Visual confirmation evaluation device, method and program

本発明は、目視確認評価装置、方法及びプログラムに関する。

交通事故の多くは、交差点で発生しており、運転者の安全確認により多くの事故は防止可能である。 運転者の安全運転診断に係わる技術としては、例えば運転者の頭部の動き、車両位置、及び車速に基づいて、交差点での運転者の首振り角度から確認動作の適切さを評価する方法が提案されている（例えば、特許文献１）。

しかし、上記の提案方法では、運転者の頭部の動きを検知するため、運転者が目で実際に確認している範囲を知ることは難しい。 また、一定の角度範囲の首振りが検知されると安全確認を行ったと評価するのでは、運転者の実際の目線が適切な方向を向いていない場合があり、さらに、運転者が確認するべき範囲が交差点毎に異なるため、運転者の安全確認動作を正確に評価することは難しい。

また、上記の提案方法では、車両位置を検知するため、運転者が交差点を見通せる位置にいるか否かを知ることは難しい。 つまり、車両位置を検知しただけでは、車両内にいる運転者の視野が例えば壁やビル等で遮られている場合もあるため、運転者が安全確認を行える位置にいるか否かを判定できないため、運転者の安全確認動作を正確に評価することは難しい。

従来の技術では、運転者の安全確認、即ち、運転者の目視確認動作の適切さを正確に評価することは難しい。

そこで、本発明は、運転者の目視確認動作の適切さを正確に評価できる目視確認評価装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明の一観点によれば、車両内の運転者の頭部位置データを取得する頭部位置データ取得手段と、前記運転者の視線データを取得する視線データ取得手段と、前記車両の車速データを取得する車速データ取得手段と、前記車両が存在する実世界を三次元形状データで表す３次元地図データと、交差点を識別するための識別子、見通し基準、確認時間及び経過時間を含む定義データとを記憶した記憶手段と、前記定義データには、前記識別子で示される交差点毎に前記３次元地図データにおける前記見通し基準が定義されており、前記見通し基準は、当該交差点の左右方向の夫々の道路毎に前記車両の当該交差点への進入時に運転者が確認するべき仮想物標の位置情報であり、前記確認時間は、前記運転者が当該交差点を見通せる位置での目視確認に要する時間であり、前記経過時間は、前記運転者が発進の意思決定をするまでの最大猶予時間であり、前記３次元地図データ上での前記車両の位置データ及び方位データを取得する車両位置及び方位データ取得手段と、前記頭部位置データ、前記視線データ、前記車両位置データ、前記方位データ、前記定義データ及び前記３次元地図データに基づき、前記頭部位置データが示す前記運転者の頭部位置から前記見通し基準への方向を示す見通し方位情報と、前記見通し基準が見える状態にあることを示す見通し可能状態情報を生成する見通し情報生成手段と、前記頭部位置データ、前記視線データ、前記車両位置データ、前記方位データ、前記定義データ、前記見通し可能状態情報及び前記見通し方位情報に基づいて、前記運転者の目視確認動作の適切さを評価する目視確認評価手段を備えた目視確認評価装置が提供される。

開示の目視確認評価装置、方法及びプログラムによれば、運転者の目視確認動作の適切さを正確に評価することができる。

第１実施例における目視確認評価装置の一例を示すブロック図である。

リアカメラの撮影画像の一例を示す図である。

視点変換画像の一例を示す図である。

連続する時刻での視点変換画像の一例を模式的に示す図である。

連続する時刻での視点変換画像が路面領域で良く合致する様子を説明する図である。

交差点テンプレートと差分道路オルソ画像の重ね合わせの一例を説明する図である。

リアカメラの仮想的な位置及び方位から車両位置及び車両方位を算出する処理の一例を説明する図である。

車両位置・方位データ取得部の処理の一例を説明するフローチャートである。

見通し可能状態情報及び見通し方位情報の生成を説明する図である。

見通し情報生成部の見通し方位登録処理を説明するフローチャートである。

見通し情報生成部の見通し方位登録処理の結果の一例を示す図である。

見通し情報生成部の視線方位の判定処理の一例を説明する図である。

見通し情報生成部の視線方位の判定処理の一例を説明するフローチャートである。

見通し情報生成部の視線方位の判定処理の結果の一例を示す図である。

目視確認評価部の処理を説明する図である。

目視確認評価部の確認処理の一例を説明する図である。

目視確認評価部の確認処理の一例を説明するフローチャートである。

スコア値ＳＣ２を説明する図である。

目視確認評価部の確認処理の結果の一例を示す図である。

第２実施例における目視確認評価装置の一例を示すブロック図である。

第３実施例における目視確認評価装置の一例を示すブロック図である。

開示の目視確認評価装置、方法及びプログラムでは、交差点等で運転者が車両から左右の夫々の道路を見通せる位置にあることを表す見通し可能状態情報を生成し、この見通し可能状態情報を用いて運転者の安全（または、左右）確認動作を評価することで、評価の精度を向上させる。 また、交差点等で運転者が車両から見るべき方位を表す見通し方位情報を生成し、この見通し方位情報を用いて運転者の視線の向きの適切さを評価することで、運転者の安全（または、左右）確認動作の評価の精度を向上させる。 さらに、運転者が車両から安全（または、左右）確認動作を行うべきタイミングとして、車両が交差点を通過する時の加速開始のタイミング（即ち、運転者が車両を発進させると意思決定したタイミングに相当）から遡って所定の経過時間内に、見通し可能状態情報に基づく安全確認動作及び見通し方位情報に基づく安全確認動作の評価が夫々高評価であれば、運転者の目視確認が適切であると判定しても良い。

以下に、開示の目視確認評価装置、方法及びプログラムの各実施例を図面と共に説明する。

（第１実施例）
先ず、第１実施例における目視確認評価装置の一例を、図１と共に説明する。 図１は、第１実施例における目視確認評価装置の一例を示すブロック図である。 図１に示す目視確認評価装置１−１は、車両１０側に設けられた装置部分と、サーバ２０側に設けられた装置部分を有する。 車両１０とサーバ２０との間の無線通信は、車両１０側に設けられた周知の通信装置（または、インタフェース）とサーバ２０側に設けられた周知の通信装置（または、インタフェース）を介して行えば良く、図１では通信装置（または、インタフェース）、アンテナ等の図示は省略する。 車両１０は、例えば自動車であるが、オートバイ等の二輪車であっても良い。

車両１０側には、車両１０の後方を撮影するリアカメラ１１、画像記憶部１２、車両１０内の運転者の顔を撮影するダッシュボードカメラ１３、頭部位置データ取得部１４、視線データ取得部１５、ＣＡＮ（Controller Area Network）装置１６、及びＣＡＮデータ記憶部１７が設けられている。 画像記憶部１２は、リアカメラ１１が撮影した車両１０の後方の画像データを記憶する。 ダッシュボードカメラ１３は、車両１０のダッシュボードに設けられた１台または複数台の運転者監視用カメラで形成されており、車両１０内の運転者の頭部（または、顔部分）を撮影する。 ダッシュボードカメラ１３の搭載位置は、車両１０内の運転者の頭部を撮影可能な位置であれば特に限定されず、例えばステアリングコラム等に搭載されていても良い。

