2018 Fiscal Year Annual Research Report
A human-machine cooperation system for the elderly based on extraction and suppression of unsafe driving behavior
| Project/Area Number |
16H03130
|
|---|
| Research Institution | The University of Tokyo |
|---|
Principal Investigator |
小竹 元基 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授 (10345085)
|
|---|
| 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)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
|
| Keywords | 高齢者 / 無信号交差点 / 運転行動 / 逆機械学習 / 画像処理 / ヒューマンエラー |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，高齢者事故の件数が多く，運転と関連する基礎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無信号交差点に注目し，無信号交差点の交通空間の特徴とその空間を安全に運転するための行動の要求を明らかにし，高齢者の運転における弱点を適切に補完するための方策を実証的に考案する．
無信号交差点の交通空間を安全に運転するための行動の要求を指導教員の運転行動から明らかにし，高齢運転者の不安全性の高い運転行動を速度推移の違いにより分類した．それらの運転行動は，高齢者の認知機能である速度予測特性と関連性があることがわかった．また，この不安全な行動は，高齢者の無信号交差点における状況判断の誤りや選択する操作行動の誤りに起因するヒューマンエラーとして捉え，本研究では，高齢者が自身の運転行動を客観的に把握し，安全で適切な運転行動を理解することで，個人がもつ背景要因の連鎖を断ち切るための方策を考案した．具体的には，実環境における運転を模擬し，その交差点の幾何形状の特徴に対する逆強化学習法を用いた指導教員モデルを構築し，そのモデルにより生成された安全な運転行動との差異をフィードバック情報として提示し，繰り返し練習することで，高齢者にとって不安全な運転行動を補完できることを示した．
したがって，実走行環境の映像，及び安全な運転行動データから生成されたモデルに基づき，安全な運転行動および自身の運転行動を適切に把握できる高齢者に対して，考案した方策は有効である可能性が示唆された．
|
| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
|
