍｍ・回数／ｈｒ）と、快適度との関係（Ｙ１とＸ１との関係）を回帰分析により求めたグラフを示す。

図４は、車両２０に単位時間あたりに作用するピッチングモーメントの累積値（Ｎ・ｍｍ・回数／ｈｒ）と、快適度との関係（Ｙ２とＸ２との関係）を回帰分析により求めたグラフを示す。

図５は、車両２０に単位時間あたりに作用するヨーイングモーメントの累積値（Ｎ・ｍｍ・回数／ｈｒ）と、快適度との関係（Ｙ３とＸ３との関係）を回帰分析により求めたグラフを示す。

図３ないし図５では、快適度は、０から１００までの範囲をとる数値として例示している。（２）式〜（５）式によれば、車両２０に単位時間あたりに作用するモーメントの累積値から、車両２０の乗員が受ける快適度を求めることができる。また、快適度とストレス度合いは、相補的な関係にあるため、快適度からストレス度合いを定量的に評価することができる。なお、（３）式〜（５）式及び図３〜図５は、天候が晴天であるときの条件下の快適度を示しており、雨天の環境下では異なる快適度を示す点に留意されたい。

次に、図６を参照しながら、ストレス度合いを定量的に評価する情報処理方法について説明する。車両挙動検出センサ２４０は、車両２０の挙動の変化に起因して車両２０に作用するモーメントを検出する（ステップ６０１）。次いで、運転支援システム２００は、検出されたモーメントに関わる情報を、車両２０の位置情報及び時刻情報とともに、通信装置２２０を通じて、情報処理システム１０に送信する（ステップ６０２）。情報処理システム１０は、検出されたモーメントに関わる情報を車両２０の位置情報及び時刻情報とともに、通信装置１３を通じて受信し（ステップ６０３）、これらを検出データ蓄積データベース１３０に格納する（ステップ６０４）。次いで、情報処理システム１０は、検出データ蓄積データベース１３０を参照し、単位時間あたりのモーメントの累積値を計算する（ステップ６０５）。

次いで、情報処理システム１０は、単位時間あたりのモーメントの累積値から、設定情報１２０を参照して、車両２０の乗員が受けるストレス度合いを評価する（ステップ６０６）。天候、渋滞の程度、及び時間帯に応じて、車両２０に単位時間あたりに作用するモーメントの累積値（Ｍ１，Ｍ２，…，ＭＮ）と、車両２０の乗員の生体情報（Ｉ１，Ｉ２，…，ＩＮ）と、車両２０の乗員が受けるストレス度合い（Ｓ１，Ｓ２，…，ＳＮ）との対応関係が異なる複数の設定情報１２０が記憶装置１２に予め記憶されている場合には、情報処理システム１０は、気象情報サーバ３０及び交通情報サーバ４０からそれぞれ気象情報及び渋滞情報を取得する。そして、情報処理システム１０は、天候、渋滞の程度、及び時間帯に対応する設定情報１２０を複数の設定情報１２０の中から選択し、選択された設定情報１２０を参照して、単位時間あたりのモーメントの累積値から車両２０の乗員が受けるストレス度合いを評価する。例えば、車両２０が走行しているときの天候が晴天であり、そのときの渋滞の程度が酷く、且つ、そのときの時間帯が昼の時間帯であるときには、そのような状況に対応する設定情報１２０を複数の設定情報１２０の中から選択し、選択された設定情報１２０を参照して、車両２０の乗員が受けるストレス度合いを評価する。次いで、情報処理システム１０は、車両２０の運転を支援するための情報として、車両２０の乗員が受けるストレス度合いに関わる情報を、通信装置１３を通じて、運転支援システム２００に送信する（ステップ６０７）。運転支援システム２００は、ストレス度合いに関わる情報を情報処理システム１０から受信する（ステップ６０８）。

評価プログラム１１０は、情報処理システム１０によって実行される上述の情報処理（ステップ６０３〜６０７）を記述するコンピュータプログラムである。情報処理システム１０のハードウエア資源と評価プログラム１１０との協働により、車両２０の乗員が受けるストレス度合いを評価する評価手段としての機能が実現される。

ここで、図１の説明に戻る。自動運転制御プログラム２７０は、車両２０の自動運転を制御するコンピュータプログラムであり、車両２０の乗員が受けるストレス度合いに応じて自動運転を制御することができる。まず、車両２０の自動運転の説明に先立って各装置２０１〜２１０の詳細について説明する。