頭部位置データ取得部１４は、ダッシュボードカメラ１３が撮影した運転者の頭部の画像データに周知の画像処理を施し、ダッシュボードカメラ１３を基準にした座標系における運転者の頭部の３次元位置（ｘ，ｙ，ｚ）を周知の方法で算出して頭部位置データの一例として出力する。 例えば、２台のカメラでダッシュボードカメラ１３を形成した場合、画像データに三角測量の原理を応用した周知のステレオ処理を施して頭部の画像の画素毎の３次元座標を取得することが可能であり、処理された画像から運転者の左右の目の位置も算出可能である。

視線データ取得部１５は、頭部位置データ取得部１４と同様に、ダッシュボードカメラ１３が撮影した運転者の頭部の画像データに周知の画像処理を施し、ダッシュボードカメラ１３を基準にした座標系における運転者の視線の３次元方位ベクトル（ｖ _ｘ ，ｖ _ｙ ，ｖ _ｚ ）を周知の方法で算出して視線データの一例として出力する。 例えば、ダッシュボードカメラ１３に赤外線照射装置を搭載した場合、運転者の目の角膜で反射された赤外光を撮影した画像と、ダッシュボードカメラ１３と赤外照射の幾何学的関係と、人間の眼球のモデルに基づいて、周知の角膜反射法を用いて運転者の視線の方位ベクトルを算出可能である。

ＣＡＮ装置１６は、ＣＡＮデータを出力する周知の装置である。 ＣＡＮ装置１６が出力するＣＡＮデータには、周知の速度センサや周知の加速度センサ等を用いて取得した車速データやヨーレート（または、角速度）データ等が含まれる。 ＣＡＮ装置１６が出力するＣＡＮデータは、ＣＡＮデータ記憶部１７に記憶される。

車両１０内の画像記憶部１２及びＣＡＮデータ記憶部１７は、別々の記憶部で形成されても、単一の記憶部で形成されていても良い。

車両１０内の頭部位置データ取得部１４及び視線データ取得部１５の少なくとも一方の機能は、１または複数のプロセッサ、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）により実現しても良い。 この場合、プロセッサ（または、コンピュータ）は、プログラムを実行することで、頭部位置データ取得部１４及び視線データ取得部１５の少なくとも一方の機能を実現しても良い。 プログラムは、画像記憶部１２及びＣＡＮデータ記憶部１７の少なくとも一方を形成する記憶部に格納されていても、画像記憶部１２及びＣＡＮデータ記憶部１７を形成する記憶部とは別の記憶部に格納されていても良い。 なお、プログラムを格納する記憶部は、コンピュータ読取可能な記憶媒体であれば特に限定されず、半導体記憶装置、磁気記録媒体、光記録媒体、光磁気記憶媒体等を用いても良い。 コンピュータ読み取り可能な記憶媒体が磁気記録媒体、光記録媒体、光磁気記録媒体等の場合、記憶部はロードされた記録媒体に対して情報の読み書きを行うリーダ・ライタで形成可能である。

サーバ２０側には、記憶部２１、車両位置及び方位データ取得部（以下、「車両位置・方位データ取得部」とも言う）２２、３次元地図データ記憶部２３、定義データ記憶部２４、見通し情報生成部２５、及び目視確認評価部２６が設けられている。 記憶部２１は、画像記憶部１２、頭部位置データ取得部１４、視線データ取得部１５、及びＣＡＮデータ記憶部１７に対して別々に設けられた４個の記憶部で形成されていても、２以上の記憶部で形成されていても、単一の記憶部で形成されていても良い。 ３次元地図データ記憶部２３には、車両が走行する実世界の地図を三次元形状データで表す周知の３次元地図データが記憶されている。 また、定義データ記憶部２４には、後述する定義データが記憶されている。 定義データ記憶部２４に３次元地図データが記憶されている場合には、３次元地図データ記憶部２３は省略可能である。

サーバ２０側では、車両１０側から送信された車両１０の後方の画像データ、運転者の頭部位置データ、運転者の視線データ、及びＣＡＮデータを記憶部２１に記憶する。

車両位置・方位データ取得部２２は、３次元地図データ記憶部２３に記憶された３次元地図データ上での車両１０の位置のデータ（以下、「車両位置データ」とも言う）と、車両１０の方位のデータ（以下、「車両方位データ」とも言う）を、リアカメラ１１により撮影され画像記憶部１２を介して記憶部２１に記憶された画像データと、ＣＡＮ装置１６により出力されＣＡＮデータ記憶部１７を介して記憶部２１に記憶されたＣＡＮデータに基づいて取得する。 車両位置は、ＧＰＳ（Global Positioning System）装置を用い、ＧＰＳデータに基づいて車両１０の緯度、経度の位置を取得しても良い。 また、車両方位は、ＣＡＮデータに含まれる車速データ及びヨーレートデータを基準位置から時間積分することで、基準点及び基準方位からの、任意の時刻における車両位置及び車両方位を取得しても良い。

一方、車両位置及び車両方位をより高精度に取得する場合には、例えばリアカメラ１１等の車両１０外部を撮影する車載カメラの撮影画像データを用いても良い。 言うまでもなく、車両１０の前方を撮影する車載カメラが設けられている場合には、その車載カメラの撮影画像データを用いても良い。

リアカメラ１１の撮影画像は、例えば魚眼レンズ等を用いることで比較的広い角度範囲を撮影するため、図２に示すように、実際の画像と比較すると歪んだ画像となる。 このため、図２の撮影画像を路面の上方に位置する視点から見た、あたかも道路を真上から見た画像に視点変換すると、図３に示す如き視点変換画像となり、道路の両側に位置するビル等の立体物領域１０２は図３中破線で囲んで示すように歪む。 図３中、１０１は路面領域（または、平面領域）を示し、ＶＰはリアカメラ１１の仮想的な位置を示し、位置ＶＰから延びる矢印はリアカメラ１１の仮想的な方位を示す。

リアカメラ１１の撮影画像に基づいて作成された視点変換画像のうち、２つの連続する時刻での視点変換画像は、路面領域１０１で良く合致することが原理的に知られている。 そこで、２つの連続する時刻での視点変換画像の少なくとも一方に、例えば平行移動Ｔ及び回転移動Ｒ、即ち、θ＝｛Ｔ，Ｒ｝を施すことで、２つの視点変換画像の重なり部分を接合して、一連の路面画像（所謂、道路オルソ画像）を作成することができる。 平行移動及び回転移動θ＝｛Ｔ，Ｒ｝は、重ねる視点変換画像が良く合致するように、例えば最小二乗法等を利用した周知の画像処理（即ち、算出処理）を行えば良い。 このように道路オルソ画像を作成する方法自体は周知である。

図４は、連続する時刻での視点変換画像の一例を模式的に示す図である。 図４中、（ａ）は時刻ｔにおける視点変換画像Ｉ１（ｔ）、（ｂ）は時刻ｔ＋１における視点変換画像Ｉ１（ｔ＋１）、及び（ｃ）は時刻ｔ＋２における視点変換画像Ｉ１（ｔ＋２）を示す。 路面領域１０１内の菱形は、例えば道路の先に横断歩道または自転車横断帯があることを意味する道路上の菱形の標識であり、この例では連続する時刻での視点変換画像を良く合致するように重ねるのに利用する。

