信息处理设备和地图存储设备

技术领域

所公开的实施例涉及信息处理设备和地图存储设备。

背景技术

使用头戴式显示器(HMD)等将包括虚拟空间体验(诸如，虚拟现实(VR)和混合现实(MR))在内的数字内容提供给用户的技术是已知的。

而且，已提出了可以安装在诸如车辆之类的可移动体上并将该可移动体用作运动平台的VR系统(例如，参见JP-A-2017-102401)。

发明内容

然而，根据现有技术的技术在防止由包括虚拟空间体验在内的数字内容引起的用户疾病(sickness)上具有改进的余地。

例如，已知VR内容可能会导致与经历晕车的用户的晕车相似的“VR病”。VR病是运动病中的一种，可能是由视频与用户身体的运动之间的不一致引起的。特别地，在安装在车辆上的VR系统的情况下，车辆的运动与用户身体的运动相叠加，因此与视频的不一致趋于复杂且可能容易发生VR病。此外，由于还增加了一般的晕车症状，因此可能会出现更复杂的疾病症状。

鉴于该情形做出了实施例的一方面，并且其目的是提供一种能够防止由包括虚拟空间体验在内的数字内容引起的用户疾病的信息处理设备和地图存储设备。

根据实施例的一个方面，提供了一种能够安装在车辆上的信息处理设备，包括：获取单元，被配置为获取包括虚拟空间体验在内的数字内容的用户的内部状况或外部状况中的至少一种状况；估计单元，被配置为基于由获取单元获取的内部状况或外部状况中的至少一种状况来估计用户的疾病状态；以及引导处理单元，被配置为执行引导处理，使得取决于由所述估计单元估计的所述用户的疾病状态，引导所述车辆的驾驶状态以抑制疾病。

根据实施例的该方面，可以防止由包括虚拟空间体验在内的数字内容引起的用户疾病。

附图说明

图1是示出了根据第一实施例的信息处理系统的概略配置的视图。

图2是用于说明VR病的视图。

图3是用于说明根据第一实施例的信息处理方法的概要的视图。

图4是示出了根据第一实施例的信息处理系统的配置示例的框图。

图5是示出了引导处理单元的配置示例的框图。

图6是示出了引导处理被触发的阈值的示例的视图。

图7是示出了操作指示处理中的指示内容的视图。

图8是示出了操作指示处理的输出示例的视图。

图9是示出了可以通过驾驶性能改变处理来改变的参数的示例的视图。

图10是用于说明驾驶路线改变处理的视图。

图11是用于说明驾驶路线改变处理的另一视图。

图12是示出了根据实施例的由信息处理设备执行的处理的过程的流程图。

图13是示出了操作指示处理的过程的流程图。

图14是示出了驾驶性能改变处理的过程的流程图。

图15是示出了驾驶路线改变处理的过程的流程图。

图16是用于说明根据第二实施例的信息处理方法的概要的视图。

图17是示出了根据第二实施例的信息处理系统的配置示例的框图。

图18是示出了根据第二实施例的信息处理系统的配置示例的另一框图。

图19是示出了与VR病有关的信息的通知的示例的视图。

图20是示出了排名信息的通知的示例的视图。

图21是示出了排名的示例的视图。

图22是示出了根据第二实施例的由信息处理设备执行的处理的过程的流程图。

具体实施方式

在下文中，将参考附图详细地描述要在本申请中公开的信息处理设备和地图存储设备的实施例。然而，本发明不限于以下实施例。

此外，在下文中，将以其中根据实施例的信息处理系统1或101是能够安装在车辆上的车载系统的情况为例，来描述根据实施例的信息处理系统1。另外，将在如下假设下进行以下描述：根据实施例的信息处理系统1或101是用于将VR内容作为包括虚拟空间体验在内的数字内容提供给用户的VR系统。

首先，将参考图1至图3来描述根据第一实施例的信息处理方法的概要。图1是示出了根据第一实施例的信息处理系统1的概略配置的视图。图2是用于说明VR病的视图。图3是用于说明根据第一实施例的信息处理方法的概要的视图。

如图1中所示，根据第一实施例的信息处理系统1包括HMD 3和信息处理设备10。

HMD 3是用于呈现由信息处理设备10提供的VR内容使得用户可以享受虚拟空间体验的信息处理终端。HMD 3是可穿戴计算机，其可以穿戴在用户U的头部上被使用。在图1的示例中，HMD 3是护目镜型。然而，HMD 3可以是眼镜型，或者可以是帽子型。

HMD 3包括显示单元3a、扬声器3b和传感器单元3c。显示单元3a被设置为使得它们可以被放置在用户U的眼睛的前方，并且显示包括在由信息处理设备10提供的VR内容中的视频。

在图1的示例中，例示了将两个显示单元3a分别设置在用户U的左眼和右眼的前方；然而，可以仅设置一个显示单元。而且，显示单元3a可以是用于完全覆盖视场的非透视型，或者可以是视频透视型或光学透视型。在本实施例中，假设它们是非透视型。

扬声器3b例如是如图1中所示的耳机型，并且被配置为布置在用户U的耳朵上。扬声器3b输出包括在由信息处理设备10提供的VR内容中的声音。

传感器单元3c是用于检测用户U的内部状况和外部状况的变化的设备，并且例如包括相机、运动传感器等。

信息处理设备10例如是计算机，并且是安装在车辆上的车载设备，并且通过有线方式或无线电方式连接到HMD 3，并且将VR内容提供给HMD 3。而且，信息处理设备10根据需要来获取由传感器单元3c检测的状况的变化，并且将该状况的变化反映到VR内容中。

例如，信息处理设备10可以根据由传感器单元3c检测的用户U的头部和视线，来改变VR内容的虚拟空间中的视场的方向。

顺便提及，众所周知的是，当使用这样的HMD 3来提供VR内容时，可能会导致用户U出现与晕车相似的“VR病”。

如图2中所示，VR病可能是由一些原因导致的，诸如视频与用户U的身体运动之间的不一致。而且，在安装在车辆上的VR系统的情况下，由周围环境变化等引起的车辆运动进一步被叠加到用户的运动，所以与视频的不一致趋于更加复杂且可能容易发生VR病。

