2021 Fiscal Year Annual Research Report
Driver state estimation based on body movement and its application to the safe driving support
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19K14924
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| Research Institution | Toyohashi University of Technology |
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Principal Investigator |
秋月 拓磨 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (40632922)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 手の動き / 注意散漫 / 不安全運転行動 / 加速度センサ / 行動推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，前年度までに提案した手の動きに基づく運転中の認知負荷推定の指標（J_hands）について，実走行環境への適用可能性を検討することを目的として，（1）走行実験を行い，走行コースの形状が提案指標に及ぼす影響を考察・評価した。（2）手首部で計測した加速度データから，運転中のドライバの行動内容を推定する実験を行い，行動毎の推定精度とその改善の方策を明らかにした。
（1）については，ドライビングシミュレータ（DS）上で運転中のドライバに認知負荷課題（Nバック課題）を課して，注意散漫な状況を再現した。20-50代の健常成人・計22名を対象に，2つのコース形状 x 3つの課題難易度（桁数N）の計6条件で実験を行った。手首部で計測した加速度データから提案指標（J_hands）を算出し，二元配置反復測定分散分析（2コース形状x3難易度）を行った。その結果，課題の難易度による主効果が見られ，コース形状によらず提案指標を用いてドライバの認知負荷の変動を捉えられる可能性を示した。
（2）については，わき見やナビ操作等の不安全運転行動を含めた8種類の行動を計測する実験を行なった。取得したデータから運転中の行動内容を推定する第1ステップとして，Sliding-Window法とk最近傍法を組み合わせて行動内容の推定を行い，手首につけた装着型加速度センサで検出可能な運転中の行動内容とその推定精度について考察を行なった。その結果，8種類のうち5種類の行動で推定精度（F値）が70%を超えた。「わき見」など手先の動きが比較的小さな行動内容は推定精度が低いものの，前述（1）の成果を組み入れることで今後改善が見込める。このことから，加速度センサから取得した手先の動きのみで，概ね運転中の行動内容の把握が可能であることを示した。
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