JP7848612B2 - 情報表示方法及び情報表示装置 - Google Patents

Description

本発明は、情報表示方法及び情報表示装置に関する。

下記特許文献１には、運転を支援するための表示を行う車両用表示装置が提案されている。この車両用表示装置は、自車両前方の道路に対応する交通規制・指示に関する情報を取得し、自車両前方の道路に対してユーザが注意すべき程度を示す注意度合いを判定し、注意度合いに応じて表示態様が異なる道路の領域を示す表示画像を、ウインドシールドに表示する。

特開２００５－２０２７８７号公報

自車両周囲の交通環境を構成する要素には、交通規制や指示のような静的な要素だけでなく移動可能な要素である動的交通要素も含まれる。運転者は、動的交通要素に対して、動的交通要素の混雑度に応じた適度な没入度を保つことが好ましいが、自車両の外側の動的交通要素に対する運転者の没入度が、自車両内に設けられた表示装置によって影響を受けることがある。
本発明は、動的交通要素に対する運転者の没入度が、動的交通要素の混雑度に適した没入度になるように、表示装置による運転者への情報表示を制御することを目的とする。

実施形態の情報表示方法では、自車両周辺の交通環境の構成要素のうち移動可能な要素である動的交通要素を検出し、自車両の運転者の脳活動を計測し、検出した動的交通要素を前記運転者が視認しているか否かを判定し、検出した動的交通要素を前記運転者が視認しているときに計測した前記脳活動に基づいて動的交通要素に対する前記運転者の没入度を算出し、動的交通要素の混雑度に応じて動的交通要素に対する前記運転者の没入度の目標範囲を設定し、算出した没入度が前記設定した目標範囲から外れている場合に、動的交通要素に対する前記運転者の没入度が前記目標範囲に近づくように、前記運転者が視認可能な表示装置上の表示を制御する。

本発明によれば、動的交通要素に対する運転者の没入度が、動的交通要素の混雑度に適した没入度になるように、表示装置による運転者への情報表示を制御できるようになる。

実施形態の情報表示装置を搭載する車両の一例の概略構成図である。 第１実施形態の情報表示装置の機能構成の一例のブロック図である。 動的交通要素の混雑度が小さく没入度が目標範囲内の場合の表示の例の模式図である。 動的交通要素の混雑度が小さく没入度が目標範囲より低い場合の表示の例の模式図である。 動的交通要素の混雑度が小さく没入度が目標範囲より高い場合の表示の例の模式図である。 動的交通要素の混雑度が大きく没入度が目標範囲内の場合の表示の例の模式図である。 動的交通要素の混雑度が大きく没入度が目標範囲より低い場合の表示の例の模式図である。 動的交通要素の混雑度が大きく没入度が目標範囲より高い場合の表示の例の模式図である。 第１実施形態の情報表示方法の一例のフローチャートである。 第１実施形態の情報表示方法の変形例のフローチャートである。 第２実施形態の情報表示装置の機能構成の一例のブロック図である。 第２実施形態の情報表示方法の一例のフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。なお、各図面は模式的なものであって、現実のものとは異なる場合がある。また、以下に示す本発明の実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、構成部品の構造、配置等を下記のものに特定するものではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された請求項が規定する技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。

（第１実施形態）
（構成）
図１は、実施形態の情報表示装置を搭載する車両の概略構成の一例を示す図である。自車両１は、自車両１の走行を支援する運転支援装置１０と、自車両１の運転者に各種情報を表示する情報表示装置２０を備える。
自車両１の運転モードは、自車両１の運転モードを自動運転モードと手動運転モードとの間で切り替え可能である。自動運転モードでは、運転支援装置１０は、自車両１の周囲の走行環境を検出する。運転支援装置１０は、検出した走行環境に基づいて自車両１の加速度、減速度及び操舵角を制御して、運転者の関与なしで自車両１を運転する自律運転制御を実施する。

なお、運転者は、モード切替スイッチ（図示せず）を操作することにより、自車両１の運転モードを自動運転モードと手動運転モードとの間で切り替えることができる。
また、運転支援装置１０は、運転者によるオーバライド操作を検出した時に運転モードを自動運転モードから手動運転モードへ自動的に切り替えてもよい。オーバライド操作とは、自動運転モードにおいて運転者がステアリングホイール、アクセルペダル、ブレーキペダルのいずれかを操作して自律運転制御に介入することをいう。
また、運転支援装置１０は、情報表示装置２０からのモード切替信号に従って、運転モードを手動運転モードから自動運転モードへ自動的に切り替えてもよい。

運転支援装置１０は、測位装置１１と、地図データベース（地図ＤＢ）１２と、物体センサ１３と、車両センサ１４と、運転支援コントローラ１５と、アクチュエータ１６を備える。
測位装置１１は、自車両１の現在位置を測定する。測位装置１１は、例えば全地球型測位システム（ＧＮＳＳ）受信機を備えてよい。ＧＮＳＳ受信機は、例えば地球測位システム（ＧＰＳ）受信機等であり、複数の航法衛星から電波を受信して自車両１の現在位置を測定する。
地図データベース１２は、道路地図データを記憶している。例えば地図データベース１２は、自動運転用の地図情報として好適な高精度地図データ（以下、単に「高精度地図」という）を記憶してよい。地図データベース１２は、ナビゲーション用の地図データ（以下、単に「ナビ地図」という）を記憶してもよい。

物体センサ１３は、自車両１の周囲の走行環境についての様々な情報（周囲環境情報）を取得する。例えば物体センサ１３は、自車両１の周囲の物体を検出する。物体センサ１３は、自車両１の周囲に存在する物体、自車両１と物体との相対位置、自車両１と物体との距離、物体が存在する方向等の自車両１の周囲環境を検出する。物体センサ１３は、検出した周囲環境の情報である周囲環境情報を、運転支援コントローラ１５と、情報表示装置２０へ出力する。物体センサ１３は、カメラ、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）、レーダ、ミリ波レーダ、レーザレンジファインダ、ソナー等を含んでよい。