因此，根据第一实施例的信息处理方法是使用信息处理设备10的信息处理方法，该信息处理设备能够安装在车辆上，并且被配置为：获取用户U的内部状况和外部状况，并且基于获取到的状况来估计用户U的VR病状态，并且取决于估计出的VR病状态而执行引导处理，使得车辆的驾驶状态被引导以抑制VR病。

具体地，如图9中所示，在根据第一实施例的信息处理方法中，信息处理设备10根据需要来获取用户U的内部状况和外部状况，并且估计用户U的VR病状态(步骤S1)。信息处理设备10例如通过检测用户U的身体状况的变化来估计VR病状态。

而且，信息处理设备10基于诸如正在提供的VR内容的类型、视频状态和声音状态之类的VR内容使用状态来估计VR病状态。

而且，信息处理设备10基于车辆V的驾驶状态(诸如，道路的状况、车辆V的状况和操作状况)来估计VR病状态。而且，信息处理设备10基于用户信息来估计VR病状态，用户信息包括表示例如各个用户的患病可能性等的各种参数。

顺便提及，信息处理设备10可以在VR病状态估计处理中使用估计模型，该估计模型是使用例如机器学习算法而生成的。通过强化学习，基于实际的VR病状态估计结果来适当学习该估计模型。作为强化学习的结果，例如，适当更新了用于估计VR病状态的确定阈值等。

随后，信息处理设备10根据步骤S1的估计结果来执行引导处理，使得车辆V的驾驶状态被引导以抑制VR病(步骤S2)。

引导处理的示例是用于在驾驶操作方法方面对车辆V的驾驶员进行指示的“操作指示处理”。引导处理的另一示例是用于改变与车辆V的驾驶性能相关的设置的“驾驶性能改变处理”。引导处理的另一示例是用于改变车辆V的驾驶路线的“驾驶路线改变处理”。下面将参考图6至图11来描述引导处理的细节。

通过执行引导处理，可以防止由VR内容引起用户U的VR病。

如上所述，根据第一实施例的信息处理方法是使用信息处理设备10的信息处理方法，该信息处理设备能够安装在车辆V上，该信息处理方法被配置为：获取用户U的内部状况和外部状况，并且基于获取到的状况来估计用户U的VR病状态，并且取决于估计出的VR病状态而执行引导处理，使得车辆V的驾驶状态被引导以抑制VR病。

因此，根据第一实施例的信息处理方法，可以防止由VR内容引起用户U的VR病。在下文中，将更详细地描述使用根据实施例的信息处理方法的信息处理系统1的配置示例。

图4是示出了根据第一实施例的信息处理系统1的配置示例的框图。图5是示出了引导处理单元13d的配置示例的框图。在图4和图5中，仅示出了说明第一实施例的特征所必需的组件，而不示出一般组件。

换言之，图4和图5中所示的各个组件在功能上是概念性的，并且不一定需要如图中所示地在物理上进行配置。例如，各个框的特定分布形式和特定组合形式不限于附图中所示的形式，并且取决于负载的各种类型、使用状态等，它们中的全部或一些可以在功能上和在物理上以期望的单位进行分布或组合。

此外，在使用图4和图5的描述中，将简要描述或省略描述已经描述的组件。

如图4中所示，根据第一实施例的信息处理系统1包括HMD 3和信息处理设备10。

已经参考图1描述了HMD 3，所以在此将不进行其描述。信息处理设备10包括存储单元12和控制单元13。而且，信息处理设备10直接地或通过诸如控制器局域网(CAN)之类的网络连接到各种传感器7、输出设备20和车辆控制设备30。

各种传感器7是用于感测车辆V的内部状况和外部状况的一组传感器，并且例如包括相机7a、生命传感器7b、加速度传感器7c、转向角传感器7d等。

相机7a是安装在车辆V上的前置相机、后置相机、侧置相机、车内相机等，并且对车辆V的内部和外部进行成像。车内相机例如对用户U的状态进行成像。

生命传感器7b是用于感测用户U的身体状况的传感器，可以附接到用户U，并且测量用户U的诸如心率、脑电波、血氧水平、出汗等的生命数据。

加速度传感器7c测量施加到车辆V的加速度和速度。转向角传感器7d测量车辆V的转向角。各种传感器7可以包括除图4中所示的各个传感器7a至7d之外的传感器。

输出设备20是用于朝车辆的内部输出信息的设备，并且包括显示器21、扬声器22等，并且将在下面进行描述。例如通过汽车导航设备来实现输出设备20。车辆控制设备30是用于控制车辆V的设备，并且是用于控制诸如发动机、变速器、制动器、悬架等的行驶系统设备的电子控制单元(ECU)等。

例如通过诸如随机存取存储器(RAM)和闪存之类的半导体存储器设备、或诸如硬盘和光盘之类的存储设备来实现存储单元12，并且在图4的示例中，存储单元12存储VR内容数据库(DB)12a、用户信息12b、估计模型12c和引导处理信息12d。

VR内容DB 12a是包括可以提供给HMD 3的一组VR内容的数据库。用户信息12b是与使用HMD 3的用户有关的信息，并且包括表示患病可能性等的每个用户的上述各种参数。基于用户U的过去VR病状态估计结果来适当更新用户信息12b。

估计模型12c是使用上述机器学习算法而生成的估计模型。例如，如果接收到由在下面描述的获取单元13b获取的、表示用户U的各种内部状况和外部状况的数据，则估计模型12c计算表示用户U的VR病状态的值(例如，表示VR病的程度的级别值)，并且将其输出。

