JP2015045826A - 電動車いす運転者教育装置 - Google Patents

Abstract

【課題】運転者毎の運転能力に応じて教育を実施することができる電動車いす運転者教育装置を提供すること。
【解決手段】電動車いす運転者教育装置１は、能力評価部１３による評価結果に基づいて、教育プログラム記憶部１８に記憶された複数の教育プログラムから運転者に適した教育プログラムを選択部１７により選択し、選択された教育プログラムを教育部１９により実行して運転者を教育する。また、教育プログラムは、ハンドル形電動車いす１０１の走行中に運転者が見る映像を表示して、この映像から運転者にハザードを検出させている。また、能力評価部１３はリスク知覚能力評価部１５を有し、このリスク知覚能力評価部１５は、ハザードの将来の状態を予測してリスクを見積もるリスク知覚能力について運転者を評価する。
【選択図】図４

Description

本発明は、電動車いす運転者教育装置に関し、詳しくは、運転操作装置を備えたハンドル形電動車いすの運転者を教育する電動車いす運転者教育装置に関する。

日本において電動車いすの運転には運転免許の取得が不要であるため、運転免許が必要な自動車の運転者と異なり、電動車いすの運転者の運転知識、運転経験、運転技術は多種多様である。このため、電動車いすの販売や点検の際には、販売員が運転者に対して運転操作または走行時の注意事項について教育している。
運転者がこのような教育を受ける機会は、販売員の時間的制約等から電動車いすの販売時や点検時に限られてしまうため、運転者が教育を受ける時間や回数が十分でない場合もあり、また、教育された内容を運転者が忘れてしまう場合もあった。したがって、効率よく運転者だけで十分な時間および回数、教育を受けることのできる教育装置が必要とされている。

ところで、自動車の運転操作を計測して評価およびアドバイスを表示する運転評価装置が知られている（特許文献１参照）。特許文献１に記載のものは、ステアリングハンドルやアクセルペダル等の運転操作装置を備えたドライビングシミュレータからの情報に基づいて、運転者の運転操作を計測し、予め記憶した模範運転操作を基準として運転者を評価するとともに、その走行場所に対するアドバイス表示を行うようになっている。

特開２００８‐５８４５９号公報

しかしながら、運転免許が必要な自動車の運転者とは異なり、電動車いすの運転者は、運転能力が運転者毎に大きく異なるものであるから、電動車いすの運転者に対しては、運転者毎の運転能力に応じて教育を実施する必要がある。特許文献１に記載のものは、運転者毎の運転能力に応じて教育を実施することができないという問題があった。
本発明は、上記のような問題点に着目してなされたものであり、運転者毎の運転能力に応じて教育を実施することができる電動車いす運転者教育装置を提供することを目的とするものである。

本発明の第１の態様は、運転操作装置を備えたハンドル形電動車いすの運転者の運転能力を評価する能力評価部と、複数の教育プログラムを記憶する教育プログラム記憶部と、前記能力評価部による評価結果に基づいて、前記教育プログラム記憶部に記憶された複数の教育プログラムから前記運転者に適した教育プログラムを選択する選択部と、前記選択部により選択された教育プログラムを実行して前記運転者を教育する教育部と、を含んで構成されている。

本発明の第２の態様は、前記教育プログラムは、前記ハンドル形電動車いすの走行中に前記運転者が見る映像を表示して、該映像から前記運転者にハザードを検出させるものであることが好ましい。

本発明の第３の態様は、前記能力評価部は、ハザードの将来の状態を予測してリスクを見積もるリスク知覚能力について前記運転者を評価するリスク知覚能力評価部を有することが好ましい。

本発明の第４の態様は、タッチパネル式ディスプレイと、前記タッチパネル式ディスプレイに予め定められた画像を表示する表示制御部と、前記タッチパネル式ディスプレイ上でタッチされたタッチ位置を検出する位置検出部と、前記タッチパネル式ディスプレイ、前記表示制御部、前記位置検出部、前記能力評価部、前記教育プログラム記憶部、前記選択部、および前記教育部を収容するとともに可搬性を有する筐体と、を備え、前記能力評価部は、前記タッチパネル式ディスプレイにおいて前記表示制御部により表示された画像の位置に対する前記位置検出部により検出されたタッチ位置とタイミングとに基づいて前記運転能力を評価し、前記教育部は、前記タッチパネル式ディスプレイにおいて前記表示制御部により表示された画像の位置に対する前記位置検出部により検出されたタッチ位置とタイミングとに基づいて前記運転能力を教育することが好ましい。

このように上記の第１の態様によれば、能力評価部による評価結果に基づいて、教育プログラム記憶部に記憶された複数の教育プログラムから運転者に適した教育プログラムを選択部により選択し、選択された教育プログラムを教育部により実行して運転者を教育することができる。このため、運転者毎の運転能力に応じて教育を実施することができる。

