JP6674780B2

JP6674780B2 - 乗り物コックピットのエルゴノミクスを改良する方法

Info

Publication number: JP6674780B2
Application number: JP2016005435A
Authority: JP
Inventors: セントホフベルンハルト
Original assignee: Honda Research Institute Europe GmbH
Current assignee: Honda Research Institute Europe GmbH
Priority date: 2015-04-02
Filing date: 2016-01-14
Publication date: 2020-04-01
Anticipated expiration: 2036-01-14
Also published as: EP3075591A3; EP3075591A2; EP3075591B1; JP2016197395A; US20160292352A1; US10460073B2

Description

本発明は、乗り物コックピットのエルゴノミクス（ergonomics、人間工学的デザイン）を改良して、車、オートバイのような乗り物を製造する前に、標準的なコックピット構成に比べて改良された人間工学的(ergonomic)特徴を提供するコックピット構成を規定することができるようにする。

近年、顧客が購入する製品に対してもつ期待が大きくなってきている。特に選んだ製品が全ての個々の必要性を満足し顧客がもつ好みに合うことの期待が大きくなっている。したがって、製品デザインは、製品が顧客の個人的好みに適合することができるようにデザインされなければならないことを、よりいっそう考慮に入れなければならない。多くの場合、最終製品が購入されるより相当な時間だけ前にユーザの個人的要求および好みが規定されることが必要となる。たとえば、車の生産には長い時間がかかるので、その構成は速い時点で規定されねばならず、生産プロセスを後で適合させることは単に不可能である。

それでも個性化（パーソナライゼーション、personalization）全般および車の個性化も熱い話題である。規定されている組のモジュールから顧客との対話で選択することによって乗り物の好ましいインテリアを規定することができることが知られており、たとえばワイコレン(Y. Koren)氏の「再構成することができる製造とその先(Reconfigurable Manufacturing and Beyond)」（キーノートスピーチのサマリ、CIRP 再構成（再設定、reconfigurable）することができる製造についての第３回国際会議、2005年５月）に記載されている。もちろん、この予め規定されたモジュールは物理的制約を考慮に入れており、したがって顧客の好みへの適合は制限される。現代の製造組み立て技術は乗り物のインテリアにおける様々なアイテムの幅広い適合化を提供し、ある特定の車などの乗り物の設定のモジュールおよび規定の選択は複雑になる。たとえば車を見るとき、完成した製品のコンポーネントの多様性は、座席（シート）調節のようなささいな可変性から既に始まるが、ダッシュボードのディスプレイの個別の構成のようなより高度なものも含む。車を使うとき顧客にとって座席の位置を調節したり、今日しばしばダッシュボードに代わって使われるディスプレイ上で様々なデザインを選択するのはもちろん容易なので、このような個性化は製造プロセス中に知られている必要はない。

これらの適合化とは対照的にハードウェアコンポーネントの個別の調節をより広い乗り物コックピットについて行うことも可能であり、これには操作ボタンのレイアウト、ダッシュボード全体などのデザインおよび形状が含まれる。もちろん、このような適合化は乗り物の製造前によく規定されていなければならない。車のインテリアの全体的な構成または同様にオートバイのコックピット領域についてそのような適合化が可能であるならば、構成の変更が乗り物のエルゴノミクスに大きなインパクトをもつことは明らかである。したがって、製造プロセス中に使われる最終的な構成が確定される前に、顧客および製造者は車のインテリアまたはオートバイのコックピット領域がその乗り物の使用中にエルゴノミクスに関して顧客の期待に合うことを確実にしなければならない。

したがって、本発明は、製造プロセスの前にその構成を選択することができ少なくとも部分的に自由にデザインすることができる乗り物コックピットのエルゴノミクスを改良することを目的とする。