引导处理信息12d是与取决于用户U的VR病的程度而执行的引导处理有关的信息，并且例如包括应执行引导处理的VR病的程度的阈值等。

控制单元13是控制器，并且例如通过由中央处理单元(CPU)、微处理单元(MPU)等使用RAM作为工作区域来执行存储在存储单元12中的各种程序(附图中未示出)来实现。而且，可以通过诸如专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)等的集成电路来实现控制单元13。

控制单元13包括提供单元13a、获取单元13b、估计单元13c和引导处理单元13d，并且实现或执行要在下面描述的信息处理的功能和动作。

提供单元13a将存储在VR内容DB 12a中的VR内容提供给HMD 3。而且，提供单元13a根据需要来获取由HMD 3的传感器单元3c检测的状况的改变，并且将该状况的改变反映到VR内容中。

获取单元13b根据需要从各种传感器7获取感测数据。而且，获取单元13b根据需要从提供单元13a获取VR内容使用状态，诸如正在被提供的VR内容的类型、视频状态和声音状态。而且，获取单元13b将获取到的各种数据输出到估计单元13c。

估计单元13c基于由获取单元13b获取的各种数据，使用估计模型12c来估计用户U的VR病状态。而且，估计单元13c将估计结果输出到引导处理单元13d。

引导处理单元13d取决于估计单元13c的估计结果而执行引导处理，使得车辆V的驾驶状态被引导以抑制VR病。然而，当由提供单元13a将VR内容提供给HMD 3时，获取单元13b、估计单元13c和引导处理单元13d可以执行指派给它们的处理。

因此，在这种情况下，提供单元13a在将VR内容提供给HMD 3时将获取单元13b、估计单元13c和引导处理单元13d切换为开。此外，提供单元13a在其不将任何VR内容提供给HMD 3时将获取单元13b、估计单元13c和引导处理单元13d切换为关。可以在切换时执行滞后控制和减速控制。

顺便提及，期望提供一种即使在不使用任何VR内容时也能够将该设备切换为开的开关，使得用户可以在希望时使用该设备来减轻一般的晕车。在这种情况下，期望在不使用任何VR内容时执行疾病估计和自适应控制的强化学习。

如图5中所示，引导处理单元13d包括操作指示单元13da、驾驶性能改变单元13db和驾驶路线改变单元13dc。引导处理单元13d执行引导处理。

如已经描述的那样，引导处理的示例是用于在驾驶操作方法方面对车辆V的驾驶员进行指示的“操作指示处理”。引导处理的另一示例是用于改变与车辆V的驾驶性能相关的设置的“驾驶性能改变处理”。引导处理的另一示例是用于改变车辆V的驾驶路线的“驾驶路线改变处理”。

操作指示单元13da执行“操作指示处理”。此外，驾驶性能改变单元13db执行“驾驶性能改变处理”。此外，驾驶路线改变单元13dc执行驾驶路线改变处理。

例如，当由估计单元13c估计的表示用户U的VR病的程度的级别值超过预定阈值时，可以执行这些引导处理中的每个引导处理。图6是示出了触发了引导处理的阈值的示例的视图。如图6中所示，例如，取决于内容的类型而设置阈值。

如图6中所示，例如，通过由估计单元13c执行的患病可能性计算处理，使用计算公式、表格数据等来计算每个内容的患病可能性。可以取决于内容的类型(包括诸如动作流派和恐怖流派在内的流派)来计算和估计患病可能性。内容制作者等可以将表示患病可能性的指标例如作为元数据来添加到内容中。而且，服务器设备可以预先收集表示实际再现内容期间的用户U的疾病程度的数据，并且分析该数据，并且建立各个内容的患病可能性的数据库。

基于所计算出的表示患病可能性的值，估计单元13c计算各个控制执行阈值。可以使用与图6中所示的图表相对应的计算公式来执行该计算。可以通过使用表示阈值与患病可能性之间的预先映射的关系的表数据，来执行所述计算。

顺便提及，例如，如图6中所示，从对车辆V的运动(行程)影响最小者开始，以驾驶性能改变、操作指示和驾驶路线改变的顺序，准备了三个表数据项(也被称为阈值图表)。

此外，当VR病状态达到阈值时，引导处理单元13d执行与对应阈值相对应的驾驶性能改变处理、操作指示处理或驾驶路线改变处理。例如，如图6中所示，假设内容A的患病可能性为“a”且该患病可能性的阈值为“yal”、“ya2”和“ya3”。

在这种情况下，当被称为m先生的人作为用户U正在使用内容A且m先生的VR病程度Ym升高时，并且当其达到阈值“ya1”时，估计单元13c使引导处理单元13d执行驾驶性能改变处理。换言之，引导处理单元13d将车辆V的驾驶性能切换为患病可能性低的模式。而且，当VR病程度Ym升高时，并且当其达到阈值ya2时，估计单元13c使引导处理单元13d执行操作指示处理。换言之，引导处理单元13d将车辆V的操作指示切换为患病可能性低的模式。而且，当VR病程度Ym升高时，并且当其达到阈值ya3时，估计单元13c使引导处理单元13d执行驾驶路线改变处理。换言之，引导处理单元13d将车辆V的驾驶路线切换为患病可能性低的模式(即，其改变驾驶路线)。

此外，存在一种在VR病程度降低时重置模式的控制方法。在该控制中，用于重置的阈值是具有滞后性的阈值(即，表示VR病程度低于阈值yal、ya2和ya3的值)。然而，可以采用一种即使VR病程度降低也不重置模式的控制方法。

当内容的再现结束时，取消选择每个阈值，并且当选择另一内容时，设置另一阈值。备选地，可以在车辆V的行程结束之后取消选择每个阈值。

将描述操作指示单元13da执行的操作指示处理。图7是示出了操作指示处理中的指示内容的视图。图8是示出了操作指示处理的输出示例的视图。

如图7中所示，操作指示单元13da基于由获取单元13b获取的各种数据和估计单元13c的估计结果，来生成例如与加速相关的指示(诸如，“以通常的加速度的一半缓慢地加速”)、与减速相关的指示(诸如，“以通常的减速距离的两倍缓慢地减速”)、或者与转弯速度相关的指示(诸如，“以通常的速度的一半缓慢地转弯”)。显示器21可以是除汽车导航系统的显示器之外的仪表板、平视显示器等。

