| Project/Area Number |
18J10349
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Research Field |
Intelligent mechanics/Mechanical systems
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
岡藤 勇希 立命館大学, 総合科学技術研究機構, 特別研究員(PD)
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| Project Period (FY) |
2018-04-25 – 2020-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥1,500,000 (Direct Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2018: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
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| Keywords | オプティカルフロー / 注視点モデル / 操舵特性 / 動作予測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，ドライバが運転中にどこを見ているかという再現を目的とした，「注視点モデル」を提案し，自動走行システムの開発へと応用することを目的とした．その中でも大きく3点の研究成果を得ることができた．
1.視覚情報の一つ，オプティカルフローに着目してドライバの注視点の解明の検証を行った．車両の将来軌道を知覚しやすいかどうか，がドライバの注視点選択に影響すると仮定し，オプティカルフローの数理モデルを用いた検証をした．シミュレーションでは従来までの結果を再現することが確認され，ドライバの注視点特性を再現できるモデルを構築した．また現在では，実験を通して実際のドライバの運転データを取得しており，数理モデルと実験データの整合性の検証を行っている．
2.オプティカルフローがドライバの操舵特性に与える影響の検討を行った．ドライバは，遠近の2つの領域の情報を用いながら運転しているとされる．そこで，ドライバは道路環境中のどこの地点のオプティカルフローを使って，有効な正確な操舵制御を行うことができるのかを調査する実験を行った．結果として，正確な制御をするためには，ドライバは遠くの地点のオプティカルフローを主に用いていることが解明された．
3. 最後に，人間の動作予測に関する研究を行った．歩行者の行動を予測することで，人間の行動を考慮した自動走行システムの開発に非常に重要になると考え，新たに研究を行った．人間の行動をロバストに予測する手法の提案を行い，人の行動を正確に予測することが可能となり，自動走行システムにおける環境認識の推定への基盤技術が確立された．
総括して，ドライバの注視点モデルの提案を含め，ドライバの視覚特性の解明，人間の行動予測，等の多くの研究成果を得ることが出来た．上記に示した本研究成果は，人間の特性に基づく自動走行システムの開発のための基盤技術になると考えられる．
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| Research Progress Status |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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