また、上記の第２の態様によれば、ハザードを検出させる過程を通じてハザードに関する知識を運転者に与えることができ、運転者のリスク知覚能力を高めることができる。

また、上記の第３の態様によれば、リスク知覚能力は教育によって向上するものであるため、リスク知覚能力をリスク知覚能力評価部により評価し、この評価結果に基づく教育プログラムを教育部が実行することにより、運転者は、リスク知覚能力が向上し、回避行動や安全確認等の行動を実運転において行うことが可能になる。

また、上記の第４の態様によれば、電動車いす運転者教育装置が可搬性を有するため、運転者は、自宅等に居ながらにして電動車いす運転者教育装置を用いて教育を受けることが可能になる。このため、運転者が高齢等により外出が困難な場合であっても運転のための教育を受けるための負担を軽減することができる。また、販売員の工数を削減することができる。

図１は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置の対象となるハンドル形電動車いすの概略構成を示す前側斜視図である。 図２は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置の対象となるハンドル形電動車いすの概略構成を示す後側斜視図である。 図３は、電動車いすの運転者の運転行動をモデル化した図である。 図４は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置の構成を示すブロック図である。 図５は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置の動作を示すフローチャートである。 図６は、図５の運転能力評価処理の詳細を示すフローチャートである。 図７は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置が行う分割的注意能力の試験について説明する説明図である。 図８は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置が行う分割的注意能力の試験について説明する説明図である。 図９は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置による反応時間の差による分割的注意能力の試験に対する評価を説明するグラフである。 図１０は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置によるエラー率による分割的注意能力の試験に対する評価を説明するグラフである。 図１１は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置が行う抑制機能の試験について説明する説明図である。 図１２は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置が行う抑制機能の試験について説明する説明図である。 図１３は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置による反応時間の差による抑制機能の試験の評価を説明するグラフである。 図１４は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置が行う交差点の飛び出し予測について説明する説明図である。 図１５は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置が行うリスク知覚能力の試験における交差点の飛び出し予測について説明する説明図である。 図１６は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置が行うリスク知覚能力の試験における交差点の飛び出し予測について説明する説明図である。 図１７は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置による交差点の飛び出し予測の評価を説明するグラフである。 図１８は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置が行うリスク知覚能力の試験における歩行者道路の場合について説明する説明図である。 図１９は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置が行うリスク知覚能力の試験における歩行者道路の場合について説明する説明図である。 図２０は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置によるリスク知覚能力の試験における歩行者道路の場合の評価を説明するグラフである。 図２１は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置の運転能力評価処理による評価結果を示すレーダーチャートである。 図２２は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置の教育プログラムの画面を示す図である。 図２３は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置の教育プログラムの画面を示す図である。 図２４は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置の教育プログラムの画面を示す図である。 図２５は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置の教育プログラムの画面を示す図である。 図２６は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置の教育プログラムの画面を示す図である。 図２７は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置の教育プログラムの運転能力算出方法を説明する図である。 図２８は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置の教育プログラムの画面を示す図である。 図２９は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置の教育プログラムの画面を示す図である。 図３０は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置の教育プログラムの画面を示す図である。 図３１は、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置の教育プログラムの画面を示す図である。

以下、本発明の一実施形態に係る電動車いす運転者教育装置について説明する。初めに、電動車いす運転者教育装置の説明に先立って、電動車いすの概要構成、および電動車いすの運転者の運転行動について説明する。
まず、電動車いすについて、ハンドル形電動車いすを例にしてその概要構成を説明する。図１は、ハンドル形電動車いすを前側から見た斜視図であり、図２は、同後側から見た斜視図である。
図１、図２に示すように、ハンドル形電動車いす１０１は、運転者がシート１０２に座って運転する一人乗りの車いすである。このハンドル形電動車いす１０１は、操舵装置としての操舵ハンドル１０４と、運転者が座るシート１０２と、後輪１０３と、前輪１０５とを備えており、充電式バッテリーから供給される電力により後輪１０３をモータにより駆動して走行するようになっている。前輪１０５は、運転者による操舵ハンドル１０４の操作により操舵されるようになっている。
なお、電動車いすは、運転者が運転操作可能な電動車いすであればよく、ハンドル形電動車いす１０１に限らず、２つの車輪で走行および操舵を行ういわゆる標準形電動車いすであってもよい。

次に、電動車いすの運転者の運転行動について説明する。図３は、電動車いすの運転者の運転行動をモデル化した説明図である。
図３に示すように、電動車いすの運転行動は、現在の運転環境に対して運転者によるハザード知覚およびリスク知覚が行われること、これらの知覚結果に基づいて運転者が判断を行うこと、電動車いすの操作が行われること、この操作が車両の挙動に反映されること、の繰り返しから成り立っている。