而且，操作指示单元13da可以在显示器21上显示正在提供给用户U的VR内容的视频。在图8的示例中，示出了其中VR内容的视频被显示在汽车导航屏幕的一部分上的示例。结果是，驾驶员可以掌握正在提供给用户U的VR内容的内容，并且例如，如果VR内容被认为是可能引起疾病的内容，则驾驶员可以准备执行缓慢加速或缓慢减速。

代替VR内容的视频，可以显示被变形为使得可以根据它们来了解患病可能性的图像，例如，可以显示通过将各种滤波器应用于VR内容的视频而获得的印象图像的视频，或者其中通过显示颜色、文字、字符等来表达内容的患病可能性和特征(诸如，快速运动或改变)的图像。

而且，在显示VR内容的视频的同时，可以从扬声器22输出VR内容的声音或变形后的声音。

现在，将描述驾驶性能改变单元13db执行的驾驶性能改变处理。图9是示出了可以通过驾驶性能改变处理而改变的参数的示例的视图。

如图9中所示，驾驶性能改变单元13db改变例如与驾驶系统的控制灵敏度和车辆机构系统的特性相关的参数的设置。关于与驾驶系统的控制灵敏度相关的参数，驾驶性能改变单元改变例如操作速度系数等。换言之，例如，为了缓和起动时的加速度，改变了燃料喷射控制、电动机控制等，使得即使驾驶员对加速器执行通常的操作，发动机的转矩或转速也不会迅速变高。关于与车辆机构系统的特性相关的参数，驾驶性能改变单元改变例如悬架硬度、阻尼器制动特性等。

然后，驾驶性能改变单元13db将改变后的参数输出到车辆控制设备30，并且使车辆控制设备30根据改变后的参数执行车辆控制。

例如，可以向驾驶员显示或通知已改变驾驶性能以及原因(已发生一定程度的疾病)。

现在，将描述驾驶路线改变单元13dc执行的驾驶路线改变处理。图10是用于说明驾驶路线改变处理的视图。图11是用于说明驾驶路线改变处理的另一视图。

如图10中所示，驾驶路线改变单元13dc例如基于包括在具有疾病参数的地图DB12da中的地图数据来改变驾驶路线。具有疾病参数的地图DB 12da例如被包括在引导处理信息12d中。具有疾病参数的地图数据库12da例如是地图数据的数据库，该地图数据包括针对各个道路区间没置的疾病系数，疾病系数被指派为患病可能性的权重。

顺便提及，作为具有疾病参数的地图DB 12da，可以通过诸如非易失性存储器、硬盘、光盘等的存储设备(存储介质)来实现并提供地图存储设备。例如，具有疾病参数的地图DB可以存储在信息处理设备10中，或者可以从通过无线电连接到信息处理设备10的服务器设备提供。此外，可以基于在信息处理设备10中实时获取的数据或从各个信息处理设备10收集的数据，在信息处理设备10或服务器设备中适当学习并强化具有疾病参数的地图DB12da。

图10示意性地示出了地图数据，地图数据以如下方式被设置：随着在P1与P2之间的区间、P2与P3之间的区间、以及P3与P4之间的区间中的弯道的数量逐渐增加，区间的疾病系数逐渐增加。

顺便提及，可以通过计算目标路线的区间中的每个区间的距离与对应区间的疾病系数的乘积并将计算结果相加的方法，来计算每个路线的患病可能性指标。而且，为了避免突然患病，可以避开患病可能性高的区间。因此，可以设置患病可能性的上限，并且可以选择迂回路线，迂回路线例如是除以下路线之外的路线：包括疾病系数大于阈值的区间在内的路线、或者包括区间距离与区间疾病系数的乘积大于阈值的区间在内的路线。

如图11中所示，例如，如果用户U的VR病级别值在点P处超过上述阈值，则驾驶路线改变单元13dc基于具有疾病参数的地图DB12da来计算到目的地G的其他驾驶路线，并且将路线改变为患病可能性低的驾驶路线。图11示出了这样的示例，其中，具有许多弯道的驾驶路线被改变为被计算为具有更多直线区间并具有更低的患病可能性的路线的驾驶路线，尽管该路线与原始驾驶路线相比是迂回路线。

顺便提及，驾驶路线改变单元13dc可以被配置为基于不具有疾病参数的地图数据，根据弯道、上坡、下坡、十字路口等的数量来估计患病可能性。而且，驾驶路线改变单元13dc可以被配置为在设置了目的地G的时候计算多个驾驶路线的患病可能性，并且推荐具有最低患病可能性的驾驶路线。

现在，将参考图12至图15来描述根据第一实施例的信息处理设备10执行的过程。图12是示出了根据第一实施例的信息处理设备10执行的过程的流程图。顺便提及，可以在使用VR内容期间重复执行相应的处理，并且当即使不使用任何VR内容但选择了使疾病抑制功能起作用时，可以在使用车辆(车辆行驶)期间重复执行相应的处理。

图13是示出了操作指示处理的过程的流程图。图14是示出了驾驶性能改变处理的过程的流程图。图15是示出了驾驶路线改变处理的过程的流程图。在提供单元13a向HMD 3提供VR内容期间，可以根据需要来重复图12中所示的处理过程。

如图12中所示，首先，获取单元13b获取用户U的内部状况和外部状况(步骤S101)。然后，估计单元13c基于获取到的状况来估计用户U的VR病状态(步骤S102)。而且，获取单元13b获取VR内容的类型(步骤S103)。

然后，引导处理单元13d确定用户U的VR病的程度是否超过预定阈值(步骤S104)。在确定VR病的程度超过阈值的情况下(步骤S104中为“是”)，引导处理单元13d取决于VR病状态和VR内容的类型来确定引导处理内容(步骤105)。

