JP7747611B2 - 注意喚起システム及び注意喚起方法 - Google Patents

Description

本発明は、車両の運転者の注意を喚起する注意喚起システム及び注意喚起方法に関する。

近年、交通参加者の中でも脆弱な立場にある人々にも配慮した持続可能な輸送システムへのアクセスを提供する取り組みが活発化している。この実現に向けて予防安全技術に関する研究開発を通して交通の安全性や利便性をより一層改善する研究開発に注力している。

特許文献１には、車載のカメラにより撮影された視点の異なる複数の画像から推定される、当該カメラに対する車外の移動体の相対進入角度に基づいて、当該移動体が車両に衝突する危険度を算出して、ドライバに危険を報知する移動体認識システムが記載されている。

特許文献２には、ドライバの生体情報からドライバが平常状態か否かを認識し、ドライバのアクセル操作、ブレーキ操作、およびステアリング操作等の運転状態データのうち、ドライバが平常状態で運転している部分を抽出してドライバモデルを作成することが記載されている。

特開２０１４－２９６０４号公報 特開２００７－２７２８３４号公報

ところで、予防安全技術においては、自車両周囲の物体との接触リスクを、できるだけ早期に運転者に伝えて、操縦行動に反映してもらうことが課題である。
接触リスクを運転者に早期に通知する場合、未だ十分に接触リスクが高まっていない状況で通知を行うこととなるため、上記通知のために運転者に与える刺激（視覚的、聴覚的、及び又は触覚的な刺激）は、運転者に与える煩わしさを抑えつつも、運転者が認識しやすく、受容しやすいものであることも重要となる。

このトレードオフを解決するべく、運転者の注意状態や操縦行動に合わせて、呈示する刺激の態様を切り替えることが考えられる。しかしながら、刺激に対する人間の感覚（例えば、受け入れ易さや不快感の程度）には個人差があり、運転者の注意状態や操縦行動を考慮するのみでは、運転者に対する通知の受容性の観点について、十分に配慮できているとは言えない。

本願は、上記課題の解決のため、車両と周囲物体との接触リスクを、その車両の運転者にとって受容し易い態様で通知することを目的としたものである。そして、延いては持続可能な輸送システムの発展に寄与するものである。

本発明の一の態様は、車両と、前記車両の前方にある物体と、の距離に基づいて、前記車両と前記物体との衝突リスクを示すリスク指標を算出するリスク算出部と、前記算出したリスク指標の値が所定の値範囲に入ったときに、ＨＭＩ装置により前記車両の運転者に対して所定の顕著性レベルの通知を行う通知部と、を備える注意喚起システムであって、前記通知の発出タイミングを規定するパラメータと前記ＨＭＩ装置により発する前記通知の顕著性レベルを規定するパラメータとを含む通知パラメータセットを決定する決定部と、前記通知部が、前記決定された通知パラメータセットが示す前記発出タイミング及び前記顕著性レベルにより前記通知を行ったときに、前記運転者の操縦行動に前記通知に対する反応行動があったか否かを記録する行動記録部と、相異なる前記通知パラメータセットのそれぞれについて、前記通知の回数に対する、前記通知に対し前記運転者が前記反応行動を行った回数の比である反応比率を算出し、前記通知パラメータセットと前記反応比率とを関連付けた反応情報を記憶装置に記憶する反応情報記録部と、を更に備え、前記決定部は、前記反応情報が示す前記通知パラメータセットと前記反応比率との関係に基づいて、前記反応比率が最大となると推定される前記通知パラメータセットである最適パラメータセットを算出して決定する、注意喚起システムである。
本発明の他の態様によると、前記決定部は、前記決定した最適パラメータセットを次に更新するまでの期間である更新期間と、専らデータ収集に用いる前記通知パラメータセットである少なくとも一つのデータ収集用パラメータセットと、を更に決定し、前記更新期間において、前記通知部、前記行動記録部、及び前記反応情報記録部と協働して、前記決定した最適パラメータセットとデータ収集用パラメータセットとを選択的に用いた前記通知を行い、前記用いた最適パラメータセット及びデータ収集用パラメータセットについての前記反応情報を取得する。
本発明の他の態様によると、前記更新期間は、所定の時間長さの期間又は前記通知部により所定回数の前記通知が行われる期間として定められる。
本発明の他の態様によると、前記決定部は、前記通知部が前記更新期間内の複数回の前記通知において前記最適パラメータセットを用いた前記通知と前記データ収集用パラメータセットを用いた前記通知とをどういう順序で実行するかを定めた実行順序情報を生成し、前記通知部は、前記実行順序情報に従って前記最適パラメータセットと前記データ収集用パラメータセットとを選択して用いて、前記通知を行う。
本発明の他の態様によると、前記反応情報に基づき、前記通知パラメータセットと前記反応比率との関係を、機械学習により運転者反応モデルに学習させる学習部を備え、前記決定部は、前記運転者反応モデルを用いて、前記反応比率が最大となると推定される前記最適パラメータセットを決定する。
本発明の他の態様によると、前記車両の前方にある前記物体は、前記車両の前方を走行する先行車であり、前記リスク指標は、前記車両と前記先行車との間の車間距離を前記車両の車速で除算した値である車間時間である。
本発明の他の態様によると、前記反応行動の有無は、前記車両におけるアクセルオフ操作、アクセルオン操作、アクセルペダルの踏み込み量、ブレーキ操作、及び又はブレーキペダル踏み込み量の、変化の有無に基づいて判断される。
本発明の他の態様によると、前記車両と前記車両の前方にある前記物体との距離は、前記車両に備えられたカメラ、ライダ、及び又はレーダからの情報に基づいて算出される。
本発明の他の態様によると、前記ＨＭＩ装置は、触覚式ＨＭＩ装置、聴覚式ＨＭＩ装置、及び又は視覚式ＨＭＩ装置を含む。
本発明の他の態様によると、前記車両と通信可能に接続されたサーバ装置を含み、前記サーバ装置は、前記決定部と、前記反応情報記録部と、を備え、前記車両は、前記リスク算出部と、前記通知部と、を備える。
本発明の他の態様によると、前記決定部と、前記反応情報記録部と、前記リスク算出部と、前記通知部とは、前記車両に備えられる。
本発明の他の態様は、ＨＭＩ装置により車両の運転者に対して通知を行う注意喚起システムのコンピュータが実行する注意喚起方法であって、前記車両と、前記車両の前方にある物体と、の距離に基づいて、前記車両と前記物体との衝突リスクを示すリスク指標を算出するリスク算出ステップと、前記算出したリスク指標の値が所定の値範囲に入ったときに、ＨＭＩ装置により前記車両の運転者に対して通知を行う通知ステップと、を有し、前記通知の発出タイミングを規定するパラメータと前記ＨＭＩ装置により発する前記通知の顕著性レベルを規定するパラメータとを含む通知パラメータセットを決定する決定ステップと、前記決定された通知パラメータセットが示す前記発出タイミング及び前記顕著性レベルにより前記通知ステップにおいて前記通知を行ったときに、前記運転者の操縦行動に前記通知に対する反応行動があったか否かを記録する行動記録ステップと、相異なる前記通知パラメータセットのそれぞれについて、前記通知の回数に対する、前記通知に対し前記運転者が前記反応行動を行った回数の比である反応比率を算出し、前記通知パラメータセットと前記反応比率とを関連付けた反応情報を記憶装置に記憶する反応情報記録ステップと、を更に備え、前記決定ステップでは、種々の前記通知パラメータセットと前記反応比率との関係から、前記反応比率が最大となると推定される前記通知パラメータセットである最適パラメータセットを算出して決定する、注意喚起方法である。