図５は、異なる時刻での視点変換画像が路面領域で良く合致する様子を説明する図である。 図５中、（ａ）は時刻ｔにおける視点変換画像Ｉ１（ｔ）に時刻ｔ＋１における視点変換画像Ｉ１（ｔ＋１）を重ねて例えば視点変換画像Ｉ１（ｔ＋１）に平行移動及び回転移動θ（ｔ＋１）を施すことで、２つの視点変換画像の重なり部分を接合して道路オルソ画像を作成する場合を示す。 この場合、平行移動及び回転移動θ（ｔ＋１）により、時刻ｔ，ｔ＋１における視点変換画像Ｉ１（ｔ），Ｉ１（ｔ＋１）の路面領域は１０１Ａで示すように良く合致するが、ハッチングで示す立体物領域は１０２Ａで示すように合致しない。 図５中、（ａ）の右側は、時刻ｔ，ｔ＋１における視点変換画像Ｉ１（ｔ），Ｉ１（ｔ＋１）の差分画像を示し、黒い部分１０２Ａは壁等の立体物領域、白い部分１０１Ｂは路面領域、ハッチングの部分１０３は立体物領域とは判別されない未処理領域を示す。 同様に、図５中、（ｂ）は時刻ｔ，ｔ＋１における視点変換画像Ｉ１（ｔ），Ｉ１（ｔ＋１）の重ね合わせ画像に時刻ｔ＋２における視点変換画像Ｉ１（ｔ＋２）を重ねて視点変換画像Ｉ１（ｔ＋２）に平行移動及び回転移動θ（ｔ＋２）を施すことで、２つの画像の重なり部分を自動的に接合して道路オルソ画像を作成する場合を示す。 この場合、平行移動及び回転移動θ（ｔ＋２）により、時刻ｔ，ｔ＋１，ｔ＋２における視点変換画像Ｉ１（ｔ），Ｉ１（ｔ＋１），Ｉ１（ｔ＋２）の路面領域は１０１Ａで示すように良く合致するが、ハッチングで示す立体物領域は１０２Ａで示すように合致しない。 図５中、（ｂ）の右側は、時刻ｔ，ｔ＋１，ｔ＋２における視点変換画像Ｉ１（ｔ），Ｉ１（ｔ＋１），Ｉ１（ｔ＋２）の差分画像を示し、黒い部分１０２Ａは壁等の立体物領域、白い部分１０１Ｂは路面領域、ハッチングの部分１０３は立体物領域とは判別されない未処理領域を示す。

連続する時刻の（即ち、時間的に隣り合う）視点変換画像を重ねた場合、立体物の領域は合致しない。 従って、連続する時刻の視点変換画像の差分値が所定値未満の領域を路面領域（例えば、二値画像データ値が「１」）、差分値が所定値以上の領域を立体物領域（例えば、二値画像データ値が「０」）として抽出することができ、道路オルソ画像において、交差点形状を差分画像（または、差分道路オルソ画像）として抽出することができる。

なお、平行移動及び回転移動θ＝｛Ｔ，Ｒ｝は、ＣＡＮ装置１６が出力するＣＡＮデータに含まれる車両１０の車速データやヨーレート等の運動情報を、視点変換画像のスケールに換算して用いたり、画像処理と併用して算出処理を行うようにしても良い。

なお、３次元地図データでは、路面及び立体物がポリゴンデータで表されているものとする。 路面領域の位置をｘｙｚ座標系でｚ＝０の平面とする場合、所定の高さの平面との交差曲線を抽出することで、３次元地図データに存在する道路形状を画像として抽出することができる。 また、３次元地図データには、交差点の中央位置と基準方位情報が含まれているものとする。 交差点の中央位置を含む閉領域を二値画像データ値が「１」、それ以外の領域を二値画像データ値が「０」とした、路面領域の画像を作成することができ、この路面領域の画像を交差点テンプレートとして用いることができる。

次に、３次元地図データ記憶部２３に記憶されている３次元地図データに存在する路面領域（例えば、交差点テンプレート)に、変倍（拡大または縮小）ｓと平行移動Ｔ及び回転移動Ｒ、即ち、θ＝｛ｓ，Ｔ，Ｒ｝を施すことで、図６に示すように、差分道路オルソ画像に合致するようにマッチング処理を行う。 変倍ｓと平行移動Ｔ及び回転移動Ｒは、幾何変換処理の一例である。 変倍と平行移動及び回転移動θ＝｛ｓ，Ｔ，Ｒ｝のパラメータΘは、重ねる交差点テンプレートと差分道路オルソ画像の路面領域が重なるように、例えば最小二乗法等を利用した周知の画像処理を行うことで算出可能である。 図６は、交差点テンプレートと差分道路オルソ画像の重ね合わせの一例を説明する図である。 図６中、（ａ）は差分道路オルソ画像、（ｂ）はθ＝｛ｓ，Ｔ，Ｒ｝の処理を施された交差点テンプレート、（ｃ）は（ａ）の差分道路オルソ画像と（ｂ）の交差点テンプレートを重ね合わせた画像を示す。 図６中、図５と実質的に同じ部分には同一符号を付し、その説明は省略する。 図６中、（ｂ）の交差点テンプレートは、３次元地図データから得られる２次元の道路形状を示す。 ２０１は交差点テンプレートの路面領域（または、平面領域）を示し、２０２は交差点テンプレートの立体物領域を示し、２０５は交差点テンプレート中の交差点の中央位置（以下、「交差点中央位置」とも言う）、２０６は交差点テンプレート中の交差点の基準方位を示す。

図６中、（ａ）の差分道路オルソ画像と（ｂ）の交差点テンプレートを重ね合わせる際には、例えば差分道路オルソ画像の方を固定し、路面領域１０１Ｂと路面領域２０１が合致し、立体物領域１０２Ａと立体物領域２０２が合致するように、交差点テンプレートに変倍ｓと平行移動Ｔ及び回転移動Ｒ、即ち、θ＝｛ｓ，Ｔ，Ｒ｝を施す。 これにより、図６中、（ｃ）に示す重ね合わせた道路オルソ画像上では、２０５ＡがパラメータΘにより変換された交差点中央位置となり、２０６ＡがパラメータΘにより変換された基準方位となる。

次に、変倍ｓ、平行移動Ｔ及び回転移動ＲのパラメータΘにより変換された交差点中央位置及び基準方位（即ち、重ね合わせた道路オルソ画像上の交差点中央位置２０５Ａ及び基準方位２０６Ａ）を基準として、道路オルソ画像を形成する各視点変換画像について、図７に示すようにリアカメラ１１の仮想的な位置及び方位を求める。

図７は、リアカメラ１１の仮想的な位置及び方位から車両位置及び車両方位を算出する処理の一例を説明する図である。 図７中、（ａ）は重ね合わせた道路オルソ画像を示し、（ｂ）は（ａ）の重ね合わせた道路オルソ画像から算出される交差点テンプレートを示す。 図７中、（ａ）においてＶＰはリアカメラ１１の仮想的な位置を示し、位置ＶＰから延びる矢印はリアカメラ１１の仮想的な方位を示し、破線で示す矩形領域はリアカメラ１１の仮想的な位置ＶＰｖからの撮影範囲を示し、太い実線Ｌ１は車両１０（リアカメラ１１）の仮想的な移動軌跡を示す。

