2019 Fiscal Year Annual Research Report
Study for transition from automated to manual driving
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16K00143
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| Research Institution | Kanagawa Institute of Technology |
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Principal Investigator |
清原 良三 神奈川工科大学, 情報学部, 教授 (70646637)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山門 誠 神奈川工科大学, 創造工学部, 教授 (90749433)
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| Project Period (FY) |
2016-10-21 – 2020-03-31
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| Keywords | 自動運転 / 権限移譲 / コンテキスト / 情報提示 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，自動運転普及期においては，限定的な場合のみ自動運転となり，一部手動運転が優先される状況が発生すると想定される場合において，権限移譲のための情報提示方式に関するものであり，ドライバ，自動車，道路といったコンテキストが重要なポイントになる．
前年度までにコンテキストの中でも最も重要なコンテキストである位置情報に関して追及し，人間の意識の中の地図である認知地図の構成過程に着目し，ドライバ視点のランドマークを中心として，走行回数などに応じてコンテキストが変わることまで判明していた．次に車両をとりまくコンテキストを網羅的にリストアップし，これをカテゴリ別に分類し，イベントに応じて状況が変わる状態遷移表を作成した．この状態遷移表に．状態に応じた危険度を定義した．しかし，実際の危険度はそれぞれの状況に応じて，危険イベントが起きた場合にいかに反応するかと言っても過言ではない．そのため，危険度を決定するための基礎実験をドライビングシミュレータで実施し，危険度の基礎的な評価データを取得した．さらに危険度とドライバの運転時の操作の関係を分析し，運転挙動から危険性を調べ，前方車両とブレーキの関係を分析した．特に，眞に疲れていることを脳内の血流と比較することで確認できた，危険性が判明した際の注意喚起に関して基礎的な実験まで完了していた．
最終年度は，実際のコンテキストとしてながら運転など注意散漫時を判定した場合に，その状態からどのようなタイミングで，またどのように情報を提示すればドライバの状態を変えることができるのかに関してドライビングシミュレータを利用して実験を繰り返し，単に注意散漫というだけでなく，どのようなことに対して注意散漫になってるのということと，権限移譲に関するドライバの慣れが課題であることがわかり，それに対する対応案まで示すことができた．
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