本発明によれば、車両と周囲物体との接触リスクを、その車両の運転者にとって受容し易い態様で通知することができる。

図１は、本発明の一実施形態に係る注意喚起システムの構成を示す図である。 図２は、注意喚起システムを構成する注意喚起装置が搭載される車両の構成を示す図である。 図３は、注意喚起装置が搭載される車両の車室内の構成を示す図である。 図４は、注意喚起システムが動作するシーンの一例を示す図である。 図５は、注意喚起システムを構成する注意喚起装置の構成を示す図である。 図６は、注意喚起システムを構成する最適化サーバの構成を示す図である。 図７は、注意喚起システムの動作について説明するための説明図である。 図８は、注意喚起システムが実行する注意喚起方法の手順を示すフロー図である。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る注意喚起システム１の構成を示す図である。また。図２は、注意喚起システム１が搭載される車両２の構成を示す図であり、図３は、車両２の車室内の構成を示す図である。

［注意喚起システムの構成］
注意喚起システム１は、車両２に搭載された注意喚起装置３と、車両２の外部に設けられたサーバ装置である最適化サーバ４と、を含む。注意喚起装置３と最適化サーバ４とは、例えば、インターネット等の通信ネットワーク５を介して互いに通信可能に接続されている。

［車両の構成］
車両２は、ＨＭＩ装置６を備える（図５）。本実施形態では、ＨＭＩ装置６には、運転者の触覚に刺激を与える触覚式ＨＭＩ装置６ａと、運転者に聴覚刺激である音を出力する聴覚式ＨＭＩ装置６ｂと、運転者に視覚情報を伝達する視覚式ＨＭＩ装置６ｃと、が含まれる。ただし、これは一例であって、ＨＭＩ装置６は、触覚式、聴覚式、及び視覚式ＨＭＩ装置のいずれか一つであってもよいし、いずれか二つを含むものであってもよい。

触覚式ＨＭＩ装置６ａは、例えば、車両２の運転席２０に設けられて、運転者が装着したシートベルト２１の張力を変化させて運転者に触覚刺激を与える電動シートベルトである。ただし、電動シートベルトは一例であって、触覚式ＨＭＩ装置６ａは、運転者に触覚刺激を与える得る任意の装置であり得る。例えば、触覚式ＨＭＩ装置６ａは、ステアリングハンドル２２を介して運転者の手に振動を与える振動アクチュエータや、運転席２０として設けられて運転者の背中などの身体部分を叩く、揉む、押圧する、振動を与える等の刺激を与えるマッサージシートなどであってもよい。

聴覚式ＨＭＩ装置６ｂは、本実施形態では、単体のスピーカである。あるいは、聴覚式ＨＭＩ装置６ｂは、複数のスピーカで構成されるスピーカシステムであってもよい。
視覚式ＨＭＩ装置６ｃは、本実施形態では、車両２のインストルメントパネル２３に設けられたメータ表示装置である。ただし、メータ表示装置は一例であって、視覚式ＨＭＩ装置６ｃは、メータ以外を表示する汎用の表示装置２４、あるいはウインドシールド２５に画像を表示するヘッドアップディスプレイ（不図示）等であり得る。

車両２は、また、車両２の周囲環境の物体を検知する物体検知装置７と、周囲環境の画像を取得する車外カメラ８（図５）と、ＧＰＳ装置９と、を備える。物体検知装置７は、例えば、車両２の車体前方に備えられて車両２の前方環境の物体（以下、前方物体ともいう）を検知するレーダ、ライダ、及び又はソナーであり得る。これに加えて、物体検知装置７は、車両２の車体に分散して配された複数のカメラ、レーダ、ライダ、及び又はソナーを備えて、車両２の左右側方及び後方を含む周囲環境の全体において物体を検知するものとしてもよい。

車外カメラ８は、車両２の車体前方に備えられて車両２の前方環境を撮像する前方カメラ８ａと、左右のドアミラー１３ａおよび１３ｂに設けられて車両２の左右の側方環境を撮像する左側方カメラ８ｂおよび右側方カメラ８ｃと、車体後方に備えられて車両２の後方環境を撮像する後方カメラ８ｄと、を含む。

車両２は、さらに、車両２のアクセルペダル、ブレーキペダル、方向指示灯、ステアリングハンドル等の操縦操作器の操作状態を検知すると共に、車両２の車速、加速度、ヨーレート等の運動状態を検知する車両制御装置１０を備える。

車両２は、また、運転者を含む車室内の画像を撮像する室内カメラ１１と、運転者が車両２の後方を視認するためのルームミラー１２と、を備える。ルームミラー１２は、車両２の後方を撮像する後方カメラ８ｄの映像を表示するリアビューミラーであってもよい。

［注意喚起システムの動作概要］
注意喚起システム１では、注意喚起装置３と最適化サーバ４とが協働して、車両２の運転者に、車両２と前方物体との衝突リスクを通知する。前方物体は、本実施形態では、車両２の前方を走行する先行車である。例えば、注意喚起システム１は、図４に示すように、道路１４を走行する車両２が、前方を走行する先行車１５に接近したときに、ＨＭＩ装置６から触覚刺激、聴覚刺激（例えば、音）、及び又は視覚情報（例えば、光）を出力することにより車両２の運転者に対して通知を行う。

具体的には、注意喚起装置３は、最適化サーバ４から受信する通知パラメータセット（後述）が規定する態様で、車両２と先行車１５との衝突リスクが所定のレベルとなったときに、ＨＭＩ装置６により車両２の運転者に対して通知を行う。当該通知に用いるＨＭＩ装置６は、触覚式ＨＭＩ装置６ａ、聴覚式ＨＭＩ装置６ｂ、及び視覚式ＨＭＩ装置６ｃのいずれか一つ、または二つ以上の組み合わせであり得る。

最適化サーバ４は、注意喚起装置３がＨＭＩ装置６を用いて行う上記通知に対する、上記運転者の受容性が高まるように、上記通知パラメータセットを最適化する。ここで、上記受容性の程度は、本実施形態では、ＨＭＩ装置６により通知を行った回数に対する、それらの通知に対し運転者が反応行動を行った回数の比である反応比率である。

最適化サーバ４は、上記通知パラメータセットの最適化を行うためのデータ収集動作と、より最適な通知パラメータセットを用いて通知を行う運用動作と、を実行する。

データ収集動作では、最適化サーバ４は、専らデータ収集に用いる通知パラメータセットであるデータ収集用パラメータセットを生成する。最適化サーバ４は、値の異なる様々なデータ収集用パラメータセットを生成し、これらのデータ収集用パラメータセットのそれぞれと反応比率との関係を示す反応情報を取得する。

最適化サーバ４は、取得した反応情報を用いて、機械学習により、通知パラメータセットと反応比率との関係を運転者反応モデルに学習させる。例えば、最適化サーバ４は、データ収集動作により反応情報が取得されるごとに、取得した反応情報を用いて、運転者反応モデルに追加学習を行う。

運用動作では、最適化サーバ４は、取得した反応情報により追加学習された運転者反応モデルを用いて、運転者の反応比率が最も高まると推定される通知パラメータセットである最適パラメータセットを決定する。最適化サーバ４は、上記決定した最適パラメータセットを注意喚起装置３へ送信し、注意喚起装置３は、上記最適パラメータセットを用いて、ＨＭＩ装置６により通知を行う。

最適化サーバ４は、また、運用動作において、最適パラメータセットと反応比率との関係を示す反応情報を取得する。最適化サーバ４は、上記取得した反応情報をも用いて、運転者モデルの追加学習を更に行う。

これにより、最適化サーバ４は、運転者反応モデルの追加学習が繰り返されるにつれて、反応比率がより高い通知（すなわち、その運転者にとって受容性の程度がより高い通知）を行い得るように、最適パラメータセットを決定することが可能となる。

