| 研究概要 |
昨年の研究では人間の操縦アルゴリズムを仮定し,このモデルに基づいた解析を行った.本年度はこれらの仮定の妥当性を確認するために,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.この解析には,より複雑な制御動作確認と,予防安全技術の必要性が高い二輪自動車を対象とした.実験に用い試験路は,一般路にできるだけ近い状態を考え,片側1車線の屈曲路を用いた.
モデル構築時に,人間に対する入力情報として,道路環境情報と二輪自動車の応答特性の2つに分類した.また特に道路環境情報に関しては,一般的に用いられているドライバモデルの制御アルゴリズムが意識的に組み込まれないように勤め,二輪自動車の現在位置に対するレーダサイトを情報とした.このモデル構築にはニューラルネットワークを用い、人間の制御動作表現の確認を行ったところ,非常に良い一致をみることができた.また制御アルゴリズム解析のために,一般的に用いられている近藤モデル(一次予測モデル)の計算結果を用いニューラルネットによりドライバモデルを構築した.この結果を感度解析したところ,その制御アルゴリズムが良く表現されていることを確認した.次に上記実験結果より構築したドライバモデルについて感度解析を行い,一般路走行状態における人間の感度が,道路形状,視認性等の外部環境により大きく影響されることが明らかとなった.
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