Development of an Immersive Driver Risk Perception Education System Utilizing Gaze Behavior

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K14127
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 10010:Social psychology-related
• Research Institution: Tokyo University of Agriculture and Technology
• Principal Investigator: Xingguo Zhang 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 特任助教 (60780492)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 仮想現実 / 教育システム / 安全運転 / 全方位映像

Outline of Final Research Achievements

This study utilized a head-mounted display with eye-tracking functionality to reduce driver-caused traffic accidents. It presented hazardous driving footage captured from the driver's perspective using a 360-degree camera and measured the participants' gaze behavior towards potential danger zones. Using image recognition technology, it detected significant objects such as pedestrians, vehicles, and traffic signals in the 360-degree footage across various traffic scenarios. The study automatically analyzed what the participants were looking at and their response times to hazardous areas.

Free Research Field

教育工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では、危険予測訓練に特化したシミュレータの開発を行った。このシミュレータを使用することで、運転中のヒヤリハット状況を仮想空間で疑似体験し、自身の体験と同様の危険性を感じることができた。これにより、低コストかつ省スペースの没入型危険予測シミュレータの実現が可能になった。また、画像認識による注視対象物の判定と効率的な新映像の追加も効率的に行える。注視行動の自動分析も可能になる。さらに、視線計測による安全意識の客観的評価することができる。