車両センサ１４は、自車両１から得られる様々な情報（車両情報）を検出する。車両センサ１４には、例えば、自車両１の走行速度（車速）を検出する車速センサ、自車両１が備える各タイヤの回転速度を検出する車輪速センサ、自車両１の３軸方向の加速度（減速度を含む）を検出する３軸加速度センサ（Ｇセンサ）、ステアリングホイールの操舵角を検出する操舵角センサ、操向輪の転舵角を検出する転舵角センサ、自車両１に生じる角速度を検出するジャイロセンサ、ヨーレイトを検出するヨーレイトセンサ、自車両１のアクセルペダルの操作を検出するアクセルセンサと、運転者によるブレーキペダルの操作を検出するブレーキセンサが含まれる。車両センサ１４は車両情報を運転支援コントローラ１５に出力する。

運転支援コントローラ１５は、自車両１の自律運転制御を行う電子制御ユニット（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）である。運転支援コントローラ１５は、プロセッサと、記憶装置等の周辺部品とを含む。プロセッサは、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro-Processing Unit）であってよい。
記憶装置は、半導体記憶装置や、磁気記憶装置、光学記憶装置等を備えてよい。記憶装置は、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを含んでよい。
以下に説明する運転支援コントローラ１５の機能は、例えばプロセッサが、記憶装置に格納されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。

運転支援コントローラ１５は、測位装置１１の測位結果と、地図データベース１２の地図情報と、物体センサ１３からの周囲環境情報と、車両センサ１４から車両情報と、に基づいて自車両１の自律運転制御を実行する。例えば運転支援コントローラ１５は、自車両１の現在位置及び姿勢と、ナビゲーションシステム等（図示せず）によって設定された目的地までの目標経路と、地図情報と、自車両１の周囲環境とに基づいて、自車両１を走行させる目標走行軌道を算出する。
例えば、自車両１の周辺の経路や物体の有無を表現する経路空間マップと、走行場の危険度を数値化したリスクマップとを生成し、自車両１の運動特性、車両情報、経路空間マップと、リスクマップとに基づいて、自車両１を走行させる目標走行軌道を生成する。
運転支援コントローラ１５は、生成した目標走行軌道に沿って自車両１が走行するように、アクチュエータ１６を駆動する。

アクチュエータ１６は、運転支援コントローラ１５からの制御信号に応じて、自車両１のステアリングホイール、アクセル開度及びブレーキ装置を操作して、自車両１の車両挙動を発生させる。アクチュエータ１６は、ステアリングアクチュエータと、アクセル開度アクチュエータと、ブレーキ制御アクチュエータを備える。ステアリングアクチュエータは、自車両１のステアリングの操舵方向及び操舵量を制御する。アクセル開度アクチュエータは、自車両１のアクセル開度を制御する。ブレーキ制御アクチュエータは、自車両１のブレーキ装置の制動動作を制御する。

次に、情報表示装置２０について説明する。情報表示装置２０は、表示装置２１と、表示コントローラ２２と、脳活動量センサ２３と、乗員センサ２４を備える。
表示装置２１は、自車両１の客室内であって且つ運転者に視認可能な位置に設けられ、文字、図、絵、映像、動画などの視覚情報を表示可能な表示装置である。以下の説明において、文字、図、絵、映像、動画などの視覚情報を総称して「画像」と表記することがある。
なお、以下の説明では表示装置２１が、運転席の前方のインストルメントパネルに設けられたデジタルメータである例について述べる。しかしながら本発明はこのようなデジタルメータに限定されるものではなく、自車両１の車内に設けられて運転者に視認可能な表示装置に広く適用可能である。例えば、表示装置２１は、ナビゲーションシステムや、車載インフォテインメント（ＩＶＩ：In-Vehicle Infotainment）機器のグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ：Graphical User Interface）装置でもよい。

表示コントローラ２２は、表示装置２１に表示する視覚情報を制御する電子制御ユニットである。表示コントローラ２２は、プロセッサ２５と、記憶装置２６等の周辺部品とを含む。プロセッサ２５は、例えばＣＰＵやＭＰＵであってよい。
記憶装置２６は、半導体記憶装置や、磁気記憶装置、光学記憶装置等を備えてよい。記憶装置は、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるＲＯＭ及びＲＡＭ等のメモリを含んでよい。

なお、表示コントローラ２２を、各情報処理を実行するための専用のハードウエアにより形成してもよい。例えば表示コントローラ２２は、汎用の半導体集積回路中に設定される機能的な論理回路を備えてもよい。例えば表示コントローラ２２はフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：Field-Programmable Gate Array）等のプログラマブル・ロジック・デバイス（ＰＬＤ：Programmable Logic Device）等を有していてもよい。

図２は、第１実施形態の情報表示装置２０の機能構成の一例のブロック図である。動的交通要素検出部３０と、視線検出部３１と、視認対象判定部３２と、没入度算出部３３と、表示制御部３４の機能は、例えば、図１に示した表示コントローラ２２のプロセッサ２５が、記憶装置２６に格納されたコンピュータプログラムを実行することによって実現してもよく、上記に例示される専用のハードウエアによって実現してもよい。

脳活動量センサ２３は、運転者の脳活動の活動量を検出するセンサである。脳活動量センサ２３は、脳活動計測部２３ａと、瞬き検出部２３ｂを備える。
脳活動計測部２３ａは、運転者の脳活動の状態を計測し、計測した脳活動の状態を含む情報である脳活動情報を、没入度算出部３３へ出力する。脳活動の状態は、運転者の脳波、運転者の脳磁場、運転者の脳電位、運転者の脳表面の活動状態のうちいずれか一つである。すなわち、脳活動計測部２３ａは、運転者の脳波、脳磁場、脳電位、脳表面の活動状態のうちいずれか一つを用いて、運転者の脳活動を計測する。

具体的に、脳活動計測部２３ａは、脳活動に起因する電波の計測手段、脳活動に起因する磁場の計測手段、運転者の頭皮の表面に配置した電位の計測手段、脳電位計、脳磁計、脳波計、機能的近赤外分光分析法に基づく光脳機能イメ－ジング装置（fNIRS）等を用いて形成することが可能である。
また、脳活動計測部２３ａは、計測する対象を高い時間分解能で計測することが可能なものが好適である。さらに、脳活動計測部２３ａは、非接触式が好適であるが接触式であってもよい。
非接触式の脳活動計測部２３ａとして、例えば、Freer Logic社製の「Neurobiomonitor Headrest」を用いることができる。非接触式の脳活動計測部２３ａとしては、例えば、脳磁計測システムの「RICOH MEG」を用いることができる。