この問題は特許請求の範囲の独立請求項に記載される方法によって解決され、さらなる特徴は従属請求項に記載されている。

本発明によると、最初に初期のコックピット構成を規定する情報が得られる。コックピット構成はモジュールの組み合わせおよびモジュールのパラメータ表現（パラメータ化、parameterization）を含む。モジュールは、顧客によって個別に選択されることができるか少なくとも適合化されることができる乗り物インテリアまたは乗り物コックピットの一部分である。たとえば、顧客は乗り物の機能を操作するための様々なサイズのボタンを選択することができることがある。顧客が選択することができるようにダッシュボードの部品は様々な形状で提供されることができる。全体的なダッシュボードでさえもユーザが選択することができるように様々の曲線および形状をもつようにすることができる。ノブのサイズおよび配置、ハンドルの形状およびその配置も個性化することができる。アクセサリは顧客によって個別に選択されることができるので、特定のノブおよび操作エレメントの存在でさえ顧客がモジュールを選んだ結果でありうる。選ばれた各モジュールは、最終的なコックピットにおけるその特定の外観において、サイズ、配置、他のモジュールに対する相対的な配置などに関するパラメータによって規定される。

本発明の方法のシミュレーションがスタートする初期のコックピット構成を規定する情報に加えて、コックピットのユーザの形状についての情報および運転中にユーザが典型的に使用する座席および/またはステアリング手段の位置の情報が得られる。車の場合、ステアリング手段は通常ステアリングホイール（ハンドル）である。しかし、オートバイでもステアリング・バーおよび運転者の座席を少なくとも高さに関して個別に位置づける機会が提供されることがある。本発明に関連して乗り物について話すとき、バン、ローリー、バス、車、オートバイのような全ての種類の道路上の乗り物が考えられるが、本発明を使ってその他の種類の乗り物も最適化されうる。

情報が得られた後、得られた情報に基づいてバイオメカニカルなシミュレーションが行われる。バイオメカニカルなシミュレーションが行うことによって運転中のリーチング(reaching)動作のための人間工学的な品質基準が計算される。この人間工学的な品質基準は特定のコックピット構成が提供するエルゴノミクスの目安である。リーチング動作は車を操作するか車の特定の機能を使うために必要なドライバの動きである。この品質基準はリーチング動作の物理的および認知的(cognitive)エルゴノミクスの要素を特徴付ける。物理的エルゴノミクスは人間の解剖学的組織(human anatomy)に関係し、人間測定学的、生理学的およびバイオメカニカルな特徴も物理的活動に関係する（ソース：Wikipedia 25.03.2015）のでこれらの特徴にもいくぶん関係する。

認知的エルゴノミクス：認知的エルゴノミクスは、知覚、記憶、推論、運動応答性のような精神的なプロセスに関係し、これらは人間とシステムのその他の要素との間の相互作用に影響する（ソース：Wikipedia 25.03.2015）。この発明の脈絡では、認知的エルゴノミクスは特にドライバのリーチング動作および/または操縦動作の結果、主たる運転タスクから注意が散漫になること(distraction)に関連する。物理的エルゴノミクスのための品質基準の一例は動き効率であり、これはメカニカルな仕事に変換される身体によって費やされるエネルギーの百分率として定義することができる。認知エルゴノミクスの品質基準の一例は等しいエネルギー制約の下で動きを行うのに必要な時間である。

人間工学的品質基準が計算された後、コックピット構成は最適化プロセルに入る。周知の最適化プロセスであることができる最適化プロセスでは、シミュレーション結果を用い、新しいコックピット構成または適合されたコックピット構成が発生される。この修正されたまたは新しいコックピット構成に基づいて停止条件が満足されるまでバイオメカニカルシミュレーションが反復される。

再び人間工学的品質基準のための新しい値が計算され、改良されたコックピット構成を見つけるために最適化プロセスも反復される。停止条件が満足されると、このループが停止する。この停止条件は設定したタイムリミットまたは予め定めたしきい値を超える品質基準であることができる。次いでその時点でのコックピット構成の規定が最終的コックピット構成としての出力として達成される。この最終的コックピット構成が車その他の乗り物を製造する基礎となる。