ハザード知覚とは、運転環境に存在する事故の可能性を持つ全てのハザード（対象や事象）を探し出すことである。ハザード知覚のためには、分割的注意能力及び抑制機能が運転者に求められる。分割的注意能力とは、運転者が複数の対象に対して見落としのないように同時に注意する能力である。抑制機能とは、運転者がよそ見をしないよう不必要な注意を抑制する能力である。これら分割的注意能力及び抑制機能は、視力や注意力に関する心身機能である。
一方、リスク知覚とは、知覚したハザードに対して事故に伴う重大性と事故の発生確率の組み合わせの損害を見積もることである。換言すると、リスク知覚とは、知覚したハザードの将来の状態を予測してリスクを見積もること（危険予知をすること）である。リスク知覚のためにはリスク知覚能力が運転者に必要となる。リスク知覚能力は、ハザードに関する知識を運転者に教育することにより向上し得る能力であるという点において、身体機能であるハザード知覚とは性質が異なる。

ここで、ハザードは、顕在的ハザード、潜在的ハザード、行動予測ハザードの３つに大きく分類される。顕在的ハザードとは、目に見えているハザードであり、例えば、前方から接近する歩行者や前方に存在する電柱など、道路前方の進路上で目視可能な交通参加者や対象物など、そのものが事故発生に結びつき得ると予測されるハザードである。潜在的ハザードとは、目に見えていないハザードであり、目視可能ではないが死角等に存在する可能性がある交通参加者や対象物などである。行動予測ハザードとは、側方から徐々に近づく歩行者のように、道路前方の側方に存在する交通参加者の中で、今後の行動によっては事故を導く可能性が高まると予測されるハザードである。
更に、顕在的ハザードは、動的な顕在的ハザードと静的な顕在的ハザードに分類され、行動予測ハザードは、動的な行動予測ハザードと静的な行動予測ハザードとに分類される。

このように、ハザードは、詳細には、動的な顕在的ハザード、静的な顕在的ハザード、潜在的ハザード、動的な行動予測ハザード、静的な行動予測ハザード、の５つに分類される。具体的には、動的な顕在的ハザードとは、例えば、前方から接近してくる歩行者や自転車である。静的な顕在的ハザードとは、例えば、前方に存在する駐車車両などの障害物である。潜在的ハザードとは、死角に隠れている歩行者や自転車である。動的な行動予測ハザードとは、例えば、側方から接近する歩行者や自転車である。静的な行動予測ハザードとは、例えば、側方で立ち止まっている歩行者である。

これらの各ハザードに対して要求されるリスク知覚能力は、次のようなものである。動的な顕在的ハザードに対しては、動いているものに対する注意力がリスク知覚能力として求められる。静的な顕在的ハザードに対しては、止まっているものに対する注意力がリスク知覚能力として求められる。潜在的ハザードに対しては、見えない場所に対する注意力がリスク知覚能力として求められる。動的な行動予測ハザードに対しては、先を予測する力がリスク知覚能力として求められる。静的な行動予測ハザードに対しては、万が一を想定する力がリスク知覚能力として求められる。

次に、電動車いす運転者教育装置について説明する。この電動車いす運転者教育装置は、前述のハンドル形電動車いす１０１等の電動車いすの運転者の運転能力を評価し、評価結果に基づいて運転者を教育する装置である。本実施形態では、電動車いす運転者教育装置は、運転能力として前述のハザード知覚能力およびリスク知覚能力について運転者を評価し、この評価結果に基づいてリスク知覚能力を向上するための教育プログラムを選択して運転者に対して実施するようになっている。

図４は、電動車いす運転者教育装置１の構成を示すブロック図である。電動車いす運転者教育装置１は、いわゆるタブレットＰＣ等として構成されており、筐体２と、タッチパネル式ディスプレイ７と、表示制御部１１と、位置検出部１２と、評価教育部１０と、を備えている。

タッチパネル式ディスプレイ７は、タッチパネル３０および表示画面３１を備えている。表示制御部１１は、表示画面３１への画像表示を制御し、位置検出部１２は、タッチパネル３０上のタッチ位置の座標を検出するようになっている。
評価教育部１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、入力ポート、および出力ポート等を備えたマイクロコンピュータによって構成されている。評価教育部１０において、ＣＰＵは、ＲＡＭの一部の格納領域を作業領域として利用しつつ予めＲＯＭに記憶されたプログラムにしたがって演算を行うようになっている。本実施形態では、評価教育部１０は、能力評価部１３と、結果記憶部１６と、選択部１７と、教育プログラム記憶部１８と、教育部１９とを有している。