瞬き検出部２３ｂは、運転者の目の瞬き動作を検出する。なお、瞬き検出部２３ｂは、ハードウエア及びソフトウエアのうち少なくとも一方として実現してもよい。
瞬き検出部２３ｂは、例えば、運転者の眼電位（ＥＯＧ：Electro Oculo Graphy）に基づいて、運転者の瞬き動作を検出することが可能である。
また、瞬き検出部２３ｂは、例えば、脳波解析システム（BESA Research 7.0）の瞬き電位除去技術を応用して、運転者の瞬きによって発生する電位を推定する構成としてもよい。脳波解析システムの瞬き電位除去技術を応用する構成では、予め作成した、瞬きによりどのような頭皮上の電位が生じるかに関するモデルに基づいて、運転者の瞬きによって発生する電位を推定する。
以上により、瞬き検出部２３ｂは、運転者の目の瞬き動作を検出し、検出した瞬き動作を含む情報である瞬き情報を没入度算出部３３へ出力する。
なお、「瞬き動作」には、「瞬きの直後」、「瞬きのうち、目を閉じた直後」、「瞬きの直前」、「瞬きの前後」、「瞬き時」、「瞬きの瞬間」、「瞬きをしている期間」、「瞬きした目を閉じてから完全に開くまでに経過した期間」のうち少なくとも一つを含む。

乗員センサ２４は、例えば車室内に配置され、運転者の状態を検出する。乗員センサ２４は、例えば対象を撮像することが可能な撮像装置（ステレオカメラや単眼カメラ等）であってよい。
視線検出部３１は、乗員センサ２４による検出結果に基づいて、運転者の顔の向きや、目頭、虹彩、瞳孔の位置等を認識する。視線検出部３１は、顔の向きや、目頭、虹彩、瞳孔の位置等に基づいて、運転者の視点の位置座標と視線方向を含む視線情報を検出する。視線検出部３１は、検出した視線情報を視認対象判定部３２へ出力する。

動的交通要素検出部３０は、自車両１の周辺に存在する動的交通要素を検出する。本明細書において「動的交通要素」とは、自車両１の周辺の交通環境の構成要素のうち移動可能な要素を意味する。動的交通要素は、自車両１の周囲の道路に対応する交通規制や指示（道路標識、道路標示、交通信号機等）のような静的な交通要素を除いた要素である。動的交通要素は、例えば先行車両や、後続車両、対向車両、歩行者、自転車等である。

動的交通要素検出部３０は、例えば、物体センサ１３の検出信号に基づいて、自車両１の周辺の物体例えば車両やバイク、歩行者、自転車、障害物などの位置、姿勢、大きさ、速度などを検出する。
動的交通要素検出部３０は、検出された物体を追跡する。具体的には、異なる時刻に出力された物体の挙動から、異なる時刻間における物体の同一性の検証（対応付け）を行い、その対応付けに基づいて、物体の速度、姿勢（例えばヨー角）などの挙動を予測する。
動的交通要素検出部３０は、自車両１の周辺の物体のうち、移動物体を動的交通要素と判定して動的交通要素の位置を検出してよい。また、移動物体の大きさ、形状、位置、速度に基づいて動的交通要素の種別（例えば、先行車両や、後続車両、対向車両、歩行者、自転車等）を判定してよい。

また、例えば動的交通要素検出部３０は、物体センサ１３のカメラが自車両１の周辺を撮像して得られた周囲画像に対して画像認識処理を行い、周囲画像から車両、歩行者、自転車を認識することによって動的交通要素の位置を検出してもよい。このとき、動的交通要素検出部３０は、車両、歩行者、自転車等の所定の画像パターンと周囲画像とを照合することにより、検出した動的交通要素の種別を判定してもよい。
動的交通要素検出部３０は、検出した動的交通要素の情報を、視認対象判定部３２と、表示制御部３４へ出力する。

視認対象判定部３２は、視線検出部３１から出力された運転者の視線情報と、動的交通要素検出部３０から出力された動的交通要素の情報とに基づいて、運転者の視認対象が動的交通要素であるか否かを判定する。
例えば、視認対象判定部３２は、視線検出部３１が検出した運転者の視線が、動的交通要素検出部３０が検出した動的交通要素の検出位置に向いている場合に、運転者の視認対象が動的交通要素であると判定し、運転者の視線が動的交通要素の検出位置に向いていない場合に、運転者の視線が運転者の視認対象が動的交通要素でないと判定する。視認対象判定部３２は、判定結果を没入度算出部３３へ出力する。

没入度算出部３３は、脳活動量センサ２３から出力された脳活動情報及び瞬き情報と、視認対象判定部３２による判定結果とに基づいて、動的交通要素に対する運転者の没入度を算出する。例えば、運転者の視認対象が動的交通要素であると判定したときに得られた脳活動情報及び瞬き情報に基づいて、運転者の没入度を算出する。
没入度算出部３３は、算出した没入度を含む情報である没入度算出情報を、表示制御部３４へ出力する。
没入度を算出する際には、例えば、瞬き動作時における脳活動の活動量の大きさに応じて、没入度を算出する。具体例として、瞬き直後の脳電位が大きい場合には、没入度を低く算出し、瞬き直後の脳電位が小さい場合には、没入度を高く算出する。

没入度算出部３３は、例えば複数回の瞬き動作時における脳活動の活動量の平均値を算出し、さらに、算出した平均値に基づいて没入度を算出してもよい。これにより没入度の算出精度を向上できる。
この場合、没入度算出部３３は、例えば、瞬き検出部２３ｂが検出した瞬き動作をトリガーとして、脳活動計測部２３ａが計測した脳波を加算平均することにより、瞬き誘発電位を用いて没入度を算出する。なお「瞬き誘発電位」とは、脳のリセットを反映させた、陰性の頭皮上の電位である。

ここで、瞬き誘発電位を用いて没入度を算出する理由について説明する。瞬きをした瞬間には、安静状態の時に賦活するネットワークの活動が高まることにより、瞬きは、脳をリセットすることが知られている。したがって、瞬きをトリガーとして脳波を加算平均する等の手法を用いることにより、「瞬き誘発電位」を得ることが可能である。
例えば、動的交通要素に対する運転者の没入度が高い状態では、瞬きによって脳をリセットする度合いが浅くなるため、「瞬き誘発電位」が小さくなる。一方、動的交通要素に対する運転者の没入度が低い状態では、瞬きによって脳をリセットする度合いが深くなるため、「瞬き誘発電位」が大きくなる。