この発明の方法は、ユーザの個人的な好みを考慮しながらコックピットのレイアウトおよび構成を最適化するために、製造プロセス中の可変性が使われるという利点を有する。このことはユーザが、好みのモジュール、さらには部分的には初期のコックピット構成の基本レイアウトを予め規定することができることを意味する。この初期のコックピット構成からはじめて選択されたモジュールを制約としてもちながら構成の最適化が行われ、これらのモジュールはその乗り物を後に使用するために最適となるように調整される。こうしてモジュールの特定の組み合わせが悪いエルゴノミクスになってしまう状況が避けられ、結果として顧客を失望させることが避けられる。

好ましい実施例では、その初期コックピット構成を規定する情報は既に別の最適化プロセスの結果として存在する。この初期コックピット構成の最適化プロセスは、予め定められた基本構成からはじまり、ユーザから受け取るフィードバック情報を最適化プロセスの入力として使う。最適化プロセス自体は周知であり、初期コックピット構成は、基本コックピット構成を最適化するループにおいて中間出力のコックピット構成に対するユーザのフィードバックを考慮して達成される。結果として、バイオメカニカルシミュレーションに使われる初期コックピット構成は既に顧客の好みおよび要望を反映しており、したがってバイオメカニカルシミュレーションに基づくさらなる最適化プロセスの効率が改良される。

エルゴノミクスに大いに影響するユーザの形状について正確な知識を持つために、３Ｄレーザ走査または画像ベースの方法を使ってユーザの形状を得る。こうしてかなり正確なユーザの形状についての情報がシミュレーションに与えられる。レーザ走査または画像ベースの方法によって発生されるデータの量が大きすぎてデータ処理の効率を阻害するときは、最初に人体の関節の位置をユーザの形状についての情報から抽出し、関節の位置情報だけを使ってシミュレーションを行う。これにより処理コストが大幅に低減される。エルゴノミクスの計算およびシミュレーションのためにはユーザの関節およびくるぶしが互いに対してどこにあるかを知ることで十分であり、ユーザの身体の全体的サイズ、重さ、幅などはエルゴノミクスに特に影響しない。

この方法の効率をさらに向上させるためにシミュレーションを行うベースとなる特定の一組のリーチング動作を前もって規定するのもよい。どのリーチング動作が比較的頻繁に生じるかを予め決めることができる。このような組のリーチング動作をベースとして使うことにより、運転中に通常必要となるリーチング動作が確実に考慮され、たまにしか生じることがないものは最終的なコックピット構成に影響しない。このような組のリーチング動作を規定するとき、このことはこの組が複数のタイプの動作から形成され、様々なタイプの動作のそれぞれに重み付け係数が割り当てられることを意味する。こうしてたまにしか使われない動作を無視するだけでなく、バイオメカニカルシミュレーションにおける各動作の重要度を差別化することができる。

もう一つの好ましい実施例では、物理的エルゴノミクスおよび/または認知的エルゴノミクスがシミュレーションの結果個別に計算される。したがって、シミュレーションの様々な観点を分析することができ、個別に重み付けすることもできる。特に物理的エルゴノミクスおよび認知的エルゴノミクスの品質基準に異なる重み付けがされるとき、シミュレーションに続く最適化プロセルで品質基準の線形結合を使うことができる。

もう一つの実施例では、最適化プロセスで多目的最適化を使うことができる。多目的最適化の結果はパレートフロント(Pareto front)であり、ユーザはこれからパレートフロントのコックピット構成の一つを選択することができる。

さらに顧客から得られた情報をこの発明の方法に含めるのがよく、これはシミュレーションの実行中にシミュレーション対象の最適化コックピット構成をユーザが見ることができるようにすることを意味する。こうすると、ユーザはフィードバックをすることができ、ユーザから得られたユーザの好みについての情報を含むフィードバック情報が最適化プロセスにおいて結合された品質基準とともに使われることができる。