能力評価部１３は、ハンドル形電動車いす１０１の運転者の運転能力を評価するようになっている。能力評価部１３は、ハザード知覚能力評価部１４とリスク知覚能力評価部１５とを有し、ハザード知覚能力評価部１４は運転者の運転能力として前述のハザード知覚能力を評価し、リスク知覚能力評価部１５は運転者の運転能力として前述のリスク知覚能力を評価するようになっている。
結果記憶部１６は、能力評価部１３による運転者の評価結果を複数人数分記憶するようになっている。また、結果記憶部１６は、後述する選択部１７による教育プログラムの選択結果を複数人数分記憶するようになっている。
教育プログラム記憶部１８は、複数の教育プログラムを記憶するようになっている。教育プログラムとは、リスク知覚能力を向上させるために運転者に対して実施するためのものである。
選択部１７は、能力評価部１３による評価結果に基づいて、教育プログラム記憶部１８に記憶された複数の教育プログラムから運転者に適した教育プログラムを選択するようになっている。教育部１９は、選択部１７により選択された教育プログラムを実行して運転者を教育するようになっている。

ここで、能力評価部１３による運転者の評価、および教育部１９による運転者の教育は、タッチパネル式ディスプレイ７を用いて行われるようになっている。具体的には、運転者の評価および教育は、タッチパネル式ディスプレイ７において表示制御部１１により表示された画像の位置に対する位置検出部１２により検出されたタッチ位置とタイミングとに基づいて行われるようになっている。

筐体２は、これらタッチパネル式ディスプレイ７、表示制御部１１、位置検出部１２、評価教育部１０を収容しており、可搬性を有している。このように、電動車いす運転者教育装置１は、全ての構成要素を筐体２に収容するタブレットＰＣ等として構成されているため可搬性を有している。ここで「可搬性」とは、一般人が比較的容易に持ち運べることを意味している。

次に、電動車いす運転者教育装置１の動作について説明する。図５は、電動車いす運転者教育装置１の動作を示すフローチャートである。このフローチャートは、全体として、運転者の運転能力を評価し、評価結果に基づいて運転者に最適な教育プログラムを選択および実施するものである。図５に示すように、まず、評価教育部１０は、運転能力評価要求の有無を判別する（ステップＳ１１）。ここでは、運転能力評価を要求する操作がタッチパネル式ディスプレイ７から入力された場合に、運転能力評価要求が有ると判別している。評価教育部１０は、運転能力評価要求が有る場合、能力評価部１３により運転能力評価処理を行い（ステップＳ１２）、運転能力評価要求が無い場合、教育要求があるか否かを判別する（ステップＳ１３）。運転能力評価処理の詳細については後述する。

評価教育部１０は、ステップＳ１３で教育要求が無い場合、このフローチャートの動作を終了し、ステップＳ１３で教育要求が有る場合、教育プログラムが未選択であるか否かを判別する（ステップＳ１４）。
評価教育部１０は、ステップＳ１４で教育プログラムが選択済みであると判別した場合（ステップＳ１４でＮＯ）、ステップＳ１９に移行して選択済みの教育プログラムを教育部１９により実行し（ステップＳ１９）、ステップＳ１４で教育プログラムが未選択であると判別した場合（ステップＳ１４でイエス）、運転能力が未評価であるか否かを判別する（ステップＳ１５）。

評価教育部１０は、ステップＳ１５で運転能力が評価済みであると判別した場合（ステップＳ１５でＮＯ）、ステップＳ１７に移行して選択部１７により教育プログラムを選択し（ステップＳ１７）、ステップＳ１５で運転能力が未評価であると判別した場合（ステップＳ１５でＹＥＳ）、能力評価部１３により運転能力評価処理を実行する（ステップＳ１６）。
ステップＳ１６の運転能力評価処理に次いで、評価教育部１０は、運転能力の評価結果に応じて教育プログラムを選択部１７により選択し（ステップＳ１７）、その選択結果を結果記憶部１６に記憶し（ステップＳ１８）、その教育プログラムを教育部１９により実行する（ステップＳ１９）。教育プログラムの詳細については後述する。

以下、ステップＳ１２、Ｓ１６で実行される運転能力評価処理の詳細について具体例とともに説明する。図６は、電動車いす運転者教育装置１の運転能力評価処理を示すフローチャートである。まず、このフローチャートの概要を説明する。
初めに、能力評価部１３のハザード知覚能力評価部１４は、運転者の分割的注意能力について試験を実施して評価をし(ステップＳ２１)、次いで、運転者が不必要な注意を抑制する能力である抑制機能について試験を実施して評価をする(ステップＳ２２)。次いで、ハザード知覚能力評価部１４は、リスク知覚能力について試験を実施して評価をし(ステップＳ２３)、ステップＳ２１〜Ｓ２３の試験の評価結果をタッチパネル式ディスプレイ７に表示して、運転者に知らせる(ステップＳ２４)。このように、運転能力評価処理では、ハザード知覚のための能力である分割的注意能力および抑制機能と、リスク知覚能力について試験を実施して評価を行う。