然后，基于确定出的内容，引导处理单元13d执行步骤S106的操作指示处理、步骤S107的驾驶性能改变处理和/或步骤S108的驾驶路线改变处理，并且结束处理。可以可选地执行步骤S106至S108的处理，并且在这三个处理中，可以并行地执行至少两个处理。

同时，在步骤S104中确定VR病的程度未超过阈值的情况下(步骤S104中为“否”)，引导处理单元结束处理。

在操作指示处理中，如图13中所示，操作指示单元13da基于由获取单元13b获取的各种数据和估计单元13c的估计结果，生成与例如加减速或转弯速度相关的操作指示(步骤S201)。

然后，操作指示单元13da根据所生成的操作指示来确定输出目的地(步骤S202)。随后，操作指示单元13da将操作指示输出到确定出的输出目的地(步骤S203)，并且结束处理。

虽然上面已描述了操作指示处理向车辆V的驾驶员给出操作指示的情况，但是在车辆V是自动驾驶车辆的情况下，可以向用于执行自动驾驶控制的车辆控制设备30给出操作指示。在这种情况下，操作指示单元13da生成用于车辆控制设备30的操作指示信号，并且选择车辆控制设备30作为输出目的地，并且将操作指示信号输出到车辆控制设备30。此外，在这种情况下，用于自动驾驶控制的操作指示的内容被显示(通知)给诸如驾驶员之类的乘客，使得乘客得知该内容。

在驾驶性能改变处理中，如图14中所示，驾驶性能改变单元13db改变例如驾驶系统的控制灵敏度(步骤S301)。而且，驾驶性能改变单元13db改变例如车辆机构系统的特性(步骤S302)。然后，驾驶性能改变单元结束处理。此外，在这种情况下，驾驶性能改变的内容被显示(通知)给诸如驾驶员之类的乘客，使得乘客得知该内容。

在驾驶路线改变处理中，如图15中所示，驾驶路线改变单元13dc获取具有疾病参数的地图数据(步骤S401)。随后，基于获取到的地图数据，驾驶路线改变单元13dc重新计算从当前位置到目的地的驾驶路线(步骤S402)。然后，驾驶路线改变单元13dc基于重新计算的结果将驾驶路线改变为具有低患病可能性的驾驶路线(步骤S403)，并且结束处理。此外，在这种情况下，驾驶路线改变的内容被显示(通知)给诸如驾驶员之类的乘客，使得乘客得知该内容。

而且，(通过添加开关操作确定处理和路线维持处理)驾驶员可以通过开关操作等来发出路线改变禁止指示，使得可以防止不便的路线改变。

如上所述，根据第一实施例的信息处理设备10是能够安装在车辆V上的信息处理设备，并且包括获取单元13b、估计单元13c和引导处理单元13d。获取单元13b获取VR内容(与“包括虚拟空间体验在内的数字内容”的示例相对应)的用户U的内部状况和外部状况。估计单元13c基于由获取单元13b获取的状况来估计用户U的疾病状态。引导处理单元13取决于由估计单元13c估计的疾病状态而执行引导处理，使得车辆V的驾驶状态被引导以抑制疾病。

因此，根据第一实施例的信息处理设备10，可以防止由VR内容引起用户U的VR病。

此外，引导处理单元13d执行操作指示处理以提供与对车辆V的驾驶操作相关的指示，作为引导处理。

因此，根据第一实施例的信息处理设备10，可以基于对车辆V的驾驶操作来执行引导，使得车辆V的驾驶状态被引导以抑制疾病。

此外，车辆V是由车辆控制设备30控制的自动驾驶车辆，并且引导处理单元13d对车辆控制设备30执行操作指示处理。

因此，根据第一实施例的信息处理设备10，即使在车辆V是自动驾驶车辆的情况下，也可以基于对车辆V的驾驶操作来引导车辆V的驾驶状态以抑制疾病。

此外，引导处理单元13d执行驾驶性能改变处理以改变与车辆V的驾驶性能相关的设置，作为引导处理。

因此，根据第一实施例的信息处理设备10通过改变与车辆V的驾驶性能相关的设置，可以引导车辆V的驾驶状态以抑制疾病。

此外，在驾驶性能改变处理中，引导处理单元13d改变与驾驶系统的控制灵敏度相关的参数或与车辆机构系统的特性相关的参数中的至少一个参数。

因此，根据第一实施例的信息处理设备10通过改变与操作速度系数、悬架硬度、阻尼器制动特性等相关的参数，可以引导车辆V的驾驶状态以抑制疾病。

此外，引导处理单元13d执行驾驶路线改变处理以改变车辆V的驾驶路线，作为引导处理。

因此，根据第一实施例的信息处理设备10通过改变车辆V的驾驶路线，可以引导车辆V的驾驶状态以抑制疾病。

此外，在驾驶路线改变处理中，引导处理单元13d基于地图数据来计算驾驶路线，在该地图数据中，针对各个道路区间设置了与患病可能性相关的参数。

因此，根据第一实施例的信息处理设备10可以将驾驶路线改变为具有较低患病可能性的驾驶路线。

接下来，将参考图16来描述根据第二实施例的信息处理方法的概要。图16是用于说明根据第二实施例的信息处理方法的概要的视图。

根据第二实施例的信息处理方法是使用信息处理设备110的信息处理方法，该信息处理没备被安装在车辆上，该信息处理方法被配置为：获取用户U的内部状况和外部状况，并且基于获取到的状况来估计用户U的VR病状态，并且基于估计出的VR病状态将关于VR病的信息通知给驾驶员。

具体地，如图16中所示，在根据第二实施例的信息处理方法中，信息处理设备110根据需要来获取用户U的内部状况和外部状况，并且估计用户U的VR病状态(步骤S11)。信息处理设备110例如基于来自用户U的报告来估计VR病状态。而且，信息处理设备110例如通过检测用户U的身体状况的变化来估计VR病状态。

