| 研究概要 |
昨年度の研究ではニューラルネットワークを用い,人間の操縦動作モデルの作成を行い,構築されたモデルを解析することにより,制御動作に関する検討を行った.この解析により人間の複雑な制御動作確認を行った.
予備実験として乗用車を用い、テストコース上の直線からカーブ進入に至るまでの操縦者の制御動作モデル構築を行った。この結果より人間の制御アルゴリズム解析手法の確認を行った。
次に、予防安全の立場から、過去の事故解析結果を用い、実験に用いるコース決定を行った。この事故調査の場所は日本平パークウェイであり、ほぼ同一形状のコースであっても事故が集中する場所と、全く事故が起きていない場所とがあることがわかった。そこで、この道路において操縦者の制御動作と道路環境について計測を行った。この計測結果を用い、人間の操縦動作モデルをニューラルネットワークを用い構築し、ほぼ人間の動作と同一の動作をするモデルが構築出来た。次にこの構築したモデルを感度解析を行うことにより、人間の制御アルゴリズムの検討を行った。この解析では予防安全上特に重要と考えられる操舵制御および制動制御について検討した。解析の結果操舵制御において、道路認識に関する感度が2つのカーブ(事故多発とそうで無いもの)で大きく異なることがわかった。また制動制御においては、2つのカーブの感度形状が異なり、特に事故多発カーブにおける制動力が階段上になっており、カーブ初期における感度の上昇と制動力遅れが大きいことがわかった。
この結果より、人間の操舵および制動の感度解析結果と道路形状の関係から予防安全に対し重要な情報が得られる可能性を示した。
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