したがって、没入度算出部３３は、瞬き時における脳活動の活動量の大きさ（例えば、瞬きの直後から一定の期間における脳波の波形の極大値）に基づいて、脳活動の活動量が大きい場合には没入度を低く算出する。一方、脳活動の活動量が小さい場合には没入度を高く算出する。
なお、没入度算出部３３は、瞬き検出部２３ｂが検出した瞬き動作時が「時点」である場合、「時点」の前後や、「時点」以降（直後）における一定時間（一定期間）の脳活動の状態を切り出し、切り出した脳活動の状態に基づいて没入度を算出してもよい。

表示制御部３４は、動的交通要素検出部３０から出力された動的交通要素の情報と、没入度算出部３３から出力された没入度算出情報とに基づいて、表示装置２１上の表示を制御する。
具体的には、自車両１の周囲において動的交通要素が多い場合（例えば動的交通要素の混雑度が大きい場合）、運転者は運転に高く没入する必要がある。すなわち、動的交通要素に高く没入する必要がある。
このため、例えば表示制御部３４は、動的交通要素が少ない場合（動的交通要素の混雑度が小さい場合）に比べて、動的交通要素が多い場合（動的交通要素の混雑度が大きい場合）には、表示装置２１に表示する情報量を低減する。例えば、動的交通要素の混雑度が大きくなるほど表示装置２１に表示する情報量を低減する。これにより、動的交通要素に対する運転者の没入度を高めて、自車両１の運転の安全性を向上させることができる。

なお、表示制御部３４は、例えば動的交通要素検出部３０がほぼ同じ時期に検出した（例えば同一の制御周期内に検出した）動的交通要素の数に応じて動的交通要素の混雑度を算出してよい。
また例えば、動的交通要素の混雑度が所定の閾値より小さい場合に混雑度が「小さい」と判定し、動的交通要素の混雑度が所定の閾値以上である場合に混雑度が「大きい」と判定してよい。

図３Ａ～図３Ｃは、動的交通要素の混雑度が小さい場合における表示装置２１上の表示例の模式図である。
動的交通要素の混雑度が小さい場合に表示制御部３４は、表示される情報量が比較的多い「高品質表示モード」で表示装置２１に画像を表示することにより、運転者のユーザエクスペリエンスを向上させることができる。
参照符号４０は、自車両１の車速を示す車速画像であり、参照符号４１は、自車両１の走行距離を示す走行距離画像であり、参照符号４２は自車両の周囲の３次元地図であり、参照符号４３は人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligence）エージェントを表すアニメーションである。

例えば、車速画像４０と走行距離画像４１は、アナログのドラム式メータを模したアニメーション画像であってよい。このような動画表示を行うことで、車速と走行距離が変化したことを運転者に理解し易くする、
また、３次元地図４２を表示することにより、運転者は自車両１の周囲の状況や施設を理解しやすくなる。
また、ＡＩエージェント４３のアニメーションを表示することで、自車両１による自律運転制御や各種情報処理に対する運転者の受容性、信頼性、親和性を向上できる。

一方で、図４Ａ～図４Ｂは、動的交通要素の混雑度が大きい場合における表示装置２１上の表示例の模式図である。
動的交通要素の混雑度が大きい場合に表示制御部３４は、表示される情報量が比較的少ない「簡易表示モード」で表示装置２１に画像を表示する。

参照符号５０は、自車両１の車速を示す車速画像であり、参照符号５１は、タコメータ画像であり、参照符号５２は、自車両１の周囲における他車両の有無を示す自車両１と他車両のアイコンのアニメーションである。
図４Ａ～図４Ｂの簡易表示モードの画像は、図３Ａ～図３Ｃの高品質表示モードの画像に比べて表示される情報量が少ない。
例えば、車速画像５０及びタコメータ画像５１は、従来の指針式メータを模したアニメーション画像であり、図３Ａの車速画像４０と走行距離画像４１と比べて画像変化が少なく情報量が低減されている。また、自車両１と他車両のアイコン５２も、３次元地図４２に比べて画像変化が少ない。さらに、図３Ａに示すようなＡＩエージェントの表示も省略されている。

このように表示制御部３４は、動的交通要素の混雑度が大きい場合に表示装置２１に表示する情報量を低減することにより、表示装置２１の表示に対する運転者の没入度を低める。この結果、動的交通要素に対する運転者の没入度を高めることができ、自車両１の運転の安全性を向上することができる。

さらに、表示制御部３４は、没入度算出部３３が算出した現在の運転者の動的交通要素に対する没入度が、動的交通要素の混雑度に適した没入度になっているか否かを判定する。現在の運転者の動的交通要素に対する没入度が混雑度に適した没入度でない場合には、表示制御部３４は、運転者の動的交通要素に対する没入度を混雑度に適した没入度に誘導するように、表示装置２１上の表示を制御する。

例えば表示制御部３４は、算出した動的交通要素の混雑度に応じて、この混雑度に適した動的交通要素に対する運転者の没入度の許容範囲を、没入度の目標範囲として設定してよい。没入度の目標範囲は、例えば幅を持たない単一の閾値であってもよく、上限値と下限値との間の差分が０よりも大きい範囲であってもよい。
上記のとおり、動的交通要素の混雑度が小さい場合に比較して混雑度が大きい場合には、運転者には動的交通要素に対する高い没入度が要求される。したがって、例えば表示制御部３４は、混雑度が小さい場合に比較して混雑度が大きい場合に没入度の目標範囲をより高く設定してよい。

そして表示制御部３４は、没入度算出部３３が算出した現在の運転者の動的交通要素に対する没入度が、設定した目標範囲内であるか否かを判定する。（なお、目標範囲が幅を持たない単一の閾値である場合には、没入度算出部３３が算出した没入度が、目標範囲と等しいか否かを判定する）。
没入度算出部３３が算出した没入度が目標範囲内であり、且つ動的交通要素の混雑度が小さい場合には、上述の高品質表示モードにおける通常画面を表示する。図３Ａは、高品質表示モードにおける通常画面の一例である。

また、没入度算出部３３が算出した没入度が目標範囲内であり、且つ動的交通要素の混雑度が大きい場合には、上述の簡易表示モードにおける通常画面を表示する。図４Ａは、簡易表示モードにおける通常画面の一例である。

