2018 Fiscal Year Annual Research Report
Detection of driving fatigue due to long continuous driving based on a graphical model
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17K14740
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| Research Institution | Ehime University |
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Principal Investigator |
坪田 隆宏 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 助教 (00780066)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 連続運転時間 / 運転馴化 / プローブデータ / 交通安全 / 交通事故リスク / ポアソン回帰モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成30年度は，ドライバーの個人差を考慮した連続運転時間と運転挙動の関係解明を目指した．具体的には，運転馴化の有無を示唆する指標としてSAでの休憩の有無に着目し，同指標と車両挙動の変化の関係を分析した．また，個人差を考慮した知見を得ることを目的に，平均走行速度と速度の分散によってドライバーを類型化し，類型毎に分析を実施した．
具体的には，松山自動車道下り線，いよ西条ICから河内ICに至る区間を通過したプローブカーデータを活用し，同区間に存在する6箇所のサグを対象に，石鎚山SAでの休憩前後の運転挙動変化を分析した．また，運転挙動の指標としては，サグ底通過後の減速走行距離を用いた．
対象の6サグは勾配等の条件が異なる為，サグ間の減速走行距離を生値によって比較することは適切ではない．そこで，各トリップの減速走行距離を，同一サグで得られたサンプル内での順位を百分率で表した数値（以下，”ランク”）によって基準化した．ランクが高い場合は減速走行距離が相対的に小さく運転状態が良好であると考えられる．
ドライバーの個人差を考慮する上で，トリップ開始から間もない地点における運転挙動データを活用した．具体的には，高松市周辺を起点とし，高松西ICから流入したトリップを対象に，高松西IC付近の区間における平均走行距離および分散を算出し，ドライバー類型化の指標とした．同指標をK-mean法により，対象トリップを4類型に分類した．
高松西ICから流入し，分析対象の6サグを通過した189トリップの中で，石鎚山SAで休憩したトリップを対象に，休憩前後における減速走行距離を比較した，結果，平均速度が高い類型のトリップの過半数において休憩効果が認められず，休憩行動が減速走行距離に与える影響には個人差が認められた．すなわち，個人差を考慮した運転馴化の検出において出発地付近の速度データの活用が有用である可能性を示した．
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Research Products
(1 results)