各視点変換画像上の位置からは、リアカメラ１１の仮想的な位置ＶＰを一意に算出可能であり、視点変換画像上の方位はリアカメラ１１の仮想的な方位に対応している。 また、各始点変換画像上の位置及び方位は、図７中、（ａ）に示す重ね合わせた道路オルソ画像上での位置及び方位であるから、変倍ｓ、平行移動Ｔ及び回転移動ＲのパラメータΘに基づく逆変換を施すことで、図７中、（ｂ）に示す交差点テンプレートにおける、車両位置(または、リアカメラ１１の位置）及び車両方位を算出することができる。 図７中、（ｂ）において２０５Ｂ逆変換により求められた交差点テンプレート中の交差点中央位置を示し、２０６Ｂは逆変換により求められた交差点テンプレート中の交差点の基準方位を示し、太い実線Ｌ２は車両１０（または、リアカメラ１１）の移動軌跡を示す。

図８は、車両位置・方位データ取得部２２の処理の一例を説明するフローチャートである。 図８において、処理が開始すると、ステップＳ１では、リアカメラ１１により撮影され画像記憶部１２を介して記憶部２１に記憶された画像データと、ＣＡＮ装置１６により出力されＣＡＮデータ記憶部１７を介して記憶部２１に記憶されたＣＡＮデータを夫々読み出し、これらの画像データ及びＣＡＮデータに基づいて道路オルソ画像生成処理を行い、図５と共に説明した如き視点変換画像の重ね合わせを行う。 ステップＳ２では、道路オルソ画像生成処理の処理結果に基づき立体領域（即ち、差分道路オルソ画像）を抽出する立体領域抽出処理を行い、図６中、（ａ）に示す如き差分道路オルソ画像を求める。 ステップＳ３では、３次元地図データ記憶部２３に記憶された３次元地図データと、定義データ記憶部２４に記憶された定義データに基づいて、図６中、（ｂ）に示す如き交差点テンプレートを生成する交差点テンプレート生成処理を行う。 ステップＳ４では、図６中、（ｃ）で示す如き差分道路オルソ画像と交差点テンプレートとのマッチング処理を行う。 ステップＳ５では、マッチング処理の結果に基づいて、図７と共に説明した如き方法で車両位置を示す車両位置データ及び車両方位を示す車両方位データを算出する位置・方位算出処理を行い、処理は終了する。

見通し情報生成部２５は、頭部位置データ取得部１４が取得して記憶部２１に記憶された頭部位置データと、視線データ取得部１５が取得して記憶部２１に記憶された視線データを記憶部２１から読み出し、これらの頭部位置データと視線データに加え、車両位置・方位データ取得部２２からの車両位置データ及び車両方位データと、定義データ記憶部２４に記憶された定義データと、３次元地図データ記憶部２３に記憶された３次元地図データに基づいて、見通し可能状態情報及び見通し方位情報を生成する。

見通し情報生成部２５には、運転者の視点位置及び視線方位を算出する算出部が含まれる。 車両位置データ及び方位データは、上記の如く３次元地図データにおけるリアカメラ１１の仮想的な位置及び仮想的な方位に基づく仮想的なデータである。 一方、頭部位置データ及び視線データは、実世界のスケールのデータであり、車両１０内に設置されたダッシュボードカメラ１３の座標系を基準とする。 従って、リアカメラ１１とダッシュボードカメラ１３との相対的な位置及び方位の関係と、３次元地図データの実世界のスケールの関係に基づく補正処理を、車両位置データ及び車両方位データに施すことで、３次元地図データにおける運転者の視点位置及び視線方位を算出することができる。

定義データ記憶部２４に記憶された定義データは、交差点を識別するための識別ＩＤ、交差点基準位置、基準方位、見通し基準、確認時間、経過時間等を含む。 定義データには、識別子の一例である識別ＩＤで示される交差点毎に、３次元地図データにおける見通し基準が定義されている。 見通し基準は、交差点の左右方向の夫々の道路毎に、車両１０の交差点への進入時に運転者が確認するべき仮想物標の位置情報である。 この仮想物標の位置情報は、例えば交差点中央位置から道路形状に沿って所定の距離として定義しても良く、３次元地図データにおける３次元位置情報に変換可能である。 運転者の視点位置（または、頭部位置）から見通し基準への方位を見通し方位と定義する。

図９は、見通し可能状態情報及び見通し方位情報の生成を説明する図である。 図９において、交差点５０では道路５１と道路５２が交差する。 車両１０の図示は省略するが、車両１０内の運転者の頭部位置３０から確認基準方向（この例では、道路５２が延びる方向）３２を目視した場合に左右の道路を確認できる有効確認範囲３１は、（ａ）では５０（deg）、（ｂ）では１００（deg）、（ｃ）では２２０（deg）と、見通しの障害となる壁、植木、ビル等の障害物５５の存在により、車両１０が交差点５０に進入するにつれて変化する。 ここで、この交差点５０への進入時に運転者が確認するべき仮想物標を、見通し基準として定義しておく。 この例では、左の見通し基準５１Ｌ及び右の見通し基準５１Ｒが定義されているものとする。 図９において、運転者は（ａ）の状態では左右の見通し基準５１Ｌ，５１Ｒを目視確認できず、（ｂ）の状態では右の見通し基準５１Ｒのみを目視確認でき、（ｃ）の状態では左右両方の見通し基準５１Ｌ，５１Ｒを目視確認できる。

仮想物標には、人間、自転車、自動車等のサイズを設定しても良い。 この仮想物標が、３次元地図データから得られる交差点の３次元形状を考慮して、車両の運転者の頭部位置（または、運転者の視点位置）から十分な視認性を持って見えるか否かを評価する。 具体的には、運転者の頭部位置（または、視点位置）と、仮想物標の形状のサンプリング点とを結ぶ直線のうち、交差点の３次元データと交わる線の比率を求め、その比率が所定の閾値以下である場合に見通し可能状態であることを示す見通し可能状態情報を得る。 つまり、３次元地図データ上の運転者の頭部位置から見通し基準を結ぶ線分と、３次元地図データに存在する３次元ポリゴンとの交線判定処理を用いて、見通し可能状態情報を生成する。 見通し可能状態とは、運転者が見通し基準５１Ｌ，５１Ｒが目視確認できる頭部位置（または、視点位置）の範囲、即ち、有効確認範囲３１として定義する。 また、見通し方位とは、運転者のある頭部位置（または、視点位置）において見通し基準５１Ｌ，５１Ｒが目視できる方位として定義する。

図１０は、見通し情報生成部２５の見通し方位登録処理を説明するフローチャートである。 図１０において、ステップＳ１１では、運転者の視点位置及び視線方位を算出する上記の算出部から視点位置データを取得し、ステップＳ１２では、定義データ記憶部２４に記憶された定義データから見通し基準を取得する。 ステップＳ１３では、３次元地図データ記憶部２３に記憶された３次元地図データを取得する。 ステップＳ１４では、視点位置データ、見通し基準、及び道路５１，５２や交差点５０における障害物５５等の情報を含む３次元地図データに基づき、見通し可能状態を判定する。 ステップＳ１５では、見通し可能状態であるか否かを表す判定結果を、例えば見通し情報生成部２５内の記憶部（図示せず）または記憶部２１に記憶する。 ステップＳ１６では、例えば図９中、（ｃ）で示すように運転者のある頭部位置（または、視点位置）において左右両方の見通し基準５１Ｌ，５１Ｒが目視できる見通し方位を算出する。 ステップＳ１７では、算出された見通し方位を、例えば見通し情報生成部２５内の記憶部（図示せず）または記憶部２１に記憶し、処理は終了する。 これにより、見通し方位及び見通し可能状態に関する情報が、対象となる交差点５０に対して登録される。