一方で、動的交通要素の混雑度が小さい場合（すなわち自車両１の周辺の動的交通要素が閑散としている場合）に、没入度算出部３３が算出した没入度（運転者の動的交通要素に対する現在の没入度）が低すぎる場合には、運転者の覚醒度が低下していると考えられる。例えば、運転者が居眠りをしていると考えられる。
したがって、動的交通要素の混雑度が小さく、且つ没入度が目標範囲よりも低い場合には、表示制御部３４は、高品質表示モードにおける通常画面（例えば図３Ａ）に、運転者の覚醒度を高めるコンテンツを付加して表示装置２１に表示する。

図３Ｂは、動的交通要素の混雑度が小さく没入度が目標範囲より低い場合の表示の例の模式図である。例えば、運転者の覚醒度を高めるコンテンツは、ＡＩエージェント４３により運転者にクイズを提示するコンテンツ４４ａ、４４ｂであってよい。運転者の覚醒度を高めるコンテンツとして、ＡＩエージェント４３が冗談をいうアニメーションを表示してもよい。

また、動的交通要素の混雑度が小さい場合に、運転者の動的交通要素に対する現在の没入度が高すぎる場合は、運転者は運転以外の考えごとをしていると考えられる。
したがって、動的交通要素の混雑度が小さく、且つ没入度が目標範囲よりも高い場合には、表示制御部３４は、高品質表示モードにおける通常画面に、運転者を自車両の運転に集中させる指示（すなわち運転以外のことを考えるのを止めさせる指示）を付加して表示装置２１に表示する。

図３Ｃは、動的交通要素の混雑度が小さく没入度が目標範囲より高い場合の表示の例の模式図である。例えば、運転に集中させる指示として、安全運転を促すために運転者の家族の画像４５ａを表示してもよい。運転に集中させる指示として、ＡＩエージェント４３が運転者に安全運転を促すメッセージ４５ｂを表示してもよい。

一方で、動的交通要素の混雑度が大きい場合（すなわち自車両１の周辺の動的交通要素が混雑している場合）に、運転者の動的交通要素に対する現在の没入度が低すぎる場合には、動的交通要素に対する運転者の注意が不足していると考えられる。例えば、運転者の注意力が散漫になっていると考えられる。
したがって、動的交通要素の混雑度が大きく、且つ没入度が目標範囲よりも低い場合には、表示制御部３４は、簡易表示モードにおける通常画面（例えば図４Ａ）に動的交通要素に対する運転者の注意を喚起する指示を付加して表示装置２１に表示する。

この場合に、表示装置２１上の表示情報量の増加を抑制するために、運転者の注意を喚起する指示は簡潔であることが好ましい。
図４Ｂは、動的交通要素の混雑度が大きく没入度が目標範囲より低い場合の表示の例の模式図である。例えば、表示制御部３４は、簡易表示モードにおける通常画面に運転者の注意を喚起する文字メッセージ５３のみを付加してもよい。

また、動的交通要素の混雑度が大きい場合に、運転者の動的交通要素に対する現在の没入度が高すぎる場合には、動的交通要素が混雑している現在の状況における運転負荷が、運転者にとって高すぎると考えられる。
したがって、動的交通要素の混雑度が大きく、且つ没入度が目標範囲よりも低い場合には、表示制御部３４は、自車両１の運転モードを手動運転モードから自動運転モードへ切り替えるモード切替信号を生成して、運転支援装置１０へ出力する。運転支援コントローラ１５は、モード切替信号に従って運転モードを手動運転モードから自動運転モードへ切り替える。

図４Ｃは、動的交通要素の混雑度が大きく没入度が目標範囲より高い場合の表示の例の模式図である。図４Ｃの画像は、自動運転中に表示装置２１に表示される通常画面であり、自車両１の車速を示す文字６０や、自車両１の周囲における他車両の有無を示す自車両１と他車両のアイコンのアニメーション６１等を含んでいる。
表示制御部３４は、モード切替信号を出力して運転モードを自動運転モードへ切り替えた場合に、運転モードの切替を通知するメッセージ６２を表示してよい。

表示制御部３４は、モード切替信号を出力するのに代えて、手動運転モードから自動運転モードへの切替操作（すなわち、自車両１の運転モードのモード切替スイッチの操作）を促すメッセージを表示装置２１に表示してもよい。例えば、表示制御部３４は「運転負荷が高すぎるので、自動運転モードに切り替えることをお勧めします」等のメッセージを表示装置２１に表示してもよい。

（動作）
図５Ａは、第１実施形態の情報表示方法の一例のフローチャートである。
ステップＳ１において動的交通要素検出部３０は、自車両１の周囲の動的交通要素を検出する。
ステップＳ２において表示制御部３４は、動的交通要素の混雑度を算出する。表示制御部３４は、混雑度が閾値以上であるか否かを判定する。混雑度が閾値以上である場合（ステップＳ２：Ｙ）に処理はステップＳ３へ進む。混雑度が閾値以上でない場合（ステップＳ２：Ｎ）に処理はステップＳ１２へ進む。

ステップＳ３において表示制御部３４は、簡易表示モードの画像（例えば図４Ａの画像）を表示装置２１に表示する。
ステップＳ４において脳活動量センサ２３は、運転者の脳活動の活動量を計測する。
ステップＳ５において視線検出部３１は、運転者の視線を検出する。
ステップＳ６において視認対象判定部３２は、運転者の視認対象が動的交通要素であるか否かを判定する。運転者の視認対象が動的交通要素である場合（ステップＳ６：Ｙ）に処理はステップＳ７へ進む。運転者の視認対象が動的交通要素でない場合（ステップＳ６：Ｎ）に処理はステップＳ４へ戻る。

ステップＳ７において没入度算出部３３は、脳活動量センサ２３の計測結果と、視認対象判定部３２による判定結果に基づいて、動的交通要素に対する運転者の没入度を算出する。
ステップＳ８において表示制御部３４は、運転者の没入度が、動的交通要素の混雑度に応じて設定された目標範囲内であるか否かを判定する。運転者の没入度が目標範囲内である場合（ステップＳ８：Ｙ）に表示制御部３４は、没入度が混雑度に適していると判定する。表示制御部３４は、表示装置２１の表示情報量を変更せずに処理を終了する。

運転者の没入度が目標範囲内でない場合（ステップＳ８：Ｎ）に処理はステップＳ９へ進む。
ステップＳ９において表示制御部３４は、運転者の没入度が目標範囲より高いか否かを判定する。運転者の没入度が目標範囲より高い場合（ステップＳ９：Ｙ）に処理はステップＳ１０へ進む。運転者の没入度が目標範囲より高くない場合（ステップＳ９：Ｎ）に処理はステップＳ１１へ進む。