［注意喚起装置の構成］
図５は、車両２が備える注意喚起装置３の構成を示す図である。
注意喚起装置３は、プロセッサ３０と、メモリ３１と、第１通信器３２と、を有する。第１通信器３２は、注意喚起装置３が最適化サーバ４と通信するための送受信器である。メモリ３１は、例えば、揮発性及び又は不揮発性の半導体メモリ、及び又はハードディスク装置等により構成される。メモリ３１には、後述する行動記録部３６により反応ログ３７が記憶される。

プロセッサ３０は、例えば、ＣＰＵ等を備えるコンピュータである。プロセッサ３０は、プログラムが書き込まれたＲＯＭ、データの一時記憶のためのＲＡＭ等を有する構成であってもよい。そして、プロセッサ３０は、機能要素又は機能ユニットとして、リスク算出部３３と、通知部３４と、判断部３５と、行動記録部３６と、を備える。

プロセッサ３０が備えるこれらの機能要素は、例えば、コンピュータであるプロセッサ３０が、メモリ３１に保存されたプログラム３８を実行することにより実現される。なお、プログラム３８は、コンピュータ読み取り可能な任意の記憶媒体に記憶させておくことができる。これに代えて、プロセッサ３０が備える上記機能要素の全部又は一部を、それぞれ一つ以上の電子回路部品を含むハードウェアにより構成することもできる。

リスク算出部３３は、車両２と、車両２の前方にある物体（前方物体）と、の距離に基づいて、車両２とその前方物体との衝突リスクを示すリスク指標を、例えば所定の時間間隔で繰り返し算出する。本実施形態では、例えば、前方物体は、車両２の前方を走行する他の車両であり、リスク指標は、車両２と前方物体との距離を車両２の車速で除算した値であるＴＨＷ（車間時間、Ｔｉｍｅ ｔｏ Ｈｅａｄｗａｙ）である。

ここで、前方物体である先行車と車両２との間の距離は、例えば、レーダ、ライダ、及び又はソナーであり得る物体検知装置７、及び又は車外カメラ８からの情報に基づいて算出され得る。

通知部３４は、最適化サーバ４から受信する通知パラメータセット（すなわち、上述のデータ収集用パラメータセット又は最適パラメータセット）に従い、リスク算出部３３が算出したリスク指標の値が所定の値範囲に入ったときに、ＨＭＩ装置６により、車両２の運転者に対し、衝突リスクの存在を伝えるための通知を行う。また、この通知は、通知パラメータセットのパラメータが規定する顕著性レベルで実行される。

本実施形態では、通知パラメータセットは、式（１）に示すように、通知の発出タイミングを規定するパラメータである閾値ａと、通知の顕著性レベルを規定するパラメータである定数ｂおよびｃの３つのパラメータの値を含む。
通知パラメータセット＝（ａ、ｂ、ｃ） （１）

通知部３４は、通知パラメータセットに含まれる閾値ａに基づき、リスク算出部３３が算出したリスク指標であるＴＨＷの値ｔｈが、閾値ａ未満の値範囲に入ったとき、すなわち、式（２）を満たしたときに、ＨＭＩ装置６により、通知の発出を開始する。この通知は、上記通知パラメータセットに含まれる、通知の顕著性レベルを規定するパラメータである定数ｂおよびｃを用いて式（３）で与えられる顕著性レベルＳＬで実行される。
ｔｈ＜ａ （２）
ＳＬ＝ｃ－ｂ×ｔｈ （３）

ここで、顕著性レベルとは、ＨＭＩ装置６が出力する刺激が人の注意を引き付ける又は誘引する強さの度合いをいう。
例えば、触覚刺激の顕著性レベルは、当該触覚刺激が電動シートベルトの張力として出力される場合には、上記張力の大きさに対応する。上記張力が大きいほど、当該張力が与える触覚刺激の顕著性レベルは高い。
また、例えば、聴覚刺激の顕著性レベルは、聴覚刺激である音の強度、周波数の高さ、繰り返し周期の短さ、及び又は強度若しくは周波数の変化周期の短さに対応する。音の強度が大きいほど、周波数が高いほど、上記繰り返し周期が短いほど、及び又は強度若しくは周波数の変化周期が短いほど、その音が与える聴覚刺激の顕著性レベルは高い。

あるいは、触覚刺激が、上述したようなステアリングハンドル２２に設けられた振動アクチュエータから運転者の手に与えられる振動である場合には、その触覚刺激の顕著性レベルは、振動の強度、周波数の高さ、繰り返し周期の短さ、及び又は強度若しくは周波数の変化周期の短さに対応する。振動の強度が大きいほど、周波数が高いほど、上記繰り返し周期が短いほど、及び又は強度若しくは周波数の変化周期が短いほど、その振動が与える触覚刺激の顕著性レベルは高い。

また、あるいは、視覚情報の顕著性レベルは、その視覚情報が表示装置に表示される文字や図形等のグラフィック要素として出力される場合には、表示されるグラフィック要素の輝度、輝度変化の周期、点滅の周期、又は色合いにより定まり得る。例えば、上記輝度が高いほど、輝度変化又は点滅の周期が短いほど、又は色合いが寒色から暖色へ近づくほど、視覚情報の顕著性レベルは高い。

なお、触覚刺激、聴覚刺激、及び又は視覚情報の態様の詳細（上述した種々の刺激又は視覚情報における上記強度、周波数、張力、輝度、輝度変化等々）と顕著性レベルＳＬの大きさとの対応関係は、予め定めてメモリ３１に記憶させておくものとすることができる。
通知部３４は、上記対応関係の情報を参照し、上記決定した顕著性レベルＳＬの大きさに応じた態様の上記触覚刺激、聴覚刺激、及び又は視覚情報により、ＨＭＩ装置６から運転者へ通知を行うものとすることができる。

上述の式（３）から理解されるように、通知の顕著性レベルは、先行車についてのＴＨＷの値ｔｈが式（２）が満たす間、値ｔｈが小さくなるにつれて大きくなる。これにより、車両２が先行車に近づくにつれて、例えばＨＭＩ装置６が出力する刺激は、より大きなものとなり得る。

上述したように、本実施形態では、通知パラメータセットには、データ収集用パラメータセットと最適化パラメータセットの２種類がある。通知部３４は、最適化サーバ４からの指示に従い（例えば、後述する実行順序情報に従って）、データ収集用パラメータセット又は最適パラメータセットを用いて、ＨＭＩ装置６により運転者への通知を行う。

判断部３５は、最適化サーバ４が決定した通知パラメータセットが示す発出タイミング及び顕著性レベルにより通知部３４がＨＭＩ装置６を用いて通知を行ったときに、車両２についての運転者の操縦行動に上記通知に対する反応行動があったか否かを判断する。

具体的には、判断部３５は、通知部３４がＨＭＩ装置６により通知を行ってから所定の時間（例えば、通知の発出開始から２秒）が経過するまでに車両２が行った操縦行動の変化を、上記通知に対して運転者が行った反応行動として取得する。本実施形態では、例えば、判断部３５は、操縦行動としてのアクセルオフ操作、アクセルオン操作、アクセルペダルの踏み込み量、ブレーキ操作、及び又はブレーキペダル踏み込み量等における変化の有無に基づき、これらの一つ又は複数に所定量の変化があったときに、上記反応行動があったものと判断する。

行動記録部３６は、最適化サーバ４が決定した通知パラメータセットが示す発出タイミング及び顕著性レベルにより通知部３４がＨＭＩ装置６を用いて通知を行ったときに、車両２についての運転者の操縦行動に上記通知に対する反応行動があったか否かを記録する。

具体的には、行動記録部３６は、判断部３５における反応行動の有無についての判断結果に基づき、通知に用いた通知パラメータセットと、その通知に対する反応行動の有無の判断結果と、を関連付けた反応記録を、メモリ３１が記憶する反応ログ３７に保存する。