なお、見通し情報生成部２５の見通し方位登録処理の結果は、例えば見通し情報生成部２５内の記憶部（図示せず）または記憶部２１に記憶しても良い。 図１１は、記憶部２１に記憶される見通し情報生成部２５の見通し方位登録処理の結果の一例を示す図である。 図１１に示す例では、処理結果は各時刻ｔ _ｉ ，ｔ _ｉ＋１ ，...，ｔ _ｎに対して、見通し方位、見通し可能状態、及び必要に応じてその他の属性をテーブル形式で記憶部２１に記憶する。 見通し可能状態は、例えば可能状態が「１」、不能状態が「０」で表されている。

図１２は、見通し情報生成部２５の視線方位の判定処理の一例を説明する図である。 図１２中、横軸は時刻を任意単位で示し、（ａ）は車両１０の車速を任意単位で示し、（ｂ）は有効確認範囲３１を示し、（ｃ）は左側への視線方位の適切性をＯＫ（適切）またはＮＧ（不適切）で示し、（ｄ）は右側への視線方位の適切性をＯＫ（適切）またはＮＧ（不適切）で示す。

図１２中、ｔ _１は車両１０の交差点５０への進入開始時刻、ｔ _２は右の見通し基準５１Ｒの目視確認が開始できる時刻、ｔ _３は左の見通し基準５１Ｌの目視確認が開始でき左右両方の見通し基準５１Ｌ，５１Ｒの目視確認が開始できる時刻を示す。 また、ｔ _４は車両１０が交差点５０を通過する時の加速開始の時刻（以下、「発進意思決定時刻」とも言う）、即ち、運転者が車両１０を発進させると意思決定した時刻またはタイミングを示す。 発進意思決定時刻ｔ _４は、例えばＣＡＮデータに含まれる車速データから車速の立ち上がりを判定することで取得できる。 また、図１２中、（ａ）に示す領域６０は、車両１０が交差点５０を通過する時の発進意思決定時刻ｔ _４の前後の領域である。

図１２中、（ｂ）において一点鎖線は有効確認範囲３１を示し、実線は視線方位を示し、二点鎖線は見通し方位を示す。 また、領域６１は視線方位と見通し方位との差が所定値以内の領域を示し、領域６２は右の見通し基準５１Ｒの目視確認が可能な領域を示し、領域６３は左の見通し基準５１Ｌの目視確認が可能な領域を示す。 視線方位の適切性は、左側及び右側の両方向への視線方位の適切性がＯＫ（適切）である領域６５において適切であると判断される。

図１３は、見通し情報生成部２５の視線方位の判定処理の一例を説明するフローチャートである。 図１３において、ステップＳ２１では、交差点５０に進入する車両１０内の運転者が見通し可能状態にあるか否かを判定する。 図１２に示す例では、運転者は時刻ｔ _２から見通し可能状態になる。 ステップＳ２１の判定結果がＹＥＳであると、ステップＳ２２では、視線方位が適切であるか否かを判定する。 図１２に示す例では、左側及び右側の両方向への視線方位の適切性がＯＫ（適切）である領域６５内ではステップＳ２２の判定結果がＹＥＳとなり、ステップＳ２３で視線方位が適切と決定される。 一方、左側及び右側の両方向への視線方位の適切性がＯＫ（適切）である領域６５外ではステップＳ２２の判定結果がＮＯとなり、ステップＳ２４で視線方位が不適切と決定される。

なお、見通し情報生成部２５の視線方位の判定処理の結果は、例えば見通し情報生成部２５内の記憶部（図示せず）または記憶部２１に記憶しても良い。 図１４は、記憶部２１に記憶される見通し情報生成部２５の処理結果の一例を示す図である。 図１４に示す例では、処理結果は各時刻ｔ _ｉ ，ｔ _ｉ＋１ ，...，ｔ _ｎに対して、視線方位、見通し方位、見通し可能状態、及び視線方位の適切さをテーブル形式で記憶部２１に記憶する。 見通し可能状態は、例えば可能状態が「１」、不能状態が「０」で表されている。

なお、見通し情報生成部２５の視線方位の判定処理は、左右に延びる道路方向に存在する２つ以上の見通し基準の夫々に対して実行しても良い。

目視確認評価部２６は、頭部位置データ取得部１４が取得して記憶部２１に記憶された頭部位置データと、視線データ取得部１５が取得して記憶部２１に記憶された視線データと、車両位置・方位データ取得部２２からの車両位置データ及び車両方位データと、見通し情報生成部２５からの見通し可能状態情報及び見通し方位情報と、定義データ記憶部２４に記憶された定義データに基づいて、運転者の目視確認（または、安全確認）の適切さをスコア値で評価する。

図１５は、目視確認評価部２６の処理を説明する図である。 図１５中、上部は図１２の（ｂ）と同じであり、下部の左側は車両１０が交差点５０の進入開始位置５５を僅かに超えた時刻ｔ _ｘ１ （＞ｔ _１ ）での車両１０の交差点５０への進入状態ＳＴ１を示し、下部の右側は時刻ｔ _３での車両１０の交差点５０への進入状態ＳＴ２を示す。 図１５中、図９及び図１２と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。 進入状態ＳＴ１では、車両１０の運転者は左右の見通し基準５１Ｌ，５１Ｒをまだ目視確認することができない。 一方、進入状態ＳＴ２では、車両１０の運転者は左右両方の見通し基準５１Ｌ，５１Ｒを目視確認することができる。

視線データは、車両１０内に設置されたダッシュボードカメラ１３の座標系で定義されたものであるから、見通し情報生成部２５の視点位置及び視線方位を算出する算出部と同じ処理を施すことにより、３次元地図データにおける運転者の視線方位を示す視線データとして算出することができる。 従って、３次元地図データの座標系での視線データ、見通し可能状態情報、及び見通し方位情報を、図１４及び図１５に示すように時々刻々と取得することができる。 これらの情報に基づいて算出したスコア値で、運転者の目視確認の適切さを評価する。

図１６は、目視確認評価部２６の確認処理の一例を説明する図である。 図１６中、横軸は時刻を任意単位で示し、（ａ）は車両１０の車速を任意単位で示し、（ｂ）は有効確認範囲３１を示し、（ｃ）は左側への視線方位の適切性をＯＫ（適切）またはＮＧ（不適切）で示し、（ｄ）は右側への視線方位の適切性をＯＫ（適切）またはＮＧ（不適切）で示す。 図１６中、図１２と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。

時刻ｔにおいて、見通し可能状態であれば、視線方位Gaze_tの適切さを判定する。 具体的には、視線方位Gaze_tと見通し方位Dir_tとの差が所定範囲Th以内であれば良い。 視線方位Gaze_tと見通し方位Dir_tとの差が所定範囲Th以内であれば、視線方位Gaze_tの適切さの判定で適切（ＯＫ）と決定する。 人間の中心視野は、例えば±３０（deg）であると仮定すると、見通し方位Dir_tが視線方位Gaze_t±３０（deg）の範囲に存在しているか否か、即ち、|Dir_t-Gaze_t|≦Thであるか否かを判定することで、運転者が適切に目視確認を行ったか否かを判定することができる。 ここで、所定範囲Thは、運転者個人の特性、交差点５０の特性等に合わせた値に設定しても良い。