ステップＳ１０において表示制御部３４は、自車両１の運転モードを手動運転モードから自動運転（ＡＤ）モードに切り替える。その後に処理は終了する。
ステップＳ１１において表示制御部３４は、動的交通要素に対する運転者の没入度を高める指示（例えば動的交通要素に対する運転者の注意を喚起する指示）を表示装置２１に表示する。その後に処理は終了する。

一方で、ステップＳ１２において表示制御部３４は、高品質表示モードの画像（例えば図３Ａの画像）を表示装置２１に表示する。
ステップＳ１３において脳活動量センサ２３は、運転者の脳活動の活動量を計測する。
ステップＳ１４において視線検出部３１は、運転者の視線を検出する。
ステップＳ１５において視認対象判定部３２は、運転者の視認対象が動的交通要素であるか否かを判定する。運転者の視認対象が動的交通要素である場合（ステップＳ１５：Ｙ）に処理はステップＳ１６へ進む。運転者の視認対象が動的交通要素でない場合（ステップＳ１５：Ｎ）に処理はステップＳ１３へ戻る。

ステップＳ１６において没入度算出部３３は、脳活動量センサ２３の計測結果と、視認対象判定部３２による判定結果に基づいて、動的交通要素に対する運転者の没入度を算出する。
ステップＳ１７において表示制御部３４は、運転者の没入度が目標範囲内であるか否かを判定する。運転者の没入度が目標範囲内である場合（ステップＳ１７：Ｙ）に表示制御部３４は、没入度が混雑度に適していると判定する。表示制御部３４は、表示装置２１の表示情報量を変更せずに処理を終了する。

運転者の没入度が目標範囲内でない場合（ステップＳ１７：Ｎ）に処理はステップＳ１８へ進む。
ステップＳ１８において表示制御部３４は、運転者の没入度が目標範囲より高いか否かを判定する。運転者の没入度が目標範囲より高い場合（ステップＳ１８：Ｙ）に処理はステップＳ１９へ進む。運転者の没入度が目標範囲より高くない場合（ステップＳ１８：Ｎ）に処理はステップＳ２０へ進む。
ステップＳ１９において表示制御部３４は、運転者を自車両の運転に集中させる指示を表示装置２１に表示する。その後に処理は終了する。
ステップＳ２０において表示制御部３４は、運転者の覚醒度を高める指示を表示装置２１に表示する。その後に処理は終了する。

（変形例）
図５Ｂは、第１実施形態の情報表示方法の変形例の一例のフローチャートである。この変形例では、表示装置２１から動画（音声付き動画でもよい）が出力されている場合に、運転者の没入度に応じて動画の出力形態を変更する。このため、図５ＡのステップＳ１０、Ｓ１１、Ｓ１９及びＳ２０の処理が、それぞれステップＳ２１、Ｓ２２、Ｓ２３及びＳ２４の処理に置き換えられている。

表示装置２１から音声付き動画が出力されているときに、動的交通要素の混雑度が大きく（ステップＳ２：Ｙ）、且つ没入度が目標範囲よりも高いと判定した場合（ステップＳ９：Ｙ）には、表示制御部３４は、ステップＳ２１において運転者の運転負荷が高すぎると判断し、音声付き動画に含まれる動画及び音声の両方の出力を停止してもよい。
表示装置２１から音声付き動画が出力されているときに、動的交通要素の混雑度が大きく（ステップＳ２：Ｙ）、且つ没入度が目標範囲よりも低いと判定した場合（ステップＳ９：Ｎ）には、表示制御部３４は、ステップＳ２２において動的交通要素に対する運転者の注意が足りないと判断し、音声付き動画に含まれる動画及び音声のうち動画の出力を停止してもよい。なお、音声はそのまま出力し続けてもよい。

また、表示装置２１から動画が出力されているときに、動的交通要素の混雑度が小さく（ステップＳ２：Ｎ）、且つ没入度が目標範囲よりも高いと判定した場合（ステップＳ１８：Ｙ）には、表示制御部３４は、ステップＳ２３において運転者が動画の内容を考え過ぎていると判断し、表示装置２１から出力されている動画の再生コマ送り間隔を増加して（すなわち再生コマ送り間隔を広くして）もよい。このように動画の再生コマ送り間隔を広くすることで運転者が動画の内容を考える量が減るため、運転に集中させることでき安全性が向上する。なお表示装置２１から出力されている動画が音声付き動画である場合には、音声は出力し続けてもよい。
表示装置２１から動画が出力されているときに、動的交通要素の混雑度が小さく（ステップＳ２：Ｎ）、且つ没入度が目標範囲よりも低いと判定した場合（ステップＳ１８：Ｎ）には、表示制御部３４は、ステップＳ２４において表示装置２１から出力されている動画の再生コマ送り間隔を低減して（すなわち再生コマ送り間隔を狭くして）もよい。このように動画の再生コマ送り間隔を低減して内容を分かり易くすることで覚醒度を高めることができる。なお表示装置２１から出力されている動画が音声付き動画である場合には、音声は出力し続けてもよい。

（第２実施形態）
次に、第２実施形態の情報表示装置２０について説明する。上記のとおり、没入度の目標範囲は、動的交通要素の混雑度が小さい場合に比較して混雑度が大きい場合により高く設定することが好ましい。例えば動的交通要素の混雑度が大きいほどより高い目標範囲を設定してよい。
そこで、第２実施形態の情報表示装置２０は、動的交通要素の混雑度、すなわち動的交通要素検出部３０が検出した動的交通要素の数に対する、没入度の目標範囲のデータベースを用いて没入度の目標範囲を設定する。

図６は、第２実施形態の情報表示装置２０の機能構成の一例のブロック図である。第２実施形態の情報表示装置２０は、図２に示す第１実施形態の情報表示装置２０に類似する構成を有しており、同一又は類似の構成要素には同じ参照符号が付されている。第２実施形態の情報表示装置２０は、目標範囲データベース（目標範囲ＤＢ）３５を備える。