そして、行動記録部３６は、後述する更新期間の終了時に、反応ログ３７に保存した反応記録を最適化サーバ４へ送信する。

［最適化サーバの構成］
図６は、最適化サーバ４の構成を示す図である。
最適化サーバ４は、プロセッサ４０と、メモリ４１と、第２通信器４２と、有する。第２通信器４２は、最適化サーバ４が注意喚起装置３と通信するための送受信器である。メモリ４１は、例えば、揮発性及び又は不揮発性の半導体メモリ、及び又はハードディスク装置等により構成される。メモリ４１には、後述する反応情報記録部４３が生成した反応情報４６と、学習部４４により機械学習が行われる運転者反応モデル４７と、が記憶される。

プロセッサ４０は、例えば、ＣＰＵ等を備えるコンピュータである。プロセッサ４０は、プログラムが書き込まれたＲＯＭ、データの一時記憶のためのＲＡＭ等を有する構成であってもよい。そして、プロセッサ４０は、機能要素又は機能ユニットとして、反応情報記録部４３と、学習部４４と、決定部４５と、を備える。

プロセッサ４０が備えるこれらの機能要素は、例えば、コンピュータであるプロセッサ４０が、メモリ４１に保存されたプログラム４８を実行することにより実現される。なお、プログラム４８は、コンピュータ読み取り可能な任意の記憶媒体に記憶させておくことができる。これに代えて、プロセッサ４０が備える上記機能要素の全部又は一部を、それぞれ一つ以上の電子回路部品を含むハードウェアにより構成することもできる。

反応情報記録部４３は、車両２の注意喚起装置３から送信される反応記録に基づき、相異なる通知パラメータセットのそれぞれについて、その通知パラメータセットを用いた通知が行われた回数に対する、当該通知に対し運転者が反応行動を行った回数の比である反応比率を算出する。また、反応情報記録部４３は、相異なる通知パラメータセットのそれぞれについて、その通知パラメータセットと、その通知パラメータセットを用いた通知についての反応比率と、を関連付けた反応情報４６を生成する。そして、反応情報記録部４３は、生成した反応情報４６をメモリ４１に記憶する。

学習部４４は、反応情報記録部４３がメモリ４１に記憶させた反応情報４６を用いて、通知パラメータセットと反応比率との関係を、メモリ４１に保存された運転者反応モデル４７に、機械学習により学習させる。運転者反応モデル４７は、従来技術に従い、例えばニューラルネットワークで構成され得る。

学習部４４は、反応情報記録部４３が車両２の注意喚起装置３から受信した反応記録に基づいて反応情報４６に新たに記憶させるごとに（例えば、後述する更新期間が終了するごとに）、当該新たに記憶された反応情報４６を用いて、運転者反応モデル４７に追加学習を行う。これにより、メモリ４１に保存された運転者反応モデル４７は、注意喚起装置３から受視される新しい反応記録に基づいて新しい反応情報が生成される毎に、より精度の高い予測を行い得るように更新されていく。

決定部４５は、車両２が備える注意喚起装置３の通知部３４がＨＭＩ装置６により行う通知の動作を規定する通知パラメータセットを決定する。上述の式（１）に示すように、本実施形態では、通知パラメータセットには、通知の発出タイミングを規定するパラメータである閾値ａと、通知の顕著性レベルを規定するパラメータである定数ｂおよびｃと、が含まれる。

本実施形態では、決定部４５は、通知パラメータセットとして、データ収集用の通知パラメータセットであるデータ収集用パラメータセットと、運用のための通知パラメータセットである最適パラメータセットと、を決定する。
データ収集用パラメータセットは、車両２が備える注意喚起装置３において専らデータ収集動作を行わせるための通知パラメータセットである。データ収集動作では、値の異なる様々なデータ収集用パラメータセットを例えばランダムに用いて反応情報が収集される。

例えば、決定部４５は、データ収集用パラメータセットのそれぞれをランダムに決定する。すなわち、決定部４５は、通知パラメータセットを構成する閾値ａの値と、定数ｂ及びｃの値とを、それぞれ所定の値範囲からランダムに決定して、上記決定した閾値ａと定数ｂ及びｃとにより構成されるデータ収集用パラメータセットを生成する。

最適パラメータセットは、車両２が備える注意喚起装置３に、運転者にとって受容し易い態様の通知を行う運用動作を行わせるための通知パラメータセットである。具体的には、決定部４５は、様々な通知パラメータセットと反応比率との関係から、反応比率が最大になると推定される通知パラメータセットを算出し、算出した通知パラメータセットを最適パラメータセットとして決定する。
本実施形態では、様々な通知パラメータセットと反応比率との関係を学習した運転者反応モデル４７を用いて、反応比率が最大になると推定される通知パラメータセットを算出し、算出した通知パラメータセットを最適パラメータセットとして決定する。

決定部４５は、所定期間を定め、注意喚起装置３と協働して、上記決定したデータ収集用パラメータセットを用いたデータ収集動作と、上記決定した最適パラメータセットを用いた運用動作とを、上記所定期間において選択的に実行する。本実施形態では、上記所定期間は、決定した最適パラメータセットを次に更新するまでの更新期間（すなわち、最適パラメータセットを新たに決定するまでの期間）である。

そして、決定部４５は、上記更新期間において、通知部３４、行動記録部３６、及び反応情報記録部４３と協働して、上記決定した最適パラメータセットと上記複数のデータ収集用パラメータセットとを選択的に用いた通知を行い、これらの通知に用いた最適パラメータセット及びデータ収集用パラメータセットについての反応情報を取得する。

具体的には、決定部４５は、まず、運転者反応モデル４７を用いて最適パラメータセットを決定し、当該決定した最適パラメータセットを次に更新するまでの期間である更新期間を定める。また、決定部４５は、上記更新期間に用いる複数のデータ収集用パラメータセットを生成する。ここで、上記更新期間は、所定の時間長さの期間又は通知部３４により所定回数の通知が行われる期間として定められ得る。

決定部４５は、さらに、注意喚起装置３の通知部３４が上記更新期間内の複数回の通知において、上記最適パラメータセットを用いた通知と、上記複数のデータ収集用パラメータセットのいずれかを用いた通知とを、どういう順序で実行するかを定めた実行順序情報を生成する。

例えば、決定部４５は、上記更新期間内において実行すべきデータ収集用パラメータセットを用いた通知（以下、データ収集通知）の回数、及び最適パラメータセットを用いた通知（以下、運用通知）の回数を、定める。そして、決定部４５は、データ収集通知と運用通知の順序をランダムに定めた実行順序情報を生成する。実行順序情報は、例えば、上記更新期間の開始から１回目の通知はデータ収集通知、２回目及び３回目の通知は運用通知、４回目は・・・・、のように、上記更新期間の開始からｎ回目（ｎ＞１）の通知をデータ収集通知とするか運用通知とするかを規定するものであり得る。

ここで、上記実行順序情報の生成に際して決定する上記データ収集通知の回数と運用通知の回数は、例えば、運転者反応モデル４７の学習状況（例えば、それまでの学習に用いた反応情報の数）に応じて、定められるものとすることができる。より具体的には、データ収集通知の回数と運用通知の回数は、運用通知の回数に対するデータ収集通知の回数の比が、運転者反応モデル４７の学習が進むにつれて（例えば、それまでの学習に用いた反応情報の数が増加するにつれて）減少するように定められ得る。

決定部４５は、上記決定又は生成した最適パラメータセット、データ収集用パラメータセット、実行順序情報、及び更新期間の情報を、注意喚起装置３へ送信する。これにより、上記決定した更新期間が開始し、注意喚起装置３の通知部３４は、実行順序情報に従って、データ収集通知又は運用通知を実行する。また、注意喚起装置３の行動記録部３６は、データ収集通知及び運用通知が行われたとき運転者の反応行動の有無を示す反応記録を、反応ログ３７に保存する。なお、更新期間内における通知の発生回数が、実行順序情報に含まれや通知の数を超えた場合には、通知部３４は、実行順序情報の最初に戻って当該実行順序情報を繰り返し用いるものとすることができる。