次に、上記の各試験項目の試験内容の詳細について説明する。まず、分割的注意能力の試験(ステップＳ２１)の詳細について説明する。分割的注意能力の試験は、通常条件での試験と注意分割条件での試験とから成る。通常条件の試験では、図７に示すように、ハザード知覚能力評価部１４は、タッチパネル式ディスプレイ７の画面３１の様々な位置に例えば６秒間隔でマーク３２を表示し、各マーク３２が表示されてから各マーク３２の位置に運転者（被験者）がタッチするまでの時間を計時して記録する。また、ハザード知覚能力評価部１４は、マーク３２が表示されてから予め定められた一定時間経過してもタッチされなかったときは、エラーとして記録する。

また、注意分割条件での試験では、図８に示すように、ハザード知覚能力評価部１４は、タッチパネル式ディスプレイ７の画面３１の様々な位置に例えば６秒間隔でマーク３２を表示するとともに、画面３１の中央部に例えば１．２秒間隔でランダムに数字３３を表示する。そして、この数字を運転者に読み上げさせるとともに、ハザード知覚能力評価部１４は、各マーク３２が表示されてから各マーク３２の位置に運転者がタッチするまでの時間を計時して記録する。また、ハザード知覚能力評価部１４は、マーク３２が表示されてから一定時間経過してもタッチされなかったときは、エラーとして記録する。このように、注意分割条件での試験では、運転者は数字３３を次々と読み上げながらマーク３２にタッチしなければならず、数字３３を次々と読み上げるのに注意が必要となる。

このような分割的注意能力の試験が終わると、ハザード知覚能力評価部１４は、図９、図１０に示すように、試験を行った複数の運転者について試験結果の統計を算出する。図９は、反応時間の差による分割的注意能力の試験に対する評価を説明するグラフである。図９では、複数の運転者Ｅ２，Ｅ３，Ｅ５，Ｅ７，Ｅ１０の通常条件での試験、注意分割条件での試験のそれぞれにおける平均反応時間を示している。平均反応時間は、各マーク３２にタッチする複数回の試験において、マーク３２が画面３１に出現してからタッチされるまでの時間の平均値である。ここで、各運転者Ｅ２，Ｅ３，Ｅ５，Ｅ１０は、通常条件での試験に比べて注意分割条件での試験では平均反応時間が増加していることが分かる。このような場合には、反応時間に関わる分割的注意能力が低下している（時間がかかり過ぎる）と評価することができる。

図１０は、エラー率による分割的注意能力の試験に対する評価を説明するグラフである。図１０では、各運転者Ｅ２，Ｅ３，Ｅ５，Ｅ７，Ｅ１０の通常条件での試験、注意分割条件での試験のそれぞれにおけるエラー率を示している。前述のように、マーク３２が表示されてから一定時間経過してもタッチされなかったときは、エラーとして記録される。エラー率は、通常条件での試験、注意分割条件での試験のそれぞれについて、エラーとして記録された回数が全体の中でどの程度の割合となるかのパーセンテージである。図１０の例では、運転者Ｅ３，Ｅ１０については、通常条件での試験に比べて注意分割条件での試験でのエラー率に大きな増加が見られる。このような場合には、見落としに関わる分割的注意能力が低下している（見落としが生じている）と評価することができる。

次に、抑制機能の試験(ステップＳ２２)の詳細について説明する。抑制機能の試験は、妨害刺激なしの試験と妨害刺激ありの試験とから成る。妨害刺激なしの試験では、図１１に示すように、ハザード知覚能力評価部１４は、タッチパネル式ディスプレイ７の画面３１に複数の文字４１を表示する。運転者はこの中からＣの文字４２を探し出し、そのＣの文字４２の向きを判断する。すなわち、Ｃの文字４２は正しい向きで表示されている場合と、左右逆向きで表示されている場合とがあり、Ｃの文字４２が正しい向きで表示されていると判断する場合は、運転者は画面３１上のボタン４３にタッチし、Ｃの文字４２が左右逆向きで表示されていると判断する場合は、運転者は画面３１上のボタン４４にタッチする。そして、ハザード知覚能力評価部１４は、文字４１及びＣの文字４２が画面３１に表示されてから正しいボタン４３又は４４がタッチされるまでの時間を計数し、記録する。ハザード知覚能力評価部１４は、このような試験を複数パターン実施する。

