| Project/Area Number |
16H03130
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Social systems engineering/Safety system
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
Shino Motoki 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授 (10345085)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
下坂 正倫 東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (40431796)
山崎 彬人 名城大学, 理工学研究科, 助教 (70725944)
北崎 智之 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究センター長 (30768510)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥17,940,000 (Direct Cost: ¥13,800,000、Indirect Cost: ¥4,140,000)
Fiscal Year 2018: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2017: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2016: ¥11,310,000 (Direct Cost: ¥8,700,000、Indirect Cost: ¥2,610,000)
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| Keywords | 高齢者 / 無信号交差点 / 運転行動 / 逆強化学習 / 画像処理 / ヒューマンエラー / 逆機械学習 / 高齢運転者 / 運転支援 / システム安全 / ヒューマンインターフェイス / 運転能力 / ヒューマンマシンシステム |
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we focused on unsignalized intersections where a systematic solution is not yet found due to the diversity of traffic environment. Among this traffic space, we clarified individual differences in basic cognitive abilities of elderly drivers, and behavioral requirements to drive safely in the traffic space from driving behavior of instructors. Moreover, we classified unsafe behaviors at unsignalized intersections according to the difference in speed transition, and found that those behaviors are related to speed anticipation characteristics of the elderly. In addition, we regarded this unsafe behavior as errors due to errors in situational judgment or operational behavior selection of the elderly at unsignalized intersections, and showed that unsafe driving behavior of the elderly can be complemented by enabling them to grasp their own behavior objectively and understand safe and sufficient behavior.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究成果は，運転と関連する認知能力の個人差に加え，その交通環境の多様性から体系的な解決が見いだせていない人間機械協調系における運転行動を逆強化学習を用いることにより数理化を可能とし，得られた数理モデルから高齢者が持つヒューマンエラーの要因抽出に繋がり，本研究の手法とその知見は学術的意義が高い．また，得られた知見は，既存の社会システムにおける高齢者の移動問題の観点から，高齢者の自立生活の促進，安全性を確保することにつながり，社会的意義が高い研究である．
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