2016 Fiscal Year Research-status Report
自動運転のあるべき姿とは？―ドライバ負荷軽減と依存，システムダウン後の復元から
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15K21486
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| Research Institution | Aichi University of Technology |
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Principal Investigator |
荒川 俊也 愛知工科大学, 工学部, 教授(移行) (50631248)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 自動運転 / 依存 / 生体計測 / システムの破綻 / 脳血流 / メンタルワークロード / 血圧 / 視線挙動 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，自動運転に対する依存，および，自動運転システムが破綻した後のドライバーの認知・判断・技能の復元（ドライバーレジリエンスと称す）に関する検証を目的としている．
H27年度は，ドライビングシミュレータを用いて，若手ドライバーを対象として，ドライバー自らが操舵・加減速を行う運転（マニュアル運転）とレベル3か4を想定した自動運転における違いを調べ，自動運転に対する依存の発生を検証した．H28年度は，マニュアル運転，自動運転の後，自動運転のシステムが破綻したことを想定して，再度マニュアル運転を実施した際に，ドライバーの認知・判断の状態がどのような状態にあるかを，視線挙動，唾液アミラーゼ，脳活動，体圧分布，ドライバー顔表情(NEDOの評価法)，血圧などの観点から評価した．その結果，システム破綻を想定したマニュアル運転における脳活動が自動運転時と似た状態であることがわかった．一方で，血圧の観点からは，システム破綻を想定したマニュアル運転では，血圧の増加が著しく，自動運転からマニュアル運転にハンドオーバーすることに伴うドライバーのメンタルワークロード増加の可能性が示唆された．
研究成果については，国際会議Measuring Behavior 2016，国際会議ICISIP2016において発表済であり，国内会議では自動車技術会中部支部や計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2016において発表済である．なお，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会では研究奨励賞を受賞した．これらに加えて，現在，論文を1件投稿中である．H29年度も成果発表を行う予定であると共に，論文を執筆中である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
H28年度は，H27年度の成果を反映して，自動運転システムが破綻した後のドライバー状態について，顔画像(NEDOの評価法)，脳血流，血圧，視線挙動，体圧分布，唾液アミラーゼの観点から評価を行った．
ドライバーは1週間のうち3日間，ドライビングシミュレータ上で運転を行い，1週目はマニュアル運転，2週目はレベル3もしくは4を想定した自動運転，3週目はシステム破綻を想定したマニュアル運転を行った．走行環境は市街地を模擬した環境であり，1日あたりの運転時間は15分程度とした．その結果，システム破綻を想定したマニュアル運転時は，運転前に比べて運転後の唾液アミラーゼの量が比較的増加しており，また，最高血圧の増加も顕著であった．これは，自動運転の利便性に依存した結果，再度マニュアル運転を行うことに対するメンタルワークロードの増加に依るものと推察される．また，体圧分布の観点では，マニュアル運転時と自動運転時では逆の傾向を示しており，マニュアル運転時では運転初日の方が3日目に比べて分布が大きいが，自動運転の3日目では1日目と比べて分布が大きくなった．このことは，ドライバーの漫然化に起因すると示唆される．脳血流の観点では，左前頭葉のヘモグロビン濃度の時系列変化が，自動運転時の場合と，システム破綻を想定したマニュアル運転で同様の傾向を示していることが判明した．自動運転では，システムが認知・判断・操作を行い，ドライバーは運転時に認知や判断にリソースを割かなくても良い．しかし，この状況への慣れに伴い，再度ドライバーが運転を行う場合において，1週目のマニュアル運転と同程度の認知・判断のレベルが維持されず，寧ろ低下していることが示唆された．実験協力者の数が不十分であるため，今後人数を増加すると共に，車両挙動の観点からも評価を行っていく．
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| Strategy for Future Research Activity |
H28年度の実験では，実験協力者数が6名と少なかった．また，ドライビングシミュレータのデータ（車両挙動に関するデータ：車速や操舵角など）が取得できていなかった．加えて，取得したデータにおいても，脳活動（脳血流）や血圧などにおいて，一部欠損データが生じていた．これは脳血流計や血圧計の通信エラーに起因するものである．H29年度の実験では，実験協力者数を更に増やすと共に，欠損データを極力抑えるように改善する．また，取得データの統計解析手法の検討を進める．
自動運転による運転期間とシステム破綻後のドライバー状態に関する関連性については未着手であるが，H29年度に可能な限り進めていく計画である．
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| Causes of Carryover |
H28年度予算として当初計上していたドライビングシミュレータ用シナリオの改修を行わなかったこと，また，購入したポータブルNIRSが，計画時の製品より同等かつ安価な製品で賄えたことに起因して，次年度使用額が生じた．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
研究成果発表（ICISIP2017など）および論文投稿に係る費用として使用する計画である．
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Research Products
(30 results)