行動記録部３６は、上記更新期間の満了時に、反応ログ３７に保存した反応記録を最適化サーバ４へ送信する。最適化サーバ４の反応情報記録部４３は、反応記録を受信して、反応情報を生成する。また、最適化サーバ４の学習部４４は、生成された反応情報を用いて運転者反応モデル４７の追加学習を行う。

次いで、決定部４５は、上記追加学習された運転者反応モデル４７を用いて新たに最適パラメータセットを決定し（すなわち、最適パラメータセットを更新し）、次の更新期間と、データ収集用パラメータセットと、実行順序情報とを新たに決定又は生成する。決定部４５は、これらの新たな最適パラメータセット、データ収集用パラメータセット、実行順序情報、及び更新期間の情報を、注意喚起装置３へ送信し、新たな更新期間の動作が開始する。

その後は、上記と同様にして、更新期間が繰り返され、それぞれの更新期間においてデータ収集通知と運用通知とが混在して実行される（すなわち、それぞれの更新期間においてデータ収集動作と運用動作とが繰り返される）。

［注意喚起システムの動作］
図７は、上記の構成を有する注意喚起システム１の動作について説明するための説明図である。図７において、横軸は時間、縦軸は車両２と先行車との間のＴＨＷの値ｔｈである。また、ライン６０は、注意喚起装置３のリスク算出部３３により算出される上記ＴＨＷの値ｔｈの時間変化を示している。図７には、一例として２つの更新期間－１及び更新期間－２が示されているが、実際には、複数の更新期間が時間軸に沿って繰り返される。

時刻ｔ１に至るまでの時刻において、最適化サーバ４の決定部４５は、それまでに取得された反応情報により学習された運転者反応モデル４７を用いて最適パラメータセット（ａｏ１、ｂｏ１、ｃｏ１）を決定し、次に最適パラメータセットを新たに決定するまでの更新期間を、更新期間－１として定める。例えば、更新期間－１は、所定の時間長さを有する期間として定められる。

また、決定部４５は、ランダムな値を用いて、例えば３つのデータ収集用パラメータセット（ａ１、ｂ１、ｃ１）、（ａ２、ｂ２、ｃ２）、及び（ａ３、ｂ３、ｃ３）を決定する。更に、決定部４５は、更新期間－１内における、上記３つのデータ収集用パラメータセット及び最適パラメータセットの使用順序をランダムに定めた実行順序情報－１を生成する。

そして、決定部４５は、上記決定又は生成した最適パラメータセット、データ収集用パラメータセット、実行順序情報－１、及び更新期間－１の情報を、時刻ｔ１に注意喚起装置３へ送信する。これにより、例えば、時刻ｔ１から更新期間－１が開始する。

注意喚起装置３の通知部３４は、最適化サーバ４から受信した実行順序情報－１が規定する順序で、上記３つのデータ収集用パラメータセット及び最適パラメータセットのいずれかを用いて通知を行う。

例えば、通知部３４は、実行順序情報－１に従い、まず、データ収集用パラメータセット（ａ１、ｂ１、ｃ１）を用い、ＴＨＷの値ｔｈが閾値ａ１を横切って低下する時刻ｔ２に、先行車との衝突リスクの存在を示す通知を、ＨＭＩ装置６により、上記データ収集用パラメータセットの値ｂ１、ｃ１が規定する顕著性レベルで発出する。また、注意喚起装置３の行動記録部３６は、上記通知に対する運転者についての反応記録をメモリ３１の反応ログに保存する。

次に、通知部３４は、実行順序情報－１に従い、データ収集用パラメータセット（ａ２、ｂ２、ｃ２）を用い、ＴＨＷの値ｔｈが閾値ａ２を横切って低下する時刻ｔ３に、先行車との衝突リスクの存在を示す通知を、上記データ収集用パラメータセットの値ｂ２、ｃ２が規定する顕著性レベルで発出する。

続いて、通知部３４は、上記と同様にして、最適化パラメータセット（ａｏ１、ｂｏ１、ｃｏ１）、データ収集用パラメータセット（ａ３、ｂ３、ｃ３）、および最適化パラメータセット（ａｏ１、ｂｏ１、ｃｏ１）を、順次用いて、それぞれ、ＴＨＷの値ｔｈが閾値ａｏ１、ａ３、ａｏ１を横切って低下する時刻ｔ４、ｔ５、及びｔ６に、対応する通知パラメータセットが規定する顕著性レベルで発出する。注意喚起装置３の行動記録部３６は、通知が行われるごとに、運転者についての反応記録をメモリ３１の反応ログに保存する。

その後も、通知部３４は、実行順序情報－１に従って通知を行い、行動記録部３６は、それらの通知に対する運転者の反応記録をメモリ３１の反応ログに保存する。そして、時刻ｔ１から、更新期間－１として規定された時間が経過した時刻ｔ７において、更新期間－１が終了する。これに応じて、注意喚起装置３の行動記録部３６は、メモリ３１の反応ログ３７に保存した反応記録を、最適化サーバ４へ送信する。

最適化サーバ４の反応情報記録部４３は、上記反応記録に基づき、上記３つのデータ収集用パラメータセット及び最適パラメータセットのそれぞれの通知における反応比率を算出し、上記３つのデータ収集用パラメータセット及び最適パラメータセットのそれぞれを上記算出した反応比率に関連付けた反応情報４６を生成する。

また、最適化サーバ４の学習部４４は、上記生成された反応情報４６を用いて、運転者反応モデル４７の追加学習を行う。続いて、最適化サーバの決定部４５は、運転者反応モデル４７を用いて、反応比率が最大になると推定される最適パラメータセット（ａｏ２、ｂｏ２、ｃｏ２）を決定し、次に最適パラメータセットを新たに決定するまでの更新期間を、更新期間－２として定める。例えば、更新期間－２は、所定の時間長さを有する期間として定められる。

また、決定部４５は、ランダムな値を用いて、例えば３つのデータ収集用パラメータセット（ａ４、ｂ４、ｃ４）、（ａ５、ｂ５、ｃ５）、及び（ａ６、ｂ６、ｃ６）を決定する。更に、決定部４５は、更新期間－２内における実行順序情報－２を生成する。

そして、決定部４５は、上記決定又は生成した最適パラメータセット、データ収集用パラメータセット、実行順序情報－２、及び更新期間－２の情報を、時刻ｔ８に注意喚起装置３へ送信する。これにより、例えば、時刻ｔ８から更新期間－２が開始する。

更新期間－２では、上述した更新期間－１における動作と同様にして、通知部３４は、最適化サーバ４から受信した実行順序情報－２が規定する順序で、上記３つのデータ収集用パラメータセット（ａ４、ｂ４、ｃ４）、（ａ５、ｂ５、ｃ５）、（ａ６、ｂ６、ｃ６）及び最適パラメータセット（ａｏ２、ｂｏ２、ｃｏ２）のいずれかを用いて、ＴＨＷの値ｔｈが、それぞれの通知パラメータセットの閾値ａ４、ａ５、ａ６、又はａｏ２を横切って低下する時刻ｔ９、ｔ１０、ｔ１１、ｔ１２、ｔ１３に、先行車との衝突リスクの存在を示す通知を、ＨＭＩ装置６により、対応する通知パラメータセットが規定する顕著性レベルで発出する。また、注意喚起装置３の行動記録部３６は、通知が行われるごとに、運転者についての反応記録をメモリ３１の反応ログに保存する。

そして、時刻ｔ８から、更新期間－２として規定された時間が経過した時刻ｔ１４において、更新期間－２が終了する。
その後は、最適化サーバ４は、上記同様に新たな更新期間を繰り返し定め、上記と同様の動作を繰り返す。