予め定めた組の重み付けられたリーチング動作を使用する本発明の第１実施例のブロック図。顧客がシミュレーションのリーチング動作を規定するもう一つの実施例のブロック図。多目的最適化法を使う実施例のブロック図。本発明を実施するときの顧客からのフィードバック情報の使用を示すブロック図。相互作用（対話）プロセスで規定される初期コックピット構成に基づいて実施される本発明の方法を示すブロック図。ありうるコックピット構成のいくつかのパラメータを例示する図。

図１は本発明の方法の第１実施例を示す。図は実行されるさまざまなステップを示す。最初にステップＳ１で顧客が最終的なコックピットに含まれることを望むモジュールが選択される。ステップＳ２では選択されたモジュールに基づく初期コックピット構成が規定される。初期コックピット構成は選択されたモジュール自身の情報ばかりでなく、全体モジュールの相対的位置、絶対位置、個別の形状、または選ばれたモジュールの操作ボタンなどを規定する第１組のパラメータを含む。

ステップＳ３で顧客の形状が測定される。この実施例では、顧客の３Ｄレーザ走査が行われ、結果の情報が座席（シート）およびハンドルの位置情報とともにシミューレーションシプロセスに供給される。このシミュレーションプロセスには初期コックピット構成も供給されている。座席およびハンドルの位置は顧客（ユーザ）がモデル車に座るとき顧客が行う調整から知られている。誤解のないように付言すると、コックピット構成の「情報」と言わずにコックピット構成自体に言及しているが、シミュレーションアルゴリズムは形状についての情報およびコックピット構成についての情報を使うことができるだけであること、さらに顧客のたとえば形状自体は入力できないがそれぞれの情報は入力することができることは明らかである。

さらに初期コックピット構成および顧客の形状について、シミュレーションアルゴリズムはどのリーチング動作がシミュレーションのベースになるかを知る必要がある。したがって予め規定されたリーチング動作の組がメモリから読み込まれ、それぞれのリーチング動作は重み付けに関連している。このメモリは複数の組のリーチング動作を含むことができ、これらはたとえば顧客が選択するモデルの組み合わせに基づいて選ばれる。

予め規定した組のリーチング動作がステップＳ４で読み込まれた後、身体測定値およびコックピット構成を使い、ステップＳ５でリーチ運動学(kinematics)のシミュレーションが行われる。このシミュレーションは、たとえばヘオンジェングキム他の「全身振動状態で着座した人間の上肢のリーチング動作のバイオダイナミック特徴」（ジャーナルオブアップライドバイオメカニック、29、１２−２２、２０１３）に記載される方法によって行うことができ、所定数の品質基準がシミュレーションアルゴリズムから出力される。これらの品質基準は、物理的エルゴノミクスおよび認知的エルゴノミクスのような様々のエレメントを含む。

次のステップＳ６で一組の集められた基準を使ってコックピット構成の評価を行う。「集められた基準」とは様々の品質基準が重み付けられ線形に結合されて一つの品質基準になっていることを意味する。このような一つの品質基準がステップＳ７で実行される一つの最適化法で使用される。ステップＳ７では、コックピット構成が必要に応じて変更される。コックピット構成のパラメータを適合させるために使われる最適化法またはアルゴリズムは、変化度(gradient)情報を必要としない任意の最適化法であることができる。使うことができる最適化法の一例は、進化(evolutionary)アルゴリズムであり、これはステファンメンゼル(Stefan Menzel)他の「変更を表す・・進化デザイン最適化のためゆがみをなくする(Representing the change − free from deformation for evolutionary design optimization) 63-86」（実際の進化的計算（Evolutionary Computation in Practice, 2007）に記載されている。本発明により、リーチング動作のバイオメカニカルシミュレーションおよび評価が最適化プロセスに組み込まれる。

停止基準が満足されるまでステップＳ５、Ｓ６、Ｓ７のループが反復される。停止基準は、たとえば前述した単一の品質基準のしきい値に達すること、またはそのような品質基準に達することができないときは、このループ全体を反復することについてのタイムアウト（時間切れ）に達すること、であることができる。この時点で一つのコックピット構成が規定されており、このコックピット構成が最終的なコックピット構成として出力される。この最終的コックピット構成は顧客に選択されたすべてのモジュールを規定しており、そのパラメータが製造プロセスを制御するために使われる。製造プロセスを開始する前に、エルゴノミクスのための最適化プロセスの結果を顧客に提示し、顧客がそれが顧客が望んだものであるか否かを最終的に決定してもらうことももちろん可能である。