次に、視線方位Gaze_tの適切さの判定で適切（ＯＫ）と決定されている時間セグメントを抽出して、時間セグメントの継続時間の適切さを評価する。 具体的には、定義データ記憶部２４に記憶されている定義データから、交差点５０で定義された確認時間を取得し、視線方位Gaze_tの適切さが適切となっている時間セグメントの継続時間が確認時間以上であれば、スコア値ＳＣ１を例えば１００点とする。 一方、視線方位Gaze_tの適切さが適切となっている時間セグメントの継続時間が確認時間未満であれば、例えば｛（継続時間）／（確認時間）｝×１００からスコア値ＳＣ１を算出する。 確認時間は、運転者が交差点５０を見通せる位置で例えば最低限行うべき目視確認に要する時間である。 なお、確認時間は、運転者個人の特性等に合わせた値に設定しても良い。

次に、発進意思決定時刻ｔ _４を算出する。 発進意思決定時刻ｔ _４は、記憶部２１に記憶されたＣＡＮデータに含まれる車速データを評価して、車速の立ち上がり位置を判定することで取得することができる。 次に、発進意思決定時刻ｔ _４から遡って最初にある、つまり最後になされた、視線方位Gaze_tの適切さが適切である時間セグメントについて、最終確認時刻（または、確認完了時刻）ｔ _{ｆｉｎａｌ}を取得する。

次に、最終確認のタイミングの妥当性を、例えば|ｔ _４ −ｔ _{ｆｉｎａｌ} |が定義データ記憶部２４に記憶された定義データに含まれる経過時間（または、所定閾値）τ以下であることで評価する。 経過時間τは、運転者が発進の意思決定をするまでの最大猶予時間である。 この経過時間τは、運転者個人の特性、交差点５０の特性等に合わせた値に設定しても良い。 この例では、最終確認時刻ｔ _{ｆｉｎａｌ}から意思決定時刻ｔ _４までの差|ｔ _４ −ｔ _{ｆｉｎａｌ} ｜が小さい程良い運転であり、経過時間τを超える程悪い運転とみなしたスコア関数を用いて、スコア値ＳＣ２を算出する。

最終的には、スコア値ＳＣ１とスコア値ＳＣ２を統合したスコア値ＳＣを算出する。 例えば、ＳＣ＝ｋ１×ＳＣ１＋ｋ２×ＳＣ２とすることができる。 例えば、ｋ１＝０．３，ｋ２＝０．７である。

図１７は、目視確認評価部２６の確認処理の一例を説明するフローチャートである。 図１７において、ステップＳ３１では、定義データ記憶部２４に記憶されている定義データから、交差点５０で定義された確認時間を取得する。 ステップＳ３２では、視線方位Gaze_tの適切さが適切となっている時間セグメントの継続時間が、確認時間以上継続していればスコア値ＳＣ１を例えば１００点とし、視線方位Gaze_tの適切さが適切となっている時間セグメントの継続時間が確認時間未満であれば、例えば｛（継続時間）／（確認時間）｝×１００からスコア値ＳＣ１を算出する。 ステップＳ３３では、算出したスコア値ＳＣ１を目視確認評価部２６内の記憶部（図示せず）または記憶部２１に記憶することで登録する。

ステップＳ３４では、発進意思決定時刻ｔ _４を上記の如く算出する。 ステップＳ３５では、発進意思決定時刻ｔ _４から遡って最初にある、つまり最後になされた、視線方位Gaze_tの適切さが適切である時間セグメントについて、最終確認時刻ｔ _{ｆｉｎａｌ}を取得する。 ステップＳ３６では、定義データ記憶部２４に記憶された定義データに含まれる経過時間τを取得する。

ステップＳ３７では、例えば最終確認時刻ｔ _{ｆｉｎａｌ}から意思決定時刻ｔ _４までの差|ｔ _４ −ｔ _{ｆｉｎａｌ} ｜が小さい程良い運転であり、経過時間τを超える程悪い運転とみなしたスコア関数を用いて、スコア値ＳＣ２を算出する。 図１８は、スコア値ＳＣ２を説明する図である。 図１８中、縦軸はスコア値ＳＣ２を示し、横軸はｔ _４ −ｔ _{ｆｉｎａｌ}を示す。 次に、ステップＳ３８では、例えばＳＣ＝ｋ１×ＳＣ１＋ｋ２×ＳＣ２に基づき、スコア値ＳＣ１とスコア値ＳＣ２を統合したスコア値ＳＣを算出し、処理は終了する。

図１９は、目視確認評価部２６の確認処理の結果の一例を示す図である。 図１９に示す例では、確認処理の結果は各セグメント１，２，...，ｋに対して、継続時間とスコア値ＳＣをテーブル形式で記憶部２１に記憶する。

例えば図１５において、従来技術のように例えば運転者の頭部の動きのみに基づいて目視確認を評価すると、時刻ｔ _１以降に検知される各ピークで目視確認が適切と判断されてしまう。 これに対し、上記実施例のように、運転者の目視確認の評価をスコア値ＳＣで評価することで、図１５では時刻ｔ _３以降でないと目視確認が適切であると判断されることはなく、また、発進意思決定時刻ｔ _４から遡って経過時間τ以内に運転者が一定の条件を満たす目視確認を行わないと目視確認が適切であると判断しないため、従来技術と比較すると、運転者の目視確認動作の適切さをより正確に評価することができる。

なお、上記のスコア値ＳＣの算出は、左右に延びる道路方向に存在する２つ以上の見通し基準の夫々に対して実行し、各見通し基準毎に算出されたスコア値をさらに統合して最終スコア値とすしても良い。

サーバ２０側の車両位置・方位データ取得部２２、見通し情報生成部２５、及び目視確認評価部２６の少なくとも１つの機能は、１または複数のプロセッサ、例えばＣＰＵにより実現しても良い。 この場合、プロセッサ（または、コンピュータ）は、プログラムを実行することで、車両位置・方位データ取得部２２、見通し情報生成部２５、及び目視確認評価部２６の少なくとも１つの機能を実現しても良い。 プログラムは、記憶部２１を形成する記憶部に格納されていても、記憶部２１を形成する記憶部とは別の記憶部に格納されていても良い。 なお、プログラムを格納する記憶部は、コンピュータ読取可能な記憶媒体であれば特に限定されない。

第１実施例によれば、比較的負荷の大きい処理をサーバ２０側で行うため、車両１０側のプロセッサへの負荷を軽減できる。

（第２実施例）
図２０は、第２実施例における目視確認評価装置の一例を示すブロック図である。 図２０中、図１と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。 第２実施例では、車両位置・方位データ取得部２２Ａ、３次元地図データ記憶部２３Ａ、及び定義データ記憶部２４Ａが車両１０側に設けられており、第１実施例におけるサーバ２０の一部の動作が車両１０側で実行されるが、目視確認評価装置１−２全体としての動作は上記第１実施例の場合と同様である。