而且，信息处理设备110基于诸如正在提供的VR内容的类型、视频状态和声音状态之类的VR内容使用状态，来估计VR病状态。

而且，信息处理设备110基于车辆V的驾驶状态(诸如，道路的状况、车辆V的状况和操作状况)来估计VR病状态。而且，信息处理设备110基于用户信息来估计VR病状态，该用户信息包括表示例如各个用户的患病可能性等的各种参数。

顺便提及，信息处理设备110可以在VR病状态估计处理中使用估计模型，该估计模型是使用例如机器学习算法而生成的。通过强化学习，基于实际的VR病状态估计结果来适当学习估计模型。作为强化学习的结果，例如，适当更新用于估计VR病状态的确定阈值等。

随后，信息处理设备110将在步骤S11中估计的VR病状态发送到服务器设备100(步骤S12)。此外，此时，信息处理设备110可以一起发送用于估计VR病状态的各种数据、车辆V的型号、驾驶员和用户U的属性等。

服务器设备100被设置为能够通过诸如互联网、移动电话网络等的网络(图中未示出)执行与信息处理设备110的通信。服务器设备100被配置为例如通过网络提供云服务的云服务器。此外，通常，服务器设备100被设置为能够执行与多个车辆V的信息处理设备110的通信，并且从各个信息处理设备110收集VR病状态并共享它们(步骤S13)。所述共享包括使用统计处理来编辑统计信息。

然后，信息处理设备110从服务器设备100接收共享信息(步骤S14)。随后，基于共享信息，信息处理设备110将关于VR病的信息通知给驾驶员。通知目的地的示例包括安装在车辆V上的显示器21、扬声器22等。

关于VR病的通知信息例如是基于用户U的VR病状态而计算的得分。得分例如是VR病预防驾驶程度。以这种方式，例如，使驾驶员的驾驶操作对VR病的影响得到可视化，从而可以促使驾驶员执行用于抑制VR病的发生的驾驶操作。

而且，关于VR病的通知信息例如是基于由多个车辆V共享的信息的排名信息。在以下描述中，将使用图19至图21来描述与VR病有关的信息的具体通知示例。

如上所述，根据第二实施例的信息处理方法是使用信息处理设备110的信息处理方法，该信息处理设备被安装在车辆V上，该信息处理方法被配置为：获取用户U的内部状况和外部状况，并且基于获取到的状况来估计用户U的VR病状态，并且基于估计出的VR病状态来通知关于VR病的信息。

因此，根据第二实施例的信息处理方法可以使例如驾驶员的驾驶操作对VR病的影响得到可视化，并且促使驾驶员执行用于抑制VR病的发生的驾驶操作。换言之，可以防止由VR内容引起用户U的VR病。在下文中，将更详细地描述使用根据第二实施例的信息处理方法的信息处理系统101的配置示例。

图17是示出了根据第二实施例的信息处理系统101的配置示例的框图。而且，图18是示出了根据第二实施例的信息处理系统101的配置示例的另一框图。在图17和图18中，仅示出了说明第二实施例的特征所必需的组件，而不示出一般组件。

换言之，图17和图18中所示的各个组件在功能上是概念性的，并且不一定需要如图中所示地在物理上进行配置。例如，各个框的特定分布形式和特定组合形式不限于附图中所示的形式，并且取决于负载的各种类型、使用状态等，它们中的全部或一些可以在功能上和在物理上以期望的单位进行分布或组合。

此外，在使用图17和图18的描述中，在此将简要描述或省略描述已经描述的组件。

如图17中所示，根据第二实施例的信息处理系统101包括HMD 3、信息处理设备110和服务器设备100。

HMD 3与参考图1与第一实施例相关联地描述的HMD 3相同，所以将不对其进行描述。信息处理设备110包括通信单元111、存储单元112和控制单元113。而且，信息处理设备110直接地或通过诸如控制器局域网(CAN)之类的网络连接到麦克风5、各种传感器7和输出设备20。

麦克风5是安装在车辆V内部的集音设备。各种传感器7和输出设备20与参考图4与第一实施例相关联地描述的各种传感器7和输出设备20相同，所以在此将不对其进行描述。

例如通过网络接口卡(NIC)等来实现通信单元111。通信单元111连接到诸如互联网、移动电话网络等的网络N，并且通过网络向服务器设备100发送信息和从服务器设备100接收信息。

例如，通过诸如随机存取存储器(RAM)和闪存之类的半导体存储器设备、或诸如硬盘和光盘之类的存储设备来实现存储单元112，并且在图17的示例中，存储单元存储VR内容数据库(DB)112a、用户信息112b、估计模型112c和地图DB 112e。

VR内容DB 112a是包括可以提供给HMD 3的一组VR内容的数据库。用户信息112b是与使用HMD 3的用户有关的信息，并且包括表示患病可能性等的每个用户的上述各种参数。基于用户U的过去VR病状态估计结果来适当更新用户信息112b。

估计模型112c是使用上述机器学习算法而生成的估计模型。例如，如果接收到由在下面描述的获取单元113b获取的、表示用户U的各种内部状况和外部状况的数据，则估计模型112c计算表示用户U的VR病状态的值(例如，表示VR病的程度的级别值)，并且将其输出。

地图DB 112e是具有地图数据的数据库。地图数据不仅可以包括地图信息，还可以例如包括与道路的材料、上坡、下坡等有关的信息。在这种情况下，在VR病状态估计的时候，可以具体地计算例如车辆正在行驶的道路的状况。

控制单元113是控制器，并且例如通过由中央处理单元(CPU)、微处理单元(MPU)等使用RAM作为工作区域来执行存储在存储单元112中的各种程序(附图中未示出)来实现。而且，可以通过诸如专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)等的集成电路来实现控制单元113。

