Virtual-Reality-Based Educational System for Risk Prediction Training

2021 Fiscal Year Annual Research Report

• 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 / 拡張現実

Outline of Annual Research Achievements

運転者の危険予測能力を高めることにより、事故の防止が可能であると考えられており、この能力を高めるための教育システムが必要である。本研究では、臨場感と使用者の自主性を高めることを目的に、全方位映像とヘッドマウントディスプレイ、入力用の小型端末を用いた運転者に対する危険予測教育システムの開発を行った。このシステムでは、実際の運転時のような感覚で使用することができ、なおかつ自主的に危険場面を探索することが可能である。
本システムは、運転者の視点に近い位置に取り付けた360度カメラから取得した全方位映像をヘッドマウントディスプレイを通して投影し、危険箇所が存在すると思われる場面で映像を小型端末によってユーザ自身に停止させてもらう。その後、その場面にある危険箇所を選択してもらい、危険であるか否かを判別した情報をユーザに提示するものである。加えて、危険に対する反応時間を同時に計測し、その結果をグラフ化してユーザに提示する機能も導入する。
実験は、危険箇所をクリックするための仮想物体を配置した異なる交通場面を24つ提示して行う。交通に関する危険予測は、運転者自身の判断に基づく運転行動と、他者の予想外の動作を結び付けて危険要因と定めているため、場面設定には、被験者にとって予想外となり得る危険の存在がある可能性の高い場面を設定した。今回は、動静不注意と安全不確認時の、人と自動車の接触による事故が約半分を占める歩行者が横断道路を横断する場面から、その中の約4割を占める横断歩道で歩行者が横断する場面を、交通場面として用いた。
また、本システムを使用した場合の訓練効果を確認する為に検証実験を行ったところ、被験者が危険である箇所を予測する能力が高まり、素早く的確に危険箇所を予測できたことを明らかにした。本システムの活用で運転者の危険予測能力が向上し、交通事故の低減に繋がることが期待される。