| Project/Area Number |
20K14996
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 25020:Safety engineering-related
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
Okafuji Yuki 立命館大学, 総合科学技術研究機構, 准教授 (50843950)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
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| Keywords | 知覚認知特性 / 運転行動 / 視覚認知情報 / 個人特性 / 運転支援 / 操舵行動 / 操舵/加減速行動 |
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| Outline of Research at the Start |
自動車の自動運転システムでは，より一層人間の理解に基づく自動運転の構築が喫緊の課題とされている．本研究では，個々のドライバの視覚認知特性を理解することで，運転における人間らしさを解釈し，新たな自動運転設計の指針を得ることを目的とする．本研究では，個々のドライバの視覚認知特性を解明するために，次の課題を解決する．深層学習による視覚認知特性の解析手段を提案し，妥当性の検証を行う．また，提案手法を用いて，様々なドライバの視覚認知特性の差異を解明し，運転の快適性等の知見を得る．一貫した運転特性の基盤的知見が得られることで，自動運転設計に応用できるだけでなく，人間の行動解析全般への展開が期待される.
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| Outline of Final Research Achievements |
It is an urgent task to build automatic driving of automobiles based on deep human understanding. Therefore, the purpose of this study is to understand the visual perception characteristics of individual drivers and interpret the human-similarity in driving using a machine learning method, and establish new guidelines for the design of automatic driving. In this study, we proposed a deep learning model that takes into account the physical characteristics of the driver and a gaze estimation model considering the road environment. We analyzed them using driving data obtained from psychological experiments. Several experimental results show that the proposed methods can express the perceptual cognitive characteristics of individual drivers.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
国内外で自動車の自動運転技術が次々と開発されており、交通事故の減少や、交通弱者に交通手段を与える等、様々な利点をもたらすとされる。その中でもLevel 3の自動運転車では、人間とシステムによる運転が行き来するため、ヒューマンエラーを起こす可能性のある人間の運転へと切り替わってしまい、交通社会全体としての安全が阻害される懸念がある。そのため、ドライバに安心感を与え、納得して自動運転技術を使用してもらうためには、人間らしさを感じさせる自動運転システムが重要である。そのため、本研究を遂行することにより、人間の運転特性の理解が得られるという学術的意義だけでなく、交通社会全体としての安全にも貢献できる。
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