図２は図１に関して詳細に説明したプロセスをわずかに変更したものを示す。予め定めた重み付けされたリーチング動作の組を使うのではなく、リーチング動作は顧客から受け取られた情報に基づいて規定される。図１に示すプロセスでは最適化の結果が顧客の特定の要求を反映していないと顧客が最終的に決定するとき、この顧客は違う動作を快適に実行できること強く望むのであるから、特に図２のプロセスを使うことができる。したがって、通常は将来的に車のドライバである顧客が車の運転中にコックピットにおける特定の観点および特定のリーチング動作を最適化したいことを知っているならば、そのようなリーチング動作についての情報を顧客から受け取り、それをシミュレーションのベースとして使うことができる。この方法の残りのステップは図１に関して説明したものと同じなので、さらなる説明は省略する。

一方、図３はステップＳ６と異なり、コックピット構成の評価は、基準の集合から得られる単一の品質基準に基づいて行われるのではなく、ステップＳ６’において一組の基準に基づいて行われる。この基準の組がステップＳ７’の多目的最適化法で使われる。複数の基準についてのこの最適化の結果がパレートフロントであり、顧客に視覚的に提供されることができる。こうしてパレートフロントで規定された様々な可能性（チャンス、opportunity）がユーザによる決定の基礎を形成する。パレートフロントは比較に値する結果を提示するので、ユーザはどれが一番いいかを決定することができる。上記の停止条件に達した後に視覚化が行われる。この停止条件は、タイムリミットまたは個々の品質基準についての個々のしきい値であることができる。具体的には、停止条件に達するのは、個々の品質基準のいずれかがそのしきい値に達するときである。

ステップＳ９でパレート空間の可視化が顧客に提示された後、顧客が最も好むコックピット構成を選択する（Ｓ１０）。

図４は顧客からのフィードバックがシミュレーション/最適化プロセスに含まれる別の実施例を示す。同じステップ番号は、これまでに説明したのと同じステップを示すので、さらなる説明は省略する。一つの相違点は、ユーザの好みや希望が最適化プロセスで考慮されるので、コックピットの初期構成として標準の構成を使いシミュレーションのベースとすることである（Ｓ２’）。図１および２のプロセスと同様にコックピット構成の評価は、重み付けられ結合される一組の集められた基準に基づいて行われる（Ｓ６）。前述したプロセスと異なり、ここでは一組の高品質のコックピット構成を視覚化したものがステップＳ２０で顧客に提示され、顧客はフィードバックを入力することができる、すなわち顧客が主観的にベストのコックピット構成であると考える個人的な選択を入力することができる。この情報がステップＳ７の最適化プロセスで使われ、選ばれたコックピット構成が最適化される（Ｓ２１）。ステップＳ６のシミュレーションおよびステップＳ７の最適化は図１で説明したものに対応する。唯一の相違点は、間に顧客との相互作用（対話）が入ることである。

図５はもう一つの実施例を示す。シミュレーションおよび最適化プロセスのベースとして使われる初期コックピット構成はステップＳ２’の初期の標準コックピット構成から始まる相互作用（対話）プロセスに基づく。この初期標準コックピット構成は最適化プロセスで処理され、この最適化プロセスは、ステップＳ１２の最適化プロセスおよびステップＳ１３での顧客によるコックピット構成の評価を使用してコックピット構成を変更するステップからなる。顧客の評価についての情報がステップＳ１２で最適化プロセスにフィードバックされる。このループが複数回、所定の時間間隔で、または停止基準に達するまで行われ、次いで得られたコックピット構成が初期コックピット構成として出力され、これがステップＳ５のバイオメカニカルシミュレーションのベースとなる。残りのプロセスは図１に示したものと同じである。