目標範囲データベース３５は、動的交通要素の数や混雑度に対する運転者の没入度の目標範囲を定めたデータベースである。目標範囲データベース３５は、動的交通要素の数や混雑度と、没入度の目標範囲とを対応付けるマップや、動的交通要素の数や混雑度と没入度の目標範囲とを対応付けて記憶したテーブルであってよい。
表示制御部３４は、動的交通要素検出部３０が検出した動的交通要素の数や混雑度と、目標範囲データベース３５とに基づいて没入度の目標範囲を設定する。

なお、情報表示装置２０は、自車両１を利用する複数の異なる利用者（すなわち運転者）毎に個別の目標範囲データベース３５を備えてもよく、複数の異なる利用者に共通の目標範囲データベース３５を備えてもよい。
利用者毎に個別の目標範囲データベース３５を備える場合には、表示制御部３４は利用者に応じて個人毎に目標範囲データベース３５を補正してもよい。

例えば、表示制御部３４は、利用者の各々について没入度算出部３３が算出した没入度に基づいて、目標範囲データベース３５を補正してよい。
例えば、利用者毎の没入度の履歴に基づいて、目標範囲データベース３５を補正してよい。例えば、表示制御部３４は、利用者毎の過去の没入度の平均値や、中間値、標準偏差等の統計量に基づいて目標範囲データベース３５を補正してよい。

また、例えば表示制御部３４は、動的交通要素検出部３０が検出した動的交通要素の数と目標範囲データベース３５とに基づいて目標範囲を設定したときに、設定された目標範囲と没入度算出部３３が算出した没入度との間の差に基づいて目標範囲データベース３５を補正してもよい。
例えば、目標範囲よりも没入度算出部３３が算出した没入度が高くなった場合には、目標範囲データベース３５のマップやテーブルに設定された目標範囲を、所定の修正幅だけ高くなるように更新してよい。
反対に、目標範囲よりも没入度算出部３３が算出した没入度が低くなった場合には、目標範囲データベース３５のマップやテーブルに設定された目標範囲を、所定の修正幅だけ低くなるように更新してよい。

図７は、第２実施形態の情報表示方法の一例のフローチャートである。第２実施形態の情報表示方法では、ステップＳ７とステップＳ８の間にステップＳ３０が追加され、ステップＳ１０とステップＳ１１の後にステップＳ３１とステップＳ３２がそれぞれ追加され、ステップＳ１６とステップＳ１７の間にステップＳ３３を追加され、ステップＳ１９とステップＳ２０の後にステップＳ３４とステップＳ３５がそれぞれ追加されている。

ステップＳ３０とステップＳ３３において表示制御部３４は、ステップＳ１で検出した動的交通要素の数と目標範囲データベース３５とに基づいて、動的交通要素に対する運転者の没入度の目標範囲を設定する。
また、ステップＳ３１及びＳ３２において表示制御部３４は、ステップＳ７で算出した没入度に基づいて、目標範囲データベース３５を補正する。ステップＳ３４及びＳ３５において表示制御部３４は、ステップＳ１６で算出した没入度に基づいて、目標範囲データベース３５を補正する。

（実施形態の効果）
（１）情報表示方法では、自車両周辺の交通環境の構成要素のうち移動可能な要素である動的交通要素を検出し、自車両の運転者の脳活動を計測し、検出した動的交通要素を運転者が視認しているか否かを判定し、検出した動的交通要素を運転者が視認しているときに計測した脳活動に基づいて動的交通要素に対する運転者の没入度を算出し、動的交通要素の混雑度に応じて動的交通要素に対する運転者の没入度の目標範囲を設定し、算出した没入度が設定した目標範囲から外れている場合に、動的交通要素に対する運転者の没入度が目標範囲に近づくように、運転者が視認可能な表示装置上の表示を制御する。
これにより、動的交通要素に対する運転者の没入度を、動的交通要素の混雑度に適した没入度に誘導できるので、安全性が向上する。

（２）運転者の脳波、脳磁場、脳電位及び脳表面の活動状態の少なくとも一つに基づいて運転者の脳活動を計測してもよい。
これにより、動的交通要素の混雑度に適した没入度の誘導を高い時間分解能でできるので、安全性が向上する。
（３）運転者の脳活動の活動量の大きさに基づいて運転者の没入度を判定してもよい。
これにより、計測精度の良い脳活動量の大きさによって判別した没入度に基づいて動的交通要素の混雑度に適した没入度を誘導できるので、安全性がより向上する。

（４）運転者の視線を検出し、検出した視線に基づいて検出した動的交通要素を運転者が視認しているか否かを判定してもよい。
これにより、定量的かつ高精度な視認検出手段により判別した没入度に基づいて動的交通要素の混雑度に適した没入度を誘導できるので、安全性がより向上する。
（５）動的交通要素の数に対する運転者の没入度の目標範囲を定めたデータベースと、検出した動的交通要素の検出数とに基づいて、運転者の没入度の目標範囲を設定してもよい。
これにより、データベースとの照合で速やかに目標範囲を設定できるので応答性が向上する。

（６）自車両の運転者に応じて個人毎にデータベースを補正してもよい。
これにより、個人ごとの特性を反映したデータベースで精度よく目標範囲を設定するので、安全性がより向上する。
（７）動的交通要素の混雑度が大きくなるほど、運転者の没入度の目標範囲をより高く設定してもよい。
これにより、動的交通要素の混雑度に適した没入度の誘導をできるので、安全性が向上する。
（８）動的交通要素の混雑度が大きくなるほど、表示装置上の情報量をより少なくしてもよい。
これにより、動的交通要素の混雑度に適した没入度の誘導をできるので、安全性が向上する。

（９）動的交通要素の混雑度が閾値より小さく且つ算出した没入度が設定した目標範囲よりも低いと判定した場合に、運転者の覚醒度を高めるコンテンツを表示装置に表示してもよい。 これにより、動的交通要素の混雑度に適した没入度の誘導をできるので、安全性が向上する。
表示装置から動画が出力されているときに、動的交通要素の混雑度が閾値小さく、且つ没入度が設定した目標範囲よりも低いと判定した場合には、表示装置から出力されている動画の再生コマ送り間隔を低減してもよい。このように動画の再生コマ送り間隔を低減して内容を分かり易くすることで覚醒度を高めることができる。
（１０）動的交通要素の混雑度が閾値より小さく且つ算出した没入度が設定した目標範囲よりも高いと判定した場合に、運転者を自車両の運転に集中させる指示を表示装置に表示してもよい。
これにより、動的交通要素の混雑度に適した没入度の誘導をできるので、安全性が向上する。
表示装置から動画が出力されているときに、動的交通要素の混雑度が閾値より小さく且つ算出した没入度が設定した目標範囲よりも高いと判定した場合には、運転者が動画の内容を考え過ぎていると判断し、表示装置から出力されている動画の再生コマ送り間隔を増加してもよい。これにより運転者が動画の内容を考える量が減るため、運転に集中させることでき安全性が向上する。

