拡張現実実験車による交差点事故の再現シミュレーションと予防安全方策に関する研究

2019 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 18H01663
• Research Institution: Japan Automobile Research Institute
• Principal Investigator: 内田 信行 一般財団法人日本自動車研究所, 安全研究部, 研究員 (40426250)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 永井 正夫 一般財団法人日本自動車研究所, その他部局等, その他 (10111634) ; 毛利 宏 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (50585552)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: 高度運転支援 / 交通事故防止 / ヒューマンエラー / 予防安全

Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的は，重大事故に占める割合が高い交差点事故の発生メカニズムを明らかにすると共に，事故発生パターンに応じた適切な運転支援方法を実走行シミュレータによって実証的に見いだすことである．具体的には，特に市街地交差点での交通弱者(歩行者・自転車) との交通事故発生要因を分析し，安全不確認などのヒューマンエラーが発生しやすいシナリオ・交通環境条件を明らかにする．更に，テストコースにおいて典型的な交差点事故シナリオを再現し，高度な運転支援機能の有効性と受容性に関する実証実験を行う．以上より，交差点での事故を防ぐために必要な将来の運転支援/自動運転に関する知見を得るものである.なお，本研究で取り組む課題は以下の通り．
(1)交差点事故における背景要因連鎖の把握
(2)ヒューマンエラー防止のための運転支援アルゴリズムの開発
(3)運転支援機能を実装した高機能AR実験車両の開発
車両対歩行者事故件数が顕著な危険シナリオとして，信号交差点での右折車両と横断歩道付近の歩行者との衝突があるが，右折車両ドライバの横断歩行者認知遅れが直接的な事故発生要因であった．昨年度までの検討では，交差点右折時におけるドライバの安全確認行動を促進するための運転支援アルゴリズムを検討し，右折時のステアリング自動制御による走行軌跡の安定性向上効果を実験的手法によって調べた．具体的には，右折時の目標軌跡に基づいてドライバのステアリング操作を支援する制御システム機能を検討し，支援の程度による走行軌跡への影響をテストコース走行実験によって調べた．その結果，交差点での対歩行者事故防止に係わる運転支援のあり方についての基礎的知見が得られた.

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

本年度は，ヒューマンエラー防止のための運転支援アルゴリズムについて，実際走行中に運転支援を機能させるための実験車両整備をおこない，機能検証を目的としたテストコースでの予備走行を実施した．これにより，今後の運転支援のあり方や運転支援アルゴリズムの研究開発と，その実証的な有効性検討を行うため
の環境整備の目処付けが完了した．

Strategy for Future Research Activity

昨年度に引き続き，交差点事故につながるヒューマンエラーのうち，特に認知・判断エラーの発生パターンに関してニアミスデータ等を分析する事で明らかにし，国内外の安全研究専門家との意見交換を踏まえてエラー防止・運転支援アルゴリズムを具体化する．その上で，対策が必要な事故パターンに対応する運転支援機能を実験車両に実装し，テストコース走行実験を通じて実証的に効果を検証する．