控制单元113包括提供单元113a、获取单元113b、估计单元113c和通知单元113d，并且实现或执行要在下面描述的信息处理的功能和动作。

提供单元113a将存储在VR内容DB 112a中的VR内容提供给HMD 3。而且，提供单元113a根据需要来获取由HMD 3的传感器单元3c检测的状况的改变，并且将该状况的改变反映到VR内容中。

获取单元113b根据需要来获取由麦克风5收集的用户U的声音数据和各种传感器7的感测数据。而且，获取单元113b根据需要从提供单元113a获取正在提供的VR内容的使用状态，诸如VR内容的类型、视频状态和声音状态。而且，获取单元113b将获取到的各种数据输出到估计单元113c。

估计单元113c基于由获取单元113b获取的各种数据，使用估计模型112c来估计用户U的VR病状态。此外，估计单元113c对用户U的语音数据执行语音识别处理和自然语言处理，并且基于处理结果来确定是否为VR病的发生的报告，并且如果为VR病的发生的报告，则估计VR病的程度等。

此外，估计单元113c基于使用估计模型112c估计的、表示VR病的程度的级别值，来计算例如与驾驶员的驾驶操作相关的、被称为VR病预防驾驶程度的得分等。而且，估计单元113c通过通信单元111将估计结果、计算出的得分等发送到服务器设备100。然而，估计单元113c可以将估计结果、计算出的得分等直接输出到通知单元113d。

通知单元113d通过通信单元111接收从服务器设备100发送的关于VR病的信息，并且将接收到的信息通知给输出设备20。

然而，获取单元113b、估计单元113c和通知单元113d可以被配置为当由提供单元113a将VR内容提供给HMD 3时执行指派给它们的处理。

因此，在这种情况下，提供单元113a在将VR内容提供给HMD 3时将获取单元113b、估计单元113c和通知单元113d切换为打开。而且，提供单元113a在其不将任何VR内容提供给HMD 3时，将获取单元113b、估计单元113c和通知单元113d切换为关闭。可以在切换时执行滞后控制和减速控制。

顺便提及，期望提供一种即使在不使用任何VR内容时也能够将该设备切换为开的开关，使得用户可以在希望时使用该设备来减轻一般的晕车。在这种情况下，可以期望在不使用任何VR内容时执行疾病估计和自适应控制的强化学习。

现在，将描述服务器设备100的配置示例。如图18中所示，服务器设备100包括通信单元101、存储单元102和控制单元103。

类似于通信单元111，例如通过NIC等来实现通信单元101。通信单元101通过有线方式或无线电方式连接到诸如互联网、移动电话网络等的网络N，并且通过网络N向信息处理设备110发送信息和从信息处理设备110接收信息。

类似于存储单元112，例如通过诸如RAM和闪存之类的半导体存储设备、或者诸如硬盘和光盘之类的存储设备来实现存储单元102，并且在图18的示例中，存储单元存储收集数据DB 102a。

在收集数据DB 102a中，收集了由在下面描述的收集单元103a从各个信息处理设备110收集的、包括VR病状态在内的各种数据。

类似于控制单元113，控制单元103是控制器，并且例如通过由CPU、MPU等将RAM用作工作区域来执行存储在存储单元102中的各种程序(图中未示出)进行实现。而且，可以通过诸如ASIC、FPGA等的集成电路来实现控制单元103。

控制单元103包括收集单元103a、统计处理单元103b、生成单元103c和发送单元103d，并且实现或执行要在下面描述的信息处理的功能和动作。

收集单元103a通过通信单元101收集从各个信息处理设备110发送的包括VR病状态在内的各种数据，并且将它们累积在收集数据DB 102a中。

统计处理单元103b基于收集数据DB 102a中所累积的各种数据，来执行生成上述排名信息等所需的统计处理。

在该统计处理中，统计处理单元103b使用大数据的特性，来根据大量数据的平均值计算例如作为各种数据的参考的参考值(阈值)。作为参考值，统计处理单元103b通过统计处理来计算例如用于人们的患病可能性的参考值、阈值等。此时，统计处理单元可以对参考值执行处理，诸如将其转换为每个级别的阈值，例如与统计分布的20％相对应的边界值。

统计处理单元103b通过获取到的新数据不断地更新这种统计处理。统计处理结果可以在通过将过去获取和累积的对应乘客的过去数据与上述参考值进行比较来确定每个乘客的患病可能性等级的过程中使用，或者可以反映到驾驶员评估中，或者可以在校正驾驶员评估的过程中使用。此外，类似地，统计处理结果可以在校正或归一化处理中使用，该校正或归一化处理例如基于大数据来校正或归一化诸如道路特征(各个道路区间的患病可能性)之类的数据的各个数据项。

此外，统计处理单元103b可以被配置为使用统计处理结果来学习上述估计模型112c，并且将更新后的估计模型112c适当分配给信息处理设备110。

生成单元103c基于统计处理单元103b的统计处理结果和收集数据DB 102a中所累积的各种数据，来生成要发送到信息处理设备110的关于VR病的信息。

发送单元103d通过通信单元101将生成单元103c所生成的关于VR病的信息发送到各个信息处理设备110。

现在，将参考图19至图21来描述其中将关于VR病的信息通知给信息处理设备110的具体通知示例。图19是示出了与VR病有关的信息的通知的示例的视图。图20是示出了排名信息的通知的示例的视图。图21是示出了排名的示例的视图。

如图19中所示，例如，作为“VR病发生状况”，将与驾驶操作相关的、被称为VR病预防驾驶度的得分输出到信息处理设备110的显示器21，由此，通知了关于VR病的信息。

图19示出了其中得分为40分的示例。而且，图19示出了这样的示例，其中，根据得分一起通知建议“低于平均水平。缓慢加速或减速”。

在图19所示的示例中，信息处理设备110的通知单元113d可以被配置为基于直接从估计单元113c接收的估计结果、得分等(而不是通过服务器设备100)，来输出关于VR病的信息。

