2021 Fiscal Year Annual Research Report
Detection of visually induced motion sickness by making a structural equation modeling of biological signals
Project/Area Number |
18K11395
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Research Institution | Mie University |
Principal Investigator |
井須 尚紀 三重大学, 工学研究科, 招へい教授 (50221073)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小川 将樹 三重大学, 工学研究科, 助教 (30772644)
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Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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Keywords | 動揺病 / 生体計測 / 共分散構造分析 |
Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、自動車の自動運転実用化後による車酔い増加への対応として、自動車に搭乗している個人の動揺病(乗物酔)を事前に検出し、快適性や感覚知覚能力の低下を未然に防ぐことが目的である。今年度は、今なお続く新型コロナウィルスの影響を考慮し、昨年度記載した「今後の研究の推進方策」中に①として記載した、昨年度のデータからは良い推定が得られ難かった、比較的低い主観的な不快感評価値を報告した個人に対する推定精度の向上に取り組んだ。具体的には、昨年度同様に不快感主観評価値の分布に注目し、更なるデータの拡充を行った。 昨年度は不快感主観評価値の分布の偏りを改善し、不快感主観評価値の推定精度を全体的に向上させることに成功した。しかし、良い推定結果が得られたのは不快感主観評価値が高い個人に偏っていた。そのため、昨年度の結果では個人に合わせた推定や、生体信号からの予測といった次の段階に進むには時期尚早と判断し、本年度は更なるデータ拡充に努めた。その際、昨年度推定が難しかった特徴に対応するため、ドライビングシミュレータの操作シーンについては、昨年度用いた5種類の操作シーンを基本としつつ、繰り返しの観察を基礎とした変更と調整を加えた。 今年度も続いている新型コロナウィルスの影響により、実験の各過程において遅れが生じた。そのため、年度内に次の段階の実験遂行に至ることはできなかった。しかしながら、得られたデータからは、昨年度よりも良好な不快感主観評価値の推定結果が得られた。また、比較的低い不快感主観評価値を報告した個人についても、良い推定結果が得られていた。このことから、本年度の研究推進により、個人に合わせた推定を行う段階へと進むための基礎的な知見は得られたと考える。
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