［注意喚起システムにおける動作フロー］
つぎに、注意喚起システム１の動作手順について説明する。図８は、注意喚起システム１のコンピュータ（すなわち、注意喚起装置３のプロセッサ３０及び最適化サーバ４のプロセッサ４０）が実行する注意喚起方法の、動作の手順を示すフロー図である。図８に示す処理は繰り返し実行される。

処理を開始すると、まず、最適化サーバ４の決定部４５は、運転者反応モデル４７を用いて、運転者の反応比率が最大となると推定される通知パラメータセットである最適パラメータセットを算出して決定する（Ｓ１００）。また、決定部４５は、上記決定した最適パラメータセットを次に更新するまでの更新期間と、当該更新期間において専らデータ収集用に用いる通知パラメータセットである複数のデータ収集用パラメータセットとを決定する（Ｓ１０２）。決定部４５は、上記決定又は生成した最適パラメータセット、データ収集用パラメータセット、及び更新期間の情報を、注意喚起装置３へ送信する。これにより、注意喚起装置３において、更新期間が開始する。決定部４５は、上記最適パラメータセット等の送信に際し、更新期間における最適パラメータセット及びデータ収集用パラメータセットの使用順序を定めた実行順序情報を生成して、注意喚起装置３へ送信してもよい。

次に、注意喚起装置３の通知部３４は、例えば上記実行順序情報に従い、データ収集用パラメータセットを用いた通知であるデータ収集通知又は最適パラメータセットを用いた通知である運用通知のいずれかを実行する（Ｓ１０４）。通知は、それぞれの通知パラメータセットに従い、車両２における先行車とのＴＨＷの値ｔｈが上述の式（２）を満たしたときに、ＨＭＩ装置６により、式（３）で与えられる顕著性レベルＳＬで行われる。

そして、ＨＭＩ装置６から通知が出力されるごとに、注意喚起装置３の行動記録部３６は、判断部３５における反応行動の有無についての判断結果に基づいて、運転者の反応行動の有無の記録である反応記録を、メモリ３１の反応ログ３７に保存して記憶する（Ｓ１０４）。ここで、通知に対する反応行動の有無は、その通知の開始から第１所定時間内（例えば、２秒）に運転者が反応行動を行ったか否かにより判断される。

通知部３４は、第１所定時間内に反応行動が無かった場合には、運転者が反応行動を行うまで、通知パラメータセットを変更しつつ通知を繰り返してもよい。例えば、通知部３４は、通知から第２所定時間内（例えば、１０秒）に運転者が反応行動を行ったか否かを判断する（Ｓ１０８。そして、通知部３４は、第２所定時間内に運転者が反応行動を行わなかったときは（Ｓ１０８、ＮＯ）、ステップＳ１０４に戻って処理を繰り返すものとすることができる。

一方、第２所定時間内に運転者が反応行動を行ったときは（Ｓ１０８、ＹＥＳ）、通知部３４は、更新期間が終了したか否かを判断する（Ｓ１１０）。そして、更新期間が終了していないときは（Ｓ１１０、ＮＯ）、通知部３４は、ステップＳ１０４に戻って処理を繰り返す。

一方、更新期間が終了したときは（Ｓ１１０、ＹＥＳ）、行動記録部３６は、その更新期間において収集して反応ログ３７に保存した反応記録を、最適化サーバ４へ送信する。最適化サーバ４の反応情報記録部４３は、受信した上記反応記録に基づき、反応情報４６を生成してメモリ４１に記憶する（Ｓ１１２）。学習部４４は、メモリ４１に記憶された反応情報４６を用いて、運転者反応モデル４７についての追加学習を行って、本処理が終了する。

本処理の終了後は、注意喚起システム１は、ステップＳ１００から処理を再開し、上記の動作を繰り返す。

［その他の実施形態］
車両２と前方物体である先行車両との衝突リスクを示すリスク指標は、上述した実施形態ではＴＨＷを用いるものとしたが、車両２と前方物体との距離や、ＴＴＣ（衝突余裕時間）等の他の値を用いるものとしてもよい。

また、上述した実施形態では、更新期間毎にデータ収集用パラメータセットを決定するものとしたが、一部又は全部のデータ収集用パラメータセットが複数の更新期間に跨って用いられてもよい。

また、上述した実施形態では、決定部４５が、データ収集用パラメータセット及び最適パラメータセットの実行順序をランダムに定めて実行順序情報を生成するものとし、通知部３４は、実行順序情報に従って複数のデータ収集用パラメータセット及び最適パラメータセットのいずれかを用いて通知を行うものとした。これに代えて、決定部４５は、実行順序情報を生成せず、通知部３４自身が、複数のデータ収集用パラメータセット及び最適パラメータセットのいずれを用いるかをランダムに定めて通知を行うものとしてもよい。

また、上述した実施形態では、決定部４５は、更新期間毎に複数のデータ収集用パラメータセットを決定するものとしたが、更新期間毎に少なくとも一つのデータ収集用パラメータセットを決定するものとしてもよい。

また、上述した実施形態では、最適化サーバ４の決定部４５は、更新期間において、データ収集用パラメータセットを用いたデータ収集動作と、最適パラメータセットを用いた運用動作とを混在させて選択的に実行するものとした。ただし、データ収集動作と運用動作とは、必ずしも更新期間内において混在させて選択的に実行する必要はなく、データ収集動作と運用動作とを、それぞれ期間を分けて実行してもよい。上記期間は、所定の時間長さの期間又は通知部３４により所定回数の通知が行われる期間とすることができる。

また、上述した実施形態では、決定部４５は、反応情報記録部４３が生成した反応情報に基づいて機械学習を行った運転者反応モデル４７を用いて、最適パラメータセットを決定するものとした。ただし、運転者反応モデル４７の使用は、最適パラメータセットを決定する一つの手法であって、決定部４５は、運転者反応モデル４７を用いない他の任意の手法を用いて、反応情報が示す通知パラメータセットと反応比率との関係から、最適パラメータセットを決定するものとすることができる。

そのような他の手法は、例えば、通知パラメータセットを構成する各パラメータ（例えば、閾値ａ並びに定数ｂ及びｃ）と、反応比率と、についての多変量解析（例えば、共分散分析）等の手法であり得る。

また、上述した実施形態では、決定部４５は、通知パラメータセットを構成する各パラメータの値をランダムに定めてデータ収集用パラメータセットを決定するものとしたが、データ収集用パラメータセットの決定手法は、この手法（ランダムな値決定）には限られない。たとえば、決定部４５は、遺伝的アルゴリズムの手法を用いて、一の通知パラメータセットを構成する各パラメータの値セットに選択、交叉、及び又は突然変異等の操作を行って上記値セットの新たな世代を生成し、生成した世代の値セットを持つ通知パラメータセットをデータ収集用パラメータセットとして決定してもよい。

また、あるいは、決定部４５は、それまでに得られた反応情報に基づき、最適腕識別などの確率論的手法を用いて、報酬としての反応比率がより大きくなると推定される通知パラメータセットを、データ収集用パラメータセット及び又は最適パラメータセットとして決定してもよい。

また、上述した実施形態では、運転者反応モデル４７は一つであるものとしたが、複数の運転者が交代で車両２を運転する場合には、運転者反応モデル４７は、運転者毎に作成してもよい。

また、注意喚起システム１は、上述した実施形態では、車両２に搭載された注意喚起装置３と、車両２の外部に置かれた最適化サーバ４とにより構成されるものとしたが、この構成には限られない。上述した最適化サーバ４が備える機能要素及び注意喚起装置３が備える機能要素の全てが、車両２に備えられていてもよい。例えば、最適化サーバ４が備える反応情報記録部４３、学習部４４、及び決定部４５は、注意喚起装置３のプロセッサ３０に備えられ、運転者反応モデル４７は、メモリ３１に保存されて、注意喚起装置３のみにより注意喚起システム１が実現されてもよい。