走行パラメータ検出装置２０１は、車両２０の走行パラメータ（例えば、車速、操舵トルク、ハンドル角、ヨーレート、アクセル開度、路面勾配、及び路面摩擦係数推定値など）を検出する。これらの走行パラメータは、エンジン制御装置２０４、ブレーキ制御装置２０５、及びステアリング制御装置２０６などに入力される。

位置検出装置２０２は、例えば、全地球測位衛星から発信された電波を受信し、その電波情報に基づいて、車両２０の位置を検出する。

スイッチ群２０３は、車両２０の運転手の運転支援制御に係るスイッチ群である。スイッチ群２０３は、例えば、車両２０の運転モードを手動運転モードと自動運転モードとの間で切り替えることを指示するスイッチ、車速を一定速に維持して走行することを指示するスイッチ、先行車との車間距離を一定に維持しながら追従走行をすることを指示するスイッチ、走行車線を設定車線に維持して走行することを指示するスイッチ、或いは、走行車線からの逸脱を防止することを指示するスイッチなどを含む。車両２０の運転モードが手動運転モードから自動運転モードに切り替わると、自動運転制御プログラム２７０は、エンジン制御装置２０４、ブレーキ制御装置２０５、及びステアリング制御装置２０６を自動的に制御する。

エンジン制御装置２０４は、例えば、吸入空気量、スロットル開度、エンジン水温、吸気温度、酸素濃度、クランク角、及びアクセル開度などの情報に基づき、車両２０のエンジンの燃料噴射制御や点火時期制御などを行う。

ブレーキ制御装置２０５は、例えば、車輪速、ハンドル角、及びヨーレートなどの情報に基づいて、アンチロック制御、横すべり防止制御、及びヨーブレーキ制御などを行う。

ステアリング制御装置２０６は、例えば、車速、操舵トルク、ハンドル角、及びヨーレートなどの情報に基づき、車両２０の電動パワーステアリングモータによるアシストトルクを制御する。また、ステアリング制御装置２０６は、運転手によるスイッチ群２０３の操作に応答して、走行車線を設定車線に維持して走行制御するレーンキープ制御や、走行車線からの逸脱防止制御を行う。

ナビゲーション装置２０７は、車両２０の走行経路を案内する。ナビゲーション装置２０９は、地図データを有しており、位置検出装置２０２により検出された車両２０の位置がこの地図データ上に特定される。地図データは、道路データ及び施設データを有している。道路データは、リンクの位置情報、リンクの種別情報、ノードの位置情報、ノードの種別情報、及び、ノードとリンクとの間の接続関係の情報（道路の分岐地点や合流地点の情報）を含んでいる。施設データは、施設毎に設定された複数のレコードを有しており、各レコードは、対象とする施設の名称の情報、所在位置の情報、施設種別（デパート、商店、レストラン、駐車場、公園など）の情報を示すデータを有している。ナビゲーション装置２０７は、車両２０の位置を地図上に表示し、目的地が入力されると、出発地から目的地までの経路を演算し、ディスプレイに表示するとともに、音声案内を行う。

音響装置２０８は、例えば、楽曲を出力するオーディオ装置である。車内照明装置２０９は、車両２０の車内を照明する。芳香ガス生成装置２１０は、芳香ガスを生成し、車両２０の車室に提供する。

自動運転モードにおいて、自動運転制御プログラム２７０は、走行パラメータ検出装置２０１によって検出された走行パラメータ、位置検出装置２０２によって検出された車両２０の位置、及び、運転手によるスイッチ群２０３の操作に基づいて、定速走行制御、追従走行制御、レーンキープ制御、車線逸脱防止制御などを協調させて自動運転制御を実行する。自動運転制御において、車両２０の乗員が受けるストレス度合いが、閾値を超えると、自動運転制御プログラム２７０は、ストレス度合いが閾値未満になるように、エンジン出力、ブレーキ制動、及びステアリング操作を自動制御する。このとき、自動運転制御プログラム２７０は、ナビゲーション装置２０７により設定された出発値から目的地へ至る複数の経路のうち、ストレス度合いが低いものと推定される経路を優先的に選択し、選択された経路に沿って、車両２０を走行させてもよい。車両２０が過去に走行した経路とそのときに車両２０の乗員が受けたストレス度合いと走行日時とを対応付けてナビゲーション装置２０７の地図データ上に蓄積しておくことにより、ストレス度合いが低いものと推定される経路を選択することができる。このように、運転支援システム２００のハードウエア資源と自動運転制御プログラム２７０との協働により、自動運転制御手段としての機能が実現される。