また、妨害刺激ありの試験では、図１２に示すように、ハザード知覚能力評価部１４は、妨害刺激なしの試験と同様の内容に加えて、Ｃの文字４２と同色のＴの文字４５を、文字４１及びＣの文字４２が画面３１に表示されている際にランダムに画面３１中に表示する。このＴの文字４５が妨害刺激となる。つまり、妨害刺激とは、発見すべき物の選定を邪魔する文字ということができる。

このような抑制機能の試験が終わると、ハザード知覚能力評価部１４は、図１３に示すように、試験を行った複数の運転者について試験結果の統計を算出する。図１３は、反応時間の差による抑制機能の試験の評価を説明するグラフである。図１３では、運転者Ｅ２，Ｅ３，Ｅ５，Ｅ７，Ｅ１０の妨害刺激なしの試験、妨害刺激ありの試験のそれぞれにおける平均反応時間を示している。平均反応時間は、文字４１及びＣの文字４２が画面３１に表示されてから正しいボタン４３又は４４がタッチされるまでの時間の複数の試験パターンにおける平均値である。そして、妨害刺激なしの試験に比べて妨害刺激ありの試験の方が、平均反応時間が増加している場合には、抑制機能が低下していると評価する。図１３の例では、運転者Ｅ２，Ｅ３，Ｅ７については、妨害刺激なしの試験に比べて妨害刺激ありの試験の方が、平均反応時間が増加しているので、抑制機能が低下していると評価する。

次に、リスク知覚能力の試験(ステップＳ２３)の詳細について説明する。本実施形態では、リスク知覚能力の試験は、前述した動的な顕在的ハザード、静的な顕在的ハザード、潜在的ハザード、動的な行動予測ハザード、静的な行動予測ハザードの検出に関してそれぞれ実施される。以下、これらの各ハザードの検出の一例について説明する。

図１４〜図１６は、交差点の飛び出し予測についてリスク知覚能力の試験を実施する場合を説明する説明図である。図１４〜図１６は、交差点の場面の画像であり、この図１４〜図１６の順に動画像の場面が進行している。リスク知覚能力の試験では、リスク知覚能力評価部１５は、図１４〜図１６示すように、電動車いすの運転中に運転席から見た運転映像をタッチパネル式ディスプレイ７の画面３１に表示し、映像上の対象に危険を感じ、あるいは注意が必要だと思うタイミングで運転者に当該対象をタッチさせる。リスク知覚能力評価部１５は、将来の状況を予測させるために、死角のある無信号交差点、複数の歩行者が存在する歩道の場面など複数場面を設定し、同様の試験を例えば１場面につき１５秒〜６０秒程度で実施する。

図１４〜図１６に示す画面３１において、交差点には死角を形成する障害物５１（壁）があり、この障害物５１から自転車５２が飛び出してくる映像が映し出されている。この場合、運転者は、領域５３にタッチする必要がある。リスク知覚能力評価部１５は、運転者が図１４の場面で領域５３にタッチしたときは、自転車５２の飛び出しを予測していたと判断する。また、リスク知覚能力評価部１５は、運転者が図１５の状況で領域５３にタッチしたときも、ある程度は自転車５２の飛び出しを予測できていたと判断する。一方、リスク知覚能力評価部１５は、図１６の状況で領域５３にタッチしたときは、運転者が自転車５２の飛び出しを予測できなかったと判断する。

この交差点の飛び出し予測の試験の評価は次のように行う。リスク知覚能力評価部１５は、このような試験を複数場面設定して行い、交差点の飛び出し予測ができたもの、できなかったものをそれぞれ判断する。そして、リスク知覚能力評価部１５は、複数場面のうちで交差点の飛び出し予測ができた数のパーセンテージを死角検出率として算出する。

このようなリスク知覚能力の試験が終わると、リスク知覚能力評価部１５は、図１７に示すように、試験を行った複数の運転者について試験結果の統計を算出する。図１７は、各運転者Ｅ２，Ｅ３，Ｅ５，Ｅ７，Ｅ１０の死角検出率を示すグラフである。図１７の例では、運転者Ｅ１０は死角検出率が低くて死角に対する予測ができておらず、リスク知覚能力が低いと評価することができる。

リスク知覚能力の試験の他の例について説明する。図１８、図１９は、歩行者道路の場合についてリスク知覚能力の試験を実施した場合を説明する説明図である。図１８、図１９に示す画面３１において、こちらに向かってくる自転車６１及びバイク６２が表示されており、また、道路を横断する歩行者６３が表示されている。運転者は、これらのハザードとなる対象物を認識し、その対象物にタッチパネル式ディスプレイ７上でタッチする必要がある。図１８の例では、自転車６１、バイク６２、歩行者６３のうち自転車６１のみしかタッチできていないが、図１９の例では、自転車６１、バイク６２、歩行者６３の全てにタッチできている。よって、リスク知覚能力評価部１５は、図１８の例より図１９の例の場合に、ハザード予測がより広範囲にできていると判断する。リスク知覚能力評価部１５、このような試験を複数場面で実施する。

