| 研究課題/領域番号 |
22K04018
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分20020:ロボティクスおよび知能機械システム関連
|
|---|
| 研究機関 | 名城大学 |
|---|
研究代表者 |
山崎 彬人 名城大学, 理工学部, 助教 (70725944)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (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)
2024年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
|
|---|
| キーワード | パーソナルモビリティ / 顔向き推定 / ドライバ状態 / 認知状態推定 / 運転支援 / 画像処理 / 視認推定 / 運転行動分析 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，パーソナルモビリティ運転時に搭乗者が周辺環境の何をどのタイミングで視認しているかを推定し，視認の有無とその対象物の可視化，および認知状態を推定するシステムを開発することを目的とする．具体的には，搭乗者の画像から，顔向き，視線方向等の運転行動を推定するシステム，および前方映像上の交通参加者，道路形状等の対象までの物理パラメータ（距離，速度，向き）を抽出・追従する画像処理システムの開発を行い，それらの情報をもとに，搭乗者の周辺環境の視認の有無および認知状態を推定することを目的とする．
|
| 研究実績の概要 |
本研究課題ではパーソナルモビリティ運転時に搭乗者が周辺環境の何をどのタイミングで視認しているかを推定し，視認の有無とその対象物の可視化，および認知状態を推定するシステムを開発することを目的としている．令和5年度は以下のことを行った．
まず，昨年度に引き続き実験車両の整備を進めた．本研究で対象とするパーソナルモビリティの一つであるハンドル型電動車いすを実験車両とし，搭乗者の顔画像を撮影する単眼カメラおよび，ステレオカメラを車両前方，左右側方，左右後方の計5台設置することにより，全方位のステレオ画像を取得可能とした．作成した実験車両を用いて，搭乗者の顔画像，車両周辺のステレオ画像および自車速度などの走行データを取得した．
次に，視認対象物の可視化のため，検出した対象物を運転時に注意すべきか否かの判断を行うことを目的とし，その対象物との衝突危険度を判定するシステムの開発を行った．
具体的には以下のことを行った．取得したステレオカメラ画像から，周辺歩行者の認識を行い，その歩行者の位置・速度を算出した．得られた歩行者の位置・速度情報と自車の速度情報を基に，自車と歩行者との衝突危険度を判定するシステムの開発を行った．
その他，昨年度に引き続き，搭乗者が視線計測装置を装着した状態で実験車両を運転し，搭乗者の視線および車両前方の映像データの取得を進め，得られたデータの解析を行った．
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
今年度は実験車両を整備を進め，搭乗者の顔画像およびステレオカメラにより車両全周囲のステレオ映像を含む走行データを取得した．
取得したデータを基に以下のシステムの開発を行った．
1. ステレオカメラを用いた移動物体や障害物，歩行者検出および位置・速度推定
2. 歩行者の位置・速度情報と自車速度から，歩行者との衝突危険度判定を行うシステムの開発
なお，搭乗者の注視領域の抽出に関しては一部未実施であるが，これは視認対象物の可視化のため，対象物と自車の衝突危険度を判定するシステムの開発を優先したためである．
|
| 今後の研究の推進方策 |
令和6年度では，引き続きパーソナルモビリティ運転時に搭乗者が周辺環境の何をどのタイミングで視認しているかを推定し，視認の有無とその対象物の可視化，および認知状態を推定するシステムの開発を目指し，以下の研究を行う．
・運転時に視認すべき周辺環境情報の取得と分類するシステムの性能向上
引き続き視認すべき対象物を分類するシステムの開発を進めるが，令和4年度まで実施してきた，ステレオカメラ画像から前方映像上の交通参加者，道路形状等の対象までの物理パラメータ（距離，速度，向き）を抽出し，それらの情報をもとに，各対象物に対する場面に応じた危険度を数値化の性能向上を行う予定である．
・搭乗者の周辺環境認知状態推定
可視化した視認対象物の情報と搭乗者の視線情報を統合して，搭乗者の周辺環境認知状態推定を行うシステムの開発を行う．
|