最後に図６は、乗り物コックピットの一例として車のコックピットを示し、適合化およびパラメータ化の対象となる可能性のあるいくつかのモジュールまたは項目を示している。たとえば、ダッシュボードの部品またはインテリアカバーは異なる配置であってもよく、サイズおよび曲線に関して異なる形状であることができる。また、操作ボタンのサイズも適合化することができ、互いの相対位置も適合化することができる。たとえばナビゲーションシステムなどのアクセサリのノブの位置も顧客のニーズに合わせて調節することができ、たとえばマニュアルブレーキまたはシフトレバーのようなハンドルも調節することができる。もちろん、ここで例示するものは網羅的ではなく、本発明はコックピットまたはコックピット位置の任意のタイプの項目に拡張することができ、これらは個々のユーザの好みまたはニーズに合わせて調節することができる。

Claims

車両コックピットの人間工学的デザインを行う方法であって、
ユーザによって選択された最終的なコックピットに含まれることを前記ユーザが望むモジュールに基づく初期コックピット構成を規定する情報であって、前記ユーザによって選択されたモジュール自身の情報、及び前記ユーザによって選択された各モジュールの個別の形状などを規定するパラメータの情報を含む情報を取得するステップ（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ２’，Ｓ１４）と、
コックピットユーザの形状についての情報および運転中にユーザが使う座席およびハンドルの位置についての情報を取得するステップ（Ｓ２）と、
前記初期コックピット構成を規定する情報、前記コックピットユーザの形状についての情報、および前記座席およびハンドルの位置についての情報に基づき、運転中のリーチング動作のための人間工学的品質基準を計算するためバイオメカニカルシミュレーション（Ｓ５）を行うステップと、
前記シミュレーション（Ｓ５）の結果を使う最適化プロセスにおいて前記コックピット構成を変更するステップ（Ｓ７）と、
前記バイオメカニカルシミュレーション（Ｓ５）を行うステップおよび前記変更するステップ（Ｓ７）を、予め定めた停止条件が満足されるまで反復するステップと、
最終的なコックピット構成の規定を出力するステップと、
を含む前記方法。
車両コックピットの人間工学的デザインを行う方法であって、
初期コックピット構成を規定する情報を取得するステップ（Ｓ２，Ｓ２’，Ｓ１４）と、
コックピットユーザの形状についての情報および運転中にユーザが使う座席およびハンドルの位置についての情報を取得するステップ（Ｓ２）と、
前記初期コックピット構成を規定する情報、前記コックピットユーザの形状についての情報、および前記座席およびハンドルの位置についての情報に基づき、運転中のリーチング動作のための人間工学的品質基準を計算するためバイオメカニカルシミュレーション（Ｓ５）を行うステップと、
前記シミュレーション（Ｓ５）の結果を使う最適化プロセスにおいて前記コックピット構成を変更するステップ（Ｓ７）と、
前記バイオメカニカルシミュレーション（Ｓ５）を行うステップおよび前記変更するステップ（Ｓ７）を、予め定めた停止条件が満足されるまで反復するステップと、
最終的なコックピット構成の規定を出力するステップと、を含み、
前記バイオメカニカルシミュレーション（Ｓ５）で使われる前記初期コックピット構成を規定する情報は、予め定めた基本構成から開始される最適化プロセス（Ｓ１２，Ｓ１３）であって、該プロセスに入力されるユーザからのフィードバック情報を使用する前記最適化プロセス（Ｓ１２，Ｓ１３）の結果から得られる、前記方法。
車両コックピットの人間工学的デザインを行う方法であって、
初期コックピット構成を規定する情報を取得するステップ（Ｓ２，Ｓ２’，Ｓ１４）と、
コックピットユーザの形状についての情報および運転中にユーザが使う座席およびハンドルの位置についての情報を取得するステップ（Ｓ２）と、