カウンタ２５０は、車両２０の乗員のストレス負荷をポイント値として定量的にカウントする。具体的には、カウンタ２５０は、評価プログラム１１０によって評価されたストレス度合いの増減に応じて、ポイント値を増減する。また、車両２０の乗員のストレス負荷の低減を促すストレス低減処理が実行されたときに、カウンタ２５０は、ポイント値を減算する。ポイント値が閾値を超えると、車載装置制御プログラム２８０は、ストレス低減処理が実行されるように、車両２０の車載装置（例えば、ナビゲーション装置２０７、音響装置２０８、車内照明装置２０９、及び芳香ガス生成装置２１０）を制御する。

ストレス低減処理として、例えば、車載装置制御プログラム２８０は、ナビゲーション装置２０７を制御し、車両２０の乗員のストレス負荷の低減が促されるように選択された走行経路又は休憩施設（例えば、サービスエリア又はパーキングエリアなど）を案内する情報を車両２０の運転手に提供する処理を実行してもよい。

ストレス低減処理として、例えば、車載装置制御プログラム２８０は、音響装置２０８を制御し、車両２０の乗員のストレス負荷の低減が促されるように選択された楽曲（例えば、ベータエンドルフィンの分泌を促す音楽）を出力する処理を実行してもよい。

ストレス低減処理として、例えば、車載装置制御プログラム２８０は、車内照明装置２０９を制御し、車両２０の乗員のストレス負荷の低減が促されるように選択された照明光（例えば、色温度の低いオレンジ色の照明光）を出力する処理を実行してもよい。

ストレス低減処理として、例えば、車載装置制御プログラム２８０は、芳香ガス生成装置２１０を制御し、車両２０の乗員のストレス負荷の低減が促されるように選択された芳香ガス（例えば、鎮静作用のあるアロマオイルの芳香ガス）を生成する処理を実行してもよい。

このように、運転支援システム２００のハードウエア資源と車載装置制御プログラム２８０との協働により、車載装置制御手段としての機能が実現される。

なお、情報処理システム１０は、車両２０の運転を支援するための情報処理として、車両２０の乗員が受けるストレス度合いを定量的に評価する処理の他に、例えば、車両２０の挙動を事後的に解析する処理をも行ってもよい。情報処理システム１０は、例えば、車両挙動検出センサ２４０が検出した車両２０の挙動に関わる情報及び車両２０の位置情報を運転支援システム２００から受信するとともに、気象情報及び交通情報をそれぞれ気象情報サーバ３０及び交通情報サーバ４０から受信する。そして、情報処理システム１０は、車両２０の挙動に関わる情報と、車両２０の位置情報と、気象情報と、交通情報とをそれぞれ対応付けて車両挙動解析データベース１４０に格納する。情報処理システム１０は、車両挙動解析データベース１４０を参照することにより、どのような気象条件の下で、或いはどのような交通状況の下で、車両２０がどのような挙動をしたのかを把握することができる。そして、情報処理システム１０は、例えば、急ハンドルや急ブレーキが行われた位置及びその時の気象条件を勘案して、車両２０の挙動の改善策を分析し、その分析結果を運転支援システム２００に提供する。この分析結果は、車両２０の自動運転制御に活用される。

情報処理システム１０は、車両２０の運転を支援するための情報処理として、車両２０の乗員が受けるストレス度合いに関わる情報をインフラ設備５０に提供する処理を行ってもよい。車両２０の乗員が受けるストレス度合いが、閾値を超えると、インフラ設備５０は、例えば、高速道路の電光掲示板に休憩施設を案内する情報を表示する。

以上、説明したように、本発明の実施形態１によれば、情報処理システム１０は、車両２０の挙動の変化に起因して車両２０に作用する単位時間あたりのモーメントの累積値から、乗員の受けるストレス度合いを定量的に評価することができる。特に、車両２０の挙動の変化のうち、ローリング、ピッチング、ヨーイング、バウンシング、ハーシュネス、及びジャークは、車両２０の前後左右上下の軸線周りに捩じり荷重をもたらすため、乗員の受ける身体的なストレス度合いを評価するのに好適である。

また、単位時間あたりのモーメントの累積値と、車両２０の乗員の生体情報と、車両２０の乗員が受けるストレス度合いとを相互に対応付けることにより、生理学的な見地から、ストレス度合いを精度よく評価することができる。

また、自動運転制御プログラム２７０は、車両２０の乗員のストレス度合いが閾値未満となるように、車両２０の自動運転を制御するため、快適な運転環境を提供することができる。また、車両２０の乗員のストレス負荷を定量的に評価するポイント値が閾値を超えたときに、車載装置制御プログラム２８０は、ストレス低減処理が実行されるように、車両２０の車載装置を制御することにより、快適な運転環境を提供することができる。

