Detection of driving fatigue due to long continuous driving based on a graphical model

2018 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 17K14740
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Research Field: Civil engineering project/Traffic engineering
• Research Institution: Ehime University
• Principal Investigator: Tsubota Takahiro 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 助教 (00780066)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2019-03-31
• 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

Outline of Final Research Achievements

This study revealed the relationship between driving fatigue and the accident risk, and then demonstrated the usefulness of the probe vehicle data for detecting the driving fatigue. Firstly, based on the poisson regression model analysis, the study showed that the existence of long continuous driving vehicles increases the accident risk. Thereafter, the study showed that the probe vehicle data is able to capture the difference in driving behaviors before and after taking a rest. This finding imply the usefulness of the probe vehicle data in developing the detection method of driving fatigue.

Free Research Field

交通工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

長時間運転によって運転が馴化し，注意不足による交通事故リスクが高まる危険性は従来から指摘されており，道路上の注意喚起看板の設置などの方法により，ドライバーへの周知が行われてきたが，これらは静的，かつ一般的な情報提供に留まっており，個々のドライバーの状況とは必ずしも合致していなかった．本研究の成果は，馴化の危険性を定量的に示したことで，SA/PAの拡充や注意喚起等の運転馴化防止施策による効果を定量的に示す際に活用できる．更に，プローブカーから得られる情報による馴化検知技術の開発において有用な参照情報となり得る．