前記初期コックピット構成を規定する情報、前記コックピットユーザの形状についての情報、および前記座席およびハンドルの位置についての情報に基づき、運転中のリーチング動作のための人間工学的品質基準を計算するためバイオメカニカルシミュレーション（Ｓ５）を行うステップと、
前記シミュレーション（Ｓ５）の結果を使う最適化プロセスにおいて前記コックピット構成を変更するステップ（Ｓ７）と、
前記バイオメカニカルシミュレーション（Ｓ５）を行うステップおよび前記変更するステップ（Ｓ７）を、予め定めた停止条件が満足されるまで反復するステップと、
最終的なコックピット構成の規定を出力するステップと、を含み、
前記シミュレーション（Ｓ５）の実行前に一組のリーチング動作が規定され（Ｓ４）前記シミュレーションの実行時に該リーチング動作が考慮される、前記方法。
車両コックピットの人間工学的デザインを行う方法であって、
初期コックピット構成を規定する情報を取得するステップ（Ｓ２，Ｓ２’，Ｓ１４）と、
コックピットユーザの形状についての情報および運転中にユーザが使う座席およびハンドルの位置についての情報を取得するステップ（Ｓ２）と、
前記初期コックピット構成を規定する情報、前記コックピットユーザの形状についての情報、および前記座席およびハンドルの位置についての情報に基づき、運転中のリーチング動作のための人間工学的品質基準を計算するためバイオメカニカルシミュレーション（Ｓ５）を行うステップと、
前記シミュレーション（Ｓ５）の結果を使う最適化プロセスにおいて前記コックピット構成を変更するステップ（Ｓ７）と、
前記バイオメカニカルシミュレーション（Ｓ５）を行うステップおよび前記変更するステップ（Ｓ７）を、予め定めた停止条件が満足されるまで反復するステップと、
最終的なコックピット構成の規定を出力するステップと、を含み、
前記シミュレーションにおいて物理的エルゴノミクスもしくは認知的エルゴノミクスまたはその両方のための品質基準が計算される、前記方法。
車両コックピットの人間工学的デザインを行う方法であって、
初期コックピット構成を規定する情報を取得するステップ（Ｓ２，Ｓ２’，Ｓ１４）と、
コックピットユーザの形状についての情報および運転中にユーザが使う座席およびハンドルの位置についての情報を取得するステップ（Ｓ２）と、
前記初期コックピット構成を規定する情報、前記コックピットユーザの形状についての情報、および前記座席およびハンドルの位置についての情報に基づき、運転中のリーチング動作のための人間工学的品質基準を計算するためバイオメカニカルシミュレーション（Ｓ５）を行うステップと、
前記シミュレーション（Ｓ５）の結果を使う最適化プロセスにおいて前記コックピット構成を変更するステップ（Ｓ７）と、
前記バイオメカニカルシミュレーション（Ｓ５）を行うステップおよび前記変更するステップ（Ｓ７）を、予め定めた停止条件が満足されるまで反復するステップと、
最終的なコックピット構成の規定を出力するステップと、を含み、
前記最適化プロセス（Ｓ７’）は、多目的最適化であり、その結果がパレートフロントである、前記方法。
前記コックピットユーザの形状についての情報が３Ｄレーザ走査（Ｓ３）または画像ベースのモデルを使用して得られる、請求項１から５のいずれかに記載の方法。
前記コックピットユーザの形状についての情報から関節の位置が抽出され、該位置の情報を使って前記バイオメカニカルシミュレーション（Ｓ５）が行われる、請求項６に記載の方法。
前記組のリーチング動作において複数のタイプのリーチング動作が規定されており、それぞれに重み付け計数が割り当てられている、請求項３に記載される方法。
前記最適化プロセスにおいて様々な人間工学的品質基準が重み付けられ線形に結合される、請求項２に記載される方法。
前記バイオメカニカルシミュレーション（Ｓ５）される前記コックピット構成は前記ユーザに可視的に提示され（Ｓ２０）、該ユーザの好みに関するフィードバック情報が前記最適化プロセス（Ｓ７）において前記結合された人間工学的品質基準とともに使用される、請求項９に記載される方法。