図７は、本発明の実施形態２に関わる情報処理システム１０及び車両２０の構成を示す説明図である。実施形態１では、情報処理システム１０がストレス度合いを評価するのに対し、実施形態２では、運転支援システム２００がストレス度合いを評価する点で両者は異なる。実施形態１，２の共通点については説明を省略し、両者の相違点を中心に説明する。

実施形態２の運転支援システム２００の記憶装置２３２に格納されているコンピュータプログラム２６０は、自動運転制御プログラム２７０及び車載装置制御プログラム２８０の他に、評価プログラム１１０を含む。また、実施形態２の運転支援システム２００の記憶装置２３２には、コンピュータプログラム２６０の他に、設定情報１２０及び検出データ蓄積データベース１３０が格納されている。

車両挙動検出センサ２４０は、車両２０の挙動の変化に起因して車両２０に作用するモーメントを検出する。次いで、運転支援システム２００は、検出されたモーメントに関わる情報を、車両２０の位置情報及び時刻情報とともに、検出データ蓄積データベース１３０に格納する。次いで、運転支援システム２００は、検出データ蓄積データベース１３０を参照し、単位時間あたりのモーメントの累積値を計算する。次いで、情報処理システム１０は、単位時間あたりのモーメントの累積値から、設定情報１２０を参照して、車両２０の乗員が受けるストレス度合いを評価する。実施形態２に関わる評価プログラム１１０によるストレス度合いの評価方法は、実施形態１に関わる評価プログラム１１０によるストレス度合いの評価方法と同様である。自動運転制御プログラム２７０は、車両２０の乗員が受けるストレス度合いに応じて自動運転を制御する。実施形態２に関わる自動運転制御プログラム２７０による自動運転制御は、実施形態１に関わる自動運転制御プログラム２７０による自動運転制御と同様である。カウンタ２５０がカウントするポイント値が閾値を超えると、車載装置制御プログラム２８０は、ストレス低減処理が実行されるように、車両２０の車載装置（例えば、ナビゲーション装置２０７、音響装置２０８、車内照明装置２０９、及び芳香ガス生成装置２１０）を制御する。実施形態２に関わる車載装置制御プログラム２８０による車載装置制御は、実施形態１に関わる車載装置制御プログラム２８０による車載装置制御と同様である。

なお、車両２０に単位時間あたりに作用するモーメントの累積値（Ｍ１，Ｍ２，…，ＭＮ）と、車両２０の乗員の生体情報（Ｉ１，Ｉ２，…，ＩＮ）と、車両２０の乗員が受けるストレス度合い（Ｓ１，Ｓ２，…，ＳＮ）との対応関係を、学習機能を用いて、更新してもよい。これにより、車両２０の乗員毎に設定情報１２０を最適化することができる。

このように、本発明の実施形態２によれば、運転支援システム２００は、車両２０の挙動の変化に起因して車両２０に作用する単位時間あたりのモーメントの累積値から、乗員の受けるストレス度合いを定量的に評価することができる。

なお、以上説明した各実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更／改良され得るととともに、本発明にはその等価物も含まれる。即ち、各実施形態に当業者が適宜設計変更を加えたものも、本発明の特徴を備えている限り、本発明の範囲に包含される。また、各実施形態が備える各要素は、技術的に可能な限りにおいて組み合わせることができ、これらを組み合わせたものも本発明の特徴を含む限り本発明の範囲に包含される。

１０…情報処理システム １１…プロセッサ １２…通信装置 １３…記憶装置 ２０…車両 ３０…気象情報サーバ ４０…交通情報サーバ ５０…インフラ設備 ６０…通信ネットワーク １００…コンピュータプログラム １１０…評価プログラム １２０…設定情報 １３０…検出データ蓄積データベース １４０…車両挙動解析データベース ２００…運転支援システム ２２０…通信装置 ２３０…制御装置 ２３１…プロセッサ ２３２…記憶装置 ２４０…車両挙動検出センサ ２５０…カウンタ ２６０…コンピュータプログラム ２７０…自動運転制御プログラム ２８０…車載装置制御プログラム

Claims (12)

