Elucidation of driver's visual perception characteristics for autonomous driving optimized for individuals

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K14996
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 25020:Safety engineering-related
• Research Institution: Ritsumeikan University
• Principal Investigator: Okafuji Yuki 立命館大学, 総合科学技術研究機構, 准教授 (50843950)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 知覚認知特性 / 運転行動 / 視覚認知情報 / 個人特性 / 運転支援

Outline of Final Research Achievements

It is an urgent task to build automatic driving of automobiles based on deep human understanding. Therefore, the purpose of this study is to understand the visual perception characteristics of individual drivers and interpret the human-similarity in driving using a machine learning method, and establish new guidelines for the design of automatic driving. In this study, we proposed a deep learning model that takes into account the physical characteristics of the driver and a gaze estimation model considering the road environment. We analyzed them using driving data obtained from psychological experiments. Several experimental results show that the proposed methods can express the perceptual cognitive characteristics of individual drivers.

Free Research Field

知覚心理学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

国内外で自動車の自動運転技術が次々と開発されており、交通事故の減少や、交通弱者に交通手段を与える等、様々な利点をもたらすとされる。その中でもLevel 3の自動運転車では、人間とシステムによる運転が行き来するため、ヒューマンエラーを起こす可能性のある人間の運転へと切り替わってしまい、交通社会全体としての安全が阻害される懸念がある。そのため、ドライバに安心感を与え、納得して自動運転技術を使用してもらうためには、人間らしさを感じさせる自動運転システムが重要である。そのため、本研究を遂行することにより、人間の運転特性の理解が得られるという学術的意義だけでなく、交通社会全体としての安全にも貢献できる。