2016 Fiscal Year Annual Research Report
Safety System of Drone Operation based on On-line Identification of the Human Operator
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26420810
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| Research Institution | Kanazawa University |
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Principal Investigator |
得竹 浩 金沢大学, 機械工学系, 准教授 (80295716)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 操縦者モデル / リアルタイムモデリング / 注視点モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成28年度は，自動運転自動車への適用できるシステム提案を目指し，操縦者の運転動作を利用しない操縦者状態推定手法を構築した．そのため，自動走行時でも得られる操縦者の振る舞いとして注視点移動を利用した．車両搭載のアイトラッカーで操縦者の視点を計測し，周辺環境の変化に対してどのように注視点が動くかをリアルタイムモデリングする手法である．
まず，自動走行システムを模擬した操縦シミュレータを構築した．そして自動走行時に操縦者の注意力を低下させ自動運転から手動運転へ切り替える実験を行った．そのとき，副次課題を与える場合と与えない場合の前方注視タスクを実行する被験者の注視点の動きをモデル化することで，モデル特徴量から注意力低下状態を推定可能か確認した．
5名の被験者に対して，自動走行する車両の操縦シミュレータ実験を実施した．様々なモデル構造で検証したところ，入力が前方車両の速度，出力が注視点移動の速度とした操縦者の注視点モデルが操縦者状態とモデルパラメータの相関が高いことを明らかにした．操縦者モデルの残差が被験者5人中3人において，操縦者モデルの残差が小さい場合に割り込み車両が現れた時の反応時間も遅いことが確認できた．これより，同定モデルの残差を評価することで注意力低下とそれが引き起こす反応時間の増加を推定できる可能性がある．残り2名に関してはブレーキペダルとスロットルペダルの踏み間違えが発生していた．
本研究の結果から，操縦者が操縦していない自動走行時でも操縦者の注視点モデルの残差を評価することで，操縦者の注意力低下状態を推定できる可能性が示唆される．今後はより多くの被験者に対して実験を行い汎用的なアルゴリズム構成が必要である．
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Research Products
(2 results)
