2016 Fiscal Year Annual Research Report
Study on a modeling method of driving behavior to estimate driver's skills based on stochastic method
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15H06819
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| Research Institution | National Institute of Technology, Kumamoto College |
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Principal Investigator |
橋本 幸二郎 熊本高等専門学校, 制御情報システム工学科, 助教 (00756588)
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| Project Period (FY) |
2015-08-28 – 2017-03-31
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| Keywords | 確率モデリング / 機械学習 / 人間機械系 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，高齢ドライバー，認知症ドライバーの運転技量を評価するための指標を確立することを目的としている．運転行動は認知・判断・操作のサイクルに基づき実行されると言われるが，この認知から操作実行までの間に状況変化の予測が行われる．この予測精度の低下が操作ミスや実行タイミングのばらつきを与える．そこで本研究では状況予測能力を運転技量とし，この運転技量を評価可能とする運転行動モデル化手法を確立した．
まずは本校内において自動車運転時の運転行動データを取得する実験環境を構築した．具体的には運転中のアクセル操作信号，ブレーキ操作信号，走行映像を取得可能とする環境を構築した．
次に運転技量を評価する運転行動モデルとして既存の隠れマルコフモデルの構造を拡張し，周囲の環境情報と操作情報の時空間的関係性を表現するモデル構造を提案した．本モデルでは，周囲の環境が得られてから操作を実行するまでの時間情報を保持する．この情報を用いることによりドライバーの操作実行のばらつき度合いを評価することができる．
実験では，前方車両後方停止操作を対象にドライバーの運転行動モデルを生成した．ここでは，ドライバーに障害者体験用ゴーグルを装着させた場合と通常の場合の2種類の運転行動モデルを生成し，両者のモデルパラメータの違いから運転技量の違いを定量的に評価できるかを検証した．モデルパラメータを比較した結果，負荷を与えた場合の方がブレーキを踏むタイミングが遅くなり，かつその再現性は高くなることを確認した．これは負荷を与えたことによりドライバーは前方車両の認知が困難にはなったものの，慎重に運転するようになったためである．この運転技量の違いを提案モデルのパラメータより定量的に評価できることを確認した．
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| Research Progress Status |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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