第２実施例によれば、処理の負荷を車両１０側とサーバ２０側とで分散できる。

（第３実施例）
図２１は、第３実施例における目視確認評価装置の一例を示すブロック図である。 図２１中、図１と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。 第３実施例では、第１実施例におけるサーバ２０の動作が車両１０側で実行されるが、目視確認評価装置１−３全体としての動作は上記第１実施例の場合と同様である。 第３実施例では、車両１０側に、車両位置・方位データ取得部２２Ｂ、３次元地図データ記憶部２３Ｂ、定義データ記憶部２４Ｂ、見通し情報生成部２５Ｂ、及び目視確認評価部２６Ｂが設けられている。 なお、第３実施例では、図１に示す記憶部２１は省略可能である。

第３実施例によれば、全ての処理を車両１０側で実行するため、サーバ２０が不要となる。

上記の各実施例において、リアカメラ１１、画像記憶部１２、記憶部２１、及び車両位置・方位データ取得部２２，２２Ａ，２２Ｂは、車両１０の位置データ及び方位データを取得する車両位置及び方位データ取得手段を形成可能である。 ダッシュボードカメラ１３及び頭部位置データ取得部１４は、運転者の頭部位置データ（または、視点位置データ）を取得する頭部位置データ取得手段を形成可能である。 ダッシュボードカメラ１３及び視線データ取得部１５は、運転者の視線データを取得する視線データ取得手段を形成可能である。 ＣＡＮ装置１６は、車両１０の車速データを取得する車速データ取得手段を形成可能である。

また、上記の各実施例において、目視確認動作が適切でないと評価された場合は、例えば運転者へ警告を出力したり、車両を減速或いは停止させたりする衝突防止システム等に評価結果を出力するようにしても良い。

