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本科研費研究では、自動車事故の予防安全を目指し、交差点での安全確認行動中のドライバの頭部姿勢や視線等の動き情報について時間的な変化を解析することで、注意散漫状態推定システムの構築に寄与することを目指した。
令和元年度は実車走行時のドライバの動画に対し、リカレントSOMによる頭部姿勢の時系列変化解析を実施し、被験者ごとに分析した。具体的には、実車走行データに含まれる無信号交差点での安全確認行動を対象とし、被験者2名についてリカレントSOMによるカテゴライズ結果の概形に着目して分析した。その結果、被験者が異なる場合でも安全確認行動区間を定義できる可能性が示唆された。またその個人差についても、被験者ごとに傾向の存在する可能性を明らかとした。
本研究では、研究期間全体を通じ安全確認行動のドライバごとの定量化とその一般化、および注意散漫の推定手法について検討を加え、交差点における安全確認行動を用いたドライバの状態推定についての有用性を明らかとした。当初予定では、ベイジアンネットワークを用いた状態推定を実施する予定であったが、他手法での状態推定について検討を加え、その有用性を示した。特に、交通イベントに起因する運転行動の変化をとらえる可能性を示した点は、今後運転中の交通シーンの意味理解と併せて利用することで、高精度なドライバの状態推定などに利用できると考えられる。
今後は、本研究で得られた成果を発展させ、ドライバ特性に合わせた状態推定につなげたいと考えている。
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