このようなリスク知覚能力の試験が終わると、リスク知覚能力評価部１５は、図２０に示すように、試験を行った複数の運転者について試験結果の統計を算出する。図２０は、各運転者Ｅ２，Ｅ３，Ｅ５，Ｅ７，Ｅ１０の平均注意回数を示すグラフである。図２０の例では、ハザード予測ができた回数をハザードの数で割った値を平均注意回数として求めており、運転者Ｅ３は、平均注意回数が高く、ハザードの予測を広範囲に行っていて、リスク知覚能力が高いことがわかる。

次に、ステップＳ１９で実行される教育プログラムの具体例について説明する。教育部１９は、図２１に示すように、先ず、教育プログラムの実行に先立って、運転能力の評価結果をレーダーチャートの態様で画面３１に表示する。具体的には、能力評価部１３による図９、図１３、図１７、図２０等の統計に基づいて、教育部１９は、教育プログラムを実施する運転者の評価結果を図２１のレーダーチャートの態様で表示する。図２１では、運転者Ｅ５についての５つのハザードに対する評価結果が表示されている。運転者Ｅ５は、図２１の評価結果を見ることにより、自らの運転能力の劣っている項目を認識する。また、図２１では、５種類の各ハザードの名称を、学術的名称に代えて、運転者が理解し易い平易な表現を用いて表示している。

次いで、図２２に示すように、教育部１９は、教育プログラムの開始を示す映像をタッチパネル式ディスプレイ７の画面３１に表示する。なお、教育プログラムにおいては、運転者にゲーム感覚で教育を受けさせるため、運転者に対して、教育プログラムの文言に代えてトレーニングゲームの文言を用いている。

次いで、図２３に示すように、教育部１９は、ハンドル形電動車いす１０１の運転者が運転中に見る映像を実写映像または模擬映像により画面３１に表示し、危険と思われる箇所を運転者にタッチさせる。図２３において、三叉路には、死角を形成する障害物５１があり、死角となる領域５３が危険箇所に設定されている。この死角となる領域５３がタッチされると、図２４に示すように、教育部１９は得点を表示する。一方、図２５に示すように、危険の無い領域５４をタッチした場合は、教育部１９は得点を表示しない。図２５において、領域５４は死角ではなく、危険が無いことが明白である。

運転者に与えられる得点は、タッチした箇所の危険度等に応じて異なっており、図２６に示すように、危険度が高い領域５３をタッチした場合は、教育部１９は高い得点を表示する。具体的には、運転者に与えられる得点は、衝突予測指標として算出される。衝突予測指標とは、対象物と衝突するまでに要する時間の逆数であり、図２７に示すように自車（ハンドル形電動車いす１０１）と対象物（歩行者１１０）とが衝突し得る状態にあるとき、自車の速度ベクトル、対象物の速度ベクトル、自車と対象物との距離、自車と対象物との単位相対位置ベクトルとにより、以下の数式１で表すことができる。この衝突予測指標が大きい場合、危険度が高いということができる。

教育部１９は、タッチした各ハザードの衝突予測指標の合計値をリスク知覚課題における得点とし、得点が大きければ高いリスクを持つハザードを多く抽出できていると捉え、リスク知覚能力が高いと評価する。
このようにして運転者に与えられる得点はシーン毎に加算される。予め設定された目標得点に合計得点が到達しない場合は、図２８に示すように、教育部１９は、クリア失敗の旨を画面３１に表示し、目標得点に合計得点が到達した場合は、図２９に示すように、ステージクリアの旨を画面３１に表示する。

図２９の後、図３０に示すように、教育部１９は、運転者へのアドバイスとして、今回のステージで注意すべき箇所（危険箇所）をマーク５５により表示する。また、教育部１９は、アドバイスとして、「今回の場面は、交差点の死角が危険です」、「このような場所から自転車などが飛び出してくることがよくあるので、確認してから通行しましょう」の文字を画面３１に表示している。
また、図３０の後、図３１に示すように、教育部１９は、教育プログラムによる運転能力の向上度、合計得点数、教育プログラムを実施した回数を表示する。図３１では、運転能力の向上度として、「見えない場所に対する注意力が３点上がりました」と画面３１に表示されている。
なお、教育部１９は、衝突予測指標に加えて、顕在的ハザード、潜在的ハザード、行動予測ハザードの３種類に対して異なる得点を設定しておき、これらのハザードの検出に対して運転者に得点を与えるようにしてもよい。