あるいは、上述した実施形態における注意喚起装置３が備える機能要素及び最適化サーバ４が備える機能要素の全てが、車両２の外部のサーバ装置に備えられていてもよい。例えば、注意喚起装置３が備えるリスク算出部３３、通知部３４、判断部３５、及び行動記録部３６は、最適化サーバ４のプロセッサ４０に備えられてもよい。この場合には、最適化サーバ４と、車両２の各装置（ＨＭＩ装置６、物体検知装置７、車外カメラ８等）とが、通信可能に接続されるものとすることができる。

本発明は上記の実施形態の構成に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能である。

［上記実施形態によりサポートされる構成］
上述した実施形態は、以下の構成をサポートする。

（構成１）車両と、前記車両の前方にある物体と、の距離に基づいて、前記車両と前記物体との衝突リスクを示すリスク指標を算出するリスク算出部と、前記算出したリスク指標の値が所定の値範囲に入ったときに、ＨＭＩ装置により前記車両の運転者に対して所定の顕著性レベルの通知を行う通知部と、を備える注意喚起システムであって、前記通知の発出タイミングを規定するパラメータと前記ＨＭＩ装置により発する前記通知の顕著性レベルを規定するパラメータとを含む通知パラメータセットを決定する決定部と、前記通知部が、前記決定された通知パラメータセットが示す前記発出タイミング及び前記顕著性レベルにより前記通知を行ったときに、前記運転者の操縦行動に前記通知に対する反応行動があったか否かを記録する行動記録部と、相異なる前記通知パラメータセットのそれぞれについて、前記通知の回数に対する、前記通知に対し前記運転者が前記反応行動を行った回数の比である反応比率を算出し、前記通知パラメータセットと前記反応比率とを関連付けた反応情報を記憶装置に記憶する反応情報記録部と、を更に備え、前記決定部は、前記反応情報が示す前記通知パラメータセットと前記反応比率との関係に基づいて、前記反応比率が最大となると推定される前記通知パラメータセットである最適パラメータセットを算出して決定する、注意喚起システム。
構成１の注意喚起システムによれば、車両と周囲物体との接触リスクに関する通知に対する運転者の受容性の程度を、その通知に対する運転者の反応比率として評価し、当該反応比率が最大となるように、通知の態様を規定する通知パラメータセットを算出するので、車両と周囲物体との接触リスクを、その車両の運転者にとって受容し易い態様で通知することができる。

（構成２）前記決定部は、前記決定した最適パラメータセットを次に更新するまでの期間である更新期間と、専らデータ収集に用いる前記通知パラメータセットである少なくとも一つのデータ収集用パラメータセットと、を更に決定し、前記更新期間において、前記通知部、前記行動記録部、及び前記反応情報記録部と協働して、前記決定した最適パラメータセットとデータ収集用パラメータセットとを選択的に用いた前記通知を行い、前記用いた最適パラメータセット及びデータ収集用パラメータセットについての前記反応情報を取得する、構成１に記載の注意喚起システム。
構成２の注意喚起システムによれば、同一の更新期間内においてデータ収集動作と運用動作を分散して行うので、データ収集用パラメータセットを用いた通知に対する運転者の違和感を抑制することができる。

（構成３）前記更新期間は、所定の時間長さの期間又は前記通知部により所定回数の前記通知が行われる期間として定められる、構成２に記載の注意喚起システム。
構成３の注意喚起システムによれば、更新期間において収集する反応記録のデータ量を、更新期間の時間長さ又は通知の回数により制御することができる。

（構成４）前記決定部は、前記通知部が前記更新期間内の複数回の前記通知において前記最適パラメータセットを用いた前記通知と前記データ収集用パラメータセットを用いた前記通知とをどういう順序で実行するかを定めた実行順序情報を生成し、前記通知部は、前記実行順序情報に従って前記最適パラメータセットと前記データ収集用パラメータセットとを選択して用いて、前記通知を行う、構成２または３に記載の注意喚起システム。
構成４の注意喚起システムによれば、通知部は、実行順序情報に従って通知パラメータセットを選択できるので、処理が簡便となる。

（構成５）前記反応情報に基づき、前記通知パラメータセットと前記反応比率との関係を、機械学習により運転者反応モデルに学習させる学習部を備え、前記決定部は、前記運転者反応モデルを用いて、前記反応比率が最大となると推定される前記最適パラメータセットを決定する、構成１ないし４のいずれかに記載の注意喚起システム。
構成５の注意喚起システムによれば、反応比率が最大となると推定される最適パラメータセットを容易に決定することができる。

（構成６）前記車両の前方にある前記物体は、前記車両の前方を走行する先行車であり、前記リスク指標は、前記車両と前記先行車との間の車間距離を前記車両の車速で除算した値である車間時間である、構成１ないし５のいずれかに記載の注意喚起システム。
構成６の注意喚起システムによれば、車両と先行車との衝突リスクの程度を簡易に検知して、衝突リスクの存在を運転者に通知することができる。

（構成７）前記反応行動の有無は、前記車両におけるアクセルオフ操作、アクセルオン操作、アクセルペダルの踏み込み量、ブレーキ操作、及び又はブレーキペダル踏み込み量の、変化の有無に基づいて判断される、構成１ないし６のいずれかに記載の注意喚起システム。
構成７の注意喚起システムによれば、衝突リスクの通知に対する運転者の反応の有無を、車両における運転者の加減速操作の有無から、容易に判断することができる。

（構成８）前記車両と前記車両の前方にある前記物体との距離は、前記車両に備えられたカメラ、ライダ、及び又はレーダからの情報に基づいて算出される、構成１ないし７のいずれかに記載の注意喚起システム。
構成８の注意喚起システムによれば、車両と前方物体との間の距離を、種々のセンサにより算出することができる。

（構成９）前記ＨＭＩ装置は、触覚式ＨＭＩ装置、聴覚式ＨＭＩ装置、及び又は視覚式ＨＭＩ装置を含む、構成１ないし８のいずれかに記載の注意喚起システム。
構成９の注意喚起システムによれば、種々のＨＭＩ装置を用いて、種々の態様の通知を運転者に通知することができる。

（構成１０）前記車両と通信可能に接続されたサーバ装置を含み、前記サーバ装置は、前記決定部と、前記反応情報記録部と、を備え、前記車両は、前記リスク算出部と、前記通知部と、を備える、構成１ないし９のいずれかに記載の注意喚起システム。
構成１０の注意喚起システムによれば、サーバ装置と車載装置とに分散して処理を行うことができるので、例えば、車載装置の負荷を軽減して車両コストを低減することができる。

（構成１１）前記決定部と、前記反応情報記録部と、前記リスク算出部と、前記通知部とは、前記車両に備えられる、構成１ないし９のいずれかに記載の注意喚起システム。
構成１１の注意喚起システムによれば、注意喚起システムの全体を車両に搭載することができるので、車両外における通信回線の逼迫状況などに左右されない、より安定な処理を行うことができる。

（構成１２）ＨＭＩ装置により車両の運転者に対して通知を行う注意喚起システムのコンピュータが実行する注意喚起方法であって、前記車両と、前記車両の前方にある物体と、の距離に基づいて、前記車両と前記物体との衝突リスクを示すリスク指標を算出するリスク算出ステップと、前記算出したリスク指標の値が所定の値範囲に入ったときに、ＨＭＩ装置により前記車両の運転者に対して通知を行う通知ステップと、を有し、前記通知の発出タイミングを規定するパラメータと前記ＨＭＩ装置により発する前記通知の顕著性レベルを規定するパラメータとを含む通知パラメータセットを決定する決定ステップと、前記決定された通知パラメータセットが示す前記発出タイミング及び前記顕著性レベルにより前記通知ステップにおいて前記通知を行ったときに、前記運転者の操縦行動に前記通知に対する反応行動があったか否かを記録する行動記録ステップと、相異なる前記通知パラメータセットのそれぞれについて、前記通知の回数に対する、前記通知に対し前記運転者が前記反応行動を行った回数の比である反応比率を算出し、前記通知パラメータセットと前記反応比率とを関連付けた反応情報を記憶装置に記憶する反応情報記録ステップと、を更に備え、前記決定ステップでは、種々の前記通知パラメータセットと前記反応比率との関係から、前記反応比率が最大となると推定される前記通知パラメータセットである最適パラメータセットを算出して決定する、注意喚起方法。
構成１２の注意喚起方法によれば、車両と周囲物体との接触リスクに関する通知に対する運転者の受容性の程度を、その通知に対する運転者の反応比率として評価し、当該反応比率が最大となるように、通知の態様を規定する通知パラメータセットを算出するので、車両と周囲物体との接触リスクを、その車両の運転者にとって受容し易い態様で通知することができる。