以上の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
車両内の運転者の頭部位置を示す頭部位置データを取得する頭部位置データ取得手段と、
前記運転者の視線データを取得する視線データ取得手段と、
前記車両の車速データを取得する車速データ取得手段と、
前記車両が存在する実世界を三次元形状データで表す３次元地図データと、交差点を識別するための識別子、見通し基準、確認時間及び経過時間を含む定義データとを記憶した記憶手段と、
前記定義データには、前記識別子で示される交差点毎に前記３次元地図データにおける前記見通し基準が定義されており、前記見通し基準は、当該交差点の左右方向の夫々の道路毎に前記車両の当該交差点への進入時に運転者が確認するべき仮想物標の位置情報であり、
前記確認時間は、前記運転者が当該交差点を見通せる位置で行うべき目視確認に要する時間であり、
前記経過時間は、前記運転者が発進の意思決定をするまでの最大猶予時間であり、
前記３次元地図データ上での前記車両の位置及び方位を示す位置データ及び方位データを取得する車両位置及び方位データ取得手段と、
前記頭部位置データ、前記視線データ、前記車両位置データ、前記方位データ、前記定義データ及び前記３次元地図データに基づき、前記頭部位置データが示す前記運転者の頭部位置から前記見通し基準への方向を示す見通し方位情報と、前記見通し基準が見える状態にあることを示す見通し可能状態情報を生成する見通し情報生成手段と、
前記頭部位置データ、前記視線データ、前記車両位置データ、前記方位データ、前記定義データ、前記見通し可能状態情報及び前記見通し方位情報に基づいて、前記運転者の目視確認動作の適切さを評価する目視確認評価手段を備えたことを特徴とする、目視確認評価装置。
（付記２）
前記車両位置及び方位データ取得手段は、
前記車両の外部を撮影する車載カメラを有し、
前記車載カメラの撮影画像から路面領域とその他を区別した道路オルソ画像を生成し、
前記３次元地図データから前記路面領域の形状の交差点テンプレートを生成し、
前記道路オルソ画像と前記交差点テンプレートを合致させるための幾何変換処理のパラメータを算出し、
前記道路オルソ画像上の前記車両の位置及び方位を算出して前記パラメータに基づき逆変換を施すことで、前記３次元地図データ上の前記車両の位置及び方位を示す前記車両位置データ及び前記方位データを算出することを特徴とする、付記１記載の目視確認評価装置。
（付記３）
前記見通し情報生成手段は、
前記車両位置及び方位データ取得手段が取得した前記３次元地図データ上の前記車両の位置データ及び方位データと、前記頭部位置データと、前記視線データに基づいて、前記３次元地図データ上の前記運転者の頭部位置及び視線方位を算出し、
前記３次元地図データ上の前記運転者の頭部位置から前記見通し基準を結ぶ線分と、前記３次元地図データに存在する３次元ポリゴンとの交線判定処理を用いて、前記見通し可能状態の情報を生成することを特徴とする、付記１または２記載の目視確認評価装置。
（付記４）
前記目視確認評価手段は、前記見通し情報生成手段で生成した前記見通し可能状態情報が前記運転者が前記見通し基準が目視確認できる頭部位置の範囲にあることを示す場合、前記３次元地図データ上の前記運転者の視線方位と前記見通し方位情報とを比較し、所定範囲以内であることを判定することで、前記視線方位の適切さを判定することを特徴とする、付記１乃至３のいずれか１項記載の目視確認評価装置。
（付記５）
前記目視確認評価手段は、前記視線方位の適切さが、所定時間継続していることを評価することで、前記目視確認動作の適切さを評価することを特徴とする、付記１乃至４のいずれか１項記載の目視確認評価装置。
（付記６）
前記目視確認評価手段は、
前記視線方位の適切さが適切であると判断された時間が継続する区間を時間セグメントとして抽出し、
前記車速データ取得手段から得られる車速データに基づいて、当該交差点通過のための加速開始の時刻を算出し、
前記時刻から遡って最初にある前記時間セグメントの最終確認時刻を抽出し、
前記加速開始の時刻と前記最終確認時刻の差が所定閾値以内であることを判定するで前記目視確認動作の適切さを評価することを特徴とする、付記１乃至５のいずれか１項記載の目視確認評価装置。
（付記７）
前記記憶手段、前記車両位置及び方位データ取得手段、前記見通し情報生成手段及び前記目視確認評価手段は、前記車両と通信可能なサーバ側に設けられていることを特徴とする、付記１乃至６のいずれか１項記載の目視確認評価装置。
（付記８）
前記記憶手段、前記見通し情報生成手段及び前記目視確認評価手段は、前記車両と通信可能なサーバ側に設けられていることを特徴とする、付記１乃至６のいずれか１項記載の目視確認評価装置。
（付記９）
前記頭部位置データ取得手段、前記視線データ取得手段、前記車速データ取得手段、前記記憶手段、前記車両位置及び方位データ取得手段、前記見通し情報生成手段及び前記目視確認評価手段は、前記車両に設けられていることを特徴とする、付記１乃至６のいずれか１項記載の目視確認評価装置。
（付記１０）
車両内の運転者の頭部位置を示す頭部位置データを前記車両内の頭部位置データ取得手段で取得し、
前記運転者の視線データを前記車両内の視線データ取得手段で取得し、
前記車両の車速データを前記車両内の車速データ取得手段で取得し、
前記車両が存在する実世界を三次元形状データで表す３次元地図データと、交差点を識別するための識別子、見通し基準、確認時間及び経過時間を含む定義データとを記憶手段に記憶し、
前記定義データには、前記識別子で示される交差点毎に前記３次元地図データにおける前記見通し基準が定義されており、前記見通し基準は、当該交差点の左右方向の夫々の道路毎に前記車両の当該交差点への進入時に運転者が確認するべき仮想物標の位置情報であり、
前記確認時間は、前記運転者が当該交差点を見通せる位置で行うべき目視確認に要する時間であり、
前記経過時間は、前記運転者が発進の意思決定をするまでの最大猶予時間であり、
前記３次元地図データ上での前記車両の位置及び方位を示す位置データ及び方位データを車両位置及び方位データ取得手段で取得し、
前記頭部位置データ、前記視線データ、前記車両位置データ、前記方位データ、前記定義データ及び前記３次元地図データに基づき、前記頭部位置データが示す前記運転者の頭部位置から前記見通し基準への方向を示す見通し方位情報と、前記見通し基準が見える状態にあることを示す見通し可能状態情報を見通し情報生成手段で取得し、
前記頭部位置データ、前記視線データ、前記車両位置データ、前記方位データ、前記定義データ、前記見通し可能状態情報及び前記見通し方位情報に基づいて、前記運転者の目視確認動作の適切さを目視確認評価手段で評価することを特徴とする、目視確認評価方法。
（付記１１）
前記車両位置及び方位データ取得手段は、前記車両の外部を撮影する車載カメラを有し、
前記車両位置及び方位データ取得手段において、
前記車載カメラの撮影画像から路面領域とその他を区別した道路オルソ画像を生成し、
前記３次元地図データから前記路面領域の形状の交差点テンプレートを生成し、
前記道路オルソ画像と前記交差点テンプレートを合致させるための幾何変換処理のパラメータを算出し、
前記道路オルソ画像上の前記車両の位置及び方位を算出して前記パラメータに基づき逆変換を施すことで、前記３次元地図データ上の前記車両の位置及び方位を示す前記車両位置データ及び前記方位データを算出することを特徴とする、付記１０記載の目視確認評価方法。
（付記１２）
前記見通し情報生成手段において、
前記車両位置及び方位データ取得手段が取得した前記３次元地図データ上の前記車両の位置データ及び方位データと、前記頭部位置データと、前記視線データに基づいて、前記３次元地図データ上の前記運転者の頭部位置及び視線方位を算出し、
前記３次元地図データ上の前記運転者の頭部位置から前記見通し基準を結ぶ線分と、前記３次元地図データに存在する３次元ポリゴンとの交線判定処理を用いて、前記見通し可能状態の情報を生成することを特徴とする、付記１０または１１記載の目視確認評価方法。
（付記１３）
前記目視確認評価手段において、前記見通し情報生成手段で生成した前記見通し可能状態情報が前記運転者が前記見通し基準が目視確認できる頭部位置の範囲にあることを示す場合、前記３次元地図データ上の前記運転者の視線方位と前記見通し方位情報とを比較し、所定範囲以内であることを判定することで、前記視線方位の適切さを判定することを特徴とする、付記１０乃至１２のいずれか１項記載の目視確認評価方法。
（付記１４）
前記車両位置及び方位データ取得手段、前記見通し情報生成手段及び前記目視確認評価手段の処理を、前記車両と通信可能なサーバで実行することを特徴とする、付記１０乃至１３のいずれか１項記載の目視確認評価方法。
（付記１５）
車両内の運転者の頭部位置を示す頭部位置データを取得する頭部位置データ取得手順と、
前記運転者の視線データを取得する視線データ取得手順と、
前記車両の車速データを取得する車速データ取得手順と、
前記車両が存在する実世界を三次元形状データで表す３次元地図データ上での前記車両の位置及び方位を示す位置データ及び方位データを取得する車両位置及び方位データ取得手順と、
前記頭部位置データ、前記視線データ、前記車両位置データ、前記方位データ、前記定義データ及び前記３次元地図データに基づき、前記頭部位置データが示す前記運転者の頭部位置から前記見通し基準への方向を示す見通し方位情報と、前記見通し基準が見える状態にあることを示す見通し可能状態情報を取得する見通し情報生成手順と、
前記定義データは、交差点を識別するための識別子、見通し基準、確認時間及び経過時間を含み、
前記定義データには、前記識別子で示される交差点毎に前記３次元地図データにおける前記見通し基準が定義されており、前記見通し基準は、当該交差点の左右方向の夫々の道路毎に前記車両の当該交差点への進入時に運転者が確認するべき仮想物標の位置情報であり、
前記確認時間は、前記運転者が当該交差点を見通せる位置で行うべき目視確認に要する時間であり、
前記経過時間は、前記運転者が発進の意思決定をするまでの最大猶予時間であり、
前記頭部位置データ、前記視線データ、前記車両位置データ、前記方位データ、前記定義データ、前記見通し可能状態情報及び前記見通し方位情報に基づいて、前記運転者の目視確認動作の適切さを評価する目視確認評価手順をコンピュータに実行させることを特徴とする、プログラム。
（付記１６）
前記車両位置及び方位データ取得手順は、
前記車両の外部を撮影する車載カメラの撮影画像から路面領域とその他を区別した道路オルソ画像を生成し、
前記３次元地図データから前記路面領域の形状の交差点テンプレートを生成し、
前記道路オルソ画像と前記交差点テンプレートを合致させるための幾何変換処理のパラメータを算出し、
前記道路オルソ画像上の前記車両の位置及び方位を算出して前記パラメータに基づき逆変換を施すことで、前記３次元地図データ上の前記車両の位置及び方位を示す前記車両位置データ及び前記方位データを算出することを特徴とする、付記１５記載のプログラム。
（付記１７）
前記見通し情報生成手順は、
前記車両位置及び方位データ取得手順が取得した前記３次元地図データ上の前記車両の位置データ及び方位データと、前記頭部位置データと、前記視線データに基づいて、前記３次元地図データ上の前記運転者の頭部位置及び視線方位を算出し、
前記３次元地図データ上の前記運転者の頭部位置から前記見通し基準を結ぶ線分と、前記３次元地図データに存在する３次元ポリゴンとの交線判定処理を用いて、前記見通し可能状態の情報を生成することを特徴とする、付記１５または１６記載のプログラム。
（付記１８）
前記目視確認評価手順は、前記見通し情報生成手順で生成した前記見通し可能状態情報が前記運転者が前記見通し基準が目視確認できる頭部位置の範囲にあることを示す場合、前記３次元地図データ上の前記運転者の視線方位と前記見通し方位情報とを比較し、所定範囲以内であることを判定することで、前記視線方位の適切さを判定することを特徴とする、付記１５乃至１７のいずれか１項記載のプログラム。
（付記１９）
前記車両位置及び方位データ取得手順、前記見通し情報生成手順及び前記目視確認評価手順を、前記車両と通信可能なサーバに実行させることを特徴とする、付記１５乃至１８のいずれか１項記載のプログラム。

以上、開示の目視確認評価装置、方法及びプログラムを実施例により説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能であることは言うまでもない。

１０ 車両１１ リアカメラ１２ 画像記憶部１３ ダッシュボードカメラ１４ 頭部位置データ取得部１５ 視線データ取得部１６ ＣＡＮ装置１７ ＣＡＮデータ記憶部２０ サーバ２１ 記憶部２２，２２Ａ，２２Ｂ 車両位置・方位データ取得部２３，２３Ａ，２３Ｂ ３次元地図データ記憶部２４，２４Ａ，２４Ｂ 定義データ記憶部２５，２５Ｂ 見通し上方生成部２６，２６Ｂ 目視確認評価部