運転者は、得点を与えられることによりゲーム感覚で教育プログラムを受けることができるともに、教育の結果、リスク知覚能力が向上し、実運転行動において次のような行動を行うことが可能になる。
例えば、運転者は、顕在的ハザード、行動予測ハザードに対するリスク知覚能力が向上することにより、目に見えている歩行者や自転車に対するリスク知覚を適切に行って、歩行者や自転車の接近に対して回避行動を行うことができるようになる。また、運転者は、潜在的ハザードに対するリスク知覚能力が向上することにより、死角に対するリスク知覚を適切に行って、死角に対して安全確認を多く行うことができるようになる。

以上説明したように、本実施形態の電動車いす運転者教育装置１は、能力評価部１３による評価結果に基づいて、教育プログラム記憶部１８に記憶された複数の教育プログラムから運転者に適した教育プログラムを選択部１７により選択し、選択された教育プログラムを教育部１９により実行して運転者を教育している。このため、運転者毎の運転能力に応じて教育を実施することができる。

また、本実施形態の電動車いす運転者教育装置１は、教育プログラムは、ハンドル形電動車いす１０１の走行中に運転者が見る映像を表示して、この映像から運転者にハザードを検出させている。このため、ハザードを検出させる過程を通じてハザードに関する知識を運転者に与えることができ、運転者のリスク知覚能力を高めることができる。

また、本実施形態の電動車いす運転者教育装置１は、能力評価部１３はリスク知覚能力評価部１５を有し、このリスク知覚能力評価部１５は、ハザードの将来の状態を予測してリスクを見積もるリスク知覚能力について運転者を評価している。このため、教育によって向上し得るリスク知覚能力をリスク知覚能力評価部１５により評価し、この評価結果に基づく教育プログラムを教育部１９が実行することにより、運転者は、リスク知覚能力が向上し、回避行動や安全確認等の行動を実運転において行うことが可能になる。

また、本実施形態の電動車いす運転者教育装置１は、電動車いす運転者教育装置１が可搬性を有するため、運転者は、自宅等に居ながらにして電動車いす運転者教育装置１を用いて教育を受けることが可能になる。このため、運転者が高齢等により外出が困難な場合である場合に教育を受けるための負担を軽減することができる。また、販売員の工数を削減することができる。

以上、本発明の実施形態を開示したが、当業者によっては本発明の範囲を逸脱することなく変更が加えられうることは明白である。すべてのこのような修正および等価物が次の請求項に含まれることが意図されている。

１・・・電動車いす運転者教育装置、２・・・筐体、７・・・タッチパネル式ディスプレイ、１１・・・表示制御部、１２・・・位置検出部、１３・・・能力評価部、１５・・・リスク知覚能力評価部、１７・・・選択部、１８・・・教育プログラム記憶部、１９・・・教育部、１０４・・・操舵ハンドル（運転操作装置）

Claims (4)

1. 運転操作装置を備えたハンドル形電動車いすの運転者の運転能力を評価する能力評価部と、
   複数の教育プログラムを記憶する教育プログラム記憶部と、
   前記能力評価部による評価結果に基づいて、前記教育プログラム記憶部に記憶された複数の教育プログラムから前記運転者に適した教育プログラムを選択する選択部と、
   前記選択部により選択された教育プログラムを実行して前記運転者を教育する教育部と、を備えることを特徴とする電動車いす運転者教育装置。
2. 前記教育プログラムは、
   前記ハンドル形電動車いすの走行中に前記運転者が見る映像を表示して、該映像から前記運転者にハザードを検出させるものであることを特徴とする請求項１に記載の電動車いす運転者教育装置。
3. 前記能力評価部は、
   ハザードの将来の状態を予測してリスクを見積もるリスク知覚能力について前記運転者を評価するリスク知覚能力評価部を有することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の電動車いす運転者教育装置。
4. タッチパネル式ディスプレイと、
   前記タッチパネル式ディスプレイに予め定められた画像を表示する表示制御部と、
   前記タッチパネル式ディスプレイ上でタッチされたタッチ位置を検出する位置検出部と、
   前記タッチパネル式ディスプレイ、前記表示制御部、前記位置検出部、前記能力評価部、前記教育プログラム記憶部、前記選択部、および前記教育部を収容するとともに可搬性を有する筐体と、を備え、
   前記能力評価部は、前記タッチパネル式ディスプレイにおいて前記表示制御部により表示された画像の位置に対する前記位置検出部により検出されたタッチ位置とタイミングとに基づいて前記運転能力を評価し、
   前記教育部は、前記タッチパネル式ディスプレイにおいて前記表示制御部により表示された画像の位置に対する前記位置検出部により検出されたタッチ位置とタイミングとに基づいて前記運転能力を教育することを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れか１項に記載の電動車いす運転者教育装置。

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