| 研究課題/領域番号 |
20K20258
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
小区分90150:医療福祉工学関連
|
|---|
| 研究機関 | 公立諏訪東京理科大学 |
|---|
研究代表者 |
橋本 幸二郎 公立諏訪東京理科大学, 工学部, 講師 (00756588)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
|
|---|
| キーワード | 自動車の運転場面検出 / 運転行動データ分析 / 深層学習 / 認知機能評価可能場面の検出 / 運転行動データマイニング / Sim2Real転移学習 / 認知場面検出手法の提案 / 運転場面マイニング手法の提案 / 認知機能評価指標の選定 / 運転場面検出手法の提案 / 実機実験環境構築 / 運転技量評価 / 人間行動モデリング |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
高齢者の交通事故の主因は認知能力の低下によるものであり、事故防止に向けドライバの能力低 下の早期発見が課題となっている。本研究の目的は、自動車に外付け可能な認知能力の検査器を 開発し、普段の運転中に認知能力の検査を可能にすることである。現在義務付けられている認知機 能検査は自動車学校にて免許更新時のみ実施されるため能力低下の早期発見は難しい。それ故、普段の運転から検査することが望ましい。しかし、認知能力の評価には、評価に必要な場面と対象を検出する技術が必要になる。また、高額なセンサが必要となると普及は難しい。本研究では、この二つの問題を解決した検査器を開発する。
|
| 研究成果の概要 |
高齢ドライバの主な事故要因は認知能力低下であり、この早期発見が求められている。既存研究より認知能力の評価指標は提案されているものの、シミュレータ利用を前提としており実運転時においては適用できない。その理由は場面検出問題にある。評価指標を算出するためには、運転中に直面する様々な場面から認知能力評価可能な場面が検出できないといけない。そこで本研究では、運転中に直面する認知能力評価可能な場面の検出手法を提案した。本手法は教師ありの深層学習に基づくアプローチを採用し、既存の場面検出手法に比べ高い検出精度を確認した。また、ドメイン適応技術を応用し、シミュレータデータを用いた場面検出手法も提案した。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
現在の自動車には車載カメラ、CANが搭載されており、運転中の走行映像及び操作情報の取得が可能である。本研究は、こうして得られる一連の運転行動データの中から高度な認知を要求する場面を検出する手法を提案したものである。これにより、既存の認知能力評価指標を用いることができ、実運転データに基づくドライバの認知能力評価が可能となる。これにより、高齢ドライバに限らず、運転能力低下の早期発見が可能となり、交通事故の未然防止が期待できる。
|