1. 車両の挙動の変化に起因して前記車両に作用するモーメントを前記車両から受信する第１の通信装置と、
   単位時間あたりの前記モーメントの累積値と前記車両の乗員が受けるストレス度合いとを対応付ける設定情報を記憶する記憶装置と、
   単位時間あたりの前記モーメントの累積値から前記設定情報を参照して前記ストレス度合いを評価する評価手段と、
   を備える情報処理システム。
2. 請求項１に記載の情報処理システムであって、
   前記車両に作用するモーメントは、前記車両の重心を通る前後左右上下の軸線周りの回転運動をもたらすモーメント、又は前記車両の重心を通る前後左右上下の軸線に作用するモーメントである、情報処理システム。
3. 請求項１に記載の情報処理システムであって、
   前記車両の挙動の変化は、前記車両のローリング、ピッチング、ヨーイング、バウンシング、ハーシュネス、又はジャークのうちの何れかである、情報処理システム。
4. 請求項１乃至３のうち何れか１項に記載の情報処理システムであって、
   前記設定情報は、単位時間あたりの前記モーメントの累積値と、前記車両の乗員の生体情報と、前記車両の乗員が受けるストレス度合いとを相互に対応付けている、情報処理システム。
5. 請求項１乃至４のうち何れか１項に記載の情報処理システムであって、
   前記記憶装置は、天候、渋滞の程度、又は時間帯に応じて、単位時間あたりの前記モーメントの累積値と前記車両の乗員が受けるストレス度合いとの対応関係が異なる複数の設定情報を記憶しており、
   前記評価手段は、天候、渋滞の程度、又は時間帯に対応する設定情報を前記複数の設定情報から選択し、選択された前記設定情報を参照して、単位時間あたりの前記モーメントの累積値から前記ストレス度合いを評価する、情報処理システム。
6. 請求項１乃至５のうち何れか１項に記載の情報処理システムに通信接続可能な前記車両に搭載される運転支援システムであって、
   前記ストレス度合いを前記情報処理システムから受信する第２の通信装置と、
   前記ストレス度合いが閾値未満となるように前記車両の自動運転を制御する自動運転制御手段と、
   を備える運転支援システム。
7. 請求項１乃至５のうち何れか１項に記載の情報処理システムに通信接続可能な前記車両に搭載される運転支援システムであって、
   前記ストレス度合いを前記情報処理システムから受信する第２の通信装置と、
   前記車両の乗員のストレス負荷をポイント値として定量的にカウントするカウンタであって、前記評価手段によって評価された前記ストレス度合いの増減に応じて、前記ポイント値を増減するとともに、前記車両の乗員のストレス負荷の低減を促すストレス低減処理が実行されたときに前記ポイント値を減算する、カウンタと、
   前記ポイント値が閾値を超えたときに、前記ストレス低減処理が実行されるように、前記車両の車載装置を制御する車載装置制御手段と、
   を備える運転支援システム。
8. 請求項７に記載の運転支援システムであって、
   前記ストレス低減処理は、
   前記車両のナビゲーション装置を制御し、前記車両の乗員のストレス負荷の低減が促されるように選択された走行経路又は休憩施設を案内する情報を前記車両の運転手に提供する処理、
   前記車両の音響装置を制御し、前記車両の乗員のストレス負荷の低減が促されるように選択された楽曲を出力する処理、
   前記車両の車内照明装置を制御し、前記車両の乗員のストレス負荷の低減が促されるように選択された照明光を出力する処理、又は
   前記車両の芳香ガス生成装置を制御し、前記車両の乗員のストレス負荷の低減が促されるように選択された芳香ガスを生成する処理、
   の何れかである運転支援システム。
9. 車両の挙動の変化に起因して前記車両に作用するモーメントを検出する車両挙動検出センサと、
   単位時間あたりの前記モーメントの累積値と前記車両の乗員が受けるストレス度合いとを対応付ける設定情報を記憶する記憶装置と、
   単位時間あたりの前記モーメントの累積値から前記設定情報を参照して前記ストレス度合いを評価する評価手段と、
   を備える運転支援システム。
10. 請求項９に記載の運転支援システムであって、
    前記ストレス度合いが閾値未満となるように前記車両の自動運転を制御する自動運転制御手段を更に備える、運転支援システム。
11. コンピュータが、
    車両の挙動の変化に起因して前記車両に作用するモーメントを前記車両から受信するステップと、
    単位時間あたりの前記モーメントの累積値と前記車両の乗員が受けるストレス度合いとを対応付ける設定情報を参照し、単位時間あたりの前記モーメントの累積値から前記ストレス度合いを評価するステップと、
    を実行する情報処理方法。
12. コンピュータに、
    車両の挙動の変化に起因して前記車両に作用するモーメントを前記車両から受信するステップと、
    単位時間あたりの前記モーメントの累積値と前記車両の乗員が受けるストレス度合いとを対応付ける設定情報を参照し、単位時間あたりの前記モーメントの累積値から前記ストレス度合いを評価するステップと、
    を実行させるコンピュータプログラム。