（１１）動的交通要素の混雑度が閾値以上であり且つ算出した没入度が設定した目標範囲よりも低いと判定した場合に、動的交通要素に対する運転者の注意を喚起する指示を、表示装置に表示してもよい。
表示装置から音声付き動画を出力しており、動的交通要素の混雑度が閾値以上であり、且つ算出した没入度が設定した目標範囲よりも低いと判定した場合、動的交通要素に対する運転者の注意が足りないと判断し、音声付き動画に含まれる動画及び音声のうち動画の出力を停止し音声を出力してよい。
これにより、動的交通要素の混雑度に適した没入度の誘導をできるので、安全性が向上する。
（１２）動的交通要素の混雑度が閾値以上であり且つ算出した没入度が設定した目標範囲よりも高いと判定した場合に、自車両の運転モードを手動運転モードから自動運転モードへの切替操作を促す案内を表示装置に表示するか、運転モードを手動運転モードから自動運転モードに自動的に切り替えてもよい。
表示装置から音声付き動画を出力しており、動的交通要素の混雑度が閾値以上であり、且つ算出した没入度が設定した目標範囲よりも高いと判定した場合に、運転者の運転負荷が高すぎると判断し、音声付き動画に含まれる動画及び音声の両方の出力を停止してもよい。
これにより、動的交通要素の混雑度に応じて自動運転モードに切替できるので、安全性が向上する。

１…自車両、１０…運転支援装置、１１…測位装置、１２…地図データベース、１３…物体センサ、１４…車両センサ、１５…運転支援コントローラ、１６…アクチュエータ、２０…情報表示装置、２１…表示装置、２２…表示コントローラ、２３…脳活動量センサ、２３ａ…脳活動計測部、２３ｂ…瞬き検出部、２４…乗員センサ、２５…プロセッサ、２６…記憶装置、３０…動的交通要素検出部、３１…視線検出部、３２…視認対象判定部、３３…没入度算出部、３４…表示制御部、３５…目標範囲データベース

Claims (10)

1. 自車両周辺の交通環境の構成要素のうち、前記自車両の周囲を走行する先行車両、後続車両、対向車両、並びに前記自車両の周囲に位置する歩行者、自転車を動的交通要素として検出し、
   前記自車両の運転者の脳活動を計測し、
   前記検出した動的交通要素を前記運転者が視認しているか否かを判定し、
   前記検出した動的交通要素を前記運転者が視認しているときに計測した前記脳活動に基づいて動的交通要素に対する前記運転者の没入度を算出し、
   前記動的交通要素の数に対する前記運転者の没入度の目標範囲を定めたデータベースを参照し、前記検出した動的交通要素の検出数と前記データベースとに基づいて、前記運転者の没入度の目標範囲を設定し、
   前記算出した没入度が前記設定した目標範囲から外れている場合に、動的交通要素に対する前記運転者の没入度が前記目標範囲に近づくように、前記運転者が視認可能な表示装置上の表示を制御し、
   前記運転者に応じて個人毎に、前記設定された目標範囲と前記算出した没入度との間の差に基づいて前記データベースを補正する、
   ことを特徴とする情報表示方法。
2. 前記運転者の脳波、脳磁場、脳電位及び脳表面の活動状態の少なくとも一つに基づいて前記運転者の脳活動を計測することを特徴とする請求項１に記載の情報表示方法。
3. 前記運転者の脳活動の活動量の大きさに基づいて、前記運転者の没入度を判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報表示方法。
4. 前記運転者の視線を検出し、
   前記検出した視線に基づいて前記検出した動的交通要素を前記運転者が視認しているか否かを判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報表示方法。
5. 前記動的交通要素の混雑度が大きくなるほど、前記運転者の没入度の目標範囲をより高く設定することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報表示方法。
6. 前記動的交通要素の混雑度が閾値より小さく且つ前記算出した没入度が前記設定した目標範囲よりも低いと判定した場合に、前記運転者の覚醒度を高めるコンテンツを前記表示装置に表示することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報表示方法。
7. 前記動的交通要素の混雑度が閾値より小さく且つ前記算出した没入度が前記設定した目標範囲よりも高いと判定した場合に、前記運転者を前記自車両の運転に集中させる指示を前記表示装置に表示することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報表示方法。
8. 前記動的交通要素の混雑度が閾値以上であり且つ前記算出した没入度が前記設定した目標範囲よりも低いと判定した場合に、動的交通要素に対する前記運転者の注意を喚起する指示を、前記表示装置に表示することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報表示方法。
9. 前記動的交通要素の混雑度が閾値以上であり且つ前記算出した没入度が前記設定した目標範囲よりも高いと判定した場合に、前記自車両の運転モードを手動運転モードから自動運転モードへの切替操作を促す案内を前記表示装置に表示することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報表示方法。
10. 自車両周辺の交通環境の構成要素のうち、前記自車両の周囲を走行する先行車両、後続車両、対向車両、並びに前記自車両の周囲に位置する歩行者、自転車を動的交通要素として検出する第１センサと、
    前記自車両の運転者の脳活動を計測する第２センサと、
    前記運転者が視認可能な表示装置と、
    前記検出した動的交通要素を前記運転者が視認しているか否かを判定し、
    前記検出した動的交通要素を前記運転者が視認しているときに計測した前記脳活動に基づいて動的交通要素に対する前記運転者の没入度を算出し、前記動的交通要素の数に対する前記運転者の没入度の目標範囲を定めたデータベースを参照し、前記検出した動的交通要素の検出数と前記データベースとに基づいて、前記運転者の没入度の目標範囲を設定し、前記算出した没入度が前記設定した目標範囲から外れている場合に、動的交通要素に対する前記運転者の没入度が前記目標範囲に近づくように、前記表示装置上の表示を制御し、前記運転者に応じて個人毎に、前記設定された目標範囲と前記算出した没入度との間の差に基づいて前記データベースを補正するコントローラと、
    を備えることを特徴とする情報表示装置。