１…注意喚起システム、２…車両、３…注意喚起装置、４…最適化サーバ、５…通信ネットワーク、６…ＨＭＩ装置、６ａ…触覚式ＨＭＩ装置、６ｂ…聴覚式ＨＭＩ装置、６ｃ…視覚式ＨＭＩ装置、７…物体検知装置、８…車外カメラ、８ａ…前方カメラ、８ｂ…左側方カメラ、８ｃ…右側方カメラ、８ｄ…後方カメラ、９…ＧＰＳ装置、１０…車両制御装置、１１…室内カメラ、１２…ルームミラー、１３ａ、１３ｂ…ドアミラー、１４…道路、１５…先行車、２０…運転席、２１…シートベルト、２２…ステアリングハンドル、２３…インストルメントパネル、２４…表示装置、２５…ウインドシールド、３０…プロセッサ、３１…メモリ、３２…第１通信器、３３…リスク算出部、３４…通知部、３５…判断部、３６…行動記録部、３７…反応ログ、３８、４８…プログラム、４０…プロセッサ、４１…メモリ、４２…第２通信器、４３…反応情報記録部、４４…学習部、４５…決定部、４６…反応情報、４７…運転者反応モデル、６０…ライン。

Claims (12)

1. 車両と、前記車両の前方にある物体と、の距離に基づいて、前記車両と前記物体との衝突リスクを示すリスク指標を算出するリスク算出部と、
   前記算出したリスク指標の値が所定の値範囲に入ったときに、ＨＭＩ装置により前記車両の運転者に対して所定の顕著性レベルの通知を行う通知部と、
   を備える注意喚起システムであって、
   前記通知の発出タイミングを規定するパラメータと前記ＨＭＩ装置により発する前記通知の顕著性レベルを規定するパラメータとを含む通知パラメータセットを決定する決定部と、
   前記通知部が、前記決定された通知パラメータセットが示す前記発出タイミング及び前記顕著性レベルにより前記通知を行ったときに、前記運転者の操縦行動に前記通知に対する反応行動があったか否かを記録する行動記録部と、
   相異なる前記通知パラメータセットのそれぞれについて、前記通知の回数に対する、前記通知に対し前記運転者が前記反応行動を行った回数の比である反応比率を算出し、前記通知パラメータセットと前記反応比率とを関連付けた反応情報を記憶装置に記憶する反応情報記録部と、
   を更に備え、
   前記決定部は、前記反応情報が示す前記通知パラメータセットと前記反応比率との関係に基づいて、前記反応比率が最大となると推定される前記通知パラメータセットである最適パラメータセットを算出して決定する、
   注意喚起システム。
2. 前記決定部は、
   前記決定した最適パラメータセットを次に更新するまでの期間である更新期間と、専らデータ収集に用いる前記通知パラメータセットである少なくとも一つのデータ収集用パラメータセットと、を更に決定し、
   前記更新期間において、前記通知部、前記行動記録部、及び前記反応情報記録部と協働して、前記決定した最適パラメータセットとデータ収集用パラメータセットとを選択的に用いた前記通知を行い、前記用いた最適パラメータセット及びデータ収集用パラメータセットについての前記反応情報を取得する、
   請求項１に記載の注意喚起システム。
3. 前記更新期間は、所定の時間長さの期間又は前記通知部により所定回数の前記通知が行われる期間として定められる、
   請求項２に記載の注意喚起システム。
4. 前記決定部は、前記通知部が前記更新期間内の複数回の前記通知において前記最適パラメータセットを用いた前記通知と前記データ収集用パラメータセットを用いた前記通知とをどういう順序で実行するかを定めた実行順序情報を生成し、
   前記通知部は、前記実行順序情報に従って前記最適パラメータセットと前記データ収集用パラメータセットとを選択して用いて、前記通知を行う、
   請求項２に記載の注意喚起システム。
5. 前記反応情報に基づき、前記通知パラメータセットと前記反応比率との関係を、機械学習により運転者反応モデルに学習させる学習部を備え、
   前記決定部は、前記運転者反応モデルを用いて、前記反応比率が最大となると推定される前記最適パラメータセットを決定する、
   請求項１に記載の注意喚起システム。
6. 前記車両の前方にある前記物体は、前記車両の前方を走行する先行車であり、
   前記リスク指標は、前記車両と前記先行車との間の車間距離を前記車両の車速で除算した値である車間時間である、
   請求項１に記載の注意喚起システム。
7. 前記反応行動の有無は、前記車両におけるアクセルオフ操作、アクセルオン操作、アクセルペダルの踏み込み量、ブレーキ操作、及び又はブレーキペダル踏み込み量の、変化の有無に基づいて判断される、
   請求項１に記載の注意喚起システム。
8. 前記車両と前記車両の前方にある前記物体との距離は、前記車両に備えられたカメラ、ライダ、及び又はレーダからの情報に基づいて算出される、
   請求項１に記載の注意喚起システム。
9. 前記ＨＭＩ装置は、触覚式ＨＭＩ装置、聴覚式ＨＭＩ装置、及び又は視覚式ＨＭＩ装置を含む、
   請求項１に記載の注意喚起システム。
10. 前記車両と通信可能に接続されたサーバ装置を含み、
    前記サーバ装置は、前記決定部と、前記反応情報記録部と、を備え、
    前記車両は、前記リスク算出部と、前記通知部と、を備える、
    請求項１ないし９のいずれか一項に記載の注意喚起システム。
11. 前記決定部と、前記反応情報記録部と、前記リスク算出部と、前記通知部とは、前記車両に備えられる、
    請求項１ないし９のいずれか一項に記載の注意喚起システム。
12. ＨＭＩ装置により車両の運転者に対して通知を行う注意喚起システムのコンピュータが実行する注意喚起方法であって、
    前記車両と、前記車両の前方にある物体と、の距離に基づいて、前記車両と前記物体との衝突リスクを示すリスク指標を算出するリスク算出ステップと、
    前記算出したリスク指標の値が所定の値範囲に入ったときに、ＨＭＩ装置により前記車両の運転者に対して通知を行う通知ステップと、
    を有し、
    前記通知の発出タイミングを規定するパラメータと前記ＨＭＩ装置により発する前記通知の顕著性レベルを規定するパラメータとを含む通知パラメータセットを決定する決定ステップと、
    前記決定された通知パラメータセットが示す前記発出タイミング及び前記顕著性レベルにより前記通知ステップにおいて前記通知を行ったときに、前記運転者の操縦行動に前記通知に対する反応行動があったか否かを記録する行動記録ステップと、
    相異なる前記通知パラメータセットのそれぞれについて、前記通知の回数に対する、前記通知に対し前記運転者が前記反応行動を行った回数の比である反応比率を算出し、前記通知パラメータセットと前記反応比率とを関連付けた反応情報を記憶装置に記憶する反応情報記録ステップと、
    を更に備え、
    前記決定ステップでは、種々の前記通知パラメータセットと前記反応比率との関係から、前記反応比率が最大となると推定される前記通知パラメータセットである最適パラメータセットを算出して決定する、
    注意喚起方法。