而且，如图20中所示，作为排名信息，例如，将上述得分排名输出到显示器21，从而进行通知。在这种情况下，通知排名信息，使得如图20中所示清楚地表达车辆V的驾驶员的排名。而且，如图20中所示，可以一起通知在对象者的总体中的排名，表示每个排名落在从顶部起的哪个百分比范围内的范围显示(图20的“排名”项)等。

通过如图19和图20中所示的通知示例，可以使驾驶员的驾驶操作对VR病的影响可视化，并且可以促使驾驶员执行用于抑制VR病的发生的驾驶操作。

尽管在图19和图20中示出了将通知内容输出到显示器21的示例，但是可以通过扬声器22利用声音来通知相同的通知内容。

此外，排名信息中的排名的示例不限于上述得分。例如，如图21中所示，排名不限于驾驶员的VR病预防驾驶程度排名，并且可以是VR用户的VR病程度排名。

此外，如图21中所示，排名可以是车辆型号、VR内容、道路区间等的VR病发生可能性排名。在这种情况下，可以使驾驶员例如认识到驾驶员驾驶的车辆V的型号或车辆正在行驶的道路区间可能会引起VR病，并且促使驾驶员执行用于抑制VR病的发生的驾驶操作。

此外，上述车辆型号例如包括自动驾驶车辆。因此，在驾驶员是无人驾驶车辆的驾驶员的情况下，如果对应车辆的型号在某一道路区间中的自动行驶期间可能会引起VR病，则可以促使驾驶员执行用于抑制VR病的发生的驾驶操作，例如在对应的道路区间中切换为手动驾驶。

现在，将参考图22来描述由根据实施例的信息处理设备110执行的处理的过程。图22是示出了根据第二实施例的信息处理设备110执行的处理的过程的流程图。当提供单元113a将VR内容提供给HMD3时，可以根据需要来重复图22中所示的过程。

如图22中所示，首先，获取单元113b获取用户U的内部状况和外部状况(步骤S501)。然后，估计单元113c基于获取到的状况来估计用户U的VR病状态(步骤S502)。

随后，估计单元113c将估计结果发送到服务器设备100(步骤S503)。然后，通知单元113d从服务器设备100接收在服务器设备100中共享的与VR病有关的信息(步骤S504)。

随后，通知单元113d将接收到的关于VR病的信息通知给驾驶员(步骤S505)，并且结束处理。

如上所述，根据第二实施例的信息处理设备110是能够安装在车辆V上的信息处理设备，并且包括估计单元113c和通知单元113d。估计单元113c估计VR内容的用户U的疾病状态(与“包括虚拟空间体验在内的数字内容”的示例相对应)。通知单元113d基于由估计单元113c估计的用户U的疾病状态将关于疾病的信息通知驾驶员。

因此，根据第二实施例的信息处理设备110可以清楚地示出驾驶员的驾驶操作对VR病的影响，并且促使驾驶员执行用于抑制VR病的发生的驾驶操作。换言之，可以防止由VR内容引起用户U的VR病。

而且，通知单元113d将与疾病的发生相关的驾驶员的驾驶操作状态通知给驾驶员，作为关于疾病的信息。

因此，根据信息处理设备110，例如可以针对驾驶员，使与疾病的发生相关的驾驶操作状态可视化。

而且，通知单元113d将与驾驶操作相关的得分通知给驾驶员，以作为驾驶操作状态，该得分是基于用户U的疾病状态而计算的。

因此，根据信息处理设备110，可以向驾驶员清楚地表达驾驶员的驾驶操作对VR病的影响，并且可以促使驾驶员执行用于抑制VR病的发生的驾驶操作。

而且，通知单元113d根据得分将与驾驶操作相关的建议通知给驾驶员。

因此，根据信息处理设备110，可以促使驾驶员根据建议来执行驾驶操作。

此外，通知单元113d将排名信息作为驾驶操作状态通知给驾驶员，该排名信息是基于与其他车辆V共享的、与疾病的发生相关的驾驶员的驾驶操作状态的。

因此，根据信息处理设备110，可以在与其他车辆V相比较的情况下，促使驾驶员执行用于抑制VR病的发生的驾驶操作。

在上述实施例中，以其中HMD 3与信息处理设备10或110彼此分离的配置作为示例；然而，本发明不限于此。可以集成HMD 3和信息处理设备10或110。

此外，在上述实施方式中，以将信息处理设备10或110与输出设备20和车辆控制设备30分离的配置作为示例。然而，本发明不限于此。可以将信息处理设备10或110与输出设备20相集成，或者将信息处理设备10与车辆控制设备30相集成，或者将信息处理设备10与输出设备20和车辆控制设备30相集成。

此外，在上述实施例中，以HMD3作为用于将信息处理设备10或110所提供的VR内容呈现给用户U的呈现设备的示例；然而，呈现设备不限于此。例如，呈现设备可以是包括骨传导扬声器的设备，或者可以是包括用于呈现振动的振动呈现设备在内的设备，如体音(bodysonic)设备。

此外，呈现设备不限于可穿戴计算机，例如，车辆V的前窗、侧窗等可以被配置为显示器，并且视频可以被输出到对应的显示器。而且，声音可以输出到车载扬声器。通常，可以在包括前、后、左和右的多个方向上适当布置多个车载扬声器，因此其适合于3D再现。

此外，在上述实施例中，将信息处理设备10或110提供VR内容作为示例；然而，由信息处理设备所提供的内容仅需要是包括虚拟空间体验在内的数字内容，并且可以是增强现实(AR)内容或MR内容。

此外，在上述实施例中，通过服务器设备100共享用户U的疾病状态；然而，用户U的疾病状态可以通过车辆间通信、路对车通信等共享，而不通过服务器没备100。而且，在这种情况下，每个信息处理设备110可以执行统计处理。

本领域的技术人员将容易想到附加的优点和修改。因此，本发明在其较宽方面上不限于本文中所示出和描述的具体细节和代表性实施例。因此，可以在不背离由所附权利要求及其等同物定义的总的发明构思的精神或范围情况下做出各种修改。