2017 Fiscal Year Research-status Report
交差点での運転者の姿勢に着目した注意散漫状態推定システムの構築
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16K16101
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
伊藤 桃代 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 講師 (40581153)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 安全運転支援 / ドライビングシミュレータ / リカレントSOM / 安全確認行動 / ヒヤリハット / 予防安全 / グラフィカルガウシアンモデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成29年度は，平成28年の実験から実験対象データ数を増加させ，リカレントSOMs（Self-Organizing Maps）のパラメータ調整のための安全確認行動の時間変化の分析，およびその結果を踏まえたドライバ状態の差異に基づく定量評価を実施した．まず，リカレントSOMsにおける過去データの参照時間（フレーム数）を検討するため，安全確認行動区間について，ドライビングシミュレータの走行実験により得られたデータを用い，集中状態と注意散漫状態について分析した．その結果，集中状態と注意散漫状態では安全確認行動に明確なタイミングの違いのあることが確認できた．この差異をリカレントSOMsで学習・分類できる可能性が示唆された．
また，リカレントSOMsの分類結果に対し，今回対象とする集中状態と注意散漫状態とのクラスタ境界を設定するため，データ密度ヒストグラムを用いて実験した．その結果，集中状態と注意散漫状態の識別境界を設定できる可能性を明らかとした．
さらに，個人差と環境変化を考慮したドライバモデルの構築のために，安全確認行動の時系列変化に対する状態推定モデルの適用について検討した．当初予定していたベイジアンネットワークの適用を変更し，安全確認行動時の複数の観測データの関係性に着目することで注意散漫状態の検出（異常検出）が可能であると考えた．そこで，グラフィカルガウシアンモデル（GGM）を用い，状態推定モデルの構築について検討した．その結果，GGMを用いて注意散漫状態の検出できる可能性を示唆した．
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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
予定していたドライビングシミュレータによる新たなデータ取得は実施しなかったが，これまでに蓄積しているデータを用いて解析できたため，問題なく研究は進んでいる．また，今年度の計画にあったデータ数を増加させた実験，および安全確認行動中の時間変化を捉えた解析に加え，モデル化の可能性についても検討できている．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度は，被験者間での差異を踏まえたモデル化の可能性について検討する．また，注意散漫状態推定モデルを用いて評価実験を実施する．
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Research Products
(4 results)
