Human machine interfaces to promote the coexistence of vulnerable road users and automated vehicles

• Project/Area Number: 24K20811
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 61020:Human interface and interaction-related
• Research Institution: Kyushu Institute of Technology
• Principal Investigator: 楊 波 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (40866323)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
• Keywords: 自動運転 / 情報提示 / 交通弱者

Outline of Research at the Start

自動運転技術は，交通事故の削減や渋滞の緩和等を図る上で有効なものであり，近年，技術開発が急速に進展している．今後，自動運転車と視覚障害者や子どもなどの交通弱者が混在する場面が増加することが予想されるので，混在交通下に交通弱者と自動運転車の共存を促進するために， コミュニケーションを形成するのは重要である．本研究では，自動運転車が交通弱者に与える影響を調査し，自動運転車と交通弱者の共存を促進する情報提示手法を提案する．

Outline of Annual Research Achievements

自動運転の実用化によって交通事故の削減や渋滞の緩和などの効果が期待されている．近年，国内外において自動運転に関する技術開発が急速に進展し，自動運転の社会実装に向けた取り組みが大きく加速している．しかし，これまでに自動運転車と他の道路利用者のコミュニケーションは視覚情報に訴えてきた．自動運転車が視覚障害者や子どもなどの交通弱者と混在する際に，どのように情報を提示するかという課題はまだ十分に検討されていない．本研究では，混在交通における自動運転車が交通弱者に与える影響を調査し，人間工学の視点から，自動運転車両の普及に向けた課題を整理する上で，自動運転車両と交通弱者の共存を促進する情報提示手法を提案することを目的にする．今年度は，社会実装に向けた課題を洗い出すために，実験のシナリオを設定した．接触事故などが発生しやすい無信号交差点または信号のない横断歩道などを想定し，交通弱者と自動運転車が混在する代表的なシーンを洗い出した．また，今後の実験環境を構築するため，物体検出の深層学習アルゴリズム YOLO（You Only Look Once）を用いて，交通弱者である視覚障害者および子どもをリアルタイムで検出するプログラムを開発した．開発したプログラムの有効性を確認するため，予備実験を実施した．実験により検証した結果，障害物がない環境では，視覚障害者および子どもを高精度に検出できたが，障害物がある環境では，誤認識や検出精度低下が確認された．

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

他の研究機関へ異動したため，異動後の研究機関において，研究環境を再構築する必要がある．

Strategy for Future Research Activity

研究環境の再構築が順調に進んでいるため，実験協力者を募集し，実験を実施できると考えている．実験で収集するデータを用いて，自動運転車が交通弱者に与える影響および提示すべき情報を調査する．調査結果に基づいて，自動運転車と視覚障害者や子どもなどの交通弱者の協調を促進するインターフェースを提案する．