| 研究課題/領域番号 |
17K01297
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
社会システム工学・安全システム
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| 研究機関 | 立命館大学 (2019-2020)
徳島大学 (2017-2018) |
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研究代表者 |
柏原 考爾 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (40463202)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2020年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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| キーワード | 認知心理学 / 安全システム科学 / 生理心理学 / 人工知能 / 認知科学 |
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| 研究成果の概要 |
準自動運転中の緊急時（急な飛び出しや障害物の出現）における運転者の脳活動（注意力）や自律神経活動（ストレス・緊張度）を評価した。実験により得られた生体計測データに人工知能・機械学習を適用することで、準自動運転での交通事故を低減し、安全な交通環境を構築できる手法を提案した。脳波信号から突発的な発作（異常状態）を予測・検知できる解析手法（時間-周波数解析）の高精度化も検討した。また、深層強化学習による最適経路探索は、複数台の車両の移動を想定（運転者の眠気や焦燥感等を加味）し、刻々と変化する交通状況でも有効となった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
緊急時に自動から手動運転に切り替わる準自動運転では、運転者の眠気やよそ見等（注意力の欠如）が重大事故に繋がる。従って、準自動運転中の認知心理特性を把握し、緊急時に即座に対応できる手法の検討が重要となる。特に、緊急事態での運転者の認知心理特性に基づき、注意喚起が可能なブレイン・コンピュータインタフェースを実現できれば、準自動運転のみならず、通常運転での警告システムにも応用できる。また、高速道路の自動運転では、複雑な交通環境の変化を瞬時に把握し、安全かつ効率の良い走行経路を素早く決定する必要がある。カーナビや交通ニュース、交通管制センターからの指示等を用いれば、適切な対処法をフィードバックできる。
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