2020 Fiscal Year Research-status Report
拡張現実感（VR）が拓く没入型運転者危険予測教育システム
| Project/Area Number |
18K13237
|
|---|
| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
|---|
Principal Investigator |
張 興国 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 特任助教 (60780492)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
|
| Keywords | 運転教育 / 仮想現実 / 事故防止 / 全方位カメラ |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、ヘッドマウントディスプレイと操作用のコントローラを用いた運転者危険予測教育システムを構築した。本システムは360度カメラで撮影された全方位の運転映像をヘッドマウントディスプレイで投影しているため、既存のシステムよりも臨場感が高くなり、実際の運転に近い状態で訓練を行うことが可能である。また、コントローラによってユーザ自身のタイミングで映像を停止させることができ、危険箇所を自ら探索するため、既存のシステムよりも自主性が高く、積極的な危険探索を行うことが可能である。
また、システムの有効性を検証する為に、本システムを用いて実験を行い、危険予測に対する訓練効果を検証を行った。本システムで訓練効果を検証する際に、複数の要因と、その総合的な評価を行う必要があると考えられる。そのため、危険に対する反応時間、危険箇所を探索する時間、最も危険である箇所を選択するまでにクリックした危険箇所の個数を、点数として換算し、それぞれの点数とその合計値で評価した。この結果、本システムでの訓練を重ねることにより、結果が向上していくことが確認された。
また、本システムは実写映像に仮想物体を加えることで撮影が困難な危険場面を再現している。以前は追加された仮想物体に不自然な部分が多々あり、臨場感向上の妨げになっていたが、現在実写映像と仮想物体の差が目立たなあくなる方法を提案により、臨場感を損なわずに訓練を行うことが可能になった。
今後は、より詳細に場面の種類を統一し、多くの場面映像を用いて検証実験を行うことで、本システムの利用における訓練効果を明らかにしていく予定である。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
コロナウイルスの影響で、検証実験の遅延が発生している。
|
| Strategy for Future Research Activity |
今後の課題として、危険予測システムと結果表示機能の妥協点を探す必要があると考えられる。現在は危険予測システムを基本としたシステムであるが、危険に対する反応時間を計測する際には、危険箇所を発見するタイミングと同時に危険箇所をクリックできるようにし、その時間を反応時間として記録するのが適切である。そのため、危険箇所をクリックする方法や探索時間の計測方法を改善し、より精度の良い結果を提案できる危険予測システムを構築する必要がある。
|
| Causes of Carryover |
コロナウィルスの影響で、検証実験の一部が次年度に実施するため、実験結果記録用のメディア・OA用紙などを購入する経費が次年度使用する予定になる。
|
Research Products
(1 results)
