2020 Fiscal Year Annual Research Report
Evaluation of autonomous driving system which have high affinity and acceptability with drivers including the logic of conflict object prediction and speed control
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17K01305
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| Research Institution | Seikei University |
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Principal Investigator |
竹本 雅憲 成蹊大学, 理工学部, 准教授 (70437515)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | ヒューマンファクター / 運転行動 / ドライビングシミュレータ / 自動運転 / 運転交代 / 視線誘導 / 交差点 / 交通事故 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、自動車の自動運転システムとドライバとの親和性および受容性を高めるため、自然で安全な運転が期待できる教習所指導員の運転行動を基盤とした、自動運転システムの予測・制御ロジックを構築して評価することを目的とした。
前年度までに、教習所指導員の運転行動を記録する実車両実験を通して、運転操作と車両情報のデータ、および確認行動のデータを記録した。ヒヤリングを通して、安全な確認行動の判断過程を明らかにした。対向車や横断自転車との交錯位置を想定した道路上の基準位置からの衝突余裕時間を用いて、実車両実験で得られた確認行動と車両制御のデータより、自動運転システムの予測・制御ロジックを構築した。ドライビングシミュレータの実験環境で走行可能な自動運転システムを実装した。
今年度は、予備実験の結果および関連研究の事例調査を通して、自動車のみで完結する完全自動運転だけでなく、システムの機能限界に伴う運転交代場面での検討も必要だと考え、自動運転システムと自動車ドライバとの間で行うインタラクションを設計に組み込んだ。すなわち、システムの検知不備をドライバに伝え、ドライバが安全確認してシステムに結果を応答することで、状況に応じた自動運転走行の継続を試みた。信号交差点右折場面を対象として、ドライビングシミュレータを用いたシステムの評価・検証実験を実施した。その結果、インタラクションの際にはドライバの判断に十分な時間をとり、検知不備の領域付近に視覚情報を提示して聴覚情報を併用することで、安全性と受容性の高いシステムになると考えられた。ただし、手前側歩道からの横断者に対する確認が不十分な傾向があったため、危険度が高い状況では、確認領域へドライバの視線を誘導する視覚情報の必要性が示唆された。
研究成果としては、関連研究について自動車技術会学術講演会で口頭発表を行